張?zhí)N萍,翟妙如

(中共山東省委黨校/山東行政學院,山東 濟南 250014)

在傳統(tǒng)經濟社會條件下,數據通常作為科學實驗或觀測結果的數字記錄,隸屬于技術范疇。隨著信息技術的發(fā)展,電子計算機取代了算盤、算籌等計算工具,數據運算速率得到幾何級提升①李直,吳越:《數據要素市場培育與數字經濟發(fā)展:基于政治經濟學的視角》,《學術研究》,2021年第7期。。近年來,云計算、人工智能、5G 等數字技術的應用場景越來越廣泛,大數據令社會生產方式和居民生活方式都發(fā)生了巨大變革。黨的十九屆四中全會首次將數據納入生產要素,與勞動、資本、土地等并列。中國是數據要素市場大國,數據資源豐富,中國的數字行業(yè)正在迅速發(fā)展。作為最具時代特征的新型生產要素,數據要素不僅能夠與其他傳統(tǒng)生產要素深度融合實現價值倍增,而且能夠替代部分傳統(tǒng)生產要素,在降低資源投入的同時提升價值創(chuàng)造力。通過與算法算力相結合,數據要素提高了傳統(tǒng)生產要素的資源配置效率,重組了社會生產與再生產的各個過程②謝富勝,吳越,王生升:《平臺經濟全球化的政治經濟學分析》,《中國社會科學》,2019年第12期。。讓數據要素參與社會治理和政府治理體系建設,不僅有利于提高公共服務的精準度,而且有助于推動政務服務的智能化。黨和國家高度重視數據要素的核心引擎作用,2022年1月,我國首部數字經濟領域國家級專項規(guī)劃《“十四五”數字經濟發(fā)展規(guī)劃》正式發(fā)布。該規(guī)劃明確提出,要加快構建數據要素市場規(guī)則,培育市場主體、完善治理體系,促進數據要素市場流通。當前,隨著數據價值的凸顯,數據要素市場暴露出諸多問題,其中數據壟斷趨勢較為嚴峻,亟待建立科學規(guī)范的數據治理體系。目前,我國在數據反壟斷治理領域面臨壟斷行為界定標準不清、數據產權制度缺失、反壟斷治理的利與弊難以平衡等問題。由于受到各種制約因素的限制,數據資源難以實現真正的公平流通和開放共享,數據要素價值創(chuàng)造的優(yōu)勢沒有得到充分發(fā)揮,在應用過程中存在不同程度的資源浪費,造成價值流失。

一、數據要素及其價值釋放

第四次工業(yè)革命催生了數字經濟的蓬勃發(fā)展,數據作為新經濟形態(tài)下的核心資源,已經引起了國家戰(zhàn)略的高度關注。將數據作為生產要素是時代演進的必然和重大理論創(chuàng)新,無論是基于生產要素的特征還是生產力的內部矛盾,數據都符合成為生產要素的條件。

(一)數據的生產要素屬性

大數據技術催生了一系列新的經濟形態(tài),正在推動從生產要素到生產力、從生產力到生產關系的全面系統(tǒng)性變革。在當今復雜經濟生態(tài)下,數據已成為最具時代特征的生產要素資源,具有重大研究與實踐價值。

1.數據的科學內涵。根據國際標準化組織(ISO)的定義,數據是“對事實、概念或指令的一種特殊表達方式”。有學者認為數據是事實或觀察的結果,是對客觀事物的邏輯歸納①王璟璇,竇悅,黃倩倩,童楠楠:《全國一體化大數據中心引領下超大規(guī)模數據要素市場的體系架構與推進路徑》,《電子政務》,2021年第6期。。有學者把數據定義為對事實和概念等表達的一種特殊方式,是事實和信息的載體②馮科:《數字經濟時代數據生產要素化的經濟分析》,《北京工商大學學報》(社會科學版),2022年第1期。。事實上真正作為數據要素的應當是“數據信息”,“數據信息”可以視作任何以電子介質方式記錄的信息集合③鄭佳寧:《數字財產權論綱》,《東方法學》,2022年第2期。。國外有學者將數據定義為信息中不屬于“創(chuàng)意”和“知識”的部分④JONES C I,TONETTI C,Nonrivalry and the Economics of Data.American Economic Review,2020(9).。雖然國內外學者對數據的定義側重點有所不同,但在現代社會生產活動中,數據正逐漸成為推動經濟高質量發(fā)展的關鍵生產資源,已經具備了生產要素的屬性。

2.數據符合成為生產要素的條件。生產要素是指用于生產經營活動的經濟資源。一方面,從生產要素的特征來看,數據能夠與其他傳統(tǒng)生產要素結合,減少傳統(tǒng)生產要素投入,有效降低生產成本,激發(fā)社會價值創(chuàng)造的乘數效應。如果把數據看作數字化的知識和信息,那么信息可以看作是自然要素,知識則可以看作勞動要素,因此,數據本身具有生產要素的基本特征;另一方面,從生產力的內部矛盾來看,數字技術的發(fā)展帶來了經濟形態(tài)的重大變革,人類日益增長的需求與落后生產力之間的矛盾必將倒逼關鍵生產要素的演化。從農業(yè)經濟時代的土地,到工業(yè)化后期的企業(yè)家才能,關鍵生產要素向著通用性逐漸增強,競爭性不斷降低的方向演變⑤戚聿東,劉歡歡:《數字經濟下數據的生產要素屬性及其市場化配置機制研究》,《經濟縱橫》,2020年第11期。。

3.數據成為關鍵生產要素是時代演進的必然。數據作為信息的高效載體,與傳統(tǒng)生產要素相比,具有衍生性、共享性、非消耗性等特征。數據成為現代生產要素符合生產力發(fā)展規(guī)律,本質上是時代演進的必然⑥宋冬林,孫尚斌,范欣:《數據成為現代生產要素的政治經濟學分析》,《經濟學家》,2021年第7期。。一方面,得益于科學技術的進步與算法算力的顯著提升,數據資源的可得性顯著增強,不僅價格更趨低廉,邊際成本幾乎可以忽略不計,而且復制與傳播十分便捷,可以由多方同時使用,效能與質量幾乎不會發(fā)生損耗,具備投入大規(guī)模生產的可行性;另一方面,數字技術與實體經濟的融合能夠有效提高供需匹配效率,實現生產者與消費者的合作共贏。生產者可以利用數據高效互聯、精細化分工的獨特優(yōu)勢實現對消費者需求動態(tài)的精準研判,消費者可以通過個性定制等方式參與價值鏈的生產環(huán)節(jié)形成雙向互動的生產模式。

(二)數據要素在經濟社會發(fā)展中的重要價值

數據要素市場是國內統(tǒng)一大市場的重要組成部分,作為關鍵生產要素,數據在個人消費、社會生產等經濟活動以及社會治理、技術創(chuàng)新等領域正在帶來深刻影響。充分利用數據競爭優(yōu)勢,激發(fā)數據要素潛能,深入挖掘并釋放數據要素的潛在價值,對提升國家整體發(fā)展水平具有重大戰(zhàn)略意義。

1.適應個性化消費需求。隨著數字科技的迅猛發(fā)展,社會物質產品更加豐富,消費者對商品的需求愈來愈趨向于個性化。激活數據要素潛能,推進數字產業(yè)化與產業(yè)數字化,有利于實現消費者與生產者的互聯互動,更好地適應消費者的個性化需求。生產者利用數字技術能夠突破傳統(tǒng)市場約束,實現生產場景與應用場景的連接,向數據驅動的生產管理模式轉變。廠商依據數據分析結果可以準確識別市場需求的動態(tài)變化,以需求為導向做出更加科學精準的生產決策,為消費者提供更加專業(yè)的產品與服務。消費者可以參與商品的研發(fā)設計等生產過程,有利于滿足自身偏好,在與生產者更加平等高效的合作中實現雙向共贏。

2.全面提高生產效益。數據具有天然的流動性優(yōu)勢,數據要素與其他傳統(tǒng)生產要素一起參與生產過程,能夠推動信息在短時間內廣泛傳播,降低價值創(chuàng)造過程中的信息摩擦,改善生產流通效率,加速經濟循環(huán)。數據要素通過信息挖掘、協同創(chuàng)新與傳統(tǒng)生產要素相結合,有利于促進企業(yè)向知識密集型發(fā)展模式轉型,優(yōu)化資源投入方式和生產決策方式。由于數據具有非競爭性,當同一數據資源被多方同時使用時,其質量幾乎不會發(fā)生損耗,邊際成本趨近于零,規(guī)模效應顯著,在降低生產成本的同時驅動產業(yè)升級,從而實現生產質量與效益的全面躍升。

3.提升社會治理現代化水平。在以數據為關鍵要素的數字經濟中,獲取技術、信息、知識等學習資源更加便利,為社會治理實踐提供了更加有力的智力支持。將大數據技術與宏觀調控相結合,有利于政府部門以更加全面準確的信息作為決策依據,優(yōu)化社會治理結構,提高社會治理的精準度與有效性,形成標準化的政務服務體系①江小涓:《加強頂層設計 解決突出問題 協調推進數字政府建設與行政體制改革》,《中國行政管理》,2021年第12期。。數據的開放與流動有助于打破部門間的信息壁壘,促進各部門互聯互通,方便政府部門及時掌握社會運行態(tài)勢,更好發(fā)揮市場與公共部門的協同監(jiān)管作用,帶動經濟效益、社會效益的雙提升。以大數據推動國家治理,建設數字政府,有助于激勵政府自我改革,提升社會治理的現代化水平。

4.推動信息通信技術進步。隨著數字化轉型進程的不斷加快,各種新業(yè)態(tài)新模式持續(xù)涌現,深入挖掘并釋放數據的價值潛力有助于引導各類創(chuàng)新要素向企業(yè)集聚,進而推動信息通信技術的協同進步。一方面,數據在企業(yè)間流通共享,能夠輔助企業(yè)對創(chuàng)新成果的收益進行預測分析,激勵企業(yè)進行協同創(chuàng)新;另一方面,根據摩爾定律可知,從長期來看,在其他條件不變的情況下,企業(yè)處理數據信息的效能不斷提升。在數據要素驅動下,企業(yè)可以更好地把握市場動態(tài),制定更加科學合理的生產經營策略,進一步提高利潤空間,反過來又會推動信息通信技術進步。

(三)數據要素價值釋放機制與實現路徑

數據作為“新時代的石油”,已經和其他要素一起融入價值創(chuàng)造過程,激發(fā)數據要素價值潛能是推進高質量發(fā)展的迫切要求,數據要素的價值釋放已經成為重要的經濟社會發(fā)展命題。要促進數據資源的有效利用,必須明確數據要素價值釋放的獨特運行機制,遵循價值形成規(guī)律,設計科學有效的實現路徑。

1.數據要素的價值釋放機制。作為最具新時代特征的生產要素,數據價值的開發(fā)要經過采集加工、分析處理、市場流通等環(huán)節(jié)。在價值鏈生產過程中,可以將數據分為原始數據、數據資產和數據資本三種形態(tài)。

原始數據一般是指未經技術加工過的數據信息,呈現零散的原料狀態(tài),沒有任何資本或勞動的投入,往往不能直接利用,僅具有潛在的經濟價值。按照數據主體的不同,原始數據可以分為個人數據和非個人數據,因為個人數據中包含部分敏感信息,為了保護消費者的合法權益不受侵犯,企業(yè)需要設置有效的隱私保護。原始數據經過一系列深度加工和技術解析,有效轉化為數據資源進而轉化為數據資本,深度嵌入生產鏈、供應鏈、價值鏈的各個環(huán)節(jié),參與社會財富的現實創(chuàng)造。

數據資產是指由數據資源轉化而來的數據產品或服務,可歸屬為物質資產,同時也包含著大量資本、勞動等傳統(tǒng)生產要素的投入,其主體既可以是企業(yè),也可以是政府部門或其他組織。數據資產具有實際價值,能夠在數據要素市場上直接交易,需要有效的財產權保護。數據資產的價值高低不僅受到要素投入情況與開發(fā)利用程度等因素的影響,還與經濟主體的需求有關,對于不同的企業(yè),同一份數據的價值也可能各不相同。經過數據資產的交易流通,數據要素的潛在價值能夠得到有效釋放。

在共享流通的過程中,數據價值得以不斷挖掘和放大,完成在不同行業(yè)和部門間的社會化配置,成為一種通用的生產要素。在市場規(guī)律的作用下,數據流向最能激發(fā)自身價值的領域,將乘數效應發(fā)揮到最大,形成數據資本②何偉:《激發(fā)數據要素價值的機制、問題和對策》,《信息通信技術與政策》,2020年第6期。。企業(yè)通過商業(yè)戰(zhàn)略決策,實現數據資本價值的深度開發(fā)。數據的價值創(chuàng)造由于受到規(guī)模收益遞減規(guī)律的影響,在達到一定限度后可能不增反降,但數據驅動創(chuàng)新具有規(guī)模收益遞增效應與外溢性特征,能夠打破這種束縛。因此,實現數據要素價值充分釋放的關鍵,不僅在于數據的開放與流通,更在于數據驅動的創(chuàng)新。

2.數據要素價值釋放的實現路徑。按照數據主體的不同,可以將其細分為個人數據、商業(yè)數據和公共數據三大類。實現數據要素價值的最大化釋放,需要破除各種市場與體制機制障礙,構建良好的市場與政策環(huán)境。

第一,針對不同的數據類型,可以分別設置促進開放的激勵機制,設計相應經濟政策,實施科學精準治理。對于個人數據,應當重視對隱私權的保護,加強對數據采集利用的全過程監(jiān)督,培育具有匿名化處理原始數據功能的數據中介機構,完善個人信息保護相關法律法規(guī)。對于商業(yè)數據,應當重視數據資產的財產權保護,確保各經濟主體享有平等的獲取數據資源的機會。對于政府以及事業(yè)單位等擁有的公共數據,要積極推進數據在各部門內部的互聯互通以及面向社會的開放共享。第二,根據不同類型數據的特點,可以靈活設置數據開放方式,基于市場價格的交易機制并不是唯一路徑。個人數據可以通過設立中介機構,在得到授權的情況下實現批量交易。商業(yè)數據既可以基于市場價格機制進行交易,也可以作為一種“俱樂部產品”基于私人協議與合作企業(yè)共享①唐要家,唐春暉:《數據價值釋放的理論邏輯、實現路徑與治理體系》,《長白學刊》,2022年第1期。。公共數據可以收取一定服務成本,也可以免費向社會開放。無論何種路徑,數據的開放都應當建立在無歧視的原則下,不能擾亂市場競爭秩序。第三,實現數據要素價值的最大化釋放,關鍵在于數據驅動創(chuàng)新。要激發(fā)數據驅動的創(chuàng)新潛能,必須鼓勵發(fā)揚企業(yè)家精神,培育良好的數據要素市場生態(tài)體系,營造更有利于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的政策環(huán)境,以多領域數字化轉型為數據驅動創(chuàng)新提供充足的人才、技術與市場支持。

二、數據要素價值釋放過程中產生的壟斷問題

進入數字時代,伴隨著人工智能、云計算、5G 等信息技術的深度應用,平臺企業(yè)在利用數據資源進行精準化、個性化服務過程中累積了海量數據。通過信息匯集、存儲、分析、挖掘,這些數據實現從信息到知識再到競爭力的價值釋放,從而轉化為支撐社會財富創(chuàng)造的關鍵性資源。然而,在數據要素價值加速釋放的同時逐漸產生了數據壟斷問題,甚至有些大型平臺企業(yè)形成了“數據霸權”地位。

(一)數據壟斷是數據要素價值釋放過程中產生的主要問題

作為生產要素,數據在價值釋放過程中產生的壟斷問題是當下大型平臺企業(yè)壟斷地位形成的重要原因。數據壟斷是壟斷在數據產品市場中的表現形式,是指平臺經營者借助數據相對優(yōu)勢,增強對數據資源的控制力,進而排除或限制市場競爭的現象。數據具有邊際成本遞減以及邊際效用遞增的基本屬性,驅動著平臺企業(yè)憑借著網絡效應、規(guī)模效應、鎖定效應、技術溢出效應加速數據聚集,從而獲取市場支配地位甚至是壟斷地位。盡管單個數據的價值極其有限,很難直接在生產經營活動中產生效益,然而經過聚合、流通和共享,數據要素的價值便能得到充分釋放。在數據要素價值釋放的每個環(huán)節(jié)尤其是匯集、流通過程中,都可能存在形式各異的競爭壁壘,由此引發(fā)數據壟斷。一是在數據匯集過程中,各平臺企業(yè)收集數據的渠道、速度不同,造成了數據規(guī)模和質量的較大差異;對數據安全、用戶隱私和數據產權的保護,在一定程度上限制了數據的收集效能;為了增強相對競爭優(yōu)勢,大型平臺企業(yè)多采取設立排他性合約等策略,在損害平臺創(chuàng)新力的同時為數據獲取設置了種種限制條件。二是在數據流通和共享過程中,數據分析技術和工具會對處理結果造成顯著影響,擁有算法優(yōu)勢的平臺企業(yè)能夠獲取更高質量的數據,占據更大的競爭優(yōu)勢,并且算法的所有權保護會進一步加深企業(yè)間競爭力的差距;數據參數以及組織方式等存在差異,不同企業(yè)或數據搜集者各自建立的數據庫難以具備普遍適配性②方燕:《數據價值鏈、數據多用途性與反壟斷初探》,《產業(yè)組織評論》,2021年第1期。,如果與其他企業(yè)共享,需要附加相應注解,兼容難度和交易成本相對增加,無形中筑起引致數據壟斷的技術壁壘,各企業(yè)間的數據難以互通。

不同環(huán)節(jié)的壁壘現象產生的負面效應有可能疊加積累,數據壟斷勢力越發(fā)凸顯。由于重要數據的控制權集中在少數壟斷企業(yè)或其他市場主體手中,數據要素市場的競爭秩序遭到破壞,數據收益被部分市場主體獨占,嚴重阻礙數據的普惠共享和公平流通,數據價值創(chuàng)造的潛能得不到充分挖掘,數據經濟價值和數據社會價值得不到有效釋放。一是容易造成數據資源的浪費。壟斷企業(yè)為了減少競爭威脅,或者設置壁壘提高其他經營者進入相關市場的難度,或者基于利益最大化有差別地向潛在競爭企業(yè)開放數據,或者將數據共享限制在本企業(yè)及利益相關者內部,這些行為在一定程度上限制了數據價值倍增效應的發(fā)揮,造成數據資源的價值損失。從短期來看,數據壟斷企業(yè)做出了符合自身利益的戰(zhàn)略抉擇。但從長期來看,市場共同體所遭受的不利影響必將反噬壟斷企業(yè)自身。二是容易造成消費者福利受損。當數據壟斷出現時,少數企業(yè)為了追求超額利潤、掌握數據要素市場主導權,有可能實施隱蔽的不當定價或強制“二選一”等行為,在公平競爭秩序遭到破壞的同時,消費者議價能力隨之下降,選擇自由受到限制。信息安全監(jiān)管體系、技術水平與現實需求存在較大差距,消費者面臨個人隱私數據泄露風險。三是容易造成數據創(chuàng)新受阻。數據壟斷比傳統(tǒng)壟斷行為對市場的破壞力更大,壟斷企業(yè)利用大數據技術深度洞悉新生市場力量的信息,利用壓倒性優(yōu)勢擠壓新入企業(yè)的創(chuàng)新空間以維持或降低市場競爭度。在市場競爭度較低的情況下,壟斷企業(yè)創(chuàng)新動力不足,其他企業(yè)缺乏足夠的創(chuàng)新資源支撐,整個行業(yè)的創(chuàng)新都會受阻。四是當數據壟斷形勢嚴峻到一定程度,不但會導致經濟問題,還會產生嚴重的社會影響。

(二)數據壟斷形成的原因

數據作為平臺企業(yè)重要的核心資源,雖然本身具有非競爭性,但質量和價值卻有優(yōu)劣之分,優(yōu)質數據勢必會成為各市場主體競相爭奪的對象。占據競爭優(yōu)勢的平臺企業(yè)可以利用市場勢力對數據資源形成事實上的控制,限制競爭對手對數據的獲取和使用,阻礙數據資源的公平流通,從而壟斷數據要素市場,降低數據要素的價值釋放效率。

1.數據的正反饋循環(huán)加劇了市場勢力差距。在價值釋放過程中,數據聚合能夠帶來價值量的顯著提高,引致數字經濟平臺企業(yè)表現出范圍經濟與規(guī)模經濟等典型特征。越是具備數據優(yōu)勢的企業(yè),其市場勢力越強,更容易獲取并控制數據;反過來,對數據資源的掌控力加強,又能進一步強化企業(yè)的相對市場優(yōu)勢,實現正反饋循環(huán)機制。由于數據要素市場的馬太效應十分顯著,新入企業(yè)的市場勢力較弱且數據積累不足,與在位企業(yè)的競爭實力本就懸殊,在此基礎上,除了需要考慮經營問題,還需要解決數據價值開發(fā)等技術問題,市場競爭難度加劇。但在位企業(yè)不僅能夠借助算法優(yōu)勢實施更加隱蔽的差別定價、合謀博弈等不正當競爭行為,而且可以借助數據優(yōu)勢將市場勢力擴張至價值鏈的上下游,在經營活動中進行自我優(yōu)待,從而進一步增大與市場競爭者之間的勢力差距并強化其壟斷地位。

2.數據用戶黏性不斷強化。對于用戶而言,盡管可以同時選擇多家數據平臺,但受限于技術兼容等問題,切換平臺往往面臨數據移植等困難,并且基于鎖定效應,用戶進入新平臺需要學習新的系統(tǒng)操作,也會增加進入障礙。對于第三方商家而言,在平臺上長期積累的聲譽不能轉移,平臺切換成本較高,因此,多數情況下,用戶不會輕易轉換主要服務供應商。另外,基于網絡效應,原始用戶越多的平臺越能夠受到新用戶的青睞,占據主導地位的平臺獲取新用戶則更加容易,數據資源的積累就越多,數據價值釋放程度就越高,更有利于數據的獲取,數據的鎖定效應得到疊加,從而形成馬太效應,又會進一步加深優(yōu)勢企業(yè)與競爭者之間的數據鴻溝。由于用戶做出選擇后往往不會輕易變更,多歸屬性自然減弱,并且隨著時間的推移,用戶對平臺的依賴性也越來越強,用戶黏性不斷得到強化。

3.直接交易的機會成本過高。得益于數據能夠在關聯市場之間進行傳導的特性,企業(yè)不僅可以利用數據優(yōu)勢加強對上下游市場的掌控,還可以利用數據流動性擴大市場經營范圍實現跨界生產以拓展利潤空間。即使企業(yè)在縱向市場上的直接經營利潤有限,也能夠通過提升在上下游市場的競爭實力獲取更大的好處,這種方式帶來的收益會遠遠超過數據產品的直接交易①曾彩霞,朱雪忠:《數字經濟背景下構建數據強制許可制度的合理性、基本原則和監(jiān)管思路:基于數據作為關鍵設施視角》,《電子政務》,2022年第2期。。當前,我國的數據交易市場還不成熟,數據確權制度還在探索階段,監(jiān)管體系尚不健全,配套制度有待完善,數據價值缺乏公允可靠的評估方法,數據產品的直接交易沒有完備的價格機制,信息不對稱問題較為突出,商業(yè)機密泄露的風險較為嚴重。

三、數據反壟斷的治理困境

作為一種新型生產要素,數據已然成為推動國民經濟高質量發(fā)展的重要驅動力,然而,在數據要素價值釋放過程中,不同企業(yè)在數據資源的儲備、應用上的差異愈加明顯,數據壟斷態(tài)勢逐漸形成。數據壟斷具有顯著的數字時代特征,傳統(tǒng)反壟斷的規(guī)制模式、規(guī)制手段在數據要素市場中已經難以奏效。在數據反壟斷的治理過程中,數據壟斷行為界定標準不清、數據產權制度缺失以及數據反壟斷治理的利弊難以平衡等矛盾尤為突出。

(一)數據壟斷行為界定標準不清

一般而言,數據壟斷行為包括經營者共謀、濫用市場支配地位以及算法共謀等類型。在傳統(tǒng)反壟斷規(guī)制制度體系下,認定獨立數據相關市場的難度較高,因為對于某種特定數據,往往存在許多其他質量相似的數據可以作為替代品。判定是否產生壟斷高價的標準也不再適用,因為數據產品的定價機制尚不完善,在數字經濟下,大多數平臺企業(yè)提供商業(yè)服務并不收取貨幣費用,而是以消費者的個人數據或關注度等非貨幣形式作為替代對價。是否存在數據集中也不能作為判斷數據壟斷的依據,因為實踐證明二者之間并不存在必然的相關性。對于合法的數據收集行為以及出于維護公共利益、保護數據安全或用戶隱私等正當目的而采取的數據限制行為,都不應認定為壟斷。

(二)數據產權制度缺失

數據是平臺企業(yè)盈利的核心資產,數據產權制度是數據反壟斷治理的核心制度依據之一。要解決數據壟斷問題,產權界定至關重要。然而,盡管社會各界對數據確權高度關注,但數據主體之間的權屬關系錯綜復雜,在數據產權劃分、數據開放、數據流通、數據交易等方面仍舊缺乏系統(tǒng)的法律制度規(guī)范。數據產權制度缺失導致數據使用缺乏行為準則,數據反壟斷治理沒有明確的法律基礎可依循。在具體實踐中,各市場主體間由于權利與義務邊界不明,各方利益關系難以平衡,各種數據侵犯與濫用行為層出不窮,數據權利主體的合法利益無法得到充分保障,開放數據接口不僅不能為企業(yè)帶來超額利潤,還會增加商業(yè)機密泄露風險。因此,優(yōu)勢企業(yè)為了降低市場風險、提高經營收益,傾向于限制數據共享并通過“圈數”等行為設置競爭壁壘①童楠楠,竇悅,劉釗因:《中國特色數據要素產權制度體系構建研究》,《電子政務》,2022年第2期。。由此,平臺經濟的市場競爭秩序受到擾亂,數據要素市場生態(tài)體系將遭到破壞,數據資源的配置效率必然下降。

(三)數據反壟斷治理利弊難以平衡

數據壟斷使得數據要素市場進入企業(yè)獲取和使用數據的成本增加,在一定程度上導致競爭難度提高、創(chuàng)新力受損,不利于數據要素價值的有效釋放,而且占據優(yōu)勢地位的企業(yè)容易利用自身支配地位操縱市場,造成社會福利不必要的損失。但如果全面破除壟斷,并不利于優(yōu)勢企業(yè)的數據資產權益保護,特別是如果強制性要求數據共享,也將違背市場經濟的交易自由原則,不僅將導致各社會主體間利益分配不均,而且會引致開發(fā)數據資源的正反饋效應降低,企業(yè)投入研發(fā)動力不足,數據資源生產和改進的效率也會因此降低,阻滯數據驅動的創(chuàng)新②胡繼曄:《數據生產要素的反壟斷困境及破解對策》,《人民論壇》,2021年第19期。。數據價值的充分釋放離不開數據的互聯互通,需要對妨礙數據流通共享的壟斷行為進行規(guī)制。在數據信息的收集、處理、使用等每個環(huán)節(jié)都可能存在安全隱患,貿然開放不僅會增加商業(yè)機密數據泄露的風險,還可能會對社會公共利益造成嚴重威脅。數據要素市場具有不同于傳統(tǒng)市場的特點,數據反壟斷不僅應關注數據霸權的遏制,也要盡量避免破除壟斷可能帶來的負面效應,在現實執(zhí)法實踐中,數據反壟斷治理利弊難以平衡,治理難度進一步增大。

四、數據反壟斷治理的政策建議

數據驅動在經濟社會的發(fā)展中占有重要戰(zhàn)略地位,數據要素市場的建設越來越受到各國政府的重視。在壟斷情況下,數據資源的自由流通遇到障礙,數據要素價值釋放受阻。為了促進數據要素市場領域的有序競爭,亟待建立有效的數據反壟斷治理體系,引導數字經濟的良性發(fā)展。

(一)規(guī)范數據壟斷行為的界定標準

當前,我國對于數據要素市場中的壟斷行為缺乏明確的界定標準,現有的法規(guī)內容比較籠統(tǒng),難以給執(zhí)法實踐提供可操作化的制度支撐。在法規(guī)修訂方面,可以對濫用市場支配地位的行為作出細化分類,以列舉的方式對降低服務質量、有差別地開放數據等行為作出具體規(guī)定,提高界定標準的科學性。在條款制定方面,可以根據數據要素市場競爭的特殊性與復雜性建立案例參考制度,作為企業(yè)自律以及執(zhí)法部門處理案件的指導規(guī)則。在舉證模式方面,可以酌情將舉證責任歸于擁有數據優(yōu)勢的被調查企業(yè),要求企業(yè)自證其行為不具備壟斷性,解決當下壟斷訴訟案件舉證難的局面。在公共利益領域,應當對數據經營者、使用者形成約束,建立數據領域公共利益訴訟制度,對侵害公共利益的壟斷行為依法追責,確保實現有效維權。

(二)建立數據產權制度

數據產權是一系列數據權利的集合,具有可分割性,能夠在多個利益主體間分享、轉移或交換。數據的權屬關系較為復雜,低成本復制傳播的特點使得非法采集數據的行為屢禁不止,在缺乏權益保護機制的情況下,容易造成數據濫用、侵犯消費者隱私權、威脅商業(yè)機密安全等嚴重后果,數據的交易價值難以完全釋放。為解決數據要素市場的壟斷問題,必須重點關注數據的使用、流通以及收益權利歸屬,完善相關法律法規(guī),建立起一套系統(tǒng)的數據確權制度以解決數據權屬問題。可以利用區(qū)塊鏈等數字技術建立完善數據登記、公證體系,提高數據交易的透明度。鼓勵企業(yè)供給高質量數據資源,保障個人用戶的隱私權、人格權與收益權,合理兼顧各經濟主體的法律權益,促進數據的公平開放與流通。

(三)構建數據安全治理體系

數據要素的價值釋放關鍵在于數據的流動,推進數據共享,破除數據壟斷勢在必行,但數據的開放流通必須建立在保障數據安全的基礎上。加強數據安全保護工作,著力構建數據安全治理體系,一是要完善數據安全頂層設計,健全相關法律法規(guī)。提升數據安全治理水平,落實堅持發(fā)展與安全并重的原則,探索建立規(guī)范化的數據安全治理模式,完善數據風險評估等關鍵制度。二是要持續(xù)加大對違法違規(guī)行為的監(jiān)督執(zhí)法力度,全面落實數據安全管理的要求。利用數字技術賦能數據反壟斷監(jiān)管,構建多方聯動的數據安全治理機制。三是要研究開發(fā)各領域數據安全保護關鍵技術。加強數據安全監(jiān)測、防護、測試等方面的技術能力建設,降低數據安全風險,提升數據安全治理效能。

(四)完善數據反壟斷監(jiān)管機制

推進數據要素市場反壟斷治理體系的構建,必須建立數據流通各環(huán)節(jié)的制度規(guī)范,完善數據反壟斷監(jiān)管機制。一是建立數據資產登記備案體系。要加強行業(yè)自律,完善數據資產登記流通機制,將數字經濟的貢獻納入財政核算體系,設置科學合理的數據金融制度和配套的財政制度。二是建立數據交易信用體系。要切實加強法律約束,明確對數據違法失信行為的處理規(guī)范,限制并責令數據要素市場主體整改違規(guī)交易活動,對違法行為進行追究和懲治。三是落實科學監(jiān)管原則。建立數據企業(yè)認定辦法,引入數字監(jiān)管機制,發(fā)揮政府與社會的協同監(jiān)督作用,嚴厲打擊數據要素市場中的不正當競爭行為。

(五)加快培育良性的數據要素市場生態(tài)體系

為打破數據流通壁壘,遏制數據壟斷行為,更好釋放數據價值紅利,必須培育良性的數據要素市場生態(tài)體系。一是創(chuàng)新數據交易機制。要重視在交易效率、網絡信息空間、利益分配、約束規(guī)范等方面的機制設計。利用平臺交易優(yōu)勢拓展交易數據資源,深化數據需求場景理解,深度挖掘細分領域數據交易需求,聯合供給數據要素產品與數據服務,打造更為精準的交易模式。二是促進數字技術創(chuàng)新。要提高對復雜數據的計算處理能力,著力突破關鍵數字技術的發(fā)展障礙,實現多方安全計算,滿足數據自由流通的算法算力要求。三是健全數據流通制度。要重點完善數據準入、交易管理、分類標識、跨境合作等方面的標準規(guī)范,以實際應用為導向,建設暢通高效的數據要素市場生態(tài)體系。

(六)多措并舉優(yōu)化反壟斷治理模式

治理數據壟斷行為,既可以對數據價值釋放的全過程進行監(jiān)管,也可以對數據的生產源頭、流通過程分別進行針對性治理。對數據價值釋放的全過程進行監(jiān)管,需要利用先進的數字技術將數據控制權從數據經營方轉移到用戶與監(jiān)管方。維持競爭秩序、限制壟斷行為的全過程監(jiān)管模式可以采取以下兩種方式:一種是通過統(tǒng)一的平臺對所有數據進行集中管控,另外一種則是借助區(qū)塊鏈等技術把數據控制權向各利益相關方分散。二是對數據的生產源頭進行治理,需要在企業(yè)收集數據前就對數據進行隱私保護處理。通過提高數據的處理成本,限制數據的大規(guī)模無序收集,從而達到破除數據壟斷的目的,然而這種模式有可能會降低企業(yè)搜集數據信息的準確度,造成數據價值的部分損失。同時,對數據的流通過程進行治理,設置數據交易、共享或眾包等第三方中介平臺,規(guī)范數據要素市場流通秩序,推動不同部門間數據的開放共享。