2020年12月中央經濟工作會議明確強調，“要完善平臺企業壟斷認定、數據收集使用管理、消費者權益保護等方面的法律規范。要加強規制，提升監管能力，堅決反對壟斷和不正當競爭行為。”

數字經濟時代，大數據已成為互聯網平臺和數字企業發展的關鍵生產要素和重要競爭手段，深刻改變著市場競爭的性質和方式，顯著提高市場效率和社會福利。然而，也要看到大數據也衍生了一些爭議和隱憂，如壟斷、不正當競爭、隱私侵犯、貧富分化、歧視操縱等問題。其中，濫用大數據的相關壟斷問題，引起了社會各界及競爭監管機構的廣泛關注。因此，從競爭政策的角度，正確認識大數據對企業市場競爭的重要影響，全面辨析其競爭效果，明確大數據反壟斷的核心內容，形成科學合理的大數據相關壟斷行為治理策略，對更好落實中央經濟工作部署，提高對平臺及大數據反壟斷問題的認識，發揮大數據關鍵變量效能，規范平臺和企業大數據利用和競爭行為，維護公平競爭市場秩序，促進數字經濟健康發展，提升國家數字經濟競爭力具有重要作用。

｜大數據正深刻改變數字經濟時代市場競爭范式

大數據及數據分析技術作為一種新的競爭手段，對數字經濟時代的市場競爭的性質和運行方式產生深刻影響。

（一）催生競爭理念革新，動態跨界競爭替代靜態原子競爭

傳統市場經濟下，企業之間的競爭更多依賴于價格手段，以市場內競爭的方式來擴大市場份額，數據信息在競爭過程發揮的作用相對有限，企業之間競爭呈現出靜態、原子式的特點。

數字經濟時代，大數據成為經濟發展和企業成長的關鍵生產要素。數字平臺企業更多利用巨量的數據資源和數據分析技術，加快創新數字產品和服務，對現有行業和領域企業進行顛覆式創新競爭或者催生新產業新業態。如谷歌、亞馬遜、臉書、蘋果、微軟（所謂“GAFAA”）等企業利用其收集的大量數據，向人工智能、智能家居、生活服務等領域延伸，動態競爭、跨界競爭成為各類數據驅動市場上企業參與市場競爭秉持的新理念。

（二）改變市場競爭方式，生態系統競爭替代產品服務競爭

在傳統市場經濟下，企業之間競爭方式相對單一，主要體現在產品和服務價格、質量、數量等維度，價廉物美是企業贏得市場競爭的重要方式。

數字經濟時代，數字采集技術、存儲能力以及處理技術均取得爆發性提升。平臺和數字企業如谷歌、臉書、蘋果、亞馬遜、騰訊、阿里巴巴、百度等，作為數字經濟運行的樞紐和“看門人”（Gatekeepers），不但擁有海量用戶的注冊信息，而且在為各類用戶提供服務時匯聚了全流程實時在線數據。利用這些數據，數字平臺企業可以依托其核心平臺，向金融支付、物聯網、人工智能、生活服務等眾多領域擴張開展跨界競爭和融通合作，打造根深葉茂的龐大“生態帝國”。由此，基于大數據和數據分析技術構建平臺生態系統則成為數據驅動市場競爭的最重要方式之一。

（三）重塑競爭優勢來源，數據成為企業價值和競爭優勢源泉

根據傳統的競爭優勢理論，企業基于“經濟人”的利己邏輯，對各種稀缺性投入和能力的控制或獨占，通過成本領先和差異化策略，來構筑其競爭優勢。

數字經濟時代，大數據本身成為企業的核心資產。數字平臺企業則是結合“利己”和“利他”邏輯，利用其源源不斷積累的數據資源和數據技術能力以及獨特的生態系統競爭方式，促進平臺市場各類主體互動匹配，來不斷提升價值和創造競爭優勢，打造企業發展的“護城河”。一方面，數字平臺企業可以利用大數據及數據處理、分析能力，增強學習能力，提升管理和決策科學性，促進供需雙方精準對接，從而獲取更多的用戶，搶占更多的市場份額；另一方面，數字平臺企業還可以依托海量大數據匯聚產生規模經濟、范圍經濟來獲得成本和差異化方面的領先優勢，更可以利用數據網絡效應，發揮數據和平臺賦能作用，促進接入平臺的各方互動競合，共同成長、共同增值，持續鞏固其作為市場運行樞紐和價值創造中心的地位，進而在市場競爭中形成獨特的優勢。

（四）改變市場競爭格局，壟斷市場結構替代競爭市場結構

歷史上，受限于成本下降速度和市場空間約束，工業企業規模擴張速度相對緩慢，直到規模經濟和范圍經濟發揮作用時，企業才獲得壟斷地位。因此，在大部分時間內，各類市場呈現出競爭性市場格局，但一旦企業獲得壟斷地位，這種壟斷地位往往在一段時期內比較穩定，正如標準石油、IBM、AT&T等企業壟斷石油、計算機、通信等行業的歷史所顯示的。

相比之下，數字經濟時代的互聯網平臺和數字企業，如谷歌、蘋果、亞馬遜、微軟、臉書、騰訊、百度、今日頭條等，突破了時間和空間約束，基于指數化增長數據資源和平臺組織模式，釋放數字經濟特有的各類網絡經濟和正反饋效應，拓寬規模經濟和范圍經濟的邊界，可在全球范圍擴張，在很短的時間內就發展到極大的規模，在核心業務領域處于領導地位，并不斷向相關領域延伸，實現“贏者通吃”。市場集中化甚至壟斷成為數字時代市場結構的“新常態”，如谷歌對全球搜索引擎、移動操作系統等多個領域壟斷，臉書對社交網絡、在線廣告等眾多領域寡占甚至壟斷。

｜大數據對市場競爭秩序和社會福利有著復雜影響

大數據在深刻改變數字經濟時代市場競爭范式的同時，對市場競爭秩序和社會福利也產生比較復雜的影響，且這些影響并不總是有益的。

（一）合理利用大數據可從多個維度促進競爭、增進福利

主要體現在以下方面：一是從增進市場動態性的角度來看，數據資源更豐富和分析應用能力更強的數字平臺或企業通常可以依托海量的數據資源，持續跨越諸多市場上在位者設立的各種進入壁壘，開展跨界競爭，從而全方位增強市場可競爭性，提升市場動態效率；二是從促進企業創新競賽的角度來看，更多的數據讓數據密集型企業能比競爭對手更好進行學習改進和數字創新，進行學習能力競爭和創新競賽，改善供給和服務方式，滿足用戶個性化、多元化的需求，增加社會福利；三是從加強企業之間成本和質量競爭的角度來看，與競爭對手相比，擁有更多數據資源的優勢平臺或企業可以利用大數據及數據處理技術，對用戶進行“大數據畫像”，為用戶提供成本更低、質量更高的服務，減少供需對接不暢產生的各種效率損失，創造更高的經濟效益；四是從平衡買賣雙方力量的角度來看，大數據匯聚了市場上各類信息，不僅提高了市場透明度，降低用戶信息和搜尋成本，還在一定程度上改善了其與平臺和企業之間存在的信息不對稱程度，增強其議價能力和“抗衡力量”，改善其在與賣方博弈中的地位。

（二）策略性運用大數據可能產生損害競爭和福利的效果

作為賦能企業成長、促進市場競爭、激發技術創新的關鍵要素——大數據，也有可能被部分成長起來的壟斷平臺或數據巨頭濫用作為排除、限制市場競爭，為自己謀取私利，攫取壟斷利潤，損害消費者利益的工具。如壟斷平臺或企業可能策略性運用其獨有的大數據資源及數據應用能力，制定更具攻擊性、掠奪性的競爭策略，構筑較高的進入壁壘或者拒絕數據訪問，對潛在進入者進行威懾，阻止后者進入市場的動機，以維持和鞏固其市場支配地位。又如具有市場支配地位的壟斷平臺或企業可能利用其收集的用戶偏好、習慣等方面的數據，借助用戶畫像技術和信息優勢，對這些用戶鎖定，實行壟斷高價或價格歧視（所謂的“大數據殺熟”），以攫取絕大部分甚至全部消費者剩余。再如處于市場支配地位的企業可能通過觀察和觀察到的競爭對手行為數據和信息，通過機器學習和自動化算法，來與后者達成隱蔽的默契合謀。此外，壟斷平臺或企業還可能設置各種限制性的數據訪問、使用的條款，如數據搭售、基于數據的縱向約束條款等，來減少所面臨的競爭壓力，鞏固自身領導地位。

如上所論，作為戰略性重要性日益凸顯的資源，大數據既可以被平臺或企業用來改善經營管理，提升服務質量，增加市場動態效率，進而發揮競爭促進和福利增進效應；也可以被平臺或企業作為打擊競爭對手、抑制市場競爭、攫取壟斷利潤的戰略工具，進而造成消費者和社會福利受損。因此，對大數據之于市場競爭和社會福利的影響，要進行個案分析和全面評估，避免得出片面的、不客觀的結論，從而造成政策執行偏差，干擾市場正常運行。

｜大數據相關壟斷行為應是反壟斷監管聚焦的重點

近年來，各國在推進互聯網市場反壟斷監管時多有提及大數據相關的壟斷問題，但該問題并非這些案件的焦點，也始終沒有上升至比較高的位置。對如何判定大數據壟斷行為以及如何進行監管也尚未達成共識，以至于各方處于“霧里看花、自說自話”的狀態。因此，必須撥開大數據壟斷的面紗，洞悉問題的本質，明確競爭監管機構所關注的重點。

（一）大數據壟斷本質上是指處于市場支配地位的壟斷企業策略性運用大數據來排除和限制市場競爭的行為

依據現代反壟斷執法傳統和實踐，反壟斷監管的對象是企業的“壟斷行為”，而非壟斷結構或壟斷狀態。所謂的大數據壟斷，既不是指企業擁有大數據規模和市場份額占比，也不是指市場上利用大數據的企業數量多寡，而是指具有市場支配地位的壟斷平臺或企業以大數據作為策略性競爭手段來削弱甚至消除市場競爭，損害消費者和社會福利的行為。

具體而言，一方面，伴隨智能終端快速普及、數據基礎設施日益完善以及萬物智聯水平顯著提升，數據采集、存儲和處理能力飛躍提升，數據資源無時無刻、源源不斷地生成，眾多科技企業都收集和積累了豐富的數據，單純看企業擁有的數據量或者企業是否利用大數據，既不能判定該企業是否是壟斷企業，也不能判定其利用數據的行為屬于壟斷行為。另一方面，在法律操作層面，反壟斷法對壟斷地位和壟斷行為的判定需要經過比較嚴格的論證程序。而大數據本身多源、異質的特點，使得大數據很難簡單地被界定為產品層面或者地理邊界上比較清晰的相關市場，認定平臺或企業在大數據市場上具有壟斷地位既不容易，也不可行。因此，提及大數據壟斷時，出發點應立足于壟斷平臺或企業的大數據利用行為，深入分析行為本身對競爭自由和社會福利的影響，根據結果來判斷行為是否屬于壟斷行為。

（二）競爭監管機構推進大數據反壟斷重點應是對大數據相關各類壟斷行為的監管

盡管隨著數字采集和處理技術水平的提升，數據資源總量在快速增長，但對部分互聯網平臺和數字企業而言，獲取和利用數據并不是沒有成本的，其在生成、采集、存儲和處理數據過程，如綁定智能終端設備、開發軟件和App、研發數據采集和處理技術、數據存儲中心建設以及向用戶提供服務等，都會產生費用和成本。因此，為了確保和鞏固自身的數據利益和優勢地位，處于市場支配地位壟斷企業可能會以大數據為武器來排除限制市場競爭。

涉及大數據壟斷行為的具體類別可從反壟斷法一窺。壟斷協議、濫用市場支配地位和經營者集中構成了現代反壟斷的三大支柱。壟斷平臺或企業可以運用壟斷協議、拒絕交易、縱向約束等方式，策略性設置數據訪問和數據共享壁壘，增加用戶轉換成本，來提高其競爭對手進入市場的門檻和成本，防止后者以此來跨越市場壁壘，進入其所在的市場內與其展開競爭。壟斷平臺和數字企業也可能通過收購各類數據密集型企業，即“殺手型收購”，來排除其競爭對手在以網絡效應為特征的市場中獲得必要的數據和用戶規模，直接將競爭扼殺于萌芽當中，搶占未來市場競爭位勢。歐盟競爭委員會在對臉書并購瓦次普（WhatsApp）進行審查時著重提到這一點。此外，地位穩固的壟斷平臺或企業還可以運用大數據分析和用戶畫像，來對不同的用戶群體進行歧視對待，以獲取壟斷收益，損害用戶利益。因此，競爭監管機構推進大數據反壟斷重點應是對大數據相關的壟斷協議、濫用市場支配地位以及經營者集中等行為的監管。

｜科學設計大數據相關壟斷行為監管治理框架

作為新的競爭手段，部分平臺或企業可以利用大數據來促進競爭和增進社會福利，同時處于市場支配地位的壟斷平臺或企業確實也有可能利用其在大數據方面的優勢，濫用市場支配力來維持和鞏固自身的壟斷地位。中央經濟工作會議明確指出，“反壟斷、反不正當競爭，是完善社會主義市場經濟體制、推動高質量發展的內在要求。”并強調，“要加強規制，提升監管能力，堅決反對壟斷和不正當競爭行為。”因此，應落實中央經濟工作會議關于強化反壟斷和防止資本無序擴張的戰略部署，科學設計大數據相關的反壟斷政策，構建符合大數據及數字經濟發展特點的競爭監管體系，加強對壟斷平臺和企業策略性濫用大數據行為的監管，提升監管效能，促進各類企業依法依規搜集和合理利用數據資源，更好服務經濟社會發展。

（一）要深化對大數據壟斷本質和問題的認識

時代在變遷，技術在進步，但經濟規則及法律問題不變。無論是工業經濟時代，還是數字經濟時代，反壟斷監管的對象始終是壟斷行為。盡管大數據以及數據相關的競爭策略，使得壟斷問題外在的表現形式以及對市場競爭和社會福利的影響更加復雜，更加難以甄別和理解。因此，需要深入研判、加深認識、審慎監管。特別是要充分認識到數據驅動市場本身市場競爭的特征，全面分析和評估大數據對市場競爭的實質效果，綜合權衡行為潛在的收益和損害以及監管收益和成本，確保監管干預措施不應干擾市場正常運行，減損大數據創造的價值，影響市場運行的動態效率以及改變市場參與者之間的分配公平。此外，還應回歸反壟斷傳統，明確大數據反壟斷監管針對的不是數據的“大”或“多”，也不是大數據的合理利用，而是策略性運用大數據濫用其市場支配地位的限制競爭行為。故而，加強反壟斷監管政策的目標則是維護市場競爭秩序，促進數據合理利用和數字創新，提升整個社會福利水平。

（二）要完善涉大數據壟斷行為監管規則體系

法律規則通常滯后于商業實踐。我國反壟斷法實施十多年來，基于大數據的競爭策略和商業模式大量涌現，使得反壟斷法在應對大數據壟斷行為時面臨較大挑戰，相關法律條款顯得過于原則，以至于在實際執法過程中很難操作。因此，應與時俱進，加快推進反壟斷法及相關操作指南的修訂、制定和完善工作，將數據、算法等相關的市場界定、壟斷行為判定標準及監管舉措納入到法律框架之下，并且在實施過程中，既要考慮到大數據濫用可能產生效率損失，又要充分考慮大數據利用所產生效率提升和創新促進作用，明確相關效率抗辯條款，為大數據壟斷行為監管提供法律依據。

（三）要創新涉大數據壟斷行為監管理念思路

理念是先導，思路決定舉措。一方面，大量數據的生成和使用正在重新定義我們的認知能力和創新方式，刺激新技術、新產品、新模式和新業態加速涌現，不斷重塑國家和企業競爭新優勢。有鑒于此，推進大數據壟斷行為監管要妥善處理好嚴格監管和創新發展的關系。另一方面，反壟斷立法的目的是預防和制止壟斷行為，保護市場公平競爭，維護消費者利益和社會公共利益?？紤]到可能出現的濫用大數據限制市場競爭的行為，確保及時干預也很重要。此外，考慮到反壟斷法目標多元，推進大數據壟斷監管應堅持全球視野，遵循發展大勢，全面權衡監管與發展的關系、短期經濟利益與長期戰略目標的關系，堅持包容審慎理念，引入監管成本收益評估機制，增強監管效能。

（四）要創新涉大數據壟斷行為監管方法體系

數據驅動市場具有主體活躍、動態創新、生態競爭的特點。針對大數據壟斷行為的監管，應加快優化創新反壟斷監管方法體系，提升監管能力。一方面，要推進“互聯網+監管”“信用+監管”“大數據+監管”“區塊鏈+監管”等新型智慧監管方法，實現“以科技治數、以信用治數、以數治數”，提高大數據壟斷行為監管的精度和效能。另一方面，應加強與學界和第三方機構合作，深化對大數據壟斷問題的競爭政策理論和市場調查研究，提高對大數據利用行為和方式及其效果的認識，更好發揮政策分析和調查研究對市場主體大數據利用行為的規范引導作用。同時，要科學把握反壟斷監管的時機和力度，借鑒歐盟等經驗，創設臨時性競爭干預工具，提高救濟手段的時效性，增強反壟斷監管方法的敏捷性和適應性。此外，還應盡可能減少“本身違法原則”對大數據開發利用行為的適用，慎用“必要設施原則”強制數據開放共享，避免侵犯企業數據產權，降低市場主體競爭自由，削弱其投資和創新激勵，損害長期動態效率和社會福利。
編輯：hfy