1、张生李捷 1 2 0 M O DERN E C ON O M I C RESE AR CH数据驱动型并购中数据垄断监管的欧盟模式及启示内容提要:面对日益突出的并购领域的数据垄断问题,为促进其数字经济发展、赢得全球数据治理的主导权,欧盟提出了“数字主权”战略,将欧洲价值观标准纳入具体的数据规则。立法层面,欧盟在其传统并购法律制度基础上,先后通过了数据治理法、数字服务法和数字市场法等法律;执法层面,欧盟分别就申报门槛、相关市场的界定和竞争效应评估等内容做了调整与完善。事前与事后相结合的监管方式有助于欧盟实现上述目标,但欧盟模式也具有明显的“数字贸易保护主义”色彩。欧盟实践对于在经营者集中领域同样面
2、临着数据垄断监管难题的中国而言具有重要的启示意义。中国需进一步提高对“数据驱动型经营者集中数据垄断监管制度在基础性数据制度构建中具有重要地位”的认识,参考借鉴欧盟的相关治理模式以完善中国的数据驱动型经营者集中数据垄断监管制度。同时,也要警惕“数字贸易保护主义”对数字经济发展的不利影响。关 键 词:并购 数据垄断 事前监管 数字贸易保护主义 数字市场法 数据要素市场中图分类号:D 9 9 6 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 9-2 3 8 2(2 0 2 3)1 0-0 1 2 0-1 3一、引言数据是数字经济时代的重要资源,推动了将数据作为关键生产要素的数据驱动型平台企业的发展。本着实现
3、范围经济和规模经济的非内生发展思维,全球范围内的数据驱动型平台企业往往会选择通过并购来快速获得和控制收购目标的数据(集),以此来实现自身业务的提升或生态化转型。此时,同时拥有自己原有数据(集)和收购目标数据(集)的合并实体将具有强大且明显的数据优势,从而极大地增加数据垄断的风险。目前,数据驱动型并购中的数据垄断问题已成为数字经济时代突出的全球性问题,世界各经济体纷纷以诉讼、行政执法和立法等方式应对之。2 0 2 0年底,美国联邦贸易委员会(F T C)针对F a c e b o o k(已于2 0 2 1年1 0月 更 名 为M e t a)并 购I n s t a g r a m和W h a
4、 t s A p p,对F a c e b o o k发起了有关于“通过收购潜在竞争对手并实施限制性政策获取垄断地位;拒绝对竞争对手提供相关数据和功能并实施排他性条款”的反垄断诉讼。而就在2 0 2 2年底,F T C又对“微软并购动视暴雪”这一微软史上最大规模的收购项目,发起了基于数据垄断的反垄断诉讼。德国、荷兰和法国的竞 争 主 管 机 构 以 及 欧 盟 委 员 会 也 分 别 针 对G A F AM的并购活动展开了系列反垄断执法调查。2 0 2 1年5月,以色列竞争执法机构宣布对F a c e b o o k并购R e d K i x(2 0 1 8年)和S e r v i c eF
5、r i e n d(2 0 1 9年)两项交易的未申报行为处以约1 8 3万美元的罚款。2 0 2 2年8月,印度政府宣布修改其反垄断法,允许其竞争委员会根据交易价值来审查相关并购交易。目前,中国本土的阿里巴巴、腾讯、百度、字节跳动和美团等大型数据驱动型企业在数据驱动型并购过程中也暴露出明显的数据垄断方面的问题。比如,2 0 2 1年7月,国家互联网信息办公室依据中华人民共和国网络安全法(以下简称网络安全法)、中华人民共和国数据安全法(以下简称数据安全法)、中华人民共和国个人信息保护法(以下简称个人G A F AM是G o o g l e、A p p l e、F a c e b o o k、A
6、 m a z o n和M i c r o s o f t的简称。1 2 1 现代经济探讨-2 0 2 3-1 0-经济法论坛信息保护法)和中华人民共和国行政处罚法等有关规定,基于滴滴“违法、过度收集用户信息,未明确告知乘客情况下分析乘客出行意图,未准确清晰说明用户个人信息处理目的”等原因对其进行了网络安全审查,并对滴滴全球股份有限公司处以人民币8 0.2 6亿元的罚款,对滴滴公司董事长兼C E O、总裁各处以人民币1 0 0万元的罚款。同年1 1月,国家市场监督管理总局发布了对4 3起未依法申报违法实施经营者集中案件的行政处罚决定。其中,与阿里巴巴和腾讯有关的经营者集中案件数量占半数以上。不仅
7、如此,中国也加大了在数据综合治理方面的立法力度。至今,中国已形成了以网络安全法数据安全法个人信息保护法和关键信息基础设施安全保护条例,即“三法一条例”为主体的数据管理框架。欧盟近年来在数据治理制度完善方面做出了许多有益的尝试(洪延青,2 0 2 3),针对数据驱动型并购中的数据垄断问题,本着“应对数据时代的挑战,塑造欧洲数字未来”和“落实欧盟价值观标准,赢得全球数据治理主导权”的目标,欧盟不仅增加了多方面的数据立法,而且改革了其传统的执法方法。综合比较全球范围内数字经济反垄断执法的推动主体,中国和欧盟相似,均属于以公共行政执法为主要方式的经济体。但中国目前没有专门的数据垄断立法,即使在执法实践
8、中被经常援引的国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南(以下简称指南)也并不具有严格的法律约束力。新公布的经营者集中审查规定和经营者集中反垄断合规指引(以下简称指引)同样也存在着具体操作流程不明晰等问题。为贯彻执行新经济形势下国家制度型开放的发展要求,加快培育中国数据要素市场,构建统一的数据市场,推进落实2 0 2 2年新修改的中华人民共和国反垄断法(以下简称反垄断法),学习和借鉴欧盟的相关数据垄断治理经验,符合中国现实且紧迫的数据制度建设客观需要。基于此,本文在阐述并购在数据驱动型平台企业生态化发展中所起的作用,并购控制领域数据垄断的概念及可能产生的反竞争风险,中国数据驱动型经营者集中
9、数据垄断监管的现状基础上,分别从立法和执法监管结构以及监管的功能角度出发,结合具体的法律文件和案例,分析和梳理了欧盟相关的监管实践,并总结了其特点。最后,基于中国的具体实际,对比借鉴欧盟的经验,针对制定和完善中国数据驱动型经营者集中数据垄断监管制度的必要性、具体的机制设计以及需要注意的问题三个方面的内容提出了启示性的框架建议。二、数据驱动型平台企业生态化发展与并购中的数据垄断监管 1.数据驱动型平台企业的生态化发展选择与并购随着新一代信息通信技术的普遍运用,数据驱动型平台已由资本驱动转入跨市场、跨领域的互动与合作,由早期提供的单一场景和功能转型为开放式、多场景、全场域、多功能的复合型生态型平台
10、(陈兵和林思宇,2 0 2 1)。在从平台型企业到生态型企业的转变过程中,数据驱动型平台通常将“以数据为中心的并购”作为其最重要的并购战略。特别是对于处在快速成长阶段的平台企业而言,为了“拓展消费端和生产端市场,分别实现规模经济和范围经济”,“并购”最终会成为其实现迅速扩张的重要手段。平台生态系统在结构和资源方面具有突出的经济特征。结构上,平台生态系统是以平台为媒介形成的开放、共享的商业生态系统。作为媒介的大型互联网平台具有营利机构和基础设施的双重属性,具有市场提供者和市场监管者的双重职能。资源上,平台具有强大地从平台生态系统各参与方之间的交互中获取数据的能力。这些数据不仅可以为不同的平台用户
11、提供更加优质且个性化的服务,而且有助于平台的算法系统挖掘数据背后更深层次的需求,为平台更大的产业扩张提供数据支持。对于数据驱动型平台企业而言,数据的重要性尤其如此。因此,数据驱动型平台企业为实现其生态化发展目标而开展的并购,其交易背后的核心动机就是为了获取和控制被收购方的资源 数据(集)。同时,不可否认的是,数据在成为数字平台企业价值和竞争优势来源的同时,也使杨东:全球数字经济反垄断热潮中如何探寻中国路径?,中国新闻网,2 0 2 3年7月2 7日。1 2 2 M O DERN E C ON O M I C RESE AR CH得市场集中化甚至垄断成为数字时代市场结构的“新常态”(王磊,2 0
12、 2 1)。2.数据驱动型并购中数据垄断的概念及反竞争风险数据垄断是数字时代市场垄断的主要表现形式之一。本文所要研究的“数据垄断”特指数据驱动型平台企业在并购交易中所产生的“数据垄断”现象。是指以并购数据(集)为目的,数据驱动型平台企业在并购交易过程中基于对自身和并购目标数据(集)的控制或优势,而排除他人访问或使用数据的行为和状态。传统的并购行为主要分为“核心业务市场上的横向并购,原有业务上下游市场的纵向并购以及新领域、新业务和多样化的混合并购”三类。然而,对于数据驱动型平台企业的并购行为而言,其并不局限于上述任何一类并购形式。相反,只要能获得符合企业发展需要的数据(集),数据驱动型平台企业便
13、可以向并购目标企业发起其中任何一种或几种并购交易的“要约”。企业通过并购而形成了数据的垄断地位,本身并不违反反垄断法规。但具备了数据垄断地位的企业往往会滥用其因数据优势而获得的市场支配地位,导致竞争者进入相关市场的壁垒提高,消费者隐私、个人信息和数据移植等利益受到更大的侵害性威胁,市场创新面临更多的障碍。首先,在制造市场进入壁垒方面,完成并购后的实体可以在数量上拥有和控制更多的数据(集),形成“用户反馈回路”并依靠这种持续的数据流触发“货币化反馈回路”(G u p t a,2 0 2 2)。在两“反馈回路”的相互加持和互相促进下,企业的数据垄断地位会更加稳固。这本身对于新的竞争者而言,其进入市
14、场就会面临严重的“数据赤字”问题,并很难缩小与数据垄断企业间的数据差距。同时,数据垄断企业对其他市场参与者访问其数据的限制也会成为新的市场竞争者进入有关市场的另一大挑战。其次,在阻碍创新方面,现有的数据驱动型平台企业在自身周围创造的“杀戮区”(K i l lZ o n e)致使新创企业被迅速收购的风险急剧增加。同时,对于同一市场中均为新创企业的公司而言,在共同面对不得不被并购的困境时,确认能被收购的公司会明显减少其他公司被收购的概率,这导致在新创企业间容易形成“越早被收购越能够保证前期投入最大化”的认知,并最终造成市场创新力的明显不足。最后,通过并购形成垄断地位的企业,将更有能力增加用户黏性,
15、进行用户锁定;固化切换成本,限制数据移植(刘戒骄,2 0 2 3)。除此之外,这些企业还会滥用自己的市场地位,例如通过实施自我优待、平台“二选一”和大数据杀熟等行为来损害消费者的相关权益。3.中国数据驱动型经营者集中交易中的数据垄断监管现状中国目前与反垄断有关的司法监管主要指的是反垄断民事诉讼和行政诉讼。然而,因为经营者集中行为大多要先经过严格的行政审查程序,才可能在后续引发行政诉讼程序,目前在实践中,还未见有涉经营者集中行政诉讼的案件。同时,在平台经济市场模式下,经营者集中垄断行为的隐蔽性和复杂性也加重了反垄断民事诉讼中原告的举证责任,进而也造成了当前司法实践中经营者集中反垄断民事诉讼案件贫
16、乏的现状。囿于上述原因,中国在数据驱动型经营者集中交易中的数据垄断监管集中体现在立法和执法实践中。数据驱动型经营者集中交易中的数据垄断监管需以实现特定的监管功能为目标。在中国,数据驱动型经营者集中领域下的数据垄断监管首先是为了防范资本的无序扩张,避免平台生态自我封闭并由此可能导致的平台经济滑向买办经济的危险(杨东和徐信予,2 0 2 2)。其次是为了坚持规范与创新发展的并重(时建中和郭江兰,2 0 2 1)。数据驱动型平台的发展需要公平竞争的市场环境,但公平竞争的市场并非指完全自由的市场。市场调节具有“自发性、盲目性和滞后性”三大弊端,因此需要一定程度上的国家宏观调控,用“有形的手”来规范相关
17、市场以保证市场的公平竞争。最后是为了实现法律制度自身所规定的目标和功能。例如,新修订的反垄断法第一条即明确了该法的制定目的,即预防和制止垄断行为,保护市场公平竞争,鼓励创新,提高经济运行效率,维护消费者利益和社会公共利益,促进社会主义市场经济健康发展。总结来看,其中不仅包括了公平、效率、消费者利益等一般性目标,还涵盖了创新、社会公共利益和社1 2 3 现代经济探讨-2 0 2 3-1 0-经济法论坛会主义市场经济等新型目标。如今,中国在数据驱动型经营者集中交易中的数据垄断监管立法还未形成完善的体系。执法机构能依据的文件主要有两个:国务院反垄断委员会印发的指南和反垄断法。2 0 2 2年6月,全
18、国人大常委会正式通过了反垄断法修正案,同年8月1日起,该法正式施行。“经营者不得利用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等从事本法禁止的垄断行为”被写进反垄断法总则部分,“数据垄断”行为也首次在反垄断法中被明确。除此之外,在反垄断法修正案通过后不久,2 0 2 2年6月2 7日,国家市场监督管理总局发布了六部与反垄断法配套的修订草案征求意见稿面向全社会公开征求意见。在经营者集中领域,征求意见稿中提出了对“猎杀式并购”的新申报门槛,即对收购初创或新兴企业的并购交易即使未达到常规营业额标准申报门槛,在满足新的门槛要求的情况下,该交易的涉事主体也将有申报义务。然而,根据2 0 2 3年3月2 4日
19、市场监督管理总局发布的经营者集中审查规定,其中并无任何关于上述“猎杀式并购”申报门槛的说明,而只是在申报环节细化了“控制权”的认定标准,明确了“上一会计年度”的概念。2 0 2 3年9月1 1日,市场监督管理总局发布的指引也并未提及任何与“数据垄断”有关的合规指引问题。在具体的执法层面,旧有经济模式下“缺乏必要的资源与执法能力”的反垄断执法问题在平台经济发展模式下暴露得愈加明显,传统的反垄断执法机制亟待改进和完善。三、欧盟数据驱动型并购数据垄断监管中的结构及功能分析 目前在欧盟,数据驱动型并购数据垄断的监管实践主要集中在立法和执法两个层面。因此,本部分将分别从欧盟监管实践中的“立法结构”“执法
20、结构”及其“功能实现”三个方面出发,在“结构和功能”研究视角下立体化分析和阐释欧盟数据驱动型并购中数据垄断监管的实践经验,以期从宏观层面上帮助我们更广泛地了解欧盟的创新性做法,思考和完善中国有关的数据垄断监管制度框架。1.欧盟数据驱动型并购数据垄断监管立法结构欧盟关于数据驱动型并购数据垄断监管的立法主要采取的是“竞争法下并购控制法律制度与数据战略下数据法律制度相结合”的模式。首先,欧盟并购控制制度主要见于关于控制企业集中的第1 3 9/2 0 0 4号理事会条例(以下简称并购控制条例)。为辅助该条例的执行和实施,欧盟委员会还发布了一系列通知和指南。其中,与数据驱动型并购数据垄断监管密切相关的文
21、件主要是根据理事会经营者之间集中控制条例对横向合并进行评估的准则和根据理事会经营者之间集中控制条例对非横向合并进行评估的准则。除此之外,该体系下还涵盖了有关救济和附加约束的通知。同时,数据驱动型并购这一数字经济模式下的新型并购类型也引发了欧盟立法机构在进行反垄断审查时对这一并购可能造成的数据垄断问题的深切担忧,并促成了欧盟在并购控制领域就数据垄断审查相关立法的深层次和体系化的探索与完善。欧盟委员会将数据治理作为2 0 1 9-2 0 2 4年工作的“六大优先事项”之一,相继开展了数字服务法、数字市场法、欧洲芯片法案、欧洲数字身份、人工智能、欧洲数据战略、欧洲工业战略、为欧洲防务作出贡献、空间以
22、及欧盟-美国贸易和技术理事会等十项工作。其中,确保安全和负责任的在线环境的数字服务法、确保公平和开放的数字市场的数字市场法和“欧洲数据战略”是欧盟数据治理的主要“精髓”所在。事实上,在竞争法视角下,前两项内容可都被包含在欧洲数据战略之中。欧盟数据战略的实施主要包含三部分的内容,即数据治理、单一数据市场和欧洲数据法。从主要立法文件来看,其分别是指数据治理法案(D G A)、数字服务法案(D S A)和数字市根据 国务院关于经营者集中申报标准的规定(修订草案征求意见稿)第4条,新的申报门槛要求主要有两项:一是,其中一个参与集中的经营者上一会计年度在中国境内的营业额超过1 0 0 0亿元人民币;二是
23、参与集中的经营者或目标公司的市值/估值不低于8亿元人民币,且其上一会计年度中国境内营业额占全球营业额三分之一以上。“AE u r o p eF i t f o r t h eD i g i t a lA g e”,h t t p s:c o m m i s s i o n.e u r o p a.e u/s t r a t e g y-a n d-p o l i c y/p r i o r i t i e s-2 0 1 9-2 0 2 4/e u r o p e-f i t-d i g i t a l-a g e_e n,2 0 2 3年7月2 7日。1 2 4 M O DERN E C O
24、N O M I C RESE AR CH场法案(DMA)以及关于公平获取和使用数据的统一规则(草案),即数据法案(草案)(D A)。第一,D G A法案在2 0 2 2年6月2 3日生效,并于2 0 2 3年9月正式实施,旨在促进欧盟内部和部门之间的数据共享。第二,D S A界定了数字服务的范畴,从内容、商品和服务等维度明确在线平台的责任和义务,旨在显著改善删除非法内容和有效保护用户基本在线权利(包括言论自由)的机制。DMA以创制“看门人”这一新概念的方式,对数字市场中大型在线平台的行为规范进行了明确,并让终端用户和商业用户在一个竞争性的和公平的环境中获得平台经济和整个数字经济的全部利益。总体
25、而言,这两部法案均寻求通过新的竞争规则来创造一个更加公平开放的数字市场并形成了一套适用于整个欧盟的规则。他们有两个主要的目标,即创造一个更安全的数字空间,保护所有数字服务用户的基本权利;建立一个公平的竞争环境,以促进欧洲单一市场和全球的创新、增长和竞争力。第三,D A法案是根据欧盟规则和价值观,使更多数据可供使用(f o rm a k i n gm o r ed a t aa v a i l a b l e f o ru s e)的关键措施。综上,欧盟数据驱动型并购中数据垄断监管的立法结构,是欧盟传统并购控制法律制度及与数据共享、用户权利、(单一)市场公平和数据量及其可用性等内容相关的数据法律
26、制度的综合。2.欧盟数据驱动型并购数据垄断监管执法结构截至目前,欧盟只在几个涉及大型科技公司并购交易的案件中做出了附加限制性条件批准的决定,其他案件中的并购交易则均获得了欧盟委员会无条件的批准。之所以如此,主要是因为欧盟委员会习惯性地遵循着“数字市场是具有高度破坏性的市场动态,其中的市场力量本质上是短暂的”和“数据在本质上是非竞争性的,大数据不能被视为经济力量的来源”两大假设。在“F a c e b o o k并购W h a t s A p p案”中,欧盟委员会就曾指出“消费者通信市场是一个近期发展迅速的市场,其特点是市场进入频繁,创新周期短,大的市场份额可能是短暂的。在这样一个动态的背景下,
27、在这一市场中,较高的市场份额并不一定意味着市场力量,因此不一定表明会对竞争造成持久损害”。然而,随着各欧洲经济体对数据驱动型并购数据垄断问题担忧的日益加剧,以及以德国为代表的欧盟成员国在其本国境内开展的数据垄断监管改革不断升级,欧盟最终选择在“共同经济体”层面对在执法过程中必然会面临的申报门槛、相关市场界定和竞争效应评估等方面的问题作出统一性回应。(1)申报门槛。欧盟传统并购控制制度下的申报门槛是以营业额为基准确立的。然而在数字经济时代,数据驱动型平台企业的经营模式体现出明显的零价服务特点,即消费者不需要支付对价即可享有服务,这使得建立在价格理论之上传统的价格分析工具面临着“失灵”的困境。事实
28、上,在零价市场中,虽然没有卖方或服务提供者与客户之间的直接金融交易,但买卖双方实际上实现了零价格产品或服务与用户注意力、信息或简单数据的交换。用户数据在其中展现出了重要的独立价值,它使数字企业能以“零价服务”策略生存于数字市场之中(朱战威,2 0 2 2)。因此,虽然某些企业的营业额可能很低,但其拥有的多样化的数据和数据量等却具有巨大的价值。此种情况下,欧盟委员会在2 0 1 6年1 0月就欧盟并购条例中基于营业额的门槛是否涵盖了所有可能对内部市场竞争产生影响的交易进行了公开咨询。但最终欧盟委员会得出结论认为,修改相应的门槛设置并无必要。然而,个人数据价值在之后并购案件中被频繁提及和强调的现实
29、使得欧盟委员会越来越清晰地认识到,面对新的并购模式,自身任何行动上的拖延都可能对市场造成不可弥补的伤害。欧盟委员会要想能够及时调查可能扭曲欧盟竞争的并购并继续有效地保护消费者的福利,那么就需要适时地调整其管辖权规则(B u n w o r t h,2 0 2 1)。之后,欧盟便在“S h a p i n gE u r o p e sD i g i t a l F u t u r e-D a t a”,h t t p s:d i g i t a l-s t r a t e g y.e c.e u r o p a.e u/e n/p o l i c i e s/d a t a,2 0 2 3年7月
30、2 7日。“S h a p i n gE u r o p e sD i g i t a lF u t u r e-T h eD i g i t a lS e r v i c e sA c tP a c k a g e”,h t t p s:d i g i t a l-s t r a t e g y.e c.e u r o p a.e u/e n/p o l i c i e s/d i g i t a l-s e r v i c e s-a c t-p a c k a g e,2 0 2 3年7月2 7日。“S h a p i n gE u r o p e sD i g i t a l F u
31、t u r e-D a t aA c t”,h t t p s:d i g i t a l-s t r a t e g y.e c.e u r o p a.e u/e n/p o l i c i e s/d a t a-a c t,2 0 2 3年7月2 7日。“F a c e b o o k并购W h a t s A p p案”,h t t p s:e c.e u r o p a.e u/c o m p e t i t i o n/m e r g e r s/c a s e s/d e c i s i o n s/m 7 2 1 7_2 0 1 4 1 0 0 3_2 0 3 1 0_3 9
32、 6 2 1 3 2_E N.p d f,第9 9段,2 0 2 3年8月1日。1 2 5 现代经济探讨-2 0 2 3-1 0-经济法论坛DMA第1 4(1)条中明确:“如果合并实体或集中目标在数字领域提供核心平台服务或任何其他服务,或能够收集数据,无论根据该条例是否应通知欧盟委员会,或根据国家合并规则是否应通知国家竞争主管机构,看门人都应将并购控制条例第3条含义内的任何拟集中向欧盟委员会通报。”至此,欧盟委员会对“看门人”提出了“0门槛”的并购申报要求。(2)相关市场的界定。通常情况下,界定相关市场是所有反垄断执法审查的重要前提。一方面,产品市场和地域市场是执法机构在划分市场过程中需要考虑
33、的两个重要维度。另一方面,对于相关市场的界定方法而言,包括欧盟委员会在内的一些竞争机构在界定市场时都会用到“可替代性”这一概念。其通常是由需求交叉价格弹性来衡量的,并适用“S S N I P测试”(S m a l lb u tS i g n i f i c a n tN o n-t r a n s i t o r yI n c r e a s e i nP r i c e,小幅度但是重要的非临时性价格上涨,也被称为假定垄断者测试)来实现其估值。除此之外,“临界损失法”(C r i t i c a l L o s sA n a l y s i s)也是欧盟委员会在界定市场时比较常用的定量分析方法
34、。然而,在主要以平台为模式的数据驱动经济领域,其交叉网络外部性、价格结构非对称性、跨界动态竞争以及反馈回路传导等特点却往往会造成上述相关市场界定方法面临着适用上的困境(陈兵,2 0 2 1)。例如,平台非常强的交叉网络效应会导致平台一侧用户的价值将取决于另一侧用户的数量。基于此,平台会采取不平衡的价格结构,以确保对不同用户群的吸引力。在数据驱动的市场时代,相关平台旨在通过提供免费的产品或服务以换取用户数据。目前,这些数据仅作为产品或服务的输入而被收集。由于用户数据不被出售或交易,不存在需求和供给,价格不是消费者购买决策的决定性参数。因此,S S N I P测试并不适用(Y i k,2 0 2
35、0)。不仅如此,由于零价市场中具有明显的数据引起的进入壁垒,因此该市场并不容易进入。基于服务质量的假定垄断者测试(S S N D Q测试)和基于成本上涨的假定垄断者测试(S S N I C测试)是不少学者主张的用来弥补或替代S S N I P测试的新的市场界定定量方法,但在现实中,这两者均存在着不同程度的难以量化的难题。在欧盟看来,S S N I P测试和S S N D Q测试在数字时代也均是不合适的,不能实现的模型和无法在实践中适用是主要的原因。欧盟委员会明确指出,“应该减少对市场定义的分析,更多地关注损害理论和反竞争策略的识别。”因此,在数据驱动型并购数据垄断的审查实践中,欧盟委员会通常会
36、根据并购的竞争影响来界定市场。例如,在“G o o g l e并购F i t b i t案”中,欧盟委员会虽然在决定书的“相关市场”部分列举了包括“可穿戴设备”“应用程序商店”和“搜索服务”等在内的1 1个市场,但是在“竞争性评估”部分,欧盟委员会针对“各方控制这些数据可能会使竞争对手公司的扩张或进入更加困难”这一风险,针对性地将相关市场界定在了“在线搜索、显示广告服务和广告技术服务,一般搜索服务以及数字医疗服务”三个方面的市场下。不仅如此,从DMA的规定来看,欧盟对“看门人”的反垄断审查则是直接略过了“界定相关市场”这一环节。(3)竞争效应的评估。在对数据驱动型并购中数据垄断进行竞争效应评估
37、时,欧盟委员会选择在传统的分析方法基础上结合数据要素分别就横向效应和非横向效应等主要方面进行分析,并作出相应的是否批准合并的决定。同时,在该框架下,“与个人隐私有关的数据问题”也是欧盟委员会在评估消费者福利损害方面重要的考虑因素。第一,横向效应(H o r i z o n t a lE f f e c t s)。在对数据垄断案件进行横向效应竞争性分析时,欧盟委员会主要会评估“一、收购目标的数据(集)与收购方所在的相关市场的相关性;二、收购方在相关市场中的市场地位;三、数据(集)组合对相关市场竞争对手的进入或扩张产生阻碍的可能性;四、不同市场中是否存在抵消性元素”四方面的内容。其中,针对数据驱动
38、型并购案件,欧盟委员会会重点分析前述内容一和三。此处的“看门人”(g a t e k e e p e r)是指欧盟在DMA中界定的有重大市场影响力、能够控制其他经营者通向终端消费者的路径,且具有稳固持续的市场地位的经营者。E u r o p e a nC o m m i s s i o n:“C o m p e t i t i o nP o l i c yf o rt h eD i g i t a lE r a”,h t t p s:e c.e u r o p a.e u/c o m p e t i t i o n/p u b l i c a t i o n s/r e p o r t s/k
39、 d 0 4 1 9 3 4 5 e n n.p d f,2 0 2 3年7月3 0日。1 2 6 M O DERN E C ON O M I C RESE AR CH就内容一而言,数据成为企业日益重要的竞争要素,可以被视为数字商业模式的一种“商品”。数据的相关性不仅是为了在线广告更有针对性地投放,也是为了在线服务的持续发展和再开发(F u n t a,2 0 2 1)。因此,在合并交易完成后,收购目标的数据(集)在一定程度上将有助于提高收购方相关在线服务市场的竞争力。例如,欧盟委员会在“G o o g l e并购F i t b i t案”中就曾指出,F i t b i t数据可能是谷歌数据(
40、集)的一个相关的新补充,因为它构成了在线显示广告服务及其细分市场的有价值的输入。同时欧盟委员会还指出,由于这些服务的目的是最终实现有效和有针对性的广告投放,因此,对F i t b i t数据相关性的分析也应同样适用于在线广告价值链的所有层面。在“F a c e b o o k收购W h a t s A p p案”中,欧盟委员会也同样审查了并购对获取数据以供随后在广告市场使用的可能性的影响。而就内容三而言,欧盟委员会又通常会考量三方面(其中某个或某些)的因素:一是合并方数据(集)的组合是否会增加合并实体在一个假设的提供该数据市场中的市场力量;二是合并双方的数据(集)是否会因为实际或潜在的竞争对手
41、需要这些数据在相关市场上运营或需要收集更大的数据(集)以实现与合并实体有效地竞争而对竞争对手的进入或扩张造成障碍;三是即使数据(集)本身不能或合并方不打算合并,基于合并方数据(集)的竞争也可以在事实上通过合并消除(M o d r a l l,2 0 1 8)。在“G o o g l e并购F i t b i t案”中,欧盟委员会就认为,该交易将允许谷歌将其已经非常突出的数据(集)与F i t b i t的数据(集)结合起来,从而加强各方在某些基于数据的供应市场上提供相对更好的服务的能力,并阻止竞争对手进入该等市场和在该等市场扩张的能力。第二,非横向效应(N o n-H o r i z o n
42、t a lE f f e c t s)。非横向效应评估中,欧盟委员会主要考虑纵向效应和混合效应。市场封锁(M a r k e tF o r e c l o s u r e)是欧盟委员会在纵向并购反垄断分析中关注的重点。封锁通常可以分为原料封锁(I n p u tF o r e c l o s u r e)和客户封锁(C u s t o m e rF o r e c l o s u r e)两类。近年来,大数据被越来越多地运用到汽车、工业或家电等传统的经济领域,虽然一些公司也已经将数据交易作为其业务的核心,但大数据的主要应用仍然是作为提供下游服务的重要原料(K a d a r和B o g d a
43、 n,2 0 1 7)。因此,欧盟委员会在纵向效应分析方面主要考虑的是市场封锁中的“原料封锁”。在“G o o g l e并购F i t b i t案”中,欧盟委员会就只审查了“原料封锁”类型下的数据垄断风险。在混合效应分析中,欧盟委员会重点关注合并实体是否通过将自己的数据分析等服务与交易后所控制的数据(集)相互捆绑/搭售(b u n d i n g/t y i n g),以此来加强其在数据分析等服务供应市场中的市场垄断地位。“S a n o f i与G o o g l e设立合资企业案”是欧盟并购控制领域制药公司和科技公司合作的典型性案件。根据本案的决定书,欧盟委员会在该案件中专门分析了该合
44、资企业为阻止竞争对手是否会将未来可能供应的产品、设备和数据的收集、处理和数据分析等服务捆绑在一起以及/或限制与竞争供应品的互操作性。在数据驱动型并购案件执法审查中,对于需要做出附加限制性条件批准的并购案件而言,欧盟委员会还需要按照欧盟并购条例和委员会关于第1 3 9/2 0 0 4号理事会条例和第8 0 2/2 0 0 4号委员会条例项下可接受的经营者集中救济措施通知的要求,对交易方提出的承诺进行适当性、全面性和有效性三方面的审查,并最终确定是否接受该承诺。根据“G o o g l e并购F i t b i t案”的决定书,欧盟委员会在对提交的承诺书进行评估时总结道:“最终承诺能够消除委员会对
45、竞争的担忧,并能够在短时间内有效执行。此外,它们与委员会确定的竞争问题是相称的。”第三,将用户隐私纳入评估考虑因素。通常来讲,企业间的竞争主要包括价格和非价格两个维度的竞争,质量竞争是非价格竞争中的一个主要方面。实践中,功能的减少、消费者选择的受限或对隐私控制的减弱,以及企业对消费者数据的滥用和对隐私的损害等因素都是断定质量下降的重要标准(孙晋和万召宗,2 0 2 1)。在“M i c r o s o f t并购L i n k e d I n案”中,欧盟委员就考虑了“消费者隐私”对于数据驱动型并购案件的影响。“合并交易对相关市场造成的封锁影响将“G o o g l e并购F i t b i t
46、案”,h t t p s:e c.e u r o p a.e u/c o m p e t i t i o n/m e r g e r s/c a s e s 1/2 0 2 1 2 0/m 9 6 6 0_3 3 1 4_3.p d f,第1 0 1 0段,2 0 2 3年8月1日。1 2 7 现代经济探讨-2 0 2 3-1 0-经济法论坛导致为用户提供了比L i n k e d I n更大程度隐私保护的现有竞争对手的边缘化。同时,在消费者选择职业社交网络(P S N)时,该交易还将限制消费者在隐私保护这一重要竞争参数方面的选择。”简言之,欧盟针对数据并购进行反垄断执法审查时会主要考虑以下几
47、方面的内容:第一,设定“看门人”制度,将所有“看门人”的并购案件纳入申报和审查范围内。第二,根据并购的竞争影响来界定相关市场。第三,在进行竞争性评估时,主要从“收购目标的数据(集)与收购方所在相关市场的相关性”以及“数据(集)的组合对相关市场竞争对手的进入或扩张产生阻碍的可能性”两个方面来分析横向效应;将数据垄断的竞争评估设定为“原料封锁”来进行非横向效应分析;通过考察原有数据服务与交易后所控制的数据(集)相互捆绑或搭售的可能性来分析混合效应。期间,欧盟委员会还将“隐私”看作重要的竞争因素纳入考量范围内。最后,欧盟委员会还辅以适当、全面和有效的承诺等救济措施以防止执法错误的发生。3.欧盟数据驱
48、动型并购数据垄断监管实践的功能分析(1)战略竞争层面:构建欧盟“数字主权”,促进欧盟数据时代经济新发展。以2 0 0 8年“大数据”概念被正式提出来为起点,至今已逾1 5年。在此期间,受2 0 0 8年经济金融危机、2 0 1 5-2 0 1 6年欧洲难民危机以及2 0 2 0年英国彻底脱欧等事件的综合影响,欧洲经济整体上呈现出相对衰落态势,欧洲与世界上其他主要国家在数字经济发展水平和数字技术实力方面的差距逐渐拉大,欧洲本土数据驱动型企业发展力明显不足。欧盟经济体的许多数字产品和服务也都依赖于美国的技术公司。同时,欧盟认为,长期依赖并购而在欧洲发展起来的中国国有企业,其快速扩张已严重威胁到欧洲
49、相关企业的发展。为扭转该弱势局面,欧盟在深刻认识到“数字领域国际地缘政治竞争日趋激烈,全球数字经济发展潜力巨大”的基础上提出了“数字主权”概念,旨在对内扶持本土数字企业的成长,发展关键基础数字技术保护供应链的安全;对外防御外国数字巨头对欧洲数据安全的侵犯,监管和打击它们在欧洲市场的垄断行为(郑春荣和金欣,2 0 2 2)。实践中,欧盟主要通过加强对美国大型互联网平台的监管控制,以寻求提升欧盟平台企业获取数据资源的能力,同时弱化外国数字企业对数据资源的垄断,通过数据治理、技术标准和隐私保护等方式约束外国数字平台在欧盟市场的进入和运营。以本文所研究的“数据驱动型并购中的数据垄断监管”为例,欧盟在立
50、法上分别选择从数据共享、用户权利、市场公平、数据量和数据可用性等方面入手加强对外国数据驱动型平台的数据资源监管;执法上,对于某些能绕开传统并购控制法律规范的并购交易,欧盟就选择引入“看门人”制度,从并购申报的0门槛要求,到利用竞争影响界定相关市场甚至直接取消“相关市场界定”评估步骤,再到以数据的特征、数字经济的商业模式为基准开展多因素、全方位地针对“数据”因素的竞争性评估分析,欧盟在立法和执法监管制度改革上的协调统一、相互配合,根本上是为了发展数据时代欧盟的经济,重新获得国际上欧盟的竞争力和地位。(2)规则效应层面:融入欧盟价值观标准,赢得全球数据治理主导权。欧盟“数字主权”的构建需要数字规则
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