警惕算法应用垄断效应，维护数字经济健康生态｜曾彩霞 尤建新
警惕算法应用垄断效应 维护数字经济健康生态
——德国与法国《算法与竞争》报告解读
数字化为经济社会发展带来了革命性的改变，成为新时代创新生态的重要构成要素。数字化进程中，算法是最关键的技术推动者，直接影响了数据资源的效率和数字经济的创新力。当前，算法对数字化创新的积极效应已得到普遍认可，但算法可能产生的负面效应还未受到广泛关注。
2019年11月，德国联邦卡特尔局（FCO）和法国竞争管理局（FCA）联合发布了《算法与竞争》（Algorithms and Competition）报告，对算法应用中可能产生的垄断风险问题进行了分析，并提出了有关建议。报告认为，算法在促进服务创新、实现产品和服务个性化、支持存货优化和降低搜索成本等方面发挥了重要作用，但也会对市场竞争产生负面效应，助推经营者之间的横向联合，破坏竞争生态。
一、与竞争有关的主要算法类型
广义上的算法、不限于具体软件、源代码或者具体的程序语言。报告从“所执行的任务”、“输入的参数”和“学习方法”等多个维度对算法进行分类：
从所执行的任务看，主要有：（1）用于监测和收集数据的算法，如与市场动态相关的数据、与竞争者相关的数据、与客户行为或者偏好相关的数据等。欧盟委员会2015-2016年的调查发现，很多网络零售商通过算法来监测其他卖家的价格。（2）定价算法，用于公司基于自身的战略需求、成本管控要求、生产能力和市场需求等情形进行算法定价。欧盟委员会的调查显示，绝大多数的零售商都会利用该算法来追踪竞争对手的价格，并设置或调整自己产品的价格（包括实体店产品的定价）。（3）基于客户数据的个性化定制算法，用于对产品或者服务的个性化定制，尤其是广告服务。服务商可以根据客户兴趣爱好和消费记录来给出产品建议，甚至是个性化定价。（4）排名算法，用于根据一定标准选择一系列对象进行排名，如比价网站、推送新闻、自动实时拍卖、线上价格追踪等。
从不同输入参数看，主要有依赖简单数据、大数据、数字数据、文本数据等类型的算法。从学习方法看，主要有自我学习（机器学习）算法和“固定”算法（如价格算法）两类。从与人类交互性程度看，主要有描述性算法和“黑箱”算法。从开发者身份看，主要有内部开发的算法和由公司外部软件开发商开发的算法。
二、算法的垄断效应与模式
一是支持横向垄断协议。当竞争者之间已经具有形成横向垄断协议的意愿或事实时，算法被用来支持或者促进这种垄断行为，这常被称为“信息员”情境。在横向协议或者联合行为中，竞争者之间可以通过算法来交换信息，算法让这种信息交换变得更简单、快速和直接。英国竞争与市场管理局（CMA）调查发现，在亚马逊英国市场，只有Trod和GBE两家公司销售某些被许可的运动或娱乐海报。它们使用了第三方提供的定价软件实施了联合行为，不实施削价竞争。
二是维护横向垄断行为。算法可以用于实施共谋价格或支持市场细分，还可以监测竞争的价格。如果发现价格偏离了协议约定，就会自动进行惩罚，从而加强垄断联盟的稳定性。算法还可以用来遮掩横向垄断行为，通过遮掩反竞争行为来假装在开展有效竞争。如在没有需求或需求很低时，用算法来实施不同的定价，或者用算法来表现价格等级，背后实际上保持了价格共谋行为。另外，算法还可以利用信息加密等手段隐藏沟通行为。
三是助长横向垄断蔓延。主要是指第三方为具有竞争关系的若干公司提供相同或者某种程度上可以协调的算法，竞争者之间没有直接的沟通和联系，但由于第三方为他们提供了类似的服务，而存在某种程度上的一致（代码层面的一致或数据层面的一致，或两者兼而有之）。如果经营者意识到他们在使用相同或者类似的定价算法，那么他们更容易预测竞争对手对价格变化的反应，从而能更好地分析竞争对手定价行为的逻辑或者意图。即使不知情，也依然可能由于竞争者之间存在编码或数据层面的一致而产生事实上的垄断。
三、对我国及上海发展数字经济的启示
当前，我国无论是在实践还是理论研究中，对于算法可能带来的垄断问题都还未引起重视。鉴于报告中有分析和建议，我国在推进数字经济发展时，应尽早关注算法垄断对市场生态的破坏，积极开展我国现状的研究，从预防和监管两方面进行积极干预。
一是国家层面应加强对“算法+大数据”的双重垄断的监管。与大数据具有人格属性不同，算法技术的开发和应用不受客户隐私权等束缚，还可以通过申请专利和著作权获得相应的合法权利。算法和数据之间具有相互促进的关系，即算法的精进需要数据的支持，而算法精进之后又可以支持数据空间迅猛扩大，强化数据分析结果的竞争性。因此，大数据垄断者往往又是算法垄断者，可能通过垄断算法来实现对大数据的实际垄断，很容易通过市场支配地位破坏市场生态，包括创新生态和竞争生态。因此，应加强对“算法+大数据”双重垄断机制与规制的研究，并积极进行前期干预。
二是上海层面要率先制定相应的监管政策与标准。上海作为我国数字经济发展的前沿阵地，要更加关注算法垄断可能带来的各种负面效应。尤其是算法的共谋行为实施规制会存在具体的操作上的困难，比如举证困难。对于某些算法垄断行为，还需要调查算法内在的运作机制，这方面基于技术层面的复杂性会成为司法人员工作障碍。因此，应率先探索一套可行的规制方案和操作标准，在制度和技术两个方面做好算法垄断的应对。
本文转载《中国价格监管与反垄断》2020年第9期
机构 | 上海市产业创新生态系统研究中心
作者 | 曾彩霞 尤建新
编辑 | 陈杰妮