電商企業合并中數據占有量的合理界定

章道潤 蔣輝宇

判定電商企業合并過程中是否形成壟斷的核心是界定相關市場，可以采取提升數據占有量界定算法，明確需求替代原則，在適度放大網絡效應因素，兼顧經濟效率和公共利益等因素，建立合理模型的方式，更好地保證電商企業市場順利發展，促進法治與市場經濟的共同進步。

當今大數據背景下，網絡電商企業迅速發展，互聯網行業已由產品服務競爭、平臺生態競爭發展到數據競爭階段。電商企業合并是這類企業繼續擴大經營規模和提高服務質量的重要途徑之一，然而，由于業務經營重心不同，電商企業合并與普通企業合并的反壟斷審查重點存在較大差異，前者重點在于數據占有量的界定與計算，而非普通企業合并的市場占有率的界定和計算。因此，科學合理地界定數據占有量是判斷數據時代電商企業的核心要素之一，對于電商企業合并實務發展具有重要的現實意義。

一、電商企業合并中數據占有量認定的特征

數據占有量界定指在大數據時代背景下，把數據作為一種資源對其在市場占有進行界定。判定電商企業合并過程中是否形成壟斷的核心是界定數據相關市場，而界定數據相關市場的根本原因在于經濟學上對相關市場的界定與反壟斷法上的相關市場的界定的內涵不同。由于互聯網發展速度日新月異和其產業內部競爭形態在不停變動導致的結構復雜性，所以要用不同于傳統的界定方法界定數據相關市場。

界定數據相關市場首先要明晰電商企業合并中數據認定的特征。一是數據合并更容易促成壟斷。由于電商企業平臺可以輕松獲取用戶個體信息，通過企業合并的方式使其掌握的數據體系更加全面完整，容易形成數據寡頭從而操縱市場獲取暴利。相比傳統企業合并，電商企業通過數據信息不對稱進行“殺熟”，其合并更看重的是數據占有量以及直接的信息服務互補性。二是數據壟斷認定困難且具有時效性。由于電商數據大量積累，前期需要投入較大成本，因此，電商企業為了維護自己的原有利益必然會拒絕數據信息的交流與交換，對數據信息實施壟斷控制。同時，企業的個人用戶數據信息變動也較為迅速，具有網絡時效性。因此，在數據市場認定時，網絡時效性更需要考慮。

二、電商企業合并中數據占有量界定的主要方法

雖然學界還未涉及數據占有量的界定，但是正是由于學界對電商平臺相關市場界定比較清晰，我們可以參考國內外對相關市場界定模型來構建數據市場占有量的界定。而根據現行《中國反壟斷法》結合反壟斷案件可以發現，界定相關市場是核心、是前提，如果不能精準界定相關市場，就會對案件的判定造成極大的爭議。《關于相關市場界定的指南》明確規定，相關市場包含相關商品市場、相關地域市場，界定相關市場還應考慮時間性，也要考慮知識產權、創新等因素的影響。因此，在實踐中，通常需要對相關時間、商品和地域進行界定，從而判定是否達到市場支配地位并構成壟斷。目前，相關市場界定方法包括需求替代性分析、供給替代性分析、以及假定壟斷者測試（即SSNIP法）。

替代性分析法是從消費者的角度來看，具有相同或者相似的效用、特征、價格以及用途的不同產品之間可以替代性的適用。但是在界定相關市場時所說的替代性產品是指首先要具有相同或相似特性，其次要能夠滿足特定的產品或服務，達到一定條件滿足相關市場范疇，而不是任意可以替代的產品。商品中的替代程度越高，競爭關系越強就越有可能屬于同一相關市場。替代分析法按照角度類別分析分類，可分為需求替代分析和供給替代分析。

SSNIP法主要通過假定壟斷者通過一定幅度的漲價是否可以獲得收益。如果起產品的替代品與壟斷者的產品之間有足夠大的競爭性，則要把這些替代品歸于相關市場。SSNIP法通過市場量化標準來界定相關市場。在電商企業合并中，采用SSNIP法界定相關市場數據占有量也面臨界定相關市場的類似困境，SSNIP法更多的是對單邊市場進行分析，而電商企業更多的涉及雙邊市場，在適用上更復雜。

隨著越來越多的產品或者服務是免費的，導致即使相同或者相近的產品之間也不會有價格競爭，其雙邊市場、網絡外部性、正反饋效應三個特征較為明顯。所以其對市場支配地位的影響也主要作用于數據相關市場、數據市場份額、數據市場利用率等方面，因此相應的電商企業合并中數據占有量認定應當側重于數據涉及相關市場、數據市場份額、以及數據市場利用率等方面進行界定。

三、電商企業合并中數據占有量界定應考量的因素

數據占有量界定算法精確性因素。數據占有量界定受沒有合適的算法制約，同時缺乏相應司法算法人才培養的課程、教材以及專項交叉課程專業的培養，很大程度上阻礙了電商企業行業的發展，不僅僅會引起數據寡頭形成，也有可能導致司法不公、司法錯誤等問題。更優質算法的缺失導致沒有足夠適合經濟學的上算法的數據運算模型，故不能有效地計算數據占有量。由于網絡市場缺乏相適應的界定標準，必然導致市場某種程度的無序性以及壟斷性現象的發生。

數據占有界定的替代原則性因素。雖然市場界定方法多樣性，但是其占有界定更多關注替代性原則，不論需求替代性分析、供給替代性分析、以及SSNIP測試法，都是替代原則發展的產物。雖然對于傳統企業合并來說，需求替代分析法對相似功能、效用的產品很難明確劃分，但是對于電商企業盈利產品、盈利模式有一定相通性，數據本身替代性就有部分交叉重合。而電商企業合并中界定數據市場時考慮到供給替代性易擴大相關產品市場的范圍，SNNIP法在適用上更復雜、UPP法精確度不足以及臨界損失分析法毛利潤率的計算困難等的弊端，反而電商企業合并必然存在需求規模的效應，所以采取需求替代分析相對來說更合適且更具操作性。

網絡效應因素。網絡效應造成群集效應，又反過來促使更多的人使用，進而出現溢出效應，經濟上實現良性的滾雪球效應，電商平臺網絡效應正向反饋效應性不確定。如果互聯網市場網絡效應小或不明顯，則采用傳統方法界定效果較好，反之亦然。判定電商企業合并過程中是否形成壟斷的核心是界定相關市場，而界定相關市場的根本原因在于經濟學上對相關市場的界定與反壟斷法上的相關市場的界定的內涵不同，而由于網絡的快速發展，產業內部競爭形態在不停變動，所以要想準確地界定電商相關市場變得困難，僅僅關注靜態的價格和市場份額的方法遠遠不夠。由于網絡的特殊性，其網絡效應因素在數據市場界定的占比不容忽視。

經濟效率因素和公共利益性因素。效率與公平的本質是同一的，法以權利義務的規定來保障資源配置的效益性。《反壟斷法》重要的是抑制經濟強權的產生和超經濟的掠奪現象。電商企業合并應當對經濟效益進行充分考慮，如果合并能夠促使經濟和技術進步，給消費者帶來便捷福利且不會阻礙競爭，即對最終消費者權益的影響程度不會因合并而惡化。當然申報過程中，企業還應當提供充分的證明材料。

經濟法以社會利益為本位，將個人利益置于社會中，在保障社會利益的同時保障個人利益。對于電商企業合并，也應當適度考慮公共利益性，尤其對于數據信息保護需要限制和平衡，過輕則導致數據信息的泄露，過度限制則會損害電商企業發展。依據公益干預原則，為了保護公共利益或保證公共福利，可以對個人自由進行干預。因此，針對電商企業合并，需要綜合考量電商企業合并市場中數據交易行為類別、商業秘密以及用戶隱私信息權益保護，同時也要適度考量競爭政策、反壟斷法與公共利益等相關性。

四、我國電商企業合并中數據占有量界定方案的完善路徑

數據占有量界定算法亟待提升。電商企業合并由于缺乏有效的數據相關市場支配地位確認，數據的實效性以及數據二次加工、三次加工等算法的差異性，相對傳統行業，其壟斷地位更難確定。電商企業合并中的雙邊信息不對等的特征導致優質數據的壟斷可以通過大額度的市場份額來規避法律界定其壟斷地位。電商企業合并有時候更看重的是企業之間的互補性，進而通過網絡效應、多邊市場特征等因素初步操控市場獲得利益最大化。

一方面可以通過加快經濟學上SSNIP法的算法更新以及司法上完善加大其可假設操作的范圍，加大相應學科教育的培養資金投入，另一方面，先可以采用正向和反向同時SSNIP法綜合考量雙邊、多邊市場的雙方，來論證電商企業合并過程中數據占有量構不構成壟斷。也可以通過采用雙向雙變量多變量建模對電商企業合并的數據占有量進行界定。最后應加強壟斷案件中法官、檢察官對可能涉及到的這類經濟學理論以及模型進行培訓，減少錯案誤案的發生。在執法階段，執法者需要對數據占有量的市場界定、結構、以及對最終消費者權益的影響程度進行精準的測算，從而合理監管，保證競爭的公平性。

明確需求替代原則性。司法實踐中需求替代被認為是最相關的因素，當消費者視為可替代，或者根據產品特征、效用，就應該可以認定為同一相關市場。對于電商企業合并中，其數據市場與第三方平臺市場有共通性。而第三方支付相關市場界定，由于其擁有需求規模效應，對比供給替代分析與SSNIP測試，采用需求替代分析更具可行性。互聯網用戶使用網絡產品時，往往基于利用其特定功能，有一定的特定需求。又由于各種替代算法的演變都是從需求替代分析衍生發展而來。所以為了電商企業合并中合理界定數據相關市場，應當明確需求替代的基本原則。當然在驗證設計方案是否合理時，可以采用多種方法進行逆向驗證修正相應的參數。

適度放大網絡效應因素。電商企業有其獨特的“免費”盈利模式，比如通過提供免費提供搜索引擎吸引越多的人使用，信息流量越大越便捷。其通過用戶瀏覽量盈利模式新穎，法律上很難準確認定范圍。因此，電商企業合并中數據市場界定可以類比在非交易型市場中的市場界定。而非交易型市場雙邊的群體之間也無法觀察到市場兩邊的互動性。所以為了有效規避不正當競爭，對于電商企業合并案件有必要在界定數據占有量的時候適度放大網絡效應因素。雖然電商企業合并時，其數據市場占有可能會有重合，但是更多的是數據互補更完善，必然會提高市場利用率，達到一定的數據市場預期。對于電商平臺合并中數據占有來說只要能認定其利用數據市場支配地位達到高額回報就可以采取反壟斷措施。

綜合考量經濟效率和公共利益等因素。判斷電商企業在合并中數據占有是否構成壟斷，其應把關注重心放在數據占有競爭效應。同時，也要保證經濟效率和公共利益的平衡。法律服務于經濟基礎，法律又必然對其存在的經濟基礎發揮其引導、促進和保障作用。反壟斷法的初衷是推動市場發展和提升消費者權益以及保護社會公共利益。而競爭法的立法目的是保護經營者和消費者的合法權益。競爭法直接保護的是經營者的利益，競爭行為與經營者的損害往往成為判定是否構成不當競爭的起點。反壟斷法的社會本位性更多體現在社會公共利益上。而社會公共利益更多強調利益的公眾性，其與私人利益相區別主要涉及廣大消費者權益保護。所以只要電商企業合并后有確定的證據或者很大程度概然性表明會對消費者權益產生不良影響，就應當對其進行合并限定。

通過對傳統方案的研究，可以看出在對電商企業合并過程中數據占有量界定的時候，應綜合考慮電商企業合并的目的以及電商企業合并后會達到了怎樣的一個市場預期占有值。對電商企業，要關注多邊市場以及免費盈利模式，保證數據的算法先進性，明確需求替代原則，綜合考量成本—收益等經濟效益因素，結合市場規模、替代品的相似程度，來靈活的設置不同的漲價幅度，以應對不同的市場規模等帶來的差異現狀。對于涉及免費服務的界定上首先應用SSNIP法或者盈利模式測試法、產品性能測試法等其他更優勢算法對有價格方進行測評，在綜合市場免費服務方的點擊量、廣告數量、對最終消費者權益的影響程度等因素并通過臨界損失分析法、UPP測試法等其他算法來輔助考量數據占有量。司法上可以采用在一定程度擴大替代的范圍，綜合應用產品性能、產品服務范圍變化來代替純粹的價格替代，慎重對待企業合并中數據占有量的界定，對豁免情形的認定要慎重。