大數據經濟學視域下的競爭政策

費方域，閆自信

(1.上海交通大學 中國金融研究院，上海　200030；2.英凡研究院，北京　100022)

大數據“是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具備海量數據規模、快速數據流轉、多樣數據類型和價值密度低等特征”[1]。近年來，數字經濟快速崛起，數據作為新的關鍵生產要素，在數字經濟中發揮的作用日漸凸顯。隨著企業間數據“沖突”與日俱增，以獲取數據為目的的并購也時有發生，數據壟斷成為學術界與監管層關注的重要問題。技術密度更高、價值創造潛力也更大的大數據在成為數字經濟發展重要動力的同時，也成為數據壟斷爭論的焦點。

不僅如此，數字經濟作為一種技術經濟范式，與互聯網息息相關。互聯網平臺企業居于網絡中央，在大數據獲取和處理上具備先天優勢。大數據與雙邊市場、網絡效應、平臺經濟等概念耦合，使問題更加復雜的同時，對反壟斷執法提出了新的挑戰。因此，有必要針對互聯網產業，基于大數據是否限制競爭的現有觀點，探討大數據經濟學視域下的反壟斷執法對策。

一、大數據限制競爭的主要觀點

大數據限制競爭的出發點在于許多學者認為大數據是生產的獨特要素，需要反壟斷分析的獨特方法。企業在大數據領域的優勢能為企業帶來穩固的市場勢力，這一市場勢力又通過數據帶來的特殊網絡效應得以強化，導致小企業或潛在進入者無法與之形成有效競爭，對競爭的抑制進一步引發質量下降、隱私保護等問題。鑒于大數據競爭效應的特殊性，現有的競爭政策無法解決大數據帶來的競爭威脅，執法機構應當采取更積極的態度，對現有競爭政策與反壟斷分析框架進行拓展。

(一)大數據優勢使企業獲得市場勢力

一是大數據存在可得性問題。大數據是“場景數據”，提供數據的場景使用頻率越高，數據規模越大，數據更新也越快。大企業通過其獨特的使用場景獲得獨特的數據，而大數據分析處理技術尚不完善，在對大數據潛在價值挖掘殆盡之前，互聯網平臺巨頭不愿分享原始數據，導致數據對競爭對手或潛在進入者不可得。例如，Facebook將其用戶數據及數據分析工具與廣告位捆綁銷售，只有投放廣告的用戶才能獲得用于優化廣告效果的數據及服務，而Google拒絕將其地圖用戶數據與其他企業分享[2]。大企業獨占數據，使其他企業無法獲得并無法構成有效競爭，大企業從而獲得市場勢力。二是大數據增強市場進入障礙。增加一個新消費者的邊際數據成本幾乎為零，但第一個消費者的數據成本相當高。大數據的收集、存儲、管理、分析需要高昂的沉沒成本，增強了潛在進入者面對的進入障礙[3]。同時，潛在進入者還面臨在位者利用數據設置的行為性障礙。例如，一家企業可能阻止競爭對手接入其平臺、限制競爭對手可用的數據或禁止合作伙伴與競爭對手交易。

(二)大數據的特殊網絡效應使企業獲得穩固的市場勢力

互聯網行業是典型的雙邊市場，存在顯著的網絡效應，互聯網平臺規模的提升為消費者提供了更高質量的服務，但也提高了轉換成本。Stucke和Grunes[3]提出與大數據相關的網絡效應存在特殊性，使大數據優勢企業的市場勢力隨時間得到強化。

一是大數據強化了直接網絡效應。傳統的直接網絡效應使提供的產品或服務的價值隨用戶數量增加而增加，而互聯網企業利用大數據分析用戶行為，得以更高效地改進產品與服務，從而進一步增強直接網絡效應。以Facebook的智能助手M為例，M對用戶社交行為傾向數據進行分析處理，從而為用戶更高效地推薦新的好友，額外提升了產品價值。二是大數據強化了間接網絡效應。互聯網雙邊市場的另一邊大多為廣告市場，傳統的間接網絡效應使廣告位的價值隨用戶規模增加而增加，而互聯網企業利用大數據分析用戶習慣、優化用戶畫像，從而實現廣告的精準觸達，提高營銷效率。三是大數據產生了“邊做邊學”的動態網絡效應。形成一定規模的時間序列大數據可以為企業總結市場趨勢，從中發現新的發展機會，并對新的商業模式獲得實時反饋，提升企業創新效率。另外，在位企業可以利用大數據優勢發現萌芽狀態的競爭威脅，從而并購潛在競爭對手或采取措施阻礙其發展。

(三)大數據對競爭的限制損害消費者福利

互聯網行業雙邊市場引致的另一個顯著特征是免費服務，互聯網平臺向消費者提供免費服務以擴大用戶規模，從而在廣告市場獲取競爭優勢。在免費市場，大數據限制競爭的效應對消費者福利造成了額外的損害。由于傳統的相關市場界定、市場支配地位認定等反壟斷分析方法在免費市場不適用，現有競爭政策無法解決大數據對消費者福利的損害問題。

Beresford等[4]認為，消費者并未獲得免費服務，為服務支付的價格是個人隱私。消費者在獲得服務時提供了一系列個人信息，同時在使用服務時提供了個人行為習慣。由于個人數據的存儲、管理和使用透明度不足，消費者無從得知隱私的泄露程度，而隱私泄露對消費者造成的損失可能遠大于消費者獲得服務的價值，從而損害消費者福利。現行競爭政策要求企業在銷售個人數據時得到消費者許可，但消費者仍對數據的具體用途不知情，并且消費者即便提供了許可，在市場上沒有其他隱私保護方案的情況下，消費者仍無法知悉隱私泄露潛在損失的嚴重程度。

市場上沒有其他隱私保護方案的原因在于大數據限制了非價格競爭。免費市場中企業通過產品質量、隱私保護等維度進行非價格競爭，而大數據限制競爭的效應同樣包括非價格競爭。競爭強度的降低導致企業沒有動力提高產品質量，或更嚴密地保護隱私，擁有大數據優勢的在位企業甚至可以利用市場勢力對嚴密保護隱私的競爭對手進行限制[5]。因此，競爭政策應采取更積極的態度，鼓勵免費市場企業在隱私等非價格層面進行競爭。

二、大數據不存在反競爭效應的基本視角

反對大數據限制競爭的學者從競爭與創新兩個維度探討大數據對市場與消費者的影響。大數據的自身特征決定其不足以使企業獲得市場勢力，甚至無法為企業獲取長期的競爭優勢。不僅如此，大數據充分利用并加速了數字技術的創新與迭代，反而提升互聯網行業的競爭強度。

(一)企業有分享數據的意愿

分享數據是企業成本—效益分析的必然結果。對于擁有大數據優勢的互聯網企業而言，數據收集、存儲與管理的邊際成本較低，但挖掘大數據潛在價值、開發大數據分析工具仍需高昂成本，企業獨占數據獲取的收益在大多數情況下不足以收回成本。而企業對外分享數據一方面可以獲得收入，另一方面可以開發數據源的其他用途或成本更低的數據利用方法，進而從創新中獲利。2007年，在GPS設備制造商TomTom對數字地圖定位數據庫開發商Tele Atlas的并購案中，歐盟委員會認為這一縱向并購使TomTom獲得市場勢力，但后者不會利用市場勢力限制競爭，因為拒絕將數據庫銷售給下游競爭對手的收入損失超過了在GPS設備市場擁有市場勢力所獲得的利潤[6]。

(二)大數據無法使企業獲得市場勢力

Lambrecht和Tucker[7]從企業資源視角提出了企業獲得市場勢力的四個條件——稀缺的、有價值的、不可模仿的、不可替代的。但大數據無法滿足上述條件，也就無法使企業獲得市場勢力。

一是大數據不是稀缺資源。數據是隨著時間推移和場景使用不斷產生的，數據規模不斷地、加速地增加。二是大數據的價值依賴于數據處理技術。價值密度低是大數據的天然屬性，由于數據量巨大、更新頻率高，傳統數據分析工具無法處理，因而原始數據的價值需要專門技術進行挖掘。三是大數據具備強公共物品屬性。數據使用是非排他的，一家企業利用數據不影響該數據對其他企業的價值，新進入者需要的數據不會被在位者“用完”。四是大數據具備高度替代性。為實現相同目的，企業總能找到多個數據源，并且新的數據源一般更有價值。2007年在Google對廣告市場競爭對手DoubleClick的并購案中，反對者主張Google會獲取更多數據而獲得市場實力，但反壟斷執法機構發現市場上其他企業能通過其他渠道獲取DoubleClick擁有的數據，因而認為數據不影響該市場競爭[8]。

(三)大數據無法使企業獲得長期競爭優勢

從時間角度看，大數據的價值時刻處于動態變化之中，對于大多數依賴數據的產品而言，實時數據比歷史數據更有價值，并且數據更新頻率越高，舊數據貶值的速度就越快。如果企業想要利用大數據獲取長期的競爭優勢，必須實時更新數據，并阻止競爭對手獲取相同數據，但后者幾乎無法實現。

從規模角度看，大數據的規模邊際價值遞減。即使一家企業擁有獨特數據，但額外數據提供的額外信息量與數據量本身不成正比，數據規模越大，提供的邊際信息量越低，為企業創造的價值也越少。

從市場角度看，市場進入障礙存在自我調整機制。如果大數據為企業獲得競爭優勢，從而實現高市場份額與高利潤，那么必將吸引更多潛在進入者，從而降低在位者行為性進入障礙的威懾力，使市場進入障礙降低。

(四)大數據帶動技術進步與創新，進而刺激競爭

大數據已成為創新的重要來源，創新也是許多企業發展大數據的初衷。對大數據的充分利用制造了更多的創新機會，同時大數據帶來的特殊網絡效應，促進了產品的迭代與質量提升，使企業更好地理解消費者并提供更精準的服務，降低消費者因信息不對稱產生的搜尋成本，提高了消費者福利。

更重要的是，激烈的創新快速改變企業的競爭環境。一方面，大數據相關技術進步降低了行業的進入障礙。以云計算為例，歷史上企業存儲海量數據需要購買大量有形資產，形成高昂的固定成本，但云計算使企業無需自行存儲數據，且可以根據需要有選擇地購買現有數據，將固定成本轉化為可變成本，在降低進入障礙的同時使初創企業能更好地聚焦于細分市場[9]。Uber在紐約的競爭對手中有一部分就聚焦紐約本地網約車細分市場，以相對低廉的成本實現了有效競爭。另一方面，創新重塑競爭格局，使舊的壟斷問題消弭于無形。技術進步產生了新的替代產品，拓寬相關市場，使原有壟斷企業失去壟斷地位，甚至使原有市場接近消失，進而使壟斷問題自然化解[10]。2012年，在市場研究機構Nielsen對廣播用戶調研公司Arbitron的并購案中，兩家公司都在各自市場具備市場勢力，美國聯邦貿易委員會(FTC)對并購進行了附條件許可，但隨著網絡的發展，兩家公司所處的電視用戶分析與廣播用戶調研兩個市場均陷入萎縮，且智能電視等新技術的發展對兩家公司所依賴的分析技術構成替代，兩者也失去保持市場勢力的能力，因而壟斷問題自然化解。

(五)隱私保護低水平與大數據無關

Manne和Sperry[11]指出，隱私保護不足的原因在于缺乏需求，而非缺乏競爭。從互聯網行業整體來看，許多大企業在各自細分市場中掌握大量用戶數據，而這些企業為了在廣告市場獲取優勢，有動力爭奪更多消費者，因此，如果增強隱私保護有助于獲取競爭優勢，這些大企業將會采取措施，這就說明隱私保護不足并非由于缺乏競爭。隱私保護不足的根本原因在于消費者不愿為了隱私保護付費，因此，對隱私保護的實質性需求并不存在。

三、競爭政策啟示

分析大數據壟斷問題、判斷現有競爭政策與分析框架是否適用，核心在于厘清大數據與其他生產要素是否存在本質區別。一方面，許多行業存在高昂的沉沒成本，大數據前期成本相對低廉，沉沒成本源于大數據還是其他要素不應成為反壟斷執法區別對待的原因。另一方面，互聯網行業免費服務模式與非價格競爭源于網絡效應，與是否收集、利用大數據并無關系，雙邊市場引致的反壟斷新問題不應導致針對大數據而收緊競爭政策。因此，傳統分析框架仍應適用于大數據壟斷問題，具體案例仍應適用就事論事原則。

(一)對大數據企業并購的執法應著眼于是否限制競爭

針對大數據壟斷的執法仍應以保護競爭為目標，具體而言，應分析大數據在行業內的角色與地位。2013年，在美國K-12教育市場兩家主要營銷數據銷售商Dun & Bradstreet與QED的并購案中，美國FTC要求前者將部分數據資產銷售給市場上的另一家企業，這是由于市場上銷售的商品是數據本身，因此，保護競爭的方式在于將數據對外銷售。而2011年，在Google對航班比價軟件開發商ITA的并購案中，市場上銷售的商品是比價軟件QPX，而數據只是支撐軟件功能的基礎，因此，美國司法部僅要求Google承諾將QPX向競爭對手授權5年，而未對數據做出限制[12]。

(二)對大數據壟斷案件的分析應著眼于濫用行為

對擁有大數據優勢企業的反壟斷關注應沿用傳統濫用市場支配地位的分析范式，即關注濫用行為，而非企業持有數據本身。傳統范式認為濫用市場支配地位的反壟斷執法應針對濫用行為而非市場結構，鑒于大數據并非獨特的生產要素，對大數據企業的分析應與其保持一致。

(三)數字經濟反壟斷應遵守審慎原則，避免過度監管

一是過度監管傷害創新活力。創新有助于企業提升產品質量、降低成本，從而降低價格、提高消費者福利。受到強監管的行業，如美國的貨運業、航空業、輸電業，創新往往受到抑制，價格也居高不下。數字經濟由創新刺激競爭，監管不應過度介入。二是過度監管提高進入障礙。強監管提高企業的合規風險與合規成本，從而增強進入障礙，同時監管的不確定性也損害潛在進入者的進入熱情。三是過度監管降低企業分享數據的意愿。分享數據是企業的最優策略，但現實中企業數據分享程度低的原因在于分享數據使企業成為市場參與者，受到反壟斷關注，而封閉獨占數據可以避免反壟斷風險。

(四)免費市場非價格競爭，應采用規制手段

免費市場高份額企業降低產品質量、泄露隱私的現象確實存在，但免費市場不適用傳統的相關市場界定、市場支配地位認定方法，提高了反壟斷執法復雜程度，也提高了執法成本。從執法成本效益角度，應更多采用規制手段，引導企業非價格競爭規范化。