伴随着数字经济的兴起和人工智能的发展,海量数据以及从数据中分析出来的信息正在成为一种重要的资源,可以带来新知识、推动价值创造,并培育新产品和新市场,这一趋势称为数据驱动。由此,依靠数据作为主要资源的数据驱动型商业模式逐渐产生并快速发展。为了加速数据资源整合,优化产品和服务,取得和巩固市场势力,数据驱动型企业趋于通过经营者集中的方式实现数据融合。数据驱动型经营者集中具有整合数据资源、扩大数据规模的作用,一定程度上可以促进企业的优化与创新,提升行业效率。但是数据驱动行业产品通常以双边市场形式存在,具有较强的规模效应和网络外部性,使得市场支配地位一旦形成,会产生比其他行业更难以逾越的市场准入门槛、更强大的市场传导力量,形成“赢者通吃”的局面,进而损害竞争。如果继续适用传统的反垄断原则、理念和工具处理数据驱动型经营者集中问题,那么反垄断审查制度的三个环节将面临不同程度的困境。首先是现行的营业额申报标准难以有效筛选出需要依法申报的数据驱动型经营者集中行为。其次是传统的审查标准不能适应数据驱动型经营者集中,数据驱动型企业通过双边市场向消费者提供免费的产品或服务,而依赖价格中心型分析路径的传统审查标准无法有效规制。最后,在最终审查决定方面,由于数据驱动型经营者集中既具有促进数据整合、提升行业效率的正向激励作用,又具有限制竞争、损害消费者福利的反竞争效果,因此非黑即白的禁止或不予禁止集中的决定不能达到最佳的规制效果,需要在审查决定中附加限制性条件予以规制。本文对数据驱动型经营者集中反垄断审查制度的三个环节进行了分析并提出完善建议。第一,应当为数据驱动型经营者集中的申报制定特殊标准,以不同盈利模式为依据,确立不同的申报标准,起到申报门槛有效筛选的作用。第二,审查环节中,其一应当创新反垄断审查的相关市场界定方式,包括双边市场情形下对相关市场的市场边选取方式以及相关市场界定工具的改进与创新。其二应当重点考虑市场准入门槛和市场势力传导因素,因为市场份额不能有效反映数据行业市场控制力。其三应当将效率因素的考量标准规范化,依据使消费者受益、为集中所特有和可证实的标准加以衡量。第三,对于数据驱动型经营者集中后可能导致的数据原料封锁和隐私保护程度降低问题,应当在最终审查决定中附加限制性条件,通过要求经营者开放数据接口、遵守隐私承诺等行为性限制条件予以规制。