數據流通的反壟斷法律保障

楊成廣

（云南大學 法學院，云南 昆明 650504）

當前，人類社會已步入數字化時代，典型特征是互聯網的普及和人工智能自主學習能力的提高，數字資源成為現代市場競爭的重要資源。2020年國務院印發的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》指出，數據已成為第五大生產要素，對社會經濟的發展具有重要作用，只有保障其流通才能發揮其最大價值。然而，以數據為驅動的企業在經營活動中積累了大量數據，在數據市場中享有優勢地位，為保護其優勢地位，可能會實施數據壟斷行為。針對數據能否構成壟斷，學界還未達成共識，一種觀點認為數據具有非競爭性，在數據資源的收集、利用過程中，在位企業不能阻礙其他企業收集、利用數據，因此數據資源不具有壟斷性［1］；另一種觀點認為數據資源雖具有非競爭性，但數據市場具有雙邊市場特性，在位企業可以通過杠桿行為將壟斷力傳導到其他市場，因而可以構成數據壟斷。然而在現實中，數據壟斷行為早就屢見不鮮。遺憾的是，研究者雖關注到數據治理問題，但大都從數據保護的角度出發，甚少關注到數據壟斷問題。在司法實踐中，一些數據壟斷案件，并沒有通過反壟斷路徑解決，而是通過其他的法律途徑進行規制。因此，有必要重塑反壟斷法制理念，具體分析數據領域的反壟斷問題，切實保障反壟斷法律制度的實施。

一、數據流通的困境

數據本身是一個抽象的概念，是對客觀事物或現象的邏輯歸納，本質上是對事實、活動進行觀察和分析后形成的數字化記錄，其存在目的是探究被記錄事實、活動的內在規律［2］。數據特征具有多樣性，代表性觀點有“3V”特征（規模性、多樣性和高速性），“4V”特征（增加了價值性），“6V”特征（增加了準確性和有效性）等。廣義上的數據包括市場主體采集、分析、處理、利用的一切數據，狹義上的數據僅包括原始數據。要想厘清數據壟斷問題，應從數據的價值屬性出發，以市場競爭為核心進行多元分析。

1.數據流通的價值沖突

數據集合本身并不產生價值，只有基于特定商業用途進行數據存儲、價值分析、技術處理后才能發揮效用［3］。數據價值具有多元性，針對不同主體，具有不同的價值屬性，對于個人而言，通常具有人格權屬性，與隱私保護相聯系；對于市場競爭者而言，通常視其為生產要素，與市場競爭緊密相連；對于政府而言，通常把數據視為管理要素，與政府職能相聯系。由此可知，數據流通中存在多元價值沖突，因此應如何利用數據滿足各方需求值得研究者高度重視。

對于個人而言，數據價值主要體現為經營者為其提供專業化服務。但在個人數據商業化使用的今天，一方面，企業投入大量成本獲取和保存各類數據，這些數據包括大量的個人隱私數據；另一方面，公眾越來越重視個人隱私數據的保護，導致經營者與用戶之間存在價值沖突。在數據爭奪事件中，經營者關閉數據接口后，可能會直接影響到用戶正常的消費需求，侵害其合法權益；另一方面，雙方在爭論中都以保護用戶數據安全的名義指責對方，往往會引發社會關注。數據市場多呈現寡頭壟斷格局，有學者收集分析手機應用軟件市場的數據后發現，2019年度大概1%的數據收集者掌握了約92%的用戶數據［4］。這有可能會限制市場競爭，最終通過傳導效應把不合理的成本附加給用戶，侵害用戶的合法權益。由此可知，用戶的數據價值需求可分為兩類：一是對個人隱私數據的保護，包括對個人數據隱私權的保護和個人數據財產權的保護；二是用戶正常的消費需求，即用戶提供免費數據是為了獲得更好的服務。

對于企業而言，數據價值主要體現在兩方面：一是為維護和強化競爭優勢。數據蘊含的商業價值是企業，特別是超級企業開展跨界競爭、多邊競爭以及未來競爭的核心構成要素［5］。企業通過數據分析用戶行為，改進產品和服務，滿足用戶需求，積極開拓新市場。二是推動技術進步與創新。大數據已成為創新的重要來源，創新也是許多企業發展大數據的初衷［6］。如果一個企業通過數據的收集和利用而獲利，那么當這個企業收集到大量數據后，它的市場份額將會變得相對穩固，為維護市場地位，其又會進一步進行新產品的研發，促進創新。當然，一些企業也可能會利用數據優勢消除潛在的挑戰者［7］，從而在某種程度上抑制創新。如通過限制、禁止數據流通、收購等多種方式扼殺規模較小的競爭對手，或提高市場準入門檻來抑制創新。但總體而言，大數據有助于推動技術進步與創新。

綜上，數據流通的價值沖突主要體現在兩方面：一是用戶個人隱私數據的保護與市場主體數據利用之間的價值沖突。經營者可利用其市場支配地位，對用戶附加不合理條款，不當或過度使用用戶數據，限制甚至忽視隱私數據的保護。以“知情同意”為核心的傳統個人隱私數據保護模式，已不符合數字經濟發展的要求，既無法實質性保護用戶的隱私數據，又成為數據開發的障礙［8］。二是同類企業市場競爭間的價值沖突。具有優勢地位的企業，可能會濫用市場支配地位，限制或阻礙數據流通，甚至會進行“抄襲式開發”或企業并購。對于中小企業或剛進入業界的企業而言，其處于弱勢地位，數據資源的天然劣勢限制了其進一步發展，為維護自身利益，當然也不愿流通自身所掌握的數據。倘若企業認為在數據流通中無法平衡支出與收益，那么數據流通的驅動力不足也就成為必然了。

2.數據市場競爭現狀

數據作為市場競爭的主要資源，從誕生以來就扮演著重要角色，隨著現代科技的發展，其在被進一步開發利用的同時，角色定位也發生了一定的變化。

在信息時代，數據價值通常以產品化的形式表現出來，即信息產品，主要用來解決市場信息數量不充足、信息分布不對稱、信息質量有錯誤等問題［9］。如部分電商平臺，最初提供商品的數字化信息，連接賣家的供給信息和買家的消費信息，使得市場資源可以跨區域流動。這時的數據價值多以信息產品或服務的方式呈現出來，最終目的是為了實現市場信息的對稱，是對數據的初步利用，只要求經營者掌握大量的數據，而無須進行識別加工。隨著現代技術的發展，特別是人工智能的進步，機器學習能力大幅提高，數據的價值又得到進一步發掘。到了大數據時代，數據利用已不僅僅停留在信息共享層面，通過機器學習、算法分析等手段，企業可對留存的信息進行收集、加工和價值再造，挖掘新價值，最終滿足用戶的多樣化需求。如對用戶消費信息、購買習慣的分析，可為其提供更好的個性化服務，也可利用這些信息進行推銷，從而提高用戶信息的商業化價值。同時，數據之間的關聯性也在不斷提高。企業通過提供個性化產品或服務，滿足不同群體的用戶需求，最終鎖定用戶，提高了自己的市場支配力。

由此可知，數據市場的競爭核心已由產品競爭變為用戶競爭，在掌握龐大數據的基礎上，還需對數據進行分析加工，挖掘其背后存在的價值，最終增強用戶的鎖定效應。雖然用戶可通過多個企業來獲得相似或相同的服務，但基于用戶習慣、轉移成本等問題，即使用戶有多個選擇，通常也會以其中的一家為主。在這種情形下，用戶對于特定商品仍會有一定的黏性，當經營者不斷改進產品或服務后，便可形成用戶鎖定效應。所以，現階段數據市場競爭的核心不再是數據產品的多寡，而是用戶的滿意度，用戶滿意度越高，黏性越強，越有利于維護企業的壟斷優勢地位。

二、數據流通的特征

消費是社會生產的最終環節，數據價值也要通過消費來實現，為滿足消費者的多樣化需求，必須促進市場生產要素的流通。有研究表明，流通效率的提高對消費升級具有十分重要的作用［10］，“大數據的價值不再單純來源于它的基本用途，而更多源于它的二次利用”［11］，“大數據一切具體應用的不二法門是開放與共享”［12］。但我國目前并沒有針對數據流通出臺專門的法律，多以指導性文件為主，因此當前數據流通規則的制定多以企業為主。

1.市場主導下的數據流通規則

數據流通是基于市場消費需求而進行的數據共享，通常而言，主要分為三個步驟，如圖1所示。

圖1 數據流通示意圖

根據用戶協議來看，在①過程中，用戶為免費使用產品而簽訂用戶使用協議，授予企業個人數據使用權，企業完成數據的基本收集，但這時的用戶協議多屬于格式條款，用戶并不能進行實質協商。在②過程中，經營者通過對數據的分析、整理為用戶提供個性化服務，用戶被動接收數據，并不能主動干預經營者的數據選擇。在③過程中，經營者把數據流通給第三方，并不需要用戶的許可，用戶與第三方并不能直接協商。由此看來，數據流通的規則是在經營者主導下完成的，用戶和第三方雖在一定程度上參與了規則的制定，但對具體實施細則卻沒有決定權，只能被動地接受。

2.數據流通對象集中、內容限定

如圖1所示，數據流通的最終對象是用戶和第三方。用戶作為數據的提供者，為經營者提供了原材料，經營者分析加工后又把新數據返還給用戶，為其提供專業化服務，用戶無須付費。但數據流通規則又規定了未經經營者許可，用戶不得超出用戶協議范圍使用數據，使得用戶只能成為數據成果的享受者，而不能成為所有者。因此，數據流通對象的決定權掌握在企業手中，數據流通范圍受經營者掌控，具體情況如表1所示。

由表1可知，市場中的數據流通除法律規定的必要流通和用戶被授權下的流通外，經營者的數據大都流向與本企業有著密切經濟聯系的第三方，且數據流通的范圍僅限于業務往來。

表1 數據型企業的數據流向表①數據來源于當前各數據型企業的用戶協議，經整理后總結為四類典型模式的數據流通規則。

綜上，現階段我國的數據流通規則由經營者主導，用戶與第三方并無直接的磋商空間，流通對象主要局限于與經營者有著密切經濟聯系的第三方，流通的范圍有限。經營者是數據的所有者，在市場中占有絕對的優勢地位，其通過合法行為獲得的市場支配地位本身并不違法，但其獲得方式，如果屬于非法行為，則應受相關法律的制裁。獲得支配地位后，如果為了鞏固自身的市場勢力，排除或限制競爭，濫用其支配地位，阻礙數據的正常流通，也應受到相關法律的規制。

三、數據流通的壟斷實證研究

數據壟斷可以從數據收集、控制、流通、分析、保護等多階段進行分析，一般是指少數幾家經營者掌控大量數據資源，利用其排除、限制市場競爭的行為。從實踐來看，流通領域涉及的壟斷行為主要有三類：其一是數據與算法疊加產生的壟斷協議，其二是數據驅動型企業的經營者集中，其三是濫用數據市場支配地位。

1.數據流通壟斷協議

數據流通壟斷協議是指兩個或以上經營者達成的排除或限制其他經營者獲得相同或相似數據的協議，通常表現為統一定價、限定出售、拒絕交易等行為。需要注意的是，數據流通壟斷協議更具隱蔽性，很多壟斷行為都是在不經意間完成的。一方面，數據產業多以平臺經營為主，企業具有雙邊市場特性，經營者往往以免費服務換取用戶資源，在短期內就能集聚起大量的數據資源，占據市場優勢地位，后進入者難以復制這種成功。經營者為保障優勢地位，相互之間更易達成合意。另一方面，現代科技的進步讓經營者之間更易達成算法合謀，依據市場數據的變動，動態地調整壟斷協議。同時，隨著機器和計算機技術自主學習能力的不斷提高，算法可能進化到擁有自主學習和自主執行能力的地步。算法合謀的多樣性、隱蔽性導致壟斷協議難以證明。例如，谷歌與蘋果達成長期協議，谷歌成為蘋果系統瀏覽器Safari及其他蘋果搜索工具上的唯一默認搜索引擎，一定程度上阻止了其他經營者從蘋果公司獲得相同或類似的數據。同時，谷歌讓其搜索引擎在移動設備、網絡瀏覽器和其他搜索入口上獲取優先權利，形成一個持續的、自我強化的循環。

2.經營者集中

從實然來看，數據資源幾乎無所不在，數據的可獲取性很高，但正如格魯內斯和斯圖克教授所言：“如果個人數據可以像陽光一樣免費獲取，公司就不會花費大量的資金提供免費服務來獲取和分析數據，以保持與數據相關的競爭優勢。”數據收集需花費高昂成本，市場優勢企業為了快速掌控數據資源，最簡單的方式便是進行企業兼并。數據資源具有時效性，舊數據的價值低于新數據，為保障支配地位，優勢企業可能會進行兼并。對于弱勢企業而言，為了防止兼并，可能會實施“經營者集中”的策略，發揮規模經濟的效用應對市場資本的沖擊。這可能會導致數據資源掌控在少數幾個市場經營者手中，不利于數據流通，進而間接侵害到用戶的合法權益。例如，Facebook收購WhatsApp①See Case No COMP/M.7217-Facebook/WhatsApp.案中，歐委會最初認為此次合并不會給合并各方提供獨特的、不可復制的優勢，因數據來源具有多樣性，相關的競爭企業可以通過多種途徑獲取數據，但卻忽略了規模效益和傳導效應的作用。Face?book收購WhatsApp后，收集到大量的數據資源，率先搶占了一定的市場份額，用戶的鎖定效應又進一步導致競爭對手難以獲得與Facebook相媲美的用戶資源，使得Facebook迅速鞏固了市場地位。又如Google收購ITA②See U.S.V,Google Inc.And ITA Software Inc.,Civil Case No.1:ll-cv-00688.案，美國司法部認為Google在搜索引擎市場具有支配地位，收購ITA后，將會掌控美國的旅游信息網站，限制了競爭對手獲得航空數據資源的途徑，不利于市場競爭，因而叫停收購。

3.濫用市場支配地位

濫用數據市場支配地位的壟斷行為主要表現為：一是數據壟斷企業直接采取措施限制或禁止其他市場主體獲得自己的數據，二是采取措施限制或禁止其他市場主體數據的流通。前者的壟斷行為主要針對交易相對方，采取的方式包括拒絕交易、不合理的價格、附加不合理條件等。后者的壟斷行為主要針對潛在的競爭對手，阻礙其獲得數據資源，壟斷手段包括禁止交易相對方合理轉移數據、壟斷高價出售、阻止用戶數據流通權利的實現等。如hiQ訴LinkedIn案③See hiQ Labs,Inc.v.LinkedIn Corp.,2017 U.S.Dist.LEXIS 129088.，LinkedIn主要從事社交業務，用戶眾多，積累了龐大的數據資源；hiQ是一家數據分析公司，其分析業務完全依賴使用爬蟲技術從LinkedIn抓取數據進行分析，LinkedIn允許hiQ訪問并使用數據持續多年。但在微軟收購Linke?dIn后，LinkedIn向hiQ發出了“停止侵權函”并采取技術措施阻止hiQ抓取數據。又如PeopleBrowsr訴Twitter限制訪問數據案，④See PeopleBrowsr,Inc.v.Twitter,Inc.,Case No.C-12-6 120 EMC.Twitter公司主要從事社交網絡服務，該企業網站儲存了大量用戶的數據資源，Twitter公司利用這些資源與第三方進行交易，PeopleBrowsr公司便是其中的主要合作方。但自2012年起，Twitter公司突然切斷了PeopleBrowsr公司的訪問權限，阻礙了數據的正常流通。

綜上可知，對于大數據市場而言，傳統的反壟斷法制理念難以適用，平臺企業具有雙邊市場特性，市場邊界逐漸模糊，市場勢力可以延伸到“不相關市場”和“未來市場”，經營者的市場勢力難以界定。如hiQ訴LinkedIn案，LinkedIn允許hiQ訪問并使用數據已持續多年，但在微軟收購后，才禁止數據流通。微軟收購LinkedIn看似不產生排除、限制競爭的效果，但從實際來看微軟收購LinkedIn后，市場勢力已經延伸到社交網絡市場，阻止了Linke?dIn公司原本正常的數據流通。此外，市場支配地位和“濫用”行為難以界定。爬蟲技術是一種常見的數據抓取行為，被企業、研究人員廣泛利用，讓大數據支配企業享有爬蟲技術的支配權是否符合公益，還有待商榷。

四、建立數據流通的反壟斷保障體系

數據資源只有在流通中才能發揮其最大價值，但當前數據流通的能動性不足制約了大數據產業的發展。為了激發市場活力，保障用戶的合法權益，有必要對數據流通的壟斷行為進行規制。保護市場競爭機制，規制企業市場力量的濫用，是反壟斷法的應有之義［13］。

1.明晰二元動態價值平衡

為激發數據流通企業的市場活力，營造一個良好的流通環境，有必要對流通中的價值沖突做進一步梳理，即解決用戶數據保護與企業數據利用之間的價值沖突和企業不愿進行數據流通的問題。

在數據開發過程中，掌握數據的組織可能出于公共秩序、經濟福利、社會安全等利益的考量，依法披露個人的隱私數據。實際上，什么是數據的隱私權，并沒有明確的法律界定，隨著大數據時代的到來，原有的隱私權體系面臨著嚴重的挑戰，如姓名、肖像、收入等是否屬于隱私，還有待商榷。并且，隱私保護也并非數據流通的對立面，而是對數據流通的邊界進行設置。因此，對于用戶而言，應當允許正當的數據流通，但也要防止企業以其他不正當的目的使用數據，如未經用戶同意，以營利為目的出售數據等。對于企業而言，應當明確市場競爭的核心是用戶，用戶的滿意度是衡量企業市場地位的重要因素。因此，一方面要深挖用戶的數據價值，為用戶提供更好的專業化服務；另一方面也要保護好用戶的隱私數據，除必要的數據流通外，不得未經用戶同意，隨意泄露用戶的隱私數據或用作他途。數據保護應是數據流通的應有之義，保護為前提，高質量的保護有助于激發用戶流通數據的意愿。其次，對于壟斷企業而言，應明確數據雖有價值，但卻不是恒定不變的，只有流通才能創造出更多的價值。一方面，數據價值具有時效性，隨著時間推移，價值會逐漸降低，并且數據市場具有動態競爭的特點，市場資源的流動性更為突出。盡管壟斷企業可在短時間內掌握大量的數據，但隨著時間的推移，若不進行數據流通，剔除老舊數據，其價值將會逐漸降低，優勢地位將不復存在。另一方面，數據具有多歸屬性，壟斷者并不能完全掌控整個市場的數據資源，用戶可以同時使用多個具有相同或類似功能的產品，第三方或新進入者可通過多種方式獲得用戶數據，如通過支付對價、爬蟲技術等方式獲得壟斷企業的數據資源。由此可見，在大數據時代，市場主導者可在短時間內壟斷數據資源，但如果不進行數據流通，其壟斷地位可能很快會被其他市場主體所取代。因此，為了企業自身的發展，鞏固和強化競爭優勢，市場主導者應積極主動地促進數據流通。

2.微觀層面的技術調整

數據應該流通，但并不是無限制地流通，數據的過度開發同樣也會帶來新一輪的數據濫用，特別是在當前數據保護制度還未健全的情況下，我們需要對數據的流通保持警惕。經營者作為流通規則的制定者，在數據流通中居于核心地位，如何發揮好它的能動性是我們當下要解決的難題。

首先，經營者應正確認識反壟斷法、反不正當競爭法等競爭法制的作用，自覺遵守相關法律的規定，避免利用壟斷地位排除、限制競爭，阻礙數據的正常流通。通過對數據流通壟斷行為的實證分析發現，很多壟斷者并非不知法，而是心存僥幸，認為可以逃脫法律的制裁，或認為阻礙數據流通的收益遠大于守法成本，故鋌而走險，違規操作，影響數據的正常流通。針對這一現象，市場主體應加強對相關法律的學習，法律并不禁止市場主體正常優勢地位的獲得，而是禁止其濫用優勢地位［14］。同時，要加強數據治理人才的培養。現階段仍是數據治理的初級階段，經營者對數據治理的認識不夠，缺乏主動性，無法深挖數據價值。而數據治理人才是實現數據價值再造的關鍵，沒有治理人才的保障，數據價值的挖掘難以持續。其次，保障用戶的知情權，合理制定數據流通規則。經營者作為數據流通規則的制定者，往往會存在不正當的競爭行為，例如Facebook利用其優勢地位，迫使用戶簽訂不合理的用戶隱私授權條款等。為解決這一困境，需經營者承擔起相應的責任，可以采取聽證、民意調查等多種方式，通過消息推送、短信、多媒體通知等多種途徑與用戶協商，制定合理的流通規則。同時，可以拓寬數據流通渠道，擴大數據流通范圍，充分發揮數據生產要素的作用。經營者在取得用戶的授權許可后，可通過市場調研，了解市場動態，通過普通許可、排他許可、獨占許可等多種方式擴大數據流通對象。為保障用戶的隱私數據，可以附加合理的交易條件，如禁止泄露用戶的隱私數據、限制非法用途等。當然，涉及核心利益的數據確實難以基于某種合作而實現互通有無的，可不進行流通。

3.加強宏觀層面的頂層設計

大數據的來源和形態錯綜復雜，如果無法對零散數據進行有效分析，企業就很難借助數據資源進行更好發展。同時，由于數據標準不統一，經營者往往按自己企業內部的要求確定數據采集標準，各自建立數據庫，又加大了數據治理的難度。因此，單靠市場主體難以完成數據治理任務，需要發揮國家宏觀調控的指導作用。

首先，需完善數據流通治理的系統設計。數據治理涉及方方面面，需從實際情況出發，從統領全局的高度深化頂層設計，建立一套中央統籌、地方落實的管理辦法。中央部門可以在資金、技術、政策等方面創造條件，加強工作指導；省級部門可以結合實際情況細化政策措施，因地制宜，推動政策精準落實。

其次，政府要構建數據中心技術框架，將數據標準、元數據、主數據統一起來，形成數據管理平臺。當前法律雖設計了分級保護的數據框架，但對于市場主體而言，依然不明確哪些數據應給予什么級別的保護。如在數據流通中，哪些數據可以流通，流通范圍的界定等問題還沒有明確的法律規定。學界對此也展開了深入研究，按用途的不同，數據可分為生產要素、價值商品、策略性資源；按來源的不同，數據可分為個人數據、產業數據、公共數據等，依不同的分類，可以具體化相關的數據流通規則。

再次，解決數據確權問題，需國家從立法層面給予回應，即對數據的所有權和使用權進行明確劃分。從當下看，需借助先進的互聯網技術確定數據的源代碼，明確數據的所有權，以法律的形式將之合法化。對于原始數據而言，用戶作為提供者，當然享有所有權，其使用應受用戶的控制。對于經營者通過搜集、分析、加工后的二次數據，因經營者付出了相應代價（提供免費服務、進行數據加工勞動等），經用戶授權后可享有所有權。

最后，要引導建立完善的監督管理體系。對于政府而言，主要的措施是建立專門的監管平臺，培養專業化的數據治理人才，制定合理的監督評估制度。如對于流通規則的制定，政府應發揮監管作用，保障制定程序和制定內容的合法，“對于經營者以數據專享為名實施排除、限制市場競爭的行為，影響數據共享的，則應予以規制”［15］。對于行業協會而言，應積極發揮引導作用，培養專業化人才，協調解決數據流通中的一般性沖突，制定合理的行業標準，促進數據資源的流動。對于個人而言，要加強相關法律制度的學習，敢于和侵權行為作斗爭。只有建立這樣一套“國家—行業協會—個人”的監督體系，才能充分激發市場活力，保障數據的正常流通。