0 引言
數據成為數字經濟發展的關鍵生產要素,數字企業之間的新型競爭或直接圍繞數據展開,或因數據而起。數據違規爬取、惡意數據不兼容、強制“二選一”等數據不法競爭行為頻發。2022年6月修訂的《中華人民共和國反壟斷法》(簡稱《反壟斷法》)和同年11月發布的《中華人民共和國反不正當競爭法(修訂草案征求意見稿)》要求經營者不得利用數據和算法等從事相關壟斷和不正當競爭行為。對數字經濟業態的競爭規制離不開對其數據處理行為的審查和引導。基于此,本文以數據相關的競爭行為為著眼點,通過類型化市場主體間與數據有關的不法競爭行為及其表現,發掘數據帶來的競爭規制新命題,分析傳統規制框架面臨的局限,研究破解數據競爭問題的規制策略。
1 數據不法競爭行為的類型與表現
競爭是經濟主體在市場上不斷追逐經濟利益的過程。基于侵害法益的差異,數據相關不法競爭行為可以分為兩類：數據相關排除、限制競爭行為;數據相關不正當競爭行為。前者會導致有效競爭不足,侵害整體利益;后者表現為競爭過濫,侵害特定主體利益。作為新興生產要素的數據資源在市場競爭中的介入,使傳統不法競爭行為具有了新表現。
1.1 數據相關排除、限制競爭行為
經營者難以對特定數據資源形成壟斷,但可以借助數據形成或強化壟斷地位。一些具有壟斷地位的經營者可能會實施如下數據相關不當行為。
一是利用數據促成并實施壟斷協議。數據成為了經營者之間達成動態共謀和監督壟斷協議執行情況的工具。經營者之間無需即時的“現實聯絡”便可實現協同,還可以借助數據的透明性,監督、排除偏離協議的經營者。既包括具有競爭關系的經營者利用數據和算法等實現協調一致的橫向壟斷協議,也包括上下游經營者利用數據和算法對價格等交易條件進行直接或間接限定的縱向壟斷協議,還包括平臺經營者利用與平臺內經營者之間的縱向關系,通過技術和平臺規則組織、協調各方達成、實施的軸輻協議。例如,2021年10月,美團被指利用海量的交易、支付、用戶評價等數據優勢,促使平臺內商家與其大規模簽訂獨家合作協議,并通過大數據監測協議履行情況。美團限制了平臺內商家與其他競爭性平臺合作,削弱了其他平臺與其進行公平競爭的能力,國家市場監督管理總局對其作出了行政處罰,并要求其不得利用數據和算法等技術實施壟斷協議。
二是利用數據形成、強化并且濫用市場支配地位。部分經營者借助掌握和處理數據的能力形成市場優勢,并借此促進自身業務擴張或者鞏固、維持市場地位。與此同時,部分經營者將數據作為實施濫用行為的工具,實施拒絕交易、限定交易、捆綁銷售、附加不合理條件、差別待遇等行為,或借助數據優勢對自營業務進行自我優待,排斥、減損其他經營者交易機會。例如,2019年,德國聯邦卡特爾局認定,臉書公司強迫用戶同意其在多項業務中關聯使用數據才能使用臉書服務的行為,構成了濫用市場支配地位行為,因臉書公司在德國社交媒體市場占有90%以上份額,用戶為了繼續使用臉書公司的產品和服務只能被迫接受其提出的不公平交易條件[1]。
三是實施數據驅動型的經營者集中。經營者基于數據整合、集中目的,通過控股、合并、收購、協議等方式,取得對其他經營者數據資源的控制權,或者實施能夠對其他經營者的數據處理活動施加決定性影響的行為,進而形成數據優勢,催生市場力量。數據集中在少數平臺,數據再利用率水平低,行業創新也將受到抑制。例如,臉書公司2014年宣布以190億美元收購掌握廣泛用戶社交數據的WhatsApp Messenger,隨后該收購案受到歐盟反壟斷調查[2]。
1.2 數據相關不正當競爭行為
經營者實施與數據相關的不正當競爭行為,即利用數據和算法破壞競爭秩序,違反商業道德,或對具有競爭關系的經營者所控制的數據進行不當侵害,損害其他經營者或消費者的合法利益,包括數據的不正當獲取和不正當利用。
不正當獲取其他經營者所控制的數據可能會對他人的產品或服務形成不當替代,或不合理地增加他人運營成本。一是非法獲取屬于商業秘密的未公開商業數據。部分經營者以竊取、欺詐、電子侵入等方式非法獲取其他經營者未公開且已采取相應保密措施的商業數據。除技術工藝數據外,《最高人民法院關于審理侵犯商業秘密民事案件適用法律若干問題的規定》(法釋〔2020〕7號)指出,客戶信息和交易習慣、意向等信息經整理加工后形成的數據,也可認定為商業秘密中的“經營信息”。二是不當抓取他人控制的未構成商業秘密的數據。該類數據雖不屬于商業秘密,但需滿足一定條件或遵守相關規范后才能獲取。部分經營者違反約定或不遵守合理、正當的數據抓取規范,破壞他人技術管理措施,未經同意或過度爬取他人商業數據,不合理地增加了他人運營成本、破壞同類產品或服務的競爭優勢。例如,2016年,北京知識產權法院認定社交軟件脈脈私自爬取微博用戶數據的行為,構成不正當競爭。
不正當利用數據進行宣傳營銷、失真傳播、限制兼容和干擾等行為,會對用戶選擇形成影響,進而減損他人交易機會,會對正常市場秩序造成破壞。一是利用數據虛假宣傳或交易。部分經營者操縱數據,失真展示銷售狀況、熱度流量、用戶評價、信用情況等信息,進行或幫助他人進行虛假或引人誤解的商業宣傳,欺騙、誤導公眾。如浙江某企業專門制作流量刷單軟件為電商平臺直播虛增觀看人數、評論數、點贊數等數據,被市場監管部門認定為幫助虛假宣傳行為[3]。二是不當加工和失真傳播數據損人商譽。例如,企查查科技股份有限公司(簡稱“企查查”)將螞蟻金服(杭州)網絡技術有限公司(簡稱“螞蟻金服”)相關信用數據加工處理后在自身平臺上失真展示,損害了螞蟻金服商譽,減少了其交易機會,最終杭州鐵路運輸法院認定企查查構成不正當競爭。三是限制數據間的兼容互操作。部分經營者惡意對其他經營者合法提供的網絡產品或者服務實施限制接入、流量劫持、數據不互通、阻礙數據攜帶轉移等不兼容行為,以泛化數據安全為由不合理限制數據的正常流轉。例如,2017年,北京市高級人民法院認定百度在線網絡技術(北京)有限公司區別對待并且限制北京奇虎科技有限公司(簡稱“奇虎360”)搜索爬取其網頁數據的行為,削弱了奇虎360的交易機會和競爭優勢,違反了公平競爭原則。
1.3 數據妨礙競爭的影響機理
在數字經濟業態中,數據是企業獲取競爭優勢的關鍵要素,數據與技術、資本等要素相比,對競爭具有特殊的作用機理和影響方式。
首先,數據影響競爭的源頭在于數據產生的市場力量而非數據本身。不同于技術的獨占使用,數據的非排他性和易替代性使得直接以數據為對象的壟斷在理論和實際上難以成立[4]。同一性質和類型的數據可能具有多個獲取渠道,掌握大量數據也不意味著擁有絕對市場優勢,但數據可以幫助企業積累競爭優勢。
其次,市場力量得益于數據積累形成的正反饋效應。一方面,用戶集中意味著數據集中,針對用戶數據的采集分析,可以幫助企業改善服務,吸引更多用戶,形成“滾雪球式”正向反饋[5]。另一方面,數據可在多業務線上同時使用,幫助企業挖掘新的用途或客戶需求,推動相關產品線的橫向關聯擴張。例如,大型平臺企業通過正反饋效益“數據吸虹”,但對數據的積累使用可能會進一步擴大信息不對稱情況,更容易誘發消費者的非理性行為。
再次,數據可能成為限制或破壞競爭的新興介質或工具。與資本、技術、用戶等因素不同,數據要素作為一類競爭考量因素,既可能成為競爭的對象,如非法竊取、利用他方商業數據;也可能成為破壞競爭的介質和方法,如通過數據挖掘分析實施差別待遇;還可能成為監督不法競爭行為的工具,如借助數據透明性監督各方壟斷協議執行情況等。
此外,數據通常需要與其他因素結合才能催生競爭能力。多數情形下,數據無法單獨對競爭形成影響,需要與技術、算法、算力等相結合才能真正發揮作用。掌握數據量的多少也無法直接與市場力量的大小成正比,經營者基礎數據的質量、處理數據的效率、分析數據的能力以及更新數據的速度等因素也十分關鍵。
2 數據相關排除、限制競爭行為的規制難點
數據應用場景和價值發揮的不確定性,使得數據要素在不同競爭領域的作用方式、配置效果、影響程度都有所差異,導致相關市場界定、市場力量判斷、市場效果分析均面臨挑戰,傳統“結構—行為—效果”的反壟斷分析框架面臨沖擊和適用障礙[6]。
2.1 數據構成必需設施的質疑
必需設施原則是反壟斷法規則之一,指如果某一企業在相關市場上控制了下游企業不可缺少且無法復制的必需設施,在沒有合理理由拒絕的情況下,應當以適當的商業條件向下游企業開放使用[7]。《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》第十四條第二款將平臺占有數據情況作為認定其是否構成必需設施的關鍵考量。在數據要素領域引入必需設施理論存在一定挑戰,規制者難以論證數據作為客體對參與競爭的不可或缺性。一是單個組織的數據量占比有限,即便具體到特定領域,也難以實現對某類數據的絕對占有。二是數據獲取不具有排他性,且某一類型的數據可能具有多個獲取渠道,或存在可滿足同樣需求的多個可替代的數據類型。三是一方占有不影響他方使用,數據主體可將其數據控制權交由多個主體共享。四是數據優勢具有瞬時性,數據持有量的差異并非新進企業難以突破的市場壁壘,新進入者通過優良的業務運營能力亦可不斷積累數據[8]。
2.2 數據要素相關市場的劃分難點
數據要素市場的發展階段、內部結構和跨界效應,導致清晰界定和劃分市場范圍存在巨大挑戰。一方面,數據要素的商品市場未完全形成,相關市場仍處于萌芽狀態,相應市場活動還未成熟定型。另一方面,數據要素市場的內部結構不清晰,細分市場難以劃分,市場類別是按數據自身的屬性差異,還是按用途或商品化類型來劃分尚未明確。此外,數據要素市場具有明顯的跨界、跨域競爭效應,數據易關聯和互補導致對相關市場的分析不能局限于某一領域,用戶多棲性使用戶數據可用于多個不相關業務,且不受到地域限制,進而可能將本無直接競爭關系的市場聯系起來。例如,微軟收購領英則是微軟借助數據擴張其在下游不相關市場商業版圖的體現[9]。
2.3 數據產生的市場力量難以衡量
數據可以催生市場力量,但其大小往往又難以衡量,需求或供給替代分析、假定壟斷者測試等以實體經濟為適用對象的分析工具難以繼續奏效[10]。例如,現行經營者集中審查通常以市場份額或營業額為主要指標,但眾多初創企業有數據缺盈利,面對以數據為集中對象的合并時,可能未觸及相應的市場份額標準。部分經營者借此逃避申報審查,收購其他創新型企業以控制其掌握的數據,進而控制該領域的用戶和市場,達到排除競爭的效果。在具體認定過程中,價格認定機制也面臨挑戰。眾多新業態不再將價格作為競爭核心,而是前端提供免費服務,后端以廣告服務等方式獲利。有學者指出,“價格支配力”在數字市場中轉化成了“數據支配力”,經營者之間的競爭不再主要圍繞價格展開[11]。
2.4 數據濫用不以市場支配地位為前提
不可否認,在競爭性市場中也存在過度收集數據、大數據殺熟、擅自關聯共享數據等濫用行為。非競爭性市場可能使數據濫用更便捷和任性,如強制索權、過度收集、限定提供等。為了克服市場支配地位的認定困境,歐盟探索了低于市場支配地位標準的“守門人”標準,規范“守門人”基于數據的不法競爭行為[12]。
3 數據相關不正當競爭行為的規制挑戰
反不正當競爭相關法律尚未直接規制數據相關不正當競爭行為,現階段仍主要通過司法裁判進行個案處理,老問題新表現和新問題不斷出現,使各方疲于應對,企業合規也面臨較大不確定性。
3.1 不正當競爭形態多樣且新問題涌現
一是傳統不當競爭行為在數據競爭領域具有新表現,包括篡改數據形成虛假交易、竊取他人商業數據、失真發布數據損人商譽等。二是新的數據競爭行為不斷出現,但立法天然的滯后性導致監管部門難以及時應對。三是跨領域數據競爭更加普遍,非同一領域或同類服務,也可能存在用戶數據爭奪等利益沖突。四是不同類型數據存在不同競爭表現,各類數據價值釋放環節和控制方式不同,競爭維度也存在差異。
3.2 易將競爭利益落入侵權規制范式
受反不正當競爭法律保護的企業數據應與其經營利益相關,但“經營利益相關”標準相對寬泛,企業的數據財產權益相對模糊,導致實踐中多以經營者損害為切入點去倒推行為正當性,以侵權的方式進行救濟。該種規制范式未區分競爭的善意與惡意,有競爭就會有減損,但有減損并不意味著競爭行為一定具有不正當性[13]。同時,該范式也未充分考量消費者利益,例如原告以消費者數據權益受損發起訴訟,但消費者并未有效參與訴訟,更未獲得實際救濟。
3.3 不正當競爭認定的裁量困難
一方面,司法實踐仍主要以《中華人民共和國反不正當競爭法》(簡稱《反不正當競爭法》)第2條的商業道德原則條款對數據相關不正當競爭行為進行評價,而商業道德屬于不確定性法律概念,立法供給不足直接導致了該問題司法裁判的多元化[14]。另一方面,裁量過程易受非法律因素影響,會因技術、協議、慣例、市場環境、用戶接受度等而產生不同的評價結果。同時,競爭的目的正當性易被企業泛化,企業會以用戶體驗、數據安全、數據開放等為由對其行為的正當性進行解釋和抗辯。此外,數據不正當競爭行為和限制競爭行為在一定條件下可能相互轉化。如針對數據爬蟲行為的規制,不同規制部門基于不同立場可能會將其認定為未經同意爬取和限制數據獲取兩種結果。
3.4 傳統救濟機制難以發揮效果
一是侵害主體難以認定,侵害行為往往涉及多方主體,各主體間事實和法律上的關系不明確,責任難以區分。二是不法證據難以固定,侵害行為較隱蔽,多采取技術手段實施,且因果關系復雜,難以跟蹤不法行為。三是損害后果難以評估,企業以免費形式提供服務,流量、數據替代實物成為企業重要資產,非價格要素難以觀測,數據價值變現路徑復雜。四是傳統懲處補救方法受限,數據一經侵害即難以恢復原狀,損害難以彌補,要求企業進行數據開放互通的層級難以明確,數據可攜權落地存在困難。
4 數據不法競爭行為的規制出路
有效規制數據不法競爭行為,需要遵循包容、科學、平衡的原則認定不法行為,推進不同規制機制和規制手段的銜接,促進數據創新開發利用和利益保護的平衡。
4.1 科學認定數據不法競爭行為
首先,科學評價數據要素市場影響度。一是分類分級考量數據競爭效用,結合具體場景和產業階段分析競爭影響。二是關注數據要素跨界傳導力,觀測數據力量在不同市場及產品間的聯結方式和傳導路徑。三是客觀評價經營者掌握和處理數據的能力,分析數據與技術、算法的協同效應。四是評價不同環節的市場作用力,將規制重點由前端數據采集轉向后端使用行為,整體把握數據全生命周期各項處理行為的競爭影響。
其次,有效平衡所涉各方主體利益。一是保護相關企業在數據采集、加工過程中投入的時間、人力、物力成本等合法付出形成的在先利益,均衡數據產出激勵和配置使用效率。二是既關注直接競爭者的利益,也關注跨界競爭者的利益,回應用戶交織和數據交融產生的競爭訴求。三是保護原始數據主體、消費者和社會整體利益,考量數據競爭影響的鏈條性和延伸性,綜合評價競爭行為的經濟效應和社會效應[15]。
最后,合理考量除外情形。對于限制他人獲取、利用己方數據的行為,必要的安全考量、合理的成本控制、對相關方的利益保護等可以成為正當的抗辯事由,但該限制行為須在必要限度范圍內,并以非歧視的方式公平地對待下游經營者。對于獲取、利用他人所控制數據的行為,因數據處理行為存在善意取得、無因管理、商業慣例等情形,或者出于公共利益保護和配合監管執行等需要,可以進行抗辯。例如,企業征信機構配合向公務部門提供涉及其他經營者信用數據的行為。
4.2 合理銜接反壟斷和反不正當競爭規制機制
壟斷行為主要破壞整體競爭,相對抽象和難以覺察;不正當競爭行為主要侵害特定主體的經營利益,相對多樣和多變。因此,當某一新興領域出現競爭問題時,反壟斷和反不正當競爭分別從保障競爭的自由性和公平性出發,從不同維度共同規范競爭秩序。前者屬于公法規制,由監管部門發起,需要數據相關規則事先建立預防。例如,已頒布施行的新《反壟斷法》和《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》明確將數據因素納入規制考量。后者屬于私法規制,涉及特定主體的具體利益,實踐問題多發,多通過訴訟解決。例如,在缺乏直接依據的情形下,法院借助商業道德原則評價不當數據爬取等不法行為。
不同規制思路可能導致不同的認定結果,需有效區分和合理銜接使用不同的規制策略,并在這個過程中兼顧數據控制方和使用方的利益訴求。反不正當競爭規制旨在明確數據使用者的行為邊界,反壟斷規制旨在明確數據控制者的行為邊界。數據控制方和數據使用方數據競爭利益訴求不同,相應地,雙方的數據競爭表現也不同。
4.3 有效統籌立法、司法、執法手段
第一,加快數據競爭的規制規則供給。為新《反壟斷法》數據專條制定配套規則,克服該條款較為籠統、難以滿足反壟斷執法明確化與可預期性要求的問題,對數據要素相關市場認定、數據必需設施判斷、數據集中的影響等問題予以回應。推進《反不正當競爭法》修訂進程,對原互聯網專條進行重塑,專章搭建以數據要素為核心的數字競爭規制框架[16],明晰數據產權體系和收益分配機制。落實“數據二十條”公平競爭市場環境建設要求,推進數據產權“三權分置”方案落地,探索數據可攜權適用路徑。此外,銜接好各部門法數據規制規則之間的關系,推進競爭法與電子商務法、消費者權益保護法、數據安全法、個人信息保護法等的協同。
第二,推進數據競爭司法裁判的科學性。完善破壞競爭行為的認定標準,克服籠統適用“違反商業道德”原則的障礙,結合比例原則分析競爭行為的合法性、正當性、必要性和適當性。創新數據要素相關市場分析框架,結合數據控制方的數據掌控力、數據的市場作用力、數據應用具體場景和市場發展階段綜合考量,科學、動態、全面評價數據競爭行為。此外,合理分配各方舉證責任,解決信息不對稱和證據固定難題,并謹防可能的“濫訴”風險[17]。
第三,增強數據競爭監督執法的有效性。傳統罰款、吊銷營業執照等處罰措施難以實現規制效果,籠統要求開放數據或限制收集、使用數據無法適應創新、包容的市場生態要求,需要積極拓展規制手段。例如,在監管執行時附加隱私保護、服務質量、限制捆綁等非價格要求。優化不同行政部門間的監管協同,銜接行業數據管理和競爭執法等不同規制策略的關系,避免出現“九龍治水”或“監管真空”。引入技術監管手段,增強對數據不法競爭行為進行發掘和動態監測的能力。此外,引導企業加強自我約束,將自律公約作為商業道德重要參考,但也要謹防企業利用行業聯合機制達成各類壟斷協議。
5 結束語
形成健康有序的競爭秩序是推進數據要素市場化配置改革的建設目標。隨著數據要素在各行業的應用廣度和深度逐步拓展,與數據作為直接競爭對象相比,以數據作為競爭介質或工具的行為將更為多見。數據要素對相關商品市場競爭活動的跨界傳導力問題將成為監管重點。未來仍需各方進一步探索科學衡量數據要素跨界競爭影響力的評價方法,以更好發揮數據要素的乘數效應,賦能千行百業,為發展新質生產力注入新動能。
(中國信息通信研究院產業與規劃研究所,北京 100191)
