12月15日，由中国政法大学主办的2018新时代大数据法治峰会在安徽合肥举行。会上，中国政法大学经济法研究所副所长焦海涛发表主题为“数据的反垄断法边界”的演讲。

下附焦海涛发言全文：

数据的法制化包括各个层面的法律，学界已提出从反垄断法角度来规范数据的收集、存储及运用，我从这个角度做一个总体的梳理。反垄断法主要反对的是企业实施各种限制竞争的行为，这类行为有很多和企业的市场力量相关，也就是说很多的限制竞争行为只有在企业具备了非常强的力量之后，才有可能去做，或者说这个行为才有可能产生危害性，我们才需要去管它。大数据在运用的过程中，可能会导致企业获得这样一种市场力量，并且还有可能会强化该力量。为什么会这样说呢？因为现在已经出现了很多以数据为基础的一些企业，我们把它称为数据驱动型的企业，或者是数据驱动型的商业模式，这些企业我们来看一下，它有非常明显的特征。

第一，这些企业往往处在双边市场，乃至多边市场之上。最常见的模式是，我们使用各种免费的互联网产品，但在同时，我们留下各种自身的信息，你是以自己的信息来换取免费服务，这些信息就可以被这些企业用来在另外一端，比如说进行产品的推销，广告的推送等等，这样它就可以盈利了，所以这是一个典型的双边市场，建立在免费市场这边信息的基础之上，这是第一个特点。

第二，现在很多互联网企业，它们典型的特点是平台化，也就是说一个企业已经不再单纯的提供一种互联网服务，往往是有多种服务。多种服务最大的好处是它能从不同角度，收集用户多种类型的信息，这些信息还可以交叉检验。越来越多的信息被企业给收集了，用这些信息又可以用来提供更好的服务，所以平台会越做越大，平台上聚集的服务越来越多。

第三，滚雪球效应，在学术上称为网络效应，通俗的说法叫“赢者通吃”。大企业有了大量数据之后别的企业很难挑战它，在此基础上，它可以拥有更多的用户，开发出更多的产品，这些用户又给它们留下更多的信息，它在这个基础上进行更多的开发。这一系列原因导致数据会让一个企业的市场力量变得非常巨大，现在依赖大数据的企业中前几位很强，后面的企业想要挑战它非常困难。在这样一个前提下，这些企业就有可能会从事一些限制竞争的行为。

上面是我谈的第一点，即大数据对企业市场力量的影响。我谈的第二点是数据保护与竞争排挤。企业可能不大愿意把自己的数据给别的企业，尤其是让自己的竞争对手去使用。但关于这点，也有人提出观点认为，数据不具有排他性和竞争性，或者说消费者在互联网留下的各种数据，不是只有哪一个企业可以获取，所有的企业都可以获取，所以，我获取的数据不一定非要向你开放，你可以自己获取。这是一种观点，即强调数据的可获得性。但这里，我觉得有必要区分一下通用数据和特定数据，比如说我们的姓名、性别、职业，这样一些最基本的数据，实际上是很容易收集的，但是你的习惯、兴趣，经常喜欢看哪类东西，这些数据可能未必所有的企业都能够去收集，所以在这个情况下，数据的开放，乃至于数据的交易，甚至让第三方专门做数据的收集和处理，可能就变得特别重要，这就是我们讲的数据的开放性。但获得了这些数据的企业它可不这样想，因为这些数据可以给它带来利益，所以它不大愿意把这些数据提供给别人。企业进行数据保护的方式大概有两类。

一是直接限制竞争对手获取自己数据，即一个企业想要获取另一个企业的数据时可能被拒绝，比如说前段时间引起非常大反响的菜鸟和顺丰的数据之争。此外，企业还有可能会基于知识产权来保护数据，即利用商业秘密或其他知识产权措施，最典型的案例是我国首例大数据不正当竞争纠正案——新浪微博诉“脉脉”不正当竞争案。在这个案件审理过程中，涉及到最基本问题是，新浪所拥有的数据是微博用户的，新浪将其汇集之后成了数据集合，是不是权利就转移到了新浪，还是说权利仍然在用户，甚至这是一个公共的信息，我们都可以去浏览或复制。这是当时非常大的争论。最后法院认可了平台对数据的权利，所以最终脉脉公司的行为被认定为不正当竞争。这是第一种数据保护方式，即直接针对竞争对手的数据保护。这种行为的损害可能是排挤竞争对手，因而可能构成反垄断法的“拒绝交易”，即没有正当理由，拒绝竞争对手使用其数据。

第二种限制数据共享或开放的手段，是直接针对用户的。新浪微博协议里有一句话，用户必须给新浪独家授权。这也是别的公司实施抓取行为的原因，因为用户已经不能再去别的平台发布了，它是直接针对用户的限制，即限制用户的多重归属属性。在互联网领域，用户的多重归属非常重要，它会削弱某些企业的市场力量。这主要是指，每个人使用一类互联网产品，可能同时使用多个。例如，你的浏览器不大可能电脑上只有一个，通常会有多个，但有些企业可能会通过用户协议乃至单方限制的方式，让你没有办法使用多个，让你把数据信息只能放在他的平台之上。3Q大战也是一个例子，腾讯说，只要用户的电脑上装了360就不能用QQ，让你没有办法和360产生接触，后来这个行为也被告到了法院。如果数据保护体现为针对消费者的限制，可能构成反垄断法上的另一种垄断行为，叫限定交易，指限定了客户在你之外选择别的交易对象。这也是不可以的，因为选择权在用户，而不在于平台企业。

我第三点谈的是精准广告与差别对待。大数据最直接的好处是能够使得广告精准性大大提高，我们只要在淘宝上浏览了一样东西，你会发现第二次打开淘宝的时候，它会直接给你推送这类东西，这就是之前浏览的数据存储下来，直接根据这个数据给你推送的。这很多时候是便利了我们消费，但它可能会助长歧视的问题。这种歧视可以针对竞争对手，也可以针对用户。针对竞争对手的歧视，这里有个非常著名的案子，即欧盟委员会对谷歌的处罚。谷歌做搜索的时候，消费者输了关键词，它会给你推送一些比价广告，告诉你不同网站对你所搜的产品的价格是什么，但谷歌也有自己比价服务，所以，它在推送比价信息时，就把自己的比价服务放在搜索页面的最前面，或者说最好的位置，它的竞争对手放在后面，消费者可能就看不到了。这就是一中典型对自己优待，对竞争对手的歧视，这可能构成反垄断法里面的价格歧视或者差别待遇。针对用户的歧视，最典型的表现是大数据“杀熟”。这在反垄断法里也是不可以的。

第四点我谈的是数据使用与算法共谋。竞争对手之间本来是我定我的价，你定你的价，是竞争关系，但通过一个数据获取，我很容易知道了你的定价策略是什么，我不需要和你直接交流，不需要直接达成协议，就能和你之间达成价格合谋。这些合谋在数字经济之下或者在大数据的运用中，主要通过一些算法，以数据为基础的算法所实现的。这里也有案子，比如说亚马逊上有几个卖家对产品的定价使用了算法，产品价格不是人在后台操控，而是依靠算法，是一个程序，根据一系列数据动态调整产品价格，最后却发现，一些竞争对手之间使用的是同一个算法，规则是一样的，而且这个算法之间的信息是共享的，所以他们之间价格就完全一致。这个行为很显然限制了他们之间的价格竞争，所以对数据的利用，如果是用这种方式来做，可能需要特别的注意。这种情况之下，共谋往往是非常间接的，或者我们称之为默示共谋，在中国反垄断法中，叫协同行为。

我谈的第五点是隐私保护与竞争损害。隐私看起来是个私权，和反垄断法关系不太大，但我们梳理了近几年国际上的案子会发现，隐私也进入到反垄断法的领域。这主要指什么呢？不同的企业，它在隐私的保护度上是存在差异的，如果有两种互联网产品让你使用，一种产品对你隐私的保护不是很好，另一种很好，消费者自然会使用另一种。在大数据环境中，消费者不仅比较价格，还看重隐私的保护。但有一些企业行为，最典型的是合并，可能会明显地降低企业的隐私保护度。这里列举了一些案子，比如说微软收购LinkedIn，脸书收购WhatsApp等，都是这类案件。有人研究发现，这样的收购很可能使得原本隐私保护比较好的企业，慢慢的隐私保护度就降低了，因为本来他们之间是竞争关系，现在之间不竞争了，就没有必要在这个地方顾虑。不论是美国的FTC还是欧盟委员会，在审查这些案件时都非常明确的提出，在涉及到数据驱动型的企业并购案中，一定要考虑合并对隐私保护的影响。回到中国的反垄断法，我国反垄断法里也有控制企业之间合并的制度，执法机构决定是否批准一项合并，会有很多考虑因素，其中一项是合并对消费者的影响，当然也就对消费者隐私保护的影响，因而隐私保护问题也可能因此进入了反垄断法的考虑范围。

以上就是我从五个方面很笼统的总结了，数据的收集、利用过程中，可能涉及到的反垄断法红线。这些红线在企业收集与使用数据过程中应尽力避免触碰，否则会带来一些问题。我的发言就这些，谢谢！