张文魁:数字经济领域的反垄断与反不正当竞争

选择字号:   本文共阅读 1351 次 更新时间:2022-10-20 17:12

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张文魁  


摘要:与传统工业行业不同的是,数字经济诸多领域属于新兴和新生行业,技术和产品状态处于快速变化和迭代之中,市场结构和企业地位都处于不稳定进程中,基于市场结构的分析框架已无法应对复杂现实,而新的产业组织理论也支持对企业行为,特别是巨头企业的行为给予更多关注。虽然复杂的定价与补贴、自我优待、拒绝交易、杀手型并购和大量投资控股等行为受到广泛质疑和批评,但是需要对这些行为进行具体细致的分析,而不能一概贴上垄断、不正当竞争标签。总的来看,对多种行为进行合并分析的复合视角,由多个机构进行联合调查与综合研判的跨部门合作机制,应该成为数字经济领域反垄断与反不正当竞争的新常态。同时,需要强化对数据运用与算法的分析和监控,严密防止巨头企业利用这些手段以自动的、隐形的方式实施系统性的不当和不法行为。


与经典的工业经济相比,数字经济一些重要领域,譬如互联网平台领域,基于数据和算法的智能化领域,不但出现了许多非常“新颖”“奇异”的竞争和反竞争行为,出现了市场结构的快速颠覆性变动,而且对一些传统行业产生了重大冲击或其他影响。数字经济领域的资本进入也非常积极,技术和商业模式创新比较活跃,又进一步导致市场行为的复杂化。本文将针对数字经济领域具有突出特点的涉及垄断、不正当竞争的一些重大问题,进行分析研判,力求为科学合理执法提供思路。

企业行为、关键企业、市场结构

数字经济是新兴领域,几乎所有相关行业都处于快速膨胀之中,而且不断有细分行业诞生和兴起,加之技术变革时常导致产品和服务被迭代,所以企业的营业规模和市场占有率一般而言不会自然维持高度稳定状态,除非优势企业采取有力有效的排斥竞争行为,或者不断实现自我迭代。一些行业即使当前市场集中度非常高,政府将领头企业视为反垄断、反不正当竞争的主要目标,也不意味着政府执意改变这种市场结构。

从理论层面来看,到底是关注市场结构更有必要,还是关注巨头企业的市场行为更有必要,稍微复杂一点。一方面,所谓的新布兰代斯学派虽然重新强调市场结构的重要性,但其实际关注焦点是,过高的市场集中度以及维持高集中度的巨头企业的行为,对民主和自由的社会基础产生了怎样的不良影响,而非市场集中度本身。这个学派的重要执法人物非常注重对巨头企业行为的分析。另一方面,产业组织研究不但早已建立于博弈论和信息经济学的基础之上,而且越来越吸收行为经济学、企业成长理论、创新增长理论的成果,从而对企业行为的分析越来越令人信服。尤其是面对数字经济,许多消费场景由厂商构建,许多消费需求由供给激发,各类互动行为者形成生态圈的特征也越来越明显,同时,平台经济学所强调的双边网络联通互动效应,即一边参与者的效用取决于另一边参与者的数量和质量,以及取决于可选择性和可匹配性,从而倾向于网络的大型化和完整性,这些都给市场结构分析方法带来极大挑战。

总之,数字经济领域的反垄断,更加注重对企业行为的关注,特别是对少数关键企业行为的关注,不但越来越多地与反不正当和不公平竞争结合在一起,而且越来越多地涉及有争议的企业行为,譬如互联网巨头企业对社会舆论、社会氛围有重大影响的行为,以及它们对脆弱实体行业造成突然冲击的行为,等等。因此,政府在数字经济领域的反垄断和反不正当竞争,必将面临一个广义的职责范围。

定价与补贴

首先应该受到关注的企业行为,就是定价,以及与之密切相关的补贴。一方面,数字经济的许多行业远未成熟,产品和服务价格,以及背后的成本处于快速变动之中,甚至有些产品和服务从一开始就是以完全免费的方式推向市场,这就使得传统的成本—价格衡量方法遇到极大困难。另一方面,这些新兴行业的定价策略和补贴手法呈现出各种花样,且借助于网络延伸和算法便利进行复杂设计。此外,风险资本大量进入这些行业,助长了受资企业为抢夺市场份额而竞争(competition for market),以及为抢夺流量而竞争(competition for stream)的行为,这类竞争常常采取资本补贴的残酷方法而进行,这就是所谓的“烧钱”竞争。

从已有的产业组织理论来看,许多这类竞争属于浪费性竞争(wasteful competition)。这样的竞争,并不利于企业把资金投入到有意义的创新中去,不利于产业的长期发展。

不过,数字经济使此类竞争复杂化。首先就是已经提及的通过免费方式培养客户对互联网的认知和习惯。其次,互联网平台的显著双边性,再加上其巨大的范围经济性、场景黏性,以及边际成本趋零,都有可能给传统的产业组织分析和判定方法带来严重的尴尬。再次,互联网及相关数字技术正在成为新通用技术,以及大数据成为新通用资产,使得数字经济领域的一些先占者、优胜者,特别是平台领域的巨头企业,可以获取巨大的范围经济性和延伸优势,有助于它们使用更加复杂的交叉补贴式定价方法。最后,上述种种情形,都会强化数字经济领域的“冠军通吃”“剩者为王”预期,会刺激企业和投资者以激进和激烈方式进行价格和补贴竞争,以及其他方面的竞争。总之,监管机构仅仅根据单边价格或补贴来判断是否属于不正当竞争或垄断,的确存在困难。

因此,要判断数字经济领域的低价竞争和补贴是否属于严重的不正当、不公平竞争,是否助长了垄断,并不是一件容易的事情。从技术分析的角度来看,应该设立更加综合性的分析框架,即对企业业务组合和商业模式进行综合分析与评估,以及对企业实体业务行为与资本市场行为进行综合分析与评估。如果企业在各种组合性业务之间实行交叉补贴,就应该考查某些客户是否被隐形推销、强制性甚至欺诈性兜售所困扰,是否受到了严重的系统性价格歧视侵害;或者客户的数据权益是否被企业不当利用、隐形变现。如果企业在实体业务和资本市场之间实行交叉补贴,就应该考察企业家、投资家是否对资本市场实行了误导和欺诈。

总的来看,这些情况都意味着,反垄断部门将可能更多地考虑与消费者权益保护部门、数据安全保护部门、资本市场监管部门等机构联合调查或联合执法。复合视角得出的结论与单一视角截然不同,但对于数字经济领域而言,可能更趋近于正确判断。完全可以说,数字经济将呼唤更频繁的、更大范围的综合考察与联合行动。

当然,定价行为还涉及到所谓的价格歧视行为,包括大数据杀熟。其实,对不同类型的客户,以及对同一客户群体在不同时段、不同场景、不同条款下,实行不同的定价策略,在传统行业也非常多见。数字经济领域的此类现象之所以更加值得关注,主要是因为数字企业可以系统性地利用数据和算法,更加方便、更加隐形、更加大规模地实行差别化定价。很可能,需要从算法、数据利用等角度来审视企业是否存在系统性的不良和不法行为。

自我优待

数字经济领域的企业,主要是互联网平台企业,常常兼有平台性和自营性两类业务,因而自我优待行为就成为比较突出的议题。

平台的自我优待有很多方式,譬如把自营商品放在更显眼的位置、安排更优先的配送、诱导客户给予更多的好评,或者对重要的竞争性厂商采取相反的措施。搜索引擎如果有自营电商业务,就可以非常方便地对其他经营者进行搜索降级,在索引、算法、排名方法、排序方式上进行不利于其他经营者的处理。一些研究者还认为,一个平台企业封禁其他同类平台企业,如禁止链接、设置联通和转换障碍,也属于自我优待。

自我优待在传统市场中也存在。但是在数字平台领域,由于搜索和匹配可以在广泛得多的范围内进行,而且数据和算法可以显著放大搜索和匹配的分际,无疑极大地有助于平台企业的自我优待行为。

不过,自我优待是否可以被判定为不正当竞争,或者强化了垄断,需要谨慎对待。严格地讲,自我优待对其他厂商是不公平的。但是,如果平台企业所利用的平台优势地位,是平台企业自己在竞争环境中锻造出来的,而不是政府给予的,就不一样。问题的关键在于,企业是否将新产品进行强制性、误导性销售,或者将新产品与已经广受欢迎、具有刚性需求的老产品进行捆绑销售。如果不存在这样的情况,很难说存在不正当竞争或垄断;如果存在这样的情况,就应该对捆绑销售等行为进行深入调查再做结论。

电商平台收集其他卖家数据来帮助自营商品的营销,也属于自我优待行为。但这样的行为,涉及到其他卖家的数据权属和使用规则问题,需要从数据法的角度,而不是从自我优待的角度,来进行规制。对于技术性的排他和歧视行为,例如对于搜索平台利用索引、算法、排名方法、排序方式而实施的排他和歧视行为,也应该给予关注并进行深入分析。数字经济领域的自我优待行为,以及其他许多行为,与数据的采集、使用、流转密切相关,与数据作为资产所需要的要件、数据资产的界定方法、对数据资产进行经营的前置条件密切相关,也与算法以及其他技术方法的使用范围和使用方式密切相关,这些都必将是数字经济反垄断、反不正当竞争所面临的重大技术性难题。

拒绝交易

从市场经济的自由选择权角度而言,一般情况下,市场主体有拒绝交易的权利。问题在于,一方面,人们和厂商对数字化手段的依赖程度越来越高,拒绝交易会给许多人的生产和生活带来重大的不利影响。例如,一个平台拒绝与另一个平台链接和联通,会使人们觉得很不方便。另一方面,数字经济领域的拒绝交易行为的自动性、隐蔽性非常强,人们和厂商很可能在不知不觉中被拒绝交易,甚至被拒后仍不知情。而且,算法和软件的强大功能,可能使大量的人们和厂商被拒绝交易,从而形成社会公愤。

数字经济领域拒绝交易的主要形式包括封禁、断链、限流、降低便利性等。互联网平台通过独有的技术标准和专设的技术措施,拒绝与同领域其他企业的技术标准实行兼容和相互链接,是最常见的封禁行为;此外,即使实行兼容或链接,但只要设置非常严厉的规则,一旦链接者超出规则,即可以断开链接或进行其他惩罚。平台对入驻的商家,也可能会设置一些限制性条件,譬如限制它们入驻其他平台,一旦商家触犯这些条件,平台就会对它们采取惩罚性措施,最严厉的措施就是逐出,从而出现所谓的“二选一”现象。

从社会舆论来看,数字经济领域的拒绝交易行为的确受到了很多抨击。但是,执法机构应该细致区分不同类型、不同情形下拒绝交易的属性,并实行区别对待。首先还是应该认识到,一般性的拒绝交易是一种正常权利、正当选择。其次,政府即使要对一些拒绝交易行为进行规制,也应该审视具体的拒绝交易行为到底适用哪部法律、应该由哪个机构来实施,例如,对拒绝兼容和链接的行为,到底是应该诉诸电信设施、通讯网络方面的互联互通法律法规,还是应该诉诸反垄断、反不正当竞争方面的法律法规。数字经济领域以及传统行业,都会有许多引起社会争议的问题,一些问题需要规制,但不可能都归结为垄断、不正当竞争问题,不可能都由反垄断、反不正当竞争法律法规来解决。

数字经济领域的拒绝交易,由于大部分都基于信息网络设施,就涉及互联互通及最低限度兼容问题。政府有必要采取规制措施,促进网络效应的最大化,以提高正的外部性。但是,也应该考虑到,数字经济领域一些企业的特有竞争力,主要是来自其自己构建的独特而强大的生态,而非物理网络。因此,规制机构不能简单套用电信领域的网络经济学准则来行事。一个比较稳妥的原则,可能仍然是欧盟的“必需设施”思维。欧盟对一般性拒绝交易行为是接受的,只有在企业滥用“必需设施”实行拒绝交易行为时,才会进行规制。尽管对“必需设施”的定义至今为止仍然缺乏清晰标准,但这样的思维毕竟可以避免规制的泛滥化,而且还可以广泛利用专家资源和社会舆论,来充分讨论和分析某个具体平台、具体网络是否属于“必需设施”。

对于数字经济领域拒绝交易行为,应该根据其特点,进行有针对性的规制,主要就是应该关注拒绝交易行为,以及自我优待等行为的自动性、隐秘性带来的危害。这是一种数字化的系统性危害,比拒绝交易、自我优待本身还更应该受到关注。在数据收集与处理、算法、软件的强大功能驱动下,数字经济领域的拒绝交易、自我优待行为,以及其他许多损害公平竞争、损害厂商和客户正当权益的行为,很容易得到大规模、高频率、隐形化实施。应该对数据滥用、操控算法、不当利用人工智能的诸多行为进行严厉规制,这也是对数字经济巨头企业进行规制的全球趋势。

杀手型并购与投资控股

典型的杀手型并购,是指规模较大、实力较强的企业收购规模较小、实力较弱,通常也较年轻,但对本行业在位大企业可能具有威胁性,甚至对全行业具有颠覆性的企业;并购者在之后会将被并购者扼杀掉,或者将其边缘化,以消除潜在威胁和颠覆。

杀手型并购在传统行业也存在。从理论上来说,数字经济领域的杀手型并购可能更加频繁。不过,大企业并购同行业或关联行业的小企业,或者投资乃至控股这类初创小企业,是否属于大企业阻断潜在竞争的行为,是否会导致大企业走向垄断,非常难以判断。即使被并购的小企业后来破产歇业了,或者完全失去独立性而成为大企业的一个部门,也只能从事后结果来说这项并购是杀手型,如果说大企业在并购前就旨在将这些小企业“杀死”,就属于“诛心”理论。反垄断和反不正当竞争执法不能建立在“诛心”理论的基础之上。

在现实当中,众多初创小企业尽管掌握了一些独特的创新性技术、产品或商业模式,但是普遍而言,它们的产业化能力远不及大企业,管理水平和营销能力更是致命短板,被在位大企业并购是不错的选择。大企业即使收购了这些创新型小企业,也承担着不能将这些创新成果实现产业化的风险,甚至还会因此而遭受重大损失。因此,大企业进行这样的并购,与自己从事研发活动并无本质区别。即使大企业为了保护其已有的业务,而主动将被并购企业一些很有前景的新技术、新产品、新模式扼杀掉,也属于企业内部的防范相互竞争、相互拆台的行为,并不属于市场上的排斥竞争行为,这种通过并购把市场上排斥竞争的行为转化为企业内部防范竞争的行为,可能是一个执法难点,但无论如何,这种行为只是消除潜在的可能竞争者而非现有的重要竞争者。



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文章来源:本文转自《社会科学文摘》2022年第6期,转载请注明原始出处,并遵守该处的版权规定。

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