cms-style="font-L align-Justify">　　随着数字经济向两翼发展，数据作为一种新型生产要素，早已沦为数字信息时代先进设备生产力发展的最重要驱动力，沦为互联网企业的核心资产，甚至包含互联网行业整体创意的基础性关键原料，“得数据者得天下”，已沦为互联网经济下半场创意发展的真实写照。　　在国家新一轮基础建设所牵涉到的七大领域中，数据中心建设沦为重中之重。

其中就牵涉到如何看来数据市场化与产业化过程中早已经常出现的数据竞争与独占的管理问题，毫无疑问，其法治化对科学有序高效合规对外开放数据市场至关重要。数据的生命在于流动，只有在流动中才能被精确定位，才能产生源源不断的价值，才能确实沦为夹住和推展新时代先进设备生产力不断创新发展的关键抓手和主要推动者。　　数据具备多属性，在以所有权归属于为基准的维度上最少还包括私人（不含个人与企业）、社会和国家三类，在动态流动中产生的价值可牵涉到私人利益、社会利益及国家利益；数据具备多样态，不仅还包括以主体和功能为依据的个人数据、工业或商业数据、社会数据等多样的数据来源，还包括与数据涉及不道德中的收集（完整）数据、计算出来和分析（派生）数据以及应用于（本源）数据等环绕数据仅有周期流动下的动态多样性数据类型。基于此，对数据独占的探究首要不应基于数据的多属性和多样态特征，融合数字经济的动态与静态两方面的分类综合分析。

目前社会各界对数据独占争议大大，仍未达成协议一致意见。　　对数据本身的结构性独占　　如果以数据所有权的归属于结构为基点，则数据独占是所指对数据本身的排他性占据和绝对性掌控。

这种独占与数据的来源密切关联，互联网企业只有控制数据产生的源头，才有可能排他性占据数据及衍生利益。　　产生数据的源头还包括个人、企业、政府、团体。

个人数据源于个人信息和实行不道德，企业需要利用产品和服务提供用户个人数据，也有可能通过合作分享提供非用户的个人数据；企业数据还包括企业自身信息和实行不道德所产生的数据以及从其他主体处提供的数据；政府在实行行政管理和社会管理不道德过程中也不会产生数据，其数据一般向全社会公开发表，任何个人和单位均可提供；企业、政府以外的单位和的组织，概称团体，譬如科研机构、学校、医院、协会、基层群众自治权的组织等，也不会产生数据，诸如学校的教育数据、科研机构的研究数据、医院的医疗数据等。　　除以主体为基准区分的各类基于人类生产生活产生的社会数据外，自然环境在大大演进中产生的大量大自然数据也包含了数据的最重要来源。通过对大自然地理环境的特征和历史发展、自然资源的产于等数据的分析，需要协助互联网企业对产业布局、产品生产和改良等方面作出合理规划，更有更加多用户，提高经济效益，因而大自然数据对于互联网企业某种程度具有最重要意义，其权属制度的具体及流通机制的合理某种程度有助数据竞争结构和不道德的辨识。　　来自于有所不同源头的数据对互联网企业的发展皆具备一定价值。

如果某企业想构建对数据的独霸，回避其他竞争者对数据的提供，就必需有效地控制数据来源，然而，现实中数据来源的多元要求了企业不有可能掌控所有数据来源，譬如，由国家机关统计资料发布的各类公开发表的社会数据和大自然数据就不有可能被某一企业掌控。此外，数据的适配性使之与其他资源要素有所不同，会因其用于而被消耗，忽略会因大大用于而渐渐电子货币，这种特性使数据天然地就具备被有所不同主体多次利用的偏向，某一企业对数据的用于并不直接影响其他企业对数据的再行用于，这在客观上巩固了企业对数据来源的实质上的“有效地”掌控，渐渐弱化了企业对数据来源展开独占的意愿，而将对数据的竞争推向了与数据涉及的动态过程或场景。　　诚然，当前互联网企业尤其是享有超级计算能力的超级平台企业在实践中并不需要掌控所有数据来源，可通过其优势算法和强劲算力提升自身数据用于的能力和效果，只需掌控其中主要来源或者标识意义仅次于的那一部分数据才可，有的学者将其称作薄数据（Thick Data），通过小样本分析找到特定人群的市场需求，构建数据的深度挖出。

当然，薄数据缺少数据来源普遍的缺点也是十分显著的。因此，只有将大数据与薄数据相乘，即侧重数据来源的广度和深度互为融合时，数据之于企业的价值才能获得最大化反映。

　　可见，对数据来源的分析和做到，并无法非常简单地等同于传统经济下对一般生产要素的解读与掌控，获取数据的入口和明确数据的市场需求场景之间不存在动态给定的关系，换言之，如何获取数据，提供哪一类数据，对于数据主体来说，并非一成不变，这就造成从数据类型和来源的维度而言，数据独占的结构性问题并不不存在，数据及其结构一直处在历史发展状态下。所谓的“数据独占”更好是在数据流动中对基于数据进行的竞争过程或场景的一种动态独占。　　借由数据构建对竞争过程或场景的独占　　数据赋能竞争是数字时代市场经济运营的典型特征。

尽管如此，企业仅有享有海量数据不一定就能提高产品和服务的质量，二者之间不不存在必定的因果关系。数据能量的获释一定是在流通中以求构建的。　　客观全面地谈，数据不仅是推展数字经济发展和产业转型升级的最重要动力，同时也有可能为独占获取新的介质和方法。

企业通过海量的多样化数据分析，尤其是将大数据技术与人工智能算法结合需要有效地做到市场的动态运营规律，更加精准有效地实施各项竞争不道德。可将“数据独占”看做基于数据实行的独占不道德，在数据流动中经常出现的大力或消极的容许、回避竞争的违法行为。依照我国现行《反垄断法》框架大体可分成基于与数据涉及的独占协议、欺诈市场支配地位和经营者集中于三种主要独占不道德。　　当然，亦不存在与数据涉及的行政独占，这一数据独占违法类型在我国数字经济高速发展的背景下，政府基于对各类数据的强劲控制力和极大占有量，更容易所致为有所不同形式的经济型独占。

党的十九届四中全会报告中特别强调了政府对数据的有序对外开放，国务院涉及文件中也明确提出，要强化政府部门与平台数据共享等。这对避免和消除与数据涉及的行政独占事件或案件具备积极意义和现实起到。

　　独占协议的核心要件之一是经营者之间不存在指明或似乎的意思联络。数字经济下新型独占协议的确认也不应环绕这一要件进行。通过输出数据尤其是大数据，借助完全相同或者类似于的算法，涉及市场上的各经营者可在需要联络的情况下联合作出使彼此都能受益的经营决策，牵头避免竞争，借助数据的反馈机制，牵头容许、回避背离协议的其他经营者，由此产生反竞争效果，因涉嫌包含独占。

　　欺诈市场支配地位也可借由数据构建。为稳固、保持或不断扩大现有市场地位，构建效益最大化，回避、容许现实或潜在的竞争对手，已获得涉及市场支配地位的企业不会利用数据实行各种欺诈不道德，其中既还包括奴役性欺诈，譬如基于消费数据分析的价格种族歧视，通过不公正协议条件提供用户隐私，为增加成本开支而减少产品和服务的质量，也还包括排斥性欺诈，譬如“二中选一”、封锁屏蔽不道德等，变形甚或毁坏长时间的市场竞争秩序，伤害消费者、用户的合法权益，以及诱导中小企业公平参予创意的能力，最后减损社会创意发展的整体福利。　　现行的经营者集中于审查基准一般来说以经营者在涉及市场上的市场份额或营业额为主要指标，作为一种事前审查机制，经营者集中于审查主要是为了防治通过集中于的方式不断扩大和强化经营者在涉及市场上的力量，以超过避免失当诱导竞争效果的经常出现。故，可被仔细观察的市场结构和力量的转变沦为经营者集中于审查机制主要实地考察的现象。

　　然而，当前互联网领域却经常出现以减少数据拥有量和增强数据控制力为目标的数据驱动型经营者集中于，这种集中于往往并会造成某经营者市场份额或营业额的明显提高，但是需要强化其市场竞争力或支配力。通过纵向或者非纵向的集中于，在不启动时经营者集中于审查基准的条件下使经营者能增强对数据的掌控，构成数据优势，且将数据优势传导至其他市场，并与其他市场上所提供的数据，构成持续性的双向数据交换和开发利用，大大缩放互联网领域赢者通吃的竞争效应，由双边或多边市场结构南北双轮或多轮动态市场独占。　　在以上过程中环绕数据进行的计算出来、对系统、预测、调整等不道德，既可解读为各项数据不道德，也可看做是基于数据进行的经营不道德，由此所构成的反竞争效应，既可指出是由数据独占不道德引起，均可看做是基于数据进行的某类新型独占不道德造成的，关键则在于自由选择如何看来数据独占的内涵，及数据不道德与环绕数据进行的不道德之间的界分。

　　因此，对数字经济下诸多新型独占不道德的分析及其竞争效果的研判，无法形式化和一般化地生搬硬套现有规范和逻辑，须要融合数据动态运营的有所不同样态和基本规律，重点注目数据在有序对外开放、安全性流通、公平利用、合作开发等环节中的各类不道德的法律属性与权义定位，构成对数据独占概念与形态的科学、全面、合理的了解。　　对数据独占的分析无法仅有局限于单一视角，而不应融合经济社会发展的现实状况，不予综合的整体的解读。

数据正处于大大光阴之中，无法仅有注目数据本身的静态结构，更加不应探讨数据运营的基本规律。　　（作者系由南开大学法学院教授、博导，竞争法律与政策研究中心继续执行主任。

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