党的十九届五中全会提出建设数字中国的目标，提出坚持创新驱动数字化发展，打造具有国际竞争力的数字产业集群。数据化的生产要素成为数据资本，对经济增长产生直接影响和溢出效应^[1]。中央政治局会议和中央经济工作会议均明确要求强化反垄断和防止资本无序扩张，该规定得到社会各界的热烈反响和广泛支持。其中，平台经济领域的反垄断问题成为关系全局的紧迫议题。当今世界正经历百年未有之大变局，新一轮科技革命和产业变革深入发展，人类已经进入一场新的革命，即数字革命、数字社会、数字产业和数字文明。生产要素形态随着经济发展不断演进，数据对其他要素效率的倍增作用凸显，数据要素市场与各产业深度融合，成为催生战略性新兴产业增长的引擎。数字平台作为数据流量入口，既需要依赖科技将数据要素最大限度地聚合、转化和利用，同时也要防止大型数字平台限制市场竞争。

数字平台对市场竞争的影响较实体产业更加广泛、迅速。数据集中在大型数字平台导致市场缺乏有效竞争。潜在市场进入者无法获得充足的数据，这降低了其进入市场的意愿，无法实际发挥竞争效能。为了让数字平台在反垄断法中得到有效规制，需要在价格竞争之外加入其他非传统的反垄断考量因素，重构既有的反垄断法分析框架，体系化构建规制数据市场的竞争损害行为，以求贴近数据市场竞争的全貌^[2]。欧盟2020年12月15日公布的《数字服务法》（Digital Service Act, DSA）和《数字市场法》（Digital Market Act, DMA），均旨在遏制大型数字平台的垄断行为。我国平台经济领域的反垄断法治建设亦在积极应对，例如《中华人民共和国电子商务法》创造性地引入了滥用市场支配地位和相对优势地位条款；国家市场监管总局在2019年发布的《禁止滥用市场支配地位行为暂行规定》以及在2020年发布的《〈反垄断法〉修订草案（公开征求意见稿）》和《网络交易监督管理办法（征求意见稿）》中，增设对数字平台市场支配地位认定依据的规定，并进一步对平台、数据、算法元素制定了具体条款，回应平台经济对反垄断分析框架和权衡因素带来的挑战。2020年11月10日，国家市场监管总局发布《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》（下文简称《指南》），将有效增强反垄断执法机关规制大型数字平台垄断行为的可操作性。

数字平台作为数字经济时代的新组织，本质上是流量入口的数据集合体，它以数据生产要素为核心，通过各类算法设计与操作创造多元动态的市场价值，驱动了平台、数据、算法三维结构的市场竞争新格局。亚马逊、苹果公司、脸书、谷歌、微软等大型数字平台正在持续接受世界主要国家的反垄断调查和处罚。在我国，“今日头条与腾讯大战”“阿里巴巴实施二选一行为涉嫌垄断”“斗鱼虎牙合并”“携程大数据杀熟”“微信断开飞书链接”等热点案件均昭示着，数字经济领域的竞争正在演变为平台间的竞争。而平台竞争的背后也即生态竞争，其凸显了数据作为新型生产要素，由市场评价贡献、按贡献决定报酬的价值规律。美国以信息安全为由要求下架抖音软件，标志着数字平台竞争上升到了国家战略层面，同时反映出数字平台面临的竞争是多维的，价格、质量、隐私、创新、安全等因素都成为重要评估因素。

平台、数据、算法的三个维度改变了工业革命时代形成的基础经济结构和社会结构，在平台经济体系中出现了与工业经济时代不同类型的市场主体，数字平台成为巨大的流量入口，衍生出以交易为核心体系的市场力量。

（一）平台经济的主体结构：数字平台

数据市场反垄断分析的直接困难是缺乏对数字平台的明确定义，尽管在核心特征上达成了共识，然而在经济学研究中存在不同的概念。数字平台借助算法技术、智能手机及海量数据明显扩大了市场范围^[3]。《数字市场法》（Digital Market Act, DMA）全面回应了数字平台的垄断问题，将大型数字平台界定为——“守门人”（Gatekeepers）——通常经营一项核心平台服务（网上中介服务、在线搜索引擎、社交网络、视频分享平台、号码独立的人际沟通服务、操作系统、云计算、广告服务等），作为平台内经营者接触终端消费者的通道，将网络效应嵌入自己的平台生态系统中，从而在数据市场占据或预期占据根深蒂固的持久地位。《指南》将平台界定为互联网平台，平台通过网络信息技术，使相互依赖的多边主体在特定载体提供的规则和撮合下交互，以此共同创造价值的商业组织形态。由于平台经济发展迅速，网络平台的双边市场关系已不局限于数据市场环境，还可以串联到各类数据应用范畴，数据集合、分析与利用并不以网络为单一的来源，而是串联数据用于商业决策。笔者认为应该采用数字平台的概念，即数字平台是以数据生产要素为核心的融合企业的新经济形态，是利用数据、算法技术，打破时空限制链接各类主体，提供信息、搜索、竞价、调配、社交、金融等综合性服务的新型经济组织。数字平台不是简单的数字技术加乘，更重要的是一个新的生态、新的组织、新的规则^[4]。

数字平台利用数据汇集和算法技术，将数据分析利用于竞争策略，强化市场影响或优势地位，整合数据、算法等各种生产要素，将其市场力量延伸到横向、纵向甚至混合市场。比如，我国近年来的平台竞争形式由数据孤岛向数据群岛转型，目前已经形成以腾讯、阿里巴巴、字节跳动为主的三大平台派系。数据生态系统涵盖多边市场参与者，提供多元产品，销售数字平台、科技产品及科技设备，向平台上的应用程序开发商或广告商收费，同时与其他平台合作，通过连接移动设备和其他数字平台吸引用户、收集数据，以此强化服务黏性。

数字平台作为中介连接了双边市场的用户群。用户在数据市场上利用多个平台以满足相同或类似的服务，直接制约了数字平台滥用市场力量。然而，这未必直接对以数据为竞争要素的市场产生震慑，除非终端消费者对特定竞争平台的利用足够频繁。技术研发、创新应用和新型商业模式会弱化甚至取代当前市场参与者的地位。

随着数据不断集中，社会依赖超级平台连接。数字平台通过线上线下要素和资源的集聚，凭借数字技术和商业模式创新成为生态系统，对海量数据进行收集、整理、分析和反馈循环，对同行业与跨行业联合或集中，实现实质性控制。各类组织形式之间的竞争关系以及数据潜在的生产力具有天然的垄断倾向^[5]。数字平台通过移动端与网络端使用户和平台产生强连接，利用杠杆效应将市场力量延伸至其他市场，在横向与纵向市场实施排他性行为，呈现出混合经营的趋势，从而强化平台生态系统的市场力量。在超级平台统辖的趋势下，社会逐渐仰赖数字平台进行交易，使平台可在价格为零的前提下利用现代技术造成竞争损害，这也决定了对其的分析范式必然有别于传统的价格中心型分析框架。

（二）平台经济的要素结构：数据

随着大数据、人工智能、区块链、云计算等新一代信息技术的加速发展和运用，企业组织形式和分工发生明显变化，出现了以信息收集和匹配为主要业务的大型数字平台，平台化成为产业组织的显著特征。相较于传统企业，数字平台的资本、劳动力所占比重非常小，而创新能力和产值却远超传统企业。传统的资本产出率或劳动产出率难以解释平台经济的高生产效率，其原因就在于忽视了数据成为平台经济中不可或缺的新型生产要素。数据作为新型生产要素参与收益分配，凸显了数据对提高生产效率的乘数作用，这是平台经济时代新型生产要素的重要变化。数据作为新技术的融汇点，混淆了现实世界与虚拟世界之间的界限，正在演变为崭新的数据生产要素体系，推动了生产方式和上层建筑的变迁。

数字平台收集用户数据用于分析。比如，Facebook提供针对目标用户的广告，用户为有效利用平台服务而主动提供数据。在“Microsoft/LinkedIn案”（Case M.8124）中，LinkedIn平台上用户主动提供并更新个人信息，均涉及海量数据。数据作为生产要素，限制竞争对手收集市场进入的必要数据，可能引致垄断。数据成为市场力量的衡量标准，主要是因为数据驱动型创新搭配深度学习技术使数据与市场竞争联系紧密。数据即使在案件发生时并未单独成为商品，而仅作为辅助生产要素，但并不代表其没有市场价值或被利用的可能性。同样是“Microsoft/LinkedIn案”（Case M.8124），欧盟认为必须考虑LinkedIn是否有动机将数据货币化、数据进入市场是否会产生竞争损害。

（三）平台经济的行为结构：算法

算法是数字平台汇集、分析和利用数据强化市场力量的基础，针对平台设计、修改及连接实现数据交互利用。比如，Google具备精良的搜索和数据相关性排序的算法技术，针对不同的需要进行设计、修改及串接，使不同市场数据交叉应用。算法基于过去不同市场的定价，搭配机器学习技术准确评估市场需求，从而对不同特征的客户实现个性化定价。据此，数字平台调整价格和利润的比例，即时回应当前市场情况，识别并预测最大化的利润。

合谋是一种一致性行为，需要在经营者之间设置合理的奖惩机制确保合谋行为有效执行。竞争对手跟进提价就可以享有长期高额利润，如果不跟进则受到内部惩罚；建构在额外非策略变量的行为释放合作企图，才能诱使对手愿意配合提价。算法可以同时完成奖励和惩罚要素，让经营者维持超竞争的价格，却不用再借助显性的合谋手段。而算法强化平台定价的透明度增加了市场策略互动的稳定性和潜在进入者的威慑力。当算法被利用于市场竞争时，市场结构特征被改变，使本易监测隐性合谋的市场结构变得不易，导致非寡头垄断结构市场形成默示合谋。

数字平台通过数据挖掘和分析算法进行追踪，使市场行为完全透明。海量数据与机器学习的结合使市场高度透明化，改变了传统的市场竞争结构。经营者的数量和市场供需的波动已不大可能对经营者共谋产生冲击，然而虽然经营者进入市场变得容易，但在市场立足的难度则变得更高，导致数据市场小型平台呈现“原子型市场”结构，整个市场资源集中于少数大型平台。如此一来，数据市场价格变动频率变大，用户不易发现价格变化，数据市场的网络外部性使数字平台兼具规模效应与范围效应，市场进入壁垒加大。在平台经济中，算法协助平台调整价格使得“维持转售价格、掠夺性定价、针对进入者快速做出反制策略”等传统市场中出现的垄断行为更容易付诸实践。

按照马克思主义理论，社会制度演进需要建立与生产力发展阶段相适应的经济结构，以及与经济结构相适应的政治、文化和法律的上层建筑^[6]。在制度变迁过程中，制度体系需要及时回应科技革命带来的巨大变化，法制变革必须依照社会发展的基本逻辑和内在规律展开。在传统社会秩序被解构、新的秩序正在被构建中的当下，法律需要为秩序变迁确立规则，法律与算法、伦理与技术应走向合作，开启新秩序的共建之路。数字平台作为海量、多元实时的数据集合体，借助算法操作实现基础数据的价值转换，平台、数据和算法的交叉产生跨市场的地位，以驱动数据市场竞争的新局面。因此，反垄断理论体系的变革要回到平台经济主体、要素、行为三维竞争结构的本源中，见图1。

图1 三维经济结构关系图

目前，数据市场已经不可逆地处于以自由、开放为导向的持续变迁中，案件数量呈现不断攀升的趋势。然而，不同类型的案件呈现出阶段性和时令性变化的特点。将数据纠纷诉诸《反不正当竞争法》成为实践中常用的方法，缓解了私法损害赔偿不足的缺陷，但数据规制仍处于个案多、散乱的不确定状态^[7]。我国试图通过严格执法和司法重塑平台经济的竞争格局和秩序。然而，数据市场的反垄断案件凤毛麟角。如果某个市场上不存在垄断行为，并不意味着市场竞争是健康的，更可能是该市场正在谋求垄断。这一方面体现在反垄断对数据市场的弱执法，一方面体现在平台市场力量过度集中上。如果《反垄断法》继续缺位，那么数据市场看上去很热闹的竞争迟早会被平台寡头操纵。平台竞争难以被价格中心型的垄断理论所解释，数据驱动型平台之间的三维竞争结构突破了时空维度。

（一）数字平台市场力量的来源

随着数据成为平台经济的生产要素，海量数据产生的竞争优势与机器学习的“数据学习效应”推动了数字平台形成正向反馈循环，衍生了新型市场力量来源：一是通过用户数据改善平台服务的“用户的反馈循环”，二是平台利用用户数据营利后，再以服务反馈用户的“货币化反馈循环”。数据反馈双循环造成市场供需的角色模糊，二者共生关系更加紧密^[8]。不论是传统的或新型的市场力量来源，数字平台对数据的利用控制将强化既有的市场力量并创造新型市场力量。数据市场呈现明显的网络效应，使平台经济发展形成一种正向反馈循环，数字产品的价值随着用户吸引力的增加而增强，一旦用户习惯了其所选择的数字产品，则被锁定在固定平台上，而锁定效应提高了市场进入壁垒，进一步巩固了企业的市场力量。

2017年的《德国反限制竞争法》第9次修订案使德国成为世界上第一个明文规定数据市场反垄断法的国家。2020年，《德国反限制竞争法》进行第10次修订，强调了数据在平台竞争中的作用，推动市场力量监管现代化，致力于构建“竞争法4.0框架”。在评估数据市场案件中，衡量持有数据的平台在竞争市场是否受竞争约束时，数据成为重要的考量因素。数据不具有排他性，不容易被特定数字平台垄断，没有任何条约或法规限制用户在多个平台提供相同数据。数据收集并不昂贵，具有时效性且数量丰富。在“Facebook/WhatsApp案”（COMP/M.7217）中，欧盟认为Facebook公司收集的数据在市场上并不具备独特性，不同数字平台都能收集类似的数据。然而该论断实际上忽略了数据的特性，利用数据在市场上获得竞争优势的核心是从海量数据中实时提炼出有价值的信息。

传统的市场界定工具都是以与价格相关的市场为主。供求替代分析、交叉弹性、假定垄断者测试等方法在免费市场中单独适用都有缺点。数据在平台竞争中的角色各不相同，除了探讨数字平台的免费特性、商品替代性、质量竞争、以数据作为免费服务的对价等相关概念外，个案中的数据是否需要进行单独市场界定，需区分数据本身即为商品和数据非商品两种情况。若数据本身即为商品，传统的市场界定工具仍适用。面对生产要素型数据所致的竞争损害，数字平台的双边市场、网络效应、平台多归属性、动态市场特性颠覆了传统的市场界定标准和市场地位认定依据，因此亟须重构平台市场的竞争分析框架。

（二）数字平台市场的竞争损害

现行反垄断分析框架着眼于价格中心型分析范式，忽视了平台是否存在市场力量，将干预延迟到市场竞争损害发生之后，弱化了《反垄断法》实施的社会效果^[9]。虽然《反垄断法》强调零价市场中的竞争压力来自质量和创新，但执法中依然侧重于价格，因为其更明确和容易衡量。