今年2月，國務院反壟斷委員會出臺了《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》，對平臺經濟壟斷問題進行了有針對性的系統性規范，說明我國對平臺反壟斷進入到法制化、規范化階段。這也是全球對平臺經濟壟斷揮出重拳的一個重要縮影。2月26日，浙江省市場監管局正式發布平臺經濟數字化監管系統“浙江公平在線”，在全國率先開發建設針對平臺經濟領域壟斷及不正當行為的系統。
在海外，各國也在加大對平臺經濟的反壟斷調查。2020年10月，美國國會發布《數字市場的競爭調查》報告，認為以谷歌、臉書、亞馬遜、蘋果為代表的數字平臺已在其各自的相關市場形成壟斷地位。之后，美國政府和48個州及地區對臉書提起反壟斷訴訟，美國司法部、多州檢方聯合體對谷歌提起反壟斷訴訟。2020年12月，歐盟發布了《數字服務法》（DSA）和《數字市場法》（DMA）提案，將大型數字平臺視為看門人，要求這些平臺承擔特殊義務。2021年1月14日，德國聯邦議院通過了《反對限制競爭法》（GWB）數字化法案，對數字平臺壟斷問題進行更為詳盡的規定。
數據與算法壟斷是主要特征
對平臺進行反壟斷之所以成為全球主要經濟體的共識，是因為平臺壟斷具有不同于傳統企業利用市場支配地位進行反競爭行為的不同之處。
對平臺而言，其壟斷的首要表現是數據壟斷。平臺在運營過程中，通過為消費者提供免費服務等方式，收集了大量消費者相關的數據。數據作為平臺的一種主要生產要素，在一次收集之后，可以實現多次零邊際成本使用。而且，數據使用過程中，還會產生新的數據，從而強化平臺的壟斷優勢。由于平臺的數據優勢，平臺可以將其業務延伸到相關領域，數據的跨市場使用將帶來新的范圍經濟，在該領域形成新的壟斷，這就是平臺的雙輪壟斷效應。這種效應往往體現在并購領域，平臺企業并購創新型初創企業之后，利用其既有的數據優勢、流量優勢等，將其市場份額迅速做大，使該行業的中小企業消亡。
平臺壟斷的另一個特別之處是算法壟斷。現在平臺都將算法視為核心商業機密，對監管機構而言，平臺算法相當于一個黑箱。平臺算法的不透明性，使平臺能夠利用算法進行反競爭行為，強化其壟斷地位。一個最常見的算法壟斷模式就是利用默認設置。已有壟斷地位的平臺可以要求消費者作出選擇，在這個過程中，用特別顏色突出顯示一個選項或將其放在第一位，可以極大地增加該選項被消費者選中的概率。
據報道，谷歌為了讓其成為iPhone上的默認搜索引擎，每年向蘋果公司支付120億美元。在國外的研究中，將誘騙消費者使用默認設置的行為稱之為“暗模式”。根據實證研究，極端的暗模式可以使接受率提高371％。算法壟斷也會極大地侵害消費者權益，如網絡游戲抽獎概率不明、大數據殺熟、網絡消費促銷規則繁復、網絡搜索競價排名推薦、網絡直播推送違反法律規定和公序良俗、刷好評隱差評使評價結果呈現失真、平臺采用算法限制交易等。
應“多管齊下”確保治理有效性
對平臺壟斷所出現的新現象，應在利用法律、政策、技術等多個方面的手段進行綜合治理，從而使其危害降低。
一是強化數據治理。數據是平臺壟斷的基石。從國內外的研究來看，要解決數據壟斷問題，需要在推動數據可攜帶性、數據互操作性、數據開放性等方面加大力度。例如，2019年3月，英國發表“數字競爭專家委員會報告”，該報告提出了應對數字時代競爭的政策基準，其重點就是數據可攜帶性。歐盟的《數字市場法》也強調了數據可攜帶性。同時，要建立數據交易、數據共享和數據安全相平衡的數據流動機制。我國可參照歐盟的數據可攜帶性規定，再結合各行業數據的敏感程度、數據脫敏與否、數據可用性要求等對數據資產分級分類指導，建立健全數據流通方面的立法，規范數據流通行為。再者，要對平臺數據收集、使用等進行規范，對平臺過度收集數據、無限制進行數據挖掘等行為進行規范。
二是建立平臺反競爭行為的動態監控機制。一家平臺在相關市場內占據大部分市場份額是數字經濟的特征，這是網絡效應、成本次可加性、數據要素特征等引起的。因此，數字平臺的反壟斷規制不能依據其市場份額進行監管。而是應該重點對其行為進行動態監管，核心是關注其是否有破壞競爭、損害消費者福利等方面的行為。由于平臺算法的復雜性，在監管過程中，需要引進先進技術。例如前面提到的“浙江公平在線”，利用大數據、人工智能等技術，實現對線上交易的數字化監管，可實現對平臺反競爭行為的動態實時監測。
三是加強對平臺算法的治理。算法是平臺壟斷的一個重要因素，首先要明確算法應用結果一致性要求。包括對不同用戶進行搜索時呈現的結果有必要的公共選項，定價算法必須保證對所有用戶一致，不能采取歧視性定價或個性化定價。平臺要增強算法的透明性，算法應用要做到可驗證、可解釋、可追責。
四是對具有市場支配地位的平臺的并購行為進行重點監管。平臺通過并購，利用杠桿效應進行跨市場集成，從而將其壟斷優勢進行多輪強化。因此，對平臺并購行為，要根據指南，加強審查力度。
