企業并購中的數據競爭問題研究

張嘯林

摘要：

隨著我國數字經濟的快速發展，越來越多與數據相關的企業并購在我國發生，而數據作為新的生產要素對競爭的影響引起了競爭法的關注。因而如何看待企業并購中的數據競爭則擺在了面前。歐盟對企業并購中數據問題的審查在2008年就已開始，多年來其對數據競爭有關案件的審查執法不斷，其執法經驗值得研究。故，本文針對數據競爭問題的特殊性，以數據行為框架作為分析框架，對國內外學者的理論研究進行梳理，對歐盟的典型案件進行分析，以求對我國反壟斷法發展有所助益。

關鍵詞：數據;企業并購;反壟斷法;歐盟

一、 背景：問題提出及研究思路

當下數字經濟在我國興起，成為經濟發展和轉型的重要方向和動力。數據無疑是數字經濟中的核心要素，越來越多的商業行為、企業安排都圍繞數據而展開，也成為眾多企業選擇合并、聯合的重要目的。例如，作為設備制造商的小米公司，也通過收購各種智能設備制造商、建立物聯網的方式收集利用數據，以作為其未來主要商業模式。[1]因此，數據在并購中的重要意義也自然引起了其是否會形成數據壟斷，或是損害競爭的擔憂。而且有趣的是，近來我國首例大數據產品不正當競爭糾紛案在杭州互聯網法院宣判，明確了數據產品將帶來重大競爭優勢[2]，體現了我國競爭法對于數據問題的關注。由此，企業并購審查作為競爭法的重要制度，其中的數據壟斷問題自然應當得到我們的關注和研究。

同樣，數據密集型行業的相關并購案越來越多地在歐盟領域內發生。[3]基于歐盟深厚的競爭法傳統——保護競爭并注意競爭在社會作用方面的不確定性，歐盟近年來對數據競爭、壟斷問題十分關注。[4]歐委會競爭委員維斯塔格曾將數據稱為一種新的貨幣，消費者使用這種貨幣來支付原本免費的服務。她表示她的團隊正在調查歐盟監管的反壟斷案件中可能存在的數據問題。[5]在這樣的理念驅動之下，歐盟委員會在這幾年中對數起企業并購案中的數據壟斷問題納入了審查考慮的范圍，并且目前為止在未對歐盟現行競爭法和并購控制規則進行實質性修改的情況下，對這些案件作出了較為合理的處理。

二、 數據與競爭問題概述

（一） 數據及相關概念定義

根據法國和德國競爭執法機構聯合發布的《競爭法與數據》報告中的定義，數據從廣義上來說，通常指的是信息，或是代表了通常被儲存在計算機中的信息。

在目前反壟斷和數字經濟領域對數據的爭論中，討論的不僅僅是“數據”，更多的是引用了“大數據”的概念。而對于這一概念目前卻缺乏統一、完全定義，但它的特征通常是“3Vs”——“快速”（Velocity ）、“多樣”（Variety ）和“海量”（Volume ）?；蛘咭部梢詺w納為“4Vs”，在前三者基礎上，還有”高價值”（Value）的特征。從這個意義上說，“大數據”是在短時間內從各種來源和格式對大數據量進行算法分析。有關數據和競爭法的學術研究和執法審查重點都在個人數據（Personal Data）領域。因為促進競爭和實現消費者福利最大化是競爭法的兩個基本目的，一方面個人數據在“大數據”商業模式中具有極高的商業價值，對競爭影響很大;另一方面個人數據與消費者權益直接相關，直接影響消費者福利。根據歐盟《通用數據保護條例》（”GDPR”）的定義：“個人數據是指與已識別或可識別的自然人（數據主體） 相關的任何數據?！?/p>

（二） 數據的經濟特征

數據本身是非競爭性的。這意味著數據可以一次又一次地作為生產要素使用，而不會耗盡，甚至可以同時用于不同公司的不同目的。一個數據經營者使用數據信息時，不妨礙另一數據經營者同時使用該數據信息，這形成了數據共享的物理基礎。

數據具有相對稀缺性。盡管數據本質上是非競爭性的，但從經濟角度看，它不能被視為純粹的公共產品。數據的收集、加工、分析等是極度依賴公司能力和所投入的資金、人力等成本，因此數據本身不是稀缺的，但收集、分析、使用數據的能力是相對稀少的。

數據的多歸屬性。一方面，數據信息在產生過程中，往往涉及多個主體，而導致數據信息棲息于多個載體。[6]另一方面，越來越多的用戶使用越來越多的數字產品，包括各種網站、APP 提供的服務，以及各種終端設備，用戶的數據信息廣泛被這些網站、APP 和終端設備所收集。因此，這不同于以往的實物資源，也不同于數字經濟之前數據信息的來源狀況。物聯網時代的到來，將進一步凸顯此特征。

數據有價值，但其價值大小取決于多個要素。第一，數據的價值取決于其使用環境，其可能僅對特定人群具有使用價值;第二，數據的價值受到它的準確性和時效性的影響，反映現實的數據也處于高速更迭中;第三，對不同類型數據的整合和使用可以挖掘更多新的信息，從而拓展對數據的使用;第四，在積累同一種類型數據的情形下，只有在數據的量達到一定程度的情況下才可能獲得重要的信息;第五，數據持有者的數據分析、處理和使用能力也將直接決定數據對其價值大小。因此，數據價值的大小并不穩定，處于動態變化之中。

（三） 數據在競爭中的作用

受到目前商界和學界普遍認可的是，在日益數字化的時代，一家在線公司能夠收集和使用數據，為其客戶或用戶創造更好的線上和線下體驗，這將決定它的成敗。從微觀競爭到宏觀經濟層面，資源配置效率的改善是獲取競爭優勢、取得經濟增長的核心，而基于信息交流的要素流動又是資源配置效率改善的基礎。以數據信息為基礎，不斷挖掘資源配置效率改善的空間，并與其它生產要素和技術相結合，實現最有效的產出。[7]而且根據物聯網（IoT）等發展勢，企業獲取數據的需求在未來將變得更加突出——對于目前在數據競賽中落后的企業來說，這一點至關重要。

三、數據競爭問題的分析框架選擇

（一）傳統并購控制分析框架的不足

經濟學按照合并企業在經濟中的相互關系，將合并分為橫向合并、縱向合并和混合合并三種方式，反壟斷法也依此設計其并購控制制度。[8]故傳統并購控制分析框架為“橫向并購控制”、“縱向并購控制”和“混合并購控制“的分析框架，或是“橫向并購控制”和“非橫向并購控制”的二元分析框架。

此傳統分析框架自然可以運用于數據競爭問題，并且也應用于歐盟的相關執法活動。[9]但在理論分析中卻顯現出諸多不足。首先，傳統的分析框架是基于傳統產業上下游關系和傳統市場劃分，數據卻有價值不確定和使用多樣的特征，從學術研究的角度來看，依照傳統產業經濟的劃分會顯混亂;其次，跨國公司尤其是跨國互聯網巨頭規模日益擴大，所涉產業、市場眾多，一個并購往往同時具有橫向、縱向和混合合并的特征;再次，傳統的分析框架以傳統產業的視角將數據對競爭的作用進行劃分，無法真正體現數據和數字經濟真正的特征。

（二）以數據為中心的分析框架選擇

應當認識到反壟斷法中傳統的企業合并分類在實踐中不是絕對的，也沒有非常嚴格的標準[10]，傳統分析框架存在不足的根本原因還是在于數據不同于傳統生產要素的經濟特征和數字經濟時代的變化，因此應當新分析框架應當回到數據本身。此外，現代反壟斷法堅持以行為主義為中心，因此我們的研究自然應該聚焦于數字經濟時代下的數據行為。而且對企業并購中數據競爭問題的關切，不僅僅是關心數據本身的集中，更應該令人關注的是企業所具備的數據收集、分析和利用能力的集中或增強。綜上，現代產業視角下的數據行為劃分將作為競爭問題分析的合理選擇。參照歐盟《通用數據保護條例》和我國《個人信息保護規范》對數據行為的劃分和數據驅動經濟發展的機制[11]，將數據行為劃分為數據收集、數據分析處理、數據使用三個類型，并以此作為歸納研究歐盟執法經驗的分析框架。

四、 歐盟對數據相關并購審查的具體分析

歐盟已審查多個與數據密切相關的企業并購，案件所涉多個行業、范圍和數據行為類型，形成了一批典型案例可供研究。反壟斷法關注企業并購，主要原因是市場力量集中增強和市場進入阻礙[12]。

（一） 數據收集的競爭問題

數據收集是一切數據行為的基礎，與此后數據的分析、使用聯系密切，除了對其本身的競爭效應關注十分重要以外，其對數據分析和數據使用關于數據收集的競爭效應有直接影響，因此幾乎所有涉及數據問題的審查和執法活動中，這都是應當考慮分析的基礎問題。

1、數據收集對競爭的影響

（1）反饋循環

數據收集對競爭的影響原理通常被稱為“反饋循環”、“正向反饋循環”。在此影響下，數據集中的合并可能會增強并購主體的市場力量或增加市場進入壁壘。其循環發生的具體過程可分為“用戶反饋循環”和“貨幣化反饋循環”。用戶反饋循環是指由于數據的收集可以導致在線平臺的服務顯著改善，改善后的這些服務可能會吸引更多的用戶，從而使公司能夠收集更多的數據，這些數據再一次可以用來改進他們的服務，循環往復。這種由數據支持的正向反饋循環可能會使潛在的競爭對手難以與現有競爭對手的服務質量相競爭，從而鞏固其本已強大的市場地位。

（2）隱私付費

為何競爭法執法機構應當關注此問題。首先，應當承認搜索引擎和社交網絡的服務不是免費的，而是用戶的數據和隱私付費的，因為用戶的數據和隱私具有商業價值。對用戶支付價格的判斷是私人數據收集和商業使用的程度使得競爭法得以適用。從競爭經濟學的角度來看，與充分競爭相比，數據收集的集中化將導致消費者將允許數據收集者收集更多的數據，隱私選擇也更少，容易接受更高的“價格”。而德國反壟斷執法機關在實踐中將此進一步發展為“零價格市場“理論。

2、相關案例分析

（1）微軟收購領英案

微軟是一家全球性科技公司，其產品包括個人電腦操作系統、辦公軟件、云計算服務等，領英則是一家職業社交網站。2016 年 10 月 14 日，歐盟委員會收到微軟收購領英這一交易的反壟斷申報。委員會重點關注三個市場領域的數據問題：一是職業社交網絡服務市場，二是客戶關系管理軟件解決方案市場，三是在線廣告服務市場。[13]

委員會認為兩家公司的數據和數據收集能力的合并不會在在線廣告市場出現上述競爭問題，理由如下：首先，歐洲《通用數據保護條例》對兩家企業數據的整合和使用有嚴格的限制;其次，除例外情形，微軟與領英在交易前一般不會讓第三方獲得以廣告為目的的數據;再次，交易方各自數據庫的整合并不會提升市場進入障礙或其他競爭對手擴張市場的障礙，因為其他市場主體可以繼續獲得大量未在微軟排他性控制下的對廣告目的有價值的互聯網用戶數據。最后，交易方在在線廣告市場及可能的子市場上都是市場份額很小的主體，相互之間僅在很小的范圍內展開競爭。[14]

（2）Facebook收購WhatsApp 案

Facebook 是全球知名的網絡社交平臺，而WhatsApp 是網絡通信服務應用程序。該委員會分析了潛在的數據集中程度，認為這可能會增強Facebook在在線廣告市場或任何細分市場的地位。歐盟委員會審查了Facebook是否可以將WhatsApp作為用戶數據的潛在來源，以提高Facebook廣告的針對性。但結論是，無論Facebook是否會在WhatsApp上推出廣告和/或開始收集WhatsApp用戶數據，這筆交易都不會引起數據競爭方面的擔憂。因為，首先，WhatsApp 僅收集用戶的姓名和手機號碼，對商業廣告的價值小在。其次，合并后，仍會有足夠多的替代供應商為Facebook提供定向廣告。

（二） 數據分析處理的競爭問題

從數據的經濟特征和數字經濟的商業模式中，我們認識到， 如果企業無法從數據中提取知識和有價值的信息，進而不能用于改善產品和服務，那么數據將一文不值。因此，企業在數字經濟中取得成功的重要因素是分析處理能力。

1、數據分析處理對競爭的影響

首先，數據分析處理對于競爭的影響主要集中在兩個方面：第一，數據分析處理能力的提升將直接有助于企業獲得更多有價值的信息，對上下游數字市場力量的增強有重要作用。第二，數據分析處理本身就構成了一項重要的服務市場，為需求方提高數據分析處理服務或是經加工處理過的數據產品，數據分析處理能力自然就成為決定這一市場內市場力量的關鍵因素。

2、案例分析

2010年微軟收購雅虎搜索業務，交易包括雅虎互聯網通用搜索算法和相應的廣告平臺，與此相關的微軟業務為互聯網通用搜索（Bing）和在線廣告（adCenter）。評估交易的歐盟委員會指出，交易后用戶數據的可用性增加，將使合并后的實體能夠“對算法進行更多的測試和專家調查，以提高其相關性”。合并的實體將以用戶搜索查詢的形式獲得更多的數據，它可以使用這些數據來改進其算法。合并后的實體將在其平臺上獲得“更大規模”的搜索查詢，從而在其搜索結果中實現“更大的相關性”，能夠提供更好地符合用戶個性化喜好的搜索結果”。但始終無法與谷歌搜索相競爭。

（三） 數據使用的競爭問題

數據使用是商業競爭中數據收集和分析處理的最終目的，也是商業價值的直接實現。因此，數據使用對競爭有舉足輕重的影響。

1、 數據使用對競爭的影響

（1）貨幣化反饋循環

廣告營銷是目前互聯網企業主要的使用數據取得盈利的方式，而且市場規模巨大所涉行業范圍甚廣，因此，往往在企業并購審查中被執法機構作為相關市場之一進行調查。“貨幣化反饋循環”正是對數據使用和廣告營銷之間的相互作用和關系的描述，具體是指作為一個在線平臺增加其數量的用戶和數據，使其能夠取得更多的盈利，這反過來為其提供必要的財力投資于提高其服務質量，從而吸引更多的用戶和廣告客戶，獲得更多的數據，循環往復。

（2）縱向數據使用

數據使用對目前大部分行業來說，仍以傳統的縱向上下游市場關系的模式存在。而相應的在縱向合并當中，合并后的主體限制數據訪問與分享，限制下游競爭對手訪問有價值的數據集。并且如果合并后的實體在上游市場有很大程度的市場力量，使其對投入的總體可用性產生消極影響，從而減少下游市場的競爭。當然對于這樣的縱向市場封鎖，有兩個因素應當充分考慮，一是上游數據的可獲得性或者可替代程度將直接決定縱向市場封鎖的效果，二是下游市場的份額將決定上游市場的數據提供者能否堅持放棄其他客戶而堅持縱向封鎖。此外，上游數據提供者的數據是否對下游使用者構成“必要設施”，即使構成“必要設施”的條件苛刻，也不能忽視。

（3）數據的跨界使用

伴隨著數據的快速積累和分析、使用技術的迅速發展，數據在不同行業間跨界流動，并實現數據的跨界使用，這已然成為未來發展的趨勢。當下，在互聯網行業，隨著數據的互通性，同時在平臺效應以及拓展業務的低成本性的推動下，經營者爭相將其在某個領域的支配地位傳導到其他任何可能盈利甚至形成支配地位的新領域。美團在短時間內迅速入局網約車市場、阿里巴巴設立菜鳥后與順豐爆發的數據爭奪戰，上述壟斷爭議無一不是緣起于平臺經營者的市場支配地位的跨界傳導。[15]

2、案例分析

谷歌收購DoubleClick

該交易是歐盟將“大數據”因素納入并購分析的早期案例之一。谷歌是以廣告業務為主要收入來源的互聯網企業，DoubleClick是一家領先的“廣告服務”工具提供商。許多人擔憂，谷歌和DoubleClick數據庫組合的可能存在封鎖效應，合并后消費者使用互聯網產生的數據組合，將為谷歌提供其競爭對手無法復制的地位。委員會不同意這一觀點，解釋道DoubleClick與廣告商和發行商的現有合同禁止其使用消費者提供的數據來改善廣告服務。最后，即使合同可能發生變化，通過DoubleClick收集的數據的類型，并不是其在線廣告取得成功的關鍵，因為這可以被第三方數據收集者或互聯網服務提供商的數據所取代。

五、 歐盟執法審查經驗總結

通過對上述數據競爭理論的梳理研究，以及歐盟相關執法案例的分析，總結出以下經驗：

（一） 以數據收集問題為審查基礎

從上述理論分析中我們發現，數據收集直接影響數據分析處理的空間，也直接決定了數據使用的可能性。對歐盟過往案件的分析中，亦不難發現，數據收集問題始終是各個并購案件審查中不可缺少的一部分，而且往往是案件審議的關鍵問題，如數據的可獲得性、可替代性、收集能力的建立以及數據的性質作用等。因此，對于商業實踐中數據收集和獲取不斷加深研究，以及對數據本身屬性的探索，對于解決相關數據壟斷問題具有關鍵意義。

（二） 數據相關的并購審查較為復雜

數據行為分析框架下，數據收集、數據分析處理和數據使用三者不論在理論上還是在現實商業競爭中，相互之間的聯系十分密切。結合對歐盟并購審查案例的分析，一個數據相關的并購審查中往往涉及多個數據行為，需要以不同的視角和方式對行為的競爭進行分析。另外，數據本身價值的不確定性和使用的多樣性也意味著，案件可能涉及諸多潛在競爭問題，執法機構審查中對不僅要開拓思路，而且應嚴格按照法律分析邏輯。

（三） 并購控制規則仍然適用

從上述各個案件中歐盟委員會的評估顯示，其數據問題審查依舊緊緊圍繞傳統并購控制傳統規制要點，即市場力量和市場進入，其實質內核未有變化。從外在法律分析框架看，歐盟執法機構仍按照橫向、非橫向理論進行分析，表面傳統分析框架依然適用于大數據領域的市場并購，尤其是對于數據使用行為的分析中最為明顯。

（四）競爭法與數據保護法律的交叉

無論數據與隱私保護是否應該被納入競爭法的規制框架，在數據競爭問題上，兩者的交叉已是必然。一方面，競爭法和數據保護的利益基礎在數據競爭問題上趨向一致，都以消費者福利為利益追求。另一方面競爭法和數據保護規制互相之間呈現互補的態勢，競爭法在市場行為層面對數據壟斷者的規制有利于消費者的數據隱私保護，相對應的數據保護規則中的規范也會起到保護競爭的效果，如GDPR關于數據收集、分享、使用的諸多限制和數據可攜權的確立。未來，在競爭法和數據保護法律的協調和銜接上大有可為。

六、 對我國的啟示

（一） 加強數據競爭領域的執法司法關切

法律研究和發展始終是以法律實踐為基礎的，歐盟學界在數據競爭領域取得豐富研究成果，同時各執法機構對數據問題認識不斷深入、司法實踐不斷成熟，離不開對一個個案件的執法審查。因此，在我國數據競爭問題日益顯現的當下，司法執法機構應當對該問題給與充分關切。但仍應注意保持對新經濟反壟斷執法的謙抑性，誠如張穹所提到的，數字經濟時代下的競爭是十分激烈的，而且以全球視野來看，現階段應鼓勵平臺企業做大做強。[16]

（二） 反思數字經濟時代中的反壟斷法

數字經濟時代下，我國社會各個方面的面貌都在不斷變化，我國反壟斷法肩負著助力經濟轉型的使命，[17]而當下最重要的經濟轉型之一就是向數字經濟的轉型。另外，我國反壟斷法出臺到今年已歷十年，有必要檢視《反壟斷法》在實施中所暴露出的問題，積極推動《反壟斷法》的修訂完善。

（三）盡快出臺個人信息保護法律法規

個人信息保護在當下這個數字經濟時代已成為社會的廣泛共識，對我國出臺專門的個人信息保護法的呼聲很高，相關的專家建議稿也已呈現，但離正式法律的出臺依舊遙遙無期。根據歐洲的數據競爭執法經驗和個人數據保護立法，我國的個人信息保護法應當盡快出臺，其立法內容應當注意與反壟斷法、消費者權益保護法等相關部門法的銜接，可借鑒國際上先進的立法經驗。

[參考文獻]

[1]《小米招股說明書》pdf。

[2]《全國首例大數據產品不正當競爭糾紛案宣判》，《浙江法制報》：http：//zjfzb.zjol.com.cn/html/2018-08/17/content_2635571.htm？div=-1。

[3]EU MERGER CONTROL AND BIG DATA，

[4]《二十世紀歐洲的法律與競爭》，[美]戴維.J.格伯爾著，馮克利、魏志梅譯，中國社會科學出版社，2004年版，第537頁。

[5]《歐盟反壟斷機構關注企業大數據應用》，商務部網站：http：//www.mofcom.gov.cn/article/i/jyjl/m/201801/20180102700324.shtml。

[6]丁文聯：《數據競爭的法律制度基礎》，載《財經問題研究》，2018年第2期。

[7]楊汝岱：《大數據與經濟增長》，載《財經問題研究》，2018年第2期。

[8]王曉曄：《反壟斷法中的企業合并規制》，《王曉曄論反壟斷法》，社會科學文獻出版社，2010年版，第295頁。

[9]Massimiliano Kadar and Mateusz Bogdan， ‘Big Data and EU Merger Control – A Case Review， Journal of European Competition Law & Practice， 2017， Vol. 8， No. 8.

[10]同上。

[11]劉 剛、馬 犇：《數據驅動型經濟發展的組織和機制研究》，載《經濟縱橫》，2016年第12期。

[12][美]基斯·N·希爾頓著，趙玲譯：《反壟斷法——經濟學原理和普通法演進》，北京大學出版社2009年版，252頁。

[13]韓偉：《數據驅動型并購的反壟斷審查——以歐盟微軟收購領英案為例》，載王先林主編，《競爭法律與政策評論》（第3卷），法律出版社2017年版，第143-170頁。

[14]韓偉：《數據驅動型并購的反壟斷審查——以歐盟微軟收購領英案為例》，載王先林主編，《競爭法律與政策評論》（第3卷），法律出版社2017年版，第143-170頁。

[15]鄧志松、戴健民：《數字經濟的壟斷與競爭：兼評歐盟谷歌反壟斷案》，載《競爭政策研究》，2017年第5期。

[16]新聞：《國務院反壟斷委員會張穹：數字經濟發展極大有利于市場公平競爭》，財經網：http：//cjku.net/hongguan/20180802130.html。

[17]黃勇：《中國〈反壟斷法〉的法學基礎——對市場經濟改革的回應與支撐》，載《中國物價》，2013.12。

（作者單位： 華東政法大學 經濟法學院，上海 200042）