大数据“杀熟”行为的反垄断法规制研究
2021-01-16王月
王 月
(安徽大学 法学院,安徽 合肥 230601)
互联网市场的竞争,已经从“流量为王”发展到“数据为王”。①在“数据为王”的时代,一方面,大数据技术有利于提高产品或服务的质量,提高经济运行效率;但另一方面,数据隐私泄露、数据效率低下、数据歧视等现象层出不穷,其中大数据“杀熟”现象对公平正义等法律价值造成极大的冲击,如何运用法律规制该类行为值得研究。
1 大数据“杀熟”行为的内涵及法律定性
1.1 大数据“杀熟”行为的内涵
大数据“杀熟”属于一种差别定价行为。商家没有正当理由,利用所搜集的或者从他处获取的数据信息,为用户描绘画像,将用户进行分类,对购买同一商品或服务的不同的用户在标准价格的基础上进行动态定价,采用不同的定价策略。这种差别定价行为损害了消费者福利和社会总福利,破坏了经济市场秩序。
1.2 大数据“杀熟”行为构成反垄断法上的价格歧视
国内法律对于大数据“杀熟”行为还没有定性,学术界主要有价格歧视说和价格欺骗说两种观点。笔者支持价格歧视说。价格歧视表现为一种价格差异,即商品或服务提供者在提供同种商品或服务时,对不同交易相对人实行不同收费标准。根据大数据“杀熟”行为的内涵,其符合价格歧视的行为特征。我国反垄断法维护正常市场竞争秩序,而竞争即市场上的所有经营者相互抗衡,每一经营者都将受到其他所有经营者的限制或者说每一经营者都不具备主导和控制市场竞争的能力。②如果想从法律上规制大数据“杀熟”行为,需要先判定其是否构成反垄断法上的价格歧视。
第一,经营者拥有市场支配地位。我国《反垄断法》第十七条明确规定,实施价格歧视的主体应该是具有市场支配地位的经营者。首先,实施大数据“杀熟”行为的主体一般都拥有市场支配地位,提供某种商品或服务的主体和大数据“杀熟”的主体均是出于利益最大化的目的,因而大数据“杀熟”的行为主体属于经营者范围。其次,该经营者在相关市场领域内拥有一定支配力量,拥有丰富的客户信息,能够利用算法描绘用户画像,有进行大数据“杀熟”的资本前提和市场前提。小企业一是没有丰富的客户信息进行算法分析以实行差别定价,二是耗费大笔资金购买用户信息以获取利润最大化并不合算。
第二,对条件相同的交易相对人在交易价格上实行差别待遇。根据《禁止滥用市场支配地位暂行规定》③,此处的“条件相同”中的“条件”不仅指交易相对人的资金能力、信用状况、交易规模等,还有交易过程的安全程度、所需成本等。实施大数据“杀熟”行为的经营者利用大数据将先前收集的用户信息进行算法分析,将不同购买能力的消费者进行级别分类,当他们在同种交易条件下购买相同产品或服务时,被要求支付不同的价格。这种交易不仅发生在经营者和消费者之间,还发生经营者之间,比如上下级经销商之间。
第三,造成竞争损害。以往市场中的差别定价行为可以提高经济运行效率,但在互联网经济下,差别定价行为演化成大数据“杀熟”行为。因其行为主体的市场支配性、用户划分的精准性、“杀熟”过程的隐蔽性等,对消费者和其他同业竞争者的利益造成损害。消费者在被“杀熟”前后所支付价格之间的差价就是消费者所受到的实际利益损害。
第四,没有正当理由。我国《反垄断法》第十七条所指的滥用市场支配地位的行为,除了第一款和第七款以外,均明确要求该种行为的实施没有正当理由。一般而言,正当理由常见的有交易习惯、行业惯例、首次交易的合理优惠、成本抗辩、情势变更、适应竞争等。但是,大数据“杀熟”行为并不具备这些常见的正当理由,也不具备其他法律、行业所允许的正当理由,因此该行为属于价格歧视,需要用反垄断法进行规制。
2 大数据“杀熟”行为的反垄断法规制困境
虽然《价格法》④《消费者权益保护法》⑤《电子商务法》⑥对大数据“杀熟”行为有所规制,但只是从形式上对这一行为进行浅层规制。有效规制此类行为,应立足于大数据“杀熟”行为的本质,即价格歧视。因此,用《反垄断法》进行规制最具针对性。但是我国目前大数据“杀熟”行为的反垄断规制面临一些困境亟待解决。
2.1 现有反垄断分析框架不适应大数据“杀熟”行为认定
2.1.1 大数据相关市场界定困难
以往市场一般为单边市场,界定相关市场主要是通过分析产品之间是否具有替代性,一般采用定性的产品替代性分析法和定量的SSNIP法来分析产品之间是否具有替代性。然而,大数据相关市场多属于双边市场(即平台两边的用户需要凭借中间平台企业进行交易,一边子市场上各用户的受益取决于另一边子市场上用户的数量),因此用这两种方法界定大数据“杀熟”行为面临市场结构难题。
首先,定性的产品替代性分析法需要反垄断执法者定性分析产品价格、产品功能、产品特性等,主观判断产品之间有无替代关系。该方法受分析者主观因素影响较大,科学性不高。互联网经济下产品边界较模糊,市场依托某一数字平台提供产品和服务,双边或多边平台涉及多个相关市场,比如微信平台不仅可以实时通讯,还可以转账、娱乐,导致认定相关市场标准不易明确且界限模糊,产品之间的替代性难以把握。
其次,定量的SSNIP法是以价格为基础,通过考量价格变化因素以及价格上涨所产生的市场反应来界定相关市场的范围。在数字经济下,价格因素对市场的影响作用大不如前。第一,由于数据市场的双边市场特性,对假定的垄断者产品的价格变化所带来的市场反应无法进行全面、量化、科学的分析。第二,用户的注意力是一种重要的竞争资源,数据市场中存在大量的“免费”服务模式,即为了吸引用户的注意力在某一子市场采用免费模式,在另一子市场利用所拥有的用户注意力进行盈利,比如搜索引擎免费+广告收入等,这种价格结构的非对称性导致用户对于产品价格没有在传统市场中那么敏感。第三,数据市场具有网络效应,用户之间会相互推荐好的产品,形成正反馈机制,出现产品冒尖现象(即尽管有其他性能更优、价格更便宜的产品,但是消费者对市场占有量大、用户基数大的产品明显偏爱)和消费者锁定现象(即用户受转移成本和使用习惯等影响,在原有产品价格涨幅不大的情况下,不会轻易更换别的产品),这些因素都会影响定量的SSNIP法的适用。
2.1.2 实施主体的市场支配地位认定困难
在以往市场中,判断某一主体是否具有市场支配地位主要看两个因素,即市场份额和其他行为主体进入相关市场的难易度。但是,这种判定方法在数字经济下不太适用。
首先,反垄断法规定在相关市场的市场份额达到二分之一,视为具有市场支配地位。以往主要用市场占有率、利润率来判断市场支配地位。但数字经济下竞争方式多元,经营者为积累用户数据信息,会在经营初始阶段,在一边子市场采取免费模式或者低价模式,甚至零利润模式,在另一边相关子市场获取利润,因而经营者的利润率无法直接表现为该经营者的市场份额。另外,一些小型企业成立初期具有极强竞争力,所占市场份额较大,但这并不意味着后期就会对相关市场产生支配力量,因为数字经济的创新性要求高,更新换代快,一时的市场支配地位并不意味着永恒。
其次,数字市场的进入壁垒主要表现为资金壁垒和技术壁垒。大数据“杀熟”行为以充足的用户信息和算法计算模型作为前提,需投入大量资金和技术,这会将一部分资金技术不到位的企业排除在市场之外。而且,正是因为数据收集所耗费的成本高,所以数据拥有者会加强对数据的保护,毕竟在数据平台中,数据资源就是竞争力。虽然数据具有非对抗性和用户的多归属性,但是这并不代表每个经营者都能获得数据,因为一些企业在获得足够多的数据并形成一定的数据优势后,往往会采取各种限制措施阻碍其他竞争对手获得这些数据。⑦而且由于数据信息收集的隐蔽性和不公开性,一些拥有数据优势的经营者会利用自身的数据优势,监控其他竞争者的行为动向,一旦发现可能威胁其自身优势地位的竞争者,会在对手壮大之前进行收购。并且那些具有市场支配地位的经营者往往会利用自身的优势,迫使市场的新进入者接受不平等的交易条件,并以此阻碍潜在的竞争者公平自由地进入市场。⑧综上来看,大数据“杀熟”实施主体的市场支配地位很难认定。
2.1.3 损害结果认定标准不明确
经营者采取的大数据“杀熟”行为,对消费者所造成的损害不仅包括金钱上的损失,还包括时间成本损失、预期可得利益的损失、信赖利益的损失等。这些损害结果无法在责任赔偿时进行量化,也缺乏统一的量化标准。导致反垄断法在规制大数据“杀熟”行为时,无法对买方所遭受的损害结果进行量化,买方的合法权益也就难以得到有效保护。
2.1.4 正当性抗辩事由不明确
《反垄断法》《禁止滥用市场支配地位行为暂行规定》和《反价格垄断规定》中均对价格歧视的正当性抗辩事由进行了规定,但是《反垄断法》中并未对其中规定的“正当理由”进行展开,只进行了原则性规定。《禁止滥用市场支配地位行为暂行规定》中规定的“正当理由”主要包括行业惯例、交易习惯以及新用户首次交易在合理期限内的优惠活动这两个方面。一方面,并未对行业惯例和交易习惯的范围进行明确界定,也没有规定何种程度属于惯例或习惯。另一方面,新用户的判定标准应当如何确立,是以初次进行信息注册为标准,还是以初次进行交易为标准,这些尚不明确。另外,所谓的合理期限是从注册到交易这段时间,还是从注册后的一定时间内。关于这些,暂行规定目前没有给出答案。
2.2 大数据“杀熟”反垄断执法时机难以确定且取证难度大
大数据“杀熟”反垄断执法时机难以确定且执法过程中取证难度大。数字市场中的竞争具有创新性和动态性,不能仅依据经营者的单一或特定行为认定其滥用市场支配地位或违反《反垄断法》,应当根据其一段时间内的市场行为或市场地位进行综合判定。由于大数据“杀熟”行为复杂的行为特征,经营者与消费者双方信息不均衡,“杀熟”过程精准而且极其隐蔽。受制于这些因素,执法机构何时介入、何时开展执法活动才能最大限度平衡行业创新和市场竞争关系,这一时机直接影响到反垄断执法的效率和质量,因而也就成为反垄断执法过程中的首要难题。另外,即使进入反垄断执法过程,因大数据“杀熟”中所用到的算法模型、平台垄断协议等技术性高,司法人员执法过程中的取证难度也会相应增大。
2.3 大数据“杀熟”反垄断个人诉讼原告范围较小且举证困难
首先,个人诉讼原告范围较小,难以抗衡资金技术力量雄厚的经营者。目前,我国《反垄断法》在反垄断民事诉讼的诉讼主体方面没有进行规定,但实践中一般多为与案件有法律上直接利害关系的公民、法人或其他组织。在大数据“杀熟”案件中,这些利益受损的消费者往往比较分散,个体损失量不大,面对复杂的反垄断诉讼程序,个人提起诉讼的可能性不多;而且消费者之间互不认识,联合起诉的可能性也不大。另外,虽然我国有消费者保护组织可以提起公益诉讼,但多为社会影响重大的案件,且出于维护整体社会利益考虑,单个消费者的实体利益很难得到保护。
其次,在案件处理过程中,交易相对人举证困难。第一,证据获取困难。经营者和交易相对人之间信息不对称,执法机构都很难获取经营者滥用市场地位实施价格歧视的相关证据,更别说个别消费者。第二,很难获取充足的证据。交易相对人不仅要证明经营者的价格歧视行为给自身造成损害后果,还要证明其行为是造成损害结果的实质性原因。要证明两者之间的因果关系,不仅所需证据繁多,证据的技术性强、专业度高,有时还需要专家辅助人出庭说明,这些在实际操作过程中都存在一定难度。第三,证据很难达到民事诉讼所要求的高度盖然性的标准。交易相对人和经营企业双方的法律团队力量悬殊,对于高度盖然性的证明标准,力量薄弱的原告很难实现。
3 大数据“杀熟”行为的反垄断法规制建议
3.1 创新反垄断分析框架以适应大数据“杀熟”行为认定
3.1.1 改进相关市场的判定方法
首先,改进定量SSNIP法。在数字市场下,虽然由于免费模式、用户锁定效应、产品冒尖现象等原因,使得价格因素产生的市场反应和市场变化无法量化,但价格因素的影响只是减弱,并非消失。数字市场下,可在SSNIP法价格理论的基础上,在公式中的基准价格中引入数据量和用户量,综合判定影响市场反应的几个因素,全面界定大数据“杀熟”行为的相关市场领域。而且,相关市场的界定是一个动态的过程,数字平台下的双边市场和互联网行业联系紧密,企业的经营范围随着整体行情、对手发展情况等不断变化,其所在的相关市场范围也会发生变化,这些因素在界定时都需要被考虑。
其次,引进新的相关市场界定方法,如产品性能测试法、基于成本上涨的价格垄断者测试法(SSNIC)、盈利模式测试法。第一,在数字市场的发展过程中,产品的品质和性能要素已经逐渐取代价格要素成为重要的竞争力之一。产品性能测试法是对以往定性的产品替代性分析法的升级,产品性能测试法需要考量的因素相对较少,受主观影响程度不大。如果某种产品的性能显著降低,交易相对人放弃对该产品而转移使用其他替代产品,或者某种产品的性能显著提高,能够将用户从其他产品上吸引过来,那么相应的替代产品和目标产品就可以划到同一个相关市场中。使用这种方法进行判定始终坚持以产品的核心性能为主要考量因素。如果是在双边市场中,则需要从两边的子市场出发,分别考量产品性能显著变化所带来的需求替代性变化。第二,SSNIC法测试的基础是产品或服务的用户使用成本,这里的使用成本不仅包括价格,还包括服务质量等,可以克服SSNIP法在免费模式下的适用困境。第三,盈利模式测试法只分析相关产品和服务的盈利模式,无需考虑其他价格、技术、性能等因素。根据不同的盈利模式对大数据市场进行相关市场划分,具有简便、高效、实用的特点。
3.1.2 综合判定市场支配地位
在以往反垄断实践中,多用市场份额来判定某一经营者是否具有市场支配地位,但是在数字经济下,这种单一认定方法显然不太适用。
首先,要改进市场份额的认定标准。一般来说,企业的市场份额是根据企业的销售额占目标市场总销售额的比例来认定的。数字经济下许多经营者在经营初期选择免费模式,该认定方法丧失了适用基础。但在经营过程中,大量的免费用户会为经营者带来正反馈效应,因为其他用户在选择经营者时一般倾向于选择用户数量大的经营者。等到用户规模达到一定程度,即使后期经营者开始收费,用户出于使用习惯、转换成本等原因一般不会轻易转向别的产品,除非其转换产品后所获取利益大于先前。此时,市场份额的认定应当将前期免费用户所带来的实质受益考虑进去,具体可以参照后期的收费标准来计算前期免费模式下经营者的销售额,这样可以更加准确地判定市场份额。
其次,引入其他因素综合判定市场支配地位,比如数据信息量、用户黏性、相关企业的进入壁垒等。第一,数字平台区别于以往市场,价格因素、销售额、市场份额等不再是判断市场支配地位的唯一标准。数据信息量成为经营者进行大数据“杀熟”行为的利器,目标企业在数字平台下收集充足的用户信息,利用手中的数据信息制定动态的销售策略,抢占先机,排斥其他竞争者。第二,用户黏性也是数字经济下经营者的重要竞争力。目标企业的用户黏性强,用户就不会因为产品或服务价格的轻微波动而转向别家的产品或服务,而且只要目标企业维持自身产品和服务的竞争力,还会形成相应的正反馈机制,对目标企业占领相关市场具有重要的作用。第三,在数字平台下,相关竞争企业的进入壁垒不同以往,表现为技术壁垒、资金壁垒和用户规模壁垒等。这些因素在综合判定目标经营者是否具备市场支配地位时都需要被考量。
3.1.3 完善损害结果认定标准
目标企业在为用户描绘画像后,在同一交易条件下,针对不同种类的用户制定不同的价格。关于用户所受到的实际损害结果应当如何认定,目前缺乏完善的标准。用户所实际支付的价格和该产品或服务的标准价格之间的差额就是用户所受到的价格损失。其中,该标准价格是综合企业的投入成本、基本利润需求进行量化确定的,而不能单纯定为企业的目标理想价格。另外,对于交易相对人所受到的时间成本损失、信赖利益损失、预期可得利益损失如果确实价值较大,可以进行追偿。因为数字平台下的大数据“杀熟”行为虽然大多数情况下发生在经营者和消费者之间,但上下游经营者之间的“杀熟”行为也时常发生。
3.1.4 解释正当性抗辩理由的具体内涵
《反垄断法》《禁止滥用市场支配地位行为暂行规定》和《反价格垄断规定》中关于价格歧视正当性抗辩事由的模糊规定需要出台相应解释进行明确,主要需要明确“行业惯例”“交易习惯”“首次注册”“首次交易”等概念的内涵。首先,明确行业惯例的内涵。对于大数据市场下存在多个子市场,要根据不同市场的大多数人的行业交易习惯概括总结成一般的行业规则。其次,对于交易习惯的诉讼主张,应当提供相应的证据进行证明,并且证据应当达到一定的证明标准,否则不予采纳。最后,明确规定新用户以首次进行注册为准,首次交易以新用户注册后在该平台针对某一产品或服务进行的交易为准。
3.2 加大反垄断执法投入以明确取证时机
加大对大数据“杀熟”反垄断执法的资金和技术投入。大数据“杀熟”行为具有隐蔽性和技术性,取证时机难以确定并且取证过程困难,消耗成本高。因此,应加大对该执法领域的资金和技术投入,以对目标企业一段时间内的市场行为和市场地位进行准确判断,以便在合适的时机介入,以避免执法机构过早干预从而打击市场创新或过迟干预从而破坏市场竞争秩序。
3.3 拓宽个人诉讼原告范围并减轻原告举证责任
首先,拓宽个人诉讼原告范围。大数据“杀熟”案件中的个人诉讼虽然可实现对单个消费者利益损害的赔偿,但是诉讼提起率不高,胜诉率低,而且对于维护整个行业的市场竞争秩序意义甚微。因此在大数据“杀熟”案件中,将原告范围进行扩大确有现实必要。第一,可以赋予一些行业协会以公益诉讼的资格,减轻消费者权益保护组织的诉讼压力。第二,可以借鉴美国、欧盟提倡并实行的集团诉讼。集团诉讼与我国的共同诉讼和代表人诉讼相比有以下优点:集团诉讼的诉讼效力不仅及于案件当事人,而且对那些没有参与诉讼的集团成员同样有效;集团诉讼实行的是“默示加入”和“明示退出”的机制,在起诉时不要求诉讼参与人人数的确定,这很好地适应了大数据“杀熟”案件中人数不确定且较为分散的特点,有利于提高司法效率,节约司法资源。
其次,减轻原告举证责任,降低证明标准。第一,我国目前对于滥用市场支配地位的案件仍然适用的是“谁主张,谁举证”的原则,但是实践中举证不能的情况屡见不鲜,因此需要适当减轻原告的举证责任。例如,可以考虑由被告方承担证明不具备主观过错,以此保持控辩双方实质上的公平正义。第二,可以将适度放宽高度盖然性的证明标准,只要原告方提供的证据相较于对方提供的证据更具优势地证明事实的存在或不存在,这样原告方的证明责任即属于履行完毕。减轻原告的举证责任在一定程度上可以提高原告的胜诉机率,进而提高大数据“杀熟”个人诉讼的起诉率。
注释:
①殷继国.大数据市场反垄断规制的理论逻辑与基本路径[J].政治与法律,2019(10).
②刘继峰.反垄断法[M].北京:中国政法大学出版社,2012:18-20.
③《禁止滥用市场支配地位行为暂行规定》第十九条第二款规定:“条件相同是指交易相对人之间在交易安全、交易成本、规模和能力、信用状况、所处交易环节、交易持续时间等方面不存在实质性影响交易的差别。”
④《价格法》第十四条规定:“经营者不得有下列不正当价格行为:……(四)利用虚假的或者使人误解的价格手段,诱骗消费者或者其他经营者与其进行交易;(五)提供相同商品或者服务,对具有同等交易条件的其他经营者实行价格歧视”.
⑤《消费者权益保护法》第二十条规定:“经营者向消费者提供有关商品或者服务的质量、性能、用途、有效期限等信息,应当真实、全面,不得作虚假或者引人误解的宣传,经营者对消费者就其提供的商品或者服务的质量和使用方法等问题提出的询问,应当作出真实、明确的答复,经营者提供商品或者服务应当明码标价。”
⑥《电子商务法》第十八条规定:“电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或服务的搜索结果的,应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项,尊重和平等保护消费者的合法权益。”
⑦曾雄.数据垄断的竞争分析路径[A]//金融创新法律评论(2018年第1辑·总第4辑)[C].中国政法大学互联网金融法律研究院,2018:14.
⑧陈兵.我国反垄断执法十年回顾与展望——以规制滥用市场支配地位案件为例的解说[J].学术论坛,2018(41).
⑨熊鸿儒.数字经济时代反垄断规制的主要挑战与国际经验[J].经济纵横,2019(7).