算法个性化定价的反垄断保护研究

谢佳妮

摘 要｜算法个性化定价是平台经济在推动互联网电商发展时因算法技术而衍生出的新问题。我国反垄断法对互联网垄断领域的监管和处罚政策从任其自由发展转变为发展与规范并重，预示着我国反垄断已步入平台经济创新发展新阶段。基于此，本文拟通过解体算法个性化定价的运作流程， 剖析算法个性化定价之下市场竞争和消费者总体福利等因素受到的影响，引出算法个性化定价行为对反垄断法保护权益的损益分析，同时结合反垄断法的宏观政策定位目标和算法个性化定价的客观发展阶段，从逻辑选择、价值平衡、干预限度、综合治理四个方面对算法个性化定价进行多角度规制，提升反垄断法对算法个性化定价的规制能力，以期更灵活动态地维护互联网市场的竞争秩序，促进创新激励。

关键词｜算法个性化定价；反垄断法；平台经济；市场竞争；消费者福利

Copyright ? 2024 by author （s） and SciScan Publishing Limited

This article is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. https：//creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

一、引言

自20世纪末，大量具有互联网技术特征的新兴企业崛起，剧烈冲击了以技术优势为主的传统行业，并迅速占领市场优势地位。从全球互联网经济的发展状况来看，该行业近年来不仅培育了许多具有巨大市值和潜力的线上企业，也几乎将所有大的线下企业卷入其中，全球的中大型企业无一不重视其线上业务的拓展。本文研究的个性化定价行为主要针对提供电子商务服务领域的互联网企业。互联网企业的规模效应和用户粘性巨大，在互联网平台电商不到二十年的发展进程中，以亚马逊、淘宝、京东商城为首的电商占据市场巨大份额，截至2022年淘宝注册用户已高达8.4亿，在长达十几年的发展中一直维持着高水平的用户使用率，足以见得互联网产业中市场主导者往往能获得高额利润，市场份额的扩大本身就意味着利益的扩大，而且其定价策略不完全以成本和市场供需关系为基础，而是以用户个人需求和价格承受能力为标准，经营者利用数据和算法技术对消费者的消费偏好进行搜集和预测，并针对不同消费者实行差别化定价。

2020年底中央政治局会议提出“强化反垄断和防止资本无序扩张”，将其列入2021年的重点任务，2021年初国家反垄断委员会发布《关于平台经济领域的反垄断指南》，标志我国关于互联网平台的反垄断进程已拉开序幕。

我国反垄断法对互联网平台垄断行为既有宏观政策，也有微观进路，宏观政策体现的是我国政策导向和整体局势的判断，微观进路则是对法律和经济的技术性优化。当法律需要做出时移势易的转变时，应首先基于我国国情确定适合我国市场经济发展的宏观基调，把握反垄断的总体走势，在此基础上进行技术性分析和具体措施的设计。

本文拟通过对算法个性化定价这一行为深入剖析，探究该行为的运作流程，并对其市场竞争效果进行利弊评估，着眼于社会整体效应，兼顾提高效率与保护权益，在现行反垄断法的宏观政策之下，提出顺应平台经济规模化发展的微观进路，使算法个性化定价行为在合理正当范围内高效运行，同时激励平台经济创新发展，维护互联网市场公平竞争。

二、算法个性化定价的行为剖析

（一）算法的定义

随着互联网时代的高速发展，消费者的个人信息、消费偏好等都暴露在大数据之下，商家通过大数据的精准算法，针对不同消费者的支付意愿和支付能力精准推送不同的产品和服务，同时，利用老顾客对产品和服务的高需求及消费惯性思维，精准涨价，此类现象就是“算法个性化定价”。

我国现行立法对“算法”并无明确定义，2021年11月上海市市场监督管理局印发的《上海市网络交易平台网络经营活动算法应用指引（试行）》将“网络营销活动算法应用”定义为通过互联网等信息网络销售商品或者提供服务时，应用算法技术实施各类自动化决策，包括向消费者个人进行信息推送或商业营销、提供搜索结果、开展交易等。算法通过算法制定者提前编写、设定的程序和编码识别特定对象，其中人工智能的算法更具有深度识别的功能。

（二）算法个性化定价的运作流程

算法个性化定价（Algorithmic Individualized/Personalized Pricing）是算法技术在互联网电商平台的一大应用，算法通过识别消费者的消费偏好和支付意愿（Willing to Pay）对其设定差异化的价格，学界对此有几种不同观点：一是“侵权行为说”，有学者认为经营者利用信息不对称的优势对消费者区别定价，侵犯了消费者的知情权和公平交易权；二是“价格歧视说”，有学者认为“大数据杀熟”借助算法分析不同消费者的最高支付能力，从而进行差别定价，属于一级价格歧视；三是“算法滥用说”，有些学者认为应该强调“大数据杀熟”的技术路径，即经营者利用大数据技术对相同的商品或技术进行无正当理由的差异性定价行为。综上，算法个性化定价行为是经营者利用算法技术收集和分析消费者的个人信息，根据不同用户消费特征（如个人支付能力、选择偏好、消费频率、网页App的浏览时间、所处一天中的时间段等）对同一商品或服务进行不符合价格規律和正常市场定价的差异性定价行为。

算法个性化定价的流程可分为三步。

第一，收集消费者个人信息，构建数据库。电商平台收集信息的主要渠道有两种，一是消费者在成为电子商务平台用户时，需要通过平台设置的点击合同对个人信息和基本情况进行确认使该信息采集行为合法化，包括但不限于收货地址、手机号、与该账号关联绑定的支付账户等。二是平台自行采集用户个人信息，商家利用算法技术对消费者的浏览、点击、购买、收货、评价、退货、投诉等数据进行收集和积累，如此多层次立体化的数据互相融合和影响，就逐渐成为平台的大数据。

第二，通过数据处理对用户画像。经营者追踪消费者的浏览、购买记录，对消费者绘制出具有个人特征属性的数据图像，有学者将数据分为消费者属性数据和消费者行为数据，运用模型验证，推测预估出消费者的支付意愿、消费偏好及支付能力等。

第三，利用算法实现差异性定价。在此存在一个算法技术是否中立的争议性问题，法律在处理其与科技的关系时常受到技术中立原则的掣肘，技术受科学的客观性之影响而具有客观面向，但技术有其自身的发展模式和逻辑，算法技术体现其制定者和操纵者的主观意志，经营者通过提前设定算法程序对不同消费者进行识别和筛选，根据消费者的消费频次、消费习惯、消费地域、消费能力等因素对其制定不同价格、推送不同商品或服务。

三、算法个性化定价的行为损益之分析

我国反垄断法的主要立法目的包括保护市场竞争机制及其潜在利益。下文将从市场竞争、消费者福利等角度引出算法个性化定价行为对反垄断法保护权益的利弊影响分析。

（一）市场竞争

算法定价一定程度上弥补了消费者与经营者之间信息不对称的问题，经营者通过算法捕获消费者的支付意愿，调整定价，对高支付意愿的消费者提高价格的同时与较低支付能力的低端消费者形成交易，不因传统竞争市场的信息不对称而流失顾客群体，实现销量和利润的双丰收。同时，市场竞争机制也会对不合理定价的商家进行驱逐，维持市场良性竞争，提高社会总体福利。

算法定价对市场竞争的影响从市场供应侧的角度分析：（1）市場扩张效应明显，增加社会总福利。产业的社会福利等于消费者剩余（A）加上生产者剩余（B）之和，经营者通过算法设定略低于消费者支付意愿的定价，压榨了消费者的部分剩余价值，但是支付意愿高的消费者支付更高价格，支付意愿低的消费者支付更低价格，从而避免了在完全竞争市场中部分消费者因价高而放弃交易，流失此交易收益，即无谓损失（C），因此生产者剩余增加，与完全竞争市场中全部盈余流向消费者，寡头垄断市场中全部盈余流向生产者，消费者剩余可能接近零。（2）利于降低生产成本和商品价格。传统经营者想获得商品的最佳定价往往需要通过做大量的消费者信息追踪调研才能获得，费时费力，而算法可以帮助经营者大大缩减定价成本，并及时反馈市场需求的动向，帮助经营者及时优化其经营策略，一方面，经营者通过改善资源配置、简化流程降低生产成本，从而降低商品价格；另一方面，通过这种持续增加，促进企业创新动力，形成企业良性发展。（3）提高既有产品质量，着力开发新产品。算法总能最快捕捉到市场最新动向，分析消费者过去的搜索历史和交易习惯，搜索引擎不但可以识别与某个特定问题最相关的结果，还可以为消费者提供额外“增值”服务。如算法分析过往浏览和购买记录，可以让消费者快速浏览到自己喜欢的商品或网页，节约消费者的时间成本。（4）可以降低市场准入门槛。算法定价可帮助新厂商节约定价成本，快速进入市场，了解市场运行模式，只要购买相关算法软件，就可以快速获得行业特定知识，获得一定市场竞争力，其中以零售行业最为显著。

算法定价对市场竞争的影响从市场需求侧的角度分析：（1）降低消费者的时间成本。在互联网数字生态市场中，消费者可以把消费决策完全交给算法技术，算法极大地降低了搜索和交易成本，新一代算法还可以实现跨系统交流，实现自动筛选、自动比价、自动交易全套流程。（2）拥有“数字管家”的消费者可以驱动企业创新和良性竞争。消费者在算法技术的帮助下拥有更广泛的选择权，消费者通过多方比价或其他维度的比较选择更有竞争力的经营者进行交易，从而驱使市场内原有厂商不断创新升级其产品和服务，同时激励新的厂商进入市场。

（二）消费者福利

美国宾夕法尼亚大学曾做过一项调研，调研结果显示约有78%的受访者表示“不愿意因上网痕迹而得到量身定制的价格折扣”。经济合作组织公布的一项实验数据显示，爱尔兰有66%的受访者认为“不应该允许个性化定价的存在”，智利也有51%的受访者如此认为。从上述调研可以发现，从消费者朴素的直觉来说，个性化定价显然违背了公平公正的道德伦理价值，因此被他们排斥和反对，但是仅仅依靠消费者们的直觉和小范围的社会调查无法全面评价算法个性化定价对消费者整体福利的影响。

1.算法探明消费者的支付底线，减少消费者剩余

消费者剩余，又称“消费者的净收益”，是指消费者的支付意愿减去消费者的实际支付金额，消费者剩余衡量了消费者自己感觉获得的额外利益。在算法之下，虽然经营者可以提高销量，完成额外交易，增加社会总福利，但保留价格较高的消费者在统一定价下可享受的消费者剩余被剥夺，经营者可以探明消费者的支付底线，消费者整体福利流失，这是禁止算法个性化定价最有力的理由。但有研究表明，这种理论上的伤害只是一种可能存在的伤害：有学者研究表明，当市场从统一定价转变为算法定价后，社会总福利和消费者剩余可能同时增加或减少，也有可能消费者剩余减少的同时，社会总福利再增加。这是因为在互联网数字市场中，价格歧视可能存在很多形式，除算法导致的价格歧视之外，其他因素占据主导地位从而影响着社会总福利或消费者剩余。

2.算法导致消费者剩余在不同消费者群体之间重新分配

算法个性化定价可以使支付意愿较低的消费者获益，同时压缩支付意愿较高的消费者，使资源重新分配，提高资源分配效率，也即消费者剩余的重新分配。在此种意义上，算法给予了市场一次再分配的权利，根据消费者的财富占有程度对价格重新调整，给相对弱势群体（在此补充一个体现算法公平性的现象，其实算法并不是对跨越大幅度阶层的人进行交叉补贴，只是同一阶层或者相邻阶层的消费者进行资源流动，因为本质上商品的等级已经为消费者分了类，购买同一种类商品的消费者说明其财富能力不会相差太远，所以算法仅让资源在小范围内交叉补贴，这亦是其存在的合理性理由之一）一定的价格补贴。在实践中，英国金融市场行为监管局（FCA）认为，只要价格歧视的程度在合理范围内，就可以促进竞争，我们需要以积极的方式对待，视个案情况对社会的有益程度持开放性态度。

3.全盘拒绝算法个性化定价会降低经济效率

统一定价方式存在资源配置效率低且不灵活的问题，如厂商定价太高，就会有一部分有意愿购买的消费者打消这个念头，造成无谓损失，而个性化定价可以避免这部分无谓损失。全盘拒绝算法个性化定价不可取，这必然会影响数字经济的发展，同时有学者认为增加社会总体福利但损害大部分消费者福利的做法会引发道德风险。前述爱尔兰和智利对公众的调查体现出的问题是，合理疏导消费者对个性化定价行为消极情绪是重要的，否则公众一味怀疑商家是否存在价格歧视行为而经常四处比价，那么其时间成本和交易成本也大大提高，无论是经营者还是消费者都将陷入“双输”的局面。英国数据伦理与创新中心（CDEI）有审查结论认为：采取合理有效的措施，善于利用数据可以使决策更公平公正，同时建立和维护公众的信任度是创新和成功的关键。

四、我国反垄断法的宏观政策与微观进路

我国反垄断法在互联网电商平台新领域下的进路，应基于宏观指导和宏观判断，同时不可忽视反垄断法“首先而且显然是法律”的特征，在具体的法律实施和反垄断执法行动方面应遵循客观中立的法律分析，保证法律的实施符合法律的价值目标和技术目标。

（一）宏观政策

1.发展阶段

从国际视角看，我国数字经济规模多年位居世界第二，互联网产业已成为我国发展新经济的支柱型产业，甚至与美国齐驱并进，但互联网产业的国际竞争力日趋激烈，需要国内产业强有力的内生驱动支撑，使其在国际上持續保持竞争优势。从国内视角看，互联网产业的兴起推动了技术革新、产业升级和商业模式的创新，同时带动了快递、外卖、网络客服等一批次生行业，极大地刺激经济增长并充分实现就业。尽管已进入数字经济时代，但互联网产业仍处于发展初期阶段，在互联网巨大市场和发展潜力的驱使下，算法定价、“大数据杀熟”、平台限制竞争等行为颇具争议，引起学界的广泛关注和激烈讨论。任何产业在发展到一定阶段和规模时，都会出现利益冲突，对此，应清楚认识到，在互联网电商平台中出现的垄断问题，仍是该产业在发展中的阶段性问题，用发展的眼光全局性地看待问题，应结合我国市场经济的发展需求和发展特征，边发展边解决，在解决中收获更快的发展。

2.政策定位

作为新兴产业，必然要经历先发展后规制的过程。互联网发展之初各种问题尚未显现，而法律需要遵循稳定性特征，不能朝令夕改，因此需要给互联网产业一些发展空间，采取包容审慎的态度，让问题显现，助监管成熟。近年来，我国数字经济规模比重日益扩大，互联网企业占据巨大市场份额，垄断问题日益凸显，2020年底中央经济工作会议提出要强化监管，坚决抵制垄断和不正当竞争行为，同时还进一步明确国家支持互联网企业发展创新，以增强国际竞争力。这说明，我国对互联网企业的政策定位已发生转变，从包容审慎、支持发展到促进创新发展的同时要求加强反垄断监管，依法规范发展，至此，我国互联网产业步入兼顾发展与监管的全新阶段。

3.规制目标

反垄断法的立法目标是追求市场竞争秩序的稳定和规范，除此之外，反垄断法具有其独特的时代使命，即保证充分竞争，追求社会总体经济效率最大化。大数据作为企业核心竞争资源和发展引擎，最大限度保证其流通性，发挥数据共享价值，才能实现社会经济效率最大化，算法个性化定价充分利用了数据共享、数据分析，发挥数据流通和共享价值，但不可令其“野蛮”生长，否则会出现数据垄断行为限制公平竞争、减损消费者总福利等，因此，数字经济时代的反垄断法规制应在发展与规范中寻求平衡点，避免过度干预或干预不足影响到高效经济、创新型技术和社会总体利益提升目标的实现。

（二）微观进路

算法技术因其特有的隐蔽性、复杂性、商业性不易被察觉，因此存在“算法黑箱”问题，法律对算法领域的规制处于两难境地，一是算法可能涉及商业秘密范畴，法律不应介入，二是算法技术体现其制定者和操纵者的主观意志，其中可能涉及价格歧视等反垄断问题，但是迄今为止上位法对算法个性化定价行为仍然没有成文规定，实践中也没有将算法个性化定价行为认定为垄断行为的司法判例。因此亟待学界建构一个清晰的理论框架用以规制该行为，下文就对此阐述个人的一孔之见，以期抛砖引玉，引发学界对此问题更多的思考和研究。

1.逻辑基础：合法性与正当性的选择

通过问卷调查显示，各国消费者对算法个性化定价行为的评价多以负面为主，从正当性的角度来说，消费者们朴素地认为该行为违背了公平公正的伦理道德，社会公众无法接受，尽管如此，这不能成为立法者和执法机构衡量是否应介入干预的标准。从合法性的角度来说，算法个性化定价的潜在法律风险是《反垄断法》所禁止的差别待遇，在认定算法个性化定价行为可能违反反垄断法中的差别待遇时，法规作了三重限制，其一是具有市场支配地位的平台经济领域经营者，其二是有滥用市场支配地位之行为，其三是无正当理由，符合以上三重限制才可能构成差别待遇，需要综合考虑社会总体利益、对经济运行效率和发展的影响等。

2.价值平衡：经济效率与必要妥协

互联网行业垄断有别于传统垄断，以互联网企业为代表的新经济，关系到一个地区或国家未来的竞争力，促进互联网企业的创新就是对经济发展的助力，反垄断法从本质上来说也是为了维护市场竞争秩序，有效配置资源，推动市场经济高效发展，如果执法者和管理者用静止的、单一的、传统的眼光来看待互联网市场，那么就可能忽略潜在竞争或因为不合理干预而妨碍正在发展的互联网技术创新。在互联网垄断行为的限制竞争分析中允许存在“效率抗辩”，因该行业呈现出动态竞争和创新竞争的特征，在这种情况下，对某一时段的垄断行为可能带来的效益与损害应当综合评价，除非是持续一段合理时间以上的垄断行为，否则原则上应当不加干预，“效率抗辩”是美国芝加哥学派提出的更动态、更合理的衡量视角。我国社会主义市场经济的核心是让市场在资源配置中起决定性作用，政府应该在合理限度内干预，应该调整资源配置的不公平，保护竞争，不仅要对竞争立法的遵守，更应在每次反垄断执法实践中彰显。

3.干预限度：理性执法

随着我国平台经济的高速发展，新的商业模式已经形成，亟待与现行法律法规做好初步衔接，同时需要进一步明确平台经济领域反垄断执法原则和目标，在促进经济发展和技术创新的同时为平台经济领域经营者依法合规经营提供更加明确的指引，增强执法针对性，提升监管科学性，保护市场公平竞争和消费者利益。法律应该留有余地，如我国反垄断法第十七条设定了多重限制，其用词之严谨可见立法者和执法者认为反垄断法不可盲目踏足平台经济的正常运行领域。反垄断执法机构的介入可能在短期内形成市场公平公正的导向，但对中长期的市场竞争和创新发展有阻碍之嫌，市场无形的手和政府有形的手并不是非此即彼的關系，反垄断执法机构需要遵循个案分析原则，在具体环境中，面对具体的问题运用不同的竞争理论寻找两者最佳组合，寻求市场自由竞争和政府有力监管的平衡点。因此面对技术升级，反垄断监管方式亦要升级，不是放任不管也不是僵化搬运，而是理性监管，鼓励与约束两者并行，一分为二地看待问题，以适应我国国民经济长期稳定增长的需求。

4.规制路径：以反垄断法为主的综合治理

算法个性化定价行为除可能涉及反垄断的扰乱市场竞争秩序、限制竞争外，还可能侵害消费者的公平交易权、知情权、选择权、个人信息权等权利。算法个性化定价并不是一个纯粹的反垄断问题，还包括消费者权益保护、个人信息保护及隐私权保护等，反垄断法的规制需要其他法律规制的保障和助力。首先，在反垄断保护层面，应重新思考经营者需要满足“具有市场支配地位”的主体条件是否仍然适用于线上购物平台，在线上交易中，数据获得的便利性和算法治理的缺位使不具备垄断地位和支配地位的经营者也可以排斥其他平台的竞争，利用算法将顾客捆绑，并对其差异性定价，因此，立法者应调整主体判断标准，将不具备支配地位但仍通过不正当竞争损害消费者权益、扰乱竞争秩序的中小经营者纳入主体考虑范围。其次，在消费者权益保护层面，无论是《反垄断法》还是《价格法》，针对消费者的算法杀熟、价格歧视的情形都没有明确规定，更多是通过维护市场竞争秩序进而维护消费者的群体利益，随着线上交易方式日渐成熟，算法技术对消费者权利的损害无孔不入，以往这种间接保护的方式存在漏洞，因此将消费者权益保护纳入《反垄断法》《价格法》的直接保护法益范围确有必要。最后，在个人信息保护层面，《个人信息保护法》第二十四条从表述上直指“杀熟”现象，这也是在法条中首次明确立法者对因自动化决策产生的差别待遇的态度，即自动化决策不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇，对个人权益有重大影响时，个人有权要求信息处理者予以说明并有权拒绝。该法条在2021年出台是对线上交易中消费者个人信息保护的一大步跨越，但仍存在不够细化的问题。法条规定的“重大影响”没有具体判断标准，对消费者来说存在搜证、举证困难问题，在实践中难以认定，无法真正激活该条款。

五、结语

算法个性化定价在各种实践场景下的竞争效果表明，该行为并不只是企业谋利和榨取消费者剩余的工具，还有提升社会总福利、促进竞争和创新的优势。学界曾经对该行为用大数据“杀熟”来涵盖，并采取“一刀切”的方式，现在看来并不是明智之举。立法者和执法者都保持冷静审慎的态度是法律严谨性和权威性的保障，公众和执法机构都应该摒弃传统“一禁了之”的观点，正视算法个性化定价带来的挑战和机遇，保持开放合理性的态度，使现行法律不断完善并与大数据背景下平台经济盛行发展的现状接轨，促进平台经济领域创新发展、营造开放包容的发展环境，充分考虑互联网平台经济的复杂性、动态性、技术性等特点，以期保护市场公平竞争，维护各方合法权益，激励平台经济创新发展。

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