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杨东、臧俊恒:《反垄断法》应如何规制数据竞争和垄断

更新时间:2020-12-04 16:51:26
作者: 杨东   臧俊恒  

  

  

   摘要:数据作为生产要素更易引致垄断现象,掌握系争数据可能为强化抑或阻碍市场竞争的双刃效果,数据的收集、处理、利用等环节会相互作用和反馈循环,从而对市场竞争产生叠加、聚合影响力。价格中心型反垄断法框架不能有效规制数字市场的垄断行为,以价格因素作为竞争损害的判断标准,忽视了“强化优势地位”要素,将干预延迟到平台获得损害竞争的市场地位之后,降低了反垄断法的法律效力和社会效果。《〈反垄断法〉修订草案(公开征求意见稿)》增列数据因素进入反垄断法分析框架,标志着规制数据垄断行为的法律路径发生了转向,然而,小修小补的法律路径,并不能完成对数据市场垄断行为的有效规制。规制数据垄断应重构既有的反垄断法分析框架,体系化构建规制数据市场的竞争损害行为:利用数据可迁移性可以降低同时使用不同平台的用户转换成本,设置安全港规范实现数字市场的利益平衡,将相对优势地位和必要设施原则纳入反垄断法,同时以规制思维弱化事后处罚机制,以事前、事中、事后周密而细化的制度营造市场化法治化的营商环境。

  

一、问题的提出

  

   十九届四中全会提出,“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”,《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》也提出“加快培育数据要素市场”,并对构建和完善数据要素市场化配置体制机制作出部署,有利于促进和培育数据市场发展,推动完善数据市场监管。数据的采集、利用、储存、交易等一系列的行为正发生变化,新的客体、新的主体正在产生形成有价值的数据。同时,随着数据的集合,掌握系争数据可能会强化或阻碍市场竞争,影响市场竞争的程度将甚,为此实有必要探究数据所生的限制竞争问题。

   国家市场监管总局在2020年1月发布《〈反垄断法〉修订草案(公开征求意见稿)》,第21条第2款规定,“认定互联网领域经营者具有市场支配地位还应当考虑网络效应、规模经济、锁定效应、掌握和处理相关数据的能力等因素。”数字经济本身的特性对传统反垄断分析框架和权衡因素带来了挑战,数据对市场竞争的影响包括,建立或提升网络效应,通过数据分析适时调整经营策略,降低用户平台多归属性,以及持续推动创新服务以维持市场支配地位。为了让数字市场的活动在反垄断法上得到有效的评价,须于价格竞争之外考虑新的因素。针对数字市场的特性在市场地位的判断,增列“数据”因素进入反垄断法分析框架,“掌握和处理相关数据的能力”与纳入市场地位的考虑因素相互呼应,但仍有部分对市场地位有影响的因素稍有遗漏。数据的生命周期涵盖收集、存储、分析、利用、删除、转移等环节,数据价值链的不同环节之间会相互作用和反馈循环。如果局限于部分环节的孤立分析,将数据与数字经济的竞争行为相割裂,无法完整展现数据对市场竞争造成的竞争损害全貌。

   数字经济时代,数据的收集渠道多元且成本低,数据的积累本身不会造成进入壁垒,并且不会自动赋予平台排除竞争对手的资格,产生或者强化垄断能力。即数据的特征使得数字平台不能阻止竞争对手复制数据,平台企业的数据不一定构成反垄断风险。但是,随着数据量的增长,作为数字平台生产要素的重要性日益增加,平台利用数据维持竞争优势,限制竞争对手访问,设置进入壁垒并维持其支配地位,造成的竞损害并非更高的价格,而是质量、创新和隐私的损失。

   诚然,既有的反垄断法分析框架在数字经济时代并未完全过时,此次反垄断法修订亦可以考虑秉持小修的谨慎态度。“由于在工业革命时代所形成的反垄断规则已无法适应数字经济的发展要求,数字经济发展及市场活动的日益复杂化都需要加强反垄断规制。”基于工业经济原理和理论的传统竞争法规制的手段和方法无法适应数字经济的挑战,以网络效应、规模效应、多边市场等为特点的新特征,数字平台对反垄断法适用带来了巨大的挑战。

   目前反垄断分析框架适用数据引起的限制竞争行为,对于市场的合并或滥用市场支配地位行为,即使有必要就数据市场中的特性调整特定的分析方法与工具,却并非是需要对反垄断法传统分析框架进行范式转移式修正后才能妥适规范的问题。价格中心型的分析路径并不适合数据驱动型市场,因为这些市场上的产品和服务往往免费提供,许多用户已经习惯于不支付价格,潜在损害虽然显著但更难量化。

   但是这些讨论还不够全面,仅仅在立法上简单的修补,并不能解决实际问题。本文从数据生产要素的角度,解释数据垄断的双重规制困境以及规制进路的优化问题。

   随着数字经济的不断发展,数据持续增长与累积,提升算法技术,激发数据的价值。通过用户在数字平台的活动,平台收集、分析、利用数据,实现基础数据的价值转换。无论将数据作为商品还是生产要素,数字经济平台因为数据收集、分析及利用的能力,获得市场竞争的优势或市场力量,影响市场自由竞争,由此带来在价格为零的前提下,平台利用现代技术造成的竞争损害。各种新型的垄断行为应运而生,例如策略性合并、排他性行为以及数据相关的创新与隐私问题。平台竞争的特性决定了其分析范式有别于传统的价格中心型分析框架。

   掌握数据和算法,成为平台赖以实施垄断行为的市场力量来源,数据对于平台竞争的重要性愈来愈高,封锁与排除平台竞争的诱因也随之增强。就平台数据竞争问题,Microsoft、Google、Facebook、Amzon、Apple等掌握数据及其运用的大型平台已经被各国竞争执法机构调查和处罚。数字平台凭借其作为数据集合体的中心,借助算法将海量数据快速分析,得以在相关市场取得市场力量。如果数字平台刻意操纵竞争数据取得的机会,提高市场进入壁垒,则可能认定滥用市场地位行为。

   数据对平台合并的影响,在法律修订或配套机制的讨论上较为成熟。不乏在市场上本来即具备海量数据汇集的平台,平台因自身服务即可持续收集海量数据,将通过数据分析、拟定商业策略、商品或服务整合的方式,改善或创新提升数据应用的价值及商品或服务的市场力量。亦有将数据本身直接作为商品或服务,通过竞争关键数据,巩固或提升其市场地位(如TomTom/Tele Atlas 案)。

   即便如此,在过去十年中,Amzon 、Apple、 Facebook、Google、 Microsoft,已经在全球范围内进行了400多项并购交易,其中一半以上发生在最近5年内,合并的交易额非常高。然而,执法机关仅对少数合并进行了审查,且没有一项被禁止,这让我们质疑执法机关是否平衡了执行不足和执行过度的风险。数据市场的性质,会改变假阴性和假阳性错误之间传统的权衡关系,需要重新考虑合并评估工具的演化,以有效地规制数据市场中的合并。

   数字经济平台通过各类软件与算法的交互作用,快速取得、分析与利用海量实时的数据,进行精准的信息处理,甚至由算法直接完成自主决策。而在数字竞争环境中,相关数据只要处于可被读取的状态,皆可通过算法设计与运作加以运用,并由此洞悉市场动态取得决策先机。而在信息过度透明的状态下,平台在无意间采纳相同的市场策略,在外观上形成类似于共谋的状态,数据与算法的交互应用可能促成或强化卡特尔。

  

二、数据的生产要素属性:从数字经济到数据经济

  

   突如其来的新冠肺炎疫情改变了人类的正常工作与生活轨迹。在抗击疫情过程中,以数据生产要素为基础的数字经济,依托新技术和大平台优势,通过信息聚合、数据共享,为全社会资源调配、物资流转、网上办公等起到了重要的支持作用。我国数字经济在抗击疫情中体现出的行业特色和结构优势,使我们坚信,数字经济平台将在接下来的疫情防控和经济社会发展中发挥更大的作用。

   (一)数据经济的基础架构

   1. 数据经济的生产要素:数据

   主导性生产要素在生产与再生产的循环中随着经济发展阶段逐次递进。围绕海量数据的分析产生的计算力,数据要素已经成为数字经济时代重要的战略资源,土地、资本、劳动力以及技术等传统要素都可以转化为数据要素,市场要素流动可集中表现为数据要素的流动进而提升全要素生产率。数字经济迈向以新基建为战略基石、以数据为关键要素、以产业互联网为高级阶段的发展。数据的收集、利用、分析所带动的数据驱动型创新,平台得以改善产品或服务的品质,提供消费者更多元的选择,创造经济利益与生活便利性。然而,数据作为生产要素更易引致垄断现象,对数据的控制可强化企业的竞争优势、行为的限制竞争效应,平台也会有诱因以各类竞争手段,试图比竞争对手更早取得数据,或让竞争对手无法取得关键数据。数据生产要素对后续生产的产品或提供的服务有影响,则分析的重点需置于最终产品市场而非要素市场的竞争效果。

   当前全球经济增长乏力,但数据作为生产要素的重要作用日益凸显,以数字经济为代表的新经济成为经济增长新引擎。生产要素是不断演变的历史范畴,土地和劳动力是农业经济时代重要的生产要素。工业革命后,资本成为工业经济时代重要的生产要素,并且衍生出管理、技术等生产要素。随着数字经济时代的到来,数据已经成为经济数字化转型的生产要素之一,并与土地、资本等要素的结合形成现实的生产要素,与土地、资本等要素一样,“单纯的数据资源只是可能的生产要素,劳动构成数据成为现实生产要素的必要不充分条件,数据通过与劳动相结合形成知识积累,进而更好地与管理相结合,才会使数据更充分地成为现实生产要素。”为此,需要在了解生产要素演变规律的基础上,认识数据作为生产要素的重要意义,采取有针对性的措施,推动数据生产要素市场的有效发展。

   2.数据经济的组织基础:平台

   数字经济平台通过整合数据、算法的发展,将其市场力量势扩张至横向、 纵向甚至混合经营的市场范围,影响的层面较实体产业而言更加广泛而迅速,能够采用的方式和资源更复杂。数字经济平台按其服务特性,能够对数据市场产生破坏性创新的优势,将因此需要针对数据市场的平台竞争问题重新构建。在数字经济环境当中,数字平台主要扮演中介者的角色,连接两个及以上不同的用户群。以搜索引擎平台为例,其功能在于通过算法设计协助用户搜索到所需信息,在用户输入特定关键词时,搜索结果即会同时列出相关的信息,使用户可以根据搜索结果产生交易的可能。其他社交平台、共享经济平台或移动应用平台等,都按其服务设定的目的,建立不同群体之间的联系,形成并维持一个得以持续运转的平台生态系统。数字经济平台所提供的商品或服务对一方用户的价值,受同一平台其他用户群体的数量的影响。伴随着科技的研发、创新与应用,新的商业模式或服务形态会弱化甚至取代目前经营者的市场地位。而动态市场的特性,实际上与数字经济平台的进入壁垒存在相互关系。

   3. 数据经济的分配机制:算法

算法对用户的追踪、预测与影响,快速收集竞争者的数据,在瞬息之间决策与执行反应,降低平台经营和竞争成本,市场呈现高度透明化,改变了传统的市场竞争结构。算法对市场结构及经营者行为所产生的改变、以及它被用为合谋工具的样态。愈来愈多平台不断增加其对算法的依赖。第一,利用算法预测分析,根据以往数据衡量未来各个结果出现的概率,对当前影响市场环境的内生或外在冲击进行预测。第二,算法优化经营过程,减低经营者的生产和交易成本、或有效率因应市场情况而订价,获得竞争优势。(点击此处阅读下一页)


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本文责编:wangpeng
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