随着数字化进程不断加快，数据已经成为提升综合国力、争取竞争优势的战略资源。习近平总书记在中央全面深化改革委员会第二十六次会议上指出，要“促进数据高效流通使用、赋能实体经济，统筹推进数据产权、流通交易、收益分配、安全治理，加快构建数据基础制度体系”。为更好实现数据要素的价值，推动经济社会健康发展，必须明确数据要素价值释放机理，促进数据的收集、转化与公平流通，积极推进数据反垄断治理，加强数据开放与共享制度建设，重视构建良性数据市场生态，以充分激发数据要素潜能，赋能数字经济增长，驱动国家发展水平整体跃升。
数据要素的价值释放事关国之大计
数字经济是对传统经济形态的超越与发展，是推动经济提质增效的重要力量。数据作为产业转型升级的关键原料，已经完全具备生产要素的属性，在各项变革中展现出令人瞩目的价值潜能，影响着人们生产生活的方方面面，数据要素价值的释放，对服务国家发展全局具有重大意义。
第一，数据成为生产要素是适应时代发展的需要。随着数字技术与算力算法的飞速发展，数据的获取与传播更加便捷，且数据具有非竞争性、规模效应显著等特征，引导数据要素参与生产，能够极大改善劳动效率，为生产力的发展提供强大助力，是适应时代发展的需要。
第二，数据要素为经济社会建设赋予强劲动能。数据技术带来了生产模式的革新，生产者依据市场数据分析，可以精准把握消费者的个性化需要，提供定制服务。消费者借助于数据技术，也可以参与商品的生产、设计与研发等过程，更好地满足自身需求，实现双方的互动和共赢。数据要素还能够提高信息传播效率，有利于构建现代化经济体系，降低生产资源消耗，优化产业资源配置，在价值创造中发挥倍增效应，全面驱动产业效益的提高。数据的合理开放也有利于政府决策获取更加充分的信息支持，改进政务工作方式，提高宏观调控的效率与社会治理的现代化水平。此外，在数据要素驱动下，企业为谋求更高利润，倾向于加大技术研发投入，技术的发展为企业带来更多创新要素，同时可以降低创新的试错风险。
第三，数据要素价值释放机制是数据市场政策设计的基本遵循。释放数据要素价值，一般需要对原始数据进行采集解析，将其转化为能够投入实际生产的数据资源，数据资源也是企业物质资产的一部分，经由多次市场流通与社会化配置，可以进一步转化成为数据资本，通过各种商业战略决策，数据要素的价值最终得以深度释放。依据数据价值释放的规律，针对不同数据主体，应当分别确立相应权利保障机制，重视保护个人隐私权、企业财产权以及公共数据安全，在遵循市场公平原则的前提下，设置更加灵活的数据交易开放方式，激发数据驱动的创新潜能，提高数据流通效率，发挥好数据要素在价值链中的突出优势，以期在新的经济赛道上抢占先机、赢得主动。
数据要素价值释放过程中的垄断问题成因与表现
虽然数据具有非竞争性，但在价值释放过程中，高质量数据作为稀缺资源必然引发竞争。在数据的收集、转化或流通等不同环节，竞争壁垒都可能出现，干扰数据市场秩序，进而造成数据垄断，限制数据要素价值的实现。
第一，马太效应加深数据鸿沟。数据产业具有规模经济与范围经济的特征，市场优势越大的企业对优质数据的掌控力越强，大规模、高质量的数据又能进一步提升企业市场优势，正向效应叠加积累，会不断扩大市场主体间的数据差距，形成垄断态势，带来经济与社会的价值损失。
第二，锁定效应与网络效应强化用户黏性。对于用户而言，转换平台不仅面临着技术与数据转移等障碍，还需要学习适应新的系统操作，因此，用户往往不会轻易切换平台。对于平台而言，用户基数越大，掌握的数据价值越高，越能够吸引新用户，随着时间推移，用户黏性还会不断加强，数据垄断形势随之加剧。
第三，机会成本过高抑制数据开放。企业凭借数据优势，能够加强对关联市场的控制，扩大市场势力范围，由此所获收益比直接交易数据更高，且不同数据库的参数、结构等存在差异，实现数据互通需要针对不同主体需求进行优化，企业不仅要承担较高交易成本，还要面临信息泄露、权益侵犯等隐患，开放数据的积极性不高，数据流动受限，数据要素的价值难以得到深度挖掘。在垄断利益的驱使下，率先占据市场优势的企业往往采取各种策略限制数据获取，降低竞争威胁，如设立排他性合约，有差别地向其他企业开放数据，以及利用市场优势地位和算法优势，对消费者实施隐蔽的不当定价行为，或强制“二选一”等。数据资源被圈定在垄断企业及其利益相关方内部，新入企业的市场空间受到挤压，潜在竞争企业面临更高进入壁垒，垄断者所在行业乃至关联行业的市场竞争活力下降，消费者福利受损，数据资源配置失衡，数据供给能力难以提升，产业创新受阻，数据要素价值开发效率大大降低。
数据要素反垄断治理面临的困境与应对策略
数据要素价值释放的关键在于流通，数据垄断限制着数据资源在市场上的自由配置，严重阻碍了数据要素的价值释放，反垄断治理非常重要。但是，数据垄断行为具有一些与传统垄断模式不同的新特征，比如，由于数据垄断行为的判定标准尚未统一，相关市场边界难以确定，仅凭数据集中或限制行为不能判定垄断；由于数据确权制度不够健全，权益保障无法充分落实，各方收益分配难以规范；由于数据开放合理限度缺乏标准，企业间的权益关系难以平衡，数据安全存在风险；等等。这些新特征都要求数据反垄断治理创新方法、合理应对。
数据资源是数字经济领域的核心资源，推动经济社会高质量发展必须重视数据要素的价值释放，打破制约数据流通的藩篱，其中一项重要任务就是逐步完善数据要素反垄断治理体系。
第一，明确数据市场竞争规则，细化垄断行为约束条款。落实数据治理规范建设，健全个人利益与公共利益的诉讼制度，加强企业自证要求，解决诉讼举证难的问题，针对数据市场上的垄断行为，采用分类列举的方式作出具体规定，建立案例参考制度，实现垄断行为的有效界定与追责。
第二，明确数据权利归属，建立动态产权体系。完善数据产权分割的法律规范，明确数据权责划分，提升大数据思维与应用能力，利用区块链等技术建立产权登记备案体系，探索构建分级分类的数据治理模式，创新数据产权保护路径，加强政策引导，统筹规制市场各主体行为，协调解决各方利益诉求。
第三，加强数据安全监管体系建设，完善数据反垄断治理机制。探索形成安全高效的数据流通模式，着力支持数据安全技术攻关，提升数据管理能力，积极推进数据风险防护系统布局。建立数据交易信用制度，严厉打击不正当竞争行为，加强行业自律。健全数据金融与财政制度，规范数据服务与流通秩序，引入数字化监管模式，发挥政府、社会与市场的协同联动作用，营造良性数据竞争环境，推动数字经济发展行稳致远。
（作者：张蕴萍 翟妙如，均系山东省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员）