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超大型平台数据强制开放的理据与限度
文章字数：2791
人工智能等新质生产力的创新与发展离不开大数据支持，数据的有序流通与良性共享关乎数字经济的未来。然而，互联网产业具有网络效应、反馈循环、规模经济等特征，导致海量数据资源主要被少数科技巨头垄断，出于维护自身或下游市场的商业利益，他们时常会拒绝开放数据。鉴于此，有必要对通过反垄断法强制共享数据这一议题进行探讨，以便廓清数据交易义务的理据与限度，从而促进数据流通释放价值，助力新质生产力的高质量发展。
一、超大型平台数据强制开放的理据
（一）超大型平台数据垄断的成因
平台具有服务基础设施和数据基础设施的双重身份，由此产生了平台规模与平台“数据权力”大小之间的高度相关性，导致海量优质数据只能被少数大型平台塑造并集中控制，形成数据垄断。
首先，相较于中小平台，超大型平台能够生成更大量、更优质的数据。一方面，用户数量的优势，使得其拥有数据数量优势。用户的某类服务通常可由一家平台满足，而无需再使用其他平台，这就产生了一种负外部性：即随着平台规模的扩大，它越来越多地剥夺了竞争对手使其产品具有竞争力的要素——源源不断的用户数据。另一方面，占有技术优势，使得其能够挖掘更优质的数据。互联网为平台数据基础设施提供了整体组织，加快了数据传输的速率，而云计算等大数据技术的不断进步，优化了数据挖掘的精度、种类与规模。此种三合一的模式，不同于传统的数据化路径，不断促成数据化达到新层次。
其次，超大型平台能够排他性地控制上述海量优质数据。实践中，常用的手段包括：其一，利用加密技术进行限制。平台可在其硬件和软件中嵌入加密技术，在其文本中添加加密协议，以阻断未经授权的访问。其二，设置“特定标准”障碍。文件格式和编码协议的选择，不仅决定了哪些数据被生产出来，还决定了谁能够参与和使用。其三，通过部署协议建立壁垒。平台不仅会通过开发者协议约定“数据全部归属平台”，而且利用管理权决定不披露数据，或选择向特定人披露数据。
（二）超大型平台数据垄断的危害
首先，数据垄断会直接破坏市场竞争秩序。依靠数据垄断，超大型平台能够获得持续的竞争优势，进而让数据贫瘠者处于必然被消灭的过程中。其一，损害将数据作为生产要素的下游市场竞争。数据是很多数字产品的底层原料，倘若在数据搜集环节处于劣势，这极有可能出现“巧妇难为无米之炊”的情形，导致因原料不足而无法提供与竞争者同等质量的产品。其二，减损同类平台服务市场的竞争。平台是依靠大数据分析为用户创造价值的服务提供商，竞争力水平与其数据规模紧密相关。
其次，数据垄断会抑制创新，影响远期竞争格局形成。其一，对于中小企业从事的与超级平台竞争的科技项目，数据垄断传递的威慑力，会限制各方选择与中小企业合作的倾向，阻碍该创新项目获得市场支持。其二，科技巨头创新的目的是保持竞争优势，而若通过数据垄断就能实现这一目标，这将促使他们不去花力气从事风险大、周期长的研发。一方面，科技巨头以封禁数据为胁迫，以资本流量为利诱，迫使处于创业初期的创新型企业被其扼杀式并购。另一方面，科技巨头利用数据封锁，策略性地减缓创新型企业的发展速度，而自己则迅速通过抄袭的方式进入相关领域，最终借助不公平的竞争优势将创新型企业排挤出局。
二、超大型平台数据强制开放的限度
强制垄断者开放数据，有可能产生两方面的抑制作用：一方面，在位者因担心被搭便车，可能不愿再进行数据搜集；另一方面，竞争者基于对搭便车的期望，也很难有动力去开发数据源。因此，须对强制开放行为进行合理约束，从而纾解市场动态效率的减损。
（一）数据具有不可或缺性应为前提条件
数据具有不可或缺性反映的是数据持有者在相关市场的控制力。倘若数据并非不可或缺，那么拒绝访问不会影响市场竞争，因为需求者能够通过其他渠道获得。判定数据是否具有不可或缺性，可从以下两方面着手。
其一，可替代性测试。从需求者的角度进行需求替代性测试，需先确定系争数据的用途，而后研判市场上是否存在同等质量的可替代数据。例如，在PeopleBrowsr诉Twitter案中，PeopleBrowsr认为Twitter数据独一无二的原因在于，Twitter提供了关于消费者对产品和品牌反应的独特反馈，以及关于社区中哪些成员有影响力的独特见解，而其他社交网站，如Facebook则难以提供关于用户情绪和影响力的同等数据。
其二，可获得性测试。测试获取者能否在合理的时间范围内，以合理的成本和条件，自行收集或通过其他企业获取。一是测试需求者能否自行突破经济和技术障碍获取数据。例如，在HiQ诉LinkedIn案中，LinkedIn认为既然HiQ的竞争者Glint可以收集其客户的雇员数据，HiQ也能够采用同种方式获取数据，但HiQ则证明创建一个收集系统将极有可能导致破产，最终法院采纳了此理由。二是测试需求者能否通过其他企业获取数据。可考量的因素包括：从其他企业能够获取数据的数量、类别和范围；从其他企业获取数据的花费；从其他企业获取是否满足数据所在地有关数据共享的法律法规。
（二）依不同市场关系适用不同开放尺度
如前所述，数据垄断会损害下游数据产品市场和同类平台服务市场的竞争秩序，本文认为，对上述两类竞争损害，应适用不同的开放尺度。
首先，强制数据开放应主要规制垄断者实施的下游数据产品市场差别供给行为。企业为了追求利益最大化，通常都会实施“在共享中选择性拒绝”的策略——即对于自己或与自己相关的下游商家进行数据开放，而对其他商家采取数据封锁。此时，数据垄断者将初级市场的垄断力量传递到另一个市场，从而将第二个市场由竞争市场改变为垄断市场。通过杠杆作用取得竞争优势的企业，并非依靠自身产品优势，而是因为获取了上游市场的数据垄断势力。本文认为，预期垄断利润不应无限扩张到下游市场，且要求上游市场的数据垄断者强制开放数据，也不会动摇其在上游市场的数据垄断地位，即只规制利用垄断地位扭曲次级市场的垄断行为。
其次，对于同类平台服务竞争者的数据强制开放，要面临平衡市场激励减损与反竞争效用规制的困局，应在给予垄断者一定宽容期后，辅以数据服务费进行共享，如此才不会让后继者对投资与创新存有顾虑。对于宽容期的划定，数据优势转化成服务竞争优势的占比和难易，以及服务竞争优势转化为具体垄断利润的速度和大小，将是决定期间长短的关键。而对于数据服务费的确定，可通过资产评估机构对超级平台数据资产价值进行专业的评定和估算，并出具资产评估报告，具体可用的方法包括成本法、收益法、市场法、增量收益预测、超额收益预测、分成收益预测等。
三、结语
数据不仅对企业具有重大战略意义，也是形成新质生产力的关键生产要素，但经营者为了谋求自身利益最大化，逐步将“数据竞争”异化为“数据垄断”。以反垄断法强制数据开放，既是规制数据垄断的应然要求，亦能促进数据高效流通和共享，发挥数据蕴含的巨大价值。在具体的适用时，应权衡数据强制开放的限度，协调数据开放与数据保护的关系，最终让更多科技企业获得数据生产要素的使用权，凭借不断技术创新而非数据有无向消费者提供更具竞争的产品。
作者单位：华东政法大学经济法学院
一、超大型平台数据强制开放的理据
（一）超大型平台数据垄断的成因
平台具有服务基础设施和数据基础设施的双重身份，由此产生了平台规模与平台“数据权力”大小之间的高度相关性，导致海量优质数据只能被少数大型平台塑造并集中控制，形成数据垄断。
首先，相较于中小平台，超大型平台能够生成更大量、更优质的数据。一方面，用户数量的优势，使得其拥有数据数量优势。用户的某类服务通常可由一家平台满足，而无需再使用其他平台，这就产生了一种负外部性：即随着平台规模的扩大，它越来越多地剥夺了竞争对手使其产品具有竞争力的要素——源源不断的用户数据。另一方面，占有技术优势，使得其能够挖掘更优质的数据。互联网为平台数据基础设施提供了整体组织，加快了数据传输的速率，而云计算等大数据技术的不断进步，优化了数据挖掘的精度、种类与规模。此种三合一的模式，不同于传统的数据化路径，不断促成数据化达到新层次。
其次，超大型平台能够排他性地控制上述海量优质数据。实践中，常用的手段包括：其一，利用加密技术进行限制。平台可在其硬件和软件中嵌入加密技术，在其文本中添加加密协议，以阻断未经授权的访问。其二，设置“特定标准”障碍。文件格式和编码协议的选择，不仅决定了哪些数据被生产出来，还决定了谁能够参与和使用。其三，通过部署协议建立壁垒。平台不仅会通过开发者协议约定“数据全部归属平台”，而且利用管理权决定不披露数据，或选择向特定人披露数据。
（二）超大型平台数据垄断的危害
首先，数据垄断会直接破坏市场竞争秩序。依靠数据垄断，超大型平台能够获得持续的竞争优势，进而让数据贫瘠者处于必然被消灭的过程中。其一，损害将数据作为生产要素的下游市场竞争。数据是很多数字产品的底层原料，倘若在数据搜集环节处于劣势，这极有可能出现“巧妇难为无米之炊”的情形，导致因原料不足而无法提供与竞争者同等质量的产品。其二，减损同类平台服务市场的竞争。平台是依靠大数据分析为用户创造价值的服务提供商，竞争力水平与其数据规模紧密相关。
其次，数据垄断会抑制创新，影响远期竞争格局形成。其一，对于中小企业从事的与超级平台竞争的科技项目，数据垄断传递的威慑力，会限制各方选择与中小企业合作的倾向，阻碍该创新项目获得市场支持。其二，科技巨头创新的目的是保持竞争优势，而若通过数据垄断就能实现这一目标，这将促使他们不去花力气从事风险大、周期长的研发。一方面，科技巨头以封禁数据为胁迫，以资本流量为利诱，迫使处于创业初期的创新型企业被其扼杀式并购。另一方面，科技巨头利用数据封锁，策略性地减缓创新型企业的发展速度，而自己则迅速通过抄袭的方式进入相关领域，最终借助不公平的竞争优势将创新型企业排挤出局。
二、超大型平台数据强制开放的限度
强制垄断者开放数据，有可能产生两方面的抑制作用：一方面，在位者因担心被搭便车，可能不愿再进行数据搜集；另一方面，竞争者基于对搭便车的期望，也很难有动力去开发数据源。因此，须对强制开放行为进行合理约束，从而纾解市场动态效率的减损。
（一）数据具有不可或缺性应为前提条件
数据具有不可或缺性反映的是数据持有者在相关市场的控制力。倘若数据并非不可或缺，那么拒绝访问不会影响市场竞争，因为需求者能够通过其他渠道获得。判定数据是否具有不可或缺性，可从以下两方面着手。
其一，可替代性测试。从需求者的角度进行需求替代性测试，需先确定系争数据的用途，而后研判市场上是否存在同等质量的可替代数据。例如，在PeopleBrowsr诉Twitter案中，PeopleBrowsr认为Twitter数据独一无二的原因在于，Twitter提供了关于消费者对产品和品牌反应的独特反馈，以及关于社区中哪些成员有影响力的独特见解，而其他社交网站，如Facebook则难以提供关于用户情绪和影响力的同等数据。
其二，可获得性测试。测试获取者能否在合理的时间范围内，以合理的成本和条件，自行收集或通过其他企业获取。一是测试需求者能否自行突破经济和技术障碍获取数据。例如，在HiQ诉LinkedIn案中，LinkedIn认为既然HiQ的竞争者Glint可以收集其客户的雇员数据，HiQ也能够采用同种方式获取数据，但HiQ则证明创建一个收集系统将极有可能导致破产，最终法院采纳了此理由。二是测试需求者能否通过其他企业获取数据。可考量的因素包括：从其他企业能够获取数据的数量、类别和范围；从其他企业获取数据的花费；从其他企业获取是否满足数据所在地有关数据共享的法律法规。
（二）依不同市场关系适用不同开放尺度
如前所述，数据垄断会损害下游数据产品市场和同类平台服务市场的竞争秩序，本文认为，对上述两类竞争损害，应适用不同的开放尺度。
首先，强制数据开放应主要规制垄断者实施的下游数据产品市场差别供给行为。企业为了追求利益最大化，通常都会实施“在共享中选择性拒绝”的策略——即对于自己或与自己相关的下游商家进行数据开放，而对其他商家采取数据封锁。此时，数据垄断者将初级市场的垄断力量传递到另一个市场，从而将第二个市场由竞争市场改变为垄断市场。通过杠杆作用取得竞争优势的企业，并非依靠自身产品优势，而是因为获取了上游市场的数据垄断势力。本文认为，预期垄断利润不应无限扩张到下游市场，且要求上游市场的数据垄断者强制开放数据，也不会动摇其在上游市场的数据垄断地位，即只规制利用垄断地位扭曲次级市场的垄断行为。
其次，对于同类平台服务竞争者的数据强制开放，要面临平衡市场激励减损与反竞争效用规制的困局，应在给予垄断者一定宽容期后，辅以数据服务费进行共享，如此才不会让后继者对投资与创新存有顾虑。对于宽容期的划定，数据优势转化成服务竞争优势的占比和难易，以及服务竞争优势转化为具体垄断利润的速度和大小，将是决定期间长短的关键。而对于数据服务费的确定，可通过资产评估机构对超级平台数据资产价值进行专业的评定和估算，并出具资产评估报告，具体可用的方法包括成本法、收益法、市场法、增量收益预测、超额收益预测、分成收益预测等。
三、结语
数据不仅对企业具有重大战略意义，也是形成新质生产力的关键生产要素，但经营者为了谋求自身利益最大化，逐步将“数据竞争”异化为“数据垄断”。以反垄断法强制数据开放，既是规制数据垄断的应然要求，亦能促进数据高效流通和共享，发挥数据蕴含的巨大价值。在具体的适用时，应权衡数据强制开放的限度，协调数据开放与数据保护的关系，最终让更多科技企业获得数据生产要素的使用权，凭借不断技术创新而非数据有无向消费者提供更具竞争的产品。
作者单位：华东政法大学经济法学院