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书名:经济法论丛(2019年第2期/总第34期)pdf/doc/txt格式电子书下载

推荐语:

作者:陈云良,王红霞

出版社:社会科学文献出版社

出版时间:2019-11-01

书籍编号:30593860

ISBN:9787520155854

正文语种:中文

字数:333966

版次:1

所属分类:社会科学-法律

全书内容:

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经济法论丛


编委会专家委员(按姓氏拼音顺序)


陈云良 冯果 蒋建湘 李国海 刘孔中


漆多俊 孙晋 王红霞 王健 王先林


王新红 徐士英 岳彩申 张德峰


主编:陈云良


副主编:王红霞


编辑部主任:张瑜


责任编辑:李超(编审)刘阳 毛琦 张瑜


助理编辑:曹珊 梁鹏 徐曼


投稿邮箱:elr1998@163.com


联系电话:0731-88660273


通信地址:湖南长沙麓山南路605号中南大学南校区法学院302室


邮政编码:410012

卷首语


近年来,随着网络经济的飞速发展,与数据相关的竞争法问题成了世界主要反垄断辖区关注的焦点,也是学术研究的前沿和热点。佛罗里达大学法学院D.Daniel Sokol教授是大数据竞争法问题的研究专家,其惠赐宏文《反垄断与规制大数据》重点探讨了“反垄断法是否足以规制大数据”这一当下竞争法学界关注的前沿命题,并给出了“反垄断法不适合规制大数据”的重要论断。该文对国外2016年以前关于大数据反垄断的相关理论作了较好的梳理总结,并提出了很多有价值的独到见解。希望该文的刊载,能够吸引并有可能进一步推动国内竞争法学界对大数据反垄断问题的讨论。该文授权管泽亚和博士生臧俊恒进行译校呈现。当前,互联网行业迅速兴起,互联网巨头企业合并和收购充斥整个互联网行业,互联网行业的经营者集中呈现的新问题,给反垄断法规制带来了重大挑战。叶明教授与承上的《互联网行业经营者集中反垄断规制的挑战与解决思路》从互联网行业经营者集中的特殊性入手,揭示了既有反垄断规制在价值目标和审查框架上面临的挑战。该文提出的反垄断规制应“以消费者福利为目标”,“将质量、选择与创新的考量指标细化”的解决方案,对当前我国经营者集中反垄断规制体系的完善具有重要理论价值。互联网租赁行业长期存在押金安全隐患,特别是2017年底出现的共享单车拖欠消费者押金、押金管理和使用不规范等问题,引发了全社会的普遍关注和担忧,对互联网租赁企业占有、使用押金的规范和监管,成为当下亟待解决的问题。张友连教授与吴宏乔的《互联网租赁押金的性质及监管模式》回应了这一迫切性问题,创造性地认为互联网租赁押金乃是“欠缺特定化要件的金钱质权”,主张将“信托存管模式”作为押金监管的主要模式,这对我国互联网租赁押金监管制度的完善具有重要启发意义。


在财税金融法专题,张世明教授的《由简约通达正义:税法类型化观察法的适用》对税法中的类型化观察法的类型、功能等问题作了深入的探讨,揭示了其对构建中国式税法的重要意义,提出了适用中可能出现“政策之治”的难题。姜美副教授的《论税收法治进程中的纳税人权利救济——从完善纳税人诉讼制度的视角》从纳税人权利保障的角度,反思了税收法治进程中纳税人权利救济存在的现实问题与深刻背景,从立法、执法、司法等多方面入手,提出了完善纳税人权利救济的基本途径。博士生刘博涵的《论金融法学体系的建构、重塑与拓展——基于领域法学视角的考察》运用“领域法学”这一新型研究范式,对金融法学体系作了建构、重塑与拓展的理论尝试。


在市场规制法专题,王继军教授与王楠的《垄断协议中“相关市场”的界定——以中国电力反垄断第一案为切入点》以2017年发生的“中国电力反垄断第一案”为切入点,指出了“应在垄断协议中界定相关市场”这一反垄断法在实施中容易被忽略的问题,该文就垄断协议中界定相关市场的准则和方法提出了系统的对策和建议。博士生龙俊的《论体系解释下商业诋毁的法律认定——基于反不正当竞争法和刑法的双重视角》以著名的“鸿茅药酒案”为引子,运用体系解释的方法,从违法性和有责性两个方面入手,详细探讨了反不正当竞争法和刑法二者在规制商业诋毁问题上的一致性、冲突及协调的问题。该文是竞争法和刑法交叉研究的较好范例,难能可贵。学术界当前对公平竞争审查一般制度的研究已较为充分,但专门研究“例外规定”的文献相对较少,而从法律文化的视角切入研究的文献更少。博士生黄军的《中国公平竞争审查例外制度生成的文化诠释》对我国公平竞争审查例外制度的生成作了很好的文化学阐释。杨勤法副教授与丁庭威的《新时代我国公平竞争审查制度的解构与重塑》则立足制度本身,对我国公平竞争审查制度及其运作作了全方位的解构,并提出了可能改进和完善的方向。反垄断法实施机制是经济法实施机制中特色鲜明且十分重要的组成部分,李娟的《反垄断实施机制的反思与完善——以反垄断公益诉讼为论》重点论证了将公益诉讼作为反垄断法新型实施机制的必要性和可行性,围绕反垄断公益诉讼的制度建构提出了系统可行的方案。


本刊聚焦国外理论或制度的发展动态,特设“域外研究”专题。博士生吴先泉的《破产管理机构本土化构建路径——基于英美比较视野的研究》对“破产管理机构”设置及其职权问题作了翔实的比较法研究,指出我国有必要建立破产管理机构统一管理破产行政事务,并围绕破产管理机构的法律定位、职权配置和监督机制提出了建设性的构想。毛琦的《美国〈2016年消费者评价公平法〉述评》就美国国会于2016年12月14日通过的《2016年消费者评价公平法》的制定背景、主要内容、成就和不足作了系统考察和梳理,相信该法的介绍能为当下我国消费者评价保护的立法完善提供可借鉴和反思的制度样本。


陈云良


2019年7月25日

网络经济法专题


反垄断与规制大数据


D.Daniel Sokol & Roisin Comerford[1]


管泽亚[2] 译 臧俊恒[3]


目次


引言


一 既有学术研究成果


二 大数据是否会产生促进竞争的效益?


 (一)数据货币化为消费者提供免费产品补贴


 (二)提高质量和创新能力


 (三)大数据的经济特征可以抵御竞争损害


三 大数据是否会对竞争产生影响?


 (一)质量和创新的损失


 (二)对隐私的侵犯


 (三)数据驱动的合并和数据驱动的防御


 (四)已感知到的关于规模、网络效应和准入壁垒的力量


四 反垄断执法是规制大数据的正确途径吗?


 (一)判例法不支持大数据是反垄断问题的论点


 (二)大数据作为自己的产品市场


 (三)消费者保护应解决大数据问题


结论


引言


对用户在线数据的收集近年来有了大幅增长。免费或大量补贴服务的增加、更优质产品的提供和快速的更新换代使得消费者受益。同时,关于大数据的争论,以及究竟是为了维护消费者的利益还是维护竞争的争议逐渐增多。许多人将问题聚焦于大数据是否会出现反垄断,以及是否应该根据反垄断法对大数据造成的危害进行分析,并采取相应的救济措施。然而,学术研究会不同程度地落后于政策辩论,并且笔者对现有的学术作品进行仔细检查后发现,对该问题的研究很少。既有研究通常分为两种进路与范式:其一,支持对大数据展开更加积极的反垄断执法;其二,认为反垄断不适合用来监管大数据,因而反对这种干预。前一种观点的理论尚未得到充分的发展,而且目前研究相对较为薄弱。同时,该领域的学者的研究和执法者的政策均表明,对数据领域的反垄断干预是不成熟和错误的,尤其是考虑到大数据提供的无尽的竞争优势。


本文回顾了关于大数据对竞争的影响的既有研究,并考虑了反垄断在大数据规制中的潜在功能。第一部分专门针对反垄断在大数据问题中的作用进行了文献综述。第二、三部分围绕大数据的政策问题进行了深入探讨,考虑到其给竞争带来的危险,对是否需要针对大数据进行反垄断的干预进行了探讨。第二部分详细介绍了大数据可能有利于竞争的方面,而第三部分则回顾和批评了对大数据竞争潜在危险的已有研究。第四部分讨论了反垄断作为大数据问题的制度选择的适用性,第五部分得出的结论是,目前反垄断不适合作为其制度选择。此外,关于这种损害的学术案例尚未得到充分确定。总体而言,本文对目前的反垄断工具和政策是否足以应对大数据“挑战”存在潜在“问题”的疑虑。实际上,根本就没有任何挑战,因为当大数据出现问题时,反垄断应当进行干预的论据从来没有在美国司法部(DOJ)反垄断部门、联邦贸易委员会(FTC)以及欧盟竞争委员会(DG Competition)所处理的任何合并或决定行为的案件中占据一席之地。


一 既有学术研究成果


回顾关于大数据和反垄断法交叉领域的学术文献,我们发现关于该主题的文章相对较少。[4]学者们尚未深入分析为什么大数据问题属于反垄断法问题,如果属于,反垄断法为何更适合解决这些问题,而不是消费者保护法。[5]迄今为止的实践表明,虽然反垄断法和消费者保护法是互补的,但它们仍然属于不同的法律领域,消费者保护仍然是解决潜在大数据危害的正确制度选择。自标准石油案以来,“大的是不好的”一直是反垄断法的凶手。[6]然而,大的规模并不是反垄断法需要抵制的。相反,反垄断法关注的是消费者福利的损失,此外,至少已经得到长达一代人的司法实践验证,反垄断法没有对任何一个合并行为进行裁判,也没有得出任何一个相应诉讼行为的判决。


可以说,对大数据和竞争的主题的学术辩论最全面的贡献是Ohlhausen和Okuliar的一篇文章。[7]Ohlhausen和Okuliar提出了一个分析大数据问题的三部分框架。首先,他们关注的是损害的特征,无论是商事的、个人的还是其他的。[8]结论是,在对消费者福利或经济效率造成损害的情况下,反垄断法应优先于消费者保护法成为解决这个问题的制度选择。[9]其次,他们检查了用户与数据收集者之间关系的性质,并确定企业与个人消费者之间的交易所产生的问题更可能属于消费者保护法范畴而非反垄断法范畴。[10]再次,他们考虑了现有救济措施的性质及其在解决特定违法行为时的假定的效率。[11]最后,作者建议,将消费者保护问题试图纳入反垄断框架内是“不必要的”,“可能导致反垄断法中的混乱和理论问题”,并且无法为消费者保护提供“真正的收益”。[12]Ohlhausen和Okuliar还注意到大数据的四个重要特征,它们不支持针对消费者保护法的反垄断法介入这些内容将在下文的第四部分中详细探讨。第一,大数据可以提高效率。[13]第二,反垄断制度的选择会将主观性带入反垄断法分析中。[14]第三,使用反垄断法将为公司的法规制度创造战略博弈的机会。[15]第四,Ohlhausen和Okuliar警告说,使用反垄断法的视角可能会威胁到新产品和服务的创新。[16]James Cooper回应说,反托拉斯法是规范大数据的不恰当工具。他写道:“无论竞争效果如何,反垄断法是否应该直接考虑如何更容易地解决大数据行为对个人隐私的影响,是存在争议的。如果不修改反垄断法或严重背离判例,法院就不太可能在反垄断分析中加入隐私效应…… 此外,如果人们接受个人数据收集力度的强化和价格(或等价,较低质量)的表面价值之间的类比,反垄断法也没有任何规定阻止公司单方参与这类行为。长期以来,反垄断法对价格监管的消极态度意味着合法的垄断者可以随意收取市场能够承受的任何价格。”[17]


Cooper还认为,大数据中的隐私问题被纳入反垄断法规制的范畴,将会引发一些关于第一修正案的问题,并混淆强制执行的目标,从而在分析中引入不必要的主观性,并将事情本身变为弗吉尼亚学派的反托拉斯寻租行为。[18]Andres Lerner认为,大数据出现竞争问题的观点并未得到实践的证据支持[19],并认为,特别是在实践中经常被引用的“反馈环”并没有产生它们通常被认为所具有的重大的影响。[20]Lerner讨论了在线收集和使用消费者数据促进竞争的理由,包括改善服务的潜力以及公司在付费方面有效货币化的能力,以便以更低的价格甚至免费提供更好的服务。[21]


Lerner驳斥了这样一种观点,即企业可能有动力或能力通过引用类似于Ohlhausen和Okuliar列出的数据属性来使用数据巩固其主导地位(例如,用户数据是非竞争性的,并且没有一家企业控制着大量的数据)。[22]Lerner坚持认为,完全缺乏证据表明在线市场已经向主导企业“倾斜”,这在很大程度上归功于在线产品的差异性。[23]他的结论是,如果没有强有力的阻碍竞争效果的现实证据,积极的反托拉斯执法将阻碍竞争和冷却创新,从而损害消费者福利。[24]


在大数据问题辩论中,虽然政策制定者已经提出了反垄断法的模式[25],但反托拉斯机构和法院尚未发现大数据竞争问题。事实上,FTC和DG已经彻底将大数据视为反垄断问题并完全驳回了上述观点。[26]迄今为止,美国的反垄断机构、DG以及法国和德国竞争管理机构[27]和欧洲的反垄断法当局都采取了谨慎态度。这种谨慎态度不仅是有好处的,而且还提醒我们,反托拉斯法和消费者保护法所解决的是不同问题,每套法律可能适用于禁止行为的解决方案都是有充分理由的,并且是补充的而不是替代的。[28]


二 大数据是否会产生促进竞争的效益?


使用大数据已经实现了前所未有的消费者利益,其中主要是免费用户服务(正如许多案例所述)[29]、质量的提高和创新速度的迅速增加。此外,围绕大数据及大型在线公司对其使用的担忧是没有根据的,因为大数据的经济特征缓解了对这些数据可以被操纵以获得阻碍竞争效果的担忧。


(一)数据货币化为消费者提供免费产品补贴


也许在大数据时代产生的最明显和最普遍的效益是企业能够向消费者提供大量补贴,通常是免费的服务,因为消费者允许这些企业在其他业务上将消费者数据货币化。[30]在竞争法的体系中,降低价格被认为是非常可取的,这无疑对消费者最为有利。


以反垄断为目标的广告销售形式的数据货币化不是可疑或有害的,而是“经济上合理,利润最大化的行为”,从而产生明显的消费者利益。[31]如果线上平台被阻止或限制收集消费者数据以及将其货币化,那么针对用户的竞争将受到抑制,并且会以服务价格上涨的形式对消费者造成伤害。[32]数据和搜索,实际上转换成本很低。[33]


一些人批评提供免费服务,声称这一行为使得那些最初无法有效地促进大数据货币化的经营者与已经完成数据货币化的竞争对手的竞争更加困难[34],但是案例表明,这一论点完全没有抓住要点[35],即向消费者免费提供高质量服务的能力是大数据货币化的竞争效应,而不是反竞争损害。[36]此外,这种说法完全是不真实的——新进入者在免费服务方面与现有竞争对手的竞争并不困难。[37]


(二)提高质量和创新能力


作为一种投入,线上企业使用数据通过多种方式改进并完善产品或服务,并开发创新产品。例如,搜索引擎,无论是一般的还是高度专门化的,都可以使用数据提供更相关、更高质量的搜索结果。[38]通过学习用户搜索查询和点击,搜索引擎可以识别特定查询的最相关结果。众所周知,“点击和查询”数据对于提供高质量搜索结果是非常

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