王芯 西南科技大学法学院

一、问题的引入

经济转型时期，依托互联网、数据、算法等载体搭建起来的平台经济势如破竹，深刻影响着人们的日常生活。国务院日前印发《关于“十四五”数字经济发展规划的通知》，明确指出要推动平台经济规范健康持续发展，建立健全适应数字经济发展的市场监管、宏观调控、政策法规体系，牢牢守住安全底线。①算法作为互联网的产物，对平台经济的发展具有重要的推动作用。算法以数据的分析为基础，突破了传统信息交换的壁垒，极大地提高了社会效率。但算法在推动社会经济发展的同时，也存在扰乱市场秩序的弊端。算法共谋所引发的问题给国内外法学界带来了新的风险和挑战。

在平台经济领域，算法广泛适用于各类定价软件，这对算法共谋的出现培育了土壤。算法共谋案件最早出现在美国司法部诉Topkins中，美国司法部指控Topkins通过撰写算法，与Amazon上的竞争对手合谋修改在线商品价格。无独有偶，在Meyer诉 Uber案中，Meyer指控Uber公司与司机达成协议，通过算法固定打车价格。实践中，算法共谋案件层出不穷，反垄断执法机构也开始关注算法共谋的问题。2017年OECD发表了《算法与共谋:数字时代的竞争政策》报告（以下简称《报告》），对算法类型作出了明确区分。2021年国务院反垄断委员会发布了《关于平台经济领域的反垄断指南》，对算法共谋涉及的反垄断问题进行界定。尽管我国目前的司法实践中尚未出现平台经济领域算法共谋的相关案例，我国对此问题不可掉以轻心，结合国外出现的案例不难发现，我国也存在算法共谋的雏形，若不未雨绸缪对此加以规制，将会破坏公平竞争的市场秩序，严重损害消费者的合法权益。

因此，本文在立足于平台经济领域的基础上，对算法共谋的反垄断法规制进行研究。明确界定算法共谋，分析当前反垄断法规制所面临的困境，提出反垄断法规制平台经济领域算法共谋的可行性路径。

二、平台经济领域算法共谋的概述

（一）算法共谋的概念

算法一词最早可追溯到公元九世纪，波斯数学家AIKhwarizmi提出了Algorism这一概念，算法（Algorithm）就是由Algorism一词演变而来。算法原是指运用阿拉伯数字进行运算的法则，[14]随着科学技术的发展，算法的内涵也有所丰富，是指通过一系列计算步骤，得到明确的处理和解决问题的指令。共谋是指存在竞争关系的市场主体之间达成的旨在限制、排除竞争的意思联络。算法共谋即借助算法技术达成的达成破坏市场竞争秩序的共谋。算法共谋本身是违法的，但有了算法的加入，使得算法共谋的违法性认定变得复杂。与传统共谋相比，算法共谋具有以下特征：

1.隐蔽性。传统的共谋主要表现为市场主体之间通过口头约定或者书面协议的方式达成合谋，而随着互联网技术的进步，算法共谋依托科技手段使得市场主体之间无需意思联络，仅是遵循相同的算法程序就能实现共谋，具有较强的隐蔽性。算法共谋由于证据难以收集，增加了反垄断执法机构的执法难度。

2.智能性。算法是人工智能的产物，算法共谋超越了人的意志成为共谋的间接或直接操纵者。算法的智能性表现为其能够自主调整策略，促进共谋的实现。

3.稳定性。算法通过促进市场透明度的提高从而增强算法共谋的稳定性。传统的共谋受囚徒困境的束缚，市场主体之间的共谋可持续性匮乏。算法共谋具有相应的惩戒机制，能够对背离共谋的行为作出及时、有效的反应，因而增强了共谋主体的稳定性。

（二）平台经济领域算法共谋的表现形式

按照OECD在《报告》中的划分方式，算法共谋可分为信使类共谋、轴辐类共谋、预测类共谋与自主类共谋。[6]平台经济的网络性和外部性特征决定了其表现形式的多样性。在平台经济领域中，算法共谋有以下表现形式：

1.信使型算法共谋

信使是指传递信息的中间人，信使类算法共谋顾名思义是指，作为信息交换中间人的算法。在这类场景下，算法仅发挥传递信息的作用，合谋是市场主体之间故意而为之，算法只是市场主体之间为达成合谋所借助的手段。信使型算法共谋与传统的共谋有着相似之处，算法与协议都是市场主体为实现共谋运用的工具。总而言之，信使型算法共谋本质上仍是一种垄断协议，其与传统共谋所产生的垄断效果有着异曲同工之妙。

2.轴辐型算法共谋

轴辐脱胎于马车的车轮，车轮由轴心、辐条、轮缘组成，其用来比喻纵横交错的情形。轴辐型算法共谋是指由作为轴心的经营者使用某个算法，辐条的经营者皆采用这一算法定价的情形。正如Ezrachi所述：同一行业的竞争者都使用相同的定价算法，虽然市场价格可以稳定，但竞争的市场秩序会受到破坏。[5]

3.自主学习型算法共谋

自主学习型算法是算法共谋最高级的形态，在这种情形下，市场价格完全由算法主导。前几类算法共谋是市场主体使用算法技术进行共谋，而自主学习型算法而是算法自身主动学习算法技术，从而实现共谋。这一算法摆脱了人类的控制，由算法本身的科技属性实现对价格的操纵，导致了“算法黑箱”的出现。在“算法黑箱”中，仅能识别外部系统，而无法得知内部的操作流程，甚至对得出的结果也无法预测。对于这类算法共谋的认定存在技术上的困难，需要深入讨论。

（三）算法共谋的危害

算法作为数字经济发展的产物，有着天然的趋利避害的特征。算法方便人们的生活，给社会带来了数字化的舒适体验。但算法所带来的危害也不可小觑。算法依靠技术手段能够实现极大的缩短经营者的沟通时间，减少沟通成本。算法自身可以根据市场的供需关系调节价格，从而实现算法定价，这一过程完全不需要人为干预，对于大量的同类经营者而言，极大地节省了人力物力成本，简便了沟通方式，尤其是自主学习类型算法，经营者只需使用该算法就能与同类经营者之间达成意思共谋，实施危害市场的垄断行为。此外，由于算法共谋具有很强的隐蔽性，市场上的经营者之间的共谋能够通过算法巧妙的遮掩。使用算法达成共谋，经营者们仅需遵循算法的指令即可，并不需要经营者之间的沟通，因此算法共谋在反垄断法司法实践中存在识别困难的问题。在寡头垄断市场中，企业在定价时必然会考虑竞争对手的产品价格，并经常有效地采取相应的措施。因此，即使运营商之间没有明确的有意接触，他们仍然可以通过重复博弈达到平衡。[7]算法降低了共谋所需达成的门槛，扩展了共谋达成的市场范围，使得算法共谋极易出现在平台经济领域。

三、平台经济领域算法共谋的反垄断法规制的困境

算法共谋作为一种新兴的实现垄断的方式，强烈的冲击着反垄断法。传统反垄断法的规制方式已经无法涵盖算法共谋，这一缺陷使得算法共谋在平台经济领域的危害更加凸显。因此，分析反垄断法对平台经济领域算法共谋的规制困境，对解决算法共谋所带来的垄断问题具有重要意义。

（一）责任主体认定困难

平台经济领域中算法共谋中主体的认定对于责任的确定有着至关重要的意义。在达成平台经济领域算法共谋的过程中涉及多个主体，包括但不仅限于平台经营者、平台内经营者、算法开发者、算法设计者等。我国《反垄断法》中对于共谋主体的认定界定为从事商品生产、经营或者提供服务的自然人、法人和其他组织。随着科技的不断进步，算法也丰富着经营者实现共谋的形式。对于行使类算法共谋和轴辐类算法共谋而言，经营者是借助算法手段达成共谋，其本质上仍是人为的实现共谋，只不过抛弃了传统的口头或者书面协议的形式。这两类算法共谋在认定是需刺破“算法面纱”，明确达成算法共谋的主要促成者，在传统反垄断法框架下追究其责任。就自主学习型算法共谋而言，责任主体的确定就存在很大的模糊性。在这一类型之中，算法削弱了人类意志的存在，减弱了人类的干预，通过算法的自身学习实现共谋，算法本身就可能是共谋的主导者。经营者在使用此类算法时可能对算法所产生的后果毫不知情，虽然他因此获得了利益。这种情形之下应当由谁来承担责任成为难题。算法本身并不是适格的责任主体，而算法的开发者也不一定对实现共谋的结果知情，现行的反垄断法律法规对此尚未有明确的规定。算法本身能否推定为适格主体？在不知情的情况下使用该算法的平台内经营者是否应当承担责任？这是目前平台经济领域内算法共谋责任的认定所面临的挑战。

（二）垄断行为认定困难

随着大数据时代的来临，算法通过一定的技术手段使得算法共谋具有隐蔽性和稳定性，这给算法共谋所产生的垄断行为的认定带来了极大的障碍。一方面，在传统的垄断领域内，经营者之间多是通过协议这类方式达成明示共谋。而算法共谋由于其较强的隐蔽性使得共谋更多的体现为默示共谋。平台内经营者之间的磋商、沟通可以完全借助算法来实现，经营者之间并不需要传统意义上的碰头或者是签订协议。算法共谋很好的规避了明示共谋，以其卓越的技术手段促成了默示共谋的实现。默示共谋无疑给垄断行为的认定增加了难度，在没有明确协议的情况下，仅依靠经营者运用算法实施垄断行为这一结果来认定平台内经营者违反《反垄断法》困难重重。另一方面，算法具有稳定性，其与共谋的不稳定性互补，促进算法共谋的稳定性。根据“透明度悖论”的理论，反垄断执法机构在执法时若要收集证据就需要提高市场的透明度，市场透明度的提高在无形之中就会增加算法共谋的稳定性，反向促成算法共谋的隐蔽性。[8]算法的使用使得共谋以更加稳定和隐蔽的形式达成，在实践中，反垄断法执法机构往往难以认定算法共谋所产生的垄断行为。

（三）意思联络认定困难

意思联络是垄断协议的构成要素之一。对于算法共谋中意思联络的认定，学界存在着不同的声音。有学者认为默示共谋中未体现任何的沟通交流抑或是意思联络，不符合垄断协议的构成要件，因此不适用传统的反垄断法规制理论。[4]在认定意思联络中，反垄断执法机构主要从信息交换、价格变动等因素中考量经营者之间是否存在意思联络；而大数据时代，算法技术具有较强的稳定性和隐蔽性，其内部运行过程也错综复杂，反垄断执法机构要认定经营者使用算法达成共谋难上加难。借助算法，经营者之间达成共谋更加容易：在轴辐类型共谋中，轴心经营者与每个辐条经营者单独签订协议，每个辐条经营者皆遵守该协议的约定，各辐条经营者之间并不存在意思联络，但最终结果却是促成了垄断行为。在自主学习类型共谋中，意思联络更是消失得无影无踪。算法自身的运行程序就已经实施了垄断行为，平台内经营者无需有实施垄断行为的意思表示。但就算法本身而言，它是机器并不具有人的意志，其主观上是缺乏意思联络的故意的，因此对于意思联络的认定存在困难。

四、反垄断法规制平台经济领域算法共谋的建议

目前，运用反垄断法规制平台经济领域算法共谋具有合理性，算法共谋的所产生的限制、排除竞争的垄断行为与反垄断法的规制理念相一致。在运用反垄法进行规制时，需要明确规制理念，确定规制目标，以更好提出相应的对策。

（一）坚持谦抑原则

谦抑原则本是刑法中的原则，后被公法所吸收。经济法作为具有公法性质的部门法，应当贯彻谦抑原则。作为守夜人的经济法，应当扮演谦恭的角色让市场这一主角发挥其决定性作用。经济法不应轻易使用国家干预，而应作为一个补充性和兜底性的机制而存在。[9]适用反垄断法规制平台经济领域算法共谋的过程中，我们需要充分考虑算法的特征，结合时代背景，寻求国家干预与市场发展之间的平衡。在这之中，我们应当梳理正确的理念：创新的竞争结构是反垄法执法所保护和鼓励的，排除、限制竞争的排他性行为是反垄断法所禁止的。[10]坚持谦抑原则要求我们做到：第一，合理限定反垄断法的规制范围。数字经济作为新兴经济，其对社会经济发展具有重大贡献，我们不能否定其正面效果，对其产生的负面效果应当予以合理规制。在认定算法共谋的违法性时，应将“本身违法原则”与“合理原则”相结合，能够做到在对违法行为进行处罚的同时又不阻碍社会经济的发展。第二，禁止对算法实施“一刀切”。并非所有算法都是有害的，实践表明，诸多算法提高了人民的生活水平和质量。对平台经济领域算法共谋的规制并不代表着对算法的绝对禁止，谦抑原则要求我们对于新业态应当持“审慎包容”的态度。

（二）明确算法共谋的责任归属

算法共谋涉及多方主体，对于责任主体的认定和责任的分配需要法律加以明确。在平台经济领域算法共谋中，主要涉及平台经营者、平台内经营者、算法开发者、算法设计者，对于责任的认定应当按照算法共谋不同的类型分别讨论。在信使类算法共谋中，算法是充当信息交换的作用，本身不参与共谋，因此算法的开发和设计者不应承担责任，应由平台经营者与平台内经营者承担责任。在轴辐类型的算法共谋中，平台经营者与平台内经营者借助算法达成共谋，算法在其中起到了关键作用，算法的开发、设计者在很多情形下都是按照经营者的意思编写算法，在这种情形下，算法的开发、设计者应当与平台经营者共同承担责任。在自主学习类型算法共谋中，算法已经摆脱了人类的意志，算法的开发、设计者并不能预见到此算法将会产生垄断的效果，对于此种情形，立法中应当进行特别规定，禁止经营者使用此类算法。

对于责任的分配，应当贯彻谁受益谁担责的原则。对于受益者使用者是同一主体的情形，理所应当由其承担全部责任。对于受益者与使用者并非同一主体时，则应按照所获利益的大小来分配责任。除此之外，经营者的参与程度与主观恶性也应当作为考量因素。

（三）构建算法规制体系

1.建立算法审查机制

目前我国对于算法的规制存在法律缺失的情形，算法共谋暴露出我国对于算法的监管问题。建立算法的事先审查机制，对于重点领域明确准入机制，对算法的源头进行监管。对于算法的开发者和设计者，要求其对算法进行备案登记，由开发者和设计者对算法承担责任。对于算法使用者，应当明确其对算法所产生的效果的知晓义务，禁止其使用限制、排除竞争的算法。在这一过程中，执法机构可以要求对算法的合理公开。

2.完善反垄断立法

算法作为一种新型技术，还未纳入我国法律规制的范畴。我国正在积极推动反垄断立法的修改，算法共谋应当纳入反垄断法规制理论体系之中。运用谦抑原则，将限制、排除的竞争的算法作为反垄断法明确禁止的对象。算法现在仍处于高速发展之中，反垄断立法对于算法的规制应当限定在合理范围之中，避免出现矫枉过正的情形。可通过制定算法“黑名单”制度对算法进行规制，将具有限制、排除竞争效果的算法直接加入黑名单，禁止其使用。

3.加强执法手段的运用

算法是数字经济的产物，用技术手段规制算法不失为一条合理路径。就反垄断执法机构而言，应当转变执法理念，构建数字化的执法系统。传统的执法经验已经不足以应对算法共谋，应当借助科技手段，依托算法技术构建执法系统，收集市场经营者的信息，运用技术化手段对经营者的行为进行分析。为了确保算法的稳定性，执法部门也可考虑将基础的算法作为底层支持植入到被监管的算法之中。[12]此外，引进技术类人才，建设一批高科技、高质量执法队伍，以应对纷繁芜杂的算法技术。通过队伍建设和技术的改进，反垄断执法机构可以灵敏的识别算法共谋所带来的垄断行为，提高执法水平。

注释：

①国务院关于印发“十四五”数字经济发展规划的通知