数据是互联网行业竞争的关键因素,数据聚集是互联网行业经营者集中的隐形动因,数据驱动型并购是互联网行业垄断的一种特殊表现形式。然而,基于传统行业背景形成的反垄断理论,在适用于数字经济时代下的新问题时捉襟见肘。如互联网免费行为导致“营业额”不宜再作为经营者集中的申报标准、平台经济带来相关市场“界定难”、现有“审查标准”不足以审查数据聚集现象等。本文除引言、结语外,由以下四部分组成:第一部分:互联网行业数据驱动型并购原理诠释。本部分介绍了互联网行业数据驱动型并购的基本原理。互联网行业竞争具有网络效应、协同效应、免费行为、数据驱动的特殊性。数据具有人格权和物权双重法律属性,并在互联网商业竞争活动中发挥了重要作用,但数据集中带来积极的规模效应的同时,也带来数据垄断的风险。其中,以数据驱动型并购为主要表现形式。本部分也初步界定了数据驱动型并购是数字经济环境下企业基于数据整合的考虑启动的并购。第二部分:并购典型案例的研判及反垄断问题的提出。本部分分析了国内外数据驱动型并购典型案例,即分析由三个典型案例引申出来的反垄断问题。“滴滴并购优步中国案”揭示了参与集中的互联网企业营业额低于申报标准,以致未经申报而合并。从“Facebook并购Whats App案”捕捉数据驱动型并购中双边市场和数据相关市场的界定问题。“微软并购领英案”强调了反垄断审查数据合并的问题。第三部分:数据驱动型并购的反垄断问题分析。本部分探讨和分析了数据驱动型并购的三个关键问题。第一,现有的以营业额作为经营者集中唯一申报标准具有局限性,互联网企业的营业额与市场份额往往不太相符。第二,传统界定相关市场的方法并不完全适合双边市场和数据相关市场。第三,现有的企业合并反垄断审查标准不够全面,数据驱动型并购产生的垄断隐患尚未纳入竞争法审查范畴。第四部分:数据驱动型并购的反垄断规制建议。本部分基于前文的研判分析,提出了若干建设性建议。第一,根据互联网行业的特殊性灵活调整企业合并的申报标准,引入市场份额等辅助标准或竞争者监督机制。第二,改善传统的相关市场界定方法。SSNDQ测试法、SSNIC测试法、销售方式测试法、盈利来源分析法和产品性能测试法可以作为互联网双边市场的界定方式,并且将数据用作为评估其服务的其他相关市场的因素。第三,审查数据驱动型并购的竞争效果时应引入多元化的审查因素,比如市场支配力标准,大数据评估标准和个人数据和隐私保护标准。剖析互联网行业数据驱动型并购的特殊性及其反垄断困境,有利于弥补反垄断审查和监管的不足。研究证明在数据利益的驱使下,互联网企业合并既有新经济领域垄断的普遍问题,也有数据垄断的顾虑。申报标准、相关市场界定、审查要素等经营者集中行为的核心考察因素,在数据驱动型并购现象下应当得到理论上的同步发展。