数字经济下算法价格歧视的《反垄断法》规制

数字经济下算法价格歧视的《反垄断法》规制
作者：闫沁心
来源：《理论观察》2022年第10期
摘要：数字经济时代，算法定价技术被越来越频繁地应用于网络交易活动中，平台经营者凭借自身掌握的海量数据，对消费者作出高精度的画像，进而对各交易对象采取差别定价以实现“歧视”。

算法价格歧视存在抑制竞争、损害消费者福利、破坏市场公平等风险，给现有的反垄断法规制体系带来了一系列的挑战。

动用《反垄断法》规制算法价格歧视，应以该行为具有反竞争性为逻辑前提，建议从突破市场支配地位限制、明确“正当理由”的判定标准以及拓宽消费者维权途径等方面入手对其进行规制。

关键词：算法价格歧视；算法定价；反垄断法；大数据
中图分类号：D922.294 文献标识码：Ａ文章编号：１００９—２２３４（２０22）10 —０123 —０4
一、问题的缘起
数字时代，数据作为“新世纪的石油”成为“商家必争之地”。

而算法其作为“新时代的引擎”，是推动经济社会发展的核心竞争力。

随着庞杂且灵活变化的数据资源逐渐被算法所采集与掌控，算法正悄然实现从生产机制到思维方式，乃至对物理世界的全方位控制，“算法之治”逐渐形成。

①价格歧视源于经济学，在任何时间，针对特定商品，若存在同一经营者无正当理由以不同净价格出售给两个消费者的情况则构成价格歧视。

在数字背景下，算法价格歧视是经营者通过搜集用户的数据信息，给消费者画像，没有正当理由在定价时进行差别对待，最终造成歧视性后果的，以实施算法为手段的，一种特殊的价格歧视。

目前对于算法价格歧视的行为褒贬不一，一方面，算法价格歧视对竞争有一定的促进作用。

商家利用算法定价掌握了用户的较低支付意愿后，可能会为了争夺用户降低价格，给消费者带来福利的同时也形成了充分的竞争。

此外，算法定价节约了定价的成本，同时也便于初入市场的商家可以迅速了解整个市场目前的运作方式、降低经营者进入市场的壁垒。

另一方面，算法价格歧视也可能“形成更大的垄断”。

不同的企业获得和运用数据的能力参差不齐，当价格歧视已经常态化时，市场将集中于有着更加庞杂精细数据和更高超算法技术的企业，而这种集中可能会阻碍竞争。

我国现有反垄断法体系中虽然也有关于“价格歧视”的法条，但对“算法价格歧视的规定”仍存在立法上的空缺，仍无法应对实践生活中算法价格歧视难题。

鉴于此，反垄断法对算法价格歧视行为应该如何规制，便是接下来要进行研究论述的主要着力点。

二、算法价格歧视的现状
（一）算法价格歧视行为的运行机制
从原理逻辑来看，定价算法运行是指连续输入一系列计算机程序指令，通过不断试错从大数据中找出用户的目标商品与心仪定價，使算法及时更新和优化商品价格。

②在算法定价模式中，经营者向消费者提供快捷、动态和高度差异化的定价。

此种机制下，各个用户可能因其近期的行为或消费情况得到不相同的价格，即使是同一个用户也可能因访问同一商品页面两次或多次分别得到不同的销售价格。

算法定价运行机制通常可以解构为以下三个步骤：
第一步，信息采集。

通过算法技术采集买方信息是平台经营者进行价格歧视的前提。

算法采集模型汇总消费者消费习惯、资产状况、消费水平等个人信息，并据此生成个人的专属用户画像，构成价格歧视的基础。

然而因采集样本的有限性和算法采集模型的缺陷等也可能会出现偏差。

第二步，特定推送。

算法在信息采集分析的基础上，运用模型验证反馈，推断出消费者最大支付意愿，进而向特定标签的用户或者群体推荐价格不同的商品或服务，削弱了消费者主动获取信息的能力，降低了消费者福利。

第三步，个性定价。

以上述两个步骤为基础形成一个价格歧视机制，即针对各个用户进行个性化索价，主要表现为直接在终端显示不同的价格，或变相给予指定商品组合优惠和差异性折扣，实现真正的“千人千价”。

商家可以一边提高对支付意愿较高的消费者的定价，另一边通过适当降价挽留住对价格敏感的消费能力较低的特定人群，攫取了消费者剩余，尽可能地达到互联网企业利润最大化。

例如给予忠实客户VIP会员优惠待遇，给予新客户一定的新人价格优惠等。

（二）算法价格歧视的表现特征
1.行为隐蔽化
相较于传统价格歧视直接将消费者熟悉的商业信息暴露于众，使用算法定价的平台商家不会向公众披露其运用的算法，因此普通用户对该算法的运行模式几乎无从知晓，但商家却能够凭借大数据分析的结果实施符合消费者预期的动态定价，悄无声息地调整产品价格，这令消费者防不胜防。

由于消费者之间的信息互不相通，如果不特意寻找其他消费者进行比较，则很难发现价格上的细微差别，这无疑令消费者被“强制”安排接受平台商家通过动态定价提供的价格。

除此之外，由于经营者的定价是针对消费者个人的，基本不会对竞争对手有直接的影响，同行竞争者很难轻易察觉到经营者实施了价格歧视，算法定价背景下的价格歧视加大了管理机构的监管难度。

2.成本趋低化
在传统的线下实体交易中，平台商家与消费者为使各自获利更多，相互进行博弈，试探彼此的底线。

在双方争取利益过程中信息收集时间延长，交易成本被提高，效率降低，有悖于市场经济发展。

另外，信息不对称这一固有原因使消费者在交易中处于劣势，经常出现其合法权利被损害的情形。

故法律要求商家提供商品或服务时必须明码标价以约束不公平交易现象。

为使自身利益最大化，商家通常需要通过市场调研等途径累积市场信息，确定合理价格，得到单价与数量的最大乘积。

数字时代的到来催生了网络平台经济的再中心化，其中数据是数字经济的核心要素。

代码所承载着的用户数据信息蕴藏着巨大的商业价值，提取、分析这些往期交易数据，可以获得网络环境中每个用户的特征及未来的行为趋势等。

同时平台的发展集中了消费者的数据与经营者的资源。

借助于网络的边际效应及用户锁定效应，实施价格歧视的成本大大降低。

与之前市场调研等方法相比，低成本的掌握运用信息，加上用户锁定、路径依赖等网络效应，助长了商家损害公平竞争环境，高效掠夺消费剩余、攫取利益的嚣张气焰。

3.实施高效化
首先，近年来大数据算法、云计算、分布式数据存储技术等信息技术的快速发展使得基础数据的收集、储存、分析、预测得以实现。

同时相较于传统企业，平台经营者便于充分获取用户的需求信息、竞争者的供应信息。

随着科技的进步，大数据算法技术应用的成本会随时间的经过降低，与此同时大数据再挖掘获取有效信息的能力也会逐步变强。

智能技术的进步强化了价格歧视实施者的信息能力，提高了算法价格歧视效率。

其次，算法在执行过程中面对大体量数据需进行及时有效地处理，故算法具有以效率为导向的天然特征。

算法由人设计，映射出人类的思维，因此大数据算法采取了与人类相似的处理事务方式：人类在认知复杂事物时对其进行分类处理，总结事物共性，提高认知效率；而算法对各消费者分类归档，并凭借该类别项下消费者所具有的共性特征对该类用户的行为分析预测，这就节省了算法重复运作的步骤，缩短了时间，提高了效率。

除此之外，实施越标准的分类和越精细的类别，就会获得越为准确的用户预测。

三、算法价格歧视《反垄断法》规制面临的困境
（一）行为主体范围限定过窄
目前，我国反垄断法体系中存在着对价格歧视的规定，这些规定往往要求主体具有市场支配地位时才得以适用，不免与算法价格歧视的反垄断法规制与实践相冲突。

事实上，就算法价格歧视来说，平台经营者进行“歧视”，拥有市场支配地位与否并不是其必要条件，只要能收集到充足的用户行为数据，再对其画像并实施动态化差异定价就可以达成。

在“数据为王”的时代，通过网络、中介机构等媒介，中小企业直接获取广大消费者的真实个人信息并非难事，这就使得一般经营者实行价格歧视成为可能。

数据优势是否能够成为判断经营者拥有市场支配地位的依据有待进一步研究。

在复杂的数字经济环境下，本就属于《反垄断法》认定难题的“市
场支配地位”无疑被进一步放大，尤其是相关市场以及市场份额难以判断。

概言之，若仍以“具有市场支配地位”这一标准来判断经营者歧视行为的违法性，无形之中对算法价格歧视行为适用《反垄断法》规制提出了过高的要求。

（二）“反竞争效果”难以判定
价格歧视行为中有些是市场竞争所导致的合理产物，不应一刀切地全部加以禁止。

《反垄断法》规制的是损害竞争的非法行为，若行为并未损害竞争，应通过其他法律约束而非《反垄断法》，对“算法价格歧视”的规制同理。

①根据《反垄断法》的目的解释，应当将“排除、限制竞争”作为认定“价格歧视”行为的结果要件。

从《反垄断法》的整体视角来看，需深入研究“算法定价歧视”的反竞争效果。

反竞争效果在反垄断法领域的考量，对商家利用算法实施价格歧视是否限制了竞争的判断有重大影响。

欧美将竞争损害分为第一线损害与第二线损害。

即卖方之间形成的竞争损害与买方之间形成的竞争损害，后者之间几乎不产生市场竞争。

一线损害只有在特殊情况下才能形成算法价格歧视的“反竞争效果”，如平台商家给予其竞争企业的信赖用户一定的价格优惠，将对手挤出市场，导致同级市场竞争扭曲。

但这种情形屈指可数，通常情况下难以达到损害效果，运用《反垄断法》规制算法价格歧视，“反竞争效果”的判定仍是一个棘手问题。

（三）正当性抗辩理由被滥用
虽然我国相关法律法规对“正当理由”有所规定，但对“正当理由”的解释但仍不够明晰。

法律规定模糊加之法官自由裁量权比较大，形成了算法价格歧视适用《反垄断法》的阻碍。

而当广大消费者遭遇疑似“算法价格歧视”时，因不了解商家内部的算法定价规则，往往无从考究商家抗辩的真实性。

如飞猪平台在面对定价歧视的质疑时解释“VIP价”“新客专享价”等特殊活动存在不同的优惠，详情页中已列明，本次纠纷只是因为平台系统出现“BUG”故此出现不同的终端价格。

无独有偶，线上旅游平台——携程，在面对原告以“大数据杀熟”为由将其起诉至法院后回应：原告遭遇的不公平价格系商家囤房，再以库存紧张为由进行不合理的高价销售，绝对不存在“定价歧视”。

还有美团外卖“杀熟”一案中，美团声称配送费有所差异与美团会员身份无关，是因为消费者未及时更新定位，软件存在定位缓存，默认了上一次的地址，致使配送费预估不准并非差异定价。

总之，“正当理由”规定的不明确导致司法机关不易认定“算法价格歧视”。

在实践中当遭遇“算法定价歧视”争议时，平台经营者往往会用五花八门的“正当理由”进行抗辩，给《反垄断法》的适用带来了挑战。

（四）消费者维权举证困难
消费者寻求救济往往需要证明自己受到了算法价格歧视损害。

但由于双方举证能力和信息不对称的问题，在实践过程中消费者一般难以证明经营者实施了算法价格歧视行为，而陷入举证不能的困境，承担维权失败的風险。

交易相对人除要证明自己受到算法价格歧视损害，还要证明两者之间的因果关系，所需证据庞杂繁多、技术性强、专业度高，再加上消费者与资金
技术力量雄厚的企业差异悬殊，一般难以获取经营者的数据信息和算法定价机制等商业机密。

除此之外，平台卖家的算法定价细化到各个消费终端，随不同变量更新实施动态定价，消费者面临如何固定动态定价证据的挑战。

不仅如此，“算法价格歧视”通常是一种大规模违反诚实信用的行为，利益受损的消费者通常较为分散，个体损失量不大，光靠个案很难推动。

维权成本过高、胜诉几率渺茫，打击了消费者对于“算法价格歧视”维权的积极性。

以上诸多因素造成了消费者维权举证困难。

四、算法价格歧视的《反垄断法》规制建议
（一）适当拓宽《反垄断法》的主体范围
大数据技术对各行各业的渗透势不可当，随着移动网络的普及，数据获取并非难事，即便是非市场支配地位的经营者也能利用数据信息“歧视”用户。

主体限缩的合理性有待商榷，立法机关有必要扩展价格歧视主体的外延，突破“市场支配地位”的局限，完善《反垄断法》对市场支配主体认定标准。

价格歧视的主题体范畴，除了要包含具有市场支配地位的经营者，还应纳入那些不具有市场支配地位，但仍对市场其他主体有强制作用进而损害竞争的经营者。

可以考虑经营者收集分析数据的技术能力，再结合网络效应、规模效应和锁定效应等因素认定其市场支配力，削减市场份额的前置影响，保证平台运算规则的公平性与合理性。

②事实上我国新出台的《反垄断指南》以及在讨论中的《反垄断法》修订草案（公开征求意见稿）中对此都有涉及，其中提到应基于平台经济的特点，特别是结合“网络效应、规模经济、锁定效应、掌握和处理相关数据的能力等因素”进行综合考量。

③以认定或推定经营者具有市场支配地位。

平台经济范畴的情形错综复杂，如果仍固守原有界定标准则会加重消费者的举证责任及司法部门的认定负担。

此外，上文提到，现实中有些平台经营者或许并不具备市场支配地位，但并不影响其利用数据优势对用户进行价格歧视，还可借鉴相对优势地位理论。

3.实施高效化
首先，近年来大数据算法、云计算、分布式数据存储技术等信息技术的快速发展使得基础数据的收集、储存、分析、预测得以实现。

同时相较于传统企业，平台经营者便于充分获取用户的需求信息、竞争者的供应信息。

随着科技的进步，大数据算法技术应用的成本会随时间的经过降低，与此同时大数据再挖掘获取有效信息的能力也会逐步变强。

智能技术的进步强化了价格歧视实施者的信息能力，提高了算法价格歧视效率。

其次，算法在执行过程中面对大体量数据需进行及时有效地处理，故算法具有以效率为导向的天然特征。

算法由人设计，映射出人类的思维，因此大数据算法采取了与人类相似的处理事务方式：人类在认知复杂事物时对其进行分类处理，总结事物共性，提高认知效率；而算法对各消费者分类归档，并凭借该类别项下消费者所具有的共性特征对该类用户的行为分析预测，这就节省了算法重复运作的步骤，缩短了时间，提高了效率。

除此之外，实施越标准的分类和越精细的类别，就会获得越为准确的用户预测。

三、算法价格歧视《反垄断法》规制面临的困境
（一）行为主体范围限定过窄
目前，我国反垄断法体系中存在着对价格歧视的规定，这些规定往往要求主体具有市场支配地位时才得以适用，不免与算法价格歧视的反垄断法规制与实践相冲突。

事实上，就算法价格歧视来说，平台经营者进行“歧视”，拥有市场支配地位与否并不是其必要条件，只要能收集到充足的用户行为数据，再对其画像并实施动态化差异定价就可以达成。

在“数据为王”的时代，通过网络、中介机构等媒介，中小企业直接获取广大消费者的真实个人信息并非难事，这就使得一般经营者实行价格歧视成为可能。

数据优势是否能够成为判断经营者拥有市场支配地位的依据有待进一步研究。

在复杂的数字经济环境下，本就属于《反垄断法》认定难题的“市场支配地位”无疑被进一步放大，尤其是相关市场以及市场份额难以判断。

概言之，若仍以“具有市场支配地位”这一标准来判断经营者歧视行为的违法性，无形之中对算法价格歧视行为适用《反垄断法》规制提出了过高的要求。

（二）“反竞争效果”难以判定
价格歧视行为中有些是市场竞争所导致的合理产物，不应一刀切地全部加以禁止。

《反垄断法》规制的是损害竞争的非法行为，若行为并未损害竞争，应通过其他法律约束而非《反垄断法》，对“算法价格歧视”的规制同理。

①根据《反垄断法》的目的解释，应当将“排除、限制竞争”作为认定“价格歧视”行为的结果要件。

从《反垄断法》的整体视角来看，需深入研究“算法定价歧视”的反竞争效果。

反竞争效果在反垄断法领域的考量，对商家利用算法实施价格歧视是否限制了竞争的判断有重大影响。

欧美将竞争损害分为第一线损害与第二线损害。

即卖方之间形成的竞争损害与买方之间形成的竞争损害，后者之间几乎不产生市场竞争。

一线损害只有在特殊情况下才能形成算法价格歧视的“反竞争效果”，如平台商家给予其竞争企业的信赖用户一定的价格优惠，将对手挤出市场，导致同级市场竞争扭曲。

但这种情形屈指可数，通常情况下难以达到损害效果，运用《反垄断法》规制算法价格歧视，“反竞争效果”的判定仍是一个棘手问题。

（三）正当性抗辩理由被滥用
虽然我国相关法律法规对“正当理由”有所规定，但对“正当理由”的解释但仍不够明晰。

法律规定模糊加之法官自由裁量权比较大，形成了算法价格歧视适用《反垄断法》的阻碍。

而当广大消费者遭遇疑似“算法价格歧视”时，因不了解商家内部的算法定价规则，往往无从考究商家抗辩的真实性。

如飞猪平台在面对定价歧视的质疑时解释“VIP价”“新客专享价”等特殊活动存在不同的优惠，详情页中已列明，本次纠纷只是因为平台系统出现“BUG”故此出现不同的终端价格。

无独有偶，线上旅游平台——携程，在面对原告以“大数据杀熟”为由将其起诉至法院后回应：原告遭遇的不公平价格系商家囤房，再以库存紧张为由进行不合理的高价销售，绝对不存在“定价歧视”。

还有美团外卖“杀熟”一案中，美团声称配送费有所差异与美团会员身份无
关，是因为消费者未及时更新定位，软件存在定位缓存，默认了上一次的地址，致使配送费预估不准并非差异定价。

总之，“正当理由”规定的不明确导致司法机关不易认定“算法价格歧视”。

在实践中当遭遇“算法定价歧视”争议时，平台经营者往往会用五花八门的“正当理由”进行抗辩，给《反垄断法》的适用带来了挑战。

（四）消费者维权举证困难
消费者寻求救济往往需要证明自己受到了算法价格歧视损害。

但由于双方举证能力和信息不对称的问题，在实践过程中消费者一般难以证明经营者实施了算法价格歧视行为，而陷入举证不能的困境，承担维权失败的风险。

交易相对人除要证明自己受到算法价格歧视损害，还要证明两者之间的因果关系，所需证据庞杂繁多、技术性强、专业度高，再加上消费者与资金技术力量雄厚的企业差异悬殊，一般难以获取经营者的数据信息和算法定价机制等商业机密。

除此之外，平台卖家的算法定价细化到各个消费终端，随不同变量更新实施动态定价，消费者面临如何固定动态定价证据的挑战。

不仅如此，“算法价格歧视”通常是一种大规模违反诚实信用的行为，利益受损的消费者通常较为分散，个体损失量不大，光靠个案很难推动。

维权成本过高、胜诉几率渺茫，打击了消费者对于“算法價格歧视”维权的积极性。

以上诸多因素造成了消费者维权举证困难。

四、算法价格歧视的《反垄断法》规制建议
（一）适当拓宽《反垄断法》的主体范围
大数据技术对各行各业的渗透势不可当，随着移动网络的普及，数据获取并非难事，即便是非市场支配地位的经营者也能利用数据信息“歧视”用户。

主体限缩的合理性有待商榷，立法机关有必要扩展价格歧视主体的外延，突破“市场支配地位”的局限，完善《反垄断法》对市场支配主体认定标准。

价格歧视的主题体范畴，除了要包含具有市场支配地位的经营者，还应纳入那些不具有市场支配地位，但仍对市场其他主体有强制作用进而损害竞争的经营者。

可以考虑经营者收集分析数据的技术能力，再结合网络效应、规模效应和锁定效应等因素认定其市场支配力，削减市场份额的前置影响，保证平台运算规则的公平性与合理性。

②事实上我国新出台的《反垄断指南》以及在讨论中的《反垄断法》修订草案（公开征求意见稿）中对此都有涉及，其中提到应基于平台经济的特点，特别是结合“网络效应、规模经济、锁定效应、掌握和处理相关数据的能力等因素”进行综合考量。

③以认定或推定经营者具有市场支配地位。

平台经济范畴的情形错综复杂，如果仍固守原有界定标准则会加重消费者的举证责任及司法部门的认定负担。

此外，上文提到，现实中有些平台经营者或许并不具备市场支配地位，但并不影响其利用数据优势对用户进行价格歧视，还可借鉴相对优势地位理论。