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周辉 朱悦:治理数据垄断

更新时间:2022-11-08 23:29:49
作者: 周辉   朱悦  

  

   作为新型生产要素,数据已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。但是,随着竞争节奏加快、“赢家通吃”涌现和信息壁垒初现,以消除竞争为目的的并购、算法共谋和大数据“杀熟”等数据垄断行为时有发生。新修订的《中华人民共和国反垄断法》中新增加的第九条对数据垄断做出明确规定。数据垄断到底反什么?怎么反?这需要结合数据竞争特点,多元施策综合治理数据垄断,更好实现数字经济规范健康发展。

   数据垄断的深层原因

   数字经济中的竞争节奏加快。随着市场主体及其经济活动迈向数智化,市场主体接受数据反馈的频率变得更为实时,对生产和流通决策做出调整的节奏也变得更加迅速。例如越来越多初创企业采取数据驱动的实验方法用来比较不同策略,再根据短时间内的数据反馈结果决定如何取舍。市场主体调整优化生产和流通决策的普遍加速带来了竞争节奏的加快。竞争节奏加速虽然有助于更快通过实验试错实现高效创新、更快淘汰低效市场主体、更快优化资源整体配置,但也存在市场主体过度偏重短期利益、市场主体加速两极分化、市场整体陷入低水平均衡的风险。治理数据垄断可以通过《反垄断法》和相关制度妥善引导市场主体合理平衡短期和长期利益,适当调节市场主体规模分化速率,推动市场在高水平均衡上健康运行。

   数据资源争夺更容易形成“赢家通吃”。数据要素天然具有非竞争性和规模效应,在流动和集中利用时提供更高的回报。在合法合规前提下推动数据要素合法流动和集中利用可以促进数据要素红利的最大化发挥。数据要素市场的发展和数据驱动并购的增加是市场机制推动数据流动和集中利用的体现。与此同时,不受制约的数据流动和集中不仅无法提升经济运行效率,还会对消费者利益和社会公共利益造成损害。以数据密集的互联网行业中多见的以消除竞争为目的的并购为例,这类并购的主要目的是尽早整合、排除具备先进技术或商业模式的中小规模初创竞争对手。这样产生的集中限制了竞争,较早抑制了先进技术和商业模式,甚至可能扭曲初创企业“面向大企业并购而创业”,从而导致经济效率、消费者利益和公共利益的损失。治理数据垄断可以通过实施《反垄断法》和相关制度,确保数据要素在促进经济效率、维护消费者利益和社会公共利益的前提下依法流动、集中。

   数字技术也为构筑信息壁垒提供了可能。数据流动的高效性和低成本与数据处理的技术性与复杂性并不矛盾。一方面,市场主体内部和主体之间能够高效、低成本地实现数据流动,甚至是实现足以构成限制、排除竞争的协同行为的数据流动;另一方面,市场主体能够有效避免外部其他主体知晓其数据处理活动的事实细节,特别是关系到法律分析和评价的技术细节。数据因此构筑起“定向”的信息壁垒。无论是壁垒内部的数据流动,还是壁垒内外间的数据不流动,都有可能促成违法行为。通过数据和复杂的数据处理算法实施算法共谋可能构成垄断协议,避免监管机关和个体用户知晓包括定价算法在内的数据处理细节为实施大数据“杀熟”提供便利。治理数据垄断可以通过依法规范市场主体的内外部数据流动,有效回应算法共谋、大数据“杀熟”等垄断行为。

   加强数据垄断的综合治理

   发展数据流通交易的规则体系和市场体系。数据流通交易的规则和市场发展不充分导致“数据孤岛”问题,限制数据要素发挥长期收益和依法集中利用。数据流通交易规则和市场的充分发展有助于激活数据发挥长期收益、依法流通利用,从而更好引导市场主体追求统一短期和长期利益的经营策略,抑制主体通过排除竞争等方式的不当竞争。为此需要建立完善数据分级分类、授权管理、交易流通、收益分配和安全保障规则,进而在规则护航下推动数据市场的主体培育、供需对接、价格形成和良好运转。良好运转的数据市场通过引导、满足、保障市场主体合法合理的经营和竞争需要,抑制、挤压、消除违法行为和违法主体的生存空间。

   强化基于全过程的数据监管和执法能力。更好将数据融入生产、流通、消费等经济运行各个环节,需要把数据垄断的治理能力覆盖到经济运行的各个环节。数据驱动行业发生的违法集中和集中并购,要求针对数据垄断的治理能力辐射到市场主体的初创阶段。数据构筑的信息壁垒以及相应催生的共谋、“杀熟”等行为,要求针对数据垄断的治理能力穿透到具体的数据处理行为。因此,需要建设必要的监管平台,动态监测数据交易市场要素流动态势,严格守住《反垄断法》红线;针对反垄断的重点领域和重点主体,通过依法合作展开协同治理,试点推进数据对接、沙盒治理、实验治理等数据驱动的敏捷监管和执法措施。全过程的数据监管和执法能力是“面”和“点”的有机结合,共同保障数据垄断治理的有效实施。

   将数据纳入垄断行为分析。《反垄断法》修改后,明确规定经营者不得利用数据达成垄断协议,不得利用数据滥用市场支配地位,也不得利用数据实施特定的经营者集中。算法共谋、大数据“杀熟”极端集中式并购等涉及数据的限制、排除竞争的行为,因此已经被明确列入《反垄断法》规制范围。未来需要深化对数据纳入垄断行为分析的研究。首先,厘清利用数据达成垄断协议的构成要件,准确判断不同经营者利用数据和算法生成彼此相关的价格和交易条件是否构成垄断协议。其次,细化数据经济下滥用市场支配地位的分析方式。通过将数据视为质量维度之一,可以适用这一标准分析数字经济经营者是否具有市场支配地位。最后,将数据纳入经营者集中审查,基于经济分析,科学阐明数据要素集中对市场控制力、市场进入和技术进步等因素的影响。

   形成《反垄断法》和其他数据相关立法整体实施的合力。《个人信息保护法》第四十五条第三款规定“个人请求将个人信息转移至其指定的个人信息处理者,符合国家网信部门规定条件的,个人信息处理者应当提供转移的途径”,客观上有促进数据跨主体流动、增强主体间竞争的效果。《个人信息保护法》第二十四条第三款规定个人有权就特定算法获得说明,《互联网信息服务算法推荐管理规定》第二十四条针对特定算法服务提供者建立算法备案制度并已投入运行,这些规制共同要求有关经营者打破数据壁垒、向监管机关和个体用户提供更多关于数据处理的细节信息,可以在此基础上,研究推广到数字经济领域更多算法的必要性和可行性。未来,需要进一步发挥《反垄断法》和其他数据相关立法的协作效应,在通过依法促进数据流动和信息开放治理数据垄断的同时,化解制度冲突,力求形成网络、数据、信息、算法等不同维度下法律规则特别是平台治理规则综合适用的更大合力。

  

   周辉,中国社会科学院法学研究所网络与信息法研究室副主任、副研究员;朱悦,中国社会科学院文化法制研究中心助理研究员。

   来源:《学习时报》2022年11月4日。

  


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