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袁康，鄢浩宇
(武汉大学 法学院，湖北 武汉 430061)
2020年，我国数字经济规模占GDP比重的38.6%，数字经济增速约为同期名义GDP增速的3.2倍，成为构建新发展格局的关键支撑[1]，数据流通利用的现实需求日益迫切。2019年至2021年间，中央层面正式将数据列为一项新型生产要素并提出要加快培育数据要素市场、健全数据要素市场运行机制(1)参见《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》，2019年发布；
《中共中央 国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，2020年3月发布；
《中共中央 国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》，2020年5月发布，《国务院办公厅关于印发要素市场化配置综合改革试点总体方案》(国办发〔2021〕51号)，2021年12月发布。。在中央政策和现实需求的双重推动下，数据要素市场的制度建设成为当下最为重要的改革任务之一。数据竞争机制作为数据要素市场的关键运行机制之一，在数据要素市场制度建设中发挥不可或缺的作用，但数字化浪潮下各种新型数据竞争活动给传统的竞争法律制度带来较大的冲击和挑战，竞争秩序的法律规制理念和范式亟需革新。本文首先明确数据竞争机制在数据要素市场制度构建中的重要意义和内在要求；
其次，梳理数据要素市场竞争秩序面临的诸多现实困境和挑战，分析传统竞争法律制度对数据竞争活动因应的不足，在此基础上以包容审慎的视角反思重构数据竞争秩序法律规制的方法与路径。
数据竞争机制是数据要素市场的关键运行机制之一，对于保障数据的自由有序流通利用，促进数据要素市场发展具有重要意义。应着重维护数据要素市场的竞争机制，明确数据竞争秩序构建的内在要求，以推动形成竞争有序、创新发展的数据要素市场。
(一)数据竞争秩序的现实意义
要素市场的形成，是某一资源要素发展到一定程度的产物，是生产活动中各生产者对该资源要素实际需求的反映[2]。当某一生产要素的交换和流通成为必要时，就会形成关于该生产要素的流通和利用市场[3]。数据要素市场可以界定为数据作为生产要素在生产者之间交换和流通的市场，包括数据要素的交易场所及其交换关系的总和[4]，具体而言是指依托于数据交易所/中心/平台或其他数据交易场所形成的数据主体之间数据获取和利用活动的市场。与传统要素市场的运行机制相似，数据要素市场的运行也以利益机制、供求-价格机制和竞争机制组成的市场机制[5-6]为主。在市场机制的作用下，数据在不同主体、不同领域间自由流通利用，实现数据要素市场的持续发展。其中，竞争机制是指市场主体通过竞争实现优胜劣汰，不遵循市场规律的主体则面临淘汰，从而形成对市场主体的激励和约束，使市场机制得以持续运行[7]。数据竞争机制是指数据在数据要素市场的不同数据市场经营者间流通、利用的秩序，良好的数据竞争机制有利于促进数据的有序流通和数据要素市场的健康发展。我国数据要素市场处于发展初期，各项制度尚不成熟，市场主体出于利益驱动的自发性和盲目性，往往忽视应当遵循的市场规则，实施不正当竞争和垄断行为，限制数据资源的流通利用，阻碍数据产业的创新发展。维护和完善数据竞争机制的意义在于能够规制数据市场主体的数据竞争活动，保障数据资源的自由有序流通利用，维护数据要素市场有效的竞争机制，促进数据要素市场的健康发展。
(二)数据竞争秩序的内在要求
首先，数据竞争秩序的构建需要维护市场主体平等地参与数据获取、利用和处理的权利。要素的配置是通过市场主体的活动而实现，从某种意义上来说，对要素的配置就是对市场主体权利的配置[8]。当市场主体拥有平等地获取、利用和处理数据的权利时，数据要素即能够随着市场主体的数据流通利用活动在不同领域、不同主体间流动，实现数据要素的竞争性和公平性配置。维护市场主体平等地获取数据的权利，一方面，需要避免违法违规获取数据的行为，为此需要对数据不当获取行为进行合理的界定和规制；
另一方面，需要防止拒绝开放数据行为对数据资源造成封闭的情况，为此需要破除不合理的数据封禁行为。维护市场主体平等地参与数据流通利用和处理活动的权利需要对违法的滥用数据市场支配地位行为、数据垄断协议和数据经营者集中行为进行甄别和惩处，以消除垄断行为对数据要素市场带来的损害。
其次，数据竞争秩序的构建需要兼顾市场规制和产业发展的平衡。数字经济产业作为新业态在经济模式和组织形式等方面与传统产业都有较大的差距，对其的监管相较于传统行业应当有更高的包容度，以避免对产业创新的扼杀[9]。包容审慎监管原则所具有的对新业态的包容创新、审慎监管和有效监管的内在特质与数字经济应平衡安全价值与发展价值的基本宗旨高度契合，数据要素市场化配置下发挥市场决定的内在要求也与包容审慎原则中行政监管谦抑性的理念不谋而合。因此，在数据竞争秩序的构建中应当贯彻包容审慎的监管原则，以促使数字经济在规范中发展。
在数字化浪潮下，出现了诸多围绕数据要素而开展的新型市场竞争活动，部分数据不正当竞争活动给数据要素市场的数据获取和流通利用秩序带来了较大冲击，给市场秩序的维护带来现实困境，使数据要素市场面临竞争失序的潜在风险。
(一)以网络爬取为典型的数据不当获取
数据不当获取在实践中体现为几种情形，其一是作为数据收集和处理者的数据经营商对用户个人信息的不当获取，其二是数据经营者对其他具有竞争关系的数据经营者数据的不当爬取。前者在多数情况下仅涉及用户人格权益的保护而不直接涉及数据要素市场的竞争秩序，可以由《中华人民共和国民法典》(以下简称《民法典》)、《中华人民共和国数据安全法》(以下简称《数据安全法》)与《中华人民共和国个人信息保护法》(以下简称《个人信息保护法》)中的相关规定进行规制。即使有涉及滥用市场支配地位的数据垄断行为的可能，在实践中也极为少见。目前实践中，最为频繁、最为典型且直接涉及数据要素市场竞争秩序的数据不当获取行为体现为数据的不当爬取，且在理论上具有较大争议的为不涉及商业秘密和知识产权的相关数据的爬取。数据爬取行为最早于2016年因“新浪微博诉脉脉不正当竞争案”而引起人们的广泛关注，此后此类行为层出不穷(2)较为典型的有“华为与微信用户数据之争”“大众点评网诉百度不正当竞争案”“深圳谷米公司诉武汉元光公司不正当竞争案”“新浪诉饭友不正当竞争案”“腾讯就微信昵称、头像、好友关系链接数据诉抖音、多闪不正当竞争案”等。。数据爬虫本身具有技术中立性[10]，且蕴含了数字经济背景下数据自由流通的重要价值[11]。但数据不当爬取行为将给相关市场主体的合法数据权益造成侵害，严重扰乱数据要素市场的数据获取秩序。倘若不加定性一味地禁止数据爬取行为，则会抹杀包含在数据爬取中的数据流通利用价值，不利于数据价值的有效释放和数字经济的发展；
倘若对数据爬取行为完全放任，则又将陷入相关主体合法权益遭到侵害、数据获取秩序遭到破坏的窠臼。数据爬取行为的合法性界定和规制问题成为横亘在良好数据竞争秩序前的一道难题。
(二)以阻隔流通为典型的数据封禁
广义的数据封禁行为包括平台“二选一”行为，狭义的数据封禁行为主要指封禁账号、屏蔽内容、不予直链、关闭API等与数据流通利用直接相关的行为[12]。国内层面，数据封禁相关的案件频发(3)较为典型的有2008年淘宝封禁百度搜索引擎爬虫，2014年起微信对快的打车、今日头条、抖音、多闪、飞书、钉钉等平台实施封禁。其中，微信对抖音的封禁曾两度引发抖音对腾讯的诉讼。；
国外层面，“hiQ诉LinkedIn案”[13]“Peoplebrowsr诉Twitter案”“Craigslist诉3Taps案”(4)See Craigslist Inc. v. 3Taps Inc., 942 F.Supp.2d 962 (2013)。等案件的争议也主要围绕拒绝开放数据是否合法展开。实施封禁行为的互联网平台多为上游的超级平台，其往往以保护消费者隐私和权益、改善平台生态为由，对其他具有竞争关系的数据经营企业的相关链接和数据获取请求进行封禁，导致其他经营者无法正常获取经营所需的相关数据，形成数据的割据和壁垒，影响数据要素的有效流通利用。若数据经营者拒绝开放的数据涉及“关键数据”，其他经营者在缺少“关键数据”的情况下难以与数据封禁者形成有效竞争，从而导致数据封禁者的市场地位得以巩固并不断扩大，对数据要素市场的数据获取和流通利用竞争秩序产生巨大危害。
数据不当获取行为和数据封禁行为具有对立统一的关系：若数据应当正常开放，则合理的数据爬取行为应当被允许；
若数据的私享不影响市场竞争，则数据不当爬取行为应当被规制。在认定数据获取和封禁行为时，应合理界定行为的合法性边界，以判断其属于数据不当获取情形亦或数据封禁情形，从而确定违法对象并采取合理规制措施。
(三)数字化垄断协议
数据和算法的运用使市场经营者间的合谋向数字化转型，数字化垄断协议(5)也有学者将其称为“算法合谋”或“算法共谋”。为突出该种形式的垄断协议运用数据、算法等数字化的特征并区别于传统的垄断协议，将其称为“数字化垄断协议”更为合适。是指数据经营商通过数据、算法等数字化和技术化的手段在经营行为上实质形成协调一致的行动。根据数据和算法运用程度的不同，数字化垄断协议可以分为两类：一类为“算法辅助型”垄断协议，这一类垄断协议由数据经营者对算法的运行方式和结果进行操纵和主导，算法仅作为数据经营者达成并实施垄断协议的辅助工具[14]；
另一类为“算法自主决策型”垄断协议，这一类垄断协议由算法和人工智能结合数据进行深度自我学习，自主判断市场情况并作出决策，在无需数据经营者意志参与的情况下即可自动达成并实施经营者间的协同行为[15]。
国外已经存在一些典型的算法辅助型垄断协议案件，如美国“联邦政府诉Topkins案”[16]和美国“Meyer诉优步案”(6)See Meyer v. Kalanick, No. 1:2015cv09796, Doc. 37, Opinion on Motion to Dismiss, (S.D.N.Y. 2016)。。数字化垄断协议将部分经营者之间达成的价格调整策略或经营策略等市场信息封锁在参与协同行为的经营者范围之内，其他经营者难以获取与之相关的市场数据。达成协议的经营者通过协同行为实现市场竞争优势，将其他经营者置于不公平的竞争地位，产生排除限制其他经营者正常竞争的效果，同时还可能给相关消费者的利益造成损害。数字化垄断协议相较于传统垄断协议的区别在于：其一，数字化垄断协议中合谋行为的意思联络更为隐蔽，使其相较于传统垄断协议更加难以甄别；
其二，基于数据和算法的高频率信息交换使供给侧的市场透明度增强，达成共谋的市场范围得以拓展，使其相较于传统垄断协议更加难以规制；
其三，由于数字化垄断协议主要存在于数字经济领域，相较于传统垄断协议，对其甄别和规制的失灵将进一步导致数据的获取和流通利用的失序，对于数据要素市场竞争机制的危害更为明显。
(四)数字经济领域扼杀式并购
在数字经济领域中，相较于直接收集用户数据，采用并购的方式收购企业进而获得该企业有关的用户数据更为便捷，因此愈来愈受到数据经营企业的青睐。实践中曾出现多起大规模的数据经营企业并购案件(7)例如滴滴收购优步案、Facebook收购WhatsApp案、Microsoft收购LinkedIn案、Google收购ITA案、Microsoft收购Skype案。。有报告显示，近几年以来，全球最大的几家数据经营企业一共完成了约两百余起未经英国竞争和市场管理局经营者集中申报审查程序的收购(8)See Digital Competition Expert Panel (chaired by Professor J Furman), Unlocking Digital Competition, (March 2019), para. 3.45。。美国众议院反垄断委员会的调查显示，过去近十年间，在以谷歌、微软、苹果、脸书和亚马逊为代表的大型数据经营企业的数百起收购中，有不少收购属于扼杀式收购[17]。一方面，扼杀式并购的泛滥可能导致具有较强资金实力的数据经营者肆意开展收购，遏制数据要素市场中潜在的数据、技术和产品创新；
另一方面，扼杀式并购可能形成少数经营者对数据资源的聚集、垄断和封锁效应，形成数据割据和数据壁垒，影响数据要素市场中数据的有效流通利用。数据经营者通过并购扩大自身的经营范围和规模获得更多的数据资源，不断巩固和提升自身的市场地位，进一步对潜在竞争对手进行收购，从而形成恶性循环，给数据要素市场中数据流通利用、竞争秩序和产业创新带来较大损害。
传统竞争法律制度的规制方式难以完全适应数字化背景下竞争活动的新形态，在认定标准、分析范式和规制手段上暴露出诸多问题，面临制度失灵的现实窘境。分析制度失灵的具体原因和问题所在，有利于有针对性地反思和重构竞争法律制度，以有效因应数字化浪潮下新型数据竞争活动对竞争秩序的挑战。
(一)数据不当获取的定性和规制难题
面对以网络爬取为典型的数据不当获取行为，现行竞争法律制度难以对其准确定性和合理规制。首先，数据爬取行为的合法性边界难以确定。如前文所述，涉及数据爬取行为的案件既可能被认定为数据不当爬取，也可能被认定为数据不当封禁。原因在于，数据爬取不仅涉及被爬取方的商业利益、用户个人隐私和信息系统安全等，也涉及数据爬取方合理的数据流通利用需求，甚至是社会利益和国家利益。但现行法律制度对于数据爬取涉及的各方权益的衡量和数据爬取行为的合法性界定并未作出规定，司法案件中对于其合法性的认定标准也不尽统一，导致实践中数据爬取行为的性质界定模糊。其次，数据爬取行为的规制存在困难。目前，司法实践中主要运用《反不正当竞争法》一般条款对数据爬取行为进行规制(9)参见“新浪微博诉脉脉不正当竞争案”，北京市知识产权法院(2016)京73民终588号民事判决书；
“大众点评网诉百度不正当竞争案”，上海市知识产权法院(2016)沪73民终242号民事判决书；
“深圳谷米公司诉武汉元光公司不正当竞争案”， 广东省深圳市中级人民法院(2017)粤03民初822号民事判决书；
“新浪诉饭友不正当竞争案”，北京市知识产权法院(2019)京73民终2799号民事判决书。。但该种规制路径可能带来的问题是，这种扩大反不正当竞争法保护对象和规制范围的做法，有脱离反不正当竞争法上法定不正当竞争行为的危险，从而导致反不正当竞争法在数字经济领域的膨胀适用[18]。为此，应对现行反不正当竞争法律制度进行合理的阐释和革新，以应对数据不当获取行为对相关主体合法权益和数据要素市场秩序造成的损害。
(二)数据封禁的适法窘境
面对数据封禁行为，《中华人民共和国反垄断法》(以下简称《反垄断法》)、《中华人民共和国反不正当竞争法》(以下简称《反不正当竞争法》)、《中华人民共和国电子商务法》(以下简称《电子商务法》)均有可适用的空间，但并未形成针对数据封禁行为的具有可操作性的法律适用体系，面临法律适用上的难题。
首先，《反垄断法》中的滥用市场支配地位条款具有规制数据封禁行为的可能性，但面临适用门槛较高、认定难度较大的问题。其一，滥用市场支配地位制度运用的前提是需要对相关市场和市场支配地位进行认定，但在数字经济领域的多边市场、网络效应和零收费等因素的影响下，相关市场的认定存在较大难度，传统的以市场份额、边际利润和市场集中度为参考因素的市场支配地位认定标准也遭遇挑战[19]。其二，对于不具备市场支配地位的数据经营者，《反垄断法》难以实现对其数据封禁行为的有效规制。而实践中往往有较多不具有市场支配地位的数据经营者实施数据封禁行为，若仅仅适用《反垄断法》中滥用市场支配地位的相关规定进行规制则可能形成较大的监管真空。
其次，《电子商务法》中有关“滥用相对优势地位”的规定存在法律体系上的冲突和立法定位上的模糊，导致该制度的适用空间不甚明确。《电子商务法》第35条规定的“滥用相对优势地位制度”适用范围极为宽泛[20]，可能与《反垄断法》中的相关制度形成掣肘，甚至架空《反垄断法》中关于滥用市场支配地位相关制度的适用。一方面，该条款中的“不合理限制”的解释和适用弹性较大；
另一方面，该条款的适用对电商平台的市场地位和势力未附加任何要求，使该条款的适用门槛极低，可能导致《反垄断法》中的滥用市场支配地位条款被架空[21]。法律体系的冲突和立法定位的模糊导致该条款在司法实践中被束之高阁，公开渠道能检索到的唯一一个适用《电子商务法》第35条的司法案例也并未触及该条款“滥用相对优势地位”的立法目的核心，而更多地是关于平台企业和平台内经营者的服务合同纠纷，几乎不涉及市场竞争秩序(10)参见北京市互联网法院(2021)京0491民初1522号民事判决书。。
再次，《反不正当竞争法》一般条款的适用存在或失之过宽、或失之过严的问题。在“山东省食品进出口公司等不正当竞争纠纷案”中，最高人民法院对《反不正当竞争法》一般条款的适用条件作出了限定，在满足三大条件的情况下才能适用(11)参见最高人民法院(2009)民申字第1065号民事裁定书。该案中认为，《反不正当竞争法》一般条款的适用需满足三个条件：第一，反不正当竞争法对该种竞争行为未作出特别规定；
第二，该种竞争行为给其他经营者的合法权益造成了损害；
第三，该种竞争行为确属违反诚实信用原则和公认的商业道德而具有不正当性，不制止不足以维护公平竞争的市场秩序。。其中，第三个条件要求的解释弹性极大，具体何为“商业道德”以及如何判断是否违反商业道德，实践中并无具体明确的答案[22]。从《反不正当竞争法》的法律定位上来看，其不仅是为了保护市场主体的正当竞争权益，亦是为了保护整体的市场竞争秩序。上述一般条款的适用条件仅考虑了个别经营者遭受竞争损害的问题，未将市场竞争秩序的影响纳入考量，这一方面可能会偏离《反不正当竞争法》的法律定位，另一方面也将加重一般条款的滥用[23]。此外，《反不正当竞争法》中的互联网条款(12)参见《反不正当竞争法》第12条：“经营者利用网络从事生产经营活动，应当遵守本法的各项规定。经营者不得利用技术手段，通过影响用户选择或者其他方式，实施下列妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为：(一)未经其他经营者同意，在其合法提供的网络产品或者服务中，插入链接、强制进行目标跳转；
(二)误导、欺骗、强迫用户修改、关闭、卸载其他经营者合法提供的网络产品或者服务；
(三)恶意对其他经营者合法提供的网络产品或者服务实施不兼容；
(四)其他妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为。”对于数据封禁行为的规制有较大的适用空间，但也存在一定的适用难题。实践中对互联网条款第2款第四项的适用存在滥用的趋势，法院往往将其作为兜底条款以规制较难定性的互联网不正当竞争行为，其甚至成为与《反不正当竞争法》一般条款相竞合的法律适用条款(13)参见“爱奇艺诉字节跳动不正当竞争纠纷一案”，北京市海淀区人民法院(2019)京0108民初50453号民事判决书；
“搜狗诉金山毒霸等不正当竞争纠纷一案”，北京市海淀区人民法院(2019)京0108民初45659号民事裁定书；
“新浪诉云智联不正当竞争纠纷一案”，北京市海淀区人民法院(2017)京0108民初24512号民事判决书；
“新浪诉饭友不正当竞争案”，北京市知识产权法院(2019)京73民终2799号民事判决书。在以上案件中法院均将被诉方的不正当竞争行为运用《反不正当竞争法》第12条第2款第四项来规制，且法院多次将《反不正当竞争法》第12条第2款第四项与《反不正当竞争法》一般条款竞合，最终选择适用第12条第2款第四项的内容。，由此可能导致互联网条款适用范围的不当扩大[24]。
(三)垄断协议的数字化冲击
面对数字化垄断协议，传统垄断协议的认定和规制方法面临现实困境。在“算法辅助型”垄断协议中，算法仅作为辅助工具，或是在具有竞争关系的经营者之间充当“信使”，辅助传达经营者之间的消息并促进数字垄断协议的达成与实施；
或是在不具有竞争关系的经营者之间作为“中心”，通过多个上下游经营者使用相关算法从而形成协同行为。这类垄断协议的认定和规制难点在于：首先，垄断协议中经营者间的意思联络较难认定。相较于传统垄断协议可通过当面交流、电子邮件、参与会议等方式进行，数字化垄断协议主要通过算法达成并实施，弱化了经营者在参与过程中的主观意志。其次，单一的纵向垄断或横向垄断规制难以适用于依托算法和平台的“中心辐射型”数字化垄断协议模式。数字化垄断协议扩大了经营者之间的关联形式，多个具有竞争关系的经营者通过平台经营者在算法的帮助下达成协同行为。从表面上看，具有竞争关系的经营者并未进行横向沟通，但它们却在横向市场上达成了排除、限制竞争的协议，无法单纯将此类行为认定为横向垄断或纵向垄断。
在“算法自主决策型”垄断协议中，算法发挥核心作用并足以实现自动化决策。这类垄断协议的认定和规制存在以下难点：首先，在垄断协议中，经营者间的意思联络认定更为困难，“算法自主决策型”垄断协议的达成和实施不依赖经营者的主观意志或操纵行为，而是由算法自主观察分析市场信号并自动作出决策。由于算法黑箱的存在，无法确定最终的协同结果是否为经营者主观意思联络的结果，给“算法自主决策型”垄断协议的可责性认定增加了困难。其次，由于“算法自主决策型”垄断协议的达成和实施极为隐蔽，往往只能从其事后所造成的竞争损害来确定规制的对象和规制的方式，难以实现对市场竞争秩序的事先维护和及时救济。再次，由于算法自主决策下垄断协议的达成和实施并无经营者直接的行为参与，在责任主体的认定上存在困难。若将责任主体认定为经营者，则会面临归责理由上的解释困境；
若将责任主体认定为算法本身，又将面临算法本身并非适合的法律主体因此不具备相应责任能力的现实问题[25]。
(四)经营者集中的审查标准失灵
面对数字经济领域的扼杀式并购，现有的经营者集中申报和评估标准无法对数据经营者集中可能产生的竞争损害影响形成正确评价。首先，数字经济领域经营者集中可能产生的竞争损害和创新损害问题被淡化和忽视。相比于传统的经营者集中，数字经济领域的经营者集中产生扼杀性并购的可能性更大。数据经营者在初创时期虽然规模较小，但由于潜在破坏性创新和颠覆性创新加之网络效应的推动，可能使其在较短时间内迅速发展并形成规模。然而，传统的经营者集中竞争效果评估主要依赖于市场份额、市场集中度和进入壁垒等静态指标，难以适应数字经济领域高度动态变化的特点[26]，导致数据企业经营者集中可能造成的竞争损害和创新损害难以得到正确评价，数字经济领域扼杀式并购泛滥。其次，传统经营者集中申报中单一的营业额标准无法适应数字经济领域的经营者集中现状。基于数字经济领域的商业模式，数据经营企业在初创期和短期内通常不考虑企业营收情况，而是专注于用户规模的扩大。其提供的产品和服务多为“零收费”，甚至对用户进行大量的补贴，由此使该部分企业具有较高的市场份额和估值，却长期处于不盈利状态[27]。在此现实情况下，仍然运用传统的单一营业额标准作为经营者集中申报标准不仅会难以达到评估目的，亦无法真实反映该经营者集中可能给市场造成的竞争损害效果，使大量可能对市场产生竞争和创新损害的数据经营者集中无法落入申报和评估范围[28]。
面对数据要素市场竞争失序的现实困境和传统竞争法律制度的适法难题，需要在规制理念和分析范式上进行革新，对传统竞争法律制度进行细化阐释和有效调整，以适当重构竞争法律制度，有效规制数据要素市场竞争秩序。
(一)规制理念和分析范式的革新
首先，应当以《平台经济领域的反垄断指南》为基本参考并对其进行细化阐释，革新《反垄断法》的分析范式，为数字经济领域相关反垄断制度的适用解决前提性和基础性问题。在相关市场界定尤其是相关商品市场界定方面，首先，应以替代性分析为基本方法[29]，可以从消费者和用户的角度展开需求替代分析。当供给替代对平台企业产生的竞争约束类似于需求替代时，也可以考虑从相关产品或服务提供者的角度展开供给替代分析。由于平台经济领域提供的产品和服务并非与传统商品一样具有明显的特征、用途和价格，应当根据平台企业具体的平台功能、商业模式和分析的便利度来确定运用需求替代分析或供给替代分析，从而更准确地界定相关商品市场。其次，由于平台企业具有多边市场特征和跨平台网络效应，某一边市场的变动可能影响另一边市场并传导回该边市场，最终导致相关市场界定比“最小替代产品集合”更小，而传统的以价格、质量或是成本为核心的“假定垄断者测试”方法均难以适用[19]66。应当考虑平台涉及的多边相关商品市场之间的互相关系和影响，并根据跨平台网络效益可能带来的竞争约束情况来确定是否应当根据该平台整体界定相关商品市场。再次，在平台经济领域中，由于不同平台企业的产品和服务功能、商业模式和用户群体不尽相同，应当针对具体场景进行具体分析，个案化地界定具体案件中的相关商品市场。在市场支配地位认定方面，首先，应当着重考虑数据在市场支配地位认定当中的作用，包括平台企业掌握和处理数据的能力。可以通过平台企业掌握数据的体量、数据的稀缺性、数据获取的难易程度等判断其掌握数据的能力，通过其所拥有的算力条件及所配备算法的成熟度，分析数据的计算精度、计算延时性、计算吞吐量等判断其处理数据的能力，并逐步建立掌握数据和处理数据能力与平台企业市场地位和市场势力之间关联度的判断标准。其次，如前文所述，数字经济领域高度动态变化的特征使传统市场支配地位认定中的市场份额、边际利润和市场集中度等静态标准难以适用。应当结合平台企业现有的市场势力状况和未来发展趋势，综合考量平台企业的市场占有率、市场控制能力，以及相关经营者对其依赖程度和进入相关市场的难易程度，该平台企业的创新和发展潜质来对其市场支配地位进行认定。
其次，应当贯彻积极的包容审慎监管理念。近年来，包容审慎监管原则逐渐被确立为新产业、新业态实施监管的主要原则。《“十三五”市场监管规划》确立了审慎监管、包容式监管的监管原则，《优化营商环境条例》(国令第722号)也将包容审慎监管确立为市场监管的主要原则，其目的均在于为新产业和新业态留足发展空间，鼓励创新，同时保障发展质量和发展安全。但实践中，由于政府监管机构监管能力和监管能动性的不足，包容审慎监管往往沦为不监管、弱监管或慢监管，导致对数字经济的监管失之过宽。而一味地强化监管，又将走入另一个极端，可能损害已取得的数字经济发展成果，限制市场的发展和创新活力[30]。在数字经济发展初期，弱监管的模式在一定程度上激发了市场活力和技术创新。但在数字平台垄断和数字不正当竞争风险凸显，数字经济发展应当回归理性的当下，应当在监管的宽严之间寻找适当的平衡，以促使数字经济在规范中继续向前发展。为此，需要贯彻积极的包容审慎监管理念[26]115，以构建公平有效的数据要素市场竞争秩序。以包容性监管容忍数字经济产业在发展过程中具有变革式或合法性较为模糊的创新行为，以审慎性监管发挥市场决定作用，保持行政监管的谦抑性，给数字经济产业发展留足空间，以有效监管保障数字经济发展的底线，对可能违反基本法理秩序和造成显著社会危害的数字经济活动进行合理规制。
(二)合理界定并规制数据不当封禁和数据不当获取
如前文所述，数据不当获取和数据不当封禁属于一体两面的关系，实践中有关数据封禁和数据爬取相关的案件争议焦点均在于数据爬取或数据封禁行为是否正当。应当合理界定数据爬取和数据封禁的合法性边界，并通过对相关制度的细化阐释和调整适用以形成有效规制，维护数据要素市场中市场主体平等获取和流通利用数据的权利。
对于数据爬取的正当性判断，本质上是竞争政策对具体场景下数据资源共享和数据资源私享的判断，其核心目的在于维护数据流通利用的秩序，促进整个数据要素市场的竞争、创新与发展。首先，应当判断数据爬取行为是否违背诚实信用原则和商业道德。具体而言，可以从爬取行为是否获得相应数据经营者或用户的授权，爬取的数据是否为公开性数据，爬取行为是否违反其他数字经济领域普遍认可和遵循的数据获取行为规范等因素考量。其次，应当判断数据爬取行为是否损害其他数据经营者或消费者的合法权益。具体而言，可以从爬取数据的商业价值，数据的后续使用是否对其他数据经营者造成实质性替代，数据的爬取行为是否损害了消费者的知情权、选择权等因素考量[31]。再次，应当判断数据爬取行为是否损害了市场的竞争秩序。具体而言，可以从爬取行为对公平竞争及市场创新的影响等因素考量。此外，还可以结合阿历克西权重公式平衡数据爬取方权益、数据被爬取方权益和社会公共利益[11]173，判断数据再利用对于市场创新、行业发展和社会总福利的价值，进一步明确数据爬取的合法性边界。
对于数据不当爬取行为，应当协调运用《反不正当竞争法》中的互联网条款和一般条款对其进行规制，并遵循市场优先理念谦抑适用。互联网条款与一般条款在立法体系和立法价值上均有不同定位，由此决定了其适用顺序和适用条件也存在一定的差别。应当避免两者在数据爬取案件中的混淆使用或竞合使用，而应形成具有协调性的法律适用体系，以更准确地规制数据不当爬取行为。在立法体系上，互联网条款相较于一般条款属于特殊条款与一般条款的关系：互联网条款的适用包括了对一般条款的阐释，一般条款内嵌于互联网条款；
在立法价值上，一般条款旨在维护市场竞争秩序，追求秩序价值理念，互联网条款旨在包容网络的创新发展，追求自由价值理念。在积极的包容审慎视角下，对于数据竞争活动，应为其留有足够的发展和创新空间，避免强行介入或过多干预。因此，互联网条款的适用应当优先于一般条款，在互联网条款无法涵盖新型数据活动时再运用一般条款予以规制。互联网条款适用时应保持谦抑，充分遵循市场优先理念[32]，考量数据竞争活动对市场竞争和市场创新带来的影响，避免落入“权利侵害式”的适用窠臼。
对于数据封禁行为正当性的判断，应当从数据封禁的主观意图，数据封禁给数据要素市场带来的竞争影响，数据封禁行为的正当理由等方面展开。在主观意图的认定上，应判断数据经营者对其他数据经营者正常的数据交流获取行为是否存在歧视性地封闭或禁止，是否违背正常数据交流获取的行业范例。在竞争影响的评估上，应主要关注该数据的稀缺程度，其他数据经营者对该数据的依赖程度，从该经营者外获取该数据的难易程度等，以确定该数据被封禁时对于市场公平竞争和创新的影响程度。在数据封禁行为的正当理由认定上，应从保护公共利益的目标出发，考量数据经营者对数据的生产投入和合法权益，评估允许数据爬取可能给数据经营者和市场造成的负面激励后果，权衡经营者利益、竞争者利益、消费者利益等多元利益关系[12]147。
如前文所述，数据不当封禁行为的规制可能会运用《反垄断法》《电子商务法》和《反不正当竞争法》中的相关条款。对于涉及垄断的数据封禁行为，在进行相关市场界定和市场支配地位认定后可以界定数据封禁行为是否构成滥用市场支配地位中的拒绝交易；
或根据被封禁数据的稀缺性，其他经营者对拥有该数据的数据经营者的依赖程度，在该数据经营者之外获取被封禁数据的难易程度，通过该数据经营者开放被封禁数据的可行性等角度判断实施数据封禁的数据经营者是否构成必需设施，并运用《反垄断法》中相关条款进行规制。《电子商务法》中“滥用相对优势地位”制度的设立初衷值得肯定，其能够对《反垄断法》和《反不正当竞争法》中关于数据竞争活动的规制形成补充，但在适用逻辑和适用空间上不甚明晰。应当遵循“划定相关市场—认定市场支配地位—行为类型化”的适用逻辑适用“滥用相对优势地位”制度，明确其与《反垄断法》中“滥用市场支配地位”属于特殊规定与一般规定、补充与被补充的关系，并在相关的配套规范中对该制度作出细化解释。在运用《反不正当竞争法》对数据封禁行为进行规制时，同样应当协调运用《反不正当竞争法》中的互联网条款和一般条款对其进行规制，并遵循市场优先理念谦抑适用。此外，可以通过保障用户对其个人数据的自由支配权利来增强数据的多重归属性，增加数据经营者实施数据封禁行为的难度和成本，减小因数据封禁行为对其他数据经营者产生的竞争损害影响。例如，可以通过保障个人信息权利中“数据可携权”的行使来促进数据的自由流通[33]。
(三)优化垄断协议和经营者集中相关标准和规制手段
垄断协议相关标准和规制手段的优化可以针对“算法辅助型”和“算法自主决策型”垄断协议分别展开。对于“算法辅助型”垄断协议，由于算法在实现协同行为的过程中仅起到辅助和“信使”的作用，协同行为的达成及实施本质上还是在数据经营者的意思联络和干预操作下完成，其并未突破传统《反垄断法》中“人类中心主义”的规制框架，而规制的核心仍应聚焦于数据经营者。在经营者主观意图的认定上，可以要求数据经营者对算法运行的原理和可能实现的目的进行解释，或由执法机构主动对相关算法进行分析解读，以认定算法中可能蕴含的数据经营者之间排除限制竞争的协同行为，并结合相关的电子证据对数据经营者的主观意图进行实质性认定。在通过上下游数据经营者共同运行算法实现的“中心辐射型”协议的规制上，首先应当通过经济证据和行为证据对“中心辐射型协议”在纵向和横向市场上可能产生的竞争损害进行认定[34]。在法律责任的识别上，不宜生硬地套用传统垄断协议分析中的本身违法原则或合理分析原则，否则可能使参与合谋的经营者不当地承担过多的责任或逃脱违法制裁[35]。本身违法原则和合理分析原则的二分目的是为了提高反垄断执法的效率，对于有争议的案件，仍然应当结合实际具体分析合谋行为的竞争损害和经济效果。应为轴幅协议中的轴心经营者和横向经营者提供抗辩的机会，判断其效率抗辩是否满足责任豁免的条件，从而决定其是否应当承担责任。
对于“算法自主决策型”垄断协议，虽然有学者认为该种情形下算法进行沟通的方式非常有限且该种算法默示共谋行为对市场的损害尚未被证成[36]，但仍应当注意该种算法共谋可能带来的系统性风险。可以引入默示共谋理论对“自主决策型”垄断协议进行规制，充分利用间接证据和环境证据推定共谋的存在。但由于算法黑箱的存在，使用算法的经营者也无法预料算法自动运行过程中可能形成的实质合谋效果，应当考虑到默示推定可能带来的风险，以积极的包容审慎理念结合市场竞争影响判断算法自主决策型垄断协议的可责性。在该类垄断协议的责任承担上，若将责任配置给算法本身，可能会严重阻碍技术的进步和推广，并产生责任主体不适格的问题。应当将责任配置给实际参与的经营者和相关主体，并将明知可能产生排除限制竞争协同效果但不作为的行为也纳入责任范围之内[15]59。
经营者集中相关标准的优化完善应从以下方面展开。首先，应当调适传统经营者集中竞争效果评估的参考因素，正确评价数字经济领域经营者集中可能造成的排除限制竞争效果，控制数字经济领域扼杀式并购。传统的经营者集中竞争效果评估主要依赖于市场份额、市场集中度以及进入壁垒等静态标准，较难适应数字经济领域中数据经营企业高增长和高爆发的发展特征和动态性竞争的市场现状。一方面，应当弱化价格因素、市场份额因素等传统竞争效果评估参考因素的作用，加强对市场持续创新、产品和服务质量等非价格因素的考量。通过评估被收购企业的现有核心业务实力和未来发展潜力，判断该企业的市场地位及被收购后可能产生的竞争效果，加强对市场进入和效率等因素的考量[37]，控制在位的大型数据经营企业对中小型初创数据经营企业的扼杀式并购。另一方面，应当注意优势数据经营企业在并购后可能产生的数据封锁效应，防止通过数据经营者集中形成数据壁垒的行为。其次，应当打破传统经营者集中申报的单一营业额标准，可参考美国、德国、奥地利等域外制度经验增设交易额标准，结合相关集中主体的营业额和实施集中的实际交易金额来确定是否需要进行申报，以将不满足营业额标准但实际交易金额巨大，具有潜在竞争损害效果的经营者集中纳入反垄断审查范围，并逐步细化交易额标准的适用条件和具体内容。再次，对于未达到申报标准但可能具有排除限制数据要素市场竞争效果的经营者集中，国务院反垄断执法机构应当主动调查，与经营者集中申报标准形成补充。主动调查的范围可以重点包括市场地位较高，但由于商业模式导致营业额较低的数据经营者的集中，相关市场内集中度较高的数据经营者的集中，相关市场内参与竞争者数量较少的数据经营者的集中等。
数字革命势不可挡，将人类推至一个新的历史发展阶段。数字化的浪潮对现实社会中的经济模式、组织形式、人身与财产关系带来了全新的挑战，伴随而来的风险亦不断迭生。但数字经济对现行竞争法律制度的影响并非颠覆性的，经济法的基本理论也依然具有相当的包容性和解释力[38]。面对实践中各种新型数据竞争活动可能造成的竞争损害和传统竞争法律制度的规制失灵，应当探寻数字经济的新业态特征和本质，深入阐释竞争法律制度的基本理论和核心观念，以包容审慎的态度调适竞争法律制度中相关的认定标准、分析范式和规制手段，以促使数字经济在规范中发展，由初生向勃兴。
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