APP下载

数字经济背景下的反垄断优化之路

2021-11-29史园园

关键词:反垄断竞争领域

李 鑫,史园园

(安徽大学 法学院,安徽 合肥 230601)

近现代以来,得益于全球人工智能和电子计算机技术的发展,过去二十年间,中国的数字经济进程取得了质的飞跃。《中国互联网发展报告2020》中提到:2019年,中国数字经济的规模达到了35.8万亿元,占GDP比重达36.2%,数字经济总量和增长速度都位居世界前列。2020年“新冠”疫情暴发后,在实体经济低迷的情况下,数字经济依然保持着良好的上升势头,成为中国GDP稳步正增长的首要功臣。然而,在中国数字经济迅猛发展的背后,“大数据杀熟”“平台二选一”“平台经营者滥用用户数据”等垄断争议层出不穷,尽管到目前为止诉诸法院的反垄断案件寥寥无几,但这只是“暴风雨来临之前的平静”,加强对数字经济的反垄断规制将是必由之路。

一、数字经济与反垄断的交织

进入21世纪以来,社会更迭加快,科技革命每天都在发生,加速着数字经济的发展。所谓“数字经济”,即以平台、数据和算法三者为支柱,并基于一系列数字运算和信息通讯工程而衍生出的一种经济活动,以平台为基础,在收集相当数量的数据后,通过个性化的算法得出有效的信息,从而获得市场竞争优势参与到数字经济中去。想要解开数字经济与反垄断之间的“纠缠”,必须先厘清数字经济的三大支柱:平台、数据及算法。

1.平台的主要垄断形式

长久以来,学界对于“平台”都未能达成一个统一明确的定义,出于规制平台经济领域垄断行为的需要,同时引导平台经济领域经营者依法合规经营,促进数字经济绿色可持续发展,2020年底,市场监管总局面向社会发布了《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》(以下简称《指南》),其中将“平台”界定至互联网平台领域,但随着平台经济的快速发展,互联网领域的平台已经不足以涵盖平台中数据整合、分析、利用的需要。因此,依笔者之见,将“平台”界定为“数字经济平台”更为稳妥。因为数字平台不是简简单单的数种数字技术相加,而是以数据生产要素为核心,得以突破时空限制进行搜索、社交、资源配置等综合性的活动,有效全面的链接各类主体。

数字平台的垄断大致分为数据垄断、算法垄断和市场垄断。

(1)数据垄断

平台以获取用户相关个人数据交换为用户提供服务,平台在获得这些数据后,通过整合、分析,即可快速实现多次零边际成本的使用[1]。只要用户持续使用,平台就能持续性获得新鲜数据,通过这些源源不断的数据,平台还可以将触手伸向相关领域并逐步渗透,最终形成跨市场的垄断优势,由此加强平台在整个领域内的垄断优势地位。

(2)算法垄断

算法通过精确定义操作序列以实现不同的需求,通过各类个性化的算法,服务提供者拥有了分析、评估市场动向的能力,他们可以对不同用户设置不同定价以更大限度地掠夺消费者剩余。同时,这种价格上的歧视会加剧不正当竞争的优势、增加差异化的交易机会,由此直接或间接影响纵向以及横向市场的竞争[2]。但是算法中通常包含着丰富的平台战略发展计划,一直被视为企业核心机密不对外公开,这就导致平台算法黑箱化的情形屡见不鲜。一方面,用户不知道自己的数据会被设计运用进何种算法;另一方面,平台通过算法打着不正当竞争的“擦边球”,进一步强化自己的垄断地位。

(3)市场垄断

市场垄断是数字经济自然发展的产物。随着平台内用户数量的增多,平台所获得的数据就越多,隐藏在其中的竞争力就越大。长此以往就会产生“马太效应”,掌握着海量数据的平台很容易就能形成市场垄断地位,再加之平台作为一个提供中介服务的媒介,表面上并未对用户方带来不良影响,因此,人们往往忽略了其实际上已经构成的垄断行为。

2.数据与反垄断的关系

数据作为数字经济中最核心的生产要素,具有人身和财产双重属性。

(1)从人身属性角度来看

倘若平台过度收集用户的使用数据可能会引发与公民个人信息保护有关的问题:通常情况下,用户和平台服务提供者的信息是不对称的。用户将个人信息等数据作为交换,换取平台服务后并不知道自己的这些数据会被如何使用以及在何处被使用,为了降低数据被泄露或滥用的风险,个人信息保护领域采取了相应举措,区别于欧盟GDPR模式①下严格的个人信息保护及美国将个人信息纳入隐私法律框架内的保护方法,中国对个人信息的保护采用了分散式的立法模式,在我国的《宪法》《网络安全法》《电子商务法》等诸多法律中都有所体现,且对于个人信息的保护范围也比较符合我国现阶段国情和国际社会大环境。如果对个人信息的保护范围过于广泛,则无法形成海量规模的大数据,数字平台无法运行,数字经济也无从发展,更不用讨论反垄断方面的规制。但如果过分放任数据的收集,又极易造成垄断,因此,需要适当的反垄断措施。此外,积极的个人信息保护还可限制反垄断触角的过分延伸,二者对于数据处理应用的功效是相辅相成的。

(2)从财产属性方面来看

个人信息累积到一定程度才会形成规范意义上的“大”数据,这种大数据被视为一种数字资产。如若将此种财产归于公民个人,单个的数据对于每个公民是无意义的;若将其归属于社会,则其会成为公共物品,就不会对市场竞争产生影响,更不会存在垄断的相关问题。从逻辑层面来讲,平台与用户事先已签订了同意获取数据的协议,通过意思自治的方式划分数据所有权归属,由此平台享有数据权利,受到法律保护。但同时,其不得利用数据优势进行垄断,否则会遭到反垄断法的规制。因此,反垄断法的运用能够妥善维护平台秩序、促进数据的壮大和优化配置。

二、数字经济领域所涉垄断之嫌

1.算法“合谋”催生的垄断协议

数字经济下的垄断协议已不再局限于传统意义上的口头或书面形式,而是借助一种更高级的模式,即算法来达成共谋,实现垄断目的。通常来说,算法共谋大致可分为“辅助型”“预测代理型”及“自主学习型”[3]。对于“辅助型”算法而言,它只是在服务提供者间达成垄断合意后充当执行者角色。在此情形下,根据《指南》相关规定②可直接认定构成协同行为,适用反垄断法规制。再者,“预测代理型”算法中有人为因素的参与,但并未对价格进行协商,只是在对市场情况进行整合后采用相同算法结构为消费者提供服务。在此种情形下,尽管不存在服务提供者间的共谋,但算法为二者间“有意识的平行行为”提供了帮助,不免存在横向垄断之嫌。此外,随着算法应用的精炼,一种可以脱离人为参与,通过自主分析、整合海量数据达到预期目标的算法可能出现,它能够实时获取一手资讯并根据自动生成的算法加强服务提供者间的信息交互,同时监测价格波动以维持价格防止偏离,变相达到“共谋”的结果[4]。即使现阶段是否存在此类算法仍有待观察,但在理论层面此种算法的实施是完全可行的,这种完全无须合谋意图和意思联络的算法所衍生出的一系列问题,如无主观过错的服务提供者在涉嫌垄断时是否需要承担责任及承担何种责任等都亟待明确。

2.对市场支配地位予以滥用的行为

数字经济的商业形态、运行模式和盈利渠道等方面都与传统意义上的实体经济有着巨大差别,再加上数字平台兼具了企业和市场的双重身份,使得本就不好界定的“支配地位”变得愈发困难。

(1)拒绝、限制数据交易

传统交易中,经营者自主设定交易条件、选择交易对象,这是契约自由的应有之义。但在数字经济下,处于行业领军地位的平台拥有不可估计的用户量,并由此掌握海量的数据资源,这些数据随着用户的使用不断更新、增加,相反会反哺平台巨头,巩固其行业内的优势地位。倘若巨头们拒绝将数据分享给相关市场内其他竞争者或潜在竞争对象,亦或对数据分享附加条件,就会在横向上产生排除、限制竞争的效果。另外,平台收集数据并进行加工后会形成一整套完备的信息链在市场中循环发展,如果源头平台的行业领军者拒绝将数据往下传递,则会阻碍循环,破坏数据的总体价值,最终妨碍下游市场的竞争,构成对市场支配地位的不当使用。

(2)实行价格歧视

近期,美团、携程、饿了么等行业领军平台的大数据“杀熟”丑闻被频频爆出,侵犯消费者的合法权益。所谓“杀熟”杀的就是愿意为产品支付较高价格的“熟人”,属于典型的价格歧视。价格歧视本来是经济学范围的概念,是企业为获得最大利润的一种价格策略;在反垄断领域,价格歧视是指经营者对交易相对人实施差别待遇的情形。受制于价格歧视的实施前提,其在数字经济领域的发生尤为频繁,经营者借助自身掌握的数据事先了解每个消费者能够接受的最高价格,加之平台可以阻止低价用户向高价用户的转售套利而实现“零成本”排除竞争的行为。另外,平台还根据用户的个人喜好、承受度等因素进行“补贴”,表面来看对消费者有利,但此举在不经意间迫使消费者支付相对高价,损害了消费者的权益,还使得本就充满优势的平台更加巩固自己的地位,抑制了市场的良性发展。

(3)跨界竞争及自我优待

21世纪的商业竞争已从传统的行业内竞争转向了跨界竞争,跨界竞争大致包括进攻性扩张和防御性扩张两种类型[5]。进攻性扩张一般都是良性竞争,不涉及垄断;而防御性扩张往往是利用自己原行业的竞争优势去扶持自营跨界项目,给予特殊的优待。这一行为在Apple store对自营APP和第三方APP的态度上体现得淋漓尽致(苹果应用商店对自营移动支付业务更多优惠),另外对非自营APP抽取更高利润,更有甚者,对与自营业务有所威胁的第三方APP予以下架处理,这些行为是典型的滥用优势地位的体现。

(4)搭售行为

在数字经济领域,搭售现象屡见不鲜,例如,网购产品不指定快递、下载软件捆绑其他软件等。搭售行为产生的初衷在于强化产品竞争优势,但随着事物发展逐步偏离了轨道,并导致了垄断效果。究其原因,主要在于主导产品的经营者利用“杠杆效应”将其市场优势地位延伸至搭售物上。此举无形中增加了搭售品市场上同类竞争者进入市场的壁垒,使其不仅要应对本身的搭售品市场竞争,还要面临自己本不熟悉的主产品领域竞争挑战。由此引发了不良竞争,一旦该行为造成损害竞争的结果,即可认定构成对支配地位的滥用。

三、数字经济领域反垄断的路径选择

1.由单一向多元:改变传统监管思路与方式

由于数字经济市场的特殊性,认定传统经济涉嫌垄断所需考虑的“相关市场”因素对数字经济领域不太适用。作为新生事物的数字经济市场边界模糊,未能形成统一的认定标准,再加上数据可不受物理空间桎梏而跨界传播,挑战了人们对传统单一市场的认知及监管思维。鉴于此,我们应当依靠大数据、人工智能等技术手段拓展监管渠道,明确监管边界。同时,尽管数字经济凭借其快捷、高渗透、自我膨胀的优势为中国整体经济发展增添新动能,但它仍属于中国经济框架内的一支,不能脱离反垄断监管,切忌因其带来的短期正向利益而故意无视背后隐患,而应转变“投鼠忌器”的思维,创新思路,将监管目光投向数字经济市场中的数据、流量、知识产权归属等要素。

再者,传统经济中认定是否构成垄断的主要方法是界定相关市场。而常用的界定途径包括需求替代分析法③和SSNIP(假定垄断者测试法)④,需求替代分析法与目前的数字经济实践不再相适应,在此不多赘述,而SSNIP以跳脱主观干扰的合理性及全面性等优势被沿用至今。但此种方法在面对数字市场时也存在着缺陷,譬如,无法应对免费产品的相关市场界定、无法精准定位替代产品的交叉弹性点,这些问题都需要得到进一步完善。假使面对不断变化的市场动向难以及时进行方法更新,我们不妨转变思路,弱化相关市场界定在认定垄断中的作用,仅仅将其视作市场力量的证据而非唯一标准[6]。

此外,传统经济下的反垄断监管主要是以反垄断执法机构主导,反垄断委员会指导、协调的模式进行的。但此种监管方式已不适应数字化、动态化、全球化的数字经济的要求。因此,我们需要一个由反垄断监管机构牵头,平台、用户、行业协会等多方主体共同参与的多元化监管,以促进数字经济领域的良性竞争环境。

2.由静态向动态:实行阶段性反垄断举措

数字经济市场瞬息万变,适用于传统经济领域的反垄断认定方法、监管与执行措施都已经不再合适。一蹴而就的反垄断措施是不可行的,市场不断变化,占据着较高的市场份额不代表就处于市场支配地位,也不意味着其市场份额会一直保持高位。同时,一定时期内反映出来的问题是不同的,因此,我们要根据市场动向制定动态化的反垄断对策。反垄断法制定的目标是多元化的,涵盖了公平竞争、追求效率、维护消费者权益和社会公共利益等多方面。但在某一特定时期,对数字经济中所出现的问题进行反垄断规制的目的是有主次之分的,因此,我们须跳出静态规制的圈子,根据解决不同问题的需要实行不同的阶段性措施。例如,在数字经济发展初期,为增强市场竞争活力,推动经济稳步前进,反垄断法多采取“无为而治”的态势,追求经济效益,让市场在价格机制下优胜劣汰,促进资源优化配置[7]。但笔者认为,伴随着数字经济的进一步发展,我们需要更改阶段性策略,将反垄断规制的目标转向维护消费者权益和社会公共利益上来。

3.由零碎向系统:完善反垄断相关举措

新生事物从发展到完善需要经历一个长期的过程,数字经济市场也不例外。我国现行的反垄断法颁布至今已过去了13年,许多传统经济中出现的新问题都已无从解决,更别提新兴的数字经济领域。尽管在《指南》中,对数字经济领域内涉及的一部分反垄断问题进行了界定和明确,但只是停留在表面,未形成完备体系;就目前实务来说,也并未得到有效应用。笔者以数字经济下关于垄断的关键词“大数据杀熟”为例在裁判文书网上进行检索后发现,尽管现实中大数据杀熟事件时有发生,但诉诸法院的案件却寥寥无几,在仅存的两篇关于杀熟的生效判决书中,所有原告都被以“现有证据不足以认定构成杀熟”为由驳回了诉求⑤。由此得出,现阶段司法实践对于垄断的认定极为困难,《指南》中规定的情形在判断是否构成垄断时过于抽象,且数据往往被垄断者控制,法院很难进行认定,因此,相关实施细则应尽快出台,对不同的数字经济领域分支实行分类监管,做到对每种垄断行为的打击都“有法可依”,但要注意不能“一刀切”。此外,如今实体经济与数字经济你中有我我中有你,已很难将其区分开;再加上“互联网+”政策如火如荼地进行,线上线下相结合的情况愈发增多,因此,反垄断法的规制触角也应有所延伸,制约数据霸权,以适用如今数字经济跨界竞争、线上线下联动的新趋势[8]。

4.由国内向国际:探索国内外多部门合作模式

我国的反垄断执法机构长期处于“宕机”状态,对于社会中出现的新问题无法及时应对。面对涉嫌垄断的举报线索不予理睬,即便开展反垄断调查,也往往雷声大雨点小,经常无疾而终。面对当下此种窘境,仅靠一个政府部门的硬性规制或一个行业的自律管理都是不够的,这需要各方参与者的通力合作。我们可以借鉴欧美国家的优秀理念,积极作为,主动了解市场竞争状态、行业准入壁垒等情况,增强竞争的透明度和执法的合法性。同时,随着全球化进程的不断加快,数字经济领域的国际合作也已然成为大势所趋,中国数字经济领域内的一些大型平台也将视线聚焦全球,开始了跨界、跨境的竞争。但由于各国对反垄断的规制和对竞争的态度不同,必然导致反垄断执法上的差异。为化解这一矛盾,全球领域内的国际组织、政府部门、平台经营者需要协调一致,遵从共商共建共享的原则,本着平等互利的姿态去利用好WTO等国际组织,努力消除国内、国际数字鸿沟,让中国的数字经济走出去,让发展的红利走进来。

结语

市场的失控需要反垄断执法及时介入,借现有实体规则制衡市场秩序与垄断势力之间的拉锯[9]。《反垄断法》制定的初衷不是反“垄断”地位,而是反利用垄断优势进而“损害市场公平竞争的垄断行为”。数字经济的蓬勃发展激发了经济活力,便利了人们的生活也养活了成千上万的企业,摆脱了传统经济对物理因素的强烈依赖。但由此产生的一系列垄断问题,例如,隐秘算法合谋所形成的垄断协议定性、大数据杀熟证据收集等却无法在传统经济框架内解决。从全球范围内看,相比于其他发达国家,我国数字经济领域的反垄断理论研究和实践操作都较为滞后,过度放纵的竞争政策会使数字经济的天然优势被滥用,严格的反垄断管控又会抑制经济活力。基于维护公平竞争秩序和融入全球数字经济市场的需要,同时也为了能够在国际数字竞争中拥有一席之地,转变传统的反垄断规制思路、扩大反垄断监管范围、因地制宜适用反垄断政策以及完善相关理论和立法是极为必要的。

注释

①在GDPR(General Data Protection Regulation,全称《通用数据保护条例》)模式下,个人信息保护范围得以扩充,医疗健康、生物标识等成为保护对象;在用户权利方面增设被遗忘权、可携带权、删除权等新兴权利。此外,在数据持有者义务及隐私政策制定等领域都规定的更为严格,可谓是全方位的个人信息保护。

②《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》第五条:其他协同行为是指经营者虽未明确订立协议或者决定,但通过数据、算法、平台规则或者其他方式实质上存在协调一致的行为,有关经营者基于独立意思表示所作出的价格跟随等平行行为除外。

③需求替代分析法的逻辑是,产品之间存在的差异使消费者产生不同需求,通过观察产品之间的差异能够定性分析不同产品之间的需求替代关系。

④SSNIP测试法分为两个步骤:第一步是确定一个假定拥有市场支配地位的产品;第二步是对该产品进行一个小幅但很显著且非临时性的涨价,观察该产品消费者是否转向其他产品,直至该涨价不再改变消费者需求为止。如果有相当数量的消费者因此转而购买其他产品,则可以认为所有这些产品属于同一个相关市场。

⑤详见裁判文书网(2020)沪0105民初9010号郑育高与上海携程商务有限公司其他侵权责任纠纷及湘01民终9501号刘权、北京三快科技有限公司侵权责任纠纷。

猜你喜欢

反垄断竞争领域
电子战领域的争锋
将现代科技应用于Hi-Fi领域 Perlisten S7tse
2020 IT领域大事记
领域·对峙
你的爱情竞争指数
感谢竞争
儿时不竞争,长大才胜出
国家发改委开出反垄断执法史上最大罚单——高通被罚60.88亿元释放什么信号
正确面对竞争
评博弈论在反垄断中的应用