Datasäädöksen datanjakosopimusten kilpailuoikeudellinen tulkinta ja sopimusmenettelyn ongelmien ratkaiseminen OTMU2461-1003 Immateriaalioikeudet ja informaation muu sääntely Tutkielma Laatija: Lenni Lassila 10.10.2024 Turun yliopiston laatujärjestelmän mukaisesti tämän julkaisun alkuperäisyys on tarkastettu Turnitin OriginalityCheck -järjestelmällä. Tiivistelmäsivu Tutkielma Oppiaine: Oikeustiede Tekijä: Lenni Lassila Otsikko: Datasäädöksen datanjakosopimusten kilpailuoikeudellinen tulkinta ja sopimusmenettelyn ongelmien ratkaiseminen Ohjaajat: Tuomas Mylly, Heidi Härkönen Sivumäärä: 77 sivua Päivämäärä: 10.10.2024 Euroopan unioni (EU) on säätänyt uuden asetuksen, datasäädöksen, joka on tullut voimaan vuoden 2023 lopussa. Datasäädös sääntelee erityisesti verkkoon kytkettyjen laitteiden tuottaman sensoridatan saatavuutta. Laitteen käyttäjän valtuuttamana sensoridatan haltijalla on velvollisuus jakaa käyttäjän tuottaman datan kolmannelle osapuolella. Jakaminen tulee tapahtua kohtuullisin, oikeudenmukaisin ja syrjimättömin ehdoin. Datan siirtämisestä saa periä vastaanottajalta siirtämisen kustannukset ja kohtuullisen marginaalin. Tutkielma keskittyy kolmannen osapuolen ja datan haltijan väliseen sopimussuhteeseen. Metodologialta tutkielmani on oikeustaloustieteellinen. Tulkitsen ja systematisoin olemassa olevia normeja datasäädöksen näkökulmasta. Teen myös suosituksia siitä, miten datasäädöksen mekanismit tulisi järjestää. Vahvistan oikeudellista argumentaatiota taloustieteen näkemyksien avulla. Taloustieteen osalta tutkimusmenetelmä on kirjallisuuskatsaus. Datan käyttöä on datasäädöksessä useilla tavoilla rajoitettu. Keskeisenä kieltona jaettua dataa ei saa käyttää kilpailevan älylaitteen valmistamiseen. Kilpailukielto koskee laitteita, jotka kilpailevat samoilla markkinoilla älylaitteen kanssa, josta data on jaettu. Markkinat määritellään vakiintuneiden EU:n kilpailuoikeuden tulkintojen perusteella. Käyn läpi tutkielmassa EU:n kilpailuoikeuden tulkintoja, ja tutkin miltä osin ne soveltuvat datasäädöksen tavoitteiden kannalta, ettei kilpailua liikaa rajoiteta. Perinteisiä kilpailuoikeudellisia tulkintoja markkinoiden määrityksestä voidaan seurata normaalisti. Ainoastaan markkinajärjestelmän käsite tulisi hylätä datasäädöksen osalta. Siinä kaksi toisiinsa liittyvää markkinaan katsotaan yhdeksi markkinaksi. Todennäköisesti juuri näillä liitännäisillä markkinoilla hyödyttäisi yhteiskuntaa eniten kilpailu. Lisäksi säädöksen tilanne ei voi muodostaa ikuista kilpailukieltoa. Datanjakosopimuksien osalta tutkitaan ongelmia, jotka voivat syntyä avoimista kysymyksistä ehdoissa ja hinnan muodostumisessa. Kahtena pääjakolinjana on hintaperusteiset sekä ehtoperusteiset ongelmat, kuten datan jakamisen tekniset kustannukset ja liikesalaisuudet. Liikesalaisuuksien osalta esitellään vain keskeisiä näkökulmia. Ongelmien estämiseksi esitin kahta mekanismia, jotka tulisi tuoda säädökseen. Ensimmäisenä EU:n komission tulisi määrittää formaali tarjous-vastatarjous-mekanismi. Toisena tekniset kulut tulisi tasata ostajien kesken arvioimalla kysyntää ja jakamalla arvioihin perustuen tekniset kustannukset. Vaihtoehtoisesti voitaisiin luoda kulujen tasausjärjestelmä. Lisäksi haltijan tulisi tarjota aina halvinta turvallista jakotapaa teknisten kustannusten minimoimiseksi. Perustelin myös mekanismien tarvetta datamarkkinoihin ja dataan liittyvällä taloustieteellisillä näkemyksillä, joissa erityisesti painotettiin sopimusjärjestelmää. Datasäädös voi toteuttaa tavoitteet, kunhan komissio laatii tarkat sekä selkeät mallisopimusehdot, ja lisäksi muutoksenhakumenettely järjestetään tehokkaasti. Avainsanat: datasäädös, markkinoiden määritys, hold-up-ongelma, FRAND-neuvottelumenettely, FRAND-ehdot III Sisällys Datasäädöksen datanjakosopimusten kilpailuoikeudellinen tulkinta ja sopimusmenettelyn ongelmien ratkaiseminen ................................................ I Lähteet ....................................................................................................................... V Lyhenteet ............................................................................................................... XVII 1 Johdanto ............................................................................................................. 1 1.1 Motivaatio ja uusi asetus ...................................................................................... 1 1.2 Tutkimuskysymys, rajaukset ja metodologia ...................................................... 3 2 Datan ominaisuudet ja niiden taloustieteellinen tulkinta ............................... 6 2.1 Data ja epäsymmetrisen informaation markkinat ............................................... 6 2.2 Datan myynnin perusmalli, sekä teoreettisia ja empiirisiä näkökulmia epäsymmetrisen informaation markkinoista ....................................................... 9 2.3 Hinnoittelusta .......................................................................................................13 2.3.1 Cost plus -hinnoittelumekanismi ............................................................................ 13 2.3.2 Muita informaatiohyödykkeiden hinnoittelumekanismeja ...................................... 18 3 Markkinoiden määrittely ja sen vaikutukset datasäädökseen ..................... 22 3.1 Markkinoiden määrittelyn lähtökohdat ...............................................................22 3.2 Markkinamäärityksen taloustieteellinen perusta ...............................................25 3.2.1 Keskeiset kvantitatiiviset menetelmät .................................................................... 25 3.2.2 Ristijousto ja markkinavoima ................................................................................. 29 3.3 Markkinamäärityksen juridinen arviointi ............................................................32 3.3.1 Tuotemarkkinat ...................................................................................................... 32 3.3.2 Vertikaaliset ketjut .................................................................................................. 37 3.3.3 Maantieteelliset markkinat ..................................................................................... 42 3.4 Mahdollinen kilpailukielto ja kokoavat näkökohdat ...........................................46 3.4.1 Kilpailukielto ........................................................................................................... 46 3.4.2 Markkinamäärityksen kokoavat näkökohdat ja keskeiset tulkinnat ....................... 51 4 Kohtuullisuuden tulkinta hold-up-ongelmana ............................................... 54 4.1 FRAND-ehdot ja standardipatenttijärjestelmä ....................................................54 4.1.1 Lähtökohdat ........................................................................................................... 54 4.1.2 Puhdas hold-up ja opportunismi ............................................................................ 56 IV 4.2 Mistä hold-up-tilanteet syntyvät datasäädöksen tapauksessa? .......................58 4.2.1 Liikesalaisuuksien käyttö ....................................................................................... 58 4.2.2 Hintaan liittyvä hold-up ja syrjimättömyys eli FRAND-ehtojen ND-osa ................. 60 4.2.3 Hold-up ja kilpailuoikeudellinen kohtuuton hinnoittelu ........................................... 64 4.3 FRAND-neuvottelumenettely ja datasäädöksen oikeusturva ............................67 4.3.1 FRAND-neuvottelumenettelyt ................................................................................ 67 4.3.2 Kuinka datasäädöksen neuvottelut tulisi järjestää? ............................................... 69 5 Johtopäätökset ................................................................................................ 72 V Lähteet Kirjallisuus Angrist, Joshua – Piscke, Jörn-Steffen, Mostly Harmless Econometrics An Empiricist's Companion. Princeton University Press 2008. Akerlof, George, The Market for "Lemons": Quality Uncertainty and the Market Mechanism. The Quarterly Journal of Economics 84 (3) 1970, s. 488-500. Aplin, Tanya – Radauer, Alfred – Bader, Martin – Searle, Nicola, The Role of EU Trade Secrets Law in the Data Economy: An Empirical Analysis. International Review of Intellectual Property and Competition Law 54 2023, s. 826–858. Arkhangelsky, Dmitry – Athey, Susan – Hirshberg, David – Imbens, Guido – Wager, Stefam Synthetic Difference-in-Differences. American Economic review 111 (12) 2021, s. 4088–4118. Aron, Debra – Burnstein, David, Regulatory Policy and the Reverse Cellophane Fallacy. Journal of Competition Law & Economics 4 (4) 2010, s. 973–994. Arrow, Kenneth, Economic Welfare and the Allocation of Resources for Invention, s. 609–626 teoksessa The Rate and Direction of Inventive Activity: Economic and Social Factors. Princeton University Press 1962. Banasevic, Nicholas – Bobowiec, Zuzanna, SEP-Based Injunctions: How Much Has the Huawei v ZTE Judgment Achieved in Practice? Journal of European Competition Law & Practice 14 (2) 2023, s. 121–133. Bergemann, Dirk – Bonatti, Alessandro – Smolin, Alex, The Desing and Price of Information. American Economic Review 108 (1) 2018, s. 1–48. Borghetti, Jean-Sebastian – Nikolic, Igor – Petit, Nicolas, FRAND licensing levels under EU law. European Competition Journal 17 (2) 2021, s. 205–268. Bresnahan, Timothy, Empirical Studies of Industries with Market Power, s. 1011– 1057 teoksessa Schmalensee, Richard – Willig, Robert. (ed.), Handbook of Industrial Organization, Volume 2. New Holland 1989. Brittain, Stephen, Justifying the Teleological Methodology of the European Court of Justice: A Rebuttal. Irish Jurist 22 2016, s. 134–165. Brooks, Roger – Geradin, Damien, Interpreting and Enforcing the Voluntary FRAND Commitment, s. 52–77 teoksessa Jakobs, Kai. (ed.), Innovations in Organizational IT Specification and Standards Development. IGI Global 2013. VI Calzolari, Giacomo – Cheysson, Anatole – Rovatti, Riccardo, Machine Data: Market and Analytics. SSRN 2023. (https://ssrn.com/abstract=4335116, Luettu 28.08.2024). Carlton, Dennis – Shampine, Allan, An Economic Interpretation of FRAND. Journal of Competition Law & Economics 9 (3) 2013, s. 531–552. Chone, Philippe – Linnemer, Laurent – Verge, Thibaud, Double Marginalization, Market Foreclosure, and Vertical Integration. Journal of the European Economic Association 22 (4) 2024, s. 1884–1935. Coate, Malcolm – Fischer, Jeffrey, A Practical Guide to Hypothetical Monopolist Test for Market Definition. Journal of Competition Law & Economics 4 (4) 2008, s. 1031–1063. Contreras, Jorge, Global Rate Setting: A Solution for Standards-Essential Patents. Washington Law Review 94 (2) 2019, s. 701–758. (Contreras 2019a) Contreras, Jorge, Ado About Hold-Up. University of Illinois Law Review 2019 (3) 2019, s. 875–906. (Contreras 2019b) Cooter, Robert – Ulen, Thomas, Law & Economics. Sixth edition. Pearson Education International 2012. Cunningham, Scott, Causal Inference: The Mixtape. Yale University Press 2021. Curtis, Douglas – Irvine, Ian, Microeconomics: Markets, Methods & Model. Luryx 2015. Delbaen, Freddy – Schachermayer, Walter, The Mathematics of Arbitrage. Springer 2006. Dornis, Tim, Standard-Essential Patents and FRAND Licensing—At the Crossroads of Economic Theory and Legal Practice. Journal of European Competition Law & Practice 11 (10) 2020, s. 575–591. Drexl, Josef, Designing Competitive Markets for Industrial Data - Between Propertisation and Access. Journal of International Property, Information Technology and Electronic Commerce Law 8 (4) 2017, s. 257–292. Drexl, Josef – Banda, Carolina – Otero, Begoña González – Hoffmann, Jörg – Kim, Daria – Kulhari, Shraddha – Moscon, Valentina – Richter, Heiko – Wiedemann, Klaus, Position Statement of the Max Planck Institute for Innovation and Competition of 25 May 2022 on the Commission’s Proposal of 23 February 2022 for a Regulation on harmonised rules on fair access to and VII use of data (Data Act). Max Planck Intstitute for Innovation and Competition. (Max Planck Position Statement 2022) Dulleck, Uwe – Kerschbamer, Rudolf, On Doctors, Mechanics, and Computer Specialists: The Economics of Credence Goods. Journal of Economic Literature (44) 2006, s. 5–42. Duch-Brown, Nestor – Martens, Bertin – Müller-Langer, Frank, The economics of ownership, access and trade in digital data. JRC Digital economy working paper. European Commission 2017. Eckardt, Matina – Kerber, Wolfgang, Designing the Bundle of Rights on IoT Data: The EU Data Act, s. 3–22 teoksessa Sattler, Andreas – Zech, Herbert. (ed.), The Data Act: First Assessments. Universität Trier und dem Institut für Recht und Digitalisierung Trier 2024. (Eckardt – Kerber 2024a) Eckardt, Matina – Kerber, Wolfgang, Property rights theory, bundles of rights on IoT data, and the EU Data Act. European Journal of Law and Economics 57 2024, s. 113–143. (Eckardt – Kerber 2024b) Elhauge, Einer, Do Patent Holdup and Royalty Stacking Lead to Systematically Excessive Royalties? Journal of Competition Law & Economics 4 (3) 2008, s. 535–570. Elizalde, Javier, Market definition with differentiated products: a spatial competition application. European Journal of Law and Economics 36 (3) 2013, s. 471–521. Elzinga, Kenneth – Mills, David, The Lerner Index of Monopoly Power: Origins and Uses. American Economic Review 101 (3) 2011, s. 558–564. Ezrachi, Ariel, EU competition law: an analytical guide to the leading cases. Hart Publishing 2018. Farrell, Joseph – Hayes, John – Shapiro, Carl – Sullivan, Theresa, Standard Setting, Patens, and Hold-Up. Antitrust Law Journal 74 2007, s. 603–670. Ferro, Miguel Sousa, Market definition in EU competition law. Edward Elgar Publishing. 2019. Furse, Mark, Excessive Prices, Unfair Prices and Economic Value: The Law of Excessive Pricing under Article 82 EC and the Chapter II Prohibition. European Competition Journal 4 (1) 2008, s. 59–83. Filistrucchi, Lapo – Geradin, Damien – van Damme, Eric – Affeldt, Pauline, Market Definition in Two-sided Markets: Theory and Practice. Journal of Competition Law & Economics 10 (2) 2014, s. 293–339. VIII Gabison, Garry, A Two-Dimensional Approach to Non-Discrimination Terms in FRAND Licensing Agreements. Boston University Journal of Science & Technology Law 24 2018, s. 100–136. Gal, Michal, Abuse of Dominance – Exploitative Abuses, s. 385–422 teoksessa Lianos, Ioannis – Geradin, Damien. (ed.), Handbook on European Competition Law. Edward Elgar Publishing 2013. Ghafele, Roya – Schmitz, Jan, Economic Perspectives on FRAND. Journal of European Competition Law & Practice 11 (1–2) 2020, s. 90–94. Gilbert, Richard, Deal or No Deal? Licensing Negotiations in Standard-Setting Organizations. Antitrust Law Journal 77 (3) 2011, s. 855–888. Glasner, David – Sullivan, Sean, The Logic of Market Definition. Antitrust Law Journal 83 (2) 2020, s. 293–345. Graux, Hans – Somers, Gert – Van Camp, Stefan – Morel, Sophie – Herrera, Facunda – Maridis, George – Di Giacomo, Debora – Vassot, Solene, Study on model contract terms and fairness control in data sharing and in cloud contracts and on data access rights. European Commission Directorate- General for Justice and Consumers 2022. (Study on model contracts 2022) Heim, Mathew – Nikolic, Igor, A FRAND Regime for Dominant Digital Platforms. Journal of Intellectual Property, Information Technology and Electronic Commerce Law 10 (1) 2019, s. 38–55. Hirvonen, Ari, Mitkä metodit? Opas oikeustieteen metodologiaan. Yleisen oikeustieteen julkaisu 17, Helsinki 2011. (http://hdl.handle.net/10138/225264 Luettu 07.10.2024). Höcük, Seyit – Martens, Bertin – Prufer, Patricia – Carballa Smichowski, Bruno – Duch-Brown, Néstor – Kumar, Pradeep – Mulder, Joris, Economies of Scope in Data Aggregation: Evidence from Health Data. SSRN TILEC Discussion Paper 020 2022. (https://ssrn.com/abstract=4338447, Luettu 28.08.2024). Jones, Alison – Lovdahl-Gormssen, Liza, Abuse of dominance: exclusionary pricing abuses s. 385–422 teoksessa Lianos, Ioannis – Geradin, Damien. (ed.), Handbook on European Competition Law. Edward Elgar Publishing 2013. Jones, Charles – Tonetti, Christopher, Nonrivalry and the Economics of Data. American Economic Review 110 (9) 2020, s. 2819–2858. IX Jost, Peter – Reik, Steffen – Ressi, Anne, The information paradox in a monopolist’s credence goods market. International Journal of Industrial Organization (75) 2021, s. 1–13. Kaplow, Luis, Why (Ever) Define Markets? Harvard Law Review 124 2010, s. 437– 517. Kaplow, Luis, Market Definition Alchemy. The Antitrust Bulletin 57 (4) 2012, s. 915– 952. Katz, Michael – Shapiro, Carl, Critical Loss: Let's Tell the Whole Story. Antitrust 17 (2) 2003, s. 49–66. Kerber, Wolfgang, Data Act and Competition: An Ambivalent Relationship. Forthcoming in: Concurrences 1/2023 2022. (https://ssrn.com/abstract=4342488, Luettu 07.10.2024). (Kerber 2022a) Kerber, Wolfgang, Governance of IoT Data: Why the EU Data Act will not fulfill its objectives. SSRN 2022. (https://ssrn.com/abstract=4080436, Luettu 24.08.2024). (Kerber 2022b) Kerber, Wolfgang, EU Data Act: Will New User Access and Sharing Rights on IoT Data Help Competition and Innovation? Journal of Antitrust Enforcement 12 (2) 2024, s. 234–240. Kieff, Scott – Layne-Farrar, Anne, Incentive Effects from Different Approaches to Holdup Mitigation Surrounding Patent Remedies and Standard-Setting Organizations. Journal of Competition Law and Economics 9 (4) 2013, s. 1091–1124. Lawrance, Sophie – Brooks, Francion – Batsford, James, Unwired Planet v Huawei, Conversant v Huawei & ZTE: UK Supreme Court confirms Global FRAND licensing. Journal of European Competition Law & Practice 11 (9) 2020, s. 516–523. Lemley, Mark – Shapiro, Carl, Patent Holdup and Royalty Stacking. Texas Law Review 85 2007, s. 1991–2049. List, John, The Behavioralist Meets the Market: Measuring Social Preferences and Reputation Effects in Actual Transactions. Journal of Political Economy 114 (1) 2006, s. 1–37. Mandrescue, Daniel, Abusive pricing practices by online platforms: a framework review of Article 102 TFEU for future cases. Journal of Antitrust Enforcement 10 2022, s. 469–517. X Mariniello, Mario, Fair Reasonable and Non-discriminatory (FRAND) Terms: a Challenge for Competition Authorities. Journal of Competition Law and Economics 7 (3) 2011, s. 523–541. Martimot, David – Piccolo, Salvatore, Resale price maintenance under asymmetric information. International Journal of Industrial Organization (25) 2007, s. 315– 339. Marshal, Ronald – Jacobs, Red, Cost-Plus Pricing. SSRN 2016. (https://ssrn.com/abstract=3141407, Luettu 12.12.2023). Martens, Bertin – de Streel, Alexandre – Graef, Inge – Tombal, Thomas – Duch- Brown, Nestor, Business-to-Business data sharing: An economic and legal analysis. JRC Digital economy working paper. European Commission 2020. Martens, Bertin, Pro- and Anti-Competitive Provision in the Proposed European Union Data Act. Working Paper Bruegel 2023. Mehta, Sameer – Dawande, Milind – Janakiraman, Ganesh – Mookerjee, Vijay, How to Sell a Data Set? Pricing Policies for Data Monetization. Information System Research 32 (4) 2021, s. 1281–1297. Metzger, Axel – Schweitzer, Heike, Shaping Markets: A Critical Evaluation of the Draft Data Act. SSRN 2022. (https://ssrn.com/abstract=4222376, Luettu 07.10.2024). Metzger, Axel, Contracts under the Data Act: Review of standard terms and FRAND Conditions, s. 67–81 teoksessa Sattler, Andreas – Zech, Herbert. (ed.), The Data Act: First Assessments. Universität Trier und dem Institut für Recht und Digitalisierung Trier 2024. Monti, Giorgio – Tombal, Thomas – Graef, Inge, Study for developing criteria for assessing “reasonable compensation” in the case of statutory data access right. Study for the European Commission Directorate-General Justice and Consumers 2022. Myerson, Roger, Optimal Auction Design. Mathematics of Operations Research 6 (1) 1981, s. 58–73. Mylly, Tuomas, Intellectual property and European economic constitutional law: the trouble with private informational power. IPR University Center 2009. Mylly, Ulla-Maija, Trade Secrets and the Data Act. International Review of Intellectual Property and Competition Law 55 2024, s. 368–393. XI Nazzini, Renato, Abuse of dominance: exclusionary non-pricing abuses, s. 473–515 teoksessa Lianos, Ioannis – Geradin, Damien. (ed.), Handbook on European Competition Law. Edward Elgar Publishing 2013. Niedermaier, Tilman – Picht, Peter, FRAND Dispute Resolution under the Data Act and the SEP Regulation. SSRN 2023. (https://ssrn.com/abstract=4447930, Luettu 26.08.2024). Nordberg, Ana, Trade secrets, big data and artificial intelligence innovation: a legal oxymoron?, s. 192–218 teoksessa Schovsbo, Jens – Minssen, Timo – Riis, Thomas. (ed.), The Harmonization and Protection of Trade Secrets in the EU: An Appraisal of the EU Directive. Edward Elgar Publishing Limited 2020. Pila, Justin – Wadlow, Christopher, The Unitary EU Patent System. Bloomsbury Publishing 2015. Putnam, Jonathan, Economic Determinations In “FRAND Rate” -Setting: A Guide For The Perplexed. Fordham International Law Journal 41 2018, s. 953–1016. Raad, James – Sharma, Abhinav – Nicolau, Juan Luis, Performance effects of innovation in two-sided markets: The paradigmatic case of OTAs. Tourism Management 94 2023, s. 1–8. Ramello, Giovanni, The past, present and future of comparative law and economics, s. 3–22 teoksessa Eisenberg, Theodore – Ramello, Giovanni. (ed.), Comparative Law and Economics. Edward Elgar Publishing 2016. Rothschild, Michael – Stiglitz, Joseph, Equilibrium in Competitive Insurance Markets: An Essay on the Economics of Imperfect Information. The Quarterly Journal of Economics 90 (4) 1976, s. 629–649. Saint-Antoine, Paul – Trego, Garrett, Solutions to Patent Hold-up beyond FRAND: An SOS to SSOs. The Antitrust Bulletin 59 (2) 2014, s. 183–220. Sandeen, Sharon – Rademacher, Christoph – Ohly, Ansgar, Research handbook on information law and governance. Edward Elgar Publishing 2021. Schaer, Gene, The Cellophane Fallacy and the Justice Department's Guidelines for Horizontal Mergers. The Yale Law Journal 94 (3) 1985, s. 670–693. Scheffman, David – Coate, Malcolm – Silvia, Louis, Twenty Years of Merger Guidelines Enforcement at the FTC: an Economic Perspective. Antitrust Law Journal 71 (1) 2003, s. 277–318. XII Schmitz, Patrick, Contracting under adverse selection: Certifiable vs. uncertifiable information. Journal of Economic Behavior and Organization 182 2021, s. 100–112. Sidak, Gregory, The Meaning of FRAND, Part I: Royalties. Journal of Competition Law & Economics 9 (4) 2013, s. 931–1055. Sidak, Gregory, Negotiating FRAND Licenses in Good Faith. The Criterion Journal of Innovation 5 2020, s. 1–27. Stocking, George – Mueller, Willard, THE CELLOPHANE CASE AND THE NEW COMPETITION. The American Economic review 42 (1) 1955, s. 29–63. Sundararajan, Arun, Nonlinear Pricing of Information Goods. Management Science 50 (112) 2004, s. 1660–1673. Tang, Yaojia – Tang, Chunhui, Injunctive Relief under Anti-monopoly Law for the Holders of SEPs. GRUR International 69 (5) 2020, s. 474–488. Tian, Yingjie – Ding, Yurong – Fu, Saiji – Liu, Dalian, Data Boundary and Data Pricing Based on the Shapley Value. IEEE 10 2022, s. 14288–14300. Tirole, Jean, The Theory of Industrial Organization. The MIT Press 2001. Tsilikas, Haris, Antitrust Enforcement and Standard Essential Patents. Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. 2017. Van Bael, Ivo – Bellis, Jean-François, Competition law of the European Community. Fifth edition. Kluwer Law International 2010. Varian, Hal, Intermediate Microeconomics. Eight edition. W.W. Norton & Company 2010. Vassallo, Andrew, Can One (Ever) Accurately Define Markets? Journal of Competition Law & Economics 13 (2) 2017, s. 261–280. Werden, Gregory, Beyond Critical Loss: Tailoring Applications of the Hypothetical Monopolist Paradigm. U.S. Dep't of Justice Antitrust Division Economic Analysis Group Discussion Paper No. 2-9, 2002. Werden, Gregory, Why (Ever) Define Markets? An Answer to Professor Kaplow. Antitrust Law Journal 78 (3) 2013, s. 729–746. Werden, Gregory, The Hypothetical Monopolist Test in Sysco: A Litigation Muddle Needing Analytical Clarity. Journal of Competition Law & Economics 12 (2) 2016, s. 341–350. Werden, Gregory – Froeb, Luke, Why Patent Hold-Up Does Not Violate Antitrust Law. Texas Intellectual Property Law Journal 27 2019, s. 1–29. XIII Whish, Richard – Bailey, David, Competition law. Eight edition. Oxford University Press 2015. Williamson, Oliver E., The Economic Institutions of Capitalism: Firms, Markets, Relational Contracting. The Free Press 1985. Zavolokina, Liudmila – Schlegel, Manuel – Schwabe, Gerhard, How can we reduce information asymmetries and enhance trust in ‘The Market for Lemons’? Information Systems and e-Business Management (19) 2021, s. 883–908. Virallislähteet European Parliament Briefing, March 2017, The EU as a community of law Overview of the role of law in the Union. (Euroopan parlamentin tiedotus) Komission tiedonanto, 97/C 372/03, merkityksellisten markkinoiden määritelmästä yhteisön kilpailuoikeuden kannalta. (vanha tiedonanto markkinoiden määrityksestä) Komission tiedonanto 2011/C 11/01. Suuntaviivat Euroopan unionin toiminnasta tehdyn sopimuksen 101 artiklan soveltamiselle horisontaalisiin yhteistyösopimuksiin. (horisontaalit suuntaviivat) Komission tiedonanto 2022/C 248/01. Vertikaalisia rajoituksia koskevat suuntaviivat COM(2022) 66 final, Komission tiedonanto Euroopan parlamentille, neuvostolle, Euroopan talous- ja sosiaalikomitealla ja aleuiden komitealla, Euroopan datastrategia. (Euroopan datastrategia) COM(2022) 68 final, Ehdotus EUROOPAN PARLAMENTIN JA NEUVOSTON ASETUS datan oikeudenmukaista saatavuutta ja käyttöä koskevista yhdenmukaisista säännöistä. (datasäädösehdotus) SWD(2022), Commission Staff Working document Impact Assessment Report Accompanying the document Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on harmonised rules on fair access to and use of data (Data Act). (datasäädös vaikutustenarviointiraportti) Komission asetus (EU) 2023/1066 Euroopan unionin toiminnasta tehdyn sopimuksen 101 artiklan 3 kohdan soveltamisesta tutkimus- ja kehityssopimusten tiettyihin ryhmiin. (ryhmäpoikkeusasetus) Euroopan parlamentin ja neuvoston asetus (EU) 2023/2854, annettu 13 päivänä joulukuuta 2023, datan oikeudenmukaista saatavuutta ja käyttöä koskevista XIV yhdenmukaisista säännöistä ja asetuksen (EU) 2017/2394 ja direktiivin (EU) 2020/1828 muuttamisesta. (datasäädös) Komission tiedonanto, C/2024/1645, merkityksellisten markkinoiden määritelmästä unionin kilpailuoikeuden kannalta. (uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä) Internetlähteet Back to Basics – What are economic models? https://www.imf.org/external/pubs/ft/fandd/2011/06/basics.htm (Luettu 01.10.2024). Core-Economics sanasto. https://www.core-econ.org/the-economy/v1/book/fi/text/50- 02-glossary.html (Luettu 7.9.2024). Court presentation. https://unified-patent-court.org/en/court/presentation (Luettu 22.08.2024). Default Premium: What it Means, How it Works. https://www.investopedia.com/terms/d/defaultpremium.asp (Luettu 07.10.2024). Intellectual Property Rights. https://www.etsi.org/intellectual-property-rights (Luettu 23.08.2024). Price Elasticity of Demand Meaning, Types, and Factors That Impact It. https://www.investopedia.com/terms/p/priceelasticity.asp (Luettu 17.07.2024). Unitary patent. https://www.epo.org/en/applying/european/unitary/unitary-patent (Luettu 22.08.2024). Understanding Patent Issues During IEEE Standards Development. https://standards.ieee.org/wp- content/uploads/import/documents/other/patents.pdf (Luettu 23.08.2024). Types of Consumer Goods That Show the Price Elasticity of Demand. https://www.investopedia.com/ask/answers/012615/what-types-consumer- goods-demonstrate-price-elasticity-demand.asp (Luettu 12.05.2024). Shaping Europe’s digital future, Data Act. https://digital- strategy.ec.europa.eu/en/policies/data-act (Luettu 07.10.2023). Secure personal data. https://www.edpb.europa.eu/sme-data-protection- guide/secure-personal-data_en#toc-2 (Luettu 05.05.2024). XV Oikeustapaukset Euroopan unionin Tuomioistuimen ratkaisut Tuomio 21.02.1973. Europemballage Corporation ja Continental Can Company Inc. v. komissio C-6/72, EU:C:1973:22. Tuomio 13.11.1975, General Motors Continental NV v. komissio, C-26/75, EU:C:1975:150. Tuomio 14.02.1978. United Brands Company ja United Brands Continental BV v. komissio, C-27/76, EU:C:1978:22. Tuomio 13.02.1979. Hoffman-La Roche & Co. AG v. komissio, C-85/76, EU:C:1979:36. Tuomio 31.05.1979. Hugin Kassaregister AB ja Hugin Cash Registers Ltd v. komissio, C-22/78, EU:C:1979:138. Tuomio 09.11.2983. NV Nederlandsche Banden Industrie Michelin v. komissio, C- 322/81, EU:C:1983:313. Tuomio 15.03.2007. British Airways plc v. komissio, C-95/04 P, EU:C:2007:166. Tuomio 02.04.2009. France Télécom SA v. komissio, C-202/07 P, EU:C:2009:214. Tuomio 16.07.2015. Huawei Technologies Co. Ltd v. ZTE Corp. ja ZTE Deutschland GmbH, C-170/13, EU:C:2015:477. Euroopan unionin yleisen tuomioistuimen ratkaisut Tuomio 12.12.1991. Hilti Ag v. komissio, T-30/89, EU:T:1991:70. Tuomio 15.12.2010. Confédération européenne des associations d’horlogers- réparateurs (CEAHR) v. komissio, T-427/08, EU:T:2010:517. Tuomio 29.03.2012. Telefónica, SA ja Telefónica de España, SA v. komissio, T- 336/07, EU:T:2012:172. Tuomio 05.10.2020. HeidelbergCement AG ja Schwenk Zement KG v. komissio, T- 380/17, EU:T:2020:471. Euroopan unionin komission päätökset Päätös 23.7.2004, Scandlines Sverige AB v. Port of Helsingborg, A.36.568/D3. Päätös 23.7.2004, Sundbusserne v. Port of Helsingborg, A.36.570/D3. Päätös 03.05.2005. Bertelsmann / Springer, M.3178. Päätös 10.07.2008. Confédération européenne des associations d’horlogers- réparateurs (CEAHR), AT.39097. Päätös 22.11.2012. Glencore / Xstrata, M.6541. XVI Päätös 03.10.2014. Chiquita Brands International / Fyffes M.7220. Päätös 08.08.2015. General Electric / Alstom, M.7278. Päätös 27.06.2017. Google Search (Shopping), AT.39740. Päätös 27.02.2020. Assa Abloy / Acta Record M.9408. Päätös 14.04.2021. Schwarz Group / Suez Waste Management companies, M.10047. Muut oikeudet Tuomio 11.06.1956. United States v. E. I. du Pont de Nemours & Co., 351 U.S. 377. Tuomio 06.05.2009. Orange-Book-Standard. Bundesgerichthof, KZR 39/06. Tuomio 29.06.2015. Sysco Corporation, USF Holding Corp. ja US Foods, Inc. v. Federal Trade Commission, District of Columbia, 141 0067. XVII Lyhenteet API ohjelmistorajapinta (engl. application programming interface) BA British Airways CEAHR Confédération européenne des associations d’horlogers- réparateurs CLA kriittisten menetysten analyysi (engl. Critical Loss Analysis) DA Datasäädös, Euroopan parlamentin ja neuvoston asetus (EU) 2023/2854, annettu 13 päivänä joulukuuta 2023, datan oikeudenmukaista saatavuutta ja käyttöä koskevista yhdenmukaisista säännöistä ja asetuksen (EU) 2017/2394 ja direktiivin (EU) 2020/1828 muuttamisesta DID ero eroissa (engl. difference-in-differences) DMA digimarkkinasäädös, Euroopan parlamentin ja neuvoston asetus (EU) 2022/1925, annettu 14 päivänä syyskuuta 2022, kilpailullisista ja oikeudenmukaisista markkinoista digitaalialalla ja direktiivien (EU) 2019/1937 ja (EU) 2020/1828 muuttamisesta ETSI European Telecommunications Standards Institute EU Euroopan unioni EUT Euroopan unionin tuomioistuin EUYT Euroopan unionin yleinen tuomioistuin FRAND oikeudenmukainen, kohtuullinen ja syrjimätön (engl. fair, reasonable and non-discriminatory) FT France Telecom SA GDPR Euroopan parlamentin ja neuvoston asetus (EU) 2016/679, annettu 27 päivänä huhtikuuta 2016, luonnollisten henkilöiden suojelusta henkilötietojen käsittelyssä sekä näiden tietojen vapaasta liikkuvuudesta ja direktiivin 95/46/EY kumoamisesta, yleinen tietosuoja- asetus (engl. General Data Protection Regulation). HLR Hoffman La Roche XVIII IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers IoT esineiden Interneti (engl. Internet of Things) NBIM Nederlandesche Banden Industrie Michelin. ND syrjimätön (engl. non-discriminatory) Pk-yritykset mikro-, pienet- ja keskikokeiset yritykset RAND kohtuullinen ja syrjimätön (engl. reasonable and non- discriminatory) RPA ryhmäpoikkeusasetus SEUT sopimus Euroopan unionin toiminnasta. SSNIP-testi pieni merkittävä ei siirrettävä hintojen korotus testi (engl. Small Significant Non-transitory Increase in Price Test) TK tutkimus ja kehitys TOM tekniset ja organisatoriset keinot (eng. technical and organizational measures) UB United Brands UK Yhdistyneet Kuningaskunnat UPC yhdistetty patenttituomioistuin (eng. Unified Patent Court) 2BT kaksi-blokkinen-tariffi (engl. two block tariff) 2PT kaksiosainen tariffi (engl. two part tariff) 1 1 Johdanto 1.1 Motivaatio ja uusi asetus Euroopan unionin (EU) komissio on alkuvuodesta 2022 tehnyt ehdotuksen datan oikeudenmukaista saatavuutta ja käyttöä koskevista yhdenmukaisista säännöistä, lyhyemmin datasäädös (DA). Datasäädös astui voimaan viimeisen neuvottelukierroksen jälkeen vuoden 2023 lopussa. Datasäädös on tärkeä osa EU:n strategioita sekä vihreässä siirtymässä että digitaalisen talouden kehittämisessä.1 Digitaalisen talouden kehittämiseksi komissio on laatinut helmikuussa 2020 datastrategian. Strategian tarkoitus on pääasiassa helpottaa datan liikkumista talousjärjestelmän läpi, helpottaa liitännäissääntelyjen, kuten tietosuojan ja kyberturvallisuuden noudattamista, sekä selkeyttää sääntöjä eri toimijoiden välillä.2 Datasäädöksen tarkoitus on helpottaa yllä mainittujen tavoitteiden toteutumista horisontaalilla tasolla. Datasäädöksen tärkeimpiä tavoitteita ovat: datan jakaminen eri toimialojen välillä, viranomaisten pääsy dataan sekä palveluiden vaihtaminen eri digitaalisten alustojen välillä. Oikeudellisista tavoitteista tärkeimpiä ovat osapuolten sopimussuhteiden vakiintuminen sekä kilpailuoikeudellisesta näkökulmasta sopimustahojen neuvotteluvoiman tasapainottaminen.3 Tavoitteiden perusteella voi helposti vetää johtopäätöksen, että kyseessä on yksi merkittävimmistä säädöksistä datasääntelyn alalla. Muutenkin digitaalista taloutta koskevan sääntelyn määrä on kasvanut huimaa vauhtia viime vuosina. Kehitys on ollut niin voimakasta, että on alettu jo joissakin yhteyksissä puhumaan informaatiosääntelystä omana oikeudenalana.4 Datasäädöksen tarkoitus on säännellä erityisesti esineiden Internetissä (IoT) tuotettua dataa. Säädöksen alaisiksi esineiksi määritetään kaikki esineet, jotka ovat yhteydessä Internetiin. Säädöksen soveltamisen ulkopuolelle on rajattu DA 2(1)(5):n kohdan perusteella laitteet, joiden pääasiallinen toiminto on datan tallennus, käsittely tai siirto käyttäjän puolesta, esim. älypuhelimet ja tietokoneet5. Laitteilla tuotetun datan määritelmä on myös laaja. Tiivistetysti dataksi on määritelty kaikki laitteen käytön perusteella tuotettu informaatio, mukaan lukien 1 Shaping Europe’s digital future, Data Act. 2 Euroopan datastrategia, s. 4–5. 3 Shaping Europe’s digital future, Data Act. 4 Sandeen – Rademacher – Ohly 2021, s. IX (introduction). 5 Datasäädös johdanto-osa, kohdat 14–15. 2 kuva- ja äänitallenteet. Määritelmien takia säädöksen soveltamisala on erittäin laaja ja koskee lähes kaikkia sektoreita.6 Datasäädöksen keskiössä on kolmikantatilanne, jossa osapuolina ovat: datan haltija (tuotteen valmistaja), käyttäjä (tuotteen ostaja) sekä kolmas osapuoli. Datasäädöksen 5(1):n perusteella laitteen käyttäjä tai tämän edustaja voi vaatia, että datan haltija asettaa datan kolmannen osapuolen saataville. Pyynnöstä ei saa aiheutua kuluja käyttäjälle. Tutkielma tulee keskittymään datan haltijan ja kolmannen osapuolen väliseen interaktioon. Kolmannella dataa vastaanottavalla osapuolella on paljon velvollisuuksia. Kolmas osapuoli ei saa artiklojen 5 ja 6 perusteella: käyttää hyväksi datan haltijan haavoittuvuuksia infrastruktuurissa, tehdä yleisen tietosuoja-asetuksen (GDPR) 4 artiklassa mainittua profilointia, välittää käsittelemätöntä dataa muille osapuolille ilman käyttäjän kanssa tehtyä sopimusta tai käyttää dataa kilpailevan IoT-laitteen kehittämiseksi. Datan haltijan velvollisuus on taas olla vaatimatta muita kuin tarpeellisia tietoja datan vastaanottajalta ja pidättäytyä tarjoamasta dataa digimarkkinasäädöksessä7 määritellyille portinvartijoille. Varsinaista transaktiota koskevat velvoitteet ovat säädöksen 8 ja 9 artikloissa, jossa tiivistetysti määrätään datan haltijan tarjoamaan dataa oikeudenmukaisin, kohtuullisin ja syrjimättömin (FRAND) ehdoin8, sekä korvauksen datasta tulee olla kohtuullinen. Molemmille osapuolille on vielä paljon muitakin velvoitteita, mutta nämä ovat tutkielman kannalta tärkeimmät velvoitteet. Muut velvoitteet ovat DA:n luvuissa II-IV. Vielä erillisenä tulee mainita liikesalaisuuksien vaikutus sopimussuhteeseen. Liikesalaisuuksien osalta DA 8(6):ssa on määrätty, että liikesalaisuuksia tarvitsee ilmaista vain siltä osin, mitä 6 artiklan datan jakaminen vaatii. Tästä voivat datan haltija ja vastaanottaja sopia. Liikesalaisuuksien suoja ei estä siis jakamista lain tasolla, mutta datan haltijalla on oikeus ryhtyä toimenpiteisiin siltä osin, ettei liikesalaisuudet paljastuisi. Mikro-, pienten- ja keskikokoisten yrityksien (pk-yritykset) osalta on rajoitettu säädöksen soveltamista. DA 7(1):n perusteella säädöksen datan jakovelvoitteita ei sovelleta pk-yrityksiin, 6 Datasäädös johdanto-osa kappale 17. 7 Euroopan parlamentin ja neuvoston asetus (EU) 2022/1925, kilpailullisista ja oikeudenmukaisista markkinoista digitaalialalla ja direktiivien (EU) 2019/1937 ja (EU) 2020/1828 muuttamisesta (digimarkkinasäädös lyhyemmin DMA). 8 FRAND-ehdot. Näitä kolmea kriteeriä, oikeudenmukainen, kohtuullinen ja syrjimätön, käytetään paljon muuallakin dataa koskevassa sääntelyssä. Irrallisena huomiona datan hintaa koskevassa DA 9 artiklassa puhutaan reiluista ja syrjimättömistä ehdoista (RAND). Käytännössä RAND- ja FRAND-ehdot tarkoittavat samaa asiaa ja riippuen kontekstissa käytetään jompaakumpaa. Yksinkertaisuuden takia tutkielmassa käytetään vain FRAND-termiä, eikä oikeudellisen tulkinnan kannalta ole merkitystä, millä nimellä reilua ehtokokonaisuutta kutsutaan. 3 kun ne ovat datan haltijan asemassa. Tämä tarkoittaa, että tutkielma tulee pitkälti keskittymään vain suurten yrityksien välisiin suhteisiin. 1.2 Tutkimuskysymys, rajaukset ja metodologia Tutkimuskysymykset ovat: Miten vakiintuneet unionin kilpailuoikeuden markkinoiden määrityksen tulkinnat soveltuvat datasäädökseen? Mistä syntyy datanjakosopimusten keskeiset ongelmatilanteet ja miten ne voidaan estää? Vaikkakin nämä kysymykset saattavat vaikuttaa irrallisilta, on niiden taustalla kaksi keskeistä näkökulmaa. Ensinnäkin kaikki kysymykset vaikuttavat siihen, miten säädöstä voidaan soveltaa tehokkaasti. Esimerkiksi Eckardt ja Kerber ovat maininneet datasäädöksen keskeisinä ongelmina tehokkaalle yritysten väliselle soveltamiselle: liian voimakas datan haltijan oikeuksien painotus, jakotapoja ei ole standardoidu, liikesalaisuuksien suojaaminen, FRAND- ehtojen tulkinnanvaraisuus, sekä yleisesti säädöksen aukot.9 Toinen keskeinen oikeudellinen teema tutkimuskysymysten taustalla on kilpailuoikeus. Koko datasäädöksen tarkoitus on luoda tehokkaat laitedatamarkkinat ja parantaa jo olemassa olevia markkinoita. Datasäädöksen tavoitteiden kannalta on osuvaa lähteä tutkimaan aihetta kilpailuoikeudellisesti. Kahdesta pääkysymyksestä markkinoiden määritys on puhtaasti kilpailuoikeudellinen. Sopimusmenettelyn keskeisten ongelmien etsiminen ja ratkaiseminen tehdään standardiessentiialipatenttikehikossa. Lainsäätäjä on tuonut kyseisen kehikon datasäädökseen FRAND-ehtojen välityksellä. Kehikossa riidanratkaisua ja tehokasta soveltamista on EU- alueella kehitetty kilpailuoikeuden kautta. Tämän välityksellä myös toinen pääkysymyksistä on lopulta johdettavissa kilpailuoikeudellisiin teemoihin. Kilpailuoikeudellisesti myös mielenkiintoisena aspektina on kolluusion riskin lisääntyminen. Aina kun saman sektorin toimijoiden sekä tuotantoketjun toimijoiden yhteistyötä lisätään, lisääntyy riski kolluusiolle. Tämä on luonnollisesti yhteistyön kääntöpuoli. Kilpailuoikeudellinen analyysi ei tule ylettymään tähän teemaan, mutta tämä on hyvä pitää mielessä, kun lähdetään rakentamaan datasäädöksen ympärille sopimusmenettelyä. Apukysymyksenä ja johdatuksena aiheeseen käydään läpi datan erityisasemaa hyödykkeenä. Samalla tutkitaan myös datasäädöksen datan sekä yleisemmin informaatiohyödykkeiden 9 Eckardt – Kerber 2024a, s. 21–22. Eckardt – Kerber 2024b, s. 137. Kerber 2022b s. 11–12. 4 hinnoittelumekanismeja. Tähän liittyen käydään läpi datamarkkinoihin liittyviä markkinaepäonnistumisia, ja mitä tulee ottaa huomioon mekanismeissa, jotta säädöksen tavoitteet onnistuisivat. Aion lyhyesti ottaa kantaa liikesalaisuuksien suojaamiseen liittyviin kysymyksiin, sillä kyseessä on yksi tärkeimmistä tavoista suojata informaatiota. Liikesalaisuuksien käyttämistä käsitellään lyhyesti sopimusmenettelyä koskevassa osiossa. Liikesalaisuuksien suojaaminen kuitenkin sisältää huomattavan paljon mielenkiinnon kohteita, jonka takia esittelen vain ongelman tematiikkaa, enkä niinkään mene tarkkoihin oikeudellisiin tulkintoihin. En tule käsittelemään datan jakoon liittyviä ongelmia, jotka liittyvät yleisen tietosuoja- asutuksen (GDPR) sääntelyyn tai sui generis tietokantaoikeuteen. GDPR:n liittyvät kysymykset ovat tärkeitä myös säädöksen soveltamisen kannalta, mutta rajautuvat tutkielman ulkopuolelle. Sopimuksia läpikäydessä oletetaan, ettei niissä ole tietosuojaan liittyviä ongelmia. Tämä tarkoittaa, että hypoteettisessa tilanteessa olisi henkilötietoja sisältävän datamassan siirtäminen sallittua DA 5(7):n nojalla, kun käyttäjä ei ole GDPR 4(1) mukaisesti rekisteröity. Kuitenkin GDPR 6 tai 9 artiklan mukaiset käsittelyperusteet olisivat kunnossa. Sui generis tietokantaoikeuden osalta mennään datasäädöksen artiklan 48 taakse ja todetaan, ettei tietokantaoikeutta sovelleta datasäädöksen alaisessa datanjakamisessa. Toisena hyvin keskeisenä kysymyksenä on, että säädös koskee vain käsittelemätöntä konedataa. Säädöksen soveltamisen kannalta tämä on keskeinen kysymys, mutta rajautuu tutkielman ulkopuolelle. Datasopimuksien kohdalla oletetaan, ettei tämä ole ongelma eli osapuolten välillä vallitsee yhteisymmärrys jaettavan datan laadusta, ja kiistat liittyvät muihin seikkoihin. Datasäädöksen 13 artiklassa on säännelty kielletyistä yksipuolisista sopimusehdoista. Toisen pääkysymyksen, neuvottelumenettelyn ongelmat, osalta ei suoranaisesti tutkita DA 13(4):n nojalla kiellettyjä ehtoja tai 13(5):n mainittuja ehtoja, joiden tarkoitus tai vaikutus olisi kielletty. Tarkoituksena on tutkia lievempiä, melkein kohtuuttomia tilanteita, joissa osapuolilla on aito neuvottelujen jälkeinen riita joistain ehdoista. Tietenkin räikeimmät ”ota tai jätä” -henkiset sopimukset ja aitojen neuvottelujen puute lankeaa DA 13 artiklan soveltamisalaan ja toimii näin perälautana. Koska tutkielma keskittyy datan haltijan ja kolmannen osapuolen väliseen suhteeseen, oletetaan, ettei käyttäjän ja kolmannen osapuolen välisessä oikeussuhteessa ole ongelmaa. Tällä tarkoitetaan, että kolmas osapuoli on saanut käyttäjältä luvan hankkia käyttäjän tuottamaa laitedataa datan haltijalta. Tosiasiallisesti tähän oikeussuhteeseen voi liittyä paljon mielenkiintoisia tilanteita ja sitä on myös voimakkaasti säädelty datasäädöksessä. 5 Pk-yritysten osalta on muitakin erikoissääntöjä. Datanjakosopimuksissa on rajoitettu hintaa, jonka datasta voi pyytää. Luvun 4 jakosopimuksia koskevat kysymykset voivat rajoitetun osin soveltua myös koskemaan pk-yrityksiä, esim. kustannusperusteiselta jakosopimuksien haittaamisen osalta. Kuitenkin keskiössä on suurten yrityksien välinen kilpailu, johon ei liity rajoitteita samalla tavalla kuin pk-yrityksiin. Viimeisenä jakosopimuksien osalta ei oteta kantaa rajoituksista jakaa laitedataa digimarkkinasäädöksen mukaisesti portinvartijoille. DA 5(3):n perusteella portinvartija ei voi olla kolmas osapuoli. Portinvartija voi olla kuitenkin datan haltija, ja tätä voi pitää hyvänä muistutuksena siitä, kuinka suuria toimijoita datasäädös koskee sekä paljon joillakin osapuolilla voi olla neuvotteluvoimaa. Tutkielma tulee olemaan oikeustaloustieteellinen.10 Päämetodina on tulkintalainoppi. Tulen tulkitsemaan ja systematisoimaan olemassa olevia oikeusnormeja uuden datasäädöksen valossa.11 Toisena keskeisenä oikeustieteen metodina on kriittinen oikeustiede ja de lege frenda -suosituksien tekeminen.12 Tulen kriittisesti tarkastelemaan datasäädöksen mekanismeja, ja tekemään ehdotuksia siitä, miten niitä tulisi muuttaa, jotta säädöksen tavoitteet toteutuisivat ja sitä voitaisiin soveltaa tehokkaasti. Taloustieteen osalta päämetodina on kirjallisuuskatsaus. Taloustiede ei ole tutkielman keskiössä. Kuitenkin hyvin moni keskeinen oikeudellinen kysymys ja kilpailuoikeudellinen teema vaativat taloustieteellistä argumentaatiota. Kirjallisuuskatsaus tullaan tekemään informaatiohyödykkeiden markkinoista, myyntitavoista, hinnoittelusta ja kilpailuoikeuden markkinoiden määrittelyn empiirisistä metodeista. Taloustieteen tarkoitus on tutkielman kontekstissa antaa lukijalle perusteluja tietyille oikeudellisille tulkinnoille, sekä taustoittaa datasäädöstä ja kilpailuoikeutta. Luvussa 2 käsitellään dataa hyödykkeenä, datamarkkinaepäonnistumia sekä datan myyntimekanismeja. Luku 3 käsittelee markkinoiden määritystä datasäädöksen kilpailukiellon kannalta. Luku 4 käsittelee keskeisiä ongelmia FRAND-ehtoisissa datanjakosopimuksissa, ja kuinka näitä tulisi lievittää neuvottelumenettelyllä. Luvussa 5 vedetään yhtään tutkielman keskeiset näkökulmat ja johtopäätökset. 10 Ramello 2016, s. 6. Cooter – Ulen 2012, s. 3–4. 11 Hirvonen 2011, s. 36–38. 12 Hirvonen 2011, s. 50–51. 6 2 Datan ominaisuudet ja niiden taloustieteellinen tulkinta 2.1 Data ja epäsymmetrisen informaation markkinat Luvun tarkoituksena on auttaa hahmottamaan, miksi data on hyödykkeenä erityisasemassa, miten se aiheuttaa markkinaepäonnistumisia, miten markkinat saadaan tehokkaiksi ja miten eri hinnoittelumekanismit vaikuttavat voiton jakautumiseen myyjän sekä ostajan välillä. Ensimmäisenä lähdetään liikkeelle datasta hyödykkeenä, ja miten sen uniikki luonne vaikuttaa sen asemaan vaihdannassa ja malleissa. Data on luokaltaan jaettava hyödyke verrattuna normaaleihin jakamattomiin hyödykkeisiin. Jakamattomilla hyödykkeillä tarkoitetaan hyödykkeitä, joita usea taho ei voi kuluttaa samanaikaisesti. Esimerkiksi polttoaine on jakamaton hyödyke. Ostettaessa huoltoasemalta polttoainetta auton tankkiin ei kukaan muu voi ostettua polttoainetta käyttää omassa autossaan samanaikaisesti. Jos yrityksellä on datasetti hallussa, esim. jääkaapin sensorien tuottamaa dataa ja tämä datasetti tulee avoimesti saataville, voivat kaikki käyttää dataa ilman, että se estäisi yritystä itse käyttämästä sitä.13 Tästä asetelmasta voimme jo päätellä datatalouden suurimman ongelman ja kitkan vaihdannalle. Kun data on jollakin taholla hallussa, on kynnys jakaa sitä korkea, sillä transaktion jälkeen datan alkuperäisen haltijan de facto mahdollisuudet vaikuttaa siihen, kuka käyttää dataa, ovat vähäiset. Datan jaettavaan luonteeseen liittyy kiinteästi Arrowin informaatioparadoksi14. Arrowin teorian perusteella, jotta informaation ostaja voisi asettaa valuaation (ts. oikean suuruisen ostotarjouksen) informaatiolle tulisi hänen pystyä tarkastamaan informaatio. Oletuksena on, että sokkona tehty valuaatio on väärä. Jos ostaja näkee informaation, ei hänen enää tarvitse ostaa sitä, koska hän on jo saanut sen tarkastamalla haltuun. Oikea valuaatio pystytään tekemään vain, jos koko informaatio on nähtävillä. Tämän takia datan myyjällä ei ole insentiivejä näyttää dataa ostajalle.15 Kun tähän lisätään vielä yllä mainittu datan jaettavuus, alkuperäisen haltijan mahdollisuudet saada datasta lisäarvoa ovat haihtuneet, koska kaikki halukkaat voivat saada sen korvauksetta, jos myyntitilanteessa data/informaatio pääsee vuotamaan ostajalle.16 13 Jones – Tonetti 2020, s. 2819–2821. Martens – de Streel – Graef – Tombal – Dutch-Brown 2020, s. 12. 14 Dutch-Brown – Martens – Mueller-Langer 2017, s. 36–37. 15 Arrow 1962, s. 615. 16 Taho, joka on saanut datan haltuun ilmaiseksi, voi päättää jakaa sitä kaikille. 7 Data on myös lähes poikkeuksetta uniikki hyödyke. Tämä tarkoittaa, ettei sitä voida replikoida. Vaikka usealla datasetillä voi olla läheisiä vastineita, substituutteja, eivät ne kuitenkaan koskaan voi olla samoja kuin alkuperäinen17. Duch-Brown, Martens ja Mueller-Langer ovat komissiolle tehdyssä selvityksessä tuoneet esille toisen näkemyksen, että data ei ole lopulta uniikkia, vaan markkinoilta löytyy substituutteja helposti.18 IoT-datan osalta pitää kuitenkin ottaa huomioon, että laitteen sensoridata voi olla tosiasiallisesti uniikkia, eikä tietyn laitteen korjauspalvelua tarjoavalle yritykselle kelpaa vastaavanlaisen laitteen data. Datasäädöksen kontekstissa dataa voi luonnehtia pääsääntöisesti uniikiksi.19 Varsinaisen tutkimuskysymyksen taloustieteellisen pohjan keskiössä on epäsymmetrinen informaatio.20 Epäsymmetrisen informaation kysymykset ensimmäisenä popularisoi Akerlof artikkelissaan, joka käsitteli erityisesti käytettyjen autojen markkinoita ja luottomarkkinoita. Perusideana on, että vaihdettavat hyödykkeet, Akerlofin artikkelissa käytetyt autot, ovat joko hyviä tai huonoja. Myyjä tietää hyödykkeen tyypin, sillä hänellä on käyttökokemusta siitä. Hyvän hyödykkeen markkina-arvo ja sitä kuvaava hinta on korkea, vastaavasti huonon hyödykkeen arvo on matala. Ostaja ei pysty havaitsemaan ostotilanteessa, onko hyödyke hyvä vai huono eli ostajan ja myyjän välillä vallitsee epäsymmetrinen informaatio tuotteen laadusta. Jos molemmilla osapuolilla olisi yhtäläiset tiedot laadusta, tapahtuisi vaihdanta symmetrisen informaation vallitessa.21 Epäsymmetrinen informaatio voi johtaa kitkaan vaihdannassa ja ostajien haitalliseen valikoitumiseen. Olettaen, että kyseessä on vain kertaluontoinen vaihdantatilanne, myyjän tarkoituksena on maksimoida omia voittojansa ja hänen toimintaansa ei vaikuta mikään muu insentiivi. Jatkaen Akerlofin esimerkkiä, tällöin tuotteen hinta tule aina olemaan korkea, joka vastaa hyvän tuotteen hintaa. Myyjän on kannattavaa hinnoitella huonotkin autot korkealle. Ostajalla ei ole mitään mahdollisuutta varmistua, onko auto hyvä vai huono. Kun myyjällä on hallussa huono auto ja hän hinnoittelee sen korkealle, ei se ostotilanteessa mitenkään eroa 17 Substituutti tarkoittaa tässä vastaavia datasettejä, joilla voidaan korvata alkuperäinen. 18 Dutch-Brown – Martens – Mueller-Langer 2017, s. 20. 19 Tämä kuitenkin voimakkaasti riippuu käyttötarkoituksista. Käytännössä, jos datasetti ei ole uniikki, tasapainottaa se vaihdannassa voimasuhteita. 20 Metzger on maininnut, että datasäädöksen mekanismit estävät epäsymmetrisen informaation ongelman. Nähdäkseni tätä ei voi täysin arvioida ennakolta, ja pidän sen takia tärkeänä esitellä epäsymmetrisen informaation konseptin. Ks. Metzger 2024, s. 73. 21 Akerlof 1970, s. 489. 8 hyvästä autosta. Jos ostaja päättää ottaa riskin ja ostaa auton näillä markkinoilla korkeaan hintaan, on huonon auton myyjän ylimääräinen tuotto hyvän ja huonon auton hinnan erotus.22 Ongelmana on, että epäsymmetrinen informaatio aiheuttaa kitkaa vaihdannalle. Edellisestä esimerkistä herää oikeutettu kysymys, kuka ostaja on valmis ottamaan riskin siitä, että auto on huono. Staattisessa mallissa Akerlof osoitti, ettei vaihdantaa synny ollenkaan epäsymmetrisen informaation vallitessa.23 Epäsymmetriseen informaatioon liittyy yleisesti haitallinen valikoituminen.24 Oikean elämän esimerkki auttaa hahmottamaan haitallisen valikoitumisen konseptia. Haitallinen valikoituminen on erityisesti läsnä vakuutusmarkkinoilla. Otetaan esimerkkinä vakuutus ajoneuvon vaurioille, ns. kaskovakuutus. Jokainen tietää onko itse hyvä vai huono kuski. Hyvä kuski tietää, ettei hän tarvitse kallista vakuutusta vaurioita varten, sillä hän pitää lähes varmana, ettei kolaroi. Kuitenkin jotkut hyvistä kuljettajista ovat riskin kaihtajia ja haluavat ostaa silti vakuutuksen. Nämä asiakkaat ovat vakuutusyhtiön näkökulmasta hyviä asiakkaita sillä korvausmeno vahingoista suhteessa tuloihin on pieni. Toinen osa vakuutuksen kysyjistä koostuu huonoista kuskeista, joiden riski kolaroida on suuri, ja tämän vuoksi he haluavat ostaa vakuutuksen, jopa kalliilla. Vakuutuksen tarjoaja ei voi erotella toisistansa hyviä ja huonoja kuskeja, jonka takia markkinoilla vallitsee epäsymmetrinen informaatio. Kun vakuutusyhtiö tarjoaa vakuutusta näillä markkinoilla, voi se olla varma, että vakuutusta kysyvät juuri ne kuskit, jotka tarvitsevat sitä, eli joiden riski vahinkoon on korkea. Ainoa tapa olla voitollinen on nostaa hintoja, niin että vain riskialttiit henkilöt ostavat vakuutuksen.25 Epäsymmetrinen informaatio on aiheuttanut haitallista valikoitumista markkinoilla. Haitallinen valikoituminen tässä tapauksessa on sitä, että vakuutuksen tarjoajan erottelukyvyn puutteen takia markkinoille valikoituivat juuri ne henkilöt, joille vakuutuksen myynti on heikosti kannattavaa ja tämä vähentää tehokkuutta.26 22 Akerlof 1970, s. 490. 23 Staattinen malli tarkoittaa, että vaihdantapäätös tehdään vain kerran. Ei ole olemassa neuvotteluja tai useita kierroksia, joissa vaihdantaa voidaan käydä. Vaihdannan loppuminen ks. Akerlof 1970, s. 490–491. 24 Akerlof 1970, s. 493. 25 Akerlof 1970, s. 493–494. 26 Ks. alkuperäinen vakuutusmallin rakentaminen Rothschild – Stiglitz 1976, s. 630–637. 9 2.2 Datan myynnin perusmalli, sekä teoreettisia ja empiirisiä näkökulmia epäsymmetrisen informaation markkinoista Ennen kuin yllä mainittuja teorioita epäsymmetrisestä informaatiosta ja datasta aletaan yhdistelemään, tarvitaan tarkempi kehikko datan vaihdannasta. Taloustieteellisessä kirjallisuudessa on tyypitelty datan myyntitilanne kolmeen osaan; myynti on molemmille osapuolille hyödyllistä, myyjä on neutraali myynnin suhteen sekä myynti on myyjälle haitallista.27 Ensimmäisessä tilanteessa datan ostaja tarjoaa myyjän tuotteeseen nähden komplementaarista palvelua. Jatkaen jääkaappiesimerkillä datan ostaja voi tarjota jääkaapin korjauspalveluita ja se tarvitsee valmistajan dataa tietääkseen, milloin on oikea hetki vaihtaa laitteen moottori. Neutraali taas tarkoittaa, ettei datan käyttö liity mitenkään valmistajan toimintaan. Esimerkiksi valtion tutkimuslaitos haluaa dataa jääkaapeista, jotta se voi selvittää ruokailutottumuksia. Haitallinen tarkoittaa, että datan ostaja kilpailee joillain markkinoilla datan myyjän kanssa. Jääkaappiesimerkissä valmistaja tarjoaa myös itse korjauspalveluita, eikä se halua myydä dataa kilpailijalle korjausmarkkinoilla.28 Sinänsä neutraali ja komplementaarinen tilanne ei kaipaa niin paljon selvittämistä, koska lähtökohtaisesta molemmissa tilanteissa vaihdannasta on hyötyä.29 Suurin vaara strategiselle käyttäytymiselle ja vaihdannan haittaamiselle on tilanteessa, jossa datan myyjä ja ostaja kilpailevat markkinoilla. Kilpailun käsitettä tässä tilanteessa voi myös laajentaa koskemaan potentiaalista kilpailua. Tuottajalla voi olla tarkoitus laajentaa omaa toimintaansa alamarkkinoille, jonka takia sillä ei ole intressiä haitata omaa markkinoille tuloa kiristämällä kilpailutilannetta. Peliteoreettisesti voidaan vielä kilpailutilanteet jaotella kahtia. Kilpailutilanteet voivat olla kertaluontoisia interaktiota tai toistettuja, joissa on useita kierroksia. Toistetuissa peleissä kierrokset voi hahmottaa sopimusneuvotteluina. Kaikista haitallisin ja vaarallinen tilanne on, jos sopimus on kertaluontoinen. Tällöin datan myyjällä, varsinkin jos ostaja on kilpailija, on korkeimmat insentiivit haitata sopimusmenettelyä ja pyrkiä saamaan korkein voitto tai estää 27 Martens – de Streel – Graef – Tombal – Dutch-Brown 2020, s. 19–20. 28 Data lisää luovaa tuhoa ja kilpailua, ks. Jonas – Tonetti 2020, s. 2855. 29 Kuitenkin on mahdollista, että aggressiivinen toimija haluaa kartuttaa omaa ylijäämäänsä neutraalissa tilanteessa. Komplementaaristen tuotteiden osalta ei ole loogista ajatella, että datan myyjä lähtisi käyttäytymään strategisesti. 10 sopimus. Kertaluontoisuuden takia datan myyjän ei tarvitse miettiä muita ulkoisia tekijöitä kaupanteon jälkeen, vaan voi tavoitella maksimaallista voittoa. Toinen tilanne on jo hieman monimutkaisempi ja intuition löytäminen ei ole niin yksinkertaista. Kyseessä on toistettu peli, jossa on useita kierroksia.30 Datan myyjällä on vaihtoehtona tarjota reilu sopimus, joka on hyödyllinen kummallekin osapuolelle – molemmille jää tästä ylijäämä/voittoa. Toinen vaihtoehto on tarjota epäreilu sopimus, jossa kaikki ylijäämä jää myyjälle. Tärkeintä on huomioida, että ostaja tekee sopimuksen molemmissa tilanteissa. Luonnollisesti ostaja preferoi reilua sopimusta. Ostajalla on kuitenkin käytössä neuvotteluvoimaa siten, että hän voi ”rankaista” myyjää, jos myyjä tarjoaa huonoa sopimusta. Jos ostajalla on tarpeeksi neuvotteluvoimaa, voi rankaisu ja sen uhka olla tarpeeksi suuria ja näin ollen estää datan myyjän epäreilun tarjouksen. Datan myyjän ei ole tällöin järkevää ottaa riskiä rankaisusta. Esimerkki auttaa jälleen hahmottamaan intuitiota. Datan haltija myy dataa yritykselle, joka on myyjäyrityksen toisella liiketoiminta-alueella tärkeä kumppani. Ostaja voi uhata, että se lopettaa yhteistyön myyjäyrityksen toisella liiketoiminta-alueella, jos se ei saa kohtuullisin ehdoin dataa ostettua. Kun toisen palvelun tarjoaminen on tarpeeksi merkittävä osa datan myyjäyrityksen toimintaa, ei sillä ole halukkuutta lähteä riskeeraamaan asiakkuutta datan myynnin yhteydessä ylimääräisen tuoton takia. Tarpeeksi suuri neuvotteluvoima tasapainottaa myyjän halukkuutta hankkia ylimääräisiä tuottoja ostajan kustannuksella.31 Datan osalta sen luonteeseen kuuluu pakosta jo epäsymmetrisen informaation ongelma. Dataa hankkiessa ollaan välittömästi Arrowin informaatioparadoksin piirissä. Paradoksi johtaa siihen, että ostajan täytyy sokkona ostaa data myyjältä ja luottaa siihen, mitä myyjä kuvailee datasta. Myyjällä on paljon enemmän tietoa suhteessa ostajaan, jolloin markkinoilla vallitsee epäsymmetrinen informaatio. Lisäksi data on jokseenkin uniikki hyödyke, jolloin ostajan on vaikeaa tai jopa mahdotonta hankkia korvaavia substituutteja datalle. Tässä vaiheessa syntyy valikoitumista, joka vahvistaa datan myyjän asemaa. Kun kyseessä on uniikki data, jolle ei ole olemassa substituutteja, myyjälle syntyy enemmän neuvotteluvoimaa. Myyjä tietää, että hänellä 30 Varian 2010, s. 529–530. 31 Tarkemmin esimerkkinä datan myyjä A on monialainen yritys, joka tarjoaa laitteita ja ohjelmistoja. Datan ostaja B on yksi tärkeimmistä ohjelmiston ostajista, mutta kilpailee myös laitteiden korjausmarkkinoilla A:n kanssa. Vaikka A haluaisi saada myynnistä mahdollisimman suuren tuoton, uhkaa B lopettaa ohjelmiston ostamisen, jos A tarjoaa huonoa sopimusta. Ohjelmistojen myynti on niin tärkeää A:lle, että se päättää olla hyötymättä B:n kustannuksella dataa myydessä. 11 on hallussaan uniikki data, jolloin ostaja on valmis neuvottelemaan todelliseen maksuhalukkuuteen asti, koska korvaavaa dataa ei ole saatavilla.32 Taloustieteellisessä kirjallisuudessa on käsitelty paljon epäsymmetrisen informaation vaikutusta markkinoihin, ja erityisesti ylijäämän allokointiin. Ensimmäisenä käydään läpi luottamusmarkkinoita33, jotka ovat epäsymmetristen markkinoiden erikoistapaus. Luottamusmarkkinat käsittävät kaikki markkinat, jossa myyjä on asiantuntija, joka tietää paremmin, mitä ostaja/asiakas tarvitsee. Esimerkkinä näistä markkinoista ovat konsultti- ja lääkäripalvelut.34 Erityispiirteenä on vielä, ettei ex post asiakas voi havaita, onko häntä huijattu tarjoamalla tarpeetonta palvelua tai pyytämällä ylihintaa palvelusta.35 Vaikkei datan myynti suoranaisesti ole yhtenäinen luottamusmarkkinoiden kanssa, on niissä paljon yhtäläisyyksiä. Myyjällä on parempi asema epäsymmetrisen informaation takia, eikä ostaja voi havaita onko kaikkea ”tarpeellista” dataa myyty. Kuitenkin tärkeänä erona on, ettei myyjä tiedä tarkalleen, mitä ostaja tarvitsee. Jostin, Reikin ja Ressin artikkelissa on käyty läpi luottamusmarkkinoiden teoreettista kehikkoa. Artikkelin tärkein viesti on, että luottamusmarkkinat voidaan saattaa tehokkaaksi ja petosvapaaksi, jos voidaan asettaa instituutio, jonka avulla asiantuntijat joutuvat vastuuseen asiakasta huijatessa.36 Tulos myötäilee aiempia tutkimustuloksia, jotka Dulleck ja Kerschbamer ovat saaneet omassa tutkimuksessaan.37 Epäsymmetrisen informaation aiheuttama huijauksen vaara voidaan poistaa asiantuntijan vastuunalaistamisella. Zavolokina, Schlegel ja Schwage ovat tehneet empiirisen tutkimuksen siitä, miten sovelluksen avulla voidaan lievittää Akerlofin esittelemää käytettyjen autojen myynnin ongelmaa.38 32 Toiminta on lähellä differoitujen tuotteiden markkinoita, joissa myyjä voi toimia monopolistina. Jokainen myyjä kohtaa oman tuotteen kohdalla markkinakysynnän, ja hinnoittelemalla monopolistin lailla maksimoi omat voittonsa. Differointi ks. Tirole 2001, s. 277–279. 33 Engl. credence goods. 34 Jost – Reik – Ressi 2021, s. 1. 35 Jost – Reik – Ressi 2021, s. 1–2. 36 Jost – Reik – Ressi 2021, s. 11–12. 37 Jost – Reik – Ressi 2021, s. 1 sekä Dulleck – Kerschbamer 2006, s. 35. On huomioitava, että tutkimuksien lopputulokset eroavat siltä osin, että ensimmäisessä on todettu palveluntarjoajan verifiointi luotettavaksi olevan turha ehto, kun taas jälkimmäisessä sitä pidettiin tarpeellisena. Datan osalta en pidä verifiointia tärkeänä, vaan datan myyjän vastuu on tärkeämpi. 38 Zavolokina – Schlegel – Schwage 2021, s. 883–884. 12 Tutkimuksen tuloksena oli, että sovellus, joka sisälsi tietoja autosta, vähensi tilastollisesti merkittävästi ostajien epäilyksiä auton myyjiä kohtaan. Tärkeinä tekijöinä tutkijat pitivät, että tiedot olivat laadukkaita, verifioitavissa lohkoketjun avulla sekä asiantuntijat olivat käyneet ne läpi.39 Eräässä toisessa empiirisessä tutkimuksessa osoitettiin, että epäsymmetrinen informaatio aiheuttaa tehottomuutta. List osoitti kenttäkokeessa, jossa ostettiin baseball-kortteja ilman arvon tarkistamista, että osa myyjistä antoi vähempiarvoisen kortin verrattuna siihen, mitä asiakas maksoi ja ansaitsivat ylimääräisiä tuottoja. Kun tilanteeseen lisättiin ulkoisen asiantuntijan arvonmääritys, katosi ongelma välittömästi.40 Schmitz on esittänyt omassa artikkelissaan teoreettisen kehikon siihen, miten tiedon varmistamisen optio vaikuttaa ostotarjouksiin ja sitä kautta transaktiossa ylijäämän jakautumiseen myyjän ja ostajan välillä.41 Artikkelin merkittävin tulos oli jokseenkin epäintuitiivinen. Varmistettavan tiedon olemassaolo aiheuttaa kitkaa, eikä ratkaise epäsymmetrisen informaation ongelmaa.42 Tutkimuksen kehikossa sopimuksen arvo riippuu maailmantilasta. Hyvä maailmantila tuottaa korkeamman arvon verrattuna huonoon maailmantilaan. Sopimuksen osapuolet eivät havaitse maailmantilaa. Ostaja voi kuitenkin hankkia halvalla tiedon siitä, mikä on todennäköisyys eri maailmantilojen realisoitumiseen. Jos tässä tilanteessa hyvän maailmantilan todennäköisyys on pieni, niin myyjä sivuuttaa informaatiomarkkinoilta epätietoiset ostajat. Suhteessa tilanteeseen, jossa informaatiota ei voi ostaa, tehokkuus pienenee.43 Tulos vaikuttaa melko pitkälle johdetulta, mutta kuitenkin yleistyy helposti, ja pikemminkin osoittaa, että vaikka tietyt asiat vaikuttavat intuitiivisesti parantavan markkinoita, pitää varoa pitkälle menevien päätelmien tekemistä tehokkuudesta. Toisena esimerkkinä intuition vastaisesta tuloksesta on myyntihinnan kiinnittäminen, joka tuottaa tehokkaampia tuloksia verrattuna määrän kiinnittämiseen. Martimort ja Piccolo ovat artikkelissaan tutkineet teoreettisia markkinoita, joissa on päämies–agentti–ongelma. Päämies, tuotteen valmistaja, antaa jälleenmyyjän, agentin, myydä tuotteita kuluttajalle. Valmistaja ei 39 Zavolokina – Schlegel – Schwage 2021, s. 903–904. 40 List 2006 s. 4–5 ja s. 32–33. 41 Schmitz 2021, s. 100–101. 42 Schmitz 2021, s. 109. 43 Schmitz 2021, s. 102 ja s. 109. 13 havaitse kysyntää, joka johtaa epäsymmetrisen informaation tilanteeseen ja tehottomuuteen44.45 Tutkimuksen tärkein tulos oli, että vastoin yleistä kilpailuoikeudellista sääntelyä kuluttajien hyödyn maksimoi hintojen kiinnittäminen verrattuna määrän kiinnittämiseen. Tulos osittain vahvistaa Chicagon koulukunnan ajatuksen, jossa epäsymmetrisen informaation vallitessa hinnoittelustrategiat ovat huomattavan monimutkaisia.46 Tiivistetysti epäsymmetrinen informaatio aiheuttaa ongelmia markkinoilla, tämä on osoitettu teoreettisesti ja empiirisesti. Datan myyntiä karakterisoi hyvin voimakas informaation epäsymmetria. Voidaan jollakin varmuudella todeta, että epäsymmetrinen informaatio on yksi keskeisimmistä syistä datamarkkinoiden epäonnistumiselle. Implisiittisesti markkinaepäonnistuminen sisältää myyjän suuremman neuvotteluvoiman olemassaolon. Nämä faktat tulee ottaa huomioon oikeudellisessa analyysissä. Kuitenkin mukaillen Chicagon koulukunnan kritiikkiä, on mahdollista, että tietyissä tilanteissa tulokset ovat vastoin yleistä intuitiota, jolloin pitkälle menevien johtopäätösten tekemistä markkinoista ja niiden mekanismeista pitää välttää tai ainakin tehdä harkiten. 2.3 Hinnoittelusta 2.3.1 Cost plus -hinnoittelumekanismi Datasäädöksen epävirallisiin esitöihin kuuluu komission tilaama tutkimus myyntimekanismista, joka toteuttaisi datasäädöksen 8 ja 9 artiklan mukaiset kohtuulliset ehdot ja korvauksen. Tämä toimii tietynlaisena vertailuna muille jäljempänä esitettäville myyntimekanismeille. Komission tilaamassa tutkimuksessa on esitelty datan myyntimekanismina cost plus (CP) -mekanismi. CP-mekanismissa hinta jaetaan kahteen osaan. Kustannuspuoli koostuu datan siirtämisen teknisistä kustannuksista, sekä hallinnointikustannuksista. Plus-osa, jäljempänä lisäarvo-osa, taas tarkoittaa marginaalia, joka on datan arvo. CP-malli on tavallaan faktorimalli. Tämä tarkoittaa, että CP-hinta muodostuu useista eri tekijöistä (faktoreista), joiden arvo vaikuttaa lopulliseen hintaan.47 Mekanismi tuotiin 44 Tehottomuus aiheutuu kaksoimarginaalista. Kun sekä valmistaja että myyjä ottavat hintaan mukaan marginaalin, joutuu kuluttaja maksamaan kaksi marginaalia. Marginaali on suurempi verrattuna tilanteessa, jossa myyjä ja valmistaja olisivat vertikaalisti integroituneet yhdeksi myyntitahoksi. Ks lisää Chone – Linnemer – Verge 2024. 45 Martimort – Piccolo 2007, s. 316–317. 46 Martimort – Piccolo 2007, s. 334. 47 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 7. 14 lopullisessa versiossa säädöstekstintasolle.48 Datasäädöksen 9(2):n a-alakohdassa on määritelty kustannukset, joita voidaan ottaa huomioon hinnassa: ”datan saataville asettamisesta aiheutuvat kustannukset, mukaan lukien erityisesti datan muotoilusta, sähköisestä levittämisestä ja tallentamisesta aiheutuvat kustannukset”. B-alakohdassa on määritelty taas, mitä lisäarvo- osaan voi kuulua: ”investoinnit datan keräämiseen ja tuottamiseen, tarvittaessa ottaen huomioon, ovatko muut osapuolet osallistuneet kyseisen datan hankkimiseen, tuottamiseen tai keräämiseen”. Erillisenä saman artiklan 3 kohdassa on mainittu hinnan myös määräytyvän datan määrän, laadun ja luonteen perustella. Nämä ovat tuotu suoraan tutkimuksesta lopulliseen säädösversioon. Kustannuspuolesta tekniset kustannukset ovat eniten tulkinnanvaraisia. Tutkimuksessa on käyty läpi kaksi jakolinjaa näille kustannuksille. Ensimmäinen on yksinkertainen datan siirto sekä in situ tapahtuva datan hyödyntäminen. Datan siirto tarkoittaa tässä yksinkertaisuudessaan, että datasta tehdään datasetti ja se lähetetään kolmannelle osapuolelle.49 In situ eli paikan päällä tapahtuva datan käyttö voi olla yrityksen tiloissa, esim. jollain määrätyllä terminaalilla tehtävää datan käyttämistä tai jo olemassa olevaa infrastruktuuria hyödyntäen etäkäyttöä. Ensimmäisessä tilanteessa yksinkertaisen siirron tekniset kustannukset ovat hyvin pienet, ja ne koostuvat datan muokkaamisesta oikeaan muotoon. Datan muokkaamisen aiheuttamia kustannuksia käydään jäljempänä lisäarvo-osiossa. In situ datan käyttöä ei taas sisältäisi ollenkaan siirtokustannuksia. Tämä johtuu siitä, että siirrosta ei synny ylimääräisiä teknisiä kustannuksia, vaan voidaan hyödyntää jo olemassa olevia tapoja siirtää data.50 Toinen puoli teknisistä kustannuksista ovat ohjelmointirajapinnat (API)51. Ohjelmointirajapinta tarkoittaa, että datan vastaanottajalle luodaan järjestelmiin, esim. järjestelmään missä data on tallennettuna, oma käyttöliittymä, jossa ostaja pääsee käyttämään datan kerääjän hallussa olevaa dataa. Rajapintojen tekeminen on edellisiin vaihtoehtoinen verrattuna kallista ja haastavaa. API oikeuttaa perimään korkeampia teknisiä kustannuksia.52 48 Alkuperäisessä säädösehdotuksessa puhuttiin vain kohtuullisesta hinnasta. Pidän perusteltuna, että tarkempi hinnoittelumenettely vahvistettiin asetustasolla, vaikka nähdäkseni on parempia ja yksinkertaisempia tapoja hinnoitella dataa. 49 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 12. 50 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 28–29. 51 Englanniksi Application Programming Interface. 52 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 12–13. 15 Teknisiä kustannuksia kohottaa myös mahdolliset standardit tilanteessa, jossa joudutaan siirron takia muokkaamaan vastaanottajalle jaettavaa dataa. On katsottu myös että, pitkälle suodatettu data nostattaa teknisiä kustannuksia.53 Teknisiin kuluihin vaikuttaa myös, onko käytössä tilausmalli ja miten paljon kustannuksia jaetaan. Tilausmallien osalta on todettu, ettei datan haltija saisi tarjota pelkästään könttäsummaisia pitkän ajan tilauksia, vaan pitäisi tarjota myös lyhyempiä tilauksia.54 Tutkimuksessa on jokseenkin epäselvästi otettu kantaan teknisten kulujen jakamiseen. Osapuolten kannalta reilu ehdotus olisi, että esim. API muodostamisen kustannukset jaettaisiin osittain useiden datan vastaanottajien kesken. Vaikka pääsääntönä on, että datan ostaja maksaa tekniset kustannukset, on todettu, ettei datan haltija olisi oikeutettu siirron ollessa kertaluontoinen perimään kaikkia teknisiä kustannuksia ostajalta. Pääsäännöllä halutaan suojata datan kerääjän insentiivejä investoida ja teknisten kulujen veloittaminen ensimmäiseltä asiakkaalta tulisi tämän takia sallia tietyissä määrin.55 Kustannusten jakautumisesta lisää jäljempänä luvussa 4, jossa käsitellään FRAND-ehtojen syrjimättömyysvaatimusta ja erityiskysymyksenä teknisten kustannusten veloittamista ostajalta. Kuluosioon kuuluu vielä hallinnolliset kustannukset. Niiden osalta on vain todettu, että voidaan soveltaa yksinkertaista tariffia, joka on kiinteä eli siihen ei liity tasoeroja.56 CP-mekanismin lisäarvo-osa on vaikeampi määrittää. Siihen liittyy kustannusosiota enemmän faktoreita. Lisäarvo-osaan vaikuttaa, kuinka paljon dataa pyydetään siirrettäväksi sekä datan laatu. Enemmän dataa ja parempi laatu tuottavat korkeamman hinnan. Laadulla tarkoitetaan esimerkiksi, onko data: raakadataa, käsiteltyä dataa vai johdettua dataa. Raakadata on dataa, joka on tullut suoraan sensoreista ja on käsittelemätöntä. Käsitelty data tarkoittaa, että data on muutettu käsiteltävään muotoon eli datalla voidaan tehdä analyysejä ja testejä. Johdettu data on käsitellystä datasta johdettua dataa, johon on voitu yhdistää esimerkiksi muita aineistoja.57 Vaikeampaa on määrittää lisäarvo-osion faktoreista datan kerääjän liiketoimintamallin ja datan vastaanottajan datan käytön vaikutukset hintaan. Nämä ovat myös ne osat, jotka tuottavat eniten tulkintaa ja mahdollistavat strategisen käyttäytymisen. Liiketoimintamallin vaikutus hintaan on jaettu vielä kolmeen osaan. Jos datan hankkiminen on tärkeä osa liiketoimintaa, ja siihen on 53 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 13. 54 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 14–15. 55 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 16–17. 56 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 15. 57 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 19–20. 16 tehty suuria investointeja, tulisi lisäarvo-osan olla korkein. Tarkoitus on suojata yrityksen insentiivejä investoida ja innovoida.58 Kun datan haltijalla on muita tulonlähteitä eri aloilla, tulisi lisäarvo-osan olla pienempi. Erityisesti tilanteissa, joissa dataa siirretään eri sektoreiden välillä, ei tulisi periä suurta lisäarvoa. Pienin lisäarvo-osa olisi tilanteissa, joissa data olisi liiketoiminnan sivutuote.59 Lisäarvo-osaan vaikuttaa myös datan vastaanottajien datan käyttötarkoitukset. Jos vastaanottaja tekee jälkimarkkinoilla substituutteja tai kilpailevia palveluita, tulee hinnan olla korkeampi. Komplementaaristen tukevien palveluiden osalta hinnan tulee olla alhaisempi verrattuna edelliseen ja irrallisten palveluiden osalta alhaisin.60 Tämä on linjassa aiemmin esitellyn datan vaihdantakehikon kanssa. Lisäksi vastaanottajan statuksella on vaikutus datan hintaan. Yritysten tulisi maksaa korkein hinta, kolmannen sektorin toimijoiden tulisi saada alhaisemmalla hinnalla ja tutkimuslaitosten tulisi saada data kaikista halvimmalla.61 Viimeisenä on kysynnän ja tarjonnan vaikutus hintaa. Tutkimuksessa on todettu, että datasäädöksen tulisi taata kohtuullinen hinta datan vastaanottajille, jotka kohtaavat suuren liikeriskin, kuten tutkimus- ja kehitystoiminnassa (TK-toiminta).62 Tarjontapuolelta on todettu vain, että neuvotteluvoima on datan haltijalla ja tiukka kilpailutilanne estää tarjontapuolen väärinkäytöksiä. Toisaalta tarjontapuolen investointeja tulisi suojata.63 CP-mekanismi on kattava ja ottaa huomioon lähes kaikki hintaan vaikuttavat faktorit. Mekanismia on myös perusteltu hyvin tutkimuksessa jo olemassa olevilla mekanismeilla.64 CP- hinnoittelusta on myös olemassa aikaisempaa tutkimusta. Marshall ja Jacobs ovat artikkelissaan esitellyt jokseenkin yksinkertaisen kehikon, jossa on tutkittu CP-hinnoittelua suhteessa normaaliin rajakustannusperusteiseen hinnoitteluun. Klassinen sääntö on, että voitto 58 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 21. 59 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 21–22. 60 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 23–25. 61 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 23–25. 62 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 22. 63 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 22–23. 64 Ks. Monti – Tombal – Graef 2022, Annex 1. 17 maksimoiva yritys asettaa hinnan siten että rajatulo on yhtä kuin rajakustannus65.66 Rajakustannus tarkoittaa paljon yhden lisäyksikön tuottaminen lisää kustannuksia, ja rajatulo vastaavasti paljon yhden lisäyksikön myynti tuo lisää tuloja. Marshallin ja Jacobsin esimerkissä monopolistisen yrityksen kulut ovat epälineaariset. Se tarkoittaa, etteivät kulut kasva tuotannon mukana tasaisesti, vaan kuluissa voi olla esim. hypähdyksiä ylemmälle tasolle.67 Tutkimuksen tärkein tulos oli vastoin klassista näkemystä, että epälineaarisessa kuluympäristössä useiden tuotteiden kohdalla vakio lisäarvo-osa tuottaa suurimman voiton. Rajoituksena tuloksiin ja niiden yleistettävyyteen on, ettei yksinkertainen malli pysty ottamaan huomioon useita eri faktoreita.68 Kun tätä suhteutetaan datasäädöksen CP-mekanismiin, nähdään, miksi on perusteltua käyttää kyseistä mekanismia. Kulut ovat datasäädöksen ympäristössä myös epälineaarisia. Esimerkiksi riippuen datan jakotavasta, joko suora siirto tai API, on kulurakenne huomattavan erilainen. Tässä mielessä on hyvä, että CP-hinnoittelu jättää tarpeeksi liikkumavaraa myyjille, jotta saataisiin optimaalinen hinta. Isoimpana kritiikkinä CP-hinnoittelulle on sen monimutkaisuus. Yleisellä tasolla hyvä, läpinäkyvä ja reilu hinnoittelusääntö on yksinkertainen. Esimerkiksi eri muotoiset huutokaupat ovat hinnoittelusääntöjen osalta yksinkertaisia, mutta tuottavat hyviä tuloksia.69 CP- hinnoitteluun liittyy useita faktoreita, ja monen määräytyminen on tulkinnanvarainen.70 Tulkinnanvaraisuus, johtaa herkästi siihen, että se mahdollistaa myyjän väärinkäytöksiä. On vielä jokseenkin huolestuttavaa, että kaikista väärinkäytöksille herkimmässä tilanteessa, jossa datan ostaja on myyjän kanssa kilpailija, on sallittu korkeampi hinta. Lisäksi on vielä tunnistettu ongelma, että myyjällä on lähes poikkeuksetta enemmän neuvotteluvoimaa. Nämä molemmat vahvistavat paljon myyjän asemaa. Todennäköisesti CP-hinnoittelu toimii suurimmassa osassa kaupankäyntitilanteissa, vaikka kirjallisuudessa on esitetty paljon kritiikkiä koko CP- 65 Koskee täydellisten markkinoiden tilannetta, mutta myös esim. Bertrand-oligopoleja, sekä Cournot- oligopoleja yritysten rajakustannukset ollessa identtiset. Cournot mallinnetussa kilpailussa yritykset valitsevat vain paljon he tarjoavat tuotteita markkinoille. Markkinahinta otetaan annettuna. Tirole 2001, s. 209. Bertrand mallinnetussa kilpailussa firmat eivät valitse määrää vaan kilpailevat asettamalla hinnan. Tirole 2001, s. 205– 206. 66 Marshall – Jacobs 2016, s. 3. 67 Marshall – Jacobs 2016, s. 7. 68 Marshall – Jacobs 2016, s. 17–18. 69 Ks. optimaalinen myyntimekanismi (eli huutokauppa), Myerson 1981. 70 Martens 2023, s. 12. 18 mekanismille.71 Kun CP-hinnoittelun faktorit ja niiden määräytyminen saadaan jollakin asteella standardoitua, parantaa se mekanismin toimintaa. Se ei kuitenkaan poista yllä mainittua ongelmaa toimijoiden halusta ja mahdollisuudesta strategiseen käyttäytymiseen. Merkilliseksi tilanteen tekee, että datasäädöksen yhtenä tärkeimpänä tavoitteena on laitteiden korjauspalveluiden tarjonnan parantaminen. Korjauspalveluissa on kaikista todennäköisintä, että valmistaja on kilpailija datan vastaanottajan kanssa. 2.3.2 Muita informaatiohyödykkeiden hinnoittelumekanismeja Taloustieteellinen kirjallisuus on rikasta informaatiohyödykkeiden, kuten datan, myynnin osalta. On kehitelty paljon eri hinnoittelutapoja ja myyntimekanismeja. Mehta ym. ovat käyneet läpi muutamaa eri tapaa hinnoitella datasettejä. Malli lähtee liikkeelle siitä, että on olemassa useita asiakkaita, jotka kysyvät eri määriä dataa. Dataa pystyy suodattamaan haluamallaan tavalla. Mitä enemmän asiakas suodattaa dataa, sen kalliimpi datasetti on.72 Datasettien koot eivät ole myöskään yhtäläisiä. Artikkelin teoreettisessa kehikossa käytiin läpi samankokoisten datasettien optimaalinen myyntimekanismi, mutta datasäädöksen tapauksessa on järkevämpää käydä läpi vain erikokoisten datasettien myyntiä. Artikkelissa esitettiin mekanismi, jota käyttäen saadaan aikaiseksi optimaalinen hinta.73 Tämä on kuitenkin vain mittapuu, johon verrattiin kahta yleistä hinnoittelusääntöä, kaksiosainen tariffi (2PT) ja kaksi-blokki-tariffi (2BT). 2PT koostuu kiinteästä hinnasta ja per-datasetti hinnasta. 2BT on yleistetty muoto 2PT:sta eli siinä on kynnysarvo, joka määrää ensisijaisen datasettikohtaisen hinnan, sekä ensisijaisen oston ylimenevän hinnan. Mielenkiintoisena tuloksena, kun näitä hinnoittelusääntöjä simuloitiin, oli että 2PT ja 2BT tuottivat melkein saman hinnan kuin paras myyntimekanismi. Huomionarvoista oli, että juuri yksinkertainen 2PT-mekanismi oli lähellä parasta vaihtoehtoa.74 Datasäädöksen yhteydessä esitetty hinnoittelu, kiinteä hinta ja 71 Martens ja erityisesti Kerber ovat voimakkaasti kritisoineet koko datasäädöstä ja erityisesti myyntimekanismia. Ks. myyntimekanismista Martens 2023, s. 12–13. Ks. datasäädöksen tavoitteiden epäonnistumisesta Kerber 2022b. 72 Mehta – Dawande – Janakiraman – Mookerjee 2021, s. 1286–1287. 73 Mekanismi oli tässä tapauksessa lineaarinen rajoitettu optimointiongelma, jonka maksimointi tuottaa optimaalisen hinnan. Mehta – Dawande – Janakiraman – Mookerjee 2021, s. 1294–1295. 74 Mehta – Dawande – Janakiraman – Mookerjee 2021, s. 1295–1296. 19 ylimenevältä käytöltä maksu, on kaksiosainen tariffi. Yhtenä CP-hinnoittelun yksinkertaisena erityismuotona on esitelty siis 2PT.75 Tian, Ding, Fu ja Liu ovat lähteneen purkamaan datan myyntiä kaksisuuntaisten markkinoiden76 kautta. Ulkoinen välittäjä pyrkii mallissa yhdistämään kysyntä- ja tarjontapuolen. Tarkoitus on löytää sopiva hinnoittelualgoritmi, joka tuottaa voittoa maksimoivan ja tehokkaan vaihtoehdon. Tutkijat kokeilivat monta eri hinnoittelumetodia, ja simuloivat näitä aineistolla.77 Vaikka malli kärsii tietyistä yksinkertaistavista oletuksista ja rajoitteista, tuottaa se kuitenkin melko hyvän lopputuleman oikeana hintana.78 Bergemann, Bonatti ja Smolin ovat tutkineet taas täydentävän informaation hintaa. Tässä mallissa datan potentiaalisella ostajalla on jo informaatiota hallussa, mutta hän haluaa ostaa lisäinformaatiota, jotta pystyy tekemään tarkempia arvioita epävarmoista maailmantiloista.79 Esimerkkinä on luottoluokittajat, jotka haluavat tehdä parempia ennusteita asiakkaiden maksukyvystä. Malli perustuu hinnoitteluvaihtoehtoihin, joiden perusteella maksimoidaan voittoa. Mittareina toimii tilastolliset testit.80 Tärkeimpänä huomiona tutkimuksessa oli hinnoittelun vaikeus. Ostajien oma tietoisuus vaikuttaa paljon päätöksentekoon. Lisäksi yksinkertaista ”suppeista” dataseteistä voitiin rakentaa rikasta informaatiota.81 Sundararajan on käynyt tutkimuksessaan läpi informaatiohyödykkeiden hinnoittelua myös epälineaarisessa ympäristössä. Keskeisenä oletuksena hänen esittämissään malleissa oli positiiviset transaktiokustannukset.82 Transaktiokustannukset ovat esim. datan siirtoon liittyviä 75 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 15. 76 Kaksisuuntaiset markkinat eroavat hieman normaaleista markkinoista, joissa on vain myyjä ja ostaja. Kaksisuuntaisilla markkinoilla on alusta, joka yhdistää kysyntä- ja tarjontapuolen. Molemmilla puolilla toimijat kilpailevat keskenänsä. Lisäksi kaksisuuntaisilla markkinoilla on yleensä voimakkaat verkostovaikutukset, jotka hyödyttävät kaikkia, kun käyttäjiä on paljon. Filistrucchi – Geradin – van Damme – Affeldt 2014, s. 296–300. 77 Tian – Ding – Fu – Liu 2022, s. 14297–14298. Tutkimuksen hinnoittelumetodeilla ei ole intuitiivisia tulkintoja, vaan ne ovat matemaattisia algoritmeja. Lisäksi tutkimuksen perushinnoittelu perustui Shapley- arvoon, joka johdettiin peliteoreettisesti. En pidä tämän tutkielman kannalta järkevänä esitellä kaikkia menetelmiä tarkasti. Tärkeämpää on osoittaa, että on olemassa paljo eri tapoja hinnoitella dataa ja useat näistä johtavat monopolistin kannalta optimaaliseen hintaan. 78 Tian – Ding – Fu – Liu 2022, s. 14299. 79 Bergemann – Bonatti – Smolin 2018, s. 2–3. 80 Bergemann – Bonatti – Smolin 2018, s. 5–8. Tilastolliset testit ovat hypoteesitestejä. Riippuen ostajan tarpeesta pyritään minimoimaan vääriä positiivisia ja/tai vääriä negatiivisia osumia. 81 Bergemann – Bonatti – Smolin 2018, s. 35–26. 82 Sundararajan 2004, s. 1661. 20 hallinnollisia kustannuksia.83 Lisäksi oletettiin, että eri kuluttajat kysyvät eri määrän informaatiota.84 Näiden oletuksien vallitessa paras tapa hinnoitella oli myydä informaatio käyttöpohjaisesti (mitä enemmän käytät sitä enemmän maksat) tai kiinteään hintaan rajoituksetta. Keskeisiä huomioita hinnoittelusta olivat: transaktiokustannusten laskiessa tulee suosia käyttöpohjaista hintaa, on järkevää yhdistää kiinteä maksu sekä käyttöpohjamaksu, alussa markkinoiden ollessa kapeat tulisi suosia kiinteää hintaa ja liikkua myöhemmin käyttöpohjaiseen hintaan.85 Verrattuna CP-hinnoitteluun tuottavat nämä hyvän tuloksen86, sekä ovat ennen kaikkea yksinkertaisia. Ehkä tärkeimpänä huomiona kaikista yllä esitellyistä tutkimuksista on informaation hinnoittelun ja myynnin vaikeus. Ei ole olemassa yhtä parasta mallia, tai edes konsensusta minkä tyyliset hinnoittelusäännöt tuottavat parhaan lopputuleman. Dataa voidaan luonnehtia hyvin välituotteena. Datan merkitys ostajalle, ja sitä kautta datan arvostus riippuu esimerkiksi, kuinka tärkeää data on palvelun tai tuotteen tuottamiselle tai onko jo oikeanlaista dataa ostajan hallussa. Tässä mielessä unionin lainsäätäjän esittämä CP-hinnoittelu monimutkaisuudestaan huolimatta voi menestyä. Se mahdollistaa monen eri asian huomioonottamisen hinnassa. Kuitenkin yhtenä keskeisenä kritiikkinä koko datan myyntijärjestelmälle datasäädöksen alla on, että se perustuu virheellisiin premisseihin. Monen tutkijan näkemykseen mukaan unionin lainsäätäjä on virheellisesti olettanut, että datasta tulisi periä lisäosaa, tai edes maksua. Datan keräämisen kustannukset huomioidaan jo laitteen hinnassa, johon sisältyy sensorien kustannus.87 Käytännössä tuotettu data ei synnytä yhtään lisäkustannuksia, eikä siihen tarvitse investoida, jolloin investointien suojaaminen on turhaa. Lisäksi datan kohdalla on osoitettu, että sen poolaaminen suuriin ja monipuolisiin datasetteihin tuo lisäarvoa.88 Kerber, Eckardt, 83 Sundararajan 2004, s. 1661. Transaktiokustannukset vertautuvat melko lähelle CP-mallin kustannusosiota, joka koostui esim. hallinnollisista kustannuksista. 84 Sundararajan 2004, s. 1662. 85 Sundararajan 2004, s. 1670. Mielenkiintoisena huomiona on, että pelkkä käyttöpohjainen hinta, sekä kiinteä maksu ja käyttöpohjainen hinta ovat hyvin lähellä Mehta ym. esittelemää mallia ylempänä. 86 Esimerkkejä näiden menetelmien käytöstä oikeassa elämässä ks. Sundararajan 2004, s. 1660–1661. 87 Martens 2023, s. 11. Kerber 2022a, s. 8. 88 Martens 2023, s. 20. Aiheesta lisää ks. Calzori – Cheysson – Rovatti 2023 ja Höcük – Martens – Prüfer Carballa Smichowski – Duch-Brown – Kumar – Mulder 2022. 21 Martens, Metzger, ja Schweitzer ovat olleet kärkipäässä kritisoimassa investointien suojaamista datasäädöksessä.89 Viimeisenä selvyyttä tarvitaan siihen, mitä hinnoittelulla halutaan saavuttaa. Jokainen esitelty hinnoittelu menettely on ollut monopolistin voittojen maksimoivaa hinnoittelua. Tämä tarkoittaa, ettei transaktiosta jää ylijäämää ostajalle, tai jos jää niin vain häviävän pieni määrä. On perusteltua lähestyä ongelmaa myyjä voittojen maksimoinnin kannalta. Voittojen maksimointi takaa sen, että myyjä saa tuoton investointeja vastaan, joka pitää insentiivit innovoida ja investoida korkealla. Tähän myös liittyy todennäköisesti näkemys, että data on vain raaka-aine, jota käyttäen ja omaa tuotantoteknologiaa hyödyntäen ostaja luo omassa liiketoiminnassa arvonlisää. Esimerkiksi IoT-datan ostaja käyttää dataa tarjotakseen preventiivisiä korjauspalveluita laitteille. Toisaalta, kun EU on määrittänyt tärkeimmäksi tavoitteeksi kilpailun ja taloudellisen toiminnan lisäämisen informaatiomarkkinoilla, vaatisi tavoite tasaisempaa voittojen jakaantumista, jotta sekä kysyntä- ja tarjontapuolella olisi insentiivit osallistua markkinoille. Kun peilataan tilannetta lähes täydellisiin markkinoihin, tulisi voitto jakautua kummallekin osapuolelle. Kilpailuoikeudellisessa tematiikassa kilpailu ja insentiivit ovat usein vastakkain. Jäljempänä ehtoja ja hinnoittelua koskevassa analyysissä tullaan pureutumaan oikeudellisesti tähän aiheeseen. 89 Eckardt – Kerber 2024b, s. 137. Martens 2023, s. 12–13. Metzger – Schweitzer 2022, s. 16–17. 22 3 Markkinoiden määrittely ja sen vaikutukset datasäädökseen 3.1 Markkinoiden määrittelyn lähtökohdat Kilpailuoikeudessa markkinoiden määrittäminen on yksi keskeisimmistä kysymyksistä. Klassisesti markkinoiden määrityksellä pyritään selvittämään taloudellisten toimijoiden markkinavoimaa relevanteilla markkinoilla, johon perustuen selvitetään kilpailunrajoituksen taloudellinen vaikutus.90 Datasäädöksen kohdalla markkinoiden määrittämistä ei tehdä sen vuoksi, että voitaisiin arvioida kilpailunrajoitusten efektiä. Markkinoiden määrittäminen on merkityksellistä datasäädöksen datan käytön rajoitusten laajuuden arvioinnissa. Säädöksen 4 ja 6 artikloissa on muun muassa määrätty, ettei käyttäjä tai kolmas osapuoli saa käyttää datan haltijalta saatua dataa tuotteen kehittämiseen, joka kilpailisi alkuperäisen tuotteen kanssa, josta data on saatu. Kielto koskee myös jakamista muulle kolmannella osapuolella kilpailevan laitteen kehittämiseksi. Sana kehittäminen tulee ymmärtää laajasti tarkoittamaan kokonaan uusien kilpailevien laitteiden kehittämistä ja olemassa olevien parantelua. Vaikkei tätä lue varsinaisesti säädöksen johdanto-osassa, sanamuodon mukaisella tulkinnan perusteella on tämä näin ymmärrettävä.91 Kuitenkin herää kysymys, missä mielessä ja kuinka laajasti datan käyttämistä on rajoitettu. Kuinka laajasti määritetään vastaavat laitteet, joiden kanssa ei saa kilpailla? Millä maantieteellisellä alueella kilpailu on rajoitettu? Synnyttääkö tämän ikuisen kilpailukiellon datan käytön suhteen? Datasäädöksen lopulliseen versioon on lisätty tarkennus siitä, millä tavalla markkinoita tulee määritellä.92 Johdanto-osan perusteella tuotemarkkinoita määritellessä tulee seurata vakiintuneita unionin kilpailuoikeudellisia periaatteita.93 Yleisestikin kilpailuoikeudellisten asioiden, kuten määräävän markkina-aseman väärinkäytön, tutkiminen alkaa relevanttien markkinoiden määrittämisellä, joten relevanttien markkinoiden arviointi on linjassa datasäädöksen kilpailuoikeudellisen lähestymiskulman kanssa. Markkinoiden määritys on yleensä jaettu kolmeen osa-alueeseen: substituuttimarkkinat, maantieteelliset markkinat sekä 90 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, luku 1.2. Ferro 2019, s. 29–30 ja s. 33. 91 Oikeuskirjallisuudessa ei ole tuotu poikkeavia näkemyksiä tästä määritelmästä, jolloin nähdäkseni tulkinta on oikea, vaikka mielestäni tämä tulisi spesifioida edes johdanto-osassa. 92 Alkuperäisessä ehdotuksessa ei ollut mainittu eksplisiittisesti kilpailuoikeutta. Ks. Alkuperäinen datasäädösehdotus johdanto-osa, kohta 28. 93 Datasäädös johdanto-osa, kohta 32. 23 temporaaliset markkinat.94 Tässä luvussa keskitytään vain substituuttimarkkinoiden kriteeristöön sekä maantieteellisiin markkinoihin. Lisäksi lopussa otetaan kantaa markkinoiden määrittämisen tiukkaan tulkintaa, voiko syntyä de facto ikuinen kilpailukielto, jos katsotaan, ettei saisi kilpailla samoilla tuotemarkkinoilla. Varsinainen markkinoiden määritys aloitetaan tutkimalla komission tiedonantoa markkinoiden määrityksestä. Alkuperäinen tiedonanto on annettu jo vuonna 1997, mutta siitä on tullut uusi versio alkuvuodesta 2024.95 Tiedonannon mukaan relevantit tuotemarkkinat kattavat: kaikki tuotteet, joiden asiakkaat katsovat olevan ominaisuuksiltaan, hinnaltaan ja käyttötarkoitukseltaan keskenään vaihdettavissa asianomaisten yritysten tuotteisiin tai korvattavissa niillä, kun otetaan huomioon kilpailuolosuhteet ja kysynnän ja tarjonnan rakenne markkinoilla.96 Määritelmä on melko lavea mutta siitä voidaan tuoda esiin logiikka, jolla relevantit tuotemarkkinat määritellään. Määritys tapahtuu etsimällä substituutteja. Substituuteilla tarkoitetaan tuotteita ja palveluita, joiden kuluttamisen osalta kysyntäpuoli on indifferentti97 kahden vaihtoehdon välillä – heille on saman tekevää kumman valitsevat. Substituuttivaikutus voidaan jakaa vielä kysyntä- ja tarjontapuolen substituutioon.98 Kysyntäpuolella tarkoitetaan tahoja, jotka ostavat tuotteita ja palveluita, yleensä kuluttajia. Kysyntäpuolen osalta tutkitaan tuotteiden ominaisuuksia ja käyttötarkoituksia. Samankaltaiset tuotteet, esim. pakastimet ja jääkaappipakastimet, kuuluvat todennäköisesti samoille markkinoille.99 Ferro on tutkinut EUT:n oikeuskäytäntöä ja sen perusteella tuonut esille palasia, joita tulisi ottaa huomioon, kun arvioidaan kysyntäpuolen osalta itsenäisiä markkinoita. Samankaltaiset kysyntärakenteet kuuluvat todennäköisesti samoille markkinoille, toisaalta itsenäinen rakenne viittaa itsenäisiin markkinoihin. Tuoteniput, joita ostetaan suurissa määrin, 94 Ks. Ferro 2019, luvut 6–8. 95 Keskeisempänä uudistuksena oli teknologian ja innovaatioiden huomioiminen tiedonannossa. Nykyinen ottaa nämä paljon paremmin huomioon ja soveltuu myös datasäädöksen alaan paremmin. 96 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 12. 97 Indifferentillä tarkoitetaan, että kuluttajalle kaksi vaihtoehtoa ovat yhtä hyviä. Tätä kuvaa samahyötykäyrä, joka kuvastaa niitä kulutuspareja, jotka tuottavat saman hyödyn. Ks. Core-Economics sanasto, kohta samahyötykäyrä. 98 Van Bael – Bellis 2010, s. 120–123. 99 Van Bael – Bellis 2010, s. 121. 24 muodostava todennäköisesti itsenäiset markkinat.100 Toisena yhtä tärkeänä osana kysyntäpuolta on hinta ja sen vaikutus.101 Hinnan vaikutusta kysyntään tutkitaan hypoteettisen monopolistin testillä (SSNIP-testi)102. Testissä tutkitaan, mitä tapahtuu kysynnälle, jos hypoteettinen monopolisti nostaisi hintoja pysyvällä tavalla n. 5–10 % yli kilpailullisen hinnan.103 Komission uudessa tiedonannossa markkinoiden määrityksestä löytyy komission määrittämä tapa, kuinka SSNIP-testiä sovelletaan. Jos hinnan nostamisen jälkeen kysyntä siirtyy korvaaville tuote markkinoille ja tästä seuraa, ettei hintojen nosto ole kannattavaa, lisätään korvaavat tuotteet alkuperäisille markkinoille. Uudelle laajemmalle tuoteperheelle SSNIP-testi tehdään uudestaan. Menettelyä toistamalla saadaan määritettyä tuotekokonaisuus, joka muodostaa itsenäisen markkinan.104 Markkina-analyysissä kysyntäpuolen tutkiminen on dominoinut EU:ssa.105 Sen analysointia pidetään jokseenkin helpompana verrattuna tarjontapuolen analysointiin.106 Tarjonnan substituution osalta tutkitaan, miten tarjonta reagoi muutoksiin esim. hinnassa. Tarjonnan korvaavuuden osalta arvioidaan, kuinka helppoa yrityksillä on uudelleen konfiguroida tuotantoansa toisen tuotteen valmistamiseen. Uudelleen konfiguroinnin mahdollisuus riippuu siitä, kuinka paljon uponneita kustannuksia syntyy tuotannon vaihtamisessa ja kuinka suuri riski vaihtamiseen liittyy. Uponneet kustannukset tarkoittavat tässä investointeja, jotka menetetään, kun tuotantoa vaihdetaan. Riski voi olla esimerkiksi kysynnän ja hinnan suurta vaihtelua.107 Tarjonnan korvaavuus on yleensä voimakasta, kun samasta tuotteesta valmistetaan useita eri versioita, ja valmistajalla on helppo vaihtaa tuotantoa eri versioiden välillä.108 Toinen tapaus, jossa tuotteiden korvaavuus on todennäköisesti voimakasta, on mittatilaustuotteet. Tällöin on järkevää aggregoida useat mittatilaustuotteet 100 Ferro 2019, s. 160–161. 101 Van Bael – Bellis 2010, s. 121. 102 SSNIP-testi on lyhenny sanoista small but significant non-transitory increase in price. Tarkoittaa pientä mutta merkittävää ja ei siirrettävää hintojen nousua yli kilpailullisen tason. 103 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 59. Coate – Fisher 2008, s. 1035. 104 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohdat 29–30. 105 Ferro 2019, s. 108. 106 Ferro 2019, s. 110. 107 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 33. 108 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 34. 25 yksille markkinoille.109 Jos vain osalla tuottajista on kykyä reagoida tarjonnan muuttumiseen, ei tällöin koko markkinaa pidä integroida.110 Tarjontapuolen osalta voisi tiivistää, että tarjontapuoli pitää huomioida markkinoilla, jos se pystyy reagoimaan lyhyellä aikavälillä homogeeniseen 5–10 %:n kokoiseen ei siirrettävään hintojen korotukseen. Muissa tapauksissa korvaavuusefekti on liian vähäinen tai hidas, eikä sitä tule huomioida markkinoiden määrityksessä. Datasäädöksen tulkintojen osalta tämä tiukka rajaus noudattelee hyvin säädöksen tarkoitusta estää suoraa kilpailua IoT-laitteiden kanssa, joista data on tuotettu. Esimerkkinä vielä; älykellosta tehdään kahta versiota, täys- ja vajaaversio. Kolmas osapuoli hankkii dataa täysversion valmistajalta, ja käyttää sitä vajaaversion parantamiseen. Tarjonnan kannalta on helppo vaihdella näiden kahden version välillä. Tämän takia kolmas osapuoli kilpailisi suoraan samoilla älykellomarkkinoilla, ja olisi syyllistynyt kiellettyyn datan hyödyntämiseen. Datasäädöksen johdanto-osassa on vielä tarkemmin avattu, millä perustein määritellään tuotemarkkinoita kilpailuoikeudellisen tulkinnan lisäksi. Dataa on kielletty käyttää laitteen valmistamiseen, joka on ominaisuuksien, hinnan ja käyttötarkoituksen perusteella käyttäjien näkökulmasta korvaava tai vaihdettava.111 Kriteeristö on linjassa komission uuden linjapaperin kanssa, mutta vaatii kuitenkin tarkempaa kilpailuoikeudellista tulkintaa.112 3.2 Markkinamäärityksen taloustieteellinen perusta 3.2.1 Keskeiset kvantitatiiviset menetelmät Markkinoiden määrityksen perusta on taloustieteellisessä analyysissä.113 Kuitenkin arviointi on aina lopulta juridista. Nyt kun ei varsinaisesti ole oikeustapausta eikä dataa, ei voida suorittaa kvantitatiivista analyysiä markkinoista eri testeillä. Kuitenkin testien yleisistä oletuksista, 109 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 35. 110 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 36. 111 Datasäädös johdanto-osa, kohta 32. 112 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 12. 113 Ks. markkinoiden määrityksestä Bresnahan 1989. Jokseenkin jo vanha artikkeli eri empiirisistä menetelmistä markkinoiden määrityksestä. USA:n kilpailuviranomaisen käytännöstä ks. Scheffman – Coate – Silvia 2003, s. 285–288. 26 tuloksien tulkinnoista ja ongelmakohdista voi saada lisäkontekstia juridisen analyysin ympärille. SSNIP-testi on yksi käyttökelpoisimmista kvantitatiivisista menetelmistä substituuttimarkkinoiden määrittelyssä.114 Vaikkei EUT käytä lähestulkoon aina testiä, on sitä useissa tuomioissa käytännössä sovellettu, esimerkiksi määriteltäessä, miltä osin varsinaisen tuotteen kysyntä muuttuu, jos siihen liittyvillä jälkimarkkinoilla osien/tuotteiden hintaa nostettaisiin.115 Vaihtoehtona pistemäisesti markkinoiden tutkimiselle SSNIP-testillä voidaan tarkastella yleisesti tasapainoa markkinoilla. Siinä tutkitaan, miten hinnannosto vaikuttaa muihin kolmansien markkinoiden tuottajiin, ja heidän strategiseen käyttäytymiseensä. Logiikkana on, olettaen aloittamiskustannusten olevan tarpeeksi alhaalla, että muilta markkinoilta siirtyisi tuottajia tuottavimmille markkinoille. Tätä kautta syntyy epäsuorasti kilpailupainetta, joka puhuu markkinoiden hallintaa vastaan.116 SSNIP-testin empiirisenä jatkeena on kriittisten menetyksien analyysi (CLA).117 CLA:ssa määritetään monopolistin kriittinen menetys/tappio. Oletuksena on, että markkinoilla vallitsee selkeästi yksi hinta. Monopolisti ansaitsee hinnankorotuksen jälkeen suuremman marginaalin relevanteilla markkinoilla, mutta häviää kaiken kysynnän, joka siirtyy substituuttimarkkinoille.118 Siirtymän perusteella estimoidaan kriittinen teoreettinen tappio ja sitä verrataan oikeaan hinnankorotukseen.119 Kriittinen tappio on kynnysarvo, jonka ylittämisen jälkeen hinnannosto ei ole taloudellisesti kannattavaa, sillä kysynnän siirtyminen syrjäyttää korkeammasta hinnasta saadun tulon, jolloin kokonaisvaikutus on negatiivinen.120 On olemassa muitakin tapoja määrittää empiirisesti markkinoita. Yksi tapa on käyttää luonnollista koetta. Tässä kokeessa tutkitaan, miten ulkoinen shokki vaikuttaa markkinatasapainoon ja yritysten 114 Ferro 2019, s. 130–131. 115 Ks. tuomio 29.03.2012, Telefonica, T-336/07, EU:T:2012:172, kohta 139. 116 Coate – Fischer 2008, s. 1043. 117 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 59. Coate – Fischer 2008, s. 1042. Filistrucchi – Geradin – van Damme – Affeldt 2014, s. 329–330. Werden 2003, s. 266–268. CLA engl. Critical Loss Analysis. 118Coate – Fischer 2008, s. 1040–1041. Filistrucchi – Geradin – van Damme – Affeldt 2014, s. 329–330. 119 Ferro 2019, s. 133. 120 CLA-testiin liittyen Werden on analysoinut eri oletuksien vaikutusta testiin. Lisää tästä ks. Werden 2002. 27 käyttäytymiseen. Käyttäytymisestä voidaan, johtaa markkinarajoja. Yleisenä shokkina käytetään stabiileilla markkinoilla uuden yrityksen tuloa, tai markkinoilta poistumista.121 Markkinamäärityksen ongelmien osalta voidaan lähteä liikkeelle klassisesta ongelmasta eli Cellophane-harhasta. USA:n korkein oikeus122 tutki Du Pont:n asemaa sellofaanin markkinoilla. SSNIP-testin virheellisen soveltamisen perusteella oikeus katsoi markkinat liian laajaksi. Liian laajan markkinan takia vaikutti, ettei Du Pontilla ollut markkinavoimaan niin paljon, että se olisi voinut käyttää hyväksi markkina-asemaa. SSNIP-testin liian manuaalinen soveltaminen johti virheelliseen johtopäätökseen ja tuomioon.123 Cellophane-harhalle on myös robusti teoreettinen pohja. Vassallo on tutkimuksessaan käynyt läpi teoreettisella tasolla SSNIP-testin ongelmia. Hän on näyttänyt, että esim. Cournot mallinetussa kilpailussa, SSNIP- testi voi herkästi indikoida liian laajat markkinat, joka johtaa Cellophane-harhaan.124 SSNIP-testin ongelmana on löytää hinnan oikea kilpailullinen taso. Kun hinnanmuutosta tutkitaan, peilataan sitä aina kilpailulliseen tilanteeseen. Vaikka jokainen malli on lähtökohtaisesti yksinkertaistus oikeasta maailmasta, niin on kuitenkin käytännössä vaikea löytää numeerisesti oikea kilpailullinen hintojen taso.125 Oikean hinnan löytäminen vaati tietyllä tavalla kehäpäättelyä. Oikean kilpailullisen hintatason löytäminen vaatii markkinoiden määritystä, toisaalta hintatason avulla pyritään määrittämään markkinat.126 Irrallisena huomiona voi mainita, että on muitakin mallinnustapoja kuvata markkinoita, ja nämä eivät kärsi vastaavalla tavalla harhasta. Werden on esitellyt erään mallin, joka takaa yhtäläisen hinnan korotuksen vaikutuksen eri tahoille, eli helpottaa SSNIP-testin soveltamista.127 Werden on vielä esitellyt erään USA:n oikeudessa olleen yrityskaupan yhteydessä, että kuvailtu malli olisi soveltunut paremmin, suhteessa perinteiseen SSNIP-testiin.128 121 Coate – Fischer 2008, s. 1044–1045. 122 Tapaus, United States v. E. I. du Pont de Nemours & Co., 351 U.S. 377 (1956). 123 Ferro 2019, s. 137–138. Schaer 1985, s. 676–677. Ks. kapeista sellofaani markkinoista Stocking – Mueller 1955, s. 51–52. 124 Vassallo 2017, s. 276–278. 125 Ferro 2019, s. 139. 126 Ferro 2019, s. 140. 127 Werden 2016, s. 345–346. 128 Kyseessä oli Sysco tapaus. Tapauksessa Sysco yritti fuusioita US-foods yrityksen kanssa. Kuitenkin USA kilpailuviranomainen katsoi, että fuusio vähentäisi merkittävästi kilpailua ruokapalveluiden jakelumarkkinoilla 28 Cellophane-harhalla on myös käänteinen puoli. Tämä syntyy tilanteessa, jossa markkinoiden hintataso on liian alhainen. Kun hintaa nostetaan kilpailulliselle tasolle, ei käytännössä tapahdu mitään siirtymää markkinoilla. Tässä tilanteessa markkinat määritetään liian kapeaksi. Liian kapea määritelmä yliarvioi osapuolten markkinavoimaa.129 On muutamia tilanteita, joissa näin voi käydä. Ensimmäisenä ovat säännellyt markkinat. Näillä markkinoilla lainsäätäjä/viranomainen on voinut asettaa hinnan alle kilpailullisen tason. Toisena ovat kilpailumenettelyt, joissa hinta lasketaan tarkoituksella alhaiselle tasolle, kuten saalishinnoittelu. Saalishinnoittelussa markkinoilla oleva vahvempi yritys voi ”saalistaa” heikompaa osapuolta. Menettelyn tarkoituksena on, että hinta lasketaan lähellä kustannuksia, siten ettei tuotteesta tehdä voittoa, tai niillä tehdään tappiota. Tällöin paremmassa taloudellisessa asemassa, vakavaraisempi tai parempi luottoluokitus130, oleva osapuoli voi sietää tappioita ja ajaa heikommat yritykset ulos markkinoilta.131 Jos menettely jatkuu pitkään, voi SSNIP-testissä hinta vaikuttaa alhaisemmalta verrattuna oikeaan kilpailulliseen tasoon. Tällöin päädytään käänteiseen Cellophane-harhaan.132 Vasallo on myös käänteisen Cellophane-harhan tapauksessa näyttänyt teoreettisella mallilla, kuinka herkästi SSNIP-testi johtaa virheelliseen päätelmään.133 Markkinoiden määritykseen liittyy myös muita jokseenkin ilmeisiä ongelmia. Yhtenä keskeisenä ongelmana kaikkeen empiiriseen työhön on datan saatavuus. CLA:n osalta erityisiä haasteita ovat: markkinat ovat liian yksinkertaiset rakenteelta, analyysi ei tuota lisäarvoa tai dataa ei ole saatavilla.134 Empiirisen analyysin osalta ongelmana on usein kontrafaktuaalin (verrokin) löytäminen. Analysoitaessa ulkoisen shokin vaikutusta markkinoihin vaikutuksen suuntaa ja kokoa voidaan arvioida vertaamalla kehitystä toiseen markkinaan. Kehityksen ei ja haki kieltoa fuusiolla oikeudessa. Oikeus oli viranomaisen kanssa samaa mieltä ja kielsi fuusion. Kuitenkin Werdenin näkemyksen perusteella, oikeus tulkitsi väärin SSNIP-testiä tapauksessa, joka osittain johti virheelliseen markkinoiden määritykseen. Ks. FTC tapaus 141 0067 sekä Werden 2016, s. 347–349. 129 Aron – Burnstein 2010, s. 987. 130 Talousjargonialla ilmaistuna pienempi likviditeettirajoite. Markkinaosapuolista yleisesti kauemmin ollut vahvempi osapuoli saa parempaa luottoa, koska luottotappio riski (default premium) ja sitä kautta riskipreemio, eli hinta, jonka riskistä lainaaja joutuu maksamaan, on pienempi. Ks. riskipreemiosta, Default Premium: What it Means, How it Works. 131 Saalishinnoittelu ks. Jones – Lovdahl-Gormsen 2013 s. 427–429. 132 Aron – Burnstein 2010, s. 987. Ferro 2019, s. 139–140. 133 Vasallo 2017, 269–270. 134 Coate – Fischer 2008, s. 1032. Lisää kritiikkiä/riskejä CLA-menetelmästä ks. Katz – Shapiro 2003. 29 tarvitse olla täysin identtinen, mutta kontrafaktuaalin kehityksen pitää olla shokkihetkeen asti riittävän samanlainen, jotta markkinoita voidaan verrata keskenään.135 Ekonometrisesti on myös mahdollista luoda ”synteettinen vastine”, jossa yhdistetään useita eri ominaisuuksia luovuttajahavainnoista, jolloin voidaan keinotekoisesti luoda sopiva kontrafaktuaali.136 Synteettisen vastineen luomisessa ongelmana on jälleen datan saatavuus. Muutenkin markkinoiden arviointi ceteris paribus -oletuksella on vaikeaa. Oletuksen ideana on, että kaikki analyysin kannalta ei oleelliset aspektit pysyvät vakiona, ja muutos kohdistetaan vain yksittäiseen muuttujaan, kuten hintaan.137 Tämän jälkeen tutkitaan vaikutusta esimerkiksi kysynnän siirtymiseen. Markkinat ovat kuitenkin elävä organismi, jossa saman aikaan tapahtuu paljon liikehdintää sekä kysyntä että tarjontapuolella. Hieman kriittisesti voi pohtia, miten systeemin eristäminen ja jäädyttäminen vaikuttaa tulkinnan tuloksiin tutkittaessa de facto dynaamisia vaikutuksia.138 3.2.2 Ristijousto ja markkinavoima Kvantitatiivisen markkinoiden määrittämisen osalta keskeisenä käsitteenä on kysynnän hintajousto.139 Sillä tarkoitetaan, kuinka paljon hyödykkeen kysyntä muuttuu, kun sen hintaa korotetaan. Joustoluku muodostetaan siten, että kysynnän prosentuaalinen muutos jaetaan hinnan prosentuaalisella muutoksella. Lukua tulkitaan siten, että jouston ollessa yhden ja nollan välillä muutos hinnassa ei vaikuta yhtä suuresti kysyttyyn määrään eli on joustamatonta. 135 Kyseessä on kausaalipäättelyä. Se, että datasta löytyy korrelaatio joidenkin muuttujien välillä, ei tarkoita automaattisesti syy-seuraus-suhdetta. Kontrafaktuaalin avulla voidaan verrata kehitystä tutkittavaan muuttujaan ja suorittaa robustia kausaalipäättelyä. Näin pyritään selvittämään oikea kausaalivaikutus ilmiöiden välillä. Ekonometrisessä tutkimuksessa on paljon panostettu kausaalipäättelyyn ja yksi yleinen metodi on esimerkiksi difference-in-differences (DID). Siinä verrataan kahden riippumattoman ryhmän kehitystä. Hyvän analyysin pohjalla on, että ryhmien kehitys on ollut samanlaista yli ajan. Kun toinen ryhmä kokee intervention/shokin kuten lakimuutoksen, tutkitaan, miten intervention jälkeen kohderyhmän kehitys on muuttunut suhteessa verrokkiryhmään. Vertaamalla näitä voidaan arvioida shokin vaikutus kehitykseen. Lisää DID:stä ks. Angrist – Pischke 2008, s. 227. Cunningham 2021, s. 406–411. Ks. kontrafaktuaalista Cunningham 2021, s. 125–125. 136 Ks. Arkhangelsky – Athey – Hirshberg – Imbens – Wager 2021, s. s. 4088–4091. Cunningham 2021, s. 511– 512. 137 Cunningham 2021, s. 11. 138 Absoluuttisesti numeeriset arviot ovat aina vääriä. Tarkoituksena on tutkia muutosten suuntia. Voimakkaat muutokset ehkä indikoivat, SSNIP-testin tapauksessa, laajempia markkinoita. Taloudellisten mallien hyvyys ja voima perustuu juuri siihen, että ne ovat yksinkertaistuksia oikeasta maailmasta. Mallien tulkinnassa tulisi siis keskittyä muutosten suuntaan ja kokoon, eikä varsinaisesti tarkkoihin numeerisiin arvoihin. Ks. Back to Basics – What are economic models? 139 Normaalisti muihin markkinoiden määrittämisen mittareihin liittyy melko paljon ekonometrista analyysiä. Ristijousto on kuitenkin helposti ymmärrettävä ja melko kuvaileva luku, josta voidaan tehdä yksinkertaisia päätelmiä markkinoista. 30 Esimerkiksi 10 %:n hinnankorotus vähentää kysyntää vain 5 %. Jos luku on yli yhden, puhutaan joustavasta kysynnästä. Esimerkiksi 10 %:n hinnan lasku lisää kysyntää 15 %.140 Kysynnän hintajoustosta voidaan johtaa kysynnän ristijousto. Siinä tuotteen A kysynnän prosentuaalinen muutos jaetaan tuotteen B hinnan prosentuaalisella muutoksella. Jos ristijousto on positiivinen ovat tuotteet substituutteja. Esimerkiksi jos Tuotteen B hinta nousee, lisää tämä tuotteen A kysyntää. Tällöin tuotteet ovat substituutteja, jolloin hinnan nousua voidaan kompensoida vaihtamalla omaa kulutusta toiseen tuotteeseen. Käytännössä SSNIP-testillä pyritään estimoimaan tätä joustoa. Markkinoiden määrityksen osalta on keskeistä selvittää juuri kulutuksen siirtymistä tuotteiden välillä, jolloin voidaan substituuttien avulla määrittää, kuinka leveät markkinat ovat. Tietenkin ristijoustolla on ilmeisiä rajoituksia. Ensinnäkin luku ei ole vakio kaikilla hinta-kysyntä- tasoilla. Luonnollisesti voidaan nähdä, että mitä korkeampi tuotteen hinta on sitä vähemmän pieni muutos hinnassa vaikuttaa kysynnän siirtymiseen. Esimerkiksi, jos banaanikilon hinta nousee 5 euroa, todennäköisesti tapahtuu kulutuksen siirtymistä omenoihin. Toisaalta, jos uuden sähköauton hinta nousee 500 euroa, ei se välttämättä aiheuta merkittävää siirtymää kysynnässä polttomoottoriautoihin. Ristijouston kautta voidaan johtaa Lerner-indeksi, joka kuvastaa yrityksen monopolivoimaa. Toinen tapa johtaa Lerner-indeksi on ottaa hinnan ja rajakustannuksen erotus ja jakaa se hinnalla. Tästä saadaan selville, kuinka suuren hintakiilan yritys voi laittaa rajakustannuksen päälle. Täydellisillä markkinoilla hinta on sama kuin rajakustannus eli kiila on nolla. Normaaleilla markkinoilla kiila on olemassa mutta, jos yritys voi asettaa suuren kiilan indikoi se monopolivoimaa.141 Yleisesti kvantitatiiviset menetelmät ja eri indeksit liittyvät markkinavoiman määrittämiseen. Pyrkimys on selvittää, kuinka paljon yrityksellä on markkinavoimaa, joka realisoituu esim. kykynä hinnoitella korkeammalle menettämättä asiakkaita. Yrityksen markkinavoima yritetään yleensä johtaa sen markkinaosuudesta.142 Tähän menettelyyn on liittynyt paljon kritiikkiä, joidenkin taloustieteilijöiden puolelta. Suurimpana kriitikkona on ollut Kaplow. Hänen 140 Matemaattinen esitys, Curtis – Irvine 2015, s. 86–87. Ks. yksinkertainen sanallinen esitys, Price Elasticity of Demand Meaning, Types, and Factors That Impact It. 141 Elzinga – Mills 2011, s. 558–560. 142 Markkinaosuuksia ja markkinoiden keskittyneisyyttä kuvaillaan Herfindahl-Hirschman-indeksillä. Se on yritysten markkinaosuuksien neliöiden summa. Indeksin luku on aina 0 ja 10.000 välissä. Komissio on esim. asettanut kynnysarvot sille, milloin markkinat ovat liian keskittyneet. Whish – Bailey 2015, s. 45–46. Markkinavoima markkinaosuuksista ks. Kaplow 2010, s. 443–447. 31 näkemyksensä perusteella markkinavoiman määrittäminen markkinaosuuksista on looginen mahdottomuus. Markkinaosuuksiin perustuva lähestymistapa on lähtökohtaisesti arvio, ja sisältää virheen suhteessa oikeaan tasoon. Virheen suuntaa ei voi kuitenkaan arvioida sillä paras veikkaus markkinavoimasta on paras veikkaus. Kun virheen kokoa tai suuntaa ei voida tietää, markkinavoiman oikeudellinen arviointi on kyseenalaista johtaa markkinaosuuksiin perustuvasta analyysistä. Tämän vuoksi menetelmää ei tulisi käyttää.143 Datasäädöksen markkina-analyysissä säästytään näiltä ongelmilta. Kyseessä on pitkälti relevantin tuote-, maantieteellisen- ja temporaalisen markkinan määrityksestä. Keskeisenä kysymyksenä ei ole vaikutukset kilpailuun ja markkinoiden keskittymiseen, jotka olisivat perinteisiä markkinavoimateemoja. Markkinavoima pikemminkin kuvaa yrityksiä, kun taas datasäädöksen markkinoiden määrityksen tarkoitus on löytää tuotemarkkinat, eikä yritykset ole tässä keskiössä.144 Aiemmin esitettyä joustojen käsitettä tarvitaan SSNIP-testissä ja substituuttien määrityksessä, joka rajaa markkinat. Nyt kun markkinoiden määrittelylle on rakennettu voimakas taloustieteellinen pohja, voi oikeutetusti kysyä, mihin juristeja edes tarvitaan markkinoiden määrittelyssä. Werden on artikkelissaan ehdottanut, että juristien merkitystä tulisi vähentää merkittävästi. Hän on ehdottanut, että taloustieteilijöiltä tulisi ottaa vastaan todistelua ja taloustieteilijöiden pitäisi toimia tuomareiden teknillisinä neuvonantajina.145 Kuitenkin olen hieman erimieltä tästä, ja olen asiassa enemmän Ferron näkemyksen kannalla. Ferro on huomauttanut, että vaikka markkinoiden määrityksessä onkin voimakas taloustieteellinen pohja, viimesijainen analyysi on oikeudellinen.146 Oikeustieteessä muutenkin kyseessä on tosiseikkojen sovittamisesta oikeusnormeihin ja punninta niiden välillä tapauskohtaisesti. Markkinoiden määrityksessä ei tule orjallisesti seurata kvantitatiivista analyysiä. Oikeudellisen tulkinnan avulla voidaan ottaa huomioon laajasti eri aspekteja, jotka vaikuttavat tuotemarkkinoihin eikä niitä välttämättä 143 Kaplow 2012, s. 924–928. Alkuperäinen Kaplowin kritiikki ks. Kaplow 2010. Keskeinen huomio Kaplowin kritiikissä oli, että markkinavoimaa voidaan nykyisellä tavalla päätellä vain, kun tuotteen ovat homogeenisiä, mikä oli Kaplowin mukaan liian tiukka oletus. Kaplow 2010 s. 515. Werden on vastauksessaan Kaplowin tekstiin avannut, että Kaplowin lähestymistapa perustuu virheellisiin oletuksiin useista läheisistä substituuttien (ei homogeenisessä ympäristössä) hallinasta. Kuitenkin Werden tunnustaa, että jako passiivisiin ja aktiivisiin kilpailuefekteihin helpottaa markkinavoiman tulkinnassa. Werden 2013, s. 745–746. 144 Datasäädös johdanto-osa, kohta 32. 145 Werden 2016, s. 349. Kaplow on myös kritisoinut oikeustieteilijöiden kykyä analysoida numeerisia ongelmia. Kaplow 2010, s. 506. 146 Ferro 2019, s. 26–27. 32 havaita taloudellisessa analyysissä. Näin ollen, vaikka datasäädöksen tapauksessa seurataan kilpailuoikeudellista tulkintaa markkinoiden määrittelyssä ja kvantitatiivista puolta, tulee markkinoiden määritystä soveltaa juridisesti datasäädöksen valossa. 3.3 Markkinamäärityksen juridinen arviointi 3.3.1 Tuotemarkkinat Oikeuskäytäntö ohjaa sekä komission että kansallisten kilpailuviranomaisten toimintaa markkinoiden määrityksessä. Keskeisimmistä tapauksista voidaan johtaa tärkeimmät oikeusohjeet siitä, miten markkinoiden määrittämisen substituuttiarviointia sekä maantieteellistä ulottuvuutta tulisi soveltaa datasäädöksen osalta. Ensimmäisenä katsotaan tapausta United Brands (UB) v. komissio. Tässä tapauksessa oli kyse banaanimarkkinoista, ja siitä että UB hinnoitteli Chiquita merkkisiä banaaneja eri lailla eri maissa. Tuotemarkkinoiden osalta oli keskeisenä kysymyksenä, olivatko banaanit ja muut tuoreet hedelmät samoilla markkinoilla.147 Hintojen osalta banaanien hinta laski, kun tuli muiden hedelmien, kuten appelsiinien, sesonki.148 Tämä ainakin osaltaan indikoi tuotteiden substituutiota. Tuomioistuin totesi, että banaanien kulutus on tietyille väestösegmenteille erityisen tärkeää.149 Banaaneja on myös saatavilla vuoden ympäri siten, että ylikapasiteetti mahdollistaa vastauksen positiivisiin kysyntäshokkeihin.150 Suhteessa muihin ympärivuotisesti tarjottaviin hedelmiin banaaneilla oli uniikit ominaisuudet.151 Näiden perusteella unionin tuomioistuin piti banaanimarkkinoita omana irrallisena markkinana.152 Älylaitteiden osalta keskeisenä tuotemarkkinarajaukselle on ominaisuuksien merkitys kulutukseen. Tämä tarkoittaa, että tuotteiden osalta pitää tutkia niiden käyttötarkoitusta ja ominaisuuksia.153 Tätä myös heijastelee uusi komission tiedoksianto markkinoiden määrityksestä, jossa nimenomaisesti nostettiin yhdeksi kriteeriksi tuotteiden 147 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohdat 12–13. 148 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohdat 15–16. 149 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohta 19. 150 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohdat 23–24. 151 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohdat 25–26. 152 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohta 35. 153 Datasäädös johdanto-osa, kohta 32. 33 korvattavuuden osalta ominaisuudet ja käyttötarkoitus.154 Kirjallisuudessa on myös tuotu esille näkemys, että kuluttajajoukkoa rajatessa pitää olla selkeää, ketkä kuuluvat relevantin markkinan kuluttajiin. Lisäehtona on myös, ettei jälkimarkkinoilla saa olla arbitraasimahdollisuutta155.156 Hoffman La Roche (HLR) v. komissio oli kyse vitamiinimarkkinoista. HLR:n väitettiin käyttäneen hyväkseen määräävää markkina-asemaa vitamiinimarkkinoilla.157 Riidan osapuolet hyväksyivät komission esityksen, että jokaista vitamiinia pidetään omana tuoteryhmänä.158 HLR kuitenkin haastoi, että C- ja E-vitamiini kuuluivat samoille markkinoille. Molemmilla vitamiineilla oli myös nyt tutkittavana olevan kulutusmarkkinan (farmaseuttinen ja lisäravinne) lisäksi kysyntää lisäaineena muillakin aloilla.159 Tuomioistuimen näkemyksen mukaan tuote voi kuulua useille eri markkinoille. Jotta tuotteet voisivat kuulua samoille markkinoille, pitää niiden välillä tapahtua substituutiota riittävästi tarjonnan vaihdellessa.160 EUT kuitenkin ilmaisi, että komission alkuperäisessä päätöksessä oli epävarmuutta markkinarajauksen osalta.161 EUT:n lopullinen johtopäätös oli, että vähäinen substituutio teknologisilla markkinoilla ei oikeuttanut tuotteiden sisällyttämistä samoille markkinoille.162 Keskeinen oikeusohje oli, että substituution pitää olla merkittävää, jotta voitaisiin sisällyttää tuotteet samoille markkinoille toisen markkinan perusteella. Datasäädöksen tapauksessa tulee älylaitteella olla riittävistä kysyntää eri markkinoilla tai kysynnän pitää reagoida muutoksiin, jotta tuotemarkkinat voitaisiin integroida. 154 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 12b sekä vanha tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 7. 155 Arbitraasilla tarkoitetaan yleisesti, että saadaan varmasti positiivinen tuotto ilman riskiä. Jälkimarkkinoiden tapauksessa ostetaan tuote A hinnalla X, ja ostaja saa sen varmasti myytyä hintaan X+B jälkimarkkinoilla. Näin saadaan arbitraasituottto B varmasti ilman riskiä. Ks. perinteinen arbitraasi Delbaen – Schachermayer 2006, s. 3– 4. 156 Ezrachi 2018, s. 38. 157 Tuomio 13.02.1979, Hoffman-La Roche, C-85/76, EU:C:1979:36, kohdat 1–3. 158 Tuomio 13.02.1979, Hoffman-La Roche, C-85/76, EU:C:1979:36, kohta 23. 159 Tuomio 13.02.1979, Hoffman-La Roche, C-85/76, EU:C:1979:36, kohta 25. 160 Tuomio 13.02.1979, Hoffman-La Roche, C-85/76, EU:C:1979:36, kohta 28. 161 Tuomio 13.02.1979, Hoffman-La Roche, C-85/76, EU:C:1979:36, kohta 29. 162 Tuomio 13.02.1979, Hoffman-La Roche, C-85/76, EU:C:1979:36, kohta 30. Ezrachi 2018, s. 39. 34 Tapauksessa Europemballe Corp ja Continental Can v. komissio oli kyse fuusiosta, jonka komissio oli kieltänyt.163 Unionin tuomioistuin kumosi päätöksen toteamalla, ettei komissio ollut riittävästi selvittänyt metallisten säilyketölkkien markkinoita.164 EUT painotti erityisesti markkinoiden määrityksen tärkeyttä ja sitä, että arviointi tapahtuu tutkimalla vain tuotteen ominaisuuksia, käyttöä sekä vaihdettavuutta muihin tuotteisiin.165 Tuomioistuin mainitsi päätöksessään, ettei komissio ollut arvioinut pakkausten erityispiirteitä. Tämän takia ei voitu arvioida sitä, miten muista kevytmetallipakkauksista voitiin siirtyä nyt kyseessä olleisiin tuoteryhmiin.166 Komission päätöksessä oli sisäistä kontradiktiota, koska osa perusteluista viittasi oikeastaan laajempien markkinoiden olemassaoloon.167 Päätös etabloi käytännön, että markkinat kuuluu määrittää oikein. Tapauksessa Nederlandesche Banden Industrie Michelin (NBIM) v. komissio oli kyse Michelin-merkkisten renkaiden valmistuksesta ja jälleenmyynnistä. Markkinoiden määrityksen osalta EUT tutki, oliko raskaiden ajoneuvojen, henkilöautojen ja pakettiautojen renkaat sekä niiden uudelleenpinnoitus samoilla markkinoilla.168 Tämä oli merkityksellistä sillä raskaiden ajoneuvojen renkaiden markkinoilla NBIM:llä oli vahva markkina-asema.169 Jos kaikki markkinat aggregoitaisiin yhteen markkinaosuus laskisi alle viiterajojen. EUT painotti päätöksessään, ettei markkinoiden määrityksessä ole kyse vain objektiivisestä arvioinnista, vaan kokonaisuudesta, jossa otetaan huomioon kilpailu kysyntä- ja tarjontapuolella.170 EUT perusteli, ettei raskaan kaluston renkaiden ja henkilöautojen vaihtorenkaiden markkinoilla ole lainkaan keskinäistä substituutiota. Lisäksi tuotantolaitosten uudelleenkonfigurointi valmistettavaa tuotetta vaihdettaessa on vaikeaa.171 Kysyntäpuoli oli myös merkittävästi erilainen, koska raskaan kaluston renkaiden ostajat ovat ammattimaisia verrattuna 163 Tuomio 21.02.1973, Continental Can, C-6/72, EU:C:1973:22, kohta 1. 164 Tuomio 21.02.1973, Continental Can, C-6/72, EU:C:1973:22, kohdat 33 ja 37. 165 Tuomio 21.02.1973, Continental Can, C-6/72, EU:C:1973:22, kohta 32. 166 Tuomio 21.02.1973, Continental Can, C-6/72, EU:C:1973:22, kohta 33 167 Tuomio 21.02.1973, Continental Can, C-6/72, EU:C:1973:22, kohta 34. 168 Tuomio 09.11.1983, Michelin, C-322/81, EU:C:1983:313, kohdat 1–4. 169 Tuomio 09.11.1983, Michelin, C-322/81, EU:C:1983:313, kohta 33. 170 Tuomio 09.11.1983, Michelin, C-322/81, EU:C:1983:313, kohta 37. 171 Tuomio 09.11.1983, Michelin, C-322/81, EU:C:1983:313, kohdat 39 ja 41. 35 perusrenkaiden ostajiin.172 EUT myös totesi, että raskaan kaluston osalta jälleenmyyntiporras joutuu tarjoamaan kaikkia kokoja, jolloin ei voida erotella näitä markkinoita hienojakoisemmin.173 Uudelleenpinnoituksien osalta todettiin yksioikoisesti, että riippuvuutta on olemassa markkinoiden välillä, mutta se on niin pientä, ettei se tarjoa tosiasiallista vaihtoehtoa uusille renkaille. Tämän vuoksi uudelleenpinnoitusta ei pitänyt ottaa huomioon markkinoiden määrityksessä.174 Kun peilataan nyt NBIM-tuomiota älylaitteiden markkinoille, voidaan tehdä jälleen tärkeitä erotteluja. Esimerkiksi, jos rekka-autoa tarjotaan pääosin ammattiostajille, ei se kilpaile missään tilanteessa henkilöautojen kanssa, koska kysyntäpuolella ei tapahdu siirtymää. Datan käyttökiellon kannalta, jos rekka-autoista saa dataa, voi sitä käyttää tämän argumentin perusteella vapaasti henkilöautojen kehitykseen. Kuitenkin tulkinta ei ole näin yksiselitteinen, vaan jäljempänä tarkastellaan komponenttitasolla kilpailua verrattuna tuotantoketjun loppupään hyödykkeisiin. Tapauksessa British Airways (BA) v. komissio oli kyse BA:n matkatoimistoille antamista myyntimäärän mukana kasvavista myyntikomissioista. Tämä aiheutti käytännössä uskollisuusalennusten kaltaista kilpailun estämistä ja lukkiutumista.175 Markkinoiden määrittämisen osalta BA oli kiistänyt komission näkemyksen siitä, että matkatoimistopalvelut muodostaisivat omat markkinat ja kyseisessä tapauksessa maantieteelliset markkinat koskisivat vain Yhdistyneitä Kuningaskuntia (UK).176 BA oli ilmoittanut, että UK:n matkatoimistot kohtaavat kilpailupainetta muilta kansainvälisiltä matkatoimistoilta.177 EUT:n mukaan toimistot olivat irrallisia lentoyhtiöistä liikeriskin kannalta.178 Matkatoimistot välittivät suurimman osan lentolipuista, eikä lentoyhtiöt olisi tosiasiallisesti voineet vastaavaa volyymia korvata. Lisäksi matkatoimistot tarjosivat asiakkaille palveluita varaamiseen liittyen ja mahdollistivat esim. usean eri lentoyhtiön käyttämisen reitillä.179 Matkatoimistoilla oli näiden seikkojen takia tärkeä taloudellinen asema suhteessa lentoyhtiöihin, eikä niitä voitu lyhyellä 172 Tuomio 09.11.1983, Michelin, C-322/81, EU:C:1983:313, kohta 40. 173 Tuomio 09.11.1983, Michelin, C-322/81, EU:C:1983:313, kohta 44. 174 Tuomio 09.11.1983, Michelin, C-322/81, EU:C:1983:313, kohdat 50–56. 175 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohdat 20–26. 176 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohdat 22 ja 74–88. 177 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohta 92. 178 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohta 93. 179 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohdat 94–97. 36 aikavälillä korvata, jonka takia katsottiin, että ne muodostivat omat markkinat180. Maantieteellisten markkinoiden osalta sopimukset matkatoimistojen ja BA:n välillä koskivat pitkälti UK:n markkinoita.181 Menettelyn osalta matkatoimistojen keskeinen taloudellinen infrastruktuuri, sekä BA menettely, koskivat vain UK:tia.182 BA:n menettely koski vain muutamaa kansainvälistä matkatoimistoa183. Koska taloudellisesti ja kilpailullisesti yhdenmukaiset menettelyt olivat vain UK:n markkinoilla, voitiin todeta se relevantiksi maantieteelliseksi markkinaksi.184 Myöhemmin otetaan kantaa vielä huolto ja varaosamarkkinoiden erillisyyteen suhteessa primääri markkinoihin, mutta BA tapauksesta voi tuoda kilpailun olemassaolon merkityksen siihen, että kytköksissä olevat markkinat katsotaan erillisiksi. Datasäädöksen kannalta kahden kytketyn tuotteen välinen kilpailupaineen pitää olla niin voimakasta, että se voi tyydyttää kytketyn markkinan kysynnän, jos tarjontapuoli kohtaa negatiivisen shokin. Tapauksessa France Telecom SA (FT) v. komissio oli kyse FT:n harjoittamasta saalishinnoittelusta nopeiden internetyhteyksien markkinoilla.185 Markkinoiden määrityksen osalta keskeinen oikeudellinen kysymys oli, olivatko hitaat ja nopeat internetyhteydet samoilla vai eri markkinoilla.186 Tuomioistuin totesi, että markkinoiden määrityksessä on kyse pitkälti objektiivisesti tarkasteltuna tuotteiden välisestä korvattavuudesta.187 Jos tuotteita voidaan käyttää useilla eri tavoilla, kuuluvat ne tällöin eri markkinoille, kun ne tyydyttävät itsenäisiä taloudellisia tarpeita ja kohtaavat itsenäistä kilpailupainetta.188 Internetyhteyksien osalta nopeita ja hitaita yhteyksiä voidaan käyttää samoihin käyttötarkoituksiin. Kuitenkin nopealla yhteydellä on laajemmat markkinat, koska tietyt palvelut ja sovellukset vaativat nopean yhteyden. Lisäksi laitteet, modeemit, eivät tue samanaikaisesti hitaita ja nopeita yhteyksiä.189 180 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohta 100. 181 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohta 111. 182 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohdat 112–114. 183 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohta 115. 184 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohdat 108 ja 116–117. 185 Tuomio 02.04.2009, France Telecom, C-202/07 P, EU:C:2009:214, kohdat 6–8. 186 Tuomio 02.04.2009, France Telecom, C-202/07 P, EU:C:2009:214, kohta 73. 187 Tuomio 02.04.2009, France Telecom, C-202/07 P, EU:C:2009:214, kohta 78. 188 Tuomio 02.04.2009, France Telecom, C-202/07 P, EU:C:2009:214, kohta 79. 189 Tuomio 02.04.2009, France Telecom, C-202/07 P, EU:C:2009:214, kohdat 82–84. 37 Markkinoiden määrityksessä oli sovellettu SSNIP-testiä. Sen tuloksena huomattiin, että siirtyminen hitaiden ja nopeiden palveluiden välillä oli äärimmäisen epäsymmetristä. Kun hitaiden yhteyksien hintaa korotettiin, siirtyi paljon kuluttajia nopeiden yhteyksien markkinoille. Vastakkaisessa tilanteessa siirtyminen oli marginaalista.190 Tuomioistuin totesi, että siirtymisen epäsuhta indikoi sitä, ettei tuotteet olleet tosiasiallisesti substituutteja, jolloin ne kuuluivat asettaa eri markkinoille.191 Viimeisenä huomiona tuomiossa oli vielä merkittävä hintaero tuotteiden välillä.192 Datasäädöksen tuotemarkkinoiden osalta, tuomiosta saadaan muutama merkittävä tulkinta. Ensiksi SSNIP-testi on hyvä lähtökohta markkinoiden määrittelyssä. Toisena tärkeänä huomiona on, että kaksisuuntainen efektiivisesti yhtä suuri substituutio laitteiden välillä indikoi yksiä tuotemarkkinoita. Toisin sanoen siirtyminen markkinoiden välillä on yhtä suurta riippumatta, kumminpäin SSNIP-testi tehdään. Viimeisenä hinnan merkitystä ei voida sivuttaa, eli tuotteiden hinnat tulee olla jokseenkin samaa luokkaa. Esimerkiksi luksusauto Mercedes-Benz ei ole Toyotan halvimpien mallien kanssa samoilla markkinoilla pelkästään jo hintaeron perusteella. 3.3.2 Vertikaaliset ketjut Tapaus Hugin v. komissio koski kassakoneiden varaosien myyntiä. Hugin oli kieltäytynyt myymästä varaosia itsenäisille korjaajille. Markkinoiden määrityksessä oli kyse, muodostaako Huginin kassakoneiden varaosat oman itsenäisen markkinan.193 Kassakoneet ovat teknisesti niin monimutkaisia koneita, että niiden käyttäjät tarvitsevat erillisen korjauspalvelun. Korjauspalveluita ei voitu järjestää ilman Huginin tarjoamia vaihto-osia. Lisäksi purkuosamarkkinat olivat liian kapeat eivätkä tyydyttäneet kysyntäpuolta.194 Näin ollen kapeasti määriteltynä Huginin varaosat muodostivat oman markkinan.195 Kyseinen oikeustapaus on vanha, mutta tärkeänä huomiona on juuri lukkiutuneiden asiakkaiden asema, jota nyt datasäädöksellä pyritään auttamaan.196 Korjausmarkkinat oli tässä tapauksessa oma 190 Tuomio 02.04.2009, France Telecom, C-202/07 P, EU:C:2009:214, kohdat 87–88. 191 Tuomio 02.04.2009, France Telecom, C-202/07 P, EU:C:2009:214, kohta 89. 192 Tuomio 02.04.2009, France Telecom, C-202/07 P, EU:C:2009:214, kohta 85. 193 Tuomio 31.05.1979, Hugin, C-22/78, EU:C:1979:138, kohta 5. 194 Tuomio 31.05.1979, Hugin, C-22/78, EU:C:1979:138, kohdat 7–9. 195 Tuomio 31.05.1979, Hugin, C-22/78, EU:C:1979:138, kohta 10. 196 Datasäädös vaikutustenarviointiraportti, kohta 5.2.2. 38 irrallinen markkina, joka puhuu datasäädöksen pääidean puolesta lisätä tarjontaa korjauspalveluissa. Tapauksessa Hilti v. komissio oli kyse naulapyssyjen naulojen sekä naulalippaiden markkinoista. Hilti oli estänyt pelkkien lippaiden myynnin naulojen valmistajalle ja sulki sen markkinoilta.197 Euroopan unionin yleisessä tuomioistuimessa (EUYT) oli kyse siitä, kuinka näiden kolmen tuotteen: naulapyssyt, lippaat sekä naulat, markkinat määritellään. Tuomioistuin päätyi vahvistamaan komission näkemyksen siitä, että markkinat olivat eriytyneet kolmeksi kapeaksi alamarkkinaksi.198 Pääsyinä oli, ettei eri naulojen ja lippaiden välillä ollut substituutiota (pieni ristielastisuus). Lisäksi, koska ei ollut yhteistä standardia nauloille, jokaiselle naulatyypille oli oma valmistaja jälkimarkkinoilla, joka toi kysyntäpainetta.199 Tiivistetysti kyse oli siitä, että kun tuote kuluttaa jotain muuta tavaraa, esim. naulapyssy nauloja tai partahöylä vaihtoteriä, voi kulutusosat muodostaa oman irrallisen jälkimarkkinan. Jälleen markkinoiden erillisyys puhuu datasäädöksen idean puolesta mahdollistaa kilpailua jälkimarkkinoilla. Tapauksessa Confédération européenne des associations d’horlogers-réparateurs (CEAHR) v. komissio oli kyse siitä, että luksuskellojen valmistajat kieltäytyivät toimittamasta kellojen varaosia.200 Markkinoiden määrittelyn osalta kiistana oli, oliko komissio virheellisesti määrittänyt kellojen ja niiden varaosien markkinat.201 Komission näkemys markkinoiden yhtenäisyydestä ja kuluttajien mahdollisesta substituutiosta oli virheellinen EUYT:n mukaan. Komissio väitti, että kuluttajat siirtyvät varaosien hinnannousun takia käyttämään toisia luksuskelloja, vaikka tosiasiallisesti huoltokulut, joihin kuului varaosien hinta, olivat marginaalisia suhteessa kellojen hankintahintaan.202 Mielenkiintoisena oli tuomioistuimen näkökanta markkinajärjestelmistä. Markkinajärjestelmällä tarkoitetaan että primääri- ja sekundäärituotetta käsitellään yhtenä markkinana. Tämä on mahdollista, jos SSNIP-testin perusteella sekundäärimarkkinoilla tapahtuva hinnankorotus johtaisi kuluttajien siirtymiseen 197 Tuomio 12.12.1991, Hilti, T-30/89, EU:T:1991:70, kohdat 3–6. 198 Tuomio 12.12.1991, Hilti, T-30/89, EU:T:1991:70, kohta 65. 199 Tuomio 12.12.1991, Hilti, T-30/89, EU:T:1991:70, kohdat 54–58. 200 Tuomio 15.12.2010, CEAHR, T-427/08, EU:T:2010:517, kohdat 3–5. 201 Tuomio 15.12.2010, CEAHR, T-427/08, EU:T:2010:517, kohta 83. 202 Tuomio 15.12.2010, CEAHR, T-427/08, EU:T:2010:517, kohdat 82–83 sekä 95–96. 39 primäärimarkkinoilla tuotteesta toiseen, joka tekisi hinnankorotuksen kannattamattomaksi.203 Yleinen tuomioistuin päätyi lopputulemaan, että komissio oli virheellisesti määritellyt kellomarkkinat ja niiden korjausmarkkinat samoille markkinoille.204 Uudessa tiedonannossa markkinoiden määrityksestä on erikseen spesifioitu kolmen tyyppiset tuotekokonaisuudet.205 Ensimmäinen on markkinajärjestelmä, jonka mukaan primääri- ja sekundäärituotteet kuuluvat samoile markkinoille.206 Tarkemmin markkinat katsotaan todennäköisesti markkinajärjestelmäksi: kun primäärituotetta hankittaessa otetaan huomioon elinkaarikustannukset, korkea sekundäärituotteen arvo verrattuna primäärituotteeseen, korkea substituutio primäärituotteiden välillä ja sekundäärimarkkinoilla on vähän erikoistuneita toimijoita. Komissio on käsitellyt markkinajärjestelmää päätöksessä, joka koski kahden energiansektorin toimijan yrityskauppaa.207 Komissio katsoi, että primäärimarkkinoiden raskaat kaasuturbiinit ja sekundäärimarkkinoiden huolto- ja valvontapalvelut muodostivat yhtenäisen markkinan.208 Datasäädöksen tuotemääritelmän kannalta komission tulkinta ja EUYT:n näkemys markkinajärjestelmistä on jokseenkin huolestuttava. Markkinalla, jossa sekundäärituotteen hinta vaikuttaa varsinaisen primäärituotteen ostamiseen, on erittäin tärkeää jälkimarkkinan kilpailullisuus, koska tämä on keskeinen osa ostopäätöstä. Jos nyt katsottaisiin, että klassisen määrityksen perusteella primäärituotteeseen liittyvä sekundäärinen älylaite olisi osa primäärilaitemarkkinaa, vesittäisi tämä datasäädöksen idean. Tällöin primäärimarkkinan laitevalmistajalla olisi oikeus valvoa sitä, ettei sekundäärilaitteen tarjoaja käyttäisi dataa sen kehittämiseen. Toisin sanoen kilpailukielto laajenisi primäärimarkkinoilta myös sekundäärimarkkinoille. Sekundäärinen liitännäislaite kuuluisi samoille tuotemarkkinoille primäärituotteen kanssa, ja näin ollen kilpailisi IoT-tuotteen kanssa. Tällöin DA:n 4 ja 6 artiklojen nojalla olisi kiellettyä käyttää dataa kilpailevan tuotteen kehittämiseen. Tämä 203 Tuomio 15.12.2010, CEAHR, T-427/08, EU:T:2010:517, kohta 105. 204 Tuomio 15.12.2010, CEAHR, T-427/08, EU:T:2010:517, kohta 119. 205 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, luku 4.5. 206 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 100. 207 Päätös 08.09.2016, General Electric / Alstom, M.7278, kohta 1. 208 Päätös 08.09.2016, General Electric / Alstom, M.7278, kohdat 95–97. 40 vesittäisi merkittävästi säädöksen käyttökelpoisuutta markkinoilla, joissa on keskeistä pyrkiä estämään myyjäriippuvuuden, vendor lock-in, vaikutusta toimijoihin. Tässä tilanteessa tulisi asetuksen tavoitteen toteutumisen kannalta irrottautua perinteisestä kilpailuoikeuden tulkinnasta, ja irrottaa sekundäärituote primäärituotteen markkinoista. Eksplisiittisesti komission tai EUT:n tulisi linjata, että kilpailevan tuotteen valmistaminen tarkoittaa juuri primäärituotetta, eikä koko ketjua liitännäislaitteet mukaan lukien. Tämä olisi myös datasäädöksen johdanto-osan mukainen. Sen perusteella tarkoitus on suojata älylaitteeseen laitettuja investointeja, ja pitää insentiivit innovoida korkealla. Tarkoitus on estää vain korvaavan laitteen, primäärituotteen, valmistaminen ja sitä kautta investoinnin heikentyminen. Tarkoitus ei ole millään tavalla estää liitännäisten sekundäärilaitteiden kehittämistä, vaan päinvastoin lisätä kilpailua näillä markkinoilla. Palvelujen osalta on mainittu, ettei rajoituksia kilpailun suhteen ole suhteessa primäärituotteeseen, josta data on saatu.209 Teleologinen laintulkinta tukee myös markkinajärjestelmän hylkäämistä. Teleologisella tulkinnalla tarkoitetaan, että lakia tulkitaan sen tavoitteiden kannalta.210 Sitä on käytetty erityisesti EU:n oikeudessa.211 Tulkinnan avulla voidaan tukkia esimerkiksi aukkoja ja pyrkiä normien tehokkaaseen soveltamiseen.212 Vaillinaisesti johdantokappaleessa mainittu ”kilpailuoikeudellinen tulkinta” muunnetaan teleologian avulla hienojakoisemmaksi ja tilanteeseen riittävän sofistikoituneeksi tulkinnaksi. Tällöin kilpailuoikeudellinen tulkinta pitäisi ymmärtää pikemminkin suppeana tuotemarkkinoiden määrittelynä ja unohtaa laajemmat markkinoiden käsitteet, erityisesti markkinajärjestelmän käsite.213 Markkinajärjestelmän määrityksessä tulisi käyttää SSNIP-testi varoen, sillä nähdäkseni erottelu primääri- ja sekundäärituotteen välillä tulisi perustua puhtaaseen oikeudelliseen arviointiin. Markkinajärjestelmän tapauksessa SSNIP-testi antaisi todennäköisesti liian lavean tulkinnan. SSNIP-testi on kuitenkin hyvä tutkittaessa, onko eri tasoisten primäärituotteiden välillä 209 Datasäädös johdanto-osa, kohta 32. 210 Euroopan parlamentin tiedotus 2017, s. 6. 211 Euroopan parlamentin tiedotus 2017, s. 6. ja Brittain 2016, s. 134. 212 Brittain 2016 s. 160–161. 213 Tavallaan kilpailuoikeudellinen tulkinta datasäädöksen kontekstissa tulisi perustua sanamuodonmukaiseen tulkitaan. Datasäädöksen johdanto-osan kohdan 32 mukaisesti investointien suojaaminen ja tuotteiden vaihdettavuus tulisi ymmärtää tiukasti ja muut täydentävät käsitteet, kuten markkinajärjestelmä, tulisi sivuuttaa. 41 substituutiota, jolloin ne kuuluisivat samoille tuotemarkkinoille (sanamuodon mukaisessa merkityksessä). Lisäksi, kun markkinajärjestelmien osalta voidaan tehdä erottelu primääri- ja sekundäärituotteiden välillä, ei pitäisi olla vaikeutta ymmärtää markkinat erillisenä, ja ymmärtää kilpailevan laitteen valmistaminen koskemaan vain kyseistä tuotetta.214 Muiden markkinakokonaisuuksien osalta voidaan noudatella yleistä käytäntöä. Markkinajärjestelmän sijaan voidaan määrittää, että jokaisen primäärituotteeseen liittyvät sekundäärituotteet muodostavat itsenäisen markkinan.215 Tästä esimerkkinä on jälleen kellot, joissa jokaisen brändin osalta voi olla itsenäiset jälkimarkkinat.216 Toinen markkinajako on, että primääri- ja sekundäärituotteet muodostavat kaksi itsenäistä markkinaa.217 Esimerkiksi olisi olemassa standardoidut partahöylät ja partaterät. Molemmat tuotantoportaat, höylät ja terät, muodostaisivat omat markkinat. Kahden markkinan tulkinta ei tuota datasäädöksen kannalta ongelmia, koska sekundäärimarkkinoilla olevat tuotteet eivät olisi samoilla markkinoilla primäärituotteiden kanssa. Tällöin kielto datan käytöstä kilpailevan tuotteen kehittämiseen ei laajene ja tee lopulta datasäädöksestä hyödytöntä. Komponentti- ja välituotemarkkinoiden kohdalla voidaan pitäytyä normaalissa tulkinnassa. Vain tapauksissa, joissa välituotteet muodostavat tarpeeksi suuret markkinat, voidaan markkinoita pitää itsenäisinä. Vaikka välituotteita käytetäänkin tuotannossa, voi niiden kysyntä olla sen verran kapeaa, ettei ole oikeutettua käsitellä niitä omina markkinoina.218 Tässä tilanteessa välituotemarkkinan hallinta tulisi tulkita kilpailupaineena, jota tulisi huomioida vain markkinavoiman analysoinnissa.219 HLR tapauksessa vitamiinimarkkinoilla ei otettu huomioon, että C- ja E-vitamiineja käytettiin muuallakin kuin ihmisten ravintolisänä.220 Datasäädöksen tilanteessa ei markkinoiden määrityksellä ole tarkoitus selvittää osapuolten markkinavoimaa, vaan tuotteiden substituutiota. Sen takia tulisi säädöksen valossa sallia 214 Tulkinta olisi myös johdonmukainen suhteessa datasäädöksen johdanto-osaan. 215 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 100. 216 Päätös 10.07.2008, CEAHR, AT.39097, kohdat 95–96. 217 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 100. Esimerkkitapaus ks. päätös 27.02.2020, ABLOY / Agta Record, M.9408, kohdat 127–130. Tapaus koski ovien ja niihin liittyvien palveluiden markkinoiden erillisyyttä. Varsinainen juttu koski yrityskauppaa. 218 Ferro 2019, s. 186–187. 219 Ferro 2019, s. 189. 220 Tuomio 13.02.1979, Hoffman-La Roche, C-85/76, EU:C:1979:36, kohta 28. 42 tuotteesta tulleen datan käyttäminen komponenttien valmistamiseen vain, jos niillä on tarpeeksi laajat ja itsenäiset markkinat. Muussa tapauksessa datan käyttäminen komponenttien parantamiseen tuotantoketjussa menee kategoriaan kielletty käyttö, jos komponenttia käytetään samalla markkinalla olevan IoT-laitteen parantamiseen. Tarkka rajanveto on kuitenkin vaikeaa ja tulee tehdä tapauskohtaisesti. Ilman itsenäisiä markkinoita dataa tulisi voida käyttää komponenttien parantamiseen, jos niitä käytetään ei-kilpailevaan IoT-laitteeseen. Tämä putoaa suoraan DA:n mukaisen sallitun hyödyntämisen tulkintaan. 3.3.3 Maantieteelliset markkinat Maantieteelliset markkinat ovat tuotemarkkinoiden osalta toinen keskeinen elementti substituuttien lisäksi. Komission uudessa tiedonannossa markkinoiden määrityksestä keskeisenä määritelmänä on kilpailun riittävä homogeenisuus markkinoilla. Tämä tarkoittaa, että kysyntä, tarjonta ja muut olosuhteet ovat tarpeeksi yhtäläiset alueella toimiville yrityksille.221 EUT on käsitellyt tuomioissaan riittävän homogeenisuuden kriteeriä. Tapauksessa UB tuomioistuin määritti, että markkinoilla tulee kilpailuedellytysten olla samankaltaiset kaikille taloudellisille toimijoille.222 Banaanimarkkinoiden osalta osassa yhteisön valtioissa oli kilpailua rajoittavia järjestelmiä, jonka takia ne kuului rajata pois maantieteellisesti.223 Loput valtiot muodostivat homogeeniset vapaan kilpailun markkinat, vaikka osassa olikin tuontitullit käytössä.224 Myöskään banaanien kuljetuskustannukset eivät muodostaneet estettä pitää markkinoita tarpeeksi samankaltaisina.225 Tuoreempana tapauksena yleisistä maantieteellisten markkinoiden määrityksestä on EUYT:n päätös asiassa HeidelbergCement AG ja Schwenk Zement KG v. komissio. Kyse oli kahden rakennusmateriaaleja valmistavan yrityksen yrityskaupasta.226 Tuomioistuin vahvisti jälleen tapauksen UB kriteeristön. Lisäksi oikeus mainitsi huomioonotettavina kriteereinä 221 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 12b. 222 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohta 44. 223 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohdat 47–51. 224 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohdat 52–53. 225 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohta 55. 226 Tuomio 05.10.2020, HeidelbergCement AG ja Schwenk Zement KG, T-380/17, EU:T:2020:471, kohdat 1–7. 43 maantieteellisiä markkinoita määritettäessä tuotteiden sekä palveluiden luonteen, markkinoille pääsyn esteet, kuluttajien preferenssit, hintaerot ja markkinoiden rakenteet.227 Kuluttajien preferenssien vaikutuksesta esimerkkinä on komission päätös asiassa Google search (shopping). Kyseessä oli menettely, jossa Google suosi omia hintavertailusivuja hakukonehaussa.228 Markkinoiden määrityksessä tultiin siihen tulokseen, että jokainen maa muodostaa oman maantieteellisen markkinan. Tämä johtui siitä, että jokaiselle EU-alueen maalle oli oma kieliversio hakukoneesta, jota luonnollisesti kuluttajat preferoivat. Lisäksi suuren mittaluokan internetsivuilla ei ollut taloudellisesti järkevää tehdä eri kieliversioita, jolloin markkinat rajautuivat valtiokohtaiseksi.229 Kuluttaja preferenssillä on erittäin paljon vaikutusta suhteessa datasäädökseen. Älylaitteisiin liittyy usein eri kieliversioita. Tällä voi olla suuri merkitys siinä, onko esim. Ranska ja Viro samoilla markkinoilla. Laitteissa kuitenkin usein on dominoivana englanninkieliset versiot, jotka ovat usein käyttökelpoisia myös markkinoilla, joilla kuluttajien äidinkieli ei ole englanti. Tältä osin, riippuen luonnollisesti tuotteesta ja kuinka tärkeänä osana kieli on tuotetta, markkinat voidaan rajata sopivalle alueelle. Toinen kuluttajapreferenssejä käsitellyt komission tapaus koski banaanimarkkinoilla toimivien yritysten fuusioitumista, Chiquita Brands International ja Fyffes. Komission näkemyksen mukaan eri kansallisilla markkinoilla, ja laajemmilla alueilla, preferoitiin eri; hintaisia, kokoisia, laatuisia, alkuperäisiä banaaneja, pakkauksia sekä brändejä. Maiden välillä oli myös eroja tarvittavissa sertifikaateissa ja jakelujärjestelmissä. Näiden perusteella markkinat määritettiin kansallisiksi.230 Pohjois-Euroopan osalta kilpailudynamiikassa tuli ottaa huomioon kuljetuskustannukset.231 Maantieteellisten markkinoiden kannalta keskeisenä näkökohtana on myös kuljetuskustannukset, ja niihin liittyvät tekijät. Kuljetuskustannusten osalta määritellään yleensä alue, jonka sisällä tuotetta voidaan kuljettaa tai vaihtoehtoisesti asiakkaat liikkuvat ostamaan tuotetta. Liikkuvuutta on tutkittu esim. lentokenttien ja ruokakauppojen kohdalla, sillä kyseiset palvelut eivät liiku, vaan asiakkaat tulevat niiden luokse. Älylaitteiden osalta 227 Tuomio 05.10.2020, HeidelbergCement AG ja Schwenk Zement KG, T-380/17, EU:T:2020:471, kohta 294. 228 Tiivistelmä päätöksessä 27.06.2017, Google Search (Shopping), kohta 9. 229 Tiivistelmä päätöksessä 27.06.2017, Google Search (Shopping), kohdat 253–254. 230 Päätös 03.10.2014, Chiquita Brands International / Fyffes M.7220, kohdat 120–127. 231 Päätös 03.10.2014, Chiquita Brands International / Fyffes M.7220, kohta, 131. 44 todennäköisesti ei ole tarvetta tutkia niinkään asiakkaiden liikkumista. Suurimpien älylaitteiden, kuten raskaanteollisuuden laitteiden osalta, kuljetuskustannukset oivat olla keskeinen kysymys. Komissio on jätteenkäsittelyä koskevassa yrityskaupassa käsitellyt ympäristö- ja kuljetuskustannuksia. Tapauksessa todettiin, että kuljetuksista tulevat CO2- päästöt tulee ottaa huomioon kuljetuskustannuksissa ja sitä kautta relevantin markkina-alueen määrityksessä.232 Läheisenä aiheena kuljetuskustannuksiin on kauppavirrat ja tarjonnan korvattavuus. Komission markkinamääritystiedonannossa on mainittu, että suuret kauppavirrat ja tuonnin reagointi hinnanmuutokseen viittaavat kaupan esteettömyyteen ja indikoivat yhtenäisiä maantieteellisiä markkinoita.233 Komission päätöksessä, joka koski sinkkimarkkinoilla olevia yrityksiä arvioitiin, voiko tuonti korvata EU-alueella sinkin tarjontaa. SSNIP-testin avulla ja tarkemmalla tilastollisella testaamisella tultiin lopputulokseen, ettei tuonti voi korvata EU-alueen tuotantoa, joka viittasi siihen, ettei sinkkimarkkinat olleet maailmanlaajuiset.234 Komissio otti kantaa yksipuolisen tuonnin merkitykseen tapauksessa, joka koski Bertelsmannin ja Springerin fuusiota. Kyseessä oli lehtien painomarkkinat. Pääkohteessa Saksassa markkinat oli merkittävästi erilaiset verrattuna muuhun Eurooppaan. Saksassa oli paljon kapasiteettia (lähes 50 % koko Euroopasta). Tämän takia Saksasta oli paljon vientiä. Vienti ei kuitenkaan ollut tasaisesti jakautunut painotalojen välillä.235 Suuresta viennistä huolimatta markkinat määritettiin koskemaan vain Saksaa. Kapeita markkinoita perusteltiin sillä, ettei vienti ollut niin suurta, että sillä olisi ollut merkitystä suoraan muihin markkinoihin, kuten Ranskaan.236 Oikeastaan lopputulema on markkinamäärityksen perusteella looginen. Vaikka vientiä oli paljon, ei se ollut kuitenkaan niin suurta, että se olisi voinut korvata toisen maan tuotannon. Käyttäen SSNIP-testin logiikkaa, jos Englannissa printtituotteiden hinta nousisi 5–10 %, ei Saksan tuontipaine välttämättä tekisi nostosta kannattamatonta. Lisäksi homogeenisuuden 232 Päätös 14.04.2021, Schwarz Group / Suez Waste Management companies, M.10047, kohta 58. 233 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 75. 234 Päätös 22.11.2012, Glencore / Xstrata, M.6541, kohdat 147–148. 235 Päätös 03.05.2005, Bertelsmann / Springer, M.3178, kohta 59. 236 Päätös 03.05.2005, Bertelsmann / Springer, M.3178, kohta 70. 45 kannalta päätöksessä myös mainittiin, että julkaisijoilla oli melko eri preferenssit painatuksessa, joka oli omiansa vaikuttamaan tuontiin.237 NBIM-tapauksessa on todettu, että vaikka yritys oli osa isompaa konsernia, niin NBIM:n toiminnan keskittyminen yhdelle alueelle viittasi siihen, ettei markkinat olleet sen laajemmat.238 Tärkeimpänä kriteerinä todettiin, että taloudelliset ehdot ovat tarpeeksi homogeeniset vain Alankomaiden markkinoilla, joka muodosti tapauksen relevantin maantieteellisen markkinan.239 Tapauksessa BA lentolippujen myynnin osalta määritettiin, ettei kilpailuolojen tarvinnut olla täysin vaan vain riittävän homogeeniset.240 Lentolippujen osalta todettiin, että suurin osa varauksista, aikoinaan241, tehtiin kotimaassa ja välitys suoritettiin kotimaan matkatoimistojen kautta.242 Vain osalla toimijoista oli globaaleja sopimuksia, ja ne täydensivät vain paikallisia sopimuksia.243 Näiden seikkojen vuoksi lentolippujen myynti rajoittui vain UK:n alueelle, joka muodosti tapauksen relevantin maantieteellisen markkinan. Keskeisenä erona vanhaan tiedonantoon nähden on, että markkinoiden riittävän homogeenisuuden kriteerin tutkimisessa on luovuttu SSNIP-testin soveltamisesta tutkittaessa relevanttien markkinoiden maantieteellistä ulottuvuutta.244 Toisaalta SSNIP-testin logiikkaa voi käyttää ajattelun tukene maantieteellistä ulottuvuutta määriteltäessä, vaikkei sitä kvantitatiivisesti sovellettaisi. Keskeisenä kvantitatiivisena metodina on havaintoalueiden tutkiminen. Analyysissa on yleensä piirretty ympyröitä tiettyjen toimipisteiden ympärille, joissa kuluttajien käyttäytyminen on samankaltaista, eli kilpailuolosuhteet ovat homogeeniset.245 237 Päätös 03.05.2005, Bertelsmann / Springer, M.3178, kohta 70. 238 Tuomio 09.11.1983, Michelin, C-322/81, EU:C:1983:313, kohta 25. 239 Tuomio 09.11.1983, Michelin, C-322/81, EU:C:1983:313, kohta 26. 240 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohta 108. 241 Nykyään lentolippujen ostaminen on lähempänä kaksisuuntaisia markkinoita. Lentolippujen metahakusivustoilla toimii sekä verkkomatkatoimistot ja lentoyhtiöt, jotka myyvät lentolippuja asiakkaille. Nykyään ei olisi niin yksioikoista todeta, että tietyn maan osalta muodostuu yhtenäiset markkinat. Ks. Raad – Sharma – Nicolau 2023, osat 1 ja 2. 242 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohdat 109–111. 243 Tuomio 15.03.2007, British Airways, C-95/04 P, EU:C:2007:166, kohta 115. 244 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, osio 3.1.1. 245 Ks. Elizalde 2013, s. 472–473 ja uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohdat 70–74. 46 Datasäädöksen osalta maantieteellinen markkinan määritys ei tuota samalla tavalla ongelmaa kuin tuotemarkkinoiden määritys. Käytännössä laitteiden kohdalla voidaan yksinkertaisesti katsoa markkinoita missä kilpailun kriteerit ovat homogeeniset. Homogeenisyys kattaa kaikki markkinoihin liittyvät aspektit kuten: kuljetuskustannukset, tuonti, vienti, preferenssit, sääntely sekä kilpailutilanne. Unionin oikeuskäytännössä on usein oltu kapeiden maantieteellisten markkinoiden kannalla, jolloin tulkinnallisesti tämä on ongelmaton datasäädöksen kannalta. 3.4 Mahdollinen kilpailukielto ja kokoavat näkökohdat 3.4.1 Kilpailukielto Yhtenä mielenkiintoisena näkökulmana kieltoon käyttää dataa laitteen kanssa kilpailevan tuotteen valmistamiseen on kysymys, muodostaako tämä ikuisen kilpailukiellon. Tilanne voisi muodostua, kun dataa jaetaan oikeutetusti ja vastaanottaja haluaa alkaa myöhemmin valmistamaan kilpailevaa laitetta. Ensimmäisenä huomiona on, ettei säädös kiellä jakamista sellaiselle osapuolelle, joka valmistaa kilpailevaa laitetta. Esimerkki tuo vielä konkreettisemmin kilpailukiellon esiin. Suomessa älylaitteita valmistava yritys A jakaa dataa Portugalissa vastaavia laitteita valmistavalle yritykselle B. Yritykset myyvät tuotteita vain kotimaassa, jolloin ne eivät kilpaile samoilla markkinoilla, eikä portugalilainen yritys riko 6 artiklan kieltoa. Myöhemmin yritys B laajentaa myyntiä koko EU-alueelle, mukaan lukien Suomen markkinoille. Onko tämä kiellettyä kilpailua, ja onko olemassa aikajännettä, jonka jälkeen kilpailu olisi sallittua? Toinen ongelma muodostuu, kun dataa jaetaan kolmannelle osapuolelle lain puitteissa oikeutettuun toimintaa, kuten korjauspalvelun kehittämiseen, mutta osapuolen yritystoimintaan kuuluu myös kilpailevan tuotteen kehitys ja valmistus. Miten kielletty käyttö voidaan estää tässä tilanteessa, jos esimerkiksi yrityksellä on vain yksi tutkimus- ja kehitysosasto? Liian tiukka kontrolli voi johtaa tilanteessa kilpailukieltoon dataa vastaanottavalle yritykselle. Toisen esimerkin tilanteessa datan haltija ei voi kieltäytyä datan jakamisesta perusteella, että yritys harjoittaa kilpailevaa toimintaa. Laittoman käytön estämiseksi on tarpeellista ottaa toisenlaisia askelia. Sen tarkempaa menemättä tapoihin suojata dataa väärinkäytöltä, suojauksen voisi toteuttaa teknisillä ja organisatorisilla keinoilla (TOM).246 Organisatorinen 246 TOM-suojakeinot ovat käytössä henkilötietojen suojaamisessa, GDPR artikla 32 ja johdanto-osa kohta 78. Metzger ja Schweitzer ovat listanneet, mitä teknisiä asioita tulisi ottaa datasäädöksessä huomioon. Listassa muun muassa painotettiin selkeitä ehtoja ohjelmistorajapintoja koskevissa sopimuksissa ja in situ -pääsyn rajoittamista vain erikoistapauksiin. Metzger – Schweitzer 2022, s. 24–25. 47 suojaaminen on esimerkiksi tässä tapauksessa tutkijatiimien pitäminen erillään. Toinen tutkijatiimi käyttää datasäädöksen nojalla hankittua dataa ja tästä erillään on tiimi, joka kehittää kilpailevaa laitetta. Henkilötietojen suojaamisesta ja käsittelystä on jo olemassa paljon hyviä käytänteitä, miten voidaan rajoittaa pääsyä dataan. Teknisinä keinoina ovat älysopimukset ja ohjelmistorajapinnat. Niiden avulla voidaan rajoittaa sekä valvoa, kuka on käyttänyt dataa.247 Jokseenkin itsestään selvänä aspektina on osapuolten good faith. Yleensä tematiikassa liikaa keskitytään mahdollisiin haittoihin ja väärinkäytöksiin. Suurin osa liiketoiminnasta kuitenkin perustuu yhteistyöhön ja osapuolten väliseen luottamukseen. Vaikka osapuolella olisikin mahdollista käyttää väärin dataa, ei se todennäköisesti tarkoita, että näin tapahtuisi. Vastapainona kilpailun ollessa kiihkeää lisääntyy insentiivit toimia väärin. Ensimmäisen esimerkin tilannetta voidaan tutkia kilpailukieltosopimuksien kautta. Niillä on selkeä kilpailuoikeudellinen ulottuvuus. Kilpailukielto voidaan nähdä SEUT 101 artiklan mukaisena kiellettynä sopimisena, erityisesti horisontaalissa tilanteessa, jossa osapuolet ovat samalla tuotantoportaalla. Vertikaalisella suhteella tarkoitetaan, että kyseessä on suhde eri tuotanto- tai jakeluportaan välillä.248 Horisontaali taas viittaa tässä tapauksessa siihen, että molemmat osapuolet ovat IoT-laitteiden valmistajia, kilpailukielto koskee käytännössä horisontaalia tilannetta.249 Horisontaalien sopimuksien sallittavuudesta löytyy komission suuntaviivat.250 Horisontaali-suuntaviivoissa käsitellään kilpailukieltosopimuksia pitkälti tk- toiminnan osalta. Suuntaviivoissa on mainittu, että keskeisinä haittoina/huolina yhteistyösopimuksissa on hintojen nousu, kolluusio, heikompi tuotteiden laatu (alhaisempi teknologian taso) ja markkinoilta sulkeminen.251 Hyötyinä on mainittu tilanteet, joissa kehitystoiminta on komplementaarista, eikä sitä tapahtuisi ilman yhteistyötä.252 Keskeisenä huomiona on, että suuntaviivat kohdistuvat yhteistyöhön. Kuitenkin datasäädöksen tapauksessa 247 Datasäädöksen esitöissä on käyty jakotapoja läpi, ja tunnistettu ne turvallisina tapoina jakaa dataa. Lisää teknisiä metodeja datan suojaamiseen ks. Secure personal data, kohta Technical measures. 248 Komission asetus (EU) 2022/720, annettu 10 päivänä toukokuuta 2022, Euroopan unionin toiminnasta tehdyn sopimuksen 101 artiklan 3 kohdan soveltamisesta tiettyihin vertikaalisten sopimusten ja yhdenmukaistettujen menettelytapojen ryhmiin (vertikaalisia menettelyjä koskeva ryhmäpoikkeusasetus). Vertikaalisten suhteiden määritelmä asetuksen 1(1) alakohdat a ja b. Van Bael – Bellis 2010 s. 169–171. 249 Van Bael – Bellis 2010 s. 419. 250 Komission Tiedonanto – Suuntaviivat Euroopan unionin toiminnasta tehdyn sopimuksen 101 artiklan soveltamisesta horisontaalista yhteistyötä koskeviin sopimuksiin. 251 Horisontaalit suuntaviivat, kohdat 135–137. 252 Horisontaalit suuntaviivat, kohta 138. 48 kyse on pikemminkin kiellosta käyttää dataa innovointiin. Tämä muistuttaa vaikutuksiltaan eniten tilannetta, missä suljetaan markkinoilta pois muita, kun tehdään eksklusiivisia sopimuksia tiettyjen komponenttien käyttämisestä lisensoinnin kautta, joka on taas vertikaalinen suhde.253 Toisaalta tässä tapauksessa ei voida yksipuolisen menettelyn osalta tutkia asiaa määräävän markkina-aseman väärinkäytön alla, koska IoT-laitteen valmistajalla ei ole välttämättä kategorisesti määräävää asemaa tuotteen kohdalla. Tämän takia, on järkevämpää tutkia tilannetta horisontaalina rajoituksena, joka tavallaan luo reunaehdot kielletylle kilpailulle. Horisontaalin rajoituksen kautta voidaan analogisesti tutkia missä menee sallittujen kilpailukieltojen rajat, ja soveltaa näitä rajoja datasäädökseen. Horisontaalien suuntaviivojen perusteella tk-sopimuksen sallittavuuden osalta tutkitaan: tehokkuuden kasvua, tarpeellisuutta, siirtymää kuluttajille, sekä mahdollisia toimenpiteitä. Tehokkuuden osalta tutkitaan lisääkö menettely teknologiaa, markkinoiden kehittymistä, tiedon leviämistä alalla sekä tuotantokulujen pienentymistä.254 Näiden hyötyjen pitää valua kuluttajalle, jotta menettely olisi sallittua, esim. korkeampi laatu tai alhaisempi loppuhinta.255 Menettely saa olla vain niin laaja kuin on enimmissään tarpeellista.256 Sopimisella ei saa estää kilpailua.257 Merkittävimpänä on todettu uponneiden kustannusten merkitys arviointiin. Jos projektista on jo muodostunut kustannuksia eikä puuttumisella voitaisi saavuttaa alkuperäistä tilannetta, arviointi tehdään silloisen sopimusajankohdan valossa. Huomioon otetaan myös innovoinnin päämäärä muodostaa immateriaalioikeuksia, jotka sallitusti muodostavat yksinoikeuden.258 Datasäädöksen kannalta keskeistä on painotella kilpailua rajaavan vaikutuksen, sekä investointien suojan välillä. Molemmat oikeudet vetävät vastakkaisiin suuntiin. Säädöksessä muutenkin nämä oikeudet törmäävät usein ja säädös sekä johdanto-osa vaikenevat usein kumpi oikeus voittaa, tai edes millä tavalla niitä tulisi arvioida. Arviointi on vain piilotettu FRAND-ehtojen taakse. 253 Nazzini 2013, s. 479–480. 254 Horisontaalit suuntaviivat, kohta 155. 255 Horisontaalit suuntaviivat, kohdat 159–161. 256 Horisontaalit suuntaviivat, kohta 158. 257 Horisontaalit suuntaviivat, kohta 159. 258 Horisontaalit suuntaviivat, kohta 164. 49 Tk-yhteistyöstä on olemassa oma ryhmäpoikkeus asetus (RPA).259 Horisontaalisopimuksen kesto on rajattu seitsemään vuoteen siitä, kun yhteistyöteknologia tai sitä sisältävät tuote on saatettu sisämarkkinoille, RPA 6(3). Poikkeusta voidaan soveltaa vain, jos osapuolten yhteenlaskettu osuus relevanteista tuote- ja teknologiamarkkinoista ei ylitä 25 %, RPA 6(1). RPA:n 8 artiklassa on määrätty kielletyt rajoitukset. Sopimusteknologian tai -tuotteen260 myyntiä ja tuotantoa saa rajoittaa vain ajalta, jolloin osapuolet ovat sopineet yhteisestä hyödyntämisestä. Tämä käytännössä rajaa, että kielto tuottaa kilpailevaa tuotetta on rajattu sopimuksen voimassaoloajaksi eli enintään seitsemäksi vuodeksi. Tiivistetysti unionin oikeudella on kielteinen näkemys ikuisia kilpailukieltoja kohtaa. Tk-yhteistyössä kilpailukielto on sallittu vain sopimusteknologian osalta seitsemän vuoden ikkunassa, jos osapuolet täyttävät RPA:n vaatimukset ja pääsevät poikkeuksen piiriin. Kuitenkin datasäädöksen sanamuoto jättää takaoven auki ikuiselle kilpailukielolle. Kielto ei koske ylipäätänsä kilpailua vaan ainoastaan datan käyttämistä kilpailevaan tuotteen kehitystoimintaan. Peilaten aiempaan esimerkkiin yrityksen B:n laajentumisesta kilpailevalle markkinoille, ei kilpailukiellon tulisi olla ikuinen. Kilpailukielto suojaa tehtyjä investointeja.261 Jossakin vaiheessa myyntitulot ovat kattaneet investointikustannukset, eikä niitä tarvitse enää vastaavalla tavalla suojata.262 RPA:ssa lainsäätäjä on asettanut kuoletusajaksi 7 vuotta, jonka jälkeen investoinnit ovat saaneet riittävän tuoton, eikä suojaa tarvita. Toinen huomio on, että alkuperäisen hankitun datan merkitys IoT-laitteessa saattaa olla vähäistä. Jatkuvan kehitystyön perusteella alkuperäinen data ei ole välttämättä enää relevanttia, jolloin säädöksen hengessä tulisi tulkita, ettei sitä ole käytetty kilpailevaan tuotteeseen tai tuote ei sisällä sitä. Investointisuojan tarvetta ja datan käyttö laitteessa tulee punnita tapauskohtaisesti, mutta sen ei tulisi olla ikuinen lähes missään tilanteessa. Kehitystoiminnalla tulisi olla myös suoja tuomioistuin- ja viranomaismenettelyssä. Datan jakaminen on pakollinen velvoite, eikä sitä voi kiertää pelkästään syyllä, että epäillään 259 Komission asetus (EU) 2023/1066, annettu 1 päivänä kesäkuuta 2023, Euroopan unionin toiminnasta tehdyn sopimuksen 101 artiklan 3 kohdan soveltamisesta tutkimus- ja kehityssopimusten tiettyihin ryhmiin. 260 RPA:n 1 artikla 5 kohta. Sopimusteknologialla tarkoitetaan yhteisen tk:n lopputuloksena syntynyttä teknologiaa tai prosessia. Saman artiklan 6 kohdassa sopimustuotteella tarkoitetaan tuotetta, johon on käytetty yhteisen tk:n lopputuloksena syntynyttä teknologiaa tai prosessia. 261 Datasäädös johdanto-osa, kohta 32. 262 Metzger – Schweitzer 2022, s. 16. 50 väärinkäyttöä.263 Sopimus voi tulla voimaan sopivilla ehdoilla riitamenettelyn jälkeen, vaikka datan haltija olisi ollut sitä vastaan. Kun dataa vastaanottava kolmas osapuoli kehittää kilpailevaa laitetta on haltijalla oikeus valittaa tästä viranomaiselle, riidanratkaisuelimelle tai tuomioistuimelle, ja vedota kilpailukieltoon.264 Datasäädöksessä ei ole mainittu, että tässä menettelyssä olisi käänteinen näyttötaakka, eli datan haltijan pitää pystyä osoittamaan, että kolmas osapuoli on laittomasti käyttänyt dataa. Datasäädöstä koskevassa tutkimuksessa on oltu myös kannalla, että todistustaakka tulisi olla kantajalla.265 Datasäädökseen on tuotu paljon standardiessentiaalipatentteihin liittyviä yksityiskohtia kuten FRAND-ehdot. Tietyllä tavalla data ja patentit ovat lähellä toisiansa, vaikka teknisesti ottaen dataan ei voi perustaa immateriaalioikeuksia. Datasäädöksen kontekstissa dataa koskeva kilpailukielto on lähellä patenttiyksinoikeutta. Sen perusteella patentoitua teknologiaa ei saa käyttää ilman haltijan suostumusta. Loogisesti datan haltijalla on kilpailukiellon kohdalla todennäköisesti samanlaisia oikeussuojakeinoja käytössä kuin patenteissa, eri pituiset kieltomääräykset ja korvaukset. EU-alueella suurimman osan unionin jäseniä kattavia patentteja, jotka Euroopan patentti toimisto myöntää, koskevat riidat käsitellään yhdistetyssä patenttituomioistuimessa (UPC).266 UPC:n menettelysäännöissä on mainittu, kuinka todistustaakka jakaantuu riidoissa. UPC:n perustamissopimuksen 54 artiklan mukaan pääsääntönä näyttötaakka faktoista on sillä osapuolelle, joka vetoaa niihin. Poikkeuksena tähän 55 artiklan perusteella, kun uusi tuote on tehty patenttiteknologiaa käyttäen ja loukkaus on siinä mielessä ilmeinen, ettei tuotetta olisi voinut muuten saada aikaiseksi, on todistustaakka käänteinen. Datasäädöksen osalta tulisi soveltaa vain perustamissopimuksen 54 artiklaa. Jos datan haltija vetoaa kilpailukiellon rikkomiseen, pitää sen pystyä näyttämään väite. Artikla 55 263 Esimerkiksi on mahdollista kieltäytyä jakamasta dataa sillä perusteella, että liikesalaisuuksien paljastumisen riski on korkea ja paljastumisesta syntyisi suuria taloudellisia tappioita. Lisäksi millään menetelmillä ei voida kiertää objektiivista paljastumisen riskiä, DA 4(8). 264 Muutoksenhakuoikeudesta lisää jäljempänä. Sääntelyteknisesti voi kuitenkin mainita, että muutoksenhakuoikeuksia koskevat säännöt ovat jakautunut hieman ympäri säädöstä. Riidanratkaisuelimestä säädetään datasäädöksen 10 artiklassa. Viranomaisesta, joka käsittelee säädökseen liittyvät valitukset, säädetään 37 artiklassa. Artikloissa 38–39 säädetään oikeudesta valituksen tekemiseen ja tehokkaista oikeussuojakeinoista eli valituksesta tuomioistuimeen. 265 Max Planck instituutin kommentaarissa FRAND-sopimusten osalta on ehdotettu, että todistustaakka tulisi olla datan haltijalla. Ylettäisin tämän sopimuksia koskevan taakan myös koskemaan kilpailukieltoja. Ks. Max Planck Position Statement 2022, s. 38–39. 266 Ks. koko järjestelmästä, Unitary patent ja oikeuksista, Court presentation. Lisää aiheesta, Pila – Wadlow 2015. 51 on nähdäkseni patentteja koskeva, ja dataan ei liity samalla tavalla suojeltavaa innovointia.267 Nähdäkseni lainsäätäjä olisi erikseen määrittänyt käänteisen todistustaakan, jos se olisi katsonut sen tarpeelliseksi datasäädöksessä. Analogisesti näkisin järkevänä, että datasäädöksen kiistoissa koskien kilpailukieltoa ja datan laitonta käyttämistä kilpailevan laitteen kehittämisiin, tulisi noudattaa normaalia todistustaakkaa – väitteen tekijän kuuluu perustella väite. Normaali todistustaakka suojaisi kolmannen osapuolen kehitystoimintaa, koska presumptio olisi, ettei dataa ole laittomasti käytetty, jollei tätä pystytä näyttämään toteen. Menettely suojaa kolmannen osapuolen etua siinä määrin, ettei datan hankkimisesta ja kilpailevan laitteen itsenäisestä kehittämisestä muodostu tilannetta, jossa järjestely automaattisesti johtaisi de facto kilpailukieltoon. Kuitenkin datan haltijan oikeutettua etua suojellaan säädöksessä sallimalla tarpeellisten teknisten menettelyjen käyttämisen datan suojaamiseen, DA 11(1), ja niistä syntyvien kustannusten tasaamiseen, lisää jäljempänä. Nähdäkseni säädöksen tavoitteiden mukaisen tulkinnan avulla mekanismit voidaan luoda riittävän vahvoiksi, jotta ne estävät ikuisen kilpailukiellon muodostumisen.268 Mekanismien epäonnistuessa viimesijaisena perälautana on kilpailuoikeuden ja SEUT 101 artiklan tulkinnat. 3.4.2 Markkinamäärityksen kokoavat näkökohdat ja keskeiset tulkinnat Markkinoiden määrityksessä pitää ottaa laajasti huomioon monia aspekteja. Datasäädöksen tapauksessa määrityksen ei tarvitse mennä täysin ”loppuun” asti sillä, tarkoitus ei ole selvittää yritysten markkinavoimaa tietyillä tuotemarkkinoilla, vaan mitkä tuotteet kilpailevat keskenään. Näkemykseni mukaan asetuksen sekä EU:n datastrategian toteutumisen kannalta voidaan järkevästi noudattaa lähes kaikkia markkinoiden määritysperiaatteita. Tuotteiden osalta tutkitaan SSNIP-testin avulla läheisiä substituutteja pääosin hinnan ja ominaisuuksien osalta. Maantieteellisten markkinoiden osalta uusi keskeinen kriteeri, riittävän homogeeniset markkinat, toimii hyvin, koska se ei liiaksi estä säädöksen tavoitteiden toteutumista estämällä vastaavan primäärituotteen kehittämistä kahdella täysin erillä maantieteellisellä markkinalla. 267 Sen tarkemmin menemättä kriteeriin, mikä on innovatiivinen ominaisuus ja miten käytännön todistelu menisi datasäädöksen kiistatilanteissa, liittyy kysymykseen paljon oikeudellista verkottuneisuutta. Onko ominaisuutta suojeltu jollakin toisella immateriaalioikeudelle? Onko ominaisuus saatu selville sallitulla käänteismallintamisella? Käytettiinkö käänteismallintamisen apuna DA:n nojalla laitteesta saatua dataa? Kopioitiinko ominaisuus suoraan DA nojalla saadulla datalla? Nämä ovat joitakin oikeudellisia kysymyksiä joihin kiistat voisivat liittyä. Kuitenkin jokaisella osapuolella tulisi olla velvollisuus esittää näyttöä väitteisiinsä, joiden perusteella oikeus tekisi ratkaisun. 268 Lisää jäljempänä neuvottelumenettelyä koskevassa alakohdassa 4.3.2. 52 Keskeinen poikkeus on markkinajärjestelmä, jolla tarkoitetaan, että primääri- ja sekundäärituotteet ovat samoille markkinoilla. Datasäädöksen koko idea on lisätä kilpailu sekundäärimarkkinoilla eli laitteiden tapauksessa korjaus- ja liitännäislaitemarkkinoilla. Tältä osin poikkeaisin täysin ja ohittaisin kilpailuoikeudellisen näkemyksen. Datasäädöksessä vastakkaisissa vaakakupeissa painaa kilpailun lisääminen vendor-lock-in efektin poistamisella ja innovoinnin insentiivien pitäminen korkealla. Tältä osin, jos sovelletaan markkinajärjestelmän tulkintaa, estää se datan jakamisen kolmansille liitännäislaitteiden tarjoajille, sillä liitännäislaitteet kilpailisivat primäärituotteiden kanssa samoilla markkinoilla. Vastapainona näillä markkinoilla todennäköisesti vendor-lock-in efekti on erittäin voimakasta, ja kysyntäpuolta hyödyttäisi kilpailu. Valmistajan suojaaminen pitäisi kuitenkin insentiivit innovoida korkealla, sillä tuotto koko vertikaalissa ketjussa jäisi vertikaalisti integroituneelle valmistajalle.269 Kuitenkin asetuksen selkeä painopiste on kilpailun lisääminen, sillä kustannuksella, että markkinoilla jo olevat laitevalmistajat kärsivät tästä, ja joutuvat kohtaamaan enemmän kilpailua sekundäärimarkkinoilla. Muutenkin markkinajärjestelmän käsite voidaan johtaa pikemmin ajatukseen markkinavoimasta. Ideana on, että sekundäärimarkkinojen toimijoilla on niin paljon markkinavoimaa, että ne voivat hinnoittelupäätöksillään vaikuttaa primäärimarkkinoilla ostajien päätöksentekoon. Tämänkin vuoksi tulisi hylätä näkemys markkinajärjestelmistä, koska tulkinnassa ei ole kyse markkinavoimasta vaan tuotteiden substituutiosta. Markkinajärjestelmä teema ei kuitenkaan koske välituote – lopputuote aspektia. Siinä kyseessä ei ole samalla tavalla riippuvuutta sekundäärimarkkinoista, vaan kyse on primääri markkinoista ja niihin liittyvistä välituotteista. Datasäädöksen kannalta tulkinta tulisi olla, että välituotteen muodostaessa itsenäisen tarpeeksi laajan markkinan saisi lopputuotteesta tuotettua dataa käyttää välituotteen kehittämisessä. Jos välituotteella ei ole omaa markkinaa vaan se on vain panos lopputuotteeseen, IoT-laitteeseen, ei saisi lopputuotteesta tuotettua dataa käyttää välituotteen kehittämiseen sillä se lopulta kilpailisi vain lopputuotemarkkinoilla osana IoT- laitetta.270 Tässä tilanteessa tulisi soveltaa kieltoa käyttää dataa kilpailevan laitteen tuottamiseen. 269 Olettaen nyt, että valmistaja on vertikaalista integroitunut, siten että ketjuun kuuluu tuotteen valmistaminen ja liitännäispalvelut. 270 Jos välituotetta käytetään erin IoT-laitteen parantamiseen, joka ei kilpaile alkuperäisen laitteen kanssa samoilla markkinoilla, on käyttö sallittua. 53 Mielenkiintoisena näkökulmana on, että useat tahot ovat kritisoineet koko kilpailukielto rajoituksen olemassaoloa. Kuten aiemmin jo esiteltiin, on mahdollista, ettei IoT- laitevalmistajien investointeja tarvitse suojalle, sillä ne voidaan sisällyttää laitteen hintaan. Tämän näkökulman jatkeena on, että ei ole perustelua suojella markkinoilla olevia yrityksiä kilpailukiellolla.271 Osittain olen samalla linjoilla näiden näkökulmien kanssa, mutta pidän todennäköisenä, että lainsäätäjä on tarkoituksella tehnyt liennytyksen valmistajille, jottei järjestelmä vaikuttaisi liian yksipuoliselta. Datasäädöksen tavoitteiden kannalta tulkinnat markkinoiden määrityksestä on tarkoituksellisesti tehtävä tiukaksi, ja sitä kautta mahdollisimman kilpailumyönteiseksi, jotta säädöksen tavoitteet toteutuisivat. 271 Kärkipäässä kritiikissä ovat olleet Kerber ja Eckardt. Ks. Eckardt – Kerber 2024a. Eckardt – Kerber 2024b. Kerber 2024. Kerber 2022a. Kerber 2022b. Lievempää kritiikkiä ks. Martens 2023. Metzger – Schweitzer 2022. 54 4 Kohtuullisuuden tulkinta hold-up-ongelmana 4.1 FRAND-ehdot ja standardipatenttijärjestelmä 4.1.1 Lähtökohdat Ennen siirtymistä varsinaiseen datasäädöksen alaiseen FRAND-ehtojen tulkintaa käydään läpi pohja, jonka ympärille FRAND-järjestelmä on varsinaisesti luotu. FRAND-ehdot liittyvät standardienssentiaalipatentteihin (SEP). Nykyisessä teknologiapainotteisessa informaatiovetoisessa talousjärjestelmässä tarvitaan standardeja. Niiden avulla eri valmistajien laitteet voivat toimia yhdessä. Standardien avulla keskeisten teknologioiden kustannukset voidaan pitää alhaalla, ja ne ovat myös saatavilla kaikille valmistajille ja lopulta kuluttajille. Kaikista suurimmat standardit koostuvat SEP:sta. Näitä standardeja ovat esimerkiksi 4G- ja 5G- verkot, Bluetooth ja WiFi. Jokainen standardi koostuu useista eri patenteista.272 Standardipatenttien takana on standardeja asettavat ja kehittävät organisaatiot (SSO).273 Kaksi suurinta organisaatiota ovat European Telecommunications Standards Institute (ETSI) ja Institute of Electric and Electronics Engineers (IEEE).274 Standardia kehittäessä SSO johtaa työtä, johon järjestelmässä mukana olevat tahot, kuten yritykset, voivat osallistua omilla patenttiportfolioilla. Sen jälkeen, kun SSO on saanut kehitetty standardin, alkaa sen lisensointi. Lisensoinnissa SEP-haltijat ovat osana SSO:ta lupautuneet kertomaan kaikki heidän hallussansa olevat relevantit immateriaalioikeudet standardille. Lisäksi osapuolet ovat sitoutuneet tarjoamaan lisenssit patentteihin FRAND-ehdoin. Standardin implementoija käy neuvottelut jokaisen SEP-haltijan kanssa, jollei patenttien hallintaa ole keskitetty yhdelle taholle275. Jotta lisensoinnin kustannukset eivät kohoaisi liian suuriksi ja romuttaisi sitä kautta SEP-standardin tarkoitusta, on luotu FRAND-järjestelmä. FRAND-ehtojen avulla lisenssisopimukset ja ehdot ovat reilut, kohtuulliset ja syrjimättömät. Näiden ehtojen 272 Esimerkiksi 4G LTE -verkko koostuu noin 4700 patentista. Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, Case 170/13, EU:C:2015:477, kohta 40. 273 Nämä ovat käytännössä samoja tahoja. SSO tulee engl. Standard Setting Organization ja SDO tulee sanoista Standard Developing Organization. 274 ETSI käyttää FRAND-ehtoja ja IEEE RAND-ehtoja lisenssisopimuksissaan. Kuitenkin näillä kahdella ehtokokonaisuudella ei ole juuri muuta eroa kuin lyhenne. Tämän takia, kuten jo johdannossa tuli ilmi, käytetään DA:n tapauksessa termiä FRAND. Ks. FRAND-ehdoista, Intellectual Property Rights, kohta ETSI IPR Policy. RAND-ehdoista, Understanding Patent Issues During IEEE Standards Development, kohta Essential Patent Claims. 275 Werden – Froeb 2019, s. 2–3. 55 soveltamisen avulla varmistutaan kohtuullisesta hinnasta, ja siitä ettei käytetä väärin patenttioikeuksien negatiivista ulottuvuutta, jonka avulla voidaan kieltää käyttämästä laittomasti patentteja tuotannossa.276 FRAND-ehtoihin ja FRAND-neuvottelumenettelyyn liittyy paljon tulkintaa. FRAND-ehdot voi mieltää kohtuulliseksi pohjaksi, jonka päälle standardin implementoija ja SEP-haltijat neuvottelevat hinnasta ja muista keskeisistä ehdoista. Neuvotteluiden epäonnistumiseen liittyy hold-up-ongelma. FRAND-neuvottelut alkavat standardin asettamisen jälkeen ja neuvottelukierroksien tuloksena on joko FRAND-ehtoinen lisenssisopimus tai ei sopimusta. EU-alueella on ollut kaksi neuvottelumenettelyä Orange Book (OB) ja Huawei/ZTE (H/Z). OB- menettely on tullut Saksan alemmista oikeusasteista. H/Z-menettely on tullut EUT:n oikeuskäytännöstä, lisää näistä jäljempänä.277 Hold-up-ongelma liittyy hinnasta sopimiseen lisenssineuvotteluiden epäonnistuessa. Tiivistetysti se tarkoittaa, että lisenssinantaja pyrkii hyödyntämään neuvotteluvoimaansa ja saamaan korkeamman hinnan. Neuvotteluvoima syntyy tässä tilanteessa kolmesta osasta. Ensinnäkin standardin asettamisen jälkeen ei sitä lähdetä muuttamaan jälkeenpäin, koska muokkaamisen kustannukset ovat liian korkeat. Lähes kaikilla patenteilla on oma merkityksensä standardiin, jolloin niitä ei voi vain ottaa pois.278 Toiseksi, kun patentin käyttö on varmistettu standardin sisällä, luo patenttien ja immateriaalioikeuksien negatiivinen ulottuvuus neuvotteluvoimaa. Patentin haltijalla on lähtökohtaisesti oikeus kieltää kolmatta osapuolta käyttämästä patenttia ennen kuin lisenssisopimuksesta on sovittu. 279 Viimeisenä standardin implementoijan uponneet kustannukset voivat luoda neuvotteluvoimaa. Lisensoija on jo voinut tehdä investointeja patentoidun teknologian käyttöönottoon liittyen. Investoinnit ovat todennäköisesti uponneita siinä mielessä, ettei syntyneitä kuluja saada takaisin, jos lisenssineuvottelut epäonnistuvat.280 Tämä luo painetta lisensoijalle saada lisenssisopimus, ja voi painostaa maksamaan korkeamman hinnan. Hold-up-ongelman yhtenä seurauksena 276 Ks. Saint-Antoine – Trego 2014, s. 184–189. Tsilikas 2017, s. 11–14. Contreras 2019a, s. 702–704. Contreras 2019b, s. 876–884. Dornis 2020, s. 575–576. Ghafele – Schmitz 2020, s. 90–91. 277 Ks. Tsilikas 2017, s. 41–43 ja 46–48. 278 Farrell – Hayes – Shapiro – Sullivan 2007, s. 616–617. Contreras 2019b, s. 881–883. 279 Mylly 2009, s. 291. 280 Farrell – Hayes – Shapiro – Sullivan 2007, s. 612. 56 nähdään rojaltien281 kasaaminen. Se on SEP-järjestelmään liittyvä uhkakuva, jossa useat patentin haltijat käyttävät neuvotteluvoimaa ja neuvottelevat kilpailullista- tai kohtuullista tasoa korkeammat rojaltit. Tällöin standardoidun teknologian lopullinen hinta kasvaa ja voi lopulta tehdä siitä taloudellisesti kannattamattoman.282 4.1.2 Puhdas hold-up ja opportunismi Hold-up-ongelmalle on konkreettinen taloustieteellinen pohja. Puhtaan hold-up-tilanteen muodostuminen on sidoksissa uponneisiin kustannuksiin.283 Alkuperäisen teorian katsotaan formuloineen Williamson. Hän ei varsinaisesti määritellyt hold-up-termiä vaan opportunistista toimintaa.284 Williamsonin mukaan opportunistinen käyttäytyminen on oman hyödyn tavoittelua petollisen toiminnan avulla. Petollinen toiminta voi olla mitä tahansa vastapuolen harhauttamista.285 Williamsonin teorian toinen puoli liittyi spesifeihin omaisuuseriin ja niihin liittyviin investointeihin. Spesifiä omaisuutta voi käyttää vain yhteen tarkoitukseen. Muihin käyttötarkoituksiin käytettäessä omaisuuden arvo laskee. Kyse on siis pitkälti uponneista kustannuksista. Käyttäen hyväkseen uponneiden kustannusten tuomaa lukkiutunutta tilannetta toinen osapuoli voi toimia opportunistisesti.286 Hieman pehmittäen Williamsonin teoriaa opportunistisen neuvottelun voisi määritellä oman hyödyn tavoittelemiseksi toisen kustannuksella neuvotteluvoimaa käyttäen. Varsinaiseen SEP-järjestelmään liittyvän hold-up-ongelman popularisoi Shapiro.287 Standardipatentteihin liittyvä hold-up perustuu uponneisiin teknologiakohtaisiin kustannuksiin ja standardin asettamisen jälkeisiin käytäviin neuvotteluihin. Jos lisensoiva osapuoli tekee patenttiin liittyviä investointeja, jotka ovat uponneita siinä mielessä, ettei niillä ole käyttöä 281 Datasäädöstä koskevassa kirjallisuudessa on käytetty datasopimuksien kohdalla maksusta usein virheellisesti termiä rojalti. Rojalti tarkoittaa osaa, joka maksetaan tuotteen myyntihinnasta. Kuvitteellisesti 1 ‰:n rojalti tarkoittaisi, että tuotteen myyntihinnasta lisenssinantaja saisi 1 ‰:n korvauksen lisenssiteknologian käyttämisestä. Datasäädökseen ei liity rojalteja. Siirtosopimuksessa sovitaan hinnasta, joka maksetaan, eikä tähän tule millään tavalla sotkea termiä rojalti. Rojalti termi on oikea SEP-lisensseistä puhuessa mutta sitä ei tulisi käyttää DA:n tilanteessa. 282 Lemley – Shapiro 2007, s. 1992–1993. Vastakkainen näkemys, ks. Elhauge 2008. 283 Ks. Farrell – Hayes – Shapiro – Sullivan 2007, s. 603–604. 284 Contreras 2019b, s. 884–887. Kieff – Layne-Farrar 2013, s. 1094–1095. 285 Williamson 1985, s. 47–52. 286 Williamson 1985, s. 52–56. 287 Contreras 2019b, s. 885. 57 ilman patenttiteknologiaa, synnyttää tämä kiilan. Kiila on lisäosa, jonka lisensoija on valmis maksamaan teknologiasta rojalteina lisenssinantajalle verrattuna tilanteeseen, jossa neuvottelut käydään ennen investointeja.288 Uponneet kustannukset tekevät vaihtoehdosta, jossa kieltäydytään patenttiteknologian käyttöönotosta, kalliimman. Tätä ongelmaa myös syventää voimakas standardoitiin liittyvä inertia.289 Standardin asettamisen jälkeen on SSO yleensä haluton muokkaamaan sitä, koska kyseessä on vaikea prosessi.290 FRAND-ehdot ja rajoitukset patentoijan kielto-oikeuteen liittyvät yllä mainittuihin uponneisiin kustannuksiin. Kun standardi otetaan käyttöön, ja eri tahot tekevät siihen liittyviä teknologiaspesifejä investointeja, halutaan suojella implementoijien investointeja. FRAND-ehdoilla pyritään estämään opportunistinen käyttäytyminen ja varmistamaan kohtuullinen rojaltien taso. Verrattuna puhtaaseen taloustieteellisen hold-up-tilanteeseen datasäädökseen liittyvä hold-up ei ole oikeasti hold-up-tilanne. Kun neuvotteluja käydään datan jakamisesta kolmannelle osapuolelle, ei todennäköisesti ole tehty vielä suurempia investointeja. Päinvastoin tarkoituksena on investoida ja innovoida saadun datan avulla. Todennäköisesti näistä osapuolista datan haltijalla on teknologiaspesifejä uponneita kustannuksia. Tältä kantilta katsoen voisi potentiaalisesti syntyä hold-out-tilanne. Hold-out-tilanteessa lisensoija käyttää hyväkseen neuvotteluvoimaansa ja neuvottelee rojaltit alle kilpailullisen tason.291 Datasäädöksen alla hold-up-ongelma tulisi hahmottaa pikemminkin informaation epäsymmetrian kautta. Hold-up tulisi mieltää neuvotteluvoiman hyväksikäyttönä ja opportunismina. Tämä on lähellä Williamsonin alkuperäistä näkemystä. Periaatteessa tilannetta voisi kuvata jollakin toisella termillä. Lainsäätäjä on päättänyt tuoda säädökseen FRAND- terminologiaa, jonka takia pidän hold-up-ongelma termiä osuvana kuvailemaan datan haltijan opportunistista käyttäytymistä neuvotteluissa. Kuten jo luvussa 2 kuvailtiin, synnyttää epäsymmetrinen informaatio neuvotteluvoimaa paremmin informoidulle osapuolelle. Datan haltija voi olla lähes varma siitä, että kolmas osapuoli haluaa datan, jos se alkaa neuvottelemaan 288 Farrell – Hayes – Shapiro – Sullivan 2007, s. 611–613. 289 Farrell – Hayes – Shapiro – Sullivan 2007, s. 616–617. 290 Farrell – Hayes – Shapiro – Sullivan 2007, s. 616–617. Contreras 2019b, s. 881–883. 291 Hold-out liittyy myös SEP-järjestelmään ja on hold-up-tilanteen vastakohta. Jos patentin haltijaa estetään kieltämästä toista osapuolta käyttämästä patentoitua teknologiaa, kun lisenssisopimusta ei saada aikaiseksi, muodostaa tämä hold-out-tilanteen. Tällöin implementoijalle syntyy ylimääräistä neuvotteluvoimaa, koska patentin haltijaa on kielletty käyttämästä immateriaalioikeuksiin liittyvää kielto-oikeutta. Patenttien yhteydessä kieltoa käyttää patenttia kutsutaan englanniksi injunctive relief. Ks. aiheesta Tang – Tang 2020, s. 478. 58 tosissaan. Tällöin kolmannen osapuolen maksuhalukkuus voi olla korkeampi verrattuna täydellisten markkinoiden kilpailulliseen hintaan, jolloin haltija voi hyödyntää tätä ylimääräistä neuvotteluvoimaa korkeampana hintana tai parempina ehtoina. 4.2 Mistä hold-up-tilanteet syntyvät datasäädöksen tapauksessa? 4.2.1 Liikesalaisuuksien käyttö Hold-up-tilanne voi mahdollisesti syntyä useiden eri aspektien kautta. Kahtena pääjakolinjana datasäädöksen tapauksessa ovat hintaan ja ehtoihin liittyvät hold-up-tilanteet. Hintaan liittyen käsitellään jäljempänä yhtenä erityiskysymyksenä teknisten kustannusten jakautumista osapuolten välillä. Tekniset kustannukset ovat datan jakamisesta, kuten ohjelmistorajapintojen luomisesta, syntyneitä kustannuksia. Kustannuksiin ja hintaan liittyen käydään läpi kilpailuoikeudellinen kohtuuttoman hinnoittelun kriteeristö ja sen soveltuvuus hold up - tilanteen arviointiin. Datasäädösehdotuksen alkuperäiseen versioon liittyvä Max Planck instituutin kommentaari tunnisti hold-up-ongelman vain hinnan ja rojaltien osalta.292 Liberaalimpaa hold-up-määritelmää käyttäen on löydettävissä ehtoihin liittyviä hold-up- tilanteita ja näistä yksi tärkein ehtokokonaisuus liittyy liikesalaisuuksiin. Liikesalaisuuksien suoja tulee EU:ssa liikesalaisuusdirektiivistä293. Käytännössä jokaisen jäsenvaltion lait seuraavat keskeisiltä osin, kuten millainen tieto voi olla liikesalaisuus, direktiiviä.294 Direktiiviin mukaan tiedon pitää täyttää kolme kumulatiivista kriteeriä, jotta se voitaisiin katsoa liikesalaisuudeksi. Direktiivin 2(1):n mukaan liikesalaisuuden pitää olla salaista tietoa siinä mielessä, ettei se ole yleisesti tiedossa tai helposti saatavilla. Tiedolla pitää olla kaupallista arvoa, koska se on salaista. Liikesalaisuuden haltijan on pitänyt ryhtyä kohtuullisiin toimiin pitääkseen tieto salassa. Näistä kriteereistä helpoiten täyttyy toinen, eli tiedon kaupallinen arvo. Käytännössä vain melko triviaalin tiedon katsotaan rikkovan tätä ehtoa. 295 Datan osalta ensimmäinen kriteeri on kaikista ongelmallisin. Yleisesti informaation katsotaan koostuvan semanttisesta ja syntaktisesta osasta. Semanttinen osa tarkoittaa, että datalla on merkitystä, jolloin se on tietoa. Syntaktinen tarkoittaa vain numeerista esitysmuotoa, 292 Max Planck Position Statement 2022, s. 33. 293 Euroopan parlamentin ja neuvoston direktiivi (EU) 2016/943, julkistamattoman taitotiedon ja liiketoimintatiedon (liikesalaisuuksien) suojaamisesta laittomalta hankinnalta, käytöltä ja ilmaisemiselta. 294 Nordberg 2020, s. 199. 295 Nordberg 2020, s. 207–208. 59 johon pitää soveltaa analyysiä, jotta se olisi tietoa.296 Ongelma syntyy siitä, että on katsottu, ettei raakadata täytä semanttista kriteeriä, koska sillä ei ole vielä merkitystä. Liikesalaisuuksien osalta on katsottu, että suojataan vain tietoa, jolla on merkitys eli semanttista osaa, jolloin raakadataa ei voi suojata liikesalaisuutena.297 Kuitenkin Drexlin näkemyksen perusteella tämän rajauksen tekeminen ei ole täysin yksioikoista.298 Lisäksi suurin datamassoihin liittyy toinenkin aspekti. Jos data on kerätty avoimista lähteistä, esim. louhimalla Internetistä, ei se voi määritelmällisesti saada liikesalaisuuksien suojaa, koska se on yleisesti tiedossa ja saatavilla.299 Raakadata ja liikesalaisuudet liittyvät kahdella keskeisellä tavalla datasäädökseen. Datan pakollinen jakaminen on ulotettu koskemaan vain raakadataa. Datasäädöksen johdanto-osan perusteella raakamuotoinen data kuuluu asetuksen soveltamisalaan. Vaikka dataa olisi esikäsitelty, kuten tyhjiä arvoja siivottu, kuuluisi data soveltamisalaan. Johdettu data, jonka analysointiin on tehty investointeja ei kuuluisi säädöksen soveltamisalaan.300 Datanjakosopimukset voivat myös koskea laajemminkin muuta dataa, jolloin liikesalaisuuksien suojaaminen on keskeisempi kysymys. Lisäksi datan jakamisen yhteydessä voi tulla esille datan haltijan muitakin liikesalaisuuksia, liittyen esim. tuotantoon, jolloin liikesalaisuuksien suojaaminen on keskeistä salaisuuden haltijalle. Datasäädöksessä on pyritty luomaan tehokkaat mekanismit liikesalaisuuksien suojaamiselle. Säädöksen 5 artiklassa määritellään datan haltijan ja kolmannen osapuolen väliset velvollisuudet. Artikla velvoittaa osapuolia ryhtymään tarpeellisiin toimenpiteisiin liikesalaisuuksien suojaamiseksi. Haltijan pitää yksilöidä data, joka on suojattu liikesalaisuutena. Lisäksi osapuolten tulee organisatorisesti ja teknisesti riittävällä tavalla suojata data. Jos liikesalaisuuksien jakamisesta ei päästä sopuun, tulee haltijan ilmoittaa säädöksen 37 artiklassa määritetylle toimivaltaiselle viranomaiselle miltä osin ja miksi jakaminen ei alkanut tai keskeytyi. Viranomaisen tehtävänä on arvioida, onko kyseessä liikesalaisuuksista ja tarjota ratkaisuja jakokeinoista. Datan haltija voi 5 artiklan nojalla kieltäytyä datan jakamisesta, jos haltija voi osoittaa objektiivisesti, että paljastuminen aiheuttaa 296 Drexl 2017, s. 263 ja 277. Nordberg 2020, s. 201–202. 297 Mylly 2024 s. 373. Nordberg 2020, s. 202. Aplin – Radauer – Badin – Searle 2023, s. 843. 298 Drexl 2017, s. 263. 299 Koskien kysymystä liikesalaisuuksien soveltamisesta ks. Max Planck Position Statement 2022, s. 100. 300 Datasäädös johdanto-osa, kohta 15 ja Mylly 2024, s. 373. 60 todennäköisesti suurta taloudellista tappiota kohtuullisista suojatoimista huolimatta. Tämäkin ratkaisu tulee ilmoittaa valvovalle viranomaiselle. Samat velvoitteet löytyvät säädöksen 4 artiklasta koskien laitteen käyttäjää. Juuri tästä tilanteestä voi syntyä sopimusperusteinen hold-up-tilanne. Haltija voi hidastaa, ja erikoistapauksissa estää jakosopimuksen toteutumisen vetoamalla liikesalaisuuksien suojaan. Raskailla TOM-suojatoimilla voidaan myös korottaa hintaa, ja tehdä sopimisesta vähemmän houkuttelevaa.301 Mylly on artikkelissaan kuitenkin todennut, että tehokkaan viranomaismenettelyn avulla liikesalaisuuksien šikaanin omainen käyttäminen ei olisi ongelma.302 Olen kuitenkin hieman skeptisempi tämän suhteen, sillä oikeussuojakeinoihin ja menettelyyn liittyy paljon avoimia tulkintoja, joiden vuoksi voi olla mahdollista käyttää liikesalaisuuksia hold-up-position luomisessa. 4.2.2 Hintaan liittyvä hold-up ja syrjimättömyys eli FRAND-ehtojen ND-osa Hintaan liittyviä hold-up-tilanteita on olemassa loputtomasti. Esimerkkejä mahdollisista tulkinnanvaraisuuksista ovat muun muassa lisäarvo-osaan liittyvät kysymykset, kuten mikä on datan keräämisen merkitys liiketoiminnalle sekä kolmannen osapuolen asema. Molemmat näistä vaikuttavat hintaan. Tässä osassa keskitytään vain yhtenä esimerkkiongelmana teknisiin kustannuksiin. Potentiaaliset ongelmat ja mahdolliset ratkaisut yleistyvät tietyin osin muihinkin hintaperusteisiin hold-up-tilanteisiin.303 Kuten jo luvussa 2 tuli esille, on teknisten kustannusten jakaminen tulkinnanvaraista. Hinnan osalta datan haltijan datan jakamisesta syntyneiden uponneiden kustannusten sälyttäminen voi olla kiellettyä FRAND-ehtojen syrjimättömyyteen (ND) perustuen. Kustannuksiin liittyen pitää määrittää, mitä ovat jakosopimuksissa kohtuulliset tekniset kustannukset, joita voi periä. Kustannusten sälyttäminen tuo hold-up-problematiikan tähän kysymykseen. Jos lainsäätäjä sallii kustannusten siirtämisen datan ostajalle ja haltijalla on insentiivit nostaa hinta mahdollisimman korkealle, voi syntyä hold-up-tilanne. Hintaan 301 Aiheeseen liittyy paljon mielenkiintoisia aspekteja, joita on käytä ylempänä jo läpi. Kuitenkin liikesalaisuustematiikan tarkempi tutkiminen rajautuu tutkielman ydinaiheen ulkopuolella. Kyseessä on kuitenkin niin merkittävä tapa suojata informaatio, ja siihen liittyy paljon tulkinnallisuutta, jonka takia pidin asianmukaisena käydä keskeisiä kysymyksiä läpi. 302 Mylly 2024, s. 20. Lisää neuvottelu- ja viranomaismenettelystä jäljempänä alaluvussa 4.3. 303 Teknisiin kustannuksiin keskitytään nyt kolmesta syystä. Ensinnäkin teknisillä kustannuksilla on kiinteä yhteys uponneiden kustannusten vaikutuksiin neuvotteluissa ja sitä kautta kytkentä hold-up-teoriaan on johdonmukaista. Toiseksi CP-hinnoittelua käsitelleessä artikkelisissa teknisten kustannusten jakautuminen jää hyvin avonaiseksi kysymykseksi. Kolmanneksi datasäädöksen tapauksessa usein vastakkain ovat kilpailun lisääminen ja investointien suojaaminen, jolloin teknisten kustannusten jakautuminen konkretisoi tätä teemaa. 61 perustuvan hold-up-tilanteen osalta ei ole keskeistä tutkia tarkasti tilanteita, joissa hold-up syntyyn, vaan miten näiden syntymistä ja haittaa voidaan minimoida FRAND-ehdoilla ja - neuvottelumenettelyllä. Syrjimättömyydelle on laaja pohja unionin oikeudessa.304 Syrjimättömyys tarkoittaa tiivistetysti, että samankaltaisissa tapauksissa kohdellaan samalla tavalla ja eri tapauksissa erillä tavalla. Syrjimättömyyden periaate tulee SEUT 8 ja 19 artikloista, sopimus Euroopan unionista 2 ja 3 artikloista sekä perusoikeuskirjan 21 artiklasta. FRAND-ehtoja koskien ei ole paljon tutkittu syrjimättömyyden periaatetta ja horisontaalista suoraan sovellettavasta syrjimättömyydestä ei ole oikeustapauksia.305 FRAND-ehtojen syrjimättömyyden osalta on tunnistettu, että riippuen oikeusjärjestelmästä kyse on joko laista tai faktoista.306 Borghettin, Nikolocin ja Petitin artikkelin perusteella lisenssinantajalla olisi oikeus tarjota eri tuotanto portailla oleville tahoille eri ehtoja. Tuotantoportaan sisällä ei tulisi sallia syrjiviä ehtoja, vaikka lisensoija olisi kilpailija.307 Datasäädöksen kannalta tämä on tullut esille eri tahojen eri kohteluna. Esimerkiksi yritykseltä, joka kilpailee älylaitteeseen liittyvällä palvelumarkkinalla, on oikeus pyytää suurempaa lisäarvo-osaa, kun taas voittoa tavoittelemattomalta tutkimuslaitokselta ei tulisi pyytää lisäarvo-osaa ollenkaan. Tämä ei kuitenkaan vielä vastaa kysymykseen teknisten kustannusten jakautumisen. FRAND-ehtojen syrjimättömyys osa on SEP-kirjallisuudessa määritelty ja tulkittu kankeasti. Putnam on esittänyt syrjimättömyyden ehdon haitallisena määritelmänä, joka pakottaa lisenssinantajan tarjoamaan samaa rojaltia kaikille halukkaille.308 Carlton ja Shampine ovat taas jakaneet syrjimättömyyden taloustieteelliseen ja FRAND-pohjaiseen tulkintaan. Taloustieteellinen tulkinta tarkoittaa, että maksettaisiin sama rojalti ja ehdot olisivat samat.309 FRAND-pohjainen tulkinta tarkoittaa, että ex ante samassa tilanteessa olevia lisensoijia kohdellaan samankaltaisesti. Eri tilanteessa olevia tahoja, jotka saavat eri suuruisen 304 Heim ja Nikolic ovat käyneet läpi useita eri kohtia EU:n lainsäädännössä, joissa esiintyy suoraan tai implisiittisesti FRAND-ehdot. Lisäksi he ovat erityisesti maininneet FRAND-ehdot yhdeksi tavaksi järjestää pääsy dataan. Ks. Heim – Nikolic 2019, s. 51–52, sekä artikkelin luku E kokonaisuudessaan. 305 Borghetti – Nikolic – Petit 2021, s. 219–220. 306 Gabison 2018, s. 105. 307 Borghetti – Nikolic – Petit 2021, s. 221. 308 Putnam 2018, s. 999–1003. 309 Carlton – Shampine 2013, s. 545–546. Sidak on määritellyt tämän kapeaksi syrjimättömyydeksi. Sidak 2013, s. 997. 62 inkrementaalisen arvon lisenssistä, voi kohdella eri tavalla.310 Tämä on linjassa EU:n oikeuden perinteisen syrjimättömyyden tulkinnan kanssa. Mielenkiintoisena huomiona on, että Sidak on kytkenyt Carltonin ja Shampinen laajemman FRAND-pohjaisen syrjimättömyyden tulkinnan kaksiosaiseen tariffiin. Sidakin näkemyksen mukaan kyseinen hinnoittelumalli toteuttaisi hyvin syrjimättömyyden vaatimuksen.311 Gilbert on myös kytkenyt syrjimättömyyden suoraan FRAND-rojaltien suuruuteen. Hänen näkemyksensä mukaan syrjimättömyys estää hold-up- tilanteen muodostumisen kieltämällä kohtuuttomien rojaltien pyytämistä suhteessa muihin.312 Teknisten kustannusten jakautumisen osalta syrjimättömyyden tulisi tapahtua kahdessa ulottuvuudessa. Samanlaisesta datan jakotavasta syntyvät tekniset kustannukset tulisivat olla perusteiltaan samat. Jos eri kolmansien osapuolten kanssa on jaettu dataa käyttäen esim. älysopimuksia, tulee älysopimuksista muodostuneet kustannukset olla saman perusteiset. Tällä tarkoitan, että jakotapana älysopimus muodostaa perustason, jonka päälle lisätään vielä esimerkiksi sopimuksen räätälöintiin liittyviä kustannuksia. Osapuolia ei tulisi eriarvoistaa saman datan jakotavan sisällä. Eri jakotapoihin perustuvat kustannukset voisivat poiketa. Varsinaisesti jakotavalla ei tulisi luoda lisähintaa datan jakoon. Toisena ulottuvuutena on saman datan ostajien välinen hierarkia. Jos dataa jaetaan älysopimusta tai ohjelmistorajapintaa hyödyntäen yhdelle osapuolelle, muut myöhemmin tulevat ostajat voivat hyötyä jo olemassa olevasta infrastruktuurista. Onko siis tässä tilanteessa syrjintää periä ensimmäiseltä datan ostajalta kaikki teknisen infrastruktuurin kulut? Nähdäkseni tämä riippuu siitä, kuinka todennäköisenä datan haltija pitää datan myyntiä. Ei ole kohtuutonta velvoittaa datan haltijaa suorittamaan estimointia siitä, paljon datalle tulee olemaan kysyntää. Normaalistikin SEP-lisenssin rojaltiaste perustuu estimointiin.313 Datasäädöksen johdanto- osassa on mainittu, että datan saataville asettaminen, joka perustuu monen tahon yhteiseen 310 Carlton – Shampine 2013 s. 546. Sidak on määritellyt tämän laajaksi syrjimättömyydeksi. Sidak 2013, s. 997. Tämän kanssa linjassa on Brooksin ja Geradin näkemys siitä, että ND-osa on jotain vähemmän kuin ETSIN Most Favored Licensee ehto, jonka mukaan suotuisin lisenssisopimus pitää tarjota kaikille halukkaille. Brooks – Geradin 2011, s. 66–67. Mariniello on taas tulkinnut syrjimättömyyttä velvollisuutena tarjota kaikille halukkaille lisenssiä. Mariniello 2011, s. 525–226 ja s. 532. 311 Sidak 2013, s. 998–1000. Aiemmin esittelin jo 2PT:n yhtenä tehokkaana tapana hinnoitella informaatiohyödykkeitä. 312 Gilbert 2011, s. 868–869. 313 Ks. Sidak 2013 luku IV. Tässä käydään kattavasti läpi ex ante rojaltiasteen määrittämistä. Verrattuna nyt datan jakamiseen tämä ei ole niin ongelmallista, koska vain teknisten kulujen jakamisen tulisi perustua ennusteisiin. 63 pyyntöön, yksittäisen vastaanottajan ei tulisi maksaa täysimääräisesti asettamisesta aiheutuneita kokonaiskustannuksia.314 Menisin tässä tulkinnassa hieman pidemmälle siinä, että haltijan pitäisi ryhtyä kattavimpiin toimiin teknisten kustannusten tasoittamisessa estimoimalla oletettua kysyntää ja sen perusteella jakaa kustannukset.315 Tähän, kuten kaikkeen sopimustoimintaan, liittyy riski, että syntyy tappioita ja kustannuksia, jolloin toteutunut marginaalin on pienempi. ND-osaa ja FRAND-ehtoja koskevan kirjallisuuden perusteella ei ole kohtuutonta olettaa ja velvoittaa, että datan haltija estimoisi kysynnän ja jakaisi tasaisesti kulut kaikille kysyville tahoille. Tämän lisäksi kaikista kalleimmissa tapauksissa, voitaisiin luoda järjestelmä, joka jälkikäteisesti tasaisi tekniset kulut datan lisensoijien kesken. Palaten datasäädöksen esitöihin pidän epätodennäköisenä, että mallisopimusehdoissa jaettaisiin teknisten kustannusten vastuuta. Vaikka säädöksen johdanto-osassa painotetaan kilpailun lisäämistä, varsinaisissa velvoitteissa painotetaan paljon investointien suojaa.316 Tämä käytännössä tarkoittaa, että datan jakamisesta syntyneitä uponneita kustannuksia siirretään mahdollisimman vähän datan haltijoille.317 Hold-up-tilanteen estämiseksi pitäisi nähdäkseni vielä liittää toinen velvoite datan haltijalle. Haltijalla tulisi olla velvoite tarjota teknisten kustannusten kannalta kaikista halvinta jakomenetelmää turvallisten jakotapojen joukosta. Tällä tarkoitan sitä, että jakotapojen joukko kattaa käytännössä säädöksen mukaiset turvalliset jakotavat. Turvalliset jakotavat määräytyvät esimerkiksi DA 11 artiklan perusteella, joka käsittelee TOM-suojatoimenpiteitä. Jakamisen turvallisuuden kannalta datan haltijan suojeltavia intressejä ovat esimerkiksi liikesalaisuudet, henkilötietojen suoja ja kyberturvallisuus. Objektiivisesti turvallisista jakotavoista tulisi olla velvoite tarjota ensisijaisesti halvinta vaihtoehtoa, jotta tarjous olisi reilu ja kohtuullinen. 314 Datasäädös johdanto-osa, kohta 47. 315 Kirjallisuudessa Metzger on esittänyt näkemyksen, että FRAND-ehdot ovat vain mittatikku, joka riidanratkaisuelimien käytössä. Kolmas osapuoli ei voisi perustaa kannatte siihen, että sopimus ei ole FRAND- henkinen suhteessa muihin osapuoliin. Kuitenkin näen DA:n kontekstissa FRAND-ehdot legaalina pohjana, joka varmistaa kohtuullisuuden minimitason. Tämän takia näen perustelluksi muodostaa voimasuhteita tasoittavia mekanismeja. Ks. Metzger 2024, s. 79–80. 316 Tavoitteista ks. datasäädös johdanto-osa, kohdat 4–6. 317 Datasäädös johdanto-osa, kohdat 46–47. Kohdassa 47 on eksplisiittisesti mainittu: ”Ensinnäkin kohtuullinen korvaus tietojen saataville asettamista … voi sisältää korvauksen datan saataville asettamisesta aiheutuneista kustannuksista. Kyseiset kustannukset voivat olla teknisiä kustannuksia, kuten kustannukset, jotka aiheutuvat datan jäljentämisestä, sähköisestä levittämisestä ja tallentamisesta, mutta niitä eivät ole datan keräämisestä tai tuottamisesta aiheutuvat kustannukset”, kursivointi lisätty. 64 Ehdotus on myös CP-mallin mukainen, jonka perusteella datan haltijalla on oikeus periä positiivinen marginaali. Marginaali ei muodostu teknisistä kustannuksista.318 Näiden kahden mekanismin avulla, syrjimätön kohtelu teknisissä kustannuksissa ja halvin turvallinen jakotapa, voidaan tehokkaasti välttyä teknisten kustannusten aiheuttamalta hold-up-tilanteelta. Tähän kun yhdistetään formaali neuvottelumenettely, voidaan saavuttaa säädöksen tavoitteet tehokkaasti. Toisaalta Contreras on SEP-järjestelmän FRAND-neuvotteluja koskevassa tutkimuksessa ilmaissut osuvasti, että tarkkuutta ja tehokkuutta ei voida saavuttaa samanaikaisesti.319 Ehdottamieni mekanismin tapauksessa, ne todennäköisesti lisäisit reiluutta ja parantaisivat FRAND-ehtojen toteutumista, mutta hidastaisi sopimusmenettelyä. Kuitenkin mekanismien tarkoitus on myös vähentää FRAND-riitojen määrää, joka pitkässä juoksussa tehostaisi järjestelmää.320 4.2.3 Hold-up ja kilpailuoikeudellinen kohtuuton hinnoittelu Kilpailuoikeudellista teemaa jatkaen käydään viimeisenä hintaperusteisen hold-up-tilanteen arvioinnissa kohtuuttoman hinnoittelun kriteeristöä. Kohtuuton hinnoittelu tarkoittaa, että määräävässä markkina-asemassa oleva yritys käyttää asemaansa hyväksi ja asettaa kohtuuttomat hinnat. Periaatteessa kohtuuton hinnoittelu kattaa muitakin hintaan perustuvia kilpailuoikeudellisia rikkomuksia, kuten hintaruuvin.321 Nyt kuitenkin käydään vain perusmuotoisen kohtuuttoman hinnoittelun kriteeristö ja peilataan sitä hintaan perustuviin hold- up-tilanteisiin. Keskeisenä on jälleen huomioida, ettei tarkoitus ole tutkia määräävää markkina- asemaa vaan EUT:n linjaamia kriteeristöjä, joiden perusteella määritellään, onko menettely ollut kilpailua rajoittavaa. Yleensä kohtuuton hinnoittelu on määräävän markkina-aseman 318 Marginaali on kytketty datan määrään, muotoon, laatuun, liiketoimintamalliin ja datan keräämiseen sekä tuottamiseen liittyviin investointeihin. 319 Conteras 2019a, s. 753–754. 320 FRAND-menettelyn osalta esimerkiksi Metzger edustaa linjaa, jossa keskitytään tietyssä mielessä enemmän tehokkuuteen kuin tarkkuuteen. Ks. Metzger 2024, s. 79–81. 321 Hintaruuvi, engl. price squeeze tai margin squeeze, syntyy tilanteissa, joissa vertikaalista integroitunut yritys nostaa ylämarkkinoilla tuotannontekijän hintaa. Tämä nostaa alamarkkinoilla kilpailijoiden kustannuksia ja ajaa nämä pois markkinoilta. Jones – Lovdahl-Gormsen 2013, s. 442–443. 65 yhteydessä liitetty monopolistin käyttäytymiseen. Datanjakosopimusten tapauksessa ei kuitenkaan tarvitse olettaa tai tutkia aiheeseen liittyvää monopoliteemaa.322 EUT:lla on oikeuskäytäntöön perustuen kaksi keskeistä tapaa arvioida kohtuutonta hinnoittelua. Ensimmäinen on General Motors (GM) tapauksen perusteella johdetut kriteerit. GM toi maahan autoja. Tapauksessa Belgian viranomainen oli delegoinut GM:lle velvollisuuden sertifioida sen omistamien merkkien alla maahantuodut autot. Sertifikointimaksu oli 2400 % korkeampi verrattuna muihin EU-alueen vastaaviin maksuihin.323 EUT:n mukaan hinta oli kohtuuton, koska se oli liian suuri verrattuna palvelun taloudelliseen arvoon.324 Myöhemmin tapauksessa UB tuomioistuin selkeytti vielä kohtuuttoman hinnoittelun kriteeristöä. Sen perusteella luotiin kaksiosainen testi, jonka perusteella hinnan tulee olla kohtuuton ja hinnan pitää olla epäreilu itsessään tai verrattuna vastaaviin kilpaileviin tuotteisiin.325 Testin ensimmäisessä osassa tutkitaan kustannusten ja myyntihinnan eroa. Toisen osan perusteella arvioidaan, onko hinta kohtuuton verrattuna verrokkitasoon.326 Keskeisenä ongelmana testin toisessa osassa on vertailun vaikeus. Kuten jo aiemmin todettiin, on empiirisessä työssä vaikeinta sopivan verrokin löytäminen.327 Hintaan vaikuttaa liikaa pieniä asioita yrityksen sisällä, yksilölliset tuotantotavat ja -kustannukset, jotta voitaisiin tehdä robustia taloustieteellisetä päättelyä kohtuuttomuudesta.328 Ongelmaa kuvastaa hyvin se, ettei yksikään komission päätös ole pysynyt oikeudessa, jossa komissio perusti kohtuuttomuuden arvioinnin vertailuun.329 Silti EU-alueella on suosittu kohtuuttomuuden arvioinnissa 322 Vaikka on mahdollista nähdä datan haltija monopolistina oman datan osalta, ei tämä liity määräävään markkina-asemaan ja markkinoiden hallintaan. Näin ollen voidaan ohittaa menettelyyn liittyvät näkemyksen monopoleista. 323 Tuomio 13.11.1975, General Motors, C-26/75, EU:C:1975:150, s. kohta 12. Gal 2013, s. 401. 324 Tuomio 13.11.1975, General Motors, Ca-26/75, EU:C:1975:150, kohta 12. 325 Tuomio 14.02.1978, United Brands, C-27/76, EU:C:1978:22, kohdat 250–252. 326 Gal 2013, s. 401. Mandrescu 2022, s. 491. 327 Glasner – Sullivan 2020, s. 19. 328 Mandrescu 2022, s. 492. Ks. myös Gal 2013, s. 416–417. Gal luettelee vielä tarkemmin ehtoja, joiden pitäisi täyttyä, jotta voitaisiin vertailla kahta yritystä. Yksi näistä ehdoista on yritysten identtinen kulurakenne. Ehto konkretisoi erinomaisesti analyysin vaikeutta. 329 Furse 2008, s. 47. 66 kustannusten ja hinnan vertailua sekä pelkkää hintojen vertailua.330 Vertailua hintojen ja tuotteiden välillä tehdään kolmessa ulottuvuudessa: substituutit, maantieteellinen ulottuvuus ja ajallinen ulottuus. Tämä tuo vielä lisää haastetta, sillä kohtuuttomuutta ei voida mielivaltaisesti tutkia vain poikkileikkauksena. Arviointi on kuitenkin pyritty jättämään sopivan vapaaksi, sillä komission mukaan kohtuullisuuden arvioinnissa voidaan ottaa huomioon muitakin kuin hintaan liittyviä komponentteja, kuten kysynnän vaikutus tai liitännäiset palvelut.331 Datasäädöksen alla voidaan kohtuuttoman hinnoittelun kriteeristöstä ottaa irti muutama keskeinen huomio. Ensinnäkin jos kohtuuttomuus ei ole ilmiselvää, tulee se perustaa joihinkin järkeviin tekijöihin. Ensisijaisesti tulisi tehdä vertailua vastaaviin tuotteisiin. Kuitenkin datan tapauksessa, ja varsinkin säädöksen alkuvaiheissa, ei välttämättä ole käytäntöä jakosopimuksista, jolloin ei voida suorittaa vertailua. Sen sijaan arviointi tulisi perustaa tässä tilanteessa taloudellisen arvon tulkintaa. Tämä tarkoittaa CP-menetelmän eri osien kohtuullisuuden arviointia, ja erityisesti kohtuullisen marginaalin tulkintaa. Komission mukaan kohtuullisuuden tutkinnassa ei voi käyttää yksinkertaista CP-mallia. Vain riittävän sofistikoituneella CP-mallilla voidaan tutkia hinnan reiluutta.332 Datasäädöksen tapauksessa on CP-malli riittävän sofistikoitunut, vaikkakin sitä on kritisoitu monimutkaisuuden takia. Kokonaisuutena sopimuksen ja hinnan tulisi olla kohtuullinen. Tämä vaikuttaa jokseenkin itsestäänselvyydeltä. Kuitenkin datan luonteeseen liittyvien haasteiden vuoksi komponenttien vertailu itsessään on ainoa järkevä tapa arvioida kohtuuttomuutta. Kustannusten osalta on myös vaikeaa arvioida datan tuotantokustannuksia. Periaatteessa data syntyy sensoreista laitteen käyttämisen tuloksena. Laitteen käyttäminen ei ole kuitenkaan kvantifioitava kustannus. Toisaalta on mahdollista ajatella, että datan kustannus on sensori ja sen asennus, mutta nämäkin voi nähdä itsenäisinä kustannuksina. Tämän vuoksi en näe järkeväksi soveltaa hinta-kustannus- vertailua datasäädöksen kohtuuttomuuden arvioinnissa. GM-tapauksen kaltainen tuhansia prosentteja korkeampi hinta olisi varmasti DA 13 artiklan nojalla kielletty sopimus ehto. Lisäksi kaikki kovat datanjakosopimuksiin liittyvät ota tai jätä ehdot ovat kiellettyjä. Säädöksen johdanto-osan sanamuotoja mukaillen kiellettyjä ovat kaikki selkeästi hyvästä kauppatavasta poikkeavat sopimukset, sekä sopimukset missä ei ole aidosti 330 Mandrescu 2022, s. 491. 331 Päätös 23.7.2004, Scandilines, A.36.568/D3, kohdat 209–212 ja 226–228. Mandrescu 2022, s. 494. 332 Päätös 23.7.2004, Scandilines, A.36.568/D3, kohdat 221–224. Päätös 23.7.2004, Sundbusserne, A.36.570/D3, kohdat 199–202. 67 neuvoteltu.333 Yllä käydyt hold-up-tilanteet kuitenkin liittyvät pikemminkin ei ilmiselvään yksipuoliseen kohtuuttomuuteen. 4.3 FRAND-neuvottelumenettely ja datasäädöksen oikeusturva 4.3.1 FRAND-neuvottelumenettelyt Historiallisesti EU-alueella on ollut kaksi FRAND-neuvottelumenettelyä. Varhaisin oli Saksan oikeuksien kehittämä OB-menettely. OB-menettely ei liittynyt SEP-järjestelmään vaan muuhun Cd-levyjä koskevaan standardiin, kuitenkin Saksassa OB-menettelyä käytettiin myös SEP-riidoissa.334 OB-menettelyn mukaan lisenssinhakija on patentin haltijalta kieltomääräykseltä turvassa, jos se tekee avoimen (unconditional) tarjouksen ja käyttäytyy kuin aito lisensoija.335 Komissio hylkäsi OB-menettelyn melko nopeasti päätöksessään, joka koski Motorolan ja Applen välistä FRAND-ehtoriitaa. Riidassa Motorola jatkoi patenttiensa koskevaa kieltomääräystä kuuden lisenssineuvottelukierroksen ajan, kunnes lopulta se hyväksyi Applen tarjouksen OB-standardin mukaisena. Komission mukaan SEP-järjestelmä voi johtaa hold-up-tilanteisiin patentinhaltijan neuvotteluvoiman vuoksi. Apple olisi tullut tulkita halukkaaksi lisensoijaksi jo toisen neuvottelukierroksen jälkeen. Applella ja muilla lisensoijilla tulisi olla mahdollisuus haastaa SEP-rikkomuksia ilman, että katsottaisiin olevan haluton lisensoija. Motorolan menettely haittasi kilpailua, johti huonompiin lisenssiehtoihin ja murensi luottamusta SEP-prosessiin. Tämän päätöksen jälkeen tuli melko nopealla tahdilla EUT:lta H/Z -neuvottelumenettely. Huaweillä oli hallussa 4G-verkon SEP-standardiin liittyviä patentteja.336 Usean neuvottelukierroksen jälkeen se kieltäytyi lisensoimasta teknologiaa ZTE:lle ja haki Saksasta oikeudelta kieltomääräystä patentin käyttämiseen sekä vaati patentoitua teknologiaa sisältävien tuotteiden poisvetoa markkinoilta.337 Saksan tuomioistuin ohjasi asian EUT:lle, koska oli tiedossa kitka komission ja saksalaisten näkemyksistä standardeista ja kilpailuoikeudesta. 333 Datasäädös johdanto-osa, kohdat 59–62. 334 Banasevic – Bobowiec 2023, s. 124. 335 Orange Book Standard, File Number KZR 39/06, 6 May 2009, kohdat 29 ja 40. 336 Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, C-170/13, EU:C:2015:477, kohdat 23–24. 337 Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, C-170/13, EU:C:2015:477, kohdat 31–34. 68 EUT:n mukaan kielto lisensoida voi olla määräävän markkina-aseman väärinkäyttöä.338 Pääsy tulisi sallia essential facilities -doktriinin mukaisesti.339 EUT loi tapauksessa yksityiskohtaisen neuvottelumenettelyn, jonka perusteella tulisi varmistua, että menettelyn seurauksena voidaan luoda FRAND-tarjoukset. Aluksi SEP-haltijan pitää ilmoittaa patenttioikeuksista, joita implementoija rikkoo.340 Implementoijan pitää tämän jälkeen ilmoittaa halukkuutensa lisensoida.341 SEP-haltijan tulee tarjota implementoijalle FRAND-ehtoista sopimusta, jossa on erityisesti avattu rojaltien määrä ja laskentatapa.342 Jos implementoija ei hyväksy tarjousta, sen pitää tehdä kirjallisesti hyvin perusteltu FRAND-ehtoinen vastatarjous.343 SEP-haltijan hylätessä vastatarjouksen implementoijan tulee tarjota vakuuksia liittyen patentin käyttöön.344 Tämän jälkeen siirrytään riidanratkaisumenettelyyn, jossa määritellään FRAND-rojaltien taso.345 UK:n korkein oikeus on myös käynyt läpi EUT:n H/Z-menettelyä. Sen näkemyksen mukaan menettelystä pakollinen on vain ilmaista implementoijalle patenttioikeuksien rikkomisesta. Muut osat päätöksestä tarjoavat tietyt raamit menettelylle.346 Sidak on kritisoinut juuri tätä, että mannermaisista oikeusjärjestyksistä puuttuu selkeät säännöt tarjoukselle, sen hyväksymiselle ja neuvottelujen päättämiselle.347 Juuri näitä aukkoja on todennäköisesti pyritty paikkaamaan H/Z-menettelyssä.348 338 Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, C-70/13, EU:C:2015:477, kohta 46. 339 Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, C-170/13, EU:C:2015:477, kohdat 47–47 ja 71. 340 Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, C-170/13, EU:C:2015:477, kohdat 61–62. 341 Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, C-170/13, EU:C:2015:477, kohta 63. 342 Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, C-70/13, EU:C:2015:477, kohta 63. 343 Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, C-170/13, EU:C:2015:477, kohta 66. 344 Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, C-170/13, EU:C:2015:477, kohta 67. 345 Tuomio 16.7.2015, Huawei/ZTE, C-170/13, EU:C:2015:477, kohta 68. 346 Lawrance – Brooks – Batsford 2020, s. 522. 347 Sidak 2020, s. 12–13. 348 Neuvottelutasapainosta ks. Banasevic – Bobowiec 2023, s. 131–132. 69 4.3.2 Kuinka datasäädöksen neuvottelut tulisi järjestää? Datasäädöksen osalta tulisi rajoitetuin osin noudattaa H/Z-menettelyä.349 Neuvottelut lähtisivät liikkeelle tilanteesta, kun kolmas osapuoli on ilmoittanut laitteen käyttäjän valtuuttamana, DA 5(1), osto-oikeudesta datan haltijan dataan. Tämän jälkeen kohtuullisen ajan sisällä tulisi datan haltijan esittää FRAND-ehtoinen tarjous, jossa olisi eritelty erityisesti hinta ja sen komponentit, suojattavat liikesalaisuudet ja datan jakotapa. Tämä jälkeen kolmas osapuoli voi hyväksyä tarjouksen. Jos osapuoli kokee tarjouksen FRAND-ehtojen vastaisena, tulee sen tehdä kirjallisesti vastatarjous. Tarjouksessa tulisi tuoda esiin FRAND-hinta ja keskeiset ehdot, kuten sopiva jakotapa. Jos datan haltija ei hyväksyisi vastatarjousta, tulisi asia siirtää ratkaistavaksi ulkoiselle taholle. Formaali tarjous ja vastatarjous ovat siitä hyviä, että ne tavallaan määrittävät hintahaitarin, jonka sisällä todennäköisesti sijaitsee oikea hinta. Tietenkään riidanratkaisu ei ole täysin sidottu siihen, mitä osapuolet ovat esittäneet kohtuullisena hintana. Datasäädös käytännössä tarjoaa kolme eri foorumia, joissa voidaan ratkaista kiistoja hinnasta ja ehdoista. Riita voidaan saattaa tuomioistuimen, toimivaltaisen viranomaisen tai riidanratkaisuelimen ratkaistavaksi, DA artiklat 39, 38 sekä 10. Riidanratkaisuelimen päätös on sitova vain, jos osapuolet ovat ennakolta sopineet, että ratkaisu sitoo heitä, DA 10(12). Käytännössä ylimpänä hierarkiassa säädöksen perusteella on aina tuomioistuin.350 Useassa säädöksen kohdassa on mainittu mahdollisuudesta valittaa toimivaltaiselle viranomaiselle, kuitenkaan sen rajoittamatta hakea muutosta tai ratkaisua tuomioistuimelta, esim. DA 4(3), 5(12), 10(13) ja 39. Varsinaiset tarkat prosessisäännöt ratkeavat myöhemmin kansallisessa implementoinnissa.351 Osa tutkijoista on kokenut ongelmana, että Euroopassa voi asiantuntijat loppuvat kesken.352 Euroopassa ei välttämättä ole vielä riittävästi asiantuntijoita näihin kaikkiin 349 Yleisesti jakamisesta ks. Drexl 2017, s. 285. 350 Riidanratkaisuelin ei voi ratkaista asiaa, joka on saatettu toisen riidanratkaisuelimin tai tuomioistuimen käsiteltäväksi, DA 10(7). Lisäksi viranomaismenettely ei ole este riitauttaa asiaa tuomioistuimeen tai valittaa viranomaisen päätöksestä. Todennäköisesti prosesseja ei voi käydä rinnakkain. Säädöksestä puuttuu spesifit prosessisäännöt, mutta yleisesti samaa asiaa ei voi samanaikaisesti käsitellä useassa foorumissa. Kansalliset säännöt todennäköisesti ratkaisevat nämä prosessuaaliset kysymykset, esim. DA 39. 351 Esimerkiksi lis pendens kysymys on jokseenkin vielä ilmassa. Vaikka riidanratkaisuelin ei voi käsitellä samaa asiaa, joka on ratkaistu muualla, DA 10(7), ei ole kuitenkaan otettu kantaa riidan eri osien ratkaisemiseen eri elimissä. Toinen esimerkki prosessuaalisesta epävarmuudesta on riidanratkaisuelimen ratkaisun sitovuus. Hypoteettisesti osapuolilla on oikeus DA 10(13) nojalla hakea muutosta tuomioistuimesta ennen riidan ratkaisun lopputuloksen saamista, jos sitovuudesta ei ole päästy sopuun. Tämä saattaa olla ongelmallista, joidenkin jäsenvaltioiden prosessisääntöjen kannalta. Niedermaier – Picht 2023, s. 10–11 ja 13. 352 Max Planck Position statement 2022, s. 42. 70 kansallisiin elimiin.353 Tämä voi mahdollisesti vaarantaa oikeusturvan toteutumista tuomioistuinten ulkopuolella. Liikesalaisuuksien osalta on kiistely hieman puhtaan hinta-ehto-tematiikan ulkopuolella. Kuten aiemmin käytiin läpi, liittyy liikesalaisuuksiin täysin itsenäinen arviointi, joka on säädöksen mukaisten valituselimien varassa. Liikesalaisuuksien osalta tutkitaan, täyttyykö liikesalaisuuskriteerit, ja mitkä ovat sopivat TOM-menetelmät niiden suojaamiseksi. Siksi tämä osio tulisi jättää legaalin vastatarjouksen ulkopuolelle, koska datan ostajan näkemyksellä ei ole suoranaisesti merkitystä. Kolmas osapuoli voi suoraan valittaa datan haltijan näkemyksistä, mitkä ovat sopimustilanteessa suojattavat liikesalaisuudet. Liikesalaisuuksien osalta on säädöksessä omat mekanismit, joiden avulla pyritään varmistamaan säädöksen tavoitteiden toteutuminen. Luvussa 2 käsiteltiin epäsymmetrisen informaation markkinoita. Lähes kaikissa malleissa, ja DA:n kannalta esitellyssä kehyksessä, markkinaepäonnistumiset voitiin estää ulkoisen validoinnin avulla. Juuri tämän takia on keskeistä saada neuvottelumenettely selkeäksi ja pitää muutoksenhaun kynnys alhaalla ja järjestelmä tehokkaana. Tehokkaiden muutoksenhakumahdollisuuksien avulla voidaan varmistua FRAND-hinnasta ja -ehdoista, joihin osapuolet voivat luottaa. Näin vältytään todennäköisesti datan myynnin ongelmilta ja DA:n tavoitteet on mahdollista saavuttaa. Osapuolten välinen luottamus ja reilut tarjoukset, good faith, ovat mainittu keskeisenä elementti datanjakosopimuksia koskevassa tutkimuksessa. Vaikka tutkimus koski vapaaehtoisia sopimuksia, niin datasäädöksen onnistumisen kannalta olennaista oli, että pakollinen jako muokkautuisi mahdollisimman lähellä vapaaehtoista sopimista, jolloin päästäisiin lähelle de facto markkinoiden muodostumista. Tutkimuksessa on painotettu myös ei kustannuspohjaista hinnanmuodostusta. Tämä toteutuu datasäädöksen tapauksessa hinnan lisäosan avulla. Hinnan osalta ja neuvottelujen kannalta on myös mainittu syrjimättömyyden periaatteen toteutumisesta sekä läpinäkyvyydestä.354 Luvussa 3 käydyn käytön rajoituksen laajuus voitaisiin ratkaista myös osana neuvottelumenettelyä. Osapuolet voisivat ehdoissa sopia, mitä tuotteita ja markkinoita 353 Niedermaier – Picht 2023, s. 9. 354 Study on model contracts 2022, s. 44–45. 71 kilpailukielto koskisi. Erimielisyydet voitaisiin helposti ja tehokkaasti ratkaista. Eri hold-up- tilanteiden osalta esim. halvimman turvallisen jakomuodon voisi myös määrittää osana ehtoja. Nähdäkseni yllä ehdotettua neuvottelumenettelyä ei voi asettaa pakolliseksi. Jos EU olisi halunnut määrittää menettelyn, olisi se hinnoittelun lailla säätänyt siitä. Oikeastaan tällä hetkellä edes johdanto-osassa ei mainita menettelyistä. SEP-järjestelmän tavoin neuvottelumenettelyä ei voi pakottaa lakisääteiseksi SEUT 102 artiklan soveltamisella. Kuten aiemmin jo mainittiin, ei todennäköisesti datasäädöksen tilanne täytä määräävän markkina- aseman väärinkäytön määritelmää. Komission tulisi määrittää mallisopimusehdoissa355 myös formaali neuvottelumenettely, jota osapuolet voisivat noudattaa viimesijaisena vaihtoehtona. En pitäisi täysin mahdottomana, että yllä esitetyn lailla soveltuvin osin neuvottelu voisi jäljitellä H/Z-menettelyä. Tämä sopisi erinomaisesti FRAND-teemaan, joka käytännössä on tuotu säädökseen. Neuvottelumenettely olisi myös käyttökelpoinen siinä mielessä, että sitä voisi käyttää DMA:ta koskevissa asioissa, esimerkiksi neuvotteluissa hakukonedatan hankkimisessa DMA:n 6(11) artiklan mukaisesti. 355 Metzger on myös korostanut mallisopimusehtojen merkitystä markkinoiden syntymiselle. Metzger 2024, s. 74–75. 72 5 Johtopäätökset Data on luokaltaan jaettava hyödyke. Lisäksi datan myyntiin liittyy voimakkaasti Arrowin informaatioparadoksi. Näiden kahden seikan takia datamarkkinoita karakterisoi vaihdannassa informaation epäsymmetria, joka johtaa datamarkkinoiden toimimattomuuteen.356 Taloustieteellisessä kirjallisuudessa ja empiirisessä työssä on epäsymmetrisen informaation markkinoiden osalta löydetty tapoja lievittää ongelmia ja markkinaepäonnistumisia. Kaikista keskeisintä on huonommin informoidun osapuolen kyky varmistaa, ettei häntä ole huijattu transaktiossa ja myös vastuunalaistaa paremmin informoitu osapuoli.357 Datasäädöksessä datan myyntimekanismiksi on valikoitunut CP-mekanismi. Siinä datan hinta koostuu kustannus- ja lisäarvo-osasta, DA 9(1). Molemmat osat on jaoteltu useampiin eri osiin, faktoreihin, jotka määrittävät lopulta kokonaishinnan. Datasäädöksen 9 artiklan perusteella hintaan vaikuttaa: datan muotoilu, sähköinen jakaminen, tallentaminen, investoinnit datan keräämiseen ja tuottamiseen sekä datan määrä, muoto ja laatu. Datasäädöstä koskevassa kirjallisuudessa on kritisoitu CP-mekanismia sen tulkinnanvaraisuuden takia. On myös katsottu, että lisäarvo-osan perustelut ovat virheelliset. Useiden tutkijoiden mielestä ei ole tarpeellista suojata datan haltijan investointeja, koska investointikulut voidaan vyöryttää hintaan.358 Yleisesti on myös tiedossa, että datan kerääminen suuriin datajoukkoihin tuottaa eniten hyötyä yhteiskunnalle, joka puhuu lisäarvo-osaa vastaan.359 On olemassa muitakin yksinkertaisempia tapoja hinnoitella dataa. Yhtenä esimerkkinä on kaksiosainen tariffi, joka on CP-mekanismin yksinkertaistettu muoto. Hinta koostuu kiinteästä osasta ja muuttuvasta osasta.360 Komissio voisi esimerkiksi mallisopimusehdoissa määrittää nämä yksinkertaisesti. Mielenkiintoisena huomiona on, että eräässä tutkimuksessa kaksiosainen tariffi tuotti myyntihinnan kannalta lähes parhaan mahdollisen lopputuleman suhteessa monimutkaiseen parhaaseen myyntimekanismiin.361 356 Jones – Tonetti 2020, s. 2819–2821. Martens – de Streel – Graef – Tombal – Dutch-Brown 2020, s. 12. 357 Ks. Jost – Reik – Ressi 2021, s. 1 sekä Dulleck – Kerschbamer 2006, s. 35. 358 Martens 2023, s. 12–13. Kerber 2022a, s. 8. 359 Martens – de Streel – Graef – Tombal – Duch-Brown 2020, s. 23–24. Duch-Brown – Martens – Mueller- Langer 2017, s. 9–10. 360 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 15. 361 Mehta – Dawande – Janakiraman – Mookerjee 2021, s. 1295–1296. 73 Taloustieteellisessä kirjallisuudessa on käyty läpi eri tapoja hinnoitella dataa ja muita informaatiohyödykkeitä. Kaksisuuntaisilla markkinoilla välittäjä yhdistää kysyntä- ja tarjontapuolen.362 Lisäinformaatiota ostaessa hinnoittelu perustuu tilastolliseen testaamiseen ja ennusteiden parantamiseen.363 Epälineaarisessa ympäristössä voidaan myös yhdistää strategioita, joissa datan myyntiin yhdistetään kiinteä hinta datasta sekä käyttöön perustuva hinta.364 CP-mallissa on myös yhtenä vaihtoehtona ehdotettu kiinteää hintaa ja käyttöön perustuvaa hintaa.365 CP-malli vaikuttaa blanketti ehdotukselta, jonka sisällä voidaan fasilitoida paljon eri vaihtoehtoja. Datasäädöksen soveltamisala on hyvin laaja, jonka perusteella laveiden raamien tarjoaminen oli perusteltua. CP-mallin liiallinen monimutkaisuus voi kuitenkin johtaa markkinaepäonnistumiseen. Unioni selvästi halusi mahdollistaa datasäädöksen laajan soveltamisen. Blankettimallin sijaan yhtenä vaihtoehtona olisi ollut luoda muutama eri hinnoittelumalli, joiden perusteella erikokoiset taloudelliset toimijat olisivat voineet tehdä sopimuksia. Komissio tulee varmasti tarkentamaan mallisopimusehdoissa eri hinnoitteluvaihtoehtoja, ja viimeistään alan käytäntö tulee määrittämään eri sopimustyypit. Yhtenä keskeisenä datasäädöksen datan käytön rajoituksena on kielto käyttää laitteesta saatua dataa kilpailevan laitteen valmistamiseen tai kehittämiseen. Datasäädöksen johdanto-osassa on mainittu, että kielto koskee laitteita, jotka kilpailevat samoilla markkinoilla. Markkinamäärityksessä tulee noudattaa unionin vakiintuneita kilpailuoikeudellisia tulkintoja.366 Markkinoiden määritys on sekä talous- että oikeustieteellinen tehtävä. Taloustiede tarjoaa empiiriset työkalut ja teoreettisen pohjan toimivasta markkinoista. Oikeudellinen tulkinta voi ottaa huomioon laajempia näkökulmia, mutta pohjautuu lopulta tavoitteeseen toimivista markkinoista. Markkinoita määritettäessä pyritään löytämään tuotteen substituuttimarkkinat, maantieteelliset markkinat ja temporaaliset markkinat.367 Keskeisenä työkaluna määrityksessä on SSNIP-testi. Testissä tutkittavan hyödykkeen hintaa nostetaan pysyvästi 5–10 %. Jos hinnankorotuksen jälkeen kuluttajia siirtyy paljon kuluttamaan toista tuotetta, kuuluvat tuotteet todennäköisesti samoille markkinoille. Uudelle tuotenipulle 362 Ks. Tian – Ding – Fu – Liu 2022. 363 Ks. Bergemann – Bonatti – Smolin 2018. 364 Ks. Sundararajan 2004. 365 Monti – Tombal – Graef 2022, s. 14–15. 366 Datasäädös johdanto-osa, kohta 32. 367 Ferro 2019 luku 3.3. 74 toistetaan testiä, kunnes kuluttajat eivät siirry enää hinnankorotuksen perusteella. Näin saadaan määriteltyä substituuttimarkkinat eli markkinat, joissa tuotteet ovat vaihdettavissa kuluttajien näkökulmasta.368 Maantieteellisten markkinoiden kohdalla pyritään määrittämään alue, jossa kilpailuolosuhteet ovat riittävän homogeeniset.369 Markkinoiden tutkimista voidaan jakaa myös vielä kysyntä- ja tarjontapuoleen. SSNIP-testi tutkii käytännössä kysyntäpuolta, eli mitkä tuotteet ovat toisiinsa nähden vaihdettavissa.370 Tarjontapuoli taas tutkii, kuinka tarjonta reagoi, jos hinta nousee markkinoilla. Käytännössä tutkitaan, tuleeko markkinoille lisää yrityksiä tai tuotantoa.371 Tuotemarkkinoiden määrityksen osalta unionin kilpailuoikeus on tullut EUT:n, EUYT:n ja komission oikeus- sekä ratkaisukäytännöstä. Käytännössä datasäädöksen tehokkaan soveltamisen kannalta voidaan lähes täysin noudatella unionin oikeuskäytäntöä. Komission uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä summaa hyvin keskeiset pointit tuotemarkkinoiden määrityksestä. Tuotemarkkinoilla tutkitaan tuotteita, jotka ovat ominaisuuksiltaan, hinnaltaan ja käyttötarkoitukseltaan keskenään vaihdettavissa, kun otetaan huomioon kilpailuolosuhteet ja kysynnän sekä tarjonnan rakenne.372 Datasäädöksen tavoitteiden kannalta keskinäistä vaihdettavuutta tulisi tulkita melko tiukasti, jolloin kilpailukiellon määritelmä ei laajenisi. Tiukalla tulkinnalla tarkoitan, että tilanteissa, joissa ollaan kahden vaihtoehdon välillä, tulisi aina voittaa kapea markkinatulkinta, joka puhuisi kilpailun puolesta ja säädöksen hengen mukaisesti. Vertikaalisten suhteiden osalta, joissa yritykset ovat eri tuotantoportailla suurimmalta osin tulisi seurata vakiintuneita tulkintoja. Vertikaalisilla ketjuilla tarkoitetaan, että ylämarkkinoiden primäärituotteet ovat kytköksissä alamarkkinoiden sekundäärituotteisiin.373 Tulkinnassa ei ole ongelmia, kunhan ala- ja ylämarkkinat katsotaan erilliseksi. Ongelma muodostuu markkinajärjestelmän tilanteessa. Siinä sekundäärituote vaikuttaa primäärituotteeseen niin 368 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 59. 369 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 38. 370 Tämä tulee siitä, että SSNIP-testi olettaa tuottajan olevan monopolisti, jolloin tutkitaan de facto kysyntäpuolen käyttäytymistä. 371 Coate – Fischer 2008, s. 1043. 372 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 23. 373 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 99. 75 paljon, että on katsottu tuoteperheen muodostavan yhden integroidun markkinan.374 Juuri näillä markkinoilla on todennäköisesti tuotteeseen lukkiutuneita asiakkaita, jotka hyötyisivät sekundäärimarkkinoiden kilpailullisuudesta. Tässä tulkinnassa olisi kiellettyä käyttää primäärimarkkinoiden laitteesta saatua dataa sekundäärimarkkinoiden laitteen kehittämiseen, koska nämä olisivat samoilla markkinoilla. Tässä tulisi tulkinnallisesti poiketa yleisestä käytännöstä. Kun voidaan tehdä erottelu primääri ja sekundäärimarkkinoiden välillä, tulisi nämä pystyä ymmärtää omiksi markkinoiksi, jolloin olisi oikeutettua kilpailla alamarkkinoilla. Markkinajärjestelmän osalta järjestelmä syntyy käytännössä kilpailupaineen sekä asiakkaiden päätöksenteon kautta. Markkinajärjestelmän eri markkinalla voi kuitenkin olla omaa kilpailua. Markkinajärjestelmän teemat liittyvät markkinavoiman määrittämiseen. Datasäädöksen tapauksessa ei tutkita markkinavoimaa vaan tuotemarkkinoita. Tämän takia kyseistä konstruktiota ei tarvitsisi datasäädöksen tapauksessa. Säädöksen tehokkaan soveltamisen kannalta tulisi teleologian kautta sivuuttaa markkinajärjestelmän käsite ja tutkia markkinoita erillään. Maantieteellisten markkinoiden osalta tutkitaan millä alueella on riittävän homogeeniset kilpailuolosuhteet. Tällä alueella yritykset voivat vastata kysyntään ja asiakkaat muodostavat tarjontapuolen. Laitteiden osalta voidaan täysin seurata normaaleja tulkintoja. Asioita, joita tulee ottaa tarkemmin huomioon ovat kilpailupaine, voidaanko tuonnilla korvata alueen tuotantoa, kuljetuskustannukset ja kuluttajien preferenssit, laitteille spesifinä esim. eri kieliversiot.375 Markkinamäärityksen viimeisenä osana käytiin läpi kilpailukiellon pituutta. Käytännössä kysymys oli siitä, jos dataa on hankittu laillisesti ja käytetty ei-kilpailevilla markkinoilla tuotteen kehittämiseen, mutta yritys haluaisi myöhemmin laajentua samoille markkinoille datan haltijan kanssa. Onko olemassa ajanjaksoa, jonka jälkeen olisi sallittua laajentua? Tulkinnallisesti ongelmaa lähestyttiin tk-ryhmäpoikkeusasetuksen kautta. RPA:ssa sopimusteknologian kilpailukiellon pituus oli rajattu maksimissaan seitsemään vuoteen. Samaa logiikkaa käyttäen ei datasäädöksen kilpailukielto tulisi olla ikuinen. Jossakin vaiheessa datanhaltija on saanut investoinneille riittävän tuoton, ja muutenkin jatkuvan kehityksen tuloksena data on osittain voinut menettää jo merkitystä, jolloin ei olisi enää suojattavaa 374 Tuomio 15.12.2010, CEAHR, T-427/08, EU:T:2010:517, kohta 105. Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohta 100. 375 Uusi tiedonanto markkinoiden määrityksestä, kohdat 67–74. 76 intressiä olemassa. Tulkinta tulee tehdä aina tapauskohtaisesti, mutta korkealla varmuudella ei kilpailukiellon tulisi olla missään tilanteessa ikuinen. Viimesijaisena perälautana toimii SEUT 101 artikla.376 Hold-up-problematiikka tuotiin FRAND-ehtojen kautta datasäädökseen. Hold-up-tilanteilla tarkoitetaan tiiviisti kaikkia menettelyjä, joilla datan haltija pyrkii haittaamaan neuvotteluita tai saamaan paremman hinnan kolmannelta osapuolelta käyttäen hyväkseen neuvotteluvoimaa.377 Hold-up-tilanteet jaoteltiin ehto- ja hintaperusteisiin. Ehtoperusteisiä hold-up-tilanteita syntyy esim. liikesalaisuuksien käytöstä. Liikesalaisuudet ovat keskeinen tapa suojella informaatiota. Kuitenkin datasäädöksen raakadatan osalta ei ole aina selvää kvalifioituuko se liikesalaisuudeksi.378 Datan haltija voi esim. pyrkiä estämään sopimusta vetoamalla DA 5(11) mukaisesti liikesalaisuuksien paljastumisen riskiin tai käyttää hyväkseen raskaita TOM- suojakeinoja. Hintaperusteisen hold-up-tilanteiden osalta käytiin syrjimättömyyden, ND-osa, toteutumista teknisten kustannusten jakautumisessa yhtenä esimerkkinä. Keskeisenä on syrjimättömyys kahdessa ulottuvuudessa. Samassa tilanteessa olevia kolmansia osapuolia tulee kohdella yhdenvertaisesti ja eri tilanteessa olevia eri lailla. Datanjakotapojen osalta kustannukset pitää olla saman perusteiset samojen jakotapojen osalta, kuitenkin huomioiden tilanteiden erilaisuus lopullinen hinta voi vaihdella. Samaa datasettiä jaettaessa kolmansia osapuolia pitää kohdella tasavertaisesti. Kilpailuoikeudellisen kohtuuttoman hinnoittelun arviointi ei tuo paljon lisäarvoa sopimuksen kohtuullisuuden arviointiin. Kilpailuoikeudellisen kohtuuttoman hinnoittelun kriteeri on melko korkea, jolloin jo tultaisiin todennäköisesti DA 10 artiklan kiellettyyn yksipuoliseen menettelyyn.379 Kilpailuoikeudesta voidaan ottaa vain tapa määrittää kohtuuttomuutta, joka perustuu arvioon tuotteen taloudellisesta arvosta ja sen arvosta suhteessa muihin vastaaviin hyödykkeisiin.380 Datanjakosopimuksiin liittyen esittelin kaksi mekanismia, joiden avulla voitaisiin vähentää hold-up-tilanteiden riskiä. DA 11 artiklan rajaamista objektiivisesti turvallisista jakotavoista tulisi tarjota halvinta vaihtoehtoa. Näin voitaisiin suojella datan haltijan oikeuksia ja samalla 376 Ikuinen kilpailukielto olisi SEUT 101 artiklan vastaista kiellettyä sopimista. 377 Farrell – Hayes – Shapiro – Sullivan 2007, s. 611–613. 378 Mylly 2024 s. 373. Nordberg 2020, s. 202. Aplin – Radauer – Badin – Searle 2023, s. 843. 379 Esim. GM tapauksen 2400%:a korkeampi ajoneuvon lisensointimaksu verrokkeihin nähden katsottiin olevan kohtuuton. Tuomio 13.11.1975, General Motors, Case 26-75, EU:C:1975:150, kohdat 1 ja 12. 380 Mandrescu 2022, s. 494. 77 tarjota reilu vaihtoehto kolmannelle osapuolelle. Toisena teknisten kulujen tasaamiseksi tulisi luoda järjestelmä, jossa ostajien kesken tasattaisiin teknisiä kustannuksia. Tähän liittyen laveampana vaihtoehtona datanhaltijan tulisi pystyä arvioimaan datan kysyntä ja arvioihin perustuen tasata teknisiä kustannuksia, esim. API:n luomisesta. Viimeisenä komission tulisi määrittää formaali neuvottelumenettely, joka voisi seurata H/Z-neuvottelumenettelyä. Menettelyssä pyrittäisiin vain määrittämään formaali tarjous-vastatarjous-mekanismi, jonka jälkeen osapuolet voisivat riitatilanteessa saattaa ongelmat ulkoisen tahon ratkaistavaksi. Datasäädöksen datan jakamisen useat ongelmat ratkeavat tehokkaalla muutoksenhaulla eri foorumeissa: tuomioistuimet, toimivaltaiset viranomaiset sekä riidanratkaisu. Datamarkkinoiden teorian perusteella tehokas muutoksenhaku on yksi keskeisistä tavoista saada markkinat toimimaan.381 Useat yllä esitellyt hold-up-ongelmat ratkeavat riidanratkaisun perusteella. Lisäksi tehokas muutoksenhaku voi jo estää osapuolten strategista käyttäytymistä, koska siitä ei ole saatavilla hyötyä Datasäädöstä on paljon kritisoitu oikeus- ja taloustieteellisessä kirjallisuudessa. Joidenkin tutkijoiden mielestä koko säädös perustuu vääriin premisseihin, ja tämä on heijastunut huonoiksi mekanismeiksi.382 Datasäädös kuitenkin tulisi ymmärtää vain markkinoita mahdollistavaksi pohjalaiksi. Säädöksen mekanismit ovat vain legaali vaihtoehto vapaaehtoiselle vaihdannalle ja sopimiselle. Komission kuitenkin tulisi olla tässä hereillä ja panostaa mallisopimusehtojen luontiin, jotta säädöksen legaali vaihtoehto olisi aidosti käyttökelpoinen. Datamarkkinoiden osalta tulemme näkemään vasta vuosien päästä, miten alan yleinen käytäntö on kehittynyt, kuinka datasäädös on onnistunut tavoitteissaan ja miten sen tulkinta on kehittynyt. Komissiolla ja unionin tuomioistuimilla on lähitulevaisuudessa keskeinen rooli varmistaa datasäädöksen tehokas soveltaminen. 381 Ks. Jost – Reik – Ressi 2021, s. 1 sekä Dulleck – Kerschbamer 2006, s. 35. 382 Kärkipään kritiikki, ks. Eckardt – Kerber 2024a. Eckardt – Kerber 2024b. Kerber 2024. Kerber 2022a. Kerber 2022b. Lievempää kritiikkiä ks. Martens 2023. Metzger – Schweitzer 2022.