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什么是反垄断的目的(数据要素:反垄断新命题)

时间:2021-07-14 06:08:11

本报记者曲丽丽北京报道

平台反垄断问题如火如荼,仅仅是因为强制实施“两个选择”限制了市场竞争吗?

今年4月,市场监管总局先是对阿里巴巴开出了182.28亿元的反垄断罚款,随后根据举报,对美团涉嫌“二选一”等垄断行为立案调查。

同时,34家互联网平台企业参加了市场监管总局会同中央网信办、国家税务总局召开的互联网平台行政指导会,被要求进行全面自查,逐项完成整改。

显然,平台企业垄断和资本无序扩张背后有一个重大问题,即互联网平台的垄断本质上是用户数据作为生产要素的垄断。“考虑到一个国家的反垄断力度有望与其产业结构固化呈负相关,在即将到来的智能时代,强有力的反垄断措施将有助于我国产业结构的优化调整,也是防止产业结构固化的重要手段。”赤火大陆创始人洪启功告诉《中国经营报》记者。

在洪启功看来,“垄断市场是结果,垄断生产要素是原因。千万不要颠倒因果,更不要与因果并驾齐驱。这意味着,能否确定数据这一生产要素的所有权属于用户,成为本轮反垄断立法的关键。”

《三轮反垄断浪潮均源自生产要素垄断》作者、浙商宏观李超团队李超指出,“当前针对数字经济巨头的数据反垄断已经开始,未来新一轮产业的雏形可能正在孕育。如果本轮反垄断有效,那么未来数据要素生产空间的释放可能催生新一轮产业巨头。”

但数据作为一种新的生产要素,自诞生以来就掌握在各大互联网平台企业手中,围绕这些用户数据和流量建立了新的商业形态和商业模式。为了打破这种稳定的平衡,用户数据所有权已经成为一个不可避免的问题。

新秩序

一个拥有超常控制权的企业会给市场带来什么样的后果或风险,恰恰是反垄断研究的课题。

世界上最早的反垄断行为可以追溯到20世纪初石油巨头洛克菲勒的分裂,这反映了第一次反垄断浪潮的本质源于资源垄断。20世纪80年代,IBM、微软、英特尔、谷歌等科技或互联网巨头也遭遇反垄断处罚,而这场反垄断浪潮的核心源于科技巨头对技术作为生产要素的垄断。

那么,目前反垄断的核心是什么?

浙商宏观李超团队在其文章《三轮反垄断浪潮均源自生产要素垄断》中指出,“当前针对数字经济巨头的数据反垄断已经开始,未来新一轮行业的雏形可能正在孕育。如果本轮反垄断有效,那么未来数据要素生产空间的释放可能催生新一轮产业巨头。”

值得注意的是,数据作为生产要素并不是由李超的团队首先提出的。早在2020年3月30日,《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》就将数据视为新的生产要素,与传统生产要素并列。

显然,这与突出数据在商业中的价值密切相关。权威统计机构Statista的数据显示,2016-2019年全球数据量分别为18ZB、26ZB、33ZB和41ZB(1ZB等于10万亿字节),数量巨大。国际数据公司IDC预测,到2025年,全球数据量将是2016年的9倍。如果能利用好如此庞大的数据资源,其作为生产要素的价值无疑是巨大的,不亚于土地和资本。

正是在这样的背景下,互联网平台反垄断的核心直接指向了作为生产要素的数据。考虑到反垄断立法的根本目的是保护消费者利益,用户数据的使用关系到新的产业秩序的建立。

事实上,大型企业对用户数据的使用一直受到批评。2018年,全球最大社交平台FaceBook因泄露用户数据被欧盟罚款16亿美元,泄露用户数据达到5000万。然而,这种惩罚并没有让FaceBook长久记住。2020年,FaceBook再次披露5.23亿用户数据被盗,面临近26亿美元的天价罚款。

不仅是FaceBook,全球知名公司亚马逊和谷歌也有泄露用户数据的丑闻。

北京大学社会学系博士后陈龙表示,“(互联网)平台系统的数据不仅来源广泛,而且有非常隐秘的采集过程。平台系统经常在骑手、消费者和企业不知情的情况下,通过智能手机和手机中的软件收集数据。虽然大多数软件在使用前都会有隐私保护提示,但面对冗长的隐私政策,没有人愿意花时间阅读,如果他们不同意,就不能使用外卖平台软件。”

“同时,有证据表明,即使用户删除手机上的平台软件,平台系统也可能继续收集用户数据。”陈龙说。

值得注意的是,这种做法不能被视为理所当然的违法行为,因为很多用户在签署隐私政策时可能并没有注意到关于“账户注销”的规定。

专业人士告诉记者,“匿名处理只是去除了数据提供者姓名等身份信息,但其用户行为和习惯数据依然存在,仍然具有商业价值。”

这位要求匿名的同行业研究专家告诉记者,“除了用户数据背后的隐私问题,更多维度数据的获取和深层次数据的挖掘,正在重构一个隐藏的新产业秩序,这恰恰是反垄断的立法者。也是执法者关注的重要方向。”

在洪启功看来,“第三轮反垄断浪潮的实质源于数据垄断,因此能否确定数据这一生产要素的所有权属于用户,成为本轮反垄断立法的关键。”

李超还指出,“在当今时代,由于用户数据已经成为主要生产要素,拥有用户数据专有权的巨头和平台已经与普通用户形成了数据归属矛盾。数据是用户创造的,所以数据应该属于用户,用户拥有数据的所有权、运营权和使用权,这才是正确的生产关系。”

用户数据权属

值得注意的是,清华大学国家金融研究院院长、IMF前副总裁朱民最近在清华大学五道口举办的《数据:资产、共享和隐私之间》讲座中,提到了一个非常重要的问题,那就是数据资产的所有者是谁?如何处理数据的所有权、使用权、经营权和分配权?完成这些权利需要什么样的技术、监管和经济激励机制?

事实上,全球数据经济正在快速增长,现在每天产生2.5万亿字节的数据。根据欧盟的预测,2020年个人数据产生的价值将占欧洲GDP总量的8%。2020年全球数据经济产值预计达到3万亿美元。如何利用这些敏感数据遇到了前所未有的挑战。

加州大学伯克利分校计算机科学教授宋晓东指出,“众所周知,新技术可以扩大数据的应用,但通常是以牺牲隐私为代价的。例如,面部识别软件通过使用巨大的个人照片数据库帮助执法机构逮捕罪犯,但另一方面也意味着传统隐私的终结。”

在宋晓东看来,个人已经失去了对自己数据使用权的控制,数据经纪人在悄悄买卖你的个人信息。据报道,“加州机动车管理局(DMV)出售司机的个人信息,每年赚取5000万美元。“匿名不能完全保护用户的隐私。《纽约时报》可以从匿名的手机位置数据中追踪保卫前总统的特勤局特工的位置。

与此同时,用户无法从数据中获得足够的利润,在某些情况下,每条数据记录售价高达数千美元。例如,2018年,美国一家制药公司向另一家机构出售了40万条用户数据,每条数据的价格为1000美元。2015年,每条数据卖给另一家基因科技公司的价格高达2万美元。

另一方面,数据泄露继续困扰着企业。本世纪以来,大规模数据泄露事件造成的损失从数千万美元到数亿美元不等。2014年,雅虎数据泄露造成的损失高达30亿美元。2018年,万豪的数据泄露也造成了5亿美元的损失。

美国和欧盟的个人信息保护条例—— CPA(《加州消费者隐私法》)和GDPR(《通用数据保护条例》)也加重了企业的负担。统计数据显示,企业需要支付550亿美元的综合费用才能符合CCPA的要求。可以说,如今的企业需要面对历史上最具影响力的数据泄露事件的罚款、处罚和处理结果。

《哈佛商业评论》的Edd Wilder-James指出,“使用高级数据分析的最大障碍不是人员技能或技术,而是获取数据的途径。”

对此,宋晓东教授指出,“构建负责任的数据经济框架刻不容缓。负责任的数据经济的目标和原则是首先建立和保护数据权益,防止数据滥用是数据经济的基石。其次,为了公平分配数据产生的价值,创建数据的用户应该能够从自己的数据中获得利益。第三,有效利用数据,实现社会福利和经济效率的最大化。”

然而,考虑到数据作为生产要素的特殊属性,数据的所有权和保护面临着比普通自然资源、科学技术等更独特的挑战和复杂性。

“数据使用和数据隐私之间存在着天然的对立,即数据本身是非竞争性的,数据一旦给出,就无法收回。同时,考虑到数据的相关性和外部性,过程数据可以揭示原始数据的信息,这意味着脱敏有时不能完全保护原始隐私,因为这些数据可以被推回。这也允许一个实体的数据揭示另一个实体的数据。”宋晓东说。

因此,在数据经济时代,首先要解决的问题是:什么是数据权利?数据权利的边界在哪里?谁控制数据权限?

众所周知,产权是现代经济的基石,数百年来,它帮助建立了现代经济学,促进了显著的经济增长。在中国,当数据和流量成为各大互联网平台的财富来源时,数据所有权问题日益凸显。随着互联网平台的垄断,数据不断集中,直接关系到未来的产业结构和分布模式,直接影响数字人才的流动,进而进一步影响国家的产业结构和全球竞争力。

清华大学经济管理学院党委书记、副院长陈一博教授在谈及中国经济数字化转型面临的挑战时提到,“目前中国的数字化人才大部分集中在ICT领域,而欧美国家的数字化人才大部分集中在传统产业。集中在ICT行业的数字人才不一定懂传统行业,但传统行业的数字人才既懂传统行业,也懂商业和数字技术。这就是区别。”

值得注意的是,这种人才分布格局将直接影响中国在未来数字时代的产业竞争力及其对颠覆性数字技能的掌握。人才的分配必然与财富的分配密切相关。如果数据作为生产要素创造的财富更多地被ICT行业控制或获取,必然会对传统企业的数字化人才分流形成障碍。

陈宇博认为,数据反垄断是一个关系全局的重要问题。应对经济数字化转型挑战,“要深化数据资源的整合、开放、流动和监管,推动数据要素市场改革和全球数字治理,作为数字化转型的基础和保障。让懂行业、有数字素养的数字人才成为下一阶段中国经济全面数字化转型的核心驱动力。同时,加强数字技术与生物、材料、能源等技术的交叉融合,加强颠覆性数字技能的培养。”

数据权归属用户 生产关系的变革

显然,要改革数据要素市场,数据所有权回归用户是必然的,但这需要有效的技术支持、有效的法律监管和更好的激励模式来确定和分配数据价值。

从技术维度看,可计算加密技术(隐私计算)将登上历史舞台,为用户拥有自己的数据价值、实现权益最大化提供技术支撑。在以同态加密和零知识证明为代表的可计算加密技术的支持下,用户数据可以用于人工智能算法的计算而不被泄露或侵权,实现全网层面的数据共享。

“在此之前,数据虽然是用户自己的数据,但平台要竞争,所以没有互相沟通,形成了现在的大小数据孤岛。数据属于用户之后,用户就有了最大化其数据价值的需求和权利。此时用户的数据会指向全网无障碍的数据共享(用户资源),有助于打破信息孤岛,推动更多的传统。行业的数字化转型。”洪启功告诉记者。

从生产关系来看,本质上生产资料归用户所有,创造数据价值的用户应该参与分配。但在洪启功看来,“美团等互联网平台把用户的数据据为己有,攫取用户应得的利益。如果把数据理解为用户在数据世界中的物理投影的映射,那么数据世界中的用户数据也应该属于用户。但目前用户的数据被集中化的巨头平台占据,所有权不属于自身,而属于平台。因此,数据作为一种新的生产要素,将改变用户与平台之间最直接的分配关系和从属关联。

“在新的生产关系下,平台的地位将发生变化,从‘奴隶主’的角色转变为‘仆人’,从拿数据到压榨价值再到服务用户换取价值。平台和用户的地位会趋于平等,各得其所。”

当然,这势必会改变企业现有的经济模式和激励模式。比如这种用户自由控制自己的数据,获取数据创造价值的数据传递,已经不是现有平台和各领域垄断巨头所能做到的。然而,随着技术的快速发展,用户自己的数据属于用户,用户有权控制自己的数据,获得数据创造价值,这完全可以在全新的技术框架下实现,因此迫切需要一种新的商业模式进行再分配。

对于隐私安全计算的技术可行性,中国隐私计算“四小龙”之一的方毅建树公司联合创始人、董事长姚晨提出:“我们如何才能创造、共享和流通数据价值,而不是数据本身的共享和流通?传统的方式是原始数据的交换,失去了对隐私和安全的保护。在隐私和安全计算模式下,原始数据不被交换、暴露或输出;数据的授权使用;只输出数据的值和结果。”

不过,关于数据所有权,陈伟表示,“我国目前对数据所有权的法律界定,并没有明确数据隐私保护相关的法规和标准,但我们不建议过早、过严、过窄地定义和规定数据。所有权,因为这可能会制约数据产业和数据生态的发展。”