数字市场背景下的算法合谋

梁彦红 王延川

[摘 要]   随着互联网的普及，竞争者普遍利用计算机进行交易，形成了数字市场。与传统的价格合谋不同，数字市场的竞争者利用算法协调价格，更容易形成算法价格合谋，且非常隐秘难以发现。按照算法在价格合谋形成中的作用不同，可以分为显性合谋、轴辐卡特尔、默契合谋与虚拟合谋。在经典显性合谋、轴辐卡特尔中，算法执行由竞争者所形成的合谋，属于现行反垄断法的调整范围，默契合谋与虚拟合谋由于缺乏竞争者的合谋，难以被现行反垄断法所调整，需要将算法理解为协同行为，从而完成规制。

[关键词]   数字市场;算法价格合谋;默契合约;协同行为

[中图分类号]  D922.294 [文献标识码]A 文獻标志码  [文章编号]1673-0461（2020）09-0093-05

一、引 言

市场竞争者利用算法促成交易由来已久。尤其在金融、银行、保险、航空、商务等领域，算法辅助人类决策，取得了显著的效果。近些年，借助于计算机的强大算力与大数据的采集和处理，算法运行速度逐渐加快，算法使用成本降低，算法辅助交易成为越来越普遍的现象。然而，算法的使用也引发了一些法律问题，如加剧了对消费者隐私权和自主权的侵害，导致个性化定价的出现。由于定价算法的大量使用，有研究者开始担忧竞争者借助算法实现价格合谋，损害消费者的利益。

虽然人们目前对算法知之甚少，也很少有直接证据证明算法直接促进了协调并抑制了竞争，加上算法实现价格合谋的隐秘性，无法清晰窥探算法在合谋中的具体流程。但是，许多监管机构表明，要警惕算法帮助竞争者促进价格协调。经济发展与合作组织于2017年发布的《算法与合谋：数字时代的竞争政策》报告中明确指出，数字市场中算法的普遍使用可能会给商业竞争带来不可低估的风险[1]。

二、 数字市场与价格合谋

20世纪互联网技术出现，加上后来大数据和人工智能的辅助，人际网络中形成的信息全部转变为计算机代码语言，作为普世语言，代码解决了语言差异问题，互联网没有区域与国界限制，空间问题也随之解决，数字化时代到来了。 企业具有灵敏的“嗅觉”，看到互联互通自身具有的巨大价值，成为使用计算机进行交易的“先行者”。企业普遍通过计算机交易，形成了不同于传统实体交易市场的数字交易市场。

与传统实体市场相比，数字市场无论在信息的透明度、连接性还是可获得性上均有大幅度的提高，这些新的变化让市场中长期存在的信息不对称，搜索和比较价格信息成本、交易门槛以及商品本身的价格都出现了降低的趋势。数字市场取得的这些成就也与算法的使用分不开。通过算法，企业可以自动发掘消费者的需求，查看自己的存货，并配送货物。算法的应用产生了“双赢”的效果：对消费者而言，算法可以在线比较商品及其供应——享受价格更低的商品或找到更符合他们偏好的产品;对供应商而言，算法可以快速和高效地分析大量的消费者偏好数据，更好地回应消费者的需求并展开竞争——分配生产和销售资源，降低配送商品的周期，节省人力资源。

然而，据资料显示，市场的数字化并没有给消费者带来预期和实质的价格福利。该问题背后的原因较多，有些学者认为其中一个重要原因是竞争者利用算法实现价格合谋，进而损害消费者利益[2]。

在影响商品价格的众多因素中，最重要的是需求和供应，竞争者通常围绕这两个因素展开竞争。竞争价格是市场的“自然”价格，也是对消费者最为公平的价格，但是，如果竞争者不满足于竞争价格为其带来的利益，想要获得比竞争价格更高的价格，就会通过各种方式的沟通，协调出一个固定价格，这个固定价格的形成过程就是价格合谋。合谋是指竞争者之间的价格协调行为，其目的是将竞争者的利润提升至高于竞争的水平，并产生无谓的社会损失。价格合谋会给竞争者带来更多利益，从而减少竞争动力，给市场公平带来损害。

价格合谋是市场经济的必然产物，至今已经存在至少几百年时间。在传统实体市场背景下，由人力来实现价格合谋。在数字市场背景下，由于算法在决策事务和回应对手方的速度极大提高，加上算法可以直接“读取”对手方算法的想法并预测其行为，算法开始部分取代合谋过程中的人力因素。竞争者利用算法协调价格越来越普遍，譬如，据欧盟委员会的统计资料显示，电子商务市场里一半以上的零售商通过算法软件追踪竞争者的价格，并根据跟踪结果调整自己的价格[3]。算法可以更有效地执行显性合谋，更容易促成默契合谋，如果说这两种情形只是算法部分取代人力，那么有人预测深度学习算法开始完全取代合谋中的人力因素，形成所谓的虚拟合谋，后者已经完全超出反垄断法的调整范围，使得反垄断执法面临严峻的挑战。

三、算法价格合谋的形成

（一）作为决策者的算法

关于算法，目前并无统一的定义。无论是普通民众、经济学者，还是科学家，他们对于算法的理解和解释，都停留在描述而非精准定性的层面上。究其原因，一是我们对于算法还知之甚少，二是算法仍处于发展过程之中。粗浅一点来讲，算法其实就是计算机程序。就性质而论，算法是一种技术规则，表现为一组指令。就功能而言，算法是一种结构化的决策过程，用户输入相关参数后会自动生成输出结果[4]。

算法并不神秘。我们在日常生活经常使用“它”。譬如，外面下雨了，而且还刮着大风，将这些参数输入大脑，得出一个结果：出门穿厚点的衣服，带一把雨伞或者穿上雨衣。给爱人买礼物，给孩子选择学校，寻找结婚对象，财务投资这些决策过程都是“算法”。计算机算法与人类“算法”很相似，譬如，上面的各种人类决策，都可以用计算机程序来完成，二者得出的结果也可能完全一致。但是，人类的决策和算法决策之间还是存在重要区别的。

首先，算法决策需要遵循确定的程序。人类可以处理接收到的模糊指令，这是因为人类可以按照经验填补模糊指令的细节或以其他方式猜测接收到的指令的具体过程。算法不具有这样的自由裁量能力，其从输入到输出的过程应该遵循明确的指令，而且整个运行过程遵循具体的步骤。用某年春节联欢晚会上一个小品的桥段为例。宋丹丹让赵本山把大象装进冰箱，赵本山接收这个指令后，当然知道如何操作。但是，算法不能执行这一模糊的指令，除非由人类或者自己编制确定的程序：第一步把冰箱门打开;第二步把大象装进去;第三步把冰箱门关上。通过严格遵循程序，算法可以避免人类决策的模糊性，从而得出确定的结果。

（二）轴辐卡特尔

经典显性合谋的实现需要明确的沟通活动，容易被执法机构所“捕获”。为了规避反垄断执法，竞争者发明了一种比较隐蔽的合谋方式，将价格协调活动外包给第三方，这时便存在第三方与竞争者之间的纵向协议，却不存在竞争者之间的横向协议。这种以第三方主导而竞争者跟随的合谋架构被称为“轴辐卡特尔”，其中第三方称为“轴”，而竞争者称为“辐”。轴辐卡特尔之所以被划归显性合谋行列，是因为合谋建立在纵向协议和竞争者之间基于纵向协议的默契之上。

2016年，立陶宛的30家旅行社使用伊图拉斯（Eturas）公司开发的在线预订系统E-TURAS，对旅行社向客户提供的折扣率进行技术限制，具体内容为公司要求旅行社将各自的折扣率控制在3%以下，超过3%的系统自动调整为3%，并要求旅行社对此建议进行投票。公司给旅行社的通知是通过预订系统中的信息系统（而非邮箱）发送， 该通知只能使用受密码保护的网关读取。 欧盟法院做出裁决：这些旅行社收到信息后，虽然没有对投票提议进行回应，但没有公开采取避嫌的行为，因此构成了价格合谋。在该案中，法院认为旅行社使用第三方公司提供的算法，存在纵向协议。同时旅行社收到算法，实时协调定价以跟进设定的折扣比率的通知，表明它们知道算法会帮助其达到合谋的结果，竞争者要得到豁免，除非其能够举证并没有查看通知内容。所以，虽然竞争者表面上各自决策产生了“偶然”的高度统一结果，但法院还是从整个运作过程中推定出竞争者具有合谋的“意思”。立陶宛竞争委员会也宣布旅行社的这种行为构成非法合谋。

在另一个相似的案件中，法院并未确认由算法促进的轴辐卡特尔为非法。2015年美国纽约南部法院审理迈耶诉卡拉尼克一案，原告迈耶诉称，优步司机统一使用优步平台提供的激增定价算法形成合谋，损害了他以及其他乘客的利益。迈耶提供了初步证据证明优步平台提供定价算法给司机，双方之间存在纵向协议。为了促成司机们使用该算法，平台组织了多次司机的见面活动，司机们围绕着算法的使用展开过一些讨论，从中可以推定有横向协议存在。但是法院受理此案后并未进一步审理，而是建议原告提请仲裁。可见，算法让轴辐卡特尔具有某种隐蔽性，给法院的认定工作带来很大困扰。

（三）默契合谋

经济学将价格合谋分为显性合谋和默契合谋两种。二者最大的区别是，前者基于竞争者之间明确的协议而形成，系反垄断法上的非法行为，后者并不存在竞争者之间的明确协议，由于竞争者各自“独立”决策，进而产生对消费者不利的所谓“合谋”结果，超越了显性合谋对协议和决定的需要，各国在是否将其纳入反垄断法调整时并不一致。

所谓默契合谋，是指竞争者进行独立决策而产生的“合谋”结果。典型默契合谋的例子是双寡头垄断。两个竞争者独立行事，但他们了解彼此的销售信息并相互依赖，即使双方没有明确就价格达成意思一致而只是独立做出决策，最终的结果也会促成相同的超竞争价格。从默契合谋的形成过程来看，也有人將其称为意识并行或者寡头垄断的相互依赖。默契合谋最有可能出现在以下场景中[7]：①竞争者的商品和服务的同质性;②交易信息具有高透明度;③进入市场的壁垒较高;④竞争者处于寡头垄断市场。其中②和③的要求条件较高，这些在传统实体市场中很难满足，因为传统实体市场是非数字化决策机制，依靠人力的交易，信息透明度低，交易缓慢，默契合谋很少出现，但是，算法消除或者缓解了这些条件，让默契合谋更容易达到。在默契合谋架构中，一方面由于不存在竞争者之间的明确协议而不同于经典显性合谋;另一方面由于不存在“轴”，因此也不同于轴辐卡特尔。

目前多数国家未将默契合谋定义为反垄断法意义上的非法行为。虽然法院不认可竞争者之间的这种定价策略，但也无法针对竞争者的相互依赖行为给予消费者相应的救济措施。从法律角度可以做如下解释：合谋最为主要的特点是“谋”，即竞争者有意损害消费者的利益，并通过“勾结”而实现设定的价格目标。但是，在竞争者非常隐秘地从事损害消费者利益的行为时，法院往往得不到它们相互沟通的证据，而竞争者也会抗辩说价格一致是市场行为，是偶然结果。目前虽然还没有出现默契算法合谋的现实案例，有的只是通过建模而得出的结论，但研究者认为这种算法促进默契合谋的情形已经出现。

（四）虚拟合谋

通过算法执行经典显性合谋和轴辐卡特尔，以及实施默契合谋的方式虽然有所差异，但三者都有一个共同点，即算法开发人员要设计合谋的路径，竞争者输入相应参数以实现价格合谋。也就是说，明确的协调要么在竞争者之间形成，要么在算法之间形成，执法者可以追溯到竞争者之间明确的协议、推定的协议或者计算机代码。但深度学习算法的出现彻底去除人力在价格合谋中的作用，这也是真正意义上的算法合谋。目前还未发现基于深度学习算法的价格合谋案例，但有学者估计该种合谋是数字市场中不可避免的结果[8]。

深度学习算法形成的合谋既不同于显性合谋，也不同于默契合谋，经济合作与发展组织报告中将其称为虚拟合谋。之所以如此称呼，是因为此时的合谋只能在效果和实质上观察，而不能在形式上观察，即人类可以看到合谋的结果，却不能检测合谋的过程[5]。

五、算法合谋的司法应对

竞争者借助于算法，价格合谋出现了某种新的特点，即价格合谋更加便利，同时也更加隐蔽，给反垄断执法带来严重的挑战。最重要的问题是，隐藏在算法之下的价格合谋被执法机关“捕获”的难度较大，司法认定也存在诸多困境。因为传统的价格合谋，无论是协议、决定还是协调，都建立在人的意志基础之上，但是算法合谋的主要特点是人的意志隐藏在算法之后，甚至其中没有人的意志，无法建立人的意志和合谋结果之间的关系。由算法促进的价格合谋在一定程度上已经超越反垄断法，这就产生了一个非常棘手的问题：如果产生了所谓“合谋”结果，如何认定？针对该问题，有两种意见：一是修改法律，在反垄断法中规定算法价格合谋;二是扩大适用反垄断法的规定，涵摄算法价格合谋。笔者认为目前应该采取第二种方式。因为算法价格合谋虽然已经有了一些案例，却没有形成统一认识，即使修改了法律，依然存在难以认定的现实问题。与其修改法律，还不如继续观察该种行为的进一步发展，同时谋求解决之道。

對于算法价格合谋，可以采取不同的策略，从而将其纳入司法管辖范围之内。垄断协议主要包括协议、决定和其他协同行为。

第一，显性合谋中存在明显的竞争者之间的合谋因素，算法只是帮助竞争者实现该合谋，因此，通过寻找隐藏在算法背后的协议或者决定即可。

第二，轴辐卡特尔存在竞争者适用同一算法的情形，算法充当的是对竞争者合谋的协调因素，从该因素中推定合谋因素的存在，再让竞争者自己举证自己并无合谋，否则合谋成立。

第三，默契合谋由于缺少竞争者之间的直接合谋意志，也可以推论出人力因素。为了解决竞争者之间的协调行为，可以通过扩大“协议”概念，即从表明竞争对手并不存在独立行动的相关证据中推断出协议。举例来说，即使在没有明确协议的情况下，如果证明存在有意识的并行行为，如串通意图的通信或参与便利实践的通信有关的信息交换，此时法院即可认定该并行行为不同于两个单独行为，该并行行为违反反垄断法。还有一种欧盟司法管辖区经常采用的方法，即依靠“协同实践”概念，可以处理一些虽不构成协议，却出现以竞争者之间的实际合作取代有效竞争的做法，此时法院可认定该协同实践违反反垄断法。

第四，虚拟合谋中不存在人力因素，即算法中并不包括有关价格协调的编码和参数输入，如果给深度学习算法设定一个抽象的“企业利益最大化”任务，算法就会自己决策，选择与别的竞争者实施价格合谋，算法之间形成超竞争价格，使得“企业利益最大化”得以实现，因为深度学习算法模拟人类的大脑，所以，可以针对原始数据信息来设定价格和其他决策变量，即使是开发人员也很难在技术上检测其决策“黑箱”[9]，但是，对此种合谋也有解决方法。有学者认为以下事实可以引起执法者的合理怀疑[10]：第一，有更先进算法或者多种算法可利用的情况下，竞争者有意识地使用类似的旧的算法;第二，即使存在更好的数据源，竞争者也会在相关的市场条件下有意识地使用类似的数据;第三，算法被提供可以从中学习的类似案例;第四，竞争者采取行动使竞争者更容易观察它们的算法和/或数据库，而竞争者则采取行动观察它们。如果竞争者无法举证证明彼此并未利用算法进行合谋意义上的协调，司法机构就可以启动调查。

[参考文献]

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[8]JOSEPH E，HARRINGTON JR.Developing competition law for collusion by autonomous price-setting agents 6 [EB/OL].（2017-08-22）.https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id=3037818.

[9]OXERA.When algorithms set prices：winners and losers[EB/OL].https：//www.re-gulation.org.uk/library/2017-Oxera-When algorithms set prices-winners and losers.pdf.

[10]MICHAL S GAL.Algorithms as illegal agreement[J].Berkeley technology law journal，2018，34：41-42.[FL）]

Algorithm Price Collusion in the Context of Digital Market

Liang Yanhong1，Wang Yanchuan2

（1.School of Law，Hebei University of Economics and Business，Shijiazhuang 050061，China; 2.School of Humanities，Economics and Law，Northwestern Polytechnical University，Xian 710129，China）

Abstract：

With the popularity of the Internet，competitors generally use computers for transactions，which forms a digital market.Competitors in the digital market use algorithms to coordinate prices and form algorithmic price collusion，which is different from traditional price collusion and easier to form，buthidden and difficult to find.According to the different roles of algorithm in the formation of price collusion，it can be divided into explicit collusion，hub-and-spoke cartel，tacit collusion and virtual collusion.In classical explicit collusion and hub-and-spoke cartel，the algorithm executes the collusion formed by competitors，which belongs to the adjustment scope of the current anti-monopoly law.Tacit collusion and virtual collusion are difficult to be adjusted by the anti-monopoly law due to the lack of collusion of competitors.It is necessary to consider the algorithm as concertedpractice in order to complete the regulation of the law.

Key words：  digital market; algorithmic price collusion; tacit agreement contract; concerted practice

責任编辑 （责任编辑：张积慧）