服务业数字化：乱中求序，避免数据垄断

本文是《中智观察》“企业数字服务供需市场”行业洞察之DPS（服务业）篇。传统产业如何构建数据资源，为此专门开设DPS专题，进行研究与探索。服务业数字化，应当避免大平台利用数据优势地位形成市场垄断，从而侵害消费者权益，并造成市场的失序。

——海比研究院

2022年4月27日

当全球经济增长缺乏动力，数字经济就成了各国撬动经济振兴的新杠杆。在我国，服务业在国内生产总值（GDP）中所占的比重超过了一半。数字技术在服务业市场得到了广泛的应用，一批大型数字平台影响着市场的动向。

数据是信息的载体，信息反应了价值。当大型数字平台利用其规模优势支配市场信息的走向，就会逐步走向垄断的地位。在没有形成相应的规则机制的情况下，数据垄断会导致竞争失序，阻碍均衡发展，为经济建设埋下隐患。

为数据建立标准，为数据交易建立平台制度，让数据共享有制度保障，既是市场对数据应用的需求，也是规范行业行为的需求。在数字化转型过程中，构建有效的秩序，让经济活动进入正常的轨道。

数据繁荣的大景象下面，也出现了一些乱象，数据厂商通过提供软件应用服务获取广大消费者的个人信息，以所谓的大数据开发将消费者纳入盈利的餐盘，实际是对消费者权益的侵犯，是对整个市场环境的破坏。

当用户下载了某一款APP小程序，在开始使用之前，会弹出“允许读取手机存储卡内容”的提示，如果不允许，那就不能投入使用。如果允许，那么这个APP就会使用用户手机里面的摄像头、麦克风、扫描仪等功能，用来读取用户的登录信息、联系人方式、存储文件、阅览倾向等碰触客户底线的要求。如此一来，用户的大量个人信息被开发者收入囊中。

厂商在获取消费者这些信息之后，通过“深度学习”的过程，让程序自动掌握了用户的生活习惯，并“智能化”地配置与用户相对应的“服务”，从而让用户上钩、陷坑，然后，用户的资金就会源源不断地流入到厂商增设的付费链条中。

为治理这些数据应用乱象，2022年1月1日，深圳市正式施行了《深圳经济特区数据条例》。这是我国最先施行的一部数据应用领域的法制文件，针对数据流通过程中暴露出的焦点问题提供了解决的依据。

《条例》明确，处理个人数据应当充分尊重和保障自然人与个人数据相关的各项合法权益。处理个人数据的目的明确、合理，方式合法、正当；限于实现处理目的所必要的最小范围、采取对个人权益影响最小的方式，不得进行与处理目的无关的个人数据处理；依法告知个人数据处理的目的、方式、范围等，并依法征得同意；保证个人数据的准确性和必要的完整性，避免因个人数据不准确、不完整给当事人造成损害；确保个人数据安全，防止个人数据泄露、毁损、丢失、篡改和非法使用。

通过这次立法，自然人、法人和非法人组织对自身数据的保护有了明确的依据，对“大数据杀熟”现象也有了惩罚的标准（最高5000万元罚款）。

数据乱象，引出相应的立法约束，是服务业数字化过程中的一个必然。然而，问题不只是从技术上侵犯用户权益这么简单，当数据厂商占据了数据优势，将会进一步形成数据垄断，才是对整个服务业的潜在隐患。

对于数据的垄断形式，业界还存在争议。有观点认为，数据的垄断主要靠数据体量来实现，大型数据平台在基础设施、数字技术、用户群等方面的优势，能够形成巨大的数据量，在采集和存储过程中构成很高的固定成本和很低的边缘成本，这必然就形成了大平台的垄断地位。

也有观点认为，数据本身就是一种易于形成垄断的工具。因为数据是一次采集、无限次应用，所以比较之下成本会变得很低。而且，数据应用过程中会产生互生效应，一线应用变生多线反馈，让数据产生数据，从而更加强化了平台的垄断地位，为其他数据厂商构成了屏障。

例如，在西方一些国家，政府和企业已经将数字产品深入到人们的日常生活、社会交集甚至是情感、思想的维度。这种条件下，具备数据访问资格的大公司就可以超越资格受限的小公司，从而造成服务质量的巨大差距。

大型数据公司利用数据上的优势，对消费者进行诱导和控制，吸引消费者对公司产品形成依赖性。商家故意为消费者提供成千上万种产品选择，当消费者无从决定之时，大数据就会替消费者运算出最优惠的匹配产品。这就像一个圈套，通过大数据对消费者的画像，让消费者变成产品链上的一个标点。再进一步，公司会利用大数据来放大消费者的欲望，使其进入非理性消费的阶段。

以谷歌为例，消费者使用谷歌是免费的，进入的限制几乎不存在。因为免费，谷歌也就没有违反有关的垄断法条。但是，谷歌占有了相当全面的消费者信息，通过对这些信息加工而成的产品，才是巨大的商机秘密。消费者也许不注意，为什么一打开网站就看到了自己喜欢的商品？为什么网上内容如此适合自己的眼光？而这都是你的信息数据已经被“智能编辑”的结果。一些社交媒体和购物平台也是运用了这个套路，以看似低价的、折本的促销方式，诱惑消费者购物上瘾。

这种因垄断优势造成的市场侵害，很难以具体的事件进行对应性的处罚，必须从数据的处理过程中进行鉴别。

美国的奈飞（Netflix）公司免费向用户提供电影、电视节目，他们的系统里已经收集了大量的用户使用信息，用户点播歌曲的历史记录，会反映到系统中。系统反过来为用户提供精准的歌曲匹配，让用户从“偶尔听歌”变成了“听歌上瘾”，并陷入其中。公司在免费点播的基础上，赚取的是用户由此产生的其他应用的增值利润，这反而比直接收取点歌费赚到更加丰厚的回报。但是，因为是免费提供点播节目服务，公司成功避开了《反垄断法》的追究。

在我国，数据垄断问题一直受到政府的高度关注。国务院反垄断委员会于2021年2月制定了一份《关于平台经济领域的反垄断指南》文件，比国外更先一步开始了对数据垄断的立法。

《指南》将是否构成差别待遇，作为判断是否构成垄断的依据。依据主要是看：一、基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件；二、实行差异性标准、规则、算法；三、实行差异性付款条件和交易方式。

差别待遇构成垄断，将被进行反垄断调查和相应处置。垄断属于资本无序扩张的性质，危害到整个经济的建设。

面对数据市场上的垄断性，我国在数据领域的理论上已经有了初步的判断，并形成了相对应的解决理念：一、划定数据的收集范围；二、细化收集数据的标准；三、确定平台数据的权利关系；四、建立以共享为准的数据应用规则。

具体体现在：要抓住国内数字化转型的契机，在数据屏障还没有形成的情况下，尽快建立与市场相应的数据共享机制；在避免数据厂商将数据私有化的同时，为数据流通开辟理性的盈利渠道，鼓励厂商通过渠道实现资产回报；出台精准的数据采集细则，对捆绑式的数据经营模式进行有效监管。

数据在采集、存储、清洗、标注、审核、投放的流程中，会产生一定的方法和标准，各数据厂商之间也会形成共识。这些方法与标准，就成为后来确定行业标准与相应监管制度的立法基础。

从现实来看，数据的垄断性会造成市场的倾斜与偏差，让市场更加集中于少数大平台，会阻碍小平台和新市场的发展。垄断所造成的影响，必须通过建立规则标准、加强监管的办法来解决。

当数据垄断形成之后，处于垄断地位的公司会长期主导市场，他们仅凭保持这种地位就可以完成利润的回收，所以不再积极投入前沿技术的创新开发。从前的关于垄断会促进创新研发的理论，现在已经被否定。

如何打破数据垄断？业界认为，数据共享是防控垄断市场的务实的办法。数据共享一方面产生于生产层面，一方面利用在消费者层面。

为了激励数据采集、存储的一方能够积极分享数据，建立数据市场是一个很好的途径。在数据市场上，即时规模很小的个体，也可以像大型数据公司那样在交易中获利。问题在于，数据售出之后，数据会被加工后再出售，从而原始数据建立者可能蒙受很大的损失。因此，市场上出现了拒绝分享数据的现象。

理论认为，法制层面可以制定相应的数据开放法规，建立标准化的数据格式，完善数据拥有者的权利，要求公共机构建设公开有序的数据交换平台，从而实现数据的有序互动。并且，这一些制度必须尽快建立，否则当利益集团形成链条，垄断地位辐射了市场，改革的阻力将会更大。

关于消费者方面的数据共享，关键在于消费者能够对自己在平台上形成的数据拥有处理的权利。当消费者注销某一平台的应用时，他可以带走自己在此平台上形成的数据。当他转投其他平台时，这些数据可以被新平台所分享。

在消费者数据共享的过程中，同样需要建立明确的规则。数字主管部门要对数据流通之间产生的利益关系进行辨识。

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本文作者系海比研究院·酸泥

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