文 | 朱战威

在数字时代，数据作为一种新型生产要素蕴藏着巨大经济价值。无论从经济发展还是国家战略实现角度，数据价值的有效释放均具有重要意义。2026年是我国“十五五”开局之年，也是推动数字经济纵深发展的重要节点。“十五五”规划建议明确提出，健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用。这些重要建议对数据价值的有效释放具有总体指导意义。从实现机制层面，数据价值的有效释放仍需依赖市场竞争机制、价格机制及供求机制得以实现，尤其离不开竞争机制的激活和畅通。

然而，数字经济实践中存在的数据垄断行为、不正当竞争行为，使得市场竞争机制难以发挥应有的动力作用。例如，浙江宁波森浦公司数据垄断案、上海彧菡诉北京与车行公司数据垄断案以及蚁坊与新浪历经数年的系列争讼案件等均产生了广泛影响。在制度体系层面，市场竞争机制的运行主要涉及反垄断法、反不正当竞争法及行业管制类法律法规等，本文立足于这些法律制度的功能视角，剖析并探讨如何解决数据价值释放面临的“堵点”“痛点”“漏点”等问题。

强化数据反垄断

市场竞争是经济发展的核心动力之一，亦是数据价值释放动力的主要来源。实践中，数据垄断排除、限制市场竞争，可能阻碍市场正常运行，成为阻碍数据价值有效释放的“堵点”。

制图/宋逗

例如，在“森浦公司数据垄断案”中，宁波森浦公司独家掌握着债券声讯经纪实时交易数据，却拒绝向下游相关金融信息服务商提供数据，从而使此类金融实时交易数据的经济价值无法有效释放。而在“柠檬查”数据垄断案中，北京与车行公司经营的“柠檬查”通过与中国汽车流通协会和银保信运营的全国车险信息平台合作，掌控着国内二手车车险数据，却拒绝向从事二手车经销业务的上海彧菡公司开放数据，影响了二手车市场健康发展。

数据具有非竞争性、复用性等特点，破除数据垄断有利于契合数据特性及其利用规律。

一方面，数据的非竞争性意味着一家企业的开发利用并不会影响其他企业以同样方式进行开发利用。根据经济学理论，如果一种产品是竞争性的，那么一旦消费行为完成，其他消费者的消费机会也随之消失；比如，作为消费品的面包就是典型的竞争性产品。与此相反，数据的非竞争性就像阳光或风景一样，能够为许多人反复使用而不必担心其内在质量的减损。

另一方面，数据的复用性意味着数据的复制成本极低，开发利用的边际成本趋近于零，不仅可以被无限复制，而且可以经运算分析衍生出新的数据。在复用性特点之下，数据呈现出“取之不尽、用之不竭”的状态，适合更多主体进行更大范围的开发利用。然而，垄断行为遮蔽了数据非竞争性、复用性等特点的发展，从而影响数据价值的有效释放。

反垄断法的强化实施，能够破除数据垄断所形成的“堵点”问题，从而更加契合数据特点和价值释放需求。

我国反垄断法对经营者滥用市场支配地位行为作了禁止性规定：“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。”不过，在市场地位认定、垄断行为识别及法律责任设定方面仍存在较大的优化空间。

在市场支配地位认定方面，数据为平台企业带来市场力量的能力依然被严重低估，应当充分重视平台企业获取和处理数据的能力，将其作为认定数字经济领域市场力量的首要因素。

在垄断行为识别方面，拒绝开放数据、数据滥用型自我优待、数据“助推”行为及数据驱动型并购行为等呈现出不同于工业经济的新特点，需要反垄断法在行为表现及竞争损害方面提升识别的精准性。

在法律责任设定方面，无论是我国一些平台企业的“二选一”行为，还是域外谷歌、亚马逊等自我优待、侵害数据隐私及禁止数据导流等行为，均呈现出多发性、反复性，需要改进反垄断法的责任承担方式，避免相同主体反复从事同一垄断行为。

反不正当竞争的考量

数据反不正当竞争裁判逻辑存在财产权路径依赖问题，由此造成数据价值释放的“痛点”。公开数据抓取是数据不正当竞争行为的重要类型，也是数据反不正当竞争司法裁判的重点所在。

目前，公开数据抓取的司法裁判主要受传统民法财产保护理论影响，大多遵循传统财产权保护原则，未充分考量数据要素的特性。根据对既有涉数据反不正当竞争司法案件的统计分析，数据抓取类型案件存在“鲜有数据需求主体获胜”现象。

例如，在“蚁坊与新浪微博系列纠纷案”中，蚁坊公司是一家提供政务舆情监测服务的互联网公司，主要依靠分析新浪微博的公开数据作为商业模式，而新浪微博却拒绝向蚁坊软件提供数据许可。对于两家公司的数据争议，新浪微博向法院提起了公开数据抓取的反不正当竞争诉讼，蚁坊公司则另案向法院提起数据拒绝开放的反垄断诉讼，最终结果是新浪微博提起的数据反不正当竞争案件胜诉，而蚁坊公司提起的数据反垄断案件则因种种原因不了了之。此外，“深圳微源码案”“魔方网聘案”等涉数据反不正当竞争案件亦被认为存在忽视数据公共利益属性的问题。

转变数据反不正当竞争裁判理念，有助于解除数据价值释放“痛点”。对于数据竞争类案件，传统财产权裁判逻辑的主要问题是过度保护数据持有方的权益而忽视数据需求方的正当利益诉求。

为契合数据价值有效释放的基本理念，涉及公开数据抓取行为的反不正当竞争案件，应当更加重视数据的公共利益属性。

尽管2025年我国修订反不正当竞争法时，通过引入“反内卷”与“滥用市场优势地位”等条款试图超越传统民法思维，但对公开数据抓取等不正当竞争行为仍缺乏明确回应。因此，针对公开数据抓取、个人数据脱敏、数据不兼容、流量劫持等问题，司法裁判应当注意到对平台数据保护过严的问题，从而促进数据要素价值的有效释放。

引入数据“轻管制”制度

管制性措施遭到过度排斥，导致数据治理领域存在隐形漏洞。对于如何更好地实现数据要素价值释放，国内一直存在着“竞争”与“管制”路径之争。

从立法实践层面看，目前“竞争”路径主张占据着主流地位。2021年公开征求意见的《互联网平台分类分级指南（征求意见稿）》与《互联网平台落实主体责任指南（征求意见稿）》两部具有管制性的部门规章，因面临较大争议最终未能正式出台。在“竞争”路径能够妥善应对的情况下，出于避免对市场过度干预的考虑，自然无需引入管制性措施。然而问题在于，阻碍数据价值释放的垄断及不正当竞争行为所呈现出的多发性、反复性已经暴露出“竞争”路径依赖事后规制的短板，对具有事前规制特征的管制性措施一味排斥，可能造成数据治理的隐形漏洞。

数据垄断及不正当竞争行为所呈现出的多发性、反复性，根源在于数字经济内生的结构性失衡问题，即数据自身的反馈循环效应、平台主体的封禁策略及终端用户的选择权丧失等因素共同造成了“平台—平台”“平台—平台内经营者”“平台—终端用户”等主体间力量的结构性失衡。单独依靠以事后规制为主的“竞争”路径，只能从表象层面解决以单个形式表现的行为问题；更深入地回应数字经济的结构性失衡问题，需要引入竞争相容的数据“轻管制”制度。

数据“轻管制”制度具有弥补数据价值释放“漏点”的功能。主要体现在两个维度：

第一，数据“轻管制”制度脱胎于但相异于传统管制，能够避免传统行业管制措施的严苛性。数据“轻管制”制度在模式内核和措施手段方面脱胎于传统管制，不过在管制范围、管制方式及管制目标方面均相异于传统管制。在管制范围上，传统管制指向行业整体，数据“轻管制”制度指向特定数据主体；管制方式上，传统管制重在费率制定、质量保证，数据“轻管制”制度重在激活市场竞争机制；管制目标上，传统管制着眼于公共服务供给，数据“轻管制”制度着眼于数据内在价值释放。

第二，数据“轻管制”制度相容于竞争法体系。目前对引入事前管制制度的担忧主要在于，其可能取代竞争法制度而将数字经济沦为管制性行业，进而导致数字经济竞争活力的丧失。实际上，数据“轻管制”制度与既有竞争法体系具有良好的相容性，现实基础在于二者均植根于市场竞争机制。“轻管制”制度并不会取代竞争法的主导地位，而对竞争法的实施起补充作用。在“轻管制”制度的具体设计层面，既可像德国“具有显著跨市场竞争影响”条款一样内置于竞争法体系，也可借鉴欧盟“守门人”制度、英国“战略性市场地位”制度外接于竞争法体系。

关于作者

朱战威，西南政法大学经济法学院副教授

来源｜《法人》杂志

审核｜白馗 王婧 渠洋

校对｜王茜 张雪慧 张波