孫海濤 周奇锜

內容提要 數字經濟的勃興使數據升級成為關鍵生產要素。域內外數字市場普遍呈現出數據集約的狀態(tài)，數據封閉化、平臺壁壘化等數據壟斷行為成為商業(yè)組織獲取高額利潤的手段。立足于我國數字化發(fā)展的新格局，數據資源的普惠共享、壁壘清除、去中心化和秩序約制是國民經濟高質量發(fā)展的關鍵。從規(guī)則治理的維度，監(jiān)管部門在數據原料不穩(wěn)定供應的情境中，基于現有法律體系，引導形成數據共享機制是應對競爭機制失靈、遏制優(yōu)勢濫用、推動行業(yè)協同、促進數據賦能的良策。同時，作為對競爭良序的補充，必要的介入式矯正亦能發(fā)揮保障價值。

關鍵詞 平臺數據 數據壟斷 數據競爭 普惠共享

孫海濤，河海大學法學院副教授

周奇锜，河海大學公用事業(yè)法研究所研究助理

本文為江蘇省社會科學基金項目“檢察公益訴訟制度的江蘇實踐研究”（21FXD001）、河海大學中央高校業(yè)務經費項目“將習近平法治思想貫穿于行政法學教學全過程”（B220201073）的階段性成果。

數字化正成為重組資源配置、重塑產業(yè)結構、扭轉競爭格局的關鍵因素。數據產業(yè)的繁榮關鍵在于共享水平和治理能力的共向提升、雙向證成。為實現平等競爭，采取監(jiān)管手段對數據資源高度集中市場進行改造的關鍵在于將現代生產的數據原料獲取機會還予廣大從業(yè)者，而非簡單地對違法者課以行政處罰。在對數據市場勢力濫用行為的執(zhí)法中，監(jiān)管主體應以尊重市場支配地位為歸依，以依法行政原則為遵循，以創(chuàng)新監(jiān)管舉措為手段，追求普惠共享的愿景。此外，根據行政合理性原則，行政主體的法律適用行為旨在實現必要價值，故共享型數據監(jiān)管應以平臺實施了壟斷行為或類似性質的背德競爭為前提，將客體限制在符合必要設施標準的民用數據服務、可實施非歧視交易的增值數據產品、有關市場繁榮和技術迭代的脫敏數據等匿名領域。其余涉及個人資信、商業(yè)秘密、國家機密的原位和觀測數據，仍應受到三重授權原則[1]、隱私立法、數據專門法等規(guī)則的約制。

一、平臺數據壟斷監(jiān)管的實踐面向與現實困境

1.平臺數據壟斷監(jiān)管的主要面向

平臺數據壟斷本質上是通過數據調用量差、數字技術代差謀求競爭優(yōu)勢。各國的監(jiān)管措施雖對壟斷標準的規(guī)定存在分歧，但均更注重對整體市場的影響而非具體行為結構[1]。根據經濟和社會效果反饋，平臺數據反壟斷工作主要面向以下三類數據濫用：

（1）對剝削性濫用的監(jiān)管

在剝削性數據濫用中，數據、數據產品、數據服務往往是平臺的議價籌碼。平臺通過差別定價、附加異常條件、設置顯失公平的條件等手段，迫使交易相對人讓利[2]。在考察平臺市場支配能力的基礎上，監(jiān)管者應關注剝削性數據濫用賦予平臺的隱性優(yōu)勢：一方面，通過自我優(yōu)待、算法懲罰等手段，平臺將競爭優(yōu)勢輻射到相鄰市場；另一方面，通過提高切換成本、強制不兼容等措施，平臺有條件形成削弱交易相對方自主性的壟斷關系。

（2）對排他性濫用的監(jiān)管

數據的排他性濫用使平臺不僅有能力要求上游行業(yè)給予其優(yōu)于競爭者的條件，而且間接推高了市場的準入壁壘，容易引發(fā)同業(yè)競爭的衰退。對此，監(jiān)管者必須著眼于平臺的數據獨占、獨家交易、掠奪性定價等行為[3]，防止優(yōu)勢方對同業(yè)競爭者的市場擠出行為。同時，考慮到排他性數據行為的附加效果傳導至上游生產商或下游消費者的可能性，監(jiān)管工作還有必要關注數據排他性壟斷的縱向擴張傾向。

（3）對標準化濫用的監(jiān)管

平臺數據壟斷監(jiān)管的目的之一是避免數據濫用對整體社會標準的認定造成干擾。Facebook擁有超過20億活躍用戶，旗下Whats App和Instagram的用戶也均超10億，憑借對關鍵信息資源的支配優(yōu)勢，Facebook有能力實現數據卡特爾。此前，Facebook以隱私保留為由拒絕外部主體訪問用戶界面。由于無法獲知匿名數據用以分析用戶之間生成、共享內容的趨勢，學者、記者、公共部門等只能依據瑕疵代理、知情人、公共主頁等提供的信息探討標準內容。對此，反壟斷部門須警惕數據優(yōu)勢形成的信息偏差對傳媒、科研、政策等活動真實性、指向性、客觀性的干預，防止平臺利用數據優(yōu)勢影響既有的社會生產、生活標準的演進。

2.平臺數據壟斷監(jiān)管的現實困境

（1）立法執(zhí)行困境：具體規(guī)制體系不完善

我國現有數據反壟斷法律體系仍處于完善進程中。首先，2019年頒布的《電子商務法》第22條、第35條對電商數據優(yōu)勢濫用作出了限制，同年《國務院辦公廳關于促進平臺經濟規(guī)范健康發(fā)展的指導意見》第二、四、五部分和2021年印發(fā)的《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》第二、三、四章及2022年修訂的《反壟斷法》第9、22條為數字治理工作拓展了平臺競爭監(jiān)管的場域。不過，上述法規(guī)執(zhí)行框架仍以“壟斷協議”“支配地位”“經營者集中”的傳統概念為靶點[4]。囿于傳統工業(yè)經濟的指標，相應調查活動對新型數據濫用活動的監(jiān)管針對性不足。其次，監(jiān)管中以《反不正當競爭法》第2條第2款的道德概念作為矯正數據競爭秩序的正當性依據，雖較好地用數字道德應對了執(zhí)法中遇到的棘手問題，但現有條款并未界定數字時代的競爭秩序、經營者權利和消費者合法權利三種法益[1]，忽視了“守門人”數據優(yōu)勢的持續(xù)強化。最后，除經濟法，能起到數據濫用反制效果的規(guī)定，還存在于《民法典》第127條、《個人信息保護法》第45條和《數據安全法》第51條等有關數據人格權和財產利益的法律規(guī)定中。這些條款雖也具備一定的競爭活躍價值，但均存在直接指向性偏弱的問題，在具體適用上仍待協調。

（2）執(zhí)法習慣困境：處罰中心主義忽視監(jiān)管善后效果

以騰訊收購中國音樂集團股權違法實施經營者集中案為例，騰訊音樂通過經營者集中、數字版權共享等形式，獲得了國內在線音樂80%的獨家數字版權、83.03%的市場份額、70%的相關市場總收入和客戶端市場近80%的占有率（見表1），大致形成了高度集中市場[2]。此案中騰訊被處以50萬元罰款以及限期實施包括解除獨家協議、禁止數據產品獨家代理、責令事前強制申報等在內的反壟斷措施。在本案善后中，騰訊雖繳納了罰款及申明放棄獨家版權，但仍未就不以其他形式限制、排除競爭作出承諾，甚至在翌年歌手周某新專輯上線之際，再次與其達成3個月版權獨家分銷協議，事實上違背了處罰中關于“獨家合作不得超過30日”的限制。對此，監(jiān)管方并未作出有力回應，監(jiān)管過程存在忽視反壟斷工作持續(xù)性的問題。

立足案例，以財產罰為表征的監(jiān)管威懾理論具有較高的認同度，即違法行為是相對人基于對成本和獲利衡量后的決定，違法發(fā)生率與懲罰輕重之間存在替代關系[3]。反壟斷執(zhí)法受威懾理論以及國外最優(yōu)威懾反壟斷執(zhí)法實踐的影響[4]，存在一定的應激實用傾向，不僅執(zhí)行上易陷于處罰中心主義的窠臼，且效果上亦未能引發(fā)數據利用的“共享中心主義”嬗變。數據需求者依舊憂慮數據穩(wěn)定供給的或然性，平臺在履行強制義務后仍只需采取中止傳輸、限制訪問、獨家授權等常規(guī)手段便能加強自身的市場勢力。

（3）守法合規(guī)困境：平臺自律效果的或然性

反壟斷是合規(guī)管理的重點，對比事后規(guī)制，各國競相完善的合規(guī)機制體現出反壟斷監(jiān)管的“預防性、自治性”轉變[5]。歐盟《數字市場法》強調對大型平臺的“預防性審查”，其守門人特殊義務的相關條款包含了對頭部平臺數據合規(guī)的要求。當前，我國“十四五”規(guī)劃和2035年遠景目標綱要已將“合規(guī)”要旨納入了經濟發(fā)展規(guī)劃。從2021年國家市監(jiān)總局牽頭與頭部平臺簽署《依法合規(guī)經營承諾》，到同年中國標協發(fā)布《平臺經營者反壟斷合規(guī)管理規(guī)則（征求意見稿）》，我國平臺數據合規(guī)機制發(fā)展迅速，但適用實效卻有待驗證。第一，既有平臺合規(guī)機制普遍標準不明、透明度低，一般社會主體無法獲知具體內容，公眾和第三方監(jiān)督難以奏效。第二，在合規(guī)內容上平臺擁有較大的決定權。相較于其他平臺，騰訊公示的《依法合規(guī)經營承諾》并未吸納“不濫用市場支配地位”的內容，在履行上騰訊也沒有依據該承諾第5條“良序競爭承諾”對跨平臺的強制不兼容予以恢復。截至2022年11月，微信用戶仍不能直接訪問其他平臺的商品鏈接，只能復制鏈接后再進入指定應用實現瀏覽。大體上，平臺數據利用合規(guī)機制易受逐利目標掣肘，存在約束效力不足、自我解釋性強等問題。

二、平臺數據競爭脫離監(jiān)管的動因分析

根據歸因理論，對主體行為進行的分析，能在一定程度上解釋、預測行為與結果之間的因果關系。深入了解平臺數據壟斷的復雜成因，將有助于提升監(jiān)管效率，形成良序競爭。

1.平臺動機側：主觀牟利需求

（1）平臺的橫向逐利追求

首先，商業(yè)競爭中以數據為載體、算法為手段的信息博弈表明，平臺始終追求同業(yè)優(yōu)勢。平臺通過將市場占有率、回饋度與數據體量、數據質量高度綁定，利用強制二選一、限制支付信道等方式實現用戶鎖定。目前，橫向的平臺數據壟斷分為單一主體和多主體聯合兩種形態(tài)，依托規(guī)模和技術優(yōu)勢，平臺具備了價值挖掘、群體識別、偏好預知、價格歧視的能力[1]。其次，平臺的數據壟斷行為還旨在維持相對優(yōu)勢。以數據為支撐的算法程式具有技術先進、樣本充足、投送精準的特點，通過提高用戶切換成本，平臺利用強制不兼容、制造網絡擁堵、自我優(yōu)待等手段削弱競品活力[2]。此外，平臺為了持續(xù)攫取更多的市場份額，采取強化用戶鎖定、虹吸技術精英等方式，有針對性地打壓同業(yè)競爭意愿和研發(fā)能力。雖然平臺因擁有數據體量、數據質量、運營等優(yōu)勢避免被早期競業(yè)者替代，卻也因過高的準入門檻過早地排除了同業(yè)主體，使行業(yè)活力遭到削弱。

（2）平臺的縱向支配需求

憑借數據質量優(yōu)勢，平臺在相鄰市場間謀求更高的回報率。第一，平臺的縱向擴張鞏固了自身瓶頸地位，形成了可持續(xù)性的居間收益。一方面，生產者對數據分析、產品銷售的需求以及消費群體對平臺分銷服務的依賴，使平臺成為維系垂直交易的媒介并能從與供需雙方的協作關系中漁利。另一方面，平臺以自營、縱向收購、產業(yè)鏈協議等形式進入實體經濟，利用領先數據質量形成的個性化競品優(yōu)勢和自我優(yōu)待，實現了對競爭者的市場擠出，為自身創(chuàng)造更多介入競爭、價格歧視和價格剝削的機會。第二，出于數據開發(fā)固定成本高和邊際成本低的特征，平臺將數據用于自身縱向市場經營的成本很低，但對于其他縱向產業(yè)從業(yè)者而言，近年來購買數據產品、數據服務的成本則呈上升趨勢。事實上，平臺通過拒絕交易、有限供應、強制搭售等措施，不僅擁有了調整相關行業(yè)數據成本總占比的能力，而且進一步通過影響行業(yè)定價的方式實現了對所涉行業(yè)的排他性競爭。

2.平臺行為側：算法技術和規(guī)模優(yōu)勢

（1）平臺的算法優(yōu)勢

首先，數字時代的市場活動與數據分析程度有關。平臺通過投送、篩選、錨定、選擇、再投送的程式構建了數據閉環(huán)（如圖1），平臺借此擁有了解購買者大致偏好的能力，其可能結果是產生包括本平臺生態(tài)內的二級價格歧視、大數據殺熟、強制個性化廣告等干擾用戶正常選擇的行為。其次，不同于傳統壟斷協議的顯性協同特征，數據優(yōu)勢加持下的平臺之間或單一平臺生態(tài)內經營者的算法共謀則更具隱蔽特征。第一，算法代替了傳統的協議分配，通謀者只需按照口頭約定設計算法雛形，即可不受時空局限達成任意形式的合意，此類算法包括促進和監(jiān)視合謀的間接信使算法和縱向的中心輻射算法[1]。第二，不開源是算法常態(tài)，設計者注重規(guī)避其中的意志投射風險。當眾多經營者通過共謀算法達成平行一致時，監(jiān)管者很難通過傳統手段證實，此類算法往往被設計為免除人為干預的自主學習型算法。第三，算法往往因情勢變更而存在浮動機制，即使反壟斷部門能夠認定經營者間存在串聯，但是對交易中算法作用程度的認定卻又難以量化[2]，此即預測代理型算法。

（2）平臺的守門人優(yōu)勢

平臺是調節(jié)生產和消費之間供需關系的前端處理者。出于頭部平臺在數據業(yè)務中長久而穩(wěn)定的瓶頸設施價值，它們被視為“守門人”。歐盟《數字市場法》第3至13條已對守門人的權利和義務作出了詳細規(guī)定。我國《反壟斷法》雖暫未涉及相關概念，但是《個人信息保護法》第58條和《互聯網平臺落實主體責任指南（征求意見稿）》卻對頭部平臺的行為提出了要求。按照《互聯網平臺分類分級指南（征求意見稿）》第3節(jié)平臺類型的劃分標準，騰訊、微夢等平臺實際上達到了大型平臺甚至超級平臺的水準，非數據質量優(yōu)勢所形成的自我意態(tài)釋放需求應被限制在合理范圍內。

雖然平臺日常活動并不一定會造成市場勢力濫用后果，但是平臺在數字場景中的規(guī)模優(yōu)勢、算法質效優(yōu)勢、技術優(yōu)勢、場景優(yōu)勢卻仍為行為結果增加了不確定因素。例如，當用戶被動依附于平臺服務的鎖定效應時，作為外部主體獲知加工數據的少數門戶，平臺有能力向合作尋求者索取不公平合約[3]。守門人平臺為了提升獲利水平，也會通過投送特定項目的形式不斷測試、分析算法效率，促使用戶被動幫助平臺實現最大收益[4]。除了商業(yè)行為，平臺在數據渠道中對信息的主觀篩選也會在一定程度上造成競爭浪費和治理者錯位。故而，當平臺的市場勢力足以形成渠道分銷地位時，無論主觀上是否存在過錯，平臺都存在隨時濫用數據優(yōu)勢的可能。

3.監(jiān)管平臺側：傳統應對思維的被動性

（1）事后規(guī)制仍為反壟斷監(jiān)管主流

國內學界習慣于將數據濫用等損害競爭秩序和自由的活動寓于競爭法范疇的研究當中[5]，但是從舉報響應到市場份額推定，再到認定競爭者集中和市場支配地位，當前的競爭法規(guī)制在類型上更偏向于事后范疇，執(zhí)法的處罰中心主義也體現了后置的介入規(guī)制在監(jiān)管模型中仍占主流。在監(jiān)管策略中，決策者雖對事前和事中預防作出了努力，比如《反壟斷法》第26條對經營者集中的強制申報規(guī)定，但是在有序競爭和協同共享的引導上仍乏善可陳。略顯單一的事后規(guī)制不僅在時效上顯得遲滯，而且在手段上較為剛性、被動，激勵性弱。當面對足夠豐厚的壟斷收益，平臺仍可能在計算違法成本后鋌而走險。實際上，平臺監(jiān)管應立足市場的要素分配地位，跳出剛性慣性思維，吸納行政指導、契約行政等現代行政的因素，尊重價格理論，吸收普惠精神，拓寬數據資源有序供應渠道，引導平臺形成全過程以反壟斷為直接靶向的數據共享體系。

（2）反壟斷監(jiān)管仍以價格因素為肯綮

傳統反壟斷監(jiān)管偏重價格理論，但數據壟斷又與傳統商品的剝削性定價存在區(qū)別。第一，作為對無組織生產資源的處理結果，數據本質是一種技術與商業(yè)服務間的銜接架構，部分數據產品和服務的研、產、投流程甚至可能關系到數個銜接產業(yè)，既有的反壟斷規(guī)定尚未深入到數據產業(yè)的各環(huán)節(jié)，定價靶向難以兼顧與數據相關的過程行為，例如忽視數據獲取能力所代表的市場支配力等[1]。第二，數據壟斷并非全以不合理高價為外觀，在強制不兼容等場景中，“價格中心型”分析框架有時難以奏效。故而，決策者在監(jiān)管中必須關注數據壟斷較之于傳統壟斷的新穎性，當數據濫用未滿足價格分析的認定標準時，應尋求其他的替代機制或革新執(zhí)法思維。

三、平臺數據壟斷監(jiān)管的共享機制

具有代表性的地方性法規(guī)《江蘇省數字經濟促進條例》第60條已對數據共享的開放治理形式提出了倡議[2]。作為恢復競爭良序的可靠思路，數據共享可以削弱標的使用的排他性，有助于減少算法共謀中數據壁壘、浮動價格機制的形成。考慮到平臺在數據壟斷中主要以限制數據使用權為基礎來謀求不正當競爭優(yōu)勢，再結合數據的高流通性和價值不完全用盡屬性，數據的普惠利用正成為監(jiān)管者應對原料分配不平衡、競爭衰退等壟斷危害的重要選項。

1.平臺數據壟斷監(jiān)管的共享原則界定

治理者應率先構建共享型監(jiān)管的原則，使之成為協調其他部門法條款的載體，并可用來維系后續(xù)舉措的一貫性、邏輯性。目前，反壟斷監(jiān)管旨在解決數據濫用中數據使用效率的問題，故共享型監(jiān)管原則形成的邏輯也應圍繞“數據使用權”展開，以鼓勵數據公平使用為宗旨，以設置強制性義務為保障。原則內容從主體、客體、行為三個角度出發(fā)，涵攝數據獲取義務、數據使用義務和數據保護義務三個方面，具體為一般數據使用權的獲取、行使邊界以及特種數據使用權的分級管理。

（1）權利平衡原則

權利平衡包括索取權利有限和等價交換兩個方面。首先，需求者權利不得超越必要性范圍。雖然平臺加工生成的“合理匿名化”數據因其脫敏屬性且屬于平臺的投資性資產而存在流通資格[3]，但本質上外部的共享需求仍須滿足自愿、技術福祉和市場公益等條件。標的客體也應符合以下條件：①平臺擁有數據設施控制權；②申請者無法使用且無替代可能；③平臺拒絕供應理由不正當或條件顯失公平；④平臺始終有能力提供相關數據且非因客觀不能。其次，作為對數據非歧視訪問的一種方式，共享并非等同于免費使用或無償接入數據設施[4]，數據共享中亦允許交易使用權。其中，有償形式的訪問議價可引入“公平、合理與非歧視（FRAND）準則”的精神[5]，包括公平性、合理性、非歧視。公平性旨在削弱平臺優(yōu)勢，預設包容場景，弱化雙方在技術、規(guī)模、依賴度上的不對稱。合理性考察協議條件和利益分配，重在排除失當條件、禁止信使場景的算法共謀等。非歧視主要應對差別定價和對象歧視，保證機會公平和避免不合理篩選。

（2）禁止逾越原則

數據共享制度必須界分數據利用和再利用范圍。標的數據的使用目的、適用場合、延展邊界都應受到法律法規(guī)、規(guī)范性文件、合意原則、公序良俗、商業(yè)誠信的限制。受允許的訪問者對數據標的的期限利益受到雙重制約：第一，法定范圍內數據使用的議定邊界是行為中派生用途的絕對界限，基于被共享數據的利益行為絕對不得逾越合意的界限；第二，根據《民法典》第132條，“民事主體不得濫用民事權利損害國家、社會或者他人合法權益?！蓖?，享有數據用益物權的使用人獲得收益的來源不應超過自身必要、合理利用數據的部分，共享數據的利用邊界應在達到通過標的本身從第三方漁利時停止，即禁止逾越使用權。數據使用者不得破壞或干擾數據提供者直接與其他需求者達成共享協議的可能，除非使用者購買的是能與來源者完全切割的數據產品或者得到分銷授權。

（3）敏感信息保護原則

數據脫敏和基于內容的特殊利益保護是推動數據共享機制良性發(fā)展的基本遵循[1]。以數據內容作為劃分標準，包括個人信息代表的隱私權益、商業(yè)秘密代表的商業(yè)道德利益、國家機密代表的國家安全和發(fā)展利益在內的敏感數據都應當受到平臺自身和監(jiān)管工作的重視。首先，對個人信息的訪問受《個人信息保護法》限制，原則上共享數據必須限于匿名數據且無法通過反向工程獲取指向性。在數據共享中，涉及對個人信息進行傳輸、處理的，平臺為避免信息泄露而實施數據切割和匿名作業(yè)的，應率先根據《個人信息保護法》第14條的規(guī)定，履行告知義務并取得單獨同意。如果數據指向性、完整性、顯名性因為技術原因或者其他客觀制約而無法得到改善，則數據處理者應根據《個人信息保護法》第23條的規(guī)定，尋求個人同意或者中止此類數據共享并向當事方及監(jiān)管部門說明情況。其次，有關商業(yè)秘密的數據具有相對性，應當予以區(qū)分：涉及本組織商業(yè)信息的共享，由于民事主體具備對自我合法信息的處分權能，故可自行決定；關涉第三方商業(yè)秘密的數據，原則上應不予共享，第三方知情、同意且符合法律規(guī)定的除外。最后，有關國家機密的數據，出于審慎考慮應絕對不予以共享，以避免造成系統性公共風險。

2.平臺數據壟斷監(jiān)管的完善機制

基于原則指引，監(jiān)管措施的合理、正當亦是平臺自愿服從法律權威的內在動力。具言之，普惠型數據反壟斷監(jiān)管的機制探索應以“共享”為核心，既要注意提升平臺數據開放的意愿和能力，又將罰鍰威懾與柔性治理手段相結合，共同解決監(jiān)管疑難問題。

（1）事前共享：培育數據交易機制與保障數據攜帶行為

反壟斷工作堅持市場化、法治化原則[2]。對于《反不正當競爭法》中數據競爭相關內容的欠缺以及作為對“處罰中心主義”執(zhí)法的改進，行政部門可在競爭立法的框架下制定執(zhí)行細則，通過加強對數據交易機制的構建以及對個人信息權能利用的引導，激活存量數據的流通價值。

第一，現有數據交易主要有產業(yè)聯盟、平臺組織、企業(yè)主導三種[3]，平臺仍可通過篩選交易對象實現對特定目標的封鎖。根據《江蘇省數字經濟促進條例》第61條設立獨立數據交易場所的立法啟示和實踐中上海數據交易所、深圳數據交易公司的業(yè)務探索，監(jiān)管者可在市場主導的場景中培育滿足公平、合理、非歧視準則要求的獨立數據交易機構。首先，監(jiān)管主體應對中介機構的定位、交易功能、政策功能提供行政指導，明確數據交易場所拓寬數據資源來源，以匿名交易應對指向性斷供的價值。其次，在建立數據交易機制的過程中，監(jiān)管者應當明確交易底線，包括在交易中貫徹敏感信息特別保護原則，交易方應通過承諾、技術識別等方式排除附隨特別利益的數據，規(guī)避數據交易機制中的主觀違法和侵權可能。最后，執(zhí)法部門應積極引導平臺參與有償數據交易活動，必要時可會同多機關探索特殊的激勵機制，包括對促進行業(yè)創(chuàng)新的數據供應行業(yè)給予稅收激勵、以嘉獎形式提高平臺商業(yè)聲譽等，發(fā)揮市場資源配置功能。

第二，《個人信息保護法》第45條提出了個人信息數據的可攜帶權，是單獨條款適用于反壟斷體系的又一表征。在平臺主動封閉的技術場景中，用戶對個人信息數據的處分權有打破平臺數據獨占的功能，一定程度對沖了封閉平臺的鎖定效應和數據質量優(yōu)勢。對此，監(jiān)管者可通過構建、完善數據可攜帶權所保障的數據傳輸機制，幫助實現數據資源的按需流通，但具體操作上也應考慮標的屬性。一方面，合于權利平衡原則的數據類型只得限于用戶原位信息數據和直接觀測數據，不包括衍生數據；另一方面，按照敏感數據保護要求，相關內容不得侵犯其他民事主體的私益、公共利益和國家利益。

（2）事中監(jiān)管：行政合規(guī)與數據公地

事中監(jiān)管要求管理機制的常態(tài)化。針對平臺自律效果的或然性以及對競爭道德的規(guī)訓需求，監(jiān)管者需將平臺自主性、道德基礎性與數據公共性相結合。

加強對平臺合規(guī)工作的服務與指導，是監(jiān)管者應對“政府單元規(guī)制”失靈[1]，實現《反不正當競爭法》競爭道德要求的重要途徑。首先，監(jiān)管者可對合規(guī)內容確定底線，重點關注數據共享、自由傳輸、誠信利用等方面，既尊重數據公共性引發(fā)的市場流通性，又注重數據共享中道德的規(guī)范作用。具體而言，競爭策略、技術邊界、信息安全等數據活動都須嚴格遵照FRAND準則、使用權邊界禁止逾越和敏感資信保護等的要求。其次，面對既往合規(guī)機制應對數據競爭失序的效力不彰以及傳統手段在算法型壟斷中的失靈，反壟斷、數據共享的合規(guī)工作可以他律和技術報錯作為補充，通過定期評估、公眾監(jiān)督、鼓勵算法監(jiān)控（黑匣子補漏器、歧視感知數據挖掘算法等）的形式，透過中立視角審視平臺數據共享承諾的兌現程度，這也可以作為定期監(jiān)管的工具和指標。最后，行政法平衡論提倡參與激勵，合規(guī)也應考慮激發(fā)平臺熱忱。執(zhí)法者可基于數據共享合規(guī)的執(zhí)行情況，酌情對平臺提供必要的獎勵措施或對過失采取替代性懲罰[2]，為共享型數據治理提供一種正向激勵思路。

除合規(guī)共享，旨在組織和分配數據資源的數據公地有潛力成為行政主體對平臺進行數據共享規(guī)制的新路徑。基于平臺數據壟斷中數據的分散性、低協作性，數據未集成、數據庫本地維護、共享同一法律政策框架、統一條件訪問的完全分布式數據公地能在一定程度上實現數據共享的法律互操作性[3]。其機制的建構分兩步：第一，在架構上，結合我國各地建立公共數據開放平臺的背景，數據公地的中心化權力機構職責由監(jiān)管者承擔，包括法治政策保障、組織權利協商、共享訪問協議訂立等。第二，在標的管理上，一方面，數據公地中上傳和調取的數據必須遵循敏感信息保護原則，且范圍僅限于脫敏數據或者無指向性的數據產品、服務。其中，數據共享的權限具體又應被區(qū)分為志愿共享和必要共享：前者系意思自治，旨在幫助需求者（包括平臺）彌補數據短板；后者以既有處罰決定或數據的關鍵性為標準，原則上自愿，但輔以行政強制，旨在實現公共福利價值及對處罰善后進行補充。另一方面，在分布式數據公地中，監(jiān)管者不享有對數據的支配權，數據控制權仍歸屬上傳者，公地中其余各方僅共享使用權，即“數據可用不可見”。各使用者應當遵循禁止逾越原則對使用權的限制，避免發(fā)生公地悲劇和產生額外法律責任。

（3）事后規(guī)制：拓展壟斷認定標準與經營者承諾的契約之治

在事后層面，共享型反壟斷監(jiān)管重在扭轉執(zhí)法思維對壟斷標準的刻板印象，并以之為基礎，探索強制監(jiān)管環(huán)節(jié)的新方法。

拓寬監(jiān)管思路是應然法律精神具化和實然法律效果表達的關鍵，是壟斷背景下數據共享的前提。首先，數據反壟斷執(zhí)法須以壟斷協議、市場份額、經營者集中的框架為基礎，充分考慮數據技術的發(fā)展形勢[1]。譬如，將算法共謀歸入壟斷協議的范疇；將數據庫互聯、數據庫有限共享納入另類的經營者集中；將獨家版權、數字資源收購等納入市場份額認定；等等。其次，具體情節(jié)應滿足改變市場結構的標準和權利有限原則[2]，包括以下幾方面：①是否增加準入壁壘；②是否產生新利益；③是否促生瓶頸設施；④是否影響第三方權益；⑤交易方議價能力的變化；⑥數據優(yōu)勢跨行傳導能力。對于能夠達到排除、限制競爭的技術行為，如果仍然無法被《反壟斷法》第3條吸納，為了恢復市場秩序，監(jiān)管主體使用本法第22條兜底內容予以認定，但前提是以適用確定規(guī)則為原則，以兜底條款應用為例外。

法律后果以前述標準認定的行政責任為依據，數據共享機制也圍繞行政責任的承擔展開，既注重修復數據壟斷破壞的誠信競爭道德，又為事后規(guī)制的善后效果提供助益性的數據協商、交易、使用授權路徑。針對反壟斷監(jiān)管中處罰中心主義的主導性，相關機制探析應注重社會效果，實現公平競爭和協同創(chuàng)新向“共享中心主義”轉變。除財產罰，監(jiān)督者可根據《反壟斷法》第53條經營者承諾條款，構建、完善共享程序，將經營者承諾機制打造成數據共享協同新路徑。一方面，監(jiān)管者可對處罰程序中作出共享承諾的平臺中止調查，考察其考驗期內是否著手恢復商業(yè)秩序，是否努力解決數據資源的排他性、剝削性使用等問題，是否注意消除有意識的市場或社會標準化塑造帶來的負面影響等內容；另一方面，監(jiān)管者可通過引導進入數據交易市場、數據公地準入等形式，敦促平臺和需求者之間達成公平、合理、非歧視的數據使用（共享）協議。因需求方原因而使承諾未實現的，監(jiān)管方應允許平臺與不特定主體，以其他方式，在其他場景達成與消除壟斷、合理共享具有相同效果的數據使用合意。平臺數據共享承諾的兌現程度應成為行政處罰裁量的重要依據。對于善后中故態(tài)復萌、承諾未達成或者附失當條件的平臺，執(zhí)法者應即行恢復調查，依法作出包含數據共享要求的處罰決定，必要時可申請法院強制執(zhí)行。

四、結語

平臺數據的排他性濫用、剝削性濫用和標準化濫用對市場結構產生了巨大影響。面對競爭環(huán)境的深刻變化，監(jiān)管應在成文法基礎上擺脫傳統執(zhí)法的窠臼，通過共享治理對沖壟斷影響。在共享型監(jiān)管中，權利平衡、逾越禁止、數據脫敏等原則應勉力發(fā)揮宏觀指導價值，微觀上執(zhí)法者按照事前、事中、事后的程序邏輯，以市場主導為準則、道德自律為方法、機制創(chuàng)新為補充，一方面保障和推動數據資源穩(wěn)定供應以促進經濟健康發(fā)展，另一方面也使平臺具備一定的自我協調空間。此外，本文厘清了數據共享的反壟斷價值，后續(xù)研究應對共享行為中主體損益的法律救濟進行前瞻性考量，以保護不同群體的正當權益。

〔責任編輯：吳玲〕

[1]該原則的確立詳見北京市知識產權法院〔2016〕京73民終第588號判決和杭州市中級人民法院〔2018〕浙01民終第7312號判決。

[1]王先林：《競爭法學（第二版）》，中國人民大學出版社2015年版，第219頁。

[2]丁茂中：《我國〈反壟斷法〉的修訂路徑》，《法學》2020年第5期。

[3]承上：《數字平臺剝削性濫用的反壟斷規(guī)制》，《電子政務》2022年第4期。

[4]林秀芹：《論數字經濟反壟斷的范式轉變——以歐盟〈數字市場法〉為鏡鑒》，《知識產權》2022年第7期。

[1]丁曉東：《互聯網反不正當競爭的法理思考與制度重構——以合同性與財產性權益保護為中心》，《法學雜志》2021年第2期。

[2]詳見國市監(jiān)處〔2021〕67號。

[3]陳屹立、陳剛：《威懾效應的理論與實證研究：過去、現在與未來》，《制度經濟學研究》2009年第3期。

[4]D. J. Miller， J. M. Connor， "The Predictability of Global Cartel Fines"， Concurrences： Review of Competition Law， 2010， 2， pp.1-14.

[5]解志勇、那揚：《有效企業(yè)合規(guī)計劃之構建研究》，《法學評論》2022年第5期。

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[2]曹陽：《互聯網領域濫用相對優(yōu)勢地位行為的法律規(guī)制》，《法學論壇》2019年第3期。

[1]A. Ezrachi， M. E. Stucke， "Artificial Intelligence & Collusion： When Computers Inhibit Competition"， Social Science Electronic Publishing， 2017（5）， pp.1775-1810.

[2]武長海：《數據法學》，法律出版社2022年版，第191頁。

[3]Stigler Center， Stigler Committee on Digital Platforms： Final Report， Stigler Center， 2019， p.105.

[4]劉戒驕：《數據壟斷形成機制與監(jiān)管分析》，《北京工業(yè)大學學報（社會科學版）》2023年第1期。

[5]丁曉東：《論數據壟斷：大數據視野下反壟斷的法理思考》，《東方法學》2021年第3期。

[1]朱戰(zhàn)威：《數據可壟斷性：命題證成、實踐困境與規(guī)制創(chuàng)新》，《江蘇社會科學》2022年第3期。

[2]本條款大意為縣級以上政府及部門應采取措施引導主體有序開放數據資源。

[3]丁道勤：《基礎數據與增值數據的二元劃分》，《財經法學》2017年第2期。

[4]G. O. Robinson， "On Refusing to Deal with Rivals"， Cornell Law Review， 2002， 87（5）， pp.1177-1232.

[5]FRAND準則多用于壟斷性專利授權，考慮到數據壟斷和專利壟斷在功能上的共性，故本文借鑒其內旨。

[1]李世剛、屈然：《論敏感個人信息的合理使用》，《江蘇社會科學》2022年第6期。

[2]孫晉：《數字平臺的反壟斷監(jiān)管》，《中國社會科學》2021年第5期。

[3]陳來瑤、馬其家：《平臺企業(yè)數據共享的反壟斷法規(guī)制》，《情報雜志》2022年第6期。

[1]程雪軍、侯姝琦：《互聯網平臺數據壟斷的規(guī)制困境與治理機制》，《電子政務》2023年第3期。

[2]替代性懲罰概念詳見付新華：《論超級平臺數據壟斷的法律規(guī)制》，《學習與探索》2022年第2期。

[3]J. L. Contreras， J. H. Reichman， "Sharing by Design： Data and Decentralized Commons"， Science， 2015， 350（6266）， pp.1312-1314.

[1]金善明：《中國平臺經濟反壟斷監(jiān)管的挑戰(zhàn)及其應對》，《國際經濟評論》2022年第3期。

[2]M. K. Lina， "Amazons Antitrust Paradox"， Yale Law Journal， 2017， 126（3）， pp.710-805.