袁波

關鍵詞：必需數據 反壟斷法 強制開放 競爭損害 正當理由 數字法治

一、問題的提出

數字經濟的本質是數據要素驅動，物聯網、人工智能等新興技術的創(chuàng)新和發(fā)展離不開大數據支持，數據的有序流動和良性共享關系數字經濟的創(chuàng)新和發(fā)展。數字平臺之間的競爭主要圍繞數據展開，或者因數據爭奪而產生競爭問題。由于互聯網產業(yè)具有規(guī)模經濟、網絡效應、跨界競爭等特征，海量數據往往被頭部企業(yè)收集和控制，數據要素市場普遍呈現壟斷趨勢。一些超大型互聯網平臺為追求利益最大化，想方設法維護其對基礎性、關鍵性數據的排他性占有和控制，尤其是拒絕向下游經營者提供其從事生產經營所不可或缺的數據，圖謀封鎖市場和扼殺競爭，牽扯出反壟斷法上最為復雜且極富爭議的必需設施理論在數據要素市場的適用問題。對此，扎卡里·亞伯拉罕森（Zachary"Abrahamson）指出，在數字經濟時代，必需設施理論的應用場景已從工業(yè)時代的鐵路、碼頭等有形財產轉變?yōu)閿祿?，必需數據的反壟斷已成為當下和今后相當長階段數字經濟的新命題。當前，京東和淘寶數據斷供、蟻坊訴新浪微博數據壟斷等事件的相繼出現，使得拒絕開放必需數據的議題被納入我國反壟斷的視野。中共中央國務院《關于加快建設全國統一大市場的意見》、中共中央國務院《關于構建數據基礎制度更好發(fā)揮數據要素作用的意見》（以下簡稱《數據二十條》）相繼提出“破除平臺企業(yè)數據壟斷等問題，防止利用數據、算法、技術手段等方式排除、限制競爭”。反壟斷法增設的第9條更是首次從法律層面明確“經營者不得利用數據和算法、技術、資本優(yōu)勢以及平臺規(guī)則等從事本法禁止的壟斷行為”。環(huán)顧域外，歐盟、日本、法國、德國、荷蘭等司法轄區(qū)一致表示要通過反壟斷法上的必需設施理論保障相關數據開放共享，并已付諸實踐。

與大多數司法轄區(qū)就必需數據反壟斷法強制開放形成的基本共識不同，對于是否以反壟斷法強制開放必需數據，國內外學界存在截然相反的兩派觀點。一種觀點認為，數據要素具有非排他性、非競爭性，可同時被多個企業(yè)收集和利用，它不像傳統必需設施一樣具稀缺性和唯一性，故無法滿足必需設施理論構成要件。再者，反壟斷執(zhí)法機構和法院也沒有能力保障必需數據的共享。另一種觀點則認為，拒絕開放必需數據將有損市場競爭，應受到反壟斷法規(guī)制，且數據多為副產品，強制開放必需數據不會對投資和創(chuàng)新激勵造成減損。之所以出現理論與實踐的分殊以及學術觀點的對立，主要原因在于理論與實務界對數據與市場競爭的關系存在認識上的模糊，對反壟斷法規(guī)制必需數據的理據、拒絕開放必需數據的競爭損害等深層次問題的認知有限。當前，雖然部分司法轄區(qū)存在以反壟斷法強制開放必需數據的實踐，但囿于所涉?zhèn)€案的特殊性、樣本案件數量的有限性以及裁判者認知的局限性等因素，尚未完全建立起行之有效的競爭損害判斷標準和正當理由抗辯規(guī)則，由此導致有關立法和實踐裹足不前。例如，反壟斷法中新增的關于數據的兩處規(guī)定過于原則，沒有揭示數與大多數司法轄區(qū)就必需數據反壟斷法強制開放形成的基本共識不同，對于是否以反壟斷法強制開放必需數據，國內外學界存在截然相反的兩派觀點。一種觀點認為，數據要素具有非排他性、非競爭性，可同時被多個企業(yè)收集和利用，它不像傳統必需設施一樣具稀缺性和唯一性，故無法滿足必需設施理論構成要件。再者，反壟斷執(zhí)法機構和法院也沒有能力保障必需數據的共享。另一種觀點則認為，拒絕開放必需數據將有損市場競爭，應受到反壟斷法規(guī)制，且數據多為副產品，強制開放必需數據不會對投資和創(chuàng)新激勵造成減損。之所以出現理論與實踐的分殊以及學術觀點的對立，主要原因在于理論與實務界對數據與市場競爭的關系存在認識上的模糊，對反壟斷法規(guī)制必需數據的理據、拒絕開放必需數據的競爭損害等深層次問題的認知有限。當前，雖然部分司法轄區(qū)存在以反壟斷法強制開放必需數據的實踐，但囿于所涉?zhèn)€案的特殊性、樣本案件數量的有限性以及裁判者認知的局限性等因素，尚未完全建立起行之有效的競爭損害判斷標準和正當理由抗辯規(guī)則，由此導致有關立法和實踐裹足不前。例如，反壟斷法中新增的關于數據的兩處規(guī)定過于原則，沒有揭示數

二、必需數據的形成機理及界定標準

（一）必需數據何以形成

作為脫胎于必需設施的必需數據，它的形成主要源于數據要素在市場競爭中的重要地位。在平臺商業(yè)模式中，數據不僅成為互聯網平臺企業(yè)可持續(xù)競爭優(yōu)勢的重要來源，而且還可能構成經營者進入相關市場的重要壁壘。

1.數據成為企業(yè)可持續(xù)競爭優(yōu)勢的重要來源

數字經濟中存在數據驅動型反饋回路，用戶數量、用戶數據、網絡服務質量之間存在一種彼此強化的正反饋機制。受益于大數據的預測功能和決策判斷功能，數據能輔助企業(yè)洞悉商業(yè)機遇，大大增加其新產品或服務在推向市場時獲得成功的可能性。

（1）數據能用于持續(xù)改善網絡服務質量

第一，用戶數量、用戶數據和網絡服務質量之間呈正反饋機制，中小企業(yè)通常難以與超大型平臺相抗衡，因為它的用戶數量有限，無法收集到大量可用于持續(xù)改善其網絡服務的數據，這使其無力提供與后者具有同等質量的網絡服務。在對微軟和雅虎的搜索合作協議進行反壟斷審查時，美國司法部就肯定了用戶數據對搜索引擎服務的重要價值，指出該交易將使微軟獲得更多的用戶數據，并將其用于提升微軟搜索算法的自主學習能力，改善用戶的搜索體驗，進而活躍搜索引擎服務市場的競爭。類似地，歐盟委員會在該案的審查決定中也指出，該協議對互聯網搜索用戶具有正面效應的原因之一是微軟通過交易可獲得大量搜索數據，得以對其算法進行更多測試和實驗，以提高其性能。

第二，數據對企業(yè)盈利能力具有重要影響，隨著更多用戶主動或被動地貢獻數據，網絡服務提供者可提高其增值服務的質量，而這又將進一步增大它對其他用戶的吸引力，以致潛在競爭者難以在該市場上生存和發(fā)展。納森·紐曼（Nathan#Newman）在批判谷歌壟斷時提到，在新產品進入市場初期，初始用戶數量和每個用戶點擊廣告的次數都會很少，但廣告主往往要求企業(yè)擁有足夠多的用戶數量，以確保產生更多的可用于精準投放廣告的數據，由此便進入一個“雞生蛋”的死循環(huán)并形成進入壁壘。

（2）數據可助力企業(yè)成功進入新的市場

通過大量收集有關個人消費偏好、行為特征、社會屬性的數據，企業(yè)能從中讀取出預測未來消費趨勢的有用信息，由此將幫助企業(yè)提高預測消費者購買行為的準確性，從而大大增加其產品或服務在推向市場時獲得成功的可能性。在阿里巴巴“二選一”壟斷案中，執(zhí)法機構指出：“網絡零售平臺服務可以利用交易積累的用戶評價等海量數據，深入分析市場需求及其變化，使平臺內經營者更好地以市場需求為導向進行商品生產和供應的調整?！贝髷祿A測可能淪為企業(yè)扭曲市場競爭的重要工具，尤其是當數據控制者兼具市場主體與監(jiān)管主體雙重身份時，極有可能利用大數據預測獲取不公平的競爭優(yōu)勢。例如，基于對亞馬遜可能利用大數據預測扭曲電商市場競爭的擔憂，歐盟委員會對亞馬遜濫用第三方賣家的活動數據發(fā)起反壟斷調查，包括亞馬遜自營團隊涉嫌通過數據比對復制生產第三方賣家暢銷商品等。

2.數據是經營者進入相關市場的重要壁壘

數據的收集、存儲和分析具有固定成本高、邊際成本低的特點，尤其是用戶免費提供個人信息使得數據收集的邊際成本很低，其似乎難以成為進入壁壘，實則不一。由于規(guī)模經濟、網絡效應、長尾效應等特征的存在，市場規(guī)模的重要性和吸引力愈發(fā)凸顯，要創(chuàng)建一個具備初始用戶規(guī)模的數據來源渠道，往往要花費較長的時間及較高的資金投入，數據有可能成為進入壁壘。與傳統生產要素不同，數據要素具有非競爭性，可以無限復制、重復使用，但經營者為謀取競爭優(yōu)勢往往排他性地占有和使用數據，且數據的收集和處理面臨法律障礙、營運障礙和技術障礙。實踐中數據能否成為經營者進入相關市場的壁壘取決于具體情況，需結合特定應用場景，依據數據需求者渴望從數據中獲取的信息來評估，唯有確定信息尋求者想完成的需求和用途后，才能分辨出數據之于所涉市場進入的價值和意義，進而判斷某些數據能否構成進入壁壘。在TomTom/TeleOAtla合并案的反壟斷審查中，歐盟委員會指出，為導航目的制作地圖數據庫要求投入大量的資源，尤其是須由車隊手動編譯和定期更新， 用于非導航目的的數字地圖數據庫無法成為合適替代品。與之相反， 在Google/DoubleClick、Facebook/WhatsApp等合并案的反壟斷審查中，美國、歐盟的反壟斷執(zhí)法機構均指出，現實生活中存在大量與所涉數據具有可替代性的數據來源，所涉數據不構成其他經營者進入在線廣告服務市場的經濟性障礙。

（二）必需數據的常見情形及構成要件

數據構成企業(yè)競爭優(yōu)勢的重要來源，為努力生成封閉的信息生態(tài)系統以固化這種優(yōu)勢，企業(yè)往往想方設法維持和鞏固它對數據的排他性占有和使用，包括運用技術手段（算法）或法律手段（合同）來阻止數據獲取渠道的開放性。

考察過往案件，必需數據常見于兩種情形，一種是數據控制者突然斷供基于網絡數據形成的必需數據。在該等情形下，所涉數據大都是數據需求者從事大數據分析所不可或缺的生產要素，數據供求雙方曾存在數據共享協議或數據控制者從未拒絕其數據被爬取， 數據控制者無正當理由突然拒絕提供數據，導致數據需求方被迫退出下游市場，甚至因此瀕臨破產或倒閉。這在People7brows7v.7Twitter案、HiQ7v.7LinkedIn案、Craigslist7v.73Taps案和蟻坊訴新浪微博壟斷糾紛案中均有體現。在Craigslist7 v.7 3Taps案中，Craigslist起訴3Taps未經其同意抓取網站上的數據， 隨后3Taps與Craigslist達成和解協議，承諾不再從其網站上抓取相關數據，由于缺少可替代的數據來源，不久后3Taps便倒閉。類似地，在Facebook7v.7Power7Ventures案中，隨著案件的敗訴，Power7Ventures因無法獲取相關數據而在不久后宣告破產。另一種是數據控制者拒絕開放基于自然壟斷、特許經營等合法壟斷地位獲取的必需數據。在法國GDF7Suez數據壟斷案中，GDF7Suez通過所從事的天然氣壟斷業(yè)務建立了客戶數據庫，該數據庫包含所有客戶身份信息、消費情況及合同信息，法國競爭監(jiān)管機構認為，該數據庫由所有法國天然氣客戶的相關信息組成，繼承自GDF7Suez先前的壟斷地位，鑒于經濟成本和時間限制，它是不可復制的?！苍陬愃频陌咐?，比利時競爭管理局指出，國家彩票公司使用的客戶數據庫不是在市場競爭中創(chuàng)建的，而是利用先前壟斷地位創(chuàng)建的，在合法壟斷的情況下，該數據庫不能以合理的成本且在合理的時間內復制。在英國的Attheraces案中，法院指出，負責英國賽馬管理的經營者控制的賽前數據對使用該數據來維持其服務的經營者至關重要。由于管理方是市場上所述數據的唯一供應商，任何其他人獲取和提供相同的數據會代價高昂和極為困難，而且相當不切實際。在加拿大Toronto7Real7Est.7Bd.案中，多倫多房地產委員會是一個由房地產經紀人組成的專業(yè)協會，運營著一個房地產清單數據庫，法院認為，市場上不存在該數據庫的替代品。

通過對上述案件的分析，可在一定程度上呈現必需數據的外觀特征，在判定系爭數據是否構成必需數據時，可從兩個方面加以展開：一是從替代性分析的角度研判市場上有無系爭數據的替代品；二是評估需求者自行收集或從第三方獲取系爭數據的可行性。

其一，從需求者角度進行需求替代分析，需先確定系爭數據的實際用途，在此基礎上根據系爭數據的價格、規(guī)模、范圍、時效等因素，分析市場上有無與系爭數據具有可替代關系的數據。通常情況下，只有無法找到系爭數據的替代品，才能認定它對于數據需求者提供相關產品或服務必不可少。在HiQ7v.7LinkedIn案中，根據HiQ7CEO的說法，HiQ的整個業(yè)務都依賴于能夠訪問LinkedIn的公開會員資料， 目前沒有可行的替代方案能為HiQ的Keeper和Skill產品獲取可替代數據。LinkedIn則認為， 對于HiQ而言，LinkedIn的數據并非不可替代，用戶在Facebook上發(fā)布的個人信息是可以替代的。對此，地區(qū)法院認為，目前沒有任何證據表明Facebook和LinkedIn提供的數據在質量上是等同的，LinkedIn的公開數據對HiQ提供Keeper和Skill產品是不可替代的。

其二，對必需數據可獲取性的分析。數據的獲取方式通常有兩種：一種是依托特定的數據聚集平臺自行采集所需數據；另一種是從第三方獲取所需數據。一是在分析需求者自行獲取必需數據的經濟可行性時，須考察它搭建一個類似的系爭平臺或數據中心的經濟可行性。在HiQOv.OLinkedIn案中，LinkedIn主張HiQ的競爭對手Glint通過對其客戶的雇員進行調查來收集相關數據，HiQ也可采取此類手段自行收集數據，但HiQ認為這不具有經濟可行性，由此產生的負擔會使其瀕臨破產，法院采納了HiQ的上述主張，認為創(chuàng)建一個數據收集系統無疑需要大量的時間和費用，而HiQ無法在沒有產品出售的情況下繼續(xù)運營。二是對需求者從第三方獲取系爭數據的可行性分析，可考量的因素有三：（1）需求者從第三方獲取數據的數量、種類和范圍；（2）需求者從第三方獲取數據的成本，包括交付成本、清洗數據成本等；（3）考察數據所在地有關政策法規(guī)對數據流動和共享的限制性規(guī)定。

三、強制開放必需數據的理論證成

國內外學界對強制開放必需數據的必要性、可行性存在認識上的分歧，且有關立法和實踐尚處于探索階段，以反壟斷法強制開放必需數據依然需要強有力的理論支持，亟須廓清以反壟斷法強制開放必需數據的合理性，包括必需數據的不可替代性和排他性、反壟斷與市場激勵的相融性以及針對必需數據進行救濟的可行性。

（一）必需數據的不可替代性和排他性

必需數據具有不可替代性是強制開放必需數據的基礎前提，如果必需數據可以由競爭者借其他方式自主獲取（非排他性），那么該等數據的使用則不一定要求所有者授權，由此便不會引發(fā)必需數據的反壟斷法強制開放問題。有觀點認為，數據具有公共產品特有的非排他性、非競爭性特點，可以反復使用和共享，幾乎任何企業(yè)都可自行收集數據，因此數據不可能構成必需設施。事實上，即便數據具有非排他性、非競爭性，也并未消弭必需數據的概念。因為，數據的可壟斷性與其來源渠道的可替代性密切相關，數據獲取的難易程度本質上是市場主體在相關市場中控制力的表現。在前已述及的必需數據案件中，移動社交、自然壟斷、特許經營領域的數據皆被認定為構成必需數據，這些領域的經營者大都在相關市場具有支配地位或享有獨占性經營權，以致在其拒絕提供相關數據的情況下，該等數據需求者無法從其他渠道獲取與之具有可替代性的數據。

從理論上來看，即便必需數據具有不可替代性，如果其控制者有意愿開放共享此等數據，也不會引發(fā)必需數據的反壟斷法強制開放問題。然而，數據對企業(yè)競爭優(yōu)勢的意義重大，開放共享可能對數據控制者自身業(yè)務產生重要影響，如導致客戶的分流、點擊率和停留時間等流量的喪失，數據控制者大都選擇獨占數據。而且，為避免用戶數據外流，平臺之間可能通過多種手段拒絕其他平臺的數據接入，從而限制數據的互操作性。通常情況下，超大型互聯網平臺不但不會主動向競爭對手開放數據，反而可能通過技術手段、協議約定等方式限制其他平臺獲取自身數據資源。同時，互操作性限制還可以通過平臺內經營者與平臺之間的縱向協議實現。比如，蘋果公司每年會收到80億至120億美元，以換取讓谷歌成為其設備和服務的默認搜索引擎，從而排除其他搜索引擎獲取數據的可能性，美國司法部正在對此發(fā)起反壟斷審查。實踐中，縱使一些經營者采取技術手段強行抓取其他經營者相關數據，數據控制者也會采用反爬蟲等措施予以應對，甚至動用法律手段來制止該行為。我國近些年頻繁發(fā)生的數據爬取不正當競爭糾紛就是如此， 在現行法未對數據權屬問題作出明確規(guī)定的情況下，數據控制者大都以爬取數據構成不正當競爭為由提起訴訟，而法院大都支持了該訴訟請求，由此進一步強化了互聯網平臺對相關數據的排他性占有和控制。

（二）反壟斷與市場激勵的相融性

從誕生到現在，必需設施理論一直致力于解決靜態(tài)效率與動態(tài)效率的平衡問題，因為迫使企業(yè)分享其優(yōu)勢的源泉與反壟斷法的根本目的存在某種緊張關系，這可能降低壟斷者、競爭對手或雙方投資有益于經濟的設施的動力。必需數據的開放共享也需考慮復雜和多種利益的平衡，數據的流通和使用毫無疑問有利于產品互補和推動競爭， 但不受限制的數據流通和使用會導致搭便車行為，進而減損對數據收集者的市場激勵。從以往的反壟斷實踐看，必需數據所及數據多為副產品和在公開狀態(tài)的沒有獨創(chuàng)性的數據，加之數據的收集和使用具有非排他性、非競爭性的特點，較之于傳統必需設施，強制開放必需數據對市場激勵的潛在損害不僅小了很多，而且能夠推動相關產品或服務創(chuàng)新。

首先，在數字經濟中，數據只是作為企業(yè)提供網絡服務的副產品，而非投資和創(chuàng)新的直接目的，因而強制開放必需數據不會影響有關投資和創(chuàng)新活動。企業(yè)投入的勞動或資金與數據的創(chuàng)建之間不存在直接對應關系。除非是以匯編既有信息為目的的傳統數據庫，絕大多數平臺企業(yè)的相應投入并非指向企業(yè)數據，而是以構建有競爭力的平臺運營模式為目的。在此過程中，數據只是以副產品的形式生成，強制開放必需數據不會直接減損數據收集者的投資激勵。從已有案例看，因數據獨占而引起的競爭法糾紛大都指向在公開狀態(tài)的沒有獨創(chuàng)性的數據，此類數據集合既不能作為商業(yè)秘密得到保護，也不能作為著作權法上的作品受到保護，如大眾點評的商戶信息和點評信息，新浪微博用戶的職業(yè)、教育信息，微信公眾平臺上的信息內容及數據。相較于受作品、商業(yè)秘密保護的數據，以反壟斷法強制開放此等數據不易挫傷其所有者的市場激勵，進而導致這一領域的市場失敗。退一步說，按照舉重以明輕之法理，既然對知識產權領域適用必需設施理論并無太大爭議，那么將公開狀態(tài)的沒有獨創(chuàng)性的數據作為必需設施也無可非議。

其次，數據在性質上和傳統生產要素有所差異：一是從使用環(huán)節(jié)看，數據具有很強的非競爭性。一個人使用了某樣數據，并不影響其他人對它的使用。二是從生產環(huán)節(jié)看，數據具有很強的非排他性。在同一時間，不同數據平臺可能在對同一個人的相同信息進行搜集，彼此互不干擾、互不排斥。這意味著，類似于知識產權，數據的非排他性和非競爭性特征使其可以被無限次適用，沒有容量限制，與共享鐵道、電力設施、碼頭等傳統資產相比，由多家企業(yè)共享必需數據更容易，對數據控制者的影響更小。

最后，強制開放必需數據可獲得競爭和創(chuàng)新收益，足以抵消此舉可能對數據收集者市場激勵造成的減損?？紤]到數據驅動型反饋回路的存在，強制開放必需數據可以有效消除行業(yè)進入壁壘，為上下游市場的競爭注入動力。而且，數據分析有極廣泛的應用范圍，可在多種情況下使用和重復使用，以構建不同的信息、知識和智慧，推動產品或服務的創(chuàng)新。從最大程度發(fā)揮數據要素價值的角度出發(fā)，通過反壟斷法推動“必需數據”開放共享，可以保護數據要素市場公平競爭，讓數據被更多主體合法、合理地開發(fā)利用。

（三）針對必需數據進行救濟的可行性

對必需設施采取有效救濟措施一直是一大難題， 此困境在強制開放必需數據的問題上依然存在，主要體現在：其一，如何設置合理的開放條件，處理個人信息、數據安全、網絡安全等合法合規(guī)問題；其二，怎樣對必需數據控制者的開放共享義務履行情況進行監(jiān)督。

1.必需數據開放條件的設定有可操作性

在確定必需數據開放條件時，其要解決的核心問題有二：一是如何確定合理的開放條件；二是如何控制共享數據的法律風險。

第一，對必需數據開放條件的厘定，需分情形對待。在系爭數據有交易記錄的情況下，可參酌既往的交易條件進行確定，包括開放數據的范圍、方式、對價等。若系爭數據從未被交易過，由于在界定必需數據過程中已解決需開放數據的范圍這一問題，剩下的無非是交易條件的確定。對此，可選路徑有二：一是不對必需數據的具體交易條件進行設定，而是要求數據控制者按照公平、合理、無歧視的原則（FRAND）向需求者提供必需數據，這在一定程度上可避免反壟斷執(zhí)法機構過度干預市場。該方案在域外法治實踐中早有體現，如歐盟數字市場法規(guī)定提供搜索引擎服務的守門人將負有開放搜索數據的義務，即應任何第三方在線搜索引擎服務提供者的要求，以公平、合理和無歧視的條件，向其提供終端用戶在守門人的在線搜索引擎上免費和付費搜索數據，包括排名、查詢、點擊和瀏覽等構成個人數據的匿名化處理。歐盟數據法草案第9條規(guī)定，提供數據的補償措施要符合FRAND要求，數據持有者應向數據接收者提供足夠詳細的信息，說明計算補償的基礎，以便后者評估補救措施是否合理。二是對系爭數據進行數據資產評估。由資產評估機構及其資產評估專業(yè)人員對評估基準日特定目的下的數據資產價值進行評定和估算，并出具資產評估報告，具體評估方法包括收益法、分成收益預測、超額收益預測、增量收益預測、成本法、市場法等。

第二，由于必需數據可能包含個人信息及私密信息，并牽涉到數據安全、網絡安全等問題，在強制開放必需數據時，須控制數據共享風險，平衡好數據控制者、個人信息主體、公共安全三個方面的利益。《數據二十條》指出，要結合數據流通范圍、影響程度、潛在風險，區(qū)分使用場景和用途用量，建立數據分類分級授權使用規(guī)范，強化市場主體數據全流程合規(guī)治理，確保流通數據來源合法、隱私保護到位、流通和交易規(guī)范。實踐中，可依據系爭數據的分級分類采取不同處置措施。在法國GDF/Suez數據壟斷案中，GDF/Suez被要求授予競爭對手訪問其客戶數據的權利， 按照歐盟通用數據保護條例對知情同意原則的要求，需逐一征得每位客戶同意，但這不具現實可行性，于是法國競爭執(zhí)法機構和數據保護機構決定采取選擇退出模式，要求GDF/Suez告知客戶其打算向競爭對手共享數據，除非客戶明確拒絕，否則視為其同意共享數據。

2.對共享必需數據的監(jiān)督具可執(zhí)行性

在確定必需數據開放條件后，隨之而來的問題是強制開放必需數據的監(jiān)督保障，即有關部門如何確保必需數據控制者按照要求共享必需數據。對此，可區(qū)分兩種情況，采取不同處置措施。

第一種情況是在濫用市場支配地位制度項下強制開放必需數據，對此可考慮由現有監(jiān)管機構或第三方機構監(jiān)督必需數據共享。有歐洲學者提出，可考慮在歐盟層面設立一個專門承擔數據共享職能的機構。另有美國學者建議聯邦貿易委員會創(chuàng)建一個互操作性委員會，負責確定和執(zhí)行依據反托拉斯法所作出的互操作性事項。在具體案件中可考慮引入第三方監(jiān)管評估機制。在備受關注的美國微軟壟斷案中，微軟與司法部達成和解協議，承諾將按照公平、合理和無歧視的要求對外提供API、通信接口和技術信息，為確保上述義務的切實履行，成立了一個由第三方機構專業(yè)人員組成的技術監(jiān)督委員會。在歐盟微軟壟斷案中，歐盟委員會也委托一名監(jiān)督受托人評估微軟向Windows的軟件應用程序開發(fā)人員披露互操作信息的情況。

第二種情況是在經營者集中制度項下強制開放必需數據，這可訴諸監(jiān)督受托人制度，即由反壟斷執(zhí)法機構自行或委托第三方對必需數據控制者履行必需數據共享義務的情況進行監(jiān)督和檢查。實踐中，考慮到數據共享有一定的專業(yè)性，可選擇我國目前已設立的大數據交易中心、數據交易所等機構擔任監(jiān)督受托人，由其負責監(jiān)督有關義務的履行情況，并定期向反壟斷執(zhí)法機構報告。另外，也可考慮由新組建的國家數據局負責強制開放必需數據的監(jiān)督保障， 以此提升共享必需數據的權威性、公正性與專業(yè)性。

四、強制開放必需數據的具體展開

縱觀理論和實務界提出的關于必需設施理論的適用方法， 包括MCI標準、Troy標準、Areeda標準和Bergman標準，雖然在考量因素上存在些許差異，但大體上是一致的，即一旦完成必需設施證成，對拒絕開放必需設施的違法性認定將主要圍繞競爭損害評估和正當理由判定兩個方面展開。最高人民法院也遵循這一分析思路，認為“判斷被訴壟斷行為是否屬于反壟斷法所禁止的拒絕交易行為， 除首先需要分析被訴壟斷行為人是否在相關市場上具有支配地位外， 還可以綜合分析如下因素：壟斷行為人是否在適當的市場交易條件下能夠進行交易卻仍然拒絕交易；拒絕交易是否實質性地限制或者排除了相關市場的競爭并損害了消費者利益；拒絕交易缺乏合理理由”。是故，拒絕開放必需數據的競爭損害判斷標準和正當理由抗辯規(guī)則構成強制開放必需數據實踐中最重要、最核心的問題。

（一）拒絕開放必需數據的競爭損害判斷標準

“排除、限制競爭”是所有壟斷行為的共同效果要件，雖然反壟斷法第22條關于拒絕交易的禁止性規(guī)定未提及競爭損害的要求，但第7條明確規(guī)定：“具有市場支配地位的經營者，不得濫用市場支配地位，排除、限制競爭?！边@里的“排除、限制競爭”，應被理解為濫用市場支配地位的效果要件。不過，至于如何進行競爭損害判斷，不管是反壟斷法還是其配套規(guī)定均未對此作出明確規(guī)定，而是交由裁判者基于個案具體情況予以判斷、裁量。

按照傳統關于拒絕交易的競爭損害理論，原被告雙方具有競爭關系往往是拒絕交易產生競爭損害的基礎前提。由此推之，在必需數據控制者沒有與請求訪問者在下游相關市場上存在競爭的情況下，通常難以適用反壟斷法，因為如果原被告在該相關市場不存在競爭，那么壟斷者拒絕交易很可能不是為了排除、限制競爭，其拒絕交易行為也不應受反壟斷法的規(guī)制。然而，在數據驅動型反饋回路的作用下，拒絕開放必需數據對市場競爭的影響具有溢出效應，不僅能消除下游市場的有效競爭，還可能對“數據源”所在網絡服務市場乃至未來市場產生顯著的跨市場競爭影響。數字產業(yè)的發(fā)展是快速且不確定的，由于許多企業(yè)對下一個顛覆性創(chuàng)新存在偏執(zhí)，數據控制者可能拒絕與還不是競爭對手的企業(yè)共享數據，因為它計劃進入下游市場（未來的進攻性杠桿）或因擔心數據需求者會破壞其業(yè)務（防御性杠桿）。故此，對拒絕開放必需數據的競爭損害評估須超越一般競爭損害理論，尤其是要探明拒絕開放必需數據在跨市場競爭中的重要影響。

1.橫向封鎖：筑牢數字生態(tài)系統圍墻花園

隨著互聯網平臺的不斷擴張，巨頭間競爭壓力增大，圍墻花園策略成為重要戰(zhàn)略工具。圍墻花園將用戶限定在一定范圍內， 其提供給用戶的封閉或具有排他性的信息服務， 形成封閉性的生態(tài)系統。實踐中，為了筑牢數字生態(tài)系統圍墻花園，數據控制者或將使出拒絕開放必需數據這一殺手锏，阻止?jié)撛诟偁幷唛_發(fā)出一種與其數字生態(tài)系統中核心產品或核心業(yè)務具有可替代性的產品或服務，或者防止初創(chuàng)企業(yè)在未來發(fā)展成為可以與之抗衡的市場力量，從而將消費者或其他經營者牢牢鎖定在某一數字生態(tài)系統圍墻花園中。在Epic（Games（v.（Apple案中，Epic指出，絕大多數消費者和應用軟件開發(fā)者被鎖定在IOS生態(tài)系統內， 蘋果公司通過多年來限制競爭對手的做法一磚一瓦地構筑起圍墻花園，具有絕對的控制權和話語權，以致蘋果公司App（Store有能力向軟件開發(fā)者收取30%傭金。

通過拒絕開放必需數據來筑牢數字生態(tài)系統圍墻花園的做法，破壞了數字市場的可競爭性。從狹隘的經濟角度看，可競爭市場理論認為可能存在這樣的市場，盡管只有一家企業(yè)可以盈利，但壟斷者的行為就好像它在（完美）競賽，即若壟斷者行使其市場力量，如將價格提高到競爭水平之上，則新競爭者將立即進入，從而使其定價策略恢復到競爭水平。因此，對進入的恐懼會約束現有的壟斷者，促使其公平競爭。可競爭市場理論基于一些已被證明在實踐中難以實現的假設，特別是：（1）沒有沉沒成本造成進入或退出的障礙；（2）潛在競爭對手隨時準備進入市場。問題在于，目前的網絡服務市場和數據要素市場均接近于寡頭壟斷狀態(tài)，該市場的可競爭性已所剩無幾，一旦出現拒絕開放必需數據的情況，無疑將進一步加劇有關基礎服務市場和增值服務市場的進入障礙，致使消費者和有關經營者被迫鎖定在某一數字生態(tài)系統圍墻花園中，不僅造成相關市場的可競爭性喪失，而且還會間接損害消費者的福利，因為無論是應用軟件開發(fā)者承擔的高傭金，還是廣告主支付的高費用，最終都會轉嫁給消費者。

當某一數字市場帶有圍墻花園特征時，競爭擔憂主要源于數據控制者持有的數據與其最終將獲得的競爭優(yōu)勢之間的關系， 所持有的必需數據收集和使用情況決定該數據控制者是否應該受到審查。在分析拒絕開放必需數據可能引致的橫向封鎖效應時，須重點考察三個方面的因素：一是由必需數據驅動的網絡效應即數據驅動型網絡效應有多強；二是必需數據關聯市場上的多宿主情況；三是網絡服務市場及其數據要素市場的動態(tài)競爭狀況。

2.縱向封鎖：將市場勢力傳導到關聯市場

數據具有非排他性、非競爭性的特點，可同時用于提供多種網絡服務，由此數據驅動的網絡效應引發(fā)了一種新現象———多米諾骨牌效應，即數據驅動的網絡效應不僅可助力數據控制者鞏固其在現有市場中的主導地位，而且還能幫助它冒險進入其他相關市場，進而獲得更多用戶和數據，進一步強化現有數據驅動的網絡效應，并允許其進入更多的潛在市場。數據驅動的網絡效應所引致的多米諾骨牌效應，不免讓人聯想到反壟斷法上一個行將就木的競爭損害理論———杠桿理論，兩者均關注壟斷者是否將其在第一個市場中的壟斷地位擴展到第二個市場之中。在HiQ#v.#LinkedIn一案中，HiQ訴稱，LinkedIn之所以拒絕向其提供用戶數據，主要原因是LinkedIn想要自己從事職業(yè)數據分析業(yè)務，即LinkedIn以掠奪性、排他性和反競爭的方式利用其在職業(yè)社交網絡平臺市場的壟斷力量，壟斷人員分析服務市場并將競爭對手排除在該市場之外。地區(qū)法院采納了這一訴訟主張。然而，上訴法院推翻了前述判決內容，認為杠桿理論只是一種衍生理論，強調杠桿作用本身并不能產生可行的主張，還必須伴隨有一些反競爭行為，也即杠桿理論須附著于其他競爭損害理論。

在筆者看來，就拒絕開放必需數據問題而言，杠杠理論可被用于解釋或者說作為判定該行為競爭損害的理論依據。其一，在數據問題上，數據的價值高度不確定，壟斷者可能無法在最初就確定數據的價值。壟斷者可能開始會對其他企業(yè)開放其數據，但在發(fā)現其數據價值之后，企業(yè)就可能拒絕與其他企業(yè)進行數據合作與交易。我國目前已發(fā)生的若干起數據爬取的不正當競爭糾紛案中便是如此。這說明，在數據問題上，企業(yè)完全有可能擁有拒絕交易的動機。其二，單一壟斷利潤假定杠桿行為是壟斷者實現利益最大化的措施，但事實上，在數字市場中，杠桿行為不僅是獲益工具，更是企業(yè)筑牢數字生態(tài)系統圍墻花園的重要手段和方式，尤其是防御型杠桿。因此，杠桿理論作為一種市場策略，不單單是出于對短期利潤的追逐，而可能是基于對強化數字產業(yè)生態(tài)系統建設的考量，僅憑簡單的成本收益分析無法捕捉該行為背后的真正動機。其三，與傳統工業(yè)時代的商業(yè)模式相比，在數字市場中，在規(guī)模經濟、范圍經濟、網絡效應的疊加作用下，數據控制者通過拒絕開放必需數據傳導其市場勢力更為容易，有成本低、效率高的特點，其間受益于數據驅動型反饋回路，具有較強的累積效應。

目前，杠桿理論在數字市場反壟斷中的適用已得到關注和承認。有學者直截了當地使用雙輪壟斷描述這一現象，認為平臺利用基礎服務能力形成的流量優(yōu)勢、數據集中優(yōu)勢等，通過運用杠桿，推動其壟斷地位延伸到其他領域，從而在多個新領域形成第二輪壟斷。當拒絕開放必需數據作為杠桿策略使用時，杠桿相當于企業(yè)應對市場發(fā)展或抵御市場競爭威脅的合理策略。如果企業(yè)試圖將其主導地位擴大到相鄰但獨立的市場，那么杠桿作用可能是進攻性的，如果占主導地位的企業(yè)排除（從長遠看）可能挑戰(zhàn)其現有地位的潛在競爭對手時，那么杠桿作用可能是防御性的。一般情況下，杠桿作用的發(fā)揮取決于如下三個因素：一是必需數據控制者在核心產品或服務市場上的市場力量要無懈可擊，否則受該行為侵害的企業(yè)會被誘使將其需求運送到上游或下游競爭對手，甚至建立自己的數據源來應對該行為；二是必需數據須對市場準入至關重要，只有這樣，才能完全取代競爭對手；三是牽涉的市場之間必須充分相關。

3.創(chuàng)新阻塞：抑制基于數據的各類研發(fā)和創(chuàng)新

拒絕開放必需數據可能以如下兩種方式損害創(chuàng)新：一是通過拒絕開放必需數據實施完全的原料封鎖，抑或是提高市場進入壁壘，摧毀可能對必需數據控制者造成競爭威脅的新技術、新產品或新服務，即一旦出現“贏者通吃”的現象，勝出者將有動機從事反競爭行為，以限制可能取得成功并構成競爭威脅的市場進入，以及創(chuàng)新活動。由于創(chuàng)新是提高企業(yè)相對于競爭對手的市場地位的一種方式，如果競爭對手進入的可能性能夠通過其他依賴市場力量的做法而降低，那么創(chuàng)新對于保護市場地位的必要性就會降低，這為企業(yè)拒絕開放必需數據提供了內在動機。特別是，數據壟斷企業(yè)還擁有微軟、IBM等早期壟斷企業(yè)所缺乏的創(chuàng)新武器，過去的壟斷企業(yè)相對較少意識到它們的客戶和競爭對手正在做什么（或計劃做什么），但超大型平臺憑借龐大的數據資源比其他平臺乃至政府在識別競爭威脅方面更具優(yōu)勢，由此使其通過拒絕開放必需數據扼殺潛在競爭對手成為可能。在上述情形中，由于創(chuàng)新利潤被必需數據控制者壓榨，其他企業(yè)的創(chuàng)新激勵將會受到傷害，并將減少風險投資機構投資初創(chuàng)企業(yè)的可能性。二是數據可被用于開發(fā)新技術、新產品、新服務，乃至創(chuàng)造新的商業(yè)模式，拒絕開放必需數據可能會妨礙基于數據的各種研發(fā)和創(chuàng)新，尤其是基于數據的網絡服務，在很多情況下都是逐層累加的，即甲公司基于數據開發(fā)出數據產品和服務后，乙公司還可以在甲公司的數據產品和服務基礎上開發(fā)出新的數據產品和服務，這種疊加式的創(chuàng)新在數據領域十分重要。

在具體案件中，須基于必需數據的應用場景和潛在用途，結合市場的發(fā)展變化和技術創(chuàng)新的應用進行前瞻性預判，充分考量拒絕開放必需數據可能對創(chuàng)新造成的實際影響，以及由此對消費者福利、消費者選擇的潛在損害。

（二）拒絕開放必需數據的正當理由抗辯規(guī)則

反壟斷法第22條第（三）項明確將“沒有正當理由”作為濫用市場支配地位中拒絕交易行為的構成要件。依此規(guī)定，在證成相關數據構成必需數據且拒絕開放可能損害市場競爭的情況下，也并不意味著以反壟斷法強制開放必需數據就能成立， 還應聽取數據控制者就其行為正當性提出的抗辯，據此判斷其行為的違法性。國務院反壟斷委員會《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》第14條列舉了平臺經濟領域經營者拒絕交易可能具有的正當理由，包括因不可抗力等客觀原因無法進行交易，因交易相對人原因，影響交易安全，與交易相對人交易將使平臺經濟領域經營者利益發(fā)生不當減損，以及交易相對人明確表示或者實際不遵守公平、合理、無歧視的平臺規(guī)則，上述規(guī)定雖然闡明了平臺經濟領域拒絕交易的正當理由，但仍存在著適用模糊的問題，因此需明確拒絕開放必需數據的正當理由抗辯規(guī)則。縱觀以往涉及拒絕開放必需數據的反壟斷實踐，必需數據控制者可能提出的正當理由主要有二：一是強制開放必需數據可能損害其投資和創(chuàng)新激勵；二是拒絕開放必需數據是出于保護用戶個人信息及隱私。由此延伸開來，對拒絕開放必需數據正當理由的判定圍繞上述兩個問題展開。

1.作為動態(tài)效率來源的創(chuàng)新和投資激勵抗辯

強制開放必需數據可以恢復相關市場的公平競爭，但也應該看到，該行為可能對必需數據的投資活動造成潛在的損害，甚至給必需數據的需求者提供“搭便車”的機會，致使其不愿意投入時間和精力開發(fā)或尋找可替代的數據源。為此，須對強制開放必需數據進行成本收益分析，考察由此帶來的收益是否超過成本，據此判定必需數據控制者提出的具體抗辯理由能否成立。具而言之，強制開放必需數據的收益是由數據訪問尋求者的進入創(chuàng)造的，其可能給二級市場帶來更多的競爭、后續(xù)或突破性創(chuàng)新、多樣性和消費選擇，而成本則是設施所有者和潛在訪問尋求者的投資激勵減少，以及反壟斷執(zhí)法者和必須履行開放義務的主導公司所支付的運營成本。這方面的成本收益分析往往取決于所涉的數據類型，當數據是作為獨立于數據收集的另一項活動的副產品而獲得時，這種激勵成本甚至可以忽略不計。同樣地，如果數據是在自然壟斷或者特許經營情況下獲取的，那么強制開放必需數據對投資和創(chuàng)新激勵的減損也很小。除了依據數據來源評估強制開放必需數據對創(chuàng)新和投資激勵的影響外，還可從另外兩個維度進行分析。

一是數據控制者與必需數據需求者的競爭關系。如果兩者在上游市場尤其是數據控制者所掌控的核心產品或核心業(yè)務上具有現實或潛在競爭關系，則強制開放必需數據對數據控制者的創(chuàng)新和投資激勵影響較大，反之則反。這一論斷的理論根據是埃里克·霍溫坎普（Erik#Hovenkamp）關于大科技時代的反壟斷交易責任的重新分類，其把拒絕交易區(qū)分為一級拒絕交易和二級拒絕交易。埃里克·霍溫坎普經過分析得出，在二級拒絕交易案件中，原被告之間是縱向交易關系，要求被告向原告提供必需設施非但不會嚴重損害投資激勵，反而能夠保護有關市場的公平競爭。真正令人擔憂的是一級拒絕交易，因為在此情況下，要求被告共享必需設施可能會對其生存和發(fā)展帶來巨大威脅，進而危及投資和創(chuàng)新激勵。

二是根據系爭必需數據是否有過交易記錄進行判斷。對此，可區(qū)分兩種情形以簡化分析，其一是數據控制者突然斷供必需數據，其二是必需數據從未在市場上有過交易。相較而言，在第一種情形下，創(chuàng)新和投資激勵抗辯更難成立，因為數據控制者曾對外提供數據，這在一定程度上表明其認可開放系爭數據不會給其造成難以彌補的損失，反而能夠使其獲得經濟收益，而這其中自然也包含對其投資和創(chuàng)新激勵兩個方面因素的考量，由此數據控制者拒絕開放系爭數據難免讓人懷疑其存在謀取壟斷的意圖。

實踐中，數據控制者不僅要證明拒絕開放必需數據的確能夠產生投資和創(chuàng)新激勵，而且還要說明此舉對于實現上述目的是必不可少的，否則其抗辯將不被采納。在“微軟案”中，歐盟初審法院指出，委員會正確地駁回了微軟不提供對其設施的訪問權的客觀理由抗辯。微軟辯稱，其拒絕共享其設施是合理的，因為如果沒有這種拒絕，創(chuàng)新的動力就會大大降低。即使這種理由在理論上也能滿足客觀理由的條件，微軟也未能充分論證對其創(chuàng)新激勵的實際影響，而只是進行了模糊的論證。

2.作為競爭維度的個人信息及隱私保護抗辯

在必需數據的強制開放案件中，數據控制者還可能援引的一個正當理由是：其拒絕開放必需數據是為了保護用戶個人信息及其隱私， 或者說是出于遵守個人信息及其隱私保護政策法規(guī)的需要。與對傳統的正當理由判定不同，對基于個人信息及隱私保護發(fā)起的抗辯的分析，不再是反壟斷法內部可以解決的問題，其還涉及個人信息保護與公平競爭之間的權衡取舍。上述利益沖突的解決已超出法院和反壟斷執(zhí)法機構的職責范圍，因為如果執(zhí)法機構考慮非競爭目標，這將導致競爭法的全面政治化，然而，反壟斷執(zhí)法機構對此無能為力。例如，德國立法者在反限制競爭法第42條中特意將在合并審查中權衡競爭與非競爭目標的政治任務從德國競爭監(jiān)管機構聯邦卡特爾局移交給德國聯邦經濟和能源部。

在筆者看來，雖然個人信息及隱私保護無法直接作為拒絕開放必需數據的正當理由，但如果數據控制者能證明上述行為可以促進個人信息及隱私保護維度的競爭，則個人信息及隱私保護可能被認定為正當理由，而不會牽扯出個人信息保護與公平競爭的沖突問題。在Epic#Games#v.#Apple案中，地區(qū)法院正是基于這樣的考慮認可蘋果公司提出的數據隱私安全抗辯，認為蘋果公司限制消費者選擇付款方式是合理的，因為如蘋果公司所言，該做法改善了應用程序商店的數據隱私和最終用戶的安全，這種隱私改進反過來又加強了蘋果公司與其他移動設備操作系統之間的競爭。通過確立這種隱私正當性，蘋果公司避免了反壟斷責任。上述做法是值得稱贊的，因為它為基于個人信息及隱私保護競爭作為正當理由提供了范例，在具體案件中，當被告提出足夠證據證明拒絕交易是出于保護用戶個人信息及隱私，且這能夠促進市場競爭，則這樣的抗辯或許能被認定為正當理由，但如果是與競爭無關的個人信息及隱私保護，則并非反壟斷法框架內能解決的問題。

需注意的是，在隱私和個人信息保護與市場競爭相關聯的情況下，數據控制者能以此為由拒絕開放必需數據，但實踐中，須結合個案的實際情況辨明其行為的真實意圖，判定該行為究竟是圖謀壟斷，還是出于個人信息及隱私保護之必要。在HiQ#v.#LinkedIn案中，地區(qū)法院指出：“可以肯定的是，被告可以很好地宣稱它并沒有實施不正當競爭的目的，它的動機是為了保護用戶的隱私利益及用戶對它的信賴，從而不構成壟斷，但本案中，被告明顯是為了進入下游市場而拒絕原告的訪問請求，而非基于前述目的?！贝送?，在具體案件中，被告不僅須證明拒絕開放必需數據是出于保護個人信息及隱私，而且還要證明此舉對競爭的積極影響大于因限制數據共享而產生的危害，尤其是在隱私保護是消費者決策中的幾個因素之一（包括質量、功能和價格等其他因素）的市場中，隱私競爭的好處可能是微不足道的，且會被所質疑的反競爭效果抵消。在隱私或安全對產品或服務更為重要的市場中，如身份盜竊保護或瀏覽器彈出窗口攔截器，基于隱私競爭的增加而提出的抗辯可能會更容易被接受。

結語

數據不僅是國家的基礎戰(zhàn)略資源，還是經營者的生產性要素和競爭性資源，為了獲取更多的經濟利益，經營者逐步將“數據競爭”異化為“數據壟斷”，如何以反壟斷法保障必需數據的流動共享具有重要現實意義。以反壟斷法強制開放必需數據不僅是制止“數據壟斷”的應然舉措，更是促進數據高效流通使用、維護數據利用秩序的制度保障。從本質上看，既有研究對必需數據的質疑主要源于對數據要素特征、數字市場競爭的模糊認識。通過對數據與市場競爭關系的厘清，以及充分吸納來自數據法、個人信息保護法、數據資產評估等相關學科的有關方法和理論，可以發(fā)現必需數據作為反壟斷法上必需設施的理據充分。為了調和數據要素供給激勵與數據要素開放共享的沖突，須對共享必需數據的條件予以科學設定，即須圍繞競爭損害評估和正當理由判定兩個方面展開具體分析：前者重在識別拒絕開放必需數據對市場競爭的負面效應，提供違法性認定基礎，而后者側重對數據控制者提出的正當理由進行判定，確保將反壟斷控制在合理邊界之內，以及實現不同法律制度之間的兼容性。

另需指出的是，必需數據的反壟斷法強制開放已成為我國構建數據基礎制度和更好發(fā)揮數據要素作用的重要一環(huán)。《數據二十條》提出“打破‘數據壟斷，促進公平競爭”，上述要求具體針對數據要素市場中的“數據壟斷”問題，即持有數據資源的互聯網巨頭壟斷數據，依托自身的數據不斷發(fā)展壯大，提高市場進入壁壘及轉換成本。無法有效獲取相關數據的小型企業(yè)往往被扼殺在萌芽中。對此，《數據二十條》要求壓實企業(yè)的數據治理責任，其中一項重要內容便是在數據要素市場具有支配地位的經營者不得通過拒絕開放必需數據排除、限制競爭。盡管訂立合同的市場化方式和數據交易法等制度可以為數據要素共享共用提供更全面的解決方案， 但鑒于數據要素市場還處在培育期，很多基礎性制度尚未建立，我們不妨從反壟斷法的視角為數據共享的制度安排提供某種兜底性保障機制，同時為相關事前監(jiān)管制度的創(chuàng)立提供有利于競爭的導向。必須承認，強制開放必需數據在應用層面仍將面臨諸多挑戰(zhàn)，包括必需數據開放涉及的個人信息安全、數據安全、對強制開放必需數據的全程監(jiān)測和執(zhí)行等。但這些問題并不是本文討論核心，筆者旨在澄清以反壟斷法強制開放必需數據的必要性和可行性，特別是拒絕開放必需數據的競爭損害判斷標準和正當理由抗辯規(guī)則。