试论必要设施原则在大数据垄断规制中的适用

邹开亮，陈 婷

(华东交通大学 人文学院，江西 南昌 330013)

在大数据时代，企业一旦掌握大量数据资源，不仅能够及时了解市场动向、消费者偏好等信息，同时还可以通过拒绝与他人交易数据资源从而排除相同行业或者类似行业间的竞争。此时，企业就可能成为大数据的垄断者，其拒绝交易数据的行为可能严重破坏市场的竞争秩序。但是，由于大数据产品和服务的双边市场、“免费”模式、用户锁定效应和网络外部性等特征，以传统相关市场理论与方法认定大数据垄断行为存在诸多弊端。必要设施原则最早确立于美国司法判决中，作为一项重要的反垄断法基本理论，其对于大数据垄断行为的规制具有适用上的合理性，并可能为相关反垄断实践提供新的路径。

一、必要设施原则的产生及其适用条件

(一)必要设施理论的产生

必要设施是指某一企业在相关市场上为了与其他的企业竞争所必要的，却因法律上或事实上的理由，实际上不可能由两个或两个以上的企业重复构筑的设施。必要设施理论最早可追溯至1912 年 United States v. Terminal Railroad Association of St. Louis 案。在该案中，被告控制了密西西比河的铁路桥以及其他相关设施并拒绝向他人开放；由于铁路是当时重要的交通运输方式，垄断了铁路桥及相关设施直接导致当地交通受到严重影响。法院审理认为，被告控制的设施是竞争中必要的设施，为了实现有效的竞争，其应向竞争对手开放该设施。

(二)必要设施原则的适用条件

必要设施理论产生之后，各国司法实践中先后出现了运用必要设施原则的判例。1983年，美国法院在MCI Communications Corp. v. AT&T. Co. 案中第一次对必要设施原则进行权威性阐述。MCI公司的经营内容为长途电话服务，然而原告能够展开正常经营的前提则为接入被告AT&T公司独占的本地电话系统，当原告提出接入系统请求时遭到被告拒绝，遂原告提起诉讼。在一审判决原告胜诉后，被告向美国第七巡回上诉法院提起上诉，经过审理，法官认为：AT&T公司垄断了美国的长途电话和本地电话的市场并拒绝MCI公司将长途电话接入的行为是垄断者将设施的控制由一个市场传递至另一市场，所以应由反托拉斯法加以规制。法官在裁判时从四个方面对必要设施进行认定：第一，企业垄断了某一设施；第二，其他竞争者无法复制该设施；第三，企业拒绝其他竞争者使用该设施；第四，该设施具有可共享性。

Bronner案是欧盟法院适用必要设施原则所作出的经典判例。Mediaprint为奥地利的报纸发行商，其拥有全国唯一的直接到户发行系统，同为报纸发行商的Bronner公司在向其申请使用该系统时遭到拒绝，但是Bronner却了解到Mediaprint将系统提供给了第三家报纸发行商，便将Mediaprint诉至法院，要求对该系统强制许可。该案最终被提交至欧盟法院，在审判中，法官提出了适用必要设施原则的基本条件：企业垄断了该设施；为了与垄断者竞争，该设施至关重要并必不可少的；企业以不合理理由拒绝其他竞争者使用；拒绝理由不具有合法性；其他竞争者无法复制该设施。因直接到户系统在竞争中不具有必要性，遂法院判决原告败诉。

纵观相关司法实践，各国对必要设施原则的适用条件已基本达成共识，即某一设施是竞争中所必需的；该设施无法被复制；设施垄断者以不合理的理由拒绝开放；该设施具有可共享性。只有当某一设施满足以上要件时，才能认定其为必要设施，适用必要设施原则。

二、必要设施原则对大数据垄断规制的适用性

(一)大数据垄断的基本形式

1.大数据“杀熟”

大数据“杀熟”是指互联网平台利用自身大数据优势对消费市场进行精准划分，在此基础上对习惯使用该平台的用户进行不当地利益宰割。随着移动互联网和现代物流产业的快速发展，消费者越来越热衷于通过在线平台进行消费活动。然而，各平台凭借在市场中占据的优势地位以及用户黏性，通过掌握的大数据对算法进行修改，在同一时间内就同一商品对不同用户进行差别定价，使得老用户需要承担更高的交易价格。2017年，携程旅游被用户爆出同款旅游产品对不同消费者的报价不同，使用时间更长的用户需要承担更高额的价格。之后，滴滴打车、淘宝等平台都被发现了“杀熟”行为。大数据“杀熟”是平台商家以数据和算法优势，将经济学上“一级价格歧视”现实化的表现，在法律价值判断上具有“价格歧视”的外在表象，是大数据垄断的基本形式之一。

2.不公平高价

在反垄断法上，不公平高价是指在市场中具有优势地位的企业以高于市场竞争水平的价格向交易相对人出售相关产品。实践中，部分企业将收集到的数据(或数据服务)售卖给用户，当后者对该数据产生极大依赖性时，卖方企业就开始肆意提高定价甚至拒绝交易，以攫取更多收益。由此，以此数据(或数据服务)为正常经营前提的用户要么被迫接受畸高的交易报价，要么另谋出路。例如，中国知网在成立之初为高校、科研机构等提供学术期刊专题数据库，用户为此支付相应对价。随着用户对中国知网的依赖程度越来越高，中国知网的影响力也越来越大，于是便开始逐年提高服务价格，年平均涨幅超过10%。依据清华同方的年报，2013年-2015年，中国知网的毛利率高达67%，其余年份毛利率皆高于50%。然而，面对中国知网的不断涨价行为，用户只能选择接受或是停止使用。

3.侵害用户自主选择权

用户自主选择权是指用户有权依据自己的需求、意愿等自主选择商品或服务。截至2013年，即时通讯应用WhatsApp 每月活跃用户数量已超过2.5亿，2014年其被Facebook以190亿美元收购并向用户表示不会与Facebook分享用户个人数据。然而，在2016年，WhatsApp突然宣布与母公司Facebook共享用户数据，如果用户不同意则无法使用聊天服务。这一举动遭到了众多用户的反对，但是用户的反对意见并未带来任何改变，各国监管机构纷纷表示要调查此事，力求禁止该项协议。

4.拒绝共享

2017年，Linked In发函要求HiQ停止未授权的数据抓取行为，在HiQ没有实际行动后，Linked In利用技术手段阻止HiQ抓取数据。HiQ将Linked In诉至法院，认为Linked In拒绝其获取数据是因为HiQ将进入职场数据领域，会与Linked In产生竞争，Linked In这一行为就是排除竞争。法院审理后决定颁布临时禁令，禁止Linked In阻止其他公司爬取数据。虽然法院未阐述其行为是否违反必要设施原则，但是这一案例的出现将必要设施原则的讨论范围扩大至大数据领域。

(二)必要设施原则对大数据垄断规制的适用性

1.大数据在竞争中必不可少

在互联网经济飞速发展的今天，数据已经不再是局限于性别、年龄、经常居住地等泛化的信息，而是每个用户的每一次点击、每一次搜索。不论是线上企业还是线下企业，掌握消费者的消费偏好离不开对用户数据的分析，数据越来越成为炙手可热的竞争要素之一。部分成功的企业，如阿里巴巴、苹果等公司，都拥有了大量的潜在用户和固定用户的数据，他们将这些数据进行细化分类并分析，能够准确判断未来市场的走向并且针对消费者的预期对产品、服务提前升级，主动引导消费者的消费活动。

在广告投放时，如果能够获取大量用户的数据，那么企业就可以避免大范围、面对不特定对象的广告宣传方式；只需针对部分类似用户投放相同广告，深入了解用户需求和消费能力再对其进行宣传，不仅能够减少大量且重复的广告，降低成本。同时，这种精准的宣传可以快速提高产品、服务的知名度及销售效率。当企业所获取的数据越来越全面，针对每一位用户进行“定制”产品、服务便不再成为梦想。

同时，数据的价值也不再局限于促进企业自身的发展，它拥有了实现更高价值的可能。所以市场中的企业越来越注重数据的收集、开发、挖掘、使用，数据从信息转变为了产品。企业在满足自身数据需求之同时，也在不断拓展数据增值业务；在此过程中，有意或无意给其他企业带来了不同程度的障碍，那么对数据需求极高的企业就会产生严重的损失。数据已经不是可有可无的竞争因素，而是决定企业是否能够获得竞争力的重要因素。

2.优势数据的不可替代性

数据不同于以往的纸质资料，现多以数字信息的方式存在，这一特征让数据复制变的简便而又快速，但是企业的优势数据是其他竞争者无法复制的，并且也无法获取其他可替代性数据。在互联网中，数据的获取虽然看似比纸质资源更轻松，只要查询并下载就可以获得，但实则不然，各企业通过各种方式获取数据，并进行加密保存，企业可以自由选择是否予以公开。更有甚者，有的企业与数据提供者签订独家授权协议，要求数据提供者只将数据提供给该企业，供该企业排他性的使用，使得其他企业无法获得相同的数据资源以提高自身的竞争力。长此以往便会产生恶性循环，一方面，获得独家授权数据的企业在行业中占据越来越重要的地位，并进一步压缩其他竞争者的生存空间；另一方面，该优势企业也可能在未来的交易关系中通过压低数据交易价格或者设置其他不合理交易条件，盘剥上下游交易相对人。一旦市场内的交易活动及交易价格完全由一家或几家占据重要地位的企业决定，垄断便开始出现。重要数据不再支持随意复制，可代替性数据也无法获得，其他竞争对手不能实现有效竞争。

3.大数据垄断行为已然出现

企业凭借数据数量优势可以实现双赢局面——通过数据竞争优势获取市场重要地位从而吸引众多用户；拥有大量活跃用户促使广告商纷纷与其合作。拥有数据优势的企业便占据市场主导地位并挤占其他企业生存机会，使得新兴企业无法进入，传统企业无法维持经营，形成行业内垄断局面。例如，在我国学术数据库市场，截至2019年，中国知网收录了95%以上的正式出版的学术资源，目前向该数据库供稿的硕士培养单位为530多家，半数以上的单位独家授权中国知网出版。中国知网在中国学术数据库领域遥遥领先并且至今未出现对其形成强有力竞争压力的同类企业，这使得中国知网面对其他用户的数据需求时，可以单方面随意提高价格，用户单位只要不支付相应对价，就拒绝其使用；高额的报价让部分用户望而却步，只能选择停止使用中国知网。

4.大数据资源可以无害共享

依照必要设施理论，设施的公开使用不得影响垄断者的经营活动，如果影响了垄断者的正常经营，那么就不得强制要求其公开该设施。数据作为数字信息，其优点正是获取方便快捷，流通不受地域等因素影响，同时其他企业共享使用数据不会对数据本身和垄断者造成损害。所以，数据在客观层面具有可共享性并且该共享效率极高。

三、必要设施原则规制大数据垄断的路径

(一)涉数据竞争的基本样态

市场竞争中一般存在直接竞争与间接竞争两种状态，大数据竞争也是如此，依据企业的经营内容以及用户群体等可以将其进行明显区分。直接竞争也即同业竞争，竞争者的商品或服务具有高度替代性，面对的用户群体一致，通常消费者每次进行消费活动时只会选择其中一个。直接竞争中最常见的竞争行为即争夺用户、抢占市场份额；直接竞争也是横向的、相同或类似行业间的竞争。例如，在学术数据库市场，中国知网与维普、方正之间的竞争；在搜索引擎市场中百度与谷歌的竞争。

间接竞争中的企业虽然经营目标存在一定相似性，但是不同企业提供的商品或服务具有较大差异。处于间接竞争中的经营者提供的产品或服务不具有高度可替代性，其在市场中的所占份额也不具有关联性，它们一般处于上下游市场关系。例如，在上文提及的HiQ案中，Linked In主营数据收集，而HiQ提供职场领域数据分析，并不存在直接的竞争，Linked In处于上游市场，为HiQ的下游市场提供基础和数据。

(二)必要设施原则对大数据垄断规制的适用场景

必要设施原则应在间接竞争中对大数据垄断加以规制。市场竞争中存在杠杆原理，即一个市场中的垄断者将自己的优势直接传递至另一市场领域，通过提高竞争对手的成本从而降低其竞争优势，以此实现在两个市场皆获利的局面。尤其在大数据领域中，在数据收集或类似市场具有强大优势的企业可以通过杠杆原理将优势发散至下游市场乃至其他市场，从而，不仅使其可以在下游市场快速发展，而且可以排除下游市场的有效竞争，轻易垄断下游市场。

而在直接竞争中，企业通过耗费大量成本获取数据并将其作为竞争优势十分合理，毕竟市场竞争就是技术、人才、资金等要素的竞争。因此，进入相同市场的其他企业要想获得竞争力，就应当选择投入相似或是更高成本，而不是要求具有数据优势地位的企业公开其拥有的优势资源。如果强制要求企业将自己的优势数据向同业竞争者公开，那么将不会再有经营者尝试进入新兴领域，因为初入市场的高风险和开拓用户的高成本皆由自己承担，获取的优势数据却必须共享给其他用户，这背离了市场竞争的本质和反垄断法的宗旨。

将优势数据作为必要设施就是避免经营者将一个市场的竞争优势轻松传递至另一市场，垄断其他市场，使其他市场内企业无法实现有效竞争。因此，应当在间接竞争领域适用必要设施原则以规制大数据垄断行为。

(三)大数据构成必要设施原则的界定标准

1.坚持严格限定的总体界定思路

数据与铁路、码头等传统设施之所以存在明显区别，正是因为数据价值具有非特定性，使用方法的不同会给数据带来截然不同的价值。所以，当数据被列为必要设施时，必须对数据种类进行严格限定，并非市场中所有数据都可以作为必要设施公开给其他企业使用。

数据价值具有不确定性。即使在相同行业中，各企业对于数据的需求也不尽相同，不可能如同铁路等设施一般，各企业的需求几乎一致，即利用铁路进行轨道交通运输。在传统经济条件下，不同企业对某一特定传统设施的需求是相同的，设施对于企业的价值相差不大。反观数据资源，以目前快速发展的互联网购物行业为例，各企业对于数据的需求看似相同，但实则差异较大。部分企业侧重分析用户的消费频率，而部分企业更需要知晓消费用户的年龄比例。虽然该行业企业都需要用户数据，但是使用的方式和重点不同；即使相同的数据，对各企业而言其价值都会产生较大差异。数据利用程度的不同也会给数据带来不同的价值。一般企业的数据需求皆为初步收集的数据，因为没有经过分类处理的数据所蕴含的信息更多。但是，在不同企业的眼中，数据可利用率是各不相同的，对于拥有技术能力、科研人才的企业而言，凭借原始数据就可以分析出市场规律、预期需求及发展前景，等等。但是，对于实力相对较弱的企业而言，原始数据可能只能给予其调整价格的指导，或是提供产品改进的思路。基于此，曾有学者分析指出，除非是人为的刻意复制，否则一家企业的大数据和另一家企业的大数据不会产生重复。数据对于不同企业而言所蕴含的价值不同，因此无法简单认定数据皆可以作为必要设施，必须进行严格限定。

将数据列为必要设施的目的就是为了促进市场的有效竞争，但是如果简单把数据全部列为必要设施，未免矫枉过正，因为并非任何数据的存在都会阻碍其他企业进入市场。因竞争具有天然的致损性，所以必然存在具有优势地位的企业，优胜劣汰是市场中的竞争规律，不能因为部分企业无力与其他企业竞争就将优势地位企业的数据全数公开。竞争要求的是相对公平，即各企业都能进入市场开展竞争；而非绝对公平，即让所有企业都拥有一模一样的资源。这样就会导致市场中无法实现有效竞争，也会使企业缺乏开发创新的动力，严重损害市场活力。

2.大数据界定为必要设施的具体标准

(1)数据的不可或缺性

首先应当判断该数据是否是下游市场经营、开展竞争的基础。如果下游市场是以该数据为基础与核心，其业务活动无法独立于该数据之外而进行，则该数据可能具有必要设施属性。例如，上文所述的HiQ案，HiQ公司的业务内容以Linked In中的数据为基础，当Linked In公司拒绝向HiQ公司开放数据，HiQ将无法生存。还应该判断下游市场能否正常经营并进行有效竞争与该数据是否开放、以及开放的程度是否具有直接关联性。其次，应当关注下游市场是否仅仅只能依赖该数据资源，是否有其他可替代数据使用。如果下游市场中企业的经营只是需要某一类型化数据，并没有直接指向某一企业所拥有的数据资源，同时其他同类数据的获取具有可能性，那么就不能将此数据作为必要设施，因为其必要性并不凸显。只有当下游市场所需的数据全数集中于一家或几家企业时，才能够认可其具有不可或缺性。

(2)数据的不可替代性

如果已经确定了数据在竞争中的必要性，那么就应当关注数据来源是否具有多样性以及企业是否可以自行收集，或者通过前述手段是否成本过高而根本上影响下游企业的生存。即使认定了数据的不可或缺性，也不能断定该数据属于必要设施，还应当考虑该数据是否可以从其他渠道获得及获得的成本。因为一旦可以从上游市场中其他企业一般性获取且不足以影响到下游企业的生存，则该数据就缺乏唯一性，不再是不可替代的。并且当数据不具有唯一性时，即没有公开之必要性。同时，应当判断下游市场中企业是否具有自行获得该数据的可能性。数据的收集离不开资金、技术、时间等要素的大量投入，当企业能够通过投入合理成本从而获得相同数据，并且该成本在企业运营期内属于可承受范围之内，那么就不应将该数据作为必要设施。反之，如果企业虽然能够获得相同数据，但是该成本是企业正常运营很长一段时间都无法收回的，投入与获得的收益差距过大，那么就不应坚持要求企业自身进行数据开发与收集。同样，数据的收集需要耗费大量时间成本，但是数据的特性便是更新速度快，获取数据的时间越短，其竞争力越大；所以，即使企业能够通过耗费时间获取数据，一旦花费时间过长，长于数据更新迭代的时间，那么该数据的价值就产生了巨大的变化，企业长时间的投入无法得到相应回馈，会使企业失去竞争信心甚至退出市场。这一局面并不是竞争法所追求的优胜劣汰。所以，如果确定了数据的不可或缺性，但是数据的收集不具有可能性，也无法从其他渠道获得，那么就可以考虑将该数据纳入必要设施范畴。

(3)数据垄断者拒绝数据开放不具有合理性

必要设施原则中要求设施垄断者在没有正当理由的情况下应当公开设施。对数据适用必要设施原则也是如此，拥有优势地位甚至支配地位的企业拒绝下游市场企业使用其数据应当具有合理理由。司法实践中，大部分的企业拒绝数据开放所使用的理由是保护用户隐私。笔者认为，既然必要设施原则是竞争法所规定，那么正当理由也应当基于市场竞争所设定，但隐私权并不属于竞争法范畴，这一拒绝理由不具有竞争法意义的合理性。企业拒绝下游企业使用数据的理由应当基于市场竞争、市场秩序等层面的考量，其合理性应是以实现整个市场有效公平竞争为出发点，不应单纯从企业自身得失来考虑。必要设施原则设立的目标是为了保证其他企业可以进入市场参与竞争，所以，拥有数据优势的企业需要使用竞争法意义上的正当理由拒绝数据开放，不得随意妨碍下游市场企业获取数据，制造市场壁垒。

(4)数据的开放与共享具有可行性

虽然身处于大数据时代，但是并非所有数据都可以随时随地进行开放与共享。数据的开放与共享依托于技术，如果技术无法支持数据随意共享或是长时间共享，那么也无法强制要求拥有该数据的企业必须克服技术难题将数据进行开放。