在国家政策的支持与鼓励下，大数据产业逐步形成，产业融合现象日趋频繁。从中共十八届五中全会落实“互联网+”计划以来，互联网产业与金融、医疗、教育、农业等行业完成了深度融合，大数据市场逐步成为传统行业发展的制高点。大数据资源的广泛使用促进了传统制造向智能制造的突破，对加快经济社会创新驱动的效果日趋显著。习近平同志在中共十九大报告中指出，加快发展先进制造业，推动大数据和实体经济深度融合，在共享经济领域培育新增长点、形成新动能。［1］未来10年是大数据产业化发展的关键期，借助政策推动，最终实现大数据产业助力实体经济发展。然而，我国大数据交易面临着正规市场无法提供完整、完美的数据，大量宝贵公共数据又无法在市场上流通，导致地下数据交易黑市规模庞大，针对公众隐私信息的侵犯行为十分猖獗。［2］此外，具有智力成果内容的数据产权同时受到《著作权法》与商业秘密的保护，这两重性质使得数据产权天生具有垄断的特征。互联网企业出于一己私利选择排他使用，使得数据产权无法更好地为实体经济服务。加之数据资产价值缺乏评估参考标准，没有统一的数据产权，从而导致传统反垄断法界定“相关市场”、确认支配地位、明晰使用产权的违法边界、审查经营者集中的过程中出现困难，传统反垄断法对于大数据垄断现象的制约日渐乏力。由此，本文着重归纳对大数据产业进行反垄断规制会面临的障碍并就障碍排除方法进行研究，并提出相应的法律建议。

一、大数据产业发展趋势及其国家战略实施

目前，我国大数据产业开始步入快速发展阶段。从2017年中国信息通信研究院发布的《中国大数据发展调查报告》可以看出，2016年我国大数据市场规模为168亿元，增速达到45%，预计2017—2020年增速保持在30%以上。近六成企业已认识到大数据运用的重要性并且成立数据分析部门，35.1%的企业已引用大数据投入企业的生产经营。［3］此外，根据调查显示企业数据主要来源是内部数据。而外购数据（16.7%）和政府免费开放数据（13.5%）的应用比例依旧很低。

国内的许多大型互联网企业最先运用企业内部数据为其主营行业服务，掌握丰富的数据资源以及成熟的数据分析技术使其成为大数据产业的霸主。在互联网发展的近30年，经过激烈的竞争与淘汰，我国在互联网中从事通讯、网购、理财、搜索引擎、播放媒体等方面的企业选择日趋集中化。由于隐藏在大数据背后的巨大财富，并出于尽可能保护公众隐私信息的缘故，大数据牢牢的掌握在少数互联网企业手中，他们利用业务上取得大数据的便利优势，持续地提高数据采集分析技术，不断地控制与操作数据交易，从而使信息壁垒形成。［4］2017年3月28日“大数据产业峰会”上，中国工程院院士邬贺铨指出“网络交易平台上的大数据信息量有限，准确性、完整性、合法性、可用性、安全性、及时性等都不能保障。”［5］

我国市场经济经过20年的高速发展后，传统制造业逐渐暴露出内需不足、科技创新有限、劳动力资源整体素质不高等一系列问题。［6］中共十九大以后，我国需要进一步完成互联网产业与传统制造业的结合，急需运用大数据解决制造业的供给问题。因此，共享经济的政策要求“逼迫”我国法律尽快治理“企业垄断数据现象突出、数据非法交易猖獗、数据孤岛林立”等现象，［7］为我国经济全面发展扫除障碍。

二、大数据产业发展倒逼反垄断法律规制改革的主要原因

（一）大数据供需矛盾成为传统规则制约的困境

1.数据市场供求矛盾突出

从上面可以看出，在1-1不退位中，口算速度增长最快的为二~三年级，其次是三~四年级，口算速度增长最慢的是五~六年级．在2-1不退位中，口算速度增长最快的是四~五年级，其次是二~三年级，增长速度最为缓慢的是五~六年级，其次是三~四年级．在2-1退位中，口算速度增长最快的是四~五年级，其次是二~三年级，增长最为缓慢的是三~四年级．

2.数据过度集中趋势明显

2.滥用市场支配地位行为的认定困难

互联网企业运用自己运营平台的天然优势获取用户个体信息。大数据就是由个体的年龄、性别、教育程度、兴趣爱好、生活习惯、交际圈范围等特征信息组成的。［10］例如今日头条软件根据用户的喜好，利用“西瓜视频”掘地三尺把一切能找到的信息第一时间推送给用户，其本质就是利用大数据与技术算法搜集用户特征和相关信息。互联网企业利用网络平台和顾客协议等方式将搜集的信息进行封闭处理，为自己谋取商业利益，从而形成众多“信息孤岛”。同时这些“信息孤岛”之间很少进行数据交易和互动，而是通过企业合并的方式形成强强联合并使自己掌握的数据更加完整，由此交易市场上有出现数据寡头的趋势。例如2017年7月，商务部对“滴滴”与“优步”的合并进行反垄断调查，认为“滴滴”与“优步”是在国内具有巨大影响力的网约车平台，他们的合并不仅可能造成网约车行业的垄断，更有可能造成公众出行信息的垄断。［11］阿里巴巴在收购作为国内知名导航的高德地图后，对外拒绝进行地图数据交易，这其实也是垄断行为。导致数据垄断现象逐步加剧的最重要原因是“数据产权本位主义”思想在大数据产业中颇为盛行，数据需求者缺乏要求合理分配数据资源的理由，［12］反垄断法对数据产权的合法使用行为往往会网开一面。

（二）知识产权法保护对传统法律原则的挑战

由近年来相关金融危机的出现对于全球经济的影响，不难看出金融冲击以及金融摩擦对于相关国家的经济发展以及经济周期波动具有显而易见的作用。因此，要求我们在构建宏观经济模型中不仅要考虑经济模型等基础构成，还要考虑金融冲击等因素。通过优化宏观经济模型，从经济模型本身角度来说能够促进模型向更具有现实特征的方向发展，从更宽泛的角度来说也能从金融方面对宏观经济的发展以及波动情况进行观察。因此，本文在此基础上，研究采用历史分解以及反事实仿真的方法对中国经济波动现状进行分析，主要内容如下：

知识产权对于无形的数据可以采取最直接保护。数据产权的财产权部分主要体现为一种流通垄断权，是对于智力成果的独占使用和流通垄断。具有智力成果内容的数据产权垄断是被知识产权法认可的。但是，在数据流通平台上没有特定化的数据，并不具有独立的价值与知识产权身份，无法进行全面保护。［13］所以在实践中，数据的所有者通常依靠著作权法和商业秘密相结合的不完美模式来保护自己的权益。［14］这种保护模式的不完美来自两方面的原因：一方面，我国《著作权法》将数据作为编辑作品加以保护，但是编辑作品只保护数据的编排结构并不保护内容本身。而数据最有价值的部分就是内容，［15］其他竞争者完全可以通过非法交易渠道获取数据内容以后，利用反向操作技术得出不同的编辑方式，规避《著作权法》对数据的保护，从而达到不正当竞争的目的。另一方面，数据作为商业秘密保护，互联网企业因自身商业利益考量选择排他使用，虽然用户信息安全得到了保障，但是数据因其开放程度和完整性低，其利用价值不高，而无法实现更大的商业价值。

尽管大数据交易的发展前景广阔，但由于当前数据平台交易处于起步阶段，数据资源严重稀缺。造成这一现象有两个原因：其一，部分互联网企业对大数据分享态度隐晦，在大数据交易中持谨慎、观望态度。其二，许多公司更愿意做隐性的行业交易。隐性交易既能保护大数据不流失，又能在业内形成数据买卖联盟。［8］加之数据权属的界定模糊，大数据资源由谁来分配、如何分配尚无确切答案，这无疑影响市场参与主体的积极性，降低数据资源的配置效率，从而降低了经济效益。此外，网络交易的数据，其规模与质量不能同时保证。市场上的“大数据”往往以非结构化的形式存在，限制了大数据的价值挖掘，买方的开发利用成本预算过高。网络平台上的可交易数据已达到了较大的规模，但质量令人堪忧。［9］

2.数据的公法规制

具有市场支配地位的经营者凭借私法保护，针对数据或独占使用或限制交易，因其市场实力过于强大，经营者和消费者而言与数据的交易不可避免，否则不能从其他渠道获得该产品或是替代产品。［16］该经营者的行为是否符合我国《反垄断法》中“滥用知识产权”的情形是一个值得商榷的问题。有学者认为知识产权是为了激励发明创造、促进共享经济的发展和谋求消费者福利而产生的，当该权利的行使背离了知识产权法的基本原则时，就构成了对私权利的滥用。［17］但是，我国《反垄断法》又特别规定了豁免情形，那么私法保护与公法规制的界限是什么呢？针对数据产权的独占使用与限制交易并不能一概的定性为私权利得到非法的扩张与滥用，属于垄断行为。数据垄断行为的判断要遵循合理原则和本身违法原则两大原则，在不同历史时期，合理原则和本身违法原则在反垄断法分析中占据不同的比重。对当下我国数据的供给水平以及经济总体情况进行分析，才能决定两大原则的适用情形与兼容程度。但在缺乏数据市场调研的情况下，执法机关基于法律逻辑对知识产权的使用行为类型化显得较为武断，进而浪费了司法成本。只有使经济分析和法律逻辑相互交融，才能精确、合理地解决数据垄断行为的定性问题，在规范、约束法官的自由裁量权的同时，兼顾案件处理效率。［18］

1.数据的私法保护

（三）传统反垄断法对大数据产业制约的乏力

传统反垄断法具有滞后性，对传统商品交易具有很强的规制效力，但对于刚刚萌芽的新生事物是极其不敏感的，必须待其成长到一定市场规模后，才能发现现象并总结归纳出市场的一般原理进行法律规制。正如波斯纳所认为法律诉讼的效率在于模拟再现市场机制下的自由交易以决定利益分配，这种模拟再现，如今主要依赖于法官的理性思考和专业素养，唯独缺乏的则是大量、大范围的数据收集和分析，原因是这样做会扩大司法成本，降低效率，不利于整体社会福利的最大化。［19］在传统反垄断法无法规制的互联网领域给法官留下了较大的自由裁量权，但在新兴事物的反垄断案件面前法官也常会显得手足无措，只能任凭经营者肆意狡辩。造成大数据垄断现象的制度层面原因有很多，主要表现在以下几个方面。

1.数据市场支配地位确认的依据欠缺

进行数据产权评估，使无形财产的价格固定化，使之可以通过质押贷款、工商注册、增资扩股、参资入股、许可使用、转让等方式进入市场流通，使数据产权在资本市场上灵活地流动起来。数据产权与传统的著作权相比，其价值评估具有一定的困难。首先，每份数据产权都是独一无二的，不同的搜集者、搜集范围、搜集技术、搜集标准会产生不同的数据结果。区别甚微的两份数据报告可能会导致截然不同的商业效果。其次，其预期利益具有不确定性，不同企业不同的使用目的会使得同一数据产权预期收益具有不确定性，同时碎片化的数据与完整的数据对同一企业运营也会产生不同的影响。另外，互联网企业营运中遇到的风险远比传统企业高得多，这些风险因素对数据产权准确性的影响是评估机构在做出价值评估时必须考虑的问题。2016年至今，我国各个地区相继开展大数据资产评估实验室，针对能够催生出几万亿元产业的互联网大数据进行资产评估。各地大数据评估实验成功以后，我国需要总结各地的实验成果，推出一套科学可靠的数据评估方法和依据，建立权威性的数据资产价值评估参考标准。由此，全国各个地区的资产评估机构在依照《资产评估法》、财政部制定的《资产评估基本准则》以及中评协新修订的《著作权资产评估指导意见》的基础上，参照数据资产价值评估标准，利用科学的数据评估方法做出公平、合理的价值评估报告。

综合以上结论，给予护士正确的社会支持，有利于降低护士的职业倦怠感和工作压力，可提升护士工作效率和积极性。社会利用度、社会支持和管理及人际关系、时间分配及工作量、职业倦怠感、护理专业工之间呈现出负相关性。

绘本的形象也就是绘本的主人公，他既是整个故事的主体，也是情感传达的载体，同时也表现了作者内心索要表达的一些思想。通常治愈系绘本的形象可以分为三大类：第一类是作者的思想载体，作者通过自己塑造的人物形象或者是动物形象来表达作者的内心世界。第二类是对着这本人进行夸张处理，这种绘本的形象通常是作者本身，作者通过自己的日常生活，或者是自己的一些经历通过绘本的形式呈现给读者。第三类是人物形象并不是故事的主角，而是作为一个情节的需要，也会随着故事的改变而改变，这类绘本读者容易跟着作者的节奏一步一步慢慢进入正题，这样也更容易是读者有探索性。

计算得到饱和流体的弹性模量和密度后，即可计算出气体含量与纵、横波速度之间的函数关系。改变煤岩气体含量，即可得到不同气体含量下的煤岩纵、横波速度Vp、Vs。

汉江流域纳入《全国重要江河湖泊水功能区划（2011—2030年）》名录内的水功能区共110个，其中保护区15个、保留区 38个、缓冲区9个、开发利用区20个。

大数据交易双方的信息是不对称的，这就直接导致大数据价值具有双向不确定性。传统商品的买卖双方对商品价值都有共同的认识，商品价值与使用价值是等价的。但对于大数据商品，买卖双方都无法对其价值做出统一的理性评估，数据的使用价值也是因人而异的。因此，传统的经济学原理无法对数据的价值做出评价。［23］在法律视角下，传统商品交易的定价幅度受到《价格法》的规制。但作为新兴事物的大数据与传统商品相比成本更低，其商业价值更具有不确定性，在交易市场初步形成，交易规则尚未明确的情况下，数据产权的定价成为了一个大难题。由此，在数据交易中易产生价格限制条款。同时，反垄断法中关于商品价格的衡量标准是参照经国务院批准由国家计划委员会发布的《制止牟取暴利的暂行规定》（下文简称《暂行规定》）中规定的价格幅度而决定的。《暂行规定》对暴利的定义是建立在良好的竞争环境的提前下，但是数据交易市场与该构想恰恰相反，该市场从初步形成起就是日趋垄断的态势。所以，在传统经济学、法学都无法对数据产权的价格做出规制的情况下，实务界人士尝试着用产权评估的方式对数据价值进行鉴定。2016年1月8日，新成立的贵阳大数据资产评估实验室运用科学的市场定价法正式发布了第一份数据资产评估成果。［24］但是，这份评估结果和评估方式只是一家之言，其准确性与科学性并未在数据市场上得到广泛的认可。在数据交易市场上，仍是缺乏科学的数据产权的评估方式和一套权威的数据产权价格的参考标准。

我国《反垄断法》第十七条列举了滥用市场支配地位的几种情形，大部分行为都与价格有关。在大数据交易的定价问题尚未解决的情况下，我国《反垄断法》关于横向固定价格与纵向固定转售价格或最低价格的行为评判缺少了直接的价格依据。另外，在市场支配地位无法确认的情况下，相对优势地位方在数据交易中附加不平等的限制条件、对数据的禁锢圈占，阻碍数据交流运用等行为，在受到商业秘密保护的前提下更是无法被规制。由此，侵犯了数据消费者公平交易的权利，阻隔了不同行业间的信息交流，阻碍了我国共享经济的发展。

3.数据寡头出现的态势显著

传统的经济学原理认为市场容量的增大会使得原先具有优势地位的企业受到资源与成本的制约，从而降低了市场的集中度。但是，数据交易颠覆了传统理论，具有优势地位的企业不再受到资源稀缺性的制约，其为了赢得竞争优势不断扩大用户群，数据提供方的经营规模趋向无穷大，从而产生数据寡头。互联网企业的商业模式不断创新已经超越了科技创新的商业价值，成为了大数据产业发展的中坚力量。数据市场的发展趋势可能将是新商业模式的垄断者取代旧商业模式的垄断者。［25］

我国《反垄断法》通过控制经营者集中来抑制数据寡头的出现。只要产生或者可能产生损害市场竞争与消费者利益的结果，都需要纳入一视同仁的监管范围。［26］经营者集中申报后，对经营者所经营的相关市场的市场份额、控制力、市场集中度、对消费者影响等多方面进行审查。传统反垄断法审查的重心在该经营者的主营业市场，以及其他具有成熟市场规则的副业相关市场。但是数据市场是近几年才产生的新兴市场，该市场尚未成熟，许多互联网企业将数据交易当成肄业经营操作，在互联网企业主营业务的相关市场进行审查的同时，一般不会将数据交易市场纳入反垄断审查范围。如果将之纳入反垄断审查范围内，该市场在缺乏市场支配地位认定依据与行为认定标准的前提下，对经营者集中的审查工作将无法进行下去。2017年，日本公正交易委员会竞争政策研究中心发布了《数据与竞争政策研究报告书》，明确了运用《独占禁止法》对“数据垄断”行为进行规制。报告书明确指出经营者集中事前审查中需要考虑数据相关事项。［27］虽然我国数据交易市场才刚刚起步，市场交易规则尚未建成，有学者认为反垄断法没必要过早介入，但是在数据市场日趋垄断的经济形势下，不加以遏制此类行为，最终导致竞争秩序遭到破坏，其他经营者和消费者利益也会受损，因此为了营造一个良好的数据交易环境，需要完善反垄断法，严格把关互联网企业集中的事前审查工作。

三、促进大数据产业发展与反垄断法律规制改革的建议

随着互联网产业商业规模的不断创新，数据市场上的数据逐年扩增并趋向完整，为了保障数据交易公平公正，有必要将反垄断法从维护市场公平竞争的角度，对大数据垄断问题进行法律规制。由于数据产业属于新兴事物，对我国传统反垄断法的适用也带来了更多挑战，需要结合数据产业的特点，确定反垄断法的基本适用条件及具体衡量标准，以此提高反垄断法的可预见性，提高互联网企业遵法守法的自觉性。

（一）建立权威性的数据资产价值评估参考标准

创新是互联网产业发展壮大的动力，互联网企业通过不断创新扩大规模并具有一定的市场，其市场地位已经得到公众的充分认可。大数据的取得正是依赖互联网企业在不断创新与竞争中从而大力发展用户的结果。同时，数据受到著作权和商业秘密的双重保护，使得数据的持有者在一定时间内处于垄断地位，这种垄断逐渐形成和成长为支配力量。经过几年的竞争与淘汰，我国数据市场逐步出现绝对优势的经济体，由于用户广泛、技术先进、经验成熟等原因相对于其他竞争者而言在数据的搜集上有突出的市场地位。［20］同时，这些数据经济体掌握的数据重叠性十分有限，由于数据的替代性小使彼此竞争大大减少，形成各自圈占数据的局面。我国《反垄断法》第十八条、第十九条规定了认定经营者具有市场支配地位的因素。对于数据市场应着重考虑其他经营者进入相关市场的难易程度及其市场份额。有学者认为只要数据没有被独占，在数据收集中不能阻止他人收集相同的数据，所以大数据市场准入门槛很低，一般不会形成垄断现象。［21］判定互联网企业在数据市场的支配地位，需要充分考虑数据搜集存储的复杂性、数据内容的多样性、信息更替的时效性、数据分析的价值性、数据对传统行业的影响等特殊性，传统反垄断法确定的“市场份额推定法”遭遇了制约瓶颈，该困境表现为互联网行业在数据市场份额容易被稀释，且变动较大，［22］因为该市场的准入门槛很低，其他经营者可以通过收集一两份数据报告进入数据市场，大型数据经济体完全可以通过市场份额来掩盖自己对优质数据的垄断。网络交易平台每天的成交量成千上万，每个互联网企业的市场份额每时每刻都在发生变化。再者，通过其他下游经营者对海量权威数据的依赖程度来判断市场支配地位又是十分抽象难以调查取证的理由。因此数据市场支配地位的认定变得十分困难，传统的认定方式已经无法满足数据市场的需求。

（二）加强数据产业中相关垄断行为的考察

1.界定“相关市场”

界定“相关市场”是一个事实的认定过程，而不是立法的规定过程。界定“相关市场”需要考虑两方面的问题：一是产品市场，需要考虑在特定地域内哪些产品具有可替代性；二是地域市场，是该产品进行有效竞争的区域范围。［28］从数据交易市场的特征来看，每一份数据都具有独特性，受著作权法的保护。其内容、功能的替代性又难以把握，数据产品注重时效性，互联网企业需要不断更新数据库以保护自己的优势地位，并且更新数据远比产生具有替代性的数据要快得多。［29］另外，大数据产业突破了地域与空间的限制，数据持有者可以在任何交易平台发布数据转让信息或是选择线下交易。我国反垄断法概括性地规定了相关市场的范围。作为部门规章的《相关市场界定指南》更加具体地介绍了传统市场界定的操作方法。显然，由于数据交易相关市场与传统产业传统行业差异较大，使得执法机关对大数据市场的认定出现困难。

“假定垄断者测试法”是我国《相关市场界定的指南》中作为界定相关产品市场和地域市场的主要方法，适用于传统产品市场。其衡量经营者竞争能力的重要参数是价格变化，对经济数据具有较大依赖性。但在数据交易市场的竞争主要集中于数据的不断创新，与传统的市场相比，价格不再是竞争制约条件。因此，需要寻求其他方法来测定数据交易的相关市场。欧盟委员会尝试采用“盈利模式测试法”替代传统的“假定垄断者测试法”。该方法避免了对数据采集的技术成本进行认定，通过分析互联网企业的盈利模式，由此认定盈利模式相同的交易主体具有竞争关系，由此界定为属于同一市场。该测试方法刚刚兴起，仅适用于欧盟各国之间，尚未在全球范围内得到普遍应用。该方法的可操作性与合理性需要在实践中进一步观察。［30］我国应该在借鉴其他国家或地区的实践经验基础上，不断地探索适合我国市场环境的替代分析技术，以此弥补传统界定方法之不足，在实践中不断检验和完善我国数据市场界定的分析技术。

2.数据产权与知识产权法之间的协调

（1）查看资料是否齐全，有无出厂资料、图纸、铭牌等，查看使用参数与设计参数是否一致，有无超压超温使用现象。

知识产权法保护与知识产权滥用行为的反垄断法规制之间需要寻求平衡，过度保护则会损害其它竞争者、消费者和社会公众的利益，过度限制则会损害该经营者的竞争积极性。在垄断执法过程中，合理利用知识产权的商业行为与反竞争的垄断行为的界定十分模糊，合理原则与本身违法原则何时运用、如何运用也是很难把握的。需要通过经济分析判断经营者行为是否合理，只有经过长期的判例积累，相关理论与证据的充实，才能适用强硬的本身违法原则。在公众对于数据产权使用的理解甚少、数据垄断判例稀缺的情况下，判断经营者滥用知识产权需要证明实际损害已经发生。［31］

在确定使用数据产权构成违法的边界方面，世界上很多国家都做出了探索。例如，欧共体委员会于1996年1月底出台了《欧共体条约》，针对不同技术类型的许可合同，欧盟将对应的限制性条款细分成4种条款：集体豁免、白色清单、黑色清单、灰色清单。欧盟采用这种罗列清单的方式对拒绝转让知识产权的违法边界作出规定，可操作性强，便于反垄断执法，能够有效地遏制不正当竞争与反垄断的行为出现。［32］

5.1 走品牌兴薯之路 临沭县委县政府将地瓜产业作为富民兴沭的着力点，制定印发了《关于加快现代农业园区创建 深入推进优质农产品基地品牌建设的意见》，重点扶持地瓜产业发展。采取“稳规模、增储存、延链条、育品牌”等有效措施，最大程度地维护临沭地瓜的品牌质量，进一步提高临沭地瓜在全国乃至国际市场上的品牌知名度。

我国对数据产权滥用行为的反垄断法规制亟待完善。首先，我们需要对知识产权法与反垄断法之间的关系做出一个原则性的规定，明确数据交易规制的根本依据。其次，将拒绝转让数据产权行为是否违反反垄断法进行分类定性，遵从“合理性原则”，将其分为反垄断法禁止的行为、反垄断法豁免的行为和可能违反反垄断法的行为。经营者行为定性必须建立在确认市场支配地位的基础上。再者，数据产权具有著作权与商业秘密两重属性，对拒绝转让或使用行为进行界定时，必须考虑到商业秘密权本身的特殊性以及用户隐私信息的保护，针对数据产权的秘密性、敏感性、公益性程度进行分类，并结合商业秘密权的特征对每一类数据产权进行不同强度的保护，由此，反垄断法的确定性大大增强。［33］

（三）增加与数据相关市场相关的企业合并审查事项

在数据交易市场中，经营者合并的目的大多是因为对方持有互补性的数据产权。对方持有的数据产权使得自己的数据更加完整、准确，互补性专利不同于替代性专利，一个专利的使用会使另一专利的价值倍增，从而增加了经营者的竞争优势。互补性专利的各方当事人通常会固定许可转让的价格，此行为直接降低了其他替代性专利的竞争优势，也间接侵害了数据需求方的自由选择权。数据市场的经营者集中状况虽然不一定会限制其主营市场的竞争秩序，但因此可能会减少数据市场的持续创新。“滴滴”与“优步”合并案是互联网经营者横向集中领域的一个典型案例，对该案的反垄断审查的争议在于，二者合并会影响网约车平台的竞争还是会影响到整个打车市场的竞争。互联网企业的市场格局逐渐呈现出多边性。大数据资源高度集中是导致目前寡头企业之间在数据市场结成行业联盟的重要原因。在立法阶段，需要将数据市场列入审查重点之一，并需要考察大数据产业的特殊性，相关规则和指引的制定要考虑创新、技术、网络效应、多边市场特征、垄断性竞争等因素。在执法阶段，执法者需要对数据经济体的市场界定、垄断势力、垄断结构、进入壁垒进行精准的测算，［34］从而遏制数据寡头的出现，保护数据交易市场的公平竞争。

（四）制定与国际接轨的反垄断豁免情形

随着我国反垄断法的深入人心，反垄断法与我国知识产权法之间的冲突在所难免，这是知识产权与生俱来的问题。立法者需要在两法间不断摸索，构建一个相对公平、福利损失最小化的平衡机制，［35］来实现数据产权权利人与其他人具有竞争关系的经营者以及相关市场的公平效率之间的和谐。作为反垄断法适用的例外情形，知识产权领域适用反垄断法的豁免规定应该是有条件的、相对的。反垄断法的豁免情形应当只限于实施垄断的成本低于竞争的成本并能满足社会公众利益需求的情况。数据市场从形成之日起就呈现出自然垄断的状态，对于大型数据经济体的市场地位可以豁免适用反垄断法,但对于滥用市场支配市场地位的行为不予豁免。

我国加入WTO多年，在制定新的法律时必须将知识产权保护的规则与国际相关规则衔接。而大数据垄断豁免既是反垄断法的一部分，又属于知识产权保护制度。我国反垄断法与WTO的衔接就显得尤为重要。TRIPS协议承认不同国家和地区在知识产权保护方面应当区别对待，只要求各成员国不违反基本原则和达到最低保护标准。一些发达国家的知识产权保护制度对我国来说是十分苛刻的，参照发达国家的制度必定会导致数据产权的垄断。因此，我国立法机关需要根据国内经济发展阶段，本着保护我国市场竞争秩序目的在不违反TRIPS最低保护标准的情况下，制定反垄断法豁免的情形。在提高公共经济效益的增长与保护市场有序竞争之间寻求平衡的临界点。并且还需要建立起严格的反垄断豁免审批制度，完备反垄断法豁免程序性事项，保证豁免情形的认定更加慎重。［36］

四、结语

随着大数据产业的迅速发展，传统的反垄断法面临着前所未有的挑战与困境，虚拟产业的“相关市场”界定越来越模糊，对于市场支配地位的认定愈发困难。由此，为了促进共享经济在我国的发展，如何克服传统反垄断法的制度瓶颈是现在需要解决的问题。第一，需要建立权威性的数据资产价值评估参考标准，统一数据产权的价格幅度。第二，界定“相关市场”，进一步认定数据市场中支配地位，并且明确使用数据产权的违法边界，将不同程度的商业秘密保护方式进行分类定性。第三，在经营者集中事前审查中增加对数据相关市场的考查事项，突出互联网企业多边市场的特殊性。第四，针对市场支配地位的豁免情形作合理界定，确保公共利益首先得到保护。因此，缓解数据市场中“数据孤岛”的现象，遏制数据寡头的出现，保护数据市场的有序竞争显得十分重要，使传统制造业能够充分的享受到共享经济带来的福利，由此促进我国经济健康稳定的发展。

沥青材料的配比设计以及施工技术在工程路面的处理当中有着关键性的作用，这种材料操作既简单又方便，并且成本不高，却有着非常明显的效率，现在沥青材料已经成为了一种比较有效的处理路面的方法。可以加快工作人员的施工进度，取得让人满意的效果，这些成为了当前沥青材料被广泛应用于公路路面处理中的主要原因。路面是公路工程中最重要的组成部分之一，我们必须对其进行高度重视和重点保护，但是同时路面也是公路病害出现最大的部分，例如路面不均匀或者塌陷不平等，都影响这正常的交通运作。

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