算法默示合谋对反垄断法的挑战及其规制路径

随着算力的大幅提升和运算数据的海量供给,以机器学习与深度学习技术相结合为特征的算法正在越来越多的领域帮助经营者实现共同利润最大化,同时也极大程度地损害了消费者利益。更让人担忧的是,算法默示合谋的结果无法通过形式去认定和判断,只能通过竞争效果去评估,故而这种“虚拟合谋”在主观与客观上都存在认定困难的现象,执法机关难以察觉更难以取证。因此,如何在符合“审慎谦抑”规制理念的前提下利用法律工具回应技术革新问题就成为当下亟待解决的问题。应通过分析默示合谋形成的构成要件,并从“协议”内涵角度明确反垄断法的规制态度,据此构建出兼顾消费者福利与技术效率的规制路径。

数字经济时代算法默示合谋困境与应对

如今数字时代背景下,算法在经济市场中的出现与发展显著提高市场经营主体之间的互动频率,但基于算法本身特有的智能性、隐蔽性等特征,也进而导致经营主体之间有达成合谋的可能性。因而,应分析算法默示合谋的分类、具体问题等,并提出更适应数字时代背景的算法默示合谋认定与解决办法,促进反垄断制度体系的完善,以适应数字经济时代背景,维护数字市场经济有序发展。

算法默示合谋反垄断规制困境及其对策

数字经济时代,算法作为辅助互联网企业生产经营的有利工具,一方面降低搜索成本、提升效率、给予公众完全竞争的错觉;另一方面却反向改变传统竞争机制。传统工业市场难以达成的默示合谋却容易被算法驱动型企业实施。如何实现算法公正成为回应技术革新难以避免的法律问题。当前对算法默示合谋的规制存在较多困境,传统共谋理论和执法工具对如何识别、认定以及归责算法默示合谋提出挑战。须解构算法默示合谋的智能隐蔽性、协作稳固性、多元社会效应等典型特征,从而针对性地提出规制路径。数字市场的良好运行应遵循“审慎谦抑”规制理念、建立内部击破与外部监管相结合的监管机制、完善归责体系、厘清豁免边界并综合考量消费者福利、数字经济效率、技术创新等因素。

算法默示合谋反垄断规制理念的反思与回正

算法技术的应用被经济学研究证明能够在缺乏沟通的情况下促成超竞争价格,导致学者呼吁反垄断法的强规制理念,主张通过扩大垄断协议的范畴规制新型算法默示合谋行为。然而,强规制理念混淆了经济学与竞争法概念,误读了合谋结果的中立性,扭曲了算法技术的中立性。默示合谋实际是介于单边行为与垄断协议之间的中间状态,其结果作为一个经济结果,本身具有反垄断法上的中立性,反垄断法的介入需要基于“附加因素”进行考量。算法为默示合谋达成提供了技术条件,但技术具有中立性,算法技术加持下的默示合谋并未突破默示合谋的原有生成机理,也不会当然地产生新的竞争损害。因此,反垄断法不应扩大规制范围以回应算法默示合谋,而应当继续坚持传统框架下的规制思路。

算法默示合谋的法律规制路径探析

近年来理论界对于算法合谋问题的关注度逐年增高,算法默示合谋所带来的反垄断风险不容小觑。虽然《反垄断法》2022年进行了修订,但依然未提及算法默示合谋的监管问题,算法默示合谋的法律规制路径尚不明晰。本文通过对两种类型算法默示合谋概念特征的梳理,以及对《反垄断法》和配套法律法规的分析,认为对于算法默示合谋的规制无需脱离现行《反垄断法》的框架,对算法默示合谋可以类推适用“其他协同行为”的规定,并对两种类型算法默示合谋的违法性认定标准进行了讨论。

算法合谋反垄断规制的原理、挑战与应对

以在价格协议中的功能差异为标准,算法可被归纳为辅助型算法与决策型算法两类,二者的运行原理与可能导致的算法合谋风险有所不同,也给反垄断执法带来了不同程度的规制挑战。总体而言,当前反垄断法规制算法合谋问题主要面临以下难题:第一,算法合谋的高隐蔽性与监控力度使其难以被调查与证实。第二,传统垄断协议理论在算法合谋引发的默示合谋问题中有效性受限。第三,反垄断法律责任体系在算法合谋问题上存在规制漏洞。导致上述问题的原因在于,传统反垄断法理论与新型算法技术在规制理念与规制方法上存在代沟。对此,有必要强调产业特性与规范共性的结合,通过充分理解算法影响下市场在数据驱动下的竞争模式、高效的信息交互机制与机器主导的竞争演变上体现出的全新特征,对反垄断法规制算法合谋提出的新要求,从而避免对数据资源要素、信息交互机制与市场创新动力造成破坏。具体而言,首先可以在反垄断规制实践中通过事前监管措施弥补反垄断执法滞后性,重新调配反垄断执法机构与算法合谋相关主体之间的力量制衡。其次,重新衡量算法默示合谋行为的合法性标准,有意识地突破传统反垄断法视角的局限性,通过综合运用各类证据与特别法,弥补现有反垄断法在算法合谋规制中的漏洞。最后,辩证分析赋予算法责任主体地位的可能性,完善算法合谋法律责任承担体系,谋求算法合谋反垄断规制的可行出路。

轴辐协议的反垄断法规制新思路

近年来,我国轴辐协议案件日渐增多,引起多方关注。轴辐协议在形式和实质上均与传统垄断协议不同,打破了纵横垄断协议的二分模式,在概念界定、行为性质、违法性判断及法律责任追究方面,均存在较多问题,给《反垄断法》规制轴辐协议带来较大挑战。鉴于轴辐协议的复杂结构与成因,建议用描述方式界定轴辐协议的内涵与特征,构建以一致行为、意思联络和附加因素为主的事实认定规则,采用合理原则分析其违法性,科学划分责任主体与责任内容。

算法合谋反垄断规制路径探索——基于算法合谋规制取向的分析

在人工智能时代,算法的设计及应用对市场竞争产生了明显的影响。按照算法合谋中价格协议的功能不同,可将算法分为辅助型算法和决策型算法。而这两类不同的算法在价格合谋的不同阶段及环节发挥不同的作用。辅助型算法加大了垄断协议的证明难度,决策型算法对先行的默示合谋合法性认定标准带来挑战,且对反垄断规制的归责原则带来了冲击。面对不同算法合谋的反垄断规制困境,在算法产业特性与反垄断规则的规范共性平衡基础上,既要关注数据作为算法生产要素的价值,也要关注高频信息交互引发的价值平衡以及机器主导的反垄断规制责任体系的重构。基于算法合谋规制的基本原理,应在算法设计和使用中,加强事先预防监管,以加大对决策型算法的规制力度。

个性化算法定价中的垄断及其法律规制

个性化算法定价带来的价格歧视和默示合谋这两个垄断行为是未来数字经济领域中垄断风险的冰山一角。价格歧视可以将消费者剩余转向生产者剩余,默示合谋也可以通过其隐蔽性高效达成垄断协议,整个垄断利润的获得时常不为消费者和反垄断执法部门所感知。不论是价格歧视,还是默示合谋,都已超出了市场规范规制的能力之外。由价格歧视和默示合谋引发的个性化算法定价法律规制问题近年来在学界已有较多讨论,但对于个性化算法定价中的垄断行为及其危害的分析仍有进一步讨论的余地。法律规制建立在熟稔个性化算法定价的动态逻辑之上,对垄断行为进行法律规制的逻辑应在方法内容上作进一步阐释,对垄断危害的有效治理需要反垄断法的积极参与。

论纵向并购的反竞争效应

兼并收购不仅影响企业内部生产效率,还会改变企业间的合谋动机。建立理论模型分析上下游企业间的部分并购与行业合谋稳定性的关系,并探讨并购控制权、纵向交叉持股以及成本不对称等因素的影响,结果发现,上游企业控股并购下游企业时,上游企业合谋将更稳定,而非控股并购会降低合谋的稳定性。下游企业提高在上游企业的交叉持股比例,同样会降低合谋稳定性。当下游企业成本不对称时,上游企业更倾向于非控股并购高成本下游企业,作为其不背叛合谋的承诺,以增加合谋的稳定性。反垄断执法机构进行经营者兼并集中案的审查时,需加强纵向并购协调效应的分析,审慎分析部分并购影响企业合谋动机造成的反竞争效应。