基于数据要素考量的平台市场支配地位认定

丁国民,叶姝洁

(福州大学 法学院,福州 350108)

一、引 言

随着数字经济的飞速发展,数据已然成为互联网平台竞争的重要生产要素。在数据及以其为基础的算法技术为经济发展带来新动力的同时,围绕数据产生的市场竞争问题也逐渐凸显。数据对反垄断法的挑战一直是社会关注的热点议题,其中,数据对平台经营者市场力量的影响值得深入探讨。市场支配地位认定是反垄断规制的重要部分和前提条件,《中华人民共和国反垄断法》(以下简称《反垄断法》)、《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》(以下简称《反垄断指南》)、《禁止滥用市场支配地位行为规定》(以下简称《规定》)等都相继明确了将数据要素纳入认定平台经营者市场支配地位的考量范围。但无论是《反垄断法》《规定》还是《反垄断指南》,都只是单纯提及可以考虑“用户数量”、“掌握和处理相关数据的能力”、“数据获取的难易程度”等数据相关因素,如此空泛的规定在实践中难以真正落实,具体执行的做法也较为模糊。在理论层面,既有文献对如何将数据要素融入平台市场支配地位认定也缺乏系统研究。鉴于此,本文立足于数据要素在平台市场支配地位认定中的作用,在传统反垄断法市场支配地位认定的框架下,尝试提出“二元嵌入”模式的新构造,以及反垄断执法和司法实践具体运行的实现路径,从而为数字经济背景下基于数据要素考量的平台市场支配地位认定理论与实践提供一种思路指引。

二、数据要素作为市场支配地位考量因素的现实困境

我国现行《反垄断法》认定经营者具有市场支配地位依据的因素以市场份额为重要基准,除此之外还包括其他与支配地位相关的因素。尽管立法明确了数据要素可以作为判定市场支配地位的新型因素,但如何将数据要素融入现有市场支配地位认定框架还存在现实约束。

(一)法律法规对数据要素考量的规定过于笼统

市场份额在我国市场支配地位认定体系中具有重要的甚至是首要的地位,针对平台市场支配地位认定中市场份额的规定,2021年印发的《反垄断指南》指出“确定平台经济领域经营者市场份额可以考虑活跃用户数等指标在相关市场所占比重”。但在2021年阿里巴巴“二选一”的案件(1)阿里巴巴集团控股有限公司在中国境内网络零售平台服务市场垄断案,国家市场监督管理总局行政处罚决定书(国市监处〔2021〕28号)。中,国家市场监督管理总局对当事人市场份额的判定,仍然是从平台服务收入和平台商品交易额两个传统的角度进行分析,并未有针对性地回应当事人提出的“衡量网络零售平台服务市场份额的指标多元,不能以单一指标推定其具有市场支配地位”的问题。随着平台经济的迅速发展,传统市场份额判定标准的实际作用受到挑战。如果执法实践能根据法律法规的规定,在此围绕平台经济的特征,从相关数据要素切入,对市场份额做出考量,能有效反驳当事人提出的质疑,则会使该案市场支配地位的认定更具说服力。但遗憾的是,除了上述简要的规定外,现有法律法规对通过数据要素考量市场份额的规定并不是很具体,而对于如何实现市场份额与数据要素的结合,法律法规也没有再给出明确的规定。

针对平台市场支配地位认定中其他考量因素的规定,《反垄断指南》指出“经营者的财力和技术条件可以考虑掌握和处理相关数据的能力等”,“其他经营者进入相关市场的难易程度可以考虑数据获取的难易程度等”。综合2023年3月新颁布的《规定》来看,其第12条同样指出,在认定平台经济领域经营者具有市场支配地位的考虑因素中还可以考虑“交易数量”、“用户数量”、“掌握和处理相关数据的能力”、“经营者在关联市场的市场力量”等因素。《规定》根据《反垄断法》精神制定,作为部门规章,具有行政执法上的效力,对市场的指向意义举足轻重。而多部法规中提及的“可以考虑”究竟应该如何考虑,现阶段反垄断司法和执法实践如何具体落实相关规定以对平台市场支配地位进行认定尚不明晰。

(二)实践中缺乏可操作性方案

数据要素给平台市场支配地位认定带来了现实的挑战,法规对此问题的规定又不够清晰,理论研究也提出了一些方法。有的主张从数据价值链入手,从数据收集、存储、处理、共享的不同阶段考察平台控制数据市场的能力[1];有的主张以用户数量为基准线,直接以数据壁垒、数据利用进行综合认定[2]。但是,这些方法都突出强调对传统规制思路的突破,就反垄断执法和司法而言,转变难度较大,既是对反垄断法传统规制体系的否定,也是对多年反垄断执法和司法实践经验的抛弃,可行性较弱。立法上、理论上的不清晰致使我国目前实践中对数据反垄断领域的规制案例少之又少,也没有统一的分析模式,甚至存在逻辑冲突。

在关于市场份额的司法实践中,早期唐山人人诉百度案(2)唐山人人信息服务有限公司诉北京百度网讯科技有限公司滥用市场支配地位纠纷案,北京市第一中级人民法院(2009)一中民初字第845号判决书。的审理法院认为,人人公司未就市场份额的计算方式、方法及有关基础性数据向法院提供充分证据,法院无法确信其主张的“百度公司在中国搜索引擎服务市场占二分之一以上市场份额”源于科学、客观的分析,以此认为被告不具有市场支配地位,驳回原告诉讼请求。而在奇虎诉腾讯滥用市场支配地位的案件(3)北京奇虎科技有限公司诉腾讯科技(深圳)有限公司、深圳市腾讯计算机系统有限公司滥用市场支配地位纠纷案,最高人民法院审判委员会:最高人民法院指导性案例第十六批(法[2017]53号),最高人民法院2017年3月6日发布。中,最高人民法院又指出“市场份额只是判断市场支配地位一项比较粗糙的指标,不能高估市场份额的指示作用”。由是观之,在个案中,市场份额在互联网平台市场支配地位认定上的作用并不一致,究其原因是在当时未考虑到数据要素在平台经济中发挥的具体作用,过分依赖传统规制思路导致面对新领域问题时处理方案不同。

而关于市场支配地位认定中其他的考量因素,由于“经营者财力和技术条件”等条款是基于传统市场的考察而制定的,对于是否在其中考虑数据要素对平台市场实力的影响,实务界没有统一的做法。随着近年来理论界与实务界逐渐认识到数据作为一种重要的非价格竞争要素,在平台市场竞争中能够发挥巨大的效用,国内包括阿里巴巴“二选一”在内的案件,才相继从外部考量因素考虑数据对市场实力的影响。若能构建一个统一的分析框架,将数据要素嵌入考量平台市场支配地位认定,不仅能在一定程度上矫正传统市场份额指标,也能更好地反映市场支配地位认定的其他考量因素。

综上,法律法规对数据要素考量的规定过于笼统、实践中没有可操作性的方案可供遵循,这些都是数据要素在平台市场支配地位分析路径上存在的现实约束。尽管如此,立法上、理论上、实践上达成的共识是:通过分析数据这一平台新要素对市场支配地位的影响,能够充分反映平台对市场的控制程度,从而较为准确地认定平台的市场支配地位。那么,在市场份额仍然是市场支配地位认定前提的条件下,如何在沿用原有认定方法的基础上将平台掌握的数据融入市场份额进行一体化评估,如何在相关考量因素中体现数据要素,进而对传统分析路径进行调适,还需要继续细化分析。

三、数据要素作为市场支配地位考量因素的困境之源

要使数据要素能够作为平台市场支配地位认定的考量因素,就必须承认数据要素与市场力量的相关性。在平台经济领域,数据在增强平台市场力量、妨碍竞争方面的影响力,主要体现为平台对数据的圈占以及对数据流通的限制。实践中,平台经济的独有特征和数据要素的独有属性是数据要素在市场支配地位考量认定中现实困境存在的深层原因。要探讨“数据要素如何融入平台市场支配地位认定”这一问题,应当以平台经济的独有特征和数据要素的独有属性为客观基础,分析其对平台市场支配地位认定的影响。

(一)平台经济独有特征对平台市场支配地位的影响

1.双边市场更能聚集平台用户

用户数量是平台数据持有量最直观的体现。双边市场具有的典型特质是交叉网络外部性,一边市场中拥有庞大用户量的平台对另一边市场中的广告商容易产生强大的吸引力。一方面,平台从广告商获取高额收益,另一方面,通过非对称定价甚至免费的方式,吸引用户参与交易,从而在双边市场的相互促进下拥有大量的双边客户群,占据较多的市场用户,形成一定的市场支配地位。而这种支配地位的形成并不一定是因为平台在资金、技术、产品质量等方面具有竞争优势,而有可能只是因为其具有先进入市场并拥有较多用户的先发优势。[3]加之网络效应和锁定效应的作用,平台凭借基础用户数据不断扩大已有的用户优势,最终更能形成或巩固其市场支配地位。

2.网络效应增强了平台的数据竞争优势

网络效应通过广泛存在的网络使市场参与者行为产生的反馈循环作用得以实现。当平台拥有一定的用户数量后,通过对用户数据进行收集分析,提高平台自身的商品和服务质量,网络效应就如同涟漪般层层荡开,进而吸引更多的用户进入平台。而更多的用户又能产生更多的数据,数据越多样,分析就越精准,能够吸引的用户数量随之也越来越多,从而形成一种正反馈循环效应。由此可见,平台经济领域网络效应的存在使得数据成为基础性的竞争要素。在网络效应的影响下,依托数据能够进一步增强头部平台的竞争优势和市场力量,再次强化了互联网竞争中“强者更强”的局面。加之锁定效应、用户粘性等因素的影响,对数据市场的新进入者而言,数据并非低价容易获得的要素,其较难突破头部平台已积累的数据竞争优势。而头部平台若借此对数据进行圈占,在一定程度上也会导致数据市场进入壁垒的提高。

3.锁定效应提高了数据市场的进入壁垒

此处数据市场更多的是指产生数据的相关业务市场。[4]受网络效应的影响,在数据不断向头部平台归集的过程中,平台通过数据分析进行个性化推送满足不同用户的需求,也将循环往复地强化用户对平台的粘性。[5]在平台经济领域,数字产品和服务具有较高的转换成本。用户在某平台投入了大量的时间精力,就会因为使用习惯、好友维系、历史收藏等沉没成本,而被锁定在该平台内。随着转换成本的增加,用户被锁定的概率越来越大,最终平台会形成较大的数据规模势力,数据市场的新进入者更难获得基础的数据要素与其对抗竞争。与此同时,头部平台也有可能限制数据的流通以维持自己的市场支配地位,从而导致基于数据的市场竞争问题产生。

(二)数据要素独有属性对平台市场支配地位的影响

1.数据一定程度的排他性加剧了平台市场控制力

在数据排他性的问题上,学界有不同的看法。支持数据具有非排他性的观点主要是基于数据无法被特定化、不具备独立性的属性[6],认为头部平台收集数据并不妨碍其他平台收集相同或类似的数据。然而在平台市场竞争领域,数据的这类属性会被平台的逐利行为所掩盖,呈现出一定程度的排他性。平台可能出于对自身市场支配地位的维护,通过签订独家协议等方式阻碍其他平台收集相同或类似的数据,设置数据壁垒以实现对数据的独占。[7]这种竞争心理和既有的市场支配地位不仅阻碍了数据市场的新进入者获取既存数据,也使得头部平台积极排斥新的竞争者访问自身数据[8],数据排他性的部分属性在平台竞争中逐渐显现,加剧了头部平台对数据的控制力。当这种对数据的控制力达到足以影响市场竞争和创新的程度时,将数据要素纳入市场支配地位的考量就变得十分必要。

2.数据获取的高成本减弱了其可获得性

在数据可获得性的问题上,认为数据可获得性高的理由主要是数据来源广泛、易于收集。然而在平台市场竞争领域,数据的收集和获取需要建立在先进的算法技术之上,而算法技术的开发利用需要前期高昂的成本投入,同样,对初期用户的吸引也需要依赖平台运行成本的投入。数据市场的新进入者在前期的资本投入层面并不能轻而易举地撼动头部平台长期积累下来的市场支配地位,数据的收集也并非理论上显示的那样廉价且容易。这种数据获取的高成本进一步导致了数据市场进入难度的提高。

当然,数据可获得性的高低也必须依据所要获取的数据类型、具体运用场景等因素进行评估。[9]数据获取的高成本为头部平台进一步维持自身市场支配地位提供了客观基础,而头部平台对数据市场的主导也为其进一步可能实施的滥用行为提供了前提条件。

综上所述,平台经济双边市场、网络效应、锁定效应的独有特征,以及数据一定程度的排他性和数据获取的高成本给平台市场力量的评估带来了不同于传统因素的影响,而这也是数据要素较难从理论规定及实践操作中落实成为平台市场支配地位考量因素的原因。为破除现实困境,需要进一步根据困境之源,结合具体情况对平台市场支配地位进行综合认定。

四、平台市场支配地位认定的新构造:数据要素的“二元嵌入”模式

基于数据要素考量的平台市场支配地位认定的困境缘于平台经济的独有特征与数据的独有属性,平台市场支配地位的认定之道即在于使数据要素融入市场支配地位的认定框架。为此,创设数据要素的“二元嵌入”模式,这是一种与传统市场支配地位分析框架紧密结合的新构造,同时也是平台市场支配地位认定在数据要素评估上的创新。需要指出的是,“二元嵌入”模式的提出并不突破原有的认定框架,仅回应如何综合认定数据要素,如何将数据要素嵌入认定平台市场支配地位的理论与实践问题。

(一)数据作为市场份额的内部考量因素嵌入

我国现行《反垄断法》第23条将市场份额作为认定市场支配地位的重要因素,第24条更是规定可以根据市场份额推定市场支配地位。在平台经济领域,直接以市场份额推定具有市场支配地位,可能会导致高市场份额但不构成市场支配地位的平台遭受损失,或较低市场份额但具备明显市场优势的平台逃脱反垄断规制。而数据要素作为平台竞争的核心资源,对市场份额具有相当的影响力,可以作为认定平台市场份额的工具。[10]因此,优化以销售额为主的传统市场份额计算方法,将数据作为市场份额的内部考量因素嵌入有其特殊的意义。

1.考察数据持有量

数据要素可作为传统市场份额计算的代理变量[11],在此体现为数据持有量,包括平台自身的数据量和用户数量。在平台经济领域,市场份额的核心是数据和用户,故而其与平台自身的数据量和用户数量具有密切关联。[12]对市场份额的考察首先可以从平台自身拥有和掌握的数据量入手。例如,在美国Live Universe v.My space案件中,法院即接受了Live Universe使用网站访问量和浏览量计算市场份额的方法。[13]再者,可以以活跃用户数量作为市场份额的计算工具。之所以强调“活跃”是因为数据价值具有时效性,只有活跃用户才能发挥数据的价值。譬如,美团和饿了么分别拥有A数量的注册用户和B数量的注册用户,但A、B中很大一部分用户是重合的,且存在用户只是注册了但没有经常使用的情况,即使A大于B,也不能直接判断美团就比饿了么更具用户优势。

添加考察数据持有量的方法适用于运用传统市场份额界定完毕后呈现高市场份额的平台。在平台经济领域,巨大的市场份额属于常态。[14]当一个平台传统市场份额大于50%时,应当进一步同时考察平台的数据持有量是否也能占据50%以上的市场份额,以避免出现对高市场份额平台错误规制的情况。例如,在美团“二选一”的案件(4)美团滥用市场支配地位案,国家市场监督管理总局行政处罚决定书(国市监处罚〔2021〕74号)。中,国家市场监督管理总局以平台服务收入计算市场份额之后,又采用外卖订单量来表示活跃用户数量,二者结合共同认定美团的市场份额超过50%。数据持有量是市场控制力的前提条件,平台数据持有量能够在一定程度上反映平台市场控制力,可以作为传统市场份额的补充性考量因素。

2.整体评估数据生态

数字经济发展涉及的许多环节具有关联性和内在统一性,其实质是以数据为中心的一个生态系统。[15]平台在数据和算法的驱动作用下,不断强化其市场力量的反馈回路,无形中也在构建自己的一套生态系统。平台生态系统的运行能实现数据资源的汇集,还可以通过建立平台自身数据流通的途径,使生态系统数据规模不断扩大。[16]以京东为例,京东旗下包括京东商城、京东物流、京东金融等,其所涉经营范围内的多种产品和服务即形成一体化的生态系统。对此,应采用系统性的思维,对平台生态系统所涉范围进行整体评估。平台数据生态形成的整体力量是平台市场力量的重要组成部分,平台数据生态的形成在整体上也会提高市场份额的比重。

整体评估数据生态的方法适用于运用传统市场份额界定完毕后呈现较低市场份额的平台。第一,该情形可能会出现在以“大数据杀熟”为代表的算法个性化定价问题上。在平台经济领域,数据的积累使得不具备市场支配地位但拥有明显数据优势或市场优势的平台也能够对消费者实施算法个性化定价行为,侵害消费者利益。当一个平台传统市场份额未达50%时,在该行为类型的框定下,应当进一步对平台的数据生态进行整体评估,综合认定平台对市场的控制力。这种针对平台市场力量未达支配地位又确有依据自身优势损害相对方利益的情形的规制思路,也是对相对优势地位理论的回应。[17]相对优势地位理论对将算法个性化定价这一类侵害消费者利益的行为纳入反垄断法规制具有重要意义。当然,反垄断法若要引入相对优势地位还需要严格设定滥用的构成要件,划清适用边界。第二,该情形可能会出现在市场力量传导的问题上。例如,谷歌并不占据比较购物服务市场的支配地位,但其凭借搜索引擎市场的支配地位,在比较购物服务市场优待自己的行为,即属于一种市场力量传导行为。可见,平台可能会利用自己在相邻市场中已有的市场实力影响市场份额较低的市场。当一个平台传统市场份额未达50%时,还应当进一步将市场力量传导的可能性纳入平台数据生态的整体评估之中,以较为准确地认定平台对市场的控制程度。

综合上述两点,当一个平台市场份额高于50%时,进一步考察数据持有量。若数据持有量高于50%,则进入以下第(二)部分将数据作为平台经济外部特有因素嵌入的步骤;若数据持有量低于50%,则推定不具有市场支配地位。同理可得,对于两个平台在相关市场的份额合计达到三分之二、三个平台在相关市场的份额合计达到四分之三等情形,仍然要进一步判断其数据持有量是否合计达到相对应的份额,达到则进行下一步,未达到则推定不具有市场支配地位。

而当一个平台市场份额低于50%时,进一步对平台数据生态进行整体评估。若在特定行为类型领域,数据生态具有明显市场优势,平台滥用优势地位侵害消费者权益,抑或是具有市场力量传导的可能性,则进入以下第(二)部分;若数据生态不具有明显市场优势或不具有市场力量传导的可能性,则推定不具有市场支配地位。

(二)数据作为平台经济的外部特有因素嵌入

我国现行《反垄断法》第23条同样规定了经营者拥有的财力和技术条件等控制市场的能力和其他经营者进入相关市场的难易程度是认定市场支配地位的重要因素。在平台经济领域,平台掌握的财力和技术条件突出表现为收集、处理数据的算法技术,而市场进入的难易程度也主要取决于数据的排他性和可获得性等属性。因此,结合平台竞争特点和数据要素的属性,将数据作为平台经济的外部特有因素嵌入,进行佐证分析。

1.评估平台处理数据的财力和算法技术优势

数据价值的发挥需要建立在平台处理和分析数据的算法技术之上。即使在拥有相同数据的情况下,也并非所有平台都有足够的财力和技术能力以发挥数据的最大效用,实现相同的目的。平台处理数据的财力和算法技术是平台控制市场能力的重要分析因素。基于财力和算法技术优势,一方面平台在数据收集的渠道和范围上也相应具有优势,另一方面平台对数据处理的正反馈作用会再次巩固平台已有的市场力量,或者通过控制数据取得较强的市场力量。

因此,当数据要素作为平台竞争的基础性投入时,在同样拥有海量数据要素的前提下,应当进一步评估平台是否具有足够的财力建立一套高效且完备的算法系统,该算法技术是否能够精准为用户画像,提供个性化服务。当数据要素作为市场流通的交易商品时,应当进一步评估平台是否有足够的财力和算法技术能够限制数据的流通和共享,是否有能力将数据圈占在自己旗下。[1]146

2.判定数据类型对市场准入的影响

诚如前述,平台经济网络效应、锁定效应,以及数据具有的一定程度的排他性、数据获取的高成本都可能造成数据壁垒,导致市场进入存在障碍。例如,在阿里巴巴“二选一”的案件中,国家市场监督管理总局认为,网络零售平台必须拥有足够多的用户,达到临界规模才能实现有效市场进入。而由于锁定效应、数据排他性的影响,当前我国平台获客的成本呈现逐年增高的趋势,新进入者进入市场的难度随之也逐年增加。

为判定数据要素对市场准入的影响,需要对数据进行类型化划分。平台在收集用户数据的同时也在产生平台自身的数据。一般而言,用户提供的数据为第一手数据,如姓名、联系方式、地址等通用信息,可获得性程度相对较高,排他性程度相对较低。而经过平台加工处理之后的数据,如用户偏好、消费记录、浏览记录等,则属于平台竞争的核心资源,可获得性程度降低,排他性程度提高。拥有市场支配地位的平台,在追求利益最大化的过程中,有动机对后者实施数据圈占、限制数据流通的垄断行为,以更大范围地占有数据,维持自己的市场竞争优势。对于平台的核心数据,新进入者无论是通过自己收集还是通过向平台购买,都将付出巨额的成本。在美国HIQ v.Linkedin案及People Browser v.Twitter案中,法院均承认了核心数据具有特殊性,平台对核心数据的圈占和限制流通会影响市场准入,带来损害竞争的后果。从中可以看出,在平台市场支配地位认定的过程中,将数据要素作为平台经济的外部特有因素嵌入需要考虑特定类型数据的排他性和可获得性,数据类型及其所具备的数据属性是市场准入的重要判定因素。

综上,数据要素的“二元嵌入”模式可以用图1表示。在认定平台具有市场支配地位后,若平台利用该支配地位实施了排除或限制竞争的行为,反垄断法应针对具体行为出手规制。

五、反垄断立法与执法的完善与衔接:“二元嵌入”模式之实现

针对前文所述的“二元嵌入”模式,如何将“二元嵌入”模式纳入设定的规范化轨道,对基于数据要素考量的平台市场支配地位认定进行反垄断立法的有效规范以及执法的有效衔接,是平台经济领域有效规制平台垄断的一个有力突破口。在保证我国反垄断法整体分析体系不变的基础上,要实现新模式下平台市场支配地位认定的规范化路径,将上述“数据拥有量”、“数据生态”、“数据类型”等较为空泛的理论概念落实到具体的实践操作过程中,使上述适用于个案分析的平台市场支配地位认定方法普及化,还需要在以下制度层面加以完善。需要指出的是,反垄断法的规制依然是以行为救济优先,重行为规制。本文只是基于数据要素对平台市场支配地位认定带来的冲击,从平台市场支配地位认定的思路上为立法和执法提供一种考量方法,并不主张从结构入手的规制,具体案件的违法性分析还需要依据行为对竞争损害的影响来做出。

(一)推进平台分类分级,进行类型化规制

平台分类分级的具体规则主要涉及实际操作方面的内容,其规范化思路能够为“二元嵌入”模式的平台市场支配地位认定提供有益的借鉴。2021年我国国家市场监督管理总局发布了《互联网平台分类分级指南(征求意见稿)》《互联网平台落实主体责任指南(征求意见稿)》,为科学界定平台类别、合理划分平台等级提供了很好的指引。但较为可惜的是,这两部法规至今都只是停留在征求意见稿的层面,没有再进一步地完善和推进,这在互联网平台反垄断领域是一个遗憾。

《互联网平台分类分级指南(征求意见稿)》中结合我国平台发展现状、依据平台的连接对象和主要功能将平台划分为六大类型,又以用户规模、业务种类、经济体量、限制能力作为超级平台、大型平台、中小平台的区分标准。以此思路,在基于数据要素考量的平台市场支配地位认定上,推进平台分级可以侧重于划定平台拥有的数据量、数据带来的某种价值属性以及其对市场竞争的影响,并构建相应的平台义务体系;推进平台分类则可以把具有共同功能属性的平台归为一组,根据其类别再将之纳入不同的平台义务体系中。平台市场支配地位认定的目的即要求不同“支配”程度的平台承担不同的竞争性义务,可以说,分类分级的做法是目前我国对于平台市场支配地位认定较好的制度原则。一方面,分类分级从不同的角度明确了平台自身的义务和行为边界,为平台经营提供指引;另一方面,回应了平台市场支配地位认定的现实困境,从法律法规和实际操作层面完善了平台市场支配地位认定的配套制度。后续也期待这两部法规的完善抑或是新法规的出台,以构建平台分类分级的实操性规则,实现类型化规制。

(二)根据量化标准认定平台市场实力,进行动态化调整

数据在认定平台市场支配地位的实际操作上应体现为各种具体数字。如欧盟委员会公布的《数字市场法案》从年营业额(75亿欧元)或年度市值(750亿欧元)、月平均活跃终端用户量(4500万)等具体量化指标来认定“守门人”。又如美国出台的包括《美国创新与选择在线法案》等在内的法案也同样采用了直观数值的方式对平台市场支配地位进行考量认定。我国《反垄断指南》规定了在认定平台市场支配地位时可以考虑“活跃用户数”、“点击量”等要素,但尚未规定具体的数值以进行直观展示。借鉴欧美经验,反垄断执法机关可根据规定对目标要素进行深入调查、量化计算,从而得出一个相对准确的平台市场实力评估报告。依据数字经济的特性确定量化标准来综合认定平台的市场支配地位,能够提高反垄断执法的效率和透明性,降低执法成本。

而具体的量化指标还要根据平台的分类分级情况和市场竞争的状况加以确定。例如,欧盟将“守门人”用户量的最低限制规定为欧洲人口的10%,即4500万人,以人口作为确定用户量的依据。而我国《互联网平台分类分级指南(征求意见稿)》《互联网平台落实主体责任指南(征求意见稿)》对大型平台的量化标准提出了5000万活跃用户量和1000亿元市值这两个数字。在基于数据要素考量的平台市场支配地位认定中,数据规模的量化是贯穿其中的重要制度措施,实践中临界值的具体确定还需要依靠专业的计算与评估。

鉴于平台经济动态化竞争特性明显,具体实践中竞争多维,所衡量的数值标准也会随之变动。对平台市场支配地位认定的量化指标进行成文化规定可能导致法规有效期短,滞后性强。为使操作性更强,应重视平台经济的动态变化对市场实力评估的影响。譬如,量化指标的确定可以不以成文法规的形式出现,只以指导文件的形式发布,脱离法律法规固定性的限制,强调灵活性变通。同时,量化的指标以企业发展周期为借鉴,应当每三年做一次重新评估,评估结果提前公布,赋予企业缓冲时间,提高企业可预期性。正式的指导文件则根据需要再做必要的修正,总体上依情况进行动态化调整。这样一方面确定了平台市场支配地位认定的量化标准,可供反垄断执法机关执行,也可供企业竞争合规部门进行自我审查;另一方面也实现了动态化调整的制度目的,为多变的平台市场竞争留存一部分可变的空间。

六、结 语

数字经济对反垄断的冲击推动着反垄断法在规制目的、规制方法等方面的革新。[18]数据作为数字经济中最有代表性的生产要素,在影响平台市场支配地位的认定方面具有关键性作用。对基于数据要素考量的平台市场支配地位认定的分析思路与工具等要素进行变革也是反垄断法应对数字经济的关键。在保证我国反垄断原有体制框架稳定的前提下,将数据要素作为市场份额的内部考量因素以及作为平台经济的外部特有因素嵌入市场支配地位的分析框架是一种理论创新,也是一种实践指引。与反垄断相关的立法与执法配套完善,能够构建起平台经济领域市场支配地位可操作性的认定架构。

值得注意的是,就当前我国数字经济的发展现状而言,越来越多的专家学者在数字经济反垄断规制领域持一种反思态度:对于数字经济背景下出现的相关问题,我国反垄断法是否应该规制?该如何规制?学习欧盟的“强规制”模式,还是学习美国的“放任主义”模式?究其本质,反垄断法有其维护市场竞争秩序的使命,也理应对数字经济给市场竞争带来的冲击进行回应,吸纳更多新兴领域的要素来推动反垄断规则的进步。但也只有基于我国经济发展的客观状态,借鉴国际有益的规则体系,科学适用反垄断法,才能真正创建具有中国特色的反垄断制度与法律,实现有效革新。