“数据垄断”命题真伪争议的理论回应

梅夏英 王 剑

(对外经济贸易大学 法学院，北京 100029)

数据及数据经济的独有特征在某种程度上颠覆了我们以往对生产要素及经济模式的认知，(1)数据的定义已有较多权威解释和论证，与数据常伴的大数据的概念及其与数据的关系也有较多理论释义。美国联邦贸易委员会在其2016年发布的《大数据：包容工具抑或排斥工具》研究报告中认为，大数据是多种因素的融合，包括对各种来源的消费者数据的收集，数据存储成本的暴跌以及强大的新能力来分析数据以建立联系并做出影响和预测。但笔者以为数据与大数据的区分缺乏足够法理价值，其仅是因为我们对于虚拟存在的数据没有直观感受，人为的对数据集合展开的自我想象。现在甚至出现将技术本身纳入到大数据内涵当中的趋势，笔者实难认同，数据分析技术或数据挖掘技术中蕴含着数据工程师的智力成果，完全可以纳入知识产权范畴，且企业在进行数据流转的过程中，难道同时存有转让数据挖掘和数据分析等技术的意图？显然并非如此。另外，该区分还会导致法学研究的混乱，以本文为例，便会有人质疑到底是要研究数据垄断还是大数据垄断？但如果依此界分，我们对于数据基础理论的研究和数据垄断理论的研究首先就要解决一个关键为题，即多大规模的数据集合叫大数据？随着数据收集能力和收集能力的不断扩大，是否要随时更新大数据的规模标准？这种人为制造的理论障碍有何意义？此外，垄断视阈下讨论数据问题，本身也不可能是针对零星数据展开。所以前述区分只会遮蔽研究者的视线，而且此并非解决数据所引发的法学困境的关键所在。所以笔者本文并未采纳“大数据”概念，特此予以说明。以及基于现实物质世界所构建起的各种理论想象。数据作为新型生产要素地位的确立及数据竞争的白热化趋势，(2)2020年3月20日，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据作为第五大生产要素单独提出，从而推动数字经济有序和深入发展，激发市场活力。也使得社会对数据的关注由过往的数据安全及隐私保护向竞争领域不断延伸。数据本身的经济价值与财富效应也导致数据相关垄断问题逐渐显现，而《民法典》等既有私法规范并未明确数据的法体系定位，引发了私法在数据保护中的局限性讨论及反垄断法介入数据经济的正当性及合理途径的激烈争论，(3)参见梅夏英：《在分享和控制之间——数据保护的私法局限和公共秩序构建》，载《中外法学》2019年第4期；许可：《数据保护的三重进路——评新浪微博诉脉脉不正当竞争案》，载《上海大学学报(社会科学版)》2017年第6期；D.Daniel Sokol, Roisin Comerford.Antitrust and Regulating Big Data.George Mason Law Review 23(2016): 1129-319.同时也因为“数据垄断”监管理念的差异导致诸多争端，对反垄断法理论与实践造成诸多困扰，亟待解决。可以说，数据经济的发展在某种程度上改变了反垄断法所需面对的问题域(4)问题域是指问题的逻辑可能性空间。一个特定的问题域也就是在一种特殊的哲学观指导下形成的问题领域。不同的问题域在不同的哲学观的支配下产生不同的"问题群落"。参见俞吾金：《问题域外的问题-现代西方哲学方法论探要》，上海人民出版社1987版，第1-2页。转引自孙莹：《民法调整对象的属性及其意蕴研究》，载《西南政法大学学报》2013年第2期。，同时也挑战了反垄断法既有的框架结构与分析范式。因此，数据基础理论和数据相关垄断规制理论，以及二者间的衔接问题成为当前法学领域的重要研究课题，学界也已有颇多有益尝试与探索。但无论是关于数据的法学基础理论，还是数据竞争法理论，均存在诸多分歧，在很多关键问题上尚未有定论。也正因此，导致部分学者对“数据垄断”命题的真实性提出质疑。(5)兰布雷希特(AnjaLambrecht)和塔克(CatherineTucker)认为仅依靠数据就能充分排斥更优的产品或服务的供给缺乏充分证据。参见Lambrecht A, Tucker C.Can Big Data Protect a Firm from Competition? Electronic Journal, 2015.https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2705530.(last visited Sep.1, 2020)基于此，本文从公私法结合的双重视角，围绕“数据垄断”命题的证立展开，试图廓清萦绕在“数据垄断”问题上的理论迷雾，厘定“数据垄断”问题域，然后基于明确的问题域对数据相关垄断命题进行理论证成，并揭示数据领域适用私法调整的局限性，进而分析反垄断法介入的必要性与路径选择。文中并未过多涉及反垄断法在数据领域的具体适用及分析方法，因为只有命题得以证立，才有具体展开的必要。

一、基于问题域差异的“数据垄断”现象解构

作为逻辑出发点，“问题”始终是法学研究所强调的重点，(6)参见胡德胜：《法学研究方法论》，法律出版社2017年版，第42-45页。在法学研究过程中既要强调问题意识，更要强调有效问题意识，应关注各类现象背后的深层结构，寻找真正的理论问题，并最终上升到概念化及理论化的高度，而非局限于表面的浅层问题。(7)参见陈瑞华：《论法学研究方法》，法律出版社2017年版，第9-13页。所以，“数据垄断”现象作为本文展开的核心，我们首先应明确该现象所蕴含问题的具体结构层次，并依此作为后续文章展开的基础，而非直接讨论“数据垄断”命题是否能够成立。因为对“数据垄断”假说的论证须明确问题的逻辑可能性空间，问题域的厘定会影响假说的合理性与有效性，清晰明确的问题域可使讨论能够集中在相同层面，否则就会使得对该问题的研究杂乱无序，缺乏针对性，无法展开有效论证。那么“数据垄断”现象中的蕴含问题应如何加以解析呢？从当前对该现象的探讨范畴看，几乎所有与数据集中或数据控制相关的法律问题都被囊括于该未明确的理论命题当中，当然这与我们对数据定位认识的差异、规范意义上“垄断”概念的不同理解等各种因素密不可分。不过本文以为，不能笼统的以“数据垄断“涵盖所有数据集中或数据控制所导致的法律问题，这种基于主观意识的对现象的概括难以自证，应基于问题域的差异对该现象进行数据垄断、基于数据的垄断及与垄断缺乏相关性的纯粹数据集中的结构划分，从而明确讨论的维度，并进而在此基础上展开对数据相关垄断命题真伪的辩证分析。

(一)数据相关垄断的二元层次：数据垄断与基于数据的垄断

“数据垄断”现象的核心问题，就是真正意义上的围绕数据产品市场能否形成属于传统理论中垄断状态的探索。那么应当如何结合既有“数据垄断”现象所涉法律问题来明确该核心命题的问题域范畴呢？本文以为，数据垄断如果确能成立，则定产生于数据产品市场，(8)本文此处所涉“数据产品市场”，系指纯粹以数据为交易对象的产品市场，不包括数据周边产品市场，比如数据存储服务市场等。但对于数据产品市场的准确界定并非本文能力范畴，其需要结合行业标准及技术标准等系统分析。不过依笔者浅见，数据产品市场应充分把握数据作为新型生产要素的重要特征，不能做过于宽泛的理解，这也是本文在此予以廓清的原因所在，以便后文展开。其市场进入障碍的形成可能有诸多原因，既包括对作为生产要素的数据资源的控制，也有可能是较高的进入成本、法律、政府的特许经营等，数据垄断状态形成并体现于数据产品市场。那么我们应如何定义数据垄断呢？通常情况下经济学意义上的垄断实际是对市场结构的相对中性的描述，纯粹的市场集中并不必然导致违法性的产生，垄断并非当然为竞争的对立面，(9)参见谢作诗等：《垄断理论及其演进脉络》，载《经济评论》2008年第2期。而法律意义上的垄断的概念则并非如此，其内涵与外延跟经济学视角上的垄断并不相同。反垄断法是规制市场各类主体反竞争或可能带来排除限制竞争后果的市场行为的法律规范的总称，(10)参见李昌麒主编：《经济法学》，法律出版社2016年版，第184页。其所规制的垄断主要、甚至完全是指一种市场行为，且一般须同时具备危害性和违法性的构成要件，(11)参见张守文：《经济法学》，中国人民大学出版社2016年版，第217页。因此可以将数据垄断界定为企业或其他组织单独或者联合地在特定数据产品市场实施的排除限制竞争，或者可能限制竞争的行为或状态。而所谓基于数据的垄断就是将数据作为关键生产资源或要素，基于对其的控制或优势，进而形成的聚焦于其他产品市场的垄断状态。在经济学上，垄断产生的最简单的方式就是单个企业拥有一种关键的资源，(12)参见[美]曼昆：《经济学原理(第8版)：微观经济学分册》，梁小民，梁砾译，北京大学出版社2020年版，第304-305页。形成阻挡潜在竞争对手的障碍。(13)参见[美]Campbell R.McConnell, Stanley L.Brue：《经济学：原理、问题和政策(第十七版)》，侯立平等译，高等教育出版社2011年版，第440页。不过在抽象的数据上对此情形加以想象可能较为困难，我们可以将其与实体的生产要素类型进行类比。此外，基于数据的垄断若能成立，则定然生发于非数据产品市场中，是数据作为关键资源被控制，进而形成市场进入障碍，并由此产生的垄断问题，此种垄断状态的形成源于数据产品因素但却不体现于数据产品市场。数据垄断和基于数据的垄断同为现代竞争政策理论研究应当关注的焦点，因此本文基于问题域的不同将数据相关垄断类型化为数据垄断与基于数据的垄断，二者合并而论才能充分囊括数据经济领域中的垄断问题，后文对数据相关垄断的论证与分析均以此为基础。但需要注意的是，类型化区分并非否认数据垄断和基于数据的垄断之间的事实关联，相反我们要清晰梳理二者间的关系脉络，进而分析数据相关垄断的理论交叉与共性。

(二)数据相关垄断形成因素的重叠与交叉

数据垄断和基于数据的垄断无论在垄断形成因素还是在垄断状态表现上均存在明显差异，从而导致后续垄断分析和反垄断理论适用产生分化，相应理论研究的路径也应沿此差异具体展开，不应不加区分的混同讨论。但二者之间也存有密切关联，通过对数据相关垄断二元划分的讨论，不难发现，数据能否作为关键资源被控制并进而形成市场进入障碍，是数据垄断和基于数据的垄断论证过程中面临的共同理论命题。若对数据资源的控制可以实现，并进而依此形成市场进入障碍，那么基于数据的垄断的命题就存在证立的空间。同时，分析数据能否作为关键资源被控制进行形成市场进入障碍也是数据垄断论证的关键过程，但与基于数据的垄断所不同的是，数据垄断状态的形成可能与对数据资源的控制有关，也可能无关。对数据垄断命题的论证是从全部垄断成因、特征、行为违法性到规制规则的系统化的、全面的理论研究，而对基于数据的垄断的论证仅涉及数据能否作为关键资源被控制并进而成为非数据产品市场垄断状态的形成因素。鉴于非数据产品市场的范畴极为宏大，所以本文不具体分析非数据产品市场所可能涉及的其他具体垄断理论问题，不探讨非数据产品市场垄断状态形成的其他因素问题，在此特别予以廓清。此外，在“数据垄断”现象中，除存在数据相关垄断法律问题外，还存在将与垄断缺乏相关性的纯粹数据集中问题纳入讨论范畴的主观主义倾向，这一方面是因为对垄断的扩大化的错误理解，另一方面也是因为数据垄断界定标准的模糊不定，对于该部分问题也不在本文的讨论范畴。

通过对“数据垄断”现象所涉及具体问题域的整理，我们对数据垄断、基于数据的垄断、与垄断缺乏相关性的纯粹数据集中进行了边界划分，对数据垄断和基于数据的垄断存在问题域的差异，以及其存在垄断形成因素的重叠业已明确，进而形成对数据相关垄断的清晰认知。而无论是前述问题域的划分还是概念界定都是基于假设数据相关垄断可以现实发生为前提的。那么数据相关垄断到底是否能够存在？数据相关垄断命题真伪又应如何判断呢？对此，其实很多学者是持有保留甚至反对意见的，(14)参见曲创：《数据垄断的伪命题和真问题》，载《科技日报》2019年8月21日第008版；许可：《数据垄断真的存在吗？》，载《中国信用》2018年第1期；D.Daniel Sokol, Roisin Comerford: " Does Antitrust Have a Role to Play in Regulating Big Data? "in The Cambridge Handbook of Antitrust, Intellectual Property and High Tech, 2017,web.其理由概括而言，主要是私法上数据权利归属判定的困境及数据的自身特征，不过笔者以为这些所谓从根本上否却数据相关垄断命题成立的理由是值得商榷的。后文将结合数据的私法属性与权利配置问题、数据自身特征分别对此加以分析。

二、数据属性界定及权利配置的私法困局

数据基础法学理论的研究是数据相关垄断问题研究的必要前提，是对数据本身的清晰画像，使研究者能够清楚知晓数据上的理论枝条，从而使后续分析科学展开。设若弃此前提，所得研究结论则如浮寄孤悬。而现阶段数据基础理论观点的歧化状态也是导致对数据垄断理论命题产生质疑的重要原因。其中最主要的莫过于数据权属及权利配置路径问题，在既有研究与讨论中，数据相关垄断问题似乎总与前者纠缠不清，数据的私法定位已然成为数据相关垄断是否真实存在的判断基础，也是导致数据相关垄断问题研究停滞不前的关键因素，围绕数据可否权利化呈现明显对立的研究视角。数据权意欲解决的是数据控制和利用的行为秩序问题，并由此建立民法调整数据关系的权利基础，(15)参见梅夏英：《数据的法律属性及其民法定位》，载《中国社会科学》2016年第9期。数据权利化理论包括在数据上可以成立数据财产权与数据人格权(16)在数据权利化理论中，个人数据权的人格权构成是重要的研究方向，其展开的前提是对个人数据与非个人数据的有效界分，但实际上个人数据的控制主体并非当然为自然人，比如在取得用户授权情形下，短视频企业也可以取得对用户个人数据的控制。那么依照数据财产权理论，数据人格权可能与个人数据财产权益及企业数据财产权益均有对应。那么完全依据个人与非个人而进行的数据权利构建是否合适，就存有商榷余地。此外，数据人格权理论与数据相关垄断可能存在结果上的关联，但对于数据相关垄断命题的论证不具实质意义，因而在文中特地明确不做论及。关于数据人格权理论的具体展开，参见程啸：《论大数据时代的个人数据权利》，载《中国社会科学》2018年第3期；龙卫球：《数据新型财产权构建及其体系研究》，载《政法论坛》2017年第4期。，而数据不可权利化的观点则认为数据不可以成为民事权利的客体。因本文所欲讨论的问题，主要关涉的是数据能否财产权化及其相对应的权利配置路径对数据相关垄断理论和实践的影响，所以后文对数据人格权创设的理论争议不作讨论。此部分意图通过对数据财产权化理论可行性的矛盾梳理，分析其对数据相关垄断判定的影响。

(一)数据财产权化的研究视角

笔者以为，可以将是否突破传统民法财产权构成为界限，将数据财产权化理论划分为“数据财产权”与“数据新型财产权”两种权利配置路径。“数据财产权”试图将数据相关财产权利纳入传统财产权类型当中，从而实现用既有的财产权理论与规则体系对数据经济领域的相关利益冲突进行有序调整。但到底应将其囊括于何种传统财产权类型又存有不同研究路径，主要分为物权说与知识产权说，(17)参见郝思洋：《知识产权视角下数据财产的制度选项》，载《知识产权》2019年第9期。物权说是将数据纳入民法中物的范畴从而通过物权对数据的相关财产权益进行保护，进一步又可细分为倾向性的站在个人或企业视角建立单独所有权，或从名义享有和实际利用角度架构的个人所有权和企业所有权并存的双层设权模式。(18)参见冯果、薛亦飒:《从“权利规范模式”走向“行为控制模式”的数据信托——数据主体权利保护机制构建的另一种思路》，载《法学评论》2020年第3期。此外还有学者从数据的源发者及数据利用的现实情况出发，认为数据源发者应当享有对数据的所有权，而数据处理者利用数据所产生的财产利益则通过新设用益权加以保护。(19)参见申卫星：《论数据用益权》，载《中国社会科学》2020年第11期。但物权说既面临着数据能否成为物权适格客体的困境，同时又无法彻底解决基于数据可复制性特点而导致的同一数据多元持有和持有次序等问题，这种对传统物权理论的坚持似乎难以制服数据领域不断迸发的对于私法理论的挑战。而知识产权说的问题是其并非建立于广义的数据之上，而是围绕叠加了人类智力成果和企业经营成果的数据，因此该理论在解决数据相关权利困境时存在适用上的非普适性，无法回应作为“原材料”的原始数据财产权益保护路径的缺失窘境，同时也无法对难以满足知识产权构成条件，但却付出了经济成本与劳动成本的再加工数据或其他类型数据进行保护的需求，而且即便是在其所针对的数据类型和范围内也存有适用上的局限性。(20)参见徐实：《企业数据保护的知识产权路径及其突破》，载《东方法学》2018年第5期。总体而言，前述通过传统财产权类型保护和规范数据相关财产权利的理论尝试并不成功，并饱受质疑。

正是基于传统财产权理论对数据相关财产权益进行保护所存在的诸多理论桎梏，“数据新型财产权”理论才应运而生，其选择跳出传统民法财产权理论的束缚，通过创设新的财产权类型来实现对数据的有效保护与调整，这也已然成为数据财产权化理论研究领域的高频思路。但数据新型财产权到底应如何创设？该新型财产权的分配次序与规则应如何确定？围绕数据新型财产权的理论架构如何展开？可谓众说纷纭。如有观点就基于主体的二元划分(用户与数据从业者)对数据新型财产权进行了类型化区分。用户基于个人信息同时配置人格权与财产权，对数据从业者则配置数据经营权和数据资产权。(21)参见龙卫球：《数据新型财产权构建及其体系研究》，载《政法论坛》2017年第4期；龙卫球：《再论企业数据保护的财产权化路径》，载《东方法学》2018年第3期。然有学者则认为，自然人对个人数据的自主利益本质是防御性或消极性的利益，而非积极型的人格利益或财产利益，但数据企业对其合法收集的包括个人数据在内的全部数据享有支配的权利，在性质上构成新型财产权。(22)参见程啸：《论大数据时代的个人权利》，载《中国社会科学》2018年第3期。同时还有通过“捕获规则”和“关联规则”在数据上建立二元化的数据新型财产权结构的主张，(23)参见许可：《数据权属：经济学与法学的双重视角》，载《电子知识产权》2018年第11期。以及其他纷繁复杂的不同研究视角，此处不再过多论及。(24)参见齐爱民：《数据权、数据主权的确立与大数据保护的基本原则》，载《苏州大学学报(哲学社会科学版)》2015年第1期；徐实：《企业数据保护的知识产权路径及其突破》，载《东方法学》2018年第5期。整体而言，数据新型财产权的理论探索虽然学术成果丰硕，但围绕数据新型财产权创设的理论基础、数据新型财产权的权利主体与内容、以及用户与数据业者在数据财产权利分配中的关联关系和次序等核心问题始终未有定论。

总体而言，无论传统财产权还是新型财产权主张，其理论出发点均系充分考虑“数据尽其用”，主张以“私权”或“准私权”的方式对数据基于一种绝对权意义上的、具有支配特征的权利定性。(25)姚佳：《企业数据的利用准则》，载《清华法学》2019年第3期。此种财产权化路径的理论证立除面临自身逻辑困境外，还同时面临数据财产权化否定论者的强烈批判。后者认为数据权利化忽视了数据本身的无形性、可分享性以及公共性的特点，且数据的价值实现依赖于数据安全和自我控制保护，具有非客体性与非财产性，缺乏权利化(包括财产权化)的理论基础。(26)参见梅夏英：《数据的法律属性及其民法定位》，载《中国社会科学》2016年第9期；梅夏英：《在分享和控制之间——数据保护的私法局限和公共秩序构建》，载《中外法学》2019年第4期。此外，在数据上设立排他性权利缺乏经济上的合理理由，(27)参见Drexl J, Hilty R, Desaunettes L, et al.Data Ownership and Access to Data-Position Statement of the Max Planck Institute for Innovation and Competition of 16 August 2016 on the Current European Debate.Electronic Journal, 2016.数据财产权化除可能导致法体系冲突外，还会成为自由竞争与数据自由流动的障碍。(28)参见 Hugenholtz, P.B.(2018).Against 'Data Property'.In H.Ullrich, P.Drahos, & G.Ghidini(Eds.), Kritika: Essays on Intellectual Property(Vol.3, pp.48-71).(Kritika; Vol.3).Cheltenham: Edward Elgar.https://doi.org/10.4337/9781788971164.00010,(last visited Aug.25，2020).但无论对数据权利化的批驳多么有力，依然难以忽略数据上的确存在财产利益的现实，因而否定论者也努力尝试从数据控制行为等路径对数据上财产利益的保护进行探索。(29)参见梅夏英：《数据的法律属性及其民法定位》，载《中国社会科学》2016年第9期；梅夏英：《在分享和控制之间——数据保护的私法局限和公共秩序构建》，载《中外法学》2019年第4期。

(二)权利化理论冲突对数据相关垄断判定的影响

围绕数据权利化问题的理论分歧不仅成为私法领域数据具体规则构建的障碍，同时也成为反垄断理论在数据经济领域探索路上萦绕的迷雾，阻滞了数据相关垄断问题的研究进展。但数据权利归属与私法属性判定是否是数据相关垄断判断及反垄断法在该领域适用的理论前提呢？以为并非如此，权利化矛盾影响的并不是数据相关垄断能否成立，而是数据相关垄断如何成立以及如何规制的问题。因为生产要素参与分配的前提是对生产要素拥有产权，从经济学的研究视角看，“产权”是“生产要素”的内在属性，并构成其“生命”，(30)常修泽，何亚斌：《要素市场化配置与产权市场命运——产权“生产要素生命论”探讨》，载《产权导刊》2020年第6期。作为新型生产要素的数据亦不例外。而有效率的产权制度要求能够实现产权的顺畅流转，而产权得以顺畅流转的前提便是明晰产权。在法经济学的核心概念“权利束”理论下，产权具有对世性和排他性，民法上“财产权”实际上被包含于法经济学上的“产权”概念当中，后者的范畴更为宽泛。因此数据财产权化的思路明显不能称为否定数据相关垄断的理由。而对于“基于数据控制行为而产生经济价值”的理论，本文以为这本身也是一种产权安排，只不过这种产权安排并非直接建立于数据本身之上，而是建立在数据控制行为上，此种观点并不否认对数据作为关键生产要素可以被控制，那么既然可以被控制，就可以满足垄断形成因素的理论条件，进而为数据相关垄断的成立提供可能性。因此，围绕数据的私法属性与权利配置问题，无论是数据新型财产权还是控制论观点，都不能成为否定数据垄断命题成立的缘由。无论围绕数据的权利配置依寻何种路径，都不影响反垄断法的介入和适用，它影响的是反垄断法在数据领域的分析方法和分析结果。无论数据私法理论与立法实践日后到底沿何种研究路径展开，对于企业围绕数据所付出的成本及创造的经济价值，必须在法学理论及实定法中有所回应，忽视企业正常数据权益的理论研究视角缺乏现实根基。虽然目前对数据属性及权利归属问题的理论研究纷繁复杂且充满争执，但我们可以判断的是最终形成的、为大家所接受的理论成果理应能够促进数据经济的深入发展，也就是说该理论要能对数据驱动型企业和数据行业形成正向推动力，那么就必须相应的赋予企业一定的数据权利或权益，这也是数据被列为新的生产要素类型的重要原因。因此就不会产生因为数据驱动型企业不享有数据权利或权益而导致无法进行垄断分析和反垄断法适用的情况。

三、数据特性及其与数据相关垄断判定的关系

除因数据权属界定与权利配置模糊不定而使数据相关垄断饱受质疑外，围绕数据自身特性的争论也成为数据相关垄断理论发展的巨大掣肘。在理论研究中，通过对所研究事物的观察，基于特征分析来揭示事物的本质和规律，通常是研究进行中的关键步骤。而数据体现为以二进制为基础的比特或比特流，使得我们在窥探其自身特性时缺乏直观感受，无法像对确定化的物理存在一般对其进行分析。由此导致研究者在分析数据自身特性时存在基于自身感受与认知范畴的理论想象，对数据特性的总结概括也不尽相同，难免生发分歧，进而影响到数据相关垄断的判断。与本文论题相关的对数据自身特性的争辩主要集中于数据的可获得性、数据可替代性、数据的时效性、数据价值的不确定性、数据的非排他性、数据的非竞争性等方面。(31)此处所提及的主要是法学理论探讨中涉及较多的数据特征，当然从技术角度或者其他角度也肯定还有更多不同的特征概括，但我们不能以穷尽的形式来探讨，只能有针对性选择，因而还望读者谅解。

(一)数据可获得性的高低分析

消费者在使用多样化的数字技术产品(如Google、微信、淘宝)时均会留下大量个人数据，所以有论者据此认为数据获取的途径极为广泛且成本低廉。(32)参见Lambrecht A, Tucker C.Can Big Data Protect a Firm from Competition? Electronic Journal, 2015；Rusche C.Data Economy and Antitrust Regulation.Intereconomics, 2019, 54(2):114-119.笔者以为，我们并不能依据数据的广泛存在与多栖性武断地认为数据廉价易获取，而是要综合考量数据的具体收集和利用场景。设若我们是查询个别公开信息，则的确廉价易获取，但如果我们讨论的是数据的规模化商业利用则并不必然，而在数据相关垄断的语境下显然更多关涉后者。数据廉价易获取的论点显然没有正视数据规模化商业采集与利用时所需投入的前期成本，(33)参见Katz, Michael."Multisided Platforms, Big Data, and a Little Antitrust Policy", Review of Industrial Organization 54.4(2019): 695-716.更未关注到原始数据与再加工数据的区别，即便部分原始数据获取相对容易，可是再加工数据却有极大不同，其通常是数据驱动型企业的核心资产，何谈廉价易获取呢？此外，数据获取的难易程度应当依据适当的标准和程序进行合理评估，而非依直觉确定。(34)德国联邦卡特尔局与法国竞争管理局在其2016年联合发布的《竞争法与数据》(Competition Law andData)报告中就认为，判断数据与市场势力形成的关系时，应当考量数据的可获得性，而数据的可获得性高低还须依据数据的稀缺性与可复制性进行适当评估。See Competition Law and Data,https://www.bundeskartellamt.de/SharedDocs/Publikation/DE/Berichte/Big%20Data%20Papier.pdf?__blob=publicationFile&v=2.(last visited 1st Sep.2020)所以我们可以把数据可获得性较高作为对数据的一般性描述，但是绝对不能将其作为对所有数据的特征的盖然性描述。

(二)数据产品间的相互可替代性

替代品是指不相同的但有类似作用的商品，(35)参见[美]迪恩·卡特兰(Dean Karlan)，乔纳森·默多克(Jonathan Morduch)：《经济学(微观部分)》，贺京同等译，机械工业出版社2017年版，第96页。而由于价格缺失等原因，对于数据产品间的相互可替代性难以通过需求交叉弹性进行分析验证，所以我们只能相对主观的进行判断。笔者认为不同类型的数据在特定情形下确实存在相互替代并实现相同目的的可能，如通过外卖数据和导航数据均可推断消费者的生活半径。但可替代性并非所有数据产品的固有属性，在很多情形下数据是不具有可替代性的，如用于分析特定机床产品性能状态的工业运行数据，用于矫正航天飞行器飞行姿态的飞行数据等，而且数据产品可替代性的强弱同样也要取决于数据的具体利用场景。此外，即使是具有相互替代性的数据产品也有可能为同一主体所控制，因为新经济模式下的科技巨头拥有充足的技术实力及资本力量在多领域进行多元化经营，如谷歌公司(Google Inc.)同时拥有谷歌搜索引擎、谷歌地图、Youtube视频网站、谷歌自动驾驶汽车等产品。因此，即使是存在具有可相互替代的数据产品，其获取并不必然容易。

(三)数据的时效性与价值不确定性

基于产生的时点差异，数据也存在时效性的问题，而当这种时效性对应到数据的经济利用中，则会呈现在数据的资产价值上。数据时效性是指在特定时间内，数据对企业的决策是否具有效用。(36)参见李永红、张淑雯：《数据资产价值评估模型构建》，载《财会月刊》2018年第9期。数据的时效性现象也可以称为数据折旧，但数据的时效性并非都是瞬时的时效性，比如个人家庭住址信息可能会因为更换居住地而产生变化，但更换居住地的行为可能是在同天发生，也可能是在数十年后发生，这就会对数据时效性的预估造成极大的不确定性，它不像实物资产，我们可以通过使用经验来判断其折旧年限。另外，即使数据时效性产生变动，是否就说明过时数据不再具有利用价值呢？如前例，我们可否利用个人家庭住址信息的更迭来分析某个体的生活轨迹与资产变化等情况呢？显然没有任何问题，因而数据的时效性也是相对的；同时，数据的时效性也是数据价值不确定性的形成因素之一，交易对象对数据实效性的要求不同也使得对数据价值的衡量产生分化。此外数据对不同主体的功用有所区别，也导致其对数据估值的合理期待存有差异。但是数据价值的不确定性影响的仅仅是数据控制者的资产价值。

(四)数据是否具有排他性与竞争性

数据是否具有排他性与竞争性的问题与数据相关垄断的判断关联密切。数据非排他性观点的主要理由是数据不能为任何人控制以及可能存在“多元持有”的矛盾情形，笔者对此并不认同。因为无论是按照财产权化的观点还是控制论的观点，数据非排他性主张均存有挑战，财产权化的设权路径基本是围绕排他性的财产权类型展开的，而控制论观点也难以否认排他性的存在。此外，如果数据具有非排他性，那企业积极排斥第三方数据访问也难以获得合理解释。在域外立法例中，欧盟《一般数据保护条例》(GDPR)中也已对数据的排他性给予确认。那数据又是否具有竞争性呢？对此，其实结合数据在新经济模式中的角色扮演就可轻松探知。数据既是人工智能技术的关键配料，更是诸多网络服务、产品、处理加工、物流等的关键生产要素，通过对数据的规模化采集与处理加工，可以帮助企业实现精准定向营销、增强产品的客户粘性、提升产品或服务的质量等目的，因而利用数据发展新的、具有创新性的服务和产品的能力是企业重要的竞争因素。(37)Jacques Crémer, Yves-Alexandre de Montjoye, Heike Schweitzer:“Competition Policy for the digital era”, Report, European Comission, https://ec.europa.eu/competition/publications/reports/kd0419345enn.pdf(last visited Aug.30，2020)；Kemp, Katharine, Concealed Data Practices and Competition Law: Why Privacy Matters(August 6, 2019).UNSW Law Research Paper No.19-53(2019).数据已然成为新经济市场经营者参与市场竞争的重要组成部分与核心竞争力，理应归入竞争法的规制范畴，并由此展开竞争法规制的基本逻辑。(38)参见陈兵：《大数据的竞争法属性及规制意义》，载《法学》2018年第8期。此外，结合前文对数据私权属性的讨论以及数据自身特性的讨论，笔者以为，我们不能既强调数据具有排他性的财产权利或者认为数据上的数据控制行为具有财产利益，而同时又强调数据具有非排他性和非竞争性。

(五)数据自身特性与数据相关垄断的判定

基于上述对数据特征的分别讨论，到底应当如何看待其与数据垄断判定间的关系呢？首先，已明确的是数据并非当然地廉价易得，其可获得性的高低须依据所要具体获取的数据的类型、规模与利用场合等因素进行评估；其次，数据具有可替代性也并非必然；再次，数据的时效性是数据价值不确定性的成因之一，同时数据价值的不确定性还受企业规模、数据覆盖程度、数据完整性、数据外部性、数据时效性、数据相关性、消费者需求等因素的共同影响，(39)参见李永红、张淑雯：《数据资产价值评估模型构建》，载《财会月刊》2018年第9期。此外数据的时效性也非绝对，对时效性的判断也需要依赖于具体的数据利用需求；最后，数据是具有竞争性和一定程度上的排他性的。因而数据自身特性非但不能成为否定数据相关垄断的理由，反而可以基于其一定排他性和竞争性印证数据垄断和数据相关垄断的成立。而数据价值的不确定性和时效性、可替代性特征所能影响的只是具体情形下数据相关垄断判定的分析过程。

四、数据相关垄断的证成与规制路径探索

(一)数据垄断与基于数据的垄断并非伪命题

数据上存在经济利益已然成为共识，否则围绕数据的理论纷争也无从缘起，本文在承认数据上存在经济利益的前提下，通过对数据私法属性及数据自身特性的探索与讨论，得以明确：无论数据在私法体系中如何进行定位以及依寻何种路径进行相应的权利配置，也不管我们最终是按照财产权化观点抑或是控制论观点展开其基础制度设计，均无法成为否定数据相关垄断命题可以成立的充分理由。此外，数据自身特性的特殊性仅可在部分情形下构成数据相关垄断无法成立的因素，但我们不能以偏概全的以数据特征特殊性的存在对数据相关垄断进行根本性否却，命题的证成与否定均须科学严谨。廓清前述后，我们还要分析企业的数据优势到底是否能够形成市场进入壁垒。对于基于数据的垄断所对应的非数据产品市场而言，企业利用数据优势提高产品质量或服务水平，从而保持较高的客户粘性并不断扩大市场规模，而规模效应的提升又会反向增强企业的数据优势，形成螺旋式的正向推动，结合前面我们对数据可获得性及可替换性等特征的讨论，初创企业进入数据驱动型产品市场可能会面临较高的进入障碍，比如在搜索引擎与社交产品市场。(40)参见Kerber, Wolfgang."Digital Markets, Data, and Privacy: Competition Law, Consumer Law and Data Protection", Journal of Intellectual Property Law & Practice 11.11(2016): 856-66.; Argenton, Cédric, and Jens Prüfer."Search Engine Competition With Network Externalities", Journal of Competition Law and Economics 8.1(2012): 73-105.而在数据产品市场中，企业数据优势的存在同样可能使得初创企业面临进入壁垒，但还有可能是因为其他因素(如法律等)所造成。不过市场进入壁垒的高低必须结合具体的场景进行判断，不同市场和类型的数据会构成不同程度的进入壁垒，因此，需要根据数据的特性与相关市场的关系，作出数据是否构成进入壁垒的判定。(41)参见杨东：《论反垄断法的重构:应对数字经济的挑战》，载《中国法学》2020年第3期。但可以肯定的是，绝对化的认为数据优势无法形成市场进入障碍的观点无法自证，其缺乏充分的论证依据和理论支撑。

因此本文认为，数据垄断和基于数据的垄断在理论上均可成立，并不存在任何实质上的构成障碍，并且数据财产权化的私法属性界定及控制论主张均对数据相关垄断的形成起到正向推动作用。只不过从实践角度分析，到底是否构成数据相关垄断，还需要结合具体的业务场景再进行仔细的论证与判断。而数据相关垄断否定论的形成，既有基础理论认识差异的因素，也有对市场过分自信的因素，市场是组织生产活动的有用工具，然而，除非我们想让市场改变那些支配社会制度的规范，否则我们就需要公开讨论市场的限制。(42)参见[美]迈克尔.桑德尔：《公正——该如何做是好》，朱慧玲译，中信出版社2012年版，第302-303页。

(二)数据私法保护的局限性及反垄断法介入的必要性

以数据为新的关键生产要素的经济数字化技术革命，需要适应市场和经济的法律框架。(43)参见Kerber, Wolfgang."Digital Markets, Data, and Privacy: Competition Law, Consumer Law and Data Protection", Journal of Intellectual Property Law & Practice 11.11(2016): 856-66.; Argenton, Cédric, and Jens Prüfer."Search Engine Competition With Network Externalities", Journal of Competition Law and Economics 8.1(2012): 73-105.在数据私权属性界定及权利设置路径困境探讨部分，我们对私法在调整数据经济领域法律关系中的迷惑境地已有所阐述，传统民法理论的庞大身躯似乎难以将灵活跳跃的数据经济拥揽入怀。《民法典》第一百二十七条对数据的宣示性保护虽然彰显其时代进步性，但显然无法满足实践中对破解数据相关法律问题的强烈期待。虽然学界竭力探索数据的私法调整路径与方式，但似乎始终烟雾缭绕、困难重重，传统民法理论的强周延性与强逻辑性使其像张严密编制的巨网，找不到数据规制囊括入内的合适切口，私法在调整数据法律问题上的局限性颇为明显。如果数据私权理论为立法者肯认，则将为数据圈定特定的私法领域，而不能容纳过多公法上的指涉。但正是因为数据私法赋权充满争执，故对于数据的保护只能基于各种理由进行公法控制，这种控制体系中的各种理由会在特定的立法目的下会被同时涉及，但不同的法律规制的侧重点会有不同。(44)参见梅夏英：《在分享和控制之间——数据保护的私法局限和公共秩序构建》，载《中外法学》2019年第4期。《网络安全法》是围绕计算机网络体系结构，对网络安全与网络空间主权展开的具体制度设计，主要强调网络体系构建与运行中的国家安全与社会安全，涉及关键信息基础设施保护、数据本地化存储等相关内容。而《数据安全法》则是在数据与信息区分前提下，(45)2021年6月10日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过《中华人民共和国数据安全法》，自2021年9月1日起施行。对数据活动中数据的有效保护与合法利用而进行的原则性规定，其核心是数据的国家安全问题，不过其对于数据收集、处理、加工等的严格规定在某种程度上会影响到企业市场势力的形成，《数据安全法》实际上可以与竞争法在数据经济领域形成配合，但从既有规定看较难实现。此外《个人信息保护法》是围绕个人信息保护的体系立法，(46)2021年4月29日《中华人民共和国个人信息保护法(草案二次审议稿)》经全国人大常委会会议审议后向社会公布并征求意见。从草案内容看，对数据财产权益并未有涉及，仅是在第四十九条增加：“自然人死亡的，本章规定的个人在个人信息处理活动中的权利，由其近亲属行使，”留下些许想象空间。是对民法典个人信息与隐私保护原则规定的具体展开，是对个人信息法制保障需求的有效回应，草案条文对数据财产权益也并未有所涉及。对于《电子签名法》《电子商务法》《个人金融信息保护试行办法》在数据保护中作用的有限性则毋庸赘言。由此，作为经济宪法的《反垄断法》介入数据经济领域的必要性就得以凸显，其能更为全面的调整数据相关垄断违反行为所产生的经济负面效果与其他社会负面效果，能有效弥合《数据安全法》及《个人信息保护法》等相关立法的缺漏。此外，经济法的干预也是为了克服私法自治的局限，更好地实现和拓展私法自治。(47)参见张占江：《反不正当竞争法属性的新定位——一个结构性的视角》，载《中外法学》2020年第1期。然而对于拥有数据优势企业的善良期待有时使我们现在在寻求对其进行反垄断规则建构时有所迟疑，因为科技向善的美好愿景不断为我们描绘乌托邦式的网络世界，于是企业数据优势所可能形成的潜在威胁被不同程度淡化，且往往从数据的属性与特征展开，对其主要论据，前文也已有所批判。其实对于企业善意的假设就像经济学上的理性人假设一样，其是存在缺陷的不完美假设，有时甚至是单纯的一厢情愿。所以我们需要为美好幻象破灭后的实在状况做好充分的制度供给。因而，在数据经济领域构建反垄断规则存在相当的必要性，我们不能总视反垄断法为阻滞数据经济发展的巨大掣肘。

(三)数据相关垄断的规制路径

既然在理论意义上数据相关垄断可以成立，且反垄断法确有介入数据经济领域的必要性，那数据相关垄断规制规则的路径到底应如何展开呢？笔者认为，首先应对基于福利经济学分析所形成的反垄断法福利标准进行动态调整，尤其是消费者福利标准，应当凸显和肯认竞争法对消费者利益保护的直接价值。(48)参见陈兵：《现代反垄断法语境中的消费者保护》，载《上海财经大学学报》2013年第5期。既然《民法典》《数据保护法》《个人信息保护法》无法规制数据相关垄断所可能产生的诸多负面效果，那么《反垄断法》为何不可以适当拓宽规范领域和理由？数据经济时代反垄断法对其经济学意义上的纯粹性的恪守缺乏现实支撑，值得商榷；其次是对反垄断分析范式进行反思与改进尝试，芝加哥学派理论衍生出来的价格中心主义分析范式在数据相关垄断规制分析中具有一定局限性，如数据产品价格要素缺失或价格要素影响不显著时，其就难以发挥相应功用，不过我们并不能因此完全否定价格分析范式的存在意义，可以通过行为反垄断理论等对其进行功能补缺；(49)参见Jolls, Christine; Sunstein, Cass R."The Law of Implicit Bias." 94.4(2006): 969-996；吕伟等：《论行为反托拉斯的创新及反垄断意义》，载《天津财经大学学报》2014年第2期。再次是在数据经济条件下对竞争法损害理论的解构与重塑。分析数据垄断对创新和效率、消费者利益、有效竞争的损害，并对就数据经济环境下竞争损害理论演进的方向进行思考；最后就是涉及数据相关垄断判定的路径调适问题，比如相关市场界定，数据产品市场的定义与范畴，数据相关垄断行为的违法性要件与判断标准建构，数据垄断违法行为的救济措施等。但本文主要目的是为论证数据相关垄断命题的真伪，因而对此不再过多论及。总体而言，既有的反垄断法规范及分析方法在数据经济领域还存在较大的调适空间，应充分把握本次反垄断法修法的契机，对相关内容及时予以增补和修改，转换垄断监管理念，明确反垄断法的规制目标，并实现与其他部门法的有效协同，在谦抑审慎原则下进行反垄断监管的适度扩张，通过适度的监管前移回应数据经济活动快速变化所带来的挑战，实现反垄断规制规则与新经济结构相匹配。然而数据相关垄断理论与立法的发展目前仍面临许多质疑和阻碍，强调数据经济是我国经济弯道超车目标实现的重要历史契机，所以应避免过多干预的声音不在少数。但笔者以为，无论是从立法的预见性还是必要性视角，都应尽快进行数据相关垄断规制规则的合理建构。一是在数据经济时代，商业模式与核心技术产品的新旧更迭迅速，在需要反垄断法介入到数据经济领域进行合理规制的时候，若缺乏足够理论支撑和制度供给，可能会错过反垄断法发挥作用的有效窗口期；二是从当前产业发展实际看，很难准确预测数据产业及数据驱动型龙头企业未来的发展趋势和可能会对社会整体利益及个人利益产生何种损害，于理有据将成为后续保护与惩罚措施开展的正当性来源；三是数据及其衍生利用的各种场景经济将是未来社会发展的主要方式，在每次产业革命和新旧生产方式变化的过程中，法律总会努力与之进行匹配，我们现在也需要结合时代发展对反垄断法进行理念与理论上的修正，因为在确保享受数据驱动型经济的好处并减轻其附带风险方面，竞争法能够扮演不可或缺的角色。(50)参见[美]莫里斯.E.斯图克(Maurice E.Stucke)、[美]艾伦.P.格鲁内斯(Allen P.Grunes)：《大数据与竞争政策》，兰磊译，法律出版社2019年版，第382页。当然，反垄断法的适用应当是谦抑审慎的，毕竟其对产业竞争力的影响较为显著，在国际贸易形势和政治环境动荡不安的情形下，以及国内传统产业升级和供给侧结构改革背景下，保持龙头企业在世界数据产业中的领导地位和竞争力颇为重要，过于积极的在数据经济领域开展反垄断立法和执法，可能会对产业结构与社会经济产生不利影响，这也极大考验着立法与执法的智慧。