算法合谋的反垄断规制及工具创新研究

被引:31
作者
唐要家 [1 ]
尹钰锋 [2 ]
机构
[1] 浙江财经大学经济学院
[2] 浙江财经大学
关键词
算法合谋; 自主学习算法; 反垄断; 事前规制; 政策工具创新;
D O I
10.14007/j.cnki.cjpl.2020.02.001
中图分类号
D912.29 [经济法]; F038.2 [垄断与竞争];
学科分类号
030107 ;
摘要
在数字经济领域,数字商务企业采用算法定价会明显提高合谋的可能性和可实施性,具有较大的价格合谋风险,因而成为反垄断法关注的重点。学理上,尚待明确的问题有:算法定价促进合谋的内在机理和类型化机制;如何创新反垄断执法体制以有效规制自主学习算法;在反垄断事后执法无效情况下,是否需要以及如何实行事前规制等。研究表明:算法合谋的反垄断规制宜坚持分类治理原则,采取事后反垄断禁止为主并辅之以事前规制的政策组合,反垄断政策工具创新应主要针对自主学习算法合谋。算法合谋反垄断规制政策需重新界定构成非法合谋的"协议"要件,明确当事企业的主体责任,重在采取以"软执法"为主的反垄断执法体制。事前规制政策应坚持"基于设计来遵守法律"的原则,强化算法审查机制和审查能力建设,并将提升算法透明度和可问责性作为重点。
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