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

钟 原

2015年4月，在美国司法部指控的一起垄断协议案件中，亚马逊公司利用自己编写的特别价格算法协调了招贴画的销售价格变动，并借此实施了固定价格垄断协议。*U.S. Department of Justice,Former E-Commerce Executive Charged with Price Fixing in the Antitrust Division’s First Online Marketplace Prosecution(APRIL 6, 2015),https://www.justice.gov/opa/pr/former-e-commerce-executive-charged-price-fixing-antitrust-divisions-first-online-marketplace,2017.11.8该案中的算法正是大数据的核心技术。而据报道，近日荷兰竞争执法机构Autoriteit Consument & Markt (ACM)也宣布将在近期与英国、意大利竞争执法机构共同商讨算法合谋问题。*搜狐网：《算法合谋？荷英意三国执法机构将共商此热点问题》，https://www.sohu.com/a/197515030_742371，2017-10-11，访问时间：2017年11月9日。不可否认，以数据体量大(Volume)、数据类型多(Variety)、数据处理速度快(Velocity)、数据价值密度低(Value)，即以4V为基本特征的大数据时代*赵蓉英，魏绪秋：《聚识成智:大数据环境下的知识管理框架模型》，《情报理论与实践》2017年第9期。已经来临，大数据及其相关技术也正在改变传统的生产经营方式。随着数据分析、信息数字化、互联网等技术的日趋成熟，如亚马逊、Facebook、苹果等公司也正在大数据的时代背景下，积极进行着商业模式的创新*李文莲，夏健明：《基于“大数据”的商业模式创新》，《中国工业经济》2013年第5期。和竞争方式的转型。而与之相伴的，则是企业之间反竞争行为呈现出了不同以往的新特点，它们也烙有鲜明的大数据时代印记，其中包括了市场竞争中存在历史最久的限制竞争形式*孙晋：《反垄断法——制度与原理》，武汉大学出版社，2010年，第28页。——垄断协议。随着亚马逊案以及通过算法实施垄断协议的多起案件被查处，世界各国的反垄断法理论和实践也正将目光关注到该领域。而围绕大数据时代的垄断协议，可以将其对当前反垄断法体系所提出的挑战和难题归于以下三个层面：首先，大数据时代下垄断协议究竟体现出了哪些不同以往的特点或者发展趋势？这既是该问题探讨的时代背景，也是反垄断法规制所面临的现状。其次，这些特点导致当前反垄断法规制面临着哪些法律困境？最后，我们应该如何改变乃至重构垄断协议规制方式？本文也将遵循以上基本分析路径展开。而就该问题的探讨而言，必然会涉及一系列反垄断法理论、程序乃至于基本价值的实然分析和应然思考，同时由于大数据时代对社会造成的地壳运动式的变化，*维克多·迈尔-舍恩伯格，肯尼斯·库克耶：《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》，盛杨燕、周涛译，浙江人民出版社，2013年，第219页。它也必将呼吁相应规制思路和法律制度的变革。

一、大数据时代垄断协议的特点和趋势

大数据时代下，“数据”一词早已超越了其本身的含义，成为一种重要的政治、经济资源，*于志刚，李源粒：《大数据时代数据犯罪的制裁思路》，《中国社会科学》2014年第10期。而这一改变正是得益于数据处理技术以及相应算法的革新。也正是基于此，企业在进行经营决策时，很大程度上依赖这些高度智能化的手段。通过大数据核心技术的运用，企业能够随时捕捉消费者的偏好，使自己的产品无限接近于消费者需求，以此获得竞争优势。在这一时代背景下，企业之间的垄断协议也开始更多地依靠算法和有关的计算机技术，因此在协议的达成、实施以及该过程中的合谋形式都体现出了新的特点和发展趋势。

(一)智能化：算法成为垄断协议达成和实施的参与者

本文所谓的垄断协议智能化有两层含义：第一，算法作为一种传达信息的工具开始进入垄断协议的达成和实施中，也即成为了协议的参与者，但其背后却是由算法或者其他相关程序的设计者、改进者和使用者所为；第二，由于算法本身的特殊功能及其智能化程度的提高，为了避免企业被市场淘汰或者维持市场稳定，它会独立、自主地选择将企业的价格、销售量自动维持在与其他竞争者同等的水平，而这种情况客观上产生了排除、限制竞争的后果，垄断协议也因而从“人”的合谋变成了智能算法之间的合谋。

1.算法成为垄断协议直接参与者

大数据的核心技术之一是算法，公司通过各种算法进行数据的收集、整理和分析，并通过这些数据分析消费者偏好和竞争对手的策略，从而设计新商品，计算新流程和新业务策略。*See D.D. Sokol,R. Comerford.Antitrust and Regulating Big Data.23 George Mason Law Review 119,1129, 1134 (2016).而市场中的竞争者们为了维持市场稳定并增强市场透明度，*See Salil K. Mehra.Antitrust and the Robo-Seller: Competition in the Time of Algorithms.Minnesota Law Review, Vol. 100.March 10, 2015.也非常愿意开发、设计或者直接引入算法。但随着算法技术的逐步推广使用以及其在公司生产经营活动中占据日益重要的地位，反垄断实践中开始出现通过算法达成和实施垄断协议的案件，例如前文所述的亚马逊案。

在亚马逊案中，算法尽管直接参与垄断协议的达成和实施，但事实上它在该案中更多只是被当做一种工具来使用，该垄断协议仍是幕后设计者所为。国外有学者将其归纳为“信使”类合谋，因为此时算法更多只是充当了信使(messenger)的角色。*See Ariel Ezrachi,Maurice E. Stucke.Artificial Intelligence & Collusion: When Computers Inhibit Competition.Oxford Legal Studies Research Paper No. 18/2015.就垄断协议的本质而言，它与传统的垄断协议并没有根本性的区别，只是其使用的工具变成了大数据时代的产物——算法。所以，在本文之后的讨论中较少涉及这一类型的问题。

2.从人的合谋到算法的合谋

严格来说，算法是各经营者为避免被市场淘汰而研发的数据收集、整理和分析工具，但随着机器和计算机技术开始具备自主学习能力，也即人工智能技术的出现，算法进化为拥有自主学习和自主执行的能力并非不可实现。事实上，目前很多领域的算法已经有此功能，比如我们所熟知的许多在线交易平台便早已开始使用具有自动定价功能的算法。*See L.M. Minga,Yu-Qiang Feng,Yi-Jun Li.Dynamic pricing: ecommerce-oriented price setting algorithm.Machine Learning and Cybernetics, 2003 International Conference on, Vol(2).

具体到垄断协议中来，当算法实现智能化后，垄断协议的达成和实施将有可能由算法自主实现，而这种协议达成并非设计者或者企业经营者的初衷。以最典型的固定价格协议为例，当一家企业实施了涨价行为后，其他竞争者的算法可能会认为跟随其涨价或者维持整个市场的平衡是一种最优策略，并根据此判断抬高竞争者们的产品价格，形成价格卡特尔。而实际上，由于算法对于数据的鉴别和分析只需花费极短的时间，加上经营者们设计算法更多是为了及时了解市场信息，实现市场平衡，这种自主达成和实施的垄断协议，也即学者总结的所谓“自主”类合谋(Autonomous Machine)*See Ariel Ezrachi,Maurice E. Stucke.Artificial Intelligence & Collusion: When Computers Inhibit Competition.Oxford Legal Studies Research Paper No. 18/2015.在大数据时代有很大概率出现。

(二)隐蔽化：市场透明度提升导致默示合谋的增加

垄断协议的认定必须有协议各方的意思联络，*叶卫平：《价格垄断协议的认定及其疑难问题》，《价格理论与实践》2011年第4期。即经营者之间的合谋。合谋在反垄断法上有明示和默示之分。而由于大数据时代市场透明度的增加，垄断协议的合谋逐渐呈现隐蔽化特征，合谋的形式开始以默示合谋为主。

大数据时代的基本特征之一便是海量数据，再加上信息交流工具的进步和成熟，市场透明度提升是必然的趋势。市场透明度的增加无疑有利于经营者及时对市场动态有所反应，客观上维持了市场结构和市场竞争的稳定性，同时也有益于市场经营者之间的信息交流和互动，从而可以促进整个行业的发展。因此，从这一层面来看，无论是反垄断法还是整个竞争法领域对于市场透明度提升都是持肯定态度的，它也符合市场经济的实质要求。

但不可否认的是，随着市场透明度的高度提升，一定程度上也增加了默示合谋的发生风险。这主要是基于以下两方面原因：

第一，数据获取的成本降低。由于数据和信息的数字化传递、交流方式，使得数据的获取更为容易，其直接体现便是数据收集成本的显著降低。当市场上一个经营者出现产品价格、销售量等企业生产经营行为的变动时，其他竞争者可以在短时间内得知这些消息。因此，经营者可以通过大数据手段对竞争对手实施实时监测，而企业的任何策略变动都会及时、准确地被市场上其他竞争者所察觉。

第二，数据技术减少了经营者采取竞争措施的获利机会。同样以典型的价格行为为例，通常情况下，一家企业实施产品降价行为是为了吸引更多客户，从其他竞争对手处争取顾客，这是一般情形下的降价动机。但如前文所述，随着大数据技术的引入以及市场透明度的提升，其他竞争者对于企业降价行为的反应速度变快，加之算法技术使得策略制定和实施效率增加，竞争者们可以在短时间采取适

应竞争(Meeting Competition)的策略，即为了匹配竞争对手的报价而同样采取降价措施。*周围：《价格差别待遇的抗辩事由探析——以“适应竞争”抗辩为中心 》，《法律适用》2013年第4期。因此，在这种条件下，率先采取竞争措施的经营者的获利机会随着其他竞争者反应速率的提升而明显减少。而当经营者们都认为自己不大可能从降价、提升产量等竞争性措施中获利时，他们共同采取协同行为以维持现有利益的可能性无疑会增加。

因此，经营者采取竞争措施的获利机会减少，使得竞争者之间更有意采取协同行为，而数据获取成本的降低，使经营者之间实现合谋的方式更为容易，它不再需要几个经营者之间明确的意思联络，或者形成任何书面协议、决定，依据现有的数据以及自身的算法技术就能实现这种默示的合谋。

二、大数据时代垄断协议规制的法律困境

大数据时代垄断协议具有智能化、隐蔽化和综合化的特点，这对当前的垄断协议规制工作提出了新的法律问题。而鉴于当前反垄断法理论和制度构建更多是以传统工业时代为背景，其规则并没有适时调整以适应大数据时代的特征，因此可以说，垄断协议所体现出的以上特点和趋势也势必会对整个反垄断法体系提出新的挑战。

(一)主体要件认定方面的法律问题

垄断协议智能化所带来的第一个挑战便是主体要件的认定困难，这种法律困境尤其体现在前文阐述的算法主导垄断协议达成和实施的情形中。在这种情况下，即使是程序的设计者甚至也无法预测算法将会与哪些其他算法达成合谋，会在何时何地共同实施何种排除、限制竞争的行为。此种情形会带来两个直接的问题：

1.垄断协议难以认定

因为在传统的垄断协议规制框架中，主体要件都是明确的、具有权利能力和行为能力的法律主体，世界各国都将其限定为人(Person)或者公司、企业等其他经济组织，*金美蓉：《核心卡特尔规制制度研究》，对外经济贸易大学出版社，2009年，第41-43页。我国《反垄断法》第12条*《中华人民共和国反垄断法》第12条第1款：“本法所称经营者，是指从事商品生产、经营或者提供服务的自然人、法人和其他组织。”也通过概括的方式对经营者予以界定，*王玉辉：《垄断协议规制制度》，法律出版社，2010年，第33页。并将经营者和行业协会作为垄断协议认定的主体要件。而无论是经营者还是行业协会，它们作为自然人、法人或者其他组织的权利能力、行为能力以及责任能力在法律中均有十分清晰的界定。但随着大数据时代的到来，算法以及计算机技术成为垄断协议的参与者，其行为能力在当前没有任何法律有明确的规定，这给垄断协议的追责带来了法律上的困境。

2.垄断协议无法追责

法律规则由行为模式和后果模式组成，其中后者具有保障行为规范被遵守的重要意义。*应乙，顾梅：《论后果模式与法律遵循─基于法经济分析的视角》，《法学》2001年第9期。具体到反垄断法的责任体系中，对垄断协议的参与者给予经济处罚是当前最重要的规制手段，但这基于一个预设前提，即参与者具备责任能力。

在大数据时代，依据现有的规制思路我们无法对参与者追责。因为如果追究算法设计者的责任，对设计者予以相应的惩罚，我们会发现其承担责任的法律基础并不存在。因为算法之间实施的共同行为并非出于设计者之手，他们既没有明示或默示的合谋意思联络，也没有客观实施相应的行为。此外，算法只是一种程序工具，其本身并不是适格的法律主体，它显然也无法具备相应的民事、刑事责任能力。因此，当算法实现高度智能化，垄断协议从人的合谋变成算法之间的合谋之后，其垄断责任应由谁承担、应采取何种方式承担等法律问题将随之而生，这些问题的解决无疑需要相关法律的及时调整和规制思路的转型。

(二)主观要件证明方面的困境

如前文所述，隐蔽化是大数据时代垄断协议的特点之一，而其默示合谋的趋势对垄断协议的主观要件证明带来了法律上的困境。这主要体现在以下几个方面：

1.默示合谋的证明本身存在争议

反垄断法理论与实践对默示合谋的证明和认定都持谨慎态度。较为典型的案例是美国1921年的American Column & Lumber Co. V. Unite States*American Column & Lumber Co. V. Unite States, 257 U. S. 377(1921)案。在该案中，联邦最高法院认定其中的相互报告价格的行为是一种默示合谋，并违反了谢尔曼法第一条，但这一判决引起了很大的争议，不少学者认为法院所做出的论断十分牵强。*理查德·A.波斯纳：《反托拉斯法》(第二版)，孙秋宁译，中国政法大学出版社，2003年，第189页。在之后有关默示合谋的判定中，美国法院对于意思联络的判定始终持非常谨慎的态度，这体现在1984年著名的E. I. DuPont de Nemours & Co. v. FTC*E.I.DuPont de Nemours & Co. v. FTC, 729 F. 2d 128 (2d Cir. 1984)一案中，尽管该案中的数家企业客观上具有合谋的意思联络，但法院最终认为由于少数企业的定价行为是相互独立的，所以他们之间相同的定价行为不构成默示合谋。

我国《反垄断法》有关默示合谋的规定体现在第13条*《中华人民共和国反垄断法》第13条：“本法所称垄断协议，是指排除、限制竞争的协议、决定或者其他协同行为。”中的“协同行为”中，后者指竞争者之间在没有书面或者口头协议、决定的情形下，相互进行了沟通并心照不宣地共同实施排除、限制竞争行为。*郭宗杰：《反垄断法上的协同行为研究》，《暨南学报(哲学社会科学版)》2011年第6期。但如何证明协同行为却存在较大的分歧，有学者认为应综合间接证据法律推定和举证责任倒置，同时也要注意环境证据的特殊应用，*陈云良，陈婷：《垄断协议中协同行为的证明问题研究》，《政治与法律》2008年第10期。还有学者提出主要应通过基于间接证据的事实推定方式来证明。*马敬：《论反垄断法协同行为证明中的推定》，《政治与法律》2009年第10期。总之，有关默示合谋的证明和认定问题无论是在反垄断法实践领域还是在理论界都始终存在分歧。

2.算法主导的默示合谋增加了证明难度

明示的合谋通常以书面或者口头的协议、决定等明确形式表达出来，其取证和证明依一般的证据规则即可。但默示合谋的证明存在这样一种悖论：对合谋的证明，必须要有存在协议的证据，但是从界定上讲，它又意味着并不存在此类证据。*基斯·N. 希尔顿：《反垄断法——经济学原理和普通法演进》，赵玲译，北京大学出版社，2009年，第 61-62 页。在大数据时代下，通过算法主导的垄断协议加深了这一矛盾和冲突。

此特点较为典型的案例体现在打车软件中。例如国内常用的滴滴和优步打车软件。众所周知，在客运高峰期时使用滴滴或者优步叫车，通常会因“需求过多”、“叫车过旺”等理由而被加价1.2倍、1.5倍甚至更多，之前也有国内学者对该现象予以了批判。*新华网：法大教授怒批滴滴加价模式，http://news.xinhuanet.com/legal/2017-04/21/c_129557769.htm，2017年4月21日，访问时间：2017年10月30日。从反垄断法的角度来看，滴滴或者优步平台的司机在该时间段尽管没有明确的意思联络，但通过联合涨价行为却达成并实施了一种价格协同行为，因此从横向层面分析，它可以被认定为或者至少是涉嫌构成价格卡特尔。但是，我们同样不能忽视这样一个事实，即这些司机都是统一使用平台定价系统，正是滴滴或者优步的平台定价算法决定了司机与乘客之间的客运合同价格，所以打车平台与司机，或者更概括地说是算法的设计者和使用者之间形成了这样一种对乘车价格的固定、限定协议，而由于双方处于上下游不同市场，它显然符合了

纵向垄断协议的重要特征。*孙晋，李胜利：《竞争法原论》，武汉大学出版社，2011年，第74页。因此，当多家企业使用同一种算法来决定经营策略、实施经营行为时，有可能会产生具有排除、限制竞争效果的垄断协议，而这种类似学理上中心辐射垄断协议*郭传凯：《美国中心辐射型垄断协议认定经验之借鉴》，《法学论坛》2016年第5期。的协同行为，其达成和实施并非由司机之间完成的，而全是由算法主导的，在这种情况下，如何对垄断协议的主观要件进行认定成为了难题。

更进一步分析，在算法高度智能化的情形下，默示合谋的证明会存在以下几个难题：

首先，算法实现智能化意味着其自主学习、自主执行能力显著增强，因而可以自主、独立地达成和实施垄断协议。而从垄断协议参与者的角度来看，算法本身是理性的，它不存在任何法律意义上的主观意图，从而也就更不可能对它们之间的意思联络予以证明了。

其次，默示合谋的证明实质上仍然是围绕有无协议而展开，只是这种协议不是我们通常意义上的明示协议，而体现为有意识的协调行为。但正如前文所述，大数据时代的市场高度透明，数据信息不仅数量极大而且很容易获得。因此，当借由算法来达成和实施垄断协议时，它事实上根本不需要有任何意思联络，只用借助现有的数据资源便可自主完成。而如果根本不存在意思联络，对默示合谋的取证则更是无从谈起了。

最后，从算法设计者的角度来看，其开发创造一种算法自然有其特定的目的，包括及时了解消费者的喜好、监测竞争对手的行为等，并根据这些数据信息自动实施最优经营策略。也就是说，当我们从客观分析的角度认为不同企业的算法之间形成了某种垄断协议时，有可能这只是算法在寻求一种最优的市场竞争策略(这也正是算法设计者的初衷)，而不是为了在该相关市场内共同实施排除、限制竞争的行为。

(三)基本价值衡量方面的困境

默示合谋的证明更多的还是从目的论的角度出发，其主要就是否存在共同的反竞争目的予以认定。而除了进行目的论的审查之外，我们还应就垄断协议在大数据时代下的反竞争效果进行评估，因为产生排除、限制竞争后果同样是垄断协议的基本特征之一。*王晓晔：《反垄断法》，法律出版社，2011年，第99页。因此，当大数据算法等核心技术介入垄断协议后，反垄断法以及整个竞争政策的基本价值衡量问题应引起我们关注。

本文主要探讨的是这一矛盾问题：当算法设计者在没有合谋和意思联络的情况下，其设计出的算法根据市场动态和最优策略，独立、自主地选择与其他竞争者或者上下游经营者共同实施了某种具有排除、限制竞争效果的市场行为(如固定价格、限制生产和销售数量等)，同时其他公司的算法以及借此实施的经营行为同样是独立、自主的。那么在此种情形下，不考虑前文所述的因主体要件、主观要件等导致的垄断协议认定问题，该行为是否应受到反垄断法的制裁？

如果从竞争秩序维护的价值角度来看，它无疑应该受到反垄断法制裁，因为它客观上破坏了市场竞争。但我们不能忽略这样一个事实，即反垄断法之所以将竞争秩序作为其基本价值所在，*游钰：《反垄断法价值论》，《法制与社会发展》1998年第6期。正是因为竞争本身传递了效率这一价值目标，*盛杰民，叶卫平：《反垄断法价值理论的重构——以竞争价值为视角》，《现代法学》2005年第1期。保护有效竞争最终也是为了提升经济运行效率，这在我国《反垄断法》第1条中有明确体现。*《中华人民共和国反垄断法》第1条：“为了预防和制止垄断行为，保护市场公平竞争，提高经济运行效率，维护消费者利益和社会公共利益，促进社会主义市场经济健康发展，制定本法。”

毫无疑问，算法技术正是为了促进经济运行效率而产生的。如果因算法技术的合理应用导致其被反垄断法所禁止，那么这是否意味着企业应该抛弃先进的算法技术？因为只有更为先进的算法技术才能受到大多数企业青睐，而大多数企业共同使用的算法无疑会增加协同行为的产生概率。与此同时，此类算法为了维持市场稳定的确有可能选择共同实施某种平行行为，因为这也符合经济学和博弈论的基本理论。如果这种情况为反垄断法所禁止，则意味着企业应该避免使用先进的、高度智能化的算法。诚然，这的确维护了相关市场的公平竞争，但它似乎有阻碍科技创新之嫌，更违背了反垄断法提升经济运行效率的价值。毕竟从人类科技史的角度来说，算法技术的创造和发展可以说是具有里程碑意义的，诸如苹果、Facebook等企业也正是因为掌握了这些核心技术而成为了改变当今人们生产、生活方式的佼佼者。

因此，破坏竞争秩序的行为显然应该被反垄断法所禁止，但如果对因算法智能化导致的垄断协议予以规制似乎违背了反垄断法的效率价值，因为算法就是为促进效率而生的，禁止算法功能的发挥只会阻碍先进算法的推广和发展，从而阻碍了创新。而尽管它客观上维护了竞争秩序，但维护竞争秩序的最终目的却也正是保证经济运行效率。由此产生了一个法律困境，即如果我们对该行为予以禁止，是否符合反垄断法立法宗旨？

三、大数据时代垄断协议的类型化规制思路

通过以上分析，我们不难发现当前反垄断法对大数据时代垄断协议的规制存在一定的局限性，传统的垄断协议认定、归责等具体法律程序的执行也存在滞后性，这要求我们就垄断协议的规制思路进行转变。本文认为，类型化思维是现实可行的路径。

(一)从概念到类型：大数据时代规制思路的转变

1.概念思维在大数据时代垄断协议规制中的局限性

概念思维是传统法学理论中的思维方式，它认为法学所有体系是由一个个法学概念搭建起来的。在概念思维模式下，我们对某一法律问题进行界定的时候，应通过涵摄的方式将其归于一定的法律概念之下，而这些抽象的法律概念是清晰、准确的。

当前反垄断规制实践正是概念思维运用的典型例证。以横向垄断协议为例，从法律概念上分析，它具有以下几个构成要件：首先，主体是互为竞争对手的经营者；其次，卡特尔成员具有协调行动限制竞争的主观意图；再次，客观上实施了该协调行为；最后，该行为对相关市场竞争造成了损害。*游钰：《卡特尔规制制度研究》，法律出版社，2006年，第11-19页。据此，当反垄断执法机构或者法院进行司法裁量时，都是严格地遵循这一分析框架，在完成所有论证工作之后将其归于《反垄断法》第13条中特定的卡特尔类型，最后依据责任条款对参与者进行处罚。但正如前文所述，以抽象法律概念为基础的规制思路在大数据时代下正面临着诸多挑战。

具体来说，当我们进行垄断协议的主体要件认定时，会发现达成和实施垄断协议的其实是各种先进算法，这导致垄断协议主体并不是法律上的适格主体，无法追责，因为算法本身不具备责任能力。当我们认定主观意思联络时，算法主导的默示合谋存在较大的证明难度甚至无法证明的情形，而严格按照概念思维的方式，垄断协议认定必须要有共同的主观意图，因此如果照此思维去认定垄断协议同样将十分困难。当我们再依据反垄断法对算法自主完成的排除、限制竞争行为进行违法性认定时，发现其中存在基本价值的冲突问题，依照概念思维我们同样无法对该行为是否违法进行一种“非此即彼”的判断。这些困境都使得概念思维形式性、机械性等弊端*李依林：《论刑事司法实践中的类型化思维》，《江西社会科学》2014年第2期。逐步凸显。

2.从概念思维到类型思维的转变

当概念思维在垄断协议规制中面临困境时，类型化思维成为一种可行的路径选择。事实上，它也正是为了解决抽象概念思维的局限而产生的。*卡尔·拉伦茨，《法学方法论》，陈爱娥译， 商务印书馆，2005年，第338页。法学理论界对于类型化思维的探讨已十分成熟，总结起来它有几个基本特征：

第一，类型化更多表现为一种描述，而不是一种定义。*卡尔·拉伦茨，《法学方法论》，陈爱娥译， 商务印书馆，2005年，第189页。抽象的法律概念会将某一法律行为的构成要件予以穷尽列举，以力求概念的精准。不同于概念，类型通过描述的方式建构，它只就某一类问题最核心的法律性质加以判定，但围绕该核心概念的特征范围却不会予以准确界定。也正是因此，在运用类型思维时具有更大的灵活性。

第二，类型更加开放、更具有包容力。*马荣春：《刑法类型化思维的概念与边界》，《政治与法律》2014年第1期。概念思维是一种分离式的思维，*阿图尔·考夫曼：《类型与事物本质——兼论类型理论》，吴从周译，台北学林文化事业有限公司，1999年，第40页。尽管具有其积极意义，但它存在的问题便是，如果作为小前提的行为一旦缺少其中某一个要件，则无法被涵摄到大前提之下。也就是说，它采取的是“非此即彼”的认定逻辑。而类型不同，它更多体现了一种层次性和模糊性，不同类型之间存在的法律界限往往不是绝对的，因此它的法律逻辑结构更多体现为一种相似性判断，而不是概念思维中严格的涵摄方式。

第三，类型思维的实现方式是类推。*张斌峰，陈西茜：《试论类型化思维及其法律适用价值》，《政法论丛》2017年第3期。与类别不同，类型是指事物间尽管存在某些相同特征，但还是有所不同的。*刘士国：《类型化与民法解释》，《法学研究》2006年第6期。而类推的本质是将不同的事物进行比较，从而将某些方面具有相同特征的事物做相同处理。因此，类推正是类型思维的实现方式。在类型化思维的指导下，通过法律上类推方式的适用，对相关法律规范予以合理解释，从而实现法律事实和法律规范之间实然向应然的转变。

现有的反垄断法在规制具有大数据特征的垄断协议时存在前文所述的困境，只运用概念思维“非此即彼”的逻辑范式显然无法解决这些问题，如果限制竞争的行为得不到应有的法律规制，不仅违背了反垄断法的立法目的，更会对市场竞争秩序乃至整个市场经济体系造成破坏。因此，在大数据时代下，我们应改变过去的规制思路，以类型化思维为指导，以类推为主要适用方式，通过多种路径的结合渐次实现垄断协议的规制。

(二)主体要件认定的类型化思路：从算法到“人”的“着陆”

从法律上来讲，违法行为的实施者应该承担相应的否定性法律后果，这既是法律原则的直接体现，也是公平价值和正义观的实现途径，垄断协议的规制同样是循此思路。而对大数据时代反垄断协议主体要件的认定上之所以会产生困境，也正是因为协议的参与者无法承担相应的法律责任，也即是说，问题的根源实质在于参与者的认定上。

从发生学的角度来讲，我们对该问题的分析应回到垄断协议的产生之初。算法是垄断协议的参与者自然无疑。但就事实判断的角度来看，它更应该被看作是直接参与者，因为算法并非凭空产生的，它实际上来源于其设计者。正是在设计者的创造下，它才得以产生并不断获得自主学习和自主执行的能力，也从而具备了智能化的特点。这是算法主导垄断协议的前提，而创造这一前提的正是算法设计者。当然，也可能会出现这样一种情况，即算法设计者和其最初设计的算法并没有联合其他算法共同实施排除、限制竞争行为的能力，但之后有改进者或者其他程序员将其设定为可以实施这类行为，抑或是算法只是具有实施此类行为的潜在能力，是使用者运用了这种能力，比如前文所提到的“信使”类的算法合谋。设计者、改进者、使用者尽管各自所处的阶段不同，但不可否认，正是他们使算法之间具有达成和实施垄断协议的条件。而从垄断协议本身来看，表面上是算法主导或者参与到其中，但其实质上的主体应是这些算法的设计者、改进者或者使用者，只不过他们对实施此种共同反竞争行为起到的是间接作用。

如果严格按照概念思维的涵摄模式，算法设计者无疑不应被归为垄断协议的主体要件之中，因为他们并没有参与其中。但如果依类型化思维我们可以发现，算法主导下的垄断协议参与者并不是只有这些算法程序，此种认定过于狭义，应将参与者的范围适当扩大，算法背后的设计者、改进者或者使用者同样也是参与者，并且是协议的实际参与者。所以，依照类型化思路，垄断协议主体要件的判定应从算法落实到其背后的实际参与者，也即实现从算法到“人”的“着陆”。

(三)主观要件证明的类型化思路：从沟通证据到行为证据、经济证据的转变

算法由于其不具备法律意义上的意思表达能力，并且加上其智能化的技术特点，它们在达成和实施垄断协议的过程中根本不会存在任何意思联络。而当我们将垄断协议的主体落实为算法背后的实际参与“人”后，对垄断协议主观要件的判断仍然存在问题，因为算法实施的一系列排除、限制竞争行为也许并不是他们的初衷，也不是他们授意而为。在这种情况下，主观要件证明陷入了我们之前所分析的僵局，即默示合谋需要意思联络的证据，但由于以上种种原因它又不会存在这种证据。

但此时运用类型化思维可以发现，用以证明合谋的间接证据(往往不会有直接证据)是一个大的类型。除了沟通证据之外，行为证据和经济证据同样可以证明默示合谋，*刘继峰：《依间接证据认定协同行为的证明结构》，《证据科学》2010年第1期，第83-84页。而后两种证据在主观要件的证明中无疑会发挥巨大作用。

事实上，不仅是在大数据时代，即使是现阶段普通的垄断协议认定中，对主观意思联络过于严格的证明要求，也往往会使默示合谋的反垄断规制陷入僵局，同时也会因取证和证明的难度而延缓案件处理进程，这降低了反竞争行为的规制效率，也浪费了有限的反垄断执法、司法资源。因此，尽管我国两大反垄断执法机构——国家工商总局和国家发改委就协同行为的规制都要求必须证明意思联络或者信息交流，*《工商行政管理机关禁止垄断协议行为的规定》第 3 条规定：“认定其他协同行为，应当考虑下列因素：……(二)经营者之间是否进行过意思联络或者信息交流；……”《反价格垄断规定》第 6 条规定：“认定其他协同行为，应当依据下列因素：……(二)经营者进行过意思联络；……”但依然有学者对此证明的必要性提出过质疑。*许光耀：《“经济学证据”与协同行为的考察因素》，《竞争政策研究》2015年第1期。波斯纳也曾经提出直接以经济学证据作为合谋的判定方式，并为其设计了两步走的路径：第一，对市场条件是否有利于产生合谋进行识别；第二，判断是否确实存在合谋行为，*理查德·A.波斯纳：《反托拉斯法》(第2版)，孙秋宁译，中国政法大学出版社，2003年，第80-81页。并围绕该两步走的路径列举了一系列可以作为证据的考虑因素。客观来看，经济学因素直接作为法学意义上的证据尚有许多有待商榷之处，但重视通过经营者行为、市场结构等要素推定出行为证据和经济证据，从而对默示合谋进行认定的思路可以参考借鉴。基于此，在大数据时代垄断协议的主观要件认定中，我们可以通过算法设计者、改进者或者使用者的行为以及当时市场的经济条件进行判定，包括考察他们对一致行为是否有合理的解释，对设计、改进或者使用的过程中是否具有反竞争目的予以分析等。

(四)基本价值衡量的类型化思路：从经济效率到消费者利益的变革

法的价值体现了其可以满足主体需要的功能和属性。*张文显：《法律基本范畴研究》(修订版)，中国政法大学出版社，2001年，第192页。而借助类型化思维模式，我们可以首先将算法行为损害的价值予以类型化分析，并以此来类推它是否满足人们设立反垄断法的社会需求。毫无疑问，如果认定算法自主达成和实施的垄断协议没有违背反垄断法，也即尊重企业独立、理性的行为，会破坏相关市场的竞争结构，可如前文所述，保护竞争也是为了经济效率，以高度智能化为特征的先进算法对效率的促进作用同样是巨大的。但以上是站在市场竞争者的角度，当我们从市场另一方主体——消费者的视角进行分析时，便会有不同的结果，因为该行为无疑损害了消费者的合法利益。

就法律主体的角度而言，消费者始终是经济法的基本主体之一，*张守文主编:《经济法学》(第2版)，北京大学出版社，2006年，第356页。而反垄断法正是经济法最为重

要的组成部分，是规范市场竞争秩序的“经济宪法”。*孙晋：《论经营者集中审查制度在国有企业并购中的适用》，《华东政法大学学报》2015年第4期。与此同时，消费者利益也正是反垄断法乃至整个竞争政策的终极目标。*徐士英：《竞争政策研究——国际比较与中国选择》，法律出版社，2013年，第96页。在反垄断法立法宗旨已经呈现多元化的今天，经济效率价值早已不是反垄断法的唯一价值，对消费者利益的维护不仅体现美国、欧盟、澳大利亚等大多数国家的竞争法立法实践中，它也逐渐成为了反垄断法的核心价值。*徐孟洲：《论我国反垄断法的价值与核心价值》，《法学家》2008年第1期。当算法之间自主地、共同实施固定价格、限制生产销售数量等排除、限制竞争行为时，它首先损害的并不是经济运行效率，而是消费者的公平交易权和自主选择权。因为在此情形下，竞争体系和价格机制无法发挥其优胜劣汰的应有作用，直接导致消费者无法通过比较不同商品而做出最优选择，这无疑是对消费者利益的侵害。因此，就大数据时代的垄断协议规制而言，其基本价值的衡量应在类型化思路的指导下，转变以往的价值评价范式，实现从优先考量经济效率价值到注重消费者利益维护的变革。

四、结 语

大数据时代在改变以往生产、生活方式的同时也必然会带来社会关系的重大变革，而法律作为调整各种社会关系的社会规范，*李龙主编：《法理学》，武汉大学出版社，2011年，第85页。也无疑需要作出符合时代特征的回应和调整。本文就大数据时代下的垄断协议规制问题予以了归纳和分析，其中也反映出了当前反垄断法律体系以及相应规制思路的局限性和滞后性。这尤其体现在算法逐步实现高度智能化的今天，通过不断增强的自主学习和自主执行能力，由算法之间自动开展协调地、共同地排除、限制竞争行为已经成为现实，遵循传统的法律思维已经很难化解其中产生的新矛盾、新问题，转变规制思路已成为当务之急。同时，大数据时代垄断协议在主体要件认定、主观要件认定以及基本价值衡量等方面的法律规制困境也呼吁一种更加开放、更具有包容性的规制思路。基于这样的思考，本文提出以类型化作为解决以上问题的法律规制思路，并针对以上具体问题予以深入剖析和解读。

至此，本文依照基本的法学分析进路将大数据时代垄断协议规制的特殊性、难点以及解决思路进行了初探。所谓无争鸣则无学术。站在学理探讨的角度来看，大数据时代的竞争法律问题还有很多，其涉及的研究领域和分析视角也可谓十分广泛，值得我们去进一步关注。本文选取了其中较为典型的垄断协议规制领域，希望能对未来有关该问题的反垄断执法、司法提供一些可供借鉴的思路，以期为大数据时代的竞争法乃至整个法律制度的发展和变革尽绵薄之力。