交易型平台企业规制中的相关市场界定——以网约车平台为例

易 芳， 孟 昌， 陈丽月

(北京工商大学 经济学院， 北京 100048)

一、问题的提出

当前，基于人口规模、城市网络与居住密度的强大网络外部性效应，平台经济和双边市场在我国发展演进的速度非常快。平台企业的发展成为中国经济强势增长的一个重要原因，但数字经济背景下平台行业的市场结构有着与传统市场不同的特征化事实。除了高集中度外，网络外部性效应会导致“赢者通吃”，在位大企业可能凭借其强大的市场势力谋取“不正当”利益。近期平台行业涉嫌滥用市场势力的行为频繁发生并受到广泛关注。如滴滴的经营者集中和大数据杀熟，拼多多、唯品会以第三人身份加入诉讼而引发热议的天猫“二选一”案件等。相关市场界定是滥用市场地位和经营者集中案件审查中的关键问题。由于网络平台具有双边市场、网络效应和数据多归属等典型特征，平台企业的相关市场界定比传统行业的界定更加复杂。加之网络平台本身异质性明显，交易型网络平台和非交易型网络平台在相关市场界定的分析思路上存在较大的区别。典型的交易型网络平台有网约车、支付平台等，这些平台对人们日常生活影响广泛，对交易型平台相关市场界定问题的研究越来越重要。

相关市场界定是反垄断审查特别是横向并购审查的重要环节，其界定范围会直接影响对涉案企业市场份额和市场势力测算的结果，是案件审查最重要的依据[1]。网络平台企业由于双边市场、网络外部性效应及数据多归属等不同于传统企业的产业组织特征，对其做相关市场界定，即是对传统产业组织理论的发展，也会对新经济反垄断规制实践提供证据和指导。

本文分析了网络平台的双边市场、网络效应、数据多归属等特征对相关市场界定的影响，并提出互联网行业相关市场界定的分析建议。网约车平台是对人们日常生活影响广泛的一种典型交易型网络平台，本文以网约车平台为例，结合理论分析中的主要观点和建议，采用行业分析、临界弹性等方法分析网约车平台的相关市场界定。本文的结构安排如下：第二部分将对互联网相关市场界定相关文献进行综述，第三部分将提出互联网行业相关市场界定工作的实操分析框架，第四部分以网约车为例进行相关市场界定的案例分析，第五部分总结研究结论。

二、文献述评与研究创新

(一)文献述评

关于双边市场的定义，有两个主要分支：一类是强调价格结构对销量的影响，在总价格保持不变的情况下，若某一边价格的变动导致平台交易量变动，则为双边市场。如果只有总价格的变动才会导致平台交易量变化，而非价格结构变化导致平台交易量变化，则为单边市场[1]。第二类不强调价格结构对销量的影响，认为双边市场的每一组用户获得的价值产生于与平台另一端用户的互动，则为双边市场[2-3]。主流观点认为，互联网平台企业大多是双边市场企业。按照这一理解，搜索引擎企业是双边市场企业，但也有文献认为其并不是典型的双边市场[4]。本文认为，第二类理解更适合对平台企业进行市场势力测算和竞争损害评估分析。因为这一理解方便使用格兰杰因果检验等定量方法检验市场的双边是否存在相互影响，而这是判定双边市场的学理基础。

关于双边市场中相关市场界定的具体问题，多数学者认为传统相关市场界定的思路在用于分析双边市场时存在结果偏差[3,5]，必须改进或发展，更有学者认为需要重新思考相关市场的作用[6]。但也有观点认为，双边市场因与传统市场没有本质区别，传统相关市场界定的逻辑依然适用，其问题不在于传统方法的适用性，而是反垄断实践缺乏更深入理论体系的指导[7]。双边市场中相关市场界定受到的挑战包括以下几方面。

一是界定几个相关市场。主流文献[8]将平台区分为交易型双边市场和非交易型双边市场。交易型双边市场在平台的双边有可观测的交易，且平台收取一定的交易费用。在非交易型双边市场中，因平台双边不存在可观测交易而无法收费。判定非交易型双边市场，需要界定两个(相互关联的)市场。在交易型双边市场中，只需界定一个关联双边的相关市场[9]。然而，也有学者认为，区分交易型和非交易型双边市场的理论基础有待进一步发展[7]。还有一种观点认为应该把双边或者多边市场中属于不同边的消费者划入各自不同的相关产品市场[10]。另有一种综合性的看法是，界定几个相关市场以及采用何种方法都不重要，关键是要准确认识和充分考虑市场各边的相互关联[11]。关于双边市场及其界定的观点，分歧很大，说明基于新古典经济学的传统产业组织理论(IO)及其分析范式在面临演化生成的网络平台企业的新组织特征时，遇到了学理和判例的双重困境。对于网络平台经济快速成长的中国经济而言，解决双边市场在反垄断理论和实践中的问题尤为迫切[12]。走出这个困境，需要分析双边市场中企业的盈利模式和反垄断案例纠纷的来源。

二是假定垄断者(SSNIP)方法的适用性。网络外部性(正外部性)是双边市场的重要特征。由于网络外部性带来的乘数效应以及可能存在的单边免费等市场行为，传统的基于价格变动的SSNIP测试法可能不适用[13]。产业组织经济学面临是否要发展全新测算方法的选择。一种观点认为，网络双边市场并没有推翻SSNIP测试的学理和逻辑基础，SSNIP方法依然适用[10-11]。由于间接网络外部性的存在，双边用户的需求相互影响，消费商品或服务的价值不仅依赖自身交易数量，还与另一边用户交易数量密切相关，双边交易量的相互影响以“乘数”形式累积。 解决乘数问题的影响较广的思路首先由Evans等学者提出，Evans & Noel[14]通过区分长期弹性和短期弹性改进了传统SSNIP算法。Filistrucchi[15]也试图通过构造SSNIP临界损失公式来解决这个困境，但因为推导过程存在问题并未获得推广，而这一文献提出的思路具有很大影响力，已有文献[16]基于Filistrucchi[15]的思路，将SSNIP测试法中对一边市场的产品价格提升替代为广告时长的增加，来解决零价格(即单边免费)服务平台的垄断测试。关于SSNIP测试法中利润标准的确定， Filistrucchi et al.[9]认为，利润是SSNIP方法中需要用到的关键变量，交易型双边市场在应用SSNIP方法时应使用双边利润之和；与此对应，在实证文献中，Emch & Thompson[13]使用双边收费之和作为利润衡量标准来进行SSNIP测试，从而界定网络支付的相关市场。对于非交易型双边市场，Filistrucchi et al.[9]认为需要对各边利润单独计算。

在以上两种观点中，第二种观点集中于网络效应的乘数问题对SSNIP方法的影响，重点是长期弹性的测算。长期弹性和短期弹性的区别是该弹性是否反映了网络效应中双边用户情况的相互影响。SSNIP测算需要使用市场的真实数据来计算实际弹性，只要真实数据的样本时长大于乘数效应的显现时长，估计出的弹性就是所谓的长期弹性。也就是说只要使用样本时间足够长的实际数据，就可以直接使用SSNIP方法进行相关市场界定。另外，在交易型网络平台中，利润的计算基准应是案件主体的总体利润。

网络平台的数据多归属特征是指一个用户会在多个类似的网络平台应用中注册，数据多归属特征对网络平台的影响有不同的观点，传统观点认为数据多归属会对能够实现数据多归属端产生不利影响，对数据单归属端产生有利影响。Belleflamme & Peitz[17]的研究认为数据多归属会产生很多种结果，该结果可能与传统观点相反，也可能数据多归属对平台的双边都会产生有利的影响。数据多归属特征会从多个方向影响网络平台的可替代性，从而影响相关市场的界定。数据多归属在哪个方向、多大程度上影响网络平台的替代性，会直接影响相关市场界定的结果。在SSNIP的实际操作过程中，如果使用市场的真实数据计算实际弹性，则弹性的估算结果已经包含了数据多归属的影响。可以通过SSNIP方法实施过程中的实际弹性估计来解决数据多归属的问题。

此外，关于网络平台相关市场界定的案例或定量研究不多。网络平台相关市场的讨论，多见于法学研究中的案例定性探讨。网络平台相关市场的经济学理论主要集中在免费产品处理的探讨上，如孟昌、李词婷[16]以视频平台为例，给出了用广告时长替代价格的界定思路，但没有给出案例的实证应用。在实证层面，主要是结合SSNIP方法对传统行业和互联网行业进行相关市场界定，例如黄昆、张昕竹[18]使用临界弹性的方法，以汇源果汁为案例研究了相关市场界定。张昕竹等[19]使用结构计量方法，测算了不同即时通信和微博产品的替代关系。互联网平台业务种类很多双边市场上的相关市场界定的实证研究还有研究空间。本文将选择典型的互联网平台案例进行临界弹性分析，并解决在很多研究中遇到的需求估计的内生性问题。

(二)本文的创新和贡献

在区分交易型网络平台和非交易型网络平台的基础上，本文使用SSNIP方法测算了交易型网络平台的长期价格弹性，并据此对相关市场界定作出判断。乘数问题的处理是双边市场应用SSNIP方法的难点，已有文献在区分长期弹性和短期弹性后用长期弹性做SSNIP测试来解决乘数问题，但没有给出长期弹性和短期弹性的区分标准。本文结合格兰杰因果检验法，在识别出样本弹性是否为长期弹性后给出判断，解决了乘数效应问题。从法学角度定性分析互联网相关行业相关市场界定的文献虽然较多，但需要推进到结合数据测算的定量分析上才能作为判例依据，这是本文的重要工作。已有的定量分析文献聚焦于传统行业，且往往在需求系统估计的内生性处理上遇到问题，本文以网约车市场为例，在需求系统估计中加入内生性的探讨，综合盈利分析法、SSNIP方法和格兰杰因果检验，研究了典型交易型网络平台市场的相关市场界定，为平台企业反垄断规制提供研究思路和经验证据的支持。

三、网络平台企业相关市场界定的性质与证据

考虑到“市场双边”和“数据多归属”等特征，在对网络平台企业的相关市场进行界定时，需要从定性和定量两个维度综合考虑。定性分析，首先要根据业务运营模式确定是否为双边市场；然后，根据盈利模式来确定是否为交易型双边市场；最后，对产品之间的替代性做出定性判断。定量分析的目的是，在产品替代性的定性分析不明确的情况下，使用平台数据测算业务之间的替代性是否强到应该划入统一的相关市场的程度。

(一)网络平台企业相关市场的性质判断

首先，需要根据业务运营模式确定是否为双边市场，虽然互联网平台很多具备双边市场特征，但仍然需要根据具体业务运营模式来判断是否属于双边市场。比如网络零售的自营业务，虽然是基于互联网平台的交易，但仍然属于单边市场交易。如果目标企业或者目标业务属于单边市场，则应按照传统的相关市场进行分析；如果目标企业或者目标业务属于双边市场，则需要进一步分析其盈利模式，确定双边市场属于交易型还是非交易型，进而确定应该划分几个市场。若为交易型双边市场，可直接界定一个包含双边的相关市场；若为非交易型双边市场，则需要界定两个相互关联的相关市场。

相关市场界定的关键是替代性分析，替代性的初步分析可以从消费者角度、厂商角度和商业惯例角度定性分析目标产品或业务与其他可能有替代性的产品或业务之间的替代关系。例如，通过盈利模式分析网约专车业务是否属于交易型双边市场，则需要分析其他业务如网约快车、出租车市场是否与网约专车市场存在较强的替代关系，进而分析巡游出租车市场是否与网约专车市场具有较强的替代关系。如果通过盈利分析发现平台为非交易型网络平台，则需要确定两个相互关联的市场，并结合案情重点分析争议较大的那一边相关市场的替代性。例如在“百度—人人”案中，人人是百度的广告服务客户，案件的核心争议点是百度广告业务是否具有市场势力。所以需要在业务的双边界定两个相互关联的市场，但是重点在于分析广告业务端的替代性。

(二)基于数据的证据判断

反垄断审查如果有确切的定量证据支持，可以让判例更加准确。基于定性分析，初步判断为相关市场时，依然可以借助定量手段辅助证明判断的准确性。定量分析的目的，一是检验目标业务的双边性，二是估测相关业务之间的替代程度。由于双边用户量和用户活跃度等数据会在时间序列上体现出相互影响，格兰杰方法可以给出定量检验的证据，且能够测算出双边影响在多长时间内显现，即测算出网络效应的敏感度。

另外，由于SSNIP方法需要用到长期弹性，即已经显现出网络效应的弹性，所以如果格兰杰因果检验发现在样本中的双边影响已经显现，则使用该样本进行需求弹性估计时，估测出的结果就是长期弹性，可以直接用于SSNIP进行相关市场的界定分析。如果检验结果发现样本期间并未显现出双边影响，则该样本不能直接用于弹性估算和SSNIP分析，需要进一步扩展样本时长。

SSNIP方法界定相关市场的关键点是通过测算和比较临界弹性和实际弹性的大小来确定替代程度，进而确定相关市场是否需要进一步扩大。临界弹性和实际弹性的测算是关键问题。针对同质化和非同质化产品可以使用不同的弹性估计方法，结合具体的数据对实际弹性进行测算。

基于上述分析，与传统行业的分析框架及步骤一样，对网络平台企业的相关市场认定，可以先进行性质认定后寻找量化证据。鉴于网络平台产业的三个主要特征，定性分析旨在判断目标企业是否为“双边”和是否为“交易型”网络平台，定量分析则用来测算乘数效应和产品或业务之间替代性的大小。网约车平台是典型的交易型双边市场。对网约车平台做相关市场的定性、定量(处理乘数)分析都具有代表性。下面对网约车行业做相关市场性质认定和基于数据的相关市场界定。

四、基于网约车行业的案例分析

(一)案例描述

随着平台经济的发展和“边缘性进入”的不断发生，网约车已经成为城市交通出行服务的基础需求方式。网约车在导致出租车行业结构发生变化的同时，平台结构也在发生快速变化。横向合并导致平台企业数量减少和在位平台市场份额迅速提高。网约车平台的经营者集中成为产业组织和反垄断实践中遇到的紧迫性新问题。典型者如2015年2月的滴滴和快滴合并，两家公司合并后在保留各自品牌和业务独立性的前提下平行发展。2016年8月，占有中国网约车市场最大订单份额的滴滴出行与优步中国宣布合并。在这两起合并案中，合并本身以及合并后的企业行为(如价格结构的动态变化)等，是否为反垄断法应该规制、限制甚至惩罚的行为，受到了社会各界的广泛关注。2018年11月，合并职能后新成立的国家市场监管总局依据《中华人民共和国反垄断法》针对滴滴、优步合并展开调查。横向合并的核心问题是相关市场认定，而传统方法在网络经济中的适用性是相关市场认定的一个关键问题，其产业组织经济学的学理本身会影响规制部门对案件的判定。

(二)定性分析

1.行业分析

网约车是网络预约出租车的简称，网约车平台服务是以互联网技术为依托构建服务平台，整合供需信息，提供非巡游的预约汽车服务的经营活动。截至2019年6月，我国网约出租车用户规模达3.37亿人，占网民整体的39.4%；网约专车或快车用户规模达3.39亿人，占网民整体的39.7%。虽然受疫情影响中国网约车用户人数较2019年年底有所降低，但是截至2020年3月，仍然达3.62亿人。从地域分布来看，截至2019年6月，网约车用户群体已经覆盖我国31个省份，全国大部分地区使用率均超过三成。无论从日均使用时长，还是从日新增用户30天活跃留存率来看，排名前三的均为滴滴出行、首汽约车、曹操专车。从应用的渗透率(活跃用户规模/手机网民规模)来看，2017年滴滴出行以58.6%的渗透率位居各平台之首，经过多年发展，市场渗透率更高①。网约车的细分市场很多，有网约出租车、快车、豪华车、专车、顺风车等网络约车服务。与网约车形成替代竞争的业务主要有传统的巡游类出租车市场。不同细分市场的市场份额和市场势力不同，哪些业务应界定为同一相关市场，是案件的核心问题。

2.互联网特性分析

网约车平台有着明显的双边用户，一边是司机端用户，另一边是乘客端用户，通过平台的信息功能从而实现司机端为乘客端提供的服务。从定性的直觉来看，乘客端用户量越多，就越能吸引更多的司机端用户；而反之司机端用户越多，乘客能更快地得到服务，从而吸引更多的司机端用户。所以平台两边的用户数量相互影响，具有双边市场属性。尽管按照Rochet & Tirole[1]的界定，该类市场仍然属于单边市场，因为该业务的服务商收取的是交易金额的提成，不存在双边价格结构对交易量影响的问题。然而，按照第二种双边市场的定义，该业务确实有明显的双边市场属性。从收费机制来看，网约车的运营模式是双边客户通过注册应用成为用户，在平台收到打车端的需求信息后，通过算法派送给司机端，当服务实现时收取单价的20%作为信息服务费。也就是说，双边有直接可见的交易，并且基于交易额实时收取服务费，所以网约车市场是典型的交易型双边市场。按照双边市场界定的相关理论，对于交易型双边市场只需要界定一个包含双边的相关市场即可。另外，对于交易型双边市场，传统SSNIP方法仍然适用。

界定相关市场的第一步就是确定可能有替代性的产品或业务范围。值得探讨的是，从互联网行业的快速变化特征来看，很多拥有流量的企业不断地试图进入网约车市场。特别是当其他的互联网应用用户具有和网约车用户类似的特征时，进入市场的尝试将持续进行。例如，美团和高德等多次通过补贴等策略性行为试图进入网约车市场。那么，这些拥有类似用户特征的流量企业是否也需要划入相关市场，是一个有待研究的问题。如果把这些企业划入相关市场，原网约车的企业市场份额和市场势力的测度结果将大幅缩小。虽然美团、高德与滴滴拥有类似特征的用户，可通过大量的资本投入突破进入壁垒而实现进入，但是正如前文所述，互联网行业的流量、运营经验、用户转换平台的难易程度和用户结构的差别程度等诸多因素，均可以导致在位企业的规模经济并形成隐性壁垒，进而形成市场势力。从长期发展来看，美团和高德等依靠资本和流量进入市场的企业，在运营经验的积累上明显落后于滴滴等先进入者，遇到诸如刷单和监管等问题时较难应对。此外，网约车监管日趋严格，先进入者的成本低，利用补贴方式抢占市场几乎没有受到规制，而后进入者的补贴行为可能涉嫌掠夺性定价。短期内，美团和高德在部分城市赢得了大量的市场，但后期的市场份额因刷单和补贴监管问题又迅速减小，无法对先进入的在位企业构成较强的竞争替代。所以在分析网约车相关市场时，不建议把美团和高德等潜在进入者划入相关市场。

因此，网约车业务属于交易型双边市场，可以界定一个包含双边的相关市场。从行业迅速变化的角度来看，拥有类似流量的潜在进入企业不需要划入成为相关市场的竞争者。网约车平台提供的服务，根据具体服务内容可以分为网约出租车、网约快车和网约专车等。各网约平台企业针对不同的服务内容所占有的市场份额各不相同，需要通过判断网约出租车、网约快车、网约专车的替代性，来确定相关市场的范围。从不同服务内容的替代性分析可以看出，网约出租车、网约快车和网约专车之间的替代性较强。网约出租车和巡游出租车之间的替代性同样较强。但是它们之间的替代性是否强到了需要界定为同一相关市场的程度，需要进一步依据定量测算做判断。

(三)定量分析

1.模型设计

定量模型主要分为三个步骤：首先，用格兰杰因果检验方法测算和检验网约车业务的双边性以及网络效应的反应时长；其次，用线性需求系统结合工具变量法进行弹性估计②；最后，结合SSNIP衍生的临界弹性方法界定相关市场。

具体而言，格兰杰因果检验和长期弹性判断相结合的方法是，先在基本回归中不断加入滞后因子，然后通过F检验来检验滞后因子的系数是否联合为0。如果滞后第n阶的系数开始联合异于0，表示从第n阶起网络效应开始显现。当样本时长大于n时，根据样本测算出来的弹性即为长期弹性，可以直接用于SSNIP测试。

对于需求估计的内生性问题，本文通过线性需求系统和常弹性需求系统来测算实际弹性。在需求系统的测算中，需要找到好的工具变量来解决需求系统的内生性问题。我们在神州专车的年报中找到了单均净收入指标，该指标是单价减去平均成本，该变量和单均价格相关，但是和需求量不相关，所以本文用单均净收入作为解决该需求系统中的工具变量，并结合两阶段最小二乘法估计需求系统参数。第一阶段，用单均净收入作为自变量，网约车单均价格作因变量进行回归；第二阶段，用拟合的单均价格作为自变量，订单成交量作为因变量来估计整体需求函数。在基准模型的设定上，本文选用一般线性和对数线性模型来进行需求系统估计。

在线性需求系统中，两阶段回归模型如下。

第一阶段：

P=α0+α1IV+μ

(1)

=α0+α1IV

(2)

第二阶段：

Q=β0+β1+μ

(3)

其中，P为单均价格，IV为单均净收入，Q为订单成交量，为第一阶段单均价格的拟合结果。

在对数线性需求系统中，回归模型如下。

第一阶段：

lnP=α0+α1lnIV+μ

(4)

ln=α0+α1lnIV

(5)

第二阶段：

lnQ=β0+β1ln+μ

(6)

在进行替代程度分析时，本文使用由SSNIP方法衍生出来的临界弹性法进行相关分析。临界弹性法的核心思想是根据边际利润率计算出临界弹性(CE)，用销量和价格数据估算出需求的实际弹性。如果临界弹性大于实际弹性，说明目标业务范围可以作为一个独立的相关市场，不需要进一步扩大。如果临界弹性小于实际弹性，说明目前的业务范围不足以构成一个独立的相关市场，相关市场范围需要进一步扩大。该方法需要先假定一个业务范围作为假定垄断者进行弹性分析，以确定是否需要进一步扩大相关市场的范围，一般以较小范围的相关市场作为基准。基于这个思路，使用SSNIP方法时，以具有典型性的“专车”为基准，确定网约专车的临界弹性值是否比实际弹性大，大到足以使其无利可图，那么就可以将其划为独立的相关市场。如果不足以划分为独立的相关市场，则需要进一步扩大相关市场的范围。

根据不同的均衡思路和需求函数形式，可以推导出不同的临界弹性计算公式。均衡思路主要有两种，一是假定涨价前后满足“盈亏平衡”，二是假定涨价后的价格满足利润最大化原则。不同的需求函数形式也会影响临界弹性的计算结果。表1是针对两种均衡思路，使用两种需求函数推导出的临界弹性公式[20]。

表1 不同界定思路下的临界弹性公式

2.数据来源与样本特征

为了检验平台的双边市场特征，本文通过第三方应用流量数据统计平台获取了2017年7—9月份“滴滴出行”公司的司机端和乘客端日均活跃用户人数的数据，来做格兰杰因果测试。实际弹性测算数据来源于行业报告、神州专车年报，变量选取2015年1月—2017年12月各月份专车市场的订单成交量和单均价格③。为了消除系统的内生性，采用工具变量回归方法。在需求系统的估计中，需要找到和价格相关但是和需求不相关的变量。根据前文分析，使用单均净收入作为工具变量，因为该变量和价格相关，但是和需求却不相关。数据的描述统计结果如表2所示。月均订单成交量均值超过1 000万单，单均价格均值86.6元，单均净收益均值为51.4元。

表2 主要变量的描述统计

3.实证测算结果的分析

(1)双边市场特征识别。使用格兰杰因果检验方法分析平台双边的用户反应情况，回归结果如表3所示。可以看出，只需滞后1阶的情况下，乘客端活跃用户数(user1)是司机端(user2)活跃用户数的格兰杰原因。滞后4阶，司机端(user2)才是乘客端(user1)的格兰杰原因。也就是说，乘客端活跃用户数的变化仅迟滞到第2天，就能影响司机端活跃用户数量，而司机端的活跃用户数变化至少在第4天后才会对乘客端的活跃用户数产生影响。这表明，网约专车市场是一个典型的双边市场，乘客端和司机端活跃用户数相互影响，但是乘客端活跃用户数对司机端活跃用户数的影响反应更快一些。可见，这种交易型双边市场的交叉网络外部性非常强。基本上4天之内就能显现。可以判断，若样本时长超过4天，估算出的弹性就是反映了双边网络效应的长期弹性，作为判断相关市场的定量依据，具有合理性。

表3 格兰杰因果检验结果

(2)网约专车市场弹性测算与分析。本文使用了一般线性和对数线性模型来估算实际弹性。使用Hausman检验需求系统的内生性，结果显示线性和常弹性回归模型均拒绝两组回归不存在系统性差异的原假设，即模型存在内生性问题。为了处理系统内生性问题，本文采用两阶段最小二乘估算系数，回归结果如表4。

表4 需求模型回归结果

线性模型价格的系数是-316.412，常弹性模型价格系数即实际价格需求弹性是-3.262，两个模型的系数均非常显著。弱工具变量检验显示，该工具变量不存在弱工具变量问题(卡方统计量均大于10)。根据线性模型的价格系数和全部样本平均值，计算出线性需求模型的实际价格需求弹性为-2.520。综上，常弹性模型和线性需求模型的实际价格需求弹性分别为-3.262和-2.520。 常弹性模型价格系数即实际价格需求弹性是据表2公式可以计算出不同算法的临界弹性指。据Wind数据库，专车市场中的公司平均销售利润为0.024 5，故本文取表1中的边际利润率(M)为0.024 5。根据表1中的计算公式，临界弹性计算的结果如表5。

表5 不同需求函数模型下临界弹性

可以看出，利用一般线性需求模型的盈亏平衡算法和利润最大化算法，以及常弹性需求模型的盈亏平衡算法和利润最大化算法，均可以得出临界弹性大于实际弹性的结果。而相关市场的判断方法是：当临界弹性大于实际弹性时，相关市场的范围不需要继续扩大。据此，包含双边的网约专车市场可以界定为独立的相关市场，不需要再扩大到网约快车和出租车等其他网约车业务。也就是说，网约快车和出租车等其他网约车业务对网约专车市场的替代性没有大到需要与网约专车构成同一个相关市场的程度。

依据上面的测算，网约车市场司机端和乘客端的活跃用户数是互相影响的。根据格兰杰检验的结果，司机端对乘客端的活跃用户数变化的反应更敏感、更快速，该市场是典型的双边市场，交叉网络效应在4天内显现。根据定量测算和分析的结果判断，网约专车业务的实际弹性小于临界弹性，包含司机端和乘客端的网约专车市场可以界定为独立的相关市场，不需要再扩大到其他类型，如网约快车和出租车等业务形式。这一测算方法对于网络平台反垄断规制中的横向合并具有重要的推广价值，而本文的案例测算，是这一方法的具体应用，对网约车平台经营者集中的反垄断审查具有重要的产业组织经济学的学理意义。

五、结论和启示

双边市场平台的相关市场认定，首先要识别出其类型是交易型还是非交易型。当平台双边有明显的可观测交易时，可初步判定为交易型平台市场。非交易型平台市场可以界定两个相互关联的相关市场，而交易型平台市场可以界定一个包含双边的相关市场。在此基础上，确定需要界定的双边平台一侧的替代性产品或业务，分析各产品或业务之间的替代性强弱。

SSNIP等定量测试法可以在分析替代性强弱时提供定量证据，让分析过程更加准确。SSNIP方法对交易型双边市场依然适用；针对非交易型双边市场，SSNIP方法需要进行调整才能适用。SSNIP方法的关键是，在定量分析替代性时，使用格兰杰因果检验来判断交叉网络效应的显现时长。当样本时长内格兰杰因果关系显著时，说明可以直接使用该样本进行实际弹性的估算，当SSNIP衍生的临界弹性值大于临界弹性时，可以判断为独立的相关市场，在此基础上，进行经营者集中的竞争影响分析会更加准确。

通过对网约专车市场的分析发现，网约车平台是典型的交易型双边市场，而美团和高德等潜在进入者由于运营经验积累不足、监管日趋严格等原因,长期而言不会对目前的网约车平台形成明显的制约，不应该与网约车平台划入同一相关市场。乘客端和司机端活跃用户数的格兰杰因果定量分析的网络效应在4天内显现。对线性需求系统估计和临界弹性计算的结果显示，实际弹性明显小于临界弹性，建议把包含司机端和乘客端的网约专车市场划定为独立的相关市场。

中国作为新兴经济体，数字经济和双边市场发展充分利用了网络外部性下的“后发优势”。互联网平台企业积累的海量数据和案例能够支持展开关于互联网行业相关市场界定的定量分析，这将为反垄断的司法和行政规制提供依据。反垄断执法机关可进一步明确平台数据的使用权，推广相关市场界定的定量方法，从而提高网络平台市场反垄断案件中相关市场界定分析的效率和准确性。

注 释：

①数据来自艾瑞咨询《2017—2018中国网约车行业研究专题报告》。

②需求弹性的估计有很多的模型，根据产品或业务是否差异化主要有两大类需求系统估计模型，因本案例的产品为网约车信息服务，各网约车平台提供的信息服务差别不大，所以本栏里选择分析同质化产品的典型需求系统估计模型，即线性和常弹性模型。

③2016年7月以前的数据根据神州专车2016年半年报获得，2016年7月及以后的数据根据之前的数据进行预测获得。在具体的案件分析中，由于法律规定涉案企业要向反垄断部门提供详细数据，样本量不会受限制，一般能从数据库获取日均数据进行更加准确的估测，本文旨在说明定量方法在相关市场界定中的可行性。