反垄断罚款裁量的实证检视

潘 宁

一、引言

反垄断法蕴含的基础价值是彼此之间紧密关联的效率、公平和秩序价值(1)张守文：《反垄断法的完善：定位、定向与定则》，《华东政法大学学报》2020年第2期。，反垄断法的运行过程应当体现和落实这些基础价值。因此，随着反垄断执法活动显著增多，其对市场主体、市场竞争乃至整体经济发展产生的影响越发广泛、深刻，反垄断执法机构应进一步提升执法的适度性和公平性。罚款是反垄断法中重要的规制手段，反垄断罚款裁量适度与否，不仅影响着规制的威慑效果，而且也影响着规制的公平性。《反垄断法》第49条是控制反垄断罚款裁量权任意的关键条款(2)潘宁：《反垄断罚款裁量权控制》，《财经法学》2021年第3期。,该条规定：“对本法第46条、第47条、第48条规定的罚款，反垄断执法机构确定具体罚款数额时，应当考虑违法行为的性质、程度和持续的时间等因素”。同时，反垄断执法机构也是行政主体，反垄断规制也应遵循比例原则(3)焦海涛：《我国反垄断法修订中比例原则的引入》，《华东政法大学学报》2020年第2期。。结合第49条、比例原则和反垄断法基础价值可知，反垄断执法机构在决定罚款时，应当使罚款相对数额与违法行为的性质、程度和持续的时间成比例，而不应是违法行为的性质越恶劣、程度越严重、持续的时间越久，反而罚款数额越少。

反垄断执法机构裁量罚款整体上是否符合《反垄断法》第49条和比例原则？这是有待回答的重要问题。遗憾的是，传统法学在很大程度上并未提供有效的方法进行测量。正因如此，除了需要提供类型化方法外，还需要通过实证分析来使法律中抽象的理念、原则变成可感知和可比较的经验事物(4)白建军：《法律实证研究方法》(第二版)，北京：北京大学出版社，2014年，第203页。。鉴于此，本文尝试通过量化方法检视反垄断罚款裁量的适度性与公平性，为建构反垄断罚款裁量权控制制度提供基础的经验事实，为经济法学实证研究开拓新的思路，并为其他领域比例原则的判定提供方法启发。

具体而言，本文结构安排如下：第一部分为背景与问题；第二部分基于文献综述分析量化检视反垄断罚款裁量的必要性；第三部分提出研究假设并设计实证模型；第四部分交代数据收集、样本确定、变量定义并简述描述性统计结果和意义；第五部分从统计学的角度报告主回归和追踪回归结果，并通过更换模型中代理变量的方式进行稳健性检验；第六部分进行总结和反思，总结实证检验结果的法律意义，并提出定量检验的法律制度意义和法学方法意义。

二、量化检视反垄断罚款裁量的必要性

反垄断执法机构的量罚是否适度和公平问题，尚未引起足够重视。公开的反垄断处罚决定书内容显示，反垄断执法机构在陈述处罚依据时未普遍援引第49条，且较少详细说明罚款裁量的理由。而且，相关当事人较少就罚款裁量部分提起行政诉讼，即使是在审查量罚内容的少量案件中，有些法院(5)如在凯里市凯顺通驾驶培训中心等与贵州省市场监督管理局物价行政管理处罚争议案中，贵州省高级人民法院认为，对凯顺通驾培中心处50000元罚款的处罚幅度在《反垄断法》第46条规定的范围内，并无不当。又如，在钦州市中天烟花爆竹销售有限公司与广西壮族自治区市场监督管理局工商行政管理处罚争议案中，南宁铁路运输法院在一审判决中指出，区工商局对中天公司作出的罚款处罚幅度在法律规定范围内，因此罚款数额并无不当。仅指出适用的罚款基准倍率在法律规定的范围内，即认定罚款裁量并无不当不公。可见，法院也尚未足够重视量罚的适度性和公平性问题。此外，中国法学界当前较为重视《反垄断法》修订背景下的立法论问题。而且，为了应对数字经济、平台经济等给反垄断认定带来的挑战，大量的学术注意力被投入到定罚问题的研究中，量罚问题尚未成为中国反垄断法学者关注的重点。在少量回应量罚问题的研究中，学者们较多从定性角度着手，指出以罚代没导致罚款不适度问题，并探讨如何完善相关规则。实际上，反垄断量罚问题值得学界从定量角度予以更多关注。在处罚决定书中，反垄断执法机构并未充分说明其如何考虑违法行为的性质、程度和持续的时间等因素，若不通过一定的量化方法，则难以判定罚款裁量的适当性与公平性。例如，在国市监处〔2021〕28号处罚决定书中，国家市场监督管理总局责令违法经营者停止违法行为，对其处以2019年度中国境内销售额4557.12亿元的4%的罚款，计182.28亿元。尽管该罚款绝对数额很大，4%的倍率也高于2%左右的平均适用倍率，而且执法机构也援引第49条，自述其已经综合考虑了违法行为的性质、程度和持续的时间，但这些因素和最后适用4%罚款倍率的对应关系仍无从知晓，无法直接推断该处罚实质性符合该条规定。因此，仍需要学者基于数据来发现问题。

我国也有一些学者基于数据来审视反垄断罚款裁量的适度性，并从经营者产权性质角度审视罚款裁量的公平性。但这些定量分析仍不充分，分析工具、操作方法以及选取视角仍有较多改进的空间。最初，有学者以数量较少的样本为基础，对裁量罚款主要考虑的因素进行统计，并采用比较绝对比例数的方法推断认为，与违法行为危害程度直接相关的因素未成为主导性参照因素。后来，有学者丰富了研究的数据基础，收集了反垄断执法机构十年来公开的处罚决定书，统计了反垄断行政处罚案件中处以没收违法所得的频数或频率，发现了没收违法所得严重缺位的问题(13)张晨颖：《损失视角下的垄断行为责任体系研究》，《清华法学》2018年第5期。。近几年间，又有少数学者引入了不同的实证模型，对罚款裁量因素进行了更为精细的量化分析。但他们的观察因素各有侧重，回归结果也存在差异。如有学者主要致力于量化检验反垄断执法是否存在“以罚代没”“一刀切”问题以及是否“竞争中立”。研究发现，反垄断执法的确存在事实上的“以罚代没”，但反垄断执法机构不会因涉案企业产权性质不同而裁定显著差异的罚款比例，且裁定罚款综合考量多种因素，不存在“一刀切”问题(14)冯博：《反垄断法中罚款数额的影响因素与实证检验——基于我国反垄断法实施十年的数据》，《山东大学学报(哲学社会科学版)》2019年第3期。。随后又有学者在此基础上改进了裁量因素的编码方法，引入了有序多分类的Logistic回归模型，更为细致地研究了裁量因素对罚款比例的影响，而且发现了与之前研究截然不同的结果(15)王健、方翔：《中国反垄断罚款裁量的不确定性及其克服》，《社会科学战线》2021年第5期。。但是，如前所述，对于反垄断罚款裁量问题的检视，法学学者应当通过计算复杂的数量关系变化来发掘法律运行背后的影响因素，通过因果关系推论来探知事情的内在结构与外部联系(16)于晓虹：《计算法学：展开维度、发展趋向与视域前瞻》，《现代法学》2020年第1期。，应当通过丰富研究数据、规范使用研究方法等方式不断加以完善，从而使经验证据更为稳健和可靠(17)屈茂辉：《基于裁判文书的法学实证研究之审视》，《现代法学》2020年第3期。。尽管无论是对于揭示反垄断罚款裁量问题，还是对于研究方法来说，这些代表性的量化研究都具有相当的贡献和启发意义，但对于寻求反垄断罚款裁量合比例的定量判定方法，乃至于解决整个反垄断量罚问题来说，这些经验证据显然还很不充分。

总之，反垄断执法机构裁量罚款是否实质性符合《反垄断法》第49条和比例原则的要求，是有待回答的重要问题，很有必要对此问题进行量化检视。

三、研究假设与实证设计

《反垄断法》第49条规定了反垄断执法机构裁量罚款时应当考虑的因素，它是一个实证检验反垄断罚款裁量的重要窗口。该条要求在确定罚款具体数额时，执法机构必须考量当事人违法行为的性质、程度和持续的时间三个方面因素，并在此基础上确定罚款倍率或者罚款数值。法是由价值、原则和规则构成的层次体系，因此，该条规定应体现并落实适度、公平价值以及比例原则。所以，该法条意味着当违法行为的性质越恶劣、程度越严重、持续时间越长时，反垄断执法机构应当裁定更大比例或者更高数值的罚款，反之则应当裁量更小比例或更低数值的罚款。从实证分析角度来看，该法条要求罚款与违法行为的性质、程度和持续时间之间存在显著正相关关系。

我国现行《反垄断法》对六种情况设定了罚款，但适用形式不尽相同(18)例如，对于经营者达成并实施垄断协议和经营者滥用市场支配地位而言，《反垄断法》都规定采用独用倍率数距式罚款；另外，还有选用数值封顶式罚款或选用数值数距式罚款两种类别。参见潘宁：《〈反垄断法〉修订中罚款情形设定条款的缺憾与完善》，《经济法论丛》2020年第2卷。，在寻找罚款相对大小的代理变量时应当充分考虑到此限制。对此，本文选择独用倍率式罚款案例进行研究，理由主要有四：第一，倍率式和数值式具有不可比性，两者难以通过一定方式标准化，所以不能将两种案例混同起来进行综合检验；第二，在前述问题的影响下，由于独用倍率封顶式的案例较多，所涉情形都属于已然的垄断行为，但具体性质又有显著差异，所以可以用来定量地横向比较不同性质违法行为的罚款数额差异是否成比例；第三，尽管近一年来适用数值式罚款的案件数量猛增，但这些违法经营者集中行为案件基本上被认定为不具有排除、限制竞争效果，被裁定适用的罚款数额基本上都是30万元或50万元，不具有显著差异性，而且决定书中行政处罚依据内容过于简单，无法提取出有关裁量因素的数据信息，因此目前尚不适宜作为实证检验的案例；第四，结合《反垄断法》修订征求意见稿来看，该稿提出将经营者违法实施集中行为的罚款由数值式改为倍率式，这意味着本文选取倍率式罚款案例进行定量检验在未来具有可推广性。

基于上述选择，笔者以罚款基准倍率作为罚款相对大小的代理变量。直接运用基准倍率而不是最终罚款数额作为代理变量更具可靠性，可以在一定程度上排除经营者规模的影响。如前所述，违法行为的性质、程度和持续的时间是影响罚款基准倍率的因素。其中，违法行为的性质是指对违法行为的类型及其违法特征的综合评价；违法行为的程度在抽象层面是指整体违法行为损害竞争的程度，在具体层面是指具体当事人违法行为在整体违法行为中所起的作用，也就是具体违法行为的涉案程度(19)潘宁：《反垄断罚款裁量权控制》，《财经法学》2021年第3期。；违法行为持续的时间是指开始实施垄断行为到停止该行为之间的时长。一般来说，横向的固定价格、划分市场、限制产销量等垄断协议行为通常具有“固有的严重性”(20)焦海涛：《我国反垄断法修订中比例原则的引入》，《华东政法大学学报》2020年第2期。。因此，结合《反垄断法》第49条的内在逻辑，笔者提出假设1：经营者达成并实施核心卡特尔(相比于其他垄断行为)，违法行为程度越严重、持续时间越长，被决定适用罚款的基准倍率越高。

经营者被处以倍率数距式罚款，主要是因为其达成并实施垄断协议或者滥用市场支配地位，但这两类违法情形中包括的诸多子违法行为类型的性质不同，有些具有固有的严重性，而有些则并非如此。所以，本文首先用分类变量违法行为类型来代表违法行为的性质，对比观察固有严重性违法与非固有严重性违法这两种不同性质垄断行为的罚款适用情况。其次，违法行为程度和违法持续时间也是笔者主要观察的自变量。此外，由于在实践中反垄断执法机构还会考察经营者是否主动停止违法行为、是否积极整改、是否有自首或立功情节等，如经营者存在这些情节，反垄断罚款裁量会酌情减轻。因此，本文加入了是否主动停止违法行为、是否积极整改、是否有自首或立功情节作为控制变量，具体如公式1。如果假设1成立，那么系数β1、β2和β3应显著为正。

罚款基准倍率=α+β1违法行为类型+β2违法行为程度+β3Ln(违法持续时间)+控制变量+εi

(1)

进一步地，经营者有时可能同时满足多种违法行为类型的构成要件，如在达成并实施垄断协议中，经营者既可能实施了固定价格的垄断协议，也可能实施了包含划分市场、限制产销量或者联合抵制内容的垄断协议，还可能实施了固定或限制转售价格的纵向垄断协议，这些不同的违法行为可能单独发生，也可能同时出现。一般来说，与只涉及单个违法行为相比，构成多种违法行为的性质更为恶劣，在控制其他条件的情形下，违反法定条款数量越多则被适用的罚款基准倍率也应相应地提升。因此，本文还将检验违法行为数量变化与适用罚款基准倍率之间的关系，提出假设2：经营者实施不同种类违法行为的数量越多，违法行为的程度越严重、持续时间越长，被决定适用罚款的基准倍率越高。同样地，本文也控制了经营者是否主动停止违法行为、是否积极整改、是否有自首或立功情节的影响，具体如公式2。如果假设2成立，那么此时的系数β1、β2和β3也应显著为正。

罚款基准倍率=α+β1垄断协议数量+β2违法行为程度+β3Ln(违法持续时间)+控制变量+εi

(2)

四、数据、变量与描述性统计

为了更真切和直观地认识我国反垄断执法中罚款裁量的具体情况，笔者从国家市场监督管理总局反垄断局网站收集了自2018年机构改革后至2021年4月30日以国家市场监督管理总局名义公示的所有行政处罚案件。之所以采用机构改革之后所有公示的决定书数据，是出于三点考量：第一，从时间维度看，随着反垄断执法经验不断积累，应当以发展的眼光来看待罚款裁量的适度性与公平性问题，而以前的执法经验不甚丰富。所以，为了改进反垄断罚款裁量，宜对较近阶段的执法表现进行检验；第二，从主体维度来看，机构改革之前，反垄断执法职能分散在多个不同机构，而且这些机构的分工以违法行为类型为依据，所以机构差异与违法行为类型之间存在共线性问题。机构改革之后，反垄断执法体制变为一元制，这不仅可以排除机构差异对罚款适用的影响，而且可以避免这种共线性问题；第三，从信息维度来看，以前的反垄断实证研究数据可获得性相对较差，主要依靠学者们多方搜寻和汇总数据，因而具有一定搜集偏差风险，相关研究数量也较少。机构改革之前，国家工商行政管理机关直到2013年7月才开通运行“反垄断案件公布平台”，而国家发展和改革委员会未建立统一的反垄断行政处罚公布平台，未汇总公告省级发改委或者物价局的执法案件，仅有部分案件可查找到行政处罚决定书，而其他案件则只能依靠媒体报道抓取部分信息。机构改革之后，反垄断处罚决定书统一由国家市场监督管理总局反垄断局在其官方网站上集中公告，反垄断执法公告制度更加完善，执法透明度提高，因公告分散和不规范而搜集遗漏导致数据有偏的风险明显降低。

笔者收集到8份中止或终止调查决定书和302份处罚决定书。由于本文以独用倍率式罚款为例进行检验，对行业协会组织垄断协议行为、经营者违反集中申报规定行为裁量适用数值式罚款的决定书，不属于检验范围，笔者以上述数据中所有适用倍率式罚款的处罚决定书作为分析的数据基础。其中，垄断协议行为的处罚决定书205份，滥用市场支配地位的处罚决定书16份(21)处罚决定书数量区别于案件数量。尤其是，垄断协议和滥用市场支配地位这两种违法情形的案件数量与处罚决定书数量的对应关系存在显著差异。垄断协议是共同违法行为，一个案件可能涉及多个行政相对人，比如横向垄断协议案件的案件数量小于公告的处罚决定书数量，但是滥用市场支配地位案件数量和处罚决定书数量一一对应。，共计221份。为了观察和评估反垄断罚款裁量情况，笔者主要观察违法行为的性质、违法行为的程度和违法行为的持续时间三项法定裁量因素与罚款基准倍率之间的关系。研究所涉具体变量的定义和统计方式详见表1。

表1 变量定义

首先，被解释变量为罚款基准倍率，即适用倍率式罚款时所裁量的罚款比例数。如对当事人处以上一年度销售额3%的罚款时，该变量赋值为0.03。表2的描述性统计显示，在本文分析的数据中，涉案经营者被决定适用的平均罚款基准倍率为2.2%，最小值为0，此种情形可能是在适用倍率式罚款时，该经营者第一个自首而被免除处罚；最大值为10%，即样本中存在经营者被顶格处罚情形。

其次，本文旨在定量检验违法行为的性质与罚款基准倍率大小的关系。笔者以两种不同方式测量违法行为的性质：一是直接设置了违法行为类型的分类变量，用以区分经营者实施具有固有严重性损害的核心卡特尔行为和其他垄断行为。从表2描述性统计的结果来看，其平均值为0.905，这表明90.5%的决定书是针对经营者达成并实施核心卡特尔行为所作的处罚决定书。二是设计了实施垄断协议数量这一变量。例如，在津发改价检处〔2018〕70号决定书中，相对人中外运(天津)储运有限公司与其他13位经营者达成并实施了固定价格的垄断协议，垄断协议数量为1；又如，在渝市监经处字〔2019〕第5号决定书中，相对人重庆市江美元建材有限公司与其他建材市场竞争者不仅达成并实施了固定价格协议，而且还实施了划分市场协议，因此垄断协议数量赋值为2。据表2统计，样本中该变量的平均值为1.167，表明经营者达成并实施垄断协议内容大多不止一项。

再次，根据《反垄断法》第49条，经营者违法行为的程度影响罚款基准倍率大小，因此，本文构建了违法行为的程度变量，其值为1表示程度较重、为0表示程度较轻。表2的描述性统计结果显示，违法行为的程度平均为0.204，说明20.4%的经营者被反垄断执法机构认定为违法行为程度较重，79.6%的经营者未被认定为违法行为程度较重。与此同时，经营者违法行为持续的时间也会影响最终适用的罚款基准倍率，因此，本文构建了以月为单位的违法行为持续时间变量(见表2)，其平均数为37.048，标准差为38.213。由此可见，涉事经营者违法行为的持续时间普遍较长，而且离散程度也较大。由于存在这种情况，按照惯例，笔者在实际回归检验的时候对该变量进行了取对数处理。

本文也增加了部分控制变量以减轻遗漏变量带来的内生性问题。第一，增加经营者是否主动停止违法行为作为控制变量。若经营者主动停止其违法行为，则反垄断执法机构一般会酌情降低适用的罚款基准倍率。如表2所示，该变量样本观测值的平均数为0.172，这说明样本中17.2%的经营者存在主动停止违法行为的情节。第二，增加经营者是否积极整改作为控制变量。若经营者积极整改，反垄断执法机构同样会将此情节纳入确定罚款基准倍率时的考虑因素。如表2所示，其平均值为0.226，这说明样本中有22.6%的经营者存在积极整改的情节。第三，增加经营者是否自首或立功作为控制变量。如果经营者的自首或立功实质性助推了反垄断调查，那么反垄断执法机构会视具体情节降低罚款基准倍率，甚至还可能出现免除第一个自首的经营者罚款的情况。根据表2的描述性统计结果，其平均值为0.036，这表明样本决定书中很少出现经营者有自首或立功情节，只有3.6%的个别案件存在此情节。

表2 描述性统计

五、回归分析结果

(一)假设1的检验结果

回归结果仅能部分论证备择假设1(见表3)。具体而言，回归结果显示，罚款基准倍率与经营者违法行为的程度呈正相关关系，经营者违法行为的程度“较重”相比于“较轻”时，罚款基准倍率提升了1.7%，与均值相比约为77%，该结果在1%的水平上显著，且具有较大经济意义。由此支持了在控制其他条件的情形下，经营者违法行为的程度越严重则罚款基准倍率越高这部分假设。但是，回归结果显示，罚款基准倍率与违法行为的类型呈负相关关系。相对于其他垄断行为，涉案经营者达成并实施核心卡特尔行为所适用的罚款基准倍率下降2.6%，约占平均基准倍率的118%，该结果在1%的水平上显著，且具有显著的经济意义。这表明相比于其他垄断行为，经营者实施性质恶劣的核心卡特尔行为适用的罚款基准倍率却显著更低。再者，表3第3列显示了控制经营者违法行为的类型以及违法行为的程度时的结果。该结果显示，经营者违法行为的持续时间每增加1%，罚款基准倍率降低0.2%，约占平均基准倍率的9%，结果在5%水平上显著，经济意义相对较小。而且如表3第4列所示，进一步再加入其他三个控制变量时该结果不显著，这意味着不能拒绝原假设。此外，根据表3第4列，当经营者存在主动停止违法行为情节时，罚款基准倍率反而上升0.6%，此结果在1%水平上显著，约为平均基准倍率的27%；当经营者存在积极整改情节时，罚款基准倍率反而显著提高1.2%，此结果在1%水平上显著，约占平均基准倍率的55%；仅当经营者有自首或立功情节时，罚款基准倍率才在5%水平上显著降低0.9%，约占平均基准倍率的41%。

表3 OLS模型回归结果

(二)假设2的检验结果

回归结果仅能部分论证备择假设2，这与假设1检验结果类似。因此在某种意义上可以认为，通过两种不同代理变量经检验得出的罚款基准倍率，与违法行为的性质、程度和持续时间的相关关系的结果是稳健的。具体而言，此处回归结果仍表明，罚款基准倍率仅与经营者违法行为的程度呈显著正相关关系，由此支持了假设中在控制其他条件的情形下，经营者违法行为的程度越严重则罚款基准倍率越高这一部分内容。然而回归结果显示，罚款基准倍率和垄断协议数量呈显著负相关关系，这表明经营者实施垄断协议违法内容种类越多，其罚款基准倍率却更低。同时，对于罚款基准倍率与经营者违法行为的持续时间而言，这里仍然没有呈现显著的相关关系。回归结果的统计学意义解读类似上文，不做赘述，具体结果如表3第(5)至(8)列所示。

(三)时序维度的追踪观察与对比

本文还对反垄断执法机构裁量罚款情况进行了时序维度的追踪观察。不同于前面回归分析中数据搜集的时间段，笔者在之前数据基础上，往后继续追踪一年至2022年4月1日。在新的处罚决定书数据中，适用倍率式罚款的决定书共计253份，其中涉及滥用市场支配地位违法行为的23份，涉及垄断协议违法行为的230份。经统计，反垄断执法机构裁量适用的平均罚款基准倍率为2.4%，相比截至2021年的执法数据而言，反垄断执法机构裁量适用的平均罚款基准倍率上升了0.2%。违法行为类型变量平均数为0.893，这表明89.3%是针对经营者达成并实施核心卡特尔行为所作的处罚决定书，这一数据相比截至2021年的执法数据下降了0.012，也就是说，近一年查处了比过往更大比例的非核心卡特尔行为。实施垄断协议数量平均值为1.253，相较截至2021年的数据上升0.086，这表明近一年查处案件中构成数项违法行为的情况占比提高。违法行为的程度平均值为0.221，上升0.017，这说明，近一年查处案件中违法行为程度较重的情况变得相对更多。经营者违法行为平均持续39.245个月，相比之前数据延长了2.197个月，这说明近一年查处的案件多是违法行为已经持续较久的案件。

表4的(1)至(4)列显示了违法行为类型作为违法行为性质的代理变量时的回归结果。结果显示，在控制了违法行为程度、持续时间等其他情节的情况下，经营者达成并实施核心卡特尔行为相较于非核心的其他垄断行为的罚款基准倍率显著更低。但是，涉案经营者达成并实施核心卡特尔行为相对于其他垄断行为所适用的罚款基准倍率下降2.0%，与截至2021年下降2.6%的数据对比来看，下降比率数有所减少。罚款基准倍率高低与涉案经营者违法行为的程度依旧呈显著正相关关系，系数有所增加，由0.017变成0.022。罚款基准倍率高低与违法行为的持续时间也依旧没有显著的相关关系。违法行为类型和违法行为程度的结果均是在1%水平上的显著。

表4 新进数据的OLS模型回归结果

表4的(5)至(8)列显示了选择垄断协议数量作为违法行为的性质代理变量时，最新追踪数据的回归结果。相较于截至2021年的数据而言，罚款基准倍率与垄断协议数量之间的关系，与之前的数据结果存在明显差异。之前依次加入违法行为的程度、持续时间以及所有控制变量时，罚款基准倍率和垄断协议内容中不同违法行为的数量均呈显著负相关关系，但现在并没有呈现显著的相关关系。罚款基准倍率与违法行为程度依然还是在1%水平上呈显著正相关关系，只是系数值有所增大，之前系数是0.019，现在为0.022。罚款基准倍率与违法行为的持续时间依旧没有呈现出显著的相关关系。

六、进一步的分析与启示

反垄断罚款裁量的适度与公平是实现竞争法治的重要保证。《反垄断法》第49条是关于反垄断罚款裁量的原则性规定，是实证检验反垄断罚款裁量适度与公平价值实现情况的重要窗口。反垄断执法机构裁量罚款要实现适度与公平，一个基础条件就是应使罚款裁量行为符合《反垄断法》第49条的规定。反垄断执法机构不仅应当从形式上自述所考虑的情节因素，而且应使裁量结果实质性地匹配法定裁量因素的事实状况。这种“合比例”性意味着，回归分析罚款基准倍率与法定裁量因素的结果，均应是显著正相关关系。但回归结果仅发现，罚款基准倍率与经营者的违法行为程度呈正相关关系，而罚款基准倍率与违法行为的类型却呈负相关关系。这表明，反垄断执法机构裁量罚款时较好地考虑了违法行为的程度因素，实现了适用罚款基准倍率与违法行为的程度因素之间的“合比例性”。但从整体来看，罚款基准倍率与违法行为的持续时间以及违法行为的性质之间的“合比例性”均不够理想。不过，结合增加追踪最近一年的数据对比来看，罚款基准倍率与违法行为的性质之间的负相关问题得到缓解，罚款裁量的适度与公平问题有明显改进。

之所以没有全部呈现显著正相关关系，可能是因为对恶劣违法行为威慑不足，也可能是因为对性质并不恶劣经营者的过度惩处。但无论是何种可能性，都检验出罚款裁量在考虑违法行为的性质时，针对部分相对人的罚款是不适当的，而且从多个相对人之间的横向比较来看，也在一定程度上存在裁量不够公平的问题。核心卡特尔行为比其他不具有固有严重性违法行为整体适用基准倍率低的原因，可能是“见惯不怪，少见多怪”。描述性统计显示，过去的反垄断执法实践主要针对核心卡特尔行为，90.5%的决定书都是针对实施垄断协议所作的处罚决定，而且垄断协议中涉及内容大多不止一项，可见，具有多种固有危害性的违法行为是比较普遍的执法对象。同时，统计结果显示其平均罚款基准倍率为2.2%，这处于倍率数距1%到10%区间的低位区，而且标准差不大。可见，对这些严重影响竞争性市场结构并较为多发的行为，执法机构的处罚较为宽容。

但是，新增加最近一年处罚决定书信息的追踪数据显示，相较于截至2021年的数据，裁量适用的罚款基准倍率平均值有所上升，基准倍率与违法行为的性质之间显著负相关的异常现象得到一定缓解。这可能与2020年年底中央提出“强化反垄断”要求、国家市场监督管理总局2021年初开始积极落实不无关系。当前，《反垄断法》实施伴随“强化反垄断”要求进入了新的阶段，反垄断执法变得越来越多，反垄断罚款裁量的适度性和公正性也应当受到更多重视。正因如此，执法机构不能仅仅形式性地陈述反垄断裁量时考虑了何种因素，而是应使最后裁定的罚款实质性地合乎情节轻重，这也是本文通过构建回归模型检验反垄断罚款基准倍率与裁量因素比例关系的动因。

另外，罚款基准倍率与违法行为的持续时间应是显著的相关关系，但实际结果却没有呈现显著的正相关关系，这无法证明反垄断执法机构在裁量罚款时较好地考虑了违法行为的持续时间这一情节，但也无法据此认为反垄断执法机构没有实质性考虑到持续时间这一因素。在反垄断罚款裁量方面，我国尚未正式出台裁量步骤详细、标准明确的指导文件。所以，在反垄断执法实践中，反垄断执法机构裁量罚款时，并未像欧美国家那样将持续时间作为计算罚款或罚金数额的倍乘系数，而是通过自由裁量来实现违法行为持续时间长短与罚款轻重间的对应关系。尽管依据《反垄断法》第49条的规定，反垄断执法机构在处罚决定书中都会自述考虑了包括持续时间在内的三方面法定裁量因素，但是实践中依旧缺少有效控制自由裁量权行使的方法来保证裁量结果实质性符合该条规定。

这种定量检验为控制反垄断罚款裁量任意提供了一种方法，因而对建构反垄断罚款裁量权控制制度有所启发。反垄断执法如果不适当、不公平，会在很大程度上影响反垄断法的有效实施。现阶段，尚未有体系性的裁量标准或方法来精准控制每个案件的执法过程，因此整体控制裁量结果意义重大。通过回归分析定量检验反垄断罚款裁量基准倍率与法定裁量因素之间的关系，可整体评估反垄断罚款裁量的情况，进而能够帮助判断是否需要改进反垄断罚款裁量权的行使。这种定量检验可以发展成为公正裁量自我审查制度，反垄断执法机构可参照本文的定量检验进行年度自我检验并公开报告。而且，在数字时代和智能时代，对规制权的法律控制应更加数字化和智能化。本文的模型可以提供算法借鉴，为未来的智慧检验提供理论启示。

此外，这种定量检验不仅对建构反垄断罚款裁量权控制制度具有重要意义，而且还对法学研究具有一定的方法论意义。一方面，本文采用OLS回归模型分析反垄断执法数据，这补充并发展了经济法学的实证研究方法。经济法学运用实证方法开展研究，数量较少，方法不够丰富，有的主要依靠频数、频率等基本统计量对法律文本进行整体观察和描述。尽管有个别研究利用回归方法观察反垄断执法问题，但本文的实证分析在抽样、编码和模型方面，都较以往的反垄断罚款裁量实证研究更为细化且有所创新，这在一定程度上补充并发展了经济法的实证研究方法。另一方面，也为不同领域里审视裁量权行使是否符合比例原则提供了参考。比例原则的适用范围随着法治进程加快而不断发展和扩大，比例原则不仅被用于探讨行政法领域问题，而且也被引入和融合到刑法、民法、经济法等部门法中。尽管学者们对比例原则适用范围的拓展存在争议，但都基本认同比例原则对限制行政机关行使裁量权的重要意义。不过，学者们最大的担忧还是比例原则适用的可操作性问题。正因如此，除了构建一个合逻辑的内涵体系之外，还应寻找一种科学的判定方法，这对在任何领域适用比例原则而言都应如此。反垄断罚款裁量应符合比例原则，本文的定量检验思路也可以为解决其他领域类似问题提供方法参考。同样地，为了使比例原则的适用更具科学性，在其他部门法领域，也可以基于数据的回归分析来探索一种比例原则适用的定量判定方法。