互联网企业市场支配地位认定方法的优化

杨宇昊

（辽宁大学 法学院，辽宁 沈阳110136）

一、问题的提出

随着互联网技术的不断发展，互联网进入大数据时代，海量的数据给互联网经济带来了不一样的特点。对企业而言，大数据技术提高了企业的生产、经营效率，显著提高了企业竞争力。但是另一方面大数据技术的应用还可能带来不利于公平竞争的一面。伴随着数据优势带来的竞争优势，一些企业出于追逐利润的动机会通过各种手段获取更高额的利润，这种在数据优势加持下的行为可能损害自由公平的竞争环境。亚马孙在2020 年3 月被提起反垄断集体诉讼，被指控强加于第三方卖家身上所谓的“价格平价协议”违反了《谢尔曼反垄断法》，这种行为限制了消费者寻找最合适价格的选择，同时也导致美国零售电子商务市场上同类产品缺乏价格竞争。而互联网巨头谷歌，自2010 年以来频繁受到各国反垄断机构调查。谷歌2017 年在欧洲因广告排名和搜索结果问题被罚款27 亿美元，2018 年因安卓操作系统的相关行为被罚款51 亿美元，2019 年3 月，因非法广告罚款17 亿美元。［1］

新兴的大数据技术，使得这个领域的竞争具有了传统竞争市场所不具备的特征。结合互联网市场出现的新特征，对大数据背景下的互联网企业市场支配地位认定进行研究，并对现有的认定方法进行分析、反思，进而提出更适应互联网经济发展的市场支配地位认定方法，有助于规制滥用市场支配地位的反垄断行为，进一步规范竞争市场，营造良好的市场环境。

二、大数据下市场反垄断分析的理论基础

（一）大数据的竞争

大数据之所以能在当下发挥强大的作用、带来巨大的经济价值，是因为大数据可以通过相应的技术从海量的数据中挖掘出有价值的信息。与传统的数据分析不同，大数据分析所能收集到的数据不再是抽样数据，而是近乎总体数据的数据量。因而大数据之下的数据分析能够更加精确，更具有针对性，也就更加有利于经营者利用数据分析提高自身的竞争力。

关于大数据的特点虽有各种说法，但总体上集中在数据的体量大、类型多以及价值性上。如张其金将其概括为4V：大量化（Volume）、多样化（Variety）、快速化（Velocity）和价值化（Value）。［2］舍恩伯格则将大数据的特点概括为：更多、更杂、更好（更强调相关性）。大数据的这些特点显然与传统的抽样性、单一化且需要大量时间的数据分析相区别开来，具有明显的优势。大数据技术中的核心是大数据算法，算法的高度专业性使得大数据的运用过程具有高度的隐蔽性。大数据把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性［3］，以此进一步制定产品的营销策略或者对产品进行改良升级等以迎合消费者的需求，从实质上提高产品的竞争力。通过大数据算法，企业能够从海量数据中更精确地了解用户的实际需求以及购买能力，进而获得更多的用户数量。

（二）传统的市场支配地位认定路径

企业要滥用市场支配地位行为，首先必须具备市场支配地位。市场支配地位是指经营者在相关市场内具有能够控制商品价格、数量或者其他交易条件，或者能够影响其他经营者进入相关市场能力的市场地位。［4］而认定市场支配地位又必须先确定相关市场，因为企业的市场支配地位是在某个特定的商品集合内，也即相关市场内的支配地位。

1. 认定前提：相关市场界定

认定不同商品是否在同一商品集合内构成直接竞争的关系，主要通过考察需求端消费者是否存在同类商品的转向选择权。需求替代是根据产品功能、质量、价格等因素，从需求者的角度分析不同产品之间的替代关系。因而需求替代分析考察的因素主要包括：产品的功能、产品的价格因素、获取产品的便捷性及消费者的偏好。需求者偏好或需求者对商品的依赖可能加大需求者转向其他替代商品的风险和成本。是否存在区别定价也可能影响相关市场的界定。需求分析是界定相关市场最为常用的方法，因为在市场竞争中，需求者所认为的具有较强替代关系的产品能对经营者行为构成有效约束。而通过需求者对产品替代的认识，可以较为准确地界定出一定范围内具有替代关系的一系列产品，进而划分出相关市场。

2. 市场支配地位认定

市场支配地位的本质就是市场力量。［5］市场份额是企业经济实力和市场竞争力的客观反映，企业的市场份额越大，该企业对其他经营者的依赖性就会降低，因而这是在确定市场支配地位时通常使用的方法。甚至在有些案件中市场份额成为法官确定企业市场支配地位考量的唯一因素。在传统市场中，市场份额大的企业必然具有强大的市场支配力量，能直接对市场竞争产生巨大影响。在传统市场中对产品的销售情况的定量分析能够较为准确地估算出企业产品的市场占有量，这种能够通过数字直观呈现出来的市场力量具有更强的可视性以及说服力。

除此之外，反垄断法中还规定了认定市场支配地位应当考虑的其他辅助因素，如经营者控制销售市场或者原材料采购市场的能力、经营者的财力和技术条件及市场壁垒因素等。在大数据背景下的互联网市场中，市场份额的重要性被严重削弱，在定量化分析存在困难时，这些定性分析或许能在新型市场中发挥更大的作用。

三、大数据背景下市场支配地位传统认定方法的困境

（一）相关市场界定的困境

1. 大数据对竞争的强化作用被忽视

互联网市场是一种双边市场，市场中交易平台通过一定的价格策略向交易双方提供产品和服务，并且一边所获得的效用取决于另一边参与者的数量。［6］大数据背景之下的竞争更加强化了这种双边市场的特性，其显著特性是交叉网络效应，即消费者数量的增多或是收费市场供应商的增多都会产生双向加强的效果。消费者数量越多，更多的供应商（广告商）或被吸引，而更多的供应商使得该互联网企业有更多的资金补贴支持免费市场一方的扩展，反过来又更加强了对供应商的吸引力。而通过大数据手段，互联网企业可以精准分析用户的各种数据，获取用户的喜好、支付能力等信息，供应商也因此能够更加精准地投放广告，提高市场的盈利效率。在谷歌收购DoubleClick 的反垄断调查中，第三方认为谷歌通过合并整合Doubleclick 的广告用户数据，可以分析出更精准的广告投放方案，进一步扩大其在线上广告领域的优势地位。虽然Doubleclick 与客户约定前者不享有交叉使用用户数据的权利，但在合并后谷歌拥有其他竞争者无法超越的市场地位，Doubleclick 也因此对交叉使用用户数据具有更大的动机，合同约束不能排除谷歌与doubleclick 进行大数据重组从而精准投放广告的可能性。虽然欧盟反垄断委员会最后仍批准了合并，但事后谷歌一系列的滥用市场支配地位的行为表明了调查中第三方的考虑是具有合理性的。大数据产生对竞争的强化作用往往是间接的，在企业合并中大数据又往往以“副产品”的形式存在，因此在界定相关市场时按照传统的方法常常会忽视数据对竞争的影响。

2. 大数据对消费者锁定的强化

消费者锁定是指企业通过提高消费者从一种品牌的产品转移到另一种品牌的产品的成本来留住用户。互联网企业往往利用技术手段加强消费者锁定，防止用户外流。比如利用信息和数据库管理使得用户对该产品的使用数据得到储存，如果转向其他产品将面临信息迁移的困难，甚至是完全无法进行。利用技术制造产品之间彼此的不兼容，使得用户在技术标准不统一的时候不得不选择市场规模更大的产品。大多数互联网产品通过同质产品异质化、异质产品同质化的策略以加强消费者锁定。企业往往定期更新、改良其产品，进一步凸显自身产品的优越性以区别于其他同质产品，另一方面互联网产品还追求异质产品同质化，不断拓展产品的功能，如微信最初只是即时通信软件，但是逐渐开发微信钱包、理财、小视频等不同功能，使得产品之间的边界日趋模糊。大数据技术的应用加强了企业对消费者的锁定能力。一旦用户选择使用该产品，往往伴随着半自愿半强迫性地选择接受产品的数据收集要求。企业通过对用户数据的收集、累积、分析，能够得到用户的使用习惯、个人喜好等信息，更精准地描绘用户画像，进一步将用户的实际需求反馈到产品的改良上，从而加强对消费者的锁定。

（二）市场支配地位认定的困境

1. 市场份额的不稳定性

技术就是互联网经济的核心竞争力，创新使得掌握新技术的企业往往能在短时间内在既有市场中站稳脚跟，并且迅速扩大自己的市场占有率，甚至开辟全新的市场，直接形成市场支配地位。在交叉网络效应的作用下，企业的规模会在短时间内出现巨大的增长，市场份额可能在较短时间内出现较大变化。但是市场份额应当具备一定的稳定性，任何少于三年的市场份额不足以构成认定市场支配地位的理由［7］，因而，单纯通过用市场份额来判定企业是否具有市场支配地位的方法在互联网市场难以适用。一个具有较大市场份额的企业同样面临着被大量竞争者通过技术创新而超越其市场份额的风险。互联网产品的网络效应使得市场份额具有向上的动态性，而产品、技术的创新性又导致了市场份额的不稳定性，大数据技术在消费者锁定、交叉网络效应上的正向加强作用更是强化了这种动态性和不稳定性。企业通过大数据技术收集、分析、预测用户行为，更加精确地得出用户画像，“对症下药”，形成明显的正反馈效应，随着正反馈效应的加大，用户只会选择市场上少数几种网络产品，其他竞争者将被淘汰或很难进入该市场。［8］数据的垄断造成了新型的市场壁垒，可能使潜在的消费者或者现有的消费者数量得以维持或者加大。

2. 算法隐蔽性带来的监管困难

算法实际上是一种结构式的决策过程，在一端输入一定的数据、信息，通过一定的程式运算，最后给出决策结果。数据算法的应用可以在单个企业内部，如对市场价格的追踪与调整、对用户信息数据的整合分析等。现行垄断法对共谋型市场支配地位认定的规定是简单地通过经营者多少与市场集中度来判定数个企业是否具有市场支配地位，而忽视了企业之间是否具有共谋的动机性、是否具有足够的互动、是否存在较为透明的市场以及是否缺乏有效的竞争约束［9］。大数据算法作为一种前沿技术具有极高的专业性，并且日趋智能化，能够自己寻找数据、优化方案、甚至在有授权的情况下自主及时做出决策。大数据算法一方面使得市场较为透明，另一方面也使得经营者之间的交流显示出完全不同于传统的特点。过去需要多次见面、沟通才能达成一致的共谋在大数据算法的帮助下，只需要较少的接触次数，就能快速了解对方的变化，无须反复的相互作用或高频互动，就可以达成和维持一致的共同策略，甚至这种接触完全隐藏在庞大的数据流后，较难监测。

3. 数据造成的新型市场壁垒

在传统市场，构成市场壁垒的无非就是技术和设施，如在芯片制造领域，光刻机、蚀刻机作为必要的生产设施，就构成了对潜在经营者的壁垒。但在大数据竞争的背景下，数据本身就构成一种新兴市场壁垒。对于数据是否具有排他性学界有较为激烈的争论，有许多学者认为某一企业对用户收集与使用的数据也可以被其他企业收集，数据因而不具有排他性。还有学者认为作为无形物的数据，不可能被某一特定主体独占，具有非独占性或共享性的特点。［10］也有学者对此持反对意见，认为实然状态下的数据具有一定程度的排他性。［11］后者的观点无疑更具有现实性。虽然数据本身确实不同于传统的物，难以成立传统意义上的占有，且数据的复制成本几乎为零。但这些仅仅是从数据的理论状态视角出发，忽视了现实的市场竞争条件。企业逐利的必然性要求其占据、保持甚至扩大数据优势带来的市场竞争优势，必然驱使其通过各种手段阻断数据共享性作用的发挥。可见，传统市场支配认定方法往往忽视数据在企业竞争中的重要作用，事实上数据已经构成了一种新型的市场壁垒。

四、大数据背景下互联网企业市场支配地位认定方法的优化

（一）相关市场界定的优化路径

1. 界定单独的大数据市场

虽然数据在很多场景下并没有成为直接交易的对象，但数据给产品需求与供给替代带来的是一种隐性的弹性变化，是足以影响产品的需求与供给的要素，不能予以忽略。一旦企业能通过数据优势获得市场支配地位，其违法成本极可能低于收益。执法上的滞后导致大数据竞争带来的消极影响往往难以消除，因此在界定相关市场中界定出单独的数据市场确有必要。通过界定单独数据市场，在数据的类型、数据对竞争可能造成的潜在优势、数据对原权利人的隐私保护等方面进行专门性分析，更能描绘出数据在竞争中扮演的角色以及对市场竞争结构可能产生的影响，更有利于提升大数据背景下对互联网企业市场支配地位认定的准确性。

2. 一定条件下淡化相关市场的界定

相关市场的界定诚然是认定市场支配地位的前提条件，但是互联网经济特性下的相关市场界定面临很多困难，因而将界定相关市场定位为工具性地位，并通过其他方法，淡化该工具的作用或许也是一种解决方案［12］，国内外均有这种在一定条件下淡化相关市场界定的观点与做法。王先林教授在《中国反垄断实施热点问题研究》中提出“淡化”相关市场界定的思路［13］，美国FDC2010 年公布的《横向并购指南》也肯定了适当降低相关市场界定在并购类反垄断案件中的作用。在大数据背景下的竞争样态使得产品之间的替代性可能呈现一种隐性特征，导致传统的相关市场边界变得模糊，而传统的市场界定的分析方法在互联网市场又难以适应，淡化相关市场界定是一种具有实践背景的操作方法。但是这种方法要注意对其谨慎适用，必须在严格条件下运行且必须保证误判的可能性小于放任垄断对竞争造成损害的可能性。

（二）市场支配地位认定的优化

1. 转化市场份额认定的思路

通过市场份额推定市场支配地位的方法在大数据背景下互联网市场竞争中无法像传统市场一般发挥决定性的作用，因而必须改进计算方法。在传统市场中，市场份额的计算通常是：市场份额=（某产品销售额/产品相关市场总销售额）*100%，而该方法在互联网市场无法适用的原因是很多互联网产品是免费的，其盈利点往往是其他领域，故无法通过计算产品的销售额来确定市场份额。互联网产品因为正反馈效应使得用户数量多的产品更受欢迎，因而对于互联网产品而言，下载量具有更高的价值意义。通常而言，下载量大、用户数量多的产品往往具有更大的市场份额，因而可以考虑用下载量代替销售额作为市场份额的考察对象：市场份额=（某产品下载量/产品相关市场总下载量）*100%。当然这种方法还需要考虑更多因素，如在不同下载平台下载量的汇总、重复下载等问题。

2. 提高反垄断执法工作的专业性

构建高效专业的反垄断执法体系，人才保障是基础。［14］大数据反垄断执法涉及至少三方面的知识背景：经济学分析、法律分析、包括大数据技术和算法技术在内的计算机技术。单一知识结构或技术背景的执法人员面对复杂的大数据垄断问题往往无从应对、力不从心。特别是在算法共谋行为中，企业间的共谋行为趋于隐性，大部分依靠人工智能、机器深度学习推进，这种技术上的专业性仿佛竖起了反垄断审查的壁垒，降低了相关反垄断执法的效率及准确性。因此有必要吸收更多复合型的人才以及对执法人员就大数据垄断领域进行针对性、专门性的知识、技能培训，优化执法队伍的知识结构和专业执法能力。另一方面，应当积极引入中立第三方的调查和专家咨询制度。第三方调查机构及专业的经济咨询公司内部有大量的经济学家和经济实务领域的专家或从业人员，本身具有较强的专业能力及分析能力，能够胜任对大数据背景下企业新型竞争的反垄断调查。第三方调查机构的引入能够减轻反垄断机构的执法压力，大大提高反垄断执法的效率。除此之外，专业咨询制度和重大案件专家论证机制也有助于反垄断执法的效率和准确性的提高。

3. 把握数据专享与共享的平衡

互联网领域的创新比任何产业都要剧烈、迅速。而对创新最大的鼓励就是保护创新者的创新成果，包括知识产权法上的保护以及竞争法上的保护。要鼓励这些大数据企业的创新，需要肯定企业对这些数据的专享权，鼓励其通过数据改进产品，提高产品质量，提升产品的市场竞争力，进而强化相关市场内各个企业之间的竞争，通过竞争推动市场进步。但另一方面，这种知识产权性质的权利具有天然的垄断性，如果一味强调数据的专享性势必会导致一些垄断企业的出现，对市场竞争将产生极大危害，因为一般认为垄断企业也会进行创新，但这种创新显然是有限的，从长期来看，垄断者更有动力遏制那些可能产生颠覆性的创新，进而抑制了整个产业的创新。因而对一些可能成为“关键设施”的数据资源，应当要求企业进行数据共享，鼓励更多的竞争者参与市场竞争。有学者担心强制共享数据可能会影响数据控制者的创新，因为由于被迫与竞争对手分享数据集而不允许控制者从数据投资中获益，经营者就没有理由投资大数据资产。［15］因而应把握数据专享与数据共享之间的平衡，当出现数据壁垒破坏公平竞争时，审慎利用关键设施理论，强制共享数据反而有利于整个行业的创新。

五、结语

基于互联网产业网络效应、锁定效应等特点以及在此基础上大数据技术的应用，相关市场的界定应当更加精细，考虑多边市场的要素，并对大数据在其中的作用予以足够的重视，灵活运用产品质量测试法、盈利模式测试法等。在确定市场支配地位时要淡化传统计算方法下市场份额的作用，使用下载量、装机量此类更贴合互联网产品的计算要素，同时，结合经营者通过大数据技术控制、影响其他经营者的能力进行定性分析。但囿于篇幅所限，本文对于相关市场中大数据作用的分析还较为简略，无法对大数据所涉及的不同产业依次进行深入分析。另一方面，关于相关市场界定与支配地位的认定还可以与我国现行立法建立更为紧密的分析。

可喜的是国家市场监督管理总局于2019 年7 月颁布了《禁止滥用市场支配行为暂行规定》，在新规定中可以看到很多对现有互联网行业新特点的回应，如考虑到了网络经济的网络效应、锁定效应等特点、在市场份额认定方面考虑到了销售数量和其他指标在相关市场所占比重，对认定市场支配地位的其他要素也有所细化，但有些方面仍需要更为细致的规定。在充分认识互联网产业的特点基础上结合大数据技术的特点，探讨如何进行相关市场界定分析方法和市场份额的计算方法的创新以及如何把握数据专享与共享之间的平衡，无疑可以给互联网企业的市场支配地位认定带来新的思路，以此将大数据竞争领域的规制进一步细化，可更好地规范大数据竞争市场的竞争环境，助力我国在大数据时代下在全球市场占据更大的竞争优势。