互联网平台垄断行为的典型协议与反垄断规制

一、互联网平台企业固定价格行为

（一）互联网平台企业固定价格行为的定义

互联网平台企业固定价格行为是指互联网平台经营者通过协议、规则或者算法等形式，促使平台一边商家提供商品或者服务的价格趋同的行为。比较典型的是网约车领域，网约车平台通过事先制定价格机制，使得同等条件下司机提供运输服务的价格相同。

（二）相关的具体案例

互联网平台与经营者达成垄断协议时，当价格由平台的算法确定，且交易方都对此价格表示应允时，会对竞争秩序产生破坏。

2015年居住于美国康涅狄格州的优步乘客 Spencer Meyer 代表自己及出现类似情况的乘客向美国纽约南区联邦地区法院提起了反垄断民事集团诉讼，指控优步的前CEOTravisKalanick与优步司机利用算 法 达 成共谋。

原告认为，优步采用动态定价算法，表现为车主并不与乘客议价，由算法确定乘车资费，优步平台收取车费后抽取其中的20％～25％作为软件许可费。具体运作方式为：首先，优步利用动态算法确定基础车费价格；其次，优步平台根据实时的用车需求与可接单车辆的供给变化作出溢价调整。例如，在暴风雪等极端天气条件下，纽约的优步价格是正常天气下同时段的8.25倍。[5]综上，优步平台实际操控的是基础车费，何时何地上调价格、上调幅度等，正是由于这一算法使得司机之间不会展开价格竞争，乘客也无法与司机就乘车资费进行自主协商。此外，优步与司机还存在“一致的合谋动机”，司机与优步公司就车费达成协议时能够认识到其他优步司机与该平台达成了同样的价格协议进而限制了司机之间的价格竞争，进而导致司机间不再展开竞争。优步的这一动态价格算法被乘客质疑涉嫌垄断，纽约南区联邦地区法院在判决中认可了优步这一行为对相关市场造成的负面影响，认定其行为构成垄断：“根据优步公司的合同条件和应用程序，期间有可能存在横向的共谋。优步公司的算法系统事实上会遏制司机进行降价竞争，这一行为在使得卡特尔稳定化获得超额利润的可能性提高的同时，以人工智能算法为工具的优步和使用它的出租车司机共谋出租车费用，形成卡特尔垄断。”[6]

平台企业固定价格行为在我国也并不罕见。根据《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》，我国网约车溢价实行市场调节价格。以我国某打车平台 A 为例进行分析，目前该平台已经取消了动态溢价，用排队和增加调度费加以替代。尽管该平台声明，调度费将全额支付给司机，但这种调度费机制本质上仍然是在 A 平台的智能算法控制下，以发单时市场供需（如遇到特殊天气、出行高峰时段等）来调整价格波动的一种方式。此外，根据《北京市××网约车价格调整说明》，2019年7月11日开始，A 平台对北京市 A 平台网约车价格进行调整，此次调整根据区域、时段进行划分，且采用阶梯式收费制度。[7]可见，尽管不再采用动态算法的形式，消费者给付的价款事实上仍然由 A 平台事先制定的价格机制决定。而无论是调度费制度还是阶梯式收费制度，事实上都会产生遏制司机进行降价竞争的效果。综上所述，尽管 A 平台采纳的定价机制与优步的动态算法相异，但是消除 A 平台司机之间价格竞争的问题仍然客观存在。

（三）固定价格行为的特征

（1）固定价格行为由平台企业主导，平台内经营者被动接受。经营者自身的矛盾之处在于其主观上也许存在达成协议的动机，但由于互联网平台行业市场的高度集中以及互联网平台中极强的锁定性效应，客观上处于寡头垄断地位的平台并没有给予平台内经营者选择权，因为不加入就意味着直接退出相关市场。具体而言，以网约车平台为例，在网约车平台固定价格模式中，最初加入的车主同意了网约车平台提供的算法，本身并不代表同意了价格操纵的行为，因而其意思联络并不存在。当网约车平台具有一定市场地位后，后续加盟的车主即使充分地了解使用平台可以赚取相同的费率与同等的垄断利润，也难以被确定为垄断协议的参与者，因为其事实上已经丧失了选择权。[8]

（2）排除、限制竞争效果更强。互联网平台所管辖或者服务的经营者数量众多，并且突破了地域限制。随着数字经济时代的到来，平台产业的兴起，依靠互联网架构而崛起的网络平台构建起了独有的畅通的信息传递、交换机制，经营者只要采纳这种信息传递机制就能够与平台企业建立合作、交易关系，因而使得网络平台覆盖的范围远远突破了传统产业的地域局限性。在这种情况下，当互联网平台利用智能算法等形式作出固定价格行为时，会直接作用于平台一边的所有经营者，将会影响到平台所覆盖的所有地域市场，而不仅仅像传统产业中的企业一般往往只对某一地区市场产生作用。因此，一旦网络平台主导了定价，其对于市场产生的排除、限制竞争效果也更强。

（四）规制难点

平台固定价格行为难以被认定为《反垄断法》第十三条规定的具有竞争关系的经营者之间达成的横向垄断协议。互联网平台企业不属于行业协会，电商平台并非社团法人，而是单独的营利性组织，因此无法当然适用法律对于行业协会的规制，其行为不能被认定为行业协会组织本行业的经营者从事的垄断行为。此外，即使将法条作扩大性解释，或者将电商平台加入“决定”的可适用主体中，要使用垄断协议条款对该行为进行规制也有一定难度，因为网约车平台模式中，仅存在纵向的协议形式，司机彼此之间的共谋难以把握，并且由于商家数量众多，意思联络也不具有现实性。

平台固定价格行为难以被认定为《反垄断法》第十四条所规定的经营者与交易相对人之间达成的纵向垄断协议。原因在于，第一，在交易的过程中，平台提供的是交易场所，经营者提供商品或者服务，本身并不存在法条中规定的“转售”行为；第二，由于统一的算法下缺乏展开竞争的激励措施，寡头垄断状态下的市场内部形成了稳定的内部环境，在这种稳定的市场条件下，统一算法中的定价基准不再能够代表竞争性的市场价格，那么界定算法的合理区间以及确定共谋的边界都变得困难；第三，在采取固定价格措施的平台的竞争对手能够采取有效措施应对以及数量众多的比价网站兴起的情况下，市场中的竞争机制仍然能够发挥作用，则平台固定价格的行为对市场竞争秩序的破坏作用变得难以证明。[9]

二、平台与经营者之间的最惠国待遇条款

（一）最惠国待遇（Most Favored Nation，MFN）条款的定义

MFN条款是广泛用于国际贸易领域的条款，在商业合同领域一般指缔约一方给予交易相对人的交易条件不低于其现在或将来给予任何第三方相对人的交易条件。从效果上讲，即缔约一方现在和将来给予任何第三方的更优惠的价格或其他交易条件，也要同样给予缔约对方。[10]从表面上看，MFN条款是同一行业中上下游经营者之间签订的纵向协议，涉及的是垄断协议中的纵向协议。但在实践中，经营者往往将MFN条款大面积“重叠”适用，使得该条款间接波及行业中所有具有竞争关系的竞争者，使得行业内的交易条件趋同，进而引发了横向垄断协议的问题。[11]

（二）相关的典型案例

互联网平台涉MFN条款的典型案例包括美国的苹果电子书案、德国HSR 案、Booking 案等。

1.苹果电子书案

苹果电子书案的背景为，亚马逊平台的电子书销售采用批发模式，售价被亚马逊平台固定为9.99美元，出版商对此表示不满。苹果公司为了抢夺亚马逊公司的电子书市场，设计了“代理模式”和MFN条款：代理模式意味着电子书的零售价由出版商决定，并且苹果公司为出版商设定的价格分为两个档位，最高价格不得超过12.99美元和14.99美元，即“分层式最高价格”机制（tiered maximum price／pricing tiers with caps），苹果公司的利润来源于抽取电子书零售价的30％作为佣金。MFN条款的签订意味着出版商应当给苹果公司最优惠的价格，如果出版商在第三方渠道的售价低于在苹果公司 iBook 上的售价，则在苹果公司 iBook 中的售价也要相应地下调为市场内最低的零售价。后来的事实表明，几大出版商对电子书都直接实行了顶格定价，由此引发了电子书普遍涨价的情况。

在苹果电子书案中，上诉法院认为，苹果公司与出版商间的行为模式就像车轮子的轴辐形状一样，属于“轴辐式”（hub－and－spoke）的横向定价。苹果公司作为轴心分别与出版商签订纵向协议，但实质上是苹果公司组织出版商形成了横向的价格固定，最终苹果公司在该案中被判令赔偿用户4.5亿美金。根据苹果电子书案可以总结借鉴，MFN条款本身完全合法，但是其与商业模式的结合可能导致限制竞争的消极效果，这样就违反反垄断法相关规定。虽然MFN条款形式上表现为有着纵向竞争关系的经营者之间签订的协议内容，但是如果采用了前述代理模式，利用条款固定抬高商品价格，实质构成轴辐协议，便会引起横向共谋的问题。美国法对核心卡特尔依据本身违法原则直接认定行为违法的做法，是司法经验主义的产物，面对经济效果十分复杂的互联网竞争行为，这种方法显得过于武断，容易导致误判。

2.HRS 案与 Booking 案

以 HRS、Booking 为代表的OTA行业MFN条款的使用为例。传统的旅游或酒店代理服务公司通常是以批发方式购买酒店房间，然后再在自己的渠道上加价销售给最终消费者。而在OTA行业中，平台的运营本身并没有房间库存，只是消费者在平台上下订单的情况之下，抽取该房间房价的一定比例作为佣金，平台上的房间价格是由酒店决定的——平台盈利模式在于直接抽取交易额中的佣金部分。

在线酒店预订的分销模式引入了广义MFN条款和狭义MFN条款的区分，实质上二者的区分根源在于相关市场的不同界定范围。广义MFN条款是指，一家OTA平台要求酒店给予其最优惠的交易条件（如价格、房型、房间数等）的条款，即该OTA平台确保其获得相较于其他OTA平台所能获得的最优惠交易条件，如果酒店给予其他OTA平台更优惠的交易条件，则其必须享受至少同等优惠的交易条件。狭义MFN条款是指，一家 OTA平台要求酒店给予其不低于酒店自身网站上所公布的最优惠的线上交易条件（主要是价格）的条款，即该OTA平台所获得的交易条件将不得低于酒店自身网站上所公布的线上交易条件，但是酒店可以给其他线上预订平台、所有线下销售渠道更有吸引力的交易条件。

以欧盟为例，2016年伊始，欧盟委员会和相关成员国相继对以Booking为代表的在线酒店预订行业，包括欧洲三大主要在线预订平台Booking、Expedia和HRS发起联合调查，[12]对业内普遍存在的MFN条款的合法性等提出了挑战。至今，对OTA行业MFN条款的排除、限制竞争效果的关注已经扩大到世界范围。在2019年11月12日，俄罗斯联邦反垄断局（FAS）对 Booking 发出警告函，要求其停止使用可能违反反垄断法的广义MFN条款。[13]

遗憾的是，欧洲各国的竞争执法机构和司法机构的关注主要集中在MFN条款的限制竞争效果上，各执法机构也并没有形成较为统一、体系化的竞争损害理论。大多数欧盟竞争机构都接受狭义MFN条款的承诺，并未对于广义MFN条款的合法或违法性作出最终判断（英国、法国、意大利等国家最终均以接受平台公司作出的狭义MFN条款的承诺而结束调查）。德国联邦卡特尔局早在2013年12月就在HRS案中作出了广义条款违法的决定。2013年12月20日，德国联邦卡特尔局认定德国酒店在线预订服务平台HRS在与合作酒店签订合同中设定的MFN条款违反德国和欧盟竞争法，因此要求HRS于2014年3月1日前在所有影响德国酒店的合同和一般交易条件中删除该等条款。此外，2015年12月23日，BKT 在 Booking案中作出了 Booking 的狭义条款违反了《欧盟运行条约》第一百零一条和相关德国法的决定。这一决定的整体分析思路、框架和 BKT 在HRS广义条款案中如出一辙。第一，它认为酒店无法自主定价，本身就违反了德国相关法律。第二，狭义条款并未能够带来事实上的平台之间以及其他销售渠道和平台的竞争。因为酒店不愿意使自己处于竞争劣势。第三，德国始终不能够接受平台搭便车的抗辩，即使它在一定程度上也承认存在这个问题。[14]

值得注意的是，在HRS案中，Düsseldorf 上诉法院驳回了HRS的裁决，否认了HRS主张的MFN条款为持续投资下游在线平台的质量创造了激励措施，基于MFN条款对下游在线平台进行了持续的投资激励，法院研究发现OTA平台在任何情况下都具有相当大的动机来提高其门户的质量，因为基于双边市场的特点，用户越多，平台在供需双方上的吸引力就越大。但在2019年6月，Düsseldorf上诉法院的态度出现了反转，撤销了BKT禁止Booking对位于德国的酒店实行狭义MFN条款的裁决。该法院认为涉案条款对于确保“门户网站和酒店经营者之间签订公平的服务合同”是必要的，即有利于防止酒店对预订平台实施“搭便车”行为，因此并不构成对竞争的限制。[15]2019年5月，瑞典上诉法院同样推翻了涉及Booking 和瑞典酒店协会Visita 的一审裁决，认为被上诉人没有提供充分的证据证明狭义MFN条款具有反竞争作用。

可见，目前欧盟各国对于OTA行业的MFN条款整体呈现出比较宽容的态度，对于排除、限制竞争的效果考虑比较谨慎。

（三）MFN条款的特征

需要明确的是，苹果公司的抗辩理由认为将其与出版商的行为认定为横向垄断协议则意味着确认商业中惯常使用的MFN条款违法，那么法院事实上否定了商业实践中长期存在的惯例，即是对这种商业模式的否认。但上诉法院认为，MFN条款属于正常的商业条款，其本身是中性的，关键在于运用这一商业条款时产生了何种效果。MFN条款作为一种广泛适用的纵向交易安排，同时具有积极效果和消极效果。

1.积极效果

第一，防止“搭便车”行为。在传统的代理模式下，平台代理商利润的主要来源是消费者与供应商交易成功后提取的佣金。但是，消费者可能在享受该平台经营者提供的优质用户体验、信息等售前服务后，转而购买提供更低价格的另一平台代理商所展示的相同产品，使得做大量售前投资但定价较低的平台代理商搭了便车。MFN条款的使用使得在供应商的控制下，平台代理商之间的价格不存在高低之分，未做售前投资的平台或销售商不能够利用低价获得更多消费者以及更多佣金收入，同时也有利于激励零售商为吸引更多终端消费者的注意，在用户体验、信息抓取、品牌广告等方面进行投资，从而促进整个行业的发展，同时也有利于增进消费者福利。

第二，降低交易成本。一方面，MFN条款能够有效降低上游供应商与下游经销商或网络平台经营者之间的磋商成本，下游经销商可以通过MFN条款打消其不能获得最优价格的顾虑，节约交易成本，有利于获得MFN条款的经营者的市场进入，并且能够预防上游经营者的歧视性定价。另一方面，MFN条款的订立可以降低消费者与经销商或者网络平台经营者之间的交易成本，减少消费者在不同平台间进行比较搜索的时间成本。

第三，减少交易风险。买方与供应商约定MFN条款事实上相当于签订了一种保价协议，降低经营者所承担的将来商品或服务可能的降价风险，这对于创新更迭速度极快的互联网市场中的经营者十分重要。[16]

2.消极效果

第一，构建市场进入壁垒。MFN条款的使用可能导致上游经营者不愿意降低价格，从而促进横向共谋，限制其他经营者进入市场，[17]产生排除、限制竞争的效果。

第二，促进共谋。MFN条款的使用使得垄断协议的条件更容易达成。一方面，MFN条款的使用将促进共谋达成，同一品牌的下游企业之间不可能存在价格竞争，而这种排除竞争的状态由于能够满足下游企业对垄断高价和高额利润的追求，通常下游企业都会选择默认接受。本质上MFN条款在下游经销商或网络平台经营者之间建立了价格协议。另一方面，数字经济背景下，数据的应用带来的高市场透明度使得背叛共谋的情况更容易被察觉，同时不遵守共谋的行为也更加容易遭到其他零售商的报复。因此MFN条款在促进协议达成的同时，也有利于保证协议的稳定性，从而将达成但未实施、原本存在背叛可能性的垄断协议中排除、限制竞争的潜在风险转化为现实风险，使得这种垄断协议对竞争秩序的危害性大大增加。

（四）规制难点

MFN条款的反垄断法规制存在以下困境。

第一，MFN条款形式上属于纵向限制行为。互联网平台经营者大多提供的是网络经营场所、交易撮合、信息发布等服务。以OTA平台为例，由于商品的所有权一直属于酒店，未售出的风险也由酒店承担，还由酒店承担相应的违约责任和侵权责任，[18]因而它不属于固定向第三人转售商品价格和固定向第三人转售商品的最低价格的行为，难以适用《反垄断法》第十四条进行规制。

第二，通过MFN条款达到横向价格一致，因为具有竞争关系的经营者之间不存在意思联络而难以认定为横向垄断协议。我国对于协同行为的认定规定了较为明确的考虑因素。2010年发布的《反价格垄断规定》第六条规定：“认定其他协同行为，应当依据下列因素：（一）经营者的价格行为具有一致性；（二）经营者进行过意思联络；认定协同行为还应考虑市场结构和市场变化等情况。”显然，在MFN条款下这种意思联络是难以证明的，因而难以适用横向垄断协议对其进行规制。

三、数字音乐领域的独家代理行为

（一）数字音乐领域的独家代理行为的定义

音乐版权方与网络音乐服务商作为经营者和交易相对人，可能通过音乐版权专有使用授权合作协议达成有排除、限制竞争目的的协议或者造成排除、限制竞争的后果。具体而言，在录音制作者把信息网络传播权独家授予数字音乐传播主体的独家代理模式中，网络音乐独家代理平台负有将音乐作品进行“转授权”的义务，音乐版权方与网络音乐服务商在自利的驱动下，可能在独家代理合作协议中事先固定音乐作品（网络音乐服务平台间）“转授权”的价格或限定最低价。[19]

（二）数字音乐领域的独家代理行为的特征

数字音乐领域的独家代理行为往往同时具有积极效果和消极效果。

1.积极效果

第一，在数字音乐独家授权模式中，数字音乐著作权人与数字音乐服务商之间直接签署独家授权协议，约定有偿将音乐版权通过专有授权的方式让渡给数字音乐服务商使用，不需要著作权集体管理组织的介入。因此，独家授权模式在一定程度上能够减少委托著作权集体管理组织进行转授权所需的高昂管理费，交易成本得以降低。此外，与多家授权模式相比，独家授权模式还能节省多次协商谈判所需的成本。第二，独家授权模式便于打击盗版行为。在数字音乐独家授权模式中，音乐著作权人将部分音乐版权（使用权、信息网络传播权、转授权、收益权和维权的权利等诸多权利）授权给数字音乐服务商，数字音乐服务商通过转授权获得费用是其营利的重要途径，而维护版权的权利则是数字音乐服务商向用户收取版权费的重要保障。如果数字音乐市场盗版行为猖獗，就会直接侵害数字音乐服务商的利益，利益驱动就会倒逼数字音乐服务商积极维护数字音乐版权。[20]

2.消极效果

如果音乐版权方与网络音乐独家代理商利用其联合优势，以排除、限制竞争或获取高额垄断利润为目的，通过独家代理合作实施维持转授权价格或限定最低价等价格控制行为，就可能构成纵向垄断，违反《反垄断法》。(www.xing528.com)

（三）规制难点

适用横向垄断协议的难点：音乐版权所有权人、网络音乐服务商（平台）音乐版权方通常不是具有竞争关系的经营者，故而二者不符合达成横向垄断协议的主体要件。

适用纵向垄断协议的难点：数字音乐独家授权交易主体达成的纵向垄断协议未必违反《反垄断法》。首先，音乐版权独家代理合作由网络音乐服务商与音乐版权方共同参与且该合作通常以合同方式达成，符合纵向垄断协议的主体要件和表现形式要件。其次，需认定版权独家代理协议的主体是否是出于排除、限制竞争的目的在代理合作中达成固定音乐作品“转授权”价格、限定音乐作品“转授权”最低价等协议，或造成排除、限制竞争的后果。同时，垄断协议的认定同样应通过对相关行为促进竞争和限制竞争的双重效果进行综合比对和评估。最后，需对网络音乐服务商与音乐版权方的实际情形是否符合《反垄断法》规定的豁免标准进行认定。当两者实施的行为被认定构成垄断协议，且不符合豁免标准时，才能够适用《反垄断法》予以规制。

综上所述，只有在某一数字音乐版权独家授权协议对市场竞争产生的消极效应大于积极效应，且实质上排除、限制了相关市场竞争时，该协议才能被认定为违法。

四、关于轴辐协议的特别讨论

（一）定义

轴辐协议，也被称为中心辐射型垄断协议，指一个企业作为轴心（hub）分别与作为辐条（spokes）的上游或者下游企业之间达成纵向协议，但因为各辐条之间的意思联络产生轮缘（rim）而产生一种事实上的横向共谋效果。应当指出的是，轴辐协议这一新型共谋方式在数字经济中表现得尤为突出。前述互联网平台固定价格的行为、平台与经营者之间达成MFN条款的行为均可能属于轴辐协议在互联网平台产业中的典型表现形式，因而对轴辐协议进行单独讨论具有必要性。只有厘清轴辐协议的性质才能对上述互联网平台的垄断行为进行有效规制。

（二）争议归纳

关于轴辐协议的性质，学界进行了广泛的讨论，主要观点有轴辐协议属于横向协议、横向与纵向协议的叠加以及其属于有别于横向、纵向的第三种协议三种，具体如下。

刘继峰认为，轴辐协议是横向、纵向协议中的特殊状态，由于其限制的是品牌间的竞争，故实质上仍是横向垄断协议，但其形式是纵向协议。对于轴辐协议的认定，只需进行事实证明，包括证明行为具有一致性（轴心提出了相同的交易条件）、具有意思联络（平行认识而非互相协商）以及把所有主体都作为责任人三个因素。[21]

吴韬结合苹果电子书案的事实经过进行具体分析，指出该案的事实及违法性认定具有高度复杂性，主要表现在该案中纵向垄断协议与横向垄断协议相互交织，既有苹果公司与五大出版商之间签订的纵向代销协议，又有出版商本身之间操纵电子书价格的共谋的横向关系，进而得出苹果电子书案中的垄断协议是纵横交错的垄断协议，是一个横向协议与多个纵向协议相加的结论，并根据网络外部性等经济学理论分析了美国规制垄断协议的传统二分法在复杂的互联网竞争行为适用中的局限性，强调了经济学分析对完善我国“其他协同行为”的证明具有重要意义。

张晨颖在文章中论述了垄断协议的传统二分法因存在灰色地带而具有局限性，二分法的程式下过于关注其应归于横向还是纵向难免本末倒置。其将轴辐协议作为典型例证，论述了轴辐协议在美国实践发展中的争论，分析了支撑传统二分法的经济学理论的局限性，阐述了传统二分法下的基本结构和证明规则难以规制轴辐协议，因而认为其应当归属于第三类协议，表面上协议形式是纵向协议，但暗含的协议是横向共谋，这种分类独立于传统二分法。最后提出了需要对二分法的垄断协议禁止规则予以改造的立法建议，认为需要增加能够涵摄轴辐协议的一般性条款。[22]

焦海涛从轴辐协议的基本含义出发，说明轴心事实上起到辐条间信息交换媒介作用因而并不一定总是经营者，继而否认了其成为纵向协议的可能性，进而论述了轴辐协议对竞争的损害体现在对辐条间竞争的限制上，是辐条间直接达成横向垄断协议的替代品，从而得出轴辐协议是借助纵向关系达成的横向共谋的结论，指明其区别于纵向协议的关键在于辐条之间的意思联络。[23]

丁茂中认可轴辐协议在学理上应当归为第三类，传统二分法并不周延，但指出若在立法上对其进行单独规制，难以避免单独分类的交叉重叠问题；若取消对垄断协议的分类，采用概括式规定将所有垄断协议行为囊括于一个条文中又会导致《反垄断法》结构性失衡，进而建议取消我国《反垄断法》第十三条、第十四条的兜底条款，设置统一的兜底条款以囊括所有潜在类型的垄断协议。[24]

本书认为，轴辐协议本身是处于同一产业链、同一环节的经营者之间横向合谋的替代工具以及掩饰手段，其实质是借助纵向关系达成横向共谋，属于横向垄断协议，对于轴辐协议中经营者的规制应适用本身违法原则，在证明方式中应采用美国判例中附加因素的考量标准等进行考量，具体观点在下文中详述。

（三）轴辐协议与滥用市场支配地位的关系

欧盟委员会于2015年6月开始对亚马逊电子书销售业务启动了反垄断调查，认为亚马逊公司和相关出版社签订的协议中的MFN条款会使得其他电子书销售商难以与亚马逊公司展开有效竞争。[25]亚马逊公司是欧盟市场中最大的电子书销售商，因此欧盟委员会担心该MFN条款会导致其他竞争者很难与亚马逊公司竞争，并且会限制购买电子书的消费者的选择范围。[26]如果欧盟委员会的疑虑成立，则亚马逊公司和出版商签订MFN条款的行为违反欧盟竞争法中滥用市场支配地位及限制性商业行为的规定。2017年1月，亚马逊公司向欧盟委员会递交和解承诺，其承诺：不再强迫出版商遵守MFN条款的相关规定；允许出版商终止折扣池条款（Discount Pool Provision）的合同；不再将MFN条款相关规定以及折扣池条款放入新的电子书协议中。[27]

同样是运用MFN条款限制竞争，苹果电子书案与亚马逊电子书案被划入反垄断法中两种不同的垄断行为类型。本书认为，通过案例的对比分析，可以看到轴辐协议与滥用市场支配地位存在如下差别。

第一，二者对于主体的市场份额的要求不同。轴辐协议中对于处于轴心地位的经营者没有市场支配地位的要求，而滥用市场支配地位的垄断行为必须由具有市场支配地位的经营者实施。这一观点在苹果电子书案中也有所体现，美国法院在判决中确认在“电子书”这一相关市场中亚马逊公司所占市场份额高达90％，显然苹果公司事实上并不具备市场支配地位，而是通过与电子书出版商分别签订代销协议的方式促成了各出版商之间固定价格的横向共谋。

第二，二者的主体及其主观状态不同。轴辐协议中特殊之处的关键就在于除轴心的经营者外，作为辐轮的外围经营者也是垄断协议行为的参与者，外围经营者之间亦存在通过协议行为达成限制、排除竞争效果，进而获取利益或避免遭受损失的主观意图，即使这种意思联络是难以被证明的。在滥用市场支配地位行为中，主体仅为具有市场支配地位的经营者，只有具有市场支配地位的经营者想要通过搭售、附加不合理交易条件等行为排除、限制竞争从而获取超额利润，其交易相对方客观上在滥用行为下是遭受损失的，而并没有作为滥用行为的参与者分享利润。

第三，二者的行为表现一般不同。轴辐协议中对于处于轴心地位的经营者没有市场支配地位的要求，轴心的经营者与外围经营者的限制关系往往依托于交易、代理等法律关系；[28]若经营者具有支配地位，则没有必要与交易对象的经营者一一联合进行纵向限制行为，只需要运用其优势地位对交易对象设置统一的交易条件，就能实现其主观目的中的排除、限制竞争效果。在苹果电子书案中，苹果公司与出版商之间采取的是“代理模式＋MFN条款”，而亚马逊电子书案中，亚马逊公司虽然也采用MFN条款，但在其承诺中可以看到，亚马逊公司承认这种MFN条款是“强迫”经营者遵从的，更大程度上是利用其支配地位的表现。

第四，在有效区分轴辐协议与滥用市场支配地位行为中经营者的行为方式后，从规制方式也能对二者进行进一步的区分。本书认为，轴辐协议属于横向垄断协议，对于轴辐协议中经营者的规制适用本身违法原则，在证明方式中应采用美国判例中附加因素的考量标准，而滥用市场支配地位行为则应适用合理原则进行考量，要对其行为对于市场竞争的影响进行利弊分析，从而确定是否适用反垄断法。这样的做法合理地回应了市场支配地位认定难、取证难、规制难，立法规定僵化、脱离实际的反垄断困境，使得相应行为在不借助滥用市场支配地位认定的前提下即可在反垄断法视野下作为一种垄断行为得以规制。

（四）规制难点

本书认为，轴辐协议本身是处于同一产业链、同一环节的经营者之间横向合谋的替代工具以及掩饰手段，其实质是借助纵向关系达成横向共谋。其中表现为纵向协议形式的轴体只是交流、传递信息的媒介，因而不需要考虑其限制竞争的效果，判断时应当考虑轴心在其中的具体作用，分析在形式上的纵向垄断协议的面纱下，事实上是否进行了间接意思联络、产生了横向垄断协议的效果。

在学界对轴辐协议事实上产生了排除、限制竞争效果达成共识的前提下，轴辐协议仍被广泛讨论的原因就在于其难以被反垄断法有效规制。本书认为，对轴辐协议属于横向垄断协议的定性使之能够在现有法律框架下被规制，关键在于对于间接的横向协议认定中辐条间存在共谋的证明。这一证明应当采取和一般意义上的协同行为一致的证明标准，对附加因素进行考量，确定附加因素即推定意思联络的存在。以上文中列举的案例进行分析，以优步案为代表的固定价格行为，以与司机签署协议的方式确定定价规则，此类协议往往是互联网平台提前拟定的格式条款，司机在注册时应当预见其他司机在该互联网平台进行注册时也必须签署相同的协议，因而这种共谋可以被直接推断，不存在意思联络难以固定的情况；在MFN条款中，因为上下游经营者与其他外围经营者之间达成的协议是难以固定的，且MFN条款的存在客观地对市场竞争具有一定的促进作用，因而需要考虑其他附加因素，从而确定这种协同行为的存在。对于附加因素的考量，可以参考美国 Interstate Circuit 案[29]。在该案中，电影放映商 Interstate Circuit 同时与8个电影发行商达成协议，内容为设置远高于协议不存在前的最低许可价，这8个电影发行商同时都知晓其他发行商也进行过沟通并且最终接受了这一条款。美国最高法院判决电影发行商对这一条款的接受行为构成了《谢尔曼法》第一条项下的共谋，即对其适用本身违法原则进行规制，原因在于连锁影院和经销商的纵向协议提高了其他竞争对手成本，产生了排除、限制竞争的效果。该案的启发是，只要能通过轴心的单纯单边行为传递了满足协议要件的必要信息，即使没有辐条之间的间接交流，也可以作出直接推定横向共谋存在的认定。具体而言，在认定过程中应当考虑以下问题：两个或两个以上的竞争者与单个上游或下游经营者达成了纵向协议，并且这种纵向限制只有在其竞争对手也进入类似协议时才能够为每个竞争者带来利益，促进全部纵向限制的单个上游或下游经营者说服每个竞争者其对手也将采取类似行动，则可以推断共谋的存在。

五、关于算法共谋的特别讨论

（一）算法的定义

算法指的是一种明确、精确的简单操作列表，它们机械地、系统地应用于一套令牌（tokens）或对象中（例如，棋子、数字、蛋糕成分的配置等）。令牌最初的状态是输入，最终的状态是输出。在数字驱动型市场环境下，算法对于经济的影响日益加深。算法能够提高企业的运行效率，不仅仅表现为算法对互联网市场的直接影响，还表现为其他高科技行业都越来越多地将算法运算产生的结果运用到其生产经营中。算法在商业中的应用有多种形式，算法预测（动态价格算法）为重要代表。动态价格算法在商业中的应用表现为经营者可以根据自身的成本、产能或需求情况调整价格，也可以根据竞争对手的价格调整价格，而竞争对手的价格可以使用另一种算法进行监控。[30]

（二）算法对于竞争的影响

1.积极影响

算法对竞争的促进作用表现在供给、需求两个方面。在供给方面，一方面，算法有助于提高市场透明度，改善现存产品或者推动新产品的开发，能够使得企业持续面临创新的压力，促进动态效率，进而形成良性循环；另一方面，算法在供给侧运用的提升，降低了生产成本，提高了资源利用效率，优化了产品流程，也能够促进静态效率。此外，在需求方面，算法能够协助消费者作出更合理的购买决策，从而左右市场的动态格局。算法能够帮助消费者进行价格与质量比较，预测市场发展趋势，提升决策速度，进而降低搜索与交易成本，帮助消费者克服对卖方的偏见，作出更为理性的选择，强化买方力量。因此，算法有潜力对消费者福利和社会福利创造积极效应。[31]

2.消极影响

虽然算法提高了市场效率，但同时也增大了企业的共谋风险。传统反垄断法中规制的共谋行为通常发生于企业数量少、市场透明度高、市场进入壁垒大的寡头垄断市场。但数据的收集和使用将进一步增加在线市场的透明度。从经济学角度看，这种透明度对于市场功能的发挥具有双重作用：其一，帮助消费者进行价格与质量比较，提升决策速度，进而降低搜索与交易成本，帮助消费者克服对卖方的偏见。其二，OECD 的报告指出，“算法可能会影响数字市场中的某些特征，以至于默示共谋可能成为某种程度时，可能将寡头垄断中的共谋行为扩大到非寡头垄断的市场结构中”。[32]由于共谋者本身具有竞争关系，共谋者会出现秘密降价等背叛共谋的行为，但算法可能会降低这种不稳定性。由大量数据带来的信息特别是关于竞争对手的定价信息，可能被企业利用来降低竞争，因为市场越透明可能越强化企业共谋的稳定性，有利于共谋的达成和实施。除在市场透明度高的市场中算法可能加剧共谋外，算法还可能改变这种共谋形成所需的寡头垄断这一市场结构。

（三）算法共谋的表现形式

根据现有竞争法中划分垄断协议的方式，垄断协议被划分为横向垄断协议与纵向垄断协议。OECD 的报告从便利共谋实现的角度对此进行了划分，将共谋类型划分为监视算法（monitoring algorithms）、平行算法（parallel algorithms）、信号算法（signalling algorithms）以及自我学习型算法（self－learning algorithms）。[33]

1.监视算法

监视算法中，算法得以实施的前提是经营者的共谋决策，该算法的主要目的是实现监视和管理卡特尔。[34]在 OECD 的报告中，这种算法被表述为用于收集“有关竞争对手商业决策的信息进行数据筛选以寻找任何可能的偏差，并最终对立即实施的报复进行编程”。[35]监视算法在实践中已经出现相关案例，最早可溯及1994年美国航空公司定价卡特尔案，近几年也有新的典型案例出现，包括美国亚马逊海报案，算法设计者 Topkins 建模用于为 Amazon Marketplace 上出售的某些海报确定固定价格，[36]以上案例也证明了算法可以被用于辅助共谋的达成，即在人类意志决定共谋后，算法充当具体工作的执行者这一角色。在这种算法模型中，使用计算机辅助共谋达成并不能使经营者免于反垄断法的制裁。监视算法可以避开不必要的价格战，助长非法协议（illegal agreements），通过经营者之间的监视，使共谋更有效率。然而，由于垄断协议在形成和实现的过程中需要明确的沟通，只要价格和其他交易条件由人类调整，传统的反垄断工具就可以用来防止这种行为。[37]

2.平行算法

平行算法是指不同的经营者使用相同或相似的算法来确定其提供产品或服务的价格。该模型基于以下事实：不同的经营者使用由同一个第三方合作商提供的定价算法。[38]该模型可能比采用相同的定价算法更广泛。在解释平行算法时提到可以通过“将算法的创建外包给同一家 IT 公司或同一个程序员以建立并行算法”；另一方面，市场中大多数经营者使用定价算法时总是使用市场中具有支配地位的经营者的算法策略，“反过来，他们负责编程将价格固定在竞争水平之上的动态定价算法”。[39]优步案中，原告主张优步 CEO Kalanick 以及利用优步定价算法的司机之间达成共谋限制了价格竞争，损害了乘客利益；[40]立陶宛的 Eturas 案中，30家旅行社使用Eturas 公司的在线预订系统将旅行社的折扣率限制在3％之下，该系统可能限制了适用于消费者的折扣，构成价格共谋。[41]可见，实践中涉及中心辐射型算法共谋的案例也已经出现，在这种情况下的核心问题之一是竞争者是否知道第三方的反竞争行为，或者至少能够合理地预见这些行为。[42]

3.信号算法

信号算法被设计为根据其可以观察到的市场状况提供特定的结果。[43]这些算法由公司彼此独立地实现。如果算法给出的价格与最优结果相近，则类似于默示的共谋。越来越多的研究开始关注算法共谋的可信度，分析算法在特定的、最具实验性的设定下的具体技术执行。换句话说，对两种或两种以上的定价算法在大学的研究实验室进行测试，让它们在模拟竞争环境的实验环境中进行交互。许多实验结果表明，它们可以达到一定程度的共谋。有学者从计算机学习的角度出发研究了算法，并不是目前所有的算法深度学习都是不可能的，认为在某些程式化案例中，通过算法进行隐性串通并不难，并通过交互式算法的模拟论证了深度学习算法在交互中总会意识到经营者共同提高价格才能使得利益最大化。[44]

4.自我学习型算法

最先进的模型是自我学习型算法。该模型基于与机器学习和深度学习技术配合使用的算法，给该算法一个要实现的目标，例如利润最大化，随后算法本身将确定实现该目标的最佳定价策略。这一类型中，经营者将各种原始数据（raw data）投入人工智能，人工智能对此加以分析，针对市场状况计算出最佳战略，此时经营者对其人工智能是否向竞争者发出信号，人工智能通过怎样的过程得出的结论都是无从知悉的。使用具有自我学习能力的人工智能，可能会发生和共谋相同的结果，而自我学习型算法的使用经营者可能不会认识到这个过程。但是如果市场状况很容易形成串谋局面的话，比人类学习速度更快的算法经过高速的反复试错，最终达到合作均衡（cooperative equilibrium）的可能性将更高。[45]但 OECD 报告指出，目前尚不清楚自我学习型算法是否已经在数字市场中导致了共谋结果或者这类共谋发生时是否能够被发现，因为机器学习导致的共谋结果只能通过效果去观察，而无法通过形式去判断，人类无法知悉细节。

（四）算法共谋的规制路径

1.责任承担

算法共谋中涉及的主体包括算法的开发者以及算法的使用者，甚至在自我学习型算法中算法本身也可能成为主体，由此明确责任分担必须对算法共谋行为进行违法主体判断。在监视算法、平行算法、信号算法中，算法依然以人设计的模型运行，因而产生排除、限制竞争效果的仍然是人的意志因素，在这种情况下要进行判断的是算法的设计者及使用人是否存在利用算法进行排除、限制竞争的主观故意以及算法使用所产生的效果是否有利于前二者。在此三种算法中，判断共谋行为的难点在于对于主观故意证据的证明标准的判断。对于证明标准的判断，可以根据间接推断出的协议的间接事实或因素，对算法共谋进行捕捉。其中需要注意的有：第一，并非所有算法都旨在协调竞争对手之间的价格；第二，如果促进效果是来自数字算法的自身属性，这些效果不应与“使用算法的促进效果”相混淆；第三，如果将算法与其他有助于协调的实践相结合，则评估应同时考虑算法和其他实践；第四，分析应将算法分类为有助于市场参与者的算法和促进竞争者之间协调的算法。[46]

在自我学习型算法中，算法的运行模型已经不再完全由人的意志控制，因此主体的衡量成为判断共谋主体的一大阻碍。但本书认为，一方面，法律主体应当对其行为负责，若产生排除、限制竞争效果，则必然要承担其设计、适用该算法的这一行为的责任，因为其作为市场主体具有遵循《反垄断法》的法定义务；另一方面，根据《反垄断法》的立法宗旨，《反垄断法》的设立旨在保护公平竞争秩序，维护其他经营者以及消费者的合法利益。虽然在自我学习型算法中，适用该算法对于设计人、使用人所产生的积极效果并非出自其主观故意，反垄断执法机构也可以从立法宗旨出发，考虑适用公平责任的归责原则，通过周期性的罚款等措施禁止共谋行为，进而做到维护市场的公平竞争秩序，保障公共利益。[47]

2.建立理性算法规则

在互联网平台企业大量运用大数据的情况下，反垄断执法机构也应当加强对于数据的把握，进而从根源上遏制垄断行为的产生。针对算法共谋问题，执法机构应当采取数字化的监管措施，促进理性算法规则的建立。具体而言，反垄断执法机构应当运用能够测试共谋可能性的算法对经营者即将以及正在市场中运用的算法模型进行检测，通过算法测试是否会产生共谋或竞争，以识别何时会产生共谋或竞争，进而对经营者的算法提供修改意见，保障市场中的算法的公平性。