有人稱“數據壟斷”，是從數據占有角度來說的，其實是指“壟斷數據”。壟斷是一個內涵極其豐富的詞，其本義是指獨占。這種說法使用了壟斷一詞的“獨占”含義，即“獨占數據”。但獨占數據本身并不違反《反壟斷法》，即使獨占的是海量數據。獨占數據，只有因此在某一相關商品市場形成市場支配地位，并濫用這種市場支配地位，才會違反《反壟斷法》。

有人稱“數據壟斷”，是從數據流動角度來說的，其實是指“不共享數據”。數據共享是一個重要問題，涉及多方利益調整。不共享數據在很多情況下可能有正當理由，是符合相關法律規定的，不違反《反壟斷法》。不共享數據，國外域名 免費域名，只有在涉及壟斷協議或濫用市場支配地位時，才會違反《反壟斷法》。

有人稱“數據壟斷”，是從個人信息保護角度來說的，其實是指“控制個人數據”。企業收集或共享個人信息，如果不履行告知義務或得到個人授權，對個人而言，企業就像黑箱，個人信息被控制、被“壟斷”。但這種情況基本和壟斷沒有太大關系。

有人稱“數據壟斷”，是從數據收益角度來說的，其實是指“獨占數據收益”。數據收益如何分配，是一個在目前爭議很大的問題，但也基本和壟斷沒有太大關系。

有人稱“數據壟斷”，是從向相關部門報送數據角度來說的，其實是指“未充分向相關部門提供數據”。企業與政府相關部門的數據配合，是一個涉及面很廣的問題，但與壟斷基本沒有關系。

上述說法，涵蓋了與數據有關的很多重要問題，但都不是真正的壟斷問題，卻被冠之以“壟斷”之名。這些說法，極易給人以誤導，使問題復雜化，也不利于找到解決問題的正確方法。因此，應給予辨析、正誤。

當然，數據，尤其是大數據也會產生壟斷問題。因數據而產生的壟斷問題，應該至少包括以下幾類：一是數據可能造成進入壁壘或擴張壁壘，二是擁有大數據形成市場支配地位并濫用，三是因數據產品而形成市場支配地位并濫用，四是涉及數據方面的壟斷協議，五是數據資產的并購。

這些都是新型反壟斷問題，與傳統工業經濟的反壟斷問題具有很大的區別，值得深入研究。比如，在審查數據資產并購時，如何界定數據資產的相關商品市場、如何評估并購可能產生的排除限制競爭影響、如何設計救濟措施等，都具有新的特點。就拿界定相關商品市場來說，是按數據本身的屬性來界定、還是按其用途或其產生的數據產品來界定，值得認真討論。

而這些問題和特點，并不是“數據壟斷”一詞所能概括的。

“數據寡頭”的是與非

從反壟斷法的角度來說，寡頭是指寡占市場的參與者。如果在某一相關商品市場中，只有很少數的幾家廠商，那么這些廠商可以稱之謂寡頭。寡頭一般具有市場支配地位，但寡頭必須與特定的相關商品市場相聯系，比如電視機行業的寡頭、碳酸飲料行業的寡頭等，很少有企業能成為所有行業的寡頭。

很明顯，“數據寡頭”是把傳統工業經濟的“寡頭”概念借用過來而形成的新詞。簡單機械的借用，也許會受到挑戰。首先，這一提法未區分細分市場，給人以在所有領域都擁有海量數據的感覺，夸大了企業在數據方面擁有的市場力量。其次，如何分析數據領域的市場結構、如何判斷數據領域的市場支配地位，目前還沒有成熟的標準。在標準不明確的情況下，判斷企業是否是數據寡頭，容易引起爭議。

其實，數據這一生產要素與其他生產要素具有很大區別，這使得因數據而產生的市場力量與傳統市場力量也具有很大區別。比如，數據要發揮最大作用，必須越多越好。因此，企業掌握的數據量越多，越有利于發揮數據的作用，也越有利于最大化消費者福利和社會福利。同樣，企業如果橫跨多個領域，并將這些領域的數據打通，使數據在多個領域共享，那么數據的效用也將更大化發揮。這也是大型互聯網公司能夠不斷進行生態化擴張的原因。從這個角度來說，“數據寡頭”對消費者和社會來說，在效率上是有利的。

再比如，數據無時無刻都在產生，且呈指數級增長。數據一直呈爆炸性增長的事實，意味著這一領域具有很大的動態性，企業市場地位的變化相比于傳統產業可能要快得多。市場的快速變化，將對所有在位企業，包括大型企業產生巨大的競爭壓力，這種壓力將迫使它們不敢輕易濫用自己的市場力量。

這些區別，增加了評價所謂“數據寡頭”的復雜性。

數據產業的規范需要探索