数据平台垄断的特征、影响及对策

文/王正（西北政法大学经济学院）

近年来，随着互联网平台经济的发展，有关数据垄断的事件也频频发生，对经济主体和社会运行产生了负面影响，数据平台垄断的问题亟待解决。2020年中央经济工作会议提出，“强化反垄断和防止资本无序扩张”，并强调“反垄断、反不正当竞争，是完善社会主义市场经济体制、推动高质量发展的内在要求”，为我们规范数据平台发展指明了方向。

学术界对数据平台垄断的研究主要集中于以下方面。一是数据垄断概念。大多数研究认为数据平台垄断体现为平台对数据的控制和占有，并滥用数据优势实施垄断行为。孟小峰等（2019）认为，数据垄断是数据寡头拥有和控制大量数据资源，并因此具有较大的市场竞争优势及潜在的滥用市场支配地位的可能性[1]。崔海燕（2020）认为，数据垄断是指利用占有的数据从事垄断行为，具体包括利用数据提高进入壁垒、达成垄断协议及滥用因占有的数据形成的市场支配地位[2]。二是数据垄断成因。有学者提出技术变革论，周翔等（2013）认为，数据垄断源起于大数据技术引发的变革[3]。还有学者提出数据市场特性论。孟小峰等（2019）认为，“数据本身易聚集的特性、大公司覆盖各数字化领域的商业模式极其庞大的用户规模”是数据垄断现象的潜在成因[1]。三是数据平台垄断社会效应。国外学者主要从特定主体的行为后果出发，阐述数据平台垄断的影响。Smyrnaios（2019）以谷歌为例，认为其数据垄断行为对政治和社会具有极大影响力[4]。Viani（2007）以电信公司为例，实证了其垄断行为对财政、市场和公民福利的影响[5]。国内学者方面，袁昊（2020）从强制不兼容、市场挤出、不正当数字定价、减损用户隐私四个行为阐述了数据垄断的反竞争效应[6]。四是数据平台垄断治理。绝大部分学者认为要对反垄断法进行完善。殷继国（2019）认为，大数据市场的反垄断规制需要在数据共享与数据专享之间找到平衡，采用“以反垄断法为主、其他法律为辅的综合规制路径”[7]。杨东（2020）认为，规制数据垄断应该对现有的反垄断法框架进行重构，重点规制数据市场的竞争损害行为[8]。已有研究从不同学科体系和不同视角对数据平台垄断进行了深入分析，并取得了一定成果。但从整体看，目前数据平台反垄断的研究尚处于起步阶段，特别是对数据平台垄断的特征、影响等缺乏系统的分析。

一、数据平台垄断的基本特征

所谓数据平台垄断就是以数据平台为主体，数据资源为客体形成的垄断。具体是指，数据平台通过对数据资源一定程度的排他性占有和控制形成竞争优势，并在经营过程中基于数据优势实施的垄断行为，以达到排斥和限制竞争的效果。具体包括与数据相关的垄断协议、滥用市场支配地位和经营者集中三种主要垄断行为。其具有以下主要特征。

（一）数据获得的集中化

数据平台在数据获取过程中呈现不均衡的特征，少数平台企业收集和获取了绝大部分数据，数据获得的集中化趋势明显。以移动互联网市场为例，据孟小峰等（2019）的研究，“10%的数据收集者（移动App运营平台）获取了99%的数据”，而“0.01%，0.1%，1%，5%，10%数据收集者分别获取了占比38.44%，75.48%，93.81%，98.57%和99.42%的权限数据（用户个人隐私数据）”[1]。可见，数据收集垄断的集中化趋势明显，少数超级平台收集和占据了数据的绝大部分，数据收集分配不均衡的形势远甚于“二八定律”。

（二）数据流通封闭化

数据平台基于前期积累的海量数据，拒绝对外分享，呈现出数据流通封闭化的特征。具体来说，各数字平台将其收集和获取的数据视为自己的私产，并以保护消费者数据隐私的名义行数据垄断之实，阻断数据的外部流通，数据只在平台生态系统圈内实现闭环流动，而无法打通平台间的共享渠道。因为一方面，数据作为新型生产要素，容易推动平台进行双轮垄断，拓展新的业务领域，“数据跨市场多功能使用，使同一组数据可以在多个市场上转化为竞争优势”[9]，不断强化平台的市场力量，数据资源因此呈现平台生态系统内部流动关联的态势。另一方面，数据作为重要的战略资源和利益载体，使得数字平台具有构筑壁垒而独享数据的天然倾向，平台通过数据断流等方式独占数据，限制其他竞争平台对自身数据的获取和利用，因此呈现对外封闭的态势。

（三）垄断行为隐蔽化

优势互联网平台依靠对数据占有的垄断优势，可利用数据和算法达成共谋，形成数字化的垄断协议，这种新型的垄断协议与传统垄断协议相比具有隐蔽性的特征。具体来说，一方面，平台企业使用定价算法和历史数据协调定价，达成价格同谋，并利用实时数据对垄断协议的执行进行持续的监督；另一方面，平台可以彼此分享定价算法和部分各自拥有的数据，依据市场数据实时调整产品和服务定价，形成动态垄断协议。在此过程中，“无形”的算法共谋取代“有形”的传统垄断协议，成为数据平台垄断的新的隐蔽形式。结果是，“算法增强了企业之间有意识的平行行为，而这种默许共谋威力巨大”[10]。正是由于数据和算法的结合，使得平台企业的算法共谋行为难以被监管机构侦查，呈现出垄断行为隐蔽化的特征。

二、数据平台垄断的影响

数据平台的垄断会对市场运行、企业创新、消费者福利以及信息安全等方面造成负面的影响。

（一）限制自由竞争，降低市场多元化程度

数字平台利用基础服务能力实施数据垄断行为，横向排除、阻碍竞争，限制其他相关平台进入市场参与经营活动；纵向上实行“一体化”模式，利用数据、流量优势主导上下游市场的产品定价及服务供给，降低市场的多元化程度。其主要的竞争损害行为包括以下方面：首先，拒绝竞争对手获取必要数据。数字平台通过与商家用户签订排他性条款限制竞争对手收集必要数据，拒绝向竞争对手分享，直接限制其他平台参与市场竞争。其次，实施限定交易行为。具有市场支配地位的平台通过限定交易人的交易方式及意愿，达到排斥竞争对手的目的。如平台“二选一”垄断行为，要求商家对平台进行选择，以“强迫站队”的方式打击竞争对手，损害了市场的自由竞争。再次，利用资金优势实施“杀手并购”行为。数字平台通过横向兼并，一方面直接减少市场竞争者的数量，将并购的数据、技术用于增强平台自身的力量，加大与竞争者之间的差距，另一方面通过构建“杀伤区”影响风险投资，导致与垄断平台业务相似的初创公司难以拿到融资，扼杀掉潜在的竞争威胁。最后，实施“自我优待”行为。平台汇聚商家和用户双方的数据，通过滥用数据优势在自己平台中偏向于自有商品或服务，扭曲数字平台内部的竞争。总之，拥有垄断地位的数字平台凭借数据优势实施的相关垄断行为，对自由市场竞争产生损害，减损了社会多元化福利。

（二）减弱创新意愿，阻碍行业的技术创新发展

数字平台基于数据实施的垄断行为对行业的技术创新形成抑制，导致数据丰富的寡头平台创新意愿不足，初创型公司因资金、数据的乏力无法支撑其持续创新。具体来说，数据垄断对自由市场竞争产生限制，且数据收集构成新来者进入市场的沉没成本，使得作为垄断者的数据寡头在地位上不受威胁时，往往会选择阻力较小的方向进行发展，利用数据垄断优势实施降维打击，对平台竞争者、消费者及其他相关市场参与主体进行剥削，减弱其创新意愿，创新意愿的不足导致熊彼特式的颠覆创新难以发生，进而阻碍行业的创新发展。另一方面，用户规模较小的初创公司，因其数据不足、资金较少，难以支撑其进一步技术创新和发展，最终无力与数据丰富的寡头平台相抗衡。此外，“杀手并购”行为也对创新活动产生不利的影响。据Ian Hathaway的研究，“杀伤区”的存在使得初创技术公司难以获得风险投资的青睐，自2015年以来，技术初创公司的投资复合年增长率为负 21%，其他部门的复合增长率为负5%，处于严重落后的地步。[11]总之，数据垄断行为通过减弱平台创新意愿，扭曲市场内部创新，最终阻碍了行业的技术创新发展。

（三）侵夺消费者剩余，减损用户隐性福利

数据平台垄断侵夺了消费者剩余，提升了平台需求端的边际成本。具体表现为以下方面：首先，基于价格歧视实施差别待遇。具有市场支配地位的数据平台垄断者，通过对用户数据的精确分析为消费者画像，得出每个消费者对商品意愿支付的最高价格，从而制定个性化的定价策略施行歧视待遇，将消费者剩余侵夺为生产者剩余，直接减损了消费者福利。其次，存在误导消费者现象。平台针对消费者偏好推送的精准广告和服务，导致消费者局限于平台所设定的圈层，削弱了其对新产品及服务的观感和体验，间接减损了用户的隐性福利。再次，消费者可选择的替代性服务减少。数据垄断行为导致自由竞争失效、市场厂商数量减少，使得消费者只能在少数几个寡头平台上选择服务，而无法获得更具创新型、更为优质的产品和服务。最后，实施垄断高价行为。互联网平台可以通过价格补贴排挤竞争对手，获得垄断地位后则会停止补贴进而提高商品及服务价格，消费者因议价能力的降低只能支付更高价格，导致平台需求端的边际成本提升。总之，数据垄断行为对消费者福利产生影响，减少了用户的选择权，降低了社会经济效益。

（四）加剧个人隐私泄露风险，存在信息安全问题

数据平台垄断有可能对消费者的个人隐私问题和信息安全产生损害。从个人层面来说，消费者与平台存在以隐私换取服务的交易形态。消费者要参与平台经济活动，通常会被要求签订某些服务条款，通过个人的隐私信息来换取互联网平台的免费服务，且服务条款兼具隐蔽性和不可协商性的特征，这种透明度和选择权的缺乏，使得用户对自身数据的用途没有控制能力，容易造成用户隐私数据的泄露与滥用。从国家层面看，存在信息垄断与安全威胁的风险。数字经济时代，拥有庞大用户规模的数字平台吸引了众多注意力，且成为用户获取信息的主要途径，超级平台在政治、经济、文化、娱乐各个层面都具备操纵社会舆论的能力，对社会大众存在信息垄断的风险；超级平台海量数据一旦泄露，对国家政治和经济安全也是潜在的重大威胁。

三、数据平台反垄断的对策建议

为了减轻甚至消除数据平台因数据垄断带来的各种负面影响，国家需要从完善数据产权制度、完善法律制度等方面对其进行规制。

（一）构建数据产权制度体系，促进数据开放与数据共享

首先，构建数据产权制度。如以区块链技术为支撑，明确每一份数据的产权归属，确保平台企业在使用数据及后续处理上数据主体对其有知情权和控制权，“区块链的去中心化、非对称加密机制、智能合约、不可篡改等技术特征，为数据产权的确定、保护和流通提供了安全有效的操作手段”[12]。其次，构建数据开放共享机制。通过推动政府数据分类分级，加大数据开放力度，“鼓励企业、科研院所、第三方机构等社会组织参与政府数据的开发和应用”[12]，同时，要畅通平台多主体间的数据共享有效渠道，引入“数据携带权”制度，从而促进数据的共享和流通。

（二）加快平台经济领域的立法，健全反垄断法律法规体系

首先，加强《反垄断法》的立法修订工作。将数据平台实施的算法共谋等问题纳入《反垄断法》的规制中，综合考虑平台经济的一般属性和特有属性，完善经营者市场支配地位认定的考察因素。其次，加快平台经济领域的立法，做好《反垄断法》与其他法律法规的衔接和协同。数字经济时代，数据平台垄断的竞争影响具有多维性，需对平台经济监管进行立法，对参与主体、经济活动、行为规范等进行规制，同时，需要综合协调《反垄断法》《反不正当竞争法》《个人信息保护法》《数据安全法》等相关法律，以完善反垄断法律体系建设。

（三）完善反垄断机构层级，提升反垄断机关的执法效能

要进一步完善反垄断机构层级，加强反垄断执法队伍的建设，切实推进数据平台反垄断的监管工作。首先，建议在国家反垄断局的基础上，建立省、市、县各层级的反垄断机构，并赋予其相关执法权力，完善反垄断机构层级建设。其次，加强反垄断队伍的建设，提高执法队伍的专业化水平。数据平台垄断行为的判定存在一定的技术难度，因而对办案人员的理论功底和实践操作水平要求较高，执法人员需具备法律、经济学、计算机领域多学科交叉理论功底，还需具备较强的实际应用能力。为此，要提升反垄断机关的执法效能，“加大人才培养、人才引进力度和职业培训规划， 在有条件的大学设置相应学科，夯实创新型执法人才的培养基础”[13]。同时，“要充分利用社会化、第三方专业机构或智库的力量，不断拓展人才队伍和网络”[13]。最后，反垄断执法工作还应加强多个部门的协同开展。数据垄断会涉及交叉领域，如个人数据滥用、不清晰或不公平条款和条件，仅单一的反垄断执法部门不能解决，需要加强多部门的协同合作，在工作推进和调查研究方法上互助互补，切实推进反垄断执法工作的进行。