論數據壟斷：大數據視野下反壟斷的法理思考

丁曉東

內容摘要：大數據對傳統反壟斷理論在法理層面提出了挑戰，數據壟斷需要重新思考市場力量判斷、必要設施原理與消費者保護問題。通過對大數據的特征與反壟斷理論進行法理層面的分析。首先，大數據對企業市場力量或壟斷地位的強化非常復雜，不能一概而論，應當根據企業的所涉及的平臺類型、網絡效應特征、多宿主等情況來分類分析。其次，法律可以結合不同數據的類型，促進數據的合理共享流通。最后，數據隱私保護可能構成反壟斷議題，但應避免將數據收集增加簡單等同于產品質量下降。應注意數據隱私保護與反壟斷制度的分工與配合，法律不應過多依賴反壟斷法解決數據隱私保護，但可以將數據隱私保護作為衡量企業市場力量的參照。

關鍵詞：數據壟斷 大數據 市場力量 必要設施 隱私保護 平臺企業

中圖分類號：DF41? 文獻標識碼：A? 文章編號：1674-4039-（2021）03-0108-123

隨著大數據時代的到來，數據競爭問題日益提上日程。2021年1月31日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳下發的《建設高標準市場體系行動方案》指出，加強和改進反壟斷與反不正當競爭執法，應當“推動完善平臺企業壟斷認定、數據收集使用管理”。目前，我國學界對于數據競爭問題的研究主要聚焦于數據權屬與不正當競爭， 〔1 〕較少從數據壟斷的角度進行分析。但隨著企業特別是一部分大企業掌握越來越多的數據，分析大數據對反壟斷的挑戰已經迫在眉睫。2021年國務院印發的《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》，其中“數據”這一關鍵詞出現達18次之多， 〔2 〕這表明數據壟斷在我國已成為被關注的核心議題。

在歐美等國家和地區，競爭執法機構已經在數據與壟斷問題上積累了豐富經驗。例如，美國反壟斷機構早在2007年就對谷歌與DoubleClick合并案進行了調查。〔3 〕美國聯邦貿易委員會（FTC）雖然最終批準了兩家企業的合并，但其中一名委員發表了不同意見。此后，在2011年的谷歌收購在線電子定價和購物平臺ITA中，美國司法部審查了這一合并是否構成縱向限制，谷歌是否可能利用數據訪問權限限制潛在競爭對手。〔4 〕2014年，美國聯邦貿易委員會對臉書收購網絡信息平臺WhatsApp進行了調查。2020年，美國司法部正式對谷歌提起反壟斷訴訟，指控谷歌的行為降低了消費者數據隱私的保護。〔5 〕

歐洲對數據與壟斷問題關注更多。在案例方面，在臉書收購WhatsApp案 〔6 〕以及微軟收購LinkedIn案中， 〔7 〕歐盟委員會分別調查了此類并購可能產生的反競爭行為。2019年，德國首次認定， 臉書在社交網絡市場上占據主導地位，其用戶條款構成對客戶的剝削性濫用，損害了消費者隱私保護。〔8 〕在政府報告與政策指引方面，2014年，歐盟數據保護局發表了“大數據時代隱私與競爭”的報告。〔9 〕2015年，英國競爭和市場管理局（CMA）發布了 “消費者數據商業使用“的綜合報告。〔10 〕2016年，德國聯邦卡特爾局和法國競爭管理局發表了“競爭法與數據”的聯合報告。〔11 〕這些報告從不同角度對數據與壟斷問題進行了論述。

筆者聚焦數據壟斷問題，從反壟斷法的法理層面提煉大數據對反壟斷的三個核心挑戰：第一，大數據是否強化某些企業的市場力量或支配力量，因此，數據是否應當作為反壟斷問題進行分析？第二，大數據是否成為數字經濟企業創新的必要設施，是否應當強制某些大型企業開放其大數據接口？第三，隱私保護是否構成反壟斷議題？某些大型企業是否可以憑借其市場力量或支配力量降低隱私保護水平，從而構成濫用市場支配地位？從反壟斷的法理出發，一項要素是否成為反壟斷議題。首先，需要確定這個要素是否單獨影響市場力量，因為市場力量是反壟斷的前提性問題。其次，一旦某個要素具有市場力量，就要確定如何從企業與消費者保護的角度對其進行分析。因此，筆者所提煉的三個問題，在一定程度上對應了反壟斷法法理層面的三個視角。其中第一個問題構成了數據壟斷的前提性問題，后兩個問題則分別從企業與消費者的角度論述數據壟斷問題。

眾所周知，反壟斷法是一個具有不確定性的法律部門，反壟斷的歷史與實踐證明，反壟斷需要以“合理規則”——而非“本身違法原則”——對相關問題進行判斷。〔12 〕我們很難為反壟斷找到一個確定的標準，這需要正反雙方的抗辯，通過程序法的方式來判斷相關問題。反壟斷法研究亦是如此，其常常需要對相關問題進行辯證分析。基于反壟斷法與反壟斷研究的這種特征，筆者將從正反兩方面先對數據壟斷問題進行分析，并在此基礎上進行辯證性的總結探討。通過這種方式，筆者希望對于數據壟斷的相關思考可以更加全面，對于相關問題的判斷也更為謹慎和理性。

一、問題的提出：大數據時代對反壟斷的三大挑戰

縱觀國內外對于數據與壟斷問題的調查與論述，可以發現它們都有一些共同的關注。隨著企業特別是某些大型平臺企業獲取越來越多的數據，反壟斷的執法者擔心，數據問題是否會使得某些大型企業確立更加優勢的壟斷地位，是否會讓具有壟斷地位的企業排斥競爭對手進入市場，是否會讓企業沒有約束地收集與使用用戶數據。從反壟斷法研究的角度而言，我們可以將其歸納為三個依次遞進的挑戰：大數據與市場力量、大數據作為必要設施、數據隱私的反壟斷法保護。

首先，數據是否會增強企業的市場力量或壟斷力量？ 〔13 〕從反壟斷的角度而言，這一問題是前提。對這一問題的回答，將在很大程度上決定在反壟斷研究中是否應當引入對數據問題的分析。如果數據可能增強企業的市場力量，導致企業能夠操縱價格或行使其他危害競爭的行為，那么數據問題就應當被納入反壟斷領域。相反，如果數據不會增強企業的市場力量，或者對企業的市場力量微乎其微，那么在反壟斷分析中添加數據要素的必要性就會大大降低。

《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》首次將數據問題納入市場力量的考察范圍，其中第11條將企業“掌握和處理相關數據的能力”“數據獲取的難易程度”確定為企業市場支配地位需要考慮的因素;第20條將“經營者掌握和處理數據的能力，對數據接口的控制能力”，“用戶在費用、數據遷移、談判、學習、搜索等各方面的轉換成本”等視為經營者集中的競爭影響的評估因素。在本文前言中所提到的美國與歐盟的一系列案件中，也可以發現這一問題的重要性。尤其是在并購類型的數據壟斷案件中，對這一問題的分析往往構成問題的關鍵。如果相關并購中的數據問題不會增強企業的市場競爭力量，那么數據問題就不在反壟斷的調查范圍之內。

其次，數據特別是大數據是否構成必要設施，企業數據需要在何種意義上開放共享？在互聯網與大數據時代，數據已經構成數字經濟時代企業競爭力的重要工具。對于部分企業而言，離開了大數據的支持，企業的很多基礎活動與創新活動就無法展開。因此，有很多人認為，應當以必要設施原理要求企業，在企業具有數據市場力量或壟斷力量的情形下，應當要求擁有大數據的企業對其他企業開放此類數據。

《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》第14條規定：“認定相關平臺是否構成必需設施，一般需要綜合考慮該平臺占有數據情況、其他平臺的可替代性、是否存在潛在可用平臺、發展競爭性平臺的可行性、交易相對人對該平臺的依賴程度、開放平臺對該平臺經營者可能造成的影響等因素。”在歐美一些數據開放的案件中，必要設施的原則與理論已經引起很多關注。例如，在2000年的易貝訴Bidders Edge案 〔14 〕和Craigslist訴3Taps案 〔15 〕中，針對易貝和Craigslist關閉數據接口，Bidders Edge和3Taps就提出，原告存在數據壟斷，應當按必要設施原則開放其數據接口。2012年，一家叫PeopleBrowsr的企業向法院提起訴訟，認為推特公司在和其長期合作后，對其關閉數據接口違反了加利福尼亞州競爭法與美國聯邦反托拉斯法，應當開放其數據接口。推特公司則認為，企業對其數據具有合法的控制權，不能對其數據施加必要設施的責任。〔16 〕

最后，數據隱私是否需要通過反壟斷法進行保護？《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》首次將“平臺在交易中獲取的交易相對人的隱私信息”視為差別待遇，將“不恰當使用消費者數據”視為經營者集中應當考慮的因素。在歐美關于數據壟斷的案例調查與執法中，很多案例也涉及利用反壟斷法保護數據隱私的問題。例如，在企業并購的反壟斷審查中，一個核心問題是合并后的企業是否會降低數據隱私保護的標準。例如，在2007年谷歌與DoubleClick并購案中，美國聯邦貿易委員會的一名委員指出：“如果擬議的收購完成，合并后的谷歌/DoubleClick將發揮變革作用。如果委員會此時結束調查，不對合并施加任何條件，那么競爭和消費者的隱私利益都將得不到充分解決。” 〔17 〕2014年，臉書收購網絡信息平臺WhatsApp，一些消費者團體認為，該交易將加強臉書獲取數據的能力，使得臉書能夠對數據進行商業化使用，違背WhatsApp之前的承諾，可能損害消費者的隱私保護。〔18 〕

在涉及濫用市場支配地位的反壟斷審查中，核心問題則是企業降低隱私保護標準，是否應當被視為濫用市場支配地位。例如，在德國聯邦卡特爾局對臉書的調查中，德國聯邦卡特爾局認為，臉書從第三方軟件收集用戶和設備相關數據，并將其與臉書上收集的數據合并，這構成在社交網絡市場上的主導地位，違反了德國競爭法（German Competition Act）第19（1）節第（g）款所規定的不得從事剝削性商業行為的規定。在德國聯邦卡特爾局介入調查之前，用戶只有同意臉書的隱私與數據政策才能使用臉書，用戶如果不同意臉書對于第三方數據的使用，將無法正常使用臉書。但在德國聯邦卡特爾局作出判決之后，用戶將有權拒絕臉書對第三方數據的使用。〔19 〕

二、大數據與市場力量

（一）大數據與市場力量的相關性

大數據是否會增強大數據企業的市場力量，排斥相關對手進入競爭市場，甚至確立某些大數據企業的壟斷地位？就此問題而言，首先可以發現一些相關性。就性質而言，大數據區別于小數據或普通數據的收集，大數據具有“高容量、快周轉、多種類”的特征， 〔20 〕這些特征使得數據收集進入壁壘的可能性變得非常高。無論是為了達到大數據所要求的規模， 〔21 〕還是大數據所需要的范圍， 〔22 〕企業都需要進行非常昂貴和耗時的投入。

網絡效應則可能進一步放大大數據進入壁壘。這種網絡效應既包括單邊網絡效應，也包括雙邊網絡效應。所謂單邊網絡效應，是指企業所擁有的客戶越多，其所能吸引的用戶就越多，其所產生的數據也越多。〔23 〕例如，社交網絡上的用戶越多，就越可能吸引其他人加入該網絡。所謂雙邊網絡效應，是指網絡平臺中的一邊用戶越多，就越可能吸引另一邊的平臺用戶加入。〔24 〕例如，網約車平臺的乘客越多，就會吸引越多的司機加入，而越多的司機加入又會反過來吸引更多的乘客使用該平臺。無論是單邊網絡效應還是雙邊網絡效應，一旦企業的某項產品在用戶數量上達到臨界點，就可能變成市場中最受歡迎的產品，最終主導市場。這就是為什么一些公司免費提供服務的原因，通過提供免費服務，企業可以產生大量的用戶和數據。而一旦企業掌握了海量的用戶和數據，網絡規模較小的競爭對手就很難發展，甚至很難保護他們現有的客戶群體不被遷移到規模最大、最具吸引力的網絡。〔25 〕

大數據不僅可以進入壁壘，而且還可能和產品形成“反饋循環”。〔26 〕所謂反饋循環，是指數據與用戶數量和產品質量之間可能形成螺旋上升式的反饋關系。例如，用戶反饋理論認為，當平臺獲取更多用戶，收集更多數據，平臺就可以利用這些數據分析用戶需求，吸引更多用戶。〔27 〕資產反饋理論認為，當平臺獲取更多的數據后，平臺就可以進行更多的商業分析，提高其商品推薦與廣告營銷效率，從而促進平臺資產的提升。〔28 〕

在進入壁壘和反饋循環的影響下，有的企業還可能形成市場力量或壟斷力量。傳統反壟斷理論認為，市場力量是指企業將產品價格提升至競爭價格之上的能力。〔29 〕但在互聯網等數字經濟領域，產品的價格常常為零。因此，有理論提出，可以以企業是否有能力將產品質量降低到市場競爭質量之下作為衡量企業市場力量的標準。在這些理論看來，這正是很多大型互聯網企業的現狀，這些大型互聯網企業由于掌握大量數據，可以在降低自身產品質量的同時防止小型企業的競爭。例如，在搜索引擎中，大型搜索引擎掌握更多數據，搜索精確性程度更高，這些企業就可能在產品上附加更多廣告或進行更多的競價排名，即使這類做法降低消費者體驗，小型搜索企業也難以與其競爭。〔30 〕

（二）大數據與市場力量的無關性

另外，可以發現大數據與企業市場力量之間未必有如此緊密的關系。相比起其他生產要素，數據不僅可以自行收集或通過第三方收集，而且數據還具有非競爭性與非排他性的特征，這使得數據很難成為一種壟斷性資源，沒有哪個企業可以壟斷數據。〔31 〕同樣，就規模而言，一些大型企業雖然收集了更多的數據，但這并不意味著新進入市場的企業必須擁有同樣多的數據才能展開競爭，“缺乏資產等價性不應成為界定進入壁壘的充分基礎”。〔32 〕因此，有學者甚至認為，互聯網與在線服務企業以“其低進入壁壘而聞名，通常不需要大數據進入”。〔33 〕

此外，網絡效應也可能不像想象的那么大。有學者指出，網絡效應是一把“雙刃劍”，它雖然可以讓互聯網企業在較短時間內積聚大量數據，但也可能在短時間內被其他企業所超越。〔34 〕例如，在網絡效應較為明顯的社交平臺中，一個社交平臺既可能在短時間快速發展，但也可能在短時間被其他平臺取代。〔35 〕以中國為例，十多年前的主流社交網絡Chinaren校友錄、人人網如今已經無人問津。在美國，美國社交網絡的最初平臺是Friendster，但Friendster很快被MySpace取代，而后來MySpace又很快被臉書替代。

對于大數據與產品形成的反饋循環，平臺用戶的增加也并不一定能夠吸引更多的用戶或提升產品質量。就用戶而言，用戶在意或看重的網絡往往是局部性或本地化的。例如，社交網絡中的用戶主要關注其朋友圈或工作圈的用戶。因此，一個社交平臺整體規模的增加其實未必能夠吸引更多用戶。〔36 〕就產品服務而言，大數據也未必能夠增強消費者分析與大數據的個性化推薦，對于廣告商來說，其價值在于個性化推薦能夠直接針對個人，而不是將廣告推薦給所有用戶。〔37 〕同時，用戶的增加在很多情況下會對平臺的生態系統造成負面影響。隨著用戶和數據的增加，平臺可能出現擁堵，或者會讓用戶感覺隱私受到威脅，內容吸引力下降。這些都意味著大數據與產品質量的反饋循環并不一定總是正向的。〔38 〕

此外，數據的聚集也可能為消費者福利帶來正面影響。通過數據的收集與利用改善產品服務，為消費者提供免費服務，這本身就是市場競爭所希望達到的目標。如果在沒有證據的情形下貿然對企業利用數據進行限制，那恰巧可能減少消費者福利和損害競爭秩序。在互聯網等數據驅動型的企業競爭中，消費者的轉換成本并不高。〔39 〕尤其是在數據控制權與數據攜帶權被納入法定權利的趨勢下，消費者更難為某個互聯網企業鎖定。〔40 〕當消費者發現產品的質量存在問題或下降時，他們完全可以較為自由地選擇其他產品。正如谷歌前首席執行官埃里克·施密特所言，互聯網企業的競爭“只有一鍵之遙”。〔41 〕

（三）辯證分析

通過對大數據與市場力量的相關分析可以看出：一方面，大數據具有網絡效應與正向反饋效應，至少有可能增強企業的市場力量。大數據不同于一般數據的簡單累積，一般數據的簡單累積并不足以產生大數據的規模和效果。有意見認為，互聯網企業很容易被更新迭代，這在互聯網經濟發展的早期較為明顯，但隨著互聯網經濟進入后半場，由數據所帶來的先發優勢與競爭優勢已經不可同日而語。但另一方面，簡單地認為大數據會導致增強市場力量，導致數據壟斷，既不符合大數據的特征，也不符合反壟斷法與競爭法的基本原理。就大數據的特征而言，大數據所導致的市場力量可能受多種因素的限制。在一些場景下，大數據的網絡效應與反饋效應可能被過高估計。而就反壟斷法的基本原理而言，反壟斷法的研究一再表明，并不能因為企業的規模較大而認定企業具有市場力量或支配力量， 〔42 〕更不能因為企業規模而對企業的市場行為進行反壟斷法上的有罪推定。基于反壟斷執法與訴訟中可能出現的認知錯誤成本或所謂的假陽性問題，原告需要承擔較高的舉證責任，證明被告企業有很大的可能性存在壟斷行為違法。〔43 〕

就數據問題而言，這一問題更加突出，因為企業收集與利用數據，很有可能為用戶或消費者提供更好的服務，從而促進市場效率。在一些涉及并購類型的案件中，很多執法機構都指出合并將給企業帶來效率提升。例如，在美國司法部于2010年發起的對微軟和雅虎并購的調查中，美國司法部就認可了并購有利于改進微軟搜索引擎，從而提升產品質量的意見。〔44 〕歐盟對于并購的審查更為嚴格，但即使是歐盟，也在微軟和雅虎并購案、 〔45 〕Tomtom/Teleatlas并購案等相關案件 〔46 〕中認為，由于數據的合并，企業的產品可以提升產品質量與市場良性競爭。

因此，對于數據壟斷的分析與調查需要采取較為謹慎的立場和提供更為充分的證據，同時結合不同類型的場景來區別對待。從各國監管機構的報告與調查來看，這種進路在一定程度上反映了共識。例如，上文提到的美國、德國、法國、英國、歐盟、OECD等國家與地區的報告與執法都將數據壟斷問題納入分析與調查范圍，但在個案中也都采取了相對謹慎的立場。很多報告與執法分析都引入了新的分析框架，根據企業所涉及的平臺類型、網絡效應特征、多宿主等情況來對數據壟斷進行類型化分析。〔47 〕

對于平臺可能涉及的雙邊市場與多邊市場，很多報告與分析建議引入雙邊市場理論，將某些平臺特別是交易型平臺視為同一市場進行分析。〔48 〕這是因為，在雙邊市場或多邊市場中，平臺在雙邊市場一邊的市場行為可能是為了補貼另一邊市場。例如，通過給網約車司機的補貼，降低打車價格來吸引更多乘客打車;或者企業通過收取廣告商的費用而給用戶提供免費服務。在此種情形下，以單邊市場的情況來進行分析無法準確判斷企業的市場力量。對于網絡效應，有報告與分析建議指出，網絡效應既可能妨礙競爭，提高市場準入門檻，但也可能讓新進入市場的競爭者可以擺脫市場門檻，在短時間內戰勝之前的市場主體。〔49 〕對于多宿主的情況，有的報告與分析則建議根據用戶是否同時使用若干平臺情況來判斷用戶的轉換成本，多宿主的類型表明用戶的轉換成本較低。因為用戶可以較為容易地從一個平臺遷徙到另一個平臺。因此，一般而言，多宿主可以起到降低數據市場力量的作用。〔50 〕

三、大數據作為必要設施

在企業擁有市場力量的前提下，如何看待企業所擁有的大數據，就自然而然成了下一個問題。企業所擁有的大數據是否應當被視為必要設施，向其他競爭對手開放？或者說企業對于自身的數據仍然具有自主決定權？這一問題構成了數據壟斷的另一核心議題。

（一）作為必要設施的大數據

大數據已經成為很多企業生存與創新的瓶頸，但現實中部分企業壟斷或支配了數據，并且拒絕向其他企業開放。為此，一種方案是將必要設施的教義適用在大數據企業身上，要求大數據企業承擔必要設施的責任。在美國訴終端鐵路案（United States v. Terminal Railroad Association of St. Louis）、 〔51 〕美國訴美聯社（United States v. Associated Press）、 〔52 〕水瀨尾電力公司案（Otter Tail Power Co. v. United States）、 〔53 〕高山滑雪場案（Aspen Skiing Co. v. Aspen Highlands Skiing Corp.）中， 〔54 〕美國最高法院在一定程度上建立了必要設施的法理基礎，要求相關企業對競爭者開放其必要設施。〔55 〕

就適用對象而言，傳統上必要設施主要適用于橋梁、鐵路、電力、電信等基礎設施。此類企業由于網絡效應等原因而具有天然壟斷的特征，同時可能在相鄰市場上阻礙對手進入，因此需要對其施加開放義務。在制定法上，美國也曾經在若干法律中要求相關行業承擔類似義務。例如，美國國會曾經在1887年州際貿易法中要求鐵路公司承擔“公共承運商”的責任，要求鐵路公司火車票的銷售不能根據人們的種族、性別、外表和/或性別來作出歧視性的規定;必須為所有想乘坐火車的人提供服務，而且不能以單個乘客為基礎定制票價;不能根據裝運貨物的類型進行區分。〔56 〕1934年制定的通信法案將電信運營商界定為“公共承運商”，具有向所有人提供公正、合理和非歧視性的服務責任。〔57 〕

在一定程度上，部分企業對于大數據的掌握與部分企業對于橋梁、鐵路、電力、電信的控制類似，已經成為其他企業創新依賴的必要設施。例如，上文提到的易貝訴Bidders Edge案、Craigslist訴3Taps、PeopleBrowsr訴推特案，這些案例都涉及具有進入壁壘的壟斷企業拒絕交易。離開了易貝、Craigslist、推特等大型企業所擁有的數據，Bidders Edge、Craigslist、PeopleBrowsr這些企業就很難進行創新。〔58 〕

當然，并非所有的企業都具有承擔必要設施的義務。例如，在美國的反壟斷法中，一般認為只有在滿足四要件或五要件時，才會被認為違反了反托拉斯法。第一，壟斷企業具有關鍵設施的控制權;第二，原告實際上不能使用該設施，或者無法合理地另行建置該設施;第三，壟斷企業拒絕原告使用該設施;第四，壟斷企業具備提供該設施的可行性。〔59 〕除此之外，原告必須證明壟斷企業具有市場力量或支配力量。因此，一般認為，在不具有市場力量或壟斷力量的情形下，市場可以通過競爭解決相關設施的壁壘問題。〔60 〕相較于美國，歐盟對于必要設施界定的門檻更低，但歐盟也提出了類似的要求，對承擔必要設施義務進行了限定。〔61 〕

（二）大數據作為必要設施的困境

將大數據作為必要設施也會帶來一些困境。正如上文所述，在有的情形下數據收集的門檻與進入壁壘并不高。很多企業可以進行數據收集，向其他企業提供數據分析，也沒有哪一家企業可以壟斷對數據的控制。同時，由于數據的非競爭性與非稀缺性特征，企業也沒有動機與能力實現對數據的獨占，就像某些傳統企業實現對橋梁、電力、通信設施的獨占。〔62 〕因此，無論“從動機還是現實的可能性”上，將數據視為一種必要設施都不一定符合數據的基本原理。〔63 〕

此外，必要設施理論還面臨幾項傳統困境。首先，強制要求企業對競爭者開放其資源，這不僅對于該企業不公平，而且會打擊競爭者進行新的投入與發展的決心。反壟斷法權威學者霍文坎普曾經指出，必要設施理論所主張的“強制分享會減少市場發展替代性供給資源的動機”。〔64 〕在否定必要設施理論的Trinko案中（Verizon Commcns Inc. v. Law Offices of Curtis V. Trinko），美國最高法院也指出，必要設施理論“可能會降低壟斷者、競爭對手或兩者投資于這些具有經濟效益的設施的動機”。〔65 〕

其次，“單一壟斷利潤”理論認為，必要設施理論錯誤地推定了壟斷者的動機，與現實世界所發生的情況不符合。必要設施理論的邏輯假定是，壟斷者會利用其壟斷地位在鄰近市場拒絕競爭對手進入，從而危害競爭與創新。但單一壟斷理論認為，壟斷者不可能有動力在鄰近市場行使壟斷，拒絕交易。因為，壟斷者在相鄰市場對其他企業開放，通過開放獲取更多的消費者盈余，這對于壟斷企業是有利的。相反，如果壟斷企業拒絕向其他企業開放，這只會導致企業無法獲取更多的利潤。〔66 〕

（三）辯證分析

必要設施理論不但在學術上引起了很多關注，而且還引起了德國、法國等國家與地區監管機構的注意。〔67 〕在大數據等數字經濟基礎設施愈來愈重要的今天，探討必要設施的法律責任，的確有利于深化對數據壟斷問題的理解，打破某些不合理的數據壁壘。〔68 〕但也必須注意將大數據作為必要設施所帶來的困境。畢竟，必要設施并不是一個全新的問題，其學術探討有著長久的歷史與積淀。數據對于市場力量的影響需要仔細分析，數據的投資激勵問題與排斥動機問題也需要認真對待。

當然，數據問題有其獨特性。首先，數據的非競爭性與非排他性的特點有助于其他企業對于數據的收集，減少進入壁壘，但這意味著數據的擁有者開放其數據并不會對數據本身造成損害。〔69 〕就這一點來說，數據與橋梁、鐵路、電力、通信設施非常不同。橋梁、鐵路、電力、通信設施更容易造成擁堵，但數據的開放在多數情況下則不存在這個問題。例如，在數據爬蟲的情形中，只有相關企業的行為影響了被爬蟲企業的流量傳輸，此類行為才可能造成網絡擁堵。

其次，一些對必要設施理論的批評也可能未必適用于數據問題。就投資激勵理論而言，很多企業對于數據的收集主要是為了實現其他目的，而非通過數據直接獲取利潤。〔70 〕因此，投資激勵理論并不足以批判數據必要設施理論。〔71 〕就“單一壟斷利潤”而言，單一壟斷利潤理論的適用條件是壟斷者對于其設施的價值比較明確，因此壟斷者一般會開放或“出租”其設施。但在數據問題上，數據的價值高度不確定，壟斷者可能無法從最初就確定數據的價值。壟斷者可能開始會對其他企業開放其數據，但在發現其數據價值之后，企業就可能拒絕與其他企業進行數據合作與交易。在若干數據爬蟲的案件中，情形都是如此。這說明，在數據問題上，企業完全有可能擁有拒絕交易的動機。〔72 〕

此外，還需要注意企業數據往往因為場景的不同而具有不同的性質。〔73 〕例如，企業數據可能因為其秘密性和商業價值而成為商業秘密，受到商業秘密的保護。〔74 〕在此類情形中，需要對數據開放與商業秘密保護的關系作具體分析。企業數據也可能因為其編排的原創性而受到著作權法的保護， 〔75 〕或者受到歐盟特殊數據庫類型的保護。〔76 〕在此類情形中，也需要考慮數據開放對企業相關權益的影響。另外，企業數據也可能因為其大量的個人信息而負有對個體的信息信托或數據信托責任。〔77 〕在此類情形中，需要考慮數據開放對于用戶與消費者信息隱私的影響。綜合而言，對于數據必要設施理論的引入仍然需要謹慎，企業必要設施的責任除了需要滿足相關要件之外，還需要注意結合其他部門法的分析來判斷。

四、大數據與隱私保護

在數據壟斷問題上，另一個爭議問題是：是否應當在反壟斷中引入隱私保護，或者在隱私保護方面注重應用反壟斷法的工具？長期以來，隱私保護主要被視為是消費者保護法的分支，隱私保護主要由美國聯邦貿易委員會或歐盟數據保護機關來進行保護。美國和歐盟雖然在保護方式和執法機構上都有所區別，但兩者的區別主要是將隱私保護視為一般消費者保護問題還是特殊消費者保護問題。〔78 〕如果利用反壟斷法對隱私進行保護，則無論是法律框架還是執法機構，都將與現行進路非常不同。

（一）數據隱私的反壟斷法保護

隱私保護是企業競爭的一部分，在互聯網等企業的產品競爭中，高水平隱私保護對于吸引用戶具有重要影響。在當前全球通行的隱私保護框架中，企業主要利用“告知—選擇”框架進行保護，這種保護方式既賦予了企業以收集與利用個人信息的機會，又賦予了用戶或消費者知情選擇的機會。〔79 〕因此，從理論上說，當一款產品的隱私保護水平不足或低于其他產品時，至少一部分用戶或消費者可能就會棄用這款產品，轉向隱私保護水平更高的產品。

但在現實社會中，多種因素制約了通過市場競爭來提高隱私保護的方案。就用戶來說，用戶或消費者對于企業隱私保護的認知往往非常有限。企業的隱私保護實踐常常非常復雜專業，對于收集何種類型的個人信息，如何使用個人信息，不同的企業在不同的場景下往往有非常細微的差別，而當企業將此類隱私保護實踐通過隱私政策的方式告知用戶時，用戶很難有足夠的興趣、時間和專業來閱讀和理解。〔80 〕此外，即使用戶對企業的隱私保護實踐有足夠的了解，用戶也未必能夠作出理性的選擇。面對高度復雜不確定的隱私風險，用戶在短時間內可能只能作出非常匆忙的決斷。用戶也可能對互聯網企業的隱私保護持有非常悲觀或不信任的情緒，從而作出隨意的選擇。〔81 〕

從市場競爭的角度來看，消費者對網絡隱私保護選擇的匆忙與隨意可能促成“功能失調平衡”。〔82 〕在運轉良好的市場競爭中，企業一般會為盡量滿足消費者的期望，通過提供符合消費者期望的產品來吸引顧客。但在功能失調的市場中，消費者對于企業高度不信任，不相信它們對于個人信息具有真正的控制權。而企業也會因此具有同樣的預期，不相信更高程度的隱私保護能吸引更多的用戶。特別是在大型企業具有市場力量或支配力量的情況下，小企業就更不會提高產品的隱私保護水準。要想改變功能失調平衡的困境，需要大型企業改變其做法，或者是多個重要企業采取協同行動。〔83 〕

隨著大數據的興起，大數據與隱私保護之間更是形成了一種上文提到的反饋循環。隨著企業收集數據的增加，企業越來越能夠提供個性化的服務，對于個人的支配能力就越強。同時，企業又能進一步收集更多的數據，更進一步增加自身的市場力量與對用戶的支配能力，用戶對于個人隱私的控制能力就越弱。〔84 〕正如負責歐盟競爭事務的反壟斷專員所說：“你能收集的數據越多，你知道的越多，你能提供的產品就越好，你對別人的影響力也越大。” 〔85 〕

在并購類型的案件中，隱私保護問題已經成為關注重點。在上文提到的美國對于谷歌收購DoubleClick，臉書收購WhatsApp的案例中，其中都對合并可能產生的隱私保護問題進行了重點關注。尤其是在谷歌收購DoubleClick案中，一名委員基于隱私保護的理由發表了針對此項并購的反對意見。同樣，在歐盟對臉書收購WhatsApp案、微軟收購LinkedIn案的調查中，隱私問題也已經成為審查重點。正如德國聯邦卡特爾局和法國競爭管理局的聯合報告所言，在并購類型的案例中，某一特定企業可能從對其終端用戶的強大市場力量中獲益，數據隱私問題可能變得特別重要。通過合并，獲得強大地位的公司可能“能夠通過收集更多的消費者數據和降低隱私保護獲得進一步的市場力量”。如果“兩個橫向競爭對手在隱私權作為產品質量的一個方面展開競爭，那么他們的合并可能會降低質量”。〔86 〕

在濫用市場支配地位的案件，隱私保護問題也已經成為關注焦點。上文提到的德國對臉書數據壟斷的調查中，德國聯邦卡特爾局就認定，臉書規定只有同意其隱私政策、允許臉書使用第三方數據，用戶才能正常使用臉書，這構成了剝削性商業行為。〔87 〕此外，2019年青年學者迪娜·斯里尼瓦桑發表了極具影響力的《臉書反壟斷案》長文，對臉書濫用市場支配地位降低隱私保護水準進行了詳細分析。〔88 〕在作者看來，臉書進入社交網絡市場并擊敗MySpace等產品，正是依靠其對隱私保護的承諾。相較于其他產品對隱私的忽略，隱私從一開始就是臉書用戶最關心的問題。在很長一段時間內，臉書試圖增加對用戶數據的收集，但由于競爭對手的存在，這種圖謀都沒有成功。例如，臉書曾經試圖利用一款叫作“Beacon”的產品來跟蹤用戶，以及試圖利用臉書的插件來跟蹤客戶，最終都由于消費者和競爭對手的批評而放棄了。〔89 〕最終，到了2014年左右，臉書的競爭對手都退出社交網絡市場，臉書具備了足夠的市場力量，此時臉書開始大規模收集用戶數據，將隱私保護水平降低到了市場競爭水平之下。〔90 〕

（二）數據隱私反壟斷法保護的困境

用反壟斷法保護數據隱私，也同樣面臨以下幾方面困境。首先，隱私保護水平的降低與其他產品質量的下降并不是一回事。對于其他一般產品來說，產品質量的下降主要是減少企業的投資，例如采取價格更低質量更差的生產原料。這種質量下降本質上與企業提高產品價格沒有區別，都是純粹獲取更多的消費者盈余。但在數據收集與隱私保護中，當企業試圖收集更多數據、降低隱私保護水準時，企業并不能直接降低其生產成本，也不能直接從消費者那里獲得更多的盈余。相反，企業需要為收集、儲存與分析數據付出更多的成本。就此而言，企業的數據收集更類似于一種投資。〔91 〕

其次，企業對于數據的收集與利用不一定會降低產品質量。對于企業的產品而言，更多數據的收集可以為產品提供更為精確的搜索與服務，幫助企業消除信息不對稱，促進產品質量的提升。對于用戶來說，情形也可能如此。在大數據的幫助下，個人可以在搜索引擎上更快獲取自己想找的信息，在電商網站上買到自己想買到產品，或者在社交網絡上找到自己想聯系的人。離開了數據的有效利用與分析，用戶的搜尋成本與匹配成本會大幅增加。當然，對于部分隱私敏感型用戶，情形并非如此。隱私敏感型的用戶雖然也可能會因為大數據而獲得收益，但他們更可能因為隱私的減少而感到被冒犯，或者因為過多的定位廣告而感到厭煩。但無論如何，隱私保護與產品質量之間的關系是因人而異的，不能簡單假定企業對于數據的收集與利用一定降低產品質量。正如有學者所言，假定收集和分析額外的數據就會降低服務質量，這就好比說“餐館決定在菜單上用綠豆代替玉米，會降低食品質量。這些說法可能對某些人是正確的，但對其他人是錯誤的。沒有正確的答案”。〔92 〕

最后，用反壟斷法保護用戶的數據隱私，也面臨幾方面的困境。數據隱私保護雖然已經成為全球性難題，但監管機構仍然可以用多種手段回應這一難題，或者可以通過改進監管方式來進行應對。〔93 〕相較之下，將反壟斷法引入隱私保護的范疇，相關反壟斷機構由于缺乏隱私保護的經驗，未必能夠很好地承擔相關任務。〔94 〕同時，反壟斷法的主要任務是維持市場競爭，保證競爭市場中資源的有效分配，反壟斷法的制度也不適合承擔隱私保護的任務。〔95 〕

（三）辯證分析

隱私保護與競爭問題的關聯，隱私保護水準不但已經成為產品質量和產品競爭的一部分，而且還存在市場失靈的問題。〔96 〕用戶常常無法有效地對自身隱私進行有效管理，企業也面臨著無序競爭甚至是探底競爭的困境。但由這些問題的存在是否可以推論出，隱私保護應當引入反壟斷法？就此而言，需要意識到企業的數據收集與利用并不意味著產品質量的降低，企業的數據收集與利用行為并不是為了降低企業成本，給消費者提供質量更低的產品。相反，企業的這種行為是一種投資行為，其目的在于更有效地定位用戶，為用戶提供更為個性化和精準的營銷和服務。在這個意義上，不能將企業收集更多的數據等同于企業降低產品質量，企業收集更多數據可能會降低其隱私保護水平，但這一過程也可以提升產品質量，促進部分消費者的福利。這一過程對于消費者水平的影響需要更為全面的分析。〔97 〕

此外，應注意不宜將所有的產品質量問題都納入反壟斷的框架。產品質量有很多方面，例如產品的安全性、耐用性和環保性，產品的每一種特征都可能影響產品對消費者的吸引力。但傳統上這些問題都由相關的監管機構進行監管，反壟斷法的執法機構一般不涉足此類問題。如果反壟斷機構需要考慮此類形形色色的產品質量問題，那么這不僅會干涉其他監管機構職能，而且也會增添反壟斷執法機構的壓力。〔98 〕正如有的學者所言，一般情況下，只有“確定了正當的消費者保護議題，并且將其與競爭危害進行衡量，才能考慮競爭原則而非消費者保護問題”。〔99 〕

只有在涉及存在市場力量的情形下，數據與隱私才可能成為一個競爭法問題。在互聯網企業競爭中，一個經典的難題是如何判斷企業的市場力量或壟斷地位。因為互聯網企業所提供的產品常常是免費產品，很難判斷企業是否有能力提供高于市場競爭價格的產品。作為替代，有的研究者與研究機構指出，可以用反映產品質量變化的SSNDQ測試替代產品價格變化的SSNIP進行假定壟斷測試。〔100 〕這是因為，“反壟斷實際上是關于消費者的選擇，而價格只是一種選擇……消費者也希望有一個最佳水平的品種、創新、質量和其他形式的非價格競爭，包括隱私保護”。〔101 〕從這一角度來看，把隱私保護納入反壟斷的框架，用隱私保護的指標幫助分析企業的市場力量或支配力量，這有利于對互聯網等行業的反壟斷分析。當然，需要再次指出，將數據與隱私納入反壟斷審查，必須同時考慮數據增加給消費者帶來的效用，不能簡單地將隱私保護水準降低與產品質量降低等同。

結? 語

隨著大數據時代的來臨，特別是隨著部分大型互聯網企業的崛起，數據壟斷問題已經成為各國關注的焦點問題。大數據是否會產生新的壟斷問題？反壟斷應當如何對待數據所帶來的市場權力，大數據是否應當被視為新時代的必要設施，反壟斷分析是否應當納入隱私保護的維度？在我國與域外國家的反壟斷報告與執法中，都可以發現這些前沿焦點問題。

當然，數據壟斷問題也隱含了反壟斷的傳統爭議。以筆者分析的三個核心問題為例，不論是市場力量與壟斷力量的界定、必要設施的義務與界定，還是產品質量與反壟斷的關系，都存在長久的爭議。一方面，以芝加哥學派為代表的市場主義進路的反壟斷理論認為，對于市場力量與壟斷力量的認定應當非常審慎，因為即使存在某些壟斷行為，市場也常常有自我矯正的力量;相反，國家力量一旦錯誤介入，就可能損害市場機制，造成企業“搭便車”、損害競爭、逆向激勵等多種后果。而對于必要設施的界定與產品質量，市場進路的理論也傾向持否定態度，這些理論認為，必要設施義務會給企業帶來錯誤的競爭激勵、扭曲市場原則，產品質量的引入則會使得反壟斷變得更加不確定。〔102 〕

另一方面，芝加哥學派的批評者認為，盡管國家的積極介入可能損害市場機制，但面對市場中存在的市場壟斷與支配行為，國家的無動于衷與碌碌無為同樣會損害市場。批評者普遍認為，近幾十年來，美國等國家對于反壟斷的消極態度已經產生了很多負面問題。尤其在數字經濟時代，以芝加哥學派為代表的自由市場模式已經無法應對互聯網與大數據帶來的壟斷。因此，這些理論呼喚引入不同的反壟斷框架，以應對以自由市場與價格競爭為核心的傳統反壟斷理論。〔103 〕

面對新老問題的疊加，筆者對大數據帶來的若干反壟斷傳統問題進行了法理層面的分析。首先，大數據對市場力量的影響必須結合數據的具體特征進行判斷，應當根據企業所涉及的平臺類型、網絡效應特征、多宿主等情況來分類分析。〔104 〕其次，對于必要設施理論，不能過于簡單地要求企業承擔必要設施的義務，反壟斷法和相關法律應結合不同數據的類型，促進數據的合理共享流通。〔105 〕最后，對于數據隱私的反壟斷法保護，應當避免將數據收集等同于產品質量下降。同時，應當注意隱私保護與反壟斷制度的適度分工與適度融合，法律框架應當更多利用消費者保護制度保護數據隱私，但在市場力量界定中，可以考慮引入隱私保護作為衡量企業市場力量界定的因素。通過這種分析，可以更為深入地理解數據壟斷的基本原理，更為全面地把握域外數據壟斷的發展。同時，對于我國正在進行的數據壟斷立法、數據壟斷調查，這一研究也將提供一定的借鑒。畢竟，反壟斷法很難依據單獨條文而執法，常常需要緊密結合法理研究進行判斷。

Abstract： Big data challenges the foundation of traditional anti-monopoly theory. Data monopoly needs to rethink the judgment of market power， the doctrine of essential facilities and consumer protection. Through the analysis of the characteristics of big data and anti-monopoly theory， it can be found that the strengthening of market power or monopoly position of enterprises by big data is very complex， which can not be generalized. It should be classified and analyzed according to the types of platforms， characteristics of network effects and multi-homing involved in Enterprises. Secondly， we can not simply force some large enterprises to open their data interfaces and impose the requirements of essential facilities on enterprises， but we can combine different types of data to promote the reasonable sharing and circulation of data. Finally， data privacy protection may constitute an antitrust issue， but it should be avoided to equate data collection simply with product quality degradation. We should pay attention to the division and cooperation of data privacy protection and anti-monopoly system. The law should not rely too much on anti-monopoly law to solve data privacy protection， but we can use data privacy protection as a reference to measure the market power of enterprises.

Key words： data monopoly; big data; market power; essential facilities; privacy protection; platform enterprises