中央深改委會議聚焦反壟斷，釋放啥信號？

來源 | 《人民論壇》雜誌及人民論壇網（rmltwz）

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8月30日下午，中央全面深化改革委員會第二十一次會議召開，會議的一個主題是：強化反壟斷，深入推進公平競爭政策實施。會議特別強調，要加快健全市場準入制度、公平競爭審查機制、數字經濟公平競爭監管制度、預防和制止濫用行政權力排除限制競爭制度等。此次會議向市場和社會釋放了一個強烈信號：中央有促進形成公平競爭市場環境的堅定決心。未來，將加強反壟斷反不正當競爭監管力度，堅持監管規範和促進發展兩手並重、兩手都要硬。

在數字經濟時代，數據作為與土地、勞動力、資本、技術並列的第五大生產要素，其價值不斷凸顯。人民論壇（rmltwz）注意到，當前存在一些超級平台掌握信息壟斷權力、憑藉數據先發優勢實施濫用市場支配地位的現象，需要引起警惕。針對大型互聯網企業的反壟斷，已成為當下反壟斷領域最為重要的議題之一。

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大型互聯網平台實現數據壟斷的方式

從單個企業的角度來看，數據生產要素驅動下的數字經濟具有明顯的“馬太效應”。由於數據具有邊際效用遞增的屬性，在數據驅動下的商業模式產生了網絡效應、規模效應、鎖定效應，最終促使越來越多的數據向越來越少的企業聚集。2019年市值前十家中有七家是互聯網平台企業：微軟、蘋果、亞馬遜、谷歌、臉書、騰訊、阿里巴巴，這些企業都是被稱為BigTech的數據科技巨頭。據統計，目前各國日獲取數據達到1億條以上的數據收集者數量僅有18個，佔總數據收集者總數的0.01%。同時，大數據具有的多價值多用途屬性讓掌握海量數據的互聯網企業獲得了開拓其他不相關市場領域的潛能，大型互聯網企業可以利用數據更加輕易地藉助壟斷槓桿實現跨市場領域的壟斷。

從企業間競爭的角度來看，由於數據價值隨數據量增長而遞增的特性，使得企業更願意通過扼殺式併購來聚集數據，強化其“數據霸權”地位。例如，2007年穀歌公司收購了網絡廣告公司雙擊公司，通過將谷歌公司數據與雙擊公司數據整合後進行精準投放廣告，最終使得谷歌公司的廣告壟斷地位更難以撼動。而全球擁有20多億用户的Facebook以其強大的獲取數據和信息的能力，通過虛假陳述和誤導行為贏得消費者信任而不得不選擇它，損害了市場競爭對手和消費者的利益。

科技巨頭往往還利用其“數據霸權”實施濫用市場支配地位等一系列違法行為。如近期引起熱議的“大數據殺熟”就是經營者利用其收集的用户數據，分析用户的消費偏好、消費習慣、收入水平等信息，將同一商品或服務以不同的價格賣給不同的消費者，從而榨取更多消費者剩餘的價格歧視行為。

目前，大型互聯網平台主要可以通過技術和法律手段實現數據壟斷。

技術層面，在數據收集階段，互聯網平台通過強制用户進行“二選一”等手段實現了對數據收集源頭的壟斷。“二選一”本應該是消費者的權利，但數據巨頭卻將此權利壟斷，變成了在網絡平台開設店鋪進行經營各品牌商家的痛苦選擇。如果想在天貓入駐，便不可在京東或拼多多平台上同時存在，這種利用平台優勢來限制商家的行為實際上最終侵害了消費者的利益，是數字經濟時代利用數據要素壟斷的新模式。在數據使用階段，互聯網平台可以通過訪問控制技術、加密算法技術、完整性校驗等技術，對其收集後的數據進行訪問和使用上的控制，從而實現數據壟斷。

在法律層面，大型互聯網平台主要通過合同實現對數據的相對性與絕對性的控制。互聯網平台通過在開發者協議中設置格式條款的方式對其平台數據進行自我賦權，實現對數據的壟斷。目前大部分開發者協議中具有“平台數據全部歸屬平台”的表述，並在司法實踐中已有法院對此予以認可。例如，在2016年的“新浪微博訴脈脈”案中，法院指出新浪公司作為數據提供方，可以就作為開發方的脈脈公司未按照《開發者協議》約定的內容，無正當理由使用新浪公司平台數據資源的行為主張自己合法權益。

02

數據生產要素反壟斷的難點

目前，部分數據生產要素處於壟斷的態勢，“數據孤島”“數據堰塞湖”同時形成，數據生產要素反壟斷迫在眉睫。考慮到平台在收集數據過程中創新所付出的成本，如同專利制度對發明創造的保護類似，“壟斷”並非是貶義詞，數據生產要素反壟斷的目標及難點並不在於如何徹底消除壟斷，而在於如何在壟斷與反壟斷之間找到平衡點，以兼顧各價值目標以及各社會主體之間的利益。

第一，抑制與激勵創新之間存在矛盾衝突。數據生產要素過於壟斷，將增加其他市場經濟主體對數據生產要素的接近與使用成本，從而抑制創新。然而，如果全面破除壟斷，互聯網平台投入大量固定成本生產的數據資源被他人免費“搭便車”使用，會打擊其生產數據資源的積極性，造成數據資源社會總供給量的下降，最終阻礙創新。

第二，增加與貶損社會福利之間存在衝突。數據生產要素的壟斷能夠讓大型互聯網企業利用數據形成正反饋，不斷改善和提高產品和服務的質量，並且降低購買和使用產品和服務的成本，增進消費者福利。然而，數據生產要素過於壟斷易導致大型互聯網企業濫用市場支配力、濫用數據侵犯消費者隱私，甚至濫用數據危害國家、社會公共利益的情形發生，造成社會福利的貶損。

第三，數據流動共享與個人信息權益、隱私保護之間存在衝突。數據生產要素反壟斷可以促進數據流動與共享。2020年公佈的《個人信息保護法（草案）》明確了保護個人信息權益與促進個人信息自由流動、社會化利用的多重價值目標，強調處理個人信息應當採用合法、正當的方式，具有明確、合理的目的，限於實現處理目的最小範圍，除法律規定的情形外，收集、使用個人信息應當向個人告知並取得同意，並要求個人信息處理者採取必要的安全保護措施，保護個人信息安全。

現實中，數據流動共享與個人信息權益、隱私保護存在一定的矛盾衝突。在現有技術條件下，可識別性個人信息與非可識別性個人信息之間並未存在絕對界限，對於即便經過脱敏處理的個人信息，只要信息量足夠大，依然可以通過大數據分析技術形成精準的用户“畫像”從而識別到特定個人。數據共享使得原本分散於各平台的個人數據進行聚合，加大了非可識別性個人信息轉化為可識別性個人信息的可能性，對個人信息主體權益、隱私保護造成威脅。

03

數據生產要素反壟斷的破解思路

應當認識到，破解數據生產要素壟斷問題需要多個部門法之間的協調配合和多種規制路徑的綜合治理，僅僅通過對傳統工業時代誕生的反壟斷法來進行小修小補，已難以適應數字經濟時代快速變革的法律需要。

第一，應當儘快建立數據產權制度，對數據壟斷程度進行更為準確的規範與把握。數據生產要素反壟斷的關鍵在於“度”的把握。知識產權制度就是通過賦予產權人對知識一定程度的壟斷權，以激勵知識的創新，同時再對壟斷權進行一定程度的限制，以防止因知識的過於壟斷而阻礙創新。通過數據產權制度的建立，可以準確把握數據生產要素的壟斷程度。

在數據產權制度缺失的情況下，由於市場競爭的開放性和激烈性，必然導致市場競爭激烈，反不正當競爭法作為規制市場競爭秩序的法律不可能窮盡各種行為方式而作出具體化和預見性的規定，因此司法實踐中不得不採用《反不正當競爭法》第二條原則性條款對數據資源進行保護的方式，但該方式過度依賴於法官的自由裁量權，缺乏穩定性與可預測性，反而成為數據壟斷的成因之一。法律應當具有預測與指引功能，理性的法律主體在對成本和收益進行比較後，可以基於預測作出收益最大化的行為，法律則可以通過改變行為的成本和收益，來引導法律主體實施相應的行為。然而，在目前數據保護缺乏明確規定的情況下，互聯網平台難以預測其數據是否會受到排他性保護，這一狀況使得平台將數據處於秘密狀態下或應用技術措施對數據進行壟斷性保護成為了其最優策略選擇，最終阻礙了數據的公開與共享，成為目前數據壟斷的成因之一。因此，可儘快推進數據產權立法，參照知識產權模式，在對數據賦予一定壟斷權以激勵創新的同時，通過限制制度的設立，來防止數據的過於壟斷。

第二，構建數據公開的激勵制度和公共數據共享制度。專利制度以對價理論為基礎，通過建立“以公開換取壟斷”的激勵制度，在很大程度上促進了技術的進步，並減少了不必要的社會重複勞動。因此，要防止數據生產要素過於壟斷，可參照專利制度來構建促進數據生產要素公開與共享的激勵制度。同時促進涉及公共利益數據的公開與共享，建立公共數據共享制度，完善數據生產要素的反壟斷規制。

第三，認識到個人信息保護制度在數據生產要素反壟斷過程中的作用，並進一步完善《個人信息保護法（草案）》。《個人信息保護法（草案）》第一條明確了保護個人信息權益與促進個人信息流動、社會化利用的多元價值目標，這一定位與現行法律相比，具有很大的進步性。但在具體制度設計上，卻未能完全達到促進個人信息流動的效果。從立法目的來看，個人信息保護制度是通過賦予個人對其信息一定程度的控制，防止個人信息的濫用，最終達到保護個人信息主體隱私等方面的人格利益，而非賦予個人對其個人信息的絕對控制權。但《個人信息保護法（草案）》並未對這一立法目的進行明確，導致學理上和實踐中產生互聯網平台收集的包含有個人信息的數據所有權歸用户所有的觀點。在這一情況下，當互聯網平台意圖共享數據時，面臨着來自權屬方面的合規問題，這構成了阻礙數據共享流通，導致數據壟斷的因素之一。

第四，可借鑑歐盟《通用數據保護條例》，謹慎地構建適合我國發展的用户數據可攜權制度。該條例第二十條規定了用户數據可攜權，意圖通過弱化平台的鎖定效應達到數據生產要素反壟斷的目的。該條例頒佈以來，用户數據可攜權一直飽受爭議，因為該制度有可能起到進一步強化壟斷的反面效果，即讓弱勢互聯網平台的用户利用用户數據可攜權將數據轉移至大型互聯網平台，並加重原本弱小的互聯網平台的運營成本。因此，在對該制度進行借鑑的時候，應當採取謹慎的態度。筆者認為，可以通過採取對數據可攜權的適用範圍進行嚴格限定，防止反面效果的產生，即僅在大型互聯網平台用户向小型互聯網平台轉移用户數據時，才能適用數據可攜權。

第五，進一步完善反壟斷法，在反壟斷法中設立必要設施原則，以建立數據的強制共享制度。必要設施原則最早始於美國最高法庭1912年關於鐵路終端案的判決。根據該原則，如果上游市場中的一個主導企業控制了下游生產不可缺少且不可複製的必需設施（包括基礎設施、技術和自然條件等），則其有義務讓下游市場競爭者共享該設施，以避免反競爭的後果。在2017年發生的HiQ訴領英（LinkedIn）案中，美國法院首次在數據領域應用了該原則。在目前大數據壟斷寡頭已出現的情形下，新進入者面臨着巨大的市場壁壘。在鎖定效應如此巨大的當下，數據生產要素已經成為瓶頸資源，只要壟斷者拒絕大數據交易，就可以將競爭對手排除在市場之外。因此，為了防止數據生產要素壟斷者利用數據資源壟斷來排除競爭對手，僅僅建立自願公開共享數據的激勵制度是不夠的，還需要未來在數據生產要素反壟斷領域建立強制數據共享的必要設施原則。在構建該原則時，應當謹慎設立適用條件與標準，防止該原則的過度適用所造成的創新抑制等負面效果。

上文略有刪減

選自 | 《人民論壇》雜誌7月上

原標題 | 數據生產要素的反壟斷困境及破解對策

作者 | 中國政法大學商學院教授、博導，中國政法大學區塊鏈金融法治研究中心主任 胡繼曄

中國政法大學商學院博士研究生杜牧真對本文亦有貢獻

新媒體編輯 | 劉一霖

原文責編 | 銀冰瑤