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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  
平台的多元数据与算法的交叉可以产生跨市场的市场地位。在Google Search案中,Google运用其在搜索引擎服务的市场地位,协助Google Shopping的改进拓展,将购物比较服务的搜索结果列入关键词搜索结果排序的置顶地位等,由此在搜索引擎的市场地位传导到购物比较服务市场,并对竞争对手采取不合理的差别待遇行为。而 Google之所以可以这样操作,是因为Google已具备精准的搜索、排序的算法技术,数据的排序及呈现是来自于不同算法的交互,用户实际上没有机会发现搜索引擎呈现的结果是否已经过处理。面对算法影响市场竞争的系统性风险,应从算法内容、法律实施及社会实践等多个面向出发,探究规制算法的合理性竞争分析框架。

   (二)数据生命周期的竞争影响

   数据已经成为数字经济中最有价值的资源,然而数据市场通常具有进入壁垒的特征,创造持久的市场力量或作为从事限制竞争行为的基础。其中,部分有些壁垒是数据特有的,比如存储海量数据,数据作为市场投入要素的特征会影响进入壁垒的高度和类型。但是另一部分壁垒,如双边市场或网络效应产生的壁垒适用范围会更广。数据市场可以根据数据的生命周期进行竞争分析,即数据进入壁垒不仅仅是收集阶段,数据收集和分析、存储、利用环节形成不同类型的影响,同时,数据也有种类的区别,不同市场需要不同的数据。不同市场、不同类型的数据也会构成不同程度的进入壁垒,由于数据本身不具备固有的价格,其是否具备竞争价值是相对性的,根据数据利用目的、方法、时间、对象等条件确定其价值。即看似相同的数据收集,针对特定市场产生竞争价值,但对于其他市场或许则未必。因此,对数据收集、存储、分析和利用的影响分析必须与它们对整体的影响相关,根据数据的特性与系争市场的关系做出数据是否构成进入壁垒的决定。

   数据生命周期的每个环节以及环节之间往往都存在不同类型的进入壁垒,包括技术、法律或行为上的,对市场竞争产生叠加的负面影响。这些壁垒的存在和强度因数据市场的具体特点而有所不同,为了评估这些壁垒的重要性,需要分析作为特定市场输入的数据的特性。由于进入壁垒在数据生命周期的若干环节中的累积效应,每一环节本身或许都不会造成较高的进入壁垒。因此,分析的重点不应局限于数据的某一环节。数据生命周期各个环节的进入壁垒强度都会影响,降低一个环节的壁垒会影响企业在另一环节设置更高壁垒的动机,以保护其基于数据的优势。

   在数据收集环节,技术壁垒包括数据的唯一性、规模经济、双边市场、封锁效应等。限制数据访问的形式影响数据收集,受到数据安全、隐私以及数据所有权的法律限制。企业从事排他性行为、拟定较高的进入价格或者使用禁止收集数据的软件构成行为性的壁垒。数据存储是技术进步降低市场进入壁垒的主要环节,存储空间、数据驱动的存储成本、存储效率构成技术壁垒,最大障碍是转换成本和锁定在信息系统中无处不在。数据以特定顺序存储时,将导致很高的转移成本,甚至产生锁定效应。数据收集的诸多壁垒,如规模经济和范围经济,与数据分析相关,数据的兼容性、互通性以及分析工具的选择都会构成在数据分析上的壁垒。然而,即使企业拥有或能够通过数据中介收集得到数据,这并不意味着数据可以被有效利用,技术壁垒无法定位和接触相关用户偏好。数据利用主要障碍往往是旨在保护用户隐私的法律限制。然而,这种壁垒的范围往往由技术水平决定:使数据匿名的能力决定可以合法使用的数据范围。

  

三、数据垄断规制进路的固有症结与转向难题

  

(一)价格中心型分析框架的固有症结

   以价格为中心的现行反垄断准则,假定保护消费者利益是反垄断法的唯一目的,但基于消费者福利的方法过于狭窄。数据市场上的产品和服务往往免费提供,许多消费者已经习惯于不支付价格,潜在竞争损害虽然显著更难量化。价格中心型的规制逻辑对竞争过程与结构选择性忽略,主要通过对价格和产出的影响来衡量市场竞争程度。实际上,反垄断执法机构从未否定[非价格竞争]维度的重要性,然而,较容易测量的经济要素取得了不成比例的重要性,较难测量或评估的要素则往往遭到忽视或低估。

   1. 损害理论

   数据作为生产要素的重要性日益增加,平台利用数据优势形成市场力量,但也根据市场特性影响竞争。数字经济平台通过限制竞争对手访问数据,阻碍共享数据设置进入壁垒,竞争损害并非价格上涨,而是质量、创新和隐私的损失。虽然数字平台通过多种方式利用数据提高产品质量,但是滥用数据优势会导致质量下降。

   隐私保护涉及数据汇集的数字平台,收集和利用用户数据的行为会造成隐私的泄露。用户持续使用平台提供的零价服务,支付个人数据作为服务的对价,在涉及数据集合的数字平台产生潜在的竞争损害,如果数字平台通过合并的方式产生数据集中及后续利用、分析,超出了用户原先同意的范围和认知,不但对隐私保护有所影响,亦会导致用户做出转换服务的选择,即平台合并对用户隐私保护的承诺,改变平台隐私保护质量,在平台竞争上作为非价格竞争元素所应关注的部分。

   将隐私保护作为是平台竞争的非价格因素,然而,非价格竞争能否发生促进竞争的效能,取决于用户能否在交易时正确评价平台对隐私保障的优劣。如果用户无法事先掌握被收集的数据类型、范围与程度,以及后续的利用方式等情况时,就无从选择使用隐私权保障较好的特定数字平台。事先评估平台质量的限制,反而让竞争的结果出现隐私保障不升反降的尴尬局面。尽管如此,反垄断执法机关如何衡量非价格或质量竞争因素,比衡量价格竞争更为困难,特别是隐私保障的范围、程度及必要性,具有强烈的主观性和挑战性,需要量化隐私保障在内的非价格竞争因素。分析数据市场竞争的隐私问题的三个因素,损害类型,行为是否涉及消费者福利或经济效率的减损;损害范围,争议是否属于用户与数据提供者间的协商条款;救济的有效性,评估不同法规的成本-效益的分析。

   2. 相关市场

   虽然反垄断法逐渐关注价格之外的竞争因素,但相关市场界定仍然以价格中心的界定方法当为重点。数据驱动的平台竞争的核心却并非价格,而是通过提供单边或多边免费服务进行质量竞争,加之平台竞争受到技术发展的影响,对潜在竞争市场的判断较为困难,使过往以价格为核心的市场界定范式在平台数据竞争的个案,需要按平台特性补充调整。

   数字平台在特定市场上占据支配地位,整合数据、算法等各种生产要素,将市场力量延伸到横向、纵向甚至混合经营市场,对基于工业经济形成的反垄断法带来挑战。平台市场动态发展快速演化,消费者偏好的变化使得对不同产品或服务之间替代性的评估更加困难,平台生态系统中创新的快速变化增加了对供给替代评估的不确定性。传统市场界定通常以相似特征的物理产品为基准,个案当中到底哪些服务或产品应该被列入同一相关市场,成为应该被评估的竞争者或潜在竞争者。例如在Facebook/WhatsApp的合并案中,欧盟竞争委员会在Facebook平台的数字广告市场将服务类型与竞争对象完全不同的Google、Yahoo、MSN 纳入同一市场,并将更多其他不同数字服务类型如Apple、Amazon、eBay、Microsoft、等的数据收集列入相关市场中的可替代数据。数据在平台竞争上所扮演的功能亦有所不同。数据作为平台商品服务持续发展、改善、优化或创新的生产要素,此类数据本身并非直接作为商品或服务,Google通过数据汇集、分析与利用持续优化搜索算法,降低或拒绝其他竞争者收集数据量的机会,Facebook将数据用于提升目标性广告,在市场界定上根据平台多边市场特性处理。相对而言,部分数字平台则将数据直接作为商品/服务。数字平台对数据的利用类型多元,数据利用同时具备对内提升及优化自身商品或服务的功能,故仍需依据数据利用情况进行市场界定。

   数字平台的双边或多边市场,通过直接或间接网络效应建构平台数据集合体,数字网络或科技环境本身具备高度的创造性,平台可以提供的服务类型非常多元。数据驱动的数字平台通常具有免费的特性,且其竞争核心与数据密切相关,需要关注质量、创新等非价格因素的影响,当服务为免费时,质量就是市场竞争的核心参数,非价格的价值为不同数字经济平台竞争的核心,将影响平台商品或服务的质量。在以价格为基础市场界定方法难以适用的情况下,如何将数据驱动的平台竞争相关的质量因素纳入评估,SSNDQ作为替代方法在实际操作受到质量因素的主观性及多元性的影响,判断数据相关的质量影响相对困难。传统的SSNIP测试不再适用,对其改进则需考虑假定垄断者是否降低其服务质量或者增加其收集的数据量。但在实务上,即使有这些适用于数字经济平台的修订,然而依然无法适用相关市场的界定,实际操作 SSNIP或临界损失法的可能性源自于双边市场下市场界定的复杂程度要求。

   3.事后规制

   基于市场结构对竞争的理解是反垄断法的理论基础,市场结构导致了企业的特定行为模式,进而塑造了市场绩效。结构主义向价格理论的转向对反垄断分析有两方面影响:进入壁垒概念的范围将明显变窄,在位者因规模经济、资本需求和产品差异化的优势并不构成进入壁垒,价格成为市场竞争的主导因素。

   然而,执法机关并没有完全忽视非价格效应的影响。现行价格中心型框架不能有效规制数据市场的竞争损害,将对竞争损害与价格关联忽视了是否存在市场力量,以及市场力量的集中,将分析重点从竞争过程转向了结果,换言之,计算价格是否上升取代了对市场结构的分析,以至于将干预延迟到企业获得损害竞争的主导地位之后,降低了反垄断法法律效力和社会效果。

   促进竞争的规制措施更容易在市场变得缺乏竞争之时,而非市场已经缺乏竞争之后再发挥作用。但是,转向主要依赖价格衡量标准,忽视对竞争的结构性削弱,也损害了消费者福利。高度集中的市场结构损害了消费者的长期利益,缺乏竞争的市场上的企业无需为改善产品质量而竞争。同时,现行反垄断法假定市场力量本身并不一定有害,市场力量是效率改进的结果,除非价格上升或产出降低,否则市场力量是良性的,这种分析方法将竞争损害等同于企业是否会选择通过价格工具来行使市场力量,低估了企业是否已经累积起市场力量,以及是否以其它方式扭曲竞争过程。此外,允许数字平台聚集数据,导致在市场力量在最终实施的时候,对平台市场力量的反垄断审查更加困难。此时,企业可以通过多种不会直接导致短期价格或产出效应的形式行使市场势力。

   依赖价格来衡量平台竞争,数字平台的支配地位因网络效应与对数据的控制而加强,通过跨行业合并,平台得以控制竞争对手需要依赖的基础设施。当基于价格的衡量无法规制数据市场变化时,加强对市场结构与竞争过程的分析,尤为重要。然而,在分析数据市场结构时,并不是彻底回到传统的结构-行为-绩效分析范式,而是在评估竞争时如果缺乏对数字市场结构的理解,会产生误导性的结果。另一方面,如果执法机关简单地禁止数字经济平台从事任何交易,显然将会产生明显的假阳性错误。

那么,数据市场是否有效地进行了自我矫正呢?毋庸置疑,伴随着反垄断的无能为力,数据市场的集中度越来越高。因此,对于数据驱动型企业合并的反垄断法规制,比事后规制垄断的措施更有优势。我们并非主张为增加执法本身而增加执法,但确实当前执法机关过于强调假阳性错误而轻视假阴性错误。对数据市场的干预,需要根据数字经济的动态特征,在过早干预可能阻碍那些促进竞争的进一步发展的风险与支配地位构成市场发展障碍的风险之间,寻求平衡。(点击此处阅读下一页)


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