專家解讀

當前，新一代數字信息通信技術的深入發展和廣泛應用，正深刻改變著人類的生存方式和社會交往方式，深刻影響著人們的思維方式、價值觀念和道德行為。傳統認為，信息化網絡和數字化發展是扁平形態的，能夠天然、快捷地解決不平衡、不充分等發展難題。但從近些年發展實際情況看， “大數據殺熟”、“二選一”限定交易、拒絕交易等濫用市場支配地位涉嫌壟斷的事件頻發，“強者愈強”的馬太效應不斷加劇。此外， “數據化貧窮”、“數字化弱勢群體”等“數據貧富差距”越來越大，“數字鴻溝”難以逾越，這些都進一步加大了不平衡、不充分現象，甚至是形成新型壟斷，與國家發展主流方向背道而馳。

我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾，實現共同富裕是國家發展戰略目標，在數字經濟背景下，借鑒共同富裕三次分配機制，充分利用好第三次平分配，補齊“數據共同富?！边M程中的結構性短板弱項，利用公益力量打開“數據公益”空間，統籌推進“數據公益”， 縮小數據貧富差距，緩解“數據壟斷”不利因素的影響，數據賦能共同富裕。

從理解數據要素經濟學特征的視角來認識數據壟斷及其危害

數據如水、電、石油一樣，成為基本的新型生產要素，成為驅動經濟發展的新動力。2019年四中全會首次將數據作為生產要素，提出“健全勞動、資本、土地、技術、管理、數據等生產要素由市場評價貢獻、按貢獻決定報酬的機制”，這是對數據生產價值及其經濟地位的極大肯定，也標志對數據、數據資源、數據要素的深刻認知的轉變。

（一）數據和數據要素

數據要素這個概念相對于數據來講是后來者和“新生概念”，二者密不可分又有不同，在日常使用過程中更多地會使用數據而不是數據要素，前者通用后者特指。

中國信息通信研究院認為，“數據是對客觀事務的數字化記錄或描述，是無序的、未經加工處理的原始材料”。國家發改委市場所曾錚和王磊等在《數據市場治理，構建基礎性制度的理論與政策》一書中提到“數據要素是生產和服務過程中作為生產性資源投入，創造經濟價值的數字化信息、數據和知識的集合”。由數據到數據要素，經歷著由數據原生【0】到數據衍生過程，將原始數據加工為數據資源/數據資產，形成使用價值，產生經濟效益和社會效益。也就是說，數據與數據要素的核心區別在于是否產生經濟效益。

數據要素是生產資料，可以與其他生產要素交叉融合滲透，釋放出乘數倍增效應，提高全要素生產率；數據要素也是生產力，放大技術、勞動力、資本、知識等要素價值，成為催生新產業新業態新模式的驅動力；屬于經濟術語，是具有使用價值，能夠帶來經濟效益和社會效益的數據。數據要素與其他要素一起，融入我國經濟價值創造體系，成為數字經濟時代的基礎性資源、戰略性資源和重要生產力。習近平總書記在2017年就指出，“在互聯網經濟時代，數據是新的生產要素，是基礎性資源和戰略性資源，也是重要生產力”。

（二）數據要素的十大經濟學特征

數據要素具有虛擬性特點，虛擬性意味著數據必須以其他生產要素作為載體才能發揮作用【1】，也就是說，數據要素要與其他生產要素發生作用，必須依賴于承載數據的物理載體。在大多數時候，數據是存在于數字化技術產品之中的，數據要素和數字化技術緊密結合，成為推動經濟社會快速發展的重要驅動力。虛擬性是數據要素與其他傳統生產要素，比如勞動力、資本和土地的最主要差異，也是技術和數據等新生產要素的主要特點。嚴重依賴數據和技術等虛擬生產要素，是數字經濟的一個重要特點，也是與傳統經濟的一個重要區別【2】，隨著數字經濟時代的到來，數據要素更是成為驅動數字經濟發展可持續健康發展的新引擎主引擎。

數據要素具有非競爭性/非排他性特點，即多家廠商可以同時使用同種數據【3】。一個人對數據的使用，并不影響他人對其的使用，而且對于數據要素額外使用的邊際成本幾乎為零，數據的非競爭特性意味著數據可以在不影響價值的情況下被任意多個數據處理者同時使用【4】，這就決定了數據具有高使用效率和巨大的潛在經濟價值。

數據要素具有價值異質性和排他性特點，對于數據價值利用而言，數據、算法和算力，缺一不可，也就是說，數據要素的價值依賴于數據量足夠龐大、內容足夠豐富和類型足夠廣泛，依賴于使用的具體模型、算法和計算能力，還依賴于業務應用場景，具有高度不確定性，一方面是價值不確定導致數據處理者存有疑慮，阻礙了數據流通；另一方面是高價值而導致擁有數據的企業和機構會選擇“窖藏”而非分享數據【5】，使得數據要素表現出高度的排他性，同樣阻礙了數據流通。

數據要素投入具有高固定成本、低邊際成本的特點【6】?！稊祿亍纷髡呲w剛博士指出，“數據要素投入成本的高低取決于是否生成新信息，數據處理生成新信息，需要逆轉熵增的自然過程，付出的成本較高，數據復制的過程并沒有生成新信息，付出的成本較低。但對于低成本獲得數據的一方，卻仍可利用數據的價值?！睌祿蓮椭?、可共享、可不斷生成和供給，“取之不竭，用之不盡”，克服了傳統生產要素的資源總量限制，可能形成規模收益遞增的經濟發展模式。

數據要素具有規模收益遞增特征，數據生產要素的非競爭性進一步產生了規模報酬遞增的效應。即數據的增加提升了數據使用者的生產率，進而帶來了更多的產出與交易，在此基礎上又進一步產生了更多數據，帶動生產率再次提升【7】，數據規模越大、類型越豐富，產生的信息和知識就越多，進而產生更多智能，呈現出規模收益遞增的特點，符合羅素?阿科夫(Russell Ackoff，1989)提出的DIKW【8】（Data-Info-Knowledge-Wisdom）金字塔模型理論。也就是說，數據要素的規模收益遞增和網絡效應意味著在價值創造方面可以實現“1+1>2”的效果【9】，如果數據對于整個行業乃至經濟體的參與者開放，數據規模擴大帶來的經濟價值就將更為可觀。

數據要素具有外部性特征。對于數據要素外部性的理解，《數據要素》作者趙剛認為數據要素具有強外部性，《數據生產要素研究進展》作者徐翔等認為數據要素具有正外部性。即數據要素的強外部性/正外部性是指數據要素的開發和利用不僅對擁有數據的人有價值，而且對公眾、社會和其他商業機構都能產生價值或者分享數據紅利。數據與其他生產要素深度融合，通過數據要素的放大、疊加、倍增作用，可以賦能傳統產業轉型升級，催生新產業、新業態、新模式，提高全要素生產率，同時優化產品和服務，提高服務質量和滿意度。也就是說，可以極大地提高全要素的生產效率和優化服務是數據要素強外部性特征的主要價值體現。從商業價值變現的視角看，數據要素的外部性從根本上說是指數據的跨界價值，即數據的跨界運營與價值變現【10】。

數據要素具有衍生性特征。數據要素衍生性是指在數據要素全生命周期內，在不同的經營主體之間流通、共享，與不同數據要素滲透、融合而產生新的衍生數據。數據要素的衍生性使得要素本身可持續性產生與生長，使數據越來越豐富，作用越來越大，用途越來越廣，進而不斷實現生產與再生產的演進、迭代和創新，利用衍生數據獲得創新競爭優勢，實行保值與增值經營。

數據要素的多樣性和時效性特征，包含來源的多樣性和用途的多樣性。來源的多樣性是指同樣的數據信息，可能會從不同的來源得到，不同的數據可能會源于相同來源；用途的多樣性是指同一類數據可以在不同的領域有不同的用途。此外，數據要素價值會隨著市場動態變化或者應用場景的變更而導致數據價值降低甚至失效。

數據要素的產權模糊性特征，數據的虛擬性使得數據可以被零成本或極低成本復制，使得數據要素具有可復制性和無限供給特性，而這些特性又導致數據具有非排他性（非競爭性特征）特征，即數據要素可以為多個使用者使用，使得數據生產要素在產權歸屬上存在一定的模糊性，其所有權和產生的各項產出在企業和消費者之間的分配尚不清晰。數據要素價值的倍增效應需要流通環節來實現，數據要素流通過程中的“一數多權”問題將客觀存在，表現為數據在“采（采集）-存（存儲）-傳（共享交換）-流（通）-用（利用）”的過程中會產生不同的主體，所以數據的所有權和數據的使用權在很大程度上是分離的，也就是說數據所有者不一定能產生價值，而使用者卻能產生價值。比如，消費者在使用各項信息通信技術ICT產品和服務的過程中會產生大量數據，這些數據往往由企業直接收集和整理，消費者一般沒有處置和使用這些數據的機會【11】，尤其是個人消費者更沒有這個意愿和需求。所以清華大學法學院教授申衛星認為，數據不能采用傳統的物權、債權和知識產權原有的路徑加以保護，并且數據的生產關系也非常復雜，加劇了數據權利的復雜性和模糊性，一數多權現象普遍。因此，我們認為，建立數據要素的“所有權和使用權分離”制度機制或許成為有益的嘗試，就像土地等要素資源的做法一樣。

數據要素的強滲透性特點，能夠在有序流通過程中與技術、資本、勞動力等要素關聯、交叉、融合和高效配置，在數字產業化和產業數字化的價值創造與效率提升上能夠產生乘數效應和倍增效應。

我們認為，分析數據要素經濟學特征可以幫我們更全面地認識和理解跟數據相關的諸多命題，比如數據權屬問題、數據交易問題、數據壟斷問題、數字鴻溝問題等。正是由于數據的這些特點，數據壟斷的理論爭議、成因、行為以及后果都很復雜。

（三）數據壟斷命題之爭

數據壟斷是一個比較有爭議的問題。雖然數據壟斷問題廣泛存在，而且已經引起普遍性的影響，然而在理論上，不同領域不同視角的專家學者對數據壟斷仍有比較大的理論爭議。比如，山東大學經濟學院教授曲創從經濟學視角對數據壟斷做的解讀，他認為，“數據壟斷所壟斷的不是數據本身，多數情況下是基于數據的壟斷， 基于數據的壟斷行為并不是數據壟斷，它們只是壟斷的方式，壟斷的手法不一樣”。對外經貿大學數字經濟與法律創新研究中心執行主任許可則認為，“數據具有非排他性特征，數據沒有法律上的所有者，并不能排他使用，因此，數據壟斷問題并不能成立?！鄙虾Ｊ袡z察院檢察官陳超然認為，“在數字經濟時代，經營者基于自身掌握大量數據的優勢而實施的市場行為，如果妨礙到市場競爭和社會福利，就可能被認定為壟斷行為?！敝袊鐣茖W院財經戰略研究院研究員李勇堅認為，“數據壟斷不僅在理論上能夠成立，在實踐中也有多樣化的案例出現?！鄙鲜龆鄠€不同領域的專家觀點，正是對數據多重屬性特點的反應，也增加了數據壟斷命題復雜性。

（四）數據壟斷的涵義及成因

對于數據壟斷更為普遍性的觀點認為，數據壟斷并不僅僅是對數據本身的壟斷，多數情況下指的是“基于數據的壟斷”，既有數據量的壟斷也有基于數據的壟斷?；跀祿膲艛鄰娬{的是“以數據作為強化壟斷的工具”，從這個視角來研究數據壟斷問題。從《反壟斷法》和《反壟斷指南》法律法規層面上，關注的重點是是否事實上構成了“基于數據優勢濫用市場支配地位的行為”，從法律法規層面來研究數據壟斷的表現及其危害問題，也就是說，通過對數據的收集、挖掘、使用等數據價值利用動作，實現基于數據優勢而壟斷消費者、壟斷產品、壟斷行業的行為。下面從兩個層面理解數據壟斷。

一是數據量的壟斷。在數字經濟領域，以互聯網平臺為代表的機構利用其用戶優勢、技術優勢、基礎設施優勢等，收集了大量的數據。從成本結構上看，收集和存儲數據意味著高固定成本低邊際成本，這容易產生數據收集和存儲的規模經濟與范圍經濟，這本身會加劇數據量方面的壟斷。

二是以數據作為強化壟斷的工具。數據作為一種無形的、虛擬性的生產要素，具有一次生產、無限次使用、非競爭性、非排他性等特點，能夠在多種業務線上同時使用，且多次使用的邊際成本趨向于零，這些決定了數據使用的場合越多、使用次數越多，其價值越大，使得數據使用具有邊際產出規模遞增效應。也就是說，數據使用越多，價值越凸顯，這些特點使得擁有海量數據的數據擁有者具備了壟斷的潛力和可能。加之數據要素的衍生性特征，使得數據使用產生正反饋效應，在使用過程中還能夠產生新的數據，會進一步強化數據壟斷作用。

基于中國宏觀經濟研究院劉志成對于數據壟斷的理解和我們的分析，可以大致地給出數據壟斷的涵義。即數據壟斷是基于數據的占有和使用而形成的壟斷，可以理解為重要數據被控制在少數企業或其它市場主體手中，并被不合理分配與使用【12】，導致基于數據優勢濫用市場支配地位的行為發生，進而頻發影響市場公平競爭的現象出現。

“數據富裕群體”將數據作為強化競爭優勢的工具和數據壟斷的手段，以實現數據及其衍生品的價值疊加并獲得超額收益。在相當程度上加劇了數據壟斷的形成，產生數據壟斷的根本原因是數據收集隱蔽化、平臺數據產權化和數據利用黑箱化。

（五）數據壟斷的表現形式及危害

1、數據壟斷的主要分類和表現形式

數據壟斷的主要類型包括三大類，一是利用數據和算法實現默示合謀與實施壟斷協議；二是基于數據優勢而濫用市場支配地位；三是經營者集中將限制健康的競爭行為，破壞競爭秩序。

一是利用數據和算法實現默示合謀與實施壟斷協議。利用數據和算法合謀以達到和實施壟斷協議，這里的壟斷協議是指經營者排除、限制競爭的協議、決定或者其他協同行為。協議、決定可以是書面、口頭等形式。其他協同行為是指經營者雖未明確訂立協議或者決定，但通過數據、算法、平臺規則或者其他方式實質上存在協調一致的行為。

二是基于數據優勢而濫用市場支配地位。具有市場支配地位的經營者利用數據、算法和算力優勢而從事濫用市場支配地位行為。上海市檢察院檢察官陳超然認為，“剝削性濫用用戶數據其實屬于基于數據優勢濫用市場支配地位的行為，應當是一個技術支撐的商業模式轉化成一個數據壟斷的過程，從技術角度來說，“大數據殺熟”就是剝削性濫用用戶數據?！薄斗磯艛喾ā?，特別是《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》（簡稱“反壟斷指南”），對于濫用市場支配地位的行為有具體判定，主要表現為六類行為。

①不公平價格行為，主要表現為利用數據、算法實施價格歧視。具有市場支配地位的平臺經濟領域經營者，可能濫用市場支配地位，以不公平的高價銷售商品或者以不公平的低價購買商品。

②低于成本銷售行為，主要表現為具有市場支配地位的領域經營者可能濫用市場支配地位，沒有正當理由，以低于成本的價格銷售商品，排除、限制市場競爭。

③拒絕交易行為，主要表現為具有市場支配地位的領域經營者可能濫用其市場支配地位，拒絕與第三方開展業務，從而剝奪市場參與者的競爭可能。無正當理由拒絕與交易相對人進行交易，排除、限制市場競爭無正當理由拒絕與交易相對人進行交易，排除、限制市場競爭。

④限定交易行為，主要表現為具有市場支配地位的領域經營者限定他人按照自己的意愿進行交易，從而排斥其他經營者的公平競爭。比較典型的就是要求平臺內經營者在競爭性平臺間進行“二選一”，或者限定交易相對人與其進行獨家交易的其他行為。分析是否構成限定交易，重點考慮以下兩種情形：一是經營者通過屏蔽店鋪、搜索降權、流量限制、技術障礙、扣取保證金等懲罰性措施實施的限制，因對市場競爭和消費者利益產生直接損害，一般可以認定構成限定交易行為。二是經營者通過補貼、折扣、優惠、流量資源支持等激勵性方式實施的限制，可能對平臺內經營者、消費者利益和社會整體福利具有一定積極效果，但如果有證據證明對市場競爭產生明顯的排除、限制影響，也可能被認定構成限定交易行為。

⑤搭售或者附加不合理交易條件行為，主要表現為具有市場支配地位的領域經營者，可能濫用市場支配地位，無正當理由實施搭售或者附加不合理交易條件，排除、限制市場競爭。比如利用格式條款款、彈窗、操作必經步驟等交易相對人無法選擇、更改、拒絕的方式，將不同商品進行捆綁銷售；以搜索降權、流量限制、技術障礙等懲罰性措施，強制交易相對人接受其他商品；對交易條件和方式、服務提供方式、付款方式和手段、售后保障等附加不合理限制;在交易價格之外額外收取不合理費用；強制收集非必要用戶信息或者附加與交易標的無關的交易條件、交易流程、服務項目。

⑥差別待遇行為，主要表現為具有市場支配地位的領域經營者，可能濫用市場支配地位，無正當理由對交易條件相同的交易相對人實施差別待遇，排除、限制市場競爭。比如，基于大數據和算法，根據交易相對人的支付能力、消費偏好、使用習慣等，實行差異性交易價格或者其他交易條件;實行差異性標準、規則、算法;實行差異性付款條件和交易方式。

三是經營者集中將限制健康的競爭行為，破壞競爭秩序。我國《反壟斷法》第二十條界定了經營者集中的情形。對于數據壟斷而言，壟斷行為主要表現為占有數據資源的經營者集中將導致數據資源更加集中而破壞數據市場的競爭性。本已占有大量數據資源的經營者，通過經營者集中行為，比如合并、控股或簽訂協議等，占有更加完整的數據資源，催生出數據寡頭，限制市場中的健康競爭行為，破壞競爭秩序。

2、數據壟斷帶來的三方面危害

數據壟斷的危害至少有三個方面：

一是利用推薦算法，影響干擾消費者判斷，損害市場公平競爭和消費者合法權益，這也將使得對消費者權益保護變得更加困難。收集消費者的身份數據、行為數據等，通過數據畫像，透視消費者的消費意愿和預期價格，實施“一人一價”、差異化定價，這種價格歧視的實質正是利用算法與大數據來“殺熟”或“殺貧”【13】。同時，關于平臺經濟領域經營者要求商家“二選一”、“大數據殺熟”、未依法申報實施經營者集中等涉嫌壟斷問題的反映和舉報日益增加，這些行為損害了市場公平競爭和消費者合法權益。

二是不同行業的數據資源整合存在風險，容易達成橫向、縱向和軸輻壟斷協議【14】，產生市場自由競爭壁壘。數據存量較小的小型公司或初創公司無法與數據寡頭競爭，而擁有豐富數據的企業之間可以更好地進行交流而達成默示合謀，包括數據合謀和算法合謀兩方面。

三是壟斷問題帶來安全問題，數據壟斷會疊加數據安全，帶來更嚴重的隱私風險，可能會侵害社會公共利益，進而威脅國家安全。隱私保護作為一項非價格競爭因素【15】，在競爭失效市場里其重視程度會大大降低【16】。此外，海量數據的收集、處理、存儲、流通和使用環節，即在數據“采-存-傳-流-用”全周期內，安全漏洞和安全風險也會隨之傳輸、存儲、流轉而疊加、放大，及大地增加風險暴露面。再比如“滴滴事件”，事件以數據安全問題為表征，背后則體現出數據安全與資本壟斷邏輯的并生與雜糅。也就是說，數據安全，尤其是由數據壟斷而產生的數據安全的疊加危機確實會觸碰到數據主權與國家安全的底線【17】。

總之，需要將安全問題與壟斷問題結合起來，將其放置在國家治理長期績效的宏觀背景下，高站位多視角地看待數據壟斷命題及其帶來的真問題。數據壟斷會樹立競爭壁壘、限制健康競爭、損害市場公平，侵犯隱私、損害消費者權益，疊加安全風險、威脅國家安全，不利于激發創新創造活力，不利于促進經濟高質量發展，不利于“共同富裕戰略目標”的實現。

借鑒國民收入三次分配模式，統籌實施數據公益，促進數據共同富裕

習近平總書記在黨的十九大報告中明確指出：“中國特色社會主義進入新時代，我國社會主要矛盾已經轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾?！?021年10月，習近平總書記發表重要文章《扎實推動共同富?！?，指出促進共同富?？偟乃悸肥?，堅持以人民為中心的發展思想，在高質量發展中促進共同富裕，正確處理效率和公平的關系，構建初次分配、再分配、三次分配協調配套的基礎性制度安排。

中國社會科學院財經戰略研究院研究員李勇堅認為，解決數據壟斷問題，需建立數據共享規則，明確平臺數據的權利體系，規范數據收集的同意條款和收集范圍，建立數據開發與信息保護相平衡的機制，從而加強對數據壟斷的監管。

（一）防止數據壟斷，促進共同富裕，探索數據要素領域分配協調配套機制的新思路新方法

數據壟斷不利于共同富裕戰略目標的實現，共同富裕的主要方式是反壟斷和稅收調控【18】。在我國公有制經濟主體背景下，探索新思路、新方法，借鑒“共同富?！钡娜畏峙錂C制，構建數據要素領域的初次分配、再分配、三次分配協調配套的基礎性制度安排。探討發揮第三次分配的效能，打開數據公益的空間，以捐贈和資助的方式開展“數據公益”工作，實現數據要素和數據資源的三次分配。以“數據公益”的方式實施第三次分配，作為初次分配和二次分配的補充，有利于縮小“數字鴻溝”，縮小“數據貧富差距”，保障人民更好地分享數字化發展紅利，促進數字化時代的社會公平正義和共同富裕。

（二）借鑒共同富裕三次分配機制，充分發揮第三次分配效能

關于“國民收入三次分配”，厲以寧教授認為，一次分配是由市場按照效率原則進行的分配；二次分配是由政府按照兼顧公平和效率、側重公平的原則，通過稅收、社會保障支出這一收一支所進行的再分配；而三次分配則是在道德力量的推動下，通過個人自愿捐贈而進行的分配。

全國政協參政議政人才庫特聘專家賈康認為，由公益慈善機構和志愿者組織主導、按自愿原則的第三次分配，有別于初次分配和再分配，以自愿為原則，以倫理道德為驅動力，以自治和多樣性為特征，以募集、捐贈和資助等慈善公益方式對社會資源和社會財富進行分配，是對初次分配和再分配的有益補充，有利于縮小社會差距，實現更合理的收入分配。

關于如何才能更好地實施第三次分配，我們可以參考世界經濟論壇（WEF，2021）發布的《面向數據經濟的數據交換框架》里，有關非貨幣激勵數據共享交換的三種模式【19】。一是互惠互利模式，就是激勵數據提供者共享數據以換取訪問其他提供者數據的權利，從而實現互惠互利。二是提供創新機會，可以通過黑客馬拉松、眾測/眾創等方式來獲得數據集創新機會。三是數據信用，將出于共同目的的數據共享作為企業社會責任的重要組成部分，以此為社會公眾帶來利益。類似于碳信用一樣，可以為公司提供數據信用，以此激勵企業將數據用于共同目的的共享。

借鑒“共同富?！钡某醮?、再次、三次分配機制，構建數據要素領域的初次分配、再分配、三次分配協調配套的基礎性制度安排。在我國公有制經濟主體背景下，探索新思路新方法，鼓勵“數據富裕群體”愿意出讓數據收益，解決好數據分配問題，有效縮小數據貧富差距、城鄉差距和區域差距。

（三）參考五大發展理念，充分發揮第三次分配效能

大型科技平臺利用其用戶優勢、技術優勢、基礎設施優勢等，收集了海量的數據，形成了數據量上的富有甚至壟斷。參照“創新、協調、綠色、開放和共享”五大新理念的共享理念，充分體現和發揮數據要素自身的非競爭性和非排他性等特點，在制度上形成數據共享機制，使得“數據富裕群體”能夠愿意共享數據。在“數據富裕群體” 利用數據優勢獲得巨大收益基礎上，讓更多擁有海量數據的平臺和機構參與“數據公益”事業，在數據共同富裕的第三次分配中發揮更大作用。打開數據公益的空間，以捐贈、資助等方式開展“數據公益”工作，實現數據要素和數據資源的三次分配，以此作為初次分配和二次分配的補充，有利于縮小“數據鴻溝”，縮小“數據貧富差距”，促進數字化時代的社會公平。

（四）數據賦能推進數據公益，加強治理平臺型數據壟斷，助力數字化發展背景下的共同富裕

1、數據賦能共同富裕

利用數字技術賦能解決共同富裕問題。在當前數據壁壘還未真正形成之前，基于共同利益和價值觀基礎，在公平和包容的環境規則下，抓緊當下時間窗口，提前建立兼顧效率和公平的數據保護、交換、共享、交易機制，以及相關技術基礎設施平臺。面向數字化發展中涉及的公共安全和民生福祉等領域，由政府牽頭建立科學完整的系統監管體系，通過數字化手段獲取精準數據并開展有效調節，利用數字技術解決數字化發展中的問題，保障實現共同富裕。

2、統籌推進數據公益

建立公允、規范的數據公益基礎性制度，實施“數據公益”，促進基本的數據公共服務均等化是實現“數據共同富?！钡闹c。數據公益不是搞數據平均主義，更不是削弱市場和政府對于數據要素的調配和監督作用，而是為了減少數字產業化和產業數字化發展中因“數據貧富兩級分化”而可能帶來的不安定因素，是為了補齊基本的數據公共服務均等化與實現數據共同富裕進程中的結構性短板弱項。

此外，幫扶和捐助“數字化弱勢群體”，實施精準數字化扶貧，提高其數字化素養，提升其用數意識和技能，激活數據潛能發揮數據價值，避免其在不自覺中掉進“數字化貧窮”陷阱。

3、加強治理平臺型數據壟斷

在構建合理的市場機制和政府監管體系基礎上，在激發平臺創新活力的前提下，引導頭部的“數據富裕群體”（數據擁有者和控制者）愿意，對“數據匱乏群體”施行傾斜性資助，同時鼓勵“數據富裕地區”向“數據匱乏地區”轉移數據，比如可以借鑒“東數西算”工程的戰略布局，以此較好地平衡數據要素資源配置和區域發展，實現數據共同富裕。

參考文獻：

【0】畢親波，潘柱廷，“數利”基礎設施總論，妙德經略，2022.5. 

https://www.venustech.com.cn/new_type/zkyj/20220526/23916.html.

【1,2,5,11】徐翔等，數據生產要素研究進展，經濟學動態，2021.4

【3,7】盧虹羽，一個包含數據要素的經濟增長模型，中國互聯網經濟研究院，

http://ccie.cufe.edu.cn/info/1006/1672.htm

【4,9】《“十四五”數字經濟發展規劃》解讀∣加快推進數據要素市場化建設 充分發揮數據要素作用，國家發改委

https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/jd/202201/t20220121_1312584.html?code=&state=123

【6】趙剛.數據要素: 全球經濟社會發展新動力[M].北京: 人民郵電出版社, 2021.

【8】DIKW Ackoff（1989）提出的DIKW模型.

【10】黃文，談談數據的外部性，https://zhuanlan.zhihu.com/p/164835440.

【12,13】劉志成,李清彬,把握當前數據壟斷特征優化數據壟斷監管，中國發展觀察, (develpress.com)

【14】國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南.

【15】于瀾. 數據驅動型并購中隱私風險的反壟斷規制[J]. 中國價格監管與反壟斷, 2020(5):6 .

【16】陳根：數據壟斷三宗罪，數據反壟斷有多難？https://zhuanlan.zhihu.com/p/164927245

【17】“滴滴事件”背后：數據安全與資本壟斷的雙重邏輯,

http://www.youzikankan.com/index/index/newinfo/id/136048.html.

【18】上林院. 2021年共同富裕元年：反壟斷和稅收改革讓共同富裕不再是口號.

【19】賀佳瀛，賽博研究院,世界經濟論壇（WEF）面向數據經濟的數據交換框架白皮書，2021.8.

引用其他機構的數據均在文中標注。

專家點評

我國正在步入以數據資源為關鍵要素的數字經濟時代，如同現實世界中出現各種壟斷行為一樣，由于數據平臺的高科技性以及數據收集的隱蔽性，數字經濟時代更加容易形成數據寡頭，造成數據壟斷，從而影響人民的生活，阻礙創新，危害國民經濟發展。

本文作者以獨特的視角，總結出數據要素具有十大經濟學特征，辨析了數據壟斷的內涵、分析了數據壟斷分類和表現形式，指出數據壟斷造成多方面危害，開創性地提出在國家關于數據領域的各項法律法規的前提下，借鑒“共同富?！钡娜畏峙錂C制，構建數據要素領域的三次分配機制，防止數據壟斷，促進數據共同富裕。

本文建議的施行數據公益不但有利于保護數字經濟時代新型弱勢群體的合法權益，而且有助于維護國家安全，對我國數字經濟健康持續發展有很大的借鑒價值和參考作用。

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