改革开放前30年，因为特定历史原因和实际需要，中国的法学教育有较强的政治权重。

最后，大力推进和谐社会建设，加强生态环境保护，提升人民群众的安全感、获得感和幸福感。其次，从政府职能层面来讲，它不仅是公权力的享有者，也是为广大人民服务的公共职能部门。

其次，法治国家的建设是制约政府行为，规范行政权力行使的重要前提。[34][澳]保罗•帕顿：《德勒兹概念：哲学、殖民与政治》，尹晶译，河南大学出版社2018年版，第79页。政党已成为现代国家政治的核心要素。政党与国家之间具有紧密的联系。国法是国家统治阶级意志的体现，必须用语规范严谨、坚持公开原则、保持法律的稳定性与可预期性。

自然法中的自由权利等理念传入中国，促进了公民权利意识的觉醒，使得正义、自由、平等等观念深入人心，人们不仅开始有意识的关注自己的合法权利并在条件成熟时试图凭借某些力量来维护自己的权利，还在个人意识里树立起了尊重他人权利和自由的理念，这是我国公民权利意识朝着良态发展的表现。中国特色社会主义法学理论的价值追求和哲学根基，则构成了中国特色社会主义法学理论体系的内在基础，它们是中国特色社会主义法学理论体系之基本构成的精神和灵魂部分。更甚者，高通公司将以上三种行为演变成为一种反竞争的商业模式，这种商业模式形成了一种排他性的闭合系统，使得其能维持并利用在专利许可和基带芯片两个市场的支配地位。

[49]综合两法之核心，竞争法的核心则在于保护自由公平竞争的市场秩序。法学界对大数据的研究主要集中于概念界定以及数据相关属性判断的层面，将大数据作为数据的下位概念展开递进式研究，将大数据作为一种独立现象和介质的法律属性的研究成果甚少，而将大数据置于竞争法层面的研究更是阙如。针对实践中出现的数据型或者基于数据之大数据技术的运用导致的垄断现象，例如数据驱动型经营者集中行为、大数据经营者滥用市场支配力行为等，现有的竞争法实施理念和行为依据尚不能有效应对源自大数据运用产生的限制、排除竞争行为，也不可能对既存的或潜在的损害消费者利益的行为予以适度且合理的事前规制。一旦该经营者选择与某一竞争者合并，就容易出现所谓的大数据领域的核心基础设施使用问题，该经营者就有可能妨碍其他经营者获取相关的大数据资源，这无疑为其他经营者进入相关市场设置了畸高的进入壁垒。

多样是指信息数据种类的多样性和数据来源的多样性。它只管从自己的利益出发拦截或击毁他们。

然而，现实世界中的互联网应用的开发者与大数据平台的拥有者并不总相匹配，为了获取大量的数据流，其常会通过不正当的爬虫协议来抓取大量数据。这也从一个侧面说明了部门法的范畴和特征决定了其在观察维度和解释路径上的差异。(See Christian Ahlborn, Competition Policy in the New Economy: Is European Competition Law up to the Challenge? European Competition Law Review, 22(5), 2001, pp.156-167.)故此，在这种情势下对经营者市场支配地位的认定就不可能是静态的，不能仅考虑产品因素和市场份额，还应同时考虑时间维度和市场进入壁垒，以及其他经营者的对抗力等。过去缺乏能将需求反映到软件上的技术，而计算机算法的发展使得人类的现实需求能够更完整地反映到技术层面，配合持续的大数据反馈支撑，使得算法不断得到优化，更加贴合人类的使用需求，甚至引导使用者尝试新的体验产品。

[34]同前注[31]，Maurice E. Stucke Allen P. Grunes文，第5页。)也有支持的观点认为，中国竞争法对消费者的保护不应局限于一种反射式的间接保护，而应当是直接保护甚至是侧重保护。由于审判人员缺乏相应的技术知识，导致庭审的难点主要集中于技术问题而非法律问题上。)又如，2018年4月3日，美团全资收购摩拜再次引起了社会各界对互联网科技巨头整合力量进军新零售业的期待和担忧。

而大数据将这一反馈预测机制的作用加速放大，成为微软并购领英行动的一个重要支持。进一步言，虽然仍有不少的新进互联网初创经营者，但是这些经营者几乎最终都会被现存的互联网巨头所兼并。

实践中，经营者(尤其是已在平台经济中占据支配地位的经营者)通过集中拥有大数据资源和技术的其他经营者，会给其他经营者带来难以预估的影响。申言之，大数据不仅带来了商业竞争格局的改变，而且亦对现有的市场经营行为、商业模式及竞争秩序产生了冲击，加之平台经济对传统竞争法规制思路和框架的挑战，更加剧了大数据对传统竞争法规制理论的颠覆。

[14]我国《促进大数据发展行动纲要》对大数据的表述是：大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。[24]不相关市场是相对于相关市场而言的一个概念，传统竞争法根据损害理论界定相关市场，以相关性理论为基础，强调围绕受诉行为确定相关的市场，不相关市场恰好则是与受诉具体行为无关的市场，或者不具有显著相关性的市场，该市场与受诉行为缺乏相关性，与相关市场概念范围相对立。如果不能对大数据本身的法律属性进行阐释，那么围绕大数据所展开的一系列法律适用探索将会发生混乱。但也有学者认为，由于成本效益分析的反事实论证属性、无法回应价值通约的问题以及科技风险的人为属性，所以预防原则应成为政府以法律手段因应科技风险的主要原则。[60] 虽然韩国高通案与本文讨论的大数据对竞争法规制方式的挑战并不契合，甚至有些风马牛不相及，缺乏佐证力，但是若从该案所涉及的商业模式与单项行为之间的有机联系分析，案件折射出的对一手托两家(基带芯片制造商和手机制造商)式的具有市场优势力的平台型经营者的规制，绝不能仅就某单项行为或某单一市场结构而采取行为规制方法或结构规制方法，必须对经营者的诸多市场要素，如市场地位、经营行为、商业模式等采取系统规制，尤其是在大数据技术与资源的实际运用中往往关联互联网平台企业的运行，传统的以市场结构和经营行为为主要分析对象的规制思路和方法亟待升级，整体的系统规制方法有待进一步明确化、精细化及专业化。[44]尽管在形式上其他经营者也可以向这些拥有大数据资源的经营者申请API端口，但是在定价及运营模式上均无法做到真正的公平公正，因为此时其他的经营者尚欠缺谈判的筹码和实质上的对抗力，凸显出数据源的闭锁效应。

[48]我国的竞争法以反垄断法和反不正当竞争法为核心，其中反垄断法的核心在于保护自由竞争秩序，反不正当竞争法的核心侧重于保护公平竞争秩序。数据驱动的合并，如Facebook收购WhatsApp，可能会减少提供给消费者的隐私安全保护上的非价格竞争。

换言之，只有竞争法行之有效，才能提升民众对竞争法实施的依赖和信任，实现有效方有威、有威更有效的良性互动。[28]See Justus Haucap, Ulrich Heimeshoff, Google, Facebook, Amazon, eBay: Is the Internet Driving Competition or Market Monopolization? DICE Discussion Paper, No.83, 2013, p.7. [29]社交软件市场具有明显的使用惯性，一旦绝大多数人开始并习惯使用同一社交软件，只会导致更多人使用该软件，且产生使用惯性，短时间内难以转向其他平台。

调查显示，美国有不少的消费者担忧自身的数据安全，他们不知道谁有权访问他们的个人数据，以及经营者正在使用哪些数据，数据如何以及何时被使用等。对此，建议在多部门密切合作之下，尽快出台有关大数据竞争法适用指南，或制定更为广泛的涉及数据行业的竞争法实施规范，将行业标准的执行纳入到竞争法统一适用的范畴之中，尽可能地协同行业发展与综合竞争执法之间的政策性与制度性冲突。

(三)数据法律属性的扩围 数据尤其是在数据依托计算机技术发展成为大数据后，已在诸多部门法上引起了激烈讨论。在突破传统经济体制、创新商业模式的同时，也使得现行竞争法规制方式无法有效地应对随之而来的新型违法竞争行为和巨大的商业风险。基于用户锁定效应，平台经营者一旦建立起市场垄断，即便有新经营者提供了更多隐私安全保护方面的选择，但因其市场力弱小，数据获取方面常常会受制于数据垄断者，最终会随垄断者的持续限制而消失，这实质上妨碍了消费者自由选择权的实现，属于明显的市场竞争逆向激励后果。犹如前文对大数据于市场竞争的正向和逆向激励的分析所示，大数据已经对市场竞争产生了重大影响，而且对消费者利益的威胁亦始终存在，如果放任其对现实竞争利益与消费者利益的影响，着实有悖于竞争法制定与实施的基本价值目标。

[57]See Bing Chen, A Comparative Study on Qualcomm Case in Korea and China: Focusing on Similarities and Differences, Korean Competition Law Association Conference, Daejeon, Korea, June 23-24, 2017. [58]KFTC Imposes Sanctions Against Qualcomms Abuse of SEPs of Mobile Communication, Korea Fair Trade Commission, December 28, 2016, p.8. [59]同上注，第6～7页。例如，大数据影响下的用户为获取相应服务而支付的数据对价[23]是否公平，以及对价的质量能否得到保证，即质量不会随时间的推移而相对下降，或在质量无法得到保证时，基于数据的不可携带性或转移成本过高而引发对用户公平交易与自由选择的不公正限制，或是出现基于滥用大数据优势力扭曲或破坏市场公平自由竞争秩序的现象等问题，都需要更多地得到竞争法理念和技术的关照。

优化竞争规制方式，引入系统性与整体性规制。比如，百度旗下APP被曝监听用户电话，百度回应并无能力监听用户电话，也不会监听用户电话，刑法如何去规制如上类似行为，均构成大数据刑法意义上展开的重要话题。

[19] 关于数据的物权属性的讨论主要集中在数据是否具有传统民法的客体性和财产性。申言之，在市场竞争中大数据的使用就好像经营者发明(或改进)了一个雷达系统以追踪竞争威胁，使之可在监管机构和其他机构发现竞争妨碍威胁之前便能够拦截或者击退威胁。

[43]与此同时，由于开发需求不同，其他应用开发者二次加工的数据不具有替代性，应用开发者难以通过其他渠道获取大量的原始数据源，很大程度上只能转向专门从事原始数据收集的经营者寻求数据交易。在此基础上，平台经营者借助人工智能技术，通过机器学习自主挖掘数据，可进一步锁定消费者的更多信息(隐私)，此际，一旦发生信息泄露或滥用事件，由此造成的危害往往难以评估。[22]我国《刑法修正案(七)》增加了出售、非法提供公民个人信息罪、非法获取公民个人信息罪《。[18]更关键的是，当前我国的权利救济体系尚未搭建起来，更多地是以侵害隐私权和名誉权为由请求侵权损害赔偿，缺乏单独以公民个人信息权受侵害为由主张侵权损害赔偿的机制。

同时，还应充分重视大数据技术在竞争法规制实践中的运用，提升竞争法实施的科技含量和科技手段，[66]达致规制科技滥用与激励科技创新的平衡。通常，我们对某一对象法律属性的判定，主要是从该对象是否具有该类法律之一般意义、是否符合该类法律之主要特征入手。

[54]由是可见，如果将理论聚焦到竞争法对大数据所引发的规制风险的回应上，那么可以认为传统的事中、事后规制，尤其是事后规制方式则属于典型的成本效益分析方法，而此处所主张的基于大数据的强大市场反馈与预测功能能够让拥有大数据优势的经营者伺机消灭投机性威胁的现实以及可能出现的对市场竞争产生的逆向激励风险，前移竞争规制的逻辑起点更加符合预防原则实施的基本要求。国外对大数据的定性虽不统一，但对部分特征已有共识，即大数据不是大量数据的简单叠加，而是具有多个维度，一般可被概括为数量(volume)、速度(velocity)和多样性(variety)，[10]甚至包括增加的价值(value-increase)。

在此方面不妨可参考韩国对高通案[57]的处理模式，重点关注韩国公平交易委员会(KFTC)对利用优势传导和交叉维持行为组合所结成的反竞争商业模式的规制经验。五、结语 移动互联网的普及带动了互联网经济的高速发展，给大数据技术的迅速成熟与大数据资源的巨量增长提供了物质基础和实践场域，互联网时代已正式步入更高进阶的大数据时代。