人工智能时代个性化定价算法的反垄断法规制

文/周围

随着数字技术在社会经济发展中的重要性日益增加，数据驱动型市场的经营者开始广泛引入复杂的智能算法对市场数据进行自动挖掘与预测，并能够利用算法对每个消费者的支付意愿进行精准评估和预测，进而设置个性化定价。这种个性化定价算法（personalized pricing algorithms）可以在特定的市场环境中产生强化竞争和扩大产出等一系列积极效果，但也可能导致经营者进一步攫取消费者剩余，导致消费者福利的减损，甚至还可能压缩其竞争对手的价格空间，造成竞争扭曲。我国近年来在酒店预订、在线票务、视频网站等行业出现的“大数据杀熟”现象就是个性化定价算法的一种典型表现。虽然目前经营者利用算法实施个性化定价的直接证据尚未被发现，但个性化定价算法对市场的负面影响已引起了竞争执法部门的广泛关注。

个性化定价算法的隐忧

算法与大数据以及机器学习等先进技术的充分结合正日益影响着数字市场的竞争格局以及消费者的日常生活，个性化定价策略不再只是个别经营者提升市场竞争力的策略选择，其对经济活动的深度介入还可能引发潜在的竞争风险。

第一，个性化定价算法赋予了经营者分析与评估市场信息的能力，强化了经营者对消费者剩余的攫取。数据分析能够有效降低甚至消除经营者在识别消费者支付意愿上的障碍，极大地提升对消费者支付意愿评估的准确性。

第二，算法扩展了经营者实施价格竞争策略的多样性，导致市场调节机制中价格信号功能的削弱，从而增加未受惠市场主体的经营成本，导致公平的竞争环境失衡。

第三，算法对市场信息的深度挖掘和分析可能会损害消费者的隐私保护。基于数据分析和人工智能算法的个性化定价可以对消费者的个人行为偏好和私人生活信息做出非直观和无法验证的推断，而这些基于多样化数据的分析结果具有不可预测性，可能导致歧视性、偏见性和侵犯隐私的决策结果。

第四，个性化定价算法影响了市场透明度的均衡状态，由数据和算法主导的价格形成机制存在透明度低、普通消费者难以理解等问题，这进一步引发了消费者对定价机制的信任担忧，导致搜索成本上升、转换效率降低。

尽管数据和算法本身并不会产生法律意义上的价值判断，但这并不表明基于数据分析的个性化定价算法对竞争的影响始终是中性的，其对竞争的影响是复杂的，因此需要将其纳入反垄断法的整体分析框架进行分析。

个性化定价算法的违法性认定

数据分析的普及极大地减少甚至消除了识别支付意愿的障碍，提升了价格歧视的实现概率。考虑到个性化定价复杂的竞争影响，即使经营者具备市场支配地位并对不同的最终消费者收取了个性化的价格也并非必然会受到反垄断法的规制。因此，有必要进一步厘清个性化定价算法的违法性。

（一）个性化定价行为的认定

个性化定价的形成通常取决于消费者愿意为目标商品或服务所支付的最大价格。经营者通过收取与消费者的支付意愿尽可能接近的价格来获得最大利润。从形成机制上看，个性化定价既可以根据消费者偏好进行设置，也可以利用消费者所产生的错误感知来设置。若经营者根据消费者偏好实施差异化价格，歧视最终消费者，则这种个性化定价虽然会损害一部分消费者的合法利益，但同时也会提高效率，有助于市场资源的优化配置。若支付意愿基于偏好和错误认知产生时，特别是基于需求夸大的误解时，则价格歧视会造成效率和消费者剩余的双重损失，而实施价格歧视的经营者将会获得这部分损失带来的收益。对消费者福利的损害增加是由于错误的认知导致消费者无法获得超出其实际水平的利益。同时，基于错误认知的价格歧视导致边际消费者在生产成本超过实际收益时购买产品，从而导致效率进一步降低。

从需求侧角度来看，最终消费者对商品的支付意愿主要依赖于市场供需、营销策略等信息，而最终消费者对信息的综合处理能力有限，即使掌握了部分信息，消费者仍依赖框架效应、锚定效应等认知启发或心理捷径进行消费决策。而部分经营者故意将歧视性价格或者折扣根据行为心理学原理进行包装，利用数据和算法诱导目标消费者产生错误的支付意愿，从而使部分消费者支付更多费用。换言之，基于消费者错误认知的价格歧视在形成机制上既损害了法治的公平理念，也违背了商业的分配正义。

（二）个性化定价实施效果的判断

在反垄断法视域下，价格歧视必须使交易对象处于“竞争劣势”才构成对支配地位的滥用。对于个性化定价算法的规制而言，还需要结合实践案例和反垄断理论对个性化定价的实施效果进行认定。

第一，个性化定价实施效果的发生场域。在分析个性化定价算法的实施效果时，应先确定该实施效果的发生场域集中在个体层面还是市场层面，尤其是在数字技术的辅助下，经营者能够根据每个消费者的支付意愿实施价格歧视。那么从个体层面来看，个性化定价的实施将会产生特定的受惠消费者和未受惠消费者。对于后者而言，无论是基于错误认知还是基于对特定产品的偏好，其为相同商品或服务支付远高于其他消费者水平的价格很显然遭到了歧视。但需要注意的是，反垄断法在评估个性化定价的实施效果时应侧重于行为对整个消费者群体乃至整个市场的影响，而不是对该类别单个消费者的影响。

第二，个性化定价实施效果的判断标准。实施个性化定价会导致消费者剩余的减损，也更容易在消费者福利标准下构成市场支配地位的滥用。相反，在社会整体福利标准下，个性化定价可能将消费者剩余转变为经营者的盈余，在提升社会总体福利的同时也避免了被反垄断法规制。此时，即使在消费者剩余大幅减损的情况下，只要经营者盈余的增幅能够覆盖并超过其减损的范围，那么社会整体福利依然被视为提升。根据传统经济学理论，该标准并不考虑消费者与经营者之间的财富转移。而消费者与经营者之间财富转移的公平问题即是分配正义的重要表现，虽然公平价值在经济学上很难被准确定义，但公平问题却是客观存在的。考虑到法律实践过程中，各国竞争执法部门和法院对剥削性滥用的认定均十分谨慎，对个性化定价实施效果的判断既要克服现有福利标准的缺陷，也要避免落入两种标准非此即彼的认知误区。在利用经济学工具探讨福利标准时，除了充分考察个性化定价对社会整体福利的影响，还要注意如何科学地解释和关照反垄断法上的公平价值。

第三，个性化定价实施效果的证明程度。在明确了个性化定价实施效果的发生场域后，还需要进一步确认个性化定价实施效果的证明程度。虽然无需对消费者福利的减损进行实际、可量化的证明，但仍应举证证明经营者的个性化定价算法使最终消费者为达到原本福利水平而付出更多的经济成本或其他非价格相关的利益损耗。此外，个性化定价造成的损害程度还取决于市场上替代产品之间的竞争水平。个性化定价允许经营者将价格提高到消费者支付愿意的最高水平，但是竞争产品对消费者的吸引力及其价格决定了消费者对经营者产品支付意愿的高低。

规制个性化定价算法的特殊性

在传统实践中，经营者几乎不可能了解每个客户的付款意愿。但随着数字技术的普及，经营者能够通过监视个人的在线行为来收集有关消费者的详细信息。这也导致反垄断法在规制个性化定价算法的标准上与传统价格歧视行为存在一定特殊性，需要在适用法律时给予高度关注。

（一）认定市场支配地位的特殊考量

实践中，执法部门在处理涉及个性化定价的反垄断案件时需要充分考量经营者所在数字市场的竞争特性，以便更科学地认定经营者的市场支配地位。

第一，数字市场中市场份额的计算。在涉及个性化定价的案件中，经营者通常会根据用户注册的账号、邮箱地址以及其他电子化的消费记录搜集“以价值为基础的定价”（value-based pricing）信息。因此在评估涉案经营者的市场支配地位时，执法部门应考虑通过计算市场上的用户份额来替代传统的收益份额。同时，在计算用户份额时，不能简单地以用户注册数量作为用户份额的计算依据，还应根据相关市场内产品或服务的特点，选择用户使用强度、活跃程度以及活跃用户数量等因素作为计算依据。此外，数字市场“赢家通吃”的市场结构特征导致基于“硬门槛”的市场份额不适宜反映平台市场中的市场支配地位。对此，执法部门可以考虑使用相对市场份额来反映经营者的市场力量。明显的市场份额领先程度可以表明一个平台的竞争优势是其他平台无法赶上的。

第二，数据控制与使用方式对市场支配地位的影响。个性化定价成功与否在很大程度上取决于对用户支付意愿等信息的爬取、挖掘和分析。因此，记载、储存这类信息的数据具有一些与市场支配地位的认定相关的特殊价值。如果市场上不存在有效的替代数据集或只有少数数据替代品可用，那么经营者更有可能通过阻止对数据的访问或者限制数据使用来排除竞争对手。如果数据不能被竞争对手简单复制，或者经营者能够汇集来自不同数据源的数据，那么对数据的控制和使用也可能成为一种市场进入障碍，从而提升经营者的市场支配地位。

第三，技术工具对市场支配地位的影响。数据的价值需要通过利用算法从数据集中进行挖掘和分析。如果竞争对手无法获得分析数据所需的关键算法，则将导致其无法对优势企业产生足够的竞争压力。而且，被经营者独占的算法可以通过多种方式进入其经营流程，并产生更大规模、更多样化的数据集或者更优算法，进一步巩固经营者的竞争优势，从而对其竞争对手形成封锁效应。

（二）“被歧视对象”的厘清

传统反垄断法通常并没有明确最终消费者是否属于适格的歧视对象。但反垄断法旨在保护自由市场竞争的“过程”，以确保有效分配经济资源。可以说，促进消费者福利是市场竞争所固有的制度优势，也是实施反垄断法的自然结果。在国际竞争网络（International Competion Network，ICN）的一项调研中，有89%的受访竞争执法部门都将消费者福利视为执法工作的基本目标，或者在反垄断法中所有体现。我国《反垄断法》虽然并未使用“消费者福利”这一概念，但也强调“维护消费者利益”。此处的“消费者利益”是比“消费者福利”更广泛的概念，既需要通过维护竞争机制间接保护，也需要在认定垄断行为过程中加以考量。总之，虽然各国反垄断法和竞争执法部门对“消费者福利”的制度定位和重要性认识有所不同，但从法律价值的角度分析，对消费者利益的保护始终是实施反垄断法的应有之义。

（三）“同等交易”的认定

个性化定价的认定除了向不同消费者提供差异化的价格，还需要具备同等的交易条件。这通常可以从商品的物理特征和交易成本两个角度进行分析。一方面，可以对比不同交易对象所购买商品的物理特征，包括商品的功能、质量、数量、用途等客观要素；另一方面，可以考察完成购买行为所付出的交易成本，包括支付价格、付款方式、税费水平、运输成本等客观要素。这些分析角度和考察要素在数字技术背景下的市场竞争中同样适用。

应对个性化定价算法滥用的法律策略

虽然囿于算法运算能力、算法函数设计等客观的技术发展瓶颈，个性化定价算法带来的系统性风险目前还未真正涌现，但个性化定价算法对消费者的剥削是真实存在的。鉴于此，我们还需从法律适用上探究我国规制个性化定价算法的合理策略。

（一）规制个性化定价算法的规则调适

在我国的反垄断法律实践中，由于价格歧视对最终消费者的剥削会减损其福利，因此竞争执法部门和法院在分析相关案件时更倾向于利用《反垄断法》第1条中的“保护市场公平竞争”来解释案件中实施价格歧视的经营者的行为违法性。这反映了目前我国竞争执法部门对《反垄断法》立法宗旨的机械理解，将竞争行为的“公平性”作为判断行为违法性的认定标准。竞争执法部门应结合《反垄断法》第6条对滥用支配地位行为的概况性规定以及第17条对具体滥用行为的规定，将对个性化定价乃至价格歧视的分析重点聚焦于行为是否排除、限制竞争。

（二）规制个性化定价算法的行为救济

第一，规范数据的搜集和利用。个性化定价算法的核心机制是利用市场信息不对称，借助数据分析技术向消费者收取有差异的商品价格。因此，需要对平台经营者收集和利用数据的行为施加限制。竞争执法部门应注意，对数据搜集和利用的规范不能仅以数据的类型作为规制与否的依据，还要从数据使用的目的和效果上加以考量。

第二，与竞争对手共享用户数据。由于数字经济对于数据的巨大依赖，要求平台经营者减少收集数据量的作法并不现实，这也会妨碍数据分析所产生的效率。而有效的替代性方案是要求在线平台与其他竞争平台“共享”用户数据。通过共享用户数据，可以恢复数据的多归属特性，消除经营者对消费者的锁定。

第三，提升个性化定价算法的透明度。对消费者数据控制力度的提升，使经营者可使用日趋复杂的分析工具对每个消费者的支付意愿进行建模与预测。这种现象提升了剥削性价格歧视可能导致的潜在损害。因此，在规制个性化定价算法时，执法部门应引入对个性化定价算法透明度的要求。

第四，给予消费者退出的选择权。为了使消费者能够在在线购物时做出明智的选择，平台经营者还需要赋予消费者一定的退出选择权。若发现不利决策是由算法错误引起的，则消费者可以要求算法使用人对自动化决策进行修正；若发现不利决策是由于使用的数据造成的，则可以提供正确数据或删除错误数据以要求重新处理决策请求或选择自行退出自动决策。

（三）规制个性化定价算法的制度衔接

适用反垄断法规制个性化定价算法的滥用需要证明具有市场支配地位的经营者利用数据和算法向不同消费者收取了歧视性的价格，同时该行为对于市场还存在反竞争的损害效果。无论是受到歧视性对待的最终消费者，抑或是竞争执法部门，在实际案件中都将承担较高的举证难度。鉴于此，为了更有效地规范这类个性化定价行为，提高维权和市场监管的效率，应注意反垄断法内部规则以及与反不正当竞争法律制度之间的互相衔接。