袁波｜必需数据反垄断法强制开放的理据与进路
袁波
上海财经大学法学院讲师、法学博士
要目
一、问题的提出二、必需数据的形成机理及界定标准三、强制开放必需数据的理论证成四、强制开放必需数据的具体展开
结语
数据是数字经济的核心生产要素，不仅是经营者可持续竞争优势的重要来源，还可能构成经营者进入相关市场的重要壁垒。当数据对经营者从事生产经营活动不可或缺且无法替代时，便引起必需数据的反垄断法强制开放问题。分析数据要素及释疑有关争议点可以发现，数据的非排他性、非竞争性无碍数据被独占控制，强制开放必需数据不会引发投资和创新受阻，且具可操作性和可执行性，由此以反垄断法强制开放必需数据有现实可行性。对此，主要围绕两个维度具体展开：一是全面分析拒绝开放必需数据引起的竞争损害，包括横向封锁效应、纵向封锁效应及创新阻塞效应；二是准确评估数据控制者提出的创新和投资激励抗辩，以及作为竞争维度的个人信息及隐私保护抗辩。
一、问题的提出
数字经济的本质是数据要素驱动，物联网、人工智能等新兴技术的创新和发展离不开大数据支持，数据的有序流动和良性共享关系数字经济的创新和发展。数字平台之间的竞争主要围绕数据展开，或者因数据争夺而产生竞争问题。由于互联网产业具有规模经济、网络效应、跨界竞争等特征，海量数据往往被头部企业收集和控制，数据要素市场普遍呈现垄断趋势。一些超大型互联网平台为追求利益最大化，想方设法维护其对基础性、关键性数据的排他性占有和控制，尤其是拒绝向下游经营者提供其从事生产经营所不可或缺的数据，图谋封锁市场和扼杀竞争，牵扯出反垄断法上最为
与大多数司法辖区就必需数据反垄断法强制开放形成的基本共识不同，对于是否以反垄断法强制开放必需数据，国内外学界存在截然相反的两派观点。一种观点认为，数据要素具有非排他性、非竞争性，可同时被多个企业收集和利用，它不像传统必需设施一样具稀缺性和唯一性，故无法满足必需设施理论构成要件。再者，反垄断执法机构和法院也没有能力保障必需数据的共享。另一种观点则认为，拒绝开放必需数据将有损市场竞争，应受到反垄断法规制，且数据多为副产品，强制开放必需数据不会对投资和创新激励造成减损。之所以出现理论与实践的分殊以及学术观点的对立，主要原因在于理论与实务界对数据与市场竞争的关系存在认识上的模糊，对反垄断法规制必需数据的理据、拒绝开放必需数据的竞争损害等深层次问题的认知有限。当前，虽然部分司法辖区存在以反垄断法强制开放必需数据的实践，但囿于所涉个案的特殊性、样本案件数量的有限性以及裁判者认知的局限性等因素，尚未完全建立起行之有效的竞争损害判断标准和正当理由抗辩规则，由此导致有关立法和实践裹足不前。例如，反垄断法中新增的关于数据的两处规定过于原则，没有揭示数
二、必需数据的形成机理及界定标准
作为脱胎于必需设施的必需数据，它的形成主要源于数据要素在市场竞争中的重要地位。在平台商业模式中，数据不仅成为互联网平台企业可持续竞争优势的重要来源，而且还可能构成经营者进入相关市场的重要壁垒。
数字经济中存在数据驱动型反馈回路，用户数量、用户数据、网络服务质量之间存在一种彼此强化的正反馈机制。受益于大数据的预测功能和决策判断功能，数据能辅助企业洞悉商业机遇，大大增加其新产品或服务在推向市场时获得成功的可能性。
（1）数据能用于持续改善网络服务质量
第一，用户数量、用户数据和网络服务质量之间呈正反馈机制，中小企业通常难以与超大型平台相抗衡，因为它的用户数量有限，无法收集到大量可用于持续改善其网络服务的数据，这使其无力提供与后者具有同等质量的网络服务。在对微软和雅虎的搜索合作协议进行反垄断审查时，美国司法部就肯定了用户数据对搜索引擎服务的重要价值，指出该交易将使微软获得更多的用户数据，并将其用于提升微软搜索算法的自主学习能力，改善用户的搜索体验，进而活跃搜索引擎服务市场的竞争。类似地，欧盟委员会在该案的审查决定中也指出，该协议对互联网搜索用户具有正面效应的原因之一是微软通过交易可获得大量搜索数据，得以对其算法进行更多测试和实验，以提高其性能。第二，数据对企业盈利能力具有重要影响，随着更多用户主动或被动地贡献数据，网络服务提供者可提高其增值服务的质量，而这又将进一步增大它对其他用户的吸引力，以致潜在竞争者难以在该市场上生存和发展。纳森·纽曼（Nathan Newman）在批判谷歌垄断时提到，在新产品进入市场初期，初始用户数量和每个用户点击广告的次数都会很少，但广告主往往要求企业拥有足够多的用
（2）数据可助力企业成功进入新的市场
通过大量收集有关个人消费偏好、行为特征、社会属性的数据，企业能从中读取出预测未来消费趋势的有用信息，由此将帮助企业提高预测消费者购买行为的准确性，从而大大增加其产品或服务在推向市场时获得成功的可能性。在阿里巴巴“二选一”垄断案中，执法机构指出：“网络零售平台服务可以利用交易积累的用户评价等海量数据，深入分析市场需求及其变化，使平台内经营者更好地以市场需求为导向进行商品生产和供应的调整。”大数据预测可能沦为企业扭曲市场竞争的重要工具，尤其是当数据控制者兼具市场主体与监管主体双重身份时，极有可能利用大数据预测获取不公平的竞争优势。例如，基于对亚马逊可能利用大数据预测扭曲电商市场竞争的担忧，欧盟委员会对亚马逊滥用第三方卖家的活动数据发起反垄断调查，包括亚马逊自营团队涉嫌通过数据比对复制生产第三方卖家畅销商品等。
数据的收集、存储和分析具有固定成本高、边际成本低的特点，尤其是用户免费提供个人信息使得数据收集的边际成本很低，其似乎难以成为进入壁垒，实则不一。由于规模经济、网络效应、长尾效应等特征的存在，市场规模的重要性和吸引力愈发凸显，要创建一个具备初始用户规模的数据来源渠道，往往要花费较长的时间及较高的资金投入，数据有可能成为进入壁垒。与传统生产要素不同，数据要素具有非竞争性，可以无限复制、重复使用，但经营者为谋取竞争优势往往排他性地占有和使用数据，且数据的收集和处理面临法律障碍、营运障碍和技术障碍。实践中数据能否成为经营者进入相关市场的壁垒取决于具体情况，需结合特定应用场景，依据数据需求者渴望从数据中获取的信息来评估，唯有确定信息寻求者想完成的需求和用途后，才能分辨出数据之于所涉市场进入的价值和意义，进而判断某些数据能否构成进入壁垒。在TomTom/Tele Atla合并案的反垄断审查中，欧盟委员会指出，为导航目的制作地图数据库要求投入大量的资源，尤其是须由车队手动编译和定期更新，用于非导航目的的数字地图数据库无法成为合适替代品。与之相反，在Google/DoubleClick、Facebook/WhatsApp等合并案的反垄断审查中，美国、欧盟的反垄断执法机构均指出，现实生活中存在大量与所涉数据具有可替代性的数据来源，所涉数据不构成其他经营者进入在线广告服务市场的经济性障碍。
数据构成企业竞争优势的重要来源，为努力生成封闭的信息生态系统以固化这种优势，企业往
考察过往案件，必需数据常见于两种情形，一种是数据控制者突然断供基于网络数据形成的必需数据。在该等情形下，所涉数据大都是数据需求者从事大数据分析所不可或缺的生产要素，数据供求双方曾存在数据共享协议或数据控制者从未拒绝其数据被爬取，数据控制者无正当理由突然拒绝提供数据，导致数据需求方被迫退出下游市场，甚至因此濒临破产或倒闭。这在People brows v. Twitter案、HiQ v. LinkedIn案、Craigslist v. 3Taps案和蚁坊诉新浪微博垄断纠纷案中均有体现。在Craigslist v. 3Taps案中，Craigslist起诉3Taps未经其同意抓取网站上的数据，随后3Taps与Craigslist达成和解协议，承诺不再从其网站上抓取相关数据，由于缺少可替代的数据来源，不久后3Taps便倒闭。类似地，在Facebook v. Power Ventures案中，随着案件的败诉，Power Ventures因无法获取相关数据而在不久后宣告破产。另一种是数据控制者拒绝开放基于自然垄断、特许经营等合法垄断地位获取的必需数据。在法国GDF Suez数据垄断案中，GDF Suez通过所从事的天然气垄断业务建立了客户数据库，该数据库包含所有客户身份信息、消费情况及合同信息，法国竞争监管机构认为，该数据库由所有法国天然气客户的相关信息组成，继承自GDF Suez先前的垄断地位，鉴于经济成本和时间限制，它是不可复制的。在类似的案例中，比利时竞争管理局指出，国家彩票公司使用的客户数据库不是在市场竞争中创建的，而是利用先前垄断地位创建的，在合法垄断的情况下，该数据库不能以合理的成本且在合理的时间内复制。在英国的Attheraces案中，法院指出，负责英国赛马管理的经营者控制的赛前数据对使用该数据来维持其服务的经营者至关重要。由于管理方是市场上所述数据的唯一供应商，任何其他人获取和提供相同的数据会代价高昂和极为困难，而且相当不切实际。在加拿大Toronto Real Est.Bd.案中，多伦多房地产委员会是一个由房地产经纪人组成的专业协会，运营着一个房地产清单数据库，法院认为，市场上不存在该数据库的替代品。
通过对上述案件的分析，可在一定程度上呈现必需数据的外观特征，在判定系争数据是否构成必需数据时，可从两个方面加以展开：一是从替代性分析的角度研判市场上有无系争数据的替代品；二是评估需求者自行收集或从第三方获取系争数据的可行性。
其一，从需求者角度进行需求替代分析，需先确定系争数据的实际用途，在此基础上根据系争数据的价格、规模、范围、时效等因素，分析市场上有无与系争数据具有可替代关系的数据。通常情况下，只有无法找到系争数据的替代品，才能认定它对于数据需求者提供相关产品或服务必不可少。在HiQ v. LinkedIn案中，根据HiQ CEO的说法，HiQ的整个业务都依赖于能够访问LinkedIn的公开会员资料，目前没有可行的替代方案能为HiQ的Keeper和Skill产品获取可替代数据。LinkedIn则认为，对于HiQ而言，LinkedIn的数据并非不可替代，用户在Facebook上发布的个人信息是可以替代的。对此，地区法院认为，目前没有任何证据表明Facebook和LinkedIn提供的数据在质量上是等同的，LinkedIn的公开数据对HiQ提供Keeper和Skill产品是不可替代的。
其二，对必需数据可获取性的分析。数据的获取方式通常有两种：一种是依托特定的数据聚集平台自行采集所需数据；另一种是从第三方获取所需数据。一是在分析需求者自行获取必需数据的经济可行性时，须考察它搭建一个类似的系争平台或数据中心的经济可行性。在HiQ v. LinkedIn案中，LinkedIn主张HiQ的竞争对手Glint通过对其客户的雇员进行调查来收集相关数据，HiQ也可采取此类手段自行收集数据，但HiQ认为这不具有经济可行性，由此产生的负担会使其濒临破产，法院采纳了HiQ的上述主张，认为创建一个数据收集系统无疑需要大量的时间和费用，而HiQ无法在没有产品出售的情况下继续运营。二是对需求者从第三方获取系争数据的可行性分析，可考量的因素有三：（1）需求者从第三方获取数据的数量、种类和范围；（2）需求者从第三方获取数据的成本，包括交付成本、清洗数据成本等；（3）考察数据所在地有关政策法规对数据流动和共享的限制性规定。
三、强制开放必需数据的理论证成
国内外学界对强制开放必需数据的必要性、可行性存在认识上的分歧，且有关立法和实践尚处于探索阶段，以反垄断法强制开放必需数据依然需要强有力的理论支持，亟须廓清以反垄断法强制开放必需数据的合理性，包括必需数据的不可替代性和排他性、反垄断与市场激励的相融性以及针对必需数据进行救济的可行性。
必需数据具有不可替代性是强制开放必需数据的基础前提，如果必需数据可以由竞争者借其他方式自主获取（非排他性），那么该等数据的使用则不一定要求所有者授权，由此便不会引发必需数据的反垄断法强制开放问题。有观点认为，数据具有公共产品特有的非排他性、非竞争性特点，可以反复使用和共享，几乎任何企业都可自行收集数据，因此数据不可能构成必需设施。事实上，即便数据具有非排他性、非竞争性，也并未消弭必需数据的概念。因为，数据的可垄断性与其来源渠道的可替代性密切相关，数据获取的难易程度本质上是市场主体在相关市场中控制力的表现。在前已述及的必需数据案件中，移动社交、自然垄断、特许经营领域的数据皆被认定为构成必需数据，这些领域的经营者大都在相关市场具有支配地位或享有独占性经营权，以致在其拒绝提供相关数据的情况下，该等数据需求者无法从其他渠道获取与之具有可替代性的数据。
从理论上来看，即便必需数据具有不可替代性，如果其控制者有意愿开放共享此等数据，也不会引发必需数据的反垄断法强制开放问题。然而，数据对企业竞争优势的意义重大，开放共享可能对数据控制者自身业务产生重要影响，如导致客户的分流、点击率和停留时间等流量的丧失，数据控制者大都选择独占数据。而且，为避免用户数据外流，平台之间可能通过多种手段拒绝其他平台的数据接入，从而限制数据的互操作性。通常情况下，超大型互联网平台不但不会主动向竞争对手开放数据，反而可能通过技术手段、协议约定等方式限制其他平台获取自身数据资源。同时，互操作性限制还可以通过平台内经营者与平台之间的纵向协议实现。比如，苹果公司每年会收到80亿至120亿美元，
从诞生到现在，必需设施理论一直致力于解决静态效率与动态效率的平衡问题，因为迫使企业分享其优势的源泉与反垄断法的根本目的存在某种紧张关系，这可能降低垄断者、竞争对手或双方投资有益于经济的设施的动力。必需数据的开放共享也需考虑复杂和多种利益的平衡，数据的流通和使用毫无疑问有利于产品互补和推动竞争，但不受限制的数据流通和使用会导致搭便车行为，进而减损对数据收集者的市场激励。从以往的反垄断实践看，必需数据所及数据多为副产品和在公开状态的没有独创性的数据，加之数据的收集和使用具有非排他性、非竞争性的特点，较之于传统必需设施，强制开放必需数据对市场激励的潜在损害不仅小了很多，而且能够推动相关产品或服务创新。
首先，在数字经济中，数据只是作为企业提供网络服务的副产品，而非投资和创新的直接目的，因而强制开放必需数据不会影响有关投资和创新活动。企业投入的劳动或资金与数据的创建之间不存在直接对应关系。除非是以汇编既有信息为目的的传统数据库，绝大多数平台企业的相应投入并非指向企业数据，而是以构建有竞争力的平台运营模式为目的。在此过程中，数据只是以副产品的形式生成，强制开放必需数据不会直接减损数据收集者的投资激励。从已有案例看，因数据独占而引起的竞争法纠纷大都指向在公开状态的没有独创性的数据，此类数据集合既不能作为商业秘密得到保护，也不能作为著作权法上的作品受到保护，如大众点评的商户信息和点评信息，新浪微博用户的职业、教育信息，微信公众平台上的信息内容及数据。相较于受作品、商业秘密保护的数据，以反垄断法强制开放此等数据不易挫伤其所有者的市场激励，进而导致这一领域的市场失败。退一步说，按照举重以明轻之法理，既然对知识产权领域适用必需设施理论并无太大争议，那么将公开状态的没有独创性的数据作为必需设施也无可非议。
其次，数据在性质上和传统生产要素有所差异：一是从使用环节看，数据具有很强的非竞争性。一个人使用了某样数据，并不影响其他人对它的使用。二是从生产环节看，数据具有很强的非排他性。在同一时间，不同数据平台可能在对同一个人的相同信息进行搜集，彼此互不干扰、互不排斥。这意味着，类似于知识产权，数据的非排他性和非竞争性特征使其可以被无限次适用，没有容量限制，与共享铁道、电力设施、码头等传统资产相比，由多家企业共享必需数据更容易，对数据控制者的影响更小。
对必需设施采取有效救济措施一直是一大难题，此困境在强制开放必需数据的问题上依然存在，主要体现在：其一，如何设置合理的开放条件，处理个人信息、数据安全、网络安全等合法合规问题；其二，怎样对必需数据控制者的开放共享义务履行情况进行监督。
在确定必需数据开放条件时，其要解决的核心问题有二：一是如何确定合理的开放条件；二是如何控制共享数据的法律风险。
第一，对必需数据开放条件的厘定，需分情形对待。在系争数据有交易记录的情况下，可参酌既往的交易条件进行确定，包括开放数据的范围、方式、对价等。若系争数据从未被交易过，由于在界定必需数据过程中已解决需开放数据的范围这一问题，剩下的无非是交易条件的确定。对此，可选路径有二：一是不对必需数据的具体交易条件进行设定，而是要求数据控制者按照公平、合理、无歧视的原则（FRAND）向需求者提供必需数据，这在一定程度上可避免反垄断执法机构过度干预市场。该方案在域外法治实践中早有体现，如欧盟数字市场法规定提供搜索引擎服务的守门人将负有开放搜索数据的义务，即应任何第三方在线搜索引擎服务提供者的要求，以公平、合理和无歧视的条件，向其提供终端用户在守门人的在线搜索引擎上免费和付费搜索数据，包括排名、查询、点击和浏览等构成个人数据的匿名化处理。欧盟数据法草案第9条规定，提供数据的补偿措施要符合FRAND要求，数据持有者应向数据接收者提供足够详细的信息，说明计算补偿的基础，以便后者评估补救措施是否合理。二是对系争数据进行数据资产评估。由资产评估机构及其资产评估专业人员对评估基准日特定目的下的数据资产价值进行评定和估算，并出具资产评估报告，具体评估方法包括收益法、分成收益预测、超额收益预测、增量收益预测、成本法、市场法等。
第二，由于必需数据可能包含个人信息及私密信息，并牵涉到数据安全、网络安全等问题，在强制开放必需数据时，须控制数据共享风险，平衡好数据控制者、个人信息主体、公共安全三个方面的利益。《数据二十条》指出，要结合数据流通范围、影响程度、潜在风险，区分使用场景和用途用量，建立数据分类分级授权使用规范，强化市场主体数据全流程合规治理，确保流通数据来源合法、隐私保护到位、流通和交易规范。实践中，可依据系争数据的分级分类采取不同处置措施。在法国GDF Suez数据垄断案中，GDF Suez被要求授予竞争对手访问其客户数据的权利，按照欧盟通用数据保护条例对知情同意原则的要求，需逐一征得每位客户同意，但这不具现实可行性，于是法国竞争执法机构和数据保护机构决定采取选择退出模式，要求GDF Suez告知客户其打算向竞争对手共享数据，除非客
在确定必需数据开放条件后，随之而来的问题是强制开放必需数据的监督保障，即有关部门如何确保必需数据控制者按照要求共享必需数据。对此，可区分两种情况，采取不同处置措施。
第一种情况是在滥用市场支配地位制度项下强制开放必需数据，对此可考虑由现有监管机构或第三方机构监督必需数据共享。有欧洲学者提出，可考虑在欧盟层面设立一个专门承担数据共享职能的机构。另有美国学者建议联邦贸易委员会创建一个互操作性委员会，负责确定和执行依据反托拉斯法所作出的互操作性事项。在具体案件中可考虑引入第三方监管评估机制。在备受关注的美国微软垄断案中，微软与司法部达成和解协议，承诺将按照公平、合理和无歧视的要求对外提供API、通信接口和技术信息，为确保上述义务的切实履行，成立了一个由第三方机构专业人员组成的技术监督委员会。在欧盟微软垄断案中，欧盟委员会也委托一名监督受托人评估微软向Windows的软件应用程序开发人员披露互操作信息的情况。第二种情况是在经营者集中制度项下强制开放必需数据，这可诉诸监督受托人制度，即由反垄断执法机构自行或委托第三方对必需数据控制者履行必需数据共享义务的情况进行监督和检查。实践中，考虑到数据共享有一定的专业性，可选择我国目前已设立的大数据交易中心、数据交易所等机构担任监督受托人，由其负责监督有关义务的履行情况，并定期向反垄断执法机构报告。另外，也可考虑由新组建的国家数据局负责强制开放必需数据的监督保障，以此提升共享必需数据的权威性、公正性与专业性。
四、强制开放必需数据的具体展开
纵观理论和实务界提出的关于必需设施理论的适用方法，包括MCI标准、Troy标准、Areeda标准和Bergman标准，虽然在考量因素上存在些许差异，但大体上是一致的，即一旦完成必需设施证成，对拒绝开放必需设施的违法性认定将主要围绕竞争损害评估和正当理由判定两个方面展开。最高人民法院也遵循这一分析思路，认为“判断被诉垄断行为是否属于反垄断法所禁止的拒绝交易行为，除首先需要分析被诉垄断行为人是否在相关市场上具有支配地位外，还可以综合分析如下因素：垄断行为人是否在适当的市场交易条件下能够进行交易却仍然拒绝交易；拒绝交易是否实质性地限制或者排除了相关市场的竞争并损害了消费者利益；拒绝交易缺乏合理理由”。是故，拒绝开放必需数据的竞争损害判断标准和正当理由抗辩规则构成强制开放必需数据实践中最重要、最核心的问题。
“排除、限制竞争”是所有垄断行为的共同效果要件，虽然反垄断法第22条关于拒绝交易的禁止性规定未提及竞争损害的要求，但第7条明确规定：“具有市场支配地位的经营者，不得滥用市场支配地位，排除、限制竞争。”这里的“排除、限制竞争”，应被理解为滥用市场支配地位的效果要件。不过，至于如何进行竞争损害判断，不管是反垄断法还是其配套规定均未对此作出明确规定，而是交由裁判者基于个案具体情况予以判断、裁量。
按照传统关于拒绝交易的竞争损害理论，原被告双方具有竞争关系往往是拒绝交易产生竞争损害的基础前提。由此推之，在必需数据控制者没有与请求访问者在下游相关市场上存在竞争的情况下，通常难以适用反垄断法，因为如果原被告在该相关市场不存在竞争，那么垄断者拒绝交易很可能不是为了排除、限制竞争，其拒绝交易行为也不应受反垄断法的规制。然而，在数据驱动型反馈回路的作用下，拒绝开放必需数据对市场竞争的影响具有溢出效应，不仅能消除下游市场的有效竞争，还可能对“数据源”所在网络服务市场乃至未来市场产生显著的跨市场竞争影响。数字产业的发展是快速且不确定的，由于许多企业对下一个颠覆性创新存在偏执，数据控制者可能拒绝与还不是竞争对手的企业共享数据，因为它计划进入下游市场（未来的进攻性杠杆）或因担心数据需求者会破坏其业务（防御性杠杆）。故此，对拒绝开放必需数据的竞争损害评估须超越一般竞争损害理论，尤其是要探明拒绝开放必需数据在跨市场竞争中的重要影响。
随着互联网平台的不断扩张，巨头间竞争压力增大，围墙花园策略成为重要战略工具。围墙花园将用户限定在一定范围内，其提供给用户的封闭或具有排他性的信息服务，形成封闭性的生态系统。实践中，为了筑牢数字生态系统围墙花园，数据控制者或将使出拒绝开放必需数据这一杀手锏，阻止潜在竞争者开发出一种与其数字生态系统中核心产品或核心业务具有可替代性的产品或服务，或者防止初创企业在未来发展成为可以与之抗衡的市场力量,从而将消费者或其他经营者牢牢锁定在某一数字生态系统围墙花园中。在Epic Games v. Apple案中，Epic指出，绝大多数消费者和应用软件开发者被锁定在IOS生态系统内，苹果公司通过多年来限制竞争对手的做法一砖一瓦地构筑起围墙花园，具有绝对的控制权和话语权，以致苹果公司AppStore有能力向软件开发者收取30%佣金。
通过拒绝开放必需数据来筑牢数字生态系统围墙花园的做法，破坏了数字市场的可竞争性。从狭隘的经济角度看，可竞争市场理论认为可能存在这样的市场，尽管只有一家企业可以盈利，但垄断者的行为就好像它在（完美）竞赛，即若垄断者行使其市场力量，如将价格提高到竞争水平之上，则新竞争者将立即进入，从而使其定价策略恢复到竞争水平。因此，对进入的恐惧会约束现有的垄断者，促使其公平竞争。可竞争市场理论基于一些已被证明在实践中难以实现的假设，特别是：（1）没有沉没成本造成进入或退出的障碍；（2）潜在竞争对手随时准备进入市场。问题在于，目前的网络服务市场和数据要素市场均接近于寡头垄断状态，该市场的可竞争性已所剩无几，一旦出现拒绝开放必需数据的情况，无疑将进一步加剧有关基础服务市场和增值服务市场的进入障碍，致使消费者和有关经营者被迫锁定在某一数字生态系统围墙花园中，不仅造成相关市场的可竞争性丧失，而且还会间接损害消费者的福利，因为无论是应用软件开发者承担的高佣金，还是广告主支付的高费用，最终都会转嫁给消费者。
数据具有非排他性、非竞争性的特点，可同时用于提供多种网络服务，由此数据驱动的网络效应引发了一种新现象—多米诺骨牌效应，即数据驱动的网络效应不仅可助力数据控制者巩固其在现有市场中的主导地位，而且还能帮助它冒险进入其他相关市场，进而获得更多用户和数据，进一步强化现有数据驱动的网络效应，并允许其进入更多的潜在市场。数据驱动的网络效应所引致的多米诺骨牌效应，不免让人联想到反垄断法上一个行将就木的竞争损害理论—杠杆理论，两者均关注垄断者是否将其在第一个市场中的垄断地位扩展到第二个市场之中。在HiQ v. LinkedIn一案中，HiQ诉称，LinkedIn之所以拒绝向其提供用户数据，主要原因是LinkedIn想要自己从事职业数据分析业务，即LinkedIn以掠夺性、排他性和反竞争的方式利用其在职业社交网络平台市场的垄断力量，垄断人员分析服务市场并将竞争对手排除在该市场之外。地区法院采纳了这一诉讼主张。然而，上诉法院推翻了前述判决内容，认为杠杆理论只是一种衍生理论，强调杠杆作用本身并不能产生可行的主张，还必须伴随有一些反竞争行为，也即杠杆理论须附着于其他竞争损害理论。
在笔者看来，就拒绝开放必需数据问题而言，杠杆理论可被用于解释或者说作为判定该行为竞争损害的理论依据。其一，在数据问题上，数据的价值高度不确定，垄断者可能无法在最初就确定数据的价值。垄断者可能开始会对其他企业开放其数据，但在发现其数据价值之后，企业就可能拒绝与其他企业进行数据合作与交易。我国目前已发生的若干起数据爬取的不正当竞争纠纷案中便是如此。这说明，在数据问题上，企业完全有可能拥有拒绝交易的动机。其二，单一垄断利润假定杠杆行为是垄断者实现利益最大化的措施，但事实上，在数字市场中，杠杆行为不仅是获益工具，更是企业筑牢数字生态系统围墙花园的重要手段和方式，尤其是防御型杠杆。因此，杠杆理论作为一种市场策略，不单单是出于对短期利润的追逐，而可能是基于对强化数字产业生态系统建设的考量，仅凭简单的成本收益分析无法捕捉该行为背后的真正动机。其三，与传统工业时代的商业模式相比，在数字市场中，在规模经济、范围经济、网络效应的叠加作用下，数据控制者通过拒绝开放必需数据传导其市场势力更为容易，有成本低、效率高的特点，其间受益于数据驱动型反馈回路，具有较强的累积效应。
目前，杠杆理论在数字市场反垄断中的适用已得到关注和承认。有学者直截了当地使用双轮垄断描述这一现象，认为平台利用基础服务能力形成的流量优势、数据集中优势等，通过运用杠杆，推动其垄断地位延伸到其他领域，从而在多个新领域形成第二轮垄断。当拒绝开放必需数据作为杠杆策略使用时，杠杆相当于企业应对市场发展或抵御市场竞争威胁的合理策略。如果企业试图将其主导地位扩大到相邻但独立的市场，那么杠杆作用可能是进攻性的，如果占主导地位的企业排除（从长远看）可能挑战其现有地位的潜在竞争对手时，那么杠杆作用可能是防御性的。一般情况下，杠杆
拒绝开放必需数据可能以如下两种方式损害创新：一是通过拒绝开放必需数据实施完全的原料封锁，抑或是提高市场进入壁垒，摧毁可能对必需数据控制者造成竞争威胁的新技术、新产品或新服务，即一旦出现“赢者通吃”的现象，胜出者将有动机从事反竞争行为，以限制可能取得成功并构成竞争威胁的市场进入，以及创新活动。由于创新是提高企业相对于竞争对手的市场地位的一种方式，如果竞争对手进入的可能性能够通过其他依赖市场力量的做法而降低，那么创新对于保护市场地位的必要性就会降低，这为企业拒绝开放必需数据提供了内在动机。特别是，数据垄断企业还拥有微软、IBM等早期垄断企业所缺乏的创新武器，过去的垄断企业相对较少意识到它们的客户和竞争对手正在做什么（或计划做什么），但超大型平台凭借庞大的数据资源比其他平台乃至政府在识别竞争威胁方面更具优势，由此使其通过拒绝开放必需数据扼杀潜在竞争对手成为可能。在上述情形中，由于创新利润被必需数据控制者压榨，其他企业的创新激励将会受到伤害，并将减少风险投资机构投资初创企业的可能性。二是数据可被用于开发新技术、新产品、新服务，乃至创造新的商业模式，拒绝开放必需数据可能会妨碍基于数据的各种研发和创新，尤其是基于数据的网络服务，在很多情况下都是逐层累加的，即甲公司基于数据开发出数据产品和服务后，乙公司还可以在甲公司的数据产品和服务基础上开发出新的数据产品和服务，这种叠加式的创新在数据领域十分重要。
在具体案件中，须基于必需数据的应用场景和潜在用途，结合市场的发展变化和技术创新的应用进行前瞻性预判，充分考量拒绝开放必需数据可能对创新造成的实际影响，以及由此对消费者福利、消费者选择的潜在损害。
反垄断法第22条第（三）项明确将“没有正当理由”作为滥用市场支配地位中拒绝交易行为的构成要件。依此规定，在证成相关数据构成必需数据且拒绝开放可能损害市场竞争的情况下，也并不意味着以反垄断法强制开放必需数据就能成立，还应听取数据控制者就其行为正当性提出的抗辩，据此判断其行为的违法性。国务院反垄断委员会《关于平台经济领域的反垄断指南》第14条列举了平台经济领域经营者拒绝交易可能具有的正当理由，包括因不可抗力等客观原因无法进行交易，因交易相对人原因，影响交易安全，与交易相对人交易将使平台经济领域经营者利益发生不当减损，以及交易相对人明确表示或者实际不遵守公平、合理、无歧视的平台规则，上述规定虽然阐明了平台经济领域拒绝交易的正当理由，但仍存在着适用模糊的问题，因此需明确拒绝开放必需数据的正当理由抗辩规则。纵观以往涉及拒绝开放必需数据的反垄断实践，必需数据控制者可能提出的正当理由主要有二：一是强制开放必需数据可能损害其投资和创新激励；二是拒绝开放必需数据是出于保护用户个人信息及隐私。由此延伸开来，对拒绝开放必需数据正当理由的判定围绕上述两个问题展开。
强制开放必需数据可以恢复相关市场的公平竞争，但也应该看到，该行为可能对必需数据的投资活动造成潜在的损害，甚至给必需数据的需求者提供“搭便车”的机会，致使其不愿意投入时间和
一是数据控制者与必需数据需求者的竞争关系。如果两者在上游市场尤其是数据控制者所掌控的核心产品或核心业务上具有现实或潜在竞争关系，则强制开放必需数据对数据控制者的创新和投资激励影响较大，反之则反。这一论断的理论根据是埃里克·霍温坎普（Erik Hovenkamp）关于大科技时代的反垄断交易责任的重新分类，其把拒绝交易区分为一级拒绝交易和二级拒绝交易。埃里克·霍温坎普经过分析得出，在二级拒绝交易案件中，原被告之间是纵向交易关系，要求被告向原告提供必需设施非但不会严重损害投资激励，反而能够保护有关市场的公平竞争。真正令人担忧的是一级拒绝交易，因为在此情况下，要求被告共享必需设施可能会对其生存和发展带来巨大威胁，进而危及投资和创新激励。二是根据系争必需数据是否有过交易记录进行判断。对此，可区分两种情形以简化分析，其一是数据控制者突然断供必需数据，其二是必需数据从未在市场上有过交易。相较而言，在第一种情形下，创新和投资激励抗辩更难成立，因为数据控制者曾对外提供数据，这在一定程度上表明其认可开放系争数据不会给其造成难以弥补的损失，反而能够使其获得经济收益，而这其中自然也包含对其投资和创新激励两个方面因素的考量，由此数据控制者拒绝开放系争数据难免让人怀疑其存在谋取垄断的意图。
实践中，数据控制者不仅要证明拒绝开放必需数据的确能够产生投资和创新激励，而且还要说明此举对于实现上述目的是必不可少的，否则其抗辩将不被采纳。在“微软案”中，欧盟初审法院指出，委员会正确地驳回了微软不提供对其设施的访问权的客观理由抗辩。微软辩称，其拒绝共享其设施是合理的，因为如果没有这种拒绝，创新的动力就会大大降低。即使这种理由在理论上也能满足客观理由的条件，微软也未能充分论证对其创新激励的实际影响，而只是进行了模糊的论证。
在必需数据的强制开放案件中，数据控制者还可能援引的一个正当理由是：其拒绝开放必需数据是为了保护用户个人信息及其隐私，或者说是出于遵守个人信息及其隐私保护政策法规的需要。与对传统的正当理由判定不同，对基于个人信息及隐私保护发起的抗辩的分析，不再是反垄断法内部可以解决的问题，其还涉及个人信息保护与公平竞争之间的权衡取舍。上述利益冲突的解决已超出法院和反垄断执法机构的职责范围，因为如果执法机构考虑非竞争目标，这将导致竞争法的全面政治化，然而，反垄断执法机构对此无能为力。例如，德国立法者在反限制竞争法第42条中特意将在合并审查中权衡竞争与非竞争目标的政治任务从德国竞争监管机构联邦卡特尔局移交给德国联
在笔者看来，虽然个人信息及隐私保护无法直接作为拒绝开放必需数据的正当理由，但如果数据控制者能证明上述行为可以促进个人信息及隐私保护维度的竞争，则个人信息及隐私保护可能被认定为正当理由，而不会牵扯出个人信息保护与公平竞争的冲突问题。在Epic Games v. Apple案中，地区法院正是基于这样的考虑认可苹果公司提出的数据隐私安全抗辩，认为苹果公司限制消费者选择付款方式是合理的，因为如苹果公司所言，该做法改善了应用程序商店的数据隐私和最终用户的安全，这种隐私改进反过来又加强了苹果公司与其他移动设备操作系统之间的竞争。通过确立这种隐私正当性，苹果公司避免了反垄断责任。上述做法是值得称赞的，因为它为基于个人信息及隐私保护竞争作为正当理由提供了范例，在具体案件中，当被告提出足够证据证明拒绝交易是出于保护用户个人信息及隐私，且这能够促进市场竞争，则这样的抗辩或许能被认定为正当理由，但如果是与竞争无关的个人信息及隐私保护，则并非反垄断法框架内能解决的问题。
需注意的是，在隐私和个人信息保护与市场竞争相关联的情况下，数据控制者能以此为由拒绝开放必需数据，但实践中，须结合个案的实际情况辨明其行为的真实意图，判定该行为究竟是图谋垄断，还是出于个人信息及隐私保护之必要。在HiQv.LinkedIn案中，地区法院指出：“可以肯定的是，被告可以很好地宣称它并没有实施不正当竞争的目的，它的动机是为了保护用户的隐私利益及用户对它的信赖，从而不构成垄断，但本案中，被告明显是为了进入下游市场而拒绝原告的访问请求，而非基于前述目的。”此外，在具体案件中，被告不仅须证明拒绝开放必需数据是出于保护个人信息及隐私，而且还要证明此举对竞争的积极影响大于因限制数据共享而产生的危害，尤其是在隐私保护是消费者决策中的几个因素之一（包括质量、功能和价格等其他因素）的市场中，隐私竞争的好处可能是微不足道的，且会被所质疑的反竞争效果抵消。在隐私或安全对产品或服务更为重要的市场中，如身份盗窃保护或浏览器弹出窗口拦截器，基于隐私竞争的增加而提出的抗辩可能会更容易被接受。
结语
数据不仅是国家的基础战略资源，还是经营者的生产性要素和竞争性资源，为了获取更多的经济利益，经营者逐步将“数据竞争”异化为“数据垄断”，如何以反垄断法保障必需数据的流动共享具有重要现实意义。以反垄断法强制开放必需数据不仅是制止“数据垄断”的应然举措，更是促进数据高效流通使用、维护数据利用秩序的制度保障。从本质上看，既有研究对必需数据的质疑主要源于对数据要素特征、数字市场竞争的模糊认识。通过对数据与市场竞争关系的厘清，以及充分吸纳来自数据法、个人信息保护法、数据资产评估等相关学科的有关方法和理论，可以发现必需数据作为反垄断法上必需设施的理据充分。为了调和数据要素供给激励与数据要素开放共享的冲突，须对共享必需数据的条件予以科学设定，即须围绕竞争损害评估和正当理由判定两个方面展开具体分析：前者重在识别拒绝开放必需数据对市场竞争的负面效应，提供违法性认定基础，而后者侧重对数据控制者提出的正当理由进行判定，确保将反垄断控制在合理边界之内，以及实现不同法律制度之间的兼容性。
另需指出的是，必需数据的反垄断法强制开放已成为我国构建数据基础制度和更好发挥数据要
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