張文魁

(國務(wù)院發(fā)展研究中心 企業(yè)研究所， 北京 100010)

在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展中，數(shù)據(jù)正在成為關(guān)鍵投入品。本文將說明數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域一些比較典型的企業(yè)策略性行為，包括自我優(yōu)待，“二選一”及其他形式的拒絕交易，大數(shù)據(jù)殺熟及各種花樣的差別性定價，屏蔽、封禁以及拒絕鏈接等等，都與對數(shù)據(jù)和算法的利用密切相關(guān)。盡管傳統(tǒng)行業(yè)也有一些類似現(xiàn)象，但對數(shù)據(jù)和算法的利用，可以將這些行為升級為系統(tǒng)性的競爭和反競爭手段，以自動化、隱秘化的方法實施，從而發(fā)生性質(zhì)上的變化。因此，數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域的反壟斷與反不正當競爭，應(yīng)該進一步聚焦于那些策略性行為背后的數(shù)據(jù)和算法。同時，數(shù)據(jù)權(quán)屬以及數(shù)據(jù)所涉及到的國家安全等問題，雖然已經(jīng)納入政策議程，但如何正確認識并把握分寸，也需要認真思考。

一、數(shù)字市場典型策略性行為背后的數(shù)據(jù)與算法

事實上，在傳統(tǒng)市場中，差別化定價和其他歧視性行為、自我優(yōu)待、拒絕交易等屢見不鮮，譬如對于“熟客”給予優(yōu)惠定價。而數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域的“殺熟”，即對這類客戶給予更高定價，就顯得“離經(jīng)叛道”了。但是，優(yōu)惠定價和更高定價，本質(zhì)上都是差別化定價，或者可以定性為價格歧視。為什么優(yōu)惠定價不是問題，而更高定價卻是問題？優(yōu)惠定價雖然是讓利行為，被視為一種“善意”，可以幫助廠商吸引更多高頻次消費的穩(wěn)定性客戶，同樣也可以起到壓制競爭對手、強化本企業(yè)競爭地位的作用，但是也可以視為一種不正當競爭，更何況這樣的定價對其他客戶是一種不公平行為。

數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域之所以存在較多的大數(shù)據(jù)殺熟，可能是因為處于快速發(fā)展中的數(shù)字企業(yè)要大量“獲客”，即獲得更多的新客戶，不得不對大量新客戶進行補貼，以吸引他們加入數(shù)字化場景，并使他們接受、喜愛這樣的場景，而對“熟客”的價格則是不含補貼的正常價格。對新客戶進行補貼是因為新客戶從傳統(tǒng)場景轉(zhuǎn)換到數(shù)字化場景，存在轉(zhuǎn)換成本，包括操作成本和心理成本。因此，簡單地將大數(shù)據(jù)殺熟定性為不正當競爭行為的確存在一定的問題。當然，還有可能是因為，許多“熟客”對特定數(shù)字化服務(wù)及其場景形成了習慣性和依賴性，或者他們對價格不敏感以及支付能力更強。這種情況下的大數(shù)據(jù)殺熟就與“獲客”目的差別化定價大不一樣。不過更加復雜的是，數(shù)字企業(yè)可能給予了接受更高定價的客戶以更加特殊的增值服務(wù)組合。

數(shù)字企業(yè)對客戶數(shù)據(jù)的廣泛采集，普遍是無授權(quán)、不知情的采集，而客戶并未意識到這些數(shù)據(jù)及分析結(jié)果會用于企業(yè)的差別化定價策略，而實際上的結(jié)果就是，自己是數(shù)據(jù)的貢獻者，反過來又成為數(shù)據(jù)貢獻后的受害者，這使事情的性質(zhì)發(fā)生了變化。很顯然，大數(shù)據(jù)殺熟的要害不是“殺熟”，而是“大數(shù)據(jù)”；其他差別化行為的要害也不是差別化，而是數(shù)據(jù)。數(shù)字企業(yè)，特別是互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)，廣泛地采集客戶和其他參與者的數(shù)據(jù)，并開發(fā)算法模型對這些數(shù)據(jù)進行有針對性的分析，利用分析結(jié)果實施差別化、歧視性的定價行為。而且，數(shù)據(jù)的采集、分析、使用，一般并不為被采集對象知情和授權(quán)。

在數(shù)字市場中，其他基于數(shù)據(jù)和算法的差別化和歧視性行為也有不少。在雙邊性互聯(lián)網(wǎng)平臺市場中，平臺企業(yè)對不同的上家和下家進行組合性定價，包括實施不同的組合性優(yōu)惠措施，從而實現(xiàn)復雜的交叉補貼，使平臺可以追求利潤最大化。這樣的交叉補貼，不借助于數(shù)據(jù)和算法是不可能實現(xiàn)的?；跀?shù)據(jù)和算法，可以比較容易地實現(xiàn)對優(yōu)質(zhì)客戶的篩選，或者對脆弱客戶的剔除，以及將那些易受誘導、易受情緒侵染的客戶篩選出來并實行針對性高強度營銷。同樣，可以進行反向操作，即對不合意或者缺乏較好支付能力的客戶設(shè)法避免交易，這樣的做法也可以發(fā)生在對上家的選擇、對供應(yīng)鏈的管理上。大量實施這些系統(tǒng)性行為，無疑可以強化互聯(lián)網(wǎng)平臺企業(yè)的談判地位，弱化入駐平臺的廠商和個人的談判地位。平臺企業(yè)如果還兼有自營業(yè)務(wù)，與入駐廠商存在競爭性，也容易實施基于數(shù)據(jù)和算法的自我優(yōu)待行為。

基于數(shù)據(jù)和算法的差別化行為，可以用于精準推送。精準推送大量存在于數(shù)字化新聞報道和信息資料的閱讀領(lǐng)域，平臺企業(yè)或者媒體機構(gòu)對讀者的題材偏好、關(guān)注點和興奮點、閱讀習慣等進行隱秘的數(shù)據(jù)收集，然后不斷地向其推送同類的文章和資料。精準推送現(xiàn)在越來越普遍地滲透到購物、旅游、出行等訂購領(lǐng)域以及短視頻觀看和娛樂領(lǐng)域，并且伴隨著越來越多的廣告投放和高頻度推銷活動。精準推送顯然免除了客戶的主動搜索環(huán)節(jié)，實行基于數(shù)據(jù)和算法的自動匹配，在很多時候是一種可以極大提高效率的良性行為。但是，精準推送本質(zhì)上也是一種差異化行為，基于數(shù)據(jù)收集實現(xiàn)對個體差異的識別，從而涉及到隱私問題或者個體信息的非自愿公開等問題，所以可能是不良行為。那么，到底是提高效率的良性維度占上風，還是侵害個人隱私和違背個人意愿的不良維度占上風？這就給規(guī)制帶來了難題。不過，未經(jīng)同意的大體量、高頻度的廣告投放和信息推送，很可能違背了接收者的意愿，從而在較大程度上屬于單維度的不良行為。

不僅是差別化、歧視性行為極大地受益于數(shù)據(jù)和算法，數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域其他的一些典型行為，大致具有同樣情形。利用大數(shù)據(jù)和算法是否容易導致合謀，從而通過定價等手段來損害客戶利益，已引起了學術(shù)界的討論。而數(shù)字平臺企業(yè)廣泛存在的自我優(yōu)待和拒絕交易行為無疑是基于數(shù)據(jù)和算法，因為兼有自營業(yè)務(wù)的平臺，可以系統(tǒng)性地收集其他賣家和買家的數(shù)據(jù)，從而及時發(fā)現(xiàn)暢銷商品及其客戶群，然后快速推出自營的同樣商品并進行算法推薦營銷，其他任何賣家都不可能系統(tǒng)性地獲得這樣的數(shù)據(jù)。搜索引擎企業(yè)也具有同樣優(yōu)勢?；跀?shù)據(jù)和算法的自我優(yōu)待和拒絕交易不但可以升級為系統(tǒng)性行為，而且可以自動地、隱秘性地實施，即數(shù)據(jù)的采集、分析、利用并未得到客體的知情和同意，算法的使用并未得到參與人的充分認知與自由選擇。

總而言之，數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域那些廣受關(guān)注、飽受爭議的典型策略性行為，其要害在于它們基于數(shù)據(jù)和算法。不管是業(yè)已形成強大市場勢力的數(shù)字巨頭企業(yè)，還是新設(shè)的中小數(shù)字企業(yè)，都有可能利用自己獨特的數(shù)據(jù)采集方法和算法模型實施這些行為，也就是說，即使規(guī)模較小、市場份額較少的企業(yè)也很有可能采取這些行為來加強競爭和排斥競爭。因此，數(shù)據(jù)和算法可以改變企業(yè)規(guī)模和市場份額在產(chǎn)業(yè)組織中的角色。盡管對數(shù)據(jù)和算法的利用是極為重要的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，極大地提高了生產(chǎn)和生活效率，但由于它們也隱藏在這些受爭議、受關(guān)注的策略性行為背后，所以需要引入科學合理的規(guī)制，這不會抑制反而會促進創(chuàng)新。

二、數(shù)據(jù)和算法規(guī)制初探

毫無疑問，數(shù)據(jù)是算法的基礎(chǔ)。要對數(shù)據(jù)和算法進行必要的、合理的規(guī)制，首先就要探討數(shù)據(jù)規(guī)制問題。

數(shù)據(jù)規(guī)制就是要建立并施行一套關(guān)于數(shù)據(jù)采集、流轉(zhuǎn)、開發(fā)、利用的規(guī)則。數(shù)據(jù)是客觀世界在人類認知上的投射，當人類有了身體器官之外的器具和方法去采集客觀世界的狀態(tài)信息，數(shù)據(jù)體量就可以無窮無盡地膨脹。對數(shù)據(jù)進行加工和分析的方法也在不斷發(fā)展之中，使原始數(shù)據(jù)和加工數(shù)據(jù)有了各種各樣的用途。歐盟于2016年頒布實施的《通用數(shù)據(jù)保護條例》(General Data Protection Regulation，GDPR)，就是引入數(shù)據(jù)規(guī)制一個重要嘗試，這部法律特別強調(diào)對個人隱私數(shù)據(jù)進行嚴格保護；2022年通過的《數(shù)據(jù)治理法》(Data Governance Act)初步建立了一個在數(shù)據(jù)保護基礎(chǔ)上促進數(shù)據(jù)共享和鼓勵數(shù)據(jù)利他主義的法律框架。我國于2021年頒布實施的《個人信息保護法》也包含了許多重要內(nèi)容。但由于客觀世界可采集的數(shù)據(jù)是無窮無盡的，投射數(shù)據(jù)的客體以及采集數(shù)據(jù)的主體各自應(yīng)該擁有什么權(quán)利、享受什么利益、擔負什么責任，至少目前來看不可能由幾部法律來詳盡和準確界定。而且，數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)會使原始數(shù)據(jù)投射物與數(shù)據(jù)的后續(xù)加工者、訪問者、利用者之間關(guān)系越來越模糊，也會使數(shù)據(jù)的資產(chǎn)屬性越來越強。因此，學術(shù)界對數(shù)據(jù)權(quán)利及引致的利益分配等問題進行了探討。湯琪就從數(shù)據(jù)的交易合法性、安全性角度，探討了數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)問題，認為數(shù)據(jù)已經(jīng)具有財產(chǎn)性質(zhì)[1]。蘇可依從數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度分析了數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)不清晰對數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展所造成的掣肘，強調(diào)應(yīng)該加快數(shù)據(jù)權(quán)利方面的立法，進一步明晰數(shù)據(jù)權(quán)利邊界[2]。

不過，無論是在歐美，還是在我國，關(guān)于數(shù)據(jù)權(quán)、利、責的爭論還非常大。我國有法律專家把“數(shù)據(jù)權(quán)屬”的主流觀點大致概括為4種，即“新型人格權(quán)說”“知識產(chǎn)權(quán)說”“商業(yè)秘密說”“數(shù)據(jù)財產(chǎn)權(quán)說”(1)見中央財經(jīng)大學法學院黨委書記吳韜：法學界四大主流“數(shù)據(jù)權(quán)利與權(quán)屬”觀點，https://wwww.sohu.com/a/117048454_481893，2016年10月24日。。實際上，隨著對數(shù)據(jù)利用的擴展與深化，以及算法模型的不斷升級，數(shù)據(jù)權(quán)、利、責關(guān)系會越來越復雜。美國學者Nissenbaum曾經(jīng)將這種復雜關(guān)系歸之為各種場景(contexts)的復雜性，從而主張，在未來的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展實際中，基于“對場景的尊重”(Respect for Context)，遵循“場景性正直”(Contextual Integrity)，在具體場景中實現(xiàn)隱私保護與信息采集和流轉(zhuǎn)的合理平衡[3]。Waldman也強調(diào)了具體場景的重要性，從信任的角度來探討數(shù)據(jù)授權(quán)等問題，認為數(shù)據(jù)隱私權(quán)等問題的本質(zhì)在于信任，所以在數(shù)字化社會，不能完全以個人權(quán)利來理解涉及個人信息的數(shù)據(jù)，而要根據(jù)個人對具體場景中數(shù)據(jù)使用的合理期待來分析權(quán)利邊界[4]。當然，從各國的實際經(jīng)驗來看，對具體場景的判斷以及對場景性正直的把握，應(yīng)該需要通過大量的法庭訴訟來積累。也就是說，對數(shù)據(jù)以及對算法的規(guī)制，并不是狹義的行政規(guī)制，而是包含訴訟與判決的法律規(guī)制。因此，需要鼓勵這方面的訴訟并培養(yǎng)大量的專業(yè)法庭人才，以便在各當事方陳述、爭辯并提供證據(jù)的過程中逐漸建立科學合理的規(guī)制。

只有對數(shù)據(jù)進行挖掘和利用，數(shù)據(jù)才有價值，而算法等技術(shù)是挖掘和利用的集中體現(xiàn)。在數(shù)字經(jīng)濟中，盡管數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)，但算法才是利器。正如韓旭至所分析的那樣，在數(shù)字經(jīng)濟中，數(shù)據(jù)價值主要來自于算法；在較大程度上，數(shù)據(jù)經(jīng)濟的實質(zhì)便是算法定義的經(jīng)濟[5]。姚前進一步分析了算法應(yīng)用的各種場景，指出隨著云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等新應(yīng)用的發(fā)展，以智能算法為核心的新型經(jīng)濟模式正在出現(xiàn)，從而給數(shù)據(jù)創(chuàng)造了更新的價值挖掘空間；而算法經(jīng)濟活動也存在算法濫用、算法偏見、算法鴻溝等問題，所以應(yīng)該對算法以及基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)進行合理規(guī)制[6]。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的實際中，算法正在成為最強大的競爭武器之一，如精準匹配可以極大地節(jié)約搜尋成本、提高配置效率；也是最強大的限制競爭、追求壟斷的武器之一，如大數(shù)據(jù)殺熟、對鏈接的控制都是基于算法。而根據(jù)用戶習性和弱點進行高頻度推送形成致癮性，則是算法濫用的典型現(xiàn)象之一。人工智能的快速發(fā)展和越來越強的滲透式使用，使得算法的威力更加強大，這種威力已經(jīng)而且必將進一步超越經(jīng)濟領(lǐng)域。譬如，現(xiàn)在越來越多的人已經(jīng)注意到了算法合謀問題，這種技術(shù)方法可以輕易突破傳統(tǒng)反壟斷法對共謀卡特爾的禁止。無論從哪方面來看，都需要給算法設(shè)立規(guī)制。

歐盟有關(guān)機構(gòu)在2019年提出的《算法問責及透明度治理框架》(A Governance Framework for Algorithmic Accountability and Transparency)中，對數(shù)字企業(yè)利用算法向用戶進行內(nèi)容推送的行為提出了公平、透明方面的要求，要求它們在服務(wù)條款中說明算法決策的基本方法，并禁止某些特定決策僅由自動化方式作出。美國國會一些議員于2019年提出了《算法問責法(草案)》(Proposal on Algorithmic Accountability Act)，旨在對基于算法的自動化決策所形成的歧視性行為和侵犯隱私行為進行規(guī)制。我國于2021年頒布實施的《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》，要求算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當以顯著方式告知用戶其提供算法推薦服務(wù)的情況，并以適當方式公示算法推薦服務(wù)的基本原理、目的意圖和主要運行機制等；算法推薦應(yīng)當向用戶提供不針對其個人特征的選項，或者向用戶提供便捷的關(guān)閉算法推薦服務(wù)的選項。

歐美的上述政策性文件公布之后，引發(fā)了不少爭議，反映了算法規(guī)制之復雜和困難。算法規(guī)制的最大難點在于算法的不透明性和非人工性。因為許多算法決定是由通過處理大數(shù)據(jù)而進行深度學習的智能化機器所作出的，有時連算法的創(chuàng)造者和設(shè)計者也很難搞清智能化機器為什么會作出某項決定，以及什么時候作出決定。算法程序還可以不斷地快速更新，從而很難進行事前監(jiān)管。即使數(shù)字企業(yè)通過算法實施不當行為，但由于這些行為是通過自動化程序而大規(guī)模和隱秘化地實施，監(jiān)管部門要搜集足夠有力的證據(jù)也存在很高成本?；蛟S，未來需要通過智能化程序?qū)λ惴ㄟM行科學合理規(guī)制。這是一個“以科技之矛攻科技之盾”的方式，需要花費很長的時間來等待。

對數(shù)據(jù)和算法實行規(guī)制還面臨一個重要議題，就是對數(shù)據(jù)采集、流轉(zhuǎn)、開發(fā)、利用與國家安全之間的關(guān)系如何把握。尤其在我國，不但強調(diào)網(wǎng)絡(luò)主權(quán)，而且數(shù)據(jù)越來越多地被認為涉及產(chǎn)業(yè)安全和國家整體安全。我國于2021年頒布實施的《數(shù)據(jù)安全法》明確指出，對數(shù)據(jù)實行分類分級保護，關(guān)系國家安全、國民經(jīng)濟命脈、重要民生、重大公共利益等數(shù)據(jù)屬于國家核心數(shù)據(jù)，實行更加嚴格的管理制度，各地區(qū)、各部門應(yīng)當按照數(shù)據(jù)分類分級保護制度，確定本地區(qū)、本部門以及相關(guān)行業(yè)、領(lǐng)域的重要數(shù)據(jù)具體目錄，對列入目錄的數(shù)據(jù)進行重點保護；國家建立數(shù)據(jù)安全審查制度，對影響或可能影響國家安全的數(shù)據(jù)處理活動進行國家安全審查。2022年開始實施的《網(wǎng)絡(luò)安全審查辦法》也明確規(guī)定，網(wǎng)絡(luò)平臺運營者開展數(shù)據(jù)處理活動，影響或者可能影響國家安全的，應(yīng)當按照這個辦法進行網(wǎng)絡(luò)安全審查。而關(guān)于工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)安全，有關(guān)部門還在制訂《工業(yè)和信息化領(lǐng)域數(shù)據(jù)安全管理辦法》等政策性文件。但是，數(shù)字經(jīng)濟具有天然的跨越物理隔閡、地理障礙的特點，數(shù)據(jù)的跨主體、跨地域、跨國界配置，是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的強大內(nèi)在趨勢。因此，我國在加強數(shù)據(jù)安全工作的同時，如何避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島效應(yīng)，是一個必須認真對待的問題。對數(shù)據(jù)的跨境采集、流轉(zhuǎn)、開發(fā)、利用應(yīng)該如何進行規(guī)制，遠遠超出了反壟斷、反不正當競爭的范疇，未來將在較大程度上影響一個國家數(shù)字經(jīng)濟的全球化發(fā)展進程。

三、一些討論

上述分析表明，數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域諸多涉及壟斷和不正當競爭的企業(yè)行為，在工業(yè)經(jīng)濟中并不鮮見，但基于數(shù)據(jù)和算法，使得數(shù)字經(jīng)濟中的這些行為可以成為自動性、隱秘性很強的系統(tǒng)性行為。也就是說，這些行為的要害在于它們基于數(shù)據(jù)和算法。在數(shù)字化社會，數(shù)據(jù)可能被廣泛應(yīng)用于從未有過的各種用途，而算法不斷開辟大量的應(yīng)用空間。但對于大多數(shù)普通人和普通企業(yè)而言，數(shù)據(jù)的采集和加工利用，尤其是算法的奧秘與玄妙，簡直是黑箱，或者是魔球，他們根本不能意識到、認識到自身所處的環(huán)境和所受的影響。因此，對數(shù)據(jù)和算法進行規(guī)制，應(yīng)該成為數(shù)字經(jīng)濟、數(shù)字社會中的關(guān)鍵性規(guī)制議題。

但應(yīng)該指出，這并不是說數(shù)據(jù)和算法注定是一種危害物，恰恰相反，它們不但是新的賦能工具，而且是新的生活方式，更是一個前所未有的創(chuàng)新領(lǐng)域。因此，對數(shù)據(jù)和算法的規(guī)制不應(yīng)該扼殺創(chuàng)新的推進和社會福利的提高。而技術(shù)的革命性與顛覆性，場景的豐富性和復雜性，使得規(guī)制在興利與除弊之間的平衡變得非常困難。

正因為存在這種困難的平衡，才使規(guī)制探索更有必要、更有意義?，F(xiàn)在，無論政策界還是學術(shù)界，都在積極探索數(shù)據(jù)和算法的規(guī)制依據(jù)、規(guī)制手段、規(guī)制尺度，并且取得了初步成果，但也引發(fā)了不少爭論。從長遠來看，在數(shù)字革命浪潮中，在全世界范圍內(nèi)可能需要建立一個數(shù)權(quán)(Data Rights)體系，就如過去幾百年里，在工業(yè)革命浪潮中建立了一個包括物權(quán)、債權(quán)、股權(quán)等權(quán)利主張的產(chǎn)權(quán)(Property Rights)體系一樣。這將花費較長的時間，并經(jīng)歷較多的糾葛。世界上最早、最完備地建立產(chǎn)權(quán)體系的國家是英國，建立過程經(jīng)歷了訴訟與判決互動、普通法與衡平法交織的數(shù)百年漫長時間。比較完備的數(shù)權(quán)體系的建立，盡管不需要上百年時間，但很可能需要幾十年時間。與數(shù)權(quán)體系相配套，可能還需要建立算責(Algorithmic Responsibilities)制度，建立專門的數(shù)據(jù)法院，非常有利于數(shù)權(quán)和算責體系的建立。數(shù)權(quán)和算責體系應(yīng)該告訴人類社會，數(shù)據(jù)的權(quán)利如何分配、如何確定、如何保護、如何重置、如何獲利，算法和其他此類的自動化、智能化程序產(chǎn)生的行動應(yīng)該如何界定責任、追究責任。盡管這是人類歷史上一個前所未有的新范疇，不可能一蹴而就，但重要的是，應(yīng)該樹立這樣的意識，并以這個意識引導人們邁出堅定步伐。而廣泛討論和無數(shù)回合，正是通向這個目標的正確道路。