大数据企业垄断地位认定的初步思考.pdf
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1、宁波开放大学学报 JOURNAL OF NINGBO OPEN UNIVERSITY 【收稿日期】2022-05-03【作者简介】滕海波,男,浙江宁波人,华东政法大学法学硕士在读,研究方向:经济法学。第 21 卷 第 3 期 2023 年 9 月 Vol.21 No.3 Sep.2023 大数据企业垄断地位认定的初步思考 滕海波 (华东政法大学 经济法学院,上海 200042)【摘要】数字经济催生了大数据企业。大数据企业以数据为核心要素,突破时空的限制,形成平台的体系化竞争,具有垄断倾向。新的竞争特点使地域与商品市场界定困难,而“零价格”与“平台”经营模式,叠加网络效应与锁定性作用使传统相关市
2、场的测试“失灵”,工业时代的反垄断法对垄断地位的认定产生偏差。要树立谦抑审慎的规制理念,探索相关市场界定新思路。可创新相关市场界定标准,应用新的综合测试方法,以多样实质条件认定垄断地位。【关键词】大数据;大数据企业;相关市场;垄断地位【中图分类号】D922【文献标识码】A【文章编号】1672-3724(2023)03-0097-05 一、问题的提出 早在 2017 年,习近平总书记就指出,数据是新的生产要素,是基础性资源和战略性资源。数字经济下,大数据企业的蓬勃发展给社会带来了诸多益处,企业在获得利益与竞争优势的同时,带动产业革新,降低产品成本、提高质量,使消费者与社会分享到技术进步的红利。但
3、大数据行业普遍存在无序扩张的现象,资本逐利性使其天然具有垄断倾向,全球各地已有一定的案例:在国外,有美国发生的 hiQ Labs诉 LinkedIn 拒绝供应数据案1 和欧洲分别对Facebook 与亚马逊2 两家数据巨头展开反垄断调查;在我国,前有“奇虎诉腾讯强制二选一卸载纠纷案”,后有“新浪微博诉脉脉不正当抓取用户数据案”与“顺丰与菜鸟数据垄断纠纷案”。因大数据企业往往会对外界产生重大影响,各国不得不积极探索规制方案来保护竞争。如 2016年 1 月美国联邦贸易委员会发布大数据:包容工具抑或是排斥工具报告,分析企业利用大数据排除竞争的潜在影响,而中国则于 2021 年颁布了 国务院反垄断委
4、员会关于平台经济领域的反垄断指南,在吸取国外经验的基础上探索中国特色反垄断方案。事异则备变,信息时代中发展起来的大数据企业独特的商业模式与运行逻辑不断冲击着为规制传统工业企业排斥、限制竞争行为而制定的反垄断法。传统方案的不适应,集中体现在对大数据企业的垄断地位认定面临挑战。而如何认定垄断地位,首先要界定相关市场,此为反垄断法规制的重要前提。本文将结合大数据特点,分析相关市场认定所面临的挑战并探索大数据企业垄断地位认定的优化方案。二、垄断地位认定面临挑战 大数据本身竞争属性以及企业竞争特点决定了大数据企业反垄断规制的特殊性。现代信息技术突破时空限制,平台的生态体系化竞争等因素的介入重新“定义”了
5、地域市场与商品市场。而零价格经营方式与网络效应,锁定性的综合作用也可使得传统的测定相关市场的方法(假定垄断者,下文用其英文缩写 SSNIP)“失灵”。所以产生于工业时代的反垄断法的界定市场思路并不能够恰如其分地界定大数据企业所面临的市场,并识别具有垄断地位的大数据企业,从而有效保护市场竞争。(一)大数据企业对竞争带来的冲击 1.大数据及其竞争属性分析 我国主流认为大数据为数据集合。2015 年国务院发布的促进大数据发展行动纲要认为,数据集合正快速发展为不断革新,创造价值,提升能力的服务与技术的业态。其具有“4V”特征,一般可被概括为数量(volume)、速度(velocity)、多样性(var
6、iety)和增加的价值(value-increase)。98 宁波开放大学学报 2023 年第 3 期 关于大数据本身是否存在竞争属性而导致大数据企业更须被规制是无法回避的问题,学界对此也争论不休,主张从严与从宽管理的均有。笔者认为,大数据具有竞争属性,大数据企业需要被适当规制,主要理由包括大数据本身性质、大数据企业投入的成本结构、与客户的互动关系等方面。大数据本身具有多样性与时效性,会带来质量与效用的差异,使得信息在短时间内不太可能够被替代,从而筑起相关市场的壁垒。比如LinkedIn 禁止 hiQ 获取相关的数据,最终联邦地区法院认为 LinkedIn 涉嫌滥用市场支配地位。在信息时代,大
7、数据企业往往需要有高昂的前期投入成本来建设平台,宣传引流,开发算法,分析数据。其高昂的前期成本同样划定了相关市场,筑起了市场壁垒。一旦建设完成开始运营,与客户的互动关系形成的锁定效果与网络效应便能够阻碍其他竞争者来争夺市场。所谓锁定效果是指因转化成本高昂,而形成本系统的“选择优势”,并最终锁定在均衡状态。而网络效应则是指收益随用户增加而增加的现象。大数据企业会利用锁定效应,一方面诱使用户在大数据企业相关平台上投入大量货币、时间以及情感成本;另一方面企业也会想方设法通过不兼容等方式进一步提高用户转换成本,阻止客户离开。同时,应用大数据的市场客观存在网络效应,通过用户反馈循环与货币反馈循环予以实现
8、。在使用的过程中,用户收益与经营者收益都增加,从而强化相互依赖,加强经营者的市场力量。2.大数据企业竞争的新特点 大数据企业就是以大数据为核心生产要素的企业,大数据企业的排除、限制竞争的趋向以大数据的竞争属性为依据,并呈现出企业整体的特点。在工业时代,制造业等企业是以产品竞争为基础的,呈现出单一化竞争的特点;然而在信息时代,新兴的大数据企业是以大数据为生产要素,并且进一步形成整个平台与生态体系竞争。这使得原来并无直接竞争关系的产品,可能以平台为枢纽而发生关系,并且会受到其他市场中垄断者实施排除、限制竞争行为的影响。而建立平台与生态以后,还可能会引发站队效应,阻碍数据经济发展与科技创新。大数据企
9、业以大数据为核心竞争力的逻辑催生了“零价格”的商业模式。当前大数据企业平台对于普通用户普遍采用“免费”或者相对于服务以极低的价格形式,使得商业模式具有一定的迷惑性与隐蔽性。相比于过去直接支付金钱对价,大数据企业则是以个人数据和注意力成本等非货币为对价。大数据经营者可以再将用户提供的数据与注意力转化为收入,如数据销售,广告收入等3。但零价格模式也可能会出现排除、限制竞争的违法行为,导致损害社会整体利益。国外已经尝试用法律进行应对。如美国纽曼法官指出:“通过支付注意力和信息进行的交易,属于谢尔曼法和克莱顿法中所称的贸易或商业。”可见域外法律已经为应对大数据企业的冲击而做出扩张性解释。(二)相关市场
10、界定困难 相关市场的界定是判断经营者市场垄断地位的基础,更是适用反垄断法规制的前提。从学理上讲,首先要确定竞争的相关市场的范围,才能够区分竞争者,进而才能判断其是否具有垄断地位。但在大数据产业的冲击下,地域市场与商品市场的界定陷入困境,相关市场的主流测试方法遭遇挑战。1.地域与商品市场界定陷入困境 在反垄断法相关地域市场传统认定中,通常我们需要考虑“运输成本,产品特性,市场进入障碍”要素4。但是信息时代的大数据企业顺理成章地解决了工业时代制造业商品深受时空因素限制的难题。从运输角度来看,基于大数据的各项资源可以利用现代通信与网络技术,实现大量复制与快速传播。一旦企业完成基础设施初期投入,后续运
11、输成本与产品制造的各项边际成本可忽略不计,同时还会因市场扩大而产生规模效应将进一步降低成本,提高利润。在商品市场的范围认定中,还应考量平台的特征。不同于传统单边市场,大数据企业参与的是以平台为核心的市场竞争,甚至形成商业生态体系之间的竞争。不论是国外主流的以集中产生交互作用的“平台”市场的观点,抑或是坚持从交易主体视角出发的双边市场或多边市场的立场,都认为大数据企业涉及的商品由多个不同类型的部分组成,体现出不同的市场。此外,某一产品的份额还应该放在企业所搭建的体系下考量,考虑与其他产品乃至平台产生的交互影响。总之,时空因素的变化与平台的动态竞争要求地域与商品市场的界定突破常规,否则将得出实践与
12、理论严重背离的结果 2.相关产品传统测试方式“失灵”(1)“零价格”使得 SSNIP 遭遇挑战 长久以来,受芝加哥学派价格理论的影响,价格竞争评估方法起到重要作用,价格中心主义分析范式成为反垄断法的基本的分析范式。我们目前主流是采用 SSNIP 来完成对相关商品市场法学思考 滕海波:大数据企业垄断地位认定的初步思考 99 的界定。在测试中,如果某商品因“幅度不大但明显的持久价格上涨”使得消费者发生转向,购买其他的产品,那么该商品与因为转向而购买的其他产品构成同一个市场。SSNIP 虽然简单,但也不是万能的。使用SSNIP 的前提是消费者要对价格的细微而持续的变动保持敏感,并因为价格的变化而做出
13、反应。但在大数据企业的“零价格”方式的经营模式下,消费者并不用付出金钱的代价,这使得我们失去了价格变动这个最为核心的变量。我们讨论竞争商品范围要尊重其实际运行模式。针对被测试的“零价格”产品与服务,在测试的理念中要求消费者直接支付高昂的金钱对价,由此消费者转向其他商品,进而实现把其他商品纳入被测试者的竞争市场,并不符合消费者预期与实际运行现状。而且大数据平台通过第三方付费来实现盈利,加之其产品具有边际成本递减的规律,故很难根据成本、营业额状况计算其获利情况5。因此,有学者指出“SSNIP 不适用差异化商品,免费商品,以非价格为竞争力的商品以及具有双边市场特性的商品”6。(2)锁定性与网络效应等
14、因素干扰 SSNIP 大数据企业平台构建起来的生态同样对使用者有重大作用,且其作用的方式与程度不同于一般的商品,集中表现为对使用者具有锁定性与网络效应。工业时代背景下衡量商品的需求替代性时需要考虑的价格这个传统因素依然需要关注,但同时还需要考虑用户黏性。客户在先前网络数据中投入的不单单是金钱,还有时间与情感,甚至可能已经形成了个人习惯,而经营者对数据可迁移性的阻碍,会进一步增加消费者的转换成本。而在网络效应的作用下,消费者不单会考虑大数据企业产品的现有使用规模,也会对于该产品未来的发展预期赋予重要考量。以上现象均说明,即使把“零价格”的经营模式拟制成“正价格”的类型从而适用 SSNIP 测试方
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