互联网平台竞争评估：数据与效果测量

我国《反垄断法》第二十七条规定了对经营者集中审查的实质标准，包括：相关市场的市场份额及其对市场的控制力、相关市场的市场集中度、市场进入及技术进步、对消费者及其他经营者的影响、对国民经济发展的影响、国务院反垄断执法机构认为应当考虑的影响市场竞争的其他因素。第二十八条则规定了运用实质标准审查时，要采用正反竞争效果分析方法以及规定了经营者集中的豁免制度。

对于如何适用前述的实质标准评估竞争影响，《关于评估经营者集中竞争影响的暂行规定》规定了更为具体的竞争分析方法：在横向合并中着重考察合并后是否会产生单边效应、协同效应，在纵向合并中主要考察是否会产生传导效应，并指出相关市场的市场份额是分析市场力的重要因素但非决定因素。在评估市场集中度时，引入经济学工具，例如 HHI（赫芬达尔—赫希曼指数／相关市场集中度指数），CRn（行业前 n 家企业联合市场份额／行业集中度指数）。

如前所述，数字经济时代下，创新成为企业发展的核心动力，竞争政策也应当及时反映经济政策的价值取向发展，在评估数据产生的竞争效果时，不应当仅局限于狭义的“竞争”，“创新”“效率”“消费者福利”等也是竞争效果评估中的重要维度。本书接下来将结合现有的法律维度以及新加入的“创新”维度，运用竞争损害理论，分析数据对竞争效 果 的影响。

一、市场支配力维度

市场支配力对应着我国《反垄断法》第二十七条第一项、第二项，即“参与集中的经营者在相关市场的市场份额及其对市场的控制力”及“相关市场的市场集中度”。存在横向重叠的企业间的合并，即处于同一相关市场的企业间的合并，最常出现的竞争损害就是消除市场现有的直接竞争，导致市场支配力的出现或强化，产生对市场中自由竞争不利的单边效应和协同效应。在这一方面，基于数据的并购带来的竞争担忧与传统合并的竞争担忧相同。

美国竞争执法部门联邦贸易委员会（FTC）于2014年审理的 Corelogic收购 Data Quick 案，[17]涉及了数据作为相关商品市场的企业间的合并。CoreLogic 在美国获得了国家评估员和记录员数据的许可，并寻求收购一些相关资产和利益，其中包括 Data Quick，FTC 将相关市场界定为国家评估员和记录员的大宗数据市场，这种数据基本涵盖了美国全国的房地产信息，并且由当前的和历史的批量格式的数据构成。数据的供应者以统一标准的格式提供数据，包括所有权、状态和价值等各种特征信息。对此类数据感兴趣的买家虽然可以从地方政府获取评估员和记录员数据，但是由于缺乏地理范围因素，地区性的数据不能形成国家评估员和记录员数据的替代。FTC 发现，本案中的并购将在一个已经集中的市场中增加合并企业的市场支配力：在合并交易之前，只有三个竞争者在同一市场竞争，DataQuick采取了激烈的竞争措施，较另外两位竞争者提供了更低廉的价格和更宽松的合同条款限制；同时根据 FTC 的市场进入条款，本案中的市场进入也无法抵消集中带来的反竞争效果，市场新进入者无法及时地、充分地出现，因而 FTC 认为本案的并购将消除 CoreLogic 与 Data Quick 之间的直接竞争，从而实质性地减少竞争并导致垄断，不仅可以预见合并后的实体将单方面地运用其市场支配力，还增加了合并后的实体与市场下剩余的一个竞争者——Black Knight 的协同作用的可能，所以此项并购为法律所禁止。

上述案件中，全国性数据的获得存在许可门槛导致了相关市场较高的集中度，横向并购将引发明显的竞争担忧。对此进行延伸，当合并将造成收集原始数据的能力在进入或存在相关市场的企业间存在巨大差异时，也会出现对市场支配力的建立、维持或加强的结果。首先，如果数据对于提供产品至关重要，但由于传感器安装或其他条件的限制，特定企业以外的企业在技术上或经济上难以通过访问收集数据的渠道来获取原始数据，同时也没有替代数据用于提供产品，例如，机器学习领域，将极可能导致特定企业获得市场支配力；其次，原始数据的积累带来的网络效应可以加快产品功能改进的周期循环，并且产品制造的边际成本不会增加（例如数字内容和软件），而这些产品的性质也很难通过关注特定客户群体或者涉及较低的交易成本，例如网络购买，来区分，更容易拓展业务以形成规模经济，导致市场支配力的建立。[18]

市场支配力量建立本身并不是问题，[19]要充分考虑市场支配地位形成后可能产生的单边效应和协同效应等反竞争效果，结合其他维度的竞争效果进行综合评估。

二、市场进入维度

市场进入维度对应着我国《反垄断法》第二十七条第三项的“经营者集中对市场进入、技术进步的影响”部分。在数字经济时代，互联网平台处于动态竞争之中，适用于传统静态竞争模型的市场份额已不足以评估竞争影响，市场进入维度应当提升到更重要的地位。而作为互联网平台重要资源的“数据”，其对市场进入的影响也存在正反两方面的效果，如 GSMA《数字生态系统竞争政策框架重整》所指出的，数据对竞争的影响应当结合数据的类型、数量、范围和可获得性进行个案分析。

1.企业通过合并所获取的差异化数据，如果难以被竞争对手复制、获取，将赢取竞争优势，阻碍市场进入，导致限制竞争

数据并非总是显见、成本低廉且易获得的。例如，在 TomTom 收购 Tele Atlas 案中，欧盟委员会发现导航地图数据的收集需要巨额的前期投资，一些关键数据正是公司成长和发展、提供优质服务并能够不断完善的重要资源与核心竞争力。在谷歌收购位智公司并购案中，位智公司是一家利用用户来完善其交通地图数据的地图应用公司，但由于在英国市场不具有足够的用户数量无法获得充足数据而竞争力受限。

互联网平台因其网络效应具有“赢者通吃”的特点，具有支配地位的平台企业具有最多的渠道与财力获取关键数据，并且具有排除小企业取得与使用关键数据的倾向。平台收集的数据总是不断更新迭代的，而现代的大数据技术保证了平台企业能够高速地处理海量数据，因此这些大量涌入平台的新鲜数据还为平台提供了一种“即时预测”的功能。例如，“推特的数据能够帮助企业识别正在兴起的趋势，通过控制移动电话应用商店，用户下载竞争对手的应用时，谷歌和苹果马上就能知道”，[20]通过对数据的实时监测，拥有大量数据的互联网平台巨头能够快速识别新兴的潜在威胁者，采取各种措施，例如先发制人式并购，阻碍竞争对手的发展。

欧盟的《大数据时代背景下隐私与竞争力》认为，理论上个人信息应被认为是一个特定数字市场的重要设施，具有市场支配地位的企业对这些信息拥有独占控制权而竞争对手缺少重建服务所依赖的框架或体系的技术手段，这将有效地阻止竞争对手进入相关市场。在欧盟Telefonica UK、Vodafone UK 和 Everything Everywhere 的合并案中，欧盟委员会就特别考察了本案并购是否存在“通过整合个人信息、定位数据、反应数据、社会行为数据和浏览数据，以及建立独一无二的数据库来作为定向移动广告的重要投放人，且其他竞争对手无法复制这样的数据库，使合并后的企业将可以排除数据分析和广告服务提供商的竞争”的情形。[21]

在印度竞争委员会（CCI）审理的拜耳与孟山都合并案中，CCI 认识到双方主体都有能力获取农业气象数据，并且这一能力将在合并后强化，而这些数据是市场参与者与合并后主体形成有效竞争的重要资源，因此将增加参与市场竞争的进入壁垒。CCI 认为，垂直整合和数据获取使合并后的实体能够为农民提供种子相关的打包解决方案并通过其数字应用程序提供农业化学供应链，而这些是其他竞争者没有能力做到的，因此增加了其市场支配力，认定合并后的主体有能力和动机去封锁其他的竞争者。

2.企业通过合并获取的数据不具有独占性，此类数据的集中不会阻碍其他竞争者的市场进入

欧盟在审理脸书收购 WhatsApp 案中指出，首先，用户通讯领域是一个具有频繁市场进入和快速革新的新兴发展的领域，高市场份额只是一种短期的表现，整体上该领域处于动态竞争的状态之中，因此市场份额不必然推导出市场支配力的存在以及对市场存在持续的竞争损害；其次，通过分析脸书和 WhatsApp 的数据收集行为和用户覆盖情况，欧盟委员会得出，虽然脸书可以从 WhatsApp 用户处收集数据并获取定向广告的投放优势，但市场上仍有足够的供应者能够提供用于广告目的的有价值的用户数据，脸书的竞争者在其排他性控制的数据之外仍可以获得充足的有价值数据，因此本案的数据集中不构成市场进入障碍。同理，欧盟委员会在审理微软与领英合并案中，也指出市场上有大量的有关社交网络服务的替代数据来源可以获得（包括垂直社交网络），例如 Xing、Viadeo、GoldenLine、Academia 等，因此合并导致的数据集中不会对市场上的竞争者与潜在竞争者产生进入壁垒效果。

综上所述，我们可以看出，数据对市场进入的评估主要来自个案中对集中的数据性质的分析。一方面，数据具有稀缺性即复制可能性，数据是否可获得，是否存在替代来源决定了集中的数据是否会成为市场进入的一种关键资源乃至必要设施，从而引发竞争担忧；另一方面，数据收集的规模和范围达到一定程度会带来边际价值的递减，同时运用算法分析数据得出信息这一过程要求数据来源是持续更新的，因此数据的时效性也使特定时期累积的数据规模无法形成长期的优势；最后，我们既要考虑数据集中可能在纵向合并中产生的对相关市场竞争者的封锁损害，也要注意在混合合并中大数据分析能力的增强以及多样化的数据集中可能产生的不相关市场和未来市场中的进入壁垒。

三、创新维度

创新维度拓展了我国《反垄断法》第二十七条第三项的“经营者集中对市场进入、技术进步的影响”。根据数字经济时代的创新理论，技术创新是重要但非唯一的创新形式，商业模式创新、企业组织创新也是经济发展的重要助推力，创新作为一种显著的效率表现，可以作为独立维度用于竞争效果评估。

P.Régibeau 与 C.Rockett 在《合并与创新》报告中指出了数据相关合并对创新效率的五个方面的提升。[22]

（一）促进内部知识的传播

当合并前的相关技术或数据不被轻易许可时，合并可以使主体间更好地分享知识。以算法为例，算法在知识产权法上无法获得很强的权利保护，因此，算法相关的许可吸引力较低，通过合并可以使主体共享优质的算法，保障创新。

（二）溢出效应(www.xing528.com)

合并将促进部分溢出成果的内部化，增强创新的动机。算法与数据密切相关，然而关键研发人员的流动性可能在一些案例中创造显著的溢出成果。

（三）协调研发相关的投资

通过合并可以避免在同一领域的重复研发投入，例如在人工智能领域，通过内部共享能够大量节约在人工智能面部识别训练中的资源使用。

（四）依序的、互补的革新

数据相关的合并有助于带来标准制定方面，尤其是数据通信标准方面的强有力的革新。

（五）法律的确定性

知识产权在数据领域的保护范围较为模糊，除了标准必要专利领域，数据相关的知识产权诉讼的威胁相比于传统的制药、化学部门，大为减少，更有利于激发创新。

同时，数据相关的合并也会对创新带来负面效果。第一，前述的研发投资的协调效益仅仅发生在定向研究中，即合并主体的研究方向均是解决一个明确定义的问题，这种情况下往往只会存在唯一最优解，在此情况之外，数据相关的合并可能导致合并前主体正在从事的创新研发在合并后被舍弃，实质上减少了未来市场上可能出现的创新产品。第二，数据相关的合并可能是合并后的主体掌握其他竞争者难以复制的用于创新的投入，例如特定的数据集中将引发此类担忧，合并后的主体可以通过拒绝交易或者提高数据提供价格来打击竞争对手的创新活动。

四、效率维度

效率维度对应我国《反垄断法》第二十七条第五项的“经营者集中对国民经济发展的影响”。在审查传统合并时，反垄断执法机构对效率的考察主要集中于各种成本效率，作为对边际成本的替代。然而数字经济领域的一个普遍的特征即为电信、数字化销售或数字搜索等行业的边际成本十分小，以至于传统的合并相关的效率在数据相关合并中体现得非常少，因此数字经济领域合并中的效率来自其他方面。

首先，数据相关的合并将使合并主体之间共享用户的特定信息。此时合并带来的效率的提升将来源于主体间持有的不同种类的用户数据或者至少是不同方面的用户行为数据，即参与合并的主体拥有“互补性”的数据。例如，在训练人工智能算法时，获取更多专有的数据将促进算法产品质量的改进，但是增加的数据只有当其与原先已有的数据具有一定程度的质的差别时，对于算法的训练才是有用的，此时合并主体所拥有的数据的互补性才是最重要的，而非规模。

其次，算法的互操作性或数据之间的兼容性也将带来效率的提升。例如，若谷歌收购了垂直专门搜索服务的企业如某价格比较网站，则无法否认会存在两种搜索算法之间更流畅沟通的可能性。但评估这种效率的存在和程度远远超出了竞争主管部门的能力，需要引入专业技术机构参与评估，同时还需证明这些效率是否是特定于合并的。合并主体可以协调有价值的数据的格式，节省交易成本，实现规模效应，而在合并前，企业是没有能力或动机去统一数据格式的。[23]

五、隐私维度

我国《反垄断法》第二十七条第四项的“经营者集中对消费者和其他有关经营者的影响”还可以对应隐私维度的考虑。传统合并审查中，主要考虑的是合并对消费者获得商品的数量、质量和可选择性带来的影响。而在数字经济时代，消费者在互联网平台参与市场交易留下大量的行为数据，这些数据成为平台改进服务质量的重要投入资源，数据质量给消费者福利带来了新的挑战。

隐私问题本身并不属于竞争执法机关考虑的范围。在2006年 Assef Equifax 一案中，欧盟法院指出，任何与个人数据的敏感性相关的问题不属于竞争法的范畴，可以由相关管理数据保护的规则来解决。欧盟委员会在脸书和 WhatsApp 并购案件中也采取了这个观点，指出任何来自脸书交易所产生的数据相关的隐私问题不属于欧盟竞争法的范畴，但是属于欧盟数据保护法的规范范围。该案关注的是脸书数据收集能力的增强可能损害其他广告商，但并不考虑这一合并是否会使得其更大程度地收集个人数据，在决定中欧盟委员会仅仅分析了潜在的数据集中可能会提高脸书在线上广告市场或者其他细分市场的市场地位。

然而，通过某一特定法律解决个人数据的敏感问题并不意味着竞争法与个人数据无关。

（1）一般来讲，竞争法适用过程中，可能需要考虑其他法律的规定。比如，在2013年 Allianz hungaria 一案中，欧盟法院认为在评估是否限制竞争时可能会考虑对其他法律规制所追求目标的损害。在合并案件中，如果某一企业拥有很强的市场力量，那么数据隐私问题就可能会与竞争问题相关。企业通过合并获得更多的用户数据进而获得更强的市场力量，就会有动机降低隐私保护标准。如果横向的竞争者之间将隐私作为产品质量的一个方面展开竞争，那么它们的合并将有可能降低产品质量。有专家认为，隐私保护的降低事实上等同于产品质量的下降。

隐私保护法与竞争法在追求目的上存在交叉，即消费者利益的保护。传统企业的合并一般不会引起消费者的隐私保护担忧，例如，两家食品厂的合并主要是资金、设备和人员的集中，但是互联网平台企业相较于传统企业与消费者交互更为直接紧密，平台企业往往积累了大量的用户数据资源，此类企业的合并涉及大数据的集中，将同时引发隐私保护担忧与反垄断担忧。互联网平台“零价格”的商业模式在实质上是以用户信息为对价交换服务，因此，在数据驱动型合并中更需要考虑是否会出现对消费者隐私保护程度方面的非价格竞争影响。

在脸书收购 WhatsApp 案中，欧盟委员会认为此案中的数据集中所造成的担忧完全属于隐私问题而非竞争问题，并假定消费者可以随时发现质量下降并转向竞争对手，因此并没有在合并审查中过多考虑消费者隐私数据带来的竞争影响。然而在脸书成功收购 WhatsApp 后，WhatsApp 的隐私声誉显著下滑，2015年消费者利益团体前线基金会批评其“对自己的隐私做法几乎尚未做任何安排”，同年 WhatsApp 还发生了两起涉及用户隐私的安全事故。然而，收购了 WhatsApp 的脸书在短信领域的支配势力不减反增，WhatsApp 的用户数量持续增长，超越 Facebook Messenger 成为短信通讯领域的头号应用。2016年欧盟委员会调查发现脸书在合并审查时故意提供错误的隐私保护政策的相关信息，因此对脸书施加了严厉的罚款。

此外，互联网平台通过合并达成数据集中后可能存在排斥竞争对手使用数据的风险，同时利用数据集中带来的网络效应优势地位，使消费者难以在市场中获得更高隐私保护的替代产品。

（2）消费者在使用互联网平台提供的免费产品和服务时，对隐私保护抱有合理期望并且也应当享有相应的消费者权利。在现实中，用户在使用一个应用之前往往都会不假思索地勾选平台提供的用户隐私协议，或者用户会在社交平台上公开分享许多个人生活信息，但这并不代表用户完全放弃了自身的隐私权利主张。“总体而言，只有满足如下两个条件时，才能以消费者的选择推断其隐私偏好：①消费者完全知情其选择具有的效益和成本（包括隐私风险），②市场提供了符合实际隐私偏好的竞争性数量的选项”，[24]根据这一判断标准可以看出，现有市场上的消费者对使用互联网平台所包含的隐私并没有充分的认知，甚至由于隐私保护的不透明而导致市场“失常均衡”，“小企业无法自行决定采用隐私保护程度更高的政策和进行更加清晰的披露，以打破这种均衡”。[25]而互联网平台企业的网络效应以及大数据及时预测排除异己的功能使得市场上并不具备充足的竞争选项，因而平台企业很可能具有滥用用户数据侵犯用户隐私的风险，从而损害消费者的利益。

综上可以看出，在对互联网平台进行并购审查时不纳入数据隐私保护维度，既损害消费者利益也将影响互联网平台在非价格维度（隐私保护）层面的良性竞争。