必要設施原則在大數據壟斷規制中的適用

曾彩霞 ,朱雪忠

(1.同濟大學 上海國際知識產權學院，上海 200092；2. 同濟大學 法學院，上海 200092)

一、問題的提出

在數字經濟時代，只要分析出大數據與新產品的相關性，就可以創建新的需求市場。在新的相關市場中，大數據是新產品或新服務生產經營的瓶頸資源，大數據壟斷者只要通過拒絕大數據交易，就可以將競爭對手排除在市場之外。由于大數據使用的非競爭性，大數據壟斷者可以將大數據重復使用在其他細分市場，而不用擔心影響現有市場業務的正常開展。因此，壟斷者利用大數據將現有市場支配力跨界傳遞到其他相關市場更為容易，這將破壞市場的競爭秩序。在此情況下，是否可以像傳統設施一樣，適用必要設施原則(Essential Facility Doctrine)(1)Essential Facility因翻譯不同，分別有必需設施、核心設施、關鍵設施、必要設施等不同表述。本文采用“必要設施”的表述。來規制大數據壟斷者的拒絕交易行為？

必要設施原則是指當壟斷者對競爭所必要的原料或者資源享有瓶頸式的控制，尤其是對下游市場競爭所必要的設施享有控制時，且設施不能被復制，壟斷者必須與下游市場的競爭者共享設施[1]。必要設施原則實際上是法律強加給市場支配企業額外的交易義務。

國外學界對大數據是否適用必要設施原則存在兩種代表性的觀點。第一種認為，當數據壟斷者對下游市場前景缺乏認知時，會先通過交易大數據將潛在的競爭對手作為市場試驗石。待市場前景明晰之后，便通過拒絕大數據交易將競爭對手擠出市場。對此，如果不適用必要設施原則以強制開放數據，那么會嚴重抑制下游市場的競爭和創新[2]。第二種觀點認為，大數據是市場進入的關鍵要素并不能就此被視為必要設施，給企業帶來真正價值的是大數據分析技術和設備，而非大數據本身。如果將大數據作為必要設施，在具體適用上會存在實質性的操作困難，如在強制要求壟斷企業許可大數據時，具體許可哪些數據和是否要實時更新數據都是難以解決的問題[3]。我國學者認為數據構成必要設施必須遵循嚴格限定的總體思路[4]。

在必要設施原則適用上，美國和歐盟司法部門也持不同態度。美國反壟斷執法部門反對將大數據視為必要設施，而是主張將大數據視為并購審查中的原料或資產并作相關規定。歐盟則公開表示將考慮把大數據納入到濫用市場支配地位的相關法律進行規制[5]。德法2016年聯合發布的《競爭法與數據》報告中，明確指出大數據可以作為必要設施，拒絕向競爭對手交易大數據可以被認定為濫用市場支配地位行為[6]。

從現有文獻研究和歐美政府態度差異來看，能否將必要設施原則適用于大數據，還有賴于對大數據的資源固有屬性限制以及對市場競爭不可或缺性的分析。在數字經濟背景下，由于網絡效應、規模經濟和范圍經濟的作用，大數據壟斷者對數據收集、分析以及控制動機會越來越強，以排除市場競爭為目的的拒絕交易行為將會更為頻繁，該行為是否違反了反壟斷法的價值目標以及是否要進行規制，將會成為反壟斷執法部門不可忽視的問題。在我國數字經濟蓬勃發展與大數據壟斷現象日趨嚴重的現狀下，將必要設施原則適用于大數據是否符合我國反壟斷法維護競爭秩序的價值目標？大數據的資源固有屬性是否滿足必要設施原則適用的標準？若滿足，應采用何種適用標準？這些問題都值得深入探討。

二、必要設施原則在規制大數據壟斷中的適用合理性分析

(一)必要設施原則的傳統理論及爭議

學理上認為，必要設施原則的適用最早要追溯到1912年United States v. Terminal Railroad Association of St. Louis案。Terminal Railroad控制了圣路易斯密西西比河的鐵路橋及其他相關設施，并拒絕向競爭對手開放設施。鐵路橋是本地區其他鐵路公司運營所必要的設施，而在當地所有交通工具中，鐵路是關鍵的交通工具，如果沒有鐵路運輸，當地交通運輸會受到嚴重的影響。法院審理后認為，由于Terminal Railroad拒絕開放的設施是競爭所必要的，為了促進當地交通運輸市場的有效競爭，Terminal Railroad應該向競爭者開放該設施[7]，從而形成了必要設施原則的理論輪廓。

雖然必要設施原則理論源遠流長，但真正使用“必要設施”概念的是在半個多世紀之后。NEALE A D將其稱為“瓶頸壟斷”，認為當設施不能被潛在的競爭對手所復制，那么設施占有者必須允許競爭對手在合理的條件下分享設施，限制交易稀缺設施是違法的[8]。在之后的MCI Communications Corp. v. AT&T. Co.案中，美國第七巡回法院使用了“必要設施”的概念。AT&T是美國長途電話和本地電話市場的壟斷者，MCI是長途電話市場的一個新企業。MCI要求將其長途電話線與AT&T控制的本地電話相連接，認為如果不能接入AT&T控制的本地電話，則無法在長途電話市場與AT&T開展有效競爭。經過審理后，法院認為AT&T的行為違反了反壟斷法，可以被認定為濫用市場支配地位[9]。

但美國聯邦最高法院在Verizon v. Trinko 案中拒絕認可必要設施原則。Verizon是紐約州的現有本地交換運營商(Local Exchange Carrier,簡稱LEC)。在1996年美國《電信法》頒布之前，和其他LEC一樣，Verizon享有排他性經銷權。Trinko(2) Trinko 為紐約的一家律所，是AT&T電信公司本地電話服務的用戶，AT&T和Verizon在本地交換運營商(LEC)市場是競爭對手。在Verizon和美國聯邦通訊委員會(FCC)簽訂協議(3)美國1996年《電信法》規定現有本地交換運營商有義務和競爭對手共享電話網路。Verizon和競爭對手包括AT&T簽訂了互連的協議。Verizon的互連協議獲得了紐約公共服務委員會(PSC)的批準，并獲得了聯邦通訊委員會(FCC)的授權，提供長途電話服務。之日，向紐約南部地區法院提起訴訟，稱根據美國1996年新頒布的《電信法》，Verizon應該向其提供網絡連接，而Verizon拒絕提供該設施既違反了美國《電信法》也違反了美國反壟斷法。法院在案件審理之后，一致認為Verizon沒有共享設施并未違反反壟斷法，并拒絕認可地方法院之前所適用的必要設施原則。法院認為強制要求企業，尤其是壟斷企業，與潛在競爭對手交易會導致壟斷者和競爭對手都降低投資開發設施的動力，另外強制設施共享還可能為企業共謀行為創造機會，這正是反壟斷法最需要規制的[10]。

從美國司法實踐來看，必要設施原則的適用存在鮮明的分歧；反觀我國，對必要設施原則表現出了更高的接受度。我國《工商行政管理機關禁止濫用市場支配地位行為的規定》第4條規定 “應當禁止具有市場支配地位的經營者沒有正當理由，拒絕交易相對人在生產經營活動中以合理條件使用其必需設施”。2015年《關于禁止濫用知識產權排除、限制競爭行為的規定》將必要設施擴展到知識產權，其中第七條規定“具有市場支配地位的經營者沒有正當理由，不得在其知識產權構成生產經營活動必需設施的情況下，拒絕許可其他經營者以合理條件使用該知識產權，排除、限制競爭”。值得一提的是，該條款將必要設施不限于標準必要專利，擴大了必要設施的適用范圍。

無論從美國的司法實踐還是從我國的法律法規來看，對必要設施原則的適用都以市場競爭秩序維護為價值導向，而競爭秩序的維護是反壟斷法最直接和最重要的價值目標。因此，本文認為，是否實現市場競爭秩序維護的價值目標，是考察適用必要設施原則規制大數據壟斷合理性的主要因素；和傳統設施相比，大數據的固有屬性是否是排除必要設施原則適用的限制因素，也是合理性分析的另一關鍵要素。

(二)基于競爭秩序維護的視角

(1)大數據瓶頸現象已出現端倪

大數據的一個典型特征就是易形成高度集中、贏者通吃的局面。在數字經濟時代，大數據已經成為創新引擎和市場進入的關鍵壁壘，無論是從行業還是國家來看，都出現了高度集中的現象。從行業來看，大數據壟斷主要集中在社交網絡平臺、搜索引擎和電商平臺的互聯網產業。這三類平臺產業都出現了市場壟斷寡頭。從國家來看，美國為大數據壟斷主要國家，在全球占據市場支配地位的社交網絡(Facebook)、搜索引擎(Google)以及電商購物平臺(Amazon)均為美國企業。和傳統商業社會每個行業都有大量企業相互競爭不同, 互聯網行業的每個細分市場都很集中。在網絡經濟環境下壟斷寡頭的市場結構已成為主流[11]。

在具體相關市場，大數據瓶頸現象已出現端倪。2017年，領英向hiQ發函要求其立刻停止未授權的數據抓取行為；在hiQ未采取實際行動之際，領英通過技術手段阻止hiQ獲取數據。于是，hiQ向法院提起訴訟，稱領英選擇在此時阻止其抓取數據是因為領英將進軍職業數據分析市場。在該相關市場中，領英與hiQ將成為直接競爭關系，領英限制數據進入的目的是為了排除競爭。由于hiQ的商業模式是完全建立在分析領英所公開的用戶數據基礎之上，如果不進入領英的數據，hiQ將面臨倒閉等無法彌補的損害。hiQ認為領英的行為違反了必要設施原則[12]。實際上，領英掌握了hiQ生產經營的瓶頸資源，而領英要進入職業數據分析市場，只需通過拒絕交易就可以輕而易舉將hiQ 從職業數據分析市場剔除出去?？上У氖?，雖然法院認為領英行為確實會給hiQ造成無法彌補的損害，但對是否違反必要設施原則未進行論述。

(2)大數據杠桿作用的出現

杠桿作用是指經營者將一個市場上的壟斷力量傳遞到另一個市場，從而在兩個市場獲利。提高競爭對手成本理論(RRC)又將杠桿作用延伸到提高對手交易成本、以降低對手競爭優勢的行為。杠桿作用是企業壟斷力延伸的一種典型措施，可以改變第二個市場的結構，即將第二個市場從競爭市場改變為壟斷市場，而改變該市場結構的原因不是企業提供的產品或服務的質量和價格，而是來自于企業在另一市場的支配地位[13]。由于在杠桿作用下企業將同時控制兩個市場，因此具有杠桿作用的很多行為都被認為違反了反壟斷法，其中包括搭售、捆綁、排他性交易等行為[14]。

對大數據壟斷者來說，實施杠桿作用的行為更為容易。由于大數據具有市場信息反饋和預測功能，大數據壟斷企業可以創建新的市場，并很容易將現有市場支配地位傳遞到新的相關市場并獲得壟斷利潤。出于獲取壟斷利潤的誘惑，壟斷企業利用大數據可以將其壟斷力傳遞到“不相關”市場和“未來相關”市場(如Google進軍智能汽車)，壟斷地位從“點”升格到“鏈”，甚至到“面”，將競爭格局從個體間的競爭改變為產業鏈之間甚至是生態圈之間的競爭，甚至可能在未來消除傳統產業的劃分格局。為了鞏固和加強在現有和相鄰市場的支配地位，壟斷企業會盡力通過各種手段排除競爭對手準入數據，比如通過與用戶簽訂排它性協議、技術手段、設置數據交易價格和條件、以及拒絕數據交易等阻止競爭對手準入數據。英國競爭與市場管理局發布的《消費者數據的商業使用》報告稱，當大數據是產品或者服務的重要原料時，通過拒絕競爭對手準入數據或設置數據準入障礙的能力和動機會增強，將現有市場壟斷力跨界傳遞到其他獨立相關市場的行為更容易發生[15]。

(3)對大數據市場競爭失序的有效干預

在自由經濟市場下，出于競爭成功后的高回報預期，企業得以吸引資源并將資源進行最有效率的配置，從而發揮市場機制配置資源的作用。從競爭成功后獲得利潤尤其是壟斷利潤，是驅動企業大力投資創新的內在動力。而必要設施原則卻是法律強加給占據市場支配地位的企業額外的義務。從內在機理來看，似乎和自由經濟的本質相沖突。壟斷企業在數據開發的整個價值鏈中都需進行大量的投資，且大數據對企業競爭力具有重要作用，要求壟斷企業與競爭對手共享大數據，是否會對持續創新產生嚴重的抑制作用？必要設施原則作為反壟斷救濟措施是否對動態競爭會帶來風險？這些疑慮是導致對必要設施原則持審慎克制態度的一個主要因素。

大數據固有屬性及價值開發特征是把雙刃劍。一方面正是由于大數據帶來的巨大經濟價值以及高昂的固定成本，強制要求壟斷企業開放設施會帶來抑制創新的風險；另一方面也正是因此，新企業如若進入市場就需要投入大量的資金且耗時長，而且網絡效應和規模經濟促使大數據壟斷者對用戶具有很強的吸附力。由于用戶粘性和鎖定效應，新企業即便投入了大量的資金創新開發產品，也難以獲取數據。因此，新企業難以在市場立足的主要原因不是服務質量或價格問題，而是因為壟斷企業對市場的鎖定。在此情境下，壟斷企業只需拒絕交易其所控制的大數據就可以實現在另一相關市場的壟斷地位。

在競爭嚴重缺乏的市場下，原先屬于不同產業的壟斷企業為了擴大自身的大數據規模，會進行寡頭間的大數據共享(4)2018年Facebook承認與包括蘋果、亞馬遜、阿里巴巴、華為在內的數十家企業存有數據共享的合作。，從而豐富其掌握的大數據范圍，為價格歧視、價格共謀等寡頭壟斷行為增加了風險。和傳統市場相比，數字經濟時代的價格歧視問題更為凸顯[16]。這與Trinko案中法院所擔心的正好背道而馳。受大數據創造的壟斷利潤的驅動和杠桿行為實施的簡便，大數據壟斷企業更愿意選擇犧牲短期利益拒絕交易，以換取長期壟斷尋租利益。較傳統設施，實施拒絕大數據交易的形式更為多樣化，如壟斷者可以向潛在競爭對手實施釣魚策略，一開始通過數據交易來試驗市場的可行性，然后通過控制大數據準入權來掌控競爭對手的業務開展，對整個相關市場實施控制。

雖然合同締結自由的原則允許企業有選擇交易對象和協商約定交易條件，拒絕數據交易并不必然違法。但自由經濟下的契約自由、交易自由是以市場具有自我調節功能為前提的。如果市場因為種種原因喪失了自我調節功能，繼續強調契約自由無疑會進一步強化市場的封閉性，也會使得市場喪失資源配置的作用。此時，干預市場就成為必要而且合理的選擇[17]。鑒于大數據壟斷對競爭秩序及消費者福利的破壞，在自由市場自我調節失靈的情況下，引入必要設施原則規制大數據壟斷，是符合反壟斷法維護競爭秩序這一價值目標的。

(三) 基于大數據的資源固有屬性

(1)大數據具有不可或缺性

從美國司法實踐來看，必要設施原則適用必須滿足一個標準，就是壟斷企業所占有的設施本身對市場競爭是否具有不可或缺性。該不可或缺性包含兩個層次：第一，如果沒有該設施，要求企業(Facility Seeker)產品或服務的生產經營是否可以正常進行；第二，沒有該終端產品或者服務的生產經營，要求企業是否可以進行市場活動所必要的行為[18]?；诖藰藴?，再回到領英案中，如果hiQ主張領英違反了必要設施原則，那么至少需要證明兩點：第一，如果沒有領英的公開用戶數據，hiQ的職業數據分析服務將無法正常進行；第二，如果沒有職業數據分析這個終端服務的生產經營，hiQ將無法參與市場活動所必要的行為，也就是hiQ可能面臨倒閉等無法彌補的損失。

鑒于對大數據的非競爭性、價值壽命維系和收集渠道的不同認知，有學者認為雖然通過深度學習等技術提煉出來的大數據具有重要競爭優勢，但大數據不是企業成功的關鍵原料，具有創新力的新企業沒有數據也可以取得市場成功，因為數據價值壽命是短暫的，任何具有競爭優勢的數據價值很快就會流失，大數據壟斷者難以通過大數據占有競爭優勢[19](5)LYON L，TERDOSLAVICH W，CHIOU L, TUCKER C等學者持相同觀點。，而必要設施原則的適用要求企業排除市場競爭的能力是相對持久的[20]。因此，從不可或缺性來看，不能將必要設施原則適用于大數據。本文認為該觀點是從靜態的視角來分析大數據特征，忽視了大數據壟斷者的商業模式及其與大數據固有屬性之間的能動性和交互性。

從商業模式來看，大數據壟斷者大多是具有雙邊平臺的互聯網企業。這類商業模式的主要特點是以用戶提供個人數據為支付對價來換取免費服務。在雙邊平臺中，企業通過大數據不斷提升服務質量和獲取廣告客戶，為其提供了大量的資金來源以及數據資源，可以用于大數據技術的開發和提升。反過來，大數據的技術開發和提升又能促進數據收集和分析以及吸引廣告客戶。因此，對于企業來說，服務提供、數據收集和廣告市場三者之間的網絡交互性是其商業模式成功的主要原因。其中，大數據分別是服務提供和廣告來源的直接動能。競爭對手在大數據質量、資金以及算法技術等方面都無法與壟斷者抗衡。

另外，并非所有大數據的價值壽命都是短暫的，歷史數據和實時數據的聚合，更能反應出用戶的偏好變化并預測出新的發展趨勢。大數據壟斷者由于已經擁有強大的用戶群，對實時數據的更新和分析都更具有競爭優勢。和傳統設施占有者相比，大數據壟斷者對必要設施和市場支配地位的控制不僅長久，而且更具廣度和深度。再以領英案為例，雖然領英稱市場上其它數據分析公司沒有使用領英的數據，但hiQ指出，這些公司的商業模式完全不同。比如Glint分析的數據是根據自身客戶的員工數據進行分析的。要求hiQ重新建立一個完全不同的商業模式會給hiQ造成無法彌補的傷害，會導致hiQ直接倒閉。hiQ重建該設施在合理期限內不具有經濟可行性，尚且不說領英在職業社交網絡服務市場還具有絕對的壟斷地位。因此，結合hiQ的商業模式，領英的數據對具體職業數據分析市場具有不可或缺性。

(2)在特定的相關市場，可替代性大數據難以獲取

在反壟斷實踐中，確定相關市場是限制競爭行為分析的基礎，而相關市場所主要關注的是產品的可替代性問題。如果設施在合理期限內在經濟、法律上無法被復制，而擁有這一設施的企業，可以被認定為市場的壟斷者。如果要適用必要設施原則強制要求壟斷企業開放大數據，那么至少要證明在相關市場內，要求企業在合理期限內在經濟、法律上找不到合適的大數據替代品。而對大數據的資源固有屬性的認知不同，導致在該問題判斷上存在很大的分歧。有學者認為大數據廉價且易獲取，大數據的收集、存儲和分析成本低且不斷下降，生產和經銷的邊際成本幾乎為零，用戶的多棲性提供了大量的數據源，大數據獲取的工具和路徑很多[21]。

雖然理論上大數據具有非競爭性，壟斷企業對數據的獲取并不排斥其他企業收集和使用數據。但現實是，在很多特定的相關市場，需求市場和供應市場的創建得益于大數據分析。如果沒有大數據，那么供應市場和需求市場可能都不存在。對于該特定相關市場，需要的是某特定類型的大數據。在初期，大數據是由企業提供服務時所產生的“副產品”，雖然所獲取的原始數據具有多樣性，不同企業所獲取的原始數據還可能存在重疊，比如快遞服務企業和美團外賣所獲取的原始數據中可能都包含用戶地理位置的信息，但因其主營業務不同，所獲取的核心數據具有功能性差異。

還以領英案為例，雖然臉書、谷歌、亞馬遜等都是大數據寡頭，但是hiQ需要的是職業數據，該特定類型的大數據難以從臉書等其他大數據寡頭處獲取。

由于亞馬遜、臉書和領英三個企業所提供的服務不同，所收集到的大數據可能存在部分相同，但領英由于在職業社交網絡的壟斷地位，對職業社交大數據享有排他性控制力，其他企業無論是在職業大數據的量和質上都難以與領英抗衡。hiQ試圖從第三方購買到特定類型的數據存在難以實現的困難。另外，如果hiQ 試圖通過縱向合并進入上游市場(職業社交網絡服務市場)獲取相關數據則更無現實性，因為領英是上游市場的壟斷者?？梢?，競爭對手難以在合理的期限內尋找到經濟上可行的替代品。

(3)大數據具有可共享性

壟斷者拒絕交易的行為是否適用必要設施原則還有賴于資源固有特征的限制[22]。設施可共享性是必要設施原則適用的另一重要考察因素。雖然必要設施原則的適用是以犧牲產權權利人的部分權利來促進競爭，但是強制要求共享設施不應影響壟斷者正常業務的開展。如果共享設施不可實現或會阻礙設施占有者向消費者有效地提供服務，那么反壟斷法不能強制要求共享設施[23]。反過來，如果設施固有屬性是強制許可的重要限制因素，那么壟斷者本身也更有理由拒絕強制許可[24]。和傳統設施相比，大數據復制和使用沒有排他性，大數據的共享不會對壟斷企業開展業務帶來使用擁擠或設施損耗等問題[25]。大數據的資源固有屬性對共享的限制性較低。

因此，從大數據的功能性差異、特定類別的大數據具有不可替代性、以及大數據的可共享性等資源固有屬性來看，將必要設施原則適用于大數據具有一定的合理性。

三、必要設施原則在大數據壟斷規制中的適用條件

無論從反壟斷法的價值目標實現，還是從大數據的資源固有屬性來看，將必要設施原則適用于大數據都具有一定的合理性。但鑒于大數據的非競爭性以及易于形成高度集中等特征，將必要設施原則適用于大數據是否應滿足特殊的構成要件？

(一)必要設施原則適用的一般標準

在MCI案中，美國第七巡回法院提出了必要設施原則適用的條件，認為適用必要設施原則必須滿足四個基本要件：(1)壟斷者控制了必要設施；(2)競爭者沒有能力獲取該必要設施；(3)壟斷者拒絕向競爭者開放該必要設施；(4)開放必要設施具有可行性[26]。之后，歐洲在Oscar Bronner案中確定了適用的四個條件：(1)拒絕交易可能排除下游市場的競爭；(2)該拒絕交易行為缺乏合理根據；(3)準入競爭者的設施是不可或缺的；(4)市場上沒有實際或潛在的替代品[27]。在此基礎上，TROY提出了競爭者標準。依照其提出的架構，必要設施的成立只需要滿足三個要件：(1)進入該市場必須使用該設施；(2)重建該設施的成本超過進入設施的標準成本；(3)競爭對手持續地被拒絕交易將被迫退出市場[28]。

我國在《禁止濫用市場支配地位行為的規定》中對必要設施適用提出了幾個考量因素：“應當綜合考慮另行投資建設、另行開發建造該設施的可行性，交易相對人有效開展經營活動對該設施的依賴程度、經營者提供該設施的可能性、以及對自身生產經營活動可能造成的影響等因素”。之后在《關于禁止濫用知識產權排除、限制競爭行為的規定》中直接提出了三個適用條件：(1)該項知識產權在相關市場上不能被合理替代，為其他經營者參與相關市場的競爭所必需；(2)拒絕許可該知識產權將會導致相關市場上的競爭或者創新受到不利影響，損害消費者利益或者公共利益；(3)許可該知識產權對該經營者不會造成不合理的損害。

(二)必要設施原則在大數據中的適用標準

從國內外理論與實踐來看，雖然在適用標準、適用范圍以及表述上存在差異，但設施的不可替代性、拒絕交易動機、以及設施共享的可行性是必要設施原則適用的主要構成要件。和傳統知識產權不同，大數據的非競爭性、實時性以及確權難等特征對必要設施原則的適用造成了實施障礙?；诖讼拗?，本文認為將必要設施原則適用于大數據應至少滿足四個條件：第一，壟斷者對相關市場競爭所必要的大數據享有排他性控制權，且拒絕交易是以排除競爭為目的。第二，大數據壟斷者與要求企業是下游市場的直接競爭者。第三，必要大數據在特定相關市場上沒有合適的替代品。第四，必要大數據的共享具有可行性。

(1)壟斷者對必要大數據享有排他性控制權

和其他有形資源以及傳統知識產權不同，大數據的所有權確定存在很大的爭議。無論是原始數據、觀測數據還是衍生數據，壟斷者是否享有所有權、享有何種所有權都無定論。甚至有學者認為，賦予大數據控制者所有權會停滯大數據的自由流動，從而阻礙競爭和創新[29]。與識別大數據所有權相比，確定大數據準入和再使用的權利更為重要[30]。事實上，目前壟斷企業對大數據的排他性控制已導致數據瓶頸現象的出現?；诖髷祿墓逃刑卣骱彤斚孪嚓P法律制度的缺失，如果對必要設施原則的適用只限定于大數據的所有權人既不符合現實情況，也不符合大數據的特有屬性。因此，大數據所有權不應是必要設施原則適用的必需要件，應將必要設施原則適用于對大數據享有控制權的企業。

另外，在大數據的整個價值鏈中，必要設施原則適用的客體也存在邊界模糊。有學者認為原始數據不能作為必要設施原則適用的對象，衍生數據才是討論的焦點，因為原始數據在強制許可中會存在很多操作問題，而且衍生數據的獲取能力越強，原始數據的重要性就越小[31]。該觀點主要是基于大數據價值來自于算法技術而非大數據本身的認知。實際上，原始數據無論是對算法技術，還是衍生數據的獲取都具有非常重要的價值，因為算法技術可以通過原始數據的輸入不斷精進，原始數據獲取能力越強，其數據分析能力和衍生數據獲取能力就越強。而且在三類數據中，企業對原始數據的投入和所有權主張都更弱。和衍生數據相比，原始數據更應成為必要設施原則適用的對象。

因此，無論原始數據、觀測數據還是衍生數據，只要壟斷者對其享有排他性控制權，就可以適用必要設施原則。

(2)大數據壟斷者與要求企業在下游市場構成直接競爭關系

在Commercial Solvents v. Commission 案中，歐洲法院稱壟斷企業拒絕向既是自己客戶又是自己下游市場的競爭對手交易競爭所必要的設施，構成濫用市場支配地位[32]。從該標準可以看出，要求企業既是壟斷企業現有相關市場的客戶,也是下游市場的競爭對手。

盡管在適用必要設施原則時應擴展適用主體和客體，但就大數據要求企業和壟斷者之間的商業關系應嚴格限定。從競爭的視角來看，大數據壟斷者與要求企業在上游和下游市場存在四種關系(見表1)：1)在上游市場是競爭對手，但下游市場不是競爭對手；2)在上游市場不是競爭對手，下游市場是競爭對手；3)在上游和下游市場都是競爭對手；4)在上游和下游市場都不是競爭對手。

表1 大數據要求企業與壟斷者的競爭關系類型

在這四種情況下，只有第2種情況才能適用必要設施原則，這是基于必要設施原則是為了促進市場的競爭，而不是保障競爭者的利益。倘若大數據要求企業和壟斷者在上游市場已經是競爭關系(如第1和3種情況)，那么在下游市場的角逐應是兩家企業實力較量的延伸，而不應犧牲壟斷者的利益來滿足要求企業開展市場競爭需要。且在這種情境下，大數據要求企業完全可以通過進入上游市場，改善上游市場服務來獲取相關大數據。開放壟斷者的大數據不是要求企業獲取必要大數據的唯一路徑。

如果大數據要求企業和壟斷者在上游和下游市場都不是競爭對手(第4種情況)，壟斷者拒絕交易的動機則難以確定，而壟斷者拒絕交易理由是必要設施原則適用的一個主要標準。既然不是競爭關系，壟斷者拒絕交易大數據就很有可能不是為了排除限制競爭。在自由經濟下，法律賦予壟斷者有權選擇交易對象和設定交易條件，壟斷者拒絕交易大數據不應受到法律的規制。因此，只有當大數據壟斷者與要求企業在下游市場存在直接競爭關系時，且壟斷者拒絕大數據交易是為了犧牲短期利益以獲取下游市場的壟斷利潤時，才能適用必要設施原則。

(3)必要大數據在市場上沒有合適的替代品

在幾乎所有的必要設施認定標準中，設施的“不可替代性”是必要因素，市場上不存在可替代性產品是必要設施原則適用的先決條件?！安豢商娲浴币馕吨O施的唯一性。在分析是否存在可替代性產品時，往往會出現將大數據的非競爭性視為可替代性的誤區。這其實是將所有大數據視為可替代性產品，忽視了大數據的功能性差異，但不同的相關市場需要不同類型的大數據。以領英案為例，hiQ需要的是職業大數據?？梢?，在分析是否存在合適的替代品時應先界定相關市場。如果該特定類型的大數據不能識別相關市場，或存在其他替代品以實現相同目標的話，那么即便壟斷者對該大數據享有排他性控制權，也不能認為在該相關市場享有瓶頸式壟斷[33]。

同時，也不能忽視合理期限和經濟上的可行性。如果要求企業重新開發大數據的成本極大地超過了準入壟斷者大數據的成本，那么不應將重新開發大數據視為可替代品。因為從整個社會資源配置效率來看，投入大量的資本和人力資源重復開發相同的設施，尤其是原始數據和觀測數據，是對有限社會資源的一種嚴重浪費，該重復投入的資源完全可以用于其他創新。因此，只有在合理期限內經濟上可行的所有路徑都窮盡了，還沒有合適的替代品，才能適用必要設施原則。

(4)必要大數據的共享具有可行性

設施占有者開發設施的首要目的是為了滿足自身業務的開展，并為此承擔相應的市場風險。如果設施共享會影響其業務正常開展，那么會抑制其對設施建設的投資動力。由此可見，設施共享的可行性也是適用必要設施原則必備的要件。大數據的資源固有屬性是否滿足共享可行性在前文已有論述，這里不再贅述。除此之外，在法律上和技術上的可行性也應進行考察。首先，由于大數據承載著個人、組織或國家的相關信息，大數據的共享可能會披露個人隱私、商業秘密或國家秘密，給個人、組織、國家帶來安全隱患。因此，和傳統設施相比，大數據共享會存在更多的法律風險。目前，我國在大數據相關領域的法規還不健全。在此背景下，強制要求開放設施還應具體情況具體分析。如果是國家政府部門基于業務開展所獲取的大數據，大數據共享可能涉及國家秘密等國家利益，抑或企業基于自然壟斷獲取的特定種類的大數據，大數據共享可能違反國家設施管制的相關法律，那么即便滿足其他要件，也不應適用必要設施原則。

其次，強制要求共享大數據還應考量技術的可行性。目前，大數據幾乎都是各企業根據自己的序列進行存儲，大數據的傳輸可能存在不兼容，而不兼容會直接影響大數據的共享是否能夠最終實現。如果大數據存儲不兼容是基于壟斷者業務正常開展所致，那么大數據要求企業受制于自身技術不足，不應要求壟斷者降低大數據存儲標準或更換設施以配合大數據的復制，也就是設施共享不應增加壟斷者額外的經濟成本，因為設施共享的可行性分析應該在設施占有者業務正常開展的范圍內進行，不能要求設施占有者窮盡所有可能[34]。

四、結論

綜上所述，雖然和傳統設施相比，大數據具有非競爭性，但對于特定的相關市場來說，大數據具有功能性差異和獲取渠道有限,并由此對市場競爭具有不可或缺性和不可替代性。由于大數據瓶頸現象和壟斷杠桿行為的出現，將必要設施原則適用于大數據是對競爭失序的有效干預。鑒于大數據資源固有屬性的限制，在大數據壟斷規制中適用必要設施原則還應設特定的條件。

另外，將必要設施原則適用于大數據在實踐中可能會存在特有的困難。例如，在適用必要設施原則時，大數據許可價格應遵循什么原則？共享的大數據質量以及大數據壟斷者的商業秘密等利益如何保障？這些問題對必要設施原則在大數據壟斷規制中的實踐將產生一定的影響，在未來還有待于進一步探討。