李琛｜数据驱动型企业经营者集中审查标准研究

原创 李琛 上海市法学会 东方法学

数据驱动企业往往采用突破性的商业模式和商业组织模式，这促使主要面向传统企业的经营者在面对数据驱动企业时集中审查标准不合适。由于数据驱动企业管理者集中的特殊性，原有的经营者集中审查标准无法适用，使得传统的“相关市场”路径难以与新的经营形式相匹配，其经营和扩张方式的独特性也导致现有市场份额的标准失败。因此，未来在完善数据驱动企业经营者集中审查标准时，要切实改进预申请标准，调整“相关市场”的确定方法，完善市场能力确定标准的设置。适应数据驱动型企业在我国市场的快速发展，通过改进经营者集中审查标准，确保我国数字经济的长期健康发展。

我国于2022年6月24日通过了新修订的反垄断法。纵观新修订的内容，不难看出，数据驱动企业滥用市场支配地位或垄断行为的规制已经成为新法律关注的焦点，这与我国近年来的反垄断实践经验密切相关。在实践中，由于数据驱动企业作为一种新的业态，其经营者的集中行为通常不符合传统的审查标准，但其合并行为对市场竞争的影响不会低于传统行业。因此，提高数据驱动公司经营者的集中审查标准将成为我国制定新反垄断实施方法的重要组成部分。

第一，数据驱动型企业的经营者集中简述

（一）

集中的经营者审查标准

2007年中国反垄断法第12条和第20条简单界定了经营者和经营者的集中行为。在新修订的法律中，只有非法组织加强了经营者的范围，经营者集中审查标准的基本含义和法律地位仍未明确规定。学术界普遍认为，狭义的经营者集中审查标准是指反垄断执法机构或市场监督机构在判断市场竞争对企业经营者集中行为的影响时使用的标准；广义上，审查标准还包括具体因素和辩护规则。狭义的经营者集中审查标准也可以称为原则审查标准，而这一标准作为经营者集中审查的主要内容，对实践的影响更为明显，因此被视为研究的主要内容。

根据社会福利原则确定经营者集中审查标准，其根本目的是促进市场竞争，提高资源利用效率。一般情况下，社会福利原则主要包括生产者的利益和消费者的利益。同时，在大多数情况下，消费者的利益是经营者集中的主要考虑因素。然而，社会福利标准关注的是整个社会的效率实现，即消费者剩余和生产者剩余之和的最大情况。平衡权重标准受到美国、欧盟等发达国家的高度赞扬。平衡权重标准的提出，促使双方的利益都包含在运营商的集中标准中，但平衡权重标准具有个案的灵活性，很难明确规定法律，这就要求执法机构具有一定的主动性，因此大多数运营商集中审查的标准都包含在法律或机构的标准中。就我国而言，我国反垄断审查标准的基础是以类似平衡权重为基础，一般以社会福利为基础，但在实际执行中重点关注客户福利。

另外，产业政策对经营者集中审查标准也有重要影响。经营者集中审查是促进市场竞争的重要手段，其目的是促进市场上各种资源的高效利用和分配。同时，在大多数情况下，经营者的集中审查也被赋予了保护新产业和市场主体。例如，英国确定经营者集中审查的对象是影响市场竞争的所有合并行为，这对创业公司和特殊领域的小企业都有特殊的保障措施。因此，人工智能、数据服务、大数据等高科技产业通常存在于数据驱动企业的领域，中小企业的技术研发和创造能力以及数据收集能力无法运用来判断传统产业中衡量企业规模的指标。因此，要明确确定数据驱动企业经营者集中审查标准的根本目的，维护市场竞争。经营者不应以市场能力或市场规模作为集中审查的唯一标准。

（二）

数据驱动型企业管理者集中的特殊性

数据驱动企业是指在互联网的基础上，结合大数据技术的应用，对特定行业实现数据收集、整合、分析和服务的企业。在这些公司中，数据是企业的核心资源，所以数据驱动企业与传统行业相比是独一无二的。第一，数据驱动型企业经营者集中的主体相对不确定，同时主体跨行业经营也是正常的。数据驱动企业以数据采集为核心业务，但同时也要实现数据资源的高度利用。在这种情况下，数据数据较多的公司通常进行跨行业运营。因此，与传统公司的横向并购或纵向并购相比，数据驱动企业之间的并购在行业领域没有太多规律。虽然M&A主体不确定，但M&A活动的经营者范围很小。在大多数情况下，他们是国内互联网巨头。这些巨头完成M&A的目的大多不是被收购企业本身，而是他们掌握的数据和数据的来源。因此，数据驱动型公司的M&A对象也是独一无二的。与传统企业之间的M&A对象不同，它是对方的生产设备或销售渠道，而是数据采集、处理和应用的技术模式。就运营商集中审查的标准而言，对这些信息资源的估值或仅以销售或资产价值为基础的运营商集中审查的稳定性将会降低。M&A结束后，这些数据驱动企业仍然属于互联网企业的范围，知识产权的结合也是M&A的重要目标。这些知识产权往往与数据采集和处理密切相关。因此，M&A结束后，通过新获得的技术处理原始数据也会增加数据的效率。双方的数据资源整合会带来规模效应，这不仅体现在数据的积累上。相反，数据整合后会产生新的信息资源，因此对于数据信息相关性较高的企业之间的合并应更加警惕。

与传统公司相比，数据驱动型经营者的集中活动具有鲜明的特点。因此，如何应对这些独特的问题，是制定经营者集中的标准过程中经营者集中审查的关键点。

第二，海外数据驱动企业经营者集中审查标准

（一）

对数据驱动型企业管理者集中的欧盟审查标准

20世纪80年代末，欧共体理事会意识到经营者集中控制的重要性，逐步建立了经营者集中审查控制制度，建立了“市场主导地位标准(MD标准)”。这一标准被世界上许多国家参考和借鉴。该标准以合并经营后市场份额变化对竞争的影响为基础，以结构主义为导向。“严重阻碍有效竞争标准(SIEC标准)”是2004年欧盟《第13/2004号M&A控制条例》中确定的，代表欧盟经营者从结构主义向行为主义转变集中审查标准。但这两套标准都是基于单边市场的假设，一般不适合数据驱动企业创新的双边市场运营模式。

近年来，欧盟通常从个人信息保护的角度考虑数据驱动企业的控制，打击大型数据驱动企业对市场竞争商业行为的损害，包括市场经营主体的合并，也注重保护中小企业在自由经济市场的生存空间。欧盟在2020年底发布了数字市场法案，其中重要内容是维护数字服务市场的竞争关系，保护中小企业的利益。此外，从“预申请标准”的角度来看，欧盟国家普遍引入“交易价值”来代替“营业额”来设定经营者集中的标准:2017年德国修订的竞争法引入了“营业额”标准，包括整个合同中交付的对价的整体价值。经营者集中申请超过4亿欧元；奥地利在奥地利卡特尔与竞争法案中规定了2亿欧元的“交易总额”标准。由此可见，欧洲国家集中申请数据驱动企业的经营者，希望引入更广泛的“交易价值”标准，从而包括数据驱动企业的合并行为。在“相关市场”方面，欧盟对数据驱动企业“相关市场”的定义尚未形成统一规范的定义流程，在客户通信服务与社会网络服务市场的关系等诸多问题上仍存在差异。但从目前的实践来看，“有相关交易就有相关市场”是欧盟“相关市场”定义的标准之一。对于数据驱动企业来说，如果某个市场的交易行为比较广泛，那么这个市场应该属于“相关市场”的范畴，但是市场的具体划分还是有争议的。

（二）

对数据驱动型企业管理者集中的审查标准，美国

美国对经营者集中审查的实体规则主要规定在克莱顿法中，但该法案并未涉及经营者集中审查的标准和程序。美国司法部和联邦贸易委员会发布的《横向M&A指南》详细规定了经营者集中审查的标准，如相关市场的定义。对于美国来说，它是互联网发源地和数据驱动企业最密集的国家之一。因此，美国经营者的集中审查标准在制定之初就意识到了数据驱动企业的特殊性。其标准制定不采用普遍的市场份额标准，而是采用交易金额与资产和销售相结合的标准，规定经营者集中的申请标准是交易金额超过2亿美元。或者不到2亿美元但超过5000万美元，符合资产或营业额标准时，经营者应集中申请。这一综合标准的应用在很大程度上包括了数据驱动企业。即使在数据驱动企业的商业模式下，至少有一个指标可以客观地识别交易量和规模。从“相关市场”的定义来看，《横向M&A指南》中对“相关市场”的定义与我国实践中的做法有些相似，都是从产品市场和地区市场两个方面入手，但给出了更多的测试方法指导，包括我国常用的基准价格、SSNIP测试和假想垄断测试。同时，假想垄断测试是主要的方法。在司法实践中，美国反垄断执法单位对相关市场的认定更加灵活自主。在界定数据驱动企业涉及的“相关市场”时，一方面会依靠指南中提供的检测方法，但同时也会确定类似的市场。因此，检测方法的观点不是绝对的，而是执法机构可以根据经验进行适当的调整。总的来说，美国有一个相对系统的标准和方法来集中审查经营者，但很少启动数据驱动企业的经营者集中审查。可见，美国对数据驱动企业的经营者集中态度相对宽松。

综上所述，欧盟和美国对数据驱动企业经营者的集中审查标准遵循不同的理念和标准，欧盟标准仍在不断发展和完善，但大量数据驱动企业的合并行为被其他因素否定，如个人信息保护；美国经营者集中标准更加全面系统，也可以适用于数据驱动企业的合并行为。然而，很少启动数据驱动企业的经营者集中审查。可见，数据驱动企业经营者集中审查标准的实施，很大程度上受到我国产业政策的影响。

（三）

国外数据驱动型企业经营者集中审查标准的经验借鉴

提前申请可以采用混合标准

美国使用的混合标准在一定程度上填补了数据驱动企业单一标准的失败。混合标准主要是指以营业额、营业额或总资产中的一个指标为主，以其他指标为补充，确定混合标准作为企业管理者提前集中申报的标准。这种行为可以更客观地评价合并交易的影响力，包括大多数数据驱动企业的合并行为。这一方法是我国未来一段时间内的过渡标准。虽然这一标准适用于大多数数据驱动企业，但也使更多的企业进入经营者审查的范围，市场自由秩序可能受到影响。欧盟的做法是在对数据驱动企业的经营者进行集中审查时，对市场竞争的损害只是审查的一个方面。个人信息保护等因素也可能成为审查标准和否认合并行为的因素。但是，将这种审查混入运营商的审查中，可能会降低审查的透明度，引起数据驱动企业对市场环境的担忧。

综上所述，提前申请标准要尽可能简洁，方便合并企业自主申报。虽然数据库存和增量标准对数据驱动企业更有针对性，但很难制定标准，短时间内无法付诸行动。因此，可以采用混合标准来填补单一标准的不足。但需要注意的是，在确定混合标准时，不应促使过度的合并行为成为经营者集中调查的对象，降低市场交易的自由度。

提高原则标准的指导性标准

在“相关市场”的定义和市场实力的测量方面，我国大多没有在法律中明确规定相应的标准和方法，而是在法律法规或机构指南中规定。这是因为这些概念的定义方法一般比较复杂灵活，目前大部分方法都是针对传统商业模式的单边市场情况，并不完全适用于数据驱动企业“相关市场”的双边市场运营。所以应当在法律中明确原则标准。为了应对这种情况，欧盟在实践中构成了“有相关交易就有相关市场”的实践指导原则，可以称之为“严重阻碍有效竞争标准(SIEC标准)”的延伸，而美国虽然只在克莱顿法中规定了“实质性降低竞争”的标准，但是John，20世纪40年代的美国经济学家。 Bates 在此之后，Clark提出的“有效竞争”已经发展成为美国经营者集中审查标准的意义原则。事实上，欧盟的“严重阻碍有效竞争”和美国的“有效竞争”都是结果性标准，这意味着经营者的集中行为应该在实质性影响市场竞争时受到惩罚。这种统一的原则导致欧盟和美国的反垄断审查标准相对统一，其初衷是一致的。此外，在司法实践中，执法机构可以在“相关市场”定义和市场实力测量等技术问题上赋予一定的灵活性和自主性，从而填补了具体标准的不足。

因此，在欧美立法中，虽然不能明确“相关市场”的定义和市场实力的测量等技术方法，但这一标准可以通过规定的原则性标准在立法和司法实践中实施，从而提高其引导性和对经营者集中审查标准的统一性，填补明确标准的不足。

我国数据驱动型企业经营者集中审查的现状

（一）

数据驱动型企业经营者集中审查的制度框架

目前，中国对数据驱动企业经营者的集中审查流程和标准与普通企业没有区别。对于实体标准，2007年中国反垄断法第28条规定，即经营者集中可能导致排除或限制竞争的影响；对于审查程序，也采用了全球流行的流程。一是定义相关市场。相关市场的定义是程序法下的实体问题。相关市场的认定通常取决于执法机构的执法经验或市场调研。传统企业的相关市场定义清晰，可以直接或间接为客户提供终端设备，可以依靠终端设备和原材料的交叉比较来确定相关市场。然而，这种相关市场的确定方法往往对市场驱动型企业无效。二是评价参与者集中的企业实力或市场影响力。市场影响力的评估通常涉及企业占有的市场份额、相关市场的集中度、经营者的集中行为是否会产生或可能产生限制或排除竞争的效果。传统企业的生产经营活动往往有实体资源运行，也会产生相应的商品，这是调查公司占有市场份额和相关市场集中水平的重要依据。但对于数据驱动型企业来说，在大多数情况下，没有实体生产要素的参与和具体产品的产出，可能不会产生直接进入市场范围的商品，因此很难确认其市场份额和份额。而且由于上述步骤中相关市场的定义存在一定的障碍，因此无法确定市场的集中经营水平。三是对经营者集中主体合并行为对竞争影响的评价。这种测试通常选择相关指标在短时间内评估经营者集中的影响。但对于数据驱动型企业来说，其经营活动更加灵活，其经营范围和客户群可能会随着自身经营战略的调整而在短时间内发生较大变化，其所掌握的数据可能会迅速应用于其他领域。所以在大多数情况下，对经营者集中影响的评估可能会失去稳定性和可靠性。第四，得出相应的结论，严格禁止合并或采取相应的补救措施。对于数据驱动型企业来说，数据资源的整合速度比传统企业的业务资源快得多，采用的方式可能相对隐蔽，因此可能很难实施其约束性决策和措施。

（二）

数据驱动型企业经营者集中审查标准

与传统公司的经营者集中审查相比，在数据驱动企业的经营者集中审查中，市场份额和市场能力通常是审查的主要标准，这两个标准相对独立。对数据驱动型企业而言，数据存量和数据采集能力是判断其市场份额的重要指标，但是这两个指标的应用削弱了市场份额标准，而数据驱动型企业所处的领域通常具有较高的市场准入门槛，市场能力评估也存在较大障碍。

对于数据驱动企业来说，他们掌握的信息总量和未来可能获得的信息量被称为他们市场能力的重要指标。但是，获取信息并不意味着直接盈利，所以信息量一般不能作为市场份额的参考指标，而是用这两个指标来代替市场份额，但其严谨性还有待评价。对于市场驱动型企业来说，市场份额和市场能力是分开的，市场份额指标被数据存量和未来数据获取指标所取代。虽然填补了目前评估体系下运营商集中标准的失败，但仍存在很多问题。

第四，数据驱动型企业经营者集中审查标准的困境

（一）

原来提前申请标准受到挑战

传统的预申请制度以市场份额为核心，但对于数据驱动企业来说，市场份额不能作为审查的依据，自然也不能作为预申请的标准。提前申报和反垄断执法机关通常被认为是运营商集中调查启动最重要的两种方式。因此，能否制定合理明确的提前申请标准，对运营商集中主体有着重要的影响。市场份额作为传统行业市场能力的关键标准，通常与销售额和利润总额挂钩。同时，市场上的供需关系和生产要素的获取能力一般被认为是市场份额的重要参考。但对于数据驱动型企业来说，其价值链和生产过程中往往没有实体生产要素的运行和产品的输出，其服务往往是免费产品，关注的焦点通常是客户体验、用户活动、客户粘性等。这些标准很难用具体统一的指标来固定。因此，对于数据驱动企业来说，以销售金额或利润总额为核心的预申请标准在其大部分商品免费、销售普遍较低的情况下基本无效。同时，作为日常运营评估标准，其用户活动和客户粘性也难以成为预申请的依据。因此，数据的存量和增量空间应成为预申请的关键标准。但是，如何与当前标准协调才是健全数据驱动型企业管理者集中提前申请制度的关键。

（二）

模糊的“相关市场”定义方法

根据《国务院反垄断委员会关于相关市场定义的指南》中关于相关市场的概念，相关市场是企业参与竞争的市场范围。从反垄断的实践来看，一般假设参与者集中的主体存在于单边市场，即企业单方面向消费者导出产品。因此，单边市场可以根据产品市场和区域市场的交叉关系进行。合并主体参与竞争的市场范围比较准确。但对于数据驱动型企业来说，其运营模式更符合双边市场的特点，即一方面以优惠或免费的方式为消费者提供服务，另一方面将获得的消费者数据出售给其他商业实体，因此具有双边市场运营的明显特点。双边市场的两组客户之间有很多外部因素。SSNIP检测在向传统产业主体界定相关市场时，消费者在参考单边市场环境下价格略有变化的情况下选择的变化很大。因此，SSNIP检测不能调整变量，因为外部因素交叉，交叉因素不确定。对于数据驱动企业来说，在大多数情况下，它提供的服务是免费的，所以初始价格也很难衡量。因此，SSNIP检测作为传统商业实体的相关市场确定方法，在数据驱动企业的双边市场运营模式检测中发挥不了作用，数据驱动企业经营者集中相关市场的确定性相对模糊。

（三）

失败的市场份额标准

市场份额指标的主要来源是产品销售额或利润总额，不适用于数据驱动型企业。在传统企业的M&A中，市场份额的计算方法一般是企业销售额或利润总额在相关市场中所占的比例。但是，对于数据驱动企业来说，他们提供给消费者的服务通常是免费的。其主要盈利模式是向其他业务实体收取信息发布或获取信息的费用。很难认为这笔费用是使用其产品的成本。对数据驱动型企业来说，仍然根据销售额或利润总额来决定其市场份额显然是不可能的。市场力量标准的评价需要以相对开放的市场为前提，但对于数据驱动企业所在领域来说，市场准入技术门槛较高，市场力量受到诸多因素的限制。首先，由于固定效应的影响，数据驱动企业往往会增强客户粘性。数据驱动企业将通过多渠道运营，在不同领域为客户提供服务。数据驱动企业的重要指标一直被认为是提高客户活跃度和客户粘性的重要指标。因此，在现有的市场环境下，市场能力评估无法获得相对客观的结果。另一方面，数据驱动企业的知识产权和新技术相对密集，新企业很难在短时间内获得大量资源。因此，市场形成了强大的虹吸效应，产业集中度迅速增强。这些公司虽然表现出自由经济的态度，但实际上设定了更高的准入条件。从这个角度来看，数据驱动企业涉及的业务领域市场集中度高，准入困难，市场结构严重固化，难以客观评价市场能力，一般肯定大企业的市场能力测试结果，否认小企业的市场能力测试结果，认为市场能力测试无效。

数据驱动型企业经营者集中审查标准的改进

（一）

提高预申请标准

对于提前申请标准的完善方向，主要有两个现实可行的方向:提前设置申请标准或以数据存量和增量空间为申请标准的并购交易额度。对于以M&A金额设定经营者集中申请标准来说，其缺点非常明显。一是部分M&A交易金额不大，但对市场竞争影响很大。比如国内互联网巨头会习惯性吸收一定的初创科技公司。这些公司一般都有独特的技术或先进的商业模式，但这些公司还没有发展起来，所以市场估值和交易金额都不会很大。但能使这些互联网巨头在新兴市场中占据主导地位，此时经营者集中审查并未发挥应有的作用。第二，以M&A金额为申请标准，交易主体可以通过交换股份、设立股权基金或持有股份来减少合同交易的货币金额，从而避免审查。第二，以M&A金额为申请标准，交易主体可以通过交换股份、设立股权基金或持有股份来减少合同交易的货币金额，从而避免审查。因此，以交易金额为经营者的集中申请标准存在明显的缺陷。以数据库存和增量空间为申请标准是可行的。数据库存和增量空间是数据驱动企业的核心资产。同时，作为预申请标准，可以与后续审查标准一致。但以此为标准，需要解决数据存量标准的统一问题。不同的企业以不同的方式收集的信息在内容上有很大的差异。设置数量标准是确定信息存量的前提和依据。此外，还需要确定增量空间的估计具体标准。数据驱动企业面临的市场形势变化迅速，客观估计数据增量标准的重要内容是合理确定取样时间。

（二）

改进“相关市场”的定义方法

传统的SSNIP检测很难应用于数据驱动相关市场的定义，因此应围绕数据存量和增量这一关键因素，确定相应的替代措施。首先，我们可以参考SSNIP测试的基本逻辑。在采用“性能明显但略有提升”的产品后，我们可以参考消费者的选择来决定相关市场的范围。在新的测试模式下，产品特性参考的主要依据是数据驱动企业日常运营中经常使用的客户活动和客户粘性，也可以参考客户的体验。在这种模式下，相关市场的确定与数据驱动企业的日常经营指标有关，测试的可靠性将得到提高。此外，还可以采用盈利模式替代法作为辅助方法。由于数据驱动企业双边市场运营的特点，其盈利收入来源一般不固定，主要可以概括为三个主要市场:网络接入、网络广告和网络支付服务。当数据驱动企业的运营涉及到一个市场，并且市场可以被其他模式中不同的市场所取代时，应该认定市场是相关市场。简而言之，就是对合并主营业务市场进行分类，然后与其他相关主体涉及的市场进行交叉比较。有可替代联系的市场应被认定为相关市场。确定这两个相关市场的方法，相互印证比较，明确合并主体所涉及的“相关市场”。

（三）

完善市场能力确定标准

传统的市场份额标准取决于公司的总销售额或总利润。然而，由于数据驱动企业商业模式的特殊性，这两个指标实际上并不能代表其市场能力。相反，它们应该是数据库存和增量的核心指标。但考虑到数据编辑和存储方式的差异，简单的数据规模无法直接确定市场份额。消费者提供的服务的活跃度或用户粘性(参考点击量、访问量和转换比例)也应该是重要的参考。一般来说，在现有模式下，很难完全抛开市场份额，直接评估市场能力。因此，数据驱动企业的市场份额应该重构。此外，市场能力评价还应考虑相关市场的隐性堡垒。互联网模式下强大的固定效应和技术壁垒造成了相关市场的相对固化趋势。因此，市场能力的评价应充分考虑市场竞争的自由水平，而不仅仅是机械判断的固有方式。

结论

当前我国数字经济建设迅速，但在发展过程中，寡头效应逐步显现。为了促进我国数字经济市场的健康发展，应加强反垄断审查。数据驱动企业作为一种新的业态，在商业模式和盈利模式上都在快速创新。现有的反垄断审查标准不可避免地表现出许多不适应的地方。原有的经营者不能适用于预审标准。“相关市场”确定方式的模糊和市场份额标准的失败是目前比较突出的问题。针对这些问题，我国反垄断立法在审查措施和技术标准上应逐步调整，及时改进预申请标准，明确确定“相关市场”的方法和市场能力测试方法，以更系统、更完善的方式对数字驱动企业进行反垄断审查。这种适应性调整有利于我国数字经济的长期健康发展，也有利于保护个人隐私和数据安全。

原题：李琛｜资料驱动型企业经营者集中审查标准研究

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