大数据背景下算法价格歧视之法律规制研究

□ 文 林常静

0 引言

根据中国互联网络信息中心第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年12月，我国网民规模为9.89亿，而我国网络购物用户规模达7.82亿，占网民整体的79.1%。通过网络购物的消费者者必然留下消费痕迹，一些平台则运用算法手段收集消费者数据，并通过数据的整合与分析，推出消费者愿意为某商品支付的最高价格，从而就同一商品向不同消费者提供不同价格，比如，在同一购物平台上检索到的同一商品价格并不相同，针对老客户的价格甚至更高。这种借助算法技术和数据的结合，得出消费者个人爱好等分析结果，最终根据消费者的特征，以尽可能接近消费者最高支付意愿的方式定价之行为，即“算法价格歧视”（Algorithmic Personalized Pricing）。

图1 2016-2020年网络购物用户规模及使用率

1 算法价格歧视法律规制的必要性剖析

从表面上看，通过算法与数据的结合，得出不同消费者对同一商品愿意支付的最高价格，进而对不同消费者提供不同的定价，为平台经营者带来了更大的盈利空间。但实质上，并非任何平台经营者均具有这种数据与算法优势，占据这两者优势地位的超级平台经营者利用算法隐蔽地进行差异化定价时，无形中已将一部分平台经营者排挤出了市场。同时，超级平台经营者增强算法和数据优势的欲望也将愈加强烈，这促进了其排他的行为，比如，致力于加强数据壁垒，防止其他平台获取同一市场的消费者数据，从而削弱其他平台经营者的竞争力，排斥竞争，这并不利于我国法治化营商环境的建设。

除此，一些平台经营者利用算法进行定价的运作方式并不为消费者所知，而即使告知消费者运作方式，其亦采取“居高临下”的态度，强制消费者勾选“有关协议的同意”，否则不得使用该平台，于此，消费者只能“leave it or take it”（接受或拒绝），这无异于变相地强制消费者同意平台所提出的条件，损害消费者的合法权益。另外，基于以往使用的体验，消费者对平台产生了一定的信赖，这种信赖可谓心理上的一定合理期待，比如针对同一产品，作为老客户的消费者认为自己理应得到更多优惠，或者在平台经营者调整价格时，自己与其他消费者所享有的价格至少是一致的，但平台经营者实施的算法价格歧视行为却背离了这种合理期待，为老客户提供的价格往往比新客户更高。长此以往，消费者的信心将受到打击，对经营者自身来说，其将面临用户流失的风险，可谓得不偿失，同时，消费者的权益无法得到合理保障，市场经济发展的原动力容易受挫，这些并不利于经济的可持续发展。

总之，短期来看，不受限制的算法价格歧视行为似乎可助力平台经营者攫取更大的利润，扩大盈利空间，社会整体福利也得到提升，但长期来看，这将打击消费者信心，挫伤市场经济发展的原动力，最终承受不利后果的，仍是平台经营者自身。

2 算法价格歧视的法律规制困境

近几年来，“算法价格歧视”话题愈演愈烈，人们对其加以规制的呼声也愈来愈高。其实，针对算法价格歧视，我国《消费者权益保护法》《价格法》以及《电子商务法》《反垄断法》等均有所规定，但在大数据背景下，随着算法技术的深入发展，算法价格歧视行为显得日益复杂，为算法价格的法律规制带来了更大的挑战。

2.1 算法价格歧视有别于传统价格歧视

根据我国《反垄断法》第二十二条，传统的价格歧视行为是指具有市场支配地位的经营者没有正当理由，对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇。算法价格歧视行为与其主要区别在于：二者的价格形成基础不同。传统价格歧视是由供给方的垄断地位决定的，比如在纵向垄断中，厂家与经销商达成协议，限定经销商向第三人转售商品的最低价格；而算法价格歧视是在供需双方互动的基础上形成的，即用户使用平台时无法避免地留下浏览痕迹，平台经营者（供给方）便可通过该痕迹的收集分析，推得消费者（需求方）为某一商品愿意支付的最高价位，并基于此进行定价。

由于价格形成的基础不同，算法价格歧视与传统价格歧视表现出来的特点亦不相同：算法价格歧视行为更具隐蔽性和复杂性。其一，算法定价涉及繁杂的代码，其内在原理和运作机制本身就难以为公众所理解，况且，随着时间的推移，算法技术也会不断升级，哪怕是算法的专业人士也不一定掌握其运作与决策模式，这使得算法的透明性和可解释性大打折扣；其二，算法定价的披露并不透明。由于算法技术涉及平台经营者的核心竞争力，平台经营者往往倾向于有限公开自己所掌握的数据和算法，以维持自己的相对优势。而由于算法定价的过程不公开，消费者只能得知输入和输出的数据，却无法得知算法的具体运作规则、详细参数等，也并不明确算法的最终目标与意图，因此往往无法知晓某一商品的定价是否为算法决策。再者，由于物理空间的分隔以及算法定价机制的灵活多变，数字化交易中的消费者缺乏现实交流、比价的机会，故难以验证平台产品价格的合理性。其三，在算法技术的加持下，平台经营者的定价方式呈现智能化、动态化特点，这不仅导致算法价格歧视的证据难以固定，亦为外部监管部门的终端价格监管带来了挑战。

2.2 算法价格歧视的违法性认定困难

根据我国《反垄断法》第二十二条，算法价格歧视行为针对的对象为条件相同的交易相对人，则何为“条件相同”？我国《关于平台经济领域的反垄断指南》第十七条规定，条件相同是指交易相对人之间在交易安全、交易成本、信用状况、所处交易环节、交易持续时间等方面不存在实质性影响交易的差别。但在数字化交易中，如何认定交易相对人在“交易安全、交易成本”等方面并不存在实质性影响交易的差别，该指南并未进一步予以明确。为了加以明确，《反垄断法》第二十二条第一款通过事实描述的方式阐明了价格歧视行为的表现，如以不公平的高价销售商品或者以不公平的低价购买商品；没有正当理由，以低于成本的价格销售商品等。然而，其内容并不足以覆盖新兴的算法价格歧视，无法对算法价格歧视起到有效的规制作用，若仍沿用传统的违法性认定路径，难免力有未逮。

2.3 算法价格歧视行为的主体范围把握困难

根据《反垄断法》第十七条之规定，目前，我国法律所规制的算法价格歧视行为之主体仅限于“具有市场支配地位的经营者”，但在实践中，不具有市场支配地位的平台经营者同样可以借助数据和算法的相对优势实施这一行为。换言之，在大数据时代，不具有市场支配地位的平台经营者若能收集到一定数量的用户信息，在算法技术的帮助下，也能够实施算法价格歧视，排斥竞争。但值得注意的是，大数据产业对于我国信息经济以及其他传统产业的升级具有重要作用，若随意扩大该类行为的“主体认定”范围，可能会有碍于互联网产业的发展。因此，在主体认定表象的背后，其实隐藏着不同法益的强烈碰撞，而如何平衡好不同的法益，把握好算法价格歧视行为规制的力度，也正是法律在规制该类行为时面临的一大难题。

3 算法价格歧视之法律规制路径优化

3.1 立法部门维度

首先，应明确算法价格歧视的违法性认定标准。在我国反垄断视阈下，算法价格歧视的对象是条件相同的交易相对人。但何为“条件相同”，标准不甚清晰。对此，笔者以为，在互联网环境下，如果平台经营者未于事前告知说明基于算法定价的相关信息（比如收集和分析消费者数据的目的、种类、方式和期限等），则可就此推定平台经营者面对的所有消费者都是“条件相同”。理由在于：基于“算法黑箱理论”，用户无法得知算法的内部运作过程，只能看到智能系统输入和输出的数据。在算法价格歧视中，消费者只能被动得知自己所检索的某一商品的定价，而平台经营者为攫取更多的消费者剩余，扩大盈利空间，却可大肆收集消费者信息，利用算法分析消费者为某一商品支付愿意支付的最高价格，以此定价。显然，在这一过程中，平台经营者本身就处于较消费者优势的地位，二者之间存在着巨大的信息鸿沟。出于法益平衡的考量，作出上述推定，使“法律天平”更多地倾向弱势地位的消费者，不仅更有利于消费者权益的保护，亦对平台经营者起到警示之用。

其次，应明确平台经营者在运用算法进行定价决策时的相关告知说明义务，比如向用户说明其收集的数据范围、收集的目的、运用的算法以及该算法所参考的系数等。另外，在必要情形下，可以要求经营者就算法采集的具体信息、算法规则等向监管部门进行有限度的公开，以便相关执法部门的监管。

3.2 监管部门维度

3.2.1 建立事前审查机制

作为新兴的技术模型，算法定价模型具有较强的隐蔽性和复杂性，且仍在不断升级革新，而由于市场信息的不对称以及监管技术的滞后性，传统的法律规制手段往往难以及时、准确地识别出算法价格歧视行为，且即便发现该行为，亦难以将相关证据予以固定，故构建算法定价的事前审查机制，实为必要。

建立算法审查系统。算法价格歧视具有复杂的内在原理与运作机制，若缺乏技术的支持，则相关的法律条文、监管规则将形同具文，因此，在应对算法价格歧视时，应树立“以技术应对技术”的理念，建立算法审查系统。将被审查的定价决策算法接入算法审查系统中，通过含有合规性判断的审查算法审查，使被审查算法能够在预先设计的监管框架下一定程度地表明其运行的逻辑架构和表现效果。

允许第三方评估机构的介入。囿于算法价格歧视天然具有的专业技术壁垒，单由政府监管部门进行技术审查，恐怕力有未逮。政府监管部门可与第三方评估机构合作，协同监管，由具有专业知识和人才优势的第三方评估机构对相关算法决策加以审查，比如审查算法的应用意图及其现实运作机制、在线跟踪平台数据收集的去向等，根据评估机构的初步审查结果，若平台经营者存在滥用算法定价，损害消费者权益或排斥竞争的情形，则监管部门可对其予以警告，若该平台经营者仍不整改，则可将其列入黑名单，运用算法审查系统对其定期查访，以强化监管。

3.2.2 构建不具有市场支配地位之平台经营者监管机制

谈及算法价格歧视的法律规制，不具有市场支配地位的平经营者往往未能引起重视，然而，实际上只要拥有足够的数据收集能力与算法技术优势，不具有市场支配地位的平台经营者亦能实施算法价格歧视。为此，应发挥行业协会的自律作用，以弥补政府监管的不足。政府部门与行业协会的监管是两种不同的监管方式，在应对不具有市场支配地位的平台经营者实施的算法价格歧视时，行业协会拥有更加完备的算法技术知识，能够结合产业信息，更为合理地分析平台披露信息的充分性，以及理解其是否利用算法价格歧视损害消费者或破坏市场竞争。行业协会应立足行业需求制定自律规则，规范平台经营者算法定价的应用；建立投诉渠道，收集整合消费者或其他平台经营者的投诉信息，对违规者进行进一步审查评估，并建立反垄断风险清单，对平台经营者加强反垄断合规指引，也可与反垄断机构相协作，促进多元监管机制的构建。

3.3 平台经营者维度

当消费者进入相关平台时，往往需要勾选“知情同意”协议，若其拒绝勾选，则无法进入平台系统。这样的协议并未赋予消费者退出的机会，实质上是变相地强迫消费者同意平台经营者进行数据收集和相关算法决策，为平台经营者避免承担法律责任提供了正当理由。申言之，平台经营者可能会以获得消费者同意为由，主张自己不应承担消费者受到算法不利决策之法律责任。由此可知，这样的“知情同意”协议难免流于形式，并无益于消费者权益的保护，故而构建消费者退出机制具有重要的现实意义。

平台经营者应对“知情同意”协议内容予以划分。可制定算法决策的专门协议，将数据收集及算法决策与其他不得违规的条款内容予以区分，不得因消费者不同意数据抓取或算法决策而阻止其进入平台系统。

建立消费者申诉渠道。算法价格歧视本身蕴含的原理机制就超出了公众认知的范围，当消费者发现其权益受到平台经营者算法决策的不利影响时，其应当具有提出质疑的权利。因此，平台内部应开通申诉渠道，允许消费者作出不利反馈，并及时回应，不应以此为由阻止消费者进入平台系统；除此，消费者协会或行业协会亦可建立专门的投诉平台，为消费者申诉提供更多渠道，若平台内部的消费者申诉未得到回应时，由外部监管力量介入审查，敦促平台经营者作出整改，能够起到更加有效的监管效果。

4 结束语

在数字经济背景下，“数据犹如新石油”（data is the new oil），对平台经营者具有巨大的、潜在的利用价值，但令人忧心的是，平台经营者对数据的过度摄取与利用已然超越了提供服务或改善服务的目的。自2008年的《反垄断法》实施十几年来，为了促进互联网行业以及数据经济的发展，我国反垄断监管部门在认定平台经营者实施垄断行为时一直抱着包容审慎的态度，而今我国的数字经济已逐渐发展成熟，在这一发展进程中，一些平台经营者借助新兴算法技术，结合数据优势实施隐蔽的算法价格歧视行为，不仅损害了消费者的合法权益，打压其他竞争对手，也损害了社会的整体福利，因此，加强算法价格歧视行为的法律规制具有正当性基础。有鉴于此，本文从立法部门、监管部门、平台经营者自身三个维度出发，提出算法价格歧视法律规制的优化路径，这些措施并非是为了打压数字经济或互联网产业的发展，而是为了规范其发展轨道，推动我国良好营商环境的构建，从而促进我国国民经济的可持续发展。