大数据背景下互联网平台反垄断法适用难题及对策研究*

曾 迪

(西南政法大学 人工智能法学院,重庆 401120)

2017年12月，习近平总书记在中央政治局就“实施国家大数据战略”进行集体学习的会议上指出：“数据是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要生产力，要构建以数据为关键要素的数字经济。”随着现代科学技术的发展，人类在经历了数字时代、信息时代、互联网时代以后，又迈入大数据时代[1]。当前，我们已进入大数据快速发展阶段，从中国信息通信研究院发布的《中国大数据发展调查报告(2018年)》可以看出，2017年，中国大数据产业总体规模为4 700亿元人民币，同比增长30%。与此同时，互联网平台时代也已到来，它连接人的线上线下生活，融合互联网经济与实体经济，成为全球经济中最强大又最具创新精神的关键部分[2]。大数据与互联网平台的深度融合，加之技术资源的不断创新，将会为下一阶段市场竞争带来全新体验，并将会更大范围影响市场格局。

然而应当看到，在大数据为互联网平台带来积极影响的同时也存在一些弊端。本文以大数据对互联网平台市场的影响为出发点，结合大数据和互联网平台的特点，围绕数据、技术、应用等方面给互联网平台反垄断法适用造成的现实困境进行分析并提供解决思路，以期促进互联网平台良性、健康发展，维护市场竞争秩序。

一、大数据对互联网平台市场的影响

大数据对互联网平台市场的影响既有积极方面也有消极方面，下面分别从市场秩序和市场主体两个层面加以论述。

(一)积极影响

毋庸置疑，大数据作为重要生产要素，积极促进互联网平台发展。在维护互联网平台市场自由竞争秩序方面，大数据的广泛应用已加速数字经济的创新与发展，新平台不断兴起，形成新的网络效应、新的使用场景、新的用户体验。这些新东西的出现可能使新平台快速取代旧平台，从而提升互联网平台的整体竞争强度。目前，越来越多的互联网平台依赖大数据进行预测分析，并通过优化业务流程，支持商业决策。大数据已成为一种能促进竞争的强大工具，使用户能够对供求形势做出更迅速、更明智的反应，使市场竞争更加充分。

不仅如此，作为互联网平台的参与主体，经营者和用户也能感受到大数据起到的积极作用。一方面，经营者通过互联网平台服务获取大量用户数据，这些数据可能包含用户基本信息、使用偏好、使用轨迹等。在大数据的支持下，互联网平台积极推进现有产品或服务的更新换代，进一步升级技术，以提升平台的竞争力。另一方面，大数据也给互联网平台用户带来积极影响，促使互联网平台为用户提供更加人性化的服务和产品，使用户体验感有所增强。正如尤瓦尔·赫拉利在《未来简史》中提到的：“无意识但具备高度智能的算法可能很快就会比我们自己更了解我们自己。”[3]可以看出，大数据不仅为互联网平台提升产品或服务，增加竞争力，而且还为用户提供精准化服务。

(二)消极影响

大数据为互联网平台带来积极影响的同时，也会因为不当使用，对市场自由竞争秩序带来垄断行为风险。大数据就其内涵而言可以归纳为数据、技术与应用三个方面，此处的大数据不当使用主要是从技术和应用角度出发。从技术上看，重点关注的是对海量、复杂数据进行算法处理，从而获得信息和知识的技术手段[4]。算法是技术的核心，而算法会由于其中植入了带有预谋或歧视的编程推导出不利于竞争的结果。从应用上看，则是强调通过人和技术实现对特定数据集合进行快速分析，获得有价值的信息并用于决定行动[5]，此处的行动往往会排除、限制竞争而对市场造成损害。大数据本身只反映了客观现实，但为达到商业目的，有可能被用来参与市场垄断行为，具体表现在以下三个方面。

其一，利用大数据达成垄断协议。大数据让企业有机会向竞争对手发出信号，并监视对方对这些信号的反应，引发心照不宣的垄断重大风险[6]，形成的垄断协议主要表现为固定价格和监督合谋协议的执行情况两种方式。同一类别的互联网平台可以通过技术黑箱实现算法共谋。这里的技术黑箱是指通过大数据代码、算法技术，输入数据信息，得出数据结论的大数据系统。而其中，算法是大数据的核心技术之一，算法共谋则是指通过彼此分享定价算法，利用人工智能学习技术设置一种利润最大化的算法，并依据市场数据实时调整价格，通过编程对应其他平台的价格变动，从而实现动态固定的效果。算法共谋形成默示的价格垄断协议，侵害消费者利益、损害了互联网市场公平自由的竞争秩序[7]。例如，美国司法部于2015年指控的亚马逊公司利用特定的算法控制招贴画销售价格变动，实施价格垄断协议。

其二，利用大数据滥用市场支配地位。一些大型的互联网平台掌握海量的数据价值，而这些数据对其横向或纵向竞争者都很重要，从而具有引发滥用数据优势的可能，如拒绝交易、针对亲疏远近采取价格歧视、捆绑销售等。这些为追求垄断利益而实施的排除、限制竞争行为已经对市场竞争秩序造成了不良影响，例如，2010年的“北京奇虎360公司诉腾讯QQ滥用市场支配地位案”[8]。

其三，利用大数据实施排除、限制竞争效果的经营者集中。互联网平台可以利用大数据优势发现萌芽状态的竞争威胁，从而并购潜在竞争对手或采取措施阻碍其发展。现有的市场支配地位者伺机消灭市场新进入者可能带来的威胁，从而形成市场垄断，阻碍创新。另外，在大数据背景下的平台很可能由竞争转为合谋，前期是竞争关系，后期则完成合并从而对市场竞争带来损害。例如，目前还处于审查阶段的“滴滴收购优步中国案”。

上述垄断行为必然会对市场参与主体带来损害。除此之外，当互联网平台掌握了足够的用户信息后，将利用其大数据优势，获取消费者剩余，使过去只存在于教科书上的、对所有消费者收取不同价格的“第一类价格歧视”成为现实，例如，判定用户急需订票便提高价格，固定路线叫车报价更高等。本应“懂你但不认识你”的大数据技术演变为“懂你并且利用你”[9]，涉嫌价格歧视，损害消费者利益。

二、大数据背景下互联网平台反垄断法适用难题

针对上述垄断行为风险，我国反垄断监管机构理应依照国家相关法律、法规予以规制，以维护互联网平台市场的自由竞争秩序。然而，面对大数据技术黑箱、互联网平台市场与传统市场的巨大差异等因素，反垄断法无论在规制垄断协议、审查经营者集中还是认定市场支配地位方面均存在适用困难，具体表现如下。

(一)算法共谋为规制垄断协议带来新挑战

《反垄断法》第13条第2款将垄断协议定义为排除和限制竞争的协议、决定或者其他协同行为。在实际案件中，以合同、文件或口头方式明示达成的协同行为逐渐以默示共谋方式出现，即在没有口头或书面协议、决议的情况下，相互进行了沟通并心照不宣地共同实施排除、限制竞争行为[10]。大数据时代垄断协议具有智能化、隐蔽化和综合化的特点，这些特点加剧了算法共谋的认定难度，对当前的垄断协议规制工作提出了新挑战。

一方面，主体要件证明困境。一般而言，实施垄断协议的平台经营者为责任主体，而在大数据影响下，算法以及计算机技术促进了垄断协议的形成。这些算法技术由程序设计者创造和编排，随后还有可能引入其他设计者的改良。那么，设计者和改良者能否认定为垄断协议参与者，他们在垄断协议责任中将承担什么样的责任，法律没有明确规定。

另一方面，客体要件和客观要件证明困境。客体上不易区分是损害了市场竞争还是促进了经济运行效率。以价格垄断协议为例，这一矛盾主要体现在平台系统根据市场动态和最优策略独立、自主选择了和其他平台竞争者或上下游经营者相同的定价行为，排除和限制了市场的竞争效果。又或者相同类型平台使用同一种算法，此类算法为达到经济最优有可能选择共同实施某种平行行为，而且出现的概率极大。那么在这种条件下，可以理解为平台系统算法为促进经济运行效率而实施了价格固定行为，符合经济学和博弈论的基本理论[11]。上述情况下，平台经营者是否应避免损害市场竞争行为的出现而抛弃先进的算法技术给自身带来的经济效率呢？此时不易区分协同行为对客体的利弊影响。

同时，客观上更难证明协同行为主体是否实施了意思联络。国家发改委在2010年公布的《反价格垄断规定》第6条对其他协同行为的认定因素予以明确，垄断协议参与方之间有意思联络是认定价格垄断协议的行为要件[12]。在大数据时代，市场的透明度提升有利于经营者及时掌握市场动态，促进经营者之间的信息交流和互动，符合市场经济的发展要求。但同时，市场透明度提升也增加了互联网平台依据现有数据和算法技术达成默示合谋的风险。依据市场透明的价格信息和大数据算法技术，可以在没有意思联络的情况下达到有意思联络的行为效果，进而实施价格垄断协议。这在证明传统市场上的默示协同行为基础上再次增加了证明难度。

(二)大数据下的平台特征给相关市场界定造成困扰

互联网平台具有双边市场特征，主要表现在三个方面：一是平台向双边用户提供产品或服务，双边用户通过平台实现交易(或交互)，使平台参与主体具有双边性；二是只有双边用户同时接入互联网平台，才能使平台的产品或服务具有价值，彼此之间相互依赖和互补，用户需求具有联合性；三是一边用户参与网络平台的数量规模取决于参与到该平台上的另一边用户的数量规模，一边用户的参与提高了另一边用户参与的价值，反之亦然，此为互联网平台具有网络效应的交叉性[13]41-44。上述三个方面的双边市场特征为界定互联网平台相关市场带来难题。以“3Q”大战为例，从2011年至2014年，历经三年才迎来最高法院的终审判决。无论一审还是二审，法院都花了大量篇幅对相关市场认定问题进行分析判断，二审为此还对一审法院认定欠妥的部分进行了补充和更正[注]一审法院认为QQ与社交网站、微博服务属于同一相关市场的商品集合。而最高院认为这样的认定欠妥。一审法院认为，相关地域市场应该是全球市场，而最高院则认定为中国大陆地区市场。(参见(2013)民三终字第4号奇虎公司与腾讯公司垄断纠纷上诉案判决书)。而滴滴优步合并案，从2016年8月企业宣布合并，同年9月反垄断执法机构宣布介入调查至今，由于相关市场界定等疑难问题尚未解决，反垄断执法机构对这次合并是否违反法律规定还没有得出结论。

另外，非对称性的倾斜定价特点也对相关市场界定造成困扰，特别是在界定方法的选用上。所谓非对称性的倾斜定价是指对双边用户采取不对称的定价方式，一边用户作为利润的主要来源，即付费方，另一边用户作为补贴的对象，即被补贴方，而被补贴方的用户数量将影响付费方的参与数量。互联网平台产生了付费方和被补贴方，而被补贴方往往是免费的，这就使得基于相对价格上涨的假定垄断者测试法不能适用，而需要求助于传统的定性分析。

大数据时代，互联网平台在原有的双边市场特征、非对称定价特征基础上还呈现出跨界经营的新特点。通过跨界经营将主营业务的数据资源辐射到其他领域，进而在拓宽盈利渠道的同时，维持其数据优势。以腾讯、阿里巴巴两个中国最具代表性的互联网平台为例。腾讯依靠QQ聊天工具获得庞大的用户数据，不断开发新的业务平台，扩大产业边界，进而拓展到互联网增值服务、无线增值服务、互联网电子商务、互动娱乐业务。而阿里巴巴从最初的B2B业务，到淘宝网的C2C业务，再到以支付宝为代表的第三方支付业务。不仅如此，近些年来，阿里巴巴还出资收购、入股了优酷、微博、高德等一系列企业，涉猎领域越发广泛，掌握的数据范围也越发全面。这些在技术、产品或交易系统中提供具有基石作用建构区块的平台提供商，突破了产业分立的限制，行业界限划分变得模糊甚至消失，改变了产业竞争模式，使原本属于不同产业的平台也能展开竞争[13]53。这使得不同互联网平台之间的边界较传统行业而言更为模糊，为相关市场界定增加了难度。基于大数据产业的特殊性，传统方法运用于界定大数据产业的相关市场时，基本处于捉襟见肘之境地[14]。

(三)大数据应用对经营者集中申报审查提出更高要求

大数据时代，互联网平台竞争充分，如履薄冰，但其作为市场主体，追求垄断地位是市场竞争的天然倾向，经过一轮又一轮市场淘汰后，仍然存在获得垄断地位的可能性。特别是通过大数据应用于经营者集中，有助于互联网平台在稳定市场地位的同时扩大影响范围。在申报阶段，我国在反垄断实践中主要参照的是2008年《国务院关于经营者集中申报标准的规定》中的第3条，提出申报门槛主要以营业收入为标准[注]《国务院关于经营者集中申报标准的规定》第3条：经营者集中达到下列标准之一的，经营者应当事先向国务院反垄断执法机构申报，未申报的不得实施集中：(一)参与集中的所有经营者上一会计年度在全球范围内的营业额合计超过100亿元人民币，并且其中至少两个经营者上一会计年度在中国境内的营业额均超过4亿元人民币；(二)参与集中的所有经营者上一会计年度在中国境内的营业额合计超过20亿元人民币，并且其中至少两个经营者上一会计年度在中国境内的营业额均超过4亿元人民币。营业额的计算，应当考虑银行、保险、证券、期货等特殊行业、领域的实际情况，具体办法由国务院反垄断执法机构会同国务院有关部门制定。。最近几年出现的各大互联网平台合并案，如2012年3月优酷和土豆合并、2015年2月滴滴和快的合并、2015年4月58同城网和赶集网合并、2016年8月滴滴收购优步中国，均以营业额未达到规定标准为由，没有事先向反垄断执法机构申报。在大数据时代，竞争出现“未来市场化”特点，正如前文提到的现有大数据平台利用大数据优势发现萌芽状态的竞争威胁，从而并购未来市场中潜在竞争对手或采取措施阻碍其发展。此处的被并购者往往是市场中创新性的新兴平台，不易达到4亿营业额的申报标准，进而不需进行经营者集中申报。

在大数据影响下，互联网平台集中不仅呈现出“未来市场化”特点，而且还具有“不相关市场化”特点，也就是说不限于当前相关市场的平台集中。如“微软并购领英”，微软的软件平台和领英的职业社交平台分属于两个不用领域的市场。两者的收购行为引发另一个软件商Salesforce的不满，提请欧盟相关审查部门对微软进行相关调查，最后，欧盟委员会有条件批准收购。经营者虽然处于不同市场，但出于被并购方所掌握的大数据资源，收购方可以借助大数据技术不断收集、分析这些数据，进一步优化其产品内容和服务，同时，也可能限制数据的流出。

《反垄断法》第27条对审查经营者集中应考虑的因素予以了列举，主要围绕相关市场的市场份额、控制力、集中度展开，同时也要将市场进入、技术进步、消费者、经营者、国民经济、市场竞争影响考虑在内。而针对不相关市场和未来市场的经营者集中审核，则对目前的相关市场理论带来根本性挑战，由此又回到了前文提到的相关市场界定难题。

三、大数据背景下互联网平台反垄断法适用对策

(一)落脚算法本身，寻求规制垄断协议出路

2017年，经济合作与发展组织(OECD)发表了《算法与合谋：数字时代的竞争政策》报告，将算法直观表述为：为了完成特定任务，按照一定顺序执行的规则的连续序列。报告还重点分析了四种有利于合谋实现的算法类型，分别是为了确保合谋协议的实施而监督竞争对手的监督算法；通过分享同一动态定价，使价格可以自动反馈市场条件的任何变化，从而达成“有意识的平行行为”的平行算法；企业自动设置让竞争对手的高级算法可以察觉的快速迭代行为或者公开披露大量详细数据作为提议以及协商涨价的信号算法；利用机器学习和深度学习技术，在不需要人类干涉的情况下形成合谋的自我学习算法[15]。

上述四种算法类型无不出自算法设计者或改良者之手，他们能否成为价格垄断协议的责任主体？从我国现有的法律规定来看，是不能的。我国《反垄断法》在法律责任这一章中只列举了四类责任主体，分别是经营者、行业协会、行政机关和法律、法规授权的具有管理公共事务职能的组织，没有将垄断行为的参与者囊括在内。算法设计者和改良者基于经营者要求对算法进行编排，亦或是基于自我学习算法形成垄断协议，该行为的最终受益者是互联网平台经营者，应由经营者作为该种情况下的责任承担主体。

目前，基于算法合谋引起的反垄断问题研究仍处于起步阶段，在没有意思联络下实施的价格垄断协议是损害市场竞争还是促进经济运行效率两者之间未找到矛盾解决点前，是否有必要针对算法问题展开反垄断规制尚存争议。企业以及竞争管理机构必须更好地了解计算机算法，了解新的竞争现实会改变竞争的范式，探索新的竞争法背景下的竞争法规[16]。

1.明确算法规范价值伦理

在算法越发重要的今天，对其缺乏足够和直接的规范，将难以从源头上遏制算法带来的市场乱象，由此，算法也应具备良好的价值伦理，并上升为具体的法律规范。具体到算法对市场垄断影响方面，可以参考新修订的《反不正当竞争法》第13条，在《反垄断法》修订过程中，增加类似于“经营者利用网络从事生产经营活动的，所采用的技术手段应遵守社会伦理和商业道德，不得利用技术手段实施垄断行为”的规定，从算法源头上进行了规范。此外，反垄断监管机构还需及时更新监管理念和监管措施，遏制算法共谋阻碍竞争的不利影响。

2.引入算法问题的市场化解决机制

无论是经营者、消费者还是公权力机关，主动吸纳科技元素，释放科技力量都是时代赋予的责任。“算法型消费者”这一算法问题市场化解决机制应运而生，备受国际竞争法理论界关注。所谓算法型消费者，是指消费者利用特定的算法帮助他们优化其消费决策过程。消费者也可以借用大数据算法选择物美价廉的产品和服务，进而强化互联网平台中的买方力量，在一定程度上抵消算法共谋带来的负面效应。目前，互联网市场中已经出现了类似的比价软件，通过收集各个互联网电商平台的商品价格信息，对同种商品进行价格比对，给消费者提供选择。消费者通过比价软件“货比三家”，可以有效减少算法共谋带来的损害。

3.启动算法运用的市场调研机制

基于大数据算法的创新性和算法共谋的隐秘性，当前我国还没有过相关反垄断实践。在现阶段，比较可行的做法是由反垄断监管机构启动相关市场调研，深入互联网平台，了解算法在商品或服务定价中的运用情况，发现存在的问题。对涉及到的其他领域知识，如经济学、信息技术学的理论知识深入学习，听取相关领域专家学者的意见和建议，为未来即将面临的反垄断执法打好基础[17]。

(二)明确界定步骤，在合理情况下淡化“相关市场”概念

1.清晰相关市场界定步骤

大数据背景下互联网平台类型种类繁多，针对互联网平台双边市场特征、经营业务涉及领域广泛和市场边界不清的问题，要对什么是互联网平台的相关市场，如何选用相关市场界定方法做出回应。

首先，可以对互联网平台进行分类。以互联网平台双边用户交易方式为标准，分为交易型双边市场和非交易型双边市场，前者如淘宝、京东等互联网电子商务平台，交易直接在两边用户展开，平台通过收取会员费和交易费来获取收益，此时交易型双边市场可以视为一个市场整体；后者如百度搜索平台、腾讯QQ社交平台，他们的双方市场分别涉及广告投放市场和搜索引擎服务市场、广告投放市场和互联网即时通讯市场，不能视为一个市场整体。

其次，对被诉损害行为发生市场做出判断，主要是在非交易型双边市场中。“唐山人人公司诉百度案”中，争议围绕在百度是否利用市场支配地位大幅减少对唐山人人公司的信息收录，此案无论是一审还是二审法院均将相关市场定位为中国搜索引擎服务市场。又如“北京奇虎诉腾讯滥用市场支配地位案”中，两审法院也将相关商品市场定位为即时通讯服务市场。也就是说，即使非交易型互联网平台连接着双边或多边市场，在涉及相关市场判断时，要以被诉损害行为发生的市场进行界定。诚然，双边市场具有牵连性，可能会对相关市场界定方法适用造成一定影响，但是这不妨碍对市场类型的判定,在竞争分析时将损害行为发生市场作为重要参考依据，同时需要兼顾另一边市场的竞争约束。

最后，根据损害行为发生市场特征选用界定方法。在界定方法的选用上，学者们围绕互联网领域相关市场界定方法展开研究已多时，除SSNIP法外，还有产品性能测试法、盈利模式测试法、销售方式测试法等，这里就不再赘述。按照上文的分析思路，针对交易型互联网平台，只需根据产品功能替代法，从平台功能角度总体上界定一个市场[18]。或者针对该平台收取的会员费、交易费等，实施SSNIP法也是可以的。另外，针对非交易型互联网平台，找准被诉行为发生市场后，如果涉及收费市场时，SSNIP法完全适用，通过适当调整价格幅度，确定相关市场。若是免费市场，则可以通过调整非价格因素(品质和性能)，如增加一定量的广告时间或广告占用面积，结合用户需求替代性分析来确定相关市场。

2.合理情况下淡化“相关市场”概念

近些年来，在反垄断法理论界和实务界都不断出现这样的呼声，那就是在合理情况下淡化相关市场界定在反垄断案件中的作用。黄勇和蒋潇君认为，在符合严格条件下，如果其他事实证据充实，如某种只有依赖市场支配地位才能成立的行为(如歧视行为)持续了相当长的时间且损害效果明显，精确界定相关市场非常困难时，可以务实性地选择淡化“相关市场”概念[19]。马君慧认为在某些界定相关市场十分困难的个案中，可以运用经济学工具直接对经营者的市场支配力进行评估，淡化界定相关市场的作用[20]。2014年，最高院在“北京奇虎诉腾讯滥用市场支配地位案”中认为：“界定相关市场是评估经营者的市场力量及被诉垄断行为对竞争的影响的工具，其本身并非目的。即使不明确界定相关市场，也可以通过排除或者妨碍竞争的直接证据对被诉经营者的市场地位及被诉垄断行为可能的市场影响进行评估。因此，并非在每一个认定市场支配地位的案件中均必须明确而清楚地界定相关市场。”

上述是我国理论界和实务界对淡化“相关市场”概念的支撑。转而看立法条文的变化，2019年1月实施的《电子商务法》第22条的规定也可以视为淡化相关市场概念的证据，其规定：“电子商务经营者因其技术优势、用户数量、对相关行业的控制能力以及其他经营者对该电子商务经营者在交易上的依赖程度等因素而具有市场支配地位的，不得滥用市场支配地位，排除、限制竞争。”对比《反垄断法》第18条认定经营者具有市场支配地位应当考虑的因素发现，其仅仅把“相关市场的市场份额”“相关市场的竞争状况”和“进入相关市场的难易程度”这三个涉及“相关市场”概念的因素删除了。由此可以推断，在互联网经济中，立法者也认可界定相关市场不再是认定经营者市场支配地位的必要途径。此外，在面临互联网平台的价格不对称性、赢者通吃、跨界经营等竞争策略时，进行相关市场界定将加重原告的举证责任和法院的认定责任，不死守相关市场界定更有利于垄断案件的顺利推进。

(三)完善申报和审查机制，弥补经营者集中漏洞

1.建立多元申报标准，引导主动介入调查

为保证市场高效运行，国家并未要求所有经营者集中均需进行申报，而是以营业额为标准划分开来。本文以为，基于大数据引发的互联网平台集中，单一的营业额标准不能满足经营者集中的申报要求，还应考虑同时引入其他标准共同参考，如互联网平台的用户数量、数据规模、收购协议价格等因素。《国务院关于经营者集中申报标准的规定》第4条对未达到申报标准的经营者集中，只要符合相应条件，执法机构可以主动介入调查。针对上文提到的，为避免未来市场潜在对手构成威胁，采用并购的方式将风险扼杀在摇篮之中，而经营者营业额尚未达到申报标准的情况下，执法机构能否适用第4条的规定主动介入调查？本文认为，应当引导反垄断执法机构的自由裁量权在个案中规范行使，并同时明确自由裁量权的启动条件和影响因素种类以及经营者的抗辩和法定豁免条件，在此基础上，增加执法机构主动介入调查机率，同时也确保调查的合法合规性。

2.找出集中背后动因，将商谈作为特定情况必经程序

互联网平台的经营者集中表面上呈现出不相关市场性特征，但其背后或许存在某些关联。比如微软收购领英，两者属于不同市场，但是微软公司看重领英作为职业社交平台，其所享有的大量用户关系数据和职业生涯信息有机会在大数据等领域产生价值，对微软布局未来意义重大。互联网平台跨界经营的特点决定了其发展战略就是不断吸纳合并成为无所不包的“大平台”，从而拥有比其他网络更多的功能组合，达到逐步驱逐竞争对手的目的。为迎合互联网平台的发展特征，我国的经营者集中申报审核在涉及互联网领域时，应更多考虑经营者集中的背后目的和集中后对当前互联网市场造成的影响，从而判断是允许集中、附条件集中还是禁止集中。

商务部反垄断局 《关于经营者集中申报的指导意见》第9条提到，经营者在反垄断局决定立案审查前，可以就已申报或拟申报的经营者集中向反垄断局申请商谈。商谈程序不是经营者集中申报的必经程序，而是由经营者自主决定。在审查程序方面，可以将商谈程序作为达到一定规模的互联网平台集中申报的必经程序，比如只限定涉及集中的一方经营者营业额达到4亿元，即可要求商谈前置程序，有效限制平台大企业提前扼杀新型创新平台或是将市场优势传递到其他领域从而破坏市场竞争秩序。

四、结 语

透过大数据对互联网平台市场影响的分析可以发现，大数据作为重要生产要素，除促进互联网平台充分竞争外，还为互联网平台用户提供更精准化服务。然而，如若使用不当，大数据也会为市场带来垄断行为风险。如通过垄断协议、经营者集中等途径形成优势地位，并实施滥用市场支配地位排除、限制竞争，损害市场竞争秩序。同时，这些垄断行为风险由于涉及大数据算法、双边市场特征等新兴领域，为反垄断监管机构带来法律适用难题。

针对反垄断法在互联网平台中的适用困境，可以在《反垄断法》修订时引入算法规范价值伦理和市场调节机制，同时建议监管机构深入市场调研，以此为算法共谋达成的垄断协议做好监管准备。此外，在界定互联网平台相关市场时还需厘清涉案平台类型，在定位被诉损害行为发生市场后选择适合的界定方法。即便如此，在互联网市场中要对平台进行精准的相关市场界定仍是一件极其困难的事情，在合理的情况下，需要淡化“相关市场”概念，另辟蹊径，如通过界定互联网平台的数据竞争力来认定其市场支配力。针对互联网平台利用大数据优势实施的经营者集中问题，可以就申报和审查机制予以完善，弥补经营者集中漏洞。可以预见，大数据时代下，未来的互联网平台涉及垄断协议、滥用市场支配地位行为、经营者集中，可能会在大数据和人工智能的影响下变为更高级形式，不断给反垄断理论和实务造成挑战。反垄断法研究专家和学者们需要紧跟时代步伐，不断丰富和完善理论知识储备，在全球化视野下互相学习和交流，以他山之石为我国反垄断实践寻求解决对策。