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中外专家建言平台经济反垄断 吁规范“市场守门人”******

　　(经济观察)中外专家建言平台经济反垄断 吁规范“市场守门人”

　　中新社北京12月21日电 (记者 王恩博)随着平台经济在全球范围内崛起，由此滋生的一些平台垄断行为侵害消费者利益、影响公平竞争，也引起各方警惕。

　　近日在北京举行的一场学术研讨沙龙上，多位中外专家表示，数字经济为大众生活带来了巨大便利，各国监管机构对其发展一直采取审慎包容态度。但未来相关领域要实现增强创新活力、降低市场进入壁垒、避免滥用市场支配地位等目标，还有诸多重点问题需要关注。

　　德国曼海姆欧洲经济研究中心院长、德国反垄断委员会成员阿希姆·瓦姆巴赫(AchimWambach)所著《不安的变革：数字时代的市场竞争与大众福利》一书近期在中国出版。该书关注的正是如何在发挥市场经济作用前提下，通过竞争政策规范数字化变革中的企业行为，并最终增进大众福利。

　　瓦姆巴赫表示，在强调竞争的经济政策指导下，德国规模前100大企业的营业收入占GDP比重在过去几十年中持续下降，有效保护了中小企业的生存、稳定了就业。

　　但他也坦言，数字化变革对这种稳态构成了冲击，领先科技企业的市场份额持续扩大，并在不断大量追加研发支出，不断拓展创新边界并扩大自身优势，市场集中趋势不断加强，且存在企业滥用市场势力损害大众福利现象。对此，德国和欧盟的应对方式是完善反垄断法律法规和开展国际合作，推出GAIA-X等欧洲数据平台等。

　　值得注意的是，欧盟委员会近日公布了《数字服务法案》及《数字市场法案》草案，旨在明确数字服务提供者的责任并遏制大型网络平台恶性竞争行为。

　　德国政府宏观经济顾问托马斯·费泽介绍，《数字市场法案》草案将大型平台企业称为“市场守门人”(Gatekeeper)，因为其具有制定市场准入门槛的能力，并针对这类平台提出了“守门人法规”。此前欧盟相关法律法规制订和执行都耗时较长，此番立法体现出对提升执法速度和效率的追求，并力图在动态和静态效率之间取得平衡。

　　规范平台经济竞争模式，中国亦动作频频。如国家市场监管总局日前发布《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》，针对互联网平台企业作出更多细化规定。

　　对外经济贸易大学竞争法中心主任、国务院反垄断委员会专家咨询组成员黄勇表示，反垄断法初衷是防止市场上出现排除、限制竞争的垄断行为，在数字经济中实现这一目标，关键在于认识数字经济领域的反竞争效果，其中有两个重点、难点问题：一是对数据属性和意义进行明确；二是结合相关市场的界定认识反竞争行为的发生场景。

　　在司法部政府法制研究中心副主任李富成看来，公开透明、公平竞争、可预期、无歧视的营商环境是需要国家提供的制度公共品。但电商平台企业特别是超大规模的电商平台企业承担了对平台上众多市场主体的治理功能，也要在电商经济制度基础设施建设过程中发挥积极作用，协同培育平台间和平台上的良好商业生态。

　　中国信通院政策与经济研究所监管研究部主任李强治亦指出，平台企业一系列新的经济社会角色使其在生态治理中的必要性和重要性大大提升，政府直接治理所有市场主体的传统模式不再适用，构建政府与平台协同的多元治理体系应是未来平台经济治理模式设计的主要方向。(完)

发挥数据的创新引擎作用******

　　作者：孙辰朔（清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员）

　　随着数字技术创新和迭代速度加快，数据作为关键生产要素，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节，成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出，“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素，更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用，协同推进技术、模式、业态和制度创新，对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。

　　数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力，需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制，加快构建数据基础制度，让数据要素更好为创新赋能，为推动高质量发展注入强大动能。

　　第一，数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中，通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识，对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模，可以发现新的规律，研究出新的理论，创造新的知识或技术，带来更多经济效益和更大社会价值。

　　第二，数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等，容易产生创新要素供需错配等问题，使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用，可以降低信息交互偏差和要素交易成本，推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业，打通“信息孤岛”和“数据壁垒”，从而实现要素高效配置。

　　第三，数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面，作为数字化、网络化、智能化的基础，数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程，依靠信息技术创新驱动，推动数字产业化，不断催生新产业新业态新模式，培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业，创造更多新需求和新就业岗位，挖掘新的经济增长点。另一方面，促进数据高效流通，推动产业数字化转型，实现数字经济与实体经济深度融合，将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平，提升产业发展的质量和效益。

　　更好发挥数据要素对创新的推动作用，可重点从以下四个方面发力。

　　一是构建彰显创新引领的数据基础制度，鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给，推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度，让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导，激励创新创业创造，让更多数据要素参与创新过程。

　　二是推动数字与产业融合发展，深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合，促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求，统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合，要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合，推动生产要素多领域、多维度、系统性突破，围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链，深入实施工业互联网创新发展战略，发挥数据的创新引擎作用。

　　三是致力打造数字人才高地，强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用，关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系，将数字人才培养作为学科建设的重要内容，提升全民数字素养与技能，培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力，加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。

　　四是构建多方协同治理模式，筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理，要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用，构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任，增强企业社会责任，促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力，把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）