一、引言

数字经济的发展使得计算机算法的商业应用愈发广泛，企业运用算法不仅可以预测市场趋势、完善行业定价模型，而且可以实现顾客个性化服务。在反垄断领域，算法作为数字经济的使用工具也逐渐成为反垄断规制的重要范畴。然而，随着数字技术与大数据的不断发展，《反垄断法》领域出现了电商平台“二选一”、社区团购低价占领市场、以及字节跳动诉腾讯平台垄断等事件。因此，数字技术的发展与竞争性垄断市场结构的变异对我国现有反垄断法律框架与分析思路提出了新的挑战。

古典经济学诞生以后，有关垄断和竞争的问题，被系统地纳入经济学研究范畴。作为一种新的经济形态，数字经济中的垄断与竞争也有了新的内涵。竞争性垄断市场中的竞争是在技术不相容定理约束下的高度竞争，竞争胜利者会占据垄断地位，淘汰者成为潜在竞争者。因此，在数字经济中，竞争必然导致垄断的产生，即出现赢者通吃的结果，而垄断的出现并不意味着激烈竞争的不复存在，数字经济中的正反馈机制、高固定成本与低边际成本的特性、产品技术的不相容性、网络外部性和消费所产生的锁定效应等，使垄断成为必然。

二、数字经济中市场结构的变异

竞争性垄断是指数字技术的高速发展使得数字经济中的市场竞争增强，厂商所生产的产品出现技术壁垒，导致竞争和垄断双方被强化的趋势。尹莉（2005）在研究信息与通信技术行业的竞争性垄断市场时表示，竞争性垄断市场结构是由厂商之间的技术竞争产生,在垄断结构之中又包含着更激烈的技术竞争形式并孕育新一轮的竞争,是一种垄断因素和竞争因素并存的垄断。竞争性垄断市场结构条件下数字技术不断成熟，算法对市场竞争的影响已经无法忽略。

相比传统市场中企业的市场支配地位，数字经济中的网络效应导致竞争性垄断市场结构条件下企业的市场支配地位将会更加的不稳定，监管部门需要重新审视市场支配地位认定的要素。一方面，厂商是否具有市场支配地位可以通过其进入市场的难易度判断，但竞争性垄断会导致其他竞争者进入市场难易度无法衡量。另一方面，竞争性垄断格局下厂商的市场份额具有动态性和不稳定性。根据我国《反垄断法》规定，传统经济中认定厂商是否具有市场支配地位是依据市场份额推定的，但在数字经济中并非如此。因此，竞争性垄断格局下市场份额不再与市场支配地位直接划等号。

三、 竞争性垄断市场结构中算法合谋的治理困境

随着机器学习的发展，深度学习算法已经可以达到完全替代人力因素形成合谋，而这种虚拟合谋的形成已经不在反垄断法的调整范围内，反垄断执法面临严峻的挑战。此外，数字企业关于价格滥用的认定也成为我国《反垄断法》滥用市场支配地位认定的困境之一，对于合谋认定中垄断协议的有效概念模糊的判断也将成为未来处理算法合谋问题确定判定的前提条件。

数字经济中相关数据市场的界定。法律本身就具有滞后性的特征，在数字经济快速发展的环境中，突破《反垄断法》的规制与认定出现的困境需要明确数字经济发展中相关数据市场的边界与数据类型。此外，相关数据市场的界定目前似乎并不适宜采用假定垄断者测试法。我国数字经济仍处于发展初期，以往数据交易活动呈现出了成交量低、定价自由度高、价格波动大、不透明性强等特点，这无疑给严重依赖于价格数据的SSNIP测试法的使用带来极大的困难。因此，更为妥适的做法是从供需替代角度分析数据之间的可替代性。

拒绝开放共享“必需数据”的纠纷。经营者之间围绕数据资源展开激烈争夺，若是数据控制者径直拒绝开放共享数据，则有可能导致下游市场的封锁并损害潜在创新，如此便把问题引致反垄断法中极富争议的必需设施理论。目前，国内外已发生多起涉及拒绝开放数据的反垄断纠纷，法院在个别案件裁决中明确承认该理论的可适用性。这标志着发源于工业时代的必需设施理论正在经历从“必需设施”到数字经济时代的“必需数据”的转变。

算法卡特尔给数字经济带来的挑战。反垄断法领域内的卡特尔，其实质就是一种合谋或者说共谋，世界各国的反垄断法都将卡特尔作为重要的垄断行为进行规制。算法卡特尔本质上也是一种新的合谋形式，即利用算法来实施的合谋。但由于算法本身存在的特征，以及对合谋效果影响等因素，相比较传统的合谋，算法卡特尔的问题更加棘手。

垄断协议的有效性概念模糊。算法技术发展推动竞争双方利用编码作为交流媒介进行隐蔽互动，迅速达成协议目标，使得数字经济中“协议”的适用边界及概念认定越来越模糊。因此，算法互动是否应当类似于“合意”那样被竞争法规则下的协议概念所覆盖，是企业了解法律执行边界，对未来如何处理算法合谋问题的判定条件。

四、数字经济中算法合谋三方共治的应对策略

韩伟（2017）表示数字经济反垄断规制最大的困难是，许多例知识产权法、消费者权益保护法、隐私保护法等既存法律的存在使得数字经济的管制需要多部门配合执行，根据不同政策领域采取不同干预措施。此外，跨境数字企业也面临国家地域与管制方法的挑战。因此，算法合谋的管制需要探索出一条新的路径。

一是最高价格管制。虽然最高限制价格在市场竞争中被视为施加市场显著障碍，但是面对算法合谋在缺少沟通与信号等因素的条件下仍可形成的现状，政策制定者仍需考虑最高价格管制。然而，价格管制不仅会使得高质量产品更新速度放缓，同时阻碍数字企业创新，也会通过在数字市场中给合谋创造合作的基础（聚点）而导致更高的价格。因此，需要更为有效的政策替代最高价格管制。

二是影响算法合谋稳定性的管制措施。算法合谋的管制措施还可以表现为执法部门通过限制公开信息范围降低透明度，从而改变较为容易产生合谋的数字市场特征。此外，降低数字市场中企业之间的高频互动也是救济措施的内容之一，要求预达成合谋企业之间的邀约需要在最低等待期过后提出，或者通过延迟企业达成调整价格的时间来保证管制措施的执行。同时，降低数字驱动企业间的互动也降低了消费者获得信息的透明度，抑制供需价格匹配的调整速度和效率，从而影响市场应有的竞争机制。

三是算法设计方面的规制。从算法的设计上管制企业回应算法合谋产生的反竞争性协调价格的行为，禁止企业独自对市场变量做出维持算法合谋所需要的算法设计。算法设计上的管制相比较前两种管制措施更具有灵活性，但是会使得企业创新算法的能力受到限制。例如，通过算法设计的管制限制企业对最近价格变化进行反馈和回应做出调整。但是，对执法部门算法设计方面的技术要求较高，存在监督难度。

五、数字经济反垄断治理困境的突破与展望

与古典经济学中垄断与垄断竞争的概念不同，数字经济中竞争性垄断市场是由于技术创新与迭代产生的。创新难得而易失，其有赖于动态的“垄断利润”的激励。暂时的垄断并不可怕，可怕是永久垄断。因此，反垄断反的恰恰是“市场进入的垄断”。因此，对于算法合谋可能导致的风险进行研究，对算法在在竞争性垄断市场结构条件下可能发挥的作用进行预测和探索，对未来算法需要承担的法律责任进行明确与规制，都是当前学术研究不可忽略且亟待发展的议题。

作者：苏敏，中国社会科学院大学商学院；夏杰长，中国社会科学院旅游研究中心学术顾问，中国社会科学院财经战略研究院副院长、研究员

原文刊载于《财经问题研究》2021年第11期，本文为精简版

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