数据是否应适用必需设施原则？——基于“两种错误”的分析

陈永伟 / 《比较》杂志研究部主管

原文载于《竞争政策研究》2021年第4期

摘要：本文在对数据资源的特点、必要设施原则的发展史进行归纳的基础上，采用“两种错误”的观点对数据是否可以适用必需设施原则进行了讨论。本文认为，应该根据具体情况决定是否适用该原则。为了防止适用必需设施原则后“第一类错误”的大幅度增加，可以引入严格的适用条件，控制其发生的概率。在此基础上，再适用必需设施原则，降低“第二类错误”。参考现有文献中对于必需设施原则适用标准的讨论，本文提出了对数据适用必需设施原则的五个准则。

关键词：数据；必需设施原则；第一类错误；第二类错误

一、引言

近年来，随着互联网、人工智能等技术的迅速发展，人们对于数据的采集和分析能力获得了大幅的提升。在这种背景下，数据也随之从原本没有价值的信息交互副产品变成了一种人们竞相争夺的重要资源。通过对数据的分析和挖掘，人们可以提炼出各种重要信息，并应用这些信息来更为合理地制定产销决策、更为科学地规划生产流程、更有效率地决定资源投入，使得给定的资源投入能够实现更高的产出，整个社会的生产率水平可以获得有效的提升。2020 年 4 月 9 日，中共中央和国务院公布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，其中就把数据列为了同土地、劳动力、资本、技术并列的生产要素。数据在现代社会中的重要意义，由此可见一斑。

在数据对于生产率的促进作用得到充分体现的同时，其在市场竞争过程中所扮演的角色也变得越来越重要。当一个企业拥有更为充足的数据、掌握更为高效的数据分析能力，它就更容易在市场竞争中胜出。与此同时，围绕数据和竞争关系的讨论也开始出现。究竟数据会不会成为一种新的市场力量的来源？企业会不会利用数据带来的市场力量来实施各种滥用行为？数据的集中究竟会对市场运作效率、对消费者福利带来怎样的影响？ 所有这些问题都是现在理论界和实务界共同关心的热点。

在关于数据和竞争的相关讨论中，一个讨论较多的问题是数据是否会适用于反垄断意义上的必需设施（essential facility doctrine）。

必需设施，也被译为必要设施、关键设施、核心设施或基础设施，本文遵从国务院反垄断委员会《关于平台经济领域的反垄断指南》中的提法，将其译为“必需设施”。虽然必需设施这个概念在实践中的应用十分广泛，但事实上无论是在欧美判例法国家，还是在其它成文法国家，这个概念本身并没有十分确切的定义。根据现有的案例和学术讨论，它大致上可以被定义为一种市场竞争所必需的，但却因为法律或事实上的原因难以被重复提供的设施。一般认为，如果某种设施被认定为是“必需设施”，那么设施的所有者就有义务开放这个设施，让竞争对手能以某种合理方式对其进行使用。

在传统上，必要设施理论主要被用来分析道路、桥梁、网络等实体性的设施。但随着数据在经济活动领域的重要性越来越高，以及企业之间禁止竞争对手使用数据的现象越来越多，不少学者建议用必需设施的观点来看待数据，甚至还有学者专门仿造“必需设施”的构词，提出了“必需数据”（essential data）的概念。这种学术观点也反映到了相关的案件中。例如，在 2017 年的“HiQ 诉 Linkedin 案”中，原告方 HiQ 就认为 Linkedin 禁止其通过爬虫获取用户数据的行为违反了必需设施原则，并要求 Linkedin 对数据进行开放。

作为一个数字经济发展迅速的国家，我国关于数据开放性的争议也在迅速增加。在相关的争议中，数据究竟是否构成必需设施，或者说，在什么情况下构成必需设施就成了一个重要的问题。2020 年 11 月 10 日，市场监管总局发布了《关于平台经济领域的反垄断指南 ( 征求意见稿 )》，其中就专门提及了将数据认定为必需设施的问题。但在国务院反垄断委员会发布的正式版《关于平台经济领域的反垄断指南》中，与这个问题相关的条文却被删去了。不过，《指南》中依然保留了“平台经济领域必需设施”的表述，因此从理论上讲，数据依然可能被认定为必需设施。

那么，在涉及数据的反垄断案件中，必需设施的概念是否应该有一席之地？如果答案是肯定的，那么它应该主要适用于哪些案件？在判断数据是否构成必需设施时，又应该考虑遵循怎样的标准？本文将在对必需设施的相关讨论和数据的主要特征进行梳理的基础上，尝试对上述问题进行回答。

二、数据的特征及其引发的竞争问题

（一）数据及其特征

在英文中，“数据”（data）一词最初源自于拉丁语单词“资料”（datum），其本意是对信息进行存储和传播的载体。在计算机发明之后，“数据”一词的含义逐渐窄化，用来专指那些可供计算机存储和传播的信息。随着人们的开发利用，数据的规模（Volume）越来越大，数据的多样化（Variety）越来越高，数据的更新速度（Velocity）越来越快，而人们从数据中获得的价值（Value）也越来越丰厚。在商业界，人们习惯于将具备了这“4 个 V”特征的数据称为“大数据”（Big Data）。

在数字经济时代，数据已经成为了一种重要的生产要素。这种生产要素的价值可以从供给和需求两个维度得到体现：从供给角度看，数据是“干中学”（learning by doing）的载体，它可以帮助企业在生产中的经验得到更好的积累。通过对数据的分析，企业可以更好地总结经验、发现问题，从而找到更为有效的生产方式，有效降低生产成本。从需求角度看，数据的作用主要表现在帮助企业更好地预测市场状况。通过对数据的挖掘，企业可以更好地判断市场走势，从而更好地安排投入、组织生产。

需要指出的是，作为数字经济时代的关键生产要素，数据在性质上和传统的生产要素存在着很多的不同：

（1）从使用环节看，数据具有很强的“非竞争性”（non-rival）。一个人使用了某样数据，并不影响其他人对它的使用。

（2）从生产环节看，数据具有很强的“非排他性”（non-exclusive）。在同一时间，不同的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，也不会相互排斥。

（3）数据具有很强的可再生性。和石油等传统的生产要素不同，数据并不会因为使用而耗竭，反而会随着使用不断地被生产出来。

（4）数据具有很强的规模效应和范围效应。在现有的技术条件下，规模太小，或者维度太少的数据对于分析没有意义的。随着数据规模的增大、维度的增加，可能从数据中挖掘出的价值将会呈现出几何级数的上升。

（5）数据具有较强的可替代性。为了达到同样的分析目的，可以采用非常不同的数据。例如，我们要知道某人的住处，未必要知道其确切住址。只要掌握了其交通轨迹，就可以准确将其推断出来。

（二）数据引发的竞争问题

数据是重要的生产要素，是企业竞争优势的重要来源，但与此同时，它也可能对市场竞争环境产生一些负面的影响。正是因为这个原因，数据问题开始引起了反垄断执法机构的关切。

1. 数据作为市场力量的来源

数据对竞争环境的负面影响，首先表现在数据本身可能帮助在位企业巩固自己的市场力量。

在数字经济时代，在位的大型企业通常都采取平台模式。相比于传统形式的企业，平台型企业拥有远为巨大的规模效应和网络效应。13所谓规模效应，指的是当企业规模越大时，其平均成本越低，因而大企业要比小企业有更强的成本优势；而所谓的网络效应，指的则是当平台的规模越大时，越容易得到用户的青睐。一般认为，这两个效应都是重要的进入壁垒（entry barriers），有助于在位企业巩固自己的市场力量。

一般来说，规模更大的企业在搜集、处理数据时会有更大的优势，这使得在位企业比起市场上的新进入者往往会拥有更多的优势。而当企业拥有了更多的数据之后，它就可以更为科学地安排生产要素投入、对生产流程进行更为优化的安排，这就使得它能把生产成本降到更低，因而实现更强的规模优势。与此同时，更多的数据也有助于企业更好地研究用户偏好，从而让自己的商品和服务更受客户欢迎，这就使得其网络效应得到了放大。

2. 数据为滥用市场力量提供了新手段

除了增加在位企业的市场力量，帮助其巩固市场地位外，数据还为企业滥用手中的市场力量提供了新手段。

例如，平台可以应用自己所掌握的用户数据清晰识别出用户的偏好，并根据偏好对不同的用户进行个性化定价。这样，它就可以实现在传统条件下无法实现的“第一类价格歧视”，并攫取他们所有的消费者剩余。现在被各界广泛关注的“大数据杀熟”问题，本质上就是个性化定价的代表。

又如，平台还可能利用搜集的数据来实行“自我优待”（self-preferencing）。 现在，不少电商企业（例如亚马逊）在从事平台业务的同时，还会兼营自营业务。这些企业经常会利用从事平台业务之便，搜集平台上商家的经营数据供自己使用。这样，其自营业务就拥有了更多的信息优势，可以进行更好的市场决策，从而更容易在与平台上的其他商家的竞争中取得优势。

综合以上分析，不少学者认为，数据资源日益向在位的大企业集中，已经成为了反垄断必需介入的一个问题。其中一些学者认为，由于数据具有某些类似公共设施的属性，因此为了防止数据垄断的发生，可以适用必需设施原则，要求数据所有者对数据强制开放。

三、必需设施原则：历史和适用标准

（一）必需设施原则的历史

作为一个法律原则，“必需设施原则”的思想最早源于美国的司法实践，其渊源最早可以追溯到 1912 年的“终端铁路案”。在该案中，终端铁路公司及其旗下的 14 家铁路公司掌握着跨越密西西比河进出圣·路易斯市的跨河设施，并且拒绝提供给与之具有竞争关系的运输企业使用。联邦最高法院审理认为，其他运输公司进出圣·路易斯市必须使用跨河设施，但它们在事实上又无法自行建造这些设施。据此，终端铁路公司被要求允许其竞争对手以非歧视的方式使用这些设施。在此后的一系列案件中，如 1945 年的“美联社案”、1948 年的“格里菲斯案”，以及 1973 年的“奥泰特尔电力公司案” 中，法院都采用了类似的推理方式。 虽然在这些案件中，法院都没有明确使用“必需设施”这个名词，但其判决思路明显体现了必需设施的基本思想。

在 1977 年的“赫克特案”中，哥伦比亚特区上诉法院在判决中明确使用了“必需设施”这一名词。该判决指出，“‘必需设施原则’，又称为‘瓶颈原理’，认为当一项设施实际上无法被可能的竞争者复制，设施的拥有者就应该和竞争者公平地分享该措施”。 自此，“必需设施”作为一个正式名词出现在了反垄断领域。在 1983 年的“MCI 案”中，法院又进一步地提出了认定“必需设施”的四个要件。此后，“必需设施”及这些认定要件就先后出现在众多著名的反垄断案件中。不过，根据美国联邦最高法院在 2004 年的 Trinko 案中所称的那样，“必需设施原则”从未被正式承认过。而事实上，大多数案件中，这一原则仅仅被用来作为一种分析问题的工具，真正以此来作为判决依据的案件却很少。

在欧盟的反垄断实践中，最早使用必需设施原则来分析的案件是 1974 年的“商业溶剂案”。 在该案的审理过程中，法院将“原材料供应的唯一性”和“拒绝供应对竞争的危害性”作为了判决的重要依据，这几乎和必需设施原则完全一致。不过，在最终的判决中，“必需设施原则”这个表述并没有正式出现。直到 1992年的“B&I 港口案”中，“必需设施”这个概念才被法院正式使用。法院认为，当拥有支配地位的企业拥有必需设施，且拒绝其竞争对手使用该设施，或只能以不利条件使用该设施时，会让对手处于劣势，这种行为违反了《罗马条约》第 86 条。在后来的案件中，必需设施理论得到了一定的发展。和在美国相比，这个理论在欧洲产生的影响相对较大。

（二）关于必需设施原则使用的争议：“两种错误”的观点

必需设施原则为处理拒绝交易问题提供了一个思路，但关于这个原则，理论界的争议却很大。一些学者认为，这个原则有助于帮助人们以一种相对简易的、行之有效的方法处理一些按照一般思路较难处理的问题；但另一些学者则认为，这种原则的引入很可能会造成误判，从而造成不必要的成本。从理论上看，以上两种观点分别关注的，其实是必需设施原则的引入对反垄断中“两类错误”的影响。

1. 反垄断中的“两类错误”

“两类错误”的概念原本来自于统计学中的假设检验。“第一类错误”也被称为“弃真错误”、“假阳性错误”，指的是拒绝了真实的原假设，而接受了错误的备择假设；“第二类错误”也被称为“取伪错误”、“假阴性错误”，指的是没有拒绝错误的原假设。

1984 年，伊斯特布鲁克法官将这个概念引入了反垄断领域 , 此后不少学者都开始用这个概念讨论反垄断的相关制度。在反垄断领域，“第一类错误”（type I error）指的是错误地把一个合法行为认定为违法；而所谓的“第二类错误”（type II error）指的则是错误地把一个违法的反竞争行为认定为合法。设这两类错误发生的概率分别为 α 和 β，两类错误所造成的成本分别为 X 和 Y，则由两类错误造成的总成本 W=αX+βY。伊斯特布鲁克认为，反垄断的审查程序应该尽可能将 W 最小化。由于 α 和β 存在着此消彼长的关系，并且在传统条件下，“第一类错误”所带来的成本 X 要远远大于“第二类错误”带来的成本 Y，因此包括伊斯特布鲁克在内的很多学者看来，在审理反垄断案件时应该采取审慎的态度，把最小化“第一类错误”的发生概率 α 作为首要目标。

2. 适用必需设施原则对“两类错误”的影响

作为一项简易处理原则，必需设施原则的主要作用是降低 β，让很多原来比较难以认定的拒绝交易问题得到处理。这会让“第二类错误”造成的成本下降。

不过，和其他的简易原则一样，它也会增加 α。与此同时，它还可能让 X 和 Y 本身也发生变动。因此总体来说，适用这一原则所带来的总成本变化是不定的。从理论上讲，只有当总成本变动小于 0 时，适用必需设施原则才是有益的，而这主要取决于各参数的大小。

很多反垄断学者对必需设施原则后“两类错误”带来的成本变化进行了研究。他们认为，该原则的引入可能会让“第一类错误”的成本变得更大。这主要是由如下原因引起的：

一方面，将设施认定为必需设施而强制开放可能让设施的使用体验变得糟糕。在传统经济条件下，多数设施都具有竞争性的特征，当有更多的人使用设施时，将会产生“竞争性拥堵”现象，从而影响人们对其的使用体验。例如，如果某座桥梁被认定为是必需设施而被强制开放，那么使用这座桥梁的人就有可能大幅增加，而桥梁的承载就有可能超过负荷。这种情况的出现，不仅会直接影响消费者的体验，从而影响其福利，同时也会影响设施拥有者所提供的产品和服务质量，从而引发其销售业绩的下降。

另一方面，这可能会对提供设施的激励产生负面的影响。从企业理论的角度看，企业构建设施，实施上下游一体化是减少交易成本、提升经济效率的一种尝试。根据这一理论，在没有外界干预的情况下，企业将会权衡建造设施的成本和收益，选择有效率地选择设施的提供，最终实现经济效率的最大化。如果将设施错误地认定为了必需设施，强行要求其开放，那么企业提供设施的意愿就会降低。在极端情况下，它们甚至会选择不再提供设施。显然，这对于市场运作是不利的。

与此同时，一些研究指出，采用必需设施来要求设施的开放，可能对改进竞争也不会产生明显的效果。也就是说，它对于纠正“第二类错误”的作用并不明显。这些研究认为，从本质上看，企业提供设施，从而增强其在下游市场上竞争优势的努力，其实就是反垄断法中经常提到的“杠杆传导”（leveraging）行为的一种表现。根据芝加哥学派的理论，某个市场上的垄断者不可能通过杠杆传导行为来使得自己的垄断利润上升。因此，如果出于利润最大化的考虑，垄断企业并不会有动机来通过提供设施传导自己的市场力量。这反过来说明，除了极少数的例外，企业提供基础设施的目的都是为了改善自己的经营效率，而不是谋求更多的垄断。通常来看，由此衍生的拒绝交易行为更有可能是促进而非阻碍竞争的，因而即使对这些行为不加干预，也不会产生过多的负面后果。除此之外，一些研究还表明，由于法院事实上对于强制开放措施很难监督，因此当要求必需设施的持有者向某些竞争对手开放设施后，更有可能产生的是共用设施的几个企业之间的合谋垄断，而消费者的福利并不会因此而得到提升，甚至在一些条件下还有可能出现下降。考虑到这些因素，就不难得到结论，在很多情况下，必需设施原则的采用，其实对于解决反垄断中的“第二类错误”并没有太大的帮助。

由于必需设施原则可能会增加反垄断的“第一类错误”，而对于减少“第二类错误”的助益甚小，因此很多学者都认为，应该对这个原则谨慎加以使用。

（三）必需设施原则的适用标准：回顾和点评

由于必需设施原则的使用可能会增大“第一类错误”的概率，产生更多的不必要成本，因此理论界和实践界都主张通过明确该原则的适用范围，对该原则的使用加以限制，以此来防范和遏制“第一类错误”的发生。

1.MCI 标准

关于必需设施原则适用标准的最早讨论来自于“MCI 案”。在该案的判决中，美国联邦上诉法院认为，必需设施原则的适用必需满足四个构成要件：

（1）设施被垄断者控制；

（2）竞争者实际上无法复制这一设施；

（3）设施的拥有者拒绝竞争对手使用该设施；

（4）对竞争对手开放设施是可行的。

尽管“MCI 标准”是第一个关于必需设施的判定标准，并且至今仍被不少教科书采用，但这个标准的缺陷也很多。例如，一些学者认为，MCI 标准有同语反复之嫌，因为只有认定被考虑的设施是必需设施，条件（1）、（2）才能被满足。更为重要的是，在 MCI 标准当中，并没有考虑强制开放设施所带来的经济后果，因而根据这个标准来认定和开放设施未必会对经济效率起到促进作用。由于 MCI 标准存在着这些缺陷，因而自它被提出后，很多学者都试图从各个角度入手来对这个标准进行完善。

2. Troy 的“三要件”标准

Troy 在 1983 年的论文中认为，判定必需设施需要满足三个要件：

（1）设施对于进入市场是必须（necessary）的。

（2）复制设施会产生超过标准的进入成本。

（3）持续拒绝开放准入会危及被排挤者的商业生存。

与 MCI 的标准相比，Troy 的以上标准去掉了“设施被垄断者控制”，并用复制设施的成本标准来替代了“实际上无法复制”这个抽象的标准，不仅在一定程度上解决了 MCI 标准中的同语反复问题，还对经济效率问题予以了一定的考虑。此外，为了尽可能降低“第一类错误”发生的可能性，Troy 还把必要设施原则的适用范围局限在一个相当狭小的范围，要求只有拒绝开放影响到了对手的商业生存，才能适用这个原则。

3.Areeda 标准

1989 年，著名反垄断专家 Areeda 在论文中提出了适用必需设施原则的六个准则：

（1）并不存在分享设施的一般责任。强制开放应该被作为例外来加以使用。

（2）一种设施仅当它对原告的竞争能力是关键的，并且原告本身对于市场竞争而言是必需的时候，才能被视为是必需设施。“对原告的竞争能力是关键的”指的是原告缺乏该设施无法进行有效的竞争，并且复制该设施或者找到可行的替代品并不可行。

（3）除非强制开放设施可以带来降低价格、增加产出或者促进创新等效应，否则设施的拥有者不应该被要求强制开放设施。在如下几种情况下，以上改进是不太可能发生的：（a）当开放设施可能会减少有价值的行动；（b）原告并不是一个实际的或潜在的竞争者；（c）原告仅仅是垄断者的替补或者垄断的分享者；（d）垄断者已经对其资源以索取垄断价格为代价允许使用。

（4）即使以上所有条件都被满足，被告拒绝开放设施也不应该被认为是本身违法（per se unlawful）的，他们可以以合理的商业目的为理由作为抗辩。被告需要以合理的理由来证明自己的行为是合理的，而原告则有责任证明这些理由并不足够。

（5）被告的意图很少具有启发意义（seldom illuminating），因为任何拒绝向对手开放设施的意图都是为了限制自己面临的竞争、增加自己的利润。只有那些不适当的排除竞争意图才需要面临法律上的限制。

（6）如果法院无法给出很好解释，或者无法进行合理的监督，则不应该要求对设施强制开放。如果强制开放需要法院承担监管机构的日常监管任务，这一问题就不应该从反垄断角度进行法律救济。

对比于 MCI 标准和 Troy 标准，Areeda 标准要远为详尽，其体现出的信息量也很大。首先，Areeda 标准把必需设施原则的适用范围限定到了一个更为狭小的范围，即拒绝开放会产生显著的排除竞争效应，而开放则会带来经济效率的明显改进。这种限制可以在更大程度上减少了“第一类错误”发生的可能性。其六个要件中的（1）、（4）、（5）、（6）其实都是在力图降低“第一类错误”的发生概率。其次，Areeda 标准十分明确地提出了经济效率在必需设施原则适用过程中的重要性。其要件（3）对可能适用和不能适用必需设施标准的情况进行了列举。容易看到，其列举的适用情形其实都可以从某个侧面促进经济效率的提升，而不适用的情形则都是被经济理论证明的不会促进经济效率、或者损害经济效率的。例如，要件（3）中的（c），指的其实就是我们前面提到的开放后形成合谋的情况，（d）所说的就是芝加哥学派所说的试图通过杠杆传导来在多市场获得更高利润的情况，而现有的经济理论已经证明了在这两个情况下开放设施并无助于经济效率的提升。由于 Areeda 准则十分详尽易用，因此在后续的很多案例中，这一标准事实上经常被用作判断必需设施原则是否适用的标准。

4.Bergman 标准

2001 年，Bergman 在总结已有标准的基础上，提出了一份认定必需设施原则适用的十要件标准。根据该标准，必要设施理论的适用需要满足以下条件：

（1）设施处于被垄断或近似垄断的状态。这里的垄断可以指单个企业的垄断，也可以指多个企业的联合垄断。

（2）该设施通常是一种基础设施（infrastructure），或者基础设施和服务的组合。一种商品（尤其是耐用品），或者非物质的财产不太可能被认定为必需设施。当然，这一原则也会有例外。

（3）控制设施的企业在相关市场上与一家或多家未获准使用该设施企业或潜在进入的企业在同一生产阶段进行竞争。

（4）竞争企业没有能力复制该设施。

（5）竞争企业被拒绝使用该设施，或只被允许以歧视性的条件使用该设施。

（6）开放该设施具有可能性。

（7）使用该设施对于在相关市场上的竞争是必须的。

（8）允许使用该设施可能会大幅增加竞争的可持续性。

（9）特别的，如果开放设施可能会降低投资或开展其他有益的活动，则不应强制规定准入。

（10）允许使用设施不会危害设施拥有者本身的经济稳定，也不会妨碍其履行提供服务的法律义务。对比 Bergman 标准和前面三个标准，可以发现其创新之处主要在（9）、（10）两个要件上。这两个要件分明声明了开放可能降低投资，以及可能对设施拥有者造成损害时不应该适用必需设施原则。很明显，加入这两个要件其实是进一步限制了“第一类错误”发生的可能。

5. 小结

纵观几十年来人们对必需设施原则适用标准的探讨，可以发现两点共识：其一，必需设施原则虽然使用方便，但可能会导致“第一类错误”的增加，因而有必要严格限制其适用范围，将“第一类错误”的损失控制到最小。其二，在考虑必要设施原则的适用时，经济效率标准应当被放在一个十分重要的位置，从而保证根据这一原则所要求的开放措施是促进而非损害经济效率的。这两点共识对于我们思考数据是否适用必需设施原则、怎样适用必需设施原则，是十分具有借鉴意义的。

四、数据是否适用必需设施原则——对现有争议的回顾

关于数据是否可以适用必需设施原则，目前学术界的争议很大。我们可以用“两类错误”的观点来对现有的争议观点进行总结。

（一）支持数据适用必需设施原则的观点

1. 适用必需设施原则不会明显增加“第一类错误”的成本

支持适用的观点认为，相比于铁路、桥梁等传统的物理性设施，对数据适用必需设施原则的“第一类错误”所带来的成本更小。其理由主要有两点：

（1）传统的设施大多是以物理形式存在的，其“竞争性”难以避免，而数据则表现出了更强的“非竞争性”。如前所述，“竞争性”的存在，意味着开放设施有可能造成“竞争性拥堵”，从而导致消费者福利和设施拥有者的利益同时遭到损害。而数据的开放则不同，多一个人适用并不会影响数据的原所有者使用数据，因此即使必需设施原则的适用造成了“第一类错误”，其引发的负面影响也很小。

（2）和开放传统的设施不同，数据的生产几乎为零。在现实中，更多的时候，数据资源是以经济活动副产品的形式产出的，只要其经济活动还存在，数据就会不断产出，是否开放数据都不会对其造成影响。

2. 适用必需设施原则可以显著减少“第二类错误”的成本

与此同时，适用必需设施原则可能显著减少“第二类错误”发生的概率及其损失。其理由如下：

（1）对比传统的物理设施，数据可以被更为策略性地加以使用，从而帮助数据拥有者更好地排除和限制竞争。 在很多时候，如果数据的拥有者在进入某个市场前并不能确定这个市场的确切需求状况，担心为进入市场所投入的沉没成本无法收回，它们就会选择把自己的数据先开放给竞争对手，让它们先去试探市场的情形。一旦这个市场的需求状况得到了验证，数据拥有者就可以随时切断竞争对手对数据的访问，从而迫使其退出市场，转而自己占领市场。这种情况在现实中很多，例如分析公司PoepleBrowsr 最初是依赖于推特开放的社交网络数据开展业务的，但当其业务的营利性被验证后，推特就切断了其对数据的访问，转而推出了自己的业务。如果任由这种“搭便车”行为的存在，将会严重影响相关企业的创新动力，对市场效率带来比较大的负面影响。

（2）限制数据的开放，可能会对创新造成很强的抑制作用。在数字经济时代，很多创新都依赖于数据。如果数据被某些企业拥有，则相关的创新活动将会难以开展，市场的创新动力也就可能随之被压制。

（二）反对数据适用必需设施原则的观点

尽管一些学者认为应该在数据领域推进必需设施的适用，推进数据的开放。但是，另一些学者则对以上观点提出了异议。他们的理由如下：

1. 适用必需设施原则会明显增加“第一类错误”的成本

根据他们的观点，对数据适用必需设施原则所可能产生的“第一类错误”同样可能带来比较严重的后果，原因如下：

（1）数据的搜集和整理并非如想象的那样低成本，如果将其认定为必需设施而强制开放，可能对数据的生产造成较大的影响。数据是对经济活动的纪录，但这些纪录并不会自己产生，要获得它们，必须投入相关的人力和物力。而要存储和处理这些数据，更需要大量的投入。如果强制要求企业将这些通过投入巨大成本才获得的数据强制分享，那很有可能会对他们制造数据资源的积极性造成打击。

（2）要求数据的拥有者强行分享数据，可能会给其带来很多不可控的风险。数据资源一旦被分享，原数据所有者就很难对其用途进行追踪，也很难控制因此产生的各种风险。例如，在“剑桥分析门”事件中，脸书对剑桥分析公司开放了数据，而后来剑桥分析公司用这些数据所做的事，其实与脸书并无关系，也不能被脸书控制。但尽管如此，这一事件的发生还是对脸书造成了很大的负面影响，让其股价大跌。可以想象，如果在缺乏其他制度配套的情况下，轻易认定数据为必需设施，要求其开放，那么类似事件的发生频率将会大幅增加。

2. 不对数据适用必需设施原则也未必会增加“第二类错误”

与此同时，不对数据适用必需设施原则也未必会增加“第二类错误”。原因如下：

（1）数据本身具有很强的替代性，即使不要求所谓的“数据垄断者”强行开放数据也不会产生太多负面影响。从应用的角度看，数据的替代性是很强的。同样的信息，可以依靠不同的数据源来获得。例如，企业想要知道某个用户的消费偏好，既可以分析其社交网络数据，也可以分析其搜索数据。从这个角度看，即使某个企业完全垄断了某个来源的数据，其产生的影响也不会太大，因而并没有必要要求其强行开放数据。

（2）数据垄断所能产生的封锁效应并没有想象的强，因而即使不开放数据也不会对竞争产生很大影响。一些研究指出，在多数市场上，新竞争者在进入市场时，其实往往不需要很多数据。相比于充分的数据，产品本身的创新性是更为重要的。即使某一些产业对于数据的依赖比较重，但竞争者通常可以迅速开发出搜集自己所需要的数据的方法，而无需要求在位者开放自己的数据。

（3）数据的时效性很弱，垄断存量数据并不会带来很大价值。要想让数据分析产生更大的价值，就必须保证所分析的数据本身是有时效性的。如果数据本身很老旧，通过其分析出的信息也就没有什么现实价值。因此，即使有一个企业垄断了大批存量数据，也并不能因此而产生较强的市场力量。

（4）开放数据也未必能够消除各企业之间的竞争优势差异。数据只有通过分析和挖掘才能转化为信息，才能帮助企业形成竞争优势。而企业对数据的分析能力，则取决于它们所拥有的算法和算力。拥有不同算法和算力的企业，从同样的数据中分析出的信息可能有非常大的差别。在这种情况下，数据拥有者对所有竞争者都公平开放数据可能并不会让市场变得公平，而只会让某些企业因此确立起自己的市场力量。这对于整个市场来说，未必是有利的。

综合上述分析，这些学者认为，数据不应该被作为必需设施而被要求强制开放。

五、对数据适用必需设施原则的标准探讨

从上述的讨论可以看出，关于数据是否可以适用必需设施原则，目前学界还没有达成共识，支持者和反对者都有其各自的理由。事实上，相比于一刀切的态度，一种更为可取的思路是对个案具体问题进行具体分析，根据场景的不同，考虑究竟是否应该适用必需设施原则。在个案中，为了尽可能避免由此产生的第一类错误所造成的成本，我们依然可以为必需设施的判定设定一定原则，以控制第一类错误。

参考目前文献中关于必需设施的讨论，我们建议在考虑数据是否可以适用必需设施原则时可以考虑如下要件：

（1）数据应该被一个垄断者所拥有。尽管关于必需设施的判定标准还存在着很大的争议，但“设施被垄断者所控制”这个前提几乎是被公认的一条标准。显然，当分析数据是否能构成必需设施时，这个前提条件也应该被首先考虑。

不过，和传统的设施相比，在认定数据拥有者是否是垄断者时，数字经济的竞争特点会带来比较特殊的问题。在传统经济条件下，企业的竞争主要发生在比较接近的产品和服务之间，这使得我们可以用产品的替代性为标准，来比较清晰地界定竞争所涉及的相关市场。在划定了相关市场之后，要判断某一个企业在这个市场上是否是一个垄断者就比较容易了。然而，涉及到数据的竞争，则是主要发生在平台企业之间的。不同于传统的“管道型企业”，平台企业会同时在几个市场上经营。这种多边性决定了平台之间“垄断寡头竞争”（Moligopoly Competition）的出现。 也就是说，两个在不同的产品市场上分别具有垄断地位的企业，可能会在某一市场上产生竞争。举例来说，脸书和谷歌分别被认为是社交媒体市场和搜索市场上的垄断者，但这两个企业却在广告市场上进行着激烈的竞争。很显然，在这个例子中，无论是脸书还是谷歌，数据都是其最重要的投入要素，而这些数据都是从其经营的其他市场上得到的。如果仅考虑谷歌，搜索市场可以被认为是广告市场的上游市场，数据都由这个市场产生，并被下游的广告市场使用。按照传统的观点，由于谷歌显然是搜索市场上的垄断者，因而“数据被垄断者拥有”这个观点就显然成立。但是，这种分析思路在本例中明显存在问题。这是因为，作为下游的关键投入要素，数据可能来自多个上游市场。尽管从业务的角度看，处于上游市场的谷歌和脸书并没有直接的竞争关系，但在产出数据这点上，它们却是彼此竞争的。

考虑到以上这个情况，我们在考虑数据拥有者是否是一个垄断者时，尤其需要注意。在分析这个问题时，不仅应该考虑数据拥有者在其主要的业务市场上的地位，更应该把可能产出数据的所有源头归为一个“数据生产市场”，并考虑数据拥有者是否在这个市场上拥有垄断地位。

（2）数据对于竞争者进入市场而言是必需的，且竞争者拥有数据后，可以对经济效率和社会福利产生正面的影响。只有数据的开放能够促进竞争、促进经济效率和社会福利时，它才应该考虑是否可以被作为必需设施而加以开放。这首先要求，竞争必需要用到相关的数据。如果有相关的证据证明，竞争者在缺乏数据的前提下，就可以有效进入市场、开展竞争，则不应该贸然要求数据的开放。除此之外，还有必要证明竞争者拥有数据之后可以产生显著的正面效应。如果对竞争者开放数据只会使其取代原数据拥有者成为新的垄断者，或者造成数据拥有者和竞争者之间的联合垄断，对于市场的效率和社会福利没有正面影响，那么数据就没有必要被当作必需设施而加以开放。

（3）数据是不可替代的。这里说的不可替代有两种可能：一是从参与市场所需要的信息角度看，竞争者找不到可供替代的数据；二是指要获取相关的数据需要投入的成本过于巨大，以至于从社会角度看，重复搜集数据十分没有效率。

现在的一些研究者在分析这一问题时，经常从数据是否具有可替代的获取资源出发来思考。据此认为，某些平台基于其用户行为获得的数据是不可替代的。但这个分析是存在着明显的问题的。但正如前文中所指出的，数据的真正价值并不来自其本身，而是来自于从中可以挖掘出的信息，因此信息的可替代性才应该是考虑问题的正确起点。如果从获取的角度看，一些数据很难获得可以替代的来源，但人们却可以从其他来源的数据挖掘出同样的信息，那么数据就应该是被视为存在用途上的可替代性的。除非获取替代性数据的成本过于高昂、没有效率，原有数据一般不应该被视为必需设施而开放。

（4）数据的开放不会影响数据拥有者本身的商品和服务质量，也不会引发数据泄露或隐私风险。开放必需设施，必须以不损害数据拥有者的利益为限。具体到数据，这一点也应该适用。

数据的开放可能从多个方面让数据拥有者背负额外的成本：其一，开放数据的行为可能引发数据拥有者的服务器和网络的过载，这可能会严重影响其服务的提供。例如，国家统计局、国家知识产权局等部门都对公众开放数据，允许人们自由用爬虫进行抓取，结果都曾引发了网络的崩溃。后来经过加大投入、调整分享数据策略，类似的情况才得到了缓解。由于这些数据本身具有公益性，政府有对其开放的义务，因此由政府承担这些成本也无可厚非。对于私人企业来讲，数据开放也面临类似的问题，但如果要求它们负担因此而产生的额外成本，就显得不那么合理了。

其二，数据的开放可能引发数据和隐私泄露等问题，这可能给原数据拥有者带来巨大的成本。为了防止类似情况的出现，要求数据开放的一方必须有相应的技术条件能够保证数据安全，并愿意承担可能的数据泄露所引发的成本。如果以上前提条件不能满足，则数据不应该被作为必需设施而加以开放。

（5）数据的拥有者可以提出拒绝开放数据的理由。如果理由成立，则可以不要求强行开放数据。现实情况是十分复杂的。在某些情况下，企业拥有一些不便于开放数据的特殊理由。如果这些理由成立，就不应该将数据认定为是必需设施而要求其开放。一些可以用于抗辩的理由包括：开放数据可能会危害企业现有的商业模式、开放数据可能会带来潜在的安全问题、开放数据可能会给数据拥有者带来额外的不必要成本、开放数据并不会对市场效率和社会福利带来显著的改进的。

六、结语

随着数字经济的发展，数据已经日益称为一种重要的生产要素。在市场竞争中，数据已经称为了企业获得竞争优势的一个重要来源。一些观点认为，当数据日益向大型企业集中之后，会给这些企业带来巨大的市场力量，并会大幅度增加这些企业滥用自身市场力量的可能性。为了防止这种“数据垄断”带来的危害，一些学者建议对数据适用必需设施原则，要求数据所有者对数据强制开放。不过，也有不少学者对这个观点提出了反对。

在本文中，我们在对数据资源的特点进行归纳、对必需设施原则的发展史进行归纳的基础上，采用“两种错误”的观点对数据是否可以适用必需设施原则进行了讨论。我们认为，对数据适用必需设施原则，对于“两种错误”带来的成本其实是不确定的。对于不同的市场环境、不同的数据类型，情况存在着很大的不同。因此，究竟是否应该对数据适用必需设施原则，应该根据具体情况具体分析。为了防止适用必需设施原则后“第一类错误”的大幅度增加，我们可以引入一些严格的适用条件，控制住“第一类错误”发生的概率。在此基础上，再适用必需设施原则，对“第二类错误”进行降低。参考现有文献中对于必需设施原则适用标准的讨论，我们尝试着提出了对数据适用必需设施原则的五个准则。

注：因字数关系，注释省略，详见《竞争政策研究》刊发原文。

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