大数据背景下电商营销中的价格歧视问题研究

摘 要：基于大数据背景下新型商业模式中存在的价格歧视问题，本文在对相关理论进行梳理的基础上，后续深入探讨了实行价格歧视的条件，以滴滴打车平台为主及其他相关行业服务平台为例，对相关模式和理论方法进行讨论。文章从个人层面和社会层面对这一现象进行分析，提出了在互联网兴起后的新型商业模式下，企业能够实现对单独的消费者进行歧视性定价。本文启发人们对价格歧视这一行为进行更加深入地思考，除去对公平竞争的影响，适度的应用是否能为个人、企业以及社会带来更好的影响，为未来基于大数据背景的定价模式开辟新方式。

关键词：大数据;价格歧视;价格定义;消费者剩余;社会福利

本文索引：乔子珊.<变量 2>[J].中国商论，2021（23）：-053.

中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）12（a）--04

1 研究背景与研究意义

21世纪，随着移动终端的更新迭代，互联网的迅猛崛起和科技的急速进步，电子商务领域蓬勃发展。大数据时代的降临，使得消费者能够在移动终端上随心所欲购买商品，越来越频繁的线上成交，互联网在服务人类社会的同时，也记录下了数量庞大的个人用户信息。网络数据的积累使得大型企业与商业公司可以充分搜集消费者的身份相关信息，拥有属于自己的大型数据库，方便自身调查研究。企业之间的强强联手也加剧了企业巨头搜集消费者数据的进度，对消费者需求的刻画会更加轻松，也更符合实际——海量的数据给予了支撑，为歧视化定价提供了充分的数据基础。

人们在享受大数据技术带来便利的同时，也受到来自它的威胁，“大数据杀熟”这个名词已经被所有人耳熟能详。作为一种新型的价格歧视行为，“杀熟”带来的不仅仅有争议，还有讨论。通过大数据技术轻易对用户进行画像，分析消费者的需求和偏好，尽可能赚取消费者剩余价值，针对不同用户进行歧视化定价已经普遍成為寡头企业的最大化福利。

以互联网为背景诞生的私人运输以及派送业务成为经济的重要一环，“滴滴打车”的出现给了人们新型的职业选择，降低了私人运输行业门槛的同时，又身为目前占据最大市场份额的个人运输类公司，利用自身的行业垄断优势和市场支配地位，采取具有一定掠夺性的价格歧视行为，不仅会对正常的市场秩序产生一定危害，妨碍竞争的公平性，还在一定程度上侵犯消费者的相关权益。但从另一面来看，量身定制的定价行为为该平台进入各个消费阶层，占据更大的市场份额、提高企业员工福利，从而增加社会福利打下了良好的基础。因此，在面对价格歧视行为时，很难定义好坏，也无法完全杜绝造成的危害。本文试图通过对社会福利方面的相关影响进行分析，希望大众对价格歧视行为有更加透彻的理解和更加深入地思考。

2 价格歧视定价及其相关综述

2.1 价格歧视的定义

研究角度的不同造成了中西方学者对这一理论定义上的区别。英国福利经济学家阿瑟·塞西尔·庇古在1920年出版的《福利经济学》中最早提出，价格歧视是指同一种商品在市场上以不同的价格出售，庇古把实施价格歧视的企业限定为绝对的垄断。Stigler（施蒂格勒，1987）认为当同一公司提供两种产品，价格比率却与边际成本比率不同，则可认为存在价格歧视。Phlips（菲利浦斯，1983）的理论则认为价格歧视就是面对两种相同的商品，价格不同。Stole（斯托）结合以上，认为价格歧视具体表现为“当边际成本变化不能完全解释价格在不同消费者间的差异时，则构成价格歧视”。王玉霞指出，相同商家的相同产品对不同用户或同一用户的不同购买数量或顺序，收取不相同的价格则被称为价格歧视。目前，对价格歧视的定义为：商品出自同一厂家，在不同的时间，卖给消费者不同的价格，对不同的顾客收取不等的费用，将消费者划分为三六九等，价格歧视本质上为价格差异。

价格歧视的定价方式是具有垄断地位企业进行获利的重要手段。谢巴德（Shepard，1991）的实例研究表明：在完全竞争市场中，成本上的差别不能完全解释相同产品的价格差异，因此，完全竞争市场中存在价格歧视。Laffont，Rey和Tirol（1998）不仅研究了垄断厂商在制定产品价格歧视的相关策略，还分析了各网络经营者对同网电话和异网电话实行歧视定价的具体状况。刘欣（2017）在大数据背景下的价格歧视策略研究中，仔细研究了大数据背景下大型企业如何具体实施价格歧视赚取最大化的消费者剩余价值。在市场上占据优势的企业，可以通过选择性的实施价格歧视战略，从而控制市场，达到获取超额利润的目的。

2.2 价格歧视的等级及其影响

（1）一级价格歧视，也叫做完全价格歧视，实行一级价格歧视的条件十分苛刻，从本质上理解就是每一单位产品都有不同的价格，因此，在传统的销售模式下几乎不可能实现。厂商只有知道每一位消费者的需求曲线，获取消费者愿意支付的最高价格，才能更好地赚取消费者的全部剩余价值。网上的消费者之间是独立的、封闭的个体，同一商品进行不同的出价不容易被发现，商家和平台的繁多，更容易蒙蔽消费者视野。大量的消费记录可以用来进行数据分析，电商企业除了对个人喜好进行把握外，对消费特点进行把握也是十分重要的数据来源，为精准实施一级价格歧视创造了环境。

（2）二级价格歧视。按照消费者购买数量多少进行定价的方式称为二级价格歧视，就是所谓的“批发价”或“优惠价”，是按照销售量来定价的一种歧视性销售定价方式。消费者在对一种服务或者商品数量与支付的价格不成线性比例，因此有时也被称为非线性定价。

现实中，二级价格歧视十分常见，被水、电、煤气、天然气、通信等行业广泛采用。如电信运营商面对不同的顾客收取上网费用，对流量需求量较大的顾客，收取优惠后的费用，对购买小额流量包的顾客收取较高的单价;交电费或是水费时的阶梯式定价;购买商品时的满减政策等。二级价格歧视在生活中的广泛实施，不仅有利于商家追求经济效率，这种灵巧的定价方式还能解决传统定价模式下困扰公用事业行业的固定成本回收相关问题。由此可见，价格歧视带来的不仅仅是不公，在合理运用的条件下不仅能增加社会总福利，还可以带来刺激消费拉动经济增长等益处。

（3）三级价格歧视。商家先对客户进行分类，这一举措也意在对市场进行划分。相同的商品根据客户的不同收取不尽相同的价格，比如，同样一件衣服的销售商，在拼多多平台和在淘宝平台收取不同的价格，因为两个平台分别面对着不同消费水平的人群。大型垄断厂商实行价格歧视时，会对社会福利产生重要影响，这一直都是经济学家关注的课题。在企业实行三级价格歧视时，使得社会中的一部分消费者剩余转化为生产者剩余。激烈的竞争更倾向于发生在成本趋于零并保持比率不变时，因此，提高利润并削减消费者剩余的一个重要手段就是实施三级价格歧视。垄断厂商采用有效的三级价格歧视后的获利高于单一定价模式获利，对厂商而言具有重要的现实意义。

2.3 价格歧视理论的比较分析

在商品的规模销售中，一级价格歧视要事先付出相对较高的信息成本，从而准确知道消费者的最高支付意愿，并以此为标准制定价格，占有的消费者剩余最多，但总成本较高，可行性相对较低。二级价格歧视虽然不能完全获取消费者剩余，但不需要付出高额的信息获取成本，也不需要提前对市场进行调研，只需要由生产厂家事前制定好各种定价组合，消费者根据自身条件及意愿选择自己想要购买的商品即可，相较更具可行性。三级价格歧视相较前两者最为常见，主要特点是将消费群体通过各种方式进行划分，常见的有地理位置、职业、消费时间等。通过观察不同人群的相关特征，商家可以推测出这些人的支付意愿和可承受的价格，并以此为标杆针对不同的组别实行歧视定价，通过对价格敏感的消费者提供更低价格的手段来吸引消费者。按实施对象划分，一级价格歧视针对的是个体，完全根据每一个人的最高支付意愿来制定歧视后的价格，需要有消费者信息的准确性作为保障，或是厂商的完全垄断作为条件;三级价格歧视针对群体，在了解不同消费者群体的支付意愿后，制定不同的定价。按实施顺序划分，二级价格歧视是生产厂家先制定价格，由消费者自由选择;三级价格歧视则是先根据群体特征分类，再制定价格。

3 大数据背景下影响歧视性定价的主要因素

3.1 大数据的获取

坐拥大量数据资源，抓取和把握数据是企业对消费者进行精准价格打击的重要前提，数据来源分为内部数据资源和外部大数据资源。内部数据来源有企业继承的历史数据、企业传承的客户员工资料、财务记录往来商业数据等，有着巨大的挖掘潜力。互联网建立以来，企业的信息化系统每天生成数量庞大的运转信息并将其保留和沉淀下来。企业外部的数据来源可谓十分庞大，常用社交网络上每天都在更新迭代的数据，演化出新的热点。外部数据也可来源于企业之间的合作，进行数据库共享等。

3.2 估计剩余价值

消费者剩余是指消费者消费一定数量的某种商品愿意支付的最高价格与这些商品的实际市场价格之间的差额，是社会福利的一个重要评价指标，被广泛作为一种分析工具。马歇尔首先演绎出“消费者剩余”概念，范里安提出了计算方法用来计算消费者剩余。

從个人角度谈到消费者需求，通常包括两方面的内容：一方面是消费者愿意支付的货币数量，另一方面是实际需要。若前者取决于消费者实际收入水平I和消费者的支付心理

，后者取决于实际需要的商品价格和替代商品价格，则消费者的需求可以用函数模型表示：

（1）

可以列出指标作为变量来建立指标体系，对消费者的需求做出影响因素研究： （1）人口统计信息，包括：性别、年龄、文化水平、所在地区，情感状况。（2）工作状况。包括：职业、收入水平、未来发展潜能。（3）消费行为，包括：消费行为、购买动机。

采用多元函数对价格函数进行定义：

（2）

这时的消费者需求函数，则消费者剩余为：

（3）

在充分利用大数据技术的前提下，对各个参数进行计算，从而求得每个消费者的剩余价值。

3.3 歧视定价的技术支持

研究表明，电商形态的价格歧视现象很早就存在，并且很早就在动态定价方面存在许多技术上的支持与优势。电子商务都是在特定的技术条件支持下完成的，涉及ERP、SCM、CRM等技术，个性化服务技术，优化搜索及检索技术等。

现如今，随着科技的进步，有越来越多的技术支持，随时随地获取消费者动态已经不再是难题，价格歧视现象也会越来越普遍和越来越容易实现。

4 电商营销中价格歧视的现象对个人与社会造成的影响

2020年，复旦大学教授孙金云对网约车的调研报告和相关报道在社交媒体上引起热议，究其关键词，“大数据杀熟”现象再次引起人们的关注。下面以孙金云及其团队的研究成果作为主要依据进行分析。

4.1 滴滴存在价格歧视行为

打车软件会通过已知用户数据对用户进行区别对待，并进行歧视性定价。从调研报告中的数据分析可以判断出苹果手机用户和普通用户之间的差异。通过滴滴平台进行一键呼叫经济型车辆和舒适型车辆，数据显示，苹果用户“被舒适”的概率高于其他用户3倍。由于苹果手机是公认的价位稍高的手机类型，以手机价格作为变量和“被舒适”比率进行回归分析，结果显示苹果手机和高价位手机用户都对“被舒适”的订单产生正向显著影响。差异化的价格歧视还体现在打车优惠额度上，苹果用户会收到少于其他用户的优惠，由此可以看出平台会根据一些指标来区分用户进行差异化定价。

4.2 价格歧视对个人的影响

对司机的影响方面，采样发现网约车司机的收入普遍高于出租车司机收入，出租车司机是否使用打车软件也关系着显著的收入差距，打车软件的介入能明确降低出租车的空驶率。互联网技术与平台的介入与否是司机收入差异的决定因素。该研究还做了关于不同平台上司机之间的收入对比，结果也是明确指出滴滴平台具有绝对的优势。

对于乘客来说，打车软件的问世极大程度丰富了全体乘客的出行选择，在没有优惠补贴的情况下，网约车不能很好地降低乘客的打车成本。虽然在一定程度上让乘客的打车体验更加舒适，但已经掩藏不住的价格歧视行为会为平台带来一定的反作用。

综上所述，如何利用大数据进行合理的价格区分，为企业谋取最大利益，同时要把握好敏感的消费者对此的接受程度才是未来企业面临的最主要困境。

4.3 价格歧视对社会的影响

网约车从兴起到现在已经数年，国内市场进一步提高了集中度，在现代互联网技术下，新型商业模式带来的便利及其优势下，滴滴成为占据80%市场份额的最大网约车平台，对其发起挑战几乎是不可能的事情。但平台的垄断对市场弊端显而易见，打车软件成为出行首选，给传统的巡游出租车行业带来毁灭性的打击，企业应该清晰意识到，规则一贯是从内部被击破的。如果一个独家垄断平台持续恃才放旷、创新滞后，在源源涌入的新技术和销售模式的支持下，终将被淹没在时代的洪流中。企业应该在引领行业前进的同时，在行业规范与社会责任等方面作出表率才是应有之责任。

5 结语

互联网技术的进步使大数据时代到来，企业必须注重数据资源的获取，只有掌握了关键技术和海量资料才能真正提高企业竞争力。企业通过数据分析与判断进行客户群体细分，明确消费者的需求并满足弹性不一的特点，针对每一位用户进行单独定价，才能在行业中获得明显的市场竞争优势。但在未来的新型商业模式下，大型电商与互联网企业在进行歧视化定价，开辟新道路的同时，应当注意合理赚取消费者剩余价值，为敏感型客户群体留下余地，以便行业持久健康的发展。

目前尽管对于各种商业模式下的定价问题有很多研究，但是对于大数据时代下，如何利用海量数据精准实施一级价格歧视，赚取最大化的消费者剩余是目前人们面临的崭新课题，关于大数据的相关研究仍处于起步阶段，因此还需要相关学者进行深入研究。

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Research on Price Discrimination in E-commerce Marketing under the Background of Big Data

—— Taking Didi Taxi-hailing Platform as an Example

Wuhan University of Technology

QIAO Zishan

Abstract： Based on the problem of price discrimination in new business models under the background of big data， this paper， on the basis of sorting out relevant theories， further discusses the conditions for implementing price discrimination， taking Didi Taxi-hailing platform and other relevant industry service platforms as examples， and analyzes relevant models and theoretical methods. This paper analyzes this phenomenon from the individual and the social levels， and puts forward that under the new business model after the rise of the Internet， enterprises can achieve discriminatory pricing to consumers. This paper inspires people to think more deeply about the behavior of price discrimination. Apart from its impact on fair competition， whether appropriate application can bring better impact to individuals， enterprises and society and open up a new way of pricing model based on big data in the future.

Keywords： big data; price discrimination; price definition; consumer surplus; social welfare