數(shù)字經(jīng)濟時代平臺型企業(yè)非價格競爭存在的問題及對策優(yōu)化研究
——基于算法審計的視角

史普潤 劉曉紅 賈軍

(1.南京審計大學(xué)商學(xué)院 江蘇南京 211815；2.南京曉莊學(xué)院商學(xué)院 江蘇南京 211171；3.濟南大學(xué)商學(xué)院 山東濟南 250002)

數(shù)字時代，雙邊或多邊市場理論已成為壟斷問題中最廣泛討論的話題之一。目前關(guān)于雙邊或多邊市場的統(tǒng)一理論尚未形成，在定義和范疇方面存在很大分歧，在實際應(yīng)用中也不一致，這也在一定程度上說明將理論轉(zhuǎn)化為政策和實踐還存在一定困難(Auer & Petit, 2015)。目前，這些概念被賦予了更為正式的經(jīng)濟術(shù)語，而且考慮到新的市場環(huán)境，這使它們更容易為競爭主管部門和法院所接受。由于這些見解，競爭法的變化也闡明了這一事實，國務(wù)院反壟斷委員會《關(guān)于平臺經(jīng)濟領(lǐng)域的反壟斷指南》的出臺就是例證。

由于網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的存在，平臺協(xié)調(diào)了至少兩個不同但相互依存的客戶群體的需求，這一特征突出了價格結(jié)構(gòu)的重要性，即總價格的分配方式。根據(jù)Rochet & Tirole(2006)的觀點，“價格結(jié)構(gòu)很重要，平臺必須設(shè)計它，使雙方都參與進來”。每一方的價格設(shè)計應(yīng)反映當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的大小和方向(即正或負)，而這并不是掠奪性定價等反競爭行為的指標(biāo)或市場力量的標(biāo)志(Wright, 2004)。最近，法國Bottin Cartographe向谷歌(Google. Evermaps)提出了一項損害賠償索賠，聲稱谷歌正利用其主導(dǎo)地位，通過免費提供地圖產(chǎn)品進行掠奪性定價，然而最終法院承認多邊市場的運作，并認為這種定價結(jié)構(gòu)可能是合理的，以便吸引市場另一端的客戶(Courd’appel de Paris，2015)。

因此，收入模式、價格結(jié)構(gòu)及產(chǎn)品或服務(wù)的銷售決策是商業(yè)模式的關(guān)鍵組成部分。從信用卡市場到搜索引擎，由于平臺行業(yè)的多樣性，商業(yè)模式也多種多樣(Rochet & Tirole,2003)。許多新的互聯(lián)網(wǎng)公司都采用了“觀眾制造者”(Evans,2003)的商業(yè)模式，這種模式在報紙或電視等傳統(tǒng)媒體市場盛行。本質(zhì)上，這需要將受眾或用戶與廣告商匹配，或者說為廣告商產(chǎn)生用戶(Smythe, 1977)。這導(dǎo)致用戶在使用某些服務(wù)(如搜索引擎或社交網(wǎng)絡(luò))時只需要支付很少或零的貨幣費用，而廣告商在使用這些服務(wù)時會收取更高的正價格(Latzer et al., 2016)。

盡管價格只是競爭的一個維度，但相比非價格競爭變量受到了更多關(guān)注，價格理論仍是定義競爭和市場的核心，如假定壟斷者測試(SSNIP)。然而，在雙邊或多邊市場中，市場一方的最優(yōu)價格可能低于成本，有時甚至為零，這一事實表明，標(biāo)準(zhǔn)SSNIP測試方法不再直接適用于雙邊市場平臺廠商壟斷行為的判斷(馮振華和劉濤雄，2019)。隨著以零價格為主的市場日益增多，如何在零價格服務(wù)條件下實施競爭法的問題亟待重新評估和調(diào)整。此外，只考慮市場的貨幣支付方面往往是不合適的，還需要評估合并或競爭做法對免費獲得服務(wù)的用戶的非價格影響(如數(shù)據(jù)或算法等)。

平臺企業(yè)的一個中心特征是，它們通過復(fù)雜的算法聚合、收集、處理和生成大數(shù)據(jù)，以便從中提取經(jīng)濟價值(Latzer et al., 2016)。Agrawal等人(2018)討論了各種機器學(xué)習(xí)和人工智能算法。這些算法可以做出各種各樣的預(yù)測，從而實現(xiàn)新的商業(yè)主張。這些預(yù)測是通過統(tǒng)計模型(即算法)做出的，這些模型則是由數(shù)字平臺消費者產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)所支撐。

隨著算法深度介入數(shù)字平臺市場，數(shù)字平臺越來越多地采用算法進行定價。算法本應(yīng)給消費者帶來服務(wù)品質(zhì)的提升和價格優(yōu)惠的福利，但由于其特殊的專業(yè)性和封閉性，卻反而催生出企業(yè)利用算法達成壟斷協(xié)議的可能性，通過算法達成的壟斷協(xié)議，企業(yè)攫取了本應(yīng)屬于消費者的福利，獲取了高額壟斷利潤，導(dǎo)致社會效益逆向轉(zhuǎn)移的非常態(tài)。(李丹,2020)

相較于數(shù)字平臺領(lǐng)域的快速發(fā)展，數(shù)字平臺的治理建設(shè)卻長期處于相對滯后的狀態(tài)。數(shù)字平臺企業(yè)經(jīng)歷了一段缺乏有效監(jiān)管的“野蠻生長”階段，為數(shù)字平臺市場秩序的維護留下了較大隱患。隨著京東、淘寶、微信、美團等互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字平臺企業(yè)的發(fā)展，中國已成為世界平臺經(jīng)濟發(fā)展的大國。平臺經(jīng)濟在國民經(jīng)濟發(fā)展中的占比也不斷提升。為了有效應(yīng)對數(shù)字平臺企業(yè)在發(fā)展過程中存在的諸多問題，促進互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)規(guī)范化、法治化發(fā)展，順應(yīng)當(dāng)前及“十四五”時期進一步深化互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)及數(shù)字平臺規(guī)制改革的要求，急需優(yōu)化改革現(xiàn)有的治理制度、措施，提升現(xiàn)有制度應(yīng)對數(shù)字平臺的有效性，形成一套針對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字平臺特征的合理、有效的數(shù)字平臺監(jiān)管機制。據(jù)此，本文以數(shù)字平臺企業(yè)運行的底層邏輯即算法為切入點，分析數(shù)字平臺算法競爭的本質(zhì)，創(chuàng)新數(shù)字平臺的監(jiān)管方法，為政府應(yīng)對當(dāng)前不斷發(fā)展、變化的數(shù)字平臺治理挑戰(zhàn)，改革數(shù)字平臺監(jiān)管制度及相關(guān)領(lǐng)域的研究與實踐提供參考。

1 平臺型企業(yè)非價格競爭的主要方式

平臺型企業(yè)非價格競爭的方式很多，比如：用戶體驗(包括界面設(shè)計、操作流暢性、搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性等方面，使用戶感到舒適和滿意)、服務(wù)質(zhì)量(如提供24小時在線客戶服務(wù)、快速響應(yīng)用戶問題、準(zhǔn)確的物流跟蹤等服務(wù))、數(shù)據(jù)分析(通過對用戶行為和數(shù)據(jù)進行分析，提供更加個性化和精準(zhǔn)的服務(wù)，滿足用戶的需求)、品牌價值(如建立良好的口碑、提供高品質(zhì)的產(chǎn)品或服務(wù)、參與公益活動等)、創(chuàng)新技術(shù)(如采用人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，提供更加高效、便捷、安全的服務(wù))等，但這些非價格競爭最終都會歸結(jié)為基于數(shù)據(jù)和算法的競爭。

1.1 數(shù)據(jù)競爭

數(shù)字時代，個人數(shù)據(jù)已變得非常有價值，被稱為“數(shù)字時代的石油”。這個新時代的石油鉆井平臺便是平臺型企業(yè)。平臺型企業(yè)從用戶那里提取個人數(shù)據(jù)作為自己的業(yè)務(wù)，并提供一些功能作為回報。然后，他們向廣告商收取訪問這些用戶的費用。平臺型企業(yè)通過掌握用戶數(shù)據(jù)，可以最大限度地獲得消費者剩余，攫取用戶的財富。個人在互聯(lián)網(wǎng)平臺上形成的數(shù)據(jù)，經(jīng)過算法分析后，形成預(yù)測性功能。隱秘在用戶內(nèi)心深處的欲望、需求、情緒、情感可能被算法洞悉，平臺可借此預(yù)測個人需求、推送不同信息、引導(dǎo)特別消費、實施價格歧視。

據(jù)美國布蘭迪斯(B r a n d e i s)大學(xué)本B e n j a m i n Shiller(2016)的研究發(fā)現(xiàn)，Netflix原先使用人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)對客戶進行個性化定制定價，僅能給企業(yè)帶來0.3%的利潤增加，但目前該企業(yè)采用機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，通過對用戶網(wǎng)頁瀏覽歷史數(shù)據(jù)的分析來估計用戶的最高支付意愿，結(jié)果使得企業(yè)利潤增加了14.55%。

1.2 算法競爭

平臺型企業(yè)公司的核心業(yè)務(wù)是做各種各樣的預(yù)測。如搜索引擎需要預(yù)測URLs與消費者查詢的 相關(guān)性。消費者的搜索結(jié)果頁面中顯示的URLs的相關(guān)性越高，他們在將來的查詢中繼續(xù)使用同一搜索引擎的可能性就越大。社交媒體和社交網(wǎng)絡(luò)需要預(yù)測一段內(nèi)容對特定用戶的興趣程度，以構(gòu)建有趣的內(nèi)容提要。這些訂閱源越吸引人，消費者在未來繼續(xù)使用該應(yīng)用的可能性就越大。中介需要為他們的用戶(如雇員和雇主，單身男人和單身女人等)找到合適對象，然后他們向用戶收取匹配服務(wù)的費用。電子商務(wù)網(wǎng)站需要預(yù)測消費者需求，以便管理庫存。其他關(guān)注平臺，如在線門戶網(wǎng)站、報紙和博客，通過廣告將用戶的關(guān)注轉(zhuǎn)化為金錢，并根據(jù)用戶對這些廣告的參與度(如每次點擊)來支付。為了提供更相關(guān)的廣告，他們需要預(yù)測某個特定用戶點擊某個特定廣告的可能性。更好的定位意味著更多的點擊與更高的收入。

Agrawal et al.(2018)討論了各種機器學(xué)習(xí)和人工智能算法，這些算法可以做出各種各樣的預(yù)測，從而實現(xiàn)新的商業(yè)主張。這些預(yù)測是通過統(tǒng)計模型(即算法)做出的，這些模型是由平臺型企業(yè)利用其消費者的大量數(shù)據(jù)提供的。通常，預(yù)測算法將數(shù)據(jù)用于兩個不同的目標(biāo)。首先，使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練這些算法。也就是說，估計用于進行這些預(yù)測的統(tǒng)計模型的參數(shù)；其次，將數(shù)據(jù)拿來實際使用這些統(tǒng)計模型。給定通過用戶數(shù)據(jù)構(gòu)建和校準(zhǔn)的統(tǒng)計模型，則該模型可用于選擇更適合特定消費者的內(nèi)容。當(dāng)新消費者登錄時，網(wǎng)站會將該消費者的數(shù)據(jù)(如人口統(tǒng)計特征)輸入算法，然后算法會使用估計的參數(shù)輸出對該消費者發(fā)現(xiàn)感興趣內(nèi)容的可能性的最佳預(yù)測。算法的預(yù)測能力使得平臺型企業(yè)的市場競爭更加精準(zhǔn)高效，當(dāng)平臺型企業(yè)擁有數(shù)據(jù)優(yōu)勢的情況下，算法又能夠進一步地放大平臺型企業(yè)的數(shù)據(jù)優(yōu)勢。

數(shù)字時代，數(shù)據(jù)和算法在平臺型企業(yè)的非價格競爭中起到了至關(guān)重要的作用，利用企業(yè)所掌握的用戶數(shù)據(jù)，并通過算法加工，可以幫助企業(yè)更好地了解用戶需求、提供個性化服務(wù)、提高運營效率，從而提升用戶體驗、增加用戶黏性并獲得競爭優(yōu)勢。

2 平臺型企業(yè)非價格競爭存在的問題

平臺型企業(yè)在掌握了大量用戶數(shù)據(jù)之后，為了爭奪市場份額及獲取更多的利潤，可能會利用信息優(yōu)勢，侵害平臺用戶的利益，進行不正當(dāng)競爭，在非價格競爭方面主要存在以下三個問題：

2.1 數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題

數(shù)字時代，數(shù)據(jù)成為企業(yè)的重要資產(chǎn)之一，但數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險也日益嚴(yán)重。黑客攻擊、內(nèi)部人員泄露、合作伙伴的不當(dāng)行為等都可能導(dǎo)致敏感數(shù)據(jù)泄露，給企業(yè)帶來重大損失。由于平臺型企業(yè)需要處理大量用戶數(shù)據(jù)，包括個人身份信息、行為習(xí)慣、消費記錄等敏感信息。如何保護用戶隱私也成為企業(yè)面臨的重要問題，不僅需要增強技術(shù)手段，還需要完善政策法規(guī)。然而，隨著世界各地不斷加強數(shù)據(jù)保護法規(guī)，對企業(yè)的數(shù)據(jù)合規(guī)要求也越來越高。如果企業(yè)違反相關(guān)法規(guī)，可能會面臨罰款、訴訟甚至業(yè)務(wù)停滯等嚴(yán)重后果。平臺型企業(yè)需要在保護用戶數(shù)據(jù)和隱私的同時滿足合規(guī)要求，這對企業(yè)來說是一項挑戰(zhàn)。

2.2 算法偏見和歧視問題

在大數(shù)據(jù)背景下，依靠機器計算的自動決策系統(tǒng)在對數(shù)據(jù)主體做出決策分析時，由于算法程序的編寫具有一定的主觀性，而且可能被人為操控，以及數(shù)據(jù)本身可能會隱含一些錯誤信息，當(dāng)這些因素綜合在一起時，可能會導(dǎo)致決策結(jié)果對數(shù)據(jù)主體進行差別對待，造成歧視性后果。如攜程網(wǎng)大數(shù)據(jù)“殺熟”就被懷疑可能存在人為操控因素。此外，算法往往涉及商業(yè)機密，對算法的相關(guān)監(jiān)管往往會被平臺企業(yè)以隱私為由加以拒絕，加之算法的解讀存在較高的專業(yè)門檻，算法對其用戶形成了較強的信息優(yōu)勢。這種算法“黑箱”所導(dǎo)致的信息不對稱使得歧視現(xiàn)象潛藏得更加深入且不易被察覺，也給治理算法歧視問題帶來了新的挑戰(zhàn)。

2.3 算法的濫用問題

當(dāng)大量用戶在平臺聚集之后，平臺便擁有了對用戶觀點的影響能力。平臺算法可通過諸如信息推送、興趣點、檢索排序等方式對熱點事件進行刻意推動和引導(dǎo)。例如，在2016年美國總統(tǒng)大選中，社交媒體平臺被指責(zé)刻意推動了選舉中的一些熱門話題。據(jù)報道，一些政治力量雇傭了名為”劍橋分析”的數(shù)據(jù)公司，利用Facebook的廣告和算法推送特朗普的選舉信息，同時抑制投票率較低的民主黨選民參與投票。這種算法濫用被認為是推動美國選民關(guān)注特定候選人、議題和立場，對選情產(chǎn)生重大影響的一種手段。

算法濫用的另一個問題是算法會根據(jù)用戶的個人喜好或使用習(xí)慣，將符合用戶喜好的熱點事件放在優(yōu)先位置進行推送和引導(dǎo)。用戶長時間處于過度信息包圍中，導(dǎo)致接觸的信息同質(zhì)化嚴(yán)重，思維和視野受限，即所謂的“信息繭房”問題。這種現(xiàn)象在新聞、短視頻平臺產(chǎn)業(yè)中尤為突出?！靶畔⒗O房”這種現(xiàn)象對個人和社會都會產(chǎn)生影響。對個人而言，“信息繭房”可能導(dǎo)致信息獲取的片面性和思維僵化，影響個人的認知和判斷能力；對社會而言，“信息繭房”可能導(dǎo)致社會多元化減弱，人們的觀點和價值觀更加趨同，這會對社會的健康發(fā)展帶來一定的影響。

3 平臺型企業(yè)非價格競爭問題對策的優(yōu)化

數(shù)字經(jīng)濟時代，平臺型企業(yè)圍繞數(shù)字及算法的競爭帶來了諸多現(xiàn)實問題，由于平臺經(jīng)濟的數(shù)字性、雙邊市場性等特征及政策法規(guī)的滯后性，這些問題的解決不能僅依靠傳統(tǒng)規(guī)則制度，還需要進行一定的制度創(chuàng)新，需要監(jiān)管部門結(jié)合平臺型企業(yè)的運作特征形成具有較強針對性和適應(yīng)性的制度。

算法審計對于解決數(shù)字、算法競爭中諸如算法透明和問責(zé)等棘手問題具有較好的適用性。算法是數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和數(shù)字社會運轉(zhuǎn)的核心要素，算法異化不僅可能損害公共利益，也會提高數(shù)字社會的運行風(fēng)險。算法審計作為一種新興的審計模式，其審查對象包括算法模型、數(shù)據(jù)及與之有關(guān)的設(shè)計開發(fā)運行活動，其目的是檢測算法價值觀是否符合法律要求，從而推動算法向善。借助算法審計可以完善平臺型企業(yè)數(shù)字及算法競爭問題。

3.1 數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題

首先，算法審計可以要求算法開發(fā)者將算法原理、數(shù)據(jù)來源、處理方式、應(yīng)用場景等信息進行明確，增強算法的透明度，從而讓用戶更好地了解算法的運作情況，減少用戶對算法的不信任感；其次，算法審計可以檢測平臺的數(shù)據(jù)安全措施是否有效，驗證數(shù)據(jù)的存儲、傳輸和訪問是否安全，防止數(shù)據(jù)泄露和不當(dāng)使用；再次，算法可以審查平臺的隱私政策，確保其對用戶數(shù)據(jù)的收集、使用和分享符合相關(guān)法律法規(guī)的要求；最后，算法審計可對算法進行全面評估，包括算法的預(yù)測或優(yōu)化目標(biāo)、使用的技術(shù)等，從而發(fā)現(xiàn)可能存在的數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題，并及時進行修正。

3.2 . 算法偏見和歧視問題

算法審計可通過對算法的設(shè)計和運行進行審查，發(fā)現(xiàn)并糾正可能存在的偏見和歧視。例如，信用評分是一種常見算法，用于評估一個人的信用風(fēng)險。然而，信用評分算法可能存在偏見和歧視問題，因為它們可能基于不公平的標(biāo)準(zhǔn)或數(shù)據(jù)集，或者因為它們可能過度強調(diào)某些群體的不良信用記錄。通過算法審計，可以發(fā)現(xiàn)信用評分算法中的偏見和歧視問題。例如，可以檢查算法使用的數(shù)據(jù)集是否包含不公平的標(biāo)準(zhǔn)或偏見，或者是否對某些群體的不良信用記錄給予過度的權(quán)重。此外，還可以評估算法的復(fù)雜性和透明度，確保它能夠準(zhǔn)確地評估信用風(fēng)險，同時減少誤判和歧視的可能性。如果發(fā)現(xiàn)了不公平的標(biāo)準(zhǔn)或偏見，可通過修改算法或數(shù)據(jù)集來解決。例如，可以去除包含不公平標(biāo)準(zhǔn)的變量或重新校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，以消除偏見和歧視問題。此外，還可增加模型的復(fù)雜性，以更好地評估信用風(fēng)險并減少誤判與歧視的可能性。

3.3 . 算法的濫用問題

算法審計可以對平臺的算法使用進行監(jiān)控和管理，防止算法被惡意利用。例如，可防止通過算法進行惡意營銷、刷單、欺詐等行為。同時，算法審計可以對算法的設(shè)計、開發(fā)、應(yīng)用等各個環(huán)節(jié)進行安全評估，發(fā)現(xiàn)并糾正算法中存在的漏洞和濫用行為。此外，算法審計還可以完善算法備案管理工作，即通過對算法的應(yīng)用進行備案管理，記錄算法的應(yīng)用情況和運行效果，及時發(fā)現(xiàn)并糾正算法濫用問題。

另外，算法審計能夠加強外部監(jiān)管問責(zé)。通過建立基于算法倫理的外部監(jiān)管問責(zé)、平臺責(zé)任義務(wù)相結(jié)合的法規(guī)體系，可以明確各方的責(zé)任和義務(wù)，強化對算法濫用問題的監(jiān)管和問責(zé)。此外，算法審計在健全維權(quán)途徑方面也有重要的意義。算法審計可以建立以個體數(shù)據(jù)賦權(quán)為主要形式的維權(quán)途徑，強化維權(quán)意識和配置個人算法權(quán)利的數(shù)據(jù)主體算法權(quán)利保障。

4 結(jié)語

綜上所述，數(shù)字經(jīng)濟時代，由于雙邊市場的特性，平臺型企業(yè)非價格競爭程度愈發(fā)激烈，平臺型企業(yè)非價格競爭的核心是數(shù)據(jù)與算法的競爭。數(shù)據(jù)和算法本身并無好壞之分，在公共服務(wù)及數(shù)字平臺的管理中，對算法程序的采用應(yīng)采取中立態(tài)度，這對于抑制算法的濫用至關(guān)重要。只有在研究結(jié)果的基礎(chǔ)上仔細檢查利弊，才能有意識地采用算法系統(tǒng)，否則任由算法支配社會運行的發(fā)展，將產(chǎn)生新的、日益復(fù)雜的問題。算法審計作為監(jiān)控算法的權(quán)威性關(guān)鍵工具，有助于保障平臺企業(yè)算法的合規(guī)性，避免“一刀切”式監(jiān)管，有助于維護社會公共利益，促進平臺企業(yè)更好地發(fā)展。