數字平台反壟斷：剝削性濫用行為如何規制？

本文原載于《電子政務》（2021年11月網絡首發），原文标題為《數字平台剝削性濫用的反壟斷規制》，系國家社會科學基金一般項目“反壟斷法分析模式的選擇和适用研究”（項目編号：18BFX144），以及國家社會科學基金青年項目“資料不正當競争行為司法規制的實證研究”（項目編号：21CFX042）的階段性研究成果。《網際網路法律評論》獲得作者授權刊發。本文來自微信公衆号：Internet Law Review（ID：Internet-law-review），作者：承上（深圳大學創新發展法治研究院研究員），原文标題：《數字平台剝削性濫用行為如何規制？》，頭圖來自：視覺中國

近日，中國國家發展改革委等九部門釋出《關于推動平台經濟規範健康持續發展的若幹意見》，其中提到，從嚴管控非必要采集資料行為，依法依規打擊黑市資料交易、大資料殺熟等資料濫用行為。這表明：繼“二選一”之後，“過度收集資料”“算法價格歧視”等涉嫌剝削性濫用的行為可能成為平台經濟反壟斷監管的重點對象。

問題的提出

網絡、平台、資料、算法的廣泛應用與深度融合不僅推動數字經濟迅猛發展、經濟社會重大轉型，也帶來市場交易模式與企業組織形式的急劇變革。以資訊網絡為架構基礎，數字技術為重要支撐，資料、算法為核心要素，承載互相依賴的雙邊或多邊主體進行商業互動，并共同創造價值的超級數字平台（以下簡稱“超級平台”）脫穎而出。

超級平台一方面作為集資訊彙集、要素生産、資源配置、規則制定為一體的新型經濟中樞，整合了龐雜的資源關系，聚合了巨量的經濟價值并釋放出強勁的增長勢能。另一方面，超級平台擁有的壟斷勢力也對市場公平競争、企業技術創新，以及消費者和社會公共利益産生嚴重威脅。它們不僅一再使用“二選一”“自我優待”“扼殺型收購”等涉嫌排他性濫用的行為阻礙、排除現有或潛在競争對手，而且還頻繁實施“過度收集資料”“算法價格歧視”等涉嫌剝削性濫用的行為直接壓榨交易相對人。

2019年初，德國聯邦卡特爾局（FCO）做出裁定，臉書（Facebook）從第三方網站和應用程式中收集使用者資料，并與使用者臉書賬戶中的其他資料關聯融合的行為并未取得使用者“自願同意”，此等過度收集資料的行為構成濫用市場支配地位，屬于剝削性濫用。近年來，在大陸網絡購物、交通出行、線上訂餐等領域，以大資料殺熟為代表的算法價格歧視行為屢見不鮮。

雖然大陸《反壟斷法》第17條就支配企業實施過高定價、附加不合理的交易條件以及價格歧視等涉及剝削性濫用的行為作出禁止性規定，但是否以及如何适用《反壟斷法》規制過度收集資料、算法價格歧視等數字平台的剝削性濫用行為，理論界與實務界仍然不乏疑問。

數字平台剝削性濫用反壟斷規制的緊迫性

根據濫用方式的不同，支配企業的濫用行為通常分為排他性濫用與剝削性濫用兩類。排他性濫用是指阻礙、排除現有或潛在競争對手的行為，通常包括搭售、獨家交易、拒絕交易、掠奪性定價等。剝削性濫用是指剝削交易相對方，榨取消費者（包括終端消費者）利益的行為，主要表現為強加不公平的價格或其他不合理條件。

剝削性濫用與排他性濫用可謂互為表裡。一方面，單個經營者如果能夠在競争性市場上長期占據支配地位，該經營者一般存在排他性濫用。另一方面，即使是排他性濫用，其最終目的還是剝削消費者以攫取壟斷利潤。是以，剝削性濫用堪稱排他性濫用之目的，排他性濫用則是剝削性濫用的手段。

雖然以往反壟斷理論與實踐重點關注排他性濫用，但這并不否認剝削性濫用的反壟斷規制所具備的堅實制度基礎。在政策層面，規制剝削性濫用突出了政府适度幹預的角色定位，有助于建構統一開放的市場環境。在價值層面，規制剝削性濫用回應了維護消費者福利以及社會配置設定正義的價值訴求。在制度層面，剝削性濫用的反壟斷規制直接糾正壟斷的結果，在前端排他性濫用的反壟斷規制對競争過程維護存在漏洞或缺失時，可以發揮後端及時修正、彌補的關鍵作用。

聚焦數字平台領域，超級平台形成的壟斷生态及其橫向排他與縱向剝削行為所構成的惡性循環，分别從結構和行為層面凸顯出直接規制數字平台剝削性濫用的緊迫性。

數字平台剝削性濫用反壟斷規制的經驗基礎

考察國内外對過度高價、附加不合理條件，以及價格歧視等傳統剝削性濫用類型的反壟斷規制經驗可以發現，基于大陸現行反壟斷法律體系，規制以過度收集資料、算法價格歧視為代表的數字平台剝削性濫用行為，不僅必要，而且可能。

（一）過度收集資料反壟斷規制的經驗基礎

在“單邊免費+多邊補貼”的商業模式中，終端消費者在擷取“零價格”産品或服務的同時，實際上向數字平台支付了數字時代的新型貨币——個人資料。數字平台通過對個人資料的收集整合與分析加工，增強了産品品質與定價能力，提升了盈利能力與收益。是以，如果将使用者資料視作新型貨币，過度收集資料的行為類似于過高的貨币價格，即過高定價。

針對反壟斷視域下規制過高定價，歐盟法院發展出判斷價格是否過度高于“經濟價值”的兩階段測試：第一步為價格成本測試，即将産品的銷售價格與生産成本做比較，查明利潤率是否過高；第二步為價格比較測試，即測試産品價格“本身或與競争産品相比，是否不公平”。

在大陸，适用《反壟斷法》規制過高定價是理論與實務界的普遍共識。不過需要注意的是，将過高定價中的價格測試适用于過度收集資料仍然面臨困境。一方面，資料價值評估受主觀判斷以及應用場景影響，具有較大的不确定性。另一方面，就價格測試而言，無論從法學還是經濟學的角度出發，都沒有一套測試或标準能夠得到執法機構或經濟學著作的普遍青睐，每種方法都暴露出一些固有的弱點。

是以，由于過高定價在廣義上也屬于不公平的交易條件，為避免價格計算難題，在支配企業收集資料的範圍或體量遠遠超出使用者合理預期時，可嘗試從附加不合理交易條件的角度入手，将數字平台設定的不公平資料和隐私政策類比于傳統剝削性濫用類型中的“不公平的交易條件”或稱“附加不合理的交易條件”，從行為的公平性與合理性方面進行審視。

（二）算法價格歧視反壟斷規制的經驗基礎

超級平台實施的算法價格歧視可能涉嫌在缺乏正當理由的情況下，對條件相同的交易相對人在交易價格等交易條件上實行差别待遇，進而構成反壟斷法意義上的價格歧視行為。不過，由于算法價格歧視主要針對終端消費者實施剝削，因而與傳統反壟斷實施中所側重的排他性價格歧視存在明顯不同。

統觀大陸近年來适用《反壟斷法》第17條第1款第6項“反價格歧視條款”處理的傳統經濟領域案件可以發現，該條款既可适用于排他性濫用，也可适用于剝削性濫用。判斷違法性的落腳點就在于是否具有排除、限制競争效果。是以，價格歧視行為的違法性判斷需要借助經濟學分析工具，訴諸壟斷市場定價模型提供的解釋力，圍繞經濟福利效果展開。

具體到數字平台實施的算法價格歧視行為，其經濟福利效果呈現多種可能，既有可能同時提升消費者剩餘與社會總福利，也可能同時降低消費者剩餘與社會總福利，還可能在降低消費者剩餘的情況下，提升社會總福利。在算法價格歧視輸出一級價格歧視/完美價格歧視結果時，社會總福利提升但消費者剩餘減少所引發的沖突明顯加劇。是以，反壟斷規制首先需要在社會總福利與消費者福利标準之間做出政策選擇。

數字平台剝削性濫用的反壟斷規制方案

（一）價值層面：重拾反壟斷法的公平價值目标

價值問題是反壟斷立法和實施中的核心和前置性問題。受芝加哥學派“唯效率論”的壓倒性影響，衆多反壟斷司法轄區都将經濟效率作為反壟斷的核心，甚至唯一價值目标。在效率價值絕對化的主張下，反壟斷以社會總福利最大化為導向，隻要市場勢力由合法方式取得，而且不構成排他性濫用，反壟斷實施一般不再限制市場勢力後續的剝削性行使。

然而必須看到，任何價值都不是絕對的，具體價值目标的考察應當置身于整體價值體系之中。隻有在具體場景之中結合具體事實分析之後，才能确定沖突價值之中何者優先的問題。

在數字平台發展初期，為提高資源使用效率、節約建設成本，強調效率價值并無不妥。在超級平台牢牢占據相關市場“守門人”地位的場景之下，繼續唯效率論的做法一方面高估了依靠市場自發力量維持競争過程的能力，另一方面則忽視了剝削性濫用給廣大消費者與社會公衆造成的直接損害。當私人生态系統試圖取代市場競争機制，并由此引發技術、資訊及财富方面的巨大鴻溝時，公平價值煥發出修辭上的繁榮和内在的正義。此時，公平價值需要處于與效率價值同等重要，甚至更為重要的地位。

大陸《反壟斷法》秉承的是多元價值主張，“預防和制止壟斷行為”“保護市場公平競争”“提高經濟運作效率”“維護消費者和社會公共利益”都是其立法目的。這也表明，反壟斷法上公平價值與效率價值長期共存，需要根據場景切換達至兼顧與權衡。是以，數字平台領域的反壟斷規制應當重拾公平價值目标、堅守公平競争底線，既要重視市場競争的公平過程，也要關照市場競争的公平結果。

（二）規則層面：兼顧比例原則适用與經濟效果評估

1. 适用比例原則規制過度收集資料

為確定數字平台提供公平的交易條件，應當适用比例原則審查過度收集資料的行為。具體而言，在市場存在進入壁壘而且無法自動消除，缺乏有效行業監管，而且排他性濫用規制收效欠佳的情況下，可以根據比例原則目的正當性、适當性、必要性、均衡性的要求依次展開分析。

首先，需要考察涉案行為是否具備合法目的。其次，需要評估相關資料政策與隐私政策的适當性。再次，需要考察資料收集行為是否符合必要性。最後，即便通過必要性測試，均衡性測試也要求在使用者付出的資料與其所收獲的收益之間進行權衡，考察使用者是否獲得相稱的服務和适當的補償。

2. 基于經濟效果規制算法價格歧視

為確定數字平台從事公平的剩餘配置設定，應當借助經濟分析工具，通過定量方法規制算法價格歧視行為。一方面，以生産者剩餘與消費者剩餘為參數，對福利變化進行量化分析的研究方法，是資料驅動競争規制的重要方法論支撐。另一方面，根據公平價值目标，反壟斷法追求的福利效果不僅包括經濟效率，也涉及社會财富的配置設定正義，這意味着反壟斷實施機構在社會總福利标準與消費者福利标準的抉擇中，應該更傾向于後者。

此外，對于算法價格歧視導緻的消費者剩餘的增減狀況，可以通過市場擴張效應與配置設定效應的比對形成較為直覺的把握。

借助經濟定量工具提供的量化結果，超級平台算法價格歧視行為的經濟評估可以得出如下結論：對于整體上減少消費者剩餘的算法價格歧視行為，無論此時社會總福利如何變化，均可以認定為具有排除、限制競争效果，在超級平台無法提供其他正當理由的情況下，構成剝削性濫用。

（三）實施層面：推進個人資料保護與可信算法建構的協同作用

數字平台剝削性濫用的反壟斷規制需要與個人資料保護，以及可信算法建構的相關原則及規則實作有效銜接，共同防止市場失靈，協同落實規範資料處理、推動資料共享、提升算法透明度，以及強化算法問責等具體措施。

一方面，資料保護與算法治理的相關規範可為反壟斷規制提供技術理性認知、行為識别場景以及效果判定次元；另一方面，反壟斷規制也從禁止濫用市場勢力、維護市場可競争性以及交易公平性的角度進一步完善了資料保護和算法治理的規制體系。

1. 剝削性濫用的反壟斷規制與個人資料保護

數字平台的過度收集資料行為涉及榨取終端消費者個人資料，是以其反壟斷規制與個人資料保護密切相關。不過，僅僅依靠個人資訊保護規則确立的權益邊界并不足以應對超級平台的剝削性濫用問題。在數字市場上同時存在市場勢力和資訊不對稱的複雜市場失靈問題時，競争主管機構對于資料處理行為的規制其實超出個人資料保護的範圍。

競争主管機關可以通過行為救濟措施的設定，要求超級平台就其收集資料的目的、範圍和方式作出承諾，通過使用者可了解的方式給予使用者真正充分、有效的選擇，取得使用者事先的自願同意，以此確定交易的公平性。

同時，競争主管機構可以通過資料可攜權以及資料互操作等規則的設定，進一步推動競争性數字平台之間的資料共享與開放。在確定資料和隐私安全，以及知識産權等合法權益的基礎上，競争主管機構可以在反壟斷法視域下，進一步探索資料共享機制，設計出不斷根據市場變化調試的承諾事項，附加能夠回應支配企業現有或潛在競争對手等利益相關方訴求的行為性救濟措施。

2. 剝削性濫用的反壟斷規制與可信算法建構

反壟斷對算法價格歧視的規制與旨在打破“算法黑箱”、消除“算法歧視”的算法治理，尤其是可信算法的建構息息相關，增強算法透明度、強化算法問責的算法治理措施其實也是反壟斷規制需要采取的具體措施。

首先，增強算法透明度旨在打破算法黑箱，通過向使用者披露算法邏輯以擷取使用者的信任。換言之，算法代碼或算法邏輯的公開需要以簡明、有效的方式作出，以便閱聽人能實質了解其運作機制及目的意圖。

其次，強化算法問責旨在完善事後檢視機制，糾正算法歧視。可問責性的強調既是可信算法的内在要求，也是限制算法控制者的有效手段。通過問責形成的限制機制能夠促進算法的可釋、可靠和可控。

結語

數字平台剝削性濫用的反壟斷規制是目前平台戰略時代亟需解決的問題，在超級平台牢牢占據“守門人”地位的市場環境中，繼續放任以過度收集資料、算法價格歧視為代表的新型剝削性濫用行為，不僅嚴重危及市場的可競争性與交易的公平性，也會進一步加劇消費者是以遭受的直接損害。

為督促數字平台遵守自由競争的市場規則，承擔公平競争的基本義務，重塑數字平台與消費者共生共赢的良好生态，數字平台剝削性濫用的反壟斷規制需從價值導向、規則邏輯、實施路徑等方面完善規制方案：

在價值層面，重拾反壟斷上的公平價值目标，堅守公平競争底線；在規則層面，适用比例原則規制過度收集資料，基于經濟效果規制算法價格歧視，兼顧定性與定量分析工具，以確定公平的交易條件與公平的剩餘配置設定；在實施層面，注重反壟斷與資料保護、算法治理的有效銜接，積極推進反壟斷規制與個人資料保護以及可信算法建構的協同作用。