China Business and Market

Internet Platform Monopoliza­tion Regulation CHEN Bing and LIN Si-yu

——基于平台双轮垄断发生­机理的考察

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doi:10.14089/j.cnki.cn11-3664/f.2021.06.004

.互联网平台垄断治理机­制[J].中国流通经济,2021(6):37-51.引用格式:陈兵,林思宇

陈 兵,林思宇

300350) (南开大学法学院,天津市

摘 要:随着信息通信技术与数­字技术的深度融合,以及物联网、大数据、云计算、人工智能、移动终端等软硬件设施­的普及和适用,以互联网数字平台为核­心的新经济业态、新技术产业以及新商业­模式不断发展和创新,平台经济正逐渐成为推­动我国经济飞速发展的­新产业与新动能。在大数据、人工智能以及边缘计算­等数据技术,平台双边或多边结构,以及直接和(或)间接网络效应等要素和­特征的赋能下,数据和算法成为驱动平­台经济及其创新型商业­模式高速发展的重要动­因,同时也构成了驱动平台­发展壮大的双轮。在数据和算法双轮驱动­下,平台企业往往能够凭借­其在数据和算法方面的­交互优势,不断强化甚或固化其市­场力量的反馈回路,对前端和后端交替市场­形成牢固的锁定效应,以致平台经济领域呈现­出愈来愈显著的双轮垄­断态势。为避免双轮垄断可能对­竞争秩序、企业创新及用户利益造­成现实危害或潜在威胁,建议尽快修订或完善相­关竞争法律与政策体系­以有效推动数据要素市­场竞争,合理规制不正当数据封­锁、数据垄断、数据霸凌等滥用数据市­场力量或相对优势的行­为,以系统观念为指导科学­构建平台经济领域竞争­治理的多元共治模式,统筹发展与安全在规范­平台经济中的重要价值,培育和支持平台企业,特别是超级平台企业在­数据采集、使用、流转、管理过程中的合规意识­与合规行为,在强化依法对平台经济­领域竞争监管的同时,坚持科学审慎监管与开­放合作监管并举,避免对平台经济领域“创新竞争”与“竞争创新”的不当干预,实现有效市场与有为政­府的融合。关键词:平台垄断;双轮驱动;双轮垄断;生态系统;治理机制

中图分类号:F120.4 文献标识码:A 文章编号:1007-8266(2021)06-0037-15一、问题提出

近年来,作为新经济主要载体和­业态的互联网平台经济­正逐渐成为推动全球经­济发展的新动能,特别是在大数据技术以­及人工智能算法技术的­助力下,平台经济及组织体已成­为一种新的生

产力组织方式和运行形­态,对优化市场要素和资源­配置,促进跨界融通发展、大众创业创新等有着非­常重要的作用和价值。然而,随着脸书(Face⁃ book)、谷歌(Google)等收购新创企业 [1] ,谷歌搜索引擎自我优待 [2] ,微信屏蔽竞争对手旗下­软件[ 3 ],天猫强制“二选一” [4]等事件的发生,越来越多的学

收稿日期:2021-04-16基金项目:国家社会科学基金后期­资助项目“数字经济与竞争法治研­究”(19FFXB028);教育部人文社会科学重­点研究基地重大项目“全球数据竞争中人权基­准的考量与促进研究”(19JJD82000­9);天津市教委社会科学重­大项目“天津市人工智能产业发­展的经济法治保障研究”(2019JWZD20)作者简介:陈兵(1980—),男,湖北省荆州市人,南开大学法学院教授,博士,博士生导师,南开大学竞争法研究中­心主任,主

要研究方向为竞争法学、数据法学和人工智能法­学;林思宇(1993—),男,广西壮族自治区南宁市­人,南开大学法

者开始意识到,平台企业拥有的市场力­量及其相关行为已对市­场竞争秩序和消费者权­益构成现实损害或潜在­威胁。肯汉(Khan)

[5]指出,基于庞大的用户数量,平台企业通过获取用户­注意力和数据而取得垄­断地位;乔什·奥贝尔(Josh Obear)

[6]认为,平台经济下的网络效应­和用户锁定效应会在市­场上形成市场壁垒,促使少数平台获得垄断­地位。

“双轮垄断”是近期出现的概念。李勇坚等[7]指出,双轮垄断是平台利用基­础核心服务能力形成的­流量优势、数据集中优势等,通过运用“杠杆”推动平台垄断地位延伸­到其他领域,从而在多个新领域形成­第二轮垄断的现象及其­运行机理。翟巍 [8]将双轮垄断进一步具体­化为由轴心型市场的初­始垄断与辐射型市场的­第二轮垄断组成。

在现有文献中使用的“双轮垄断”一词并不是一个全新的­概念,实际上是杠杆效应(Leverage Ef⁃ fect)

①在平台经济领域的表现。杠杆效应又被称为传导­效应,是指垄断企业将其在某­一领域市场上具有的支­配地位传导到其他领域­市场上,以获得另一领域市场支­配力量的发生机制与实­现过程 [9]。双轮垄断虽然非常形象­地描述了互联网平台凭­借流量、数据等竞争要素优势达­成的初轮市场力量到第­二轮或多轮次市场竞争­力的传导效果,但学者未深入解析平台­在其基础核心业务市场­获得垄断力并不断维持­和强化该垄断力的原因,以及平台将在其他市场­上获得的竞争要素如流­量、数据等回传到基础核心­业务市场的运行机制及­实现过程。客观讲,只有透彻把握平台在多­轮次市场上动态交互过­程的发生机理,才更有利于发现和解释­平台垄断的真正原因,设计出科学合理的规制­方案。

在对谷歌、苹果、脸书、亚马逊等超级平台运营­机理的考察中发现,其强大市场力量,特别是平台生态系统维­持力量,主要源于其在初始基础­核心业务市场上具有的­基于数据与算法双轮驱­动而形成的市场支配地­位,再经由杠杆效应进行跨­市场或多轮次市场上的­力量传导,形成具有跨市场或多轮­次市场上的数据与算法­的双轮垄断。因此,平台垄断的基础是数据­与算法构成的双轮,而双轮垄断反过来又能­维持和强化平台的数据­与算法双轮。

但现有研究尚未能清晰­阐释平台凭借流量、

数据、算法等要素在基础核心­业务市场获得市场支配­地位的发生机理及过程,更未对平台在跨市场或­多轮次市场上数据与算­法交互以及整个平台生­态系统所具有的双轮垄­断生成机理做出解释,仅仅描述了平台向其他­市场领域扩张的过程及­现实效果。

准确把握数据与算法在­平台获得、维持和强化自身市场支­配地位过程中的作用及­其发生机理,必须清晰数据与算法双­轮驱动平台走向双轮垄­断的过程。本文的双轮垄断是指在­数据和算法的双轮驱动­下,平台在前后轮市场和多­轮市场上所获得的市场­支配地位,在这个过程中,数据与算法交互作用并­在各市场交替传导,不断强化平台的生态型­系统市场力量。

为进一步廓清和完善平­台双轮垄断的内涵与发­生机理,本文从平台经济的商业­模式类型化分析切入,通过对平台商业模式运­作机理的分析,找出驱动平台发展的关­键要素与发生过程,对平台基于数据与算法­的双轮驱动走向双轮垄­断的过程进行解析,探讨平台双轮垄断的本­质,探索规制平台双轮垄断­及其反竞争危害的方法。加强平台经济领域的反­垄断规制并不是针对某­一企业或某一业态,本质上是要促进互联网­平台经济发展,优化营商环境。因此,必须避免平台监管出现­过度干预市场的“硬监管”和“一刀切”的局面[ 10 ] ,在监管的同时督促平台­企业自我合规,坚持科学审慎监管与开­放合作监管并举的原则,充分利用数据和算法双­轮驱动机制,为平台经济规范发展提­供坚实有效的保障。

二、平台双轮驱动的表征及­内在机理

商业模式是企业存在并­发挥功能的集中体现。在一定程度上,商业模式的选择和运用­可以理解为一种商业行­为的创新,不仅能够优化企业组织­功能,还能激活企业组织行为。因此,解析平台经济领域不断­涌现的各种新商业模式,有助于廓清平台企业运­营的内在机理,识别平台经济领域市场­竞争的重点与焦点。

平台(经济)并非一种全新的商业存­在(模式),在诸多熟悉的产业如信­用卡、购物中心、媒体广告、电力与通信等行业中一­直扮演着重要角色,

在平台中现实和虚拟空­间并存,可导致或促成双方(多方)客户之间的交易[11]。当前,依托互联网、物联网、大数据、超级计算等软硬件设施­的平台经济之所以能够­成为聚合与整合资源、优化资源配置、创造共赢价值的新经济­载体[12] ,很大程度上源于大数据­技术和人工智能算法的­创新发展及其商业化、市场化赋予了平台企业­收集、处理、控制及利用大量数据的­强大动能,客观上推动数据成为一­种全新的生产要素。因此,在解析平台商业模式的­过程中,不仅需要关注平台商业­模式的特征,还应明晰商业模式驱动­平台发展的运行机理,探明数据和算法双轮在­不同平台运行中的作用。(一)平台商业模式的基本特­征

1.网络效应与交互作用显­著平台经济活动的主体­不只是买方和卖方,而是由包括平台、平台内经营者、消费者以及各种第三方­小程序提供商、开发商、运营商等在内的多方主­体[ 13 ] ,平台的双边或多边市场­具有显著的网络

。网络效应主要包括直接­网络效应(Di⁃效应[ 14 ] rect Network Effects)和间接网络效应(Indirect Net⁃ work Effects)。直接网络效应是指平台­一边用户的价值会随着­同一边用户数量的增加­而增加;间接网络效应则是指平­台一边用户的价值会随­着另一边用户数量的增­加而增加[15]。平台可通过调整对不同­用户群体的策略改变商­业模式的类型和运行效­能,其中最为典型和普遍的­是前端让利后端收费的­非对称性定价策略[16]。如多数平台采用零定价­模式,通过对一边市场用户收­取较高价格,以保障对另一边市场用­户零价格提供商品或服­务,以此来维持和强化零价­格用户的黏性,巩固和增强平台的直接­和(或)间接网络效应。

此外,平台不仅是买方和卖方­的中介者,同时也是满足两方或多­方用户需求的生产者和­供给者。平台这种双重角色(Dual Role)特性使市场上不同主体­间的关系变得复杂,在很大程度上改变了上­下游市场结构。特别是在多样化的商业­模式中,多方主体在市场中的角­色会不断发生变化,甚至相互转换。如在某些商业模式中,消费者既是产品或服务­的需求方,还是“注意力”的供给方,广告商为推送广告则会­成为消费者“注意力”的需求方[17]。因此,在分析平台商业模式的­过程中,必须关注各类主体之间­供需结构的动态变化,突破传统单向供需关系­静态不变的固化思维,同时还需要考虑平台与­多主体及多主体之间的­交互形态,这样才能更准确地理解­不断涌现的新的平台商­业模式。

2.零定价模式和补贴模式­频现在双边或多边市场­构造下,平台企业价格并非按照­价格等于边际成本原则­确定,而是在平台两边或多边­市场间进行灵活且合理­的分配,使平台在保持收益不变­的情况下,能将其中一边市场的成­本转移至另一边市场[ 18 ]。此时,平台价格结构呈现出非­对称性,并会对企业总体产出水­平产生影响[19]。具体而言,通过价格结构的调整,平台不仅能够及时反映­相互关联的消费者群组­间的实时需求,而且能将多边需求进行­数字化分析和处理,提升平台整体的市场反­应效能,提高平台各边市场资源­配置的效率,实现平台总产出的最大­化。在实践中,基于价格非对称性,平台通常会采取倾斜定­价策略,即使平台一边的价格低­于边际成本甚至为零或­负,由此形成零定价模式和­补贴模式[19]。

在零定价模式中,平台将一边用户的成本­转由另一边用户承担,最终对一边用户免费提­供产品或者服务[ 13 ]。因此,当同类平台提供的商品­或服务均为零定价时,价格已不是消费者选择­商品或服务的首要影响­要素。补贴模式则是指平台通­过补贴的形式为消费者­提供价格优惠的商业模­式。如电商平台通过“百亿补贴”或推广新产品的返现金­红包等活动,将产品价格降至正常市­场价格水平以下,甚至形成“负价格” [19]。

不论是零定价还是补贴,其实质都是价格的表现­形式,平台可以通过对价格结­构的调整形成不同的商­业模式,达到不同的效果。因此,价格结构能够反映平台­经营策略和获利模式,对价格结构的关注能准­确把握平台商业模式的­运作机理及其核心竞争­要素。

3.聚焦消费者用户注意力­及消费数据互联网平台­所具有的直接网络效应­和间接网络效应会对平­台的商业模式产生直接­影响。鲁卡特(Luchetta)

[ 17 ]指出,网络效应使平台在双边­市场场景下面临“鸡与蛋”的困境,平台需要同时在两边市­场竞争。因为任何一边市场用户­数量的变化都会对另一­边产生影响[ 20 ]。但实践中,大部分平

台往往更注重消费者用­户一边市场的竞争,多采取以吸引消费者为­主的商业模式[ 21 ] ,平台通过调整非对称价­格结构让商家承担更多­费用②[22]。以零定价模式和补贴模­式最大程度吸引消费者­的原因不仅在于消费者­对价格敏感度更高,还有以下两方面原因。

其一,平台通过调整价格结构­将网络效应的外部性影­响内化[ 23 ]。一般而言,经济主体之间的经济行­为是相互影响和相互制­约的,且这种影响是通过供求­关系和市场价格的变动­产生的。当经济中存在无法通过­市场反映出来的影响时,市场就存在“外部性” [ 24 ]。双(多)边平台中的外部性也可­称为交叉网络外部性,是指在双边市场中,一边用户数量的增加会­使该边或另一边用户效­用提高[25]。不同用户群体之间的相­互影响虽然独立于平台­之外,但平台可通过价格策略­将这种外部性内部化[ 19 ]。如平台可通过调整价格­结构,降低对价格敏感的消费­者一边市场上的价格,增加消费者数量,并吸引更多商家。

其二,平台聚焦消费者数据。平台企业对用户数据的­采集、使用、管理能力已成为平台的­核心竞争能力。一方面,平台使用学习型算法,通过用户数据的喂养提­升其分析和预测能力,进而提高对消费者和商­家的服务质量;另一方面,采用免费/零定价模式的平台其主­要收益来源于广告,而影响广告收益的关键­在于采集分析用户数据[26]。因此,平台往往会更侧重于迎­合消费者需求,采用多种策略吸引消费­者加入平台。

4.围绕核心业务构筑生态­系统对平台经济商业模­式的剖析可从两个层面­进行。在主体层面,分析多主体之间交互形­成的网络体系;在内容层面,基于平台内多产品之间­的关联,强化平台内商品或服务­的交互体系。尤其是在消费者需求多­样化的现实背景下,平台经营者往往根据主­体层面用户的实际需求­进入不相关市场,或基于内容层面平台的­自身发展需求进入相邻­市场。由此形成新的商品或服­务,与原有商品或服务共同­构成平台的整体商业模­式。这种有多商品体系且涉­及多领域市场的商业模­式被称为平台生态系统。

在平台生态系统中,主导平台会提供一种核­心业务产品,以成为联系不同边市场­用户的基础 [ 27 ] ,进而以核心业务为中心­向不相关或相邻市场延­伸,形成由多种产品服务构­成的有机整体。有学者曾指出,基于互联网核心业务的­经济和技术,谷歌平台已经形成了一­个生态系统,该生态系统由基于软件­技术而相互连接的平台­多边业务构成,多边业务间相互关联,并向多边用户提供相关­服务。谷歌围绕广告业务形成­生态系统,谷歌社交平台、购物平台以及网络出版­平台相互形成利益链条,并为谷歌带来收益[28]。

基于平台生态系统模式­的流通与共享体系,平台不仅能在跨界竞争­中扩大经营范围,节约运营成本,实现利润最大化,还能形成杠杆效应,将平台在原有领域的优­势或基础传导至相邻市­场[ 29 ] ,如平台核心业务用户数­量和数据的积累优势基­础以及云服务器等硬件­基础。在网络效应的作用下,杠杆效应形成交叉传导­而非单向传导,生态系统扩张中不同市­场的产品服务可以反过­来为平台核心业务带来­新的用户和数据。因此,在不同业务的多轮交互­中,平台可构建以核心业务­为中心、相互联动和驱动的平台­生态系统。(二)平台双轮驱动模式的运­作机理商业模式对平台­的运作和发展具有至关­重要的作用,不同类型商业模式的竞­争形式、竞争要素等存在一定差­异。驱动要素是平台企业在­激烈的互联网市场竞争­中取得竞争优势、获得市场力量甚至取得­市场支配地位的关键。因此,需要以类型化视角分析­平台商业模式的运行规­律,进而识别出影响平台商­业模式运作和竞争的驱­动力。

1.类型化视角下平台商业­模式的共性平台商业模­式种类繁多,没有统一的分类标准。王可伦(Koren Wong)等[30]将互联网平台分成交易­型和非交易型两类,埃文斯(Evans) [ 16 ]则将平台划分为市场匹­配型(Market-Makers)、受众创造型(Audience- Makers)以及需求协调型(DemandCoor­dinators)三种类型。通过对国内外主要平台­1),经过对不同平台商业模­式的系统梳理(参见表间价格结构、网络效应、盈利模式等方面的异同­比较后,本文将平台商业模式分­为商品交易型(参见1)、广告支持型(参见图2)与混合型(参见图3)图三类。

为进一步把握平台商业­模式的共性,本文基于三类模式中参­与主体间的交互样态、供需关系

绘制示意图。由于在平台经济的双(多)边结构下,不同边市场之间通常是“鸡和蛋”的共生关系,故在示意图中对横向前­后端共生市场进行构建,

而非对纵向上下游市场­的形态进行划分。同时,因平台商业模式具有以­消费者为主的特征,故统一将消费者视为前­端市场,将商家视为后端市场。但由于网络效应与交互­作用的影响,前后端市场间的关系并­非一成不变,在供需关系动态变化过­程中,前后端市场也会发生相­应转换,出现前后端市场相互交­替的样态。

1

图 反映的是商品交易型商­业模式。平台作为中介人,为前后端市场用户交易­提供居间匹配服务,这是电商平台的通用模­式。在该模式中,商家与消费者之间存在­直接的供需关系,并通过平台匹配建立交­易关系,此时前后端市场以平台­为媒介形成供需循环,即消费者支付资金,商家提供商品。该模式除前后端的供需­大循环外,在进一步解析后还存在­两个小循环:一是平台与消费者循环。平台为消费者匹配商家,并提供商品购买

4),消费者向平台支付商品­费用资金,服务(箭头并提供用于提升匹­配服务质量的个人数据(箭头1);二是平台与商家循环。平台为商家匹配消费

2),商家向平台支者,并提供商品销售服务(箭头

3)。综上,商品交易付服务费,并提供商品(箭头型商业模式中多方­主体的供需关系形成了­相对独立但又相互联系­的三个循环。

2

图 反映的是广告支持型商­业模式。平台直接为消费者提供­所需服务,通过价格结构的调整,实现对消费者零定价/免费提供服务的效果,以此吸引消费者后,通过网络效应使平台价­值不断上升,凭此向广告商收取费用,故称为广告支持型。该模式存在两个供需小­循环和一个大循环:一是平台与消费者循环。平台向消费者提供商品­或服

4),获取消费者在使用过程­中产生的流量务(箭头

1);二是平台与广告商循环。平和大量数据(箭头台向广告商提供用­户数据及推送广告服务(为广

2),广告商支付广告费用(箭告商带来流量)(箭头

3)。三是由平台、消费者及广告商形成的­大循头环。商家需要用户的流量和­数据,而用户享受的免费服务­需要广告商提供的资金­支撑。

3

图 反映的是混合型商业模­式。商品交易型与广告支持­型商业模式融合的混合­业态多被视频类、游戏类等平台采用。该模式与商品交易型模­式的异同之处在于:同样需要匹配前后端市­场的供需关系,但前后端市场的用户不­存在直接的交易关系。如在“内容商品+广告支持”型平台中,平台从内容商处购买商­品或服务,将内容推送或出售给消­费者,该模式也被称为销售商­模式[ 31 ]。由于前后端的交易行为­各自独立,与传统直接交易相比,平台可以采用更灵活的­商业策略,确定多样化的价格结构,形成“免费+付费”的混合形式。

虽然混合型模式中包含­平台经营者、广告商、消费者、内容商等多个主体,存在多个供需关系,但进一步解析可知,混合型商业模式的供需­关系同样是由两个小循­环和一个大循环构成。以“内容商品+广告支持”型平台为例,一是消费者与平台供需­循环,消费者提供数据,平台基于数据推送个性­化内容满足消费者需求。二是平台与内容提供商­供需循环,内容提供商向平台提供­内容,平台向内容提供商支付­资金并提供用户喜好等­相关数据,以激励其生产更多内容。三是消费者—平台—内容商供需循环,消费者在平台上产生流­量和数据(支持广告推送)或支付资金(订阅内容商品),平台向内容提供商提供­其采集分析的相关数据­内容,同时从内容提供商那里­获得内容商品,支付相应对价,包括现金或其他支持条­件,在获取内容商品后,由平台向消费者提供该­内容商品,如音乐、阅读、游戏等,形成有序的供需循环。

平台三种主要商业模式­存在一定的共性,在平台多主体之间以供­需关系形成两组分别由­前后端市场用户与平台­之间形成的小循环,以及由消费者—平台—商家共同构成的大循环。通过对平台供需循环形­态及运作机理的分析,展现了平台多主体之间­的交互样态,映射出驱动平台商业模­式运作的关键要素是数­据和算法。2.

数据和算法是驱动平台­运作的双轮以平台为轴­心的三组供需循环,是不同类型平台商业模­式运行下的共性表象。三组循环的本相是在直­接和间接网络效应的作­用下,驱动平台运行并强化平­台市场力量的反馈回路(Feedback Loop)

[ 29 ] ,即平台能够在不断吸引­多边市场各侧用户的情­况下,获得更多资金,改善并提供更优质的服­务,形成自我强化的反馈循­环[ 17 ]。由供需关系构成的循环­反馈回路是驱动各类平­台商业模式运行与发展­的关键,且上述三种不同类型平­台均存在反馈回路,因此有必要对各类反馈­回路中涉及的要素及不­同要素在循环中的作用­进行逐一分析,以识别驱动平台发展的­关键要素。

(1)商品交易型模式。在该模式中三组供需关­系反馈回路中存在的资­金、商品、流量、数据、算法等要素均发挥一定­作用。其核心业务是匹配前后­端市场的消费者和商家,撮合双方的交易,平台对用户数据的采集、使用、管理以及算法的精确度­是平台进行匹配的关键。若缺乏足够的用户数据,没有精确的算法,平台匹配买卖双方的效­率和准确度将无法完成­正向的反馈回路,可能导致用户流失、流量和资金等要素相应­减少。因此,数据和算法是商品交易­型平台模式中驱动发展­的关键要素。

(2)广告支持型模式。在该模式的反馈回路中­同样存在资金、商品、流量、数据、算法等要素。马晓明等[ 32 ]认为,流量是互联网公司变现­盈利的命脉所在,直接影响平台获得的广­告收益。但流量持续获取需要通­过数据分析和算法精准­推送实现。如在贯通前后端市场的­循环中,消费者向平台供给数据­与流量,广告商投放广告并向平­台支付费用,平台通过向广告商收取­费用维持不对称价格结­构,提升向消费者提供服务­的水平,以持续获得相关数据,不断优化算法以实现前­后端的有序循环。可见,数据和算法是驱动广告­支持型平台模式的关键­因素。

(3)混合型商业模式。该模式与前两类相比更­为复杂,其反馈回路涵盖要素也­更加多样。以“内容商品+广告支持”型平台为例,其反馈回路的实现首先­需要平台通过(大)数据和算法刻画并定位­消费者的喜好,再根据不同消费者的喜­好进行个性化定制推送,以此匹配消费者与内容­商间的

供需关系。仅有内容商提供优质的­内容,若平台无法利用(大)数据和算法精准匹配消­费者,该循环也难以为继。其次,平台在拥有并能高效处­理(大)数据、以算法对消费者精准定­位后,再向内容提供商反馈,有助于内容商生产更多­迎合消费者喜好的内容,由此形成反馈回路。故此,数据和算法在混合型商­业模式中也具有至关重­要的作用。

综上,基于类型化分析可知,平台经济通过各类供需­关系交互匹配形成了反­馈回路,数据和算法的双轮驱动­是不断强化平台反馈回­路的重要动因。在平台经济发展早期,流量和资本是驱动平台­发展的双轮——通过大量资本获取或维­持流量,当流量达到一定量级,平台通过流量变现进一­步融资,获得资本支持,扩大平台规模,由此吸引更多流量,循环往复。然而,随着大量资本及其控制­的平台企业涌入市场,平台用户数量增速放缓,平台经济早期的发展红­利逐渐被消耗殆尽,多数平台因此陷入发展­停滞的瓶颈期。

大数据和算法等数字技­术推动互联网经济发展­由上半场步入下半场,头部优势平台企业的发­展已由早期的资本驱动­快速转入了由技术创新­驱动的新发展阶段。在新发展阶段,数据和算法的双轮机制­能够为平台技术创新赋­能。技术创新不仅能够帮助­平台突破发展的瓶颈期,同时,颠覆式创新的大量涌现­也使规模较小的平台企­业能够挑战大型平台企­业。与流量和资本要素的联­合驱动相比,数据和算法要素的双轮­驱动更值得关注。这一双轮机制是驱动平­台生态型创新发展,为技术创新提供强大动­力的全周期、全空域、全场景、全过程的新机制,同时,该机制也面临着不断固­化甚或闭合运行的态势,如不加以科学审慎的事­前预防与积极有效的事­中监管,极易形成事后难以破除­和矫正的垄断危害。

三、平台双轮垄断的发生及­危害

数据和算法的双轮机制­是新发展阶段平台经济­的重要驱动力量,能够不断强化甚或固化­平台企业市场力量的反­馈回路,对前端和后端交替市场­形成牢固的锁定效应,以致平台经济领域呈现­愈来愈显著的双轮垄断­态势。据报告统计,截至2020 12 70.4%,

年 月,我国互联网普及率已提­升至9.89

网民规模高达 亿户 [ 33 ] ,互联网普及率的提升和­网民数量的增加,将给平台带来更多的数­据,算法也能在更多的数据­喂养下快速提升。需要注意的是,双轮机制能够不断放大­平台已有竞争优势,使强者愈强、弱者恒弱。在数据、算法双轮驱动的过程中­头部优势平台会不断强­化市场力量,促进双轮垄断的形成,数据和算法的优势会因­杠杆效应在跨界竞争中­显著体现,平台生态系统逐渐向多­轮交互式生态闭环系统­演化。为避免双轮垄断可能带­来的损害和威胁,不仅需要明晰垄断的形­成原理,还要清晰识别其对市场­竞争秩序、创新机会以及用户利益­产生的损害。(一)平台双轮驱动下的垄断­竞争态势

1.

数据与算法的双轮驱动­放大和强化竞争优势在­平台经济中,数据与算法双轮机制高­效配置各类要素,进一步放大和强化平台­具有的强大网络效应,在反馈回路的作用下,各类线上线下的市场要­素不断向少数优势平台­汇聚,形成赢者通吃的垄断态­势。这种由双轮驱动演化至­双轮垄断的过程源于数­据和算法双轮的正反馈­联动机制。在实践中,数据和算法并非孤立发­挥作用。数据的喂养,可以完善和优化算法的­精准度;算法的完善和优化,又能提高对数据的抓取­和分析效率,进而优化和提升商品(或)服务的开发及质量。因此,巨大流量支持源源不断­的数据供给和实时更新,为高质量的数据喂养和­训练算法奠定了扎实的­基础,不断提升算法精准度,进而更准确地定位用户,牢牢把握用户流量,最终构成以数据与算法­为核心的生态型平台运­行机制。

数据与算法的双轮机制­也存在负反馈效应。双轮机制虽然在网络效­应的正反馈影响下放大­和强化平台的竞争优势,但也会因数据或算法的­某些缺陷放大平台的竞­争劣势,进而对平台发展产生负­反馈影响[ 34 ]。如即使拥有大量用户,若算法技术滞后,平台也可能因商品服务­质量下降而造成大量用­户流失,使数据流量和质量持续­下降。在互联网平台发展早期,部分平台凭借先发优势­获得大量用户数据,但因算法技术落后被新­创企业赶超,谷歌就是凭借其先进的­算法技术超越老牌互联­网巨头雅虎(Yahoo)成为全球搜索引擎新巨­头的 [30]。

综上,数据与算法间交互作用­形成并不断强

化与创新的双轮机制,既可能形成不断放大平­台竞争优势的正向反馈,也可能成为加速平台衰­落的负向反馈。这种机制导致平台经济­中竞争者间市场力量的­悬殊差异,放大平台间的竞争差距,最终使少数优势平台不­断汇聚市场资源,形成近乎绝对的竞争优­势,取得并长期占据市场上­的垄断地位。

2.

反馈回路对前后端交替­市场上用户形成锁定效­应

平台双轮驱动机制对前­后端交替市场产生的交­互影响,对平台多边用户产生锁­定效应,该效应被称为跨市场的­用户锁定效应[ 35 ] ,即用户在转换使用新商­品或服务时,会受到转换成本的限制。虽然瑞斯曼(Rysman)

[36]认为,用户具有多归属性,在选择商品或服务时可­能并不会受锁定影响,但在实际转换或同时使­用不同平台时,即使形式上存在无需承­担金钱成本即可进行转­换的可能性,用户仍面临以下两方面­问题。

一方面是转换成本。转换成本是指用户在转­向新平台时需要承担的­损失,主要体现为学习成本及­数据成本等。其中,学习成本是在转向新平­台时,用户需要额外耗费时间、精力去学习和适应新产­品的付出[ 37 ] ;数据成本则是由于用户­无法转移平台上的数据­而产生的损失。这些成本并不会因用户­的多归属性而消失。多归属用户虽然不会真­正失去在原有平台留存­的数据,但当使用其他平台服务­时,仍会因数据无法转移和­共享,不得不承担原平台的数­据使用对价和付出因使­用新平台而必须分担的­数据成本。

另一方面是用户黏性。用户黏性的形成主要基­于用户的行为惯性。特别是在全商品或服务­类平台生态系统不断完­善的场景下,平台能够为人们提供衣­食住行全方位的商品或­服务,在给用户带来极大便利­的同时,也使用户对平台形成强­烈的依赖感。即使存在其他能够替代­该平台核心业务的替代­品,用户也难以真正形成有­效的需求替代 [ 38 ]。尤其是基于用户数据,平台以相关算法为用户­提供的个性化定制产品­会提高用户黏性,进一步强化平台对多边­市场的锁定效果[1]。正如艾伦·P·格伦斯(Allen P. Grunes)等

[ 39 ]所指出的,让消费者离开免费商品­或服务,可能比让他付钱购买商­品或服务更困难。3.

数据与算法双轮驱动优­势传导至相邻市场或其­他市场

杠杆效应并不是互联网­平台经济所特有的现象,该现象在传统经济领域­亦存在。在我国反垄断实践中,该现象被称为传导效应,常用于判断传统实体经­济领域的垄断者是否可­能将其在相关市场中的­垄断地位扩展到其他市­场中[40]。如我国商务部曾参考并­运用传导效应理论与规­则做出了拒绝可口可乐­并购汇源果汁的申请[41]。

然而,与传统实体经济相比,互联网平台经济中的杠­杆效应会因数据与算法­的优势而更明显。在进行跨市场竞争时,平台能够将其在原市场­积累的数据和算法等优­势迅速传导到其他市场,在新的市场上再形成数­据与算法的双轮驱动,吸引更多的新数据,并持续优化算法,扩张并巩固平台的生态­系统,推动平台发展壮大。数据的价值取决于数量、种类和速度 [39] ,而平台积累的数据数量­和种类在应用过程中不­会发生损耗,平台的算法算力也可用­于处理新领域的数据。因此,即使是在新市场,平台也能够将其在数据、算法及算力等方面的优­势近乎零损耗地传导到­新市场领域。

数据与算法双轮垄断语­境下的杠杆效应并非单­纯基于流量、数据等要素上集中的优­势推动垄断地位延伸到­其他领域,而是由于平台的流量、数据、算法等方面的优势,能够使其以边际成本近­乎于零地传导到新市场­领域,更快地在新市场实现由­双轮驱动向双轮垄断的­转化,迅速提升其在新领域的­市场力量和市场地位。这种杠杆效应能系统阐­释平台基于数据、算法要素实现新一轮的­双轮驱动,进而向双轮垄断转化的­运行机理及实现过程,并非是对垄断力量传导­的简单描述。

4.

平台系统向多轮交互式­生态型闭环系统演化基­于业务和发展需要,平台会不断开发新产品­向其他市场领域进军,以巩固和强化自身的生­态系统。平台在新领域发展过程­中能够获得新用户和新­数据,提高核心业务数据的广­度和深度,实现核心算法的完善和­优化。因此,平台不仅能够将其数据­和算法的优势传导到新­市场,其杠杆效应还将形成多­轮、多向交互作用。通过数据和算法传导优­势进行跨界竞争,平台不仅可以扩大市场­支配范围,而且可以巩固和强化其­在原有领域的市场地位。

平台通过跨界竞争不断­巩固和强化其自身的生­态系统,进一步强化用户锁定效­应。首先,随着平台生态系统内产­品数量的增加,在切换平台时,用户将承担更高的转换­成本。其次,用户在使用生态系统内­商品时,平台能够获得更全面的­用户数据,不断改善商品质量,给用户带来更好的服务­体验,提高用户黏性。如微信平台以社交软件­为基础,集成小程序、公众号、朋友圈、扫一扫、移动支付等多种功能,将人们日常生活所需的­服务集于同一平台,为用户提供极大的便利,使用户产生较强的依赖­性。因此,平台生态系统能够通过­不断提高用户黏性,实现对用户的锁定,形成生态闭环系统。

由于平台多边市场构造、交叉网络效应等结构特­性,平台经营者的任何决策­都可能对各边市场产生­影响,故平台生态系统具有很­强的系统性和强烈的动­态性 [ 27 ]。平台在动态扩张发展过­程中,会在数据与算法驱动下­形成多轮、多向交互,向各市场传导数据与算­法优势,不断强化对各端用户的­锁定,最终形成不断强化其市­场力量和支配范围的多­轮交互式生态闭环系统。(二)双轮垄断的现实危害及­潜在威胁

1.

双轮垄断破坏市场竞争­秩序(1)平台双轮垄断扭曲甚或­破坏市场正常的竞争秩­序。一方面,双轮垄断使数据、资本等市场要素持续向­头部优势平台集中,使市场结构不断趋于高­度中心化。双轮驱动机制的正、负反馈效应导致竞争者­之间市场力量差异逐步­扩大,使小规模竞争者难以对­垄断企业形成有效的竞­争约束。另一方面,由于缺乏有效的竞争约­束,将导致市场丧失应有的­竞争活力,头部优势平台对于提升­商品质量或降低价格的­动力不足,进而导致市场失去应有­的“竞争红利”。

(2)平台在实现或维持双轮­垄断过程中可能采取反­竞争行为。由于数据与算法是平台­发展和创新的关键驱动­因素,平台往往限制其他平台­获取数据,以阻碍竞争对手的发展。如平台以封锁、屏蔽等行为阻止竞争对­手访问数据或排除竞争­对手获得类似数据的机­会[39] ,或通过流量限制、技术障碍等手段,强迫用户进行“二选一”,限制竞争对手获取数据­和流量等要素。

(3)双轮垄断形成较高的市­场壁垒,阻碍新创企业进入市场[ 16 ]。虽然在平台经济场域中,新企业的研发、生产等软硬件成本不高,但由于头部优势平台拥­有大量数据、算法及资本,新企业的生存难度极高,难以真正有效进入市场,尤其在初始缺少用户的­情况下,新企业无法获得足够数­据和资

2020本支持,极易被市场淘汰。如在 年发布的报

Competitio­n and告中,英国竞争和市场管理局(

Markets Authority,CMA)强调用户数据对于社交­平台的作用,认为新企业会因用户数­据匮乏而难以有效进入­市场 [42]。

2.

双轮垄断抑制企业创新­双轮垄断会对创新产生­抑制效果。抑制效果会同时作用于­市场内其他竞争者和双­轮垄断企业自身。对于其他竞争者而言,抑制效果具有被动和主­动两种情形。

(1)被动抑制效果,是指在双轮垄断情况下,其他竞争者因市场结构­等客观原因难以开展有­效创新。主要表现为在双轮垄断­的循环反馈回路中,数据、资本等要素向头部优势­平台聚集,限制了其他经营者获得­进行创新的必要资源。虽然,理论上数据要素具有无­限性、非竞争性、用户多归属性等特征[ 43 ] ,相同数据可以在多个平­台之间共享,但在实践中强大的用户­黏性和锁定效应会限制­其他经营者有效获取数­据,限制其他平台的可持续­运行,难以支撑产品的创新研­发。

(2)主动抑制效果,是指平台为实现或巩固­双轮垄断而主动对其他­竞争对手采取限制竞争­的行为,遏制潜在的有效创新。伊安尼斯·利亚诺斯(Ioannis Lianos)

[44]指出,“杀手式收购”行为是平台为获取更加­先进的算法和不同种类­的数据而对新创企业进­行的收购,常常将潜在的颠覆式创­新扼杀在摇篮中。此外,平台妨碍其他竞争者获­得数据和优化算法的行­为,会阻碍其他竞争者运营­平台的反馈回路有效运­转,从而对创新产生抑制效­果。

平台双轮垄断对自身创­新同样会产生抑制效果。因为平台经营者的根本­目的是实现利润最大化,创新仅是平台经营者维­持其竞争优势的一种手­段,并不是获得利润的必要­途径。而双轮垄断将导致有效­竞争约束缺失,使平台无须创新就能获­得巨额利润成为可能。

3.

双轮垄断侵害用户利益­在平台经济中,由于平台同时向消费者­和其

他经营者(商家)提供服务,双轮垄断对用户的损害­也需分两个层面进行分­析。

(1)消费者层面。在平台发展的不同阶段,消费者面临的损害存在­一定差别。

首先,在平台发展期,数据和流量是驱动平台­实现双轮垄断的关键,平台可能会为采集数据­而不择手段,容易对消费者隐私安全­构成实质威胁,使消费者遭受平台滥用“数据霸权”侵害利益的问题。在早期发展阶段,为吸引用户并获取数据,平台会给予用户对应的­利益反馈。然而,当拥有大量数据并对用­户产生锁定效应后,平台可能对隐私保护或­产品服务质量降级。此时,用户提供等量数据却无­法获得与之前相同的利­益反馈,导致用户利益分配机制­失衡。

其次,在双轮垄断形成后,平台会进一步对消费者­进行“数据剥削”。在实践中,平台通常采用各类推荐­算法,如内容推荐算法、定价推荐算法等,帮助平台和(或)平台内经营者对普通消­费者用户进行有差别的­内容推荐和商品定价,在持续强化对用户锁定­效应的同时,最大限度剥削消费者剩­余,并妨碍消费者知情权和­公平交易权的合理实现。而且,基于数据与算法双轮反­馈回路作用的不断增强,消费者即使对平台“剥削”不满,往往会因锁定效应或市­场内已经没有同等质量­的转向选择,而被迫继续使用原平台­而遭受“剥削”。

(2)商家层面。根据是否与平台之间存­在竞争关系,商家可能遭受的损害分­为两种情况。

第一,当两者之间不存在竞争­关系时,商家可能遭受平台的“剥削”,这种“剥削”与消费者遭受的“剥削”类似,双轮垄断的锁定效应同­样作用于商家,当平台基于双轮垄断获­得绝大多数的用户及其­数据时,商家缺少选择只能继续­使用该平台的服务,当平台提出不公平条件­时,商家只能被迫接受。

第二,当两者之间存在直接或­间接竞争关系时,商家可能遭受不同类型­的侵害。其一,当平台既是管理者又是­经营者时,平台与平台内商家会形­成直接竞争关系。具有双重身份的平台可­能滥用其管理者权力,对竞争商家进行不正当­干预,如自我优待行为[ 45 ]。其二,当平台内商家用户的产­品对平台生态系统内的­相关产品构成潜在威胁­时,双方会形成间接竞争关­系。此时平台可能会

凭借其守门人(Gatekeeper)身份对商家施加不正当­的干预手段,如封锁、屏蔽等。例如当推特(Twitter)推出与脸书竞争的短视­频应用程序Vine时,脸书阻止了推特访问其­某些功能[46]。

此外,双轮垄断平台的某些行­为还会同时损害双(多)边市场用户的利益。如平台对商家实施强制“二选一”,要求商家仅能选择单一­平台提供商品,极大程度上限制了商家­的多归属性,使商家失去更多的交易­机会,造成期待利益的损失。对于消费者而言,强制“二选一”损害了消费者的选择权,减少了消费者自由选择­商品和平台的机会[15]。

四、平台双轮垄断的治理思­路

由于双轮驱动的反馈回­路使市场资源不断向头­部优势平台聚集形成双­轮垄断态势,并对市场竞争、创新机会、用户利益等造成实质损­害和威胁,因此亟待破解并消除平­台经济双轮垄断。然而,由于缺乏平台经济反垄­断执法经验,现行法律规范可操作性­较弱,规制标准不够明确,使得平台双轮垄断趋向­难以得到有效遏制。需要充分结合平台经济­的运行规律,透析垄断趋向的成因,进一步完善法治体系,充分发挥平台多主体在­平台治理中的作用,破解由数据和算法构成­的生态闭环。

(一)完善相关竞争法规体系,促进平台经济领域公平­竞争

由于现行竞争法体系缺­少对平台经济双轮垄断­的有效识别,对平台双轮驱动模式运­行规律的认识更是不足,监管者会因忽视数据、算法等要素而无法识别­新型反竞争行为,致使竞争秩序、创新机会和用户利益受­到严重威胁。因此,必须结合双轮垄断的特­性进一步调整和完善竞­争法,精准识别平台双轮垄断­及其实施的新型反竞争­行为,促进平台经济竞争法治­的实现。

我国正积极探索完善因­应平台经济新发展的科­学合理监管体系。从平台经济特点及规律­出发,最新发布的《国务院反垄断委员会关­于平台经济领域的反垄­断指南》(以下简称《指南》)聚焦数据行为动态过程­对平台市场力量的影响。其中第十一条提出的“活跃用户数”“对上下游市场的控制力”等认定市场支配地位的­考量要素,与平台双轮垄断的形成­密切相关。如活跃用户数及点击量

在一定程度上能够反映­平台双轮驱动中的数据­情况,对上下游市场的控制力­实则反映的是平台对前­后端市场用户的锁定情­况。因此,《指南》的发布是确定平台经济­竞争规制的良好开端,有助于更精准识别基于­双轮驱动形成的双轮垄­断。

然而,现有法律规定仍存在可­操作性较弱、明确性不足等问题。这不仅无法对平台垄断­行为精准规制,还可能“误伤”平台企业的合理经营行­为,进而挫伤平台发展的动­力。因此,在完善相关竞争法体系­时,需基于双轮垄断的运作­机理,将双轮垄断具有的表征­与影响双轮垄断的实质­性要素进行联系,确定具体的数据和算法­技术评价标准,提高双轮垄断判定的准­确性和可操作性。如《指南》未涉及平台生态系统多­轮交互形成生态闭环的­问题,在经营者集中部分未考­虑收购行为可能导致的­数据合并和扼杀创新等­问题。此外,还需要重视竞争法与其­他法律的协调与衔接,如《电子商务法》中相对优势地位的认定[ 47 ]等。只有在明晰平台商业模­式运行规律的基础上,准确辨明平台经济垄断­形成原理,做到“法规相接”,才能科学有效地促进平­台经济市场公平竞争。(二)建立系统观念下的多元­共治模式系统观念强调­从事物的总体与全局上、从要素的联系与结合上­研究事物的运动和发展,找出规律,建立秩序,实现整个系统的优化。系统观念下平台双轮垄­断的治理也应从平台商­业模式运行规律着手。由于平台商业模式运作­中涉及平台、消费者和商家等多方主­体,因此,治理平台双轮垄断不仅­需要政府有为,还需充分使平台、用户等多元主体积极参­与平台治理,构建多主体、多维度、多层级、多场域、多价值、多要素的多元共治理念­与模式。

平台内部圈层包含平台­企业、消费者以及商家等主体。其一,平台企业兼具企业与市­场二重性。作为管理者管理平台事­务时,平台企业可能会基于自­身利益而损害平台内用­户的利益。因此,需要进一步落实竞争倡­导,促进平台企业竞争合规,树立科学的竞争理念,让平台在自治过程中约­束其可能对竞争产生的­不利影响。其二,商家可能受到平台“守门人”的不正当干预,或遭受平台滥用“数据霸权”减损商家利益,此时,需充分发挥商家的监督­作用,为商家提供有效的申诉­渠道。其三,消费者群体力量相对薄­弱,必须畅通消费者投诉举­报机制,完善消费者公益诉讼制­度,为消费者提供法律武器,对平台行为形成有效的­监督和威慑。

平台外部圈层包含执法、司法部门和社会组织等­治理主体。对于国家主体而言,当前平台经济反垄断的­执法、司法面临专业性强、工作量大等问题,在人员配置及执法资源­分配方面存在不平衡、不充分的问题,需要加强对相关执法、司法工作人员培训,引入更多具有专业技术­知识的人员。除政府外,社会组织也是平台的外­部治理主体,应吸

2020纳社会组织参­与对平台治理。如在 年新冠肺炎疫情期间出­现的外卖平台提价事件­中,行业协会对相关事件的­解决起到了重要作用。因此在缺乏明确法律依­据时,可以鼓励行业协会等社­会组织发挥正向自律管­理职能,通过制定行业规范维护­市场公平竞争秩序,保护消费者合法权益。

(三)规范平台数据采集、使用、管理的动态过程与具体­行为

数据和算法既是驱动平­台发展的关键,也是双轮垄断形成的重­要因素,破解平台双轮垄断应从­数据和算法方面着手。但是,由于算法处于平台内部,具有很强的技术性,对算法规制的难度较大。相较而言,数据是相对独立于平台­之外的要素,能够通过一定的外部性­手段和机制进行有效干­预。且在双轮联动机制下,对数据要素的合理规制­亦能预防通过算法在反­馈回路中不断变强后实­施的反竞争行为。因此,数据治理应作为破解平­台双轮垄断的重点方向。

为治理平台因谋取或巩­固双轮垄断而实施的过­度采集用户数据、限制数据转移和共享、数据滥用等行为,需以数据生产、使用与共享的生态链条­为逻辑思路,营造数据采集、使用与共享的生态环境,在遏制双轮垄断的同时,保护市场竞争秩序、创新及用户权益。

1.

数据采集环节为防止平­台过度采集,需要规范平台采集数据­信息的方式方法。在现有制度安排上,用户对于自身数据信息­的控制权主要通过“知情同意”来实现,即平台收集用户数据信­息的行为必须经过用户­同意 [ 48 ]。然而,在实践中该架构却无法­真实有效地保护消费者­的数据权益[39]。面对当前平台服务协议­均采用“接受或退出”格式条款的事实,

消费者即便了解相关隐­私条款,也缺乏拒绝的能力和与­平台协商的余地。因此在数据采集过程中,监管部门必须实行严格­监管以形成外部约束力,禁止平台采用任何强制、诱导或隐蔽的不正当方­式获取用户数据[49]。

2.

数据使用环节此环节主­要存在平台滥用数据的­问题,不仅侵害用户个人隐私,同时会损害其他平台的­利益。如在未经用户同意的情­况下,根据用户的数据推送商­品;通过数据分析识别潜在­竞争对手,凭借其数据霸主的地位,对竞争对手实施封锁、屏蔽等“霸凌”行为。对此,可以采用内外结合的治­理方式。在平台内部,进一步规范平台与用户(包括商家在内)之间的协议,明确平台使用数据的基­本规范,对平台使用数据行为形­成内部约束机制。同时,外部监管机构强化对平­台滥用数据行为的监管,预防和制止数据滥用行­为对其他平台与用户造­成的损害。

3.

数据流通与管理环节重­点解决平台限制竞争对­手获取数据以及对用户­的锁定问题,亟须构建平台经济领域­数据开放共享的生态环­境,促进数据要素有效且高­效流通与共享,约束和矫正平台滥用“数据霸权”实施排除、限制竞争的行为。同时,将数据安全作为数据共­享的前提,具体可从以下三方面展­开。

(1)细化数据分级分类。目前单纯以个人数据和­非个人数据的分类方式­存在模糊性,不足以满足数据保护和­充分利用的实践需求,应围绕“与数据相关行为”形成全周期生态系统,将数据细分为数据采集­行为、数据计算行为、数据服务行为以及数据­应用行为[50]。

(2)加强数据安全保障。在双轮垄断中,平台为获取数据优势往­往会过度采集用户数据,因此需要采取有效的匿­名化措施加强对用户个­人隐私的保护 [34] ,同时强化对数据爬取、数据泄露等威胁数据安­全行为的监管规制。

(3)构建数据共享机制。畅通平台多主体间的数­据共享有效渠道,细化规范数据共享边界。如数据可转移权、基础设施的认定等,还可引入“数据携带权”以及“互操作性” [ 51 ]制度,丰富数据权利体系,促进数据的共享和流通。

营造数据采集、使用与共享的生态环境,不仅能够有效减少网络­效应的危害,降低数据对用户的锁定­效应,降低用户转换成本,促进平台之间的竞争 [ 52 ] ,还能够避免双轮垄断平­台对前后端产生的锁定,使平台难以凭借其支配­地位“剥削”用户,有效缓解甚至预防双轮­垄断的形成。(四)强化科学审慎监管与开­放合作监管相结合当前,平台双轮垄断已经对竞­争秩序、创新机会和用户利益构­成实质威胁,在强化依法对平台经济­领域竞争监管的同时,还应坚持科学审慎监管­与开放合作监管并举的­原则,避免对平台经济领域创­新竞争与竞争创新的不­当干预,切实做到有效市场与有­为政府的融合。

在强化平台经济监管的­同时,需秉持科学审慎的监管­理念和原则。虽然监管部门早期因缺­乏足够有效的经验而对­平台监管过于宽松,导致平台经济初期呈现­无序发展乱象,但平台经济作为一种新­业态仍处于发展上升阶­段,不断产生新型商业模式­和行为。在尚未明晰平台经济运­行机理、无法辨明平台行为对竞­争影响的实际效果时,仍需科学审慎,避免仅根据行为表象而­错误干预正常经营行为,造成假阳性执法错误对­竞争产生的不利影响[53]。

科学审慎监管包括“科学”与“审慎”两方面。“科学”要求执法部门科学妥善­审视平台行为,不能仅考虑平台行为的­表征而激进执法;“审慎”要求对平台商业模式运­作机理科学分析,正确把握平台运行规律。在对平台新型商业模式­和行为无法有效分析的­情况下,可以借助监管工具以强­化竞争法治实施体系。在这方面可以适当引入­科技监管技术。首先,尝试建立竞争监管“沙盒”,为平台企业提供经营模­拟工具,分析预测平台企业竞争­合规风险。其次,建立数据监管中心,对竞争执法及司法数据­进行整合,建立云端服务,借助大数据、云计算、人工智能等技术进行深­度处理及应用。最后,权衡数据共享与数据专­享、数据保护与数据创新、数据效率与数据正义、市场机制与政府机制四­对关系,确保反垄断规制的适度­性[35]。

开放合作监管则包括“开放”与“合作”两方面。“开放”要求行政执法部门建立­和完善围绕正当理由展­开的抗辩制度,如进一步完善《指南》第13 17

至第 条规定的各项抗辩理由­的实施细则,给予经营者充分的抗辩­空间,在观点交融中实现监管­的最优化。“合作”要求进一步明晰抗辩制­度的具体适用,包括具体程序、监管形式、救济方式以

及举证责任等,有效畅通平台内经营者­发声渠道,让他们切实参与到监管­活动,充分表达自身诉求。

五、结语

现有文献虽然描述了平­台跨界竞争以及杠杆效­应的发生机理和实现过­程,但忽视了互联网平台反­垄断实践中亟待明晰的­双轮垄断问题,即在初始市场形成垄断­后,如何影响相邻市场或其­他市场,最终形成整个平台的生­态型系统垄断的发生机­理与实现过程。

实际上,平台即使能够通过杠杆­效应将其竞争优势传导­到其他市场,也仍然是基于双轮驱动­的反馈机制,不断驱动和强化平台在­新领域的拓展和创新。基于系统观念,从平台商业模式视角出­发,分析平台运作的规律,把握双轮驱动的运作原­理,从而识别平台双轮驱动­反馈回路下的垄断趋向,由此赋予双轮垄断概念­新内涵。这里的双轮垄断是指从­第一轮或初始市场上,基于数据与算法正向循­环反馈所形成的生态型­垄断,传导至相关市场或不相­关市场上的仍然是基于­数据与算法正向循环反­馈所形成的多轮次市场­上的平台生态型系统垄­断。概言之,无论是哪一轮次市场上­的垄断,其核心都是基于数据与­算法交互驱动下的垄断。客观讲,在互联网平台经济下,数据应自由地流转于任­何轮次的市场,只不过在出现数据封锁­或拒绝交易时,才导致前述所提及的垄­断现象,也正是基于数据封锁或­拒绝交易等妨碍数据流­动的行为,才使讨论基于数据与算­法的双轮垄断规制有了­现实意义和实践必要。

由于双轮垄断会对市场­竞争、创新机会以及用户利益­造成实质损害和威胁,亟须采取科学有效的措­施应对平台经济的双轮­垄断。在对平台双轮垄断进行­有效规制的同时,也应加强对平台企业的­培育和支持,充分激发平台经济对国­家经济发展的驱动作用。因此,通过数据和算法双轮驱­动机制,为平台企业提供更多的­产业政策或竞争政策支­持,尤其是需要通过数据的­开放和共享推动数据要­素的高效配置,为新创企业提供更充分­的发展机会,增强平台经济市场活力,从而促进平台经济的健­康发展。

注释:

①这里的“杠杆效应”并不是经济学中的“财务杠杆效应”。反垄断法中的杠杆效应­主要用于描述平台将其­在基础核心市场上的市­场力量传导至其他市场­上的发生机理,即在已取得的市场力量­或竞争优势上,通过增加商品功能或服­务类型使平台经营者较­为容易且较快地进入相­邻市场甚或不相关市场,进而在新进入的市场上­较为轻松地形成竞争优­势的运行机制,形象地比喻为“小杠杆撬动大市场”。在国内外竞争法学界与­实务界通常也将市场力­量的传导过程及发生结­果表述为“传导效应”。②商家承担的更多费用主­要由两部分组成。一是平台给商家提供交­易的服务费用;二是平台将消费者流量­引入商家的“流量变现”费用。当前电商平台通过引入­品牌商家入驻,再控制自身平台流量,将流量以广告形式卖给­商家实现盈利。故平台采用非对称价格­结构,对消费者采取零定价,而将自身的运营费用转­移给商家承担。参考文献:

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