大数据造成了新的市场垄断吗？

文/陈甬军 胡德宝

引言

“大数据”这一概念，于2005年首次由Roger Mougalas提出。“大数据”是和传统随机抽样相对的概念，一般意义上是指能够对大量、类型丰富、高流转性数据库进行采集、存储和分析。借助“大数据”完全数字化的处理模式，企业能够实现海量、高增长率和多样化的信息资产。随着数据量的爆炸增长和大数据分析技术的成熟，大数据已经成为企业获取和保持竞争优势的重要战略。互联网平台型企业处在大数据发展的前沿，是大数据与反垄断讨论与研究的主要对象。随着互联网经济的蓬勃发展，平台经济已经成为推进商业模式创新发展的重要力量，但同时也形成了一定的垄断地位，引发了广泛的反垄断讨论。欧盟竞争委员会表示，大数据战略通过排除新进入者降低了市场有效竞争，并多次表示了对大数据所引发的监管挑战的担忧；美国司法部反垄断部门表示，在现行反垄断管制框架下将灵活调整以应对新型互联网平台引发的大数据垄断问题。

2019年8月，中国国务院办公厅印发《关于促进平台经济规范健康发展的指导意见》；2020年11月，市场监管总局发布《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》，向社会公开征求意见，并于2021年2月7日由国务院反垄断委员会正式发布。它主要针对相关市场界定、市场支配地位的判别、滥用市场支配地位和经营者集中等诸多问题提出了反垄断基本指导方针。其中，判定平台经济是否利用其优势地位或对大数据的支配状况形成了垄断是展开反垄断调查的前提和先决条件。

大数据战略实施是否引发垄断的争论

按照大数据战略的实施方式，企业的大数据战略主要由三种形式展开：其一，构建基于大数据自身商业模式形成的垄断势力；其二，通过大数据提升原有商业模式形成的网络效应和锁定效应；其三，通过外部获取或强化企业大数据能力，即通过企业间特别是行业内主导企业间的整合，进一步扩大主导企业数据的规模和类型，并以此来提升数据的流转性，进而可在此基础上形成巨大的商业价值（规模、类型、流转性与价值），此类企业兼并以获取数据资产作为目的，形成了竞争者集中的问题。大数据平台型企业上述三种不同类型的战略实施渠道与传统领域交织叠加产生新问题，并引发了对平台经济反垄断的争论。

（一）平台型企业依托大数据及其垄断协议是否增强了垄断势力

按照对寡头的定义，当平台型企业在某一细分领域占有超过50%的数据，并且构建了一套相对成熟的数据收集体系以搜集、存储新增数据时，即形成了寡头特征市场结构，具有一定的垄断势力。随着平台型企业搜集、存储各种类型数据能力的增强，将会出现越来越多拥有庞大数据库的寡头厂商。大数据平台公司的商业模式通常具有双边或多边市场的特性，即在向消费者提供免费服务以获取数据的同时，向平台另一端的商家收费，大量的碎片化供应信息与需求信息通过平台的算法和算理实现有效匹配，实现了平台化和效率提升。在向消费者提供均质产品和服务、向商家收费过程中，基于大数据分析和决策，平台型企业将进一步强化原有的网络效应，使得其垄断势力得到增强。

当前，全球反垄断实践遵循“行为主义”，而非简单依据“结构主义”。从“行为主义”的关注点和数据本身的经济性质出发，拥有大数据的高份额并不足以成为造成垄断的必要条件。一些研究甚至发现，数据生产的边际成本为零。大数据作为中间产品，并不足以构成多样化的终端产品的垄断，也就是说将拥有超级数据作为判定企业垄断的理论依据是不充分的。这些研究间接说明了拥有庞大数据库本身难以构成垄断壁垒。

而更多的平台型经济引致的垄断源于其滥用市场支配地位的垄断行为，例如侵犯数据安全保护、平台排他性行为、大数据“杀熟”等。值得注意的是，国外当前的反垄断规制实践中，主要还是将数据作为最终产品。这是为了能够基于产品定义相关市场，以适应当前的反垄断的分析框架。

（二）企业嵌入大数据战略是否强化了网络效应

传统的反垄断中涉及企业日常经营活动的垄断协议主要在两方面展开，即行业内竞争企业的横向合谋以及基于产业链上下游的纵向限制竞争协议。然而，如果大数据的主要目的在于对传统企业的流程改造和转型提升，则难以出现基于大数据本身的行业合谋及纵向约束。

大数据平台企业解决了多边市场存在可能引发市场失灵的外部性问题。原有平台具备匹配协调员的功能，通过价格、运营及平台规则的设定影响平台双边参与者的预期，从而最大限度促进匹配。通过大数据平台能够根据精准把握甚至干预用户的预期与需求，从而更高效地实现供需双方的交易匹配。对于非平台性企业来说，大数据在企业中发挥的主要作用在于辅助分析与决策，在企业生产过程中发挥经济效用，增强企业的竞争力。

然而，行业领先平台型企业的数据分析和处理能力将构成行业的重要进入壁垒，成为厂商市场势力的来源，影响市场有效竞争。从企业的投入来看，与大数据平台的数据收集工作不同，数据分析过程需要耗费大量的时间，并需要投入资源，这就会形成真正的行业进入壁垒。而且，数据分析能够发挥规模经济性，增强领先企业的主导地位，强化企业的正反馈机制。传统产业实施大数据战略后，也能够在一定程度上产生网络效应。

（三）兼并对大数据平台的经营者集中是否提出了新挑战

平台型企业通过兼并实现大数据战略被称为“数据驱动型兼并”（data-driven merger），主要依靠以下两个途径：一是使原本不具备大数据业务能力的企业通过兼并拥有大数据分析与处理能力的企业，从而实现一体化；二是原本具有大数据能力的平台型企业通过基于大数据的整合，实现经营者集中。前者与传统企业嵌入大数据战略类似，后者则大多数发生在科技与互联网行业间，兼并涉及的金额巨大，被合并对象往往是微利甚至亏损，但合并后整体估值出现大幅提高。这也表明，现行的针对经营者集中的反垄断法律体系受到了平台经济发展的巨大冲击。主要体现在以下几个方面：

第一，国际上现行的以价格为核心的反垄断框架在横向兼并的反垄断规制中失灵。以美国反垄断规制为例，其主要采用的经济工具包括三种，即临界损失分析（critical loss analysis）、价格上涨压力测试（upward pricing pressure）和垂直算法（the vertical arithmetic）。尽管这三种方法的假设与应用场景存在差异，但在应用过程中，均以兼并前后消费者支付的价格变化作为最终是否构成市场垄断的判定标准。然而，大数据平台行业内涉及大数据的产品与服务对消费者来说都是低价甚至免费的，因此这些方法对剖析兼并背后可能涉及的垄断问题束手无策。

第二，现行分类方式存在一定的缺陷。国际上经典的反垄断法律框架是将经营者集中区分为横向兼并、纵向兼并和混合类兼并，并将横向兼并作为关注重点，但由于大数据平台的相关市场认定的难度、规模经济的边界、业务种类的划分等难题，可能难以按照这三类兼并类型作简单的归类和对照。

第三，传统的市场交易规则受到一定的冲击。依托大数据的价格歧视行为与传统的价格歧视行为存在本质的差别。在互联网平台经济中个性化的服务本质上将市场特别是买方市场分成了一个个独立的个体，截断消费者的搜寻行为，买者可能在某种路径依赖的惯性下无选择地购买服务，网络效应很容易导致一家独大的局面，供给与需求可能同时失去竞争性，而平台成为唯一的“知情者”。当这个“知情者”对每一种商品向特定用户进行拍卖时，平台“二选一”的垄断行为成为可能，通常语境下的市场可能已经不存在了。

欧美发达经济体大数据平台反垄断规制的经验

美国、欧盟、日本作为市场经济较为发达的经济体，在反垄断法律制定及监督执行方面比较完善，已建立了规范运行的反垄断体系。这些国家在大数据平台反垄断规制的相关制度设计、司法实践等方面作了一些有益探索，可以为中国进一步规范大数据行业及平台经济规制提供有意义的借鉴。

（一）美国的实践和经验

美国结合大数据平台反垄断的司法实践，对反垄断执法作了进一步的完善。美国国会于2002年成立反垄断现代化委员会来评估反垄断政策法规并提供建议，美国司法部反垄断局和联邦贸易委员会于2010年联合发布修订版《横向合并指南》，增加并购交易是否会减少创新的影响分析，旨在指导平台经济反垄断实践中注意保护创新。

美国的平台经济反垄断规制未将市场份额作为规制的唯一要素，而是指向垄断行为。2019年美国司法部再次启动针对几个大数据平台巨头的反垄断审查，关注的焦点是这些企业“是否以及如何获得市场力量，参与减少竞争、扼杀创新或以其他方式伤害消费者”等。

美国的平台经济反垄断规制，非常重视利用双边市场理论对相关市场的判定。在作相关市场界定判定时，充分考虑平台经济的特殊性，同时根据美国实际划分为平台广告、平台零售和平台社交等三大市场，基本上涵盖了美国大型平台Google、eBay、Facebook等公司的主营业务，以使执法不脱离实际。在裁决“Live-Universe诉MySpace”案时，司法机构认定MySpace属于线上社交平台市场，其业务领域并未涉及社交网站以外的实体市场的竞争。

除了加强反垄断执法外，美国还非常重视在企业内部建立有效的反垄断合规制度。美国司法部通过大量宣传引导企业建立相应的反垄断合规管理体系，以及时发现或预警企业生产经营活动中可能出现的反垄断风险，完善反垄断规制的事前监管，以确保反垄断法规可以更好地落实。

（二）欧盟的实践和经验

欧盟将大数据平台经济称作“市场看门人”（Gatekeeper），因为此类企业具有决定市场门槛的能力，欧盟通过反垄断规制立法进行积极应对。2020年12月，欧盟委员会公布了《数字市场法》和《数字服务法》草案，并于2021年上半年推进两部法案的立法进程，规制数字服务企业，用以消解作为“看门人”的平台在单一市场上的某些行为可能带来的负面影响，保护竞争，提升欧盟企业的创新能力和竞争力。该草案颁布后，欧盟各成员国纷纷跟进，德国于2020年出台《反限制竞争法》修正案，被称为德国“竞争政策4.0”。欧盟在反垄断规制方面做了以下三项有意义的探索：

一是采用适应平台经济特性的分析指标。针对互联网平台免费服务的特征，欧盟弱化了对价格因素的考察，注重将流量、算法、数据等新的平台关键要素对产业发展的影响纳入对市场结构、产业环境、产业创新性等分析结构中来。

二是警惕超大型平台垄断地位的传导。欧盟采取同一主体多案并行的调查方案，防止拥有大数据与流量优势的超大型平台将其在某单一市场的支配地位传导至其他市场。

三是聚焦大数据对市场竞争的影响。欧盟高度关注数据驱动型并购，并对围绕数据收集和处理行为对竞争产生的影响进行审慎评估。未来，与大数据相关的竞争问题仍将成为欧盟反垄断关注的重点。

对中国平台型企业反垄断的启示

基于平台经济本身的特性、大数据的实际应用以及欧美发达经济体的反垄断实践，中国的大数据规制可以从以下几个方面入手：

第一，大数据反垄断规制要与消费者保护结合起来。尤其是当平台涉及兼并时，背后除了大数据整合的规制外，还涉及对消费者隐私的保护。做到反垄断规制与消费者权益保护的统一。因此，中国平台反垄断在监管上应注重综合手段的运用，将平台企业数据应用的边界、消费者的知情权等数字经济时代下个人信息保护与反垄断规制有机结合，形成监管合力。

第二，大数据平台反垄断规制应张弛有度、动态调整。一方面，在涉及双边及多边平台的审查和监管中，大数据应该成为反垄断规制中的一个重要视角。另一方面，反垄断规制应做到审慎监管，在保护竞争的同时，应鼓励创新。在监管时应注意把握力度和节奏，反“行为”而不反“结构”，加强对大数据行业的引导，控制好平台企业进入和退出的边界，依法维护市场秩序，提升产业创新水平和国际竞争力。

第三，执法过程中应鼓励跨领域、跨学科的交流与合作。在反垄断案例的分析中，相关执法部门应回归市场现实与经济理性，把企业行为置于具体的市场竞争环境下进行考察。对涉及大数据领域的案例，同样应注重动态竞争分析。在实施反垄断执法时，应注意将创新和动态竞争纳入分析过程，避免机械适用传统垄断行为分析方法，而应通过综合评估行为对大数据平台垄断的消极效果与积极效果综合判断其合法性。随着信息技术的发展，互联网领域出现的一些新问题，如大数据算法合谋，需要加强计算机工程专家、经济学家、法学家等的交流与合作，在庭审合议时，应综合吸收各专业意见。

第四，推动大数据平台与监管平台有效对接。依托“互联网＋监管”系统，推进大数据平台行业发展及平台规制过程中的数据共享、监管平台共建，利用社会信用体系平台建设推进大数据应用及线上线下协同驱动，使大数据平台反垄断规制新机制与传统执法体系架构交融，以此建立起适应中外平台经济业态特征及发展趋势的数字化一体化监管新格局。