淺析大數據時代下數據對競爭的影響

寧宣鳳，吳涵

（北京市金杜律師事務所 北京 100020）

淺析大數據時代下數據對競爭的影響

寧宣鳳，吳涵

（北京市金杜律師事務所 北京 100020）

大數據時代，數據在企業(yè)商業(yè)活動和市場競爭中的價值日益凸顯，大量傳統及數據驅動型企業(yè)開始挖掘海量、多樣數據的商業(yè)價值。普遍認為“大數據”驅動和指導的商業(yè)行為能夠為企業(yè)帶來豐厚的回報，幫助企業(yè)在激烈的市場競爭中增強競爭力。然而，也有觀點認為數據具有非排他性和可替代性，加之數據驅動型在線市場動態(tài)競爭的特點，其對經營者在市場競爭中的價值相對有限。但競爭主管機關的執(zhí)法實踐表明，如果數據本身是獨特且不可替代的，則數據或數據接口有可能在相關市場上構成經營所需的“關鍵設施”。對于爭議最大的線上數據，其已經成為互聯網企業(yè)重要的商業(yè)資源，是企業(yè)競爭優(yōu)勢的來源。在此背景下，各國競爭執(zhí)法機構已經開始關注可能基于數據的壟斷問題，并對大數據可能對競爭執(zhí)法的影響進行了深入討論。本文以數據本身的特征為基礎，結合國內外最新執(zhí)法和司法實踐，探討數據與企業(yè)市場競爭力的關系，并分享數據可能對于競爭執(zhí)法影響的初步思考

大數據；非排他性；可替代性；動態(tài)競爭；數據價值

寧宣鳳 麥吉爾大學法學碩士，北京市金杜律師高級合伙人。

吳涵 北京大學法律博士（J.D.），北京市金杜律師事務所資深律師。

大數據不僅是近年來的熱門話題，大數據產業(yè)也生根發(fā)芽，并且發(fā)展迅速，目前已由許多國家政府列為重要的經濟增長點。比如美國政府就曾先后發(fā)布《大數據研究和發(fā)展倡議》以及2014年全球大數據白皮書的研究報告《大數據：抓住機遇、守護價值》，以倡導對大數據產業(yè)的支持和鼓勵。2015年9月，我國國務院也發(fā)布了《關于印發(fā)促進大數據發(fā)展行動綱要的通知》，首次在國家層面對大數據發(fā)展的頂層設計提出規(guī)劃意見，旨在激活中國大數據的資產價值，大力推動大數據發(fā)展和應用。此外，2016年發(fā)布的《國民經濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要》中也對“十三五”時期的發(fā)展，提出了“拓展網絡經濟空間，推進數據資源開放共享，實施國家大數據戰(zhàn)略”的要求。

在數據已經成為戰(zhàn)略資源的今天，可以預見的是全球大數據產業(yè)也將迎來蓬勃發(fā)展的黃金時期。根據國際數據公司（International Data Corporation）的報告顯示，僅大數據產業(yè)中的數據商業(yè)分析市場在2016年就達到了1,301億美元的市場規(guī)模，預計在2020年將超過2,030億美元。①請見http://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41826116 。在中國，據貴陽大數據交易所的預計數據顯示，中國大數據產業(yè)市場規(guī)模將由2014年的767億元人民幣擴大至2020年的8,228.81億元人民幣。

盡管大數據產業(yè)的基礎包括算法、計算能力、機器學習等多種技術性資產，但不可否認的是大數據產業(yè)的核心在于“大數據”。隨著大數據產業(yè)的蓬勃發(fā)展，越來越多人開始關注作為大數據行業(yè)核心資產的“數據”與大數據企業(yè)競爭力的直接關系，并擔心未來“數據”不僅僅成為經濟發(fā)展的助力，同時也可能成為損害市場競爭甚至消費者利益的源頭。本文旨在通過數據本身不同特性的討論，分析數據在企業(yè)市場競爭中的作用。

一、大數據對競爭的價值

數據對于企業(yè)經營的價值一直以來都被大家所認可，比如原料歷史購買記錄、產品歷史銷售記錄等常常被企業(yè)用于內部商業(yè)統計及盈利水平估算，企業(yè)也會根據企業(yè)生產經營數據結合行業(yè)上下游的發(fā)展趨勢分析和預估未來的市場前景。由于傳統企業(yè)收集的數據一般僅限于企業(yè)內部的生產經營數據以及行業(yè)整體數據，數據體量和來源有限且數據種類較為單一，無法充分利用數據的內在價值，為企業(yè)生產經營提供更為準確的指導。

隨著信息技術與經濟社會的交匯融合，無論是自然人還是企業(yè)在日常生活與經濟活動中所產生的數據量正以前所未有的速度在增長，數據來源和種類日益多樣化，處理數據與分析數據的能力也隨之不斷提升，使得充分挖掘多類數據的潛在價值變成了可能。2006年，麥肯錫全球研究所提出了“大數據”的概念，認為大數據是“一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規(guī)模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征”。換言之，“大數據”是以體量巨大（volume）、類型眾多（variety）、存取速度快（velocity）、價值密度低（value）為基本特征的數據集。大數據真正的精髓，不僅僅是“數據量的爆炸性增長和數據形態(tài)的多樣性，而是數據與數據之間關聯形式的變化”。①周濤，《為數據而生-大數據創(chuàng)新實踐》，北京聯合出版公司，2016年版，第31頁。而充分挖掘數據與數據之間的關聯關系能夠發(fā)現因果性，最終指導商業(yè)決策。根據“大數據”的商業(yè)實踐，麥肯錫發(fā)現，數據驅動決策的公司能夠提高市場營銷投資回報率15%-20%。②《麥肯錫大數據指南》，[美]麥肯錫（Mckinsey&Company）著。

毫無疑問“大數據”驅動和指導的商業(yè)行為能夠為企業(yè)帶來豐厚的回報，幫助企業(yè)在激烈的市場競爭中增強競爭力。但大數據如何為企業(yè)帶來競爭優(yōu)勢，是我們分析大數據對于競爭甚至壟斷問題的起點。

一般認為，大數據在經濟活動中的作用至少包括改進產品服務質量、定制化服務、開發(fā)新的商機三個方面。③French Competition Authority and German Federal Cartel Of fi ce:Competition Law and Data,10th May,2016.

1.改進產品和服務，提升經營價值

數據可以輔助改進經營者的產品和服務，而這種作用則得益于智能設備的學習效應（learning effect）。與傳統經濟學上的學習效應通過工人的經驗積累不同，數字經濟大環(huán)境下的學習效應得益于各式各樣的智能設備及嵌套其中的算法程序。以搜索引擎為例，通過大量收集用戶所使用的檢索詞（組合）以及對特定檢索結果的點擊行為數據，其自身的學習算法即可協助搜索引擎識別檢索的頻次，提升檢索結果的相關性與準確性，優(yōu)化檢索質量，并通過試錯與反饋數據不斷地改進其算法。瀏覽器與操作系統也可以通過學習用戶的使用習慣，根據使用頻次與強度將不同的內容與功能以不同的優(yōu)先級進行劃分，繼而通過調整系統運行資源分配，將較多的資源運用到優(yōu)先級較高的內容或進程上，以改進產品或服務的體驗。

此外，數據還可以提升經營者所經營資產自身的價值。在互聯網平臺經濟中，企業(yè)平臺產品所承載的數據規(guī)模將可能影響平臺本身的價值，繼而影響平臺用戶的使用行為，直接影響著經營者在相關市場中的競爭力。以當前較為流行的分享經濟模式為例，網約車平臺（比如Uber）或者短時房屋租賃平臺（如Airbnb）這類分享經濟企業(yè)的商業(yè)模式一般“利用網絡信息技術，通過互聯網平臺將分散資源進行優(yōu)化配置”，并“強調供給側與需求側的彈性匹配，實現動態(tài)及時、精準高效的供需對接”。①國家發(fā)展和改革委員會：《分享經濟發(fā)展指南》（征求意見稿），2017年2月28日，請見http://gjss.ndrc.gov.cn/ ghzc/201702/t20170228_839601.html 。考慮到分享經濟平臺主要實現供需對接的撮合服務，供給側和需求側的規(guī)模一定程度上將決定平臺撮合服務的效率，因此平臺兩側的用戶數量越大，平臺承載的數據量越多，將有助于平臺完成撮合服務，并因此進一步擴大平臺雙邊的用戶，提高企業(yè)平臺的價值。

2.精準定位需求，提高用戶粘性

“大數據時代最顯著的商業(yè)特征是個性化，即為每一個終端消費者提供專屬性的產品和服務”。②[美] 詹姆斯·麥奎維著，陳志偉、李融譯，《顛覆：數字經濟的創(chuàng)新思維和商業(yè)模式》，電子工業(yè)出版社，2016年版。換句話說，不同類型的數據可以協助經營者更好地分析用戶的需求，并根據用戶需求為用戶定制個性化的產品或服務。專屬性的產品和服務由于能較為準確地迎合用戶需求，在降低運營成本的同時，也將增加產品和服務的競爭力，提高用戶粘性。

以大多數互聯網平臺的推薦功能為例，大多數推薦功能以行為定向（behavioral targeting）為技術基礎，通過整合大量用戶數據分析特定用戶的需求，并根據用戶需求推薦與之相對應的產品或服務。互聯網平臺利用瀏覽器、應用軟件等相關傳感設備，追蹤并收集用戶當前或歷史瀏覽的頁面信息，根據用戶連續(xù)的瀏覽行為來分析用戶本身的信息，然后通過后臺的內容匹配設定將推薦產品或服務展示在用戶瀏覽的頁面上。這種行為定向的推薦，能在特定的情況下切合用戶的興趣，實現精準營銷。

在為用戶提供定制產品或服務的同時，通過數據分析，經營者還可以增加用戶的遷移成本（switching cost），在一定程度上增強用戶粘性。當用戶為購買產品與服務所提供的數據越多，作為產品與服務提供方的經營者將越有可能更深入地了解用戶的需求，通過個性化定制降低用戶對同類型產品或服務搜索和轉移的傾向性。

3.開發(fā)新的業(yè)務模式和業(yè)務機遇

“大數據”的一大特點在于多來源和多種類數據的結合，而“不同個體之間的關聯，以及針對同一個個體不同數據源之間的關聯，將徹底改變以前我們熟悉的商業(yè)模式”。③周濤，《為數據而生-大數據創(chuàng)新實踐》，北京聯合出版公司，2016年版，第35頁。大數據能夠讓企業(yè)通過分析不同數據之間的關聯性發(fā)現更多的商機、開發(fā)新的業(yè)務模式。而且同樣的數據，適用到在不同的場景中將可能具有不同的作用。

以目前比較常用的用戶畫像（pro fi ling）為例，④除涉及大數據領域的現實應用外，用戶畫像行為還可能涉及個人信息保護和隱私權等其他法律問題。通過用戶在電商平臺上的購買記錄或者社交平臺上言論取向等數據，從而評估用戶的經濟水平、社會影響力、價值取向等各方面信息以“勾勒用戶的形象”。這些數據分析的結果一方面可能作為用戶信用評價參考，用于銀行發(fā)放信用卡或者貸款的事前評估，也可以作為企業(yè)招聘的參考材料。

圖1：“大數據”逐漸形成自我強化的良性循環(huán)

綜上所述，“大數據”能夠讓經營者在經營活動中收集、處理和分析更多的數據，深入了解用戶的個性化需求、更進一步地完善產品或者服務或者提供創(chuàng)新性的產品或服務。通過為用戶帶來更好的用戶體驗，一方面能增強老用戶聯系，另一方面也能利用網絡效應吸引更多新用戶，而更多的用戶或市場交易行為也將提供更多數據，逐漸形成自我強化的良性循環(huán)（見圖1），增強企業(yè)的市場競爭力。

二、數據在市場競爭中的價值被高估？

對于上述基于數據而形成的競爭優(yōu)勢，也有不同觀點認為，數據是“普遍存在（ubiquitous）、低成本（low cost）和廣泛可得（widely available）”的，①Darren S Tucker and Hill B Welfod,“Big Mistakes Regarding Big Data”,Antitrust Source,December 2014,p.7.其對經營者在市場競爭中的價值相對有限，經營者通過運用數據而獲得實質性的市場力量的說法難以成立。

1.數據的非排他性（non-rivalry）

對于數據價值的質疑主要集中在數據本身的特性，即認為數據本身具有非排他性和可替代性。就數據的非排他性而言，有學者指出，市場上用戶的數據并不是有限的資源，一個經營者在其經營活動中得到了相關數據，并不排斥其他經營者獲得同樣的數據，因而數據具有非排他性。②Darren S Tucker and Hill B Welfod,“Big Mistakes Regarding Big Data”,Antitrust Source,December 2014,p.4.以購買習慣為例，同一類的需求用戶可能選擇在多類電商平臺上購買產品，比如淘寶，京東等，因此多個電商平臺都有可能獲得該類數據。社交數據也是如此，微信記錄盡管能集合了用戶部分的社交網絡信息，但并沒有排斥其他社交軟件比如Line、WhatsApp、Skype等獲得用戶的社交通訊數據。

數據的非排他性主要源于當前互聯網平臺經濟下用戶的多歸屬性（Multi-homing）。如果用戶可以在多個平臺之間轉換，或同時參與多個平臺，市場中的用戶數據則具有普遍性，而數字對于企業(yè)的相對價值將大大減弱。一些學者認為多歸屬性可能是減弱市場力量的因素之一，③David S.Evans and Richard Schmalensee,“The Industrial Organization of Markets with Two-Sided Platforms”,Competition Policy International,2007,Vol.3,Nr.1,pp.151-179; Mark Armstrong,“Competition in two-sided markets”,RAND Journal of Economics,Vol.37,Nr.3,pp.668-691.而數據如果可以在多個平臺上可得，則企業(yè)無法獲得相對的競爭優(yōu)勢。多歸屬性會導致同一主體、內容相同或相似的數據，在不同的應用程序中留存多個副本，因而不同的經營者均可以通過自身的產品或服務獲得用戶的類型相同或相近的數據。

2.數據的可替代性

此外，有學者指出，某項要素要構成市場進入障礙，需要該要素是獨特的、稀有的、有價值的和不可替代的，而數據本身是可以普遍獲得的，并不符合構成市場進入障礙的要素特征。④Lambrecht,Anja and Tucker,Catherine E.,“Can Big Data Protect a Firm from Competition?”,December 18,2015.Available at SSRN:https://ssrn.com/abstract=2705530 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2705530 .這種觀點的核心在于，數據對于競爭而言是可替代的。

一方面，數據的可替代性主要針對信息來源的多樣性。如果數據可以通過不同的途徑、不同的數據分析獲得，經營者則無需受到某一數據不可得的限制，可以通過其他渠道獲得類似的信息以達到同樣的目的。例如，在不考慮各自數據量的情況下，需要了解個人在體育領域的愛好，既可以對信用卡中的消費記錄（購置體育裝備）進行分析，也可以根據網頁瀏覽記錄、搜索引擎的檢索記錄或社交網絡痕跡等進行分析（關注該項體育運動的資訊和動態(tài)），甚至還可能通過個人的位置軌跡進行判斷（經常到特定的場地進行運動）。

另一方面，數據的可替代性還表現在數據的可復制性上。除了通過自身產品和服務收集用戶數據以外，目前市場上已經廣泛出現了數據掮客(Data Broker)。數據掮客是指在大數據經濟中，通過收集用戶個人信息并轉售或者分享給其他公司的企業(yè)。⑤FTC,“Data Brokers:A call for Transparency and Accountability”,May 2014,p.1.數據掮客通過政府公開信息、社交網絡等多種途徑收集個人數據，并通過多種數據分析方法預測個人喜好、選擇取向等信息，并將分析所得的信息出售給有需要的企業(yè)。一般而言，數據掮客可以將相同的信息出售給不同的企業(yè)，因此大多數企業(yè)均有可能獲得類似的數據。

3.動態(tài)市場競爭

除了數據本身的特性以外，也有人認為從實證角度表示在線市場上“創(chuàng)新型的挑戰(zhàn)者往往能大量進入市場并盈利”，①See Darren S.Tucker and Hill B.Wellford,“Big Mistakes Regarding Big Data”,Antitrust Source,American Bar Association,December 2014.市場的動態(tài)變化和創(chuàng)新性使得數據等其他資產造成的市場進入和發(fā)展的門檻相對較低。

比如曾在搜索引擎市場上Yahoo、Lycos和AltaVista等在短短幾年內就被 Google所取代，而用戶數量曾經全球第一的社交平臺 MySpace也已經被Facebook所取代。在Facebook收購WhatsApp案中，歐盟委員會就明確指出：“通信應用是快速發(fā)展的行業(yè)，用戶轉換平臺的成本和市場進入/擴展的門檻很低。在該市場上，即使在網絡效應的幫助下，也很難始終保持領先的市場地位。通信應用市場一直以來都有很多新的市場進入者。此外，隨著時間的推移和市場更替，即使考慮網絡效應，與之相競爭的通信應用也能發(fā)展。市場新進入者，無論其用戶規(guī)模的大小，其形成的競爭威脅會構成并且可能會繼續(xù)成為合并后企業(yè)的競爭約束”。②European Commission,“Facebook/WhatsApp”,COMP/M.7217,dated 03.10.2014,www.ec.europa.eu/competition/ mergers/cases/decisions/m7217_20141003_20310_3962132_EN.pdf ,§ 132.

與之類似的是在最高人民法院在奇虎360訴騰訊濫用市場支配地位的判決中（（2013）民三終字第4號），即使在被上訴人在中國大陸地區(qū)個人電腦端即時通信服務市場每年的份額均超過80%的情況下，法院也充分考慮到“互聯網環(huán)境下的競爭存在高度動態(tài)的特征”，認為“不能高估市場份額的指示作用，而應更多地關注市場進入、經營者的市場行為、對競爭的影響等有助于判斷市場支配地位的具體事實和證據”。③參見北京奇虎科技有限公司與騰訊科技（深圳）有限公司、深圳市騰訊計算機系統有限公司濫用市場支配地位糾紛案，廣東省高級人民法院民事判決書（2011）粵高法民三初字第2號，2013年3月20日。

總而言之，根據以往國內外案例，動態(tài)競爭被認為是影響數據驅動的在線市場中市場力量的重要考慮因素。認定數據構成競爭優(yōu)勢甚至市場力量基于以往案例實踐中可能難度較大。

三、數據與競爭之間關系的進一步思考

1.數據的不可替代性和稀缺性

如上所述，認為數據在競爭中的作用被高估的主要考慮因素是數據本身的非排他性和可替代性。同理，如果數據本身具有獨特性且不可替代，是否就可以被認定為競爭優(yōu)勢甚至市場力量呢？法國競爭主管機關就指出若某一經營者利用其提供公共服務的機會收集了相關專屬的數據并利用于其他相鄰市場的競爭中，將可能構成不正當的競爭優(yōu)勢。

比如在法國燃氣/蘇伊士（GDF/Suez）案中，作為接近壟斷的公用天然氣服務企業(yè)，法國燃氣利用其在法國國內原有的“自然壟斷”地位所收集的數據庫信息，向客戶提供定制化、多樣化的產品和服務，促進其自身在燃氣市場的銷售。在交易后，法國天然氣市場將完全放開管制，而引起法國競爭主管機關關注的正是法國燃氣此前所收集的客戶信息。法國競爭主管機關認為，這部分數據并非通過創(chuàng)新經營所獲得，而僅僅是得益于其原有的行政壟斷地位，但這部分數據卻會在未來的市場競爭中，對其他經營者形成顯著的競爭優(yōu)勢。④French Competition Authority,Decision 14-MC-02 of 09.09.2014.因而，在該案中法國競爭主管機關要求法國燃氣在取得用戶同意的情況下，向天然氣市場上的其他競爭者披露部分信息（尤其是用戶購買記錄），以平衡競爭優(yōu)勢。⑤French Competition Authority,Decision 14-MC-02 of 09.09.2014.換句話說，如果數據或數據接口在相關市場上構成經營所需的“關鍵設施（essential facility）”，則數據或者數據接口的控制者則有可能被認定為具有競爭優(yōu)勢。

就如何認定設施的“不可或缺”，歐洲法院在Bronner案中指出，這種“不可或缺”主要指的是不存在實際的或者潛在的替代物，即（1）就該設施而言，沒有其他的合適替代品，即使是質量較差的替代品；或（2）由于存在技術、法律或者經濟上的障礙，而非因為面向要求接入的特定競爭者的有限產能，使得在客觀上難以發(fā)展替代設施。①ECJ,“Bronner”,C-7/97,judgment of 26.11.1998,§§ 44-45.有學者指出，如將上述標準適用于數據領域，則必須證明（1）相關數據存在客觀、真實的獨特性，且（2）市場上其他競爭者無法獲得此類其賴以經營的數據。②Damien Geradin and Monika Kuschewsky,Competition law and personal data:preliminary thoughts on a complex issue,2013,http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2216088 ,p.15.

2.線上數據（online data）對競爭的價值

1）線上數據的窘境

如上述案例中所述，其他司法轄區(qū)已經認識到傳統行業(yè)中稀缺數據可能為企業(yè)帶來的競爭優(yōu)勢。然而，對于互聯網線上數據而言，大多數競爭主管機關仍然認為線上數據具有非排他性和普遍性，很難將其認定為企業(yè)的市場力量。

在Facebook收購WhatsApp一案中，歐盟委員會將控制大量數據的行為認定為隱私保護問題，而不是競爭問題，并且認為“即使Facebook將收集WhatsApp的數據并用于在線廣告，因為大量超出Facebook控制的用戶數據仍然能夠被競爭者得到，因此交易不會引發(fā)競爭關注”。③Eleonora Ocello,Cristina Sjodin,and Anatoly Subocs,“What’s up with Merger Control in the Digital Sector? Lessons from the Facebook/WhatsApp EU Merger Case”,Competition Merger Brief,February 2015,p.6.

類似地，在2014年，美國聯邦貿易委員會（FTC）快速通過了Alliance Data Systems公司和Conversant公司的合并。Alliance Data Systems公司是一家“全球領先的數據營銷及客戶忠誠度解決方案供應商”，而Conversant則是“領先的數據營銷公司”。這兩家公司的商業(yè)模式都是基于大數據，即通過收集個人的線上和線下行為數據，并通過大量的數據分析幫助他們發(fā)現個人的需求、選擇取向和動機。FTC在決定中并沒有提及合并后公司在數據方面的集中是否可能引發(fā)競爭關注，這也引發(fā)了美國兩個消費者團體的抗議。數據民主中心（Center for Digital Democracy）以及美國PIRG教育基金表示，FTC沒有全面審查兩家用戶數據擁有者合并對于競爭和隱私的影響。④請見http://images.politico.com/global/2014/11/04/ftcletter110514.pdf.在其他一些重大交易中，比如Google/Nest Labs案、Google/Dropcam案以 及Google/Waze案中，競爭主管機關都沒有明確對于在線數據對于競爭的影響力做充分的探討。⑤在較小的交易中，比如在United States V Bazaarvoice案中（Case NO3:13-CV-00133-WHO，2014WL 203966），美國司法部成功的挑戰(zhàn)了已經完成合并的兩家在線評分和評價平臺。法院認為兩家的合并將掌握大量的數據，并且認定在數據驅動的行業(yè)中，網絡效應顯著，能夠增加用戶轉換成本和市場進入壁壘。

2）線上數據在競爭中的角色

大多數競爭主管機關對于線下數據和線上數據有著不同的執(zhí)法態(tài)度，其核心的論點在于線上數據相較于線下數據可替代性強且沒有排他性。然而值得注意的是，隨著互聯網產業(yè)的發(fā)展成熟，人類的大多數經濟活動都已經開始在線上進行處理，比如由于可以通過線上app進行交水氣費，在法國燃氣/蘇伊士案件中，關注的客戶聯系信息、購買記錄等信息已經可以在線收集。因此，大多數之前認為具有稀缺性的數據目前可能已經隨著“互聯網+”的浪潮轉換成線上數據。此外，與線下數據的單一性相比，線上數據的種類更多，相互比較分析的可能性和可行性更高，對商業(yè)決策的指導意義更大。因此，可以預見的是線上數據在未來可能在市場經營中發(fā)揮更大的作用。

盡管多數競爭主管機關沒有明確認定線上數據構成市場力量，但不否認的是實踐中線上數據的控制者都愿意花費大量的財力和人力保證自身數據的安全。這些競爭主管機關認為不具有“稀缺性”的在線數據，到底在競爭中扮演什么角色，從而值得企業(yè)當作核心資產給予支持和保護呢？北京市知識產權法院對“新浪訴脈脈不正當競爭”案的判決可能對于我們的理解具有參考價值。

“新浪訴脈脈不正當競爭”一案源于新浪在與脈脈的合作過程中發(fā)現“脈脈”用戶的“一度人脈”中，大量非“脈脈”用戶直接顯示有“新浪微博”用戶頭像、名稱、職業(yè)、教育等信息。經兩級法院審判，法院最終認定，“脈脈”軟件非法抓取用戶在“新浪微博”信息，危害到“新浪微博”平臺用戶信息安全，損害了新浪的合法競爭利益，對新浪構成不正當競爭。

判決中，一審法院在一審判決中就明確指出了用戶信息對互聯網經營者顯著的積極作用。法院認為，“用戶信息是互聯網經營者重要的經營資源”，“用戶信息的規(guī)模及質量一定程度上反映了網絡平臺用戶的活躍度，影響網絡平臺的吸引力，掌握更多用戶信息，通常意味著擁有更大的用戶規(guī)模……用戶信息是經營者分析整理用戶需求，開發(fā)特色產品和服務，提升用戶體驗的重要來源”。此外，二審法院則進一步嘗試厘清互聯網經濟背景下用戶信息與市場競爭間的關系。法院指出，“互聯網絡中，用戶信息已成為今后數字經濟中提升效率、支撐創(chuàng)新最重要的基本元素之一”，“在數據資源已經成為互聯網企業(yè)重要的競爭優(yōu)勢及商業(yè)資源的情況下，互聯網行業(yè)中，企業(yè)競爭力不僅體現在技術配備，還體現在其擁有的數據規(guī)模。大數據擁有者可以通過擁有的數據獲得更多的數據從而將其轉化為價值”。①參見北京微夢創(chuàng)科網絡技術有限公司訴北京淘友天下技術有限公司、北京淘友天下科技發(fā)展有限公司不正當競爭糾紛案，北京知識產權法院民事判決書（2016）京73民終588號，2016年12月30日。

盡管用戶信息和用戶數據在法律上的概念和內涵有所不同，但我國司法機關在案件實踐中已經肯定用戶信息在互聯網經濟市場中對經營者的積極作用，并首次在判決中指出“數據資源可以成為企業(yè)的競爭優(yōu)勢”以及“數據規(guī)模是衡量企業(yè)競爭力的因素之一”，這對未來認定數據，尤其是線上數據對于競爭的影響將具有重要的參考意義。

3.數據流轉限制和差異性對數據競爭力的影響

1)數據渠道的限制

具體的行業(yè)中總存在第一手（ fi rst-hand）的數據控制者，即首先從用戶群體中收集到相關數據的經營者。首先，為了建立特定規(guī)模的用戶群體以收集相應規(guī)模的用戶數據，這些經營者均投入了較高的成本建設平臺或類平臺型的資產。因而，其他經營者如果希望獲得同等規(guī)模和質量的用戶數據，需要以同等水平的投入建設平臺。

此外，如果經營者所在的市場屬于典型的數據驅動型市場（data-driven market），有第一手數據的經營者將更有動機保留其所收集的數據而不對外公開或出售。比如2010年12月，FTC在其發(fā)布的一個隱私報告中要求設計一個“Do Not Track”系統讓用戶能控制自己在網絡上的隱私信息，②參見Allen Grunes “Tracking Not Allowed (Unless You’re Google)”,Politico,1 October 2015。萬維網聯盟(World-Wide-Web Consortium)在多個互聯網大公司（Google、Yahoo!、Facebook和Comcast）的倡議下，在2015年7月提出了“不追蹤”的標準將第一手數據控制者和第三方區(qū)分開。簡單來說，用戶在登錄平臺自己的應用和網站時，即使啟動了“不追蹤”的要求，平臺仍然可以繼續(xù)向用戶追蹤和收集信息，而小應用提供商作為第三方則依照標準不得繼續(xù)收集信息。這種“不追蹤”標準從實質上限制了潛在競爭者收集等量信息。

2)不同渠道收集數據的差異性

盡管企業(yè)還可以從第三方數據商處購入數據，但第三方數據可能面臨數據質量不可控、第三方數據商轉移數據購置成本等問題。更為關鍵的是，相比于第一手數據，第三方數據可能已經經過了清洗、脫敏、分析、挖掘等過程。雖然經過前期處理后的數據可能對于企業(yè)需求更有針對性，但在前期處理后第一手數據所包含的信息已經做了選擇性處理，信息量已經不完整。考慮到大數據分析的重要作用之一在于對多類數據之間做關聯性分析時，丟失信息所造成的損失將可能影響分析的結果，影響企業(yè)基于數據分析的決策判斷或者探索新商業(yè)模式的可能性。

3)同類產品數據的差異性

首先，實踐中，即便同類型產品的設計可能存在相似性，但基于用戶數量、購買或使用情況等其他方面的差異，數據集（dataset）也會存在不同程度的區(qū)別，進而將直接影響通過數據分析所得出的信息結果。因而，不同經營者的產品和服務所能收集到的數據、其后能分析所得的信息將可能不盡相同。

其次，“體量巨大、類型繁多”的數據集是市場經營中企業(yè)希望收集、處理和分析的數據，也只有這種存在對應關系的數據才有挖掘其潛在價值的現實意義。因此，即使是同類產品，如果企業(yè)能夠收集數據種類越多，數量越大，其潛在的商業(yè)價值將更高。

以Google為例，Google的科學家通過分析從2003年到2008年Google搜索引擎上用戶提交最多的5000萬搜索詞，與美國疾病控制中心報告的流感患病人數作比較，最終能夠預測流行感冒的傳播趨勢，而且比疾病控制中心早一周對實時染病情況進行預報，并能夠預測到患病人數的重大變化。①參見J.Ginsberg,M.H.Mohebbi,R.S.Patel,L.Brammer,M.S.Smolinski,L.Brilliant,“Detecting in fl uenza epidemics using search engine query data”,Nature 457,2009,pp.1012-1014。同樣是對于疾病進行預測，由于Google掌握的數量體量更大，數據的種類更為豐富（搜索關鍵詞類型比疾病控制中心監(jiān)控指標更多樣化），盡管Google無法完全了解關鍵詞與流感患病之間的關系，但其預測效果更為準確和及時。類似地，阿里巴巴的網絡零售價格指數（internet shopping price index，iSPI）以及微信在2017年3月23日推出的“微信指數”②請見http://www.cs.com.cn/ssgs/kj/201703/t20170324_5219380.html 。也都是結合其平臺上不同的產品收集到的數量眾多，種類不同的數據（購買記錄、支付信息、社交信息等）而挖掘出的新商業(yè)機會。在互聯網行業(yè)曾經有“小企業(yè)做細分，大企業(yè)做滲透”的說法，大企業(yè)平臺上流動的數據量更多，產品類型更加豐富，相比小企業(yè)而言，可能大數據分析對企業(yè)的商業(yè)價值可能更大。

四、小結

近年來“大數據”對于競爭政策的影響被廣為討論，美國、歐盟、德國、法國、西班牙等多個國家的競爭執(zhí)法機構都發(fā)布了有關大數據與競爭或壟斷相關的報告，深入討論大數據可能對于競爭執(zhí)法的影響。盡管實踐中，認定數據作為市場力量的案例還比較少，但各國競爭執(zhí)法機構已經開始關注可能基于數據的反不正當競爭或者壟斷行為。比如在美國FTC在2016年1月6日發(fā)布的《大數據：包容工具或排除工具——對主要問題的理解》（Big Data:A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues）以及法德聯合發(fā)布的《競爭法與數據》（Competition Law and Data）調研報告中就對可能與數據相關的不正當競爭或壟斷行為（并購、拒絕供應、歧視供應、排他性合同、捆綁銷售和數據的交叉使用等）進行了分析。有些學者也對于基于數據與算法而產生的合謀行為開始進行探討。③見Ariel Ezrachi & Maurice E.stucke,Virtual Competition—The promise and perils of the algorithm-driven economy,Harvard University Press,2016.此外，歐委會競爭委員Margrethe Vestager在2017年美國律師協會春季會議上表示盡管一直以來都在調查中結合對 “數據市場”的分析，但仍未專門開展針對大量信息集聚帶來的市場力量的調查。但同時她也表示，歐委會已意識到大數據的收集可能帶來的挑戰(zhàn)，數據日益成為重要的資產，歐委會也將盡最大努力去分析和解決這些問題。④參見 http://www.mlex.com/GlobalAntitrust/DetailView.aspx?cid=878075&siteid=190&rdir=1。

我國對于數據驅動的互聯網行業(yè)的競爭和反壟斷問題也十分關注，時建中教授就曾表示“對互聯網行業(yè)中出現的，形式上達到壟斷行為構成要件的競爭行為，在適用《反壟斷法》過程中，應當把握互聯網行業(yè)技術和商業(yè)模式變革快、創(chuàng)新周期短和動態(tài)競爭的特點，進行必要的競爭效果分析。只有這樣，才能更好地運用《反壟斷法》處理好維護競爭與鼓勵創(chuàng)新的關系。”⑤時建中，“網絡市場壟斷行為發(fā)展趨勢及危害研究”，載于經濟參考報2016年8月17日第006版。

考慮到各國競爭執(zhí)法機構和學界對于大數據相關的反競爭行為的關注，可以預見的是一旦數據與企業(yè)競爭力的關系，數據是否構成市場力量等基本問題被厘清，數據驅動的互聯網行業(yè)將面臨著新的競爭執(zhí)法環(huán)境。因此“大數據”企業(yè)應該關注立法和執(zhí)法動態(tài)，廣泛的參與相關學術和法律問題的討論，為迎接“大數據”時代的競爭執(zhí)法做好充分準備。

謹此感謝北京市金杜律師事務所趙泱地和黎輝輝對本文所作的貢獻。

（責任編輯：李曉暉）

（責任編輯：李曉暉）

Brief Analysis on the Impact of Data on Competition in the Big Data Era

NING Xuan-feng,WU Han

In the big data era,data is playing an increasingly important role in the business operations of companies and has become crucial assets in the competition.Numerous traditional and data-driven companies begin to exploit the commercial value of large volumes and varieties of data.Commercial activities driven by “big data” analysis are believed to generate substantial returns for companies,reinforcing the market competitiveness of companies.However,some are of the view that data could only bring limited value to business operators,taking into account the non-rivalry and substitutability of data as well as the dynamic competition in data-driven online market.Recent enforcement practices of competition authorities suggest that if data itself is unique and non-substitutable,then data or relevant data interface are likely to constitute the “essential facility” required for operating in relevant markets.Further,online data,though under huge debate,has become critical commercial resources for and the source of competitive advantages of business operators in the Internet sector.In such circumstances,data related antitrust issues have begun to catch the attention of competition authorities in a number of jurisdictions,and in-depth discussions have been carried out to explore the possible impact of big data on antitrust enforcement.This article brie fly analyzes the possible interplay between data and competitiveness of companies based on the nature of data and the latest enforcement or judicial practices of authorities in China and abroad,and shares some initial thoughts on the possible impact of data on antitrust enforcement.

Big data,Non-rivalry,Substitutability,Dynamic competition,Value of data

F2

A

1001-4225（2017）05-0090-09