来源：全球传媒学刊   作者：周笑

【摘 要】本文旨在清晰定义和描述快速发展中的“数据霸权”和“平台霸权”。文章通过分类、演绎和归纳的方法，以“数据—平台”的价值属性匹配为依据，提出“意义—媒体平台”“商业价值—实体平台”和“社会价值—非营利机构平台”的三分法，并借此建构出互联、数据、算力和算法四个维度的分析框架，深入分析霸权形成机制，认为仅在“零和博弈”和“法治缺位”条件下，才会在有既定价值逻辑的两条现实路径下形成新形态霸权。法治创新是目前最有效的反霸权手段。

【关键词】平台经济；个人数据；平台霸权；数据霸权；中美关系

中美作为全球唯二拥有亿级用户平台的两个大国，有能力决定全球平台经济未来发展的规则与模式。因此，我们亟须持续深化对平台经济的理论性和框架性认知。平台经济理论形成时间并不长，始于2004年法国产业经济研究所(IDEI)和政策研究中心(CEPR)联合主办的“双边市场经济学”会议。区别于传统经济中买方或卖方的单边市场，平台经济是以“数据”为核心，以全球化、网络化、信息化的双边市场(Rochet & Tirole，2003)为载体，促成两方或多方达成价值交易而获取利润。中国较早介绍并研究平台经济的学者主要有张祥建(2006)，程贵孙等(2006)，徐晋(2007)等。随着平台数据整合和信息传播能力的持续提升，形成了超规模垄断的全功能平台，快速而深刻地改变着人类社会的文明生态(周笑，2016)。

在互联网平台形成之前，以内容规模化、专业化生产和传播为特征的传媒业，本身就是典型的双边市场，如现代出版业、报业和影视业(Armstrong，2004)。确切地说，它们形成了一个多边市场，包含了内容创作市场、内容产品交易市场、广告市场和内容消费市场(Caillaud & Jullien，2003)。而互联网给传媒多边市场带来的根本变化是：数字网络技术全面促进媒体业态的跨界创新与深度融合，在全球范围内扩展其多边市场的规模，形成了以超规模垄断型共享为特征的平台媒体和平台经济(Rochet & Tirole，2003；Eisenmann et al.，2009)。

平台经济在组织定价和交易模式上具有特殊性，它在降低交易成本、提高交易效率的同时，也给传统的市场结构理论和反垄断规制实践带来冲击，使现行的多重管制框架受到持续挑战(李凌，2015)。由于平台经济自身的复杂性，从任何单一学科视角进行研究，都难以提供必要的总体角度去很好地揭示其本质特征(谢富胜等，2019)，比如平台媒体在平台经济建构中的具体作用等。

而当我们把“数据”作为平台经济的价值核心与本质特征，而不去过多关注平台经济的具体形态与规模时，诸多看似矛盾的事实，部分得以解释。比如，脸书作为全球化社交平台的个人数据采集器，在纳斯达克上市时，为什么还远未实现盈利，市值却被普遍肯定并估高。并且，从脸书伊始，垄断性平台媒体公司的上市，大都遵循了“未盈利+高估值”的模式，其重要原因之一就在于个人社交数据的巨大的潜在商业价值和极低的获取成本，市场认可的是这两者之间形成的“远期贴现”价值。再比如：存在着竞争关系的各大平台媒体之间，却始终热衷于相互提供流量入口的链接，并乐于在有限的局部领域进行频繁、深入的数据交换。这其中的主要动力在于互补性的数据归集，能带来更大的垄断权益。

一、平台经济及其数据类型

(一)平台经济的数据属性及其分类

本文选择以“平台数据”为核心要素，对平台经济中的平台企业进行简要的类别划分，以形成如下“数据—平台”分类，用以更深入地了解平台经济的特点和发展趋势，分析平台型媒体在平台经济中所起的特殊作用。

如表1所示，平台型媒体主要负责信息和意义的生产，是平台经济产生和维系的重要基础。它们为平台经济提供宽维度、细颗粒的底层数据，并充分利用这些点状的底层数据，建构平台经济网络化、扁平化的基础框架，以破坏并重构传统社会的金字塔结构，围绕新的信息和意义群落，在全球范围内实现新媒体社会的再部落化，形成了国际化的脸书社区、推特社区、微信社区和抖音社区等。在再部落化的进程中，国家作为传统社会的稳态结构，理论上也在平台型媒体破坏与重构的范畴之内。从“剑桥分析”(Cambridge Analytica)事件①，到推特和脸书双双公开宣布封停特朗普的社交账号，都可以直观地看到，美国前任总统特朗普的胜选和落败，都有哪些社交平台如何利用数据和平台，进行了深度、自主、有意图的参与。其中，曾以“工业规模”操纵过多国选举结果的政治咨询公司“剑桥分析”，主要是利用了脸书上的点赞数据。

然而，由于生产信息和意义的数据并不一定具备商业价值生产的能力，所以平台媒体需要向平台型实体企业出租自己的信息和意义生产平台，或者通过数据交换来转售自己的数据，以实现流量兑现，促成数据的跨平台集中与算法的持续集成，来获得经济收益。例如，众多企业在脸书或微信上开设官方账号，或投放各类商用小程序等，与此同时，出租平台让平台型媒体在获取和生产具有商业价值的数据方面，逐步获得竞争优势。百度、腾讯陆续参与自动驾驶汽车的研发和市场竞争就是很好的例证。

苹果、特斯拉、华为、小米等典型的平台型实体企业，虽然可以通过平台化的硬件产品建构起双边或多边市场，自主获得大量用户数据；但是，一旦需要进行意义的生产或信息的社会化传播时，这些企业就会发现，源自商业价值生产的数据，因其网络外部性不足，同时又缺少社会化互动传播机制，难以有效实践意义的生产和社会化的信息传播，需要借助于平台型媒体的专业服务(如品牌广告)或战略合作(数据交换)，来有效促进数据的可持续集中和算法在更大范畴内的集成与优化。

因此，上述两类平台企业彼此间都有相互渗透、相互融合、相互转化的强烈动机。例如，谷歌早就尝试利用自己的数据优势，进军新媒体医疗和自动驾驶领域，并借助这些新业务，成为非典型的平台型实体企业。与此路径相反，苹果则利用平台型实体企业的优势，长期深耕数字音乐领域，并借助自己的音乐播放软件iTunes，建构起非典型意义上的数字音乐内容孵化平台和分发平台。

不过，这两类平台型企业的数据，都在一定程度上受到经济逐利性的局限，难以像数据源自社会价值生产的可汗学院和TED等平台型非营利机构那样，享有相对超然的自由，有能力以长期主义的方式，去建构新媒体社会的价值观体系，提供非碎片化、具有合理价值判断或价值引导力的公共价值。它们由此可获得更接近用户真实、内在、可持续需求的数据，而不是受商业利益左右，甚至异化后的用户数据。比如：B站在上市前，大多数活跃的内容生产型用户(统称为UP主)的行为数据，体现出的是纯粹的个人兴趣，但在2018年上市之后，B站为促进流量变现，为UP主提供了从广告植入到直播带货等各种各样的变现工具与渠道，导致许多UP主的行为不同程度地偏离了单纯的个人兴趣和原有的非主流倾向，更多地表现出大众文化趣旨和对经济利益的追求。比如：接受“粉丝数”“点赞率”等平台考核指标的驯化，以获得兴趣社区的身份和权益升级等。为此，很多执着于“小圈化非主流”社交的资深UP主，选择了离开B站平台，另一些则选择了主动降低使用黏性等的方式予以回应。比如：有些UP主选择把更原生态的视频作品，发布到其他更个性化的小众平台上，以满足非主流化或小圈社交的个性需求，而把有可能吸引更多人付费的内容版本发布到B站上。这些行为都在一定程度上割裂了特定平台上个人数据的完整性，反过来让人们意识到：平台型非营利机构的用户数据的完整性、真实性，用户规模的边界和平台组织的边界，在理论上都可能优于前面两类平台企业。因此，虽然大多数平台型非营利机构目前都只是在艰难维持生存，但它们却代表着平台经济发展的高级阶段，即潜在市场边界和组织边界最大化！

现阶段，可汗学院和TED在几乎没有借助任何商业力量的前提下，已发展成为全球最大的网络学习社区和创新思想分享社区。或许在不久的将来，它们会成为稀缺性用户数据的最大集散平台，并有机会基于稀缺数据的优势，来整合另外两类平台型企业。毕竟，平台经济的核心价值和灵魂是数据!从某种程度上讲，平台数据比平台本身更有价值，尽管数据源自平台，但是不能持续产出数据的平台，即使规模再大也价值无几。相反，只有能有效产出独特的数据，再小的平台也有可能发展为巨头。

(二)平台经济中的个人数据之争

由此，我们可更好地理解，为何各大平台企业常常不惜代价地争夺用户数据。据思科《视觉网络指数》的统计和推测：2015—2020年，全球互联网协议第六版(Internet Protocol Version6，简称IPv6)流量增长了16倍，年复合增长率达74%。2020年，34%的全球网络总流量由IPv6产生。其中，以占据公网流量主体的视频为例，全球网络视频的数据总流量，由2015年的63%增长至2020年的79%。2020年全球网络视频总量达到每月3兆分钟，相当于每月有长达500万年的视频，或每秒播放约100万分钟的视频。高清晰度(HD)及超高清晰度(UHD)的网络视频流量，则由2015年的53%增长至2020年的82%。换句话说，从2015年至2020年，网络视频流量增长了4倍。仅2020年，用户个人的视频内容就占据了用户网络总流量的82%，与2015年的68%相比，有着显著增长。同年，商业网络视频占商业网络总流量的66%，与2015年的44%相比，也有显著提升。③

上述高速增长的网络数据流量，体现出各大平台企业对数据，尤其是对个人数据的激烈争夺。埃尔维(Elvy，2017)认为：在数字化平台上收集海量个人数据，再通过平台间的合并与其他平台产生连接，可使得各平台数据更加集中或产生互补性流动，从而改变平台对用户隐私保护的程度，进而影响平台间的质量竞争。例如：脸书收购社交平台WhatsApp的案例，被认为通过互补性数据合并，明显强化了脸书在网络广告服务市场中的地位，进而损害了竞争。李尔(Lear，2019)通过对美国平台企业以数据为核心展开的竞争进行深入研究后发现，在过去十年中，亚马逊、苹果、脸书、谷歌、微软等大型平台企业，在全球范围内进行了400多项兼并活动。若着眼于数据垄断的现实，可将上述兼并视为滥用市场力量的行为，是超大规模平台型企业排除和限制竞争，从而垄断更多数据的策略手段。在中国，类似的平台垄断和滥用数据现象也存在。2020年10月12日，虎牙宣布通过以股换股的方式，与同类型游戏直播平台斗鱼合并，随后腾讯成为新公司的第一大股东，这相当于一举消除了腾讯在游戏直播市场上的两大竞争对手，并从中收获更大规模的游戏用户数据，用以构建和提升直播游戏平台的算法，增强平台对用户和主播的双边议价能力，孕育了数据霸权和平台霸权。

基于前文对数据类型和平台型企业类型的分析，我们得以粗略地探索上述纷繁复杂的平台企业购并案中数据与平台霸权持续拓展的逻辑轨迹，见表2。

从表2中，我们可以清楚地看到平台拓展的两条有既定价值逻辑的现实路径：从左至右的平台功能拓展路径，体现为以“社交信息与存在意义”为主的个人数据为起点，向以商业价值生产为主的平台实体企业拓展，同时向以“社会价值观与意识形态”生产的平台非营利机构拓展的双线脉络；从上至下的数据深度融合拓展路径，体现为从以人际交往和信息沟通为主的社交数据，向有闭环支付信息的商品消费及其衍生信息拓展的融合路径，进而是涵盖了社交、意义、消费、价值观和意识形态数据的深度数据融合路径。

上述两条路径同时也正是“个人数据之争”的进阶发展路径。换句话说，无论是通过企业或机构业务边界内生性的渐进扩张，还是通过资本市场完成外生性的组织边界跨越性扩张，个人数据的国内和国际竞争都将基于平台企业或机构的现存优势，沿着上述两条战略拓展路径寻求进一步的扩张。

同时，我们还可由此初步作出推断：一旦两个“有待发展”所代表的“数据深度融合”和“平台功能拓展”进程有新的突破，将导致表2右下角以“社会价值观与意识形态”数据生产为主的平台型非营利机构，成为各类平台争夺个人数据的终极竞技场，形成范围更广、形态更复杂的全球性数据霸权和平台霸权。

即使将文化、制度、政体等国别差异或者说壁垒都悉数考虑在内，数字化网络平台与生俱来的跨国传播特性，依然可以通过金融资本、国际贸易、技术标准、应用软件等多种渠道和路径，将上述数据霸权和平台霸权逐步全球化。

二、霸权新形态：数据霸权与平台霸权

(一)数据霸权与平台霸权相辅相成

平台经济对数据霸权和平台霸权的孕育，离不开平台媒体对舆论生态的建构。这其中的相关性，需要我们始终聚焦于数据，将之视为平台经济的核心价值和硬通货，而不仅仅是中性的价值对象。平台经济中所谓的免费服务，其实不存在，它只是平台企业获取用户数据的常规手段。平台型媒体热衷于追逐、放大，甚至主动制造社会焦点与矛盾，同样也是为了获得更多、更敏感的用户数据而采取的特殊手段。

事实上，无论在何种平台应用的场景下，用户在使用平台产品和服务时，都向平台提供了自己的个人数据作为代价。比如，在以实名制为准入条件的众多社交平台，用户在使用过程中，其社交关系网络、邮箱、手机号、移动轨迹、支付账号等个人数据被平台悉数收集，只需对数据中的空间和时间一致性进行简单分析，就能对特定用户的工作状态、情绪状态、健康状态、诚信状态等敏感隐私作出高精度的推断。而且，随着人工智能、云计算等新技术的发展，平台在向大规模用户提供“个性化定制服务”的过程中，会具备越来越强大的数据分析能力，可以从更有限的用户数据解读出更多的确定性偏好、行为意义和价值观取向，进而有目的地利用用户的社会关系资本影响并塑造用户的行为模式，对当事人的利益造成潜在、长期的深刻影响，乃至于威胁。换句话说，如果不是强制或隐蔽地获得并析取这些敏感的个人数据，而是直接从数据市场上有价购买上述隐私信息，不仅会大幅压缩甚至会取消平台企业的垄断利润。而且大多数当事人也未必愿意出售自己的隐私数据，公共治理政策也不允许这一类数据交易。“剑桥分析”事件，就被判定为违法。

从这个意义上讲，旨在强制或强势获取并分配用户数据的平台企业，正越来越明显地站在了用户与公众的对立面，它们不惜代价地自我强化其拥有的数据特权和平台特权，用以持续积累、加持与用户和公众谈判的远期筹码。而用户与平台之间，最初始于免费服务的合理或不合理对价交易，最终都由平台企业对个人数据的商业化解读与利用，转变成不公平的非等价交易，进而形成了数据霸权和平台霸权。

霸权，源于古希腊城邦文明时期大城邦对弱小城邦的控制与支配，后用于描述统治阶级对权力的高度垄断或强制占有。在国际关系范畴里，霸权特指秉持零和博弈原则的强国，依靠自身实力，在经济、政治、军事和文化等领域，对其他国家行使控制权(伊曼纽尔·沃勒斯坦，2003，p.21)。基于此，本文中的数据霸权，指数据持有者凭借特定数据的高度集中和相应算法的持续集成，排他性地享有全球性个人数据和社会化数据的采集、存储、分析和发布等权限，以及由此衍生出的数据服务的垄断权益，并在客观上抑制和阻碍了对等行为主体参与正常的市场竞争。

从大规模的数据集中，到大规模的算法集成，均涉及数据在社会化应用场景中不可或缺的基本价值规则的确立，每一条已确立和待确立的基本规则，都不同程度地影响和决定着特定利益在各相关主体间的分配。对于以逐利性为主旨的市场化主体而言，主要是那些平台型企业，数据集中规模的最大化、算法集成规模的最大化和垄断权益规模的最大化三个目标高度一致，即作为数据持有者的平台，目标就是实现自身规模的最大化。而平台作为数据持有主体的现实载体和存在形式，其极限化扩张导致了平台霸权的形成。

本文中的平台霸权，是指以拥有超大规模用户群体和共享型垄断的平台企业为主体，旨在最大化范围内追求平台垄断权益的控制权与支配权，进而形成的新型霸权体系。现阶段的平台垄断权益，主要包括大规模平台用户数据的实际控制权(如数据删除权)、平台经济中双边和多边市场的建构权(如开设应用程序商店和网络直播带货模式等)、相关技术标准(如各类数据的传输协议)和交易规则的制定权(如应用程序的定级和定价权)等。

从上述定义和简要分类可推知，数据霸权是平台霸权的必要基础，就像石油、煤炭等稀缺性自然垄断资源对于能源垄断型企业或国家的意义。事实上，平台经济中数据的稀缺性和可能达到的垄断程度，远远超过工业经济中的能源。

首先，个人数据作为典型的无形资产，已然高度集中于极少数垄断性平台，且几乎悉数是美国平台企业。然而，以个人数据而非货币作为常态对价来换取平台数据服务的个人用户，对垄断的感知既不具体也不强烈，远远低于那些需要付出货币或其他代价来购买或交换数据的各类非平台企业。而且，平台垄断的程度越高，用户置换平台的沉没成本就越高，导致用户对于平台服务的路径依赖也越来越高。这些都阻碍了用户对于个人数据的资产主张；而国家政府和非平台企业，不论是理论上还是实践中，都更可能就数据交易与平台企业达成合作，而非与众多用户统一立场，去寻求和建构新的数据交易模式。

其次，平台作为用户数据的最大实际所有者和控制者，可以通过平台算法等工具，直接掌握数据交易的定价权，同时还可以通过调节双边和多边市场的相关交易定价，来隐蔽地提升平台的垄断权益。

这些都意味着一系列未知的巨大风险。具体来说，随着非等价交易的持续增加而递增的社会化系统风险，将突出地表现为如下几点：

第一，个人数据的非等价交易正在成为平台经济的底层价值交易逻辑，这既违背了市场经济等价交换的普适性价值规律，即用户作为平台数据的价值创造者之一，却无法合理拥有个人数据的所有权；同时也违背了公平社会的基本伦理规则，即用户由于必要技术手段和法治依据的短缺，被迫接受不公平的数据价值交易，成为事实上的利益受损者。

第二，随着平台经济中个人数据非等价交易的数据规模越来越大，平台经济的准入门槛和竞争门槛都不断在提升，导致平台产品及服务的有效替代品越来越少，平台经济正逐步建构起广泛存在的自然寡头垄断市场。

第三，平台经济中个人数据非等价交易的规模化和全球化，导致用法治手段来纠错的潜在经济成本和社会成本越来越高。市场交易原则的改变，将导致一系列价值交换逻辑和规则的改变，迫使相关企业转变生存与盈利模式。而且，先期原始积累进程中平台企业已获取的海量个人数据，将面临如何合理归还并再次分配等现实难题。

欧盟的《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation，GDPR)实施之后，大量中小型创新企业陷入生存困境，就是很明显的例证。它们原本受益于个人数据零成本或低成本的非等价交易，GDPR的实施导致数据获取的成本大幅上升，企业不堪重负。而平台经济中的寡头垄断型企业，一方面有能力支付相应的法治规范成本，另一方面平台服务的高度垄断性，限制了用户和政府的自由选择权，导致在出现类似或更好的平台服务替代品之前，用户和政府不得不被迫接受数据的非等价交易。

综上所述，正是数据的大规模集成，催生了平台经济。高精度的用户数据作为排他性稀缺资源，本质上充当了平台经济的特殊货币来进行价值交易和投资增值。而算法则成为平台经济在全球范围内分配数据货币的隐性工具与行为方式。

从国家治理的层面来看，一旦个人数据的非等价交易经由社会普遍现象发展成为社会普遍共识，并以任何可能的形式进入国家制度框架，就意味着平台经济从底层逻辑上损害了政府与个人之间合理的利益一致性假设，使国家和政府与平台企业一起，站在了个人和公众利益的对立面。政府因此失去了用户基于个人数据所有权的普遍支持，进而也失去了在全社会范畴内合理分配数据资源的必要法理依据和事实基础，不能用合法立场来调节、治理数据交易相关各方的利益关系，给国家和社会的现代化治理带来极大的困难和壁垒！

更何况，像脸书、谷歌这样拥有高黏度用户、多功能集成的超级平台(杨东、臧俊恒，2021)，事实上已经成为可与国家相提并论的行为主体。它们可通过投资、流量控制、支付、云计算、数据分析等基础性服务控制众多合作经营者，打通社交、金融、搜索、电子商务、新闻、网约车、内容分发、应用商店等不同市场，成为整个数据市场的流量入口，并利用这种优势，进一步收集数据，在全球范围内，从一个业务领域迅速传导到另一个领域，实现流量价值转化，最终达成对整个平台生态系统的控制。

超级平台的基本特征可简单归纳如下：第一，为公众提供基础性信息服务(如通信、搜索、社交、购物、交通等)；第二，全球活跃用户规模超过中等人口大国，有能力建构国际化的数据壁垒和平台壁垒；第三，具备向其他平台和非平台企业及产业领域转化数据和流量价值的能力。

据此，我们可作出一个简单的初步判断：以逐利为最终目的的超级平台，其垄断行为和垄断利益，在诸多领域未必与所属国家的垄断权力和垄断利益高度一致。比如特斯拉上海工厂，一方面是该公司的明星业务，拥有高增长率和高市场份额，并能以较低的法治壁垒获得相关用户数据，但另一方面却与美国政府现阶段压制中国经济发展的国家政策相左，迫使特斯拉将生产重心逐步转向印度、德国等其他地方，背离了平台型实体企业的利益最大化原则。当然，特斯拉作出这样的妥协，部分原因很可能是特斯拉的执行总裁马斯克旗下的另一家公司SpaceX需要争取美国政府的大订单。同时，伴随特斯拉智能汽车中国市场份额的拓展，涉及国家安全的交通及其衍生的个人数据的体量也越来越庞大，除非有国家军事力量或货币力量的介入，或者接受严苛而有效的法制约束，比如欧盟2018年出台的《通用数据保护条例》和中国2021年正式生效的《个人信息保护法》等，特斯拉在中国或欧洲国家的进一步发展，都势必受到越来越大的阻力。

以表2霸权位置居中的特斯拉为例，我们可以直观地观察到，随着数据类型从上至下的拓展推进，平台霸权和国家霸权之间，围绕着数据正滋生出越来越多的利益博弈，而平台霸权在个人数据获取和运营上，显示出更大的比较优势。

在美国，诸多超级平台已然将美国的经济实体一分为二：平台型和平台寄居型。前者向后者收缴平台租赁费：数据、市场份额和货币。作为垄断利润来源的巨额平台租赁费，催生出用户规模超过人口大国的全球化超级平台。它们迫切需要并已经在建构新的价值体系、组织形式和文化生态，用以进一步推动平台经济的超规模垄断式发展。垄断程度越高，平台寻租者的议价能力就越低，平台租赁费也就越高，由此形成了数据霸权和平台霸权强大的经济动力机制。

目前，只有中美拥有亿级，乃至十亿级规模的超级平台，但却只有美国的超级平台是高度全球化的，且美国境内针对平台数据的法治约束水平相对较低。同时，美国是全球唯一具备并实施过技术霸权、货币霸权和军事霸权的国家。因此，美国的数据霸权和平台霸权与国家霸权产生合谋的现实可能性非常高。我们需要对此加以谨慎、睿智的辨析和判断。

尽管合谋的可能性非常高，我们仍要清晰地意识到：数据霸权和平台霸权与国家霸权的主体不同，目标也不尽一致。在用户规模和全球影响力上，以超级平台为行为主体的数据霸权和平台霸权，一定程度上能够并已经超越国家霸权；若轻易地将两类霸权和两类主体混为一谈，不仅容易错误地放大国家霸权的影响力，也不利于有选择地战略化处理与超级平台之间的利益关系，从而更有效地分而治之。毕竟，数据霸权和平台霸权的主体是逐利的，对意识形态一致性的内在要求没有国家霸权那么高，在矛盾冲突中更容易达成谅解与合作。例如，美国政府签署行政令，强制字节跳动出售抖音美国公司一案，引发舆论对抗，就需要细致地厘清两类霸权主体间的合谋与分歧，更有针对性地分而治之。

(二)尝试改变平台经济的游戏规则：法治创新

对于尚未建构起自有超级平台的欧盟来说，通过立法来改变平台经济的基本游戏规则，成了颇有成效的战略对策，值得中国借鉴学习。

欧盟在数据治理和立法，尤其是在针对数据霸权和平台霸权的立法治理上，走在了世界前列。2018年5月25日，欧盟出台《通用数据保护条例》，以保护个人数据；2020年2月19日发布《欧洲数据战略》(European Data Strategy)④，为建构欧洲的公共数据空间提供了一个立法框架；同年11月25日，欧盟委员会通过《欧洲数据治理条例》(Data Governmance Act)提案，旨在促进成员国与各部门之间的数据共享；2020年底，还先后颁布了《数字服务法案》(Digital Service Act，DSA)和《数字市场法案》(Digital Market Act，DMA)，回应平台垄断的问题。2021年6月又提出新的《欧洲数据法案2021》(European Data Act2021)，以促进行业之间的横向数据共享。与此同时，欧盟体系内各成员国，还会量体裁衣地颁布适用本国的相关法律。如荷兰的《个人数据保护法》(Personal Data Protection Act，PDPA)，主要回应了个人数据的界定和保护问题。总体上，欧盟立足于“数据保护-数据赋能”，全面构建起了从个人数据到国家数据的数据治理法律体系。

这一体系既是欧盟的内政方针，也是针对美国平台霸权的对外政策。谷歌、微软、苹果、亚马逊、脸书等美国的超级平台型企业，均先后接受了欧盟国家的反垄断调查与相应处罚，且不再被允许向美国本土回传从欧盟境内获得的数据。

2016年8月，WhatsApp更新了隐私政策，允许脸书连接WhatsApp的用户标识符(主要是电话号码)，进而在线匹对用户的社交关系网络，用以改善服务。对此，欧盟委员会于2016年12月30日向脸书提出反对意见书，并勒令其支付1.1亿欧元罚款。此前的2014年，欧盟认为该合作可能导致数据集中度过高，引发用户隐私风险的忧虑，但因当时法制不够健全而被驳回。此外，欧盟对于微软与领英之间的合并，准予了有条件收购，前提是加强用户对个人数据的控制权利，限制微软访问和处理用户个人数据的权限，确保企业拥有的用户个人数据遵循GDPR来进行保护。这成为欧盟将个人数据保护纳入竞争法规范性构成要件的标志(林梓瀚，2021)。

2019年2月6日，德国联邦卡特尔办公室(Bundeskartellamt)针对脸书的德国子公司违反GDPR和德国《反限制竞争法》第19条的行为，下达了“禁止合并不同来源用户数据”的决定，明确禁止“用户若不同意脸书全面收集和利用数据的服务条款，就无法使用其服务”的条款。而且，如果脸书没能说明数据的准确用途，即使事先声明了其收集个人数据的行为，也会被视为违法(黄政宗、冯泽华，2021)。这些极其细致的个人数据保护条款，目前来看不仅非常好地保护了个人数据权益，而且也很好地保护了欧盟国家的数据主权。

欧盟近年来围绕数据治理颁布的一系列法律条例，实际上都是在尝试改变现行平台经济的游戏规则，有效限制数据霸权和平台霸权的不合理扩张。

不过，基于前文对平台数据和相应平台企业的类分，再结合上述事例，我们可以清晰地看到，欧盟的上述法治创新，聚集于平台型媒体和平台型实体企业的“商业价值”数据，对于事实上早已成为欧洲民众公共信息载体的脸书、推特等各大社交平台媒体的“意义生产”数据，依然缺乏足够的约束力。这一方面是因为缺乏必要的、理想的替代品，另一方面则是因为欧美人口双边流动的深度和广度，以及欧美文化的同源性和相似性，对强制约束“意义生产”数据的采集，产生了天然的阻力。

由此，笔者认为，欧盟对于美国数据霸权和平台霸权的抗拒，整体上是偏弱的，仅局限于商业价值数据衍生出的霸权，难以溯源到数据霸权和平台霸权的起点：意义生产的数据。一旦两大“有待发展”的空白区域得以突破，欧盟现有的法治体系将显示出其战略滞后性。因为法治体系的有效性，除了具体的条款内容外，在很大程度上还取决于必要的前瞻性，即能否有效针对治理对象的要素构件判断潜在可能出现的重要问题。因此，我们需要从理论层面深入探究平台经济的要素构件，更好地理解数据和平台霸权的内在逻辑和作用机制。

如图1所示，本文从互联、数据、算力和算法四个维度来分析平台经济的要素构件和霸权形成机制。

上述四大要素构件分别涉及算力所限定的数据应用的效率与边界、人与物连接成的数字网络产生互联的方式与规模、互联后产生的数据的属性与分配，以及算法所代表的价值判断与价值引导。

简单地来分析四大平台经济的要素构件，并不会必然地形成数据霸权和平台霸权，而只在“零和博弈”和“法治缺位”的情况下，才会由于过度的排他性竞争和市场失序，形成上述霸权。本文依据四大要素对形成霸权垄断的塑造力高低，简要地归纳出如表3层级递进式的新型霸权形成与作用机制。

同样拥有超级平台的中国，正在积极回应上述问题。2020年修订、发布的《(公开征求意见稿)》、《网络交易监督管理办法(征求意见稿)》和《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》，以及2019年发布的《禁止滥用市场支配地位行为暂行规定》等，进一步明确了平台、数据、算法等元素的具体条款，专门增设了对数字平台市场支配地位认定依据的规定，以积极应对平台经济中不合理垄断带来的现实挑战。

从市场层面看，我国平台企业间的失序竞争，大多为法治滞后所致。例如，“携程大数据杀熟”和“斗鱼虎牙合并”案主要涉及数据的不同属性及其不合理分配，以及算法的误导；“微信断开飞书链接”主要涉及平台的互联模式缺乏合理规范。这些热点案件均提示，平台之间的竞争失序造成了平台生态的恶化(张新宝，2015)，更加凸显出数据作为新型生产要素和规则要素的重要性。

2021年7月6日，《深圳经济特区数据条例》(以下简称《条例》)在深圳市人大常委会网站公布，并将于2022年1月1日起实施。《条例》被认为是国内数据领域首部基础性、综合性的地方立法。它针对大多数用户十分反感的大数据“杀熟”、应用程序“不全面授权就不让用”、无限制收集个人信息、强制个性化广告推荐等问题提供了法治依据，并给予重罚。值得重点关注的是，该《条例》首次在国内立法中确立了以“告知—同意”为前提的个人数据处理规则，即处理个人信息应当在事先充分告知的前提下取得个人同意，数据处理者应当提供撤回同意的途径，不得对撤回同意进行不合理限制或者附加不合理条件，并将未满十四岁未成年人的个人数据视作敏感个人数据，须征得其监护人明示同意后，才能向其进行个性化推荐。该《条例》代表着中国在平台经济管理中的“法治缺位”得到了进一步的改善(刘芳，2021)。

从更高的战略层面看，对中国的平台经济来说，形成数据霸权和平台霸权的成因，无论对内还是对外，虽然法治缺位都是最主要的原因，但零和博弈有违中国的传统文化基因和社会主义的国家体制，这将导致反霸权治理的中外法制体系产生较大甚至于质的差异。

因此，从国际关系的角度来看，存在着较大或质性差异的法制体系的相互理解与磨合，还有很长、很难的路要走。

我们现在亟待加强对数据霸权和平台霸权的动态理解，即在它们的发展变化中不断加深认识，提升法制体系的前瞻性，不仅要完整覆盖三类不同属性的数据，而且要完整覆盖三类不同属性的企业和机构，并将数据复杂度较高、平台功能复杂度较高的企业列为战略重点，尤其应持续加强对算法霸权的监管，因为算法霸权中的平台数据和平台功能的复杂度相对最高。但这样做的前提是，中国须在算力和互联这两大维度及其相关要素构件上处于全球领先的地位。

在数据霸权和平台霸权的建构进程中，平台企业与利益攸关的国家之间很容易达成合谋，正如在“抖音美国公司被强制出售”事件中美国政府与美国平台企业所展示的那样。因此，我们亟须以个人数据集中度最高的社交平台为战略重点，尽早规划完备的对外法治策略。以社交平台为重要原产地的平台数据，有着跨国界、跨行业和跨组织的形态结构，根据从中衍生出的丰富个人数据，理论上完全可以推衍出不同国家、不同行业、不同组织的行为逻辑与行动模式，这就为有效发动大规模网络舆论战提供了内在动机和现实可能性。

因此，我们需要探索有效分解国家霸权与数据和平台霸权之间利益一致性的理论思路和实践路径。立足个人数据资产保护的前瞻性立法，是一个基础性的战略突破口。运用资本工具收购或参股美国的各大平台型媒体和平台型企业，或者在相关领域与这些平台型经济主体开展技术、内容、渠道的多元化合作，都是逐步化敌为友的可行路径。

本文对基于三大类数据而衍出的三类“数据—平台企业和机构”，以及数据霸权和平台霸权的整合联动机制，目前都缺乏进一步的量化分析，及其相互关系的理论描述，有待后续展开更深入的研究。

注  释
①“剑桥分析”事件，是指约5000万脸书用户的数据被不当泄露给英国SCL集团公司旗下一家名为“剑桥分析”的政治咨询公司，并在2016年美国总统大选时用于支持特朗普当选的丑闻。
②TED(Technology、Entertainment、Design的首字母缩写，指技术、娱乐、设计)，成立于1984年，源于理查德·索·乌曼发起的TED大会，是美国的一家私有非营利机构，其宗旨是“传播一切值得传播的创意”。自2001年起，克里斯·安德森接管了TED，创立了种子基金会(The Sapling Foundation)，并运营TED大会。
③思科《视觉网络指数》(Cisco Visual Networking Index，VNI)(2016)预测，2015—2020年，全球IP数据流量将于未来5年成长3倍，从2015年的30亿人增加至2020年的41亿人，会有超过10亿名网路新用户加入全球网路社群，达到22%的年复合成长率(CAGR)。获取自http://www.eepw.com.cn/article/201606/292677.htm。
④European Commission. A European Strategy for Data [EB/OL](2020-02-19)[2020-10-03].获取自https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/europe-fit-digital-age/european-data-strategy。
本文系复旦大学新闻学院一流学科项目、国家广电总局基金项目“广播电视行业治理体系与治理能力现代化建设研究”(项目批准号：GD2040)的研究成果。