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数字经济背景下反垄断面临的挑战与应对研究

2021-12-28李丽红尹伟贤

理论探讨 2021年2期
关键词:反垄断竞争数字

◎李丽红,尹伟贤

沈阳建筑大学 管理学院,沈阳110168

2020年12月16日至12月18日,中央经济工作会议在北京召开,强化反垄断和防止资本无序扩张成为本次会议的重要主题。会议明确指出:“反垄断、反不正当竞争,是完善社会主义市场经济体制、推动高质量发展的内在要求。”同时,会议还强调要加强规制,提升监管能力,坚决反对垄断和不正当竞争行为。与传统反垄断不同,数字经济成为本次反垄断的重要背景。在新冠肺炎疫情肆虐初期,钉钉、微信等远程办公平台的限制竞争行为就引起社会对数字经济时代下垄断问题的关注。国外以微软、脸书和亚马逊等为代表的大型数字经济平台早已被各国反垄断执法机构调查和处罚[1]。2020年1月2日,国家市场监督管理总局公布的《〈反垄断法〉修订草案(公开征求意见稿)》已将平台和数据等数字经济因素纳入反垄断执法框架中。

当前,学界对于如何在数字经济背景下进行反垄断存在很多争议。曲创和刘重阳(2016)认为,传统认定市场份额与市场势力保持对等关系的论断在数字经济时代并不一定成立[2]。吴汉洪和王申(2019)进一步指出, 转换成本的存在使得传统的以价格工具作为可竞争判定的标准面临挑战[3]。Waller(2020)虽然主张政治民主目标是判定数字经济时代市场竞争的首要标准,但是其却并未完全摒弃“价格中心论”的分析范式[4]。张穹和王岩(2020)也认为,在数字经济时代,对主导地位的技术平台整合的风险会导致结构性分离的恢复,因此反垄断社会价值应该回归到追求公平而非继续坚持消费者福利标准[5]。由此可见,数字经济时代下的反垄断与传统反垄断相比已经发生了重大变化,那么这些变化究竟给新时期的反垄断带来了哪些挑战?我们又应该采取哪些对策?本文基于数字经济的基本架构及垄断成因对此进行系统分析,以飨读者。

一、数字经济的基本架构与垄断成因

(一)数字经济的基本架构

1.数字经济的核心生产要素——数据。生产要素是划分人类历史发展阶段的重要标准,比如农业时代的生产要素主要是土地和劳动力,工业时代的生产要素主要是资本以及由此衍生出的技术等,而数据作为基本生产要素的出现标志着人类由此跨入数字经济新时代。数据作为数字经济的核心生产要素,与土地、劳动力和资本等传统生产要素既存在区别也存在联系。首先,从理论上来说,数据是不可耗竭资源,边际成本接近于零,而土地、劳动力和资本的供给都是无弹性的,其边际成本是递增的。其次,数据投入的增加会导致边际报酬递增,但是传统生产要素投入的增加则会导致边际报酬递减,从这个意义上来说,数字经济时代的经济增长是真正可持续的。最后,无论土地、资本,还是劳动力,都可以转化为数据要素,并从根本上提高全要素生产率。与此同时,与土地和资本相同,数据作为生产要素必须与劳动结合在一起才能真正发挥作用,成为现实的生产要素。

2.数字经济时代的主要组织基础——平台。平台是数字经济时代企业获得数据的主要组织方式。平台将买方和卖方有机联系起来,并据此获得海量的数据信息,进而形成现实的生产力。平台具有非常显著的网络经济属性,因此数字经济时代的平台与工业经济时代的企业存在显著区别[6]。首先,平台的资产是轻型化的,以无形资产为主,而工业企业资产一般是重型化的。其次,平台的驱动力在于用户,成长往往是指数级增长,因此平台有强烈的动力进行扩张,“赢者通吃”的马太效应十分明显;相反,传统工业企业成长的驱动力仍然是在供给端,其发展遵循渐进的线性路径,企业要成长为行业的领头羊往往要历经几十年甚至是上百年时间,而且行业内不同企业的市场份额差别不十分显著。最后,平台企业拥有可变现的海量用户,产品功能丰富且迭代升级速度极快,因此有着天然的跨界经营冲动和优势,而传统工业企业则更加强调聚焦和专业化。

3.数字经济的关键生产工具——算法。算法是将海量数据转化为商业价值的关键所在,是数字经济时代的关键生产工具。离开了算法,数据就会成为孤立无用的数字,其真实的商业价值也难以被挖掘出来,数字经济也就不复存在。因此,各数字平台企业都十分重视算法的开发和利用。首先,算法可以帮助平台企业对数据利用可能出现的不同结果以及对手的竞争策略进行科学预测,并及时采取有效应对措施,在最大限度降低风险的同时提高收益。其次,算法可以降低企业经营成本,提高经营效率,帮助企业获得不可替代的竞争优势,并形成难以逾越的进入壁垒。最后,算法还可以帮助企业形成跨领域的市场优势地位,并有助于企业之间形成更加默契的合谋。比如平台在根据用户的指令提供产品推荐时,可以优先推荐自己的产品或者友商的产品,从而构筑起自身的市场优势。与此同时,企业还可以利用算法追踪对手的定价策略,形成默契的价格联盟或者对其他企业的背叛行为进行监督,从而保证合谋的稳定性。

(二)数字经济的垄断成因

通过上文对数字经济基本架构的分析,我们可以发现,作为数字经济关键生产要素的数据与垄断之间并没有直接关系,反垄断与数字经济的发展之间并不矛盾,数字经济时代垄断产生的根源在平台和算法。

1.平台的网络经济属性和“赢者通吃”特征容易导致高集中度的市场结构。由上文论述可知,平台对于用户的价值取决于平台上用户的数量,这种显著的网络经济属性导致平台的规模越大、用户数量越多,平台竞争优势就越明显,因此“强者越强,大者愈大”的马太效应使已经占据市场优势地位的平台企业不断兼并扩张从而形成高集中度的市场结构,这种市场结构与传统市场结构存在显著差别。在传统市场结构中,通常是几家大企业共同分享较大的市场份额。在数字经济“赢者通吃”效应下,高集中度市场结构具有明显的“721”特征:领头企业市场份额达到70%,处于遥遥领先的位置;第二名企业的市场份额只有20%,处于苦苦追赶境地;而其余企业加总市场份额只有10%,时刻面临着破产或者被兼并的命运。

2.平台可以利用网络效应和算法形成明显的市场优势地位。根据上文的分析,在数字经济时代用户是平台企业的最重要资产,谁掌握用户,谁就可以赢得市场竞争,因此平台对于用户的进入和使用通常是免费的,这就意味着在数字经济时代平台企业所拥有的市场优势地位通常并不直接表现在价格方面。具体来说,平台企业可以利用网络效应对平台的一侧用户(通常是卖方)形成相对优势,从而制定出违反公平市场竞争的规则,典型的比如平台企业要求卖家在平台之间只能“二选一”,或者要求卖家支付较高的增值服务费等。与此同时,当平台企业也成为卖家时,又会利用算法与平台上的其他卖家进行不公平竞争,比如在响应用户的搜索需求时,优先推荐自家的商品或者对自己的商品制定更加优惠的服务条款(比如免费退换和次日送达)等。

3.算法可以帮助平台企业形成默契的合谋,并可能侵犯用户的隐私。算法作为数字经济的关键生产工具,本身并不会直接形成垄断,但会成为垄断的帮凶。进一步来看,算法可以帮助平台企业实现传统意义上难以实现的反竞争行为。众所周知,在工业经济时代,企业之间可以通过默契合谋的形式来控制价格,防止恶性竞争带来的“一损俱损”行为,但是如此形成的默契合谋很难克服个体理性导致的背叛行为,并最终导致合谋失败。在数字经济时代,算法则可以帮助企业形成一个稳固的不易被发现和取证的默契合谋,如平台企业可以利用算法追踪其他企业的价格信息,从而及时调整价格以保持商品定价的一致性,这就意味着任何企业的背叛行为都会被及时发现并受到惩罚,从而保持了企业之间共谋的稳定性。此外,由于平台具有海量的数据和丰富的功能,企业为了在不同领域保持竞争优势,有动力通过算法将用户的隐私数据用于其他用途,从而侵犯用户的隐私权,这也使得数字经济时代的垄断行为具有了全新的特征。

二、数字经济背景下反垄断面临的挑战

(一)相关市场界定模糊

相关市场界定既是反垄断执法得以顺利进行的前提条件,也是判定市场主体是否具有市场支配势力和反竞争行为的关键所在。在传统的反垄断框架下,需求的替代弹性和价格关联度往往成为判定相关市场的重要依据。在数字经济条件下,平台作为新型组织形式,既不是纯粹的卖方,也不是纯粹的买方,而是沟通买卖双方的桥梁和纽带,又往往进行跨界经营,因此,如果继续把传统的标准作为相关市场的判断依据,容易出现相关市场划定过宽或者过窄问题。更重要的是,平台具有显著的网络经济属性,这意味着“赢者通吃”的市场格局和高集中度的市场结构并不是由反竞争行为导致的,而是由较高的市场效率引起的。所以,在进行相关市场界定的过程中,必须同时考虑结构性指标和行为性指标。此外,作为典型的双边市场,平台可以同时在供给侧和需求侧滥用市场势力,但其表现却可能截然不同。因此,即使是对同一平台的相关市场进行界定,也必须同时考虑需求侧和供给侧的具体情况,无疑大大增加了数字经济条件下清晰界定相关市场的难度。

(二)市场势力识别困难

在传统的反垄断框架下,价格是判定市场主体是否具有市场支配势力的关键指标,企业也主要是通过提高价格来获取垄断利润,但是在数字经济条件下,为了获取尽可能多的数据从而提高自身的竞争力,平台通常会对用户免费开放,这种情况下传统的价格因素无法再作为判定平台滥用市场势力的有效依据。平台可以通过其他非价格手段行使市场势力,比如对关键数据进行控制,阻碍其他平台企业接入,利用算法进行价格歧视,通过相对优势对平台卖家进行“二选一”限制等,这些行为相比厂商直接提高价格而言更加隐蔽,也更难以识别[7]。在数字经济条件下,市场势力通常具有动态特征,比如平台为了获取用户在初始阶段收取一个较低的价格(甚至是给予用户补贴),也比较重视创新,一旦获得市场支配地位后就会收取一个较高的价格(或者变相涨价),同时也没有动力继续创新,这就会大大损害市场的动态效率。此外,根据上文的分析,算法的普及和应用虽然提高了平台的运行效率,降低了平台的运行成本,但也给企业之间的默契合谋提供了技术条件,从而大大提高了反垄断执法机构对这种共谋行为的识别和判定难度。

(三)监管手段过于单一

在传统工业经济时代,反垄断执法机构对厂商滥用市场支配势力的判定主要以价格分析为核心,并采取事后监管的方式来进行,且技术手段较为落后,无法适应数字经济时代的反垄断要求。首先,价格并不是平台企业之间竞争的主要手段,非价格竞争已取代价格竞争在平台企业经营策略中占据主导地位,在这种情况下,如果仍以价格为分析平台企业市场势力的手段,显然会低估平台企业的市场势力。其次,如果不能以价格为判定平台企业市场势力的主要依据,则事后惩罚的监管方式也要进行改革,要更加重视对企业竞争过程和竞争行为的分析,事前、事中监管的重要性就凸显出来,但遗憾的是,由于技术手段落后,监管机构还无法对平台企业的竞争过程进行全方位动态监管,这无疑大大降低了传统反垄断机构在数字经济时代的执法有效性。最后,也是最重要的,在数字经济时代,数据作为平台企业的核心资产,其很多内容都涉及用户隐私,因此,如何在保护用户隐私的同时,促进数字经济持续健康发展,成为监管机构面临的新难题。

三、发达国家学界对数字经济反垄断的大讨论

(一)对数字经济时代竞争衡量标准的讨论

竞争作为垄断的对立面,一直以来都是反垄断关注的核心。在工业经济时代,市场结构一般并不直接作为反垄断的直接指向,这是因为即使特定行业的市场集中度较高,但只要保持较低的进入壁垒,那么在位企业很难拥有明显的市场支配势力。进入数字经济时代之后,平台企业可凭借显著的规模经济和网络经济优势构筑起较高的进入壁垒,通过“赢者通吃”的游戏规则形成高度集中的市场结构。因此,结构性指标是否可以作为数字经济时代的竞争衡量标准,就成为学者们争论的焦点问题。保守派的学者认为,反垄断的主要证据要件仍然是进入壁垒和企业行为,行业集中度以及成本加成都不可以作为反垄断的判断依据,因此,即使大型平台企业拥有较高的市场份额,也是自身高效率的体现,是市场良性竞争的结果,而不应该成为反垄断的主要指向;相反,激进派的学者则认为,作为平台企业的科技巨头不仅拥有较大的市场势力,而且使小企业的生存状况变得艰难、新企业的进入更加困难,更重要的是,这些超级科技巨头的出现并不是“自然”力量运行的产物,而是人为造成的结果,因此,行业集中度甚至是企业本身的规模都应该成为竞争的衡量标准,并作为反垄断的主要证据要件。

(二)对数字经济时代反垄断目标的讨论

在工业经济时代,消费者福利标准是反垄断的主要目标,进入数字经济时代之后,学者们针对反垄断的目标也展开了大讨论。保守派认为,消费者福利标准仍然有能力应对现代数字经济业态的挑战,但需要改进。具体来说,消费者的外延要扩展,不仅包括商品和服务的最终购买者,还包括任何交易中的买方,因此,如果平台企业的商业行为扰乱了竞争过程,并损害了交易对手,就可以被认为是反竞争的垄断规制对象。与此同时,应该对并购进行更加严格的审核,甚至不排斥结构主义的反垄断审查;相反,激进派则认为现行的消费者福利标准过分关注短期的价格效应,并围绕着价格和产量展开,这将严重低估平台企业实行掠夺性定价以及跨边界经营导致的市场支配势力,在科技巨头的侵蚀下,公民损失的不仅是经济福利,还包括作为经济个体和公民的独立性。因此,在数字经济时代,反垄断的目标应该是经济活动的平等参与和收入分配的平等,而大型科技巨头的出现使其拥有了足以左右大选、妨碍民主的政治力量,这进一步导致资本回报率的上升和劳动回报率的下降,从而使得市场的竞争状况和收入分配状况持续恶化。所以,在数字经济时代,反垄断除了要关注消费者福利、价格、产量、产品质量和创新等与市场竞争紧密相关的目标,还要关注小企业的生存状况、收入和再分配的公平等与市场竞争无直接关系的目标。

(三)对数字经济时代政府规制有效性的讨论

政府与市场之间的关系即干预主义与自由主义之间的关系一直以来都是反垄断领域争论的焦点,数字经济时代也不例外。保守派认为,从总体上来说,市场运行是良好和有效率的,而且可以自动修复运行过程中出现的障碍,因此,政府为弥补市场不完美而采取的干预通常是无效的;激进派则认为,所谓的自然垄断形成过程都是非自然的,是通过一系列并购甚至是掠夺行为产生的,很显然,这样的垄断主体对消费者和工人的福利都是不利的,所以政府的干预对于校正市场失灵具有重要意义。诺贝尔经济学奖获得者斯蒂格利茨就指出,在许多领域,包括互联网,消费者很少有选择。当品牌很多时,实际上它们往往属于同一个集团,这种缺乏竞争的结果是企业提高价格,提供的服务却很差,还加剧了不平等现象。基于此,激进派在完全的市场经济和中央计划经济之外提出了第三种资源配置方式,即“规制的竞争”,就是指要想真正保持市场的自由竞争,必须通过政府以行政和法律的手段对竞争进行规制,才能保持良好的竞争环境和竞争结构[8]。正是基于以上分析,微软公司总裁布拉德·史密斯指出,现在是时候为数字时代颁布新的反垄断法了。与此同时,史密斯还指出,在确定平台企业是否存在反竞争行为时,不仅需要考虑公司所占的市场份额,还需要考虑其拥有多少消费者数据,所以,数字经济时代真正应该讨论的并不是需不需要政府规制,而是如何进行政府规制的问题。

四、数字经济背景下反垄断规制重构的路径

基于上文的分析,本文认为,在数字经济背景下,反垄断必须遵循“相关市场分析框架重构—市场支配地位理论重构—反垄断监管范式重构”具体路径。

(一)从以价格为核心转向以数据为核心,对相关市场分析框架进行重构

在传统的反垄断框架下,相关市场界定主要是以价格为核心,比如交叉弹性检测法以及假定垄断者测试法等,但在数字经济时代,基于数据的大型平台企业所提供的服务通常是免费的,质量竞争和技术竞争成为常态。在这种情况下,相关市场界定必须由以价格为核心转向以数据为核心,这是因为数据是平台企业最核心的资产,其可以基于数据提供多类型的产品和服务,并由此获得竞争优势,但是以数据为相关市场界定的主要依据,会产生相关市场范围过宽的问题。所以,我们在具体分析中,首先要搞清楚数据本身是不是商品或者服务,如果是的话,就可以独立地进行相关市场划分;如果不是的话,则主要根据个案需要来决定是否有必要设置单独的数据市场。进一步来说,数据作为数字经济时代最重要的、最有价值的生产要素,用户实际上是以自身的数据价值以及流量价值向平台进行了有偿支付,所以可以考虑以数据及流量的对价支付来对相关市场进行界定。此外,由于数字经济时代技术迭代的速度较快,还应该考虑潜在竞争者以及未来竞争的高度不确定性,进一步通过数据所涉及的产品、服务、创新和技术等来科学界定潜在的数据产品市场。

(二)从静态分析转向动态分析,对市场支配地位理论进行重构

在传统的反垄断框架下,相关产品市场或者相关地域市场构成了工业企业居于市场支配地位的空间结构。毫无疑问,对这一空间结构的分析是静态的,具有市场支配地位的企业可通过拒绝其他竞争者使用必要设施、设置进入壁垒以及签订垄断协议等形式来限制甚至是排除竞争,但在数字经济时代,平台企业行使市场支配地位的方式开始由静态转向动态,这是因为作为数字经济核心生产要素的数据是一种流量,相比于传统生产要素,其峰值变动更加激烈,而且可以在短时间内由于平台提供服务的变化而出现多次峰值。与此同时,数据的产生是源源不断的,即使是新产生的数据,也可能会因为技术进步或者商业模式更新而失去利用的价值,所以对于数字经济时代平台企业市场支配地位的分析必须由静态转向动态。需要注意的是,正是由于数据对于平台企业竞争的重要性,因此其在行使市场支配地位时,完全可以凭借对于数据的垄断来实现,而不需要通过股权投资或者合谋协议等传统形式,所以在数字经济时代,反垄断应该将平台企业对于数据流量的垄断作为判断其是否具有市场支配地位的主要依据。在此基础上,通过立法的形式要求平台企业与竞争对手共享关键的基础数据,从而达到提高经济效率、增进公平和促进竞争的反垄断目标。

(三)从事后惩罚转向事前、事中管制,对反垄断监管范式进行重构

在传统的反垄断框架下,由于规制主体和规制对象的信息不对称以及规制技术的落后,反垄断监管主要是以严厉的事后惩罚为主。在数字经济时代,一方面,平台企业限制竞争、进行默契合谋的形式更加隐蔽,也更加难以识别,这会严重损害市场的竞争秩序,造成小企业大量破产和贫富差距持续扩大等严重后果;另一方面,对平台企业的严厉惩罚可能会损害平台企业进行技术创新和商业模式创新的积极性,从而不利于数字经济的健康发展。因此,我们必须对传统的以事后惩罚为主的监管模式进行重构,从事后惩罚转向事前、事中管制。更重要的是,目前信息技术尤其是区块链的发展已经为监管模式重构提供了充分的技术条件。具体来说,应该在监管的法律维度之外增加科技维度,并基于区块链技术形成科技驱动型监管模式,在这种模式下,监管机构可通过实时透明的共享账簿及时识别出平台企业的反竞争行为,从而在市场竞争遭到实质性破坏之前作出积极回应。与此同时,监管机构还可以将相关机制内嵌在监管系统中,强制要求平台企业执行监管机构的监管要求,从而彻底解决传统监管体系下信息不对称和监管滞后问题。需要注意的是,监管模式的重构并不是要简单粗暴地干预平台企业运营,更不是要打压数字经济发展,而是通过监管来促进竞争,实现数字经济的持续健康高质量发展。

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