數據驅動型企業經營者集中實質性審查標準研究

吳家驊

摘 要：隨著算法技術的進步，數據驅動型企業經營者集中交易變得越來越頻繁。由于數據驅動型企業具有一些與傳統行業不同的特性，尤其是現有的實質性審查標準在面對數據驅動型企業經營者集中時稍顯力不從心。因此，建議消費者福利標準能夠作為數據驅動型企業經營者集中的實質性審查標準，原因在于其能夠克服傳統實質性審查標準的缺陷，更符合新時代下反壟斷法的立法目的。

關鍵詞：數據驅動型企業;經營者集中;消費者福利標準;實質性審查標準

中圖分類號：F272 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）16-0186-02

一、數據驅動型企業的基本概念

本文討論的數據驅動型企業是通過互聯網技術，以數據分析結果進行產品和服務創新及優化企業運營的企業。數據驅動型企業需要符合以下條件：第一，企業可以在日常經營過程中搜集足夠多的數據;數據是企業的核心資源。并且，數據必須是正確的、即時的、清晰的和值得相信的，這其實就是大數據中對于數據的要求。第二，企業擁有相匹配的高質量互聯網算法技術，對數據進行分析整理。數據并不是現在才出現的產品，除了以往對于數據的收集能力存在限制的原因之外，更主要的原因是在以往企業沒有能力通過算法對搜集的數據進行篩選、處理和使用。在談論數據的作用時，不可避免地要討論算法的重要性。沒有算法，數據只是一堆無用的編碼而已。第三，企業根據數據分析的結果能夠改進自身的產品和服務等，這也是數據驅動型企業的優勢和本質所在。

數據驅動型企業是依靠處理數據來提供服務和產品，他們的大多數服務都是為消費者提供一個平臺。以網約車企業為例，企業本身并不擁有車輛與司機，但其成為了溝通和串聯司機和乘客的平臺。因此，數據驅動型企業是具有互聯網特征的平臺企業。

二、數據驅動型企業經營者集中面臨的困境

由于大數據和算法技術的飛躍式發展，數字經濟在世界經濟中的比重越來越大。相較于傳統企業，數據驅動型企業的部分特征使得競爭審查機構在審查是否允許其合并時存在困難。例如數據驅動型企業依賴信息網絡技術，其特點是虛擬性和即時性，同時還有網絡外部性、平臺市場及鎖定效應等特征，這些特征至少會使經營者集中的審查面臨以下困境。

首先，數據影響存疑。數據逐步成為數字時代的核心資產。但是數據沒有經過算法的整合運用是沒有價值的。自學算法陡峭的經驗曲線可能會大大增加先發優勢，并導致雪球效應和網絡效應。當然，在某些情況下，由于消費者同時歸屬于多個在線平臺，使得先發優勢的作用沒有那么大。并且有觀點認為，數據是非競爭性，同時也是非排他的。任何一家企業也不能排除他人搜集相同的數據，而技術、法律以及合同限制卻有可能削減數據的非排他性，而增強其獨占性。

其次，平臺競爭評估困難。平臺經濟具有跨界競爭、生態競爭以及用戶多歸屬等特征，這些特征都會對大型平臺企業造成競爭約束。數據驅動型企業通常也是平臺企業，具有平臺企業的競爭特點。如果將數據驅動型企業經營者集中審查的重點關注特定產品和服務之間的競爭，很容易導致審查機構在審查中發生假陰性或者假陽性誤差。

最后，在界定數據驅動型企業的相關市場方面也并不容易。相關市場界定迄今為止還是競爭評估的邏輯起點。雖然面對數據驅動型企業的來勢洶洶，有學者開始提出要越過相關市場來對企業的市場力量進行評估。但是有一個基本的邏輯是，要對進行競爭評估勢必需要明確競爭的范圍以及基本的競爭者等。而數據驅動型企業所提供的產品或服務沒有清晰的界限，各種產品和服務之間的功能很容易重疊。若將免費的產品或服務作為競爭評估中的對象，那么SSNIP測試法將會完全失效。數據驅動型企業提供的服務是虛擬的，理論上，數據驅動型企業可以向全球范圍的用戶提供產品或服務，也可以通過網絡接受來自全球用戶的要求。

判斷經營者集中審查通過與否的傳統路徑是對相關企業進行競爭評估，判斷其合并是否會對市場競爭產生一定程度的影響。而前述的特點和特征加大了競爭評估的難度和不確定性，同時也意味著加大了數據驅動型企業經營者集中的審查難度和不確定性。因此，有必要探討是否存在更契合數據驅動型企業經營者集中的實質性標準。

三、經營者集中實質性審查標準的比較

審查經營者集中常見的實質性審查標準是實質性減少競爭標準和嚴重妨礙有效競爭標準，但是，各司法管轄區已開始在一定程度上將消費者福利標準作為實質審查的參考標準之一。

以美國為代表的實質性減少競爭的標準，是從兩個角度來考慮：實質性指的是經營者集中對競爭的影響需要達到一定的度，即經營者集中會使相關市場的的競爭者減少，并對市場競爭產生明顯損害;減少競爭指的是減少競爭要達到一定的量，即相關市場的競爭者大量減少，并可能造成壟斷行為的產生。嚴重妨礙有效競爭標準以歐盟為代表，即如果并購不會嚴重損害歐盟市場或者其中重大部分的有效競爭，特別是不會增強企業市場支配地位時，那么該合并就可以被通過;若并購嚴重損害歐盟市場或其中重大部分的競爭時，那么這個合并就不能被通過，這兩種標準可以稱之為競爭評估標準。

而消費者福利標準的界定，理論界及實務界也未達成統一，如芝加哥學派的總體效率理論、消費者總體福利標準及狹義消費者福利標準等。筆者比較認可的是歐盟的狹義消費者福利標準，即消費者能夠分享經營者合并帶來的效率并從中獲益。我國反壟斷法的立法目的最終指向保護消費者利益和社會公共利益。由于數據驅動型企業的競爭難以評估，采用競爭評估標準會面臨困難，而消費者福利標準能夠減弱由于競爭評估的不確定性所帶來的影響。無論是以往的Facebook合并Whatsapp案，還是微軟合并Linked案等，各國執法機關在當初做出的執法判斷似乎都可能需要反思以及重新考量。但是僅就當初擁有的競爭評估工具以及當時的競爭現狀，做出當時的決策，也難以說有所偏頗。而消費者福利標準能夠在一定程度上越過和解決競爭評估標準的困境。

比較前述三種實質性審查標準可以發現，前兩種標準存在明顯的趨同趨勢，即主要通過競爭評估來決定經營者集中通過的與否。但是就目前的理論來看，數據驅動型企業的競爭評估困難很大;而消費者福利標準的評判依據是消費者能否分享因為集中產生的福利。這在一定程度上越過了競爭評估這個尖銳的問題，而將審查關鍵著眼于新時代反壟斷法的立法目的——維護消費者的利益。數據驅動型企業提供商品及服務的地域性限制越來越小，消費者可以接受來自域外企業的服務。為保護本國企業發展，域外企業的合并審查可能會受到政治因素的影響，而消費者福利標準能夠減少政治博弈帶來的影響。

四、消費者福利標準適用的建議

依托互聯網技術，數據驅動型企業的經營者集中會加強其數據搜集、整合能力，為消費者提供更加優質化的服務。采用傳統的實質性標準來對數據驅動型企業的經營者集中進行評判時，發現有些路徑難以走通。反壟斷法的重要作用是保護競爭，促進公平競爭。而促進公平競爭，提升效率的最重要的目標就是使得消費者能夠受益，提升消費者福利。而數據驅動型企業的經營者集中還有一個明顯的特點就是越大的數據驅動型企業越可能為消費者帶來優質的產品和服務。

數據驅動型企業在集中前后的市場份額會有所改變，但這不是代表會加強相關市場的進入壁壘。數據驅動型企業的競爭通常情況下是依靠創新技術和商業模式的競爭，經營者集中本身并不會天然地鞏固企業的市場支配地位。而且，選擇消費者福利標準，可以準確判斷企業集中后，消費者能否分享到這些福利。同時，使用消費者福利標準還能在一定程度上越過相關市場界定、市場力量評估以及競爭評估等重點疑難問題，而將關注的重點直接落腳到核心問題——如何保護消費者，并讓消費者分享因為市場公平競爭而帶來的福利。

筆者建議，可以將消費者福利標準嵌入經營者集中的指南之中，包括各種綜合考慮因素，以最終確定該合并是否會損害競爭或損害消費者福利。同時，豁免抗辯制度里也應當體現消費者福利標準的內涵。在“贏者通吃”的“客觀規律”的背景，數據驅動型企業規模變大很有可能會帶來效率的提升，但同時也會面臨被禁止合并的風險。所以，在豁免制度中明確消費者福利這個豁免因素也變得非常重要。消費者福利標準本身的模糊性使得其在適用時也面臨相當程度的不確定性，所以審查部門在前述《指南》中也需要明確和細化具體的運用。若消費者福利標準的適用是模糊和不帶有指引性的，則可能造成經營者集中審查機構過度行使自由裁量權等不良后果;反之，則可以引導企業合并后將相關利益分享給消費者。

總之，消費者福利標準是解決數據驅動型企業合并的重要標準，其與我國國情相符合相適應。促進公平競爭，維護消費者和社會公共利益是我國反壟斷法的重要目標。在互聯網環境中，消費者福利標準對于消費者及其他主體的保護是科學的、合理的，能夠為市場經濟的穩健發展帶來巨大的好處。

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