論數據構成必需設施的標準
——兼評《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》第十四條之修改

李世佳

(中國政法大學 民商經濟法學院，北京 100088)

從美國LinkedIn拒絕hiQ訪問其數據一案開始，數據訪問限制行為逐漸進入了反壟斷視野。在此案中，作為數據分析公司的hiQ通過采集整理職場用戶的數據為有需求的用人單位做分析報告。LinkedIn平臺上活躍著龐大的職場用戶群，關于職場用戶的數據，有著其他經營者無法比擬的數據數量和質量。但面對hiQ訪問其用戶數據的行為，LinkedIn以保護用戶隱私為由選擇了拒絕。hiQ無法從他處獲得同等數量和質量的職場用戶數據，陷入了運營困境。最后，hiQ提起訴訟，認為這是LinkedIn濫用市場支配地位的行為，要求其開放用戶數據，法院予以支持①See hiQ Labs，Inc.v.LinkedIn Corporation，273 F.Supp.3d 1099(2017).。其后，在我國發生的順豐與菜鳥之爭、新浪與脈脈之爭均屬于此。

數字經濟中，最活躍的經營者主體是互聯網平臺，而互聯網平臺的核心特性是數據性。互聯網平臺的核心生產要素是數據，互聯網平臺的商業運作模式圍繞數據展開。在數字經濟時代，數據就像農業經濟時代的水源和工業經濟時代的石油一樣，其重要性不言而喻。由于網絡效應、轉化成本和規模經濟等因素的存在，率先掌控了龐大數據的互聯網平臺經營者占盡競爭優勢。“數據寡頭”控制著數據市場中的絕對百分比，以移動互聯網為例，前10%的數據控制者持有著市場內99%的數據［1］，后進入者往往難以在短時間內獲取同量同質的相關數據開展業務。以數據為核心驅動力的平臺經濟模式自誕生之日起便天然攜帶“壟斷基因”，優勢平臺通過早期數據積累誕生的“數據霸權”進行壟斷行為的案件不勝枚舉［2］。其中，最典型的就是擁有先發數據競爭優勢的互聯網平臺經營者對其他平臺經營者采取的數據訪問限制行為，使得關系到整個行業生存的數據盡歸己有。由此，對數據訪問限制行為的規制勢在必行，而其中最關鍵的一環就是對經營者開放義務即數據構成必需設施的認定。

一、既有規制:核心要件的缺失與壟斷層面的混淆

通用技術的“創造性破壞”是社會更迭的原因。通用技術是指具有通用和普適的功能，具有超越特定產品或者產業、輻射到整個社會的技術。信息技術作為引領數字時代到來的通用技術，憑借互聯網和數字化的輻射與滲透能力:微觀上，將個人身份數據與活動數據進行數字化編碼，形成較之以往更為容易傳播、采集、處理和使用的數字符號，使得數據成為新的核心生產要素;宏觀上，產業的生產流程、組織形式發生了巨大變化，互聯網平臺成為生發、串聯數字經濟下商業帝國的組織形態［3］。物質生產力的發展定然催生社會規則的重構，從農業社會到工業社會，法律歷經了從以土地為中心到以市場為中心的秩序更迭。而今，人類社會發展到信息社會，法律必然要圍繞數據開展新一輪的厘革［4］。

從域內看，2020年11月10日，國家市場監管總局發布《關于平臺經濟領域的反壟斷指南(征求意見稿)》(以下簡稱《指南(征求意見稿)》)，致力于多角度規制平臺經濟中的壟斷行為，其中第十四條規定數據在一定標準下可以被視為必需設施①這里的“必需設施”意指世界各國反壟斷立法與實踐中的“Essential Facilities(Doctrine)”一詞，該詞主流中文翻譯為“必需設施”。另有學者稱為“基礎設施”，均為同一英文短語的不同翻譯。如馮然:《競爭約束、運行范式與互聯網平臺寡頭壟斷治理》，《改革》2017第5期，第106－113頁。為統一用詞，考慮到《關于平臺經濟領域的反壟斷指南(征求意見稿)》與《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》的稱謂，本文全文均使用“必需設施”一詞。，即“具有市場支配地位的平臺經濟領域經營者”如果“控制平臺經濟領域必需設施”并“拒絕與交易相對人以合理條件進行交易”，可能構成拒絕交易行為;如果某類數據達到“數據本身參與競爭不可或缺，數據獲取渠道唯一，數據開放可能且對數據控制者不會造成不合理影響”的標準，可以視為必需設施。2021年2月7日，國務院反壟斷委員會正式印發《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》(以下簡稱《指南》)，對數字經濟時代公平競爭市場環境的營造、平臺經濟壟斷行為的預防和制止有著重要意義。但遺憾的是，第十四條刪掉了相關內容，最終規定“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……因素。”除了上述《指南(征求意見稿)》和《指南》外，2020年4月9日，中共中央、國務院印發《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，要求加快培育數據要素市場，提升社會數據資源價值，加強數據資源整合和安全保護;12月11日與16日，在中央政治局會議與中央經濟工作會議上，“強化反壟斷和防止資本無序擴張”被再三強調，劍指平臺企業壟斷;緊接著，2021年1月31日，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《建設高標準市場體系行動方案》，要求培育發展數據要素市場，建立數據資源產權、交易流通等基礎制度和標準規范，推動數據資源開發利用。

從域外看，2020年1月24日，德國《反限制競爭法》第10次修正草案公布，修改集中在第19a條，包括互聯網平臺的市場力量評估、濫用市場力量行為的因果分析方法等方面，并明確指出自我優待、限制數據攜帶權和跨界傳導市場權力等行為違法。同年7月1日，英國發布《在線平臺與數字廣告》調研報告，提出建立“數字市場部”并確立了一系列規制互聯網平臺反競爭的措施，如包括處理數據訪問限制、平臺之間的用戶數據轉換限制行為在內的數據相關干預措施等。從2020年11月開始至12月，歐盟委員會接連下發三項規制數字經濟中法律問題的文件:11月25日，《數據治理法》(Data Governance Act)發布，要求建立數據共享框架，實現歐盟“單一數字市場”的宏愿;12月15日，《數字服務法》(Digital Services Act)和《數字市場法》(Digital Markets Act)發布，前者重在強調互聯網平臺經營者提供商品或服務時需保障用戶權利，后者則重在規制達到一定營業額或市值標準的“守門人”(互聯網平臺)的不公平競爭問題，如賣家可以自由選擇在一個或多個電子商務平臺上進行銷售等。

各國劍指數字經濟反壟斷，并著重施墨于平臺與數據。從既有文件可以看出，在規制理念上，世界范圍內已經基本達成一致:作為數字經濟時代組織形態的互聯網平臺進入反壟斷視野并被重視，作為數字經濟時代生產要素的數據在一定條件下需要開放，對數據訪問限制行為的規制是大勢所趨。但在規制細節上，對如何認定數據訪問限制構成壟斷行為卻存在兩個方面的問題:第一個問題可以說是共有問題，缺乏核心認定要件的設置，即限制對何種類型數據的訪問需要反壟斷力量的介入?針對這個問題，本文認為，理應引入必需設施作為評價標準;第二個問題則是我國《指南》中存在的問題，《指南(征求意見稿)》肯定了數據在互聯網平臺經營者參與競爭中的重要作用，規定可以將數據視為必需設施，建立起“認定經營者市場支配地位—認定數據為必需設施—認定為拒絕交易行為”的分析思路。盡管對數據構成必需設施的認定標準仍需完善，但明文將數據視為必需設施是反壟斷系列法律法規對數字經濟發展在世界范圍內里程碑式的回應。但是《指南》第十四條卻刪除了將數據視為必需設施的專門規定;且將數據占有情況與平臺必需設施兩個不同層次的概念混為一談，統一規制于平臺必需設施之下。隨之發布的相關解釋性文件亦未闡明第十四條中關于數據必需設施規定的刪改原因①2021年02月07日，與《指南》同日發布的《國務院反壟斷委員會辦公室負責同志就〈國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南〉答記者問》《促進平臺經濟規范有序創新健康發展——〈國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南〉解讀》，以及2021年2月8日發布的《一圖讀懂|促進平臺經濟規范有序創新健康發展——〈國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南〉解讀》三個文件均未做說明。。筆者猜測，刪除對數據構成必需設施的單獨規制，或許主要原因是對數據的非排他性的考量，但數據的非排他性并不意味著所有平臺都有能力去收集同等數量與質量的數據。由此，本文認為，應當明確辨析數據作為必需設施與平臺作為必需設施分屬不同的壟斷生發層面，二者不可混為一談，回歸《指南(征求意見稿)》將數據作為必需設施的內容專款規制。

遵循此邏輯，本文將首先通過平臺對數據的商業運作模式來辨析平臺與數據需要分開作為必需設施規制的原因，其后再進一步論證如何設置數據構成必需設施的標準。

二、關系理順:依靠數據運轉的平臺

《指南》第二條中規定，平臺意指互聯網平臺，即相互依賴的雙邊(多邊)主體依靠網絡信息技術，在特定載體提供的規則下交互，從而共同創造價值的商業組織形態。在數字經濟體系中，平臺是組織基礎，數據是生產要素。如果把互聯網平臺比作樹，那么數據就是樹的脈絡。

(一)概念厘清:何為“數據”

學界對“平臺”一詞的定義并無太大爭議，但在對數據競爭問題的探究中，卻往往模糊了“數據”一詞與“大數據”一詞的含義，較為隨意地混同使用這兩個語詞。關于“大數據”一詞的定義，學界還沒有達成一致的說法。有學者認為，大數據可能有以下三方面的含義:一是指一種探索真理與事物之間的相關性，核心在于預測的方法論;二是指一種利用各種工具對數據進行分析的過程;三是指一種能夠速度、準確地采集和分析數據的能力［5］。有學者認為，從微觀層面看，大數據是一種采集、處理數據的技術;從宏觀層面看，大數據是一種通過采集、處理數據來分析趨勢，尋找事物的發展規律的思維方式［6］。艾瑞網指出，大數據是指傳統軟件工具在其運行的時間能力內，無法捕獲和分析的數據集，它具有數據規模大、數據流轉快、數據類型多、價值密度低四個特征［7］。從法律角度上看，無論是理論界還是立法與司法實務界，都避免正面賦予“大數據”定義，在大多情況下，使用較為主流的類似于艾瑞網“4V”標準來對其進行描述性的界定，即“規模性、高速性、多樣性、價值性”，將“大數據”定義為“海量數據(普通數據)的集合”。法律的抽象程度與其解釋力呈正比例關系，這樣的定義存在一定的優點，就是更容易讓普通人理解;與之對應的是，法律的抽象程度與其可用性呈現出反比例關系，這樣的定義使得在絕大多數人的理解里，“大數據”和“數據”在本質上是相同的，從而造成了二者的混同［8］。

“大數據”的應有之義眾說紛紜，但并不在本文的研究范疇內。上述討論只是為了明晰本文研究對象中的“數據”，與“大數據”一詞概念并不相同。通常認為，數據是指以數字、圖形、圖像或者錄音等形式表達的客觀事實，是信息的表現方式［9］。信息和數據兩個語詞同樣也存在混用行為，即使是新頒布的民法典也沒有做明確區分，究其本質區別，兩者應當分屬信息本體和媒介范疇［10］。一般在研究互聯網平臺的商業運作模式以及引發的反不正當競爭、反壟斷問題時采用“數據”一詞，在研究消費者隱私時采用“信息”一詞，因而本文研究采用“數據”一詞。本文探討的數據范圍界定為在線數據，平臺競爭是在線數據之間的競爭，線下數據不在競爭范圍之內。互聯網平臺采集的數據類型多種多樣，分類標準也很多。歐盟在2020年11月25日新出臺的《數據治理法》中，將“數據”一詞的內涵定義為:行為、事實或信息的任何數字表示或者其他任何此類行為、事實或信息的匯編，包括聲音、視覺或視聽記錄等形式。這樣看來似乎過于抽象，本文擬以數據的獲得方式為劃分標準，將數據大致分為三類，以明晰本文“數據”一詞的外延。第一類是“主動賦權型數據”，比如當用戶使用某個App時，頁面可能會彈出提醒:“允許此App訪問您的位置信息嗎?”并且附帶三個選項:始終允許;僅應用使用期間;不允許。當用戶選擇了允許，便賦予了App經營者采集其地理位置信息的權利，其他諸如個人頭像、性別、年齡等數據亦多會在此階段采集。第二類是“行為追蹤型數據”，比如當用戶在使用搜索引擎查找信息時，搜索引擎運營商會記錄下該用戶的瀏覽記錄。第三類是“計算分析型數據”，比如說搜索引擎運營商通過對用戶瀏覽內容的分析為其建立行為習慣的數據庫，以推薦該用戶感興趣的內容。本文的“數據”是指互聯網平臺經營者采集的“主動賦權型數據”“行為追蹤型數據”等相對初級的數據。同時，根據常識可以認為能夠在這樣的數據市場中采集大量數據并產生壟斷威脅的互聯網平臺具有將其計算、分析產生“計算分析型數據”的能力。因此，本文的數據是較為廣義的數據，指代“主動賦權型數據”“行為追蹤型數據”等初級數據和提煉之后出來的“計算分析型數據”。

(二)運作分析:數據作為平臺商業模式的核心生產要素

數據是互聯網平臺經營者提供商品與服務的必要原材料。有學者指出，盡管數字經濟發展的萬千脈絡錯綜復雜，但與傳統經濟相比，在本質上更加單純統一，所有環節皆由同一種行為——“數據相關行為”演化而成，并形成一個在邏輯上遞進的系統性模式，即關于數據的“采集—計算—服務—應用”的商業運作模式［11］。“數據相關行為”這個概念極其精妙地揭示了數字經濟的本質，但是最后形成的系統性模式用循環系統模式來展示會更為形象，因為數據的采集、計算、服務等環節是反饋循環的［12］，另外，“應用”一詞可以包含在廣義的服務之中，即依靠數據，互聯網平臺經營者建立起數據“采集—計算—服務—采集”的商業運作模式。

1.平臺商業模式中的三種數據相關行為。“數據相關行為”是互聯網平臺經營者對數據的具體商業運作行為。以數據運作階段為劃分依據，可以將互聯網平臺經營者對數據的具體商業運作行為分為三種:分別是數據采集行為、數據計算行為和數據服務行為。數據采集行為是平臺經營者采集數據尤其是用戶數據的行為。數據計算行為是平臺經營者對數據進行分析，以待進一步服務的行為。數據服務行為，一是指平臺經營者利用數據作為原材料提升既有商品與服務水平、創造新的商品與服務的行為，這是最核心的數據服務表現，也是網絡平臺經營者得以做大做強的最重要一步;二是指平臺經營者直接將數據作為商品出售的行為，這只是極其次要的數據服務表現，本文重點探究的是第一種行為表現。經歷了數據“采集—計算—服務”的全過程，互聯網平臺經營者的商業規模進一步擴大，采集信息的總量大幅擴張，由此形成“采集—計算—服務—采集”的良性循環系統。

2.平臺對數據商業運作模式的具體闡釋。本文以搜索引擎平臺為例，具體闡釋數據的商業運作模式。在“數據采集”流程中，根據數據獲取的時間點不同，“主動授權型數據”又可以細分為兩種:一種是“無目的主動授權型數據”，另一種是“有目的主動授權型數據”。當用戶打開某個搜索引擎查詢自己所需的信息時，搜索引擎運營商會彈出詢問窗口，是否允許獲得位置信息，此時一部分用戶已經將自己的位置信息授權給了該搜索引擎平臺。這個時間段的授權是沒有特別目的的，所以稱之為“無目的主動授權型數據”。接下來，用戶在使用搜索引擎平臺時，可能會涉及其他功能，比如首頁的“天氣”功能，或者路線查詢的“地圖”功能，這些功能也會涉及用戶的地理位置信息，由此又會有一些用戶在使用過程中完成授權。這個時間段的授權是有特別目的的，所以稱之為“有目的主動授權型數據”。與此相同的還有手機號、微信號及頭像、昵稱，性別、生日等個人信息。在打開搜索引擎平臺時，界面會彈出注冊登錄提醒，用戶可以通過手機號注冊登錄，這時平臺會獲得用戶的手機號碼信息，用戶也可以選擇使用微信號直接登錄，在此平臺會請求授權獲得微信頭像、昵稱等信息。在新注冊登錄之后，平臺還會請求用戶完善個人信息，有時會附有一定的獎勵如平臺幣等，這就導致用戶可能會授權平臺更多的個人信息。這些都是“無目的主動授權型數據”。其后，用戶在使用搜索引擎平臺的過程中，可能會對某則新聞和消息感興趣，此時用戶可能選擇“收藏”，這時未注冊登錄的用戶就會收到網頁提醒，需要注冊登錄之后才可以擁有賬號作為收藏基地;另外，用戶在使用搜索引擎平臺的過程中，可能會進行消費，而消費亦需要注冊登錄之后才可以完成。這些都是“有目的主動授權型數據”。

平臺在反饋給用戶搜索結果的過程中，也會采集相關的數據，例如用戶搜索的關鍵詞、結果呈現后點擊的鏈接、點擊的時間，如果是使用手機App進行的搜索，甚至還會獲取用戶的地理位置等，這些便是“行為跟蹤型數據”的采集。采集完初始數據之后，搜索引擎平臺經營者會通過算法進一步提煉這些數據，這就是“數據計算”流程，從而產生“計算分析型”數據。比如通過組合在用戶身上采集到的數據，為每個用戶創建單獨的搜索偏好檔案等。

數據的采集與利用對平臺經營者的商業運作具有重要意義。在“數據服務”流程中，通過利用采集與計算得來的數據，平臺經營者可以以多種方式改進既有商品和服務，并開發全新的商品和服務。例如，搜索引擎平臺經營者可以使用從用戶搜索和點擊中獲得的數據來提供更相關、高質量的搜索結果［13］。從用戶角度來看，搜索結果的相關性是用戶選擇某個搜索引擎平臺的重要原因。一方面，通過對平臺本身算法的改善，使得搜索結果在一般意義上更符合用戶的需求;另一方面，通過對用戶搜索歷史數據的整合建立起個人的特色數據庫，使得對具體用戶的搜索反饋結果更加個性化，從而不斷吸引用戶。從廣告商角度來看，搜索引擎平臺經營者利用廣告招商來獲得收入，主要包括競價排名、網頁固定位置靜態廣告投放和針對性定點對人動態廣告投放等幾種形式。此時，廣告的反響程度與用戶需求的相關性起到了重要作用。平臺本身算法的提升和對用戶個人特色數據庫的建立使得搜索引擎平臺能夠更好地完成“一般+定點”的廣告投放業務，既自身獲利、又使得廣告商推銷成功的機會增多，進而吸引更多的廣告商，獲得更多的收益。“媒體平臺向消費者傳播一些有價值的內容，如音樂……該內容往往伴隨有利用消費者自身數據投放的有針對性的廣告”正是一種具體體現［14］。這就是“數據服務”的核心流程。

(三)平臺與數據:生發壟斷的兩個不同層面

平臺與數據并不是一個層次上的概念或形態，由此生發的壟斷行為亦應當分開討論。數據層面生發的壟斷行為突出展現為數據訪問限制行為，包括前文提到的hiQ訴LinkedIn案、順豐與菜鳥之爭等。相比于數據層面，平臺層面生發的壟斷行為展現形式更多，平臺之間的競爭與博弈日漸白熱化，比如“二選一”、算法合謀、扼殺性收購等行為［15］。2021年2月發生的“互聯網反壟斷第一案”:抖音訴騰訊案就是典型的平臺壟斷行為。抖音訴稱，騰訊在旗下的社交網絡平臺限制用戶分享、播放源自抖音的視頻近三年之久。當前，即時通信平臺已成為互聯網領域的基礎應用，微信、QQ龐大的既有用戶群體配合網絡效應，使得用戶更換平臺的概率極低，沒有其他平臺能夠與其競爭，由此騰訊方行為是典型的濫用市場支配地位的行為［16］。

界定相關市場是評估市場力量和分析濫用行為的起點［17］，對平臺與數據生發的壟斷行為分屬不同層面的分析，可以溯源到壟斷行為所在的相關市場去討論。相關市場理論源自1962年美國最高法院對布朗鞋案①See Brown Shoe Co.v.United States，370 U.S.294(1962).的判決，自此之后，界定相關市場成為各國適用反壟斷法律評價競爭行為時的一個重要前提［18］。評價某種行為是否構成壟斷時，存在兩種價值衡量標準，一種是“本身違法原則”，另一種是“合理原則”，兩種標準的不同適用主要出于對該行為是否明顯嚴重地損害了競爭的考量。對于適用前種標準的行為，比如典型的價格卡特爾，出于其對競爭的嚴重損害性，對其是“存在即壟斷”的處理方式，無須再通過其他分析來判定是否構成壟斷。對于適用后種標準的行為，則需要通過其對競爭影響后果的考量來判定其是否構成壟斷，而判斷對市場競爭的影響，適用反壟斷法律來進行合理性分析，就需要界定相關市場，遵循“界定相關市場—判定是否壟斷”的邏輯鏈條。在各國反壟斷法的實施過程中，適用前種原則的案件是少數，適用后種原則的案件占了絕大多數［19］。

當下，不管是平臺還是數據層面生發的壟斷行為，“本身違法”程度的壟斷已經幾乎不存在，因此均需界定相關市場。數據訪問限制行為，是數據控制者濫用相關數據市場的市場支配地位，在數據對接層面予以的封鎖;代表平臺之間競爭的抖音訴騰訊案，則是濫用了在即時通信平臺市場的市場支配地位，是平臺層面出現的問題。由此觀之，可以明晰平臺與數據二者生發的壟斷行為從源頭上就是不同的，分屬不同市場。因此，當評價二者是否構成必要設施時，理應分款討論。

三、理論證成:數據何以構成必需設施

數字經濟的生產與創造之源是數據，但數據本身是非競爭性的，同一個或者同一組數據被一個人或一群人使用不會有損數據本身的價值，甚至在一定程度上會激發更好的社會價值。由此，共享數據是促進競爭和推動創新的重要基礎。盡管數據本身是非競爭性的，但在數據采集、處理過程中形成的無與倫比的先發競爭優勢卻是平臺維持自身壟斷地位和打擊對手參與競爭的強大力量。一般而言，平臺本身并沒有向他人開放數據的積極意愿，反而具有極強的數據封鎖傾向。因此，規制數據訪問限制行為成為數字經濟中的反壟斷重點［20］。而引入必需設施原則是評價數據訪問限制行為的關鍵要件。

必需設施原則用于規制掌控市場“要道”經營者的排除、限制競爭行為，并從實體領域進一步引入到與互聯網和知識產權有關的壟斷中［21］。基于數據競爭先發優勢的難以企及性和數據的社會公共性，在達到“要道”的情形下，數據應當被視為必需設施，向其他經營者開放。

(一)數據競爭:先發優勢的難以企及

數字經濟的典型特征就是，如果把所有的經濟活動做“約分”，那“約分”到最后都是數據，而這些數據在本質上都是用戶數據。這樣的經濟模式使得市場競爭模式發生了翻天覆地的變化，“跨界競爭”達到了從未有過的競爭維度，運用“傳導效應”使得在原市場(核心市場)的競爭優勢的觸手伸向不相關市場甚至未來市場。手里控制著大量數據的互聯網平臺經營者通過其在某個原市場積攢的市場力量，可以井噴式地在其他看似毫不相關的市場創造競爭增點，形成體系龐大的商業帝國式閉環生態鏈。最終，平臺經營者憑借生態鏈力量可以采集更多的數據，從而形成強大的數據采集循環系統，并設置與其數據相關市場的進入障礙。

數據市場上的先發優勢是后來者很難企及的，這主要體現在數據數量和數據質量兩個方面。從數據數量上看，新進入者無法獲得同等數量的數據。出于網絡效應、轉化成本和規模經濟的考慮，新進入者就無法與擁有市場支配力量的老牌互聯網平臺經營者相抗衡。以社交互聯網平臺為例，從用戶方的網絡效應和轉化成本來看，騰訊系旗下微信與QQ①以微信、QQ作為例證并無針對性，僅做說明用途。鎖定了龐大的社交用戶，在相當一段時間內不會有同等能力的App出現采集這些數據，因為新進入的社交軟件必須能夠吸引用戶。由于網絡效應和轉化成本等因素，中國絕大多數的用戶都被“粘”在了騰訊系軟件之下，新進入者根本無力吸引用戶，也無法獲得社交軟件數據市場的用戶數據，這是差異化創新也達不到的。網絡效應來源于消費環節，也被稱為需求方規模經濟。當消費者從一種商品消費中獲得的效用隨著購買該商品的人的數量增加而出現時，網絡效應就會出現，在這過程中產品或服務隨著用戶數量的增長而變得更有價值，比如使用微信的用戶越多，微信的價值就越高，由此使用的人會更多。轉化成本指的是用戶前期在某個平臺上的時間、金錢等資源的投入使得其難以轉向其他平臺，比如用戶在微信上添加了大量的好友，建立起屬于自己的朋友圈，如果轉移平臺，除了好友需要重新添加(甚至很多好友在其他平臺并沒有賬號)，朋友圈里分享、記錄的內容或者說回憶也無法帶走，因此就被牢牢“粘”在了微信上。另外，從互聯網平臺經營者一方來看，由于規模經濟的存在，用戶規模越大的互聯網平臺，吸引額外用戶的成本就會越小，發展新的業務、擴展新的客戶群就越容易，這就使得新進入者靠新業務吸引用戶的可能性更小。所以，極有可能出現相當一段時間內，新進入者也無法獲得同等數量數據的情形。

從數據質量上看，新進入者也無法獲得同等質量的數據。同樣以社交互聯網平臺舉例，騰訊系旗下的微信與QQ采集到的數據質量遠非其他小型社交互聯網平臺采集到的用戶數據質量可比。同樣僅以用戶黏性為視角，一個用戶可能同時使用微信、QQ與另外幾款社交軟件，但絕大多數用戶在微信與QQ軟件上的活躍度無疑是最高的，分享數據包括位置信息等必然是最頻繁的，騰訊系軟件在社交軟件數據市場獲得的用戶數據一定是最豐富、質量最高的［22］。

(二)二元屬性:數據兼具平臺私人性與社會公共性

數字經濟的迅猛發展使得數據的意義和價值超越了私人領域——數據不僅僅是傳統意義上的某個人或某個經營者的私產，更是關系著國家安全、社會公共利益、行業整體創新等諸多公共領域的關鍵要素。數據的保護與權屬配置僅僅遵循私法邏輯，已經很難完整地回應數字經濟發展帶來的數據共享問題，有必要以國家權力介入，運用競爭法來規制數據共享問題［23］，實現保護創新、促進競爭、提升效率的目的。

關于數據權屬于誰，首先應當根據互聯網平臺對數據運作流程中數據的存在階段來分情況討論:一種是“初始數據”，指代用戶(或者說自然人)未提供給互聯網平臺的數據;一種是“流轉數據”，指代用戶提供給互聯網平臺的數據。以將數據提供給互聯網平臺為節點，節點前的數據權利歸屬問題可稱之為“初始數據權屬問題”，節點后的數據權利歸屬問題可稱之為“流轉數據權屬問題”。關于初始數據權屬問題，即用戶本身持有的、未提供給互聯網平臺的數據權屬，理論界較少有爭議，均認為此類初始數據權屬于用戶本身。關于對初始數據的保護，意見也較為統一，即賦予用戶以合理范圍內的數據權利，使得個人數據權利保護與數據商業活動的法律范圍達到平衡。并且，應當為用戶提供救濟措施，當用戶的個人數據權利受到侵害如被非法采集、利用時，能夠依據法律來捍衛自己的權利［24］。關于流轉數據權屬問題，即用戶將自身數據授權提供給互聯網平臺經營者之后由互聯網平臺經營者所持有的數據權屬問題，理論界主流意見是互聯網平臺經營者所持有的數據歸平臺所有。本文認同這一觀點，但認為除平臺私人性外，流轉數據還具有社會公共性。

有學者提出，社會公共性需要從四個維度去理解:范圍、屬性、宗旨與實現手段，與此分別對應“社會性”“公共性”“公益性”與“干預”［25］。從范圍上看，社會公共性的范圍是社會性的，社會性指的是普遍性、全局性和大眾性，而非特殊性、局部性和個人性;社會制度、基礎設施和資源協調等都具有社會性。從屬性上看，社會公共性的屬性是共有性的。共有性與私有性相對應，指的是共享性、共同性，而非排他性、差異性。可以以主體、權利(力)、決策和生產分別舉例說明，在社會公共性領域純粹的私人主體與公共主體共同活動、私人權利和公共權力共同運作、私人自治與公共決策共同存在、私人物品和公共物品共同生產。從宗旨上看，社會公共性的宗旨是公益性的。從利益所屬、利益分配、利益本位和利益分配來看，公益性分別對應公共性、公平性和社會性，而非私人性、獨享性和個人性;收入分配、社會秩序和環境保護等都體現出公益性。從實現手段上看，社會公共性的實現需要干預性，除了內在自發、市場調節和私人自治，還需要外在干預、國家權力和公共決策;主要包括從立法、司法和行政三個方面的干預［26］。只有同時符合“社會性”“公共性”“公益性”與“干預性”，才具有社會公共性。

毫無疑問，數據的采集是“普遍性、全局性和大眾性”的。作為一種生產要素，當數據成為某個行業賴以生存的關鍵來源時，便不僅僅是互聯網平臺運營者的私產，理應由“國家干預”而獲得“共享性和共同性”，實現“公共性、公平性和社會性”，而這種干預便是反壟斷法的介入。當某個互聯網平臺運營者獨占了涉及整個行業運營秩序的某類基礎性數據，卻不合理地拒絕使用或拒絕訪問，對行業競爭秩序產生重要影響時，則需要進行規制。因為此時，數據并不是兩個經營者之間的私人交易，它不僅僅用于個體服務于個體，更是個體服務于整個行業和社會，數據已經不再是傳統意義上的私產，它兼具平臺自身利益和社會公共利益的二元屬性。反壟斷法在面臨經濟領域中經濟秩序與經濟增長的社會公共利益時［27］，需要使獨占了涉及整個行業運營秩序的某類基礎性數據的互聯網平臺運營者，負有交易的義務。

這也正是為什么一個生產成本接近于零的經濟時代需要反壟斷法的原因，不僅與“一切都或多或少是免費”的直覺相反，隨著經濟發展朝著零成本生產的方向前進，對反壟斷的需求實際上可能會更大。反壟斷法應當更新并專注于兩個目標:打擊運用私人市場力量排斥降低成本創新的行為;打擊使用國家權力來維持或創造“人為稀缺”的行為。而對數據構成必需設施時的開放規制，正是屬于第一種［28］。另外，跨出反壟斷，面向其他領域，在數字經濟時代，通過幫助解決一系列復雜的社會問題，數據有望為社會公益帶來變革性的資源傳送，然而數據尤其是商業網絡平臺持有的數據常常被限制訪問［29］。雖然涉及公益事件的數據的開放認定與本文探討的行業發展中的壟斷數據不盡相同，但可以看出，對相關數據的開放成為時代發展中的重要問題。

四、標準設置:數據構成必需設施的應然條件

評價數據訪問限制行為時，必需設施原則是核心要件。必需設施原則是在工業經濟時代確立的競爭規則，最初適用于鐵路、電網等實體存在，之后在漫長的法律實踐中逐漸將適用范圍拓展至虛擬領域，如知識產權、資訊等。隨著數字經濟的發展，平臺生長成型并成為基本組織形式，數據成為平臺得以運轉的血液。平臺在某些情形下對其掌控的數據負有開放的義務，用戶隱私保護不能成為其拒絕數據訪問的借口。面對數據訪問限制行為，全部判以開放是不合情理的，由此設置必需設施標準，將符合標準的數據認定為必需設施并賦以經營者開放的義務不失為一個良好的路徑選擇［30］。

(一)必需設施理論:源起、發展與應用探討

必需設施理論源于1912年美國政府訴終點鐵路集團案。終點鐵路集團收購了所有路易斯安那州的鐵路橋和轉運場，并且拒絕競爭對手使用。法院判決其為競爭對手提供相關設施的共同所有權;如果競爭對手不想成為共同所有者，終點鐵路集團必須在合理條件下提供相關設施的使用①See United States v.Terminal Railroad Ass’n，224 U.S.383(1912).。此后，第七巡回法院認為某個設施的壟斷者可能會利用這種優勢地位對其他競爭者進行限制，因此闡明過必需設施原則的適用情形:首先，需證明壟斷者控制了這項必需設施;其次，需證明競爭對手沒有辦法復制創造出這項必需設施;再次，需證明必需設施擁有者拒絕競爭對手使用這項必需設施;最后，需證明必需設施擁有者有提供這項設施的可行性②See MCI Communications Corp.v.American Tel.＆Tel.Co.，464 U.S.891(1983).。

歐盟委員會在Magill案中將必需設施原則從實體存在領域延伸到知識產權領域。在愛爾蘭，電視臺一般會制作本臺每周節目預告并提前在報紙上發布。Magill公司想要建立一個包含所有電視臺節目在內的觀看指南，包括沒有制作節目預告的三家電視臺，三家電視臺以版權保護節目列表為由拒絕了Magill公司。法院認為:首先，電視臺是節目列表基本信息的唯一來源;其次，節目列表是制作全面的每周電視指南不可或缺的原材料;最后，這種禁止行為阻礙了一種潛在的消費需求所指向的新產品的出現。基于此，法院認為三家電視臺構成了市場支配地位的濫用③See RTE v.Commission，［1991］ECR II-485 and T-76/89 ITP v.Commission［1991］ECR II-575.。

2005年，在ATR訴英國賽馬委員會一案中，必需設施理論進一步被適用于數據領域［31］。ATR訴稱英國賽馬委員會通過互聯網、電視和其他視聽渠道提供英國賽馬播報，同時還向各種客戶提供英國賽馬的相關賽前數據。ATR原為賽前數據的購買者，但現在不能以可接受的條件與賽馬委員會達成新的數據購買協議。但賽馬委員會壟斷了英國賽馬的賽前信息數據庫，該數據庫不可復制，是提供賽馬互聯網節目、電視節目和合法博彩業務的下游經營者所必需的原材料。最終，法院認為英國賽馬委員會控制的賽前數據構成了必需設施，其缺乏拒絕提供給ATR公司賽前數據的正當理由，濫用了市場支配地位④See Attheraces Ltd.v.British Horse Racing Board，［2005］EWHC 3015.。

但在數字經濟中，在立法界，《指南(征求意見稿)》是迄今為止唯一明確規定了數據構成必需設施標準的文件，遺憾的是未能落地。歸納而言，《指南(征求意見稿)》設置的標準如下:數據本身參與競爭的不可或缺性;數據獲取渠道的唯一性;數據開放技術的可能性;對數據控制者可能造成的影響。在學術界，已經有一部分學者提出了初步框架設計，大致可以將標準總結為以下幾點:控制數據的壟斷者在技術上具有開放的可行性，但拒絕開放;競爭者要求訪問的數據在其提供商品或服務的過程中不可或缺，且無法通過自己獲得;數據保密級別、數據訪問用途等問題不影響控制數據的經營者的合法權益。如果數據訪問并非不可或缺，那么反壟斷力量不需要介入，此時更多的是經營者之間意思自治。何為不可或缺?舉例說明:數據訪問以提升AI算法為目的時，反壟斷力量不宜介入;數據訪問以提供售后或配件為目的時，則應從法律上保證數據的合理訪問［32］。

(二)數據構成必需設施的標準:兼對《指南》第十四條的完善

正如有學者指出的，在一定程度上，我們應當將必需設施原則擺在一個重要的地位，以幫助監管需要開放訪問的資產，必需設施理論所討論的設施是一種“投入”，它可以創造大量的下游正外部性，由此開放獲取制度是符合社會大多數人希望的。并且，必需設施理論應當涵蓋更廣泛意義下的各類“投入”，將反壟斷領域內的狹隘爭議與私法領域內各類財產開放問題聯系起來，成為一種調節兩種截然不同的法律和社會愿景之間的制度［33］。在數字經濟領域，《指南(征求意見稿)》已經提供了將數據視為必需設施的基本規制框架，為數字經濟中的重要資產數據的開放擬出了初步章程。本文擬在《指南(征求意見稿)》第十四條的基礎上，結合域內外判例實踐與學術探討，設計出數據構成必需設施的標準，并對《指南》第十四條關于數據構成必需設施的規制部分，進行包括適用除外等情形在內的完整規制設計。

在數據構成必需設施的標準設置上，需要符合以下條件。一方面，從數據本身看:第一，相關數據是某種商品、某類服務甚至某個行業的基本生產要素，如果不能獲得此類數據，那么某種商品無法生產、某類服務不能提供乃至某個行業面臨癱瘓，即“沒有數據無法競爭”;第二，其他任何數據都無法在性質或功能上完全替代這些數據來完成商品生產、服務提供或行業運轉，即“其他數據不能替代”。另一方面從數據的控制條件看:第一，某個互聯網平臺經營者是控制相關數據的唯一經營者，即“相關數據一人所持”;第二，其他任何互聯網平臺經營者不能通過自身的勞動來開發或者復制獲得這些數據，即“開發復制均不可行”［34］。換言之，在《指南(征求意見稿)》第十四條設置的“沒有數據無法競爭”和“相關數據一人所持”兩個要件之外，再加上“其他數據不能替代”和“開發復制均不可行”兩個要件，這樣就完成了對必需設施標準的完整闡述。

歐盟委員會在認定過程中的“潛在的消費需求所指向的新產品的出現”一項，本文認為，這不是構成必需設施的必需要件。原因有二:一是阻礙了現有商品和服務的正常生產與競爭已經構成了對競爭的排除和限制;二是在數字經濟時代，用戶數據是所有經濟活動構成的基本元素，所有新商品與服務的出現都需要基本的用戶數據作為生產要素，由此，不同于傳統的經濟領域，在數字經濟中探討數據是否阻礙了潛在需求的新產品的出現并無太大意義。

此外，《指南(征求意見稿)》第十四條設置了平臺經營者拒絕交易的適用除外情形，可以歸納為:客觀的不可抗力;交易相對人信用有風險或無視平臺規則;控制數據的平臺經營者利益不當減損等。本文認為，應當將《指南(征求意見稿)》第十四條中設置的數據構成必需設施標準中的“數據開放技術的可能性、對數據控制者可能造成的影響”要件提取出來，作為數據構成必需設施時的適用除外單獨規制，因為除拒絕交易時通用的除外情形外，數據構成必需設施時有自己的考量情形。一方面，將二者從構成要件中提取出來作為適用除外要件，是因為其與數據是否構成必需設施并無關系。數據只要滿足不可或缺、不可替代、來源唯一和不能開源就可以成為必需設施。技術開放只是一個外在的途徑，是一個工具而非必需設施的認定要素;對數據控制者可能造成的影響是評價開放影響的因素，同樣與數據是否構成必需設施本身無關。另一方面，除卻評價拒絕交易時通用的適用除外情形，數據構成必需設施時有特殊的考量情形，上升到通用層面較為困難。雖然“控制數據的平臺經營者利益不當減損”一定程度上也是“對數據控制者可能造成的影響”，但其他條件卻不宜通用。除數據開放技術的可能性之外，請求訪問數據者提出的對價不合理和相關數據涉及公共安全層面等情形也需納入適用除外的考量:數據是互聯網平臺經營者辛苦經營獲得，必然要有合理對價才可以交換;數字經濟的發展使得數據的采集越來越廣、越來越深，大量敏感數據的集合可能涉及國家安全與社會穩定層面，這類數據的開放需慎重。

因此，建議《指南》第十四條回歸《指南(征求意見稿)》第十四條的設置，明確單款設置數據構成必要設施的標準，并附以適用除外的情形，即:認定相關數據是否構成必需設施，一般需要綜合考慮數據對于參與市場競爭是否不可或缺，數據是否可以被替代，數據是否由某個平臺單獨控制，數據是否存在其他獲取渠道等因素。數據構成必需設施，可能存在以下拒絕開放的正當理由:尚無相關數據的開放技術;開放相關數據使得控制數據的平臺經營者產生自身利益不當減損甚至引發生存危機等影響;請求訪問數據者未付出合理對價;相關數據涉及公共安全層面;能夠證明不適宜開放的其他正當理由。

五、結論

互聯網平臺經營者在數據競爭方面的先發優勢是后進入者極難企及的，但數據作為數字經濟中的核心生產要素，兼具平臺私人性與社會公共性，已經不完全是平臺私產，數據訪問限制行為進入了反壟斷法的視野。《指南(征求意見稿)》第十四條建立起對數據訪問限制行為的規制思路，明確提出可以將數據視為必需設施，是回應數字經濟中出現的法律問題的歷史一躍。《指南》第十四條應當繼續明確規定數據可以視為必需設施，并沿用單款規制的做法。通過將某類參與競爭不可或缺、沒有其他數據可以代替、控制渠道唯一、他人無法開發或復制獲得的數據視為必要設施;將技術可行性、開放數據對平臺的影響、對價是否合理以及數據是否涉及公共安全等考量納入適用除外，完成對數據構成必需設施的完整規制。