简析数字经济平台垄断问题及反垄断规制

2022-03-13 12:19
安徽警官职业学院学报 2022年5期
关键词:合谋反垄断监管

冯 梅

(陕西警官职业学院,陕西 西安 710021)

一、引言

数字经济,又称为互联网经济、平台经济。近年来随着我国科技和经济实力大幅增强,大数据、人工智能、区块链等技术手段不断完善,数字经济得以快速发展。

目前,数字经济在促进经济发展的同时,也带来诸多问题,如“大数据杀熟”、强制搭售、电商平台“二选一”、互联网屏蔽、滥用算法和技术等等,严重损害社会公平,危害市场经济健康发展。

实际上,数字平台垄断现象是一个全球性问题,世界各地都在采取措施积极应对。2019年美国掀起了一场互联网平台反垄断诉讼热潮,起因是美国宣布对互联网平台进行反垄断调查。2019年7月,Facebook被美国执法机构起诉,它因未能披露滥用用户数据风险等指控,与联邦贸易委员会达成50亿元和解。2020年10月,美国司法部和11个州对谷歌公司提起诉讼,控告其滥用市场支配地位。2020年12月,联邦贸易委员会对Facebook提起反垄断诉讼,Facebook遭遇了自1998年微软公司反垄断诉讼案之后最大规模的反垄断诉讼、并面临被拆分的风险。此外,欧盟与美国在数字平台反垄断规制上存有较大差异,二者在监管过程中政府扮演角色不同。欧盟各方在保留内部差异的同时,也在监管数字平台问题上达成共识。欧盟通常保护私人权利免受过度侵害,被看作是公共利益捍卫者。欧盟在《欧洲人权公约》中就已涉及互联网平台规制问题,可以看出,欧盟在美国之前就已经对大型互联网平台发起反垄断调查。

我国数字平台反垄断序幕在2020年11月拉开,国家市场监督管理总局发布了《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》;12月中央政治局会议首次提出要强化反垄断和防止资本无序扩张,国家市场监督管理总局对某平台涉嫌垄断“二选一”行为进行立案调查等等。在此背景下,本文对数字平台垄断现象进行简单分析并提出相应反垄断规制建议。

二、数字经济平台新型垄断行为及形成原因

数字经济平台是指为数字化人类生产和再生产活动提供算法、数据存储、工具和规则的基础设施[1]。数字经济平台以算法为主要经营工具,一般用来传输生产、分配、交换和消费等经济活动信息。随着科技发展,数字经济平台发展日益成熟,继而呈现垄断态势。

(一)数字经济平台垄断行为面面观

1.多样化兼并形式

传统垄断行为主要表现为横向兼并和纵向兼并。横向兼并指具有竞争关系的企业,由于自身势力增加与市场集中度提高之间的正向关系而达成垄断协议,提高垄断价格并获取企业利润。纵向兼并指处于价值链不同阶段的、不具有竞争关系经营者针对产品上下游兼并,通过纵向兼并来限制竞争、增加垄断利润。数字经济时代下的企业,为获取超额利润或扩大经营规模,通过扩张兼并形成跨行业、跨领域、有广泛应用力的商业生态,其结果便衍生出多样化兼并形式即横向兼并、纵向兼并、对角兼并。

对角兼并指数字经济垄断平台在实施兼并前,没有入驻被兼并企业所属行业,而兼并和被兼并企业的上游供应商或下游采购商之间存在了竞争关系。对角兼并一方面使垄断平台顺利进入到新行业,拓宽了经营范围,另一方面也牵制核心生产材料供应商和关键产品销售商,使得竞争对手成本提高,同时限制其市场扩张目的,从而产生“市场圈定”效应[2]。与传统垄断形式相比,此种兼并形式垄断倾向性更强。

2.一级价格歧视

百度百科对“一级价格歧视”定义为“完全价格歧视”,即每一单位产品有不同价格,如果垄断者知晓每个消费者对任何产品所要支付的最大货币量,并以此制定其价格,其确定价正好等于产品需求价格,那么就可获得每个消费者全部消费剩余。而在传统经济活动中,单个消费者消费信息隐蔽性强、保留价格测量成本高、企业针对消费者实施个性化定价困难,企业通常不可能知道每一个顾客的保留价格,因而不可能实行完全的“一级价格歧视”,而是仅根据产品销售量的差异化进行差别定价,形成了“二级价格歧视”;或是根据不同群体、不同分类标准进行差异化定价即“三级价格歧视”。

但是,如今数字经济平台的能力,是利用个性化价格算法捕捉用户每一次鼠标点击、网页浏览和消费记录,运用成熟价格算法技术,精准“临摹”、分析检测出消费者个人喜好、消费能力及潜在需求等,从而完成个性化推荐、挤占搜索排名、价格筛选等优化系统。如此精准预测可实现一人一价,极易达成近乎完美的“一级价格歧视”。此外,数字经济平台在获取消费者对某一商品重复购买次数等隐秘行为时,可能对其实施垄断高价等不正当竞争行为。

3.隐秘价格算法合谋

传统的垄断合谋指经营者各方为了实现利润最大化而选取集体合谋策略,需要经营者人为预测竞争对手的各项经营行为,从而形成某种协议并实施默契行动。维持传统的垄断协议,需要经营者适时根据市场变化反复磋商,磋商过程会加大被反垄断执法机构发现的风险。

而在数字经济时代,人工智能和算法技术高速发展,极大增强合谋的隐蔽性和稳定性。它一方面借助算法在繁杂多变市场动态中,实时抓取经营者经营行为并调整经营策略;另一方面,算法使得信息传送十分快捷,数据信息沟通交流实时进行,经过算法的严密计算得到立即执行。算法的便捷高效,使得算法合谋存在于各个数字经济平台涉足的各行各业,而这种无需订立具体协议就通过算法驱动的合意行为即是算法合谋。此外,算法技术极大增强了合谋协议的稳定性,在维持合谋协议过程中,算法能及时准确识别合谋方的背叛行为,并立即实施相应的惩罚措施,促使合谋方遵守合谋协议,否则将遭受重大损失。

4.掠夺性定价

数字经济平台在初期阶段,为了积攒用户通常采取价格补贴策略,有时免费有时以远低于市场价的价格出售产品或提供服务。在扩大市场规模后,数字经济平台会凭借交叉网络外部性特点累积新用户,通过低价或免费等策略挤占市场份额,巩固垄断地位。未来一段时期,该平台企业会利用自己的垄断地位取消低价补贴或免费策略,用户只能被迫接受和完成交易,形成掠夺性定价[3]。由此可见,平台前期的低价补贴或免费策略并非真正意义上的福利,而是数字经济平台为获得市场生存,吸引新用户扩大规模,以此筑起一道防止潜在竞争对手进入市场的壁垒。不仅如此,掠夺性定价还被用于竞争对手的核心材料或技术领域,通过低价销售竞争对手所需原材料或高技术含量零部件,诱使竞争对手主动放弃相关零部件的自主研发,后期又采取掠夺性定价方式阻碍竞争对手发展。

5.用户隐私泄露

如今数字办公、数字消费、数字医疗、数字娱乐等屡见不鲜,伴随着移动互联网和5G普及,数字出行已与大众生活密不可分。随之而来的是大量用户使用痕迹、消费记录乃至个人信息,都被数字平台企业非法获取[4]。数字经济平台通过多种渠道采集用户隐私,如限制未同意签署隐私协议的用户进入平台,迫使用户不得不签署协议;以及利用视觉效果等技巧隐藏不平等隐私协议;更有甚者平台利用高新互联网技术在用户不知情的情况下窃取其隐私,通过售卖或其他非法渠道侵害用户隐私获取超额利润。尽管大众已认识到数字经济平台可能通过隐私协议采集远超过正常经营活动所需信息,但单个用户比较分散且处于弱势地位,而平台企业具有较强专业性和聚合性,因此用户的维权之路困难重重。

因此,面对复杂多样化数字平台垄断行为,充分认识其表现形式就有助于遏制垄断、优化市场竞争环境、激发创新活力、保护消费者权益。

(二)数字经济平台垄断形成原因

伴随数字经济平台的强势崛起,互联网平台市场竞争不再以技术为主导,资本无序扩张和逐利本性显露无遗,出现了大量限制竞争和阻碍创新的垄断平台,这也是世界各国加强对数字经济平台监管的主要原因。平台拥有技术和数据优势处于有利地位,而用户和商家往往处于弱势地位,尤其是交叉网络外部性和梅特卡夫效应等,加强了数字平台实施垄断行为的动机。

1.交叉网络效应

交叉网络外部性是指与传统平台相比,数字经济平台具有双边网络市场特征,[5]交叉网络外部性在扩大企业规模的同时,容易使市场扭曲,造成寡头垄断或完全垄断的市场。平台在双边市场中连接着两端用户,交叉网络效应的存在,使得一端接入的用户数量越多,其对另一端用户的吸引力就越强。两端用户量不断提升,平台对用户的粘性就越大,进而达到锁定用户的效果。用户锁定对于平台形成垄断具有一定的促进作用[6]。交叉网络外部性是数字经济平台的典型特征,它拓宽了平台企业获取数据的路径,使企业利用数据和流量优势达到利益最大化,为形成平台垄断提供可能。

2.平台对数据的掌控力

数字经济平台规模形成后,用户在此活动将产生大量数据,平台获取海量数据后,对关键信息做处理,便可优化商品和服务,精准定位目标人群,对目标客户进行分类,提升服务质量。而精准优质服务的结果,又吸引一大批用户进入平台,周而往复建立起庞大的数据供给库,为市场需求、行业动向提供研判的资料,形成数据掌控力;其掌控属性越强,平台竞争优势和市场主动权就越强,累积一定数据成为壁垒,阻止其他竞争对手进入,加速形成其垄断地位。

3.算法合谋加剧平台的垄断

算法合谋是一种新型合谋行为,是数字经济平台利用算法数据在没有任何合意行为和具体协议前提下达成的合谋行为。这种基于人工智能的合谋行为,不需要经营者磋商一致签署合谋协议,仅依赖算法去维护和实施,具有较强默示性和隐秘性,严重影响市场竞争程度和危害消费者利益。

由于算法技术和数据归属具有排他性,因而数字经济具有天然垄断性。在实践中,各类数字经济平台借助算法公式名义上在维护竞争优势,实则暗自实施算法合谋,它们不仅利用诱导性信息和隐藏风险等方式诱导消费者过度消费,而且通过掌控数据左右搜索排名、个性化推荐等手段偏向自家产品或服务。这种隐藏规则、操控消费者、制造歧视行为,加剧了数字经济平台的垄断。

三、数字经济平台反垄断治理面临的问题

数字经济平台反垄断面临的普遍问题是:尽快确立数字经济时代的反垄断法。近年来,世界各国加强了互联网经济平台的监管力度,我国也出台一系列监管法规,但与欧美国家相比,我国数字经济平台反垄断法律法规,尚缺乏充足实践案例和法学理论指导。传统的反垄断法规,在实际监管处置中略显无力。

(一)传统反垄断标准的局限

1.市场界定不全面

传统反垄断法界定相关产品市场,是以需求者的视角出发,通过需求者因商品价格或其他竞争因素发生变化、购买渠道的不同和其他重要因素的改变等,转向或考虑转向购买其他商品的行为来界定相关产品市场[7]。而数字经济平台通过算法刺激消费者的需求,如通过展示新产品、新服务吸引消费;通过操控搜索排名、重复推荐、潜移默化加深消费者购买意愿等等,因此,传统反垄断法单从需求角度界定垄断行为,存在诸如界定不全面、监管不足等弊端。

2.市场支配地位认定有局限

市场支配地位不仅仅通过传统经济中的市场份额来界定。一方面数字经济平台之间的竞争实时变化,是动态竞争,随之市场份额大小也是动态变化的,如果通过市场份额大小来界定市场支配地位,难免有偏差;另一方面,数字经济平台通常有补贴定价、免费定价等销售策略,这些手段使得原来以计算营业总额认定市场份额的标准不再准确;目前对于如何认定市场支配地位,存在争议和分歧。

3.垄断效果的认定标准较单一

传统认定标准以是否存在垄断高价来衡量,而互联网平台会通过免费或价格补贴等倾斜定价来获取垄断地位。而倾斜定价只是一时策略,一旦获得垄断地位,即采取抬高价格、降低品质等手段弥补初期亏损。因此,数字经济平台的垄断行为,不单单只是垄断高价这一种表现[8]。

(二)算法优势阻碍反垄断规制

垄断协议指经营者之间排除、限制竞争的协议、决定或其他协同行为。算法优势使得数字经济平台的垄断协议多样化,加大了识别难度。

首先,数字经济平台中各合谋参与者之间,垄断协议不再局限于书面协议,而是基于算法运行公式以趋同一致的行为,达成默示的垄断协议。以网约车平台为例,价格协议并不以客商商榷而定,仅仅借助网约车平台使用的算法技术实现。

其次,自主学习型算法拥有深度学习能力,而此种算法无需经营者之间存在关联,完全是非人为操控下的计算机自主行为,这种合谋难以识别又面临责任风险。

再次,互联网数字平台利用算法技术优势进行不公平竞价排列,优先展示某些商品或服务;以算法优势优待自身,从而提高竞争对手的相对成本,阻碍其获得平等的竞争机会。

最后,由于我国数字经济平台反垄断规制还处于探索阶段,部分垄断平台在执法机构调查取证时,利用自身垄断地位即时修改算法,实时改变价格或其他因素,给反垄断监管带来一定阻碍。

(三)缺乏有效的监管方法和手段

首先,数字经济时代算法技术使得各平台间价格竞争被弱化,而流量、注意力、跨行业交叉领域之间的竞争成为重点。这些相对复杂的竞争行为,给政府监管部门带来新难题。

其次,目前事后处罚监管模式较被动,实践中多是某些互联网数字平台先被媒体曝光,再经舆论炒作,此时的监管机构处于被动状态不得不干预,这种处罚效果欠佳,无法有效理顺市场自我进化机制[9]。因此,监管方式需要进行创新。

最后,相关法律法规的修正调整,无法跟上数字经济平台垄断的新范畴和新形式,超出反垄断法监管范畴的新型垄断行为屡见不鲜。如2020年各大互联网集团相继加入“社区团购”市场,采用低价促销方式,打乱市场秩序恶性竞争;再如利用算法技术和大数据进行的价格歧视、平台排他性访问等等行为,都在钻法律法规的漏洞。

四、数字经济平台反垄断监管政策建议

(一)重新界定数字经济平台反垄断标准

健全数字经济平台领域相关治理体系,关键在于重新界定反垄断标准,科学识别垄断行为,解决反垄断理论滞后于实践的困境。

首先,市场垄断地位的认定,不能以传统市场份额为单一标准。应综合考虑互联网平台经营者是否利用市场优势、数据信息优势、资本优势来实施垄断行为。

其次,垄断效果认定不应以垄断高价为单一标准。数字经济平台的倾斜性定价,如免费策略和低价策略等应纳入考虑范围。

最后,反垄断标准应结合数字经济平台主体的市场地位、以及市场是否存在壁垒等因素,对具体垄断行为全面考虑、综合界定之后再予以科学规制。

(二)完善数字经济平台监管制度和监管模式

针对算法技术驱动的算法合谋行为,应摒弃传统反垄断实践的事后监管模式。事后监管效率低、有滞后性,因而制度创新和工具创新势在必行。

首先,完善健全数字监管制度,应对灵活多变的垄断行为。针对频繁发生的互联网平台垄断行为,普适性监管制度既要科学有效、又要全面合理;可充分利用计算机技术和数字化手段,建立动态监管制度应对数字经济垄断的实时变化。

其次,转变数字经济平台的监管模式,由传统的事后监管,过渡为事前、事中、事后动态监管。传统的事后监管,不再适用于现阶段数字经济平台反垄断,对平台兼并等高风险行为应事前备案、谨慎审批;对那些已有垄断行为和易发生垄断行为的平台主体,要实时关注一对一精准监管;对于已发生垄断的事后监管,则更应注重优化程序、提高监管效率。

最后,可采用市场监管与政府监管相结合方式,拓展监督渠道,鼓励各方主体积极参与,畅通社会主体监督,健全消费者维权渠道,从消费者角度加强监管;积极鼓励行业内监管,加强行业自律;创立第三方监管平台,利用媒体、网络和大众监管,构建全方位、多层次、高效率的监管体制。

(三)加强数字经济平台监管的技术运用

相比传统垄断行为,数字经济平台依赖算法技术和大数据信息优势实施垄断,其行为较为复杂和隐蔽,更具技术特点,这也对执法机构提出高要求。

首先,需培养反垄断技术人才。数字经济平台反垄断是漫长工作,紧跟理论研究动向,了解算法技术及其后果,才能为反垄断保驾护航;因而,反垄断执法机构应加强执法队伍建设,以此应对垄断问题带来的困难,反垄断执法机构须对算法技术和人工智能有所了解[10]。

其次,加强反垄断技术手段运用。限制互联网平台企业的技术优势和信息优势,即以技术限制技术,“知己知彼”方能应对数字时代算法技术挑战。

最后,积极探索数据治理新技术新方法。每一次重大经济变革必然产生新生产要素和新生产力,如农业时代的土地与劳动力,工业时代的资本和组织,数字经济时代的关键生产要素是数据。优化数据分享和使用机制,打造公共数据平台,打破数据壁垒,才能营造公平竞争环境。

(四)完善数字平台相关领域立法建议

首先,立法通过数据收集及数据所有权。为防止数据信息和个人信息被过度收集及滥用行为,应立法明确规定数据信息可收集和不可收集类型;用户在数字经济平台产生的信息数据,其所有权和控制权不能被垄断。如果立法规定消费者是数据所有权人,那么用户可自行决定是否向平台公开、掌握数据走向,以此防范平台过度收集、滥用数据信息的行为发生。

其次,构建数字经济平台监测和治理体系。互联网经济平台已波及社会每个层面,影响到生活的方方面面,任何组织机构和个人都无法独善其身。政府机关、数字经济平台企业、行业自律组织等在内的监管平台机构,应联合构建多元化利益均衡机制。

再次,应明确规制对象为垄断行为本身。反垄断目的是促进市场机制平稳有效运行,保障数字平台企业健康发展,也不能对数字平台企业实施过度监管而损害其利益。

数字经济平台反垄断问题,已成为全球化的问题,我国反垄断执法机构在考量本国国情的同时,应密切关注国际反垄断立法和政策,如算法合谋与算法歧视、数据保护与数据封锁等,已是欧美当前反垄断监管重点,我国应与各国共同为数字经济平台反垄断问题寻求解决方案,推动国家数字经济走向高质量、健康可持续发展之路。

结语

随着数字经济蓬勃发展,加强数字经济平台的监管已是全球化趋势,针对大型互联网企业平台的反垄断监管和创新举措,不仅是各国发展数字经济重中之重,也是国家主体争夺国际互联网空间治理话语权的关键。尽管,我国在深化数字经济平台反垄断课题研究上,有些措施或可能与现行法律规则相冲突,或缺乏理论和实践支撑,但是探索适合我国国情的数字经济平台监管模式不断完善和更新,脚步一步也不能停。

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