大数据时代平台滥用市场支配地位的规制困境与完善路径

摘要：随着数字经济的迅猛发展，互联网平台在社会生产生活中的重要性日益凸显。然而，平台数据的相互交织催生了一系列更为隐蔽的新型滥用市场支配地位行为。通过梳理和分析互联网平台垄断行为的典型案例，可以发现当前反垄断规制面临的困境。基于此，提出平台经济领域反垄断规制的完善路径，以期构建公平、高效、可预期的平台经济竞争环境。

关键词：平台垄断；市场支配地位；算法黑箱

一、大数据时代平台

滥用市场支配地位的典型案例剖析

（一）生态闭环型垄断——阿里巴巴案的流量与数据控制

阿里巴巴集团“二选一”垄断案中，平台将商品供给这一关键资源锁定于自身生态之内。这种行为扼杀多平台竞争可能带来的创新与消费者福利，依据《中华人民共和国反垄断法》（以下简称《反垄断法》）第十八条的规定，足以认定其市场的支配地位。2021年，国家市场监督管理总局对阿里巴巴集团作出责令停止违法行为并处罚182.28亿元的处罚决定（国市监处〔2021〕28号）。除了惩罚决定书以外，总局还向阿里巴巴集团下达了《行政指导书》，对其后续合规经营起到了重要的指引和规范作用。该案标志着我国反垄断执法对防范资本无序扩张、维护平台经济开放互联原则的坚定决心。

（二）资源锁定型垄断——知网案形成的知识资源壁垒

在我国中文学术文献数据库服务市场，知网长期占据超50%的市场份额，相关市场赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）持续处于高位，已形成稳固的市场支配地位。在上游层面，知网通过与期刊等出版单位签订排他性授权协议，锁定学术资源数字传播关键环节；在下游层面，其则依托该独占优势，持续上调面向高校及科研机构的数据库订阅价格。这样的行为不仅扭曲了学术资源公平传播的市场生态，更使本应服务知识共享的基础设施异化为攫取垄断收益的“知识壁垒”。2022年，国家市场监督管理总局依据《反垄断法》作出行政处罚（国市监处罚〔2022〕87号），对其处以8760万元罚款。该案作为我国知识服务领域反垄断规制的标杆性案例，标志着我国对以核心资源锁定为特征的平台垄断行为，已进入实质性规制阶段。

（三）技术隐匿型垄断——唯品会案的算法压制与数据滥用

相较于前两案中相对显性的强制化手段，唯品会案集中呈现了大数据时代垄断行为的“技术隐匿性”特征。为在激烈的电商竞争中抢占优势，该平台搭建“巡检系统”，通过算法自动执行搜索降权、流量屏蔽乃至商品下架等隐性规制措施。此举将传统“二选一”的明示性要求转化为代码驱动的、不易直接察觉的技术管控，严重限制了商家的多渠道经营自主权，从技术层面侵蚀了公平竞争的制度基础。据此，国家市场监督管理总局于2021年2月8日对其作出行政处罚（国市监处〔2021〕3号），罚款300万元。此外，唯品会此前曾因实施“全网最低价”等未能提供有效证据支撑的价格欺诈行为，被处以50万元罚款（国市监处〔2020〕31号），其连续违规行为凸显了平台借助技术手段实施不正当竞争的复杂性与隐蔽性。

二、大数据时代规制平台

滥用市场支配地位的现实困境

（一）静态规制工具与动态竞争现实的严重脱节

传统反垄断分析依赖于对“相关市场”的明确界定和“市场份额”的静态测算。然而，大数据时代的平台竞争是跨市场、动态化的。不管是在知网案例，还是在阿里巴巴案例中，对其市场支配地位的认定都较为困难。现行技术难以精准捕捉和测算关键数据，加之相关企业设有对应的技术控制部门进行运作管理，因此动态化的信息管理监督成为一项技术难点。这种脱节可能导致监管滞后，无法在垄断结构固化前进行有效干预。

（二）数据垄断与算法黑箱导致的行为认定与取证难题

平台算法不仅能实现传统意义上的渠道封锁，更可通过构建“数据屏障”遏制信息与数据的顺畅流通，进而在生态内部形成闭环式“数据孤岛”，唯品会案对此特征予以充分印证。系统算法的内部决策逻辑通常具有不透明性，形成难以洞察的“算法黑箱”。此种技术隐蔽性，导致反垄断执法机构在甄别行为主体主观故意、确认行为模式系统性、科学评估其对市场竞争的实际损害等环节，面临技术层面的挑战与证据固定的困境，传统取证方式在相当程度上陷入失灵状态。

（三）违法收益与处罚威慑之间的结构性失衡

当前法律所设定的罚款上限，相较于平台通过垄断行为可能获取的巨额收益而言，其威慑力明显不足。对阿里巴巴的巨额罚款虽具标志性，但与之往年的收入相比，处罚的结果显得微乎其微。唯品会、天猫、京东等平台冒着被处罚的风险实施的价格欺诈行为，究其背后的原因，无疑是有巨大的利益可图，而消费者则成为数据博弈之间最大的受害者。许多平台因为违法成本可能过低，在收益可观的利益驱使下，进而催生了侥幸心理。此类情况屡见不鲜，这也提醒我们需思考“过罚相当”原则在实际落地中的效果，否则难以达成惩戒与预防的根本目的。

三、大数据时代平台

滥用市场支配地位规制的完善路径

（一）创新反垄断分析框架，引入动态与预防性监管工具

应打破对传统市场界定和份额测算的绝对依赖，在评估平台市场力量时，综合考量其掌握的核心数据规模、算法能力、用户黏性、生态系统的封闭程度以及对关键设施的控制力等多元因素。在经营者集中审查中，探索引入交易额、用户数、数据资产价值等作为营业额之外的补充申报标准，以更早地发现和评估那些可能损害未来创新和竞争的并购交易。监管思路应从应对“已发生的垄断结果”向预防“可能产生的竞争损害”前移。政府应通过政策扶持促进中小平台发展，并在必要时推动建立规范、中立的数据流通基础设施，以促进数据的有序流动，防止市场过度集中。多元平台的构建能够为市场注入新的活力，打破单一平台的垄断格局。

（二）构建分类分级的数据流动与算法治理规则

数据是打破垄断、促进竞争的关键。应区分公共数据、企业数据和用户个人数据，在保障隐私和安全的前提下，探索建立必要场景下的数据可携带性与互操作义务。特别是对于具有市场支配地位的平台，可强制其以公平、合理、无歧视的条件，向第三方开放特定类型的非个人数据或接口，破除数据壁垒。同时，推行算法问责制，要求平台对其用于排序、定价、流量分配的算法逻辑进行必要的解释与备案，使监管能够穿透“黑箱”，对如唯品会巡检系统之类的隐形歧视行为进行有效识别和规制。

（三）完善梯次化处罚体系与多元化救济途径

提升法律威慑力需要“疏堵结合”。一方面，应强化法律责任，在《反垄断法》修订及配套细则中，提高罚款比例上限，必要时借鉴惩罚性赔偿的相关规定，使处罚真正具有威慑力，以达到处罚治理的良好效果。另一方面，执法不应止于罚款，应更广泛、灵活地运用结构性救济和行为性救济措施。在涉及数据驱动的集中案件中，可要求经营者承诺保持相关数据的开放性；对于“二选一”行为，除罚款外，可责令其全面修改平台规则，并接受长期的合规监督。此外，应通过颁布司法解释或部门规章，进一步细化操作规范与判断标准，从而增强反垄断审查的针对性与可操作性。最后，应积极畅通民事诉讼渠道，鼓励受损害的经营者和消费者提起损害赔偿诉讼，形成行政执法与私人执行相辅相成的立体化规制格局。

文章来源：《城市经济导报》https://www.zzqklm.com/w/sci/26918.html