平臺數據壟斷的規制紓困
——基于三權分置的視角分析

韓世鵬

(廈門大學臺灣研究院，福建 廈門 361005)

0 引言

在數字經濟背景下，平臺對數據的開發利用極大促進了消費者福利和經濟高質量增長，但也引發了公眾對 “數據壟斷”的擔憂。當前，具有市場支配地位的超級平臺有可能利用大數據實施算法共謀、算法價格歧視、扼殺式并購、數據封禁等壟斷行為。事實上，數據壟斷的關鍵誘因便是數據要素的流通不暢，而數據要素流通又與數據產權歸屬緊密相關。因此，作為新型生產要素的數據如何實現權屬清晰、高效流通，進而促進市場競爭秩序的規范，成為當下亟待思考解決的問題。2022年1月，國務院印發 《 “十四五”數字經濟發展規劃》，提出加快數據要素市場化流通，強化高質量數據要素供給，到2025年初步建立數據要素市場體系。2022年12月，中共中央、國務院發布 《中共中央、國務院關于構建數據基礎制度 更好發揮數據要素作用的意見》 (以下簡稱 “數據二十條”)，指出 “探索數據產權結構性分置制度”，并明確提出 “建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制”，為解決數據授權不清、流通不暢導致的壟斷問題提供了新思路。基于此，本文梳理了當前數據壟斷的典型表現，并溯因其背后的數據要素確權與流通困境，進而依托數據三權分置的賦權邏輯與規范內涵，以實現對平臺數據壟斷的糾偏。

1 數據壟斷的競爭隱憂

盡管數據為非競爭性生產要素，具有廣泛性、低成本以及價值衰減迅速等特征，但數據開發利用卻呈現出顯著的規模經濟、范圍經濟和網絡效應。因此，平臺會將數據優勢轉化為市場競爭優勢，進而提高市場進入壁壘，增強市場支配力，并誘發數據壟斷。

第一，算法共謀。算法共謀是指在隱秘的協議、意思聯絡以及信息交流的前提下，經營者通過算法達成并維持合謀的反競爭行為[1]。根據自主程度可以將算法共謀分為信使型算法共謀、軸輻型算法共謀、預測型算法共謀以及自主型算法共謀[2]。算法共謀顛覆了傳統共謀所依賴的市場結構，使得共謀可以擺脫市場份額、市場集中度、市場進入壁壘等桎梏。而且，算法共謀基于區塊鏈、算法、大數據等技術，匿名性與隱蔽性使得其難以被監管機關發現。最重要的是，算法共謀在降低溝通成本的同時保證了成員的 “忠誠度”，即算法共謀的成員可以輕易監測彼此之間的經營行為，降低經營者背叛的可能性，使得共謀行為更加穩固。可見，算法共謀屬于典型的壟斷協議行為，但合謀雙方沒有明示合作內容與條款，在缺少有效壟斷協議的情況下，如何論證壟斷行為成立存疑。同時，依托算法的壟斷共謀對壟斷協議二分法的邏輯造成了現實沖擊。質言之，壟斷 “協議”范圍難以涵攝算法共謀，算法隱蔽性的來源主要是智能算法的非透明性，這就導致主觀意思聯絡始終無法被證實。基于此，脫胎于工業時代的 《中華人民共和國反壟斷法》 (以下簡稱 《反壟斷法》)如何進行規制值得重視。

第二，算法價格歧視。數字經濟時代下的超級平臺往往利用互聯網、大數據與人工智能等信息技術優勢，構建規則引擎與算法模型，分析用戶的消費偏好，精準推送產品或服務，并在價格上實施 “差別待遇”，最終實現 “千人千價” “看人下菜”[3]。個性化商品與服務的推送模式可以滿足消費者的多元化需求，但其對消費者數據的過度搜集、分析有可能威脅后者的自主選擇權與隱私權。可見， “因客定價”的營銷模式非常明顯地攫取了消費者的剩余價值，尤其是超級平臺有可能濫用市場支配地位，加速此類行為的實施進程，進而實現排除、限制競爭的目的。當前的 《反壟斷法》 《中華人民共和國電子商務法》 《中華人民共和國價格法》 《中華人民共和國消費者權益保護法》 (以下簡稱 《消費者權益保護法》)等均無法有效規制此類行為，尤其表現在濫用市場支配地位構成要件的解釋論困境。而且，算法價格歧視的本質在于數據濫用與定價算法，而 “算法黑箱”的存在導致消費者與執法機構無法窺探自動化定價的原理，這也意味著對其指控往往缺乏足夠專業的證據支撐。因此，如何針對算法技術本身 “祛魅”，實現對算法價格歧視穿透性監管，成為亟待考量的問題。

第三，平臺扼殺式并購。在進入市場初期，數字平臺往往利用先動優勢提供免費服務或巨額補貼，吸引消費者與商家入駐，同時利用算法與海量的用戶數據進行個性化決策，不斷增強用戶黏性。同時，數字平臺可以憑借其存量數據進行跨界競爭，搶占其他行業的市場空間。在此過程中，一旦發現具有高成長性的初創企業可能對其造成競爭威脅，在位企業就可以利用其資本優勢和市場優勢對初創企業進行并購，實現消滅競爭、鞏固壟斷的目的。基于網絡效應與規模經濟，超級數字平臺可輕易將市場勢力導向外部市場，實現跨界競爭。長此以往，平臺扼殺式并購可以隨意掐尖初創企業，強化橫向單邊效應，而且催化市場力量跨界傳導，使得平臺包抄愈演愈烈，最終嚴重抑制創新與侵蝕消費者福利，危害甚巨。遺憾的是，由于扼殺式并購在性質上和傳統的并購存在顯著差異，現有的并購審查標準與監管機制面臨著不敷適用的困境。首先，營業額并購標準 “失靈”。雙邊市場與零價競爭的結合使得營業額的概念與計算方法陷入適用困境，尤其是對于營業額計算是否需要扣除補貼支出以及平臺企業的營業額是否等于營業收入等尚無統一定論。其次，損害效應評估失真。并購審查同樣需要遵循 “經營者集中—市場結構變動—對競爭造成影響”的內在邏輯，而市場集中度、市場份額以及市場勢力是評估并購壟斷影響的傳統要素，但這種靜態的分析方法會與動態的平臺競爭產生沖突。最后，并購動機認定困難。以反事實分析標準的動機認定標準具有較大的不確定性，原因在于除了并購外，企業未來還會遭遇運營危機、融資危機、政策危機、合規危機等。因此，初創企業僅代表一種潛在的競爭威脅，并可能處于不同 “賽道”的競爭，無法貿然將其視為一個成熟的競爭對手。如此，若未發生并購，初創企業能有多大概率保持獨立？其是否會進入收購企業所在的競爭領域？上述問題在并購審查中很難證明。

第四，數據封禁。平臺封禁行為具有多種表現形式，包括拒絕開放API、不予直鏈、操作系統不兼容、限制交易、自我優待行為等。數字經濟下，數據不僅是互聯網企業的核心資產，還是其參與市場競爭的關鍵 “底牌”。平臺往往會以數據為競爭優勢，建立起各類數據的 “圍墻花園”與 “數據孤島”，即大型平臺往往利用數據構筑的 “圍墻花園”，利用 “軟強制”性質的技術手段對用戶數據進行分類，并實現精準推送，使其心甘情愿地停留在專屬 “信息生態”之中。平臺實施封禁，同樣可以實現對其他平臺產品或服務的封鎖和禁止，可能會阻礙市場自由競爭，屬于 《反壟斷法》所禁止的壟斷行為。然而，平臺封禁并不是經營者合謀的結果，因此無法構成壟斷協議行為，而且與經營者集中關聯度較弱，因此理論上只能通過濫用市場支配地位行為予以規制。但平臺的多邊市場、交叉網絡外部性、規模經濟等特征與算法技術的隱蔽性、匿名性深度融合，致使平臺的相關市場邊界難以明晰。更何況平臺往往濫用正當理由，如制止誘導分享、維護用戶安全等進行抗辯，導致難以對其進行違法性認定。

第五，數據隱私危機。前文所述的算法價格歧視可以通過搜集代表交易相對人的支付能力、消費偏好、使用習慣等信息的數據，進行用戶精準畫像，實行差異性交易價格。扼殺式并購則直接減少了交易市場中的競爭對手數量，使得作為信息主體的消費者被壓縮可選擇空間，進而導致其被迫接受某一類產品或者服務，自主選擇權無形中遭到侵蝕。例如，Facebook收購WhatsApp后即改變了后者的隱私保護政策，對于個人信息主體而言，即喪失了選擇隱私保護力度更佳產品的自由。 《中華人民共和國個人信息保護法》 (以下簡稱 《個人信息保護法》)、 《中華人民共和國民法典》 《消費者權益保護法》強調微觀層面的用戶與信息處理者權利義務關系問題，確定個人信息保護的最低基準，無法解決宏觀層面由于市場競爭不足導致的選擇權受損問題[4]。而 《中華人民共和國網絡安全法》 《中華人民共和國數據安全法》 (以下簡稱 《數據安全法》)則關注個人信息安全，同樣無法有效救濟因平臺壟斷導致的消費者信息權益損害。不難發現，面對大型數字平臺企業提出的各種要求，消費者幾乎沒有選擇余地，而現有立法保護思路的不敷適用迫使消費者只能接受具有市場支配地位的大型數字平臺企業提出的單一個人信息保護政策，無法依自我偏好進行自由選擇。可見，基于個人信息保護與數據競爭之間的天然張力，如何解決數據競爭與個人信息保護之間的沖突已成為我國當下面臨的現實難題。

2 數據壟斷溯因：數據要素流通的內外部障礙

傳統以支配和排他為核心的所有權確權模式無法應對平臺經濟下的數據流通需要，不僅不利于不同數據處理主體之間的流轉使用，更有引發平臺數據壟斷的風險，無法發揮其作為生產要素的作用，有悖于數據產權的設立意義。

2.1 數據要素的內在特性掣肘數據要素市場發展

數據具有非競爭性、非排他性以及權屬模糊性等特征，無法妥善平衡數據規范利用和隱私保護，不利于數據流通的穩定預期。

一方面，數據資源的非競爭性與非排他性弱化了數據主體的交易動力。數據往往以電子形式儲存在各類讀取設備中，其不僅轉移零損耗、成本低廉，還能無限分享和復制，這意味著數據資源本身的價值并不因數據使用者的增多而減少。質言之，不同于土地、勞動、資本等生產要素，新增數據使用者的邊際成本幾乎為零[5]。數據資源具有部分排他性，原因在于，通過非對稱性加密等技術的加持，數據控制者可以實現對特定主體數據的授權使用，即通過授權機制明確數據權屬，進而產生事實上的排他效果[6]。然而，數據要素的有效流通必然要破除排他性，而排他效果的摒除又需要極大的代價方能實現，兩者的矛盾進一步降低了數據源供給者和處理者交易數據產品的積極性[7]。

另一方面，數據權屬認定模糊不利于數據資源配置效率。數據確權強調數據權利人深度參與數據配置、流通與收益分配等各階段，最終目的便是數據資源的高效利用[8]。遺憾的是，當前平臺數據具有多重屬性：用戶個人數據隱私保護的權利，平臺數據對其搜集數據的處理權利以及國家基于公共利益而行使的管理權利。此外，平臺數據的屬性又高度依賴具體場景，加之傳統確權思路 “重所有，輕使用”的邏輯缺口，使得數據權屬定位困難重重。具體而言，當前學界關于數據權屬的爭議集中在以下四點。其一， “個人信息自決權”理論下的數據個人所有。個人有權控制與支配自身信息的產生、流向以及滅失全過程，他人對其信息的侵害行為具有違法性。個人信息自決權是憲法賦予的基本權，其可以對抗國家行為，也可以對私人行為進行限制[9]。其二， “先占即所有”下的數據平臺所有。當前幾乎各個平臺均設置了隱私條款與用戶個人信息搜集條款，用戶自愿將個人信息通過瀏覽器輸入到平臺的專有域系統中，域所有者進而利用預設的二進位制算法等技術進行分析、處理，最終將輸出結果存儲在平臺的服務器上。基于 “先占即所有”的一般法理，平臺可以利用技術措施限制、控制甚至排除其他人訪問，事實上已經實現了對數據的排他性控制。其三， “三重授權原則”下的數據個人與平臺共有。在新浪微博訴脈脈案中[10]，法院創設了基于 “用戶授權”+ “平臺授權”+ “用戶授權”的三重授權原則，目的在于維持數據持有企業、數據獲取主體以及數據主體的平衡。 “三重授權原則”并沒有明確數據權屬，但司法判決的做出意味著個人和平臺均可對數據主張權利，即數據可視為個人與平臺所共有。其四， “自然資源國家所有”解釋論下的數據國家所有。數據與土地、資本、勞動力同等并列為關鍵生產要素， “數據二十條”強調其已快速融入生產、分配、流通、消費和社會服務管理等各環節。可見，無論基于生產資料社會性，抑或國家安全、社會公益與經濟效率的考量，數據要素均可以類比 《民法典》物權編第二百五十二條 “無線電頻譜資源屬于國家所有”而為國家所有。

2.2 外部確權模式與數據治理理念相背離

脫胎于工業時代的傳統確權方式往往適用于規模較小的場內交易，主要依托于所有權理論，側重對生產要素的占有使用，這與全國統一大市場下對數據要素治理原則中的共享性及普惠性互相沖突。

首先，傳統數據確權的重點往往落在所有權層面，這就意味著諸如 “使用、收益、經營”等 “子權利”處于從屬地位。在此基礎上，數據產權認定與數據利用規則過度強調靜態的 “財產所有”，相應便弱化了動態的 “財產利用”。同時，上述數據要素外在形式呈現出單維產權配置的特征，尤其表現在數據要素產權靜態化、排他性的單維配置，簡單地將數據要素產權視為不可分割、主體相斥的整體，無法平衡個人、企業和國家的合法權益，會使數據流通與社會發展陷入停滯。而且，數據要素的指數級增長必然對監管模式、監管理念以及監管手段提出更高的要求，但現實中依托公安部門、網信辦以及市場監管局等多部門的 “條塊監管”，難以在線上線下并存、數據多維流動中發揮預期作用[11]。

其次，如前所述，傳統數據產權保護模式側重所有權路徑，但其在市場實際運行中往往與物權規范中的 “一物一權”原則相違背，即數據要素與勞動、資本等生產要素存在本質區別，無法與二進位制的電子代碼相剝離，并不具備物的獨立性；同時，數據具有非排他性，任何主體均可獲取并支配數據，數據也不會因多次重復流轉而減損價值，因此，數據也不具備物的特定性。獨立性與特定性的否定意味著同一組數據可能存在多個主體主張權利，不符合 “一物一權”原則。更重要的是，數據要素所有權保護模式的推行不可避免使數據資源陷入到 “公有”或 “私有”的二元困境，數據資源公有的認定往往忽視了個人數據與企業數據的合理利益期待，數據資源的私有認定則會引發 “一物一權”的法理質疑。因此，關注所有權路徑的傳統數據產權保護模式存在諸多解釋論困境。

最后，外部確權模式無法調和數據多元主體的利益沖突。當前，數據共享是數據要素流通與利用的關鍵環節，在這一過程中，共享目的、成本支出以及主體地位的落差導致多元主體彼此間的利益預期發生沖突。例如，掌握公民個人數據的平臺企業偏好利用數據進行用戶畫像，進行精準營銷，但承載公民人格利益的個人數據同樣被用戶所關注，個人數據的傾斜保護必然意味著企業數據權益的限縮，而且公共管理部門基于履行職能的需要，也會與平臺企業數據商業秘密的保護期待相沖突。

不難發現，政府在履行公共管理職能或提供公共服務過程中產生的公共數據往往受限于計劃配置，導致數據資源難以釋放經濟價值數據。而企業基于前期授權同意，并加以算法處理形成的企業數據則受困于數據權屬的模糊與數據流通規則的失范，誘發了諸如算法共謀、算法價格歧視、平臺扼殺式并購、數據爬取、流量劫持等在內的數據反競爭行為，嚴重破壞了數據要素市場的正常秩序，加之個人數據與個人信息內涵的雷同[12]，使得傳統數據保護模式側重對數據要素的占有，不免與當前數據要素流通與利用的政策文本指向相違背。更重要的是，在傳統數據確權保護過程中，數據資源利用的范圍與程序往往被所有權人所拘束，導致數據資源無法被多元主體對接和共享，甚至加劇主體間業已存在的技術壁壘，最終阻礙統一大市場下數據資源優化配置的進程。

3 三權分置視角下數據壟斷的紓困邏輯

因數據產權模糊不清、難以界定，數據市場主體對自己是否持有數據權利、能否開展交易存在疑慮，導致數據交易市場積極性不高，大量數據價值難以釋放。三權分置拆分打破了數據處理鏈條各個主體之間的競合關系，保護了數據持有者、數據加工處理者、數據產品經營者等數據鏈條參與方的合法權益，有利于活躍數據交易市場、釋放數據要素價值，體現了頂層設計者的智慧。

3.1 解釋論：體系解釋下數據三權的分置理據

數據三權分置的對象為數據產權。基于文義解釋，權利分置可被解釋為一項權利的分解或分離。產權與所有權在權利內涵方面存在交叉，所有權、使用權、收益權、轉讓權等多個權利束構成產權整體，上述權利束又可被不同主體享有。可見，所謂的權利分置實質上是指產權下不同權利束的分解。數據三權分置的客觀表現為 “置”。 “置”有設立、設置之意，分置則為分別設立、分別設置。三權分置在順序上遵循先 “分”而后 “置”的邏輯，先行分離意指代表不同權利內涵的限制性權利束從權利集合中脫離出來，即代表數據產權部分權能的 “三權”脫離過程；后位設權是將前述分離出來的權利束單獨設定為滿足權利人需求、具有可操作性的權利。

事實上，三權分置概念最早在農地 (承包地與宅基地)領域提出，基于體系解釋，農地三權分置的法理邏輯與行權規范可以對數據 “三權分置”提供有益參考。一方面，承包地三權分置的邏輯起點。在集體土地所有權與土地承包經營權兩權分置的農地制度框架下，土地承包經營權的自由流轉，特別是物權性處分受到諸多限制[13]。承包地三權分置在保留農地產權的社會屬性及其對農民的社會保障功能基礎上，更加關注農地產權的經濟屬性，更為有效促進農地資源配置效率的提高。在權利結構方面，承包地三權分置立足 “所有權-用益物權-次級用益物權”權利架構，集體土地所有權人可為農戶設定土地承包經營權，作為土地承包經營權人的農戶可設定土地經營權，農戶承包權成為土地經營權的母權[14]。可見，承包地三權分置符合分權的基本法理，又滿足了現實需求，應該進一步落實。另一方面，宅基地三權分置的理論依據。 “兩權分離”下的農村土地權利結構逐漸暴露出 “重利用、輕所有” “重效率、輕公平”以及 “重土地承包經營權、輕其他農地使用權”的弊端，加之現實中 “小產權房”泛濫、 “一戶多宅” “亂搭亂建”等現象弱化了宅基地資產的放活，使得如何重塑宅基地使用權成為當下亟待思考的問題。宅基地三權分置的政策要義在于，在保持集體所有權不變的基礎上，將宅基地使用權分離為 “宅基地資格權”和 “宅基地使用權”。三權分置中的 “宅基地使用權”不同于兩權分離時代的權利內涵，其剝離了代表身份性的資格權能，是一種純粹的財產性權利。 “資格權”實質上為分配資格，作為農戶原始取得宅基地使用權的前提條件，其與 “宅基地使用權”共同作為 “宅基地所有權”的下位權利束。三權分置的賦權設計使得原本宅基地的基本保障功能由 “農戶資格權”實現， “宅基地使用權”側重體現財產權，實現彰顯宅基地及其地上房屋財產性的價值目標[15]。

相較于承包地與宅基地的分權路徑，數據三權分置并沒有設立 “數據所有權”這一總括性母權，這就意味著數據三權分置脫離了傳統 “數據所有權-數據用益權”的二元結構，選擇了權能獨立的權利束形態。質言之，數據來源者并不享有研發者的源權利與數據三權，其權利只限于 “獲取或復制轉移由其促成產生數據”的 “數據可攜帶權”。數據三權分置亦非依循由數據資源持有權派生數據加工使用權、數據加工使用權派生數據產品經營權的權能分離邏輯，而是呈現出相互分離、彼此獨立的樣態。在理解上述權利分置的基礎上，可推導出不同數據處理者能夠同時持有相同數據資源并利用，但擁有數據持有權也并非一定要親自行使數據加工使用權和數據產品經營權；數據資源持有權人可以授權他人加工使用數據資源，后者可以獨立行使數據產品經營權，也可以根據與數據資源持有權人的協議進一步將數據產品經營權獨立化。

3.2 價值論：數據三權分置加速數據要素全過程流通

三權分置因應了個人、企業、社會、國家等相關主體對數據的不同利益訴求，這一創新數據產權觀念淡化了所有權、強調使用權，對破除數據交易障礙、明確數據權屬意義深遠。

首先，數據三權分置明確了數據產權歸屬。產權的明晰是數據流通的起點，如前所述，當前學界對于數據權屬莫衷一是，主張個人所有者有之，主張平臺所有者有之，主張國家所有者亦有之。數據產權模糊不清往往導致數據市場主體，尤其是平臺經營者對自身是否擁有數據權利以及數據交易產生疑慮，此種模糊狀態容易弱化市場交易動力，導致大量高價值數據資產難以釋放潛力。數據三權分置的權利拆分設計打破了數據處理鏈條各個主體之間的競合關系，可以保護數據權利人的合法權益，還能夠降低數據流通利用中的合規風險，避免不必要的權益糾紛，提高數據流通利用的效率。事實上，數據三權分置同樣符合科斯第二定理的內涵，即通過明確數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權的權屬定位，可以決定數據資源的初始配置，進而利用交易改變法律對權利的原始配置需要成本[16]。

其次，數據三權分置有利于加速數據交易。數據的共享、開放、流通、定價分配是數據要素市場化配置的關鍵環節，通過存量數據共享及推動增量數據參與開放，使得數據要素產生流通并根據定價完成交易，實現收益分配，但各環節均有相應制約性難點。例如，因地理區位、地方保護導致的數據共享障礙；數據確權機制模糊造成的數據開放困境；市場治理標準不統一引發的數據流通不暢；定價收益機制混亂致使數據定價分配不清。除此之外，數據交易相比于傳統的商品交易存在諸多特殊性，如信息悖論問題[17]、數據價值的雙向不確定性問題[18]、數據磋商和談判等交易成本問題、數據交易后合規使用問題，這些問題亟待思考[19]。數據三權分置的權利結構有助于培育安全可信、可追溯的數據交易環境，促進數據交易安全高效地開展。

最后，數據三權分置有利于個人信息保護。數字經濟下的競爭政策往往是促進數據流通和競爭自由，以提高市場經濟效率。數據作為市場力量的來源，對消費者數據的分析和使用不僅可以用來提高企業核心產品或服務的質量，還可以用來銷售廣告或其他具有針對性的產品或服務[20]。然而，在平臺對用戶個人信息的搜集與共享方面存在隱私泄露甚至不當利用的風險，雖然 《數據安全法》和 《個人信息保護法》的出臺使得在數據共享和利用中保護數據和隱私安全成為必要條件，但同樣引發了隱私保護法對數據收集與共享行為的限制，最終阻礙數據流通。數據三權分置既解決了數據要素在流通和開發利用中的數據產權問題，也兼顧了用戶個人數據的安全問題。質言之，三權分置中的數據加工使用權與數據產品經營權預留了隱私計算的適用空間。隱私計算是在不暴露原始數據的情況下計算數據，且計算結果可被驗證。隱私計算不能簡單理解為保護用戶隱私服務的技術，其重點是實現數據使用權交易的基礎，即隱私計算中的交易不包括數據本身，只交易數據的計算結果。因此，隱私計算提供了在讓數據使用權轉讓合理有序的同時放大數據跨主體價值的計算方案。

3.3 實踐論：數據產權與交易的試點經驗

數據三權分置不僅有法理與價值的二元支撐，現實中同樣有豐富的試點經驗。在地方立法規范層面。2023年2月，深圳發改委發布了 《深圳市數據產權登記管理暫行辦法 (征求意見稿)》 (以下簡稱 《征求意見稿》)，其不僅直接引述了 “數據二十條”中的三種數據權利，還細化了上述 “三權”的適用對象以及體現三種權利在數據生產、流通、使用過程中各參與方享有的權利內容，此為全國首創。 《征求意見稿》還規定了六種數據產權登記方式，包括首次登記、許可登記、轉移登記、變更登記、注銷登記和異議登記，涵蓋了數據生產、流通、使用的全生命周期，根據數據所處的環節以及所希望達成的目的，將適用不同的登記方式。同時， 《征求意見稿》強調發揮第三方服務機構的作用，即合法性審查對數據進行首次登記、許可登記和轉移登記需要提交的材料中，均要求提供由第三方服務機構出具的真實性和合法性審核材料。北京市知識產權局發布了 《北京市數據知識產權登記管理辦法 (試行)》 (征求意見稿)，旨在規范北京市行政轄區內數據知識產權登記行為。江蘇省、浙江省進行了數據產權登記制度的地方立法探索，成效顯著。在數據交易平臺建設層面，2023年2月，北京國際大數據交易所數據交易平臺的工業數據專區上線。工業專區旨在重點解決工業數據資源持有權、加工使用權、產品經營權等分置的產權問題，加速推進工業領域數據要素市場構建。除此之外，廣州數據交易所自2022年9月揭牌運營以來，圍繞數據從資源到資產的全周期，基本建成數據要素交易體系和規則體系，推進數據產品孵化和服務平臺建設。可見，地方立法與平臺建設的實踐經驗不斷探索，全面回應了各種數據要素市場發展的問題，為未來一段時期數據合規流通與利用提供了頂層制度設計方向。

4 三權分置下平臺數據壟斷的治理路徑

三權分置的數據產權定位不僅能促進數據合規高效流通使用、賦能實體經濟，還能明確數據權屬，維護數字市場的競爭秩序，是當前破解數據壟斷的有效路徑。具體路徑設計方面，應明確反壟斷語境下的數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權的權利內涵，同時細化平臺互聯互通義務的邊界，并完善數據壟斷下的用戶隱私保護規則。

4.1 規范路徑：形塑反壟斷下數據三權分置的權利內涵

數據三權分置是應對數據流通不暢、推動數據市場有序競爭的關鍵舉措，而反壟斷視角下的三權內涵則成為該政策有效落地的前提。

首先，數據資源持有權。 “數據二十條”強調，數據資源持有者可以依法對其掌握的數據進行自主管控。基于文義解釋，數據資源持有者至少擁有自主管理權，即持有者可自主決策對數據的保存、更新和使用等行為；自主控制權即持有者擁有數據資源的排他性和競爭性權益，可以同意或拒絕他人獲取自身持有的數據。數據資源持有者權旨在明確數據資源持有者的合法數據使用權，進而推動公共機構參與數據市場培育，構建數據流通秩序[21]。 “數據二十條”將數據分為公共數據、企業數據和個人數據，這就意味著數據持有主體包括政府、企業和個人。其中，對于因行政機關履行管理職能產生的公共數據，應當明確其行權邊界，避免上述主體利用數據優勢與監管地位實施強制交易、限制市場準入以及強制經營者限制競爭，阻礙全國統一大市場的推進；對于市場主體基于經營活動而搜集的數據，其持有、支配和收益的權利歸屬經營者，同時上述權利的行使不得產生排除、限制市場競爭的效果；而對于承載個人信息的數據，由用戶個人自主決定使用或者授權經營者使用。

其次，數據加工使用權。 “數據二十條”指出，數據處理者對數據的加工與使用應滿足以下兩個條件：一是應當保護公共利益、數據安全和數據來源者的合法權益；二是應當符合法律規定或者得到數據資源持有者的授權。數據加工是指對數據進行篩選、分類、排列、加密、標注等處理，而數據使用是指對數據進行分析、利用等。反壟斷語境下的數據加工使用應堅持數據隱私原則與必要數據原則，前者強調企業嚴格保護收集的用戶數據，不能輕易將其曝光和使用；后者要求設定數據共享規則，避免頭部企業濫用市場支配地位妨礙競爭。

最后，數據產品經營權。數據產品經營權主要指數據競爭性權益，即數據處理者對第三方的限制性權益，以防止同行業競爭者利用數據產品攫取不當利益。為了實現數據財產權益的有效保護，我國司法實踐確立了 “三重授權”原則，試圖維護在先平臺對數據的控制利益。然而， “三重授權”原則籠統地適用所有類型數據，過于依賴用戶的 “知情同意”，不利于培育共創共享、公平競爭的數據要素市場。因此，對于平臺間數據獲取與共享的規則應堅持分級分類理念。一方面，利用 “人工+智能手段”形塑二元數據分級分類技術機制。人工和技術相結合的混合方式進行數據分類分級優勢凸顯，人工干預為數據分類提供合理標準，而工具和技術可實現效率和策略的執行。技術驅動的數據分類分級解決方案消除了人為干預的風險，降低了人工分類分級的成本，同時可以全天候分類，增加持久性。另一方面，明確平臺數據分級分類標準。平臺數據分級分類的標準應遵循分類多維、就高從嚴、動態調整原則；數據驅動型企業不必完全復制法律規范中關于數據的分類邏輯，除了法律已經明確內涵的數據術語外，可以依據自身情況對數據類型進行自定義，如將組織數據 (組織在自身的業務生產、經營管理和信息系統運維過程中收集和產生的數據)限縮為管理數據，又如根據企業客戶情況、用戶情況自定義客戶數據、用戶數據、數據資產、衍生數據等。

4.2 平臺路徑：細化平臺互聯互通義務

數字經濟下超級平臺依托算法與海量數據池的有利地位，將上述技術與資源優勢轉化為競爭優勢，并通過封禁手段將數據圈禁在平臺商業生態系統內，形成數據孤島。數據三權分置的目的便是實現數據的共通共享，進而加速數據流通，釋放數據經濟活力。因此，如何賦予平臺互聯互通義務成為當前思考的問題。賦予平臺互聯互通義務意味著對平臺施加了強制的互操作要求，并借助既有平臺的用戶和數據資源擴大影響力，迅速達到或超越臨界規模，最終促進平臺領域的競爭。此外，新進入者提供的服務也有可能是同質化的競爭性服務，這同樣會強化平臺內的競爭壓力，倒逼既有平臺不斷改善服務和技術。

對于平臺互聯互通義務的具體內涵，拙見以為，應從以下三個方面予以闡釋。

第一，修正本土化的守門人認定標準。為了應對超級平臺的反競爭行為，世界主要國家和地區試圖引入守門人制度。2022年11月歐盟頒布 《數字市場法》，將符合特定條件的超級平臺認定為 “守門人”，并對其施加了特殊的競爭義務。美國和中國也緊隨其后，分別公布了相應的法律草案[22]。何種平臺應當被認定為守門人并承擔特殊的法律義務，是貫徹實施守門人制度的前提與核心。歐盟 《數字市場法》往往以營業額或市值標準、用戶數量標準以及市場地位 (穩固且持久的市場地位)標準等用來認定 “守門人”范圍。然而，數字經濟下的網絡效應、零價競爭、多邊市場特點明顯，傳統的界定標準逐漸暴露出不敷適用的困境，亟待予以更新。如數據成為平臺競爭的關鍵要素，擁有大量的用戶基數以及流量意味著平臺有廣闊的信息收集渠道，這些數據便成為企業產品服務更新換代的重要參考。因此，高流量與高市場份額乃至市場支配力之間是正相關的，而對于數據控制能力的判斷，則可以綜合考量平臺后臺顯示的用戶基數、活躍度、用戶覆蓋率、用戶數據類型及用途等。

第二，細化互聯互通的義務內容。數字平臺互操作義務的內容至少應包含如下方面：①明確數字平臺互操作義務的履行時間，履行時間的長短決定了互聯互通義務實現的廣度與深度，但同樣需要考量同行業、不同平臺數據共享需求、風險等的不同，進而細化不同類型的履行時間；②厘清數字平臺互聯互通義務的經營者范圍、數據范圍、行業范圍；③細化平臺經營者所提供數據的標準、方式和頻率，尤其要綜合敏感度、關鍵性、可用性、完整性以及受影響性等標準設定共享數據的范圍，實現分類標識、逐類定級；④完善數字平臺互操作義務交換的數據使用方式、要求及限制；⑤構建數字平臺互操作義務的救濟機制[23]。

第三，明確互聯互通的義務邊界。平臺互聯互通以恢復和促進平臺競爭為理想目標，但其適用過程同樣會暴露損害競爭的負面效應。原因在于，強制的互聯互通會加速大型平臺間依托技術、算法和數據優勢形成新型共謀，即便通過外部監管可以實現新型壟斷的產生，中小微數據企業搭便車的困境依舊無從解決，更何況平臺互聯互通的競爭促進效應存在被高估的風險。大型平臺固然可以將數據優勢轉化為競爭優勢，但數據的獲取成本低廉使得中小企業同樣可以鎖定用戶需求，實現錯位競爭。相較于假陽性的執法錯誤，平臺市場動態競爭下假陰性錯誤的社會成本與效益更容易被監管機關接受。因此，基于數據壟斷的特性以及監管執法能力的考量，適用保持謙抑立場無疑是理性的選擇。除此之外，平臺互聯互通還應堅守比例原則。比例原則從微觀視角借助 “適當性-必要性-均衡性”三階要件標準的邏輯判斷來保護平臺競爭自由不受過度干預，表現為對競爭法介入的一般限定和平臺行使私權力的擴大限定。

4.3 用戶路徑：數據壟斷下的隱私保護機制

數字經濟下的消費者福利不再僅僅局限于價格的降低、質量的保障，而在于消費體驗感的滿足、消費者個人信息的保護等，這也是反壟斷法中個人信息權益的核心內涵。不同于 《個人信息保護法》中的個人信息權益體現為特定個體所享有的具體權利，反壟斷法所保護的個人信息權益體現為以選擇多樣性為核心的抽象性利益、集體性利益，上述利益的維護最穩妥的方式便是公益訴訟，因此以反壟斷公益訴訟保障消費者個人信息權益具有可行性。而且，反壟斷法本質是通過保護競爭機制來整體保障消費者的多樣性偏好，以公益訴訟的形式賦予消費者集體訴權符合反壟斷法在個人信息保護中的功能定位。加之由于個人信息權益保護本質上關涉人的主體性與尊嚴，在數字平臺壟斷頻繁侵害個人信息權益的背景下，盡快健全反壟斷民事公益訴訟制度，增加個人信息保護的法定途徑具有現實必要性。

對于數據壟斷背景下消費者公益訴訟制度的構建，筆者有如下建議。一方面，應構建多元訴訟主體。目前， 《反壟斷法》僅規定人民檢察院乃反壟斷民事公益訴訟的適格主體。考慮到我國公益訴訟的實踐歷史、消費者對于消費者協會本身的自我認同性，增加適格消費者協會作為反壟斷民事公益訴訟的主體具有可行性，這樣也可以與 《個人信息保護法》中有關公益訴訟主體的規定保持一致，有助于實現 《反壟斷法》與 《個人信息保護法》的協調適用。另一方面，重塑證明責任。鑒于反壟斷民事訴訟具有專業性，且數字平臺壟斷對于個人信息權益的損害具有間接性與隱蔽性，原告舉證困難可能成為反壟斷公益訴訟中的難題。因此，當前可以考慮舉證責任倒置的適用邏輯。具體而言，基于信息偏在、算法黑箱以及技術壁壘，消費者無法觸及平臺算法自動化決策的內在邏輯，不僅難以發現自身的權益遭受侵害，平臺濫用正當抗辯理由同樣會增加訴訟結果的不確定性。因此，為了降低消費者的維權成本，保證契約實質正義的實現，當前應將舉證責任倒置規則擴展到數據壟斷公益訴訟場景中，即經營者應當證明自動定價行為與損害結果之間不存在因果關系、受害人有過錯或者第三人有過錯。

5 結語

數字經濟時代，依托數據優勢的超級平臺陸續崛起，成為影響市場競爭的 “關鍵先生”，與此同時，數據壟斷也已成為各國關注的焦點問題。由于數據本身的權利配置并不明晰，平臺之間、平臺與用戶之間的數據流通失范，無論是平臺對數據的商業開發和利用，抑或用戶個人隱私的保護均存在制度困境。 “數據二十條”提出了基于數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權的三權分置新模式，其特有的權利配置可以高效流通使用，是破解數據壟斷的有效路徑。在三權分置理念下，形塑平臺數據壟斷的治理規則應明確反壟斷語境下的數據資源持有權、數據加工使用權和數據產品經營權的權利內涵，還應細化互聯互通義務的內容與邊界，并逐步完善反壟斷公益訴訟制度，實現對用戶個人隱私的有效保護。當然，數據 “三權分置”只是政策表達，尚未上升為法律語言，數據 “三權分置”在競爭法領域的適用仍任重道遠。