数据作为核心要素的理论逻辑和政策框架

数据作为核心要素的理论逻辑和政策框架

（精华版）

胡东兰，夏杰长

合肥工业大学

中国社会科学院

平台经济的快速发展，核心要素理论受到了法学家和经济学家的重视，核心要素理论被激活，研究者又创造了核心数据、核心平台等各种概念。

根据较为公认的解释，核心要素是第三方需要访问的资产或基础设施，以在市场上提供自己的产品或服务。在现有的技术经济条件下，该设施没有合理的替代方案，并且由于法律、经济或技术障碍而无法复制该设施，因此该设施是必不可少的。

从本质上看，核心要素涉及两个以上的市场。一个市场是核心要素的相关市场，例如，铁路终端协会案（Terminal Railroad Association of St. Louis 1912）的铁路设施，这个市场一般是垄断的；另一个市场是以核心要素作为投入的下游市场，该下游市场本身处于竞争状态，但是上游核心要素的垄断者可以拒绝交易核心要素，使下游市场的竞争被消除，从而进一步垄断下游市场。

对于核心要素的构成要件，在不同的法域有不同的理解。在美国，联邦第七巡回法院1983年在 MCI Communications诉AT&T案中的意见提出四个要素：（1）垄断者控制了核心要素；（2）竞争者实际上无法合理地复制核心要素；（3）垄断者拒绝竞争者使用该核心要素；（4）垄断者提供核心要素具有物理和经济上的可行性。之后在别的案件中，法院又加入了第五个要素：垄断者拒绝交易缺乏正当的商业理由。

在实际判例中，欧盟法院在Magill（1995）、Bronner（1998）、IMS Health（2005）和Microsoft（2007）等案件中为应用TFEU第 102 条下的核心设施原则制定了四个条件，包括：（1）涉及不可或缺的资产；（2）阻止新产品的出现（此条件仅在涉及获得知识产权保护资产的情况下提及）；（3）排除下游市场的有效竞争；（4）没有客观的理由。

从案例上看，欧盟关于核心要素的理论比美国更深入，他们对占统治地位的公司规定了维护竞争的积极义务，而不是纯粹消极地禁止反竞争行为。在具体判定方面，欧盟对核心要素原则的适应一般采用三步法：第一步，明确投入的性质，即投入是对下游衍生市场不可或缺（indispensability）的，且持有者能够自主处理该投入；第二步，明确主导企业具有消除竞争的计划或意图，对这种意图的判断，主要是基于短期利润，如果主导企业的行为牺牲其短期利润，则推定其具有消除竞争的意图；第三步，明确主导企业拒绝向下游市场提供核心要素缺乏客观理由。也就是说，向下游市场提供核心要素在客观上是可行的，不存在客观上的障碍。在实践中，有时还会增加一个判定条件，即拒绝提供核心要素，将阻碍创新。

数据作为生产要素，会形成两种基本的业务模式。一种是利用数据对现有的商业模式效率进行增强，可以称为“数据增强型业务”（data-enhanced businesses），对这类业务而言，数据是提升业务的手段，是企业竞争的一种手段，相当于强化现有的业务，与企业以技术、资本等要素提升竞争力没有区别，在这种情况下，一般不宜将其视为核心要素。另一种是“数据支持型业务”（data-enabled businesses），数据成为越来越多的产品和服务的必要投入，产生了很多“数据原生” （data-native）型企业或者业务模式，对这些企业和业务而言，缺乏基础数据完全无法开展。应将数据作为核心要素。

因此，核心要素的概念在数字经济领域中有了深刻的变化，数据能否成为核心要素，不仅是一个理论问题，更涉及数字经济时代的经济参与权。

数据是一种特殊的生产要素，具有使用的非竞争性和部分非排他性、与数据开发工具的互补性及与其他要素的协同性、一定条件下的规模经济和可能存在的范围经济、用途的广泛性等特点，这些特点使数据作为核心要素能够更好地发挥数据的生产力效应。

并不是将所有的数据都作为核心要素，而是将符合一定条件的数据集作为核心要素，要求其按照市场价格开放访问。Abrahamson认为，数据作为核心要素，需要满足核心要素的几个条件：第一，垄断者必须控制并拒绝访问数据；第二，数据对建立新的竞争秩序至关重要，没有数据，新进入者可能无法进入； 第三，新进入者必须缺乏复制数据的手段； 第四，垄断者必须有分享数据的手段；第五，要证明数据的控制者在市场上具有垄断能力。

如果数据集具有作为下游市场不可或缺的投入、控制数据可以消除下游市场有效竞争、缺乏数据将导致无法引入新产品、数据控制者拒绝数据交易缺乏客观理由这些特征，那么这一类数据集就可以视为核心要素。

第一种反对的观点认为，数据本身是无形的，复制数据也非常简单，因此数据本身不具备作为核心要素的条件。 

第二种反对的观点认为，数据要素的价值与其新鲜度有关，或者称之为价值的多样性。很多数据在价值上更具瞬态性，并且在较短的时间内具有相关性。因此，即使把数据作为核心要素也不能完全解决数据所带来的垄断问题。

第三种反对的观点认为，虽然数据是重要的输入，但它与其他输入没有什么不同。数据的经济效用不取决于数据本身，而是取决于公司投资于开发必要的分析工具以从中提取可靠和有根据的推论。数据分析工具等比数据本身更具有价值。因此，把数据视为竞争优势来源并不合适，更不宜把数据作为核心要素。

本文认为，前述观点并不能成立：第一，很多数据是在特定场景下收集的，这些场景可能是基于企业在上游市场的业务，新进入者要另行收集这些数据的难度非常高，甚至不可能收集。第二，数据使用的非竞争性与数据收集难度之间不存在直接的关系，很多数据具有收集的难度，并不是所有的新进入者都具有收集数据的能力。使用的非竞争性并不代表数据可以不付代价获得。第三，一个汇聚了大量原始数据的好数据集，对新产品开发、新市场拓展等都具有极其重要的意义。第四，针对数据的新鲜度或者说数据价值的瞬时性，亦有数据作为核心要素的必要性。数据价值与新鲜度相关，并不代表数据共享将稀释数据的价值。关键是建立动态实时的数据共享系统。当然，数据作为核心要素，并不代表企业所开发的独特算法等数据处理工具也要作为核心要素。

单一垄断利润学说认为，垄断者可以直接从市场中获取垄断租金。因此，对于控制着核心要素的上游垄断者而言，有动力通过市场化的方式将其所控制的投入资源许可给其他方，不需要额外的政府干预进行强制许可，核心要素理论本身就没有存在的必要。

单一垄断利润学说的一个假定是垄断者可以准确地感知下游市场的需求曲线，这样能够根据市场垄断的特征进行定价和生产，从而实现利润最大化。这与数据的生产、使用以及定价都不能够契合，因此，单一垄断利润学说并不适用数据作为核心要素的情形。

在这种情况下，市场还面临着巨大的不确定性风险。数据控制者可以暂时许可下游竞争对手使用数据集，以开发新的市场。然而，数据控制者可以保留终止竞争对手访问的能力，在证明下游新市场利润丰厚之后，通过收回许可的方式，重新控制下游市场。这对积极开发下游市场的企业而言，是一个巨大的不确定性风险。正如波斯纳（Richard A. Posner）法官所指出的，垄断者“引诱新公司进入其市场，只是为了摧毁它们”。

与此相类似的一种观点是，核心要素学说扭曲了数据控制者的投资动机：由于数据控制者预期在未来无法垄断数据，因此可能会减少对数据的投资，这不利于创新。美国最高法院的Trinko裁决采纳了这一论点，并对核心要素原则的应用进行了非常严格的限制。

这一观点无法否定数据作为核心要素的必要性。首先，数据作为核心要素，将数据赋予更多的用户，能够开发出数据更多的用途，这只是消除了数据控制者利用数据优势垄断下游市场所带来的超额利润。数据控制者依然能够从他未预期到的领域获得许可费收入，获得正常的投资利润，对投资于数据设施具有一定的激励作用。其次，在数字经济领域，数据是平台的一种副产品。平台收集数据，其最核心的激励是利用数据来改进服务，拓展新产品市场。数据作为核心要素本身会刺激创新，因此，将数据作为一种核心要素并不会减少关于数据收集利用的投资激励，对创新带来的正向作用要大于副作用。

核心要素理论在实践中面临的一个现实问题就是如何对核心要素的使用定价以及后期的监督管理问题。对于物理设施而言，可以通过成本核算、审计等方式来确定核心要素使用的公平价格。然而，数据作为核心要素时，由于数据使用的非竞争性以及数据本身作为一种副产品而被收集，而且数据的价值发挥需要有相应的分析工具协同，这使数据许可定价非常复杂。这也是很多研究者反对数据作为核心要素的一个重要理由。

现有的研究倾向于利用这些定价机制，对作为核心要素的数据的许可价格进行管制。Aspen Skiing案、铁路终端协会案等案件已确立了许可使用核心要素的定价机制：一是公平定价机制，这要求核心要素所有者针对使用对核心要素的所有人都要实行同一价格；二是第三方监督机制，例如引入审计部门对定价进行审计；三是在法院或者第三方主导下，由双方协商确定许可价格。在技术上，数据作为无形产品，其交易过程可以通过网络和算法完成，通过嵌入人工智能等工具，对其后期监管也更为便捷，比物理设施更为简单。这些机制能够避免因许可价格问题而导致的核心要素理论实质上无法实施。

数据作为核心要素，意味着数据会扩散，这可能带来隐私与数据保护问题。作为核心要素的数据集可能包含着大量的个人数据，而且作为被收集数据的对象，个人甚至难以知道数据的存在以及交易过程，从而导致个人隐私得不到保护。数据作为核心要素本身是一个共享的过程，而且具体共享的对象在数据收集时是不明确的，这容易违反《通用数据保护条例》（GDPR）所明确的“透明性原则”。因此，如果数据集由个人数据组成，则可以合理地将数据从竞争对手中屏蔽出去，以保护消费者的隐私并遵守规则。

然而，数据保护本身并不必然导致数据不能作为核心要素。首先，个人数据只占数据量的一小部分，大量并不属于个人数据的数据集仍然可以作为核心要素。其次，数据作为核心要素，其实质是在隐私基本权利与维护市场竞争之间进行动态平衡。在这个平衡过程中，可以通过数据匿名化等方式，将隐私保护和数据核心要素进行协调。