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2020年12月中央经济工作会议明确强调，“要完善平台企业垄断认定、数据收集使用管理、消费者权益保护等方面的法律规范。要加强规制，提升监管能力，坚决反对垄断和不正当竞争行为。”
数字经济时代，大数据已成为互联网平台和数字企业发展的关键生产要素和重要竞争手段，深刻改变着市场竞争的性质和方式，显著提高市场效率和社会福利。然而，也要看到大数据也衍生了一些争议和隐忧，如垄断、不正当竞争、隐私侵犯、贫富分化、歧视操纵等问题。其中，滥用大数据的相关垄断问题，引起了社会各界及竞争监管机构的广泛关注。因此，从竞争政策的角度，正确认识大数据对企业市场竞争的重要影响，全面辨析其竞争效果，明确大数据反垄断的核心内容，形成科学合理的大数据相关垄断行为治理策略，对更好落实中央经济工作部署，提高对平台及大数据反垄断问题的认识，发挥大数据关键变量效能，规范平台和企业大数据利用和竞争行为，维护公平竞争市场秩序，促进数字经济健康发展，提升国家数字经济竞争力具有重要作用。
大数据正深刻改变数字经济时代市场竞争范式
大数据及数据分析技术作为一种新的竞争手段，对数字经济时代的市场竞争的性质和运行方式产生深刻影响。
（一）催生竞争理念革新，动态跨界竞争替代静态原子竞争
传统市场经济下，企业之间的竞争更多依赖于价格手段，以市场内竞争的方式来扩大市场份额，数据信息在竞争过程发挥的作用相对有限，企业之间竞争呈现出静态、原子式的特点。
数字经济时代，大数据成为经济发展和企业成长的关键生产要素。数字平台企业更多利用巨量的数据资源和数据分析技术，加快创新数字产品和服务，对现有行业和领域企业进行颠覆式创新竞争或者催生新产业新业态。如谷歌、亚马逊、脸书、苹果、微软（所谓“GAFAA”）等企业利用其收集的大量数据，向人工智能、智能家居、生活服务等领域延伸，动态竞争、跨界竞争成为各类数据驱动市场上企业参与市场竞争秉持的新理念。
（二）改变市场竞争方式，生态系统竞争替代产品服务竞争
在传统市场经济下，企业之间竞争方式相对单一，主要体现在产品和服务价格、质量、数量等维度，价廉物美是企业赢得市场竞争的重要方式。
数字经济时代，数字采集技术、存储能力以及处理技术均取得爆发性提升。平台和数字企业如谷歌、脸书、苹果、亚马逊、腾讯、阿里巴巴、百度等，作为数字经济运行的枢纽和“看门人”（Gatekeepers），不但拥有海量用户的注册信息，而且在为各类用户提供服务时汇聚了全流程实时在线数据。利用这些数据，数字平台企业可以依托其核心平台，向金融支付、物联网、人工智能、生活服务等众多领域扩张开展跨界竞争和融通合作，打造根深叶茂的庞大“生态帝国”。由此，基于大数据和数据分析技术构建平台生态系统则成为数据驱动市场竞争的最重要方式之一。
（三）重塑竞争优势来源，数据成为企业价值和竞争优势源泉
根据传统的竞争优势理论，企业基于“经济人”的利己逻辑，对各种稀缺性投入和能力的控制或独占，通过成本领先和差异化策略，来构筑其竞争优势。
数字经济时代，大数据本身成为企业的核心资产。数字平台企业则是结合“利己”和“利他”逻辑，利用其源源不断积累的数据资源和数据技术能力以及独特的生态系统竞争方式，促进平台市场各类主体互动匹配，来不断提升价值和创造竞争优势，打造企业发展的“护城河”。一方面，数字平台企业可以利用大数据及数据处理、分析能力，增强学习能力，提升管理和决策科学性，促进供需双方精准对接，从而获取更多的用户，抢占更多的市场份额；另一方面，数字平台企业还可以依托海量大数据汇聚产生规模经济、范围经济来获得成本和差异化方面的领先优势，更可以利用数据网络效应，发挥数据和平台赋能作用，促进接入平台的各方互动竞合，共同成长、共同增值，持续巩固其作为市场运行枢纽和价值创造中心的地位，进而在市场竞争中形成独特的优势。
（四）改变市场竞争格局，垄断市场结构替代竞争市场结构
历史上，受限于成本下降速度和市场空间约束，工业企业规模扩张速度相对缓慢，直到规模经济和范围经济发挥作用时，企业才获得垄断地位。因此，在大部分时间内，各类市场呈现出竞争性市场格局，但一旦企业获得垄断地位，这种垄断地位往往在一段时期内比较稳定，正如标准石油、IBM、AT&T等企业垄断石油、计算机、通信等行业的历史所显示的。
相比之下，数字经济时代的互联网平台和数字企业，如谷歌、苹果、亚马逊、微软、脸书、腾讯、百度、今日头条等，突破了时间和空间约束，基于指数化增长数据资源和平台组织模式，释放数字经济特有的各类网络经济和正反馈效应，拓宽规模经济和范围经济的边界，可在全球范围扩张，在很短的时间内就发展到极大的规模，在核心业务领域处于领导地位，并不断向相关领域延伸，实现“赢者通吃”。市场集中化甚至垄断成为数字时代市场结构的“新常态”，如谷歌对全球搜索引擎、移动操作系统等多个领域垄断，脸书对社交网络、在线广告等众多领域寡占甚至垄断。
大数据对市场竞争秩序和社会福利有着复杂影响
大数据在深刻改变数字经济时代市场竞争范式的同时，对市场竞争秩序和社会福利也产生比较复杂的影响，且这些影响并不总是有益的。
（一）合理利用大数据可从多个维度促进竞争、增进福利
主要体现在以下方面：一是从增进市场动态性的角度来看，数据资源更丰富和分析应用能力更强的数字平台或企业通常可以依托海量的数据资源，持续跨越诸多市场上在位者设立的各种进入壁垒，开展跨界竞争，从而全方位增强市场可竞争性，提升市场动态效率；二是从促进企业创新竞赛的角度来看，更多的数据让数据密集型企业能比竞争对手更好进行学习改进和数字创新，进行学习能力竞争和创新竞赛，改善供给和服务方式，满足用户个性化、多元化的需求，增加社会福利；三是从加强企业之间成本和质量竞争的角度来看，与竞争对手相比，拥有更多数据资源的优势平台或企业可以利用大数据及数据处理技术，对用户进行“大数据画像”，为用户提供成本更低、质量更高的服务，减少供需对接不畅产生的各种效率损失，创造更高的经济效益；四是从平衡买卖双方力量的角度来看，大数据汇聚了市场上各类信息，不仅提高了市场透明度，降低用户信息和搜寻成本，还在一定程度上改善了其与平台和企业之间存在的信息不对称程度，增强其议价能力和“抗衡力量”，改善其在与卖方博弈中的地位。
（二）策略性运用大数据可能产生损害竞争和福利的效果
作为赋能企业成长、促进市场竞争、激发技术创新的关键要素——大数据，也有可能被部分成长起来的垄断平台或数据巨头滥用作为排除、限制市场竞争，为自己谋取私利，攫取垄断利润，损害消费者利益的工具。如垄断平台或企业可能策略性运用其独有的大数据资源及数据应用能力，制定更具攻击性、掠夺性的竞争策略，构筑较高的进入壁垒或者拒绝数据访问，对潜在进入者进行威慑，阻止后者进入市场的动机，以维持和巩固其市场支配地位。又如具有市场支配地位的垄断平台或企业可能利用其收集的用户偏好、习惯等方面的数据，借助用户画像技术和信息优势，对这些用户锁定，实行垄断高价或价格歧视（所谓的“大数据杀熟”），以攫取绝大部分甚至全部消费者剩余。再如处于市场支配地位的企业可能通过观察和观察到的竞争对手行为数据和信息，通过机器学习和自动化算法，来与后者达成隐蔽的默契合谋。此外，垄断平台或企业还可能设置各种限制性的数据访问、使用的条款，如数据搭售、基于数据的纵向约束条款等，来减少所面临的竞争压力，巩固自身领导地位。
如上所论，作为战略性重要性日益凸显的资源，大数据既可以被平台或企业用来改善经营管理，提升服务质量，增加市场动态效率，进而发挥竞争促进和福利增进效应；也可以被平台或企业作为打击竞争对手、抑制市场竞争、攫取垄断利润的战略工具，进而造成消费者和社会福利受损。因此，对大数据之于市场竞争和社会福利的影响，要进行个案分析和全面评估，避免得出片面的、不客观的结论，从而造成政策执行偏差，干扰市场正常运行。
大数据相关垄断行为应是反垄断监管聚焦的重点
近年来，各国在推进互联网市场反垄断监管时多有提及大数据相关的垄断问题，但该问题并非这些案件的焦点，也始终没有上升至比较高的位置。对如何判定大数据垄断行为以及如何进行监管也尚未达成共识，以至于各方处于“雾里看花、自说自话”的状态。因此，必须拨开大数据垄断的面纱，洞悉问题的本质，明确竞争监管机构所关注的重点。
（一）大数据垄断本质上是指处于市场支配地位的垄断企业策略性运用大数据来排除和限制市场竞争的行为
依据现代反垄断执法传统和实践，反垄断监管的对象是企业的“垄断行为”，而非垄断结构或垄断状态。所谓的大数据垄断，既不是指企业拥有大数据规模和市场份额占比，也不是指市场上利用大数据的企业数量多寡，而是指具有市场支配地位的垄断平台或企业以大数据作为策略性竞争手段来削弱甚至消除市场竞争，损害消费者和社会福利的行为。
具体而言，一方面，伴随智能终端快速普及、数据基础设施日益完善以及万物智联水平显著提升，数据采集、存储和处理能力飞跃提升，数据资源无时无刻、源源不断地生成，众多科技企业都收集和积累了丰富的数据，单纯看企业拥有的数据量或者企业是否利用大数据，既不能判定该企业是否是垄断企业，也不能判定其利用数据的行为属于垄断行为。另一方面，在法律操作层面，反垄断法对垄断地位和垄断行为的判定需要经过比较严格的论证程序。而大数据本身多源、异质的特点，使得大数据很难简单地被界定为产品层面或者地理边界上比较清晰的相关市场，认定平台或企业在大数据市场上具有垄断地位既不容易，也不可行。因此，提及大数据垄断时，出发点应立足于垄断平台或企业的大数据利用行为，深入分析行为本身对竞争自由和社会福利的影响，根据结果来判断行为是否属于垄断行为。
（二）竞争监管机构推进大数据反垄断重点应是对大数据相关各类垄断行为的监管
尽管随着数字采集和处理技术水平的提升，数据资源总量在快速增长，但对部分互联网平台和数字企业而言，获取和利用数据并不是没有成本的，其在生成、采集、存储和处理数据过程，如绑定智能终端设备、开发软件和App、研发数据采集和处理技术、数据存储中心建设以及向用户提供服务等，都会产生费用和成本。因此，为了确保和巩固自身的数据利益和优势地位，处于市场支配地位垄断企业可能会以大数据为武器来排除限制市场竞争。
涉及大数据垄断行为的具体类别可从反垄断法一窥。垄断协议、滥用市场支配地位和经营者集中构成了现代反垄断的三大支柱。垄断平台或企业可以运用垄断协议、拒绝交易、纵向约束等方式，策略性设置数据访问和数据共享壁垒，增加用户转换成本，来提高其竞争对手进入市场的门槛和成本，防止后者以此来跨越市场壁垒，进入其所在的市场内与其展开竞争。垄断平台和数字企业也可能通过收购各类数据密集型企业，即“杀手型收购”，来排除其竞争对手在以网络效应为特征的市场中获得必要的数据和用户规模，直接将竞争扼杀于萌芽当中，抢占未来市场竞争位势。欧盟竞争委员会在对脸书并购瓦次普（WhatsApp）进行审查时着重提到这一点。
此外，地位稳固的垄断平台或企业还可以运用大数据分析和用户画像，来对不同的用户群体进行歧视对待，以获取垄断收益，损害用户利益。因此，竞争监管机构推进大数据反垄断重点应是对大数据相关的垄断协议、滥用市场支配地位以及经营者集中等行为的监管。
科学设计大数据相关垄断行为监管治理框架
作为新的竞争手段，部分平台或企业可以利用大数据来促进竞争和增进社会福利，同时处于市场支配地位的垄断平台或企业确实也有可能利用其在大数据方面的优势，滥用市场支配力来维持和巩固自身的垄断地位。中央经济工作会议明确指出，“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。”并强调，“要加强规制，提升监管能力，坚决反对垄断和不正当竞争行为。”因此，应落实中央经济工作会议关于强化反垄断和防止资本无序扩张的战略部署，科学设计大数据相关的反垄断政策，构建符合大数据及数字经济发展特点的竞争监管体系，加强对垄断平台和企业策略性滥用大数据行为的监管，提升监管效能，促进各类企业依法依规搜集和合理利用数据资源，更好服务经济社会发展。
（一）要深化对大数据垄断本质和问题的认识
时代在变迁，技术在进步，但经济规则及法律问题不变。无论是工业经济时代，还是数字经济时代，反垄断监管的对象始终是垄断行为。尽管大数据以及数据相关的竞争策略，使得垄断问题外在的表现形式以及对市场竞争和社会福利的影响更加复杂，更加难以甄别和理解。因此，需要深入研判、加深认识、审慎监管。特别是要充分认识到数据驱动市场本身市场竞争的特征，全面分析和评估大数据对市场竞争的实质效果，综合权衡行为潜在的收益和损害以及监管收益和成本，确保监管干预措施不应干扰市场正常运行，减损大数据创造的价值，影响市场运行的动态效率以及改变市场参与者之间的分配公平。此外，还应回归反垄断传统，明确大数据反垄断监管针对的不是数据的“大”或“多”，也不是大数据的合理利用，而是策略性运用大数据滥用其市场支配地位的限制竞争行为。故而，加强反垄断监管政策的目标则是维护市场竞争秩序，促进数据合理利用和数字创新，提升整个社会福利水平。
（二）要完善涉大数据垄断行为监管规则体系
法律规则通常滞后于商业实践。我国反垄断法实施十多年来，基于大数据的竞争策略和商业模式大量涌现，使得反垄断法在应对大数据垄断行为时面临较大挑战，相关法律条款显得过于原则，以至于在实际执法过程中很难操作。因此，应与时俱进，加快推进反垄断法及相关操作指南的修订、制定和完善工作，将数据、算法等相关的市场界定、垄断行为判定标准及监管举措纳入到法律框架之下，并且在实施过程中，既要考虑到大数据滥用可能产生效率损失，又要充分考虑大数据利用所产生效率提升和创新促进作用，明确相关效率抗辩条款，为大数据垄断行为监管提供法律依据。
（三）要创新涉大数据垄断行为监管理念思路
理念是先导，思路决定举措。一方面，大量数据的生成和使用正在重新定义我们的认知能力和创新方式，刺激新技术、新产品、新模式和新业态加速涌现，不断重塑国家和企业竞争新优势。有鉴于此，推进大数据垄断行为监管要妥善处理好严格监管和创新发展的关系。另一方面，反垄断立法的目的是预防和制止垄断行为，保护市场公平竞争，维护消费者利益和社会公共利益。考虑到可能出现的滥用大数据限制市场竞争的行为，确保及时干预也很重要。此外，考虑到反垄断法目标多元，推进大数据垄断监管应坚持全球视野，遵循发展大势，全面权衡监管与发展的关系、短期经济利益与长期战略目标的关系，坚持包容审慎理念，引入监管成本收益评估机制，增强监管效能。
（四）要创新涉大数据垄断行为监管方法体系
数据驱动市场具有主体活跃、动态创新、生态竞争的特点。针对大数据垄断行为的监管，应加快优化创新反垄断监管方法体系，提升监管能力。一方面，要推进“互联网+监管”“信用+监管”“大数据+监管”“区块链+监管”等新型智慧监管方法，实现“以科技治数、以信用治数、以数治数”，提高大数据垄断行为监管的精度和效能。另一方面，应加强与学界和第三方机构合作，深化对大数据垄断问题的竞争政策理论和市场调查研究，提高对大数据利用行为和方式及其效果的认识，更好发挥政策分析和调查研究对市场主体大数据利用行为的规范引导作用。同时，要科学把握反垄断监管的时机和力度，借鉴欧盟等经验，创设临时性竞争干预工具，提高救济手段的时效性，增强反垄断监管方法的敏捷性和适应性。此外，还应尽可能减少“本身违法原则”对大数据开发利用行为的适用，慎用“必要设施原则”强制数据开放共享，避免侵犯企业数据产权，降低市场主体竞争自由，削弱其投资和创新激励，损害长期动态效率和社会福利。
王磊，中国宏观经济研究院市场与价格研究所
来源： 《中国发展观察》2021年第1期