平台企业数据共享的反垄断法规制*

陈来瑶 马其家

(对外经济贸易大学 北京 100020)

平台经济中，仅有少数平台企业拥有可以占据市场竞争优势的用户规模和数据资源，随着数据价值日益凸显，掌握着大量数据资源的平台企业不愿意且拒绝向其他下游企业开放数据，扰乱下游市场竞争环境，影响了国家经济安全和稳定，给国家安全体系带来了极大的安全隐患[1]。大数据具有影响市场竞争秩序的竞争法品性，所以，相关部门在调整扭曲的数字市场时，把大数据纳入反垄断法规制是最佳选择[2]。数据是平台企业的核心力量，许多以数据分析为主要业务或以数据为生产要素的新晋企业在进入市场前先要获取足量的数据资源，但必要的数据资源主要掌握在头部平台企业中，出于商业利益的考虑他们通常会拒绝与数据需求方共享数据，这将导致非同类竞争关系的下游企业因缺乏数据资源而难以进入相关市场[3]。当前关于平台企业数据利用的讨论，主要分布在数据垄断、市场稳定和经济安全层面，实务界和学届一致认为数据共享是解决平台企业数据利用问题的最优办法[4]，但是目前平台企业数据共享制度还存在诸多风险，平台企业的数据共享运行机制还有很大的研究空间。

最近几年出现了不少与数据开放共享相关的案件，出于本国数据竞争政策的考虑，国家之间采取的做法各不相同，但支持平台企业数据共享的理念仍在不同国家之间得到了呼应，如美国的Facebook, Inc. v. Power Ventures, Inc.案和欧盟的Google收购Fitbit案都支持数据在不同企业间的共享与流通[5]。因为现实中诸多因素，平台企业在数据流通过程中的安全保护责任过于重大，极少有平台企业愿意参与数据共享。近期，国家出台了《个人信息保护法》《数据安全法》等涉及数据安全的法律，导致京东、抖音、淘宝几乎同时采取了“数据断供”的做法，不仅对电商平台订单处理链路进行加密，还关闭了电商下游企业的原始数据资源接口，很大程度上加深了下游企业对平台企业的生产依赖性[6]。数据共享与流通往往会涉及数字资产转移、市场竞争风险和国家经济安全，所以一个强有力且高效的数据共享制度，是促进平台企业数据开放和流通的重要前提，也是确保数据共享过程安全与顺畅的关键。

1 平台企业数据共享的理论根源分析

1.1 平台经济领域的竞争失序理论根源——杠杆效应和双轮垄断

大数据是平台经营者参与市场竞争的核心竞争力和重要组成部分，已成为互联网经济领域中一个不争的事实[7]。头部平台企业经过长期的数据积累和挖掘，掌握了海量的用户资源，结合网络效应、锁定效应、马太效应等互联网竞争特性，利用“滚雪球效应”使数据资源集中在少数几家头部平台企业，其他中小企业的数据量难以与之匹敌[8]。与此同时，数据的杠杆效应使平台企业的市场竞争力量在数据优势的增持下，能够突破行业、领域甚至是地域的限制，实现跨领域、跨地域的扩张，把平台力量延伸到其他市场领域[9]。并且这种数据杠杆效应多发生于垂直市场领域，在多个垂直市场领域传导平台企业的垄断力量，形成贯穿上下游市场领域的平台产业链条[10]。

但杠杆效应在平台经济领域中难免有矫枉过正之嫌。从市场发展规律的角度看，扩张业务范围和延伸市场力量是企业本身的自然发展规律，过多限制平台企业发展容易扰乱市场发展规律。因此在杠杆效应的基础上，双轮垄断理论更能解释平台经济领域中的市场垄断现象。双轮垄断呈现出的是一种“加速累积”效应[11]，平台企业早期在市场中累积的用户、数据规模和流量优势，在后期能够传导到其他关联市场上，形成压倒性优势，压缩其他竞争对手生存空间，也使得市场新进企业无法与之抗衡。在上下游产业链中，具有早期积累优势的平台企业能够以一种较低的成本，迅速渗透到下游市场，同时利用上游市场数据优势在下游市场形成市场进入壁垒或者破坏下游市场公平竞争环境。亦或者下游企业与上游平台企业联合起来，整合数据，利用上游企业的数据优势，破坏下游市场的市场竞争环境，对下游市场的其他经营者活动造成损害。与支付宝、蚂蚁商诚公司同属于蚂蚁科技公司的蚂蚁智信公司，利用上游平台企业支付宝的数据资源，损害其他授信机构的利益，扰乱信贷服务市场，对市场竞争环境造成严重威胁[12]。同时，平台企业的市场影响力也可以通过数据封锁行为，影响到下游企业的经营活动，及下游市场和其他相关市场的稳定。2017年菜鸟网络与下游企业顺丰因数据之争而相互封杀，在菜鸟网络关闭下游企业顺丰的数据接口后，不仅顺丰的业务受到了阻碍，其他相关市场也受到不利影响[13]。由此可见，数据优势不光能给平台企业带来商业利益，还能给予企业控制平台经济领域交易环境的权力，继而促使平台企业操纵整个互联网市场。这种产业模式若不严加监管，会严重损害国家互联网经济的可持续发展，并威胁到国家经济安全体系的稳定。

1.2 平台企业数据共享理论根源——必需设施理论的适度扩张

大数据在平台经济领域内具有巨大的商业价值和创新潜能，但数据优势的不当利用会给市场其他主体带来交易压迫，严重威胁市场公平竞争环境和消费者利益[14]。虽然数据在私法领域的权利属性还有不少争议，但是数据在大数据技术的赋能下，私法法律属性已经不能涵盖数据在平台经济市场中所展现出来的各种竞争属性，所以运用反垄断解决数据的滥用问题是符合国家经济安全体系战略目标追求的。有学者提出在竞争秩序维护视角下必需设施可以用于平台数据垄断情形[15-16]。其他观点认为把数据认定为必需设施会产生一些很宽泛的结果，需要根据个案进行分析[17]。其他学者提出可以根据平台反垄断执法情况，在规制平台企业实施“数据垄断行为”时适度降低必需设施理论适用的条件[18]。在《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》第十四条中也提出，可以根据平台企业的数据占有情况、交易相对人对平台企业的依赖程度等因素判断平台企业是否构成必需设施。究其根源，数据是否成为平台经济中的必需设施，不取决于其竞争特点，而是在于数据在某个特定行业中所扮演的角色[19]。在网络购物市场中，普通快递公司对上游购物平台或者综合快递服务平台具有极强的依赖性，若是失去上游平台企业的数据接口，普通快递公司将无法与消费者进行快递信息服务，菜鸟网络与顺丰的数据之争便是如此。近年来也有许多数据爬虫事件表明，许多下游企业对上游平台企业的数据具有极强的依赖性，上游平台企业的数据资源是下游企业开展经营活动的前提和必要条件，但上游平台企业却以各种原因阻碍了下游企业获取数据进入相关市场。平台企业作为上游企业通常具有很强的市场力量，在技术、资源、数据等方面具备了下游企业所不能比拟的优势，下游企业必须依赖平台企业的开放平台服务才能继续运作，因此下游企业对上游平台企业的依赖性是很强的。因为目前平台企业数据资源虽然在市场上尚未具备不可替代性和唯一性，但是占市场支配地位的平台企业的开放平台服务是下游企业开展市场有效竞争的唯一通道，其上下游关系也导致下游企业对上游平台企业有很强依赖性，若是上游平台企业数据断供，下游企业无法通过其他渠道取得必要的数据生产资源，生产将面临停滞。

因此，根据必需设施理论在平台经济领域的反垄断执法的适用，平台企业对下游企业开放数据共享的可能性是极高的。

2 平台企业数据共享现状及障碍

虽然说平台企业数据共享能够让优质的平台资源为其他第三方企业重新利用并创造新的价值[20]，但目前国内平台企业并不热衷于促进数据流动共享，反而更倾向于数据割据与“信息孤岛”，从阿里系与腾讯系数十年的数据之争与信息割裂行为可以看出平台企业现阶段对数据流通的不支持态度。归根结底，是因为平台企业是数据驱动型企业，需要依靠自身的数据优势获取有利的市场地位，若是开放共享平台企业数据，必然会削弱该企业的数据优势。从现有的数据来看，各数据流动行业正面临着艰难的局面[21]，其中保持数据垄断优势地位是限制企业数据流动的主要障碍。平台企业实施数据封锁、数据共享模式尚未规范发展及数据流通过程中的反竞争风险等多种因素，导致平台企业数据共享制度存在着市场垄断风险。

2.1 平台企业实施数据封锁策略

平台企业依托早期的互联网+大数据技术的发展，培养了一大批忠实的用户群体，形成了具备相对优势的用户数据资源库，并借助源源不断的用户数据流反哺平台的发展，开创跨行业、跨领域、跨市场合作，实现平台企业对同行业领域及跨行业领域市场力量的实际控制。因为平台经济是数据驱动行业经济，强大的平台企业数据资源能形成网络效应，给企业带来一定的市场集中度和市场主导力量，同时这种市场力量还可以延伸到相邻市场，实现跨界竞争。在双边或多边市场中，网络效应也可以让市场一侧的数据规模和数据范围影响到市场的另一侧，譬如在购物平台中，购物行业平台的数据规模和范围的大小对广告行业或物流行业有着很大的市场影响力[22]。因此，平台企业为了改变单一功能模式或者单一市场模式，获得或扩大新的相关市场份额，利用与关联企业进行数据共享带来的机会，融合其他企业的数据类型，扩大平台数据网络效应的影响，以此来开拓新的业务或者产品服务。并且，平台企业数据共享市场还处于野蛮生长状态，平台企业可以自由选择与哪家企业进行合作，而不用受到其他的约束，在这种情况下，平台企业为了保留自己的数据优势，相互之间结盟或者与有利益关系的下游企业进行数据共享合作。这种少数平台企业之间数据共享的合意行为，会造成行业内数据资源的封锁，形成市场准入障碍，影响下游关联市场的公平竞争环境[23]。

在平台经济发展中，头部平台企业通过联合不同基础业务和关联业务的开展，实现对用户数据的深度挖掘，生产出更优质的产品或服务，同时以平台数据共享为媒介，吸纳不同类型的第三方合作企业与自己进行B2B数据共享，使得平台企业趋向生态化发展，形成一个以平台企业为核心，关联业务、第三方合作企业和消费者等多元主体联合构成的生态系统[24](如表1所示)，并且为这个生态系统配备了一个可以内部数据共享或者数据开放的循环交流机制。平台企业专门从各种来源获取所有数据，整合和囤积数据，设计数据架构，使其成为垂直生态系统价值链中的系统领导者，并因此获得相关市场的市场支配力，并通过联合价值链中的其他企业一起构成市场力量的纵向集中。一方面，在这个生态系统内，处于同一价值链的上下游企业可以相互开放数据库或者数据连接，从而隔绝非本生态系统的企业使用该数据库，这就导致企业之间选择抱团取暖，不让数据对外流通共享，数据价值无法被最大限度地挖掘。另一方面，平台企业可以通过与产业链上下游企业或者关联企业建立数据共享合作的机会，取得集中或联合的跨界竞争优势，譬如，在产业价值链上，平台企业可以与广告商、销售商、物流商等关联企业共享数据，多种类型、维度的数据聚合之后，能继续优化平台企业资源配置，扩大平台企业的生态系统圈，进一步加强平台企业的市场垄断趋势[25]。

表1 阿里系和腾讯系平台生态系统[24]

2.2 平台企业数据共享模式不透明、不规范

在平台企业的商业模式中，为了扩大或保持纵向一体化的业务市场，大部分平台企业不愿对外流通企业数据，选择把数据留在企业内部或者关联企业组织中，共享、融合、分析和使用不同类型、不同来源的数据，喂养平台生态系统内的产业链上下游业务。据欧盟委员会的一项调查显示，参与数据交易的企业仅占受访的200多家企业的4%[26]，大部分企业不愿意参与数据共享，即使有愿意参与的企业，也只是会共享一小部分的企业数据，由此可以看出，平台企业会倾向于把数据保留在产业组织体系中，拒绝或限制与产业组织外的第三方企业进行交易。参考国内平台企业的商业运作模式，平台企业也更容易倾向于把数据资源保留在自己的生态系统内流通共享，并希望通过合同自治的方式进行数据共享，所以在生态系统内部，平台企业与其产业链上下游第三方企业之间通常以内部约定或者签订数据共享协议的方式进行数据流动共享，国内主要的几个平台如淘宝、支付宝、腾讯、百度等，都采用开放平台服务协议的方式与第三方企业进行数据共享，其中数据共享条款主要集中在《开放平台开发者协议》的部分条款(如表2所示)。从目前的平台企业数据共享协议中看，大部分平台企业会选择在数据共享协议使用商业秘密条款保护数据资产，即在数据共享协议中把数据资源当作商业秘密，并在协议条款中给数据需求方加上保密义务或者数据使用限制义务，防止数据资源被数据需求方滥用。

表2 平台数据共享协议内容

由于数据共享模式存在意思自治的特点，在实践操作中全凭平台企业之间的合意实施，缺乏官方指导和有效经验，导致存在很多严重的弊端，阻碍平台企业的数据流动。第一，虽然数据许可协议的内容是根据数据共享双方的要求制定的，但为了追求效率，数据共享往往使用格式合同模版，在这过程中，数据提供者掌握了较大的格式合同话语权，导致数据许可协议的条款内容为数据提供者的利益服务，数据需求方没有协商的空间，只能选择接受或者不接受。第二，商业秘密条款的保密义务来源于合同客体对于企业的经营和发展有着实质价值，但数据本身包含的信息十分庞杂，不一定都具有商业秘密的价值属性，且按照它的保密程度也不及商业秘密的保密程度[27]。从数据本身的权属问题来看，数据权利存在叠加和冲突的现象，数据本身所有权、控制权和使用权的主体不同，若是把数据当成商业秘密进行共享，那商业秘密的权益难以确定享有主体。第三，由于目前《数据安全法》《个人信息保护法》等数据安全保护法律刚刚出台，数据权属争议尚未明晰，数据共享协议无法涵盖数据共享行为可能引发的各类风险。鉴于此，平台企业数据害怕因数据共享行为触犯相关法律而承担高额的罚款，从而在数据共享协议中约定免责条款，赋予自己充足的法律保障，让数据需求方承担所有的数据共享风险。第四，在数据共享协议终止时，数据提供者拥有任意解除权，并且往往会以一种不可预见的方式终止合同，使数据使用者不能提前预知并调整其业务模式，造成不可估量的损失。总而言之，数据共享市场操作不规范、不透明，平台企业之间的数据共享模式发展缺乏官方指引，造成数据和交易安全风险系数高，容易给数据共享参与方的利益带来损害，挫伤平台企业参与数据共享的积极性。

2.3 平台企业数据共享的反竞争风险

在数据共享过程中，平台企业与下游企业可能会利用监管漏洞，达成纵向垄断协议，危害市场公平竞争环境。平台企业通过开放数据接口或者交易数据产品，使大规模、多维度、即时的企业数据得以进行共享和流转，其中企业数据包含了用户主动提供的数据、观察数据、推测数据[28]。观察数据是平台企业观察到的用户行为数据，推测数据是平台企业利用平台既有的数据推测出来的新的信息数据。这两类数据在数据共享过程中都有可能会给市场带来垄断风险，因为它们可能会包含一些商业敏感信息，例如价格表、未来产量预测以及平台可能在路线方面的新创新等[29]。当包含了商业信息的数据在企业之间共享时，容易带来共谋风险：一方面，平台企业通过共享内部商业战略信息，并有意识地在契约方之间形成“协同行为”，就企业之间的价格水平、成本控制或者产量标准等共同目标达成一致的做法；另一方面，在默示共谋的情景下，大量数据资源在平台企业和共谋者之间得以共享与流转，为企业实行串通行为提供更便捷、更容易维持的机会，平台企业可以使用相同的定价算法工具来监测企业的商业数据，执行隐形契约方达成的共谋协议，观察市场环境变化，监控协议的履行情况，判断是否有契约方背离合谋再决定是否给予惩罚，以此来维持垄断协议的稳定性[30]。20世纪90年代初，美国DOJ部门调查的航空业关税操纵案中，航空关税出版公司(ATPCO)建立了一个高效的数据交换机制，通过汇编所有航空公司的数据来监测关税和价格变化，并对此做出快速反应，使得各航空公司在没有明确沟通的情况下进行价格共谋，提高机票价格水平削减消费者福利[31]。

总之，大数据在平台企业中的自由流转，为平台企业提供了许多可以进行市场垄断行为的机会，尤其是在默示共谋行为中，平台企业通过“数据+算法”隐蔽地进行市场信息交换，构建一个执行共谋协议的机制，并且随着时间推移，在算法的自我学习功能下这种机制将会更加智能化和稳定化，给市场带来重大反竞争风险[32]。

3 反垄断角度下构建平台企业数据共享制度

数据共享是平台经济反垄断规制措施的重要一环。为了更好地促进平台企业开放数据接口，首先需要建立平台企业数据共享的强制共享机制，打开数据共享的大门，鼓励并引导其他平台企业进行数据共享；其次，在数据共享模式的优化上，政府部门需要承担一系列数据共享模式的指南制定工作，完善平台企业数据共享过程中的权利义务分配机制；最后，防范数据共享过程中引发的各类垄断风险，保证下游企业都享有平等的数据共享机会。

3.1 创建平台企业数据共享的强制共享机制

3.1.1强制数据共享的条件

目前可能会有部分平台企业不愿意共享数据，或者只愿意共享企业数据库中的一小部分资源，这就可能导致数据共享流于形式，所以必须要强制占据市场支配地位的平台企业向下游企业开放必要的数据资源库。从欧洲反垄断的实践来看，无论平台企业是否自愿共享企业数据，不会降低大型头部平台的创新动力，反而有助于增强消费者福利[33]。从市场联通角度来看，一个具有市场支配地位的头部平台企业有着庞大且不断更新的用户数据流，使得它没有强烈的动机及不需要花费太大的成本去创新产品和服务，且由于头部平台企业能够利用数据优势持续优化平台算法，通过杠杆效应使单一市场的垄断力量进入一个联通的市场，取得下游市场或者其他不相关市场的市场份额。与之相反的是，下游小型平台企业创新的边际成本过高。因为小型平台企业即使投入大量资金和人力生产出高质量的技术或产品，也很容易被平台企业以较低的成本抄袭，之后，头部平台企业在下游市场博弈中再次凭借自己庞大的用户数量取得优势地位，下游小型企业由于缺乏充足的用户信息数据基础且企业利润过低，之后要再进行创新依旧需要付出极大的代价。故必须要适度扩张必需设施理论在平台企业数据市场的适用条件，平台企业数据不一定必须具有不可替代性，在下游企业的生产经营活动对平台企业数据的依赖性强，且无法以更低成本、更快的速度从其他渠道获取同样的数据时，平台企业数据即可构成必需设施[34]。

因此，把数据共享作为解决平台企业市场垄断问题的事后措施，在断定一家平台企业具有市场支配地位后，根据平台企业数据资源对下游企业的生产经营活动的必要程度、可替代程度和替代成本大小，决定是否强制要求该平台企业与下游企业共享数据资源。

3.1.2强制共享的监管保障

就平台经济发展规律而言，上游市场中通常只会有几家满足强制开放数据的平台企业，却可能会有数百家下游市场的企业有权接收数据，在这样一个分散的数据共享方案中，数据提供方和数据接收方之间直接连接的数量会很大，可能达到几百甚至上千。若是采用去中心化方案，即数据提供方和数据接收方直接连接进行数据共享，会导致管理数据交换所需的技术成本增高，其他外部主体很难监测头部平台企业是否与所有的下游企业合作。因此必须要有一个“中介机构”负责组织数据共享，承担平台企业数据产品在市场中的管理与运营。虽然现有的数据交易机制包括产业联盟、企业主导和平台企业自营三种形式，但大数据交易所来承担中介机构的角色无疑是目前最好的选择，因为它不仅是政府主导建立的数据交易场所，更是具备相对成熟且完备的交易和管理机制[35]。

目前，大数据交易所经过多年的市场实践和经验积累，已经形成了相对完善的数据市场交易机制。一方面，在平台企业数据共享的匹配上，大数据交易所能够统一发布数据交易信息，促进平台企业数据供应方和数据需求方进行匹配，不仅极大降低了交易成本，还能够减少数据流通信息不透明、不对称的情况；另一方面，数据共享规则上，大数据交易所会确定相应的数据流通范围，并设立自动数据定价、数据质量评估监测和数据访问接口方式等交易标准，防止包含个人隐私的平台企业底层数据和包含商业秘密的平台企业数据在市场上进行流转，也能够保护平台企业在数据共享过程中触犯《数据安全法》《个人信息保护法》等数据安全法律或法规。

但数据交易所只能从信息和技术上解决平台企业数据流通问题，却无法解决从市场垄断监管机制或执行机制上解决数据共享的问题，所以必须要成立一个附加监管机构来处理强制数据共享问题，并赋予监管机构以必要的执行权力和可行的执行机制。平台企业数据流通的“监管者”必须是一个类似于市场监督管理总局的公共机构，才能在保持利益中立的立场管理数据共享的运作。在数据驱动市场，平台企业数据共享的市场监管机构一边要统筹监管平台企业数据共享领域的反竞争性行为，一边要防止过度干预平台企业数据使用情况，以免损害平台企业的创新性和独立性。故而，在立法层面赋予监管机构正当的调查和执法权力的同时，也要在立法中设置若干的干预条件予以限制监管机构权力的运用。监管机构的职能主要包括调查、决策和执行，首先，收集和分析可能是数据驱动市场的市场信息；其次通过所调查的材料信息决定该市场是否是数据驱动市场，如果决定了该市场为数据驱动市场，就要确定需要共享数据的平台企业、共享的数据类型和可以使用这类数据的主体；最后是监督强制数据共享的平台企业是否通过数据交易所进行数据共享，若是需要强制数据共享的平台企业没有执行这一项措施，则需要承担相应的来自监管机构的惩罚措施[36]。

3.1.3拒绝数据共享义务的后果

平台企业拒绝履行数据共享义务可能会构成滥用市场支配地位。网络效应、反馈机制等数字经济优势，给在相关市场中占据主导地位的平台企业带来积极的正向效应，数据资源会呈现出比以往更甚的“强中心化“聚集模式，阿里巴巴、微梦公司(微博)、百度等都是平台经济中的领军人物，具有大规模、大体量的数据资源。这些头部平台企业可以通过企业合并的方式延伸到其他相关市场，所以在为了保护其在不同相关市场中的竞争优势，平台企业会进行数据封锁，限制企业数据在市场中流动，包括拒绝与某些下游企业进行数据交易，或者拒绝来自第三方企业的数据共享请求。平台企业控制了下游市场的市场进入资源，搭建了市场进入壁垒，若是无正当理由关闭数据接口，拒绝与部分非竞争型的下游企业进行数据共享，造成下游市场的部分企业无法取得作为生产原料的数据集，损害下游市场的正常竞争状态，可能构成滥用市场支配地位[37]。

在欧盟法院的实践中，运用了必需设施原则来确定拒绝交易行为的不当竞争属性，规定在特定情形下，一家占市场主导地位的企业拒绝给予其他企业获得必要市场投入的机会是滥用市场权力的。但是强加给企业数据共享义务，会对占市场支配地位的企业的合同自由和财产权产生一些不利影响，因此欧盟法院对违反《欧盟共同体条约(TFEU)》第102条拒绝交易的行为规定了很高的适用门槛。只有存在以下“特殊情况”，拒绝交易才会构成滥用支配地位，即:a.投入是必不可少的; b.排除了下游市场上的有效竞争; c.阻止了新产品的出现(这一条件仅适用于受知识产权保护的资产) ; d.缺乏客观理由[38]。在欧盟的执法实践中，虽然利用了必需设施原则来保护下游企业获取必要的市场进入资源，但又设置了较高的适用条件，在很大程度上把强制数据共享义务的不利影响降到最低。我国《反垄断法》草案第22条也提出了，具有市场支配地位的经营者没有正当理由，拒绝与交易相对人进行交易，属于滥用市场支配地位的行为。因此，占据下游市场进入必备的数据资源且具有市场支配地位的平台企业，无正当理由限制其他依赖企业数据的下游企业获取数据的资格，扰乱了下游市场的公平竞争环境，应落入上述《反垄断法》草案第22条所述的滥用市场支配地位的行为。

3.2 制定平台企业数据共享的官方指南

信任是数据共享主体建立数据共享关系的前提，而数据共享协议是数据双方建立信任的重要工具。数据共享协议是达成开放数据接口合意的法律形式，为数据共享项目提供一个具有约束力规则和限制框架的法律协议[39]。

a.提高相关政府部门在数据共享立法方面的引领作用。虽然平台企业希望能够有更多的自由空间和灵活度促进数据产品创新，但现有的合同机制是不足以防范数据共享市场的反竞争风险，若只依靠开放平台服务协议即开放平台服务合同保障平台企业数据共享，容易在数据共享关系中出现合同地位不平等。由于大型头部平台掌握了数据资源，所以作为数据提供方的平台企业也就掌握了数据共享格式协议即开放平台服务协议的起草权力，在数据共享市场中获得随意选择数据共享合作方的能力。现有的数据共享协议尚未有单独的部门法进行规制，相关规定多散落于各类法律法规中，如《关于平台经济领域的反垄断指南》的救济措施条款、《数据安全法》的数据安全保护条款等。因此，数据共享协议是数据共享过程中的薄弱环节，若是国家层面没有制定明确的原则或制度规定，来保护数据流通价值链中的薄弱环节，那么在整个价值链中很难实现数据提供方和数据需求方的利益平衡。

平台企业用知识产权和商业秘密条款保护数据安全，无非是希望在数据共享过程中引入相应的保密义务，保护用户隐私信息，提高用户对数据共享行为的信任和意愿。但是仅通过《开放平台服务协议》《隐私保护协议》等平台自治协议，难以突破平台企业的数据市场优势或者市场支配地位带来的不平等的合同权利，导致数据需求方的公平请求权无法实现[40]。因此，相关政府部门应在平台企业数据共享领域起到引导作用，在相应的法律制度不完善或者法律规定过于分散的情况下，制定有关平台企业数据共享领域的政策法规，尤其是数据共享格式合同机制上，为平台企业数据共享制定一套(跨部门或特定部门的)非强制性合同规则，确立包括数据质量标准、数据定价机制、数据交易范围在内的平台企业数据共享市场规则，分配数据提供方和数据使用方获取、使用和再利用平台企业数据的权利。但是不同类型的平台企业在实践中的做法差异较大，政府部门出台的数据共享规则不一定适用于每个行业或者业务部门，所以不宜采取一刀切的方式，而是应当给予数据共享双方以适当的合同自由权利，不设置强制性的合同条款[41]。

b.重新调整数据共享协议中的权利义务分配机制。由于平台企业是数据的提供方，需要与多个主体签订数据共享合同，为了缩减合同磋商时间、减少合同缔约成本，平台企业往往选择采用标准格式合同形式，其中《开放平台服务协议》就是典型的标准格式合同。但是标准格式合同容易引起合同双方权利义务的严重不对等性，主要体现在：一方面在合同的制定过程中基本没有给合同相对方留下协商和商讨的空间，大部分合同条款不是协商而来，而是合同提供方强加上去的，合同相对方只能选择接受合同条款或者离开；另一方面，标准格式合同中通常会有免责条款，规定数据提供方即平台企业在任何情况下都没有责任且可以随时终止合同履行。数据共享合同双方权利义务的不对等问题，明面上看似是数据提供方和数据需求方之间的议价能力不平等，但实际上是包括限制交易措施在内的垄断行为过多导致的。由此可知，合同的自由选择价值不适用于平台企业数据共享领域，即私法自治明显无法调整占据“数据垄断地位”的平台企业与第三方企业之间的数据共享合同关系，因此，在保证数据共享双方当事人合同自由的同时，还需要从公法上调整数据共享双方的权利义务关系。

要实现社会基本结构的公平正义，调节市场经济中的不平等现象及市场主体的合法期望，首要问题就是要解决权利和义务上的分配不平等问题[42]。从社会公平的角度，平台企业准公共属性更强，且是在社会的基础上得到了更大的社会福利，本就该承担更大的社会责任义务[43]。平台企业在社会个体的数据基础上，取得包括用户行为记录数据和推测数据在内的平台运营数据，并通过这类数据的共享得到一定的商业价值，所以平台企业的行为更需要符合社会公共利益的实现。在数据共享过程中，公法更适合调节平台企业数据共享的权利义务关系，保护社会公平正义结果在平台经济领域的实现。因此，一方面基于平台企业的技术水平和人力规模大大高于其他市场主体，可以适当增加平台企业对于用户数据和平台运营数据的安全保护义务；另一方面，为了防止平台企业利用数据影响下游市场的公平竞争环境，要缩减平台企业关闭下游企业的数据连接的权力，即在无正当理由的情况下，平台企业不得随意关闭下游企业数据共享的接口[44]。

3.3 完善平台企业数据共享市场的公平保障

a.防止数据共享成为平台企业的“垄断工具”。通常而言，数据共享行为能够有效改善市场的竞争环境，缩小平台企业利用数据优势影响相关市场的可能性，但是由于算法的介入，企业数据信息在算法的运算下提取出更高的价值，改变了企业之间沟通的方式，最终提升了共谋行为发生的可能性。为了防范平台企业利用算法工具带来的反竞争风险，一方面，禁止“默示共谋”的发生，防止平台企业利用数据共享协议与下游企业签订“垄断协议”，不允许平台企业在数据共享协议中约定共用一种算法或者交换某些关键数据，以此达成垄断共识；另一方面，对于已经存在的“垄断协议”，防止平台企业在数据共享过程中使用约定算法来支撑市场反竞争行为的实施。但我国反垄断执法实践中还未有过关于使用算法模型支持早已达成共识的垄断协议行为的公开调查。

为了解决这一问题，首先明确数据共享行为的意图和目的，平台企业与下游企业进行数据共享主要目的是以促进生产为目标实现数据的二次使用价值[45]，平台企业希望通过数据共享实现数据变现的目的，下游企业希望通过数据共享获取必要的数据资源开发或者锻炼算法，因此要是数据共享行为超出本应有的目的，则需要加大审查数据共享双方之间利用数据共享从事反竞争行为。其次，重新界定一下“垄断协议”的概念内涵，在以“默示”的方式达成限制或排出竞争的构成要素中，可以把数据共享中的算法约定行为确定为一种自动执行“垄断协议”的机制，即把这一行为定性为上游平台企业和下游企业之间进行信息交换和意思联络的共谋行为。但也要注意，在平台企业与下游企业实施协同行为中，成员之间对算法的约定有时只是为了监督或者隐藏早已约定好的垄断协议实施行为，而不是把算法用作意思联络的工具。这种“管控型”的算法被英国学者称为“信使场景”[46]。在实践中，欧盟委员会及其成员国竞争执法过程中有过多个把算法作为共谋行为的辅助工具的处罚案例，但我国尚未有类似案例。最后要加强对数据共享企业的算法进行监管，定期用严格的方法验证算法有无参与实施、辅助共谋的作用，或者定期评估算法模型有无协同行为，其中默示共谋的方式及其隐蔽，有时候不一定有约定算法这一种明显的意思联络行为，而是利用算法对企业数据进行监控，提高上下游企业之间的商业信息方面的透明度，从而预判或者暗中协调彼此之间的行为。总之，在分析该类数据共享行为的反竞争效果时，应将数据共享与算法等分析工具之间的关系纳入《反垄断法》的垄断协议分析框架进行考量。

b.提高平台企业数据共享的公平开放程度。平台企业数据共享的开放程度对于衡量数据共享行为是否具有危害市场竞争环境的效果起到了关键性作用。所以要对数据共享的开放程度进行审查，以排除平台企业利用数据共享从事反竞争行为。

第一，同种类型的下游企业应享有相同的机会参与到平台企业数据共享过程中来。若是平台企业数据共享仅限于特定的下游企业参与而排除同一市场中相当部分的其他经营者，尤其排除的是具有同类竞争关系的经营者时，该数据共享行为就极有可能触犯《反垄断法》，应该受到规制。第二，注重审查平台企业数据共享的使用费率和条件对相关数据的共享是否造成阻碍。通常来说，平台企业有权在格式条款中约定共享数据的费用和条件。但是，当共享的数据具有一定的重要性，且成为了进入下游市场的准入门槛或重要条件时，数据共享协议中要求的使用费率和条件就应当遵循公平、合理、无歧视的原则(简称FRAND原则)[47]。若平台企业利用数据共享行为通过施加高昂使用费或不合理条件，抑或是通过控制技术标准来限制、阻止部分下游企业对相关数据的访问和使用，则可能限制下游市场的公平竞争[48]。但需要注意的是，在审查过程中，并不是对所有的相关下游企业都采取同一使用费率和条件，平台企业有权根据开放数据共享的下游市场领域不同，在FRAND原则下，动态地调整使用费率和条件。第三，注重分析平台企业对下游企业控制或使用数据资源的限制。在对平台企业数据共享行为进行分析和评估的过程中，防止平台企业利用数据共享要求下游企业开放核心数据以及排他性的数据回授义务，即要求数据使用方不断地将对现有数据共享机制的运行非必要的数据，独占性地回报给平台企业。这种反向的数据回授义务，加强了平台企业对下游企业甚至下游市场的实际控制，更容易损害下游相关市场的市场竞争环境。