华南理工大学法学院副教授、法治经济与法治社会研究中心研究员
一、问题的提出
二、大数据市场竞争的特殊性
在“德国脸书案”中，德国联邦卡特尔局和杜塞尔多夫地区法院法官在脸书是否滥用市场支配地位上针锋相对。有竞争法专家认为，德国联邦卡特尔局正试图将大数据时代的剥削性滥用行为置于聚光灯之下，而地区法院法官执着于传统的竞争损害、因果关系等理论，忽视了经济证据和数据经济学理论。换言之，德国联邦卡特尔局和地区法院法官的分歧，源于双方对大数据市场竞争特殊性的认识不一所致。
（一）大数据市场竞争本质上是“零价格”竞争
（二）大数据市场竞争的主要手段是质量竞争
一直以来，价格竞争是经营者竞争的主要手段，“现代竞争政策处理的一个核心问题是竞争如何影响价格”。然而，大数据市场“零价格”竞争的特点导致价格已无法发挥相应的作用，质量逐渐取代价格成为经营者竞争的关键因素。相对价格的客观性和可度量性，质量具有主观性，不同偏好的消费者对质量评价不同；质量具有相对性，任何一种产品的质量水平要参照其他产品来评估；质量还有难以度量的特点，迄今为止很少有反垄断执法机构成功地将质量评估纳入竞争分析中。经济合作与发展组织（以下简称经合组织）曾指出，尽管大多数竞争执法机构承认质量在竞争执法中发挥关键作用，但质量竞争是一个重要却有些难以捉摸的话题。在价格竞争维度，经营者竞争越激烈，市场价格越接近边际成本；但在质量竞争维度，竞争对质量的影响呈现出不确定状态，竞争可能会提高也可能会降低产品质量，这取决于特定的市场状况。在某些案例中，由于存在信息不完全、外部性、消费者偏好等因素，尽管市场竞争非常激烈，但经营者可能会在质量上投资不足。因此，质量竞争评估必须在个案的基础上进行。
（三）大数据市场竞争的危害具有隐蔽性
对大数据市场是否存在竞争损害，学术界存在一定的争论。有学者认为，在大数据领域，没有价格就没有市场，没有市场就不存在市场力量，也没有消费者福利损害，因而没有反垄断规制的必要。这种观点的错误之处在于，忽视了“零价格”竞争语境下竞争损害的隐蔽性特征。
首先，大数据经营者虽不需要用户支付货币价格，但通过降低产品或服务质量的方式，让用户支付了更多的注意力成本和信息成本。与货币价格支付不同，这两类成本容易让用户产生“免费”的误解。其次，大数据市场的进入壁垒具有特殊性，尤其是锁定效应和网络效应的存在导致市场进入壁垒可能非常高，对潜在进入者造成了损害。再次，在大数据垄断案例中，经营者往往提出创新和效率抗辩。尽管数据专享有助于主导经营者进行创新和提高效率，但由于限制了数据流通，抑制了其他经营者的创新，也有损于消费者福利和社会公共利益。最后，大数据市场的传导效应以及大数据与算法的紧密结合也使得竞争损害具有隐蔽性。在“欧盟谷歌搜索（比较购物市场）案”中，欧盟委员会指出，谷歌公司利用其在通用搜索领域中的市场支配地位传导至比较购物服务市场，进而限制了比较购物服务市场的竞争。而大数据与算法的紧密结合，更容易产生“数据黑箱”和“算法黑箱”，违法垄断行为变得更智能、更隐蔽，数据垄断的形成机理趋于复杂化，人们不容易辨别是否存在竞争损害。
对是否存在单独的大数据市场，理论界和实务界少有探讨。近年来，单独的数据产品或服务不断涌现，经营者的数据收集、存储、分析和交易行为日渐频繁。单独的数据产品是对个人数据、公共数据和商业数据进行处理后形成的数据集，这类产品可以在市场上交易，经营数据产品和服务的经营者数量迅速增长。“在过去十年到二十年间，数据中介商激增，如安客诚（Acxiom）、劳吉斯（Datalogix）、益博睿（Experian）、天睿（Teradata）等著名公司，它们可以收集、存储和分析第三方数据。”国内大型的互联网企业如百度、阿里巴巴、腾讯同时是大数据企业，贵阳、武汉、上海等地的大数据交易中心正在引领国内大数据产业的发展。随着大数据市场竞争日趋激烈，经营者可能会在大数据市场实施违法垄断行为，因而需要界定单独的大数据市场。
（二）基于价格上涨的假定垄断者测试的局限性
尽管基于价格上涨的假定垄断者测试运用广泛，但该方法的局限性逐渐为人们所认知。首先，测试机构的能力、经济证据的可采性、测试过程的主观性以及测试结果的科学性是亟待克服的难题。例如，基础价格选择不当可能导致评估失误、价格上涨幅度的不确定性使得测试具有较大随意性、测试方法可能导致“玻璃纸谬误”以及测试中还存在其他一些缺陷。其次，基于价格上涨的假定垄断者测试适用的前提是产品或服务有市场价格，而“零价格”市场不存在这一前提。有学者认为：“SSNIP测试方法不适用差异化商品、免费商品、以非价格为竞争力的商品以及具有双边市场特性的商品。”在“北京奇虎科技有限公司与腾讯科技（深圳）有限公司等滥用市场支配地位纠纷上诉案”中，最高人民法院指出，在免费的互联网基础即时通信服务已经长期存在并成为通行商业模式的情况下，基于相对价格上涨的假定垄断者测试并不完全适宜在本案中适用。
（三）基于质量下降的假定垄断者测试方法的运用
第二，基准质量的选取尚无标准可言。在基于价格上涨的假定垄断者测试中，通常以公开透明的市场价格作为基准价格，市场价格具有客观性和确定性。在基于质量下降的假定垄断者测试中，基准质量不像基准价格那样具备可观测性，因而在基准质量选取上容易产生争议。为解决这一问题，经合组织建议，在进行质量测试时，可以吸收特定部门的质量专家参与测试。此外，还可以通过市场调查的方法，将大数据产品或服务质量（包括隐私保护水平）进行平均化，进而估算出基准质量水平。
（四）基于成本上涨的假定垄断者测试方法的运用
四、大数据经营者滥用市场支配地位的认定
（一）大数据经营者具有市场支配地位的认定
在经营者具有市场支配地位的认定上，反垄断法规定了市场份额推定和综合性认定两个标准。鉴于大数据市场竞争的特殊性，在运用上述两个标准时，要选取与大数据市场竞争相匹配的因素。
1.市场份额推定标准依然具有较强的适用性
2.综合性认定标准中的考虑因素
第一，大数据的竞争属性。从数据的应然属性看，大数据无处不在、类型多样、成本低廉、易于获得，经营者似乎难以阻止其他经营者获得所需要的数据。但是，从数据的实然属性看，数据具有一定程度的排他性，经营者可能利用数据的排他性，运用合法或非法的手段在大数据市场获得或维持支配地位；大数据质量和价值存在差异性，质量较差和价值较低的数据难以代替质量较好和价值较高的数据，而高质量和高价值数据往往掌握在主导经营者手中，因而可能助长主导经营者的市场力量；高昂的数据收集成本可能阻止部分经营者尤其是新进入者获得所需要的数据，有助于主导经营者维持市场支配地位。因此，有必要从大数据的竞争属性出发，分析大数据经营者是否具有市场支配地位。
第三，大数据市场的竞争效应。大数据市场的用户理应具有多归属性，但由于用户使用成本、技术兼容性等限制，用户通常使用其中一家经营者作为主要的服务提供商。经营者为了维持竞争优势，也会通过实施会员制、积分制等差异化策略或排他性策略将用户锁定在平台上。基于上述因素产生的锁定效应不仅抵消了用户多归属产生的分散效应，还强化了主导经营者的市场地位。此外，数据驱动的网络效应进一步扩大主导经营者的用户规模和提升其货币化水平，有助于建立、维持或强化主导经营者的市场地位。“基于数据驱动的网络效应越大，竞争对手取代它的难度就越高”。因此，在认定大数据经营者市场支配地位时，应分析锁定效应和网络效应等因素在主导经营者获得和维持市场支配地位中的作用。
（二）大数据经营者滥用市场支配地位行为的类型化
反垄断法规定的滥用市场支配地位行为，包括排他性滥用和剥削性滥用两种类型。大数据经营者在数据收集、存储、处理和交易各个环节都可能滥用市场支配地位，实施排除限制竞争的行为。具体而言：
第三，没有正当理由强制数据共享的行为。经营者对自身控制的数据应享有独立的财产性权利，有权决定是否共享。但是，如果具有市场支配地位的经营者利用市场力量强迫其他数据经营者共享数据，那么就限制了其他经营者利用数据进行公平自由竞争的权利。
第六，没有正当理由阻碍数据的可携带性行为。对于具有市场支配地位的经营者而言，为防止多归属产生的分散效应，往往会通过不兼容的数据格式和文件类型、提高数据软件的互操作难度和数据可携带成本等方式加强对数据的控制，以维持经营者的市场支配地位。
（三）大数据经营者滥用市场支配地位的损害后果
（四）大数据经营者的抗辩事由
根据《反垄断法》的规定，若经营者提出“正当理由”的抗辩并被接受，可排除其行为的违法性。经营者提出“正当理由”的抗辩不能超出公共利益的基本框架，体现了利益平衡的基本原则。具体的抗辩理由不外乎从整体效率、实质公平、经营必要3个维度展开。
第一，数据经营者实施强制数据共享和数据捆绑销售等行为，若是为了统一数据格式、增强数据软件的互操作性、提高数据行业的技术水平、增强数据的流通和数据透明度、提升数据规模经济效应等目的，有助于提升大数据市场的整体效率，经营者的上述抗辩理由应被接受。
第二，当数据经营者实施限制或排除竞争对手获取数据、数据交叉使用以及阻碍数据的可携带性等行为，其目的是为了提高用户隐私保护水平、保护数据安全、维护自身数据财产权益、提高数据产品或服务质量，且同时符合提高消费者福利水平、不会严重排除或限制数据市场竞争两个条件，那么此类行为应被认定为具有正当性。
第三，作为抗辩理由的“经营必要”，是经营者基于自身正当经营的需要提出的抗辩理由，“产生正当经营需要的原因在于经营者面临恶意竞争、严重的生存危机，或者独特的经营模式使然”。在“经营必要”抗辩中，经营者需要证明其行为的正当性和必要性。正当性强调经营者的行为要有法律依据，或者符合商业惯例和公共利益的要求，抑或是在特殊情况下采取的特别措施；必要性强调经营者的行为应符合比例原则的要求，不能超出合理的限度，不能损害社会公共利益。在大数据市场，经营者的下列行为可被认定为基于“经营必要”的抗辩：（1）基于保护用户隐私和数据安全的需要实施排除限制竞争对手获取数据的行为；（2）基于保护国家秘密、商业秘密和社会公共利益的需要排除竞争对手获取特定数据的行为；（3）基于商业惯例和交易习惯进行数据交叉使用的行为；（4）基于抗震救灾、重大传染病预防、重大技术攻关和创新等公共利益的需要要求数据共享的行为；（5）因清偿债务、转产、歇业以及销售过期数据等特殊情况下需要降价销售的行为。
五、大数据经营者滥用市场支配地位行为的规制路径
（一）遵循回应型法律规制路径
大数据的竞争法属性以及大数据市场竞争的特性决定了大数据市场不同于传统市场，对大数据经营者滥用市场支配地位行为的规制，不能沿袭传统反垄断执法的思路，应该在深入理解大数据市场竞争特性的基础上，回应被规制市场的需求，遵循回应型法律规制路径。回应型法律规制又称为响应型法律规制，是与传统压制法律型规制相对应的概念，回应型规制的核心内容是“规制者必须对被规制方的行为予以回应，以决定多大程度上的干预是必须的”。回应型规制路径要求大数据领域的反垄断规制至少要回应3种需求：
第二，回应市场主体对数据驱动型创新的需求，在数据专享与数据共享之间保持适度平衡。随着大数据产业的发展，数据驱动型创新正成为驱动国家经济发展的新引擎。大数据是经营者进行创新的重要资源，提高大数据的流通效率能够提升创新效益，因而数据驱动型创新的核心要素是大数据的流通和共享，而大数据的流通和共享不能损害数据主体的权利，即要在数据共享与数据专享之间保持适度平衡，确保主导经营者、新进入者和潜在进入者等所有市场主体都享有利用大数据进行创新的机会。《反垄断法》理应回应市场主体对数据创新的需求。虽然《〈反垄断法〉修订草案(公开征求意见稿)》第1条新增“鼓励创新”这一立法目的，但分则条文在鼓励创新上体现的并不明显。为此，在滥用市场支配地位的认定上，需要着重考察经营者对大数据尤其是关键数据的控制能力以及主导经营者有无正当理由拒绝数据流通和共享的行为；在正当理由的考量上，要考察经营者是否为了保护用户隐私权等权利和维护公共利益的需要而拒绝数据流通和共享。
第三，回应市场主体对公平竞争秩序的需求，确保适度规制。在大数据市场，具有市场支配地位的经营者实施限制数据流通或强制数据共享等行为，导致大数据集中在少数互联网平台上，大数据市场“赢者通吃”的效应必然会限制其他经营者参与市场公平竞争的机会。虽说反垄断法是一柄高悬的“达摩克利斯之剑”，但只有适度规制才能确保反垄断法发挥出最大的威慑效应。因而反垄断执法机构需要强化大数据领域滥用市场支配地位行为的执法，回应市场主体尤其是中小数据经营者对公平竞争秩序的需求。为此，反垄断执法机构需要强化大数据市场规制能力的建设，强化对大数据垄断以及滥用大数据市场支配地位行为的研究；同时，需要创新定量分析工具，提升定量分析的能力，提高大数据市场反垄断执法的专业化水平。
（二）充分考虑大数据在赋予经营者市场势力中的作用
（三）建立健全以质量和成本为主要工具的分析范式
尽管部分国家的反垄断执法机构已经认识到质量竞争在市场竞争中的重要作用，以质量为主要工具的分析范式已开始用于执法实践，但分析范式远未成熟，同时还存在质量评估和量化的难题。以成本为主要工具的分析范式更是一种全新的分析范式，目前鲜有学者开展研究。因此，构建适合“零价格”市场竞争特点并以质量和成本为主要工具的分析范式，建立健全相对完善的质量和成本量化体系，将是今后反垄断法研究的一项重要任务。
（四）完善大数据领域滥用市场支配地位行为的反垄断法规则
当前，我国互联网行业竞争趋于白热化，互联网行业滥用市场支配地位的行为日渐增多，滥用大数据市场支配地位的行为即将成为反垄断法规制的焦点。美国学者斯图克和格鲁内斯认为，数据垄断者利用自己在大数据领域的相对优势，运用“即时预报雷达”迅速识别并压制潜在的竞争威胁，因而某些数据垄断比20世纪90年代的微软更危险。然而，我国于2007年通过的《反垄断法》，是根据传统行业垄断行为的特点制定的，基本上没有涉及互联网行业垄断、大数据垄断的内容。《暂行规定》第11条首次对互联网等新经济业态经营者市场支配地位的认定做出了规定，但存在规范效力层次低、内容较简单等问题。针对性的法律规则的缺失导致我国互联网行业和滥用大数据市场支配地位的反垄断执法和司法陷入困境。实践中逐渐成为“回应型法”的反垄断法，不仅要以规范回应垄断规制的制度需求，更要使文本规范符合经济规律和市场演化之道。因此，我国需要及时完善反垄断法规则，以有效规制滥用大数据市场支配地位的行为。具体而言：