数字平台垄断问题的“算法共谋”根源及“良法善治”思路

黄雅卓

(南开大学周恩来政府管理学院，天津 300350)

一、 引言

伴随着新一轮科技革命和产业变革的蓬勃发展，得益于中国政府包容审慎的监管政策，中国的数字经济得到迅速发展。 中国信息通信研究院2021年9 月发布的《全球数字经济白皮书》显示，2020 年我国数字经济规模位居世界第二，逼近5.4 万亿美元；从增速看中国数字经济同比增长9.6%，已高居全球第一。 “作为数字经济的典型企业组织形式和商业模式”，数字平台的急剧扩张，成为推动经济高质量发展和提升国际竞争力的重要引擎。 但是，数字经济的发展与数字平台的扩张也带来了日益严重的市场竞争问题。 一些创立时间早、实力强大的数字平台，借助技术优势、信息优势和资本优势，开展“二选一”“大数据杀熟”等垄断行为，危害市场竞争，侵害消费者权益，给经济社会的可持续发展造成严重的负面影响。

为此，强化数字平台反垄断监管的一系列举措正在实践层面陆续展开。 2020 年12 月，中央政治局会议明确要求，“强化反垄断和防止资本无序扩张”。 同月，中央经济工作会议也将“强化反垄断和防止资本无序扩张”作为2021 年经济工作的八项重点任务之一，要求“健全数字规则，完善平台企业垄断认定等方面的法律规范，加强规制，提升监管能力，坚决反对垄断行为”。 为贯彻落实党中央、国务院决策部署，加强数字平台反垄断监管，2021 年2月，国务院反垄断委员会颁布《关于平台经济领域的反垄断指南》；3 月，国家市场监督管理总局制定出台《网络交易监督管理办法》；4 月，国家市场监督管理总局处罚实施“二选一”行为的“阿里巴巴”，对“美团”在中国境内网络餐饮外卖平台服务市场滥用市场支配地位行为进行立案调查；11 月，《中华人民共和国反垄断法(修正草案)》进行初次审议；同月，国家市场监督管理总局出台《互联网平台分类分级指南(征求意见稿)》。 由于数字平台反垄断问题的复杂性与动态性，上述实践探索仅是起点，如何建构符合中国实际、具有中国特色的数字平台反垄断监管体系的探讨仍将继续。

二、 “二选一”“大数据杀熟”:数字平台垄断问题的典型表现

数字平台的“规模经济”、“高效连接”、“网络效应”和“锁定效应”等特征，使数字平台竞争变得非常复杂。 在其推动经济发展的同时，也带来了“二选一”“大数据杀熟”等市场竞争问题，不仅危害个人利益，而且威胁公共利益乃至国家利益。

第一，“二选一”是指数字平台要求平台内经营者不得在除本平台外的其他平台上进行经营的行为。 平台通常在开展促销活动前，向平台内经营者提出“二选一”要求。 相对弱势的经营者很难拒绝这一要求，因为一旦拒绝，就会面临“屏蔽商家店铺、降低搜索排名、控制流量引入”等各种影响正常经营的问题。 在“二选一”的加持下，数字平台能够锁定优质商家，提升用户流量，并借助促销活动变现为实际购买力，提高经营效益与市场地位。

“二选一”现象的愈演愈烈，“赢者通吃”“福利侵蚀”等危害令人担忧。 其一，若“二选一”成为行业竞争常态，大型数字平台的优势地位将进一步固化，中小型数字平台则“难以为继”，势必会破坏数字平台领域的营商环境，不利于数字平台的规范健康发展。 其二，“二选一”使得平台内经营者“被迫站队”，不得不放弃与其他平台合作的机会，使其难以自由发展。 而且，“被迫站队”的经营者，不得不更加依赖某一平台，亦会同时弱化其在该平台的话语权，使其面临更多发展限制。 其三，“二选一”使消费者仅能以平台内经营者为导向来选择平台，而无法对平台进行二次选择，客观上限缩了消费者的选择机会和消费利益。 而且，平台内经营者在“二选一”中承受的损失，往往会以提高商品价格的方式进行弥补，最终利益受损的仍然是消费者。

第二，“大数据杀熟”是指数字平台根据不同用户的特征，提供个性化服务，进行差异化定价的行为。 用户的特征包括用户的消费频率、消费习惯、消费地域等。 其中，根据消费频率可以判断用户对某一商品或服务的需求程度，掌握用户对价格的敏感程度，以此向不同用户收取不同费用。 根据消费习惯，如是否经常退换货，可以判断用户对商品或服务的质量要求，以此向其推送适合其要求的商品或服务。 根据消费地域可以确定用户的具体类型，如白领、工人、学生等，以此进行差别定价；同时，根据消费地域还可以确认用户所处位置周围的实体店数量，若实体店较少，则会对此用户定价较高，反之，则会进行低价销售。

“大数据杀熟”可能同时降低消费者剩余和社会总福利。 “大数据杀熟”会给消费者带来客观的利益损失和主观的不公平感，从而会减少他们的购买行为，进一步导致社会产量降低，产生许多无谓损失。 同时，“大数据杀熟”可能会打乱市场节奏，具有限制竞争的负面效果。 “大数据杀熟”是一种较为隐蔽的提升经营者竞争优势的策略，平台经营者对那些WTP(支付意愿)较高的“老用户”收取在他们承受范围内的高价，而对那些WTP 较低的“新用户”收取能让他们产生购买欲望的低价，以此在维持老用户黏性的同时吸引更多新用户；使平台经营者将其拥有的数据优势转化为竞争优势，提高其他经营者进入市场的壁垒，排斥其他经营者的竞争。

三、 算法共谋:数字平台垄断问题的产生根源

数字平台的扩张源于算法的迭代与演进，而数字平台垄断问题的产生往往是由“算法共谋”导致的。 算法更容易在无任何正式协议或人际互动的情况下实现或维持共谋，由此产生反竞争效应。

算法拓展了经营者达成共谋的市场范围，使共谋不受市场集中度限制。 在传统市场中，市场集中度是经营者之间能否达成共谋的重要因素。 当市场集中度低时，众多经营者之间很难达成所有参与者都自愿履行且普遍受惠的共谋协议；即使形成共谋协议，协议的实施过程也很难监督，一旦有经营者与消费者达成给予折扣、提供优惠等的秘密协议，便可攫取其他经营者的市场份额，使共谋“破产”。 当市场集中度高时，少数几个经营者能够通过一些价格或产量上的让步，实现市场分割的目标，达到固定市场份额、榨取消费者最大剩余价值的目的，因而容易达成共谋。 然而，算法改变了传统市场达成共谋所需的条件，其提升市场透明度、增加经营者交互频率的特点，使经营者即使在市场集中度较低的情况下，也可以通过算法收集大量实时数据，观察并预判其他经营者的行为及整个市场的变化，迅速做出反应行动，实现并维持共谋。 此外，经营者之间只要采用相同或相似的算法，便可达成共谋协议，无须通过可能留下证据的信息交换方式进行。 如此，也增加了识别共谋行为的难度。 目前市场中基于算法达成的共谋主要存在四种形式:信使类共谋、轴辐类共谋、预测类共谋、自主类共谋。

①信使类共谋是最容易识别的共谋形式。 算法充当经营者之间共谋的信使，替最先具有共谋意愿的经营者发出信号。 若收到信号的经营者也有共谋意愿，则会迅速通过算法做出反应，由此达成共谋；而若收到信号的经营者没有共谋意愿，则先发经营者会回调行动，以此避免市场份额的损失。 ②轴辐类共谋是一种模糊传统横向垄断协议与纵向垄断协议的共谋形式。 当经营者都使用相同或相似的算法时，只要每个经营者都保持默许或不排斥的态度，即使经营者之间没有直接的意思联络，也会通过算法形成非常稳固的同盟关系。 ③预测类共谋是共谋协议能够达成且能够实施的保障机制。 算法内含的自动预测功能，能够给予经营者以正面激励，自动预测自身利润最大化的设定模式；而算法内含的及时惩罚功能，则可以给予经营者以负面激励，制止经营者从共谋中退出。 ④自主类共谋是最难识别的一种共谋形式。 借助算法快速捕捉信息、及时做出反应的功能，无须经营者之间直接沟通，算法便可以分析其获取的信息，并进行自我学习，以此达成经营者之间的默示共谋。 “尽管算法在上述共谋机制中发挥的作用有所不同，但需要反思隐含其中的工具论或自主论算法观，审视其中可能存在的系统性风险。”

四、 良法善治:数字平台反垄断监管的优化思路

2020 年11 月，习近平总书记在中央全面依法治国工作会议上提出，“健全国家治理急需的法律制度、满足人民日益增长的美好生活需要必备的法律制度……以良法善治保障新业态新模式健康发展”。 加强数字平台反垄断监管，应当在完善相关法律法规，即“良法”基础上，实现反垄断监管的转型与创新，也即“善治”。

完善相关法律法规是加强数字平台反垄断监管的基础与前提。 数字经济的发展与数字平台的扩张，给现行法律法规带来了一些挑战，立法活动应当及时对此做出回应。 首先应当明确，修订的总体原则是兼顾创新与秩序、发展与安全，既怀抱包容心态鼓励数字经济和数字平台的发展，也持有谨慎态度审视其中可能出现的风险与挑战，提升相关法律法规的“包容性、有效性与协调性”。 在此基础上，聚焦关键问题，调整反垄断标准，科学界定垄断行为，解决现有法律框架与理论体系相对滞后的问题。例如，对市场垄断地位的认定，不能单纯以市场份额为依据，还应当综合考虑其是否利用技术优势、信息优势、资本优势等实施排除竞争行为；又如，对市场垄断效果的判断，不能仅仅以高价为标准，还应当综合考虑其是否利用低价策略或零价策略等进行限制竞争行为，等等。 此外，还需要达成共识的是，完善相关法律法规不能期望“毕其功于一役”。 因为数字经济和数字平台的发展充满了复杂性与多变性，法律法规的滞后将是常态。 因此，应当采取渐进式的修法方式，适当加快修订频率，及时回应实践中出现的新问题与新情况，为“善治”提供保障。

法律的生命在于实施，“良法”需要通过“善治”才能真正发挥作用。 依据相关法律法规，对数字平台进行反垄断监管，应当首先明确反垄断监管的对象是垄断行为；反垄断监管的目的是维护市场竞争秩序，促进市场主体的公平竞争与有序发展。 因此，监管部门应当秉持中立性监管原则，坚持公平公正监管，避免歧视性对待、选择性执法等行为出现。在此基础上，监管部门应当顺应现代信息技术的发展潮流，寻求“大数据”“信用”等技术工具的支撑，实现反垄断监管的创新。 例如，借助大数据技术与信用工具，形成反垄断监管的完整闭环。 首先，遵循最小化原则，收集与监管目的相关的信用信息；其次，借助大数据技术，构建信用评估模型，并划分信用等级，确定不同等级的监管措施；再次，利用信用评估模型，计算被监管者的信用分数，将信用分数与信用等级匹配，确定并实施相关监管措施；最后，规定失信被监管主体纠正失信行为的时间，并对其纠正结果进行复检复查。

算法的进步是数字平台扩张的根本动力，“黑箱化”的算法“会化身为市场资源的掠食工具，加剧市场的垄断”。 因此，还应当以“算法透明”为基础，对算法进行综合治理。 “算法透明”是实施算法综合治理的重要前提，其包括算法技术本身的透明、算法输入数据的透明以及与算法有关的其他信息的透明。 在实际应用中，“算法透明”应当以兼顾产业发展与治理要求为原则，针对不同披露对象进行具体设计。 对监管部门来说，应当确立全周期备案原则，明确备案对象、备案内容、备案流程等，确保算法的透明和可问责。 对社会大众而言，应当向他们解释清楚算法的设计目的、设计原则及可能的风险，保障他们对算法及由此产生的一系列结果的知情权，以及在使用与不使用算法之间的选择权。 同时，也应当建立算法影响评估制度，选取评估主体，包括自我评估、第三方机构评估、监管机构评估；确定评估基准，包括数据质量标准、性能质量标准、技术质量标准；明确评估时间，包括事前评估、事中评估、事后评估。 专业的算法影响评估是进行分级、分类算法治理的关键基础，应当作为今后一段时间内算法治理的重点内容，出台相关细则、具体推进。 此外，还应当明确算法的责任主体，实现算法的可追责、可问责。 算法责任应当主要由设计者和使用者来承担，在算法投入使用前出现问题，责任承担者应当为算法设计者；而在算法投入使用后，在使用过程中出现问题，原则上应当由使用者承担责任。 但是，由于算法技术的复杂性与使用场景的多样性，具体的追责、问责情况还应当在大框架下具体分析。