当我们谈论平台垄断时 我们在谈论什么

原标题：当我们谈论平台垄断时，我们在谈论什么

2021年2月，国务院反垄断委员会出台了《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》，对平台经济垄断问题进行了有针对性的系统性规范，说明我国对平台反垄断进入到法制化、规范化阶段。这也是全球对平台经济反垄断的一个重要缩影。

在海外，各国也在加大对平台经济的反垄断调查。

2020年10月，美国国会在历经一年多的调查之后，发布了《数字市场的竞争调查》（INVESTIGATION OF COMPETITION IN DIGITAL MARKETS）报告，认为以谷歌、脸书、亚马逊、苹果为代表的数字平台已在其各自的相关市场形成垄断地位，而美国司法部（DOJ）、联邦贸易委员会（FTC）在平台反垄断方面缺乏作为。之后，美国政府和48个州及地区对脸书提起反垄断诉讼，美国司法部、多州检方联合体对谷歌提起反垄断诉讼。

2020年11月10日，印度反垄断监管机构宣布已对谷歌展开反垄断调查，理由是谷歌涉嫌滥用其Play Store的主导地位推广其支付服务。2021年2月21日，美国国会召开了针对平台进行专门反垄断立法的听证会。2020年12月，欧盟发布了《数字服务法》（DSA）和《数字市场法》（DMA）提案，将大型数字平台视为看门人（gatekeeper platforms），要求这些平台承担特殊义务。2021年1月14日，德国联邦议院通过了《反对限制竞争法》（GWB）数字化法案，对数字平台垄断问题进行更为详尽的规定。

那么数字平台的垄断问题，与传统的基于市场地位的垄断有什么区别呢？我们在谈论平台垄断时，需要谈论什么问题呢？

对平台而言，其垄断的首要表现是数据垄断。平台在运营过程中，通过为消费者提供免费服务等方式，收集了大量消费者相关的数据。数据作为平台的一种主要生产要素，在一次收集之后，可以实现多次零边际成本使用。

而且，数据使用过程中，还会产生新的数据，从而强化平台的垄断优势。由于平台的数据优势，平台可以将其业务延伸到相关领域，数据的跨市场使用（Versatile use across several markets）将带来新的范围经济，在该领域形成新的垄断，这就是平台的双轮垄断效应。

这种效应往往体现在并购领域，平台企业并购创新型初创企业之后，利用其既有的数据优势、流量优势等，将其市场份额迅速做大，使该行业的中小企业消亡，投资锐减，从而形成“杀伤区”（killing zone）。形成杀伤区的原因在于，投资者认为大型平台企业的收购或复制活动将会使初创企业面临着艰难的选择，要么被收购，但能够被大型平台企业看上的初创企业毕竟十分有限，要么在大型平台企业收购竞争对手之后，未被并购初创企业因面临竞争而倒闭。

在现有的反垄断法框架下，平台并购初创企业的行为往往因达不到经营者集中申报的标准，而被反垄断机构忽略。在《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》第十九条中，对平台并购初创企业的主动调查进行了规定。这是为了避免平台利用数据垄断优势进行并购及形成双轮垄断的一个全新规定。

平台垄断的另一个特别之处是算法垄断。现在平台都将算法视为核心商业机密，对监管机构而言，平台算法相当于一个黑箱。平台算法的不透明性，使平台能够利用算法进行反竞争行为，强化其垄断地位。一个最常见的算法垄断模式，就是利用默认设置。已有垄断地位的平台可以要求消费者作出选择，在这个过程中，用特别颜色突出显示一个选项或将其放在第一位，可以极大地增加该选项被消费者选中的概率。

这是一个巨大的利益，据报道，Google为了让其成为iPhone上的默认搜索引擎，每年向苹果支付120亿美元。在国外的研究中，将诱骗消费者使用默认设置的行为称为“暗模式”（Dark Patterns）。根据实证研究，极端的暗模式可以使接受率提高371%。算法垄断也会极大地侵害消费者权益，如网络游戏抽奖概率不明、大数据杀熟、网络消费促销规则繁复、网络搜索竞价排名推荐、网络直播推送违反法律规定和公序良俗、刷好评隐差评使评价结果呈现失真、平台采用算法限制交易等。

对平台垄断所出现的新现象，应在利用法律、政策、技术等多个方面的手段进行综合治理，从而使其危害降低。

一是强化数据治理。

数据是平台垄断的基石。从国内外的研究来看，要解决数据垄断问题，需要在推动数据可携带性（Data portability）、数据互操作性、数据开放性等方面加大力度。例如，2019年3月，英国发表了以Furman（2019）为首的专家组所出具的咨询报告，即“解码数字竞争”（Unlocking digital competition），该报告提出了应对数字时代竞争的政策基准，其重点就是数据可携带性及互操作性。欧盟的《数字市场法》也强调了数据可携带性。

同时，要建立数据交易、数据共享和数据安全相平衡的数据流动机制。我国可参照欧盟的数据可携带性规定，再结合各行业数据的敏感程度、数据脱敏与否、数据可用性要求等对数据资产分级分类指导，建立健全数据流通方面的立法，规范数据流通行为。再者，要对平台数据收集、使用等进行规范，对平台过度收集数据、无限制进行数据挖掘等行为进行规范。

二是建立平台反竞争行为的动态监控机制。

一家平台在相关市场内占据大部分市场份额是数字经济的特征，这是网络效应、成本次可加性、数据要素特征等引起的。因此，数字平台的反垄断规制不能依据其市场份额进行监管。而是应该重点对其行为进行动态监管，核心是关注其是否有破坏竞争、损害消费者福利等方面的行为。由于平台算法的复杂性，在监管过程中，需要引进先进技术。例如，近日上线的“浙江公平在线”利用大数据、人工智能等技术，实现对线上交易的数字化监管，可实现对平台反竞争行为的动态实时监测。

三是加强对平台算法的治理。

算法是平台垄断的一个重要因素，首先要明确算法应用结果一致性要求。包括对不同用户进行搜索时呈现的结果有必要的公共选项，定价算法必须保证对所有用户一致，不能采取歧视性定价或个性化定价。平台要增强算法的透明性，算法应用要做到可验证、可解释、可追责。

四是对具有市场支配地位的平台的并购行为进行重点监管。

平台通过并购，利用杠杆效应进行跨市场集成，从而将其垄断优势进行多轮强化。因此，对平台并购行为，要根据指南，加强审查力度。

（作者李勇坚为中国社会科学院财经战略研究院研究员）

责任编辑：邓健