算法個性化定價的反壟斷保護研究

謝佳妮

摘 要｜算法個性化定價是平臺經濟在推動互聯網電商發展時因算法技術而衍生出的新問題。我國反壟斷法對互聯網壟斷領域的監管和處罰政策從任其自由發展轉變為發展與規范并重，預示著我國反壟斷已步入平臺經濟創新發展新階段?；诖?，本文擬通過解體算法個性化定價的運作流程， 剖析算法個性化定價之下市場競爭和消費者總體福利等因素受到的影響，引出算法個性化定價行為對反壟斷法保護權益的損益分析，同時結合反壟斷法的宏觀政策定位目標和算法個性化定價的客觀發展階段，從邏輯選擇、價值平衡、干預限度、綜合治理四個方面對算法個性化定價進行多角度規制，提升反壟斷法對算法個性化定價的規制能力，以期更靈活動態地維護互聯網市場的競爭秩序，促進創新激勵。

關鍵詞｜算法個性化定價；反壟斷法；平臺經濟；市場競爭；消費者福利

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一、引言

自20世紀末，大量具有互聯網技術特征的新興企業崛起，劇烈沖擊了以技術優勢為主的傳統行業，并迅速占領市場優勢地位。從全球互聯網經濟的發展狀況來看，該行業近年來不僅培育了許多具有巨大市值和潛力的線上企業，也幾乎將所有大的線下企業卷入其中，全球的中大型企業無一不重視其線上業務的拓展。本文研究的個性化定價行為主要針對提供電子商務服務領域的互聯網企業?；ヂ摼W企業的規模效應和用戶粘性巨大，在互聯網平臺電商不到二十年的發展進程中，以亞馬遜、淘寶、京東商城為首的電商占據市場巨大份額，截至2022年淘寶注冊用戶已高達8.4億，在長達十幾年的發展中一直維持著高水平的用戶使用率，足以見得互聯網產業中市場主導者往往能獲得高額利潤，市場份額的擴大本身就意味著利益的擴大，而且其定價策略不完全以成本和市場供需關系為基礎，而是以用戶個人需求和價格承受能力為標準，經營者利用數據和算法技術對消費者的消費偏好進行搜集和預測，并針對不同消費者實行差別化定價。

2020年底中央政治局會議提出“強化反壟斷和防止資本無序擴張”，將其列入2021年的重點任務，2021年初國家反壟斷委員會發布《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》，標志我國關于互聯網平臺的反壟斷進程已拉開序幕。

我國反壟斷法對互聯網平臺壟斷行為既有宏觀政策，也有微觀進路，宏觀政策體現的是我國政策導向和整體局勢的判斷，微觀進路則是對法律和經濟的技術性優化。當法律需要做出時移勢易的轉變時，應首先基于我國國情確定適合我國市場經濟發展的宏觀基調，把握反壟斷的總體走勢，在此基礎上進行技術性分析和具體措施的設計。

本文擬通過對算法個性化定價這一行為深入剖析，探究該行為的運作流程，并對其市場競爭效果進行利弊評估，著眼于社會整體效應，兼顧提高效率與保護權益，在現行反壟斷法的宏觀政策之下，提出順應平臺經濟規?；l展的微觀進路，使算法個性化定價行為在合理正當范圍內高效運行，同時激勵平臺經濟創新發展，維護互聯網市場公平競爭。

二、算法個性化定價的行為剖析

（一）算法的定義

隨著互聯網時代的高速發展，消費者的個人信息、消費偏好等都暴露在大數據之下，商家通過大數據的精準算法，針對不同消費者的支付意愿和支付能力精準推送不同的產品和服務，同時，利用老顧客對產品和服務的高需求及消費慣性思維，精準漲價，此類現象就是“算法個性化定價”。

我國現行立法對“算法”并無明確定義，2021年11月上海市市場監督管理局印發的《上海市網絡交易平臺網絡經營活動算法應用指引（試行）》將“網絡營銷活動算法應用”定義為通過互聯網等信息網絡銷售商品或者提供服務時，應用算法技術實施各類自動化決策，包括向消費者個人進行信息推送或商業營銷、提供搜索結果、開展交易等。算法通過算法制定者提前編寫、設定的程序和編碼識別特定對象，其中人工智能的算法更具有深度識別的功能。

（二）算法個性化定價的運作流程

算法個性化定價（Algorithmic Individualized/Personalized Pricing）是算法技術在互聯網電商平臺的一大應用，算法通過識別消費者的消費偏好和支付意愿（Willing to Pay）對其設定差異化的價格，學界對此有幾種不同觀點：一是“侵權行為說”，有學者認為經營者利用信息不對稱的優勢對消費者區別定價，侵犯了消費者的知情權和公平交易權；二是“價格歧視說”，有學者認為“大數據殺熟”借助算法分析不同消費者的最高支付能力，從而進行差別定價，屬于一級價格歧視；三是“算法濫用說”，有些學者認為應該強調“大數據殺熟”的技術路徑，即經營者利用大數據技術對相同的商品或技術進行無正當理由的差異性定價行為。綜上，算法個性化定價行為是經營者利用算法技術收集和分析消費者的個人信息，根據不同用戶消費特征（如個人支付能力、選擇偏好、消費頻率、網頁App的瀏覽時間、所處一天中的時間段等）對同一商品或服務進行不符合價格規律和正常市場定價的差異性定價行為。

算法個性化定價的流程可分為三步。

第一，收集消費者個人信息，構建數據庫。電商平臺收集信息的主要渠道有兩種，一是消費者在成為電子商務平臺用戶時，需要通過平臺設置的點擊合同對個人信息和基本情況進行確認使該信息采集行為合法化，包括但不限于收貨地址、手機號、與該賬號關聯綁定的支付賬戶等。二是平臺自行采集用戶個人信息，商家利用算法技術對消費者的瀏覽、點擊、購買、收貨、評價、退貨、投訴等數據進行收集和積累，如此多層次立體化的數據互相融合和影響，就逐漸成為平臺的大數據。

第二，通過數據處理對用戶畫像。經營者追蹤消費者的瀏覽、購買記錄，對消費者繪制出具有個人特征屬性的數據圖像，有學者將數據分為消費者屬性數據和消費者行為數據，運用模型驗證，推測預估出消費者的支付意愿、消費偏好及支付能力等。

第三，利用算法實現差異性定價。在此存在一個算法技術是否中立的爭議性問題，法律在處理其與科技的關系時常受到技術中立原則的掣肘，技術受科學的客觀性之影響而具有客觀面向，但技術有其自身的發展模式和邏輯，算法技術體現其制定者和操縱者的主觀意志，經營者通過提前設定算法程序對不同消費者進行識別和篩選，根據消費者的消費頻次、消費習慣、消費地域、消費能力等因素對其制定不同價格、推送不同商品或服務。

三、算法個性化定價的行為損益之分析

我國反壟斷法的主要立法目的包括保護市場競爭機制及其潛在利益。下文將從市場競爭、消費者福利等角度引出算法個性化定價行為對反壟斷法保護權益的利弊影響分析。

（一）市場競爭

算法定價一定程度上彌補了消費者與經營者之間信息不對稱的問題，經營者通過算法捕獲消費者的支付意愿，調整定價，對高支付意愿的消費者提高價格的同時與較低支付能力的低端消費者形成交易，不因傳統競爭市場的信息不對稱而流失顧客群體，實現銷量和利潤的雙豐收。同時，市場競爭機制也會對不合理定價的商家進行驅逐，維持市場良性競爭，提高社會總體福利。

算法定價對市場競爭的影響從市場供應側的角度分析：（1）市場擴張效應明顯，增加社會總福利。產業的社會福利等于消費者剩余（A）加上生產者剩余（B）之和，經營者通過算法設定略低于消費者支付意愿的定價，壓榨了消費者的部分剩余價值，但是支付意愿高的消費者支付更高價格，支付意愿低的消費者支付更低價格，從而避免了在完全競爭市場中部分消費者因價高而放棄交易，流失此交易收益，即無謂損失（C），因此生產者剩余增加，與完全競爭市場中全部盈余流向消費者，寡頭壟斷市場中全部盈余流向生產者，消費者剩余可能接近零。（2）利于降低生產成本和商品價格。傳統經營者想獲得商品的最佳定價往往需要通過做大量的消費者信息追蹤調研才能獲得，費時費力，而算法可以幫助經營者大大縮減定價成本，并及時反饋市場需求的動向，幫助經營者及時優化其經營策略，一方面，經營者通過改善資源配置、簡化流程降低生產成本，從而降低商品價格；另一方面，通過這種持續增加，促進企業創新動力，形成企業良性發展。（3）提高既有產品質量，著力開發新產品。算法總能最快捕捉到市場最新動向，分析消費者過去的搜索歷史和交易習慣，搜索引擎不但可以識別與某個特定問題最相關的結果，還可以為消費者提供額外“增值”服務。如算法分析過往瀏覽和購買記錄，可以讓消費者快速瀏覽到自己喜歡的商品或網頁，節約消費者的時間成本。（4）可以降低市場準入門檻。算法定價可幫助新廠商節約定價成本，快速進入市場，了解市場運行模式，只要購買相關算法軟件，就可以快速獲得行業特定知識，獲得一定市場競爭力，其中以零售行業最為顯著。

算法定價對市場競爭的影響從市場需求側的角度分析：（1）降低消費者的時間成本。在互聯網數字生態市場中，消費者可以把消費決策完全交給算法技術，算法極大地降低了搜索和交易成本，新一代算法還可以實現跨系統交流，實現自動篩選、自動比價、自動交易全套流程。（2）擁有“數字管家”的消費者可以驅動企業創新和良性競爭。消費者在算法技術的幫助下擁有更廣泛的選擇權，消費者通過多方比價或其他維度的比較選擇更有競爭力的經營者進行交易，從而驅使市場內原有廠商不斷創新升級其產品和服務，同時激勵新的廠商進入市場。

（二）消費者福利

美國賓夕法尼亞大學曾做過一項調研，調研結果顯示約有78%的受訪者表示“不愿意因上網痕跡而得到量身定制的價格折扣”。經濟合作組織公布的一項實驗數據顯示，愛爾蘭有66%的受訪者認為“不應該允許個性化定價的存在”，智利也有51%的受訪者如此認為。從上述調研可以發現，從消費者樸素的直覺來說，個性化定價顯然違背了公平公正的道德倫理價值，因此被他們排斥和反對，但是僅僅依靠消費者們的直覺和小范圍的社會調查無法全面評價算法個性化定價對消費者整體福利的影響。

1.算法探明消費者的支付底線，減少消費者剩余

消費者剩余，又稱“消費者的凈收益”，是指消費者的支付意愿減去消費者的實際支付金額，消費者剩余衡量了消費者自己感覺獲得的額外利益。在算法之下，雖然經營者可以提高銷量，完成額外交易，增加社會總福利，但保留價格較高的消費者在統一定價下可享受的消費者剩余被剝奪，經營者可以探明消費者的支付底線，消費者整體福利流失，這是禁止算法個性化定價最有力的理由。但有研究表明，這種理論上的傷害只是一種可能存在的傷害：有學者研究表明，當市場從統一定價轉變為算法定價后，社會總福利和消費者剩余可能同時增加或減少，也有可能消費者剩余減少的同時，社會總福利再增加。這是因為在互聯網數字市場中，價格歧視可能存在很多形式，除算法導致的價格歧視之外，其他因素占據主導地位從而影響著社會總福利或消費者剩余。

2.算法導致消費者剩余在不同消費者群體之間重新分配

算法個性化定價可以使支付意愿較低的消費者獲益，同時壓縮支付意愿較高的消費者，使資源重新分配，提高資源分配效率，也即消費者剩余的重新分配。在此種意義上，算法給予了市場一次再分配的權利，根據消費者的財富占有程度對價格重新調整，給相對弱勢群體（在此補充一個體現算法公平性的現象，其實算法并不是對跨越大幅度階層的人進行交叉補貼，只是同一階層或者相鄰階層的消費者進行資源流動，因為本質上商品的等級已經為消費者分了類，購買同一種類商品的消費者說明其財富能力不會相差太遠，所以算法僅讓資源在小范圍內交叉補貼，這亦是其存在的合理性理由之一）一定的價格補貼。在實踐中，英國金融市場行為監管局（FCA）認為，只要價格歧視的程度在合理范圍內，就可以促進競爭，我們需要以積極的方式對待，視個案情況對社會的有益程度持開放性態度。

3.全盤拒絕算法個性化定價會降低經濟效率

統一定價方式存在資源配置效率低且不靈活的問題，如廠商定價太高，就會有一部分有意愿購買的消費者打消這個念頭，造成無謂損失，而個性化定價可以避免這部分無謂損失。全盤拒絕算法個性化定價不可取，這必然會影響數字經濟的發展，同時有學者認為增加社會總體福利但損害大部分消費者福利的做法會引發道德風險。前述愛爾蘭和智利對公眾的調查體現出的問題是，合理疏導消費者對個性化定價行為消極情緒是重要的，否則公眾一味懷疑商家是否存在價格歧視行為而經常四處比價，那么其時間成本和交易成本也大大提高，無論是經營者還是消費者都將陷入“雙輸”的局面。英國數據倫理與創新中心（CDEI）有審查結論認為：采取合理有效的措施，善于利用數據可以使決策更公平公正，同時建立和維護公眾的信任度是創新和成功的關鍵。

四、我國反壟斷法的宏觀政策與微觀進路

我國反壟斷法在互聯網電商平臺新領域下的進路，應基于宏觀指導和宏觀判斷，同時不可忽視反壟斷法“首先而且顯然是法律”的特征，在具體的法律實施和反壟斷執法行動方面應遵循客觀中立的法律分析，保證法律的實施符合法律的價值目標和技術目標。

（一）宏觀政策

1.發展階段

從國際視角看，我國數字經濟規模多年位居世界第二，互聯網產業已成為我國發展新經濟的支柱型產業，甚至與美國齊驅并進，但互聯網產業的國際競爭力日趨激烈，需要國內產業強有力的內生驅動支撐，使其在國際上持續保持競爭優勢。從國內視角看，互聯網產業的興起推動了技術革新、產業升級和商業模式的創新，同時帶動了快遞、外賣、網絡客服等一批次生行業，極大地刺激經濟增長并充分實現就業。盡管已進入數字經濟時代，但互聯網產業仍處于發展初期階段，在互聯網巨大市場和發展潛力的驅使下，算法定價、“大數據殺熟”、平臺限制競爭等行為頗具爭議，引起學界的廣泛關注和激烈討論。任何產業在發展到一定階段和規模時，都會出現利益沖突，對此，應清楚認識到，在互聯網電商平臺中出現的壟斷問題，仍是該產業在發展中的階段性問題，用發展的眼光全局性地看待問題，應結合我國市場經濟的發展需求和發展特征，邊發展邊解決，在解決中收獲更快的發展。

2.政策定位

作為新興產業，必然要經歷先發展后規制的過程?；ヂ摼W發展之初各種問題尚未顯現，而法律需要遵循穩定性特征，不能朝令夕改，因此需要給互聯網產業一些發展空間，采取包容審慎的態度，讓問題顯現，助監管成熟。近年來，我國數字經濟規模比重日益擴大，互聯網企業占據巨大市場份額，壟斷問題日益凸顯，2020年底中央經濟工作會議提出要強化監管，堅決抵制壟斷和不正當競爭行為，同時還進一步明確國家支持互聯網企業發展創新，以增強國際競爭力。這說明，我國對互聯網企業的政策定位已發生轉變，從包容審慎、支持發展到促進創新發展的同時要求加強反壟斷監管，依法規范發展，至此，我國互聯網產業步入兼顧發展與監管的全新階段。

3.規制目標

反壟斷法的立法目標是追求市場競爭秩序的穩定和規范，除此之外，反壟斷法具有其獨特的時代使命，即保證充分競爭，追求社會總體經濟效率最大化。大數據作為企業核心競爭資源和發展引擎，最大限度保證其流通性，發揮數據共享價值，才能實現社會經濟效率最大化，算法個性化定價充分利用了數據共享、數據分析，發揮數據流通和共享價值，但不可令其“野蠻”生長，否則會出現數據壟斷行為限制公平競爭、減損消費者總福利等，因此，數字經濟時代的反壟斷法規制應在發展與規范中尋求平衡點，避免過度干預或干預不足影響到高效經濟、創新型技術和社會總體利益提升目標的實現。

（二）微觀進路

算法技術因其特有的隱蔽性、復雜性、商業性不易被察覺，因此存在“算法黑箱”問題，法律對算法領域的規制處于兩難境地，一是算法可能涉及商業秘密范疇，法律不應介入，二是算法技術體現其制定者和操縱者的主觀意志，其中可能涉及價格歧視等反壟斷問題，但是迄今為止上位法對算法個性化定價行為仍然沒有成文規定，實踐中也沒有將算法個性化定價行為認定為壟斷行為的司法判例。因此亟待學界建構一個清晰的理論框架用以規制該行為，下文就對此闡述個人的一孔之見，以期拋磚引玉，引發學界對此問題更多的思考和研究。

1.邏輯基礎：合法性與正當性的選擇

通過問卷調查顯示，各國消費者對算法個性化定價行為的評價多以負面為主，從正當性的角度來說，消費者們樸素地認為該行為違背了公平公正的倫理道德，社會公眾無法接受，盡管如此，這不能成為立法者和執法機構衡量是否應介入干預的標準。從合法性的角度來說，算法個性化定價的潛在法律風險是《反壟斷法》所禁止的差別待遇，在認定算法個性化定價行為可能違反反壟斷法中的差別待遇時，法規作了三重限制，其一是具有市場支配地位的平臺經濟領域經營者，其二是有濫用市場支配地位之行為，其三是無正當理由，符合以上三重限制才可能構成差別待遇，需要綜合考慮社會總體利益、對經濟運行效率和發展的影響等。

2.價值平衡：經濟效率與必要妥協

互聯網行業壟斷有別于傳統壟斷，以互聯網企業為代表的新經濟，關系到一個地區或國家未來的競爭力，促進互聯網企業的創新就是對經濟發展的助力，反壟斷法從本質上來說也是為了維護市場競爭秩序，有效配置資源，推動市場經濟高效發展，如果執法者和管理者用靜止的、單一的、傳統的眼光來看待互聯網市場，那么就可能忽略潛在競爭或因為不合理干預而妨礙正在發展的互聯網技術創新。在互聯網壟斷行為的限制競爭分析中允許存在“效率抗辯”，因該行業呈現出動態競爭和創新競爭的特征，在這種情況下，對某一時段的壟斷行為可能帶來的效益與損害應當綜合評價，除非是持續一段合理時間以上的壟斷行為，否則原則上應當不加干預，“效率抗辯”是美國芝加哥學派提出的更動態、更合理的衡量視角。我國社會主義市場經濟的核心是讓市場在資源配置中起決定性作用，政府應該在合理限度內干預，應該調整資源配置的不公平，保護競爭，不僅要對競爭立法的遵守，更應在每次反壟斷執法實踐中彰顯。

3.干預限度：理性執法

隨著我國平臺經濟的高速發展，新的商業模式已經形成，亟待與現行法律法規做好初步銜接，同時需要進一步明確平臺經濟領域反壟斷執法原則和目標，在促進經濟發展和技術創新的同時為平臺經濟領域經營者依法合規經營提供更加明確的指引，增強執法針對性，提升監管科學性，保護市場公平競爭和消費者利益。法律應該留有余地，如我國反壟斷法第十七條設定了多重限制，其用詞之嚴謹可見立法者和執法者認為反壟斷法不可盲目踏足平臺經濟的正常運行領域。反壟斷執法機構的介入可能在短期內形成市場公平公正的導向，但對中長期的市場競爭和創新發展有阻礙之嫌，市場無形的手和政府有形的手并不是非此即彼的關系，反壟斷執法機構需要遵循個案分析原則，在具體環境中，面對具體的問題運用不同的競爭理論尋找兩者最佳組合，尋求市場自由競爭和政府有力監管的平衡點。因此面對技術升級，反壟斷監管方式亦要升級，不是放任不管也不是僵化搬運，而是理性監管，鼓勵與約束兩者并行，一分為二地看待問題，以適應我國國民經濟長期穩定增長的需求。

4.規制路徑：以反壟斷法為主的綜合治理

算法個性化定價行為除可能涉及反壟斷的擾亂市場競爭秩序、限制競爭外，還可能侵害消費者的公平交易權、知情權、選擇權、個人信息權等權利。算法個性化定價并不是一個純粹的反壟斷問題，還包括消費者權益保護、個人信息保護及隱私權保護等，反壟斷法的規制需要其他法律規制的保障和助力。首先，在反壟斷保護層面，應重新思考經營者需要滿足“具有市場支配地位”的主體條件是否仍然適用于線上購物平臺，在線上交易中，數據獲得的便利性和算法治理的缺位使不具備壟斷地位和支配地位的經營者也可以排斥其他平臺的競爭，利用算法將顧客捆綁，并對其差異性定價，因此，立法者應調整主體判斷標準，將不具備支配地位但仍通過不正當競爭損害消費者權益、擾亂競爭秩序的中小經營者納入主體考慮范圍。其次，在消費者權益保護層面，無論是《反壟斷法》還是《價格法》，針對消費者的算法殺熟、價格歧視的情形都沒有明確規定，更多是通過維護市場競爭秩序進而維護消費者的群體利益，隨著線上交易方式日漸成熟，算法技術對消費者權利的損害無孔不入，以往這種間接保護的方式存在漏洞，因此將消費者權益保護納入《反壟斷法》《價格法》的直接保護法益范圍確有必要。最后，在個人信息保護層面，《個人信息保護法》第二十四條從表述上直指“殺熟”現象，這也是在法條中首次明確立法者對因自動化決策產生的差別待遇的態度，即自動化決策不得對個人在交易價格等交易條件上實行不合理的差別待遇，對個人權益有重大影響時，個人有權要求信息處理者予以說明并有權拒絕。該法條在2021年出臺是對線上交易中消費者個人信息保護的一大步跨越，但仍存在不夠細化的問題。法條規定的“重大影響”沒有具體判斷標準，對消費者來說存在搜證、舉證困難問題，在實踐中難以認定，無法真正激活該條款。

五、結語

算法個性化定價在各種實踐場景下的競爭效果表明，該行為并不只是企業謀利和榨取消費者剩余的工具，還有提升社會總福利、促進競爭和創新的優勢。學界曾經對該行為用大數據“殺熟”來涵蓋，并采取“一刀切”的方式，現在看來并不是明智之舉。立法者和執法者都保持冷靜審慎的態度是法律嚴謹性和權威性的保障，公眾和執法機構都應該摒棄傳統“一禁了之”的觀點，正視算法個性化定價帶來的挑戰和機遇，保持開放合理性的態度，使現行法律不斷完善并與大數據背景下平臺經濟盛行發展的現狀接軌，促進平臺經濟領域創新發展、營造開放包容的發展環境，充分考慮互聯網平臺經濟的復雜性、動態性、技術性等特點，以期保護市場公平競爭，維護各方合法權益，激勵平臺經濟創新發展。

Research on Antitrust Protection of Algorithm Personalized Pricing

Xie Jiani

School of Economics and Management， Shanghai University of Political Science and Law， Shanghai

Abstract： Algorithm personalized pricing is a new problem derived from algorithm technology when platform economy promotes the development of Internet e-commerce. The regulation and punishment policy of Chinas anti-monopoly law in the field of Internet monopoly has changed from free development to equal emphasis on development and regulation， which indicates that Chinas anti-monopoly has entered a new stage of innovation and development of platform economy. Based on this， this article intends to analyze the impact of market competition and overall consumer welfare under algorithmic personalized pricing by dismantling the operational process of algorithmic personalized pricing， and introduce the profit and loss analysis of algorithmic personalized pricing behavior on the protection of rights and interests under antitrust law. At the same time， it combines the macro policy positioning goals of antitrust law with the objective development stage of algorithmic personalized pricing， from logical selection， value balance， intervention limits， etc The four aspects of comprehensive governance are to regulate algorithmic personalized pricing from multiple perspectives， improve the ability of anti-monopoly law to regulate algorithmic personalized pricing， so as to maintain the competitive order of the Internet market more flexibly and dynamically， and promote innovation incentives.

Key words： Algorithm personalized pricing; Anti monopoly law; Platform economy; Market competition; Consumer welfare