《表2 算法共谋形式：算法共谋:边界的确定及其反垄断法规制》

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《算法共谋:边界的确定及其反垄断法规制》

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传统线下交易中，共谋的达成需要各个企业通过邮件、会议等多种方式进行信息的传递与交换，即使经过多次商讨与博弈达成的协议也未必稳定。而线上交易中，高透明度的市场环境使共谋企业无需通过可能留下证据的信息交换方式，仅需采用相同或相似的算法，即达成稳定的共谋协议。在数据“发送即到达”的条件下，企业利用算法自动收集的数据，籍此监测竞争者以及消费者的市场行为和反应，并迅速调整己方的市场决策和行为。企业透过算法技术意识到彼此之间存在很强的依赖性，利用此依赖性可以消除市场竞争，获取市场中稳定的利润来源而无需担心市场份额流失。故算法可以利用大数据突破共谋的形式，采取通过数据方式传递信号、采取特定的定价系统、甚至通过最惠国待遇等商业惯例，运用合法的商业目的掩盖非法的反竞争行为，导致反垄断法对此类协议的认定往往无从下手。例如，2015年美国一位Uber用户Spencer Meyer对Travis Kalanick（Uber联合创始人、前任CEO）提起反垄断民事诉讼，主张Uber与每个司机签订的纵向协议导致所有司机达成了横向合谋，因为各司机都使用Uber提供的相同算法，并没有就价格展开竞争。基于此，该用户认为Uber与所有司机构成了所谓的轴辐卡特尔，每个独立的司机（辐）经第三方即Uber（轴）来进行合谋，损害了消费者利益（Calvano等，2019）[17]。这种利用算法使各个企业间自主观察并跟进价格的协同，很难与传统反垄断法上的垄断协议联系起来。总的来说，目前市场中基于算法达成的共谋主要存在四种形式，分别是信号算法带来的信使类共谋、平行算法带来的轴辐类共谋、监督算法带来的预测类共谋、自主算法带来的自主类共谋（韩伟，2017）[18]。通过对算法共谋案件的分析，也可以统计归纳出四种共谋形式（见表2），其中虽然没有自主类共谋案例，但其在市场中确实是广泛存在着的实践样本。