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“得数据者得天下” 如何看待“数据垄断”

    2020-07-29 01:59:59

[ 对数字经济下诸多新型垄断行为的分析及其竞争效果的研判,不能简单化和形式化地生搬硬套现有规范和逻辑,需结合数据动态运行的不同样态和基本规律,重点关注数据在有序开放、安全流通、公平利用、合作开发等环节中的各类行为的法律属性与权义定位,形成对数据垄断概念与形态的科学、全面、合理的认识。 ]

随着数字经济向纵深发展,数据作为一种新型生产要素,已然成为数字信息时代先进生产力发展的重要驱动力,成为互联网企业的核心资产,甚至构成互联网行业整体创新的基础性关键原料,“得数据者得天下”,已成为互联网经济下半场创新发展的真实写照。

在国家新一轮基础建设所涉及的七大领域中,数据中心建设成为重中之重。其中就关乎如何看待数据市场化与产业化过程中已然出现的数据竞争与垄断的治理问题,毫无疑问,其法治化对科学有序高效合规开放数据市场至关重要。数据的生命在于流动,只有在流动中才能被准确定位,才能产生源源不断的价值,才能真正成为拉动和推动新时代先进生产力不断创新发展的关键抓手和主要推手。

数据具有多属性,在以所有权归属为基准的维度上至少包括私人(含个人与企业)、社会和国家三类,在动态流动中产生的价值可涉及私人利益、社会利益及国家利益;数据具有多样态,不仅包括以主体和功能为依据的个人数据、工业或商业数据、社会数据等多样的数据来源,还包含与数据相关行为中的采集(原始)数据、计算和分析(衍生)数据以及应用(创生)数据等围绕数据全周期流动下的动态多样性数据类型。基于此,对数据垄断的探讨首要应基于数据的多属性和多样态特征,结合数字经济的动态与静态两方面的分类综合分析。目前社会各界对数据垄断争议不断,尚未达成一致意见。

对数据本身的结构性垄断

如果以数据所有权的归属结构为基点,则数据垄断是指对数据本身的排他性占有和绝对性控制。这种垄断与数据的来源紧密关联,互联网企业只有控制数据产生的源头,才可能排他性占有数据及派生利益。

产生数据的源头包括个人、企业、政府、团体。个人数据来源于个人信息和实施行为,企业能够借助产品和服务获取用户个人数据,也可能通过合作共享获取非用户的个人数据;企业数据包括企业自身信息和实施行为所产生的数据以及从其他主体处获取的数据;政府在实施行政管理和社会治理行为过程中也会产生数据,其数据一般向全社会公开,任何个人和单位均可获取;企业、政府以外的单位和组织,概称团体,譬如科研机构、学校、医院、协会、基层群众自治组织等,也会产生数据,诸如学校的教育数据、科研机构的研究数据、医院的诊疗数据等。

除以主体为基准划分的各类基于人类生产生活产生的社会数据外,自然环境在不断演变中产生的大量自然数据也构成了数据的重要来源。通过对自然地理环境的特征和流变、自然资源的分布等数据的分析,能够帮助互联网企业对产业布局、产品生产和改进等方面做出合理规划,吸引更多用户,提升经济效益,因而自然数据对于互联网企业同样有着重要意义,其权属制度的明确及流通机制的合理同样有助于数据竞争结构和行为的识别。

来自于不同源头的数据对互联网企业的发展均具有一定价值。如果某企业想要实现对数据的独占,排除其他竞争者对数据的获取,就必须有效地控制数据来源,然而,现实中数据来源的多元决定了企业不可能控制所有数据来源,譬如,由国家机关统计公布的各类公开的社会数据和自然数据就不可能被某一企业控制。此外,数据的复用性使之与其他资源要素不同,不会因其使用而被消耗,相反会因不断使用而逐渐增值,这种特性使数据天然地就具有被不同主体多次利用的倾向,某一企业对数据的使用并不直接影响其他企业对数据的再使用,这在客观上削弱了企业对数据来源的实质上的“有效”控制,逐渐弱化了企业对数据来源进行垄断的意愿,而将对数据的竞争引向了与数据相关的动态过程或场景。

诚然,当前互联网企业特别是拥有超级计算能力的超级平台企业在实践中并不需要掌控所有数据来源,可通过其优势算法和强大算力提高自身数据使用的能力和效果,只需控制其中主要来源或者标识意义最大的那一部分数据即可,有的学者将其称为厚数据(Thick Data),通过小样本分析找出特定人群的需求,实现数据的深度挖掘。当然,厚数据缺乏数据来源广泛的缺点也是十分明显的。因此,只有将大数据与厚数据相加,即注重数据来源的广度和深度相融合时,数据之于企业的价值才能得到最大化体现。

可见,对数据来源的分析和把握,并不能简单地等同于传统经济下对一般生产要素的理解与控制,获取数据的入口和具体数据的需求场景之间存在动态匹配的关系,换言之,如何获取数据,获取哪一类数据,对于数据主体来说,并非一成不变,这就导致从数据类型和来源的维度而言,数据垄断的结构性问题并不存在,数据及其结构始终处在流变状态下。所谓的“数据垄断”更多是在数据流动中对基于数据展开的竞争过程或场景的一种动态垄断。

借由数据实现对竞争过程或场景的垄断

数据赋能竞争是数字时代市场经济运行的典型特征。尽管如此,企业仅拥有海量数据并不一定就能提升产品和服务的质量,二者之间不存在必然的因果关系。数据能量的释放一定是在流通中得以实现的。

客观全面地讲,数据不仅是推动数字经济发展和产业转型升级的重要动力,同时也可能为垄断提供新的介质和方法。企业通过海量的多样化数据分析,特别是将大数据技术与人工智能算法相结合能够有效把握市场的动态运行规律,更精准有效地施行各项竞争行为。可将“数据垄断”看作基于数据实施的垄断行为,在数据流动中出现的积极或消极的限制、排除竞争的违法行为。依照我国现行《反垄断法》框架大致可分为基于与数据相关的垄断协议、滥用市场支配地位和经营者集中三种主要垄断行为。

当然,亦存在与数据相关的行政垄断,这一数据垄断违法类型在我国数字经济高速发展的背景下,政府基于对各类数据的强大控制力和巨大占有量,更容易诱发为不同形式的经济型垄断。党的十九届四中全会报告中特别强调了政府对数据的有序开放,国务院相关文件中也提出,要加强政府部门与平台数据共享等。这对防止和消解与数据相关的行政垄断事件或案件具有积极意义和现实作用。

垄断协议的核心要件之一是经营者之间存在明示或暗示的意思联络。数字经济下新型垄断协议的认定也应围绕这一要件展开。通过输入数据特别是大数据,借助于相同或者类似的算法,相关市场上的各经营者可在无需联络的情况下共同做出使彼此都能获益的经营决策,联合消除竞争,借助于数据的反馈机制,联合限制、排除偏离协议的其他经营者,由此产生反竞争效果,涉嫌构成垄断。

滥用市场支配地位也可借由数据实现。为巩固、维持或扩大现有市场地位,实现效益最大化,排除、限制现实或潜在的竞争对手,已取得相关市场支配地位的企业会利用数据实施各种滥用行为,其中既包括剥削性滥用,譬如基于消费数据分析的价格歧视,通过不公正协议条件获取用户隐私,为减少成本支出而降低产品和服务的质量,也包括排斥性滥用,譬如“二选一”、封锁屏蔽行为等,扭曲甚或破坏正常的市场竞争秩序,损害消费者、用户的合法权益,以及抑制中小企业公平参与创新的能力,最终减损社会创新发展的整体福利。

现行的经营者集中审查基准通常以经营者在相关市场上的市场份额或营业额为主要指标,作为一种事前审查机制,经营者集中审查主要是为了预防通过集中的方式扩大和增强经营者在相关市场上的力量,以达到防止不当抑制竞争效果的出现。故,可被观察的市场结构和力量的改变成为经营者集中审查机制主要考察的现象。

然而,当前互联网领域却出现以增加数据拥有量和强化数据控制力为目标的数据驱动型经营者集中,这种集中往往并不会导致某经营者市场份额或营业额的显著提升,但是能够增强其市场竞争力或支配力。通过横向或者非横向的集中,在不触发经营者集中审查基准的条件下使经营者能强化对数据的掌控,形成数据优势,且将数据优势传导至其他市场,并与其他市场上所获取的数据,形成持续性的双向数据交换和开发利用,不断放大互联网领域赢者通吃的竞争效应,由双边或多边市场结构走向双轮或多轮动态市场垄断。

在以上过程中围绕数据展开的计算、反馈、预测、调整等行为,既可理解为各项数据行为,也可看作是基于数据展开的经营行为,由此所形成的反竞争效应,既可认为是由数据垄断行为引发,亦可看作是基于数据展开的某类新型垄断行为导致的,关键则在于选择如何看待数据垄断的内涵,及数据行为与围绕数据展开的行为之间的界分。

因此,对数字经济下诸多新型垄断行为的分析及其竞争效果的研判,不能简单化和形式化地生搬硬套现有规范和逻辑,需结合数据动态运行的不同样态和基本规律,重点关注数据在有序开放、安全流通、公平利用、合作开发等环节中的各类行为的法律属性与权义定位,形成对数据垄断概念与形态的科学、全面、合理的认识。

对数据垄断的分析不能仅局限于单一视角,而应结合经济社会发展的现实状况,予以综合的整体的理解。数据处于不断流转之中,不能仅关注数据本身的静态结构,更应聚焦数据运行的基本规律。

责任编辑:陈平
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