平台数据垄断的监管困境与共享机制探析

孙海涛 周奇锜

内容提要 数字经济的勃兴使数据升级成为关键生产要素。域内外数字市场普遍呈现出数据集约的状态，数据封闭化、平台壁垒化等数据垄断行为成为商业组织获取高额利润的手段。立足于我国数字化发展的新格局，数据资源的普惠共享、壁垒清除、去中心化和秩序约制是国民经济高质量发展的关键。从规则治理的维度，监管部门在数据原料不稳定供应的情境中，基于现有法律体系，引导形成数据共享机制是应对竞争机制失灵、遏制优势滥用、推动行业协同、促进数据赋能的良策。同时，作为对竞争良序的补充，必要的介入式矫正亦能发挥保障价值。

关键词 平台数据 数据垄断 数据竞争 普惠共享

孙海涛，河海大学法学院副教授

周奇锜，河海大学公用事业法研究所研究助理

本文为江苏省社会科学基金项目“检察公益诉讼制度的江苏实践研究”（21FXD001）、河海大学中央高校业务经费项目“将习近平法治思想贯穿于行政法学教学全过程”（B220201073）的阶段性成果。

数字化正成为重组资源配置、重塑产业结构、扭转竞争格局的关键因素。数据产业的繁荣关键在于共享水平和治理能力的共向提升、双向证成。为实现平等竞争，采取监管手段对数据资源高度集中市场进行改造的关键在于将现代生产的数据原料获取机会还予广大从业者，而非简单地对违法者课以行政处罚。在对数据市场势力滥用行为的执法中，监管主体应以尊重市场支配地位为归依，以依法行政原则为遵循，以创新监管举措为手段，追求普惠共享的愿景。此外，根据行政合理性原则，行政主体的法律适用行为旨在实现必要价值，故共享型数据监管应以平台实施了垄断行为或类似性质的背德竞争为前提，将客体限制在符合必要设施标准的民用数据服务、可实施非歧视交易的增值数据产品、有关市场繁荣和技术迭代的脱敏数据等匿名领域。其余涉及个人资信、商业秘密、国家机密的原位和观测数据，仍应受到三重授权原则[1]、隐私立法、数据专门法等规则的约制。

一、平台数据垄断监管的实践面向与现实困境

1.平台数据垄断监管的主要面向

平台数据垄断本质上是通过数据调用量差、数字技术代差谋求竞争优势。各国的监管措施虽对垄断标准的规定存在分歧，但均更注重对整体市场的影响而非具体行为结构[1]。根据经济和社会效果反馈，平台数据反垄断工作主要面向以下三类数据滥用：

（1）对剥削性滥用的监管

在剥削性数据滥用中，数据、数据产品、数据服务往往是平台的议价筹码。平台通过差别定价、附加异常条件、设置显失公平的条件等手段，迫使交易相对人让利[2]。在考察平台市场支配能力的基础上，监管者应关注剥削性数据滥用赋予平台的隐性优势：一方面，通过自我优待、算法惩罚等手段，平台将竞争優势辐射到相邻市场；另一方面，通过提高切换成本、强制不兼容等措施，平台有条件形成削弱交易相对方自主性的垄断关系。

（2）对排他性滥用的监管

数据的排他性滥用使平台不仅有能力要求上游行业给予其优于竞争者的条件，而且间接推高了市场的准入壁垒，容易引发同业竞争的衰退。对此，监管者必须着眼于平台的数据独占、独家交易、掠夺性定价等行为[3]，防止优势方对同业竞争者的市场挤出行为。同时，考虑到排他性数据行为的附加效果传导至上游生产商或下游消费者的可能性，监管工作还有必要关注数据排他性垄断的纵向扩张倾向。

（3）对标准化滥用的监管

平台数据垄断监管的目的之一是避免数据滥用对整体社会标准的认定造成干扰。Facebook拥有超过20亿活跃用户，旗下Whats App和Instagram的用户也均超10亿，凭借对关键信息资源的支配优势，Facebook有能力实现数据卡特尔。此前，Facebook以隐私保留为由拒绝外部主体访问用户界面。由于无法获知匿名数据用以分析用户之间生成、共享内容的趋势，学者、记者、公共部门等只能依据瑕疵代理、知情人、公共主页等提供的信息探讨标准内容。对此，反垄断部门须警惕数据优势形成的信息偏差对传媒、科研、政策等活动真实性、指向性、客观性的干预，防止平台利用数据优势影响既有的社会生产、生活标准的演进。

2.平台数据垄断监管的现实困境

（1）立法执行困境：具体规制体系不完善

我国现有数据反垄断法律体系仍处于完善进程中。首先，2019年颁布的《电子商务法》第22条、第35条对电商数据优势滥用作出了限制，同年《国务院办公厅关于促进平台经济规范健康发展的指导意见》第二、四、五部分和2021年印发的《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》第二、三、四章及2022年修订的《反垄断法》第9、22条为数字治理工作拓展了平台竞争监管的场域。不过，上述法规执行框架仍以“垄断协议”“支配地位”“经营者集中”的传统概念为靶点[4]。囿于传统工业经济的指标，相应调查活动对新型数据滥用活动的监管针对性不足。其次，监管中以《反不正当竞争法》第2条第2款的道德概念作为矫正数据竞争秩序的正当性依据，虽较好地用数字道德应对了执法中遇到的棘手问题，但现有条款并未界定数字时代的竞争秩序、经营者权利和消费者合法权利三种法益[1]，忽视了“守门人”数据优势的持续强化。最后，除经济法，能起到数据滥用反制效果的规定，还存在于《民法典》第127条、《个人信息保护法》第45条和《数据安全法》第51条等有关数据人格权和财产利益的法律规定中。这些条款虽也具备一定的竞争活跃价值，但均存在直接指向性偏弱的问题，在具体适用上仍待协调。

（2）执法习惯困境：处罚中心主义忽视监管善后效果

以腾讯收购中国音乐集团股权违法实施经营者集中案为例，腾讯音乐通过经营者集中、数字版权共享等形式，获得了国内在线音乐80%的独家数字版权、83.03%的市场份额、70%的相关市场总收入和客户端市场近80%的占有率（见表1），大致形成了高度集中市场[2]。此案中腾讯被处以50万元罚款以及限期实施包括解除独家协议、禁止数据产品独家代理、责令事前强制申报等在内的反垄断措施。在本案善后中，腾讯虽缴纳了罚款及申明放弃独家版权，但仍未就不以其他形式限制、排除竞争作出承诺，甚至在翌年歌手周某新专辑上线之际，再次与其达成3个月版权独家分销协议，事实上违背了处罚中关于“独家合作不得超过30日”的限制。对此，监管方并未作出有力回应，监管过程存在忽视反垄断工作持续性的问题。

立足案例，以财产罚为表征的监管威慑理论具有较高的认同度，即违法行为是相对人基于对成本和获利衡量后的决定，违法发生率与惩罚轻重之间存在替代关系[3]。反垄断执法受威慑理论以及国外最优威慑反垄断执法实践的影响[4]，存在一定的应激实用倾向，不仅执行上易陷于处罚中心主义的窠臼，且效果上亦未能引发数据利用的“共享中心主义”嬗变。数据需求者依旧忧虑数据稳定供给的或然性，平台在履行强制义务后仍只需采取中止传输、限制访问、独家授权等常规手段便能加强自身的市场势力。

（3）守法合规困境：平台自律效果的或然性

反垄断是合规管理的重点，对比事后规制，各国竞相完善的合规机制体现出反垄断监管的“预防性、自治性”转变[5]。欧盟《数字市场法》强调对大型平台的“预防性审查”，其守门人特殊义务的相关条款包含了对头部平台数据合规的要求。当前，我国“十四五”规划和2035年远景目标纲要已将“合规”要旨纳入了经济发展规划。从2021年国家市监总局牵头与头部平台签署《依法合规经营承诺》，到同年中国标协发布《平台经营者反垄断合规管理规则（征求意见稿）》，我国平台数据合规机制发展迅速，但适用实效却有待验证。第一，既有平台合规机制普遍标准不明、透明度低，一般社会主体无法获知具体内容，公众和第三方监督难以奏效。第二，在合规内容上平台拥有较大的决定权。相较于其他平台，腾讯公示的《依法合规经营承诺》并未吸纳“不滥用市场支配地位”的内容，在履行上腾讯也没有依据该承诺第5条“良序竞争承诺”对跨平台的强制不兼容予以恢复。截至2022年11月，微信用户仍不能直接访问其他平台的商品链接，只能复制链接后再进入指定应用实现浏览。大体上，平台数据利用合规机制易受逐利目标掣肘，存在约束效力不足、自我解释性强等问题。

二、平台数据竞争脱离监管的动因分析

根据归因理论，对主体行为进行的分析，能在一定程度上解释、预测行为与结果之间的因果关系。深入了解平台数据垄断的复杂成因，将有助于提升监管效率，形成良序竞争。

1.平台动机侧：主观牟利需求

（1）平台的横向逐利追求

首先，商业竞争中以数据为载体、算法为手段的信息博弈表明，平台始终追求同业优势。平台通过将市场占有率、回馈度与数据体量、数据质量高度绑定，利用强制二选一、限制支付信道等方式实现用户锁定。目前，横向的平台数据垄断分为单一主体和多主体联合两种形态，依托规模和技术优势，平台具备了价值挖掘、群体识别、偏好预知、价格歧视的能力[1]。其次，平台的数据垄断行为还旨在维持相对优势。以数据为支撑的算法程式具有技术先进、样本充足、投送精准的特点，通过提高用户切换成本，平台利用强制不兼容、制造网络拥堵、自我优待等手段削弱竞品活力[2]。此外，平台为了持续攫取更多的市场份额，采取强化用户锁定、虹吸技术精英等方式，有针对性地打压同业竞争意愿和研发能力。虽然平台因拥有数据体量、数据质量、运营等优势避免被早期竞业者替代，却也因过高的准入门槛过早地排除了同业主体，使行业活力遭到削弱。

（2）平台的纵向支配需求

凭借数据质量优势，平台在相邻市场间谋求更高的回报率。第一，平台的纵向扩张巩固了自身瓶颈地位，形成了可持续性的居间收益。一方面，生产者对数据分析、产品销售的需求以及消费群体对平台分销服务的依赖，使平台成为维系垂直交易的媒介并能从与供需双方的协作关系中渔利。另一方面，平臺以自营、纵向收购、产业链协议等形式进入实体经济，利用领先数据质量形成的个性化竞品优势和自我优待，实现了对竞争者的市场挤出，为自身创造更多介入竞争、价格歧视和价格剥削的机会。第二，出于数据开发固定成本高和边际成本低的特征，平台将数据用于自身纵向市场经营的成本很低，但对于其他纵向产业从业者而言，近年来购买数据产品、数据服务的成本则呈上升趋势。事实上，平台通过拒绝交易、有限供应、强制搭售等措施，不仅拥有了调整相关行业数据成本总占比的能力，而且进一步通过影响行业定价的方式实现了对所涉行业的排他性竞争。

2.平台行为侧：算法技术和规模优势

（1）平台的算法优势

首先，数字时代的市场活动与数据分析程度有关。平台通过投送、筛选、锚定、选择、再投送的程式构建了数据闭环（如图1），平台借此拥有了解购买者大致偏好的能力，其可能结果是产生包括本平台生态内的二级价格歧视、大数据杀熟、强制个性化广告等干扰用户正常选择的行为。其次，不同于传统垄断协议的显性协同特征，数据优势加持下的平台之间或单一平台生态内经营者的算法共谋则更具隐蔽特征。第一，算法代替了传统的协议分配，通谋者只需按照口头约定设计算法雏形，即可不受时空局限达成任意形式的合意，此类算法包括促进和监视合谋的间接信使算法和纵向的中心辐射算法[1]。第二，不开源是算法常态，设计者注重规避其中的意志投射风险。当众多经营者通过共谋算法达成平行一致时，监管者很难通过传统手段证实，此类算法往往被设计为免除人为干预的自主学习型算法。第三，算法往往因情势变更而存在浮动机制，即使反垄断部门能够认定经营者间存在串联，但是对交易中算法作用程度的认定却又难以量化[2]，此即预测代理型算法。

（2）平台的守门人优势

平台是调节生产和消费之间供需关系的前端处理者。出于头部平台在数据业务中长久而稳定的瓶颈设施价值，它们被视为“守门人”。欧盟《数字市场法》第3至13条已对守门人的权利和义务作出了详细规定。我国《反垄断法》虽暂未涉及相关概念，但是《个人信息保护法》第58条和《互联网平台落实主体责任指南（征求意见稿）》却对头部平台的行为提出了要求。按照《互联网平台分类分级指南（征求意见稿）》第3节平台类型的划分标准，腾讯、微梦等平台实际上达到了大型平台甚至超级平台的水准，非数据质量优势所形成的自我意态释放需求应被限制在合理范围内。

虽然平台日常活动并不一定会造成市场势力滥用后果，但是平台在数字场景中的规模优势、算法质效优势、技术优势、场景优势却仍为行为结果增加了不确定因素。例如，当用户被动依附于平台服务的锁定效应时，作为外部主体获知加工数据的少数门户，平台有能力向合作寻求者索取不公平合约[3]。守门人平台为了提升获利水平，也会通过投送特定项目的形式不断测试、分析算法效率，促使用户被动帮助平台实现最大收益[4]。除了商业行为，平台在数据渠道中对信息的主观筛选也会在一定程度上造成竞争浪费和治理者错位。故而，当平台的市场势力足以形成渠道分销地位时，无论主观上是否存在过错，平台都存在随时滥用数据优势的可能。

3.监管平台侧：传统应对思维的被动性

（1）事后规制仍为反垄断监管主流

国内学界习惯于将数据滥用等损害竞争秩序和自由的活动寓于竞争法范畴的研究当中[5]，但是从举报响应到市场份额推定，再到认定竞争者集中和市场支配地位，当前的竞争法规制在类型上更偏向于事后范畴，执法的处罚中心主义也体现了后置的介入规制在监管模型中仍占主流。在监管策略中，决策者虽对事前和事中预防作出了努力，比如《反垄断法》第26条对经营者集中的强制申报规定，但是在有序竞争和协同共享的引导上仍乏善可陈。略显单一的事后规制不仅在时效上显得迟滞，而且在手段上较为刚性、被动，激励性弱。当面对足够丰厚的垄断收益，平台仍可能在计算违法成本后铤而走险。实际上，平台监管应立足市场的要素分配地位，跳出刚性惯性思维，吸纳行政指导、契约行政等现代行政的因素，尊重价格理论，吸收普惠精神，拓宽数据资源有序供应渠道，引導平台形成全过程以反垄断为直接靶向的数据共享体系。

（2）反垄断监管仍以价格因素为肯綮

传统反垄断监管偏重价格理论，但数据垄断又与传统商品的剥削性定价存在区别。第一，作为对无组织生产资源的处理结果，数据本质是一种技术与商业服务间的衔接架构，部分数据产品和服务的研、产、投流程甚至可能关系到数个衔接产业，既有的反垄断规定尚未深入到数据产业的各环节，定价靶向难以兼顾与数据相关的过程行为，例如忽视数据获取能力所代表的市场支配力等[1]。第二，数据垄断并非全以不合理高价为外观，在强制不兼容等场景中，“价格中心型”分析框架有时难以奏效。故而，决策者在监管中必须关注数据垄断较之于传统垄断的新颖性，当数据滥用未满足价格分析的认定标准时，应寻求其他的替代机制或革新执法思维。

三、平台数据垄断监管的共享机制

具有代表性的地方性法规《江苏省数字经济促进条例》第60条已对数据共享的开放治理形式提出了倡议[2]。作为恢复竞争良序的可靠思路，数据共享可以削弱标的使用的排他性，有助于减少算法共谋中数据壁垒、浮动价格机制的形成。考虑到平台在数据垄断中主要以限制数据使用权为基础来谋求不正当竞争优势，再结合数据的高流通性和价值不完全用尽属性，数据的普惠利用正成为监管者应对原料分配不平衡、竞争衰退等垄断危害的重要选项。

1.平台数据垄断监管的共享原则界定

治理者应率先构建共享型监管的原则，使之成为协调其他部门法条款的载体，并可用来维系后续举措的一贯性、逻辑性。目前，反垄断监管旨在解决数据滥用中数据使用效率的问题，故共享型监管原则形成的逻辑也应围绕“数据使用权”展开，以鼓励数据公平使用为宗旨，以设置强制性义务为保障。原则内容从主体、客体、行为三个角度出发，涵摄数据获取义务、数据使用义务和数据保护义务三个方面，具体为一般数据使用权的获取、行使边界以及特种数据使用权的分级管理。

（1）权利平衡原则

权利平衡包括索取权利有限和等价交换两个方面。首先，需求者权利不得超越必要性范围。虽然平台加工生成的“合理匿名化”数据因其脱敏属性且属于平台的投资性资产而存在流通资格[3]，但本质上外部的共享需求仍须满足自愿、技术福祉和市场公益等条件。标的客体也应符合以下条件：①平台拥有数据设施控制权；②申请者无法使用且无替代可能；③平台拒绝供应理由不正当或条件显失公平；④平台始终有能力提供相关数据且非因客观不能。其次，作为对数据非歧视访问的一种方式，共享并非等同于免费使用或无偿接入数据设施[4]，数据共享中亦允许交易使用权。其中，有偿形式的访问议价可引入“公平、合理与非歧视（FRAND）准则”的精神[5]，包括公平性、合理性、非歧视。公平性旨在削弱平台优势，预设包容场景，弱化双方在技术、规模、依赖度上的不对称。合理性考察协议条件和利益分配，重在排除失当条件、禁止信使场景的算法共谋等。非歧视主要应对差别定价和对象歧视，保证机会公平和避免不合理筛选。

（2）禁止逾越原则

数据共享制度必须界分数据利用和再利用范围。标的数据的使用目的、适用场合、延展边界都应受到法律法规、规范性文件、合意原则、公序良俗、商业诚信的限制。受允许的访问者对数据标的的期限利益受到双重制约：第一，法定范围内数据使用的议定边界是行为中派生用途的绝对界限，基于被共享数据的利益行为绝对不得逾越合意的界限；第二，根据《民法典》第132条，“民事主体不得滥用民事权利损害国家、社会或者他人合法权益。”同理，享有数据用益物权的使用人获得收益的来源不应超过自身必要、合理利用数据的部分，共享数据的利用边界应在达到通过标的本身从第三方渔利时停止，即禁止逾越使用权。数据使用者不得破坏或干扰数据提供者直接与其他需求者达成共享协议的可能，除非使用者购买的是能与来源者完全切割的数据产品或者得到分销授权。

（3）敏感信息保护原则

数据脱敏和基于内容的特殊利益保护是推动数据共享机制良性发展的基本遵循[1]。以数据内容作为划分标准，包括个人信息代表的隐私权益、商业秘密代表的商业道德利益、国家机密代表的国家安全和发展利益在内的敏感数据都应当受到平台自身和监管工作的重视。首先，对个人信息的访问受《个人信息保护法》限制，原则上共享数据必须限于匿名数据且无法通过反向工程获取指向性。在数据共享中，涉及对个人信息进行传输、处理的，平台为避免信息泄露而实施数据切割和匿名作业的，应率先根据《个人信息保护法》第14条的规定，履行告知义务并取得单独同意。如果数据指向性、完整性、显名性因为技术原因或者其他客观制约而无法得到改善，则数据处理者应根据《个人信息保护法》第23条的规定，寻求个人同意或者中止此类数据共享并向当事方及监管部门说明情况。其次，有关商业秘密的数据具有相对性，应当予以区分：涉及本组织商业信息的共享，由于民事主体具备对自我合法信息的处分权能，故可自行决定；关涉第三方商业秘密的数据，原则上应不予共享，第三方知情、同意且符合法律规定的除外。最后，有关国家机密的数据，出于审慎考虑应绝对不予以共享，以避免造成系统性公共风险。

2.平台数据垄断监管的完善机制

基于原则指引，监管措施的合理、正当亦是平台自愿服从法律权威的内在动力。具言之，普惠型数据反垄断监管的机制探索应以“共享”为核心，既要注意提升平台数据开放的意愿和能力，又将罚锾威慑与柔性治理手段相结合，共同解决监管疑难问题。

（1）事前共享：培育数据交易机制与保障数据携带行为

反垄断工作坚持市场化、法治化原则[2]。对于《反不正当竞争法》中数据竞争相关内容的欠缺以及作为对“处罚中心主义”执法的改进，行政部门可在竞争立法的框架下制定执行细则，通过加强对数据交易机制的构建以及对个人信息权能利用的引导，激活存量数据的流通价值。

第一，现有数据交易主要有产业联盟、平台组织、企业主导三种[3]，平台仍可通过筛选交易对象实现对特定目标的封锁。根据《江苏省数字经济促进条例》第61条设立独立数据交易场所的立法启示和实践中上海数据交易所、深圳数据交易公司的业务探索，监管者可在市场主导的场景中培育满足公平、合理、非歧视准则要求的独立数据交易机构。首先，监管主体应对中介机构的定位、交易功能、政策功能提供行政指导，明确数据交易场所拓宽数据资源来源，以匿名交易应对指向性断供的价值。其次，在建立数据交易机制的过程中，监管者应当明确交易底线，包括在交易中贯彻敏感信息特别保护原则，交易方应通过承诺、技术识别等方式排除附隨特别利益的数据，规避数据交易机制中的主观违法和侵权可能。最后，执法部门应积极引导平台参与有偿数据交易活动，必要时可会同多机关探索特殊的激励机制，包括对促进行业创新的数据供应行业给予税收激励、以嘉奖形式提高平台商业声誉等，发挥市场资源配置功能。

第二，《个人信息保护法》第45条提出了个人信息数据的可携带权，是单独条款适用于反垄断体系的又一表征。在平台主动封闭的技术场景中，用户对个人信息数据的处分权有打破平台数据独占的功能，一定程度对冲了封闭平台的锁定效应和数据质量优势。对此，监管者可通过构建、完善数据可携带权所保障的数据传输机制，帮助实现数据资源的按需流通，但具体操作上也应考虑标的属性。一方面，合于权利平衡原则的数据类型只得限于用户原位信息数据和直接观测数据，不包括衍生数据；另一方面，按照敏感数据保护要求，相关内容不得侵犯其他民事主体的私益、公共利益和国家利益。

（2）事中监管：行政合规与数据公地

事中监管要求管理机制的常态化。针对平台自律效果的或然性以及对竞争道德的规训需求，监管者需将平台自主性、道德基础性与数据公共性相结合。

加强对平台合规工作的服务与指导，是监管者应对“政府单元规制”失灵[1]，实现《反不正当竞争法》竞争道德要求的重要途径。首先，监管者可对合规内容确定底线，重点关注数据共享、自由传输、诚信利用等方面，既尊重数据公共性引发的市场流通性，又注重数据共享中道德的规范作用。具体而言，竞争策略、技术边界、信息安全等数据活动都须严格遵照FRAND准则、使用权边界禁止逾越和敏感资信保护等的要求。其次，面对既往合规机制应对数据竞争失序的效力不彰以及传统手段在算法型垄断中的失灵，反垄断、数据共享的合规工作可以他律和技术报错作为补充，通过定期评估、公众监督、鼓励算法监控（黑匣子补漏器、歧视感知数据挖掘算法等）的形式，透过中立视角审视平台数据共享承诺的兑现程度，这也可以作为定期监管的工具和指标。最后，行政法平衡论提倡参与激励，合规也应考虑激发平台热忱。执法者可基于数据共享合规的执行情况，酌情对平台提供必要的奖励措施或对过失采取替代性惩罚[2]，为共享型数据治理提供一种正向激励思路。

除合规共享，旨在组织和分配数据资源的数据公地有潜力成为行政主体对平台进行数据共享规制的新路径。基于平台数据垄断中数据的分散性、低协作性，数据未集成、数据库本地维护、共享同一法律政策框架、统一条件访问的完全分布式数据公地能在一定程度上实现数据共享的法律互操作性[3]。其机制的建构分两步：第一，在架构上，结合我国各地建立公共数据开放平台的背景，数据公地的中心化权力机构职责由监管者承担，包括法治政策保障、组织权利协商、共享访问协议订立等。第二，在标的管理上，一方面，数据公地中上传和调取的数据必须遵循敏感信息保护原则，且范围仅限于脱敏数据或者无指向性的数据产品、服务。其中，数据共享的权限具体又应被区分为志愿共享和必要共享：前者系意思自治，旨在帮助需求者（包括平台）弥补数据短板；后者以既有处罚决定或数据的关键性为标准，原则上自愿，但辅以行政强制，旨在实现公共福利价值及对处罚善后进行补充。另一方面，在分布式数据公地中，监管者不享有对数据的支配权，数据控制权仍归属上传者，公地中其余各方仅共享使用权，即“数据可用不可见”。各使用者应当遵循禁止逾越原则对使用权的限制，避免发生公地悲剧和产生额外法律责任。

（3）事后规制：拓展垄断认定标准与经营者承诺的契约之治

在事后层面，共享型反垄断监管重在扭转执法思维对垄断标准的刻板印象，并以之为基础，探索强制监管环节的新方法。

拓宽监管思路是应然法律精神具化和实然法律效果表达的关键，是垄断背景下数据共享的前提。首先，数据反垄断执法须以垄断协议、市场份额、经营者集中的框架为基础，充分考虑数据技术的发展形势[1]。譬如，将算法共谋归入垄断协议的范畴；将数据库互联、数据库有限共享纳入另类的经营者集中；将独家版权、数字资源收购等纳入市场份额认定；等等。其次，具体情节应满足改变市场结构的标准和权利有限原则[2]，包括以下几方面：①是否增加准入壁垒；②是否产生新利益；③是否促生瓶颈设施；④是否影响第三方权益；⑤交易方议价能力的变化；⑥数据优势跨行传导能力。对于能够达到排除、限制竞争的技术行为，如果仍然无法被《反垄断法》第3条吸纳，为了恢复市场秩序，监管主体使用本法第22条兜底内容予以认定，但前提是以适用确定规则为原则，以兜底条款应用为例外。

法律后果以前述标准认定的行政责任为依据，数据共享机制也围绕行政责任的承担展开，既注重修复数据垄断破坏的诚信竞争道德，又为事后规制的善后效果提供助益性的数据协商、交易、使用授权路径。针对反垄断监管中处罚中心主义的主导性，相关机制探析应注重社会效果，实现公平竞争和协同创新向“共享中心主义”转变。除财产罚，监督者可根据《反垄断法》第53条经营者承诺条款，构建、完善共享程序，将经营者承诺机制打造成数据共享协同新路径。一方面，监管者可对处罚程序中作出共享承诺的平台中止调查，考察其考验期内是否着手恢复商业秩序，是否努力解决数据资源的排他性、剥削性使用等问题，是否注意消除有意识的市场或社会标准化塑造带来的负面影响等内容；另一方面，监管者可通过引导进入数据交易市场、数据公地准入等形式，敦促平台和需求者之间达成公平、合理、非歧视的数据使用（共享）协议。因需求方原因而使承诺未实现的，监管方应允许平台与不特定主体，以其他方式，在其他场景达成与消除垄断、合理共享具有相同效果的数据使用合意。平台数据共享承诺的兑现程度应成为行政处罚裁量的重要依据。对于善后中故态复萌、承诺未达成或者附失当条件的平台，执法者应即行恢复调查，依法作出包含数据共享要求的处罚决定，必要时可申请法院强制执行。

四、结语

平台数据的排他性滥用、剥削性滥用和标准化滥用对市场结构产生了巨大影响。面对竞争环境的深刻变化，监管应在成文法基础上摆脱传统执法的窠臼，通过共享治理对冲垄断影响。在共享型监管中，权利平衡、逾越禁止、数据脱敏等原则应勉力发挥宏观指导价值，微观上执法者按照事前、事中、事后的程序逻辑，以市场主导为准则、道德自律为方法、机制创新为补充，一方面保障和推动数据资源稳定供应以促进经济健康发展，另一方面也使平台具备一定的自我协调空间。此外，本文厘清了数据共享的反垄断价值，后续研究应对共享行为中主体损益的法律救济进行前瞻性考量，以保护不同群体的正当权益。

〔责任编辑：吴玲〕

[1]该原则的确立详见北京市知识产权法院〔2016〕京73民终第588号判决和杭州市中级人民法院〔2018〕浙01民终第7312号判决。

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[3]Stigler Center， Stigler Committee on Digital Platforms： Final Report， Stigler Center， 2019， p.105.

[4]刘戒骄：《数据垄断形成机制与监管分析》，《北京工业大学学报（社会科学版）》2023年第1期。

[5]丁晓东：《论数据垄断：大数据视野下反垄断的法理思考》，《东方法学》2021年第3期。

[1]朱战威：《数据可垄断性：命题证成、实践困境与规制创新》，《江苏社会科学》2022年第3期。

[2]本条款大意为县级以上政府及部门应采取措施引导主体有序开放数据资源。

[3]丁道勤：《基础数据与增值数据的二元划分》，《财经法学》2017年第2期。

[4]G. O. Robinson， "On Refusing to Deal with Rivals"， Cornell Law Review， 2002， 87（5）， pp.1177-1232.

[5]FRAND准则多用于垄断性专利授权，考虑到数据垄断和专利垄断在功能上的共性，故本文借鉴其内旨。

[1]李世刚、屈然：《论敏感个人信息的合理使用》，《江苏社会科学》2022年第6期。

[2]孙晋：《数字平台的反垄断监管》，《中国社会科学》2021年第5期。

[3]陈来瑶、马其家：《平台企业数据共享的反垄断法规制》，《情报杂志》2022年第6期。

[1]程雪军、侯姝琦：《互联网平台数据垄断的规制困境与治理机制》，《电子政务》2023年第3期。

[2]替代性懲罚概念详见付新华：《论超级平台数据垄断的法律规制》，《学习与探索》2022年第2期。

[3]J. L. Contreras， J. H. Reichman， "Sharing by Design： Data and Decentralized Commons"， Science， 2015， 350（6266）， pp.1312-1314.

[1]金善明：《中国平台经济反垄断监管的挑战及其应对》，《国际经济评论》2022年第3期。

[2]M. K. Lina， "Amazons Antitrust Paradox"， Yale Law Journal， 2017， 126（3）， pp.710-805.