应品广 / 上海对外经贸大学贸易谈判学院

郭婧 / 上海高校智库国际经贸治理与中国改革开放联合研究中心

一、问题的提出

垄断协议是指两个或两个以上的经营者以协议、决议或者其他联合行为实施的排除、限制市场竞争的行为，其核心是共谋。1. 参见孙晋、李胜利：《竞争法原论》，法律出版社2020年版，第48页随着算法在市场竞争领域的介入，经营者开始利用算法达成垄断协议，这种垄断协议被称为算法共谋。对算法共谋的反垄断规制已经引起国内外学者的广泛关注。在国际层面，2017年经济合作与发展组织（OECD）发表《算法与合谋》报告指出，算法可能作为共谋的促进因素，使以前没有观察到的甚至不可能发生的共谋形式成为可能。2. OECD, Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age, OECD(Sept. 14 2017), www.oecd.org/competition/algorithms-collusion-competition-policy-in-the-digital-age.htm.国外研究也表明，一些市场参与者已经使用算法打破竞争，算法共谋问题应当受到反垄断法规制。3. Nicola Petit, “Antitrust and Artifi cial intelligence: a research agenda”, 6 Journal of European Competition Law & Practice 361, 361 (2017)．在国内层面，有学者将平台算法共谋的规制列为平台经济领域反垄断的三个关键问题之一。4. 参见王先林，曹汇：《平台经济领域反垄断的三个关键问题》，载《探索与争鸣》2021年第9期，第54页。还有很多学者从不同角度对算法共谋提出了具体的反垄断规制路径。5. 参见李振利，李毅：《论算法共谋的反垄断规制路径》，载《学术交流》2018年第7期，第79-81页；周围：《算法共谋的反垄断法规制》，载《法学》2020年第1期，第51-57页；谭书卿：《算法共谋法律规制的理论证成和路径探索》，载《中国价格监管与反垄断》2020年第3期，第27-29页。

按照算法在共谋中发挥的作用，学界一般将算法共谋分为四种，即信使类算法共谋、轴幅类算法共谋、预测类算法共谋和自主类算法共谋。6. 参见【英】阿里尔·扎拉奇，【美】莫里斯·E. 斯图克：《算法的陷阱： 超级平台、算法垄断与场景欺骗》，余潇译，中信出版社2018年版，第52-53页。信使类算法共谋是指卡特尔组织成员编写算法用以监督组织成员售价，并对任何偏离协议价格的背叛予以惩戒的共谋形式；轴辐类算法共谋是指同行业的竞争对手采用同一个定价算法，从而实现市场价格趋同的共谋形式；预测类算法共谋是指出于利润最大化的目的，同一市场中的所有经营者竞相开展定价算法程序的开发，以实现对竞争对手的调价行为迅速做出反应的共谋形式；自主类算法共谋是指算法拥有了掌握所有市场信息的“上帝视角”，为企业经营者在短时间内对竞争对手采取的销售策略做出回应的共谋形式。在此基础上，学界普遍认为算法共谋的反垄断规制应当坚持分类治理原则，针对算法共谋宜引入类型化规制思路。7. 参见唐要家，尹钰锋：《算法合谋的反垄断规制及工具创新研究》，载《产经评论》2020年第2期，第8页；钟原：《大数据时代垄断协议规制的法律困境及其类型化解决思路》，载《天府新论》2018年第2期，第72页。笔者亦认为，根据不同类别算法共谋的特点针对性地进行分类规制非常具有必要性。其中，信使类算法共谋只是将算法作为实施共谋的工具，经营者的违法性认定依然可以通过传统的反垄断分析手段完成。预测类算法共谋和自主类算法共谋是由算法主导的共谋，这两种算法共谋的规制具有非常强的复杂性。虽然有学者建议兼采技术手段和法律手段对其进行规制，8. 参见周围：《算法共谋的反垄断法规制》，载《法学》2020年第1期，第45-51页；王健，吴宗泽：《自主学习型算法共谋的事前预防与监管》，载《深圳社会科学》2020年第2期，第153-158页。但是此两种算法共谋的运作依赖于比较新的技术形式，在实践中的普及程度相对较低，其对市场竞争产生的影响尚有待观察，执法部门的事前预防和事后监管可能会对技术进步产生阻碍或者遏制影响。因此，对于这两类算法，执法者可以秉持包容审慎监管的态度，不宜过早干预。

相比而言，随着平台经济的活跃，轴辐类算法共谋已经层出不穷，在各类互联网购物平台和互联网中介服务平台都显露身影，且通过传统的反垄断手段难以实现有效规制。并且，轴辐类算法共谋相比传统轴辐协议具有不可忽视的特殊性，使共谋主体、主观方面的认定存在困难，进而对轴辐类算法共谋的规制提出了新的挑战。在《反垄断法（修正草案）》和《平台经济领域的反垄断指南》公布之前，尚没有对于轴辐协议这种垄断协议形式的专门规定，因此之前的研究主要聚焦于轴辐类算法共谋的反垄断规制路径，即在传统垄断协议二分的背景下确定其违法性认定路径。9. 参见李旭东：《平台企业价格轴辐合谋的认定》，载《北京化工大学学报（社会科学版）》2020年第1期，第90-95页；杨婧：《网约车平台中心辐射型卡特尔规制问题研究》，载《新疆师范大学学报（哲学社会科学版）》2019年第3期，第136-137页。2021年2月7日，国务院反垄断委员会发布《平台经济领域的反垄断指南》，在第二章“垄断协议”中将“轴辐协议”与“横向垄断协议”和“纵向垄断协议”并列设置。2021年10月23日，《反垄断法（修正草案）》向社会公开征求意见，其中第18条增加了“组织帮助型垄断协议”的规定。由此可见，立法拟将轴辐类共谋认定为一种单独的共谋形式。换句话说，轴辐类算法共谋的规制路径问题基本得到解决。但是，由轴辐类算法共谋的特殊性所引发的违法性认定及垄断主体责任承担的困境，难以依据现行法律进行解决，因此笔者将研究重点放在上述困境的解决上。鉴于网约车平台是目前发展较为成熟的互联网平台行业，且其组织的轴辐类算法共谋较为常见，本文以网约车平台为例，从解构轴辐类算法共谋的特殊性出发，探讨其引发的反垄断规制困境及其解决路径。

二、网约车平台轴辐类算法共谋的特殊性及其规制困境

（一）网约车平台轴辐类算法共谋的特殊性

传统的轴辐协议包括两种形式。第一种形式的轴辐协议是在上下游企业之间达成的，即以某一占有优势地位的上游或者下游企业作为轴心，通过引导或者迫使其上下游企业实施固定价格、限定独家销售等行为而排除、限制竞争。美国法院在1939年州际电影城案（Interstate Circuit）10. Interstate Circuit v. US., 306 US. 208, 226 (Supreme Court 1939).和1998年玩具反斗城案（Toys "R" US）11. Toys “R” US, Inc v. FTC, 221 F. 3d 928, 936 (7th Cir. 2000).的判决中确立了此种轴辐协议的违法性。第二种形式的轴辐协议是由同行业的各家企业委托第三方定价服务商或者控制各企业的机构设定统一价格而达成的，阿巴拉契亚煤炭案（Appalachian Coals）就是一个典型案例。12. Appalachian Coals v. US., 288 U.S. 344 (Supreme Court 1933).在该案中，阿巴拉契亚地区的几家煤炭生产商成立了一家联合企业，以控制煤炭产品的定价和分销，从而削弱了相关市场的竞争。轴辐类算法共谋是由传统的轴辐协议发展而来的，在外观上更接近第二种形式的轴辐协议，只不过互联网平台开始扮演第三方定价服务商或者控制各企业机构的角色，变被动为主动，将经营者聚合到由自己控制的平台，并根据算法为平台内经营者设定统一的面向消费者的价格。美国的迈耶诉卡兰尼克案（Meyer v. Kalanick）是规制利用算法达成新型轴辐类算法共谋的典型案例。该案首次将互联网平台组织的轴辐类算法共谋诉至法院，从而使利用算法达成的轴辐协议问题得到了广泛关注。13. 参见殷继国等：《人工智能时代算法共谋的规制困境及其破解路径》，载《华南理工大学学报（社会科学版）》2020年第4期，第33页。

由于算法的介入，轴辐类算法共谋相比于传统的轴辐协议体现出明显的特殊性。以网约车平台为例，其特殊性主要体现在以下两个方面。其一，轴辐类算法共谋是由作为轴心的网约车平台主导形成的，网约车平台通过提供统一的算法来控制相关市场并限制该市场中经营者之间的竞争，以追求利益最大化。14. 参见柳欣玥：《垄断协议规制中算法合谋分类研究》，载《竞争政策研究》2019年第5期，第30页。相比之下，作为辐条的网约车司机对于达成轴辐协议所发挥的作用很小，他们并没有使用算法技术实施垄断的强烈意图，甚至对于垄断协议如何运作并不了解。其二，算法的自动性和技术性使轴辐类算法共谋更具隐蔽性。轴辐类算法共谋由轴心网约车平台通过算法这一高度复杂且不透明的技术手段来实现。网约车平台通过收集和分析大量数据，在特定条件下自动确定或调整价格，形成了一套定价策略机制。这个过程弱化了人的意志，可以悄无声息地实现自动协同效应。15. 参见施春风：《定价算法在网络交易中的反垄断法律规制》，载《河北法学》2018年第11期，第114页。

轴辐类算法共谋区别于传统轴辐协议的特殊性，引发了对其规制的困境。一方面，轴辐类算法共谋的特殊性使轴辐类算法共谋变得难以认定。具体而言，由于共谋是由网约车平台主动吸引广大网约车司机参与到自己的平台而达成的，并且网约车司机要受到平台监督，因此造成了二者之间关系认定的模糊。此外，轴辐类算法共谋的隐蔽性给证据收集带来了巨大挑战，认定网约车平台和司机的主观意图和意思联络存在困难。另一方面，轴辐类算法共谋的特殊性引发了共谋主体责任承担的困境。由于网约车平台和司机对于通过利用算法开展垄断性经营持有不同程度的主观意愿，因此如何认定主观意愿不强的网约车司机应当承担的责任也成为了实践中的难题。

（二）网约车平台轴辐类算法共谋的认定困境

1.网约车平台和司机之间的关系认定模糊

要将网约车平台控制司机接单价格的行为认定为垄断行为，第一步就是要明晰网约车平台和司机的关系。因为只有不同主体之间进行的共谋行为才能被反垄断法所规制，一个主体内部的生产经营活动只在公司法的射程范围内。16. 参见杨婧：《网约车平台中心辐射型卡特尔规制问题研究》，载《新疆师范大学学报（哲学社会科学版）》2019年第3期，第133页。在“互联网+”背景下，网约车行业用工方式复杂多样，司机与平台之间劳动关系的认定难度加大。其中，比较容易认定的是公司提供车辆的B2C模式，即网约车平台与司机签订劳动合同，平台负责整合信息、提供专车服务，平台司机使用平台车辆提供驾驶服务，典型的如神州优车、首汽约车和AA租车等平台。然而，大多数网约车平台的模式更接近C2C模式，即网约车平台避免与司机直接建立劳动关系，而是通过聚合私家车主及其自有车辆的参与来满足市场的需求，再由网约车平台与司机按照比例分享经营利润。该模式下的平台与司机关系正是实践中的认定困难所在。2016年11月生效的《网络预约出租车经营服务管理办法》仅规定“劳动合同或者协议以多种形式签订”，未明确网约车平台与司机的用工关系。同时在地方性法规、规章中，各地政府亦没有细化界定网约车平台和司机之间的关系。17.参见钱玉文，张金华：《论网约车平台公司与司机之间用工关系的司法认定》，载《常州大学学报（社会科学版）》2020年第2期，第34页。

在C2C模式下，平台是运营规则的制定者和司机行为的监管者，司机的行为在某种程度上受限于平台的规范，因此从表面上看网约车平台对司机形成了一定的控制。同时，为了保持网约车平台的正常运营，平台和司机发挥的作用缺一不可，他们必须进行合作。为了追求利润最大化，网约车平台甚至会采用集中管理模式以确保司机行为的对外一致性和连贯性，因此在组织层面上二者表现得似乎如同一个主体。基于上述原因，有一些学者倾向于将二者认定为雇主和雇员的关系，认为尽管司机可以灵活选择何时上班，但网约车平台确实会在服务的许多方面对司机提出要求。例如，如果乘客的评分低于特定目标，网约车平台还可以停用其司机。由于“控制”是区分员工和独立承包商最重要的因素，所以网约车司机看起来更像是平台的员工。18. Abbey Stemler, “The Myth of the Sharing Economy and Its Implications for Regulating Innovation”, 67 Emory L. J. 197, 213-214 (2017).在司法实践中，也有很多国内外的行政决定和司法判决直接将平台司机认定为雇员。例如，美国加利福尼亚州的人力资源专员于2015年6月对Uber作出决定，认定了其司机的雇员性质；19.【印】阿鲁·萨丹拉彻：《分享经济的爆发》，周恂译，文汇出版社2017年版，第216页。在Doe v. Uber Techs, Inc.案中，法院也作出了类似的司法判决。20. Doe v. Uber Techs, Inc., 184 F. Supp. 3d 774, 782 (N.D. Cal. 2016).在中意财产保险有限公司上海分公司与北京亿心宜行汽车技术开发服务有限公司等机动车交通事故责任纠纷民事二审判决书中，上海市一中院认为平台司机在从事服务过程中须接受亿心宜行公司的管理，且其须根据亿心宜行公司制定的标准收取费用，本身并无议价权，故司机与亿心宜行公司之间符合雇佣关系的一般特征，应认定双方为雇佣关系。21. 上海市第一中级人民法院（2021）沪01民终10849号民事判决书。一旦得出这样的结论，司机将被认定为平台的雇员。那么，网约车平台就可以进行合理抗辩，主张其统一定价的涉嫌垄断行为只是内部经营管理行为，从而排除反垄断法对其行为的规制。

2.垄断主体的主观意图和意思联络认定存在困难

一般而言，判断是否违反反垄断法以及是否应受反垄断法规制，需从主体、主观方面、限制竞争行为和行为后果等方面进行分析。22. 阮赞林，应品广：《反垄断法：原理·图解·案例·司考》，中国民主法制出版社2015年版，第99页。其中，主观方面是否存在意思联络是算法共谋认定的难点所在。轴辐类算法共谋的实现需要两大主体：算法设计者和提供者以及使用该算法开展业务活动的经营者。因此，在分析主观意图和意思联络时，我们需要就算法设计者和提供者以及使用算法的经营者进行分别讨论。就算法的设计者和提供者而言，他们利用算法加大了反垄断执法机构对其主观意图和意思联络的认定难度。传统的共谋是通过共谋主体之间的明示或者暗示手段来实现的，并且直接通过人的行为来完成，人的主观要素是必不可少的。相比而言，网约车平台使用算法在平台内的经营者之间建立联系，使共谋更加隐蔽。网约车平台使用的定价算法代表了一套系统的定价策略机制，它可以在一定条件下根据消费者的地理位置和对平台的依赖度等许多条件自动执行，并且可以根据既定规则由算法直接确定服务价格。在这个过程中，人的主观因素没有被直接反映出来。从表面上看，算法似乎在某些条件下触发了定价规则来确定面向消费者的价格，这个过程削弱了人的意志。23. 参见施春风：《定价算法在网络交易中的反垄断法律规制》，载《河北法学》2018年第11期，第114页。综上，网约车平台将算法作为技术手段能够实现隐蔽性更强、更难以受到监管的共谋行为，通过复杂的编码与技术运作行为能够很好地掩盖垄断主体的主观意图和意思联络。

就使用算法开展业务活动的经营者而言，他们之间的横向关系是间接的、隐蔽的，因而难以被察觉到。传统的线下共谋行为要求横向共谋主体以各种方式（包括电子邮件和会议等）传输和交换信息，以达成共识，这个过程耗时耗力而且还会有很大的不稳定性，很容易被反垄断执法机构借助“囚徒困境理论”进行破解。然而，由于算法的隐蔽性优势，通过明确的协议达成明示共谋的传统实践形式已经几乎不可能发生在算法时代。在互联网时代，共谋经营者可以通过使用相同或者相似的算法达成稳定的共谋协议，而无需交换信息，这种做法巧妙地避免了给反垄断执法机构留下证据。24. 参见李丹：《算法共谋：边界的确定及其反垄断法规制》，载《广东财经大学学报》2020年第2期，第106页。网约车司机可以与同一个网约车平台企业签订纵向统一价格协议，即采用相同的定价机制，以此避免他们之间的直接横向沟通。此外，司机对于轴心平台如何达成共谋并不清楚，因此传统反垄断执法中常用的“囚徒困境理论”在轴辐类算法共谋中很难发挥作用，反垄断执法机构若是寄希望于司机的举报而获得涉垄断违法性的证据，这几乎是不可能发生的。综上，由于算法的介入，探寻网约车司机的主观意图以及其与平台和其他司机的意思联络变得更加困难。

（三）网约车平台轴辐类算法共谋的责任承担困境

《反垄断法（修正草案）》以及《平台经济领域的反垄断指南》中增加了对轴辐协议的规定，同时《反垄断法（修正草案）》第五十六条对于组织帮助实施轴辐类共谋的垄断主体的责任承担作出了“与达成并实施垄断协议的主体承担相同责任”的规定。可以预见，网约车平台实施的垄断行为未来很有可能通过新法对于垄断新形态的责任承担规定而得到有效处罚。然而，平台司机是否也应当作为达成并实施轴辐协议的垄断主体而被严惩呢？这在实践中存在着两难的困境。

一方面，如果司机在已经了解市场竞争会被消除的情况下仍然选择接受算法或遵循定价规则，可以视为其对算法共谋存在默认态度。同时，若网约车平台通过算法确定统一高价，司机同样能够从中获利。由此可见，网约车司机似乎应当为其所享有的垄断利润承担反垄断法上的责任。但另一方面，从平台共享经济模式的角度来分析，轴辐类算法共谋监管的意图似乎并不是要求处于相对弱势地位的司机承担反垄断责任。根据新华社报道，滴滴网约车平台向司机平均收取大约25%的服务费，在高峰时段或长途订单中，平台抽成比例甚至可以达到35%以上。25. 参见《网约车糊涂账 定价谁说了算——平台服务费抽成谜团追踪》，来源：http://www.xinhuanet.com/2021-05/08/c_1127423006.htm，2021年5月10日访问。新浪财经指出，对于拼车或者特惠的交易订单，平台往往会收取40-50%的服务费。26. 参见《网约车平台高额服务费被曝光，最高达50%！》，来源：https://t.cj.sina.com.cn/articles/view/7285532766/1b240 685e00100s859?cref=cj，2021年5月13日访问。因此，相比于平台，网约车司机和乘客一样都属于弱势地位。轴辐类算法共谋主要是由平台主导和实施的，司机并没有使用算法技术主动追求价格垄断的积极意图和能力。他们之所以采用统一的定价算法技术，是因为算法目前已经成为网约车市场中的关键技术因素，司机对平台所要求的特定算法往往没有选择是否使用的余地，他们做出这样的决定只是为了满足网约车市场的准入条件。司机通过平台组织的轴辐类算法共谋而获得的利润相对而言也是有限的。在这种情况下，如果仍然对网约车司机进行严惩，这将大大背离反垄断法的初衷。

三、网约车平台轴辐类算法共谋的规制思路

轴心平台在轴辐类算法共谋中的主导作用以及轴辐类算法共谋本身的隐蔽性，在理论层面和执法层面为轴辐类算法共谋的认定和垄断主体的责任承担带来了挑战，需要针对轴辐类算法共谋的特殊性，有针对性地提出规制方案。

（一）区分平台用工模式，辨认平台司机关系

网约车平台的不同模式决定了其在轴辐类算法共谋中需要承担不同的义务。对于平台提供用车的B2C模式，网约车平台作为司机的雇主，利用算法控制司机的接单价格属于其内部经营管理活动，对外展示为一个主体的行为，因此不宜被认定为实施了轴辐类算法共谋。但是，其需承担更多的劳动法上的责任，包括为司机办理社会保险，司机的劳动风险由平台承担，以及平台需承担最低工资、最高工时、保障劳动者的劳动安全与卫生等强制性义务。由此可见，劳动关系下的网约车平台承担着较高的成本。相比之下，C2C模式下的网约车平台无需承担这些用工成本，但是需要承担更多的反垄断法上的责任。

首先，根据《电子商务法》第9条的规定，电子商务平台和平台内经营者是独立主体。平台内经营者使用电子商务平台提供的服务独立开展业务活动，并接受电子商务平台经营者进行的一定程度的管控。27. 参见杨立新：《电子商务法规定的电子商务交易法律关系主体及类型》，载《山东大学学报（哲学社会科学版）》2019年第2期，第115页。具体到网约车市场，网约车平台主要基于技术系统进行服务，即使其根据国家对运输行业的特殊要求做了保证安全性的特殊安排，也仅仅是从技术角度对司机的准入和行程定位等方面进行了一定的监管。平台还是很难超脱其服务提供商的性质，司机与平台之间的关系是服务合同法律关系而非劳动合同法律关系。

其次，根据《劳动合同法》的规定，劳动关系的识别通常基于“从属性”理论，包括人格从属性、经济从属性和组织从属性。28. 参见于莹：《共享经济用工关系的认定及其法律规制——以认识当前“共享经济”的语域为起点》，载《华东政法大学学报》2018年第3期，第54页。根据“从属性”理论，依然能够得出司机与平台属于独立主体的结论。一是网约车司机对平台的人格从属性很弱。网约车司机的工作倾向于自由化，他们可以控制工作的时间和强度。司机可以自由选择是否加入、接单或者退出，这与必须接受所有指示的雇员有所不同。29. 参见叶嘉敏，李少军：《共享经济视域下网约车平台用工劳动关系从属性认定标准研究——以“权重位序法”为核心进路》，载《河北法学》2020年第11期，第196页。二是网约车司机对平台不具备经济从属性。网约车司机驾驶的汽车是自己名下的财产，而雇员对于生产资料没有所有权，也无权进行管理和支配。30. 参见白小平，张婕：《网约车平台与司机之法律关系认定及法律责任划分》，载《中州学刊》2018年第6期，第49页。三是网约车司机缺乏对平台的组织从属性。网约车平台与司机之间没有劳动合同，注册成为平台司机并不需要与平台建立劳动关系。参与网约车驾驶服务的司机只需要在网约车官方网站或官方APP上进行注册、提交信息并等待审核通过。此外，大部分司机是以兼职、离职缓冲或多头加入等形式从事网约车服务行业的，其无法享受诸如最低工资、职工保险和养老金之类的员工福利。31. 参见陈一新：《网约车平台与驾驶员间法律关系厘定》，载《天津法学》2017年第4期，第54页。

（二）合理分配举证责任，妥善运用间接证据

根据C2C网约车平台的运作模式，在辨认网约车平台的主观意图和意思联络时，反垄断执法机构往往需要确认以下事实：第一，网约车平台设计出一套算法并将其分发给司机使用，以加强对网约车市场竞争的干扰和影响；第二，网约车平台意识到其行为会影响这一行业市场的横向竞争；第三，网约车平台在设计算法时未主动避免影响市场竞争的编程，并且在提供算法时未采取措施防止这种影响的发生。很明显，由反垄断执法机构对上述要件承担举证责任存在困难。即使反垄断执法机构可以要求网约车平台在审查和调查中提供有关材料、信息，但由于反垄断执法机构工作人员对算法技术领域并不熟知，因此审查和调查材料未必准确，而网约车平台对不符合上述情形进行举证则更为便利。对此，可以遵循“举证责任倒置”的规则，将原本由执法机构或原告承担的举证责任转而由网约车平台承担。根据最高人民法院于2012年5月3日发布的《关于审理因垄断行为引发的民事纠纷案件应用法律若干问题的规定》第七条，被诉垄断行为属于横向垄断协议的，被告应对该协议不具有排除、限制竞争的效果承担举证责任。由于轴辐类算法共谋是轴心平台借助多个纵向垄断协议达成的潜在横向垄断协议，其本质上仍然属于横向垄断协议，因此对其采用“举证责任倒置”规则合乎法理。从立法角度看，可以通过《反垄断法》修订对“轴辐协议”或“组织帮助型垄断协议”作出规定之后，在配套法律法规中完善关于轴心经营者“举证责任倒置”的规定。此种安排之下，网约车平台仍然保有抗辩权，如果网约车平台认为自己并未违反反垄断法上的义务，便可以提出相反证据进行抗辩。如此一来，便能够实现网约车平台权益保护与市场竞争秩序之间的法益平衡。

在确定使用算法的经营者即网约车司机的主观意图和意思联络时，由于使用该算法的结果是形成一个相对稳定的价格联盟，因此可以通过纵向协议来倒推轴辐协议的存在。作为使用同一算法的经营者，司机完全知道同行业其他经营者使用的是网约车平台设计的统一价格，价格不再由司机自己确定，网约车司机之间的价格竞争被完全消除。综上，可以认定网约车司机对自身参与的网约车平台轴辐类算法共谋持默认态度。此外，在认定共谋行为时，应对“协议”在一定程度上进行抽象和宽泛的解释，采取推定的方式将反映了经营者共同意思关联或实行了一些具有反竞争意义措施的协同行为容纳进反垄断法的规制视野内。司机与平台的纵向协议在定价规则上是一致的，而且往往以明确的书面形式达成。在这种情况下，纵向协议的存在可以作为间接证据来推断司机之间存在横向协议。若网约车平台与司机的纵向协议中均剥夺了司机与乘客的议价权，要求司机根据平台的定价规则确定价格，那么便可以推断存在网约车平台组织的轴辐协议。此时，达成轴辐协议不必由明确的合同条款来规定。只要能够通过间接证据证明存在相互支撑的多个纵向协议，便可以形成合理怀疑，认为具有合谋的高度可能性，从而推定意思联络的达成。

（三）充分运用比例原则，完善反垄断法规定

根据上述分析，如果按照现行《反垄断法》对平台司机进行处罚，其参与轴辐类算法共谋的行为至少会被处以上一年度销售额百分之一的罚款。但是考虑到其对达成轴辐类算法共谋所发挥的作用较小、获得的垄断利润相对较少且作为个体经营者实际负担能力有限，上一年度销售额百分之一的处罚对其而言仍属不合理。因此，针对此种情况，《反垄断法》应该遵循比例原则，作出更加细化和完善的规定。比例原则是指行政权力在侵犯公民权利时，必须有法律的依据，而且必须选择在侵害公民权利最小的范围之内行使。32. 张树义：《行政法学》，北京大学出版社2012年版，第31页。由于《反垄断法》主要体现为公权对私人经营活动的限制，因此比例原则应当在反垄断立法中加以考虑，并且构成反垄断立法的基本要求。虽然我国的反垄断立法没有直接规定比例原则，但是《反垄断法》第49条规定“确定具体罚款数额时，应当考虑违法行为的性质、程度和持续的时间等因素”，《反垄断法（修正草案）》又增加了“消除违法行为后果的情况”作为考虑因素之一，这些都间接体现了比例原则。另外，《宪法》第33条和《立法法》第6条确立了立法时考虑比例原则的正当性。33. 参见门中敬：《比例原则的宪法地位与规范依据——以宪法意义上的宽容理念为分析视角》，载《法学论坛》2014年第5期，第102页。基于比例原则的“必要性分析”要求，法律应当穷尽可以实现目标的各种措施，然后选择对当事人影响最小的措施；基于“均衡性分析”要求，需要立法者对所有可能影响执法效果的因素进行全面考虑，以防止执法实践给社会发展造成难以弥补的损失。34. 参见焦海涛：《我国反垄断法修订中比例原则的引入》，载《华东政法大学学报》2020年第2期，第39-40页。

综上，反垄断立法在规制轴辐类算法共谋的辐条经营者时，应当以比例原则为基础对法律责任的规定加以修改和完善。具体而言，有以下两种建议方案：第一，针对轴辐类算法共谋设定专门的法律责任条款，取消行政罚款设定的百分之一的下限标准。这一处罚标准对于违法利益过少的轻微违法行为仍属严苛，取消下限标准更加符合比例原则。这样能够保护违法情节轻微的中小经营者，并且可以很大程度上节约执法资源。相对于轴心平台，司机通过定价算法获得的利润极少，而且司机对于垄断协议的达成作用甚微。考虑到其违法情节和所获利益，适用更低的处罚标准更能保障过罚相当与个案公正。第二，在处罚条款中增设“考虑被处罚经营者的实际支付能力”的规定。如果反垄断执法机构对涉嫌垄断的网约车司机进行处罚，会使网约车行业的全体经营者面临整体性生存危机。我国《反垄断法》并没有考虑到这种极端情况，此时可以借鉴欧盟和美国的做法，即在设定罚款时考虑被处罚经营者的实际支付能力。经过“必要性分析”之后的罚款数额，如果超过了经营者的支付能力，则可能不符合“均衡性分析”要求，因此需要进行进一步调整。但是应当注意的是，这种酌定处罚的决定赋予了执法机关很大的自由裁量权，在实践中有可能被滥用。因此应当在立法中严格规定其适用情形，例如针对规模较小的经营者、单一产品经营者等，并且将这种酌定权应当限于较高层级的行政机关。

四、结语

网约车平台通过算法实施的轴辐类共谋对反垄断法规制提出了新的挑战。轴辐类算法共谋具有排除、限制市场竞争的效果，应当受到反垄断法规制。虽然《反垄断法（修正草案）》以及《平台经济领域的反垄断指南》已经对轴辐协议这种新型垄断形式予以规定，但仅仅对轴辐协议作出规定，并不能有效解决对轴辐类算法共谋的规制问题。为了维护市场公平竞争和更好地保护消费者福利，需要区分不同类型的网约车平台运作模式进行分类规制，正确定位不同模式下轴心平台与网约车司机之间的不同法律关系。立法也应当更进一步，在《反垄断法》修订以及《平台经济领域的反垄断指南》颁布的背景下，进一步完善对轴辐类算法共谋的认定和责任承担等配套法律规定。