讀演算法的陷阱：超級平臺、演算法壟斷與場景欺騙筆記05_共謀（中）

1. 默許共謀

1.1. 又稱寡頭價格協調（Oligopolistic Price Coordination）或有意識的平行行為（Conscious Parallelism）

1.1.1. 在條件允許的情況下，它會發生在市場集中度較高的行業當中

1.1.2. 處在一個集中市場環境中的幾家企業在實踐中共享壟斷權力

1.1.3. 它們之間以一些心照不宣的方式同時限制產量或提高價格，從而攫取壟斷利潤

1.1.4. 法律並不禁止寡頭企業基於彼此的相互依賴性而採取的有意識的平行行為

1.2. 市場環境透明度越高，市場參與者的搜尋成本就越低，競爭機制的效用就越強

1.2.1. 市場透明度對默許共謀（Tacit Collusion）的重要性

1.3. 確立的必要條件

1.3.1. 市場的透明度水平是否可以令有限的幾個競爭者能夠“迅速且有充分把握地”獲取對手的“重大市場策略

1.3.2. 當“（賣方）向客戶提供的交易方案相對透明”時，銷售同質產品且消費者需求缺乏彈性的市場將不免出現默許共謀

1.3.3. 因為市場中的經營者“不難獲取競爭對手的銷售策略與價格列表”，並且“可以隨時監督對方是否仍在遵循銷售同質產品的共同政策”

1.4. 默許共謀需要一定的市場條件支撐

1.4.1. 失去了這些條件，一致行動往往不會發生

1.4.2. 當市場參與者越發依賴定價演算法時，原有的這些市場條件也會因此發生改變，而這也令默許共謀尋找到了另一片沃土

1.5. 為了確保默許共謀關係能夠長久維繫，默許共謀的參與者需要有足夠的動機不去違揹他們預設的共同政策

1.5.1. 當價格背叛發生時，成員企業必須能夠迅速對背叛者施以懲戒

1.5.2. 需要確保其他潛在的市場競爭者與消費者不會對共同政策的執行造成阻礙

1.5.2.1. 默許共謀不僅不會給消費者留出發揮買方力量的空間，還要為市場設定較高的准入門檻

1.6. 在信使場景與中心輻射式共謀中，反壟斷執法者取證的關鍵是找到壟斷協議

1.7. 默許共謀中，壟斷協議已不見蹤影，企業不需要就價格操縱達成協議

1.7.1. 不論是人為改價還是機器操作，有意識的平行行為都有可能發生

1.7.2. 開發定價演算法程式時，不必串通勾結，經營者對定價的“追高”策略都心知肚明

1.7.3. 區別於明示共謀（Explicit Collusion），由默許共謀引發的這種有意識的平行行為並不觸犯反壟斷法法律條文

1.7.4. 沒有了壟斷協議就等於沒有了確鑿的證據，這令反壟斷的執法難度大為提高

1.8. 明示共謀與默許共謀的後果相同，即高昂的價格

1.8.1. 由於沒有壟斷協議，默許共謀的參與者卻輕易逃避了法律的制裁

1.8.1.1. 企業之間沒有白紙黑字的共謀協議，只有抑制競爭的意圖

1.8.2. 市場中的均衡價格會高於完全競爭市場中的價格水平

1.9. 即便默許共謀屬於合法的商業行為，也並不代表它能被所有人接受

1.9.1. 併購行為的確改變了現有的市場競爭條件，那麼監管機構往往會對這類可能引發默許共謀的商業併購持否定態度

2. 定價演算法

2.1. 從進化論的角度來解釋這個問題，最強大的演算法是最有可能主導整個科技領域的

2.2. 即便企業之間沒有簽訂反競爭協議（甚至沒有直接的交流），定價演算法在全行業的普及同樣也可以推高市場價格

2.3. 如果技術升級的趨勢進一步放大，當演算法軟體可以在更透明的資訊化環境中執行時，那麼計算機還將承擔起預測市場動向的工作，做好隨時應對競爭對手攻擊的準備

2.3.1. 有了計算機監督價格偏離，並及時做出懲戒，企業之間有意識的平行行為必將引致產品價格攀升

2.4. 如果同行業中每家企業都使用相似的定價演算法，那麼市場均衡價格很有可能會高於充分競爭市場中的市場價格

2.4.1. 人類在思維層面的思考最終會反映在定價演算法程式的設計和研發過程中，有意識的平行行為概念同樣也會被植入定價演算法程式中

2.5. 企業單方面設計出能夠生成預期結果的定價演算法並且透過調價改變市場條件

2.5.1. 企業之間並沒有簽訂壟斷協議，它們卻都有著明顯的反競爭動機

2.5.2. 使用先進的定價演算法的確改變了先前的常規市場條件

2.5.3. 在定價演算法普及之前，市場中的透明度相對有限，這也令有意識的平行行為難以為繼

2.5.4. 缺乏共謀協議，反壟斷執法機構就沒有了強有力的證據

2.5.4.1. 不必達成併購交易，企業也可以透過定價演算法有效地順應市場變化

2.5.4.2. 那些不具備市場支配力量的企業，透過獨立開發定價演算法，可以實時監測競爭對手的市場動向，從而找到最佳化利潤的最佳路徑，但這往往也是通往有意識的平行行為的捷徑

2.6. 有些定價演算法程式在編寫過程中就將避免搶奪競爭對手客戶納入程式應實現的目標範疇

2.6.1. 禁止市場中的經營者達成共謀、阻礙競爭是一回事，命令他們開展競爭則又是另外一回事

2.7. 就連科技進步也可能是一種具有破壞性的力量，令演算法得以成功地依靠暗中折扣而在生意場上“使詐”

2.8. 經營者對資訊的智慧化應用成為輔助默許共謀的工具

2.8.1. 總有新的技術進步會令現有的定價演算法相形見絀

2.9. 導致市場價格透明度降低的協作行動本身就是反壟斷法打擊的目標

2.9.1. 如果定價演算法的確可以起到改善市場透明度的作用，那麼被告方就能夠為自己的行為找到一個合理的解釋

3. 預測型代理人

3.1. Predictable Agent

3.2. 各家企業出於利潤最大化的目的開展定價演算法程式的開發

3.2.1. 定價演算法需要承擔監督市場價格變化，對競爭對手的降價行為迅速做出反應的職責

3.2.2. 當產品漲價趨勢可靠時，它還需要以最快的反應調高自己的定價，以免錯失良機

3.3. 市場資料的數字化水平與可獲取性都會顯著提升，而市場環境也將越發透明

3.4. 市場條件變化

3.4.1. 企業對數字化的市場資訊與市場透明度的需求高漲

3.4.1.1. 定演算法承擔起了預測與分析的工作職責，使開發相應演算法程式的企業可以“結合實時資料、歷史資料與第三方資料庫提供的資訊，對未來數月、數週，甚至幾個小時內可能發生的事情做出預判”

3.4.2. 當每家企業都使用定價演算法時，市場中的整體資料量（包括競爭對手的定價資訊）將呈現明顯增長的趨勢

3.4.2.1. 透過使用定價演算法，每一個市場賣家在將自己的產品價格公之於眾的同時，整個市場的透明度也得到了改善

3.4.2.2. 當動態定價已向市場證明了自己的優勢時，沒有企業情願再費時費力地去論證定價演算法提供的價格的可靠性

3.4.2.3. 依賴於定價演算法的企業往往沒辦法透過其他方式對定價演算法使用的基礎市場資料進行獨立的分析與驗證

3.4.3. 市場中的參與者可能會想當然地將動態定價演算法提供的產品價格視為當前市場中的實際價格

3.4.3.1. 常識告訴我們可以將由演算法確定的“共識價格”視作市場中的真實價格

3.4.3.2. 在成品油零售市場，很少有司機會跟加油站的收銀員砍價

3.4.3.2.1. 他們都很清楚，收銀員沒有汽油定價的決定權

3.5. 速度是關鍵

3.5.1. 以前，企業總是晚一步才能拿到同行業競爭對手的價格目錄，而且目錄中的價格也不能充分反映產品的真實價格

3.5.1.1. 企業往往只能透過多方打探才能探聽到競爭對手的真實銷售價格

3.5.1.2. 人工調價快則數週，慢則數月

3.5.2. 現在，定價演算法還可以迅速跟進競爭對手的降價措施

3.5.2.1. 磨掉了後者開展價格戰的熱情

3.5.3. 當市場價格上揚時，定價演算法也不會錯過這個放大利潤空間的機會

3.5.4. 當定價演算法也認識到了寡頭壟斷市場的奧秘時，更高的定價也將悄然而至

3.6. 反壟斷起訴的被告人會因以下兩種情況而承擔相應的民事責任

3.6.1. 在謀求反競爭結果的動機

3.6.2. 在明確理解自己的商業行為可能會給競爭秩序帶來損害的情況下照舊行事

3.7. 另外一條訴訟路徑是將使用這類定價演算法歸入涉嫌操縱市場的範疇

4. 馬撒葡萄園島

4.1. Martha’s Vineyard

4.2. 這種寡頭壟斷市場可以稱得上是默許共謀的天然溫床

4.3. 較高的准入門檻使其他經營者難以在島上開立新加油站

4.4. 馬撒葡萄園島是一個離島，人們只能搭乘渡輪上島

4.4.1. 意味著消費者對於汽油需求缺乏彈性

4.4.2. 當汽油價格抬高時，人們不會因此而拒絕購買

4.4.2.1. 他們別無他法

4.5. 汽油作為同質商品，消費者基於價格和便捷性做出購買決定，這導致各家加油站會為了招攬更多客戶而搶著公示自己的價格

4.6. 透明的牌價令成品油市場中的經營者可以實時掌握競爭對手的售價，及時揪出‘價格作弊者’或是追隨‘漲價先鋒'

4.7. 透過有意識的平行行為，它們之間的暗地串通會給競爭秩序帶來如同有組織的勾結行為一般的破壞力

4.8. 雖然原告可以證明被告人之間存在有意識的平行行為（比如追隨漲價者的調價步伐），但從法律層面上講，這也無可指摘

4.8.1. 缺少確鑿的證據，原告的反壟斷指控不得不面對被駁回的下場

4.9. 沒人會從降價中得到好處

4.9.1. 相互依賴不僅會打消加油站經營者的降價動機，更會激發他們的漲價念頭

4.9.2. 高價策略以一種心照不宣的方式在他們中間得以執行

4.10. 他們共同努力維穩汽油價格，並且只在特定情況下提高價格

4.11. 成本變動往往不是他們進行調價的緣由，回應競爭對手的銷售策略與迎合未來價格走向才是他們調價的目的

5. 全國油價查詢App

5.1. 寡頭壟斷市場，這類應用程式卻起到擾亂市場競爭秩序的負面作用

5.1.1. 一個意在促進競爭的油價查詢App終於淪為寡頭壟斷企業手中的工具

5.2. 聽起來是有益於競爭市場的技術進步

5.2.1. 透明的價格降低了買方的搜尋成本

5.3. 成品油零售市場中的加油站經營者可以實時掌握同業競爭對手的價格動向

5.4. 市場透明度的改善降低了企業經營決策上的不確定性

5.4.1. 雖然定價演算法不能保證企業不會向消費者提供秘密折扣，但是油價查詢App卻可以

5.5. 穩定了加油站市場的環境

5.6. 短暫的價格優勢網羅不住太多客戶

5.7. 定價演算法面對市場環境變化所能做出的迅速反應還縮短了企業向外界發出價格上漲訊號的視窗期

5.7.1. 首先發起價格上漲的公司不需要擔心自己會被市場吞沒，透過反覆測試不同價格所收穫的市場反應，它並不會有所損失

5.7.2. 分秒之間的價格訊號就足夠培植起一個默許共謀

5.8. 全行業範圍內的定價演算法普及將增強市場透明度並提升企業開展有意識的平行行為的風險

6. 高頻交易公司

6.1. 2014年，SEC首次對使用複雜計算機演算法操縱證券價格的高頻交易公司做出懲戒

6.1.1. 透過人為造勢，在股市收盤前幾秒內進行數額巨大的交易，從而直接導致數千只股票的收盤價向著對其有利的方向變化

6.1.2. Athena Capital Research公司雖然沒有認罪，但卻付出了100萬美元的罰款

6.1.3. 在自動化交易有效改善市場透明度與效率的同時，也誘發了企業的市場操縱行為

6.2. 市場中的玩家大可以使用定價演算法來贏得競爭優勢

6.2.1. 有些高頻交易公司心甘情願地投入巨資用於技術研發，只為了在資料傳輸速度上能夠領先其他投資者幾秒或者幾分鐘

6.2.2. 高頻交易員利用資料傳輸速度上的微小時間差，在比其他交易者稍快幾毫秒的時間差內，捕捉到外匯市場中的價格差，從而動用鉅額資金在市場中攫取暴利

6.3. 如果涉案企業是出於正當的商業原因而開發並使用定價演算法，對於犯罪意圖的認定則更為困難

6.3.1. 對於第一家使用定價演算法的企業而言，由於市場透明度仍較低，競爭對手無法跟上前者的價格變動步伐，所以市場中尚不存在默許共謀的痕跡

6.4. 對於使用定價演算法的企業而言，它們總能為自己的行為找到藉口

6.4.1. 在科技日新月異的當下，為避免處在競爭劣勢，它們理所應當地會使用定價演算法