2017年8月30日至31日，由国务院反垄断委员会专家咨询组主办、上海交通大学竞争法律与政策研究中心承办的第六届“中国竞争政策论坛”在上海隆重举行。本届论坛的主题为“经济全球化背景下的竞争政策”。
中国人民大学院教授、中国经济研究会副会长史际春，主持了31日上午的“数字经济、大数据与竞争政策（第一部分）”议题，本环节发言人包括：
尊敬的女士们、先生们，大家下午好！感谢论坛组织方给予我大会交流发言的机会，借此机会与各位分享上海市价检局作为地方执法机构，推动竞争政策实施的进展以及关于大数据与竞争政策的探索和思考。
实施竞争政策是处理好与市场的关系，使市场在资源配置中起决定性作用和更好发挥作用的必然要求，对深入推进供给侧结构性和深化“放管服”有着重大的现实意义。自2015年有关首次提及竞争政策以来，我局对此进行了积极探索，主要从理论研究、制度建设、加强执法和竞争等方面推进相关工作。
一是基础理论研究，明确推动竞争政策实施的操作径。近年来，我局为竞争政策理论研究设立了专项研究经费，并先后与中国社科院、上海交通大学、上海复旦大学、中国大学、华东大学、同济大学等知名高校及研究机构建立合作关系，开展委托研究或联合研究。2013年的研究《竞争政策与反垄断研究以竞争政策与产业政策的协调为视角》，探索了竞争政策与产业政策的协调关系，并提出要逐步确立竞争政策的基础性地位；2014年，委托上海交大王先林教授团队开展的《关于上海“十三五”期间如何发挥竞争政策作用的研究》，提出了我国已经进入应当重视竞争政策作用的历史阶段以及“十三五”时期是上海发挥竞争政策对经济转型升级作用的关键时期，并对上海逐步确立竞争政策地位的操作径提出了；上海市“十三五”规划纲要采纳了上述，明确要在上海自贸区试验区加快竞争政策等制度探索，上海成为全国第一个将竞争政策写入“十三五”规划纲要的省市。
二是依托自贸区创新平台，推进体制机制创新。竞争政策实施是一项开创性的事业，需要在实践中逐步建立起配套衔接、规范严密的制度体系，推动体制机制创新才能为开展工作提供依据和遵循。近年来，我局依托上海自贸区制度创新平台，积极探索地方层面的体制机制创新。2014年，我局制定实施全国第一个《自贸试验区反价格垄断工作办法》，明确相关部门职责，建立了并行受理垄断举报、部门会商工作机制；2015年，我局制定实施了上海自贸区《中小企业垄断协议豁免指导意见》，这是全国第一个反垄断豁免指导意见，该豁免指导意见不仅对反垄断法的原则性豁免作了细化，为执法机构开展豁免审核提供了可操作的办法，也给予中小企业依法合作留下更多创新空间，取得了较好的实施效果。同时该豁免指导意见还被评为上海市2016-2017年度上海十大依法行政示范项目，为助力“大众创业、万众创新”发挥了积极作用。
三是加强反垄断执法，市场公平竞争。上海作为国际性城市，其城市竞争力一直位于国内国际前列。如中国城市竞争力研究会2016年发布调研结果显示，上海已连续四年排名全国第一；由中国社科院财经院与联合国人居署联合课题组完成的《全球城市竞争力报告2017丝绸之城市网》排名显示，在全球505个样本城市的竞争力年度排名中，上海排名第七。在城市竞争力排名中，一个城市的公平竞争是影响竞争力的重要评价因素。近年来，我局在国家发展委价监局的指导下，不断加强和改进反垄断执法，不仅了上海公平竞争的市场，也提升了上海这座城市的综合竞争力。截至2016年年底，我局共查处10起价格垄断案，累计实施罚款2.7亿元人民币。我们可以自信表示，上海开展反垄断执法，对国有企业和外资企业一视同仁，无论是对行业还是企业，都不预设调查目标。同时，我局还多次派员积极配合国家发改委查处重大案件，如“高通案”、“美敦力医疗器械案”等。通过大力开展反垄断执法，不仅有力地了公平竞争的市场秩序，保障了消费者的权益，我局的反垄断执法团队也得到锻炼和提高，得到上级部门和社会的认可，获得了国家及省级荣誉。
四是推动实施公平竞争审查，认真落实依法行求。今年2月，市发改委牵头起草了《关于贯彻〈国务院关于在市场体系建设中建立公平竞争审查制度的意见〉的实施意见》，并以市名义印发实施。《实施意见》明确了上海实施公平竞争审查制度的责任主体和审查方式，以及建立由市发改委、市法制办、市商务委、市工商局和市财政局等部门参加的公平竞争审查联席会议，联席会议办公室设在市发改委。根据我局的，上海市修订发布的《上海市行政规范性文件制定和备案》中增设了行政规范性文件不得设定排除或者公平竞争事项的，将其作为性审查的内容之一。近期，我局举办了两场公平竞争审查制度培训，34个市相关部门、派出机构和相关事业单位，16个区相关部门参加了培训。
五是大力开展竞争，预防垄断行为发生。大力开展竞争，预防垄断行为发生，不论从节约社会成本的角度，还是从减少对市场和消费者危害的角度，都具有非常重要的意义。一方面，公开典型案例。执法是最好的普法。通过执法实践和公开典型案件，形成强大作用，促使更多企业加强竞争合规建设，主动自觉规范经营行为。同时，公开也了公平竞争的信号，使市场主体和部门的公平竞争意识进一步增强。另一方面，主动开展法制宣传。通过召开政策宣讲会、发放宣传手册、企业约谈、专题会议、不定期回访等多种形式，选择与本市“四个中心”建设和科创中心建设密切相关的重点行业和企业开展针对性宣传，对反垄断执法进行普及型宣传，增强社会共识，促进经营者自律。近年来，我局陆续对汽车及医疗器械等行业的部分公司高管、医药行业协会及其会员单位等单位开展反垄断培训十余次，得到了与会单位的高度评价。
价格监管工作量大面广，与人民群活密切相关，且社会关注度高；而价格监管力量相对薄弱，传统的监管方法难以解决监管范围广与行政资源有限、监管要求提高与监管机制滞后、违法行为多样性与监管手段局限性等问题。因此，只有抓住数字经济、大数据带来的机遇，创新监管方式，才能进一步提高监管效能，有效地推进竞争政策实施。
近年来，我局在加大反垄断执度的同时，还积极探索运用大数据等现代技术手段提升反垄断工作的精细化和专业化水平。一是开发了网络价格舆情监测系统。通过搜索引擎、机器学习等技术，每天自动从互联网上获取与价格有关的舆情信息，与12358价格监管平台、行业收集数据等进行交叉比对，并形成报告报送相关领导和业务部门，提高获取垄断行为线索的可及性和及时性。二是开发了企业纵向垄断力测度指数、社会福利影响分析、民生价格异常波动分析等模型和工具。从数据分析的角度，尝试破解纵向垄断案件经济学分析、垄断行为发现和预警等难题。三是建立了行业数据收集机制。通过日常监管工作以及与本市商业银行和部分网购平台、医院、学校、标准化菜场等建立了数据报送制度，不断拓展和细化数据源，借助模型分析发现价格及与价格密切相关数据的变化规律，提高执法预警能力。四是开发使用相关监管执法软件。在监管执法过程中，利用数据分析技术，从庞大数据中筛选具有价格违法行为特征和规律的线索，快速完成调查取证的基础工作，供执法人员进一步分析，有效提升了执法效率。目前，我局信息化平台已初步建成并运行，除上述基本功能外，还建立了全程电子化的案件办理和案件审理系统，全面规范执法行为。此外，我们还关注到国内外关于利用大数据实施更加隐蔽的垄断行为、数据流动壁垒、数据公开与知识产权等新问题的研究报告和案件报道，并正在对此开展深入研究。
下一步，我们将在三个方面继续做好竞争政策实施的工作。一是积极推进公平竞争审查制度落实。建立公平竞争审查联席会议制度落实国家相关实施细则，研究完善本市公平竞争审查工作流程，推动本市公平竞争审查工作规范化、制、常态化。二是继续做好反垄断执法工作。进一步提升经济性垄断执法效能，着力查处民生领域价格垄断行为；同时加大行政性垄断执度，配合公平竞争审查制度的实施，形成规范行为的合力。我们将探索利用网络爬虫技术，抓住部门大力推进信息公开的有利条件，对相关政策文件、竞争自评报告以及相关报道等进行搜索、、筛选和分析，对可能存在违反竞争政策的情况进行提示，为开展竞争政策评估和反垄断执法提供支撑。三是强化竞争。通过报刊、、电视、互联网和发放宣传手册等方式，持续加强竞争政策的宣传解读，推进社会各方面统一共识、增进理解、形成合力，和培育市场竞争文化，为确定竞争政策的基础性地位营造良好的。
“海纳百川、追求卓越”是上海的城市。在竞争政策和反垄断执法工作中，我局也禀承这一。一方面，加强与国家发改委价监局以及其他省市反垄断执法机构的交流合作。另一方面，也加强与其他国家反垄断执法机构以及国际组织的交流合作。近年来，我局多次派员参加联合国贸发会间专家组会议，与美国、欧盟、日本、、等竞争执法机构开展交流。与此同时，联合国机构官员、外国学者等也陆续来访我局开展交流合作，进一步提升了我局的反垄断执法水平、拓展了工作视野。
今天我想讲讲反托拉斯与数字经济的结合，这在欧盟和其他辖区一直都是最近的热点话题。我现在也在做一些工作，把工程设计的一些原则引入反托拉斯事务中。我现在也正在和黄勇教授就此话题撰写一篇论文。所以我初步汇报一下我们的研究结果。
我们知道，其实反托拉斯平台是一个新的现象，欧洲有三个案例，Google案和案等。怎样能创建统一的技术？在亚洲国家，日本和亚马逊就平台问题达成和解，另外包括印度，中国对这方面话题也谈论得很多，问题就在于平台相关的经济分析是欠缺的。很多人都觉得平台都是大型的平台，自然对消费者是不利的，或者说有一些平台是有性的，我们觉得它了竞争对手在平台当中的参与，或者说是一些APP的提供者或补充服务的提供商，他们其实也有很多的，这也是伤及消费者利益的。平台需要一定的规模才能给消费者带来服务。
优内克斯本来是公开的平台，但规模太小，后来就倒了。我们只有很少的大型平台，只有平台集聚比较大的价值才能使消费者满意。第二是所有平台必须要有规则，基于平台我们第三方可以提供自己的一些应用。第三方的能够利用平台提供的机会，前提是你必须有一定的规则，关键就是要去实现平台能够带来的机会，带来最大的价值。到最后你必须遵守一定的规则，才能够让这一切交易实现。
大家经常忘记，平台创造价值是对于应用的提供上，对于大众来写一个APP。其实他们的目的就是APP在任何地方都可以用，这样你必须要有一定平台的规模，还有统一性，这样才能够让第三方开发者针对客户和中小企业去写APP。除此之外，平台是业务组织的另外一个方式。早些时候我们觉得一个公司必须要运营软件的各个方面，平台允许小的公司能够以不同部分为重点参与到生态系统当中。为了要这样做，你必须要有一个规则，否则到最后，APP肯定会很容易失败。
同时平台也能够允许平行创新，你对每一个组成部分可以选择最好的，你不需要去不同的地方买不同的成分，你在一个平台上可以做一个很好的整合，把最好的部分锁在一起。
我们看到平台的投资是不足的，我们看到一个操作系统对APP创造了良好的。但斯坦福的一位教授引领了通用技术的概念，系统上来说，通用技术对其他公司带来很多的帮助，但通用公司自己受益是过少的。总的来说投资是不足的，所以平台创新是缺乏足够驱动力的，或者说是欠缺这方面的鼓励。同时很多时候，平台的规模是来自于赢者通吃规则。如果你去读理论文献，一旦平台树立了，之后你很难取代他们。他们寿命常长的，很久之后才会被新的技术所取代。有时候平台的存在，因为网络效应，到最后向这方面的发展，会在一段时间趋于静止。
理论上也有一个很模糊的问题，平台往往趋于被锁定的趋势，我觉得有必要研究一个问题。即使网络有锁定的趋势，但没有干预的情况之下，很多自营领域在平台上可以做很多的事情。比如多平台接入，微软有一个浏览器，你肯定知道，我们有很多浏览器可以选择，如果你同时可以参与到很多市场，你就不是赢者通吃了，你可以在很多市场当中进行经营，去努力。同时网关也常相似的概念。
我们应对这样判例的时候，我们一定要注意到这样市场的特别性。你要去理解一个，你必须了解APP提供商他们所要遵守的架构，平台往往会有一个固定的架构，允许有特定的服务，第三方必须理解这个机构。有时候第三方想修改架构，使这个APP能够在他们的平台上运行，但他们修改之后发现APP很容易失败。所以这是平台这个的特别之处。
还有一些平台，很多人认为平台是坏东西，我们意识到竞争法可以开发出很多有利的工具，但有一个原则不能，很多时候平台是可以促进创新的。我可以给大家举一个非常简单的例子，来自操作系统。一共有三个开源平台，我主要讲讲第一个，Unix在ATMT和伯克利之间合作完成的，有20个归到2个集合当中，因此在Unix体系下面有5大品牌，当时APP程序写手停止使用Unix系统来进行书写，因此这就是一个很好的例子，来说明Unix太过分散或太过，因此最后就崩溃了。
开源平台是一个很好的例子，本身他是有一些矛盾的，开源意味着全盘化，平台就是一个的体系，是有条有理的结构。本身就是一个自有矛盾的词条，在开源平台上我们也有条条框框的，而且我们必须要对相关条线进行思考，使最终客户受益。这样就能够体会到增长带来的好处。
大部分操作平台、开源平台对的管理来说非常重要，要维持管理的一贯性，但他们其中也有一些独特性。比如说平台所有者往往会选择去到这个方向或那个方向，平台所有者本身就变成一个体。给大家做一个简单的总结，如果平台创造价值的话是基于规模经济的，如果你是一个APP写手，你必须要来知道你相应的结构是什么，这样才能够把它们起来。并且在以及改变之间应该是有平衡的，竞争法不是说这样做是错的，我们必须用传统的方式和分析来知道，什么样的是不好的，什么样的是有助于发展的。事实上大部分的发展，我们都必须要来分析，什么样的东西对最终的消费者好，而不是对竞争者有什么好处。我们所需要的是真正的数据和信息，因为我们理论的其实不能够给我们带来最终的结果。因此我们必须要一以贯之地结合信息和数据，再用我们的结合起来，看是否能够印证。谢谢大家！
继农业经济、工业经济之后，以计算机、网络、通信为代表的现代信息技术催生了一种新的经济社会发展形态：数字经济（Digital Economy）。数字经济与数字市场（Digital Market） 的概念密不可分，是指利用互联网技术打造、公平和无缝的网络市场，提升经济效率、催化新技术和新业态。 随着移动互联网、云计算、大数据等技术的快速发展以及与传统行业的深度融合，我国对数字经济的认识和重视程度也日益加深，“互联网+”、“分享经济”和“数字经济”相继被写入2015年、2016年和2017年的工作报告。目前，数字经济已成为我国经济的重要组成部分。2016年，我国数字经济总体量大约为22.7万亿元，占2016年全国P总量的30.61%。
与传统的实体经济相比，数字经济中的经营者的关注重点多已不再是土地、厂房、机器设备等传统生产资料，而是数据、用户流量、知识产权等要素。除此之外，在平台化模式和网络效应的驱动下，细分行业容易出现“赢家通吃”的单寡头市场格局。在上述因素的结合下，近年来，经营者数据、用户流量、知识产权等、排除市场竞争的反垄断案件及争议层出不穷，美欧的微软案、谷歌案，国内的人人诉百度案、奇虎诉腾讯案、京东和天猫 “二选一”事件、菜鸟与顺丰的数据争夺战等无不备受关注。
2017年6月27日，欧盟委员会（“欧盟”）对谷歌开出了高达24.2亿欧元（约合188亿元人民币）的针对单一企业的史上最大反垄断罚单（“谷歌案”），认定谷歌了其在搜索引擎领域的市场支配地位偏袒自家比较购物服务（Comparison Shopping Service），故意竞争对手，构成垄断。 欧盟“强硬”的执法态度再次表明高新科技产业并非反垄断法的法外之地，这一案件也对我们借鉴数字经济的垄断与竞争以及反垄断规制具有参考价值。
在数字经济中，正如石油、电力对于传统行业的不可或缺性，以用户数据为代表的大数据成为了互联网行业中的竞争核心。通过大量积累并深度分析用户数据，经营者可以掌握用户偏好、消费需求、消费水平等信息，及时推出个性化的商品、有针对性地投放广告、创新商业模式等，从而获取巨大的经济利益。《中国大数据发展调查报告（2017年）》的统计数据表明，大数据应用能够实现智能决策（55.8%）、提高运营效率（48.2%）、控制管理风险（25.7%）、创造新的业务收入（22.4%）、提升客户满意度（21.6%）以及增强生产能力（21.4%）等。
随着云计算和物联网等技术的发展，除了用户信息之外，数字技术将清晰洞见人与人、人与物、物与物之间的关系，这种巨大的信息优势在经济领域中将对商品和商业模式产生性的影响，可以预见大数据将成为数字经济中经营者最核心、最基础的生产资料。在数字经济中，掌握更多的数据，就是掌握更大的竞争优势，数据本身就是核心生产力，也是所有竞争的核心。数字市场中的各类企业，从社交聊天、网上购物、搜索引擎乃至物流等，无不以收集、加工、挖掘和利用用户数据为核心目标。
平台利于整合信息、降低交易成本、扩大经营范围等特点导致其成为数字经济中势在必行的商业模式，同时也是经营者进行竞争的媒介。在平台化的商业模式中，经营者面临双边市场（Two-sided Platform）或多边市场（Multi-sided Platform），即一方面向广大网络用户提供免费或低价的优质服务，另一方面向广告商、增值服务提供商、商家等提供收费服务，从而进行交叉补贴、实现平台的整体盈利。
在平台竞争中，大数据是竞争核心，而平台上推出的产品或服务只是收集数据和吸引流量的工具。因此，一些看似经营范围并不重合的平台运营者，往往因争夺数据而频频爆发战争。例如，菜鸟和顺丰本为上下游的经营者，但二者在2017年就争夺物流数据上演了一场轰动的网络大战。平台竞争这一特点，使得经营不同产品的企业之间，例如百度、阿里巴巴、腾讯等，产生了直接的竞争关系，因为它们的目标都是构建一个以收集用户数据为核心的平台，并基于这个平台展开直接的市场竞争。
在可口可乐收购汇源经营者集中案中，商务部首次提出“垄断力传导”的概念，认为市场支配地位的跨市场传导是反竞争行为，应当被。然而，在互联网行业，平台的性、数据的互通性以及拓展业务的低成本性导致经营者争相将其在某个领域的支配地位传导到其他任何可能盈利的新领域。因此，市场支配地位的跨界传导成为了一种普遍的竞争方式，是反垄断规制的新课题。
从腾讯推出QQ医生引发的“3Q大战”、阿里巴巴设立菜鸟后与顺丰迸发的数据争夺战、谷歌搜索结果偏袒自身对比购物服务等，上述垄断争议无一不是缘起于平台经营者的市场支配地位的跨界传导。随着云计算和大数据分析的不断发展，经营者不仅限于将市场支配地位向传统的在线广告领域进行传导，而是将以用户需求为导向，不断延伸至新领域。
互联网行业中容易出现“赢家通吃”现象，即由单个或少数经营者垄断某个细分市场，呈现出寡头垄断的市场格局。在数字经济中，尤其如此，因为掌握的数据越多，竞争优势就会放大性增长，市场集中度就越高。比如，在中国互联网行业中，长期存在BAT三足鼎立的格局，即百度、阿里巴巴和腾讯分别在搜索引擎市场、电子商务市场和即时通信市场具有领先的市场份额。
首先，网络效应（Network Effects） 是导致市场高度集中的重要原因，先进入市场的经营者将在短期内聚集大量用户，而后进入市场的竞争者难以获得那些用户数据，更难以在短期内打破这种规模经济形成的市场进入壁垒。其次，随着经营者不断利用大数据研究、分析用户偏好并向将垄断地位拓展至其他市场，经营者将获取更多的用户数据，这将形成良性循环，从而巩固和发展经营者在原市场和新市场的支配地位。除此之外，随着共享经济的到来，未来可能出现超大规模的平台，数据等竞争要素将进一步高度集中。
谷歌是的数字经济中大数据的垄断者，其旗舰产品谷歌搜索在全球多个国家的搜索引擎服务市场占据支配地位，特别是近乎在欧洲经济区31个国家的市场份额长年超过90%。目前，欧盟谷歌在比较购物服务、在线搜索广告、操作系统方面存在市场支配地位行为，该案集中体现数字经济中垄断行为的特点。
自2010年起，欧盟对谷歌在对比购物服务市场和在线搜索广告市场的市场支配地位行为展开正式调查。谷歌曾前后三次向欧盟前任竞争专员杰奎因阿尔穆尼亚（Joaquin Almunia）提交整改承诺，几近与欧盟达成和解协议。但是，自2014年11月，以反垄断执法作风强硬著称的“铁娘子”玛格丽特韦斯塔格（Margrethe Vestager）上任后，案件由和解逐渐调查和处罚。2015年4月，欧盟对谷歌操作系统的行为了新调查。此后，欧盟向谷歌接连发出两次反对声明，并在2017年6月就其在比较购物服务市场的市场支配地位的行为下发处罚决定书，其他两项仍在调查中。2017年7月，谷歌将在欧盟普通法院对欧盟的处罚决定进行起诉。
欧盟向谷歌提出了三项，分别为（1）在搜索结果中优先显示自己的购物比较服务，排挤竞争对手；（2）通过AdSense广告中介平台，第三方网站显示竞争对手的搜索广告；（3）其在操作系统的支配地位，要求移动设备制造商预装谷歌搜索、Chrome浏览器等服务。
根据欧盟针对第一项发布的处罚决定公告，谷歌在欧洲普通互联网搜索市场（General Internet Research） 具有支配地位，其一方面在搜索结果中优先显示自己的比较购物服务，另一方面通过搜索算法降序排位竞争对手的比较购物服务，、排除了比较购物服务市场的竞争，违反《欧盟运行条约》第102条关于市场支配地位行为的。第二项和第三项分别为谷歌在在线搜索广告市场和操作系统市场存在市场支配地位行为。
谷歌是一个典型的面向多边市场的平台经营者，其在多个市场的垄断行为本质上是对数据的垄断。谷歌通过搜索引擎完成对大数据的原始积累，然后通过深度分析和应用大数据，将其在普通搜索服务市场的支配地位传导至比较购物市场和在线广告市场获得巨额盈利，再将资金投入到数据积累、开发和应用环节，开发操作系统、Chrome浏览器、谷歌地图等应用进一步积累数据和提升数据分析能力，形成良性循环，以此增强和巩固谷歌在各个市场中的垄断地位。
数字经济的蓬勃发展，带来有别于传统行业的全新垄断与竞争格局，以公平市场竞争和捍卫消费者利益为目标的反垄断法也面临全新的任务和挑战。以争夺用户数据为核心的全面平台竞争，使得我们有必要审视和思考若干重要问题。
在数字市场中，市场支配地位行为对竞争造成的损害不仅体现在、排除市场竞争，而且还表现为对消费者利益的损害。首先，网络效应可能放大市场支配地位行为对市场竞争造成的负面影响。比如，谷歌搜索结果排序后，其在英国和的比较购物服务的流量分别增加了45倍和35倍，而其竞争对手比较购物服务的流量分别减少了85%和92%。其次，互联网行业中市场支配地位行为还涉及攫取高额垄断利润、消费者的选择权和隐私权等。欧盟对谷歌的处罚决定表明，谷歌搜索结果排序的行为具有降低了搜索结果的相关性、消费者的选择的反竞争效果。
实际上，谷歌利用大数据分析向用户推出个性化的广告还涉嫌用户的隐私权。关于用户的隐私权和个人信息，我国目前的法律“抓手”主要包括《消费者权益保》和《网络安全法》。但是，处于市场弱势地位的消费者难以挑战经营者提供的形式上“密不透风”的各项用户协议、隐私条款等，而且也没有精力和成本与经营者进行一对一的谈判。从欧盟谷歌案的查处来看，消费者权益保和个人信息保固然有其重要作用，但也有难以覆盖到的角落，以规范市场公平竞争秩序、消费者利益为己任的反垄断法应当积极介入。
界定相关市场的主要方法包括需求替代法和SSNIP测试法，供给替代法通常作为辅助方法。但是，在“互联网+”的经营模式中，平台化、多边市场、跨界竞争、产品免费等特点给传统的相关市场界定方法带来了很大的挑战。同时，互联网的跨境传输和互联互通使相关地域市场界定成为一个难题，应当界定为全球市场还是国内市场存在争议。
以谷歌案为例，谷歌的搜索引擎属于典型的平台，一方面向广大用户提供免费的自然搜索服务，另一方面向广布者提供付费的谷歌关键词广告服务（Google AdWords），同时在搜索页面显示自然搜索结果和广告。在界定谷歌的相关市场时，存在多个观点和争议，包括界定为双边搜索广告市场（Two-sided Search Advertising Market） 、搜索市场（Search Market）和搜索广告市场（Search Advertising Market） 等。谷歌曾提出搜索引擎服务性质免费，所以没有交易关系，相关市场也就不存在。但是，谷歌提供的免费服务不等同于公益性的服务，用户在搜索过程中实际上付出了注意力和个人数据，因此搜索引擎服务构成反垄断法意义上的“市场”。最终，欧盟将相关产品市场界定为普通互联网搜索市场和比较购物服务市场，并将相关地域市场限定在谷歌偏袒自家比较购物服务的13个欧洲经济区国家。
与传统市场相比，数字市场中垄断地位的形成更多归于大数据整合能力、网络效应、跨市场竞争的能力等，这导致市场支配地位的判断趋于复杂化。在谷歌案中，市场份额是反映谷歌具有市场支配地位的直接指标，但是欧盟同时考虑到网络效应是构成市场进入壁垒的重要因素，谷歌的竞争者在短期内难以在数据规模和整合能力上与谷歌抗衡，导致谷歌在普通搜索服务市场形成一家独大的局面。
此外，数字市场的技术性和高度动态性增加了市场支配地位行为的识别难度。在谷歌案中，搜索引擎算法具有很高的技术性和隐蔽性，欧盟在七年的调查计分析17亿条搜索结果才得出谷歌市场支配地位的结论。而且，创新的频繁更迭导致数字市场中的商业模式一直处于动态变化之中，微软曾因操作系统和播放器被欧盟处罚，但如今二者已经成为电脑的标准配置，在判断市场支配地位时是否将时间市场拓展到可预测的未来是一个问题，以免产生处罚结果和现实商业模式不符的结果。
在数字市场中，垄断协议甚至能够通过算法达成和实施，这对传统的协议、会谈、口头协商等协同形式造成了很大的冲击。在2015年，美国司法部查处了首例通过算法达成垄断协议的案件，即网商在亚马逊网站销售海报时，通过编写定制算法，让价格自动保持在高位，与其他竞争对手形成价格卡特尔。随着算法和人工智能的崛起，如何透视精密、复杂的操作识别经营者之间的垄断协议成为了各大反垄断执法机构面临的难题。
在数字经济中，数据成为经营者的竞争核心，同时平台化、网络效应、跨界传导效应等将快速放大数据给经营者带来的竞争优势，导致寡头垄断成为普遍的市场格局。上述特点给世界各主要反垄断司法辖区的立法与政策制定者、执法与司法机构提出了诸多新的命题及挑战。从地域来看，数字经济领域的反垄断热潮正席卷全球，其战场已不仅限于美国、欧盟等发达经济体，也逐渐蔓延到以中国为代表的新兴经济体。从涉及的垄断行为类型来看，数字经济领域的垄断行为主要为市场支配地位，同时也包括卡特尔、转售价格维持等。
数字经济的市场规范不仅包括反垄断，还涉及个人信息。在反垄断方面，首先，数据、用户流量和知识产权等已经成为了重要的垄断资源，以互联网行业为代表的数字经济领域并非反垄断法规制的法外之地；其次，应当充分认识到数字经济的竞争特点，结合互联网行业的特性展开分析；再次，应当从鼓励创新和发展的眼光对互联网行业中的行为进行必要限度的反垄断规制。在数据方面，除消费者权益保和个人信息保，应当重视反垄断法的规制作用。
第一个题目是我之前想好的题目, 即经济分析在反垄断中的作用。第二个题目是关于数字经济和大数据的想法。肯定没有时间展开讲了。
2008年中国《反垄断法》实施以来，尤其作为一个经济学家，很高兴看到经济分析在三个领域的执法活动中发挥的作用越来越大。比较早期的是经营者集中，单边效应、协调效应、效应、传导作用等理论已经得以运用。在市场支配地位方面，2016年11月的利乐案处罚书中第一次用了理论模型。除了模型以外，整个利乐案的分析很多都是文字的经济分析。还有发改委对高通案的处罚分析中，也包含了经济学分析。
我认为，这些发展与本次论坛中张穹主任所指出的反垄断执法的“精细化”、“专业化”，以及杨红灿局长报告中提到的“个案思”的概念都有密切的关系。近年来，一些学者（比如黄勇教授等）也不断强调反垄断执法的“专业性”。我认为，反垄断执法要专业化，要精细化，很多方面也是要强调更加注重经济分析的应用。
按我的理解，经济分析在反垄断中最重要的角色，是在给定的案例中帮助执法机关（和涉案企业）来理解个案思，说明涉案行为是怎么样违法了？是通过什么渠道来产生或可能产生排除竞争的效果？有时学生问，在《反垄断法》和竞争法执法过程中，使用经济分析是不是就是计算或回归分析？我跟他们讲，经济分析不等于计算，计算只是其中含量很低的一部分，更重要的是根据案情建立合适的竞争损害理论，明了涉案行为排除、竞争的渠道，寻找行为产生或可能产生的排除、竞争效果的。
比如，国家工商总局对利乐案处罚的主要竞争理论，是利乐公司采用的回溯性条件折扣定价策略，具有将利乐在包材市场中不可竞争需求的市场力量传导到该市场中可竞争的需求部分，压缩了竞争对手的空间，从而导致排除、竞争的排他性效应。
当然，竞争理论的建立都要用到一些数据分析甚至数学模型。其实，经济模型只是一种语言，来表示分析的思和逻辑。重要的是，分析要完成的任务是阐明涉案行为是如何导致反竞争效果的。这就是国际上经常讲的，每一个个案都要有一个Story，即用比较浅显的语言讲明涉案行为是怎样排除、了竞争。可以说，Story是白话式的竞争理论。其实，对本身违法行为处置的背后也有相应的竞争损害理论。
我感觉在我们过去9年半执法过程中，一个重要的概念强调的不是太够，这即是反事实状态（countectual）。
反事实概念是国际上反垄断执法中非常关键的一个概念。我们要评估一个行为或经营者集中是否具有排除、竞争效果，应该怎么来界定？我们常说，需要评估企业行为对市场竞争带来的正负效果，以确定该行为是否违反《反垄断法》。但是，鉴别正负效果的基点是什么？
执法机关和法庭经常用的一个逻辑就是时间维度上的评估，即比较行为发生前后市场竞争的状况。比如，现在执法机关在调查一个行为，举例说可能是搭售或交易。这个行为一年以前发生了，发生以后市场变化怎么样？时间维度比较的逻辑是：如果行为发生之后相关市场中产品价格还是下降了，新企业进入还有发生，或新产品还是不断开发并进入市场，那么，涉案行为就没有排除、了竞争。这种思维是不完全的，甚至有时候会导致一个不正确的判定。
一年以前行为发生了，现在看到的是现实的状态，如果一年以前行为没发生，相关市场和经济实体，按照本来的途径径去演变演进，价格本来也可能会下降，新产品新企业都可能会进入。但是，因为涉案行为的确发生了，所以，该行为未发生时会达到的状态现在是看不到的，所以称为反事实状态。
判定企业行为是否排除、了竞争，正确的思维方法是将观测到的市场竞争情况与反事实状态去比较，而不是四维空间中时间维度的比较。在不少情况下，市场竞争的确随时间增强了，比如由于新产品的出现或新企业的进入，但是，如果涉案行为未发生，反事实状态下可能会有更多新产品的出现或更大规模的进入。在这种情况下，涉案行为就具有排除、竞争的效果，按时间维度比较的思维就会导致第二类执法误差。同样，时间维度判定方式也会导致第一类执法误差，即将未排除、竞争的行为定性为违法。有关反事实状态思维的更详细论述，可参见林平，“反事实状态与反垄断执法误差”，《竞争政策研究》，2016年第3期。
换句话说，反事实思维不是四维空间中的时间维度的比较，而是五维空间中两个不同的四维市场发展径的比较。在数字经济、大数据时代下，动态因素更加多更加复杂。所以，反事实思维这个概念应该更加强调。
大数据与竞争政策方面的材料我读的很少。下面观点是最近一两天想到的，请大家。大数据最主要的特征就是大。譬如一个公司你可以搜集一个数据库，中国13亿人每天的早餐习惯，地区分布、年龄分布，甚至到个人的早餐习惯的数据。大有大的好处。首先，从大数据中可以看到小数据看不到的一些规律性的东西。消费行为、变化、地区分布、动态性变化，等等。
经济学家从上世纪60年代、70年代就开始注重研究信息问题，最后演变到后来80年代有性的发展，就是不对称信息经济学。在大数据时代，人们掌握的信息越来越多了，以前存在的数据，现在被搜集、被掌握、被使用。一个比较直观的判断是，这个大的趋向应该是有助于提高经济效率的。比如，滴滴打车展现出的匹配效率、不同的医院诊所的病例数据可以整合起来，能够提高疾病的诊断和治疗效率、汽车开发商可以在大数据基础上开发符合消费者偏好的产品，等等。大数据带来的信息量的提高，应该有助于提高社会总福利，即便是存在个性化定价、精准性广告的情形。
关于大数与反垄断，国内还没有这方面的案例，国际上也不太多。如果是大数据该怎么理解？跟知识产权相比较，知识产权排他性比大数据要强，大数据毕竟是数据，你收集13亿人的早餐习惯，别人也可以收集，你收集之后也没有基于排他性本身，如果你根据大数据做经济分析和其他科学研究，你可以申请其他的知识产权，但应该是不同的。
大数据的排他性应该是弱于知识产权，对竞争的影响应弱于必需设施。可以针对评估知识产权的思来评估大数据，但我初步的观点是，大数据排他性从本质上来讲没有知识产权那么强。当然还可能涉及算法的问题，在这技术上我了解的很少。
在经营者集中领域，企业通过兼并拿到大数据后，如果提供给竞争对手或第三方的其他企业的成本增高，或其他企业自己搜集该数据成本提高的话，则该兼并有可能是损害竞争的。比如，在十年前谷歌并购Doubleclick一案中，美国和欧盟执法机关都考虑了因素，最后美国和欧盟都认为没问题，都无条件批准了该并购。最近微软收购领英案中也有同样的考虑。
如果将来有涉及到大数据的企业兼并，对救济措施的设计可能会带来一些困难。有形资产剥离比如生产线可以卖给第三方，知识产权如专利等也可以剥离给第三方，但大数据剥离很难。因为排他性很小，执法机关命令合并企业将其一部分大数据卖给第三方后，该数据本身同时还存在与合并企业的数据库里；要求合并企业不再使用该数据的条件也很难得以实施，因为很难鉴定企业是否使用了数据 --- 企业可以称其经营规划没有使用过相关数据。这是大数据给企业兼并救济措施方面带来的一个潜在的困难。
大数据可能对垄断协议方面的反垄断执法带来困难。在垄断协议里面，涉及大数据的横向协议现在实际案例还没有。竞争对手如果把各自拥有的大数据库分享的话，可能会导致隐性串谋。有关大数据分享问题，欧盟有一个提法，即竞争对手之间以匿名形式的分享，对竞争应该没有问题。比如三个企业ABC分享各自拥有的大数据，每家企业知道其它企业提供的是什么数据，但不知道是谁提供了什么数据。
我认为，即便是匿名形式的大数据分享也会导致竞争性企业间的隐性串谋。数据分享导致的不只是各家企业都了解了分享的数据，同时，每家企业也知道其它各家企业都了解了分享的数据、每家企业也都知道每家企业也知道其它各家企业都了解了分享的数据、等等；这即是博弈论里所说的“共同知识(common knowledge)”。一般来说，共同知识有利于合作。另外，竞争对手还可能会有选择性分享，即将各自拥有的大数据进行部分性分享，这样就可能传递一种隐性的信号给竞争对手，告诉竞争者我注重开发的是中餐，你注重开发的是西餐，等等，使得数据分享后产生市场分割。与大数据分享相关的垄断协议如果在将来出现，对反垄断执法比较有挑战性的。
下午好！谢谢先林教授的邀请，谢谢主持人史教授同意我们这一组顺序的调整。昨天我和王晓茹博士和黄晓锦女士就这一主题有一个“合谋”，我们想先请黄晓锦女士讲讲产业情况，请晓茹博士从经济学角度就数据的经济属性做些分析，最后我就可以省点力气，在她们两位发言的基础上，谈谈法律人的思考。
因为也是临时准备，我没有PPT，我想讲的中心内容可以归结为一句话，就是“数字经济的竞争法关切和基础问题”。所谓关切就是竞争法的一个中心，即未来在涉及数字经济的竞争法案件中关注的核心问题是什么？所谓基础问题是如果要解决我们所关切的竞争法问题，哪些问题是前提和基础的，必须在解决我们的核心问题之前就解决？
数字经济给我们带来了非常便利的生活，同时也带来了更加复杂的竞争。据我的观察，竞争法关切的中心就是数据的共享和数据的专享之间的矛盾。用经济学的话来分析，其实背后就是数据的需求和数据的供给矛盾，我要用数据，你给不给我用？就这么一个核心问题。 昨天下午所讨论到的领英案件，是这方面典型的案子，双方当事人之间有关数据接口应否的争议，实质就是数据能否共享利用的争议。在上海浦东法院，也有一个有点接近但又有区别的案件，在这个案件中，百度地图抓取大众点评客户点评的内容，把它直接移到了百度地图上，你在百度地图上查某一点，相应就会出现大众点评上用户对这个点，比如说对某个餐馆的点评。浦东法院一审认为这是不正当竞争行为，这个案子现在在二审还没有审结，这个案子当中同样存在着争议，百度地图能不能够抓取大众点评的信息？抓取之后能不能用？以什么方式用？虽然表面上看这是个不正当竞争案件，但如果大众点评采取技术措施不让百度抓取，有可能就变成一个和领英一样的案件，我不让你抓取数据，彻底不让你用，这就有可能涉及到反垄断问题。
在我看来，这两个案子的区别点，领英的案子是数据的抓取问题，在数据抓取环节让不让我抓取数据？大众点评这个案子的问题不是在抓取而是在使用环节，大众点允许百度地图抓取客户评论，但是大众点评不同意百度地图这种使用方式。其实这两个案件，反映的都是一个核心的问题，在数字经济时代，数据资源该如何分配？无论是数据的抓取还是数据的使用，其实都是说数据资源能不能获取，这是一个数据资源的分配和利用问题。
按照这个标准看问题，有些案件按照我的想法来讲，不应该把它认为是属于数字经济时代典型的案件。比方说，我用大数据算法实现了卡特尔协议，这只是一个手段而已。过去也有用价格公式达成卡特尔协议的方式，价格公式也是一种手段。无论利用价格公式，还是利用大数据来达成卡特尔，本质上都不涉及到数据资源分配这一数字经济时代竞争法关注的核心问题，因此不应被看成数字经济特有的反垄断案件。
前面说的是数字经济时代竞争法的关切，接下来谈谈要解决这个关切，首先要解决的三个基础问题。大家都认为反垄断是公权对私权的干预，也就是说先有私权，才有公权对私权的干预。所以，法律规则的发展都是先有私权，规范民事交易的民事一般规则后才有反不正当竞争法、反垄断法、竞争法规则。所以说你得先建立一般的民事交易规则才能够建立反垄断特殊的规则。在我看来，反垄断法是对合同法、产权法等民事规则的突破，是一种，是一种非常态。而在之前，必须先要建立常态，在有形物上我们有物权法，无形物有知识产权法，我们还有合同法等基本民事法律。有了这些基本的民事交易规则，我们才可以先划分一般行为的界限，然后在此基础上制定反垄断规则，再来判断反垄断问题。
大数据时代，因为科学技术的发展，围绕数据资源的利用产生了前所未有的新问题，我们从来没有一个基本的民事交易规则去规范数据的收集、利用。没有基本民事规则，这才是我们首要的问题。先得把基本规则弄明白了才可以比较好地制定反垄断规则。对于数字经济背景下的反垄断规则的建立，我认为基础问题有三个。
第一个问题，明晰数据产权。首先我说明的是，这里说的数据是可以商业化利用的数据，是把个人隐私排除出去后可以商业化利用的数据。数据的产权问题其实是没有解决的，中国、美国、欧洲都没有解决。晓茹博士说，数据的特性和我们过去经济资源相比，无论是资源稀缺性还是排他性，跟过去都有自己的特点，它不是那么排他，也不是那么稀缺。在法律角度上说，与有形财产相比，它是无形的，与知识产权这种无形财产相比，它不像知识产权是人类智力，它是计算机根据算法得出的信息。数据在经济和法律上区别以往财产的特点，决定了我们需要调整我们的规则，至少我认为在中国，乃至于在法系，都有两个范式需要突破。
第一个范式是所有权和使用权的范式，这是法律人跳不开的思维，没有所有权就没有使用权，所谓“皮之不存，毛将焉附”。但对于数据而言，你要确定所有权是很难的，这个数据的产生，是多方参与的结果。比如说，我出去吃个饭，这数据产生不是我一个人的活动，还包括大众点评参与，或者还包括其他APP参与，所有这些主体都参与了这个数据的收集和加工，所以这个数据的产生就不是一个主体产生的，这个数据归属于谁？这是新问题。我们可以不讨论所有权问题，直接讨论使用权。
第二个需要突破的范式，就是私有公有二分法的范式。这个范式广泛存在于现有法律中，在物权领域，不是私有就是公有。在知识产权领域，对于每一种的划界，就是在划分公共所有和私人所有。但是，这个范式移用到数字经济领域，有可能阻碍我们对数据的利用。
第二个基本问题，数据行为规则。在明确数据产权规则之后，接下来才有数据行为的基本规则。数据行为包括收集、存储、加工、使用。数据现在收集和使用成本很低，而且转换的成本很低，这个基本行为规则的价值取向就是促进数据的共享，包括数据携带问题，我从一个平台，能不能把数据带到另外一个平台？都应该促进，这是建立数据收集、存储、加工和使用的基本规则，还是属于民事交易的一般规则问题。
第三个问题，数据行为的反垄断框架。有了数据产权和数据行为的一般规则之后才有第三个基础，就是我们来考虑对于数据资源的反垄断分析框架问题，主要包括两大问题：一个是数据的抓取，一个是数据的使用。
关于数据抓取。应该看到，未来趋势是数据共享，要不然数据就不能发挥应有的价值，未来企业的生态就是这样，如果我不对外数据，我不加入这个游戏的话，我就不能够实现数据互换，我这个数据给了你，同时我可以用你的数据，所以这是一个健康的生态。所以对于抓取来讲，我基本的理解原则上都是应该许可的。当然也有例外。
关于数据使用。数据使用行为不应该损害竞争，这是核心。也就是说既不损害到数据提供者的竞争，又不损害到数据使用者的竞争。这可能就是数据经济时代核心的特点。我记得Kindle创始人在创立企业时就说，我们不是卖的，是卖电子阅读服务的，最重要的资源不是书，而是读者们的点评。我们大众点评的用户点评同样也属于这种核心资源，这种核心资源能不能给别人用？如何用？我们矛盾就在这，既要数据提供者有竞争优势，同时也不要妨碍数据使用者可以用这个竞争资源，这是我们要处理的核心问题。
感谢会议主办方安排了这样一个重要的议题，大数据对竞争的影响不仅在中国，在全世界都是大家讨论的热点。刚刚，不同专家、不同学者从不同角度提了一些很新的看法，我今天从经济分析角度，就个人的理解，说说对大数据和新经济方面的观察，跟大家分享。
从经济学角度来讲，我们希望解决的根本问题就是资源配置的最优化，这个问题里面有两个重要的前提假设，一个是资源是稀缺的，另外一个是资源是排他性的。自从大数据产生以来，对稀缺性和排他性两点有了原则上的冲击。首先，我想跟大家讲一下数据的非排他性这一点。林平老师也提到了这一点，数据本身是大家同时拥有，并且同时使用，这一点上我举一个非常好的例子：我是大众点评的粉丝，每次出差我都会用大众点评点外卖，就这一个交易而言，可以使大众点评拥有我点的外卖的数据，支付宝有我的数据，外卖小哥也有我的数据。所以就这么一个行为，至少三家拥有这个数据。这个数据的排他性跟我们以往讲的自然资源完全不同。我点了一份蛋糕，我吃掉了丁就不能吃了；但是我点外卖的数据，大众点评、支付、美团都可能同时拥有。
第二，什么叫做大数据？为什么数据会大量存在？我们日常生活中的出行，我们日常生活中的购物和吃饭，这些行为自古以来都是这样子。为什么到现在大数据变成了一个新的问题和热点？因为随着我们科技的发展，我们手机可以了，大家知道我们去哪里了，知道在上堵车有多久，这个数据存在了。我们有网购了，淘宝知道我们每天买了什么东西，知道我们有的时候看到了秒杀出来我们马上就去抢购了。所以随着科技的发展，以前不能够收集的，或者很难收集到的信息，现在可以收集了，可以存储了，可以去进行分析了，这是为什么大数据是科技的产物。大数据，大是什么概念？13亿人每天都要吃早餐，这个数据是存在的，但怎么样让这些数据真正成商机，而且让你赚得到钱，这个问题就不是那么简单。简单持有这个数据本身并不一定是问题的关键。数据代表了什么含义？可能对不同的人、不同的服务都有不同的含义。
大数据对我们拥有资源的稀缺性和排他性的属性提出了新的挑战。关于移动产业的一个重要的竞争观察，叫多归属，就是在相同相似功能之下，用户可以使用多种产品，就叫做多归属。大家的手机已经是生活中间必不可少的了，手机里面我们必须要使用APP。到2017年3月份为止，Google play有280万个APP，苹果商店里面有220万个APP。我自己用APP用得蛮多的，我数了一下我有81个APP。这80个APP里面，绝大部分是免费的，或者花了很少的钱就可以用到的，在同一种功能下面，大家有很多种不同的选择。这种免费、大量、可选择性，对我们的竞争分析是跟以往不同的一种特性。
给大家举几个例子，比如社交应用。图中显示APP的安装普及率和使用普及率。消费者是自己可以下载的应用，红色是手机自带的应用，中国消费者到2016年9月份的数据里面，中国消费者经常使用至少7个社交应用，其中不光有手机自带的应用，消费者也有不同的选择。
阅读应用也是一样，我是喜马拉雅听书的用户，我也经常用QQ，很多人还在用追书神器、微信读书，这就是大家有不同内容有不同功能，就会产生新的应用。百度地图、地图都非常好用，多归属这个概念，因为它便宜，甚至是免费，而且大家可以不需要选择，可以同时使用多个应用。这个特点，让我们对稀缺性、排他性，这些自然资源的可能需要重新思考。
转换成本是我们在高科技和新经济情况下分析的一个重要考量因素。“锁定”指的是当转换成本足够高的时候，用户持续使用原来的供应商，就算好东西来了他也不愿意用，这是锁定行为，这是竞争分析里面一个很重要的竞争问题。但在有多归属出现的情况下，体现出用户有多重选择，也体现出转换成本相对较低。多归属就大大降低了客户被锁定的风险。
我今天就非常简短地给大家介绍到这里，关于大数据，大家的讨论还会持续几年，如果今天有一句话总结让大家能够记住，就是三点：数据的非排他性，数据是海量存在，我们在移动产业中有非常非常多的多归属。谢谢大家！
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