汤玉喜 李鑫
(安徽大学 法学院,安徽 合肥 230601)
2021年2月7日,国务院反垄断委员会印发了《关于平台经济领域的反垄断指南》。2021年4月10日,阿里巴巴集团因在网络零售平台实施“二选一”的垄断行为被市场监管总局处以182.28亿元的罚款①。上述事件表明,国家开始高度重视对互联网经济中垄断行为的规制和监管。由于我国现行有效的《中华人民共和国反垄断法》(以下简称《反垄断法》)颁布于2007年,在处理互联网经济中的垄断行为时,难以适应新兴的互联网经济环境。虽然市场监管总局在2020年1月2日发布的《〈中华人民共和国反垄断法〉修订草案(公开征求意见稿)》中吸纳了一些实践中的理论,但是本次修订未对互联网经济实践中垄断行为作出正面回应,特别是在经营者集中方面。
经营者集中作为我国反垄断法规制的四大垄断行为之一,是指经营者在经济活动中通过合并、取得股权或资产以及合同约定等方式获得对其他经营者的控制权或者能够施加决定性影响的行为。在正常的市场经济活动中,经营者集中的行为较为普遍,但只有具有或可能具有排除、限制竞争效果的经营者集中才是反垄断法的规制对象。对该类经营者集中行为的筛选、审查和处理被称为对经营者集中的控制。互联网经济赋予了互联网经营者不同于传统经营者的特殊性,使得我国反垄断法对于经营者集中的控制陷入了困境。本文通过结合互联网经济下经营者的特殊性,分析困境产生的原因,提出经营者集中控制的调适建议。
与经过多年发展逐渐趋于成熟的传统经济不同,互联网经济自21世纪初兴起以来发展迅猛。截至2020年12月,我国网民规模为9.89亿人,互联网经济交易规模达11.76万亿元,较2019年增长10.9%[1]。互联网经济获得如此成就,主要归功于经营者充分运用互联网经济赋予的大数据和双边市场的特殊性。
在互联网经济这种数字经济环境下,经营者主要利用数字化技术,通过互联网络开发出能够满足用户某类功能需求的平台,然后利用各种方式吸引用户注册以获得用户数据。用户数据作为互联网经营者的制胜“法宝”,经营者通过对用户数据的分析和利用,可以定位用户的需求和偏好,能够增加用户粘度,逐渐锁定用户。在互联网经济下,用户数据被数字化,加速了经营者对数据的分析过程,对数据的利用更加精准。虽然经营者吸引用户的初期成本较高,但在收集一定数量的用户数据形成大数据后,会形成网络的正反馈效应,边际成本逐渐降低乃至零边际成本,使得经营者在一定市场范围内形成“赢者通吃”的显著优势。
互联网经济下的经营者打破了传统经济下的单边市场模式,为能够互相满足需求和供给的不同群体提供交易平台,形成了规模化的双边市场。规模化的双边市场作为互联网经营者交易的依托,其生命力源于双边市场中商品(或服务)规模和用户规模。为了商品(或服务)的规模化,经营者创造出产品和功能纷繁复杂的双边市场。为了用户的规模化,一方面经营者采取补贴、免费、甚至奖励等方式获得新用户,导致在经营者发展初期,营业额处于较低水平甚至亏损的状态。另一方面为了留住老用户,经营者通过不断研发和更新技术,以提供更好的用户体验,使得技术创新成为互联网经营者的重要竞争手段。
与传统经济下的经营者不同,互联网经济下经营者表现出的特殊性使得传统经营者集中的控制出现了困境。这些困境在具体制度层面上,主要体现在筛选阶段的申报标准、审查阶段的相关市场界定和处理阶段的限制性条件三个层面。
我国反垄断法对经营者集中的控制与世界其他主要司法辖区做法相同,采取集中前的强制申报制度。根据《反垄断法》第二十一条的相关规定,经营者集中达到国务院规定的申报标准时,应当先行申报,未经申报禁止实施集中。科学地确定申报标准以筛选出审查对象,是对经营者集中控制的前提。根据国务院发布的《关于经营者集中申报标准的规定》第三条规定,申报的标准为参与集中的所有经营者上一年度在全球范围内营业额达到100亿元或者境内达到20亿元,并且两种情形都要求有两个以上的经营者在境内的营业额均超过4亿元。我国采取营业额的申报标准,其优势在于数额明确易得,可执行性高,并且在传统经济下营业额体量的大小能够直接反映经营者的规模和影响力。然而单一的营业额标准在面对依托互联网运营的经营者集中时,有时无法筛选出具有或可能具有排除、限制竞争效果的经营者集中行为。最典型的案件是2016年滴滴出行收购优步(Uber)全球在中国境内的全部业务、资产和数据。根据中国IT中心2016年发布的《中国专车市场研究报告》数据显示,专车市场内滴滴出行份额为85.3%,优步的份额为7.8%,二者合计占据专车市场超过90%的份额。然而商务部并未收到两家集中申报的材料,原因在于优步和滴滴出行在上一年度均未实现盈利,营业额没有达到申报标准,故没有申报义务。
现行的营业额标准无法精准筛选出申报对象的原因主要有三:一是互联网经营者独有的“潜伏”时期。在互联网经营者发展的前期,出于迅速占领市场的必要,多采取免费、补贴等运营模式。为了锁定相当规模的用户,该种烧钱模式往往需要持续较长时间,所以该类经营者在前期需要资本维持,很难形成盈利,在营业额上自然无法达到需要申报的标准。二是单一营业额标准自身的局限性。在互联网经济下,营业额标准已经不能完全反映经营者的竞争影响力,互联网经营者在一定市场内拥有的用户数量、大数据和技术等因素对于经营者的核心竞争力的影响逐渐加重。三是固定的营业额标准缺乏弹性。互联网经济发展迅速,固定营业额标准在面对不断变化的经济形势时,无法准确地对参与集中的经营者进行初步评估。在经济上行时,申报标准可能过低,部分对市场竞争没有实质性影响的经营者合并成本上升,不利于产业和资源的整合;在经济下行时,申报标准可能过高,部分经营者集中无需申报,不利于识别潜在风险。
根据《反垄断法》第二十七条的相关规定,反垄断执法机关在对依法申报的经营者集中进行审查时,主要考虑参与集中的经营者在相关市场的份额、控制力和市场集中度等因素,审查这些因素首先要准确界定出参与集中的经营者所处的相关市场。我国反垄断法起步较迟,不论是2007年制定的《反垄断法》,还是2020年公布的《〈中华人民共和国反垄断法〉修订草案(公开征求意见稿)》中,关于相关市场的规定仅限于概念性的表述,即一定时期内的相关商品市场和相关地域市场。关于相关市场的界定方法主要出现在2009年国务院公布的《相关市场界定指南》中,但其也只对相关市场的基本问题和界定方法做了简要介绍。相关市场是指经营者就某商品展开竞争的地域范围或商品范围,主要的界定方法为需求替代分析法②和供给替代分析法③,在特殊情况下可以利用假定垄断者测试(SSNIP)法④。这些界定方法主要是应用在传统经济下的单边市场中,以定性分析为主导的方法,是以产品的价格、功能和消费者的需求等作为基础。在互联网经济下,参与集中的经营者所处的市场是多产品和多功能的市场。市场交叉度较高,并且互联网双边市场在一定程度上颠覆了传统的单边市场,这就使得传统界定方法在面对互联网双边市场中的经营者集中时,在界定上存在一定的障碍,如SSNIP方法在互联网领域应用时,就难以获得科学有效的结论。传统相关市场界定方法难以得出精确结论的原因是:
首先,商业模式出现变化。在互联网经济下,免费策略已经成为行业的主导商业模式,然而传统界定方法是以小幅度价格变动影响的市场范围作为参照。在互联网领域中,小幅度的价格变动无非有以下两种情形:一种是从免费到收费的转变。这种转变是质变而非量变,对于市场的影响不再是“小幅度”,故界定的结果可能与实际情况误差较大。另一种是小幅度的涨价。在互联网市场中,用户锁定的效应相比传统经营者更加深刻,例如购物平台、社交网络等,即使小幅度的涨价,对于已经形成的稳定依赖的消费者来说,不足以对产品或服务的选择产生实质性影响[2]。
其次,市场范围选择不同。在传统的单边市场中,相关商品市场的界定主要对象为商品的销售市场,是单一的市场范围选择问题。在双边市场中,除了商品销售市场外,还存在商品的供给市场,并且双边市场之间有直接联系,不能简单叠加市场范围。此外,互联网经营者强大的兼容性使得其涉猎的领域极为丰富,不同经营者之间经营范围交叉复杂,且新型的经营者集中的侧重点不再是简单商品或业务的合并,而是对用户大数据合并,这是传统方法无法预测的。
最后,市场竞争因素出现变化。传统相关市场界定方法以价格和商品质量等为基础,其原理是将价格和商品质量等作为经营者在市场上的核心竞争因素,因而可以通过变动价格或者寻找替代品的方式间接界定经营者的相关市场范围。在互联网经营者中,价格和产品虽是构成竞争力的因素,但比重有所下降,而良好的用户体验、先进的技术支持等却逐渐成为市场竞争重要因素。传统的界定方法没有纳入这些因素,故难以得出科学有效的结论。
反垄断法原则上并不禁止经营者集中,所以审查的结果多为无条件批准,禁止集中的情形较少,介于二者之间的是附限制性条件的批准。附限制性条件批准是指经营者集中有反竞争效果的可能,但未达到严重的程度时,附加限制性条件后允许其集中。对该类经营者集中控制的效果与执法机关选择的限制性条件直接相关。附加的限制条件主要分为两种,即结构性条件和行为性条件。结构性条件主要是通过剥离资产或业务等方式,创造新竞争者或加强弱势竞争者,以削弱经营者集中后的反竞争影响。行为性条件是以对集中后的经营者附以例如技术开放承诺等行为要求,以避免集中后利用自身优势对其他竞争者产生竞争损害[3]。根据商务部和市场监督管理总局公布的附限制性条件批准集中案件的数据统计,截至2021年1月,我国附限制性条件批准49件,单纯附结构性条件仅有8件,其他均为附行为性条件或以行为性条件为主的综合性条件。相较于美国和欧盟多用结构性条件而少用行为性条件的情况不同,我国执法机关更加偏爱行为性条件,但对行为性条件在互联经济下的固有缺陷没有较好的应对措施,导致执法机关对互联网经济下经营者集中难以形成有效控制。
执法机关过度依赖行为性条件难以形成有效控制的原因有以下三个方面:首先,行为性条件持续的时间长。行为性条件的结束时间理论上应当是在集中后的经营者失去特定反竞争的可能性时,而这种可能性很难在短时间内丧失,所以行为性条件通常需要持续较长时间,一般为5—10年。互联网经济本身发展迅速,依托互联网经济的经营者也会在外在形式和实质技术上更新换代,所以持续时间长会提高执法资源成本和执法难度。而我国反垄断执法机关的资源规模相对较小,成立时间较短,可能出现超出有效监管范围之外的情况。其次,行为性条件缺乏相对确定性。行为性条件的要求不如结构性条件确定,模糊的表述使得经营者可以变相规避行为性条件的限制。如在一些互联网经营者中,可以通过另行开发技术标准来规避原有的技术开放要求,或者通过提高技术维护门槛等方式突破行为性条件的字面规定。最后,对行为性条件的监督过于灵活。行为性条件要求执法机关要长期监督经营者,对经营者的市场行为进行干预,而对于干预到何种程度为宜,尚未有标准。相较于传统经营者,互联网经营者对于执法机关的干预更加敏感,执法机关需要把握好干预的程度,否则可能出现干预过度或无效干预的情形。
经营者集中申报的单一营业额标准被诟病已久,从事相关研究的学者也在理论上积极探索替代性的标准。有学者提出市场份额标准,但是市场份额标准需要进入到实质性审查阶段,与集中申报的筛选阶段不符[4]。也有学者提出盖然性市场份额标准,但是盖然性市场份额标准的数据选取有损申报标准的公信力[5]。还有学者提出借鉴德国的交易额标准,但单一交易额标准也难以满足多元化的实际需要[6-7]。笔者认为应在以营业额为主体标准的基础上,将交易额标准作为营业额标准的补充,并纳入申报标准的弹性机制较为适宜。
交易额标准的优势主要体现在两个方面:一方面是交易额可以通过经营者的交易合同或其他交易凭据上直接确定,数据的获得方式简易准确;另一方面交易额能够将互联网经营者没有体现在营业额上的竞争力因素包含在内,如技术标准、市场份额等具有较强竞争潜力的因素。因为基于一个理性经营者的考虑,在被合并或收购时会将上述因素体现在交易的对价上,故交易额标准能够弥补营业额标准在对于互联网经营者集中控制上的缺陷。对于引入申报标准弹性机制,主要是回应不断变化的经济形势,提升申报标准的科学性。我国对于申报标准的规定并非由《反垄断法》直接规定,而是采取由国务院颁布规定的方式确定,虽然规定在一定程度上具有可变性,但显然无法匹配互联网经济的变化频率。引入申报标准的弹性机制,可以将营业额和交易额的数值与体现经济发展水平的数据,如国内生产总值直接相关,形成动态变化的数值标准。
相较于相关商品市场,互联网经营者的相关地域市场的界定较为简单,一般情况下单个国家和地区便是独立的地域市场。在面对互联网经济下的经营者集中时,相关市场界定方法的重点在于相关商品市场的界定。目前学界未有完善的、有针对性的相关市场界定模型,但可以借鉴我国反垄断法主要参考对象欧盟的做法,采用多层次的相关市场界定。将参与集中的经营者依照功能或商品领域划分为不同层次的市场,在各自层次的市场中界定出相关市场后,综合经营者在不同层次的相关市场中的竞争影响,进而最终确定相关市场的范围。著名的谷歌和双击合并案、脸书和瓦次普合并案,均采取了这种方法。虽然这种方法未能完全纳入互联网经营者的其他竞争力因素,但在一定程度上综合了经营者在不同层次市场中的相关市场范围,解决了互联网经济下经营者市场范围交叉复杂的问题,对我国相关市场界定方法的改进具有借鉴意义。
针对互联网经营者对于大数据的依赖性,还应在多层次相关商品市场界定的基础上增加对大数据相关市场的界定。从互联网经营者集中的实践案例中不难发现,相对于被合并经营者的营业额等传统指标,合并经营者更加青睐被合并经营者所掌握的用户大数据,主要是因为技术资产、用户数量和用户体验等非量化竞争因素能够被大数据竞争优势所体现,如美团收购摩拜、阿里收购饿了么等案例。在产品或业务的合并形式下,本质上是大数据的合并,而大数据合并的结果远超于数字上的简单加法,很容易在相关市场内形成绝对竞争优势[8]。在以交易为基础的传统市场形成理论中,无交易则无市场,大数据在表面上并未标价交易,故传统理论中未对大数据相关市场进行界定。虽然在传统理论上的暂未界定,但是实践中大数据的合并愈演愈烈,对于经营者的竞争产生强烈影响,所以有必要对大数据相关市场进行界定,解决传统相关市场界定未纳入非量化竞争因素导致的结论不准确的问题。我国执法机关在审查互联网经营者的集中时,可以初步评估大数据对于经营者的影响,在经营者把大数据作为关键竞争因素时展开对大数据相关市场的界定。
我国执法机关应当全面考虑限制性条件的可选择性,避免忽略结构性条件的优势和行为性条件的劣势,以免形成固有的执法选择倾向。在执法理念方面,我国执法机关应当强化市场在资源配置中决定性地位和更好发挥政府作用的理念。特别是在解决横向经营者集中问题时,发挥结构条件在资产或业务剥离后市场自由竞争的有效性、确定性、可执行性高的优势。同时也要兼顾到行为性条件和结构性条件结合使用场景下可以发挥各司其能、扬长避短的功能。在不可避免地选择行为性条件时,应当完善行为性条件的适用以弥补行为性条件本身存在的缺陷,使行为性条件功能最大化。
完善行为性条件的适用主要从以下三个方面出发:一是通过完善相关法律法规,确认行为性条件的具体情形和具体内容。主要目的是增加行为性条件的确定性,避免模糊条件带来的执法不确定和经营者的投机行为。二是健全行为性条件的长效的、全方位的监督机制。在已有的监督受托人的基础上,增强执法机关的自主监督。执法机关应该定期或者不定期地对被监督的经营者进行复查,准确把握行为性条件的执行情况。同时还应激励作为利益第三方的其他经营者进行监督,发挥市场主体自发监督的功能,节约执法机关的执法资源。三是畅通争议解决途径。当经营者和执法机关在条件是否适用以及适用期限等问题上产生争议,或与其他经营者在行为性条件的执行上产生纠纷时,允许双方通过仲裁处理纠纷,在给经营者提供纠纷处理途径的同时,也能在一定程度上避免执法机关肆意用权,更好发挥仲裁机构在解决纠纷时专业、及时的优势。
互联网经济已经成为国民经济不可或缺的一部分,特别是在近期实体经济受新冠疫情影响较大的情况下,互联网经济仍保持着良好的发展势头。但我们在享受互联网经济红利时,要警惕垄断风险,避免互联网领域出现“大树底下寸草不生”的垄断现象。我国《反垄断法》应当结合互联网经济的特性,在已有的制度基础上增加细节设计,以包容、审慎的态度将互联网领域的经营者集中纳入《反垄断法》的有效监管范围中,为互联网经济形成良性竞争生态提供法律保障。
注释:
①数据来源于国家市场监督管理总局反垄断局发布的《阿里巴巴集团控股有限公司在中国境内网络零售平台服务市场垄断案行政处罚决定书—国市监处(2021)28号》.
②需求替代分析法是从需求者的角度,确定不同商品之间功能、质量和价格等因素的替代程度,根据替代程度确定相关市场的方法.
③供给替代分析法是从其他经营者的角度,确定不同商品之间生产的投入、风险和时间等因素的替代程度,根据替代程度确定相关市场的方法.
④假定垄断者测试法(SSNIP)是通过假定经营者是垄断者,保持其他商品销售条件不变,在一定时间内对商品进行小幅度的涨价后,确定经营者盈利和消费者流失状况进而界定相关市场的方法.