中國的數字經濟正迅速發展，并逐漸成為經濟發展的新動能；中國的數據產業也剛起步不久，正在加速發展。因此，對數據壟斷、數據寡頭等概念，我們必須進行深入剖析，辨明其內涵，判斷其科學性。

自從大數據概念出來之后，與數據相關的問題總能引起大家的興趣。

去年，馬云在杭州的云棲大會上提出“五新”，其中之一是“新能源”。他認為，數據將像以前的水、電一樣，成為基本生產要素，成為驅動未來經濟發展的新動力。這一觀點，使大家對數據的作用有了新認知。

2017年6月1日，順豐與菜鳥商業合作問題引起全民熱議。在輿論發展過程中，討論越來越集中于數據方面，數據壟斷問題被提了出來。數據和壟斷兩個不同的問題，被緊密地捏在了一起。

幾乎同時，“數據寡頭”的說法也出現了。如果說數據壟斷僅側重于具體行為的話，那么數據寡頭，則是著眼于對企業整體性質的判斷。

數據壟斷、數據寡頭等概念，與反壟斷監管相關。反壟斷監管會深刻影響企業戰略、行業發展。中國的數字經濟正迅速發展，并逐漸成為經濟發展的新動能;中國的數據產業也剛起步不久，正在加速發展。因此，對數據壟斷、數據寡頭等概念，我們必須進行深入剖析，辨明其內涵，判斷其科學性。只有這樣，才能排除一些似是而非的認識對新經濟發展造成不必要傷害，阻礙新興產業的發展。

數據是數字時代的血液

一般認為，數據是以電磁等介質為載體的信息。數據的內容是信息，而其物理表現形式則是電磁等介質。在人類歷史上，迄今為止發生了三次信息載體革命，第一次是語言，第二次是文字，第三次則是數據。語言使人類文明得以建立，文字使文明得以保存和傳播，而數據將使文明演化速度大大加快。

信息以數據形式呈現后，借助功能不斷增強的網絡技術、存儲技術、計算技術、先進算法等工具，可以實現海量收集、存儲、加工、傳輸，從而不但使物理世界可以在虛擬世界完整、全面、清晰地“鏡像化”，還可以通過算法對全數據進行分析，深刻洞見物理世界不同部分的相互關系。因此，數據技術使人類在信息交流、使用等方面不斷突破時間、空間、規模、范圍等的限制，并獲得對客觀世界的新認知。

數據及數據技術應用于經濟領域，極大改善信息不對稱、不完全狀況，大幅度降低交易成本，使商業活動發生革命性改變。商業組織、商業模式、生產方式、交易標的、交易手段、交易地理范圍等，都發生翻天覆地的變化，數字經濟由此蓬勃發展起來。

數字經濟的發展將帶來數據量的劇增。根據IDC《數字宇宙報告》，到2020 年人類擁有的數據量以ZB(1ZB =1,048,576PB，1PB=1024TB)計量。預計，隨著IoT的應用普及和在線化，人類將迎來“數據核爆”。

數據的重要性不斷凸顯，與數據有關的法律問題也越來越受到重視，反壟斷就是其中之一。

“數據壟斷”是一個模糊概念

“數據壟斷”是伴隨菜鳥順豐事件熱起來的一個名詞。但是，何為數據壟斷，應作認真分析。

根據維基百科，數據壟斷其實最初是針對政府的，與數據民主相對應。進入21世紀以來，美國、英國、澳大利亞、新西蘭等國陸續掀起一場數據民主化運動，要求政府機構及相關部門將有關公共數據上傳至其門戶網站。

最近因菜鳥順豐事件而被熱炒的數據壟斷，對象不是政府，而是企業。但是在這場爭論中，不同的人所指稱的數據壟斷，具有不同的含義。

有人稱“數據壟斷”，是從數據占有角度來說的，其實是指“壟斷數據”。壟斷是一個內涵極其豐富的詞，其本義是指獨占。這種說法使用了壟斷一詞的“獨占”含義，即“獨占數據”。但獨占數據本身并不違反《反壟斷法》，即使獨占的是海量數據。獨占數據，只有因此在某一相關商品市場形成市場支配地位，并濫用這種市場支配地位，才會違反《反壟斷法》。

有人稱“數據壟斷”，是從數據流動角度來說的，其實是指“不共享數據”。數據共享是一個重要問題，涉及多方利益調整。不共享數據在很多情況下可能有正當理由，是符合相關法律規定的，不違反《反壟斷法》。不共享數據，只有在涉及壟斷協議或濫用市場支配地位時，才會違反《反壟斷法》。

有人稱“數據壟斷”，是從個人信息保護角度來說的，其實是指“控制個人數據”。企業收集或共享個人信息，如果不履行告知義務或得到個人授權，對個人而言，企業就像黑箱，個人信息被控制、被“壟斷”。但這種情況基本和壟斷沒有太大關系。

有人稱“數據壟斷”，是從數據收益角度來說的，其實是指“獨占數據收益”。數據收益如何分配，是一個在目前爭議很大的問題，但也基本和壟斷沒有太大關系。

有人稱“數據壟斷”，是從向相關部門報送數據角度來說的，其實是指“未充分向相關部門提供數據”。企業與政府相關部門的數據配合，是一個涉及面很廣的問題，但與壟斷基本沒有關系。

上述說法，涵蓋了與數據有關的很多重要問題，但都不是真正的壟斷問題，卻被冠之以“壟斷”之名。這些說法，極易給人以誤導，使問題復雜化，也不利于找到解決問題的正確方法。因此，應給予辨析、正誤。

當然，數據，尤其是大數據也會產生壟斷問題。因數據而產生的壟斷問題，應該至少包括以下幾類：一是數據可能造成進入壁壘或擴張壁壘，二是擁有大數據形成市場支配地位并濫用，三是因數據產品而形成市場支配地位并濫用，四是涉及數據方面的壟斷協議，五是數據資產的并購。

這些都是新型反壟斷問題，與傳統工業經濟的反壟斷問題具有很大的區別，值得深入研究。比如，在審查數據資產并購時，如何界定數據資產的相關商品市場、如何評估并購可能產生的排除限制競爭影響、如何設計救濟措施等，都具有新的特點。就拿界定相關商品市場來說，是按數據本身的屬性來界定、還是按其用途或其產生的數據產品來界定，值得認真討論。

而這些問題和特點，并不是“數據壟斷”一詞所能概括的。

“數據寡頭”的是與非

從反壟斷法的角度來說，寡頭是指寡占市場的參與者。如果在某一相關商品市場中，只有很少數的幾家廠商，那么這些廠商可以稱之謂寡頭。寡頭一般具有市場支配地位，但寡頭必須與特定的相關商品市場相聯系，比如電視機行業的寡頭、碳酸飲料行業的寡頭等，很少有企業能成為所有行業的寡頭。

很明顯，“數據寡頭”是把傳統工業經濟的“寡頭”概念借用過來而形成的新詞。簡單機械的借用，也許會受到挑戰。首先，這一提法未區分細分市場，給人以在所有領域都擁有海量數據的感覺，夸大了企業在數據方面擁有的市場力量。其次，如何分析數據領域的市場結構、如何判斷數據領域的市場支配地位，目前還沒有成熟的標準。在標準不明確的情況下，判斷企業是否是數據寡頭，容易引起爭議。

其實，數據這一生產要素與其他生產要素具有很大區別，這使得因數據而產生的市場力量與傳統市場力量也具有很大區別。比如，數據要發揮最大作用，必須越多越好。因此，企業掌握的數據量越多，越有利于發揮數據的作用，也越有利于最大化消費者福利和社會福利。同樣，企業如果橫跨多個領域，并將這些領域的數據打通，使數據在多個領域共享，那么數據的效用也將更大化發揮。這也是大型互聯網公司能夠不斷進行生態化擴張的原因。從這個角度來說，“數據寡頭”對消費者和社會來說，在效率上是有利的。

再比如，數據無時無刻都在產生，且呈指數級增長。數據一直呈爆炸性增長的事實，意味著這一領域具有很大的動態性，企業市場地位的變化相比于傳統產業可能要快得多。市場的快速變化，將對所有在位企業，包括大型企業產生巨大的競爭壓力，這種壓力將迫使它們不敢輕易濫用自己的市場力量。

這些區別，增加了評價所謂“數據寡頭”的復雜性。

數據產業的規范需要探索

與數據產業發展相伴而生的，是各種沖突和矛盾，如數據權屬問題、個人信息保護問題、企業間數據流動問題、數據利益分配問題、企業與政府數據共享問題等等。這些問題，不能以“數據壟斷”之名進行簡單地概括，否則，既混淆了問題的性質，也夸大了問題的嚴重性。

要促進數據產業長期健康發展，必須拋開簡單粗暴的方法，而應代之以對各種沖突和矛盾進行細致分析。比如，企業向相關部門報送數據問題，應平衡政府監管目標、企業報送負擔、商業秘密保護、個人隱私保護等各方關切，在此基礎上，找到妥善處理辦法，而不應簡單地以打破企業“數據壟斷”為由，要求企業提供超出必要范圍的數據。

從長遠來看，數據產業還剛剛起步，各種商業模式還在探索和發展之中，暴露的問題還不徹底，解決問題的新方法、新手段也還在醞釀之中。在這種情況之下，應避免把結論下得太早，處理問題的方式也應具有更大的彈性和更大的開放空間。