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柏林赫塔vs纽伦堡:

正視大數據對競爭的影響并積極調整

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發布時間:2019-05-28 09:09 來源:
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多特蒙德柏林赫塔 www.yifewk.com.cn

  隨著互聯網技術的迅速發展,人們在使用網絡的過程中產生了大量的電子數據,無論是看電影、跑步、聚餐還是打車,這些數據均得以記錄和保存。隨著海量的原始數據不斷產生,數據對產業經濟及消費者個人生活的影響不斷顯現,以數據為基礎的新興產業也將得以構建。數據將取代石油成為當今世界最有價值的資源這一觀點也愈發為大眾所接受。建立于數據與算法之上的消費者行為預測將更加準確,并進一步改變企業的行為模式與競爭方式,數據時代的《反壟斷法》實施需正視數據對競爭的影響并作出調整和回應。
  伴隨反壟斷立法、執法的國際化與交流借鑒,加之均構建于共同的經濟學理論基礎之上,各國的反壟斷制度比起其他法律制度往往更具有跨越國界的一致性。通常各國的反壟斷立法與執法主要包括經營者集中審查與濫用執法兩大類,中國還有獨具特色的反行政壟斷制度。數據時代的反壟斷司法與執法,將在經營者集中與濫用行為執法層面面臨挑戰。而如何應對這些挑戰,也是各國反壟斷執法機構需共同面對與解決的。就大數據領域的反壟斷執法實踐而言,目前歐盟等執法區積累了較多經驗,值得對此進行研究與借鑒。
  目前數據壟斷領域值得關注的有五個問題。
  一是數據與相關市場界定及市場支配地位認定。目前只有經過交易的數據,通常才可界定為相關市場。當數據僅為組成實際產品要素之一時,并不構成獨立的相關市場。當前階段,數據本身不會產生市場支配地位,只有對數據的再開發和利用,并將之集合在產品之上,促進產品和服務質量的提升,才會促進市場支配地位的產生。
  二是合并審查對數據問題的關注。當前,數據企業會更加重視通過并購來實現范圍經濟效應,其并購范圍超越往往傳統認知的同類數據型、網絡型企業,正在向傳統行業滲透。例如,騰訊并購海瀾之家,這兩家企業處于不相干的行業,該并購既非傳統意義上的橫向并,也非縱向并。這體現了互聯網生態、數據經濟對傳統行業的滲透,并可以期待很快實現傳統行業改造和再生。我國的互聯網行業逐步進入寡頭壟斷階段,無論是BAT(百度、阿里巴巴和騰訊)還是TMD(今日頭條、美團和滴滴),其在互聯網領域的市場地位較為穩固。而以平臺型擴張的互聯網企業也愈發重視并購,此類并購對數據的取得以及對市場競爭的根本性影響必須予以重視。要適度修改數據領域并購申報門檻,對于滴滴公司并購Uber(中國)公司的同類案件必須予以充分關注,新興數據型行業不能僅僅以營業額為審查啟動依據。以歐盟合并審查為例,歐盟委員會承認數據可能比營業額更受重視,并且可能準備好修訂并購控制門檻,適當審查高價值但低營業額的合并。此外,歐盟委員會更為關注隱私與競爭之間的關系,將數據?;ず鴕階魑羌鄹窬赫問?。例如在Tom.Tom這一歐洲最大的導航設備制造商并購TeleAtlas數字地圖公司時,歐盟委員會就考慮了并購對于數字地圖供應市場的競爭影響。針對數字經濟發展,已經實質展開修法的是德國與奧地利。依據2017年生效的德國《反對限制競爭法》第九修正案,在認定市場力量時,應當將那些對平臺和網絡市場力量至關重要的新型因素(例如網絡效應、數據的可獲得性等)考慮在內。此外,德國的并購申報門檻也被修改,引入了以交易額為基礎的補充性門檻。奧地利通過2017年反壟斷法和競爭法修正案也調整了并購申報門檻。
  三是大數據與壟斷協議。這個領域比較熱議的問題是大數據是否會方便企業之間達成壟斷協議。確實,互聯網企業利用大數據分析消費者決策,可進一步增強馬太效應。除此之外,大數據可方便企業的協同行為,因為通過算法自動實現協同。這個領域最大的問題之一在于取證難度和證明難度。
  四是大數據與企業濫用市場支配地位行為。大數據殺熟是其中的典型,體現為線上“價格歧視”,具體指互聯網廠商利用自己所擁有的用戶數據,對老用戶實行價格歧視的行為。當大數據殺熟行為發生時,同一件商品或者同一項服務,互聯網廠商顯示給老用戶的價格要高于新用戶。消費者在某個平臺消費頻次越高,越容易成為殺熟目標。大數據時代下,互聯網平臺根據用戶的屬性、歷史行為可以收集大量的數據,從而有能力了解不同消費者的購買能力和偏好,價格歧視得以實現。這種行為對于消費者利益有較大損害。
  五是大數據與不正當競爭。數據領域的不正當競爭案件頻發,體現了企業對數據?;さ鬧厥?。這個領域的問題多體現為民事訴訟,法官的裁判會大大影響企業的競爭行為,過度保守的裁判將影響數據的自由流通,減少構建在數據基礎之上的競爭。在領英案中,領英公司拒絕HiQ公司數據抓取的一個主要理由是?;び沒б?,由于后者抓取的主要是用戶同意向公眾公開的個人資料,美國法官并未支持領英的拒絕抓取行為。在我國的大眾點評訴百度案中,法官認為百度地圖使用大眾點評上用戶積累的部分評價行為構成不正當競爭。需要注意的是,大眾點評網的Robots協議(爬蟲協議)規則未對百度搜索引擎抓取用戶點評信息進行限制。在裁判數據類不正當競爭類案件時需考慮到,數據利用不會造成數據本身的消耗,多重開發與利用反而是數據價值的體現。此外,以點評這一源作品產生的原因來分析,消費者寫作點評的目的是分享和傳播,增加其他消費者獲取信息的便利,利他利己,構建消費信息對稱平臺。而數據一旦封閉,必然會對競爭造成影響,彼此割裂的平臺等同于信息孤島,也會不斷固化先發企業的競爭優勢。

□暨南大學知識產權研究院副教授、華東政法大學博士后 仲 春

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