继传统的农业经济与工业经济之后,以互联网技术为基础、各类新型存储与运算分析技术为依托的数字经济成为了推动社会发展的重要力量。在大数据与量化分析得到广泛商业化运用的今天,数字经济已开始向数据经济进阶升级。在此过程中,一批以互联网数字平台为载体,广泛开展数据收集与算法分析并以此指引创新发展的数据驱动型企业异军突起。受庞大数据量与强大分析能力的支持,此类数据驱动型企业展现出了极其可观的市场力量,也使得寡头竞争的态势变得愈发明显。在此背景下,数据驱动型企业的跨界经营趋势也愈发明显,导致通过并购等方式垄断相关市场中绝大多数的用户数据,将本可公开的用户数据进行封锁以限制其他数字市场经营者的发展,以及为获得更准确的分析结果、更有效地实施算法歧视而不受限制地收集使用用户数据等现象屡见不鲜。对此,反垄断法的合理介入是必不可少的工作,但数字市场所独有的零边际成本、免费模式、动态竞争、网络效应、锁定效应等特性也使现行的反垄断分析方法与工具或多或少出现了失灵,致使数据驱动型企业具体涉及数据、算法等新型数据资源与技术的各类市场行为愈发难以落入传统的反垄断分析体系中。为解决此类问题,需从宏观角度出发,根据数字市场的突出特性调整反垄断法律体系,秉持审慎谦抑与鼓励创新的基本原则改进事前规制框架。并重新定位消费者保护的价值追求,使其与数据驱动型企业的特性相适应。在此基础上,进一步从微观角度出发探究数据封锁、算法歧视、数据驱动型并购等典型的反竞争行为,分类讨论必要设施原则的适用、深入分析算法歧视的要件、合理调整并购审查的考量因素。通过在反垄断理念层面与操作层面均提出相应的改进建议,以此促进针对数据驱动型企业垄断行为开展的规制工作更为顺畅有效。