今年是《中华人民共和国反不正当竞争法》通过30周年，历史上1993年9月2日反不正当竞争法由八届全国人大常委会三次会议通过，而后在2017年11月4日，十二届全国人大常委会三十次会议修订，此后又在2019年4月23日，由十三届全国人大常委会十次会议修正。近年来，反不正当竞争法在维护市场之间的竞争环境，促进市场经济健康发展等方面发挥了举足轻重的作用，有效保护了经营者和消费的人的合法权益。

  不过，在肯定成绩的同时也要看到，过去五年中国数字化的经济实现了跨越式发展，尤其是数字化的经济中的数据产业，数据相关产业崛起为中国经济稳步的增长提供了新动能的同时，也对反不正当竞争法如何通过修法加速适配数据产业的需求提出新的要求。

  数据要素流通、应用促进了数字化的经济繁荣，但围绕数字数据的不正当竞争现象也不断出现。最高人民法院在“2023中国公平竞争周”（9月11日至15日）期间发布了5件反垄断典型案例和5件反不正当竞争典型案例，其中就有3个案例和数字、数据有关，包括数据抓取的典型案件“刷宝App不正当竞争纠纷案”、网络代练的典型案例“代练帮App不正当竞争纠纷案”、虚假交易的典型案例“刷单炒信不正当竞争纠纷案”。

  值得注意的是，近年来“成文法条结合典型案例”的综合立法方式，正成为中国立法的新方向。中国传统法律体系为成文法体系，即先有法条，再可执行。但数字、数据等新兴起的产业发展太快，立法法条修订、增补速度赶不上产业高质量发展，在此形势下，近些年来我国司法机关慢慢的变多地以典型案例来对法律条款做补充说明，此举大大加强了立法对新经济的规制能力，让立法和新经济发展保持同步。

  其一，数据盗窃、爬取。企业未经数据权益方允许而盗窃其他经营者的数据，或者通过爬虫技术在网络上爬取用户隐私、商业机密，甚至于国防机密，又或者经营者通过贿赂等方式从竞争对手内部人员手中窃取数据。

  其二，数据滥用。经营者滥用用户数据，未经用户同意对用户进行算法侧写，并以侧写结果为用户打造“信息茧房”，又或者未经用户允许直接将用户数据销售给第三方。

  其三，数据篡改。以技术或者其他手段篡改竞争对手的数据。例如有电商经营者通过“恶意差评”诋毁竞争对手，又或者有电商经营者通过改差评的方式做虚假推广，误导消费者。

  其四，数据破坏。通过病毒等手段，劫持设备，敲诈钱财。之前全球曾有多起病毒劫持PC敲诈用户的事件。

  其五，数据非法采集。国外曾有过剑桥分析丑闻，剑桥分析利用互联网用户的社会化媒体数据，解构民众信息偏好，从而在美国大选期间进行针对性的新闻营销，以掌控民意。

  其六，数据独占。经营者掌握某一行业几乎所有的数据信息，以数据优势开展不正当竞争。

  综合来看，之前我国已在多部立法中规范数字竞争行为。比如个人隐私信息保护法围绕隐私保护，对经营者数据滥用等方面做了规制。比如数据安全法聚焦数据存储、流通、应用等领域的安全问题，强调数据安全主体责任。而对于数据独占，修订后的反垄断法指出：“经营者不得利用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等从事本法禁止的垄断行为。”

  尽管对于数字化的经济领域中的诸多不正当竞争行为，我国已有上述多部立法予以相应规范，不过我们仍就要看到，当前在数据独占方面立法仍存不足。

  具体而言，从立法维度来看，反垄断法提出“经营者不得利用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等从事本法禁止的垄断行为”。但对数据独占行为界定，反垄断法往往基于市场占有率和产品价格，而实际上数据往往很难判定市场占有率，而在价格这一块，数据往往是免费的，甚至于数据企业反而会给予用户一定利益来换取数据所有权，所以数据独占和传统企业垄断概念并不相同。

  从用户层面来看，数据独占行为具有隐蔽性。数据企业往往基于隐私保护的说辞来拒绝分享数据，而在行业领域中，数据往往成为行业中新兴公司发展的瓶颈。例如，现实中很多企业以数据来了解用户偏好，而基于偏好来推送内容，形成用户的“信息茧房”。虽然个人隐私信息保护法对此有所规范，比如用户知情同意，但面对格式化的“用户协议”，企业要获取用户同意实际上并不难。当平台抓住用户偏好，用户就必须附着于平台。

  从经营层面来看，平台不仅抓住用户偏好，甚至以用户偏好为基础来缔造封闭生态，而这种封闭生态势必会破坏市场之间的竞争的公平性。一般来说，原本使用A平台的用户，要从A平台切换到B平台，会存在较高的成本，这就限制了用户在不同平台间的自由切换。不仅于此，平台方还会通过增加用户服务内容的方式，进入新的领域，挤走这些领域的传统经营者。例如，生鲜电商进入社区，就对传统农贸市场造成冲击。

  从互联网层面来看，数据、流量等资源会因为网络效应而趋于集中，平台企业规模优势一旦形成，就会导致数据和流量不断流向自身，进而对新进入者生存构成威胁。

  其一，将数据独占归入反不正当竞争法规制范围。正因为数据独占不涉及价格和市场占有率等传统垄断界定方式，反不正当竞争法更适合规制数据独占行为。反不正当竞争和反垄断规制的方向不同，反不正当竞争倾向于规制经营者之间基于数据流通、数据应用的行为。简单说，反垄断法是自上而下认定的，而反不正当竞争法是规范经营者之间相对的竞争关系。基于数据独占的隐蔽性，由竞争对手去发现潜在的数据独占这种不正当竞争行为，从执法层面看更加高效。

  其二，强制数据开放。很多企业以数据泄密风险、隐私保护为由，拒绝数据开放，从而获得数据垄断优势，而实质上，数据开放和数据安全并非不可兼顾。要通过技术和立法完善数据流通安全，但不应该采取数据封闭的方式。

  举个例子，2023年上半年AI大模型一度成为市场热点，而AI大模型的形成基于海量高质量语料数据学习，而我国很多AI领域的中小企业在开发AI大模型过程中存在数据瓶颈，因为大量数据掌握在大平台手中，且各个平台企业之间有数据壁垒。

  当然，相关产业政策之前也曾推动平台企业之间相互连通，但这种相互连通主要是基于平台企业之间业务开放，而非数据开放，比如政策曾要求社交平台允许竞争对象的产品链接在自家社会化媒体传播。相互连通要逐步深入，要从业务层面转变到数据层面。当然，要打破数据独占难度很大，但有几个解决方案可以借鉴：比如，可优先考虑由政府主导的公共数据管理平台来集中管理数据。实名制下，用户不得不在各大平台重复填写隐私信息。这些隐私信息，能不能由一个平台统一管理，比如公安部的人像、个人隐私信息系统，平台只需要公共平成实名化即可，而不需要由平台保存实名信息，这样对于平台来说，其并没有接触用户真实信息，而对于公共安全，实名制依然得以实现。平台依然拥有数据，但已是非实名数据，实现脱敏后，自然可以对外进行数据流通。

  其三，开放数据转移权利。清除数据独占最大的障碍，是平台企业闭环生态。举个例子，你用A品牌手机，并在A品牌手机的应用商城购买了很多App，而当你换到B品牌手机，你在A品牌手机的所有游戏、应用全部失效。平台企业通过限制数据迁移，来实现数据独占，而破局的关键，是要让我们消费者有数据迁移的权利。当然，实际执行层面这方面也有相当难度，需要在数据产权层面推进变革。

  再举个例子，暴雪游戏和国内代理商网易结束合作，而此次分手致使玩家没办法接着使用暴雪的游戏程序，暴雪和网易仅仅向玩家退还了游戏剩余充值点数。在我国，当前大多数游戏角色、道具数据权益不归玩家所有，游戏玩家在平台玩游戏，被认为是接受游戏公司服务。但现实情况是，很多游戏内的货币、道具是有公开市场行情报价的，社会普遍认识是游戏账号及道具是游戏玩家私人财产。更好的解决方案，应该是将游戏账号中角色和道具等数据迁移到可使用的新代理手中，但由于游戏仅仅是服务，玩家并不具有角色、道具数据的所有权，迁移就不再是游戏公司的义务。由此可见，用户数据迁移的前提，是数据产权属于用户。

  综上，数据独占行为是一种典型的不正当竞争行为，但这种独占行为本身，具有复杂性、隐蔽性等特征，且和数据隐私、数据安全之间有矛盾冲突。基于维护市场公平竞争环境的考虑，首先我们该重视数据独占问题，其次我们该通过法治、技术方法来为数据反不正当竞争打好基础，最后我们该打通数据流通、迁移渠道，各部门要形成共识，协同推进。在法治层面，数据反不正当竞争的前提，应该是完善数据产权制度和数据市场交易制度，如此，数据反不正当竞争立法、执法才能有的放矢，达成目标。而值此反不正当竞争法制定30周年之际，笔者呼吁深入推动数据反不正当竞争的立法进程。