平台数据垄断的规制纾困——基于三权分置的视角分析

韩世鹏

(厦门大学台湾研究院，福建 厦门 361005)

0 引言

在数字经济背景下，平台对数据的开发利用极大促进了消费者福利和经济高质量增长，但也引发了公众对 “数据垄断”的担忧。当前，具有市场支配地位的超级平台有可能利用大数据实施算法共谋、算法价格歧视、扼杀式并购、数据封禁等垄断行为。事实上，数据垄断的关键诱因便是数据要素的流通不畅，而数据要素流通又与数据产权归属紧密相关。因此，作为新型生产要素的数据如何实现权属清晰、高效流通，进而促进市场竞争秩序的规范，成为当下亟待思考解决的问题。2022年1月，国务院印发 《 “十四五”数字经济发展规划》，提出加快数据要素市场化流通，强化高质量数据要素供给，到2025年初步建立数据要素市场体系。2022年12月，中共中央、国务院发布 《中共中央、国务院关于构建数据基础制度 更好发挥数据要素作用的意见》 (以下简称 “数据二十条”)，指出 “探索数据产权结构性分置制度”，并明确提出 “建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，为解决数据授权不清、流通不畅导致的垄断问题提供了新思路。基于此，本文梳理了当前数据垄断的典型表现，并溯因其背后的数据要素确权与流通困境，进而依托数据三权分置的赋权逻辑与规范内涵，以实现对平台数据垄断的纠偏。

1 数据垄断的竞争隐忧

尽管数据为非竞争性生产要素，具有广泛性、低成本以及价值衰减迅速等特征，但数据开发利用却呈现出显著的规模经济、范围经济和网络效应。因此，平台会将数据优势转化为市场竞争优势，进而提高市场进入壁垒，增强市场支配力，并诱发数据垄断。

第一，算法共谋。算法共谋是指在隐秘的协议、意思联络以及信息交流的前提下，经营者通过算法达成并维持合谋的反竞争行为[1]。根据自主程度可以将算法共谋分为信使型算法共谋、轴辐型算法共谋、预测型算法共谋以及自主型算法共谋[2]。算法共谋颠覆了传统共谋所依赖的市场结构，使得共谋可以摆脱市场份额、市场集中度、市场进入壁垒等桎梏。而且，算法共谋基于区块链、算法、大数据等技术，匿名性与隐蔽性使得其难以被监管机关发现。最重要的是，算法共谋在降低沟通成本的同时保证了成员的 “忠诚度”，即算法共谋的成员可以轻易监测彼此之间的经营行为，降低经营者背叛的可能性，使得共谋行为更加稳固。可见，算法共谋属于典型的垄断协议行为，但合谋双方没有明示合作内容与条款，在缺少有效垄断协议的情况下，如何论证垄断行为成立存疑。同时，依托算法的垄断共谋对垄断协议二分法的逻辑造成了现实冲击。质言之，垄断 “协议”范围难以涵摄算法共谋，算法隐蔽性的来源主要是智能算法的非透明性，这就导致主观意思联络始终无法被证实。基于此，脱胎于工业时代的 《中华人民共和国反垄断法》 (以下简称 《反垄断法》)如何进行规制值得重视。

第二，算法价格歧视。数字经济时代下的超级平台往往利用互联网、大数据与人工智能等信息技术优势，构建规则引擎与算法模型，分析用户的消费偏好，精准推送产品或服务，并在价格上实施 “差别待遇”，最终实现 “千人千价” “看人下菜”[3]。个性化商品与服务的推送模式可以满足消费者的多元化需求，但其对消费者数据的过度搜集、分析有可能威胁后者的自主选择权与隐私权。可见， “因客定价”的营销模式非常明显地攫取了消费者的剩余价值，尤其是超级平台有可能滥用市场支配地位，加速此类行为的实施进程，进而实现排除、限制竞争的目的。当前的 《反垄断法》 《中华人民共和国电子商务法》 《中华人民共和国价格法》 《中华人民共和国消费者权益保护法》 (以下简称 《消费者权益保护法》)等均无法有效规制此类行为，尤其表现在滥用市场支配地位构成要件的解释论困境。而且，算法价格歧视的本质在于数据滥用与定价算法，而 “算法黑箱”的存在导致消费者与执法机构无法窥探自动化定价的原理，这也意味着对其指控往往缺乏足够专业的证据支撑。因此，如何针对算法技术本身 “祛魅”，实现对算法价格歧视穿透性监管，成为亟待考量的问题。

第三，平台扼杀式并购。在进入市场初期，数字平台往往利用先动优势提供免费服务或巨额补贴，吸引消费者与商家入驻，同时利用算法与海量的用户数据进行个性化决策，不断增强用户黏性。同时，数字平台可以凭借其存量数据进行跨界竞争，抢占其他行业的市场空间。在此过程中，一旦发现具有高成长性的初创企业可能对其造成竞争威胁，在位企业就可以利用其资本优势和市场优势对初创企业进行并购，实现消灭竞争、巩固垄断的目的。基于网络效应与规模经济，超级数字平台可轻易将市场势力导向外部市场，实现跨界竞争。长此以往，平台扼杀式并购可以随意掐尖初创企业，强化横向单边效应，而且催化市场力量跨界传导，使得平台包抄愈演愈烈，最终严重抑制创新与侵蚀消费者福利，危害甚巨。遗憾的是，由于扼杀式并购在性质上和传统的并购存在显著差异，现有的并购审查标准与监管机制面临着不敷适用的困境。首先，营业额并购标准 “失灵”。双边市场与零价竞争的结合使得营业额的概念与计算方法陷入适用困境，尤其是对于营业额计算是否需要扣除补贴支出以及平台企业的营业额是否等于营业收入等尚无统一定论。其次，损害效应评估失真。并购审查同样需要遵循 “经营者集中—市场结构变动—对竞争造成影响”的内在逻辑，而市场集中度、市场份额以及市场势力是评估并购垄断影响的传统要素，但这种静态的分析方法会与动态的平台竞争产生冲突。最后，并购动机认定困难。以反事实分析标准的动机认定标准具有较大的不确定性，原因在于除了并购外，企业未来还会遭遇运营危机、融资危机、政策危机、合规危机等。因此，初创企业仅代表一种潜在的竞争威胁，并可能处于不同 “赛道”的竞争，无法贸然将其视为一个成熟的竞争对手。如此，若未发生并购，初创企业能有多大概率保持独立？其是否会进入收购企业所在的竞争领域？上述问题在并购审查中很难证明。

第四，数据封禁。平台封禁行为具有多种表现形式，包括拒绝开放API、不予直链、操作系统不兼容、限制交易、自我优待行为等。数字经济下，数据不仅是互联网企业的核心资产，还是其参与市场竞争的关键 “底牌”。平台往往会以数据为竞争优势，建立起各类数据的 “围墙花园”与 “数据孤岛”，即大型平台往往利用数据构筑的 “围墙花园”，利用 “软强制”性质的技术手段对用户数据进行分类，并实现精准推送，使其心甘情愿地停留在专属 “信息生态”之中。平台实施封禁，同样可以实现对其他平台产品或服务的封锁和禁止，可能会阻碍市场自由竞争，属于 《反垄断法》所禁止的垄断行为。然而，平台封禁并不是经营者合谋的结果，因此无法构成垄断协议行为，而且与经营者集中关联度较弱，因此理论上只能通过滥用市场支配地位行为予以规制。但平台的多边市场、交叉网络外部性、规模经济等特征与算法技术的隐蔽性、匿名性深度融合，致使平台的相关市场边界难以明晰。更何况平台往往滥用正当理由，如制止诱导分享、维护用户安全等进行抗辩，导致难以对其进行违法性认定。

第五，数据隐私危机。前文所述的算法价格歧视可以通过搜集代表交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等信息的数据，进行用户精准画像，实行差异性交易价格。扼杀式并购则直接减少了交易市场中的竞争对手数量，使得作为信息主体的消费者被压缩可选择空间，进而导致其被迫接受某一类产品或者服务，自主选择权无形中遭到侵蚀。例如，Facebook收购WhatsApp后即改变了后者的隐私保护政策，对于个人信息主体而言，即丧失了选择隐私保护力度更佳产品的自由。 《中华人民共和国个人信息保护法》 (以下简称 《个人信息保护法》)、 《中华人民共和国民法典》 《消费者权益保护法》强调微观层面的用户与信息处理者权利义务关系问题，确定个人信息保护的最低基准，无法解决宏观层面由于市场竞争不足导致的选择权受损问题[4]。而 《中华人民共和国网络安全法》 《中华人民共和国数据安全法》 (以下简称 《数据安全法》)则关注个人信息安全，同样无法有效救济因平台垄断导致的消费者信息权益损害。不难发现，面对大型数字平台企业提出的各种要求，消费者几乎没有选择余地，而现有立法保护思路的不敷适用迫使消费者只能接受具有市场支配地位的大型数字平台企业提出的单一个人信息保护政策，无法依自我偏好进行自由选择。可见，基于个人信息保护与数据竞争之间的天然张力，如何解决数据竞争与个人信息保护之间的冲突已成为我国当下面临的现实难题。

2 数据垄断溯因：数据要素流通的内外部障碍

传统以支配和排他为核心的所有权确权模式无法应对平台经济下的数据流通需要，不仅不利于不同数据处理主体之间的流转使用，更有引发平台数据垄断的风险，无法发挥其作为生产要素的作用，有悖于数据产权的设立意义。

2.1 数据要素的内在特性掣肘数据要素市场发展

数据具有非竞争性、非排他性以及权属模糊性等特征，无法妥善平衡数据规范利用和隐私保护，不利于数据流通的稳定预期。

一方面，数据资源的非竞争性与非排他性弱化了数据主体的交易动力。数据往往以电子形式储存在各类读取设备中，其不仅转移零损耗、成本低廉，还能无限分享和复制，这意味着数据资源本身的价值并不因数据使用者的增多而减少。质言之，不同于土地、劳动、资本等生产要素，新增数据使用者的边际成本几乎为零[5]。数据资源具有部分排他性，原因在于，通过非对称性加密等技术的加持，数据控制者可以实现对特定主体数据的授权使用，即通过授权机制明确数据权属，进而产生事实上的排他效果[6]。然而，数据要素的有效流通必然要破除排他性，而排他效果的摒除又需要极大的代价方能实现，两者的矛盾进一步降低了数据源供给者和处理者交易数据产品的积极性[7]。

另一方面，数据权属认定模糊不利于数据资源配置效率。数据确权强调数据权利人深度参与数据配置、流通与收益分配等各阶段，最终目的便是数据资源的高效利用[8]。遗憾的是，当前平台数据具有多重属性：用户个人数据隐私保护的权利，平台数据对其搜集数据的处理权利以及国家基于公共利益而行使的管理权利。此外，平台数据的属性又高度依赖具体场景，加之传统确权思路 “重所有，轻使用”的逻辑缺口，使得数据权属定位困难重重。具体而言，当前学界关于数据权属的争议集中在以下四点。其一， “个人信息自决权”理论下的数据个人所有。个人有权控制与支配自身信息的产生、流向以及灭失全过程，他人对其信息的侵害行为具有违法性。个人信息自决权是宪法赋予的基本权，其可以对抗国家行为，也可以对私人行为进行限制[9]。其二， “先占即所有”下的数据平台所有。当前几乎各个平台均设置了隐私条款与用户个人信息搜集条款，用户自愿将个人信息通过浏览器输入到平台的专有域系统中，域所有者进而利用预设的二进位制算法等技术进行分析、处理，最终将输出结果存储在平台的服务器上。基于 “先占即所有”的一般法理，平台可以利用技术措施限制、控制甚至排除其他人访问，事实上已经实现了对数据的排他性控制。其三， “三重授权原则”下的数据个人与平台共有。在新浪微博诉脉脉案中[10]，法院创设了基于 “用户授权”+ “平台授权”+ “用户授权”的三重授权原则，目的在于维持数据持有企业、数据获取主体以及数据主体的平衡。 “三重授权原则”并没有明确数据权属，但司法判决的做出意味着个人和平台均可对数据主张权利，即数据可视为个人与平台所共有。其四， “自然资源国家所有”解释论下的数据国家所有。数据与土地、资本、劳动力同等并列为关键生产要素， “数据二十条”强调其已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节。可见，无论基于生产资料社会性，抑或国家安全、社会公益与经济效率的考量，数据要素均可以类比 《民法典》物权编第二百五十二条 “无线电频谱资源属于国家所有”而为国家所有。

2.2 外部确权模式与数据治理理念相背离

脱胎于工业时代的传统确权方式往往适用于规模较小的场内交易，主要依托于所有权理论，侧重对生产要素的占有使用，这与全国统一大市场下对数据要素治理原则中的共享性及普惠性互相冲突。

首先，传统数据确权的重点往往落在所有权层面，这就意味着诸如 “使用、收益、经营”等 “子权利”处于从属地位。在此基础上，数据产权认定与数据利用规则过度强调静态的 “财产所有”，相应便弱化了动态的 “财产利用”。同时，上述数据要素外在形式呈现出单维产权配置的特征，尤其表现在数据要素产权静态化、排他性的单维配置，简单地将数据要素产权视为不可分割、主体相斥的整体，无法平衡个人、企业和国家的合法权益，会使数据流通与社会发展陷入停滞。而且，数据要素的指数级增长必然对监管模式、监管理念以及监管手段提出更高的要求，但现实中依托公安部门、网信办以及市场监管局等多部门的 “条块监管”，难以在线上线下并存、数据多维流动中发挥预期作用[11]。

其次，如前所述，传统数据产权保护模式侧重所有权路径，但其在市场实际运行中往往与物权规范中的 “一物一权”原则相违背，即数据要素与劳动、资本等生产要素存在本质区别，无法与二进位制的电子代码相剥离，并不具备物的独立性；同时，数据具有非排他性，任何主体均可获取并支配数据，数据也不会因多次重复流转而减损价值，因此，数据也不具备物的特定性。独立性与特定性的否定意味着同一组数据可能存在多个主体主张权利，不符合 “一物一权”原则。更重要的是，数据要素所有权保护模式的推行不可避免使数据资源陷入到 “公有”或 “私有”的二元困境，数据资源公有的认定往往忽视了个人数据与企业数据的合理利益期待，数据资源的私有认定则会引发 “一物一权”的法理质疑。因此，关注所有权路径的传统数据产权保护模式存在诸多解释论困境。

最后，外部确权模式无法调和数据多元主体的利益冲突。当前，数据共享是数据要素流通与利用的关键环节，在这一过程中，共享目的、成本支出以及主体地位的落差导致多元主体彼此间的利益预期发生冲突。例如，掌握公民个人数据的平台企业偏好利用数据进行用户画像，进行精准营销，但承载公民人格利益的个人数据同样被用户所关注，个人数据的倾斜保护必然意味着企业数据权益的限缩，而且公共管理部门基于履行职能的需要，也会与平台企业数据商业秘密的保护期待相冲突。

不难发现，政府在履行公共管理职能或提供公共服务过程中产生的公共数据往往受限于计划配置，导致数据资源难以释放经济价值数据。而企业基于前期授权同意，并加以算法处理形成的企业数据则受困于数据权属的模糊与数据流通规则的失范，诱发了诸如算法共谋、算法价格歧视、平台扼杀式并购、数据爬取、流量劫持等在内的数据反竞争行为，严重破坏了数据要素市场的正常秩序，加之个人数据与个人信息内涵的雷同[12]，使得传统数据保护模式侧重对数据要素的占有，不免与当前数据要素流通与利用的政策文本指向相违背。更重要的是，在传统数据确权保护过程中，数据资源利用的范围与程序往往被所有权人所拘束，导致数据资源无法被多元主体对接和共享，甚至加剧主体间业已存在的技术壁垒，最终阻碍统一大市场下数据资源优化配置的进程。

3 三权分置视角下数据垄断的纾困逻辑

因数据产权模糊不清、难以界定，数据市场主体对自己是否持有数据权利、能否开展交易存在疑虑，导致数据交易市场积极性不高，大量数据价值难以释放。三权分置拆分打破了数据处理链条各个主体之间的竞合关系，保护了数据持有者、数据加工处理者、数据产品经营者等数据链条参与方的合法权益，有利于活跃数据交易市场、释放数据要素价值，体现了顶层设计者的智慧。

3.1 解释论：体系解释下数据三权的分置理据

数据三权分置的对象为数据产权。基于文义解释，权利分置可被解释为一项权利的分解或分离。产权与所有权在权利内涵方面存在交叉，所有权、使用权、收益权、转让权等多个权利束构成产权整体，上述权利束又可被不同主体享有。可见，所谓的权利分置实质上是指产权下不同权利束的分解。数据三权分置的客观表现为 “置”。 “置”有设立、设置之意，分置则为分别设立、分别设置。三权分置在顺序上遵循先 “分”而后 “置”的逻辑，先行分离意指代表不同权利内涵的限制性权利束从权利集合中脱离出来，即代表数据产权部分权能的 “三权”脱离过程；后位设权是将前述分离出来的权利束单独设定为满足权利人需求、具有可操作性的权利。

事实上，三权分置概念最早在农地 (承包地与宅基地)领域提出，基于体系解释，农地三权分置的法理逻辑与行权规范可以对数据 “三权分置”提供有益参考。一方面，承包地三权分置的逻辑起点。在集体土地所有权与土地承包经营权两权分置的农地制度框架下，土地承包经营权的自由流转，特别是物权性处分受到诸多限制[13]。承包地三权分置在保留农地产权的社会属性及其对农民的社会保障功能基础上，更加关注农地产权的经济属性，更为有效促进农地资源配置效率的提高。在权利结构方面，承包地三权分置立足 “所有权-用益物权-次级用益物权”权利架构，集体土地所有权人可为农户设定土地承包经营权，作为土地承包经营权人的农户可设定土地经营权，农户承包权成为土地经营权的母权[14]。可见，承包地三权分置符合分权的基本法理，又满足了现实需求，应该进一步落实。另一方面，宅基地三权分置的理论依据。 “两权分离”下的农村土地权利结构逐渐暴露出 “重利用、轻所有” “重效率、轻公平”以及 “重土地承包经营权、轻其他农地使用权”的弊端，加之现实中 “小产权房”泛滥、 “一户多宅” “乱搭乱建”等现象弱化了宅基地资产的放活，使得如何重塑宅基地使用权成为当下亟待思考的问题。宅基地三权分置的政策要义在于，在保持集体所有权不变的基础上，将宅基地使用权分离为 “宅基地资格权”和 “宅基地使用权”。三权分置中的 “宅基地使用权”不同于两权分离时代的权利内涵，其剥离了代表身份性的资格权能，是一种纯粹的财产性权利。 “资格权”实质上为分配资格，作为农户原始取得宅基地使用权的前提条件，其与 “宅基地使用权”共同作为 “宅基地所有权”的下位权利束。三权分置的赋权设计使得原本宅基地的基本保障功能由 “农户资格权”实现， “宅基地使用权”侧重体现财产权，实现彰显宅基地及其地上房屋财产性的价值目标[15]。

相较于承包地与宅基地的分权路径，数据三权分置并没有设立 “数据所有权”这一总括性母权，这就意味着数据三权分置脱离了传统 “数据所有权-数据用益权”的二元结构，选择了权能独立的权利束形态。质言之，数据来源者并不享有研发者的源权利与数据三权，其权利只限于 “获取或复制转移由其促成产生数据”的 “数据可携带权”。数据三权分置亦非依循由数据资源持有权派生数据加工使用权、数据加工使用权派生数据产品经营权的权能分离逻辑，而是呈现出相互分离、彼此独立的样态。在理解上述权利分置的基础上，可推导出不同数据处理者能够同时持有相同数据资源并利用，但拥有数据持有权也并非一定要亲自行使数据加工使用权和数据产品经营权；数据资源持有权人可以授权他人加工使用数据资源，后者可以独立行使数据产品经营权，也可以根据与数据资源持有权人的协议进一步将数据产品经营权独立化。

3.2 价值论：数据三权分置加速数据要素全过程流通

三权分置因应了个人、企业、社会、国家等相关主体对数据的不同利益诉求，这一创新数据产权观念淡化了所有权、强调使用权，对破除数据交易障碍、明确数据权属意义深远。

首先，数据三权分置明确了数据产权归属。产权的明晰是数据流通的起点，如前所述，当前学界对于数据权属莫衷一是，主张个人所有者有之，主张平台所有者有之，主张国家所有者亦有之。数据产权模糊不清往往导致数据市场主体，尤其是平台经营者对自身是否拥有数据权利以及数据交易产生疑虑，此种模糊状态容易弱化市场交易动力，导致大量高价值数据资产难以释放潜力。数据三权分置的权利拆分设计打破了数据处理链条各个主体之间的竞合关系，可以保护数据权利人的合法权益，还能够降低数据流通利用中的合规风险，避免不必要的权益纠纷，提高数据流通利用的效率。事实上，数据三权分置同样符合科斯第二定理的内涵，即通过明确数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权的权属定位，可以决定数据资源的初始配置，进而利用交易改变法律对权利的原始配置需要成本[16]。

其次，数据三权分置有利于加速数据交易。数据的共享、开放、流通、定价分配是数据要素市场化配置的关键环节，通过存量数据共享及推动增量数据参与开放，使得数据要素产生流通并根据定价完成交易，实现收益分配，但各环节均有相应制约性难点。例如，因地理区位、地方保护导致的数据共享障碍；数据确权机制模糊造成的数据开放困境；市场治理标准不统一引发的数据流通不畅；定价收益机制混乱致使数据定价分配不清。除此之外，数据交易相比于传统的商品交易存在诸多特殊性，如信息悖论问题[17]、数据价值的双向不确定性问题[18]、数据磋商和谈判等交易成本问题、数据交易后合规使用问题，这些问题亟待思考[19]。数据三权分置的权利结构有助于培育安全可信、可追溯的数据交易环境，促进数据交易安全高效地开展。

最后，数据三权分置有利于个人信息保护。数字经济下的竞争政策往往是促进数据流通和竞争自由，以提高市场经济效率。数据作为市场力量的来源，对消费者数据的分析和使用不仅可以用来提高企业核心产品或服务的质量，还可以用来销售广告或其他具有针对性的产品或服务[20]。然而，在平台对用户个人信息的搜集与共享方面存在隐私泄露甚至不当利用的风险，虽然 《数据安全法》和 《个人信息保护法》的出台使得在数据共享和利用中保护数据和隐私安全成为必要条件，但同样引发了隐私保护法对数据收集与共享行为的限制，最终阻碍数据流通。数据三权分置既解决了数据要素在流通和开发利用中的数据产权问题，也兼顾了用户个人数据的安全问题。质言之，三权分置中的数据加工使用权与数据产品经营权预留了隐私计算的适用空间。隐私计算是在不暴露原始数据的情况下计算数据，且计算结果可被验证。隐私计算不能简单理解为保护用户隐私服务的技术，其重点是实现数据使用权交易的基础，即隐私计算中的交易不包括数据本身，只交易数据的计算结果。因此，隐私计算提供了在让数据使用权转让合理有序的同时放大数据跨主体价值的计算方案。

3.3 实践论：数据产权与交易的试点经验

数据三权分置不仅有法理与价值的二元支撑，现实中同样有丰富的试点经验。在地方立法规范层面。2023年2月，深圳发改委发布了 《深圳市数据产权登记管理暂行办法 (征求意见稿)》 (以下简称 《征求意见稿》)，其不仅直接引述了 “数据二十条”中的三种数据权利，还细化了上述 “三权”的适用对象以及体现三种权利在数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的权利内容，此为全国首创。 《征求意见稿》还规定了六种数据产权登记方式，包括首次登记、许可登记、转移登记、变更登记、注销登记和异议登记，涵盖了数据生产、流通、使用的全生命周期，根据数据所处的环节以及所希望达成的目的，将适用不同的登记方式。同时， 《征求意见稿》强调发挥第三方服务机构的作用，即合法性审查对数据进行首次登记、许可登记和转移登记需要提交的材料中，均要求提供由第三方服务机构出具的真实性和合法性审核材料。北京市知识产权局发布了 《北京市数据知识产权登记管理办法 (试行)》 (征求意见稿)，旨在规范北京市行政辖区内数据知识产权登记行为。江苏省、浙江省进行了数据产权登记制度的地方立法探索，成效显著。在数据交易平台建设层面，2023年2月，北京国际大数据交易所数据交易平台的工业数据专区上线。工业专区旨在重点解决工业数据资源持有权、加工使用权、产品经营权等分置的产权问题，加速推进工业领域数据要素市场构建。除此之外，广州数据交易所自2022年9月揭牌运营以来，围绕数据从资源到资产的全周期，基本建成数据要素交易体系和规则体系，推进数据产品孵化和服务平台建设。可见，地方立法与平台建设的实践经验不断探索，全面回应了各种数据要素市场发展的问题，为未来一段时期数据合规流通与利用提供了顶层制度设计方向。

4 三权分置下平台数据垄断的治理路径

三权分置的数据产权定位不仅能促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济，还能明确数据权属，维护数字市场的竞争秩序，是当前破解数据垄断的有效路径。具体路径设计方面，应明确反垄断语境下的数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权的权利内涵，同时细化平台互联互通义务的边界，并完善数据垄断下的用户隐私保护规则。

4.1 规范路径：形塑反垄断下数据三权分置的权利内涵

数据三权分置是应对数据流通不畅、推动数据市场有序竞争的关键举措，而反垄断视角下的三权内涵则成为该政策有效落地的前提。

首先，数据资源持有权。 “数据二十条”强调，数据资源持有者可以依法对其掌握的数据进行自主管控。基于文义解释，数据资源持有者至少拥有自主管理权，即持有者可自主决策对数据的保存、更新和使用等行为；自主控制权即持有者拥有数据资源的排他性和竞争性权益，可以同意或拒绝他人获取自身持有的数据。数据资源持有者权旨在明确数据资源持有者的合法数据使用权，进而推动公共机构参与数据市场培育，构建数据流通秩序[21]。 “数据二十条”将数据分为公共数据、企业数据和个人数据，这就意味着数据持有主体包括政府、企业和个人。其中，对于因行政机关履行管理职能产生的公共数据，应当明确其行权边界，避免上述主体利用数据优势与监管地位实施强制交易、限制市场准入以及强制经营者限制竞争，阻碍全国统一大市场的推进；对于市场主体基于经营活动而搜集的数据，其持有、支配和收益的权利归属经营者，同时上述权利的行使不得产生排除、限制市场竞争的效果；而对于承载个人信息的数据，由用户个人自主决定使用或者授权经营者使用。

其次，数据加工使用权。 “数据二十条”指出，数据处理者对数据的加工与使用应满足以下两个条件：一是应当保护公共利益、数据安全和数据来源者的合法权益；二是应当符合法律规定或者得到数据资源持有者的授权。数据加工是指对数据进行筛选、分类、排列、加密、标注等处理，而数据使用是指对数据进行分析、利用等。反垄断语境下的数据加工使用应坚持数据隐私原则与必要数据原则，前者强调企业严格保护收集的用户数据，不能轻易将其曝光和使用；后者要求设定数据共享规则，避免头部企业滥用市场支配地位妨碍竞争。

最后，数据产品经营权。数据产品经营权主要指数据竞争性权益，即数据处理者对第三方的限制性权益，以防止同行业竞争者利用数据产品攫取不当利益。为了实现数据财产权益的有效保护，我国司法实践确立了 “三重授权”原则，试图维护在先平台对数据的控制利益。然而， “三重授权”原则笼统地适用所有类型数据，过于依赖用户的 “知情同意”，不利于培育共创共享、公平竞争的数据要素市场。因此，对于平台间数据获取与共享的规则应坚持分级分类理念。一方面，利用 “人工+智能手段”形塑二元数据分级分类技术机制。人工和技术相结合的混合方式进行数据分类分级优势凸显，人工干预为数据分类提供合理标准，而工具和技术可实现效率和策略的执行。技术驱动的数据分类分级解决方案消除了人为干预的风险，降低了人工分类分级的成本，同时可以全天候分类，增加持久性。另一方面，明确平台数据分级分类标准。平台数据分级分类的标准应遵循分类多维、就高从严、动态调整原则；数据驱动型企业不必完全复制法律规范中关于数据的分类逻辑，除了法律已经明确内涵的数据术语外，可以依据自身情况对数据类型进行自定义，如将组织数据 (组织在自身的业务生产、经营管理和信息系统运维过程中收集和产生的数据)限缩为管理数据，又如根据企业客户情况、用户情况自定义客户数据、用户数据、数据资产、衍生数据等。

4.2 平台路径：细化平台互联互通义务

数字经济下超级平台依托算法与海量数据池的有利地位，将上述技术与资源优势转化为竞争优势，并通过封禁手段将数据圈禁在平台商业生态系统内，形成数据孤岛。数据三权分置的目的便是实现数据的共通共享，进而加速数据流通，释放数据经济活力。因此，如何赋予平台互联互通义务成为当前思考的问题。赋予平台互联互通义务意味着对平台施加了强制的互操作要求，并借助既有平台的用户和数据资源扩大影响力，迅速达到或超越临界规模，最终促进平台领域的竞争。此外，新进入者提供的服务也有可能是同质化的竞争性服务，这同样会强化平台内的竞争压力，倒逼既有平台不断改善服务和技术。

对于平台互联互通义务的具体内涵，拙见以为，应从以下三个方面予以阐释。

第一，修正本土化的守门人认定标准。为了应对超级平台的反竞争行为，世界主要国家和地区试图引入守门人制度。2022年11月欧盟颁布 《数字市场法》，将符合特定条件的超级平台认定为 “守门人”，并对其施加了特殊的竞争义务。美国和中国也紧随其后，分别公布了相应的法律草案[22]。何种平台应当被认定为守门人并承担特殊的法律义务，是贯彻实施守门人制度的前提与核心。欧盟 《数字市场法》往往以营业额或市值标准、用户数量标准以及市场地位 (稳固且持久的市场地位)标准等用来认定 “守门人”范围。然而，数字经济下的网络效应、零价竞争、多边市场特点明显，传统的界定标准逐渐暴露出不敷适用的困境，亟待予以更新。如数据成为平台竞争的关键要素，拥有大量的用户基数以及流量意味着平台有广阔的信息收集渠道，这些数据便成为企业产品服务更新换代的重要参考。因此，高流量与高市场份额乃至市场支配力之间是正相关的，而对于数据控制能力的判断，则可以综合考量平台后台显示的用户基数、活跃度、用户覆盖率、用户数据类型及用途等。

第二，细化互联互通的义务内容。数字平台互操作义务的内容至少应包含如下方面：①明确数字平台互操作义务的履行时间，履行时间的长短决定了互联互通义务实现的广度与深度，但同样需要考量同行业、不同平台数据共享需求、风险等的不同，进而细化不同类型的履行时间；②厘清数字平台互联互通义务的经营者范围、数据范围、行业范围；③细化平台经营者所提供数据的标准、方式和频率，尤其要综合敏感度、关键性、可用性、完整性以及受影响性等标准设定共享数据的范围，实现分类标识、逐类定级；④完善数字平台互操作义务交换的数据使用方式、要求及限制；⑤构建数字平台互操作义务的救济机制[23]。

第三，明确互联互通的义务边界。平台互联互通以恢复和促进平台竞争为理想目标，但其适用过程同样会暴露损害竞争的负面效应。原因在于，强制的互联互通会加速大型平台间依托技术、算法和数据优势形成新型共谋，即便通过外部监管可以实现新型垄断的产生，中小微数据企业搭便车的困境依旧无从解决，更何况平台互联互通的竞争促进效应存在被高估的风险。大型平台固然可以将数据优势转化为竞争优势，但数据的获取成本低廉使得中小企业同样可以锁定用户需求，实现错位竞争。相较于假阳性的执法错误，平台市场动态竞争下假阴性错误的社会成本与效益更容易被监管机关接受。因此，基于数据垄断的特性以及监管执法能力的考量，适用保持谦抑立场无疑是理性的选择。除此之外，平台互联互通还应坚守比例原则。比例原则从微观视角借助 “适当性-必要性-均衡性”三阶要件标准的逻辑判断来保护平台竞争自由不受过度干预，表现为对竞争法介入的一般限定和平台行使私权力的扩大限定。

4.3 用户路径：数据垄断下的隐私保护机制

数字经济下的消费者福利不再仅仅局限于价格的降低、质量的保障，而在于消费体验感的满足、消费者个人信息的保护等，这也是反垄断法中个人信息权益的核心内涵。不同于 《个人信息保护法》中的个人信息权益体现为特定个体所享有的具体权利，反垄断法所保护的个人信息权益体现为以选择多样性为核心的抽象性利益、集体性利益，上述利益的维护最稳妥的方式便是公益诉讼，因此以反垄断公益诉讼保障消费者个人信息权益具有可行性。而且，反垄断法本质是通过保护竞争机制来整体保障消费者的多样性偏好，以公益诉讼的形式赋予消费者集体诉权符合反垄断法在个人信息保护中的功能定位。加之由于个人信息权益保护本质上关涉人的主体性与尊严，在数字平台垄断频繁侵害个人信息权益的背景下，尽快健全反垄断民事公益诉讼制度，增加个人信息保护的法定途径具有现实必要性。

对于数据垄断背景下消费者公益诉讼制度的构建，笔者有如下建议。一方面，应构建多元诉讼主体。目前， 《反垄断法》仅规定人民检察院乃反垄断民事公益诉讼的适格主体。考虑到我国公益诉讼的实践历史、消费者对于消费者协会本身的自我认同性，增加适格消费者协会作为反垄断民事公益诉讼的主体具有可行性，这样也可以与 《个人信息保护法》中有关公益诉讼主体的规定保持一致，有助于实现 《反垄断法》与 《个人信息保护法》的协调适用。另一方面，重塑证明责任。鉴于反垄断民事诉讼具有专业性，且数字平台垄断对于个人信息权益的损害具有间接性与隐蔽性，原告举证困难可能成为反垄断公益诉讼中的难题。因此，当前可以考虑举证责任倒置的适用逻辑。具体而言，基于信息偏在、算法黑箱以及技术壁垒，消费者无法触及平台算法自动化决策的内在逻辑，不仅难以发现自身的权益遭受侵害，平台滥用正当抗辩理由同样会增加诉讼结果的不确定性。因此，为了降低消费者的维权成本，保证契约实质正义的实现，当前应将举证责任倒置规则扩展到数据垄断公益诉讼场景中，即经营者应当证明自动定价行为与损害结果之间不存在因果关系、受害人有过错或者第三人有过错。

5 结语

数字经济时代，依托数据优势的超级平台陆续崛起，成为影响市场竞争的 “关键先生”，与此同时，数据垄断也已成为各国关注的焦点问题。由于数据本身的权利配置并不明晰，平台之间、平台与用户之间的数据流通失范，无论是平台对数据的商业开发和利用，抑或用户个人隐私的保护均存在制度困境。 “数据二十条”提出了基于数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权的三权分置新模式，其特有的权利配置可以高效流通使用，是破解数据垄断的有效路径。在三权分置理念下，形塑平台数据垄断的治理规则应明确反垄断语境下的数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权的权利内涵，还应细化互联互通义务的内容与边界，并逐步完善反垄断公益诉讼制度，实现对用户个人隐私的有效保护。当然，数据 “三权分置”只是政策表达，尚未上升为法律语言，数据 “三权分置”在竞争法领域的适用仍任重道远。