数字经济高质量发展亟需国家立法

2021-10-08 来源:互联网 网络编辑:编辑 阅读

  在数字技术与经济社会发展深度融合的背景下,加快健全数字经济公平竞争监管制度,推动数字经济高质量发展符合现实需要。目前,各地对数字经济立法的积极性高涨。但是,地方立法的效力地域性与数据经济的开放性有着不可克服的固有冲突,应该及时总结具有探索意义和价值的地方立法的得与失,科学地进行归纳、概括和提炼,转化为全国性法律规范。

  最新发布的《世界互联网发展报告2021》指出,数字经济成为世界各国应对新冠肺炎疫情冲击、加快经济社会转型的重要选择。2020年中国数字经济规模达到39.2万亿元,占GDP比重达38.6,成为稳定经济增长的关键动力。

  在数字技术与经济社会发展深度融合的背景下,更需要按照中央全面深化改革委员会第二十一次会议的要求,加快健全数字经济公平竞争监管制度,推动数字经济高质量发展。

  数字经济是数据密集型、技术密集型和资本密集型的经济活动,离不开资本支撑。发生在平台经济领域的垄断行为,例如“二选一”“扼杀式并购”等,都涉及数据行为、算法运用和数字技术,具有特殊性。海量数据聚集是垄断的基础,歧视的算法黑箱是垄断的利器、强大的算力是垄断的支撑,雄厚的资本实力是垄断的保障。

  在数字化时代,平台模式彰显出不可替代的优越性。我国的平台巨头不满足于深耕单一的产业或者行业,而是借既有的数据优势、算法优势、技术优势以及资本优势跨界经营,构建庞大的封闭的同质化业务生态,相互之间几乎在所有与消费有关的业务领域厮杀。

  然而,互联网的固有特性和优势所在是开放、互通和分享。以现代信息网络作为重要载体的数字经济是线上经济,不受区域限制。数字经济更需要全国统一开放竞争有序的市场体系。

  目前,各地对数字经济立法的积极性高涨。但是,地方立法的效力地域性与数据经济的开放性有着不可克服的固有冲突。在全国性立法相对滞后的背景下,应该及时总结具有探索意义和价值的地方立法的得与失,科学地进行归纳、概括和提炼,转化为全国性法律规范。

  我国已基本形成了较为完整、全面的安全法律体系。保障数据安全,在法律层级实现了有法可依。但是,在促进数据开发利用方面,还存在制度供给不足甚至滞后的情形。

  一些地方在成立大数据交易中心后,数据交易量面临着萎缩的局面,数据权属不清晰一定是成因,甚至是重要的成因。数据权属不清晰,数据义务和责任当然也就不会清晰,最后可能导致两种局面:饿死胆小的或者撑死胆大的。数据市场和数据产业发展过程中的问题,如过度采集个人信息、资本无序扩张等,均与数据权属不清晰相关。

  从规范数字经济活动角度,虽然没有专门的立法,但是有多部法律与此相关,例如《反垄断法》《反不正当竞争法》《电子商务法》《消费者权益保护法》《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》以及《价格法》等。尽管这些法律是我国法律体系的重要组成部分,但构成体系的不同法律各有目标和使命,相互之间是相对独立的。

  不同法律制度及相应监管机构之间、行业监管之间以及行业监管与竞争监管之间存在的漏洞,形成监管盲区。数字经济领域的许多问题都滋生且活跃在监管盲区,表现为另外一种形式的监管套利。

  作为互联网经济最为重要的模式,平台经济是数字技术和商业模式创新的结果,是数字经济的典型样态。经过20多年的发展,我国平台企业在经济社会生活的各个领域全面发力,显示出传统企业难以企及的竞争优势和资源配置效率。同时,实施的“二选一”“大数据杀熟”“自我优待”“扼杀式并购”等行为对竞争、创新和消费者权益的损害可以明确清晰地予以识别。发展到现阶段,强化反垄断深入推进公平竞争政策实施不仅必要而且可行,精准执法可以不伤及平台经济的创新发展。因此,为了更好地规范、引导平台企业的公平竞争和创新发展,有必要秉持积极监管、协同监管、审慎监管、依法监管,加快健全并有效推进数字经济公平竞争监管制度。

  作为消费互联网时代数字经济的典型模式,平台经济同样是创新的产物,平台企业之间的竞争应该持续引领和推动创新,而不是通过限制竞争来阻碍和终结创新。

  创新是数字经济高质量发展的最重要动力。公平的竞争环境有助于激发创新活力和动力,提升竞争层次。没有创新的竞争是低层次的竞争,是存量利益的零和竞争。只要是推动发展的创新,都会在不同程度打破既有的竞争秩序、竞争结构。为了鼓励创新,我国反垄断法通过法定的豁免制度以及竞争损害考虑因素等规定。例如,反垄断法第十五条规定了“经营者应当证明所达成的协议不会严重限制相关市场的竞争,并且能够使消费者分享由此产生的利益”等内容,就是为创新提供了豁免的法治空间。同时,“能够使消费者分享由此产生的利益”成为得以豁免的法定要件,就意味着应当让消费者分享创新和竞争红利,这正是经济高质量发展的目标所在。所以,数字经济的监管,更应坚持创新、竞争和消费者利益三者并重。


分享到:
至顶 反馈 至底