数字化平台经济中的算法价格研究

一、前言

数字化平台经济的迅猛发展依赖于大数据和人工智能技术，算法价格作为一种新兴的定价策略，逐渐被广泛应用。通过动态调整和个性化定价，算法价格实现了市场资源的高效配置和企业盈利能力的提升[1]，然而，这种定价方式也引发了社会公平、消费者权益和市场竞争等方面的争议。因此，研究数字化平台经济中的算法价格，不仅有助于深入理解其运行机制和影响因素，还能为制定合理的监管政策、保障市场公平和消费者权益提供重要参考。

二、数字化平台经济与算法价格概述

（一）数字化平台经济的特点与发展趋势

数字化平台经济以数字化为基础，其显著特征之一是其高度网络互联，使得来自世界各地、不同领域的参与者能够直接进行信息交流共享，从而推动了资源高效分配与市场全球化。这种跨国贸易的桥梁化方式，让各国制造业得以跨越国界，与世界各地的消费者直接进行交流，从而加速了贸易的国际化进程。数字化平台经济具有显著的网络效应，随着用户数量的增多，平台的价值和影响力呈指数级增长，形成了正向的良性循环。以数据为基础的数字化平台经济借助数据分析与人工智能技术，深度洞察消费者需求和行为习惯，实施定制化定价和精确营销等策略。未来，数字经济将继续向生态化、智能化方向发展，向全球化布局迈进，为世界经济增长与革新注入新的动力。

（二）算法价格的定义与影响因素分析

算法价格指的是在数字化平台经济中，通过算法和人工智能技术自动计算和调整的价格。价格根据大量实时数据进行动态调整，涉及消费者行为、市场供需变化、竞争对手价格以及历史交易数据等多种因素，其定义包含两个关键要素。一是依靠算法和数据处理，针对不同用户群体实施个性化的付费计划。二是针对不同需求的消费者，实施差异化的价格政策和服务计划，带给各类顾客独特价值体验。影响算法价格的因素涉及多个方面，包括用户属性（如地理位置、消费习惯）、市场环境（如供需关系、竞争程度）、平台算法（如数据处理、定价模型）等，诸多因素相互作用，共同影响着计算方法在价格区别方面的实际执行及其效果。例如，一个在线零售平台可能会根据用户的地理位置、购买历史和点击行为，对不同用户实施不同的折扣策略。同时，市场竞争的激烈程度和供需关系也会影响平台的定价决策。

（三）数字化平台经济中算法定价差异的实例分析

在以数码科技为基础的电子商务平台上，亚马逊实施的量身定制的价格策略堪称成功的商业典范。作为世界领先的网络销售企业，亚马逊凭借大量客户数据和先进的数据技术，推行个性化定价方法，旨在提高利润和消费者满意度。根据《华尔街日报》的调研资料，亚马逊采用专属的计算模型，实施针对不同地区消费者和各类用户的具体化定价方法。高端社区顾客往往面对较高价格，而边远地区或经济条件较差的消费者则可能享受到更优惠的价格。该定价方式引发了广泛的讨论，因为不公平的费用可能已经损害了消费者对平台的信任和其声誉。进一步分析亚马逊的个性化定价案例，可以看到其背后的技术和算法逻辑。亚马逊利用广泛的数据分析和高级的计算方法，全面整合消费者地理位置、网页浏览信息、消费习惯等多方面数据，从而塑造了独特的消费者标识。然后，根据信息进行定制化商品定价。例如，亚马逊会根据用户的购买历史和浏览偏好，推测其购买决心与价格敏感度，从而展示不同的定价策略。个性化的定价策略助力亚马逊公司收入与利润的双重提升，但也遭到了消费者的质疑和批评，认为该做法侵害了消费者权益和市场公平性。该实例凸显了在数字化平台经济中，算法执行的价格分层策略所引发的实际问题。尽管依据消费者个性化需求设定价格能够推动市场秩序良好运转并提升平台的盈利空间，但该做法所隐藏的不公平性和信息公开度不足的问题同样需要严肃对待。因此，有必要对算法所导致的价格差异进行严格规范与标准化处理，以保障网络平台经济的公平竞争与消费者权益得到有效保障。

三、算法价格的形成机制

（一）数据收集与分析

算法价格的形成机制始于广泛且细致的数据收集，包括用户行为数据（如浏览记录、购买历史、点击习惯）、市场供需信息、竞争对手定价、历史销售数据、社交媒体反馈以及外部经济环境数据（如宏观经济指标、季节性变化）[2]，见表1。数据经过复杂的清洗、标准化和整合后，输入到高级分析和机器学习模型中进行深度分析。通过特征提取和模式识别，模型能够揭示数据间的内在联系和规律。然后，利用预测算法和优化算法，动态调整价格，确保在各种市场条件下实现收益最大化和竞争优势。同时，模型持续自我学习和优化，通过反馈循环不断提高定价精度和响应速度，从而形成一个自适应、智能化的价格形成机制。

（二）个性化定价与差异化服务

个性化定价和差异化服务需要依托精确分析消费者数据并进行定制化。例如，航空公司可以根据消费者的购票时间、出行时间和历史消费记录等因素，实施个性化定价方法[3]。某些消费者经常在周末或节假日购买机票，航空公司可能会向其报价较高，而那些在旅游淡季购票的消费者可能会享受到更优惠的价格。在数字化平台经济领域，提供量身定制的服务是关键策略之一。例如，在线视频观看网站可以根据用户的观影偏好和经济能力，提供多样化的订阅服务套餐。差别化的服务能精准地满足不同用户的需求，提升用户满意度和忠诚度，从而促进平台的持续增长和盈利能力的提升。

（三）用户反馈与算法优化

数字化平台经济通过汇总用户的反馈信息，包括评分、评价、申诉等，了解用户对定价策略和服务的满意度以及提出的建议和意见。例如，某在线旅游中介可以通过消费者对住宿设施的评分和评价，了解其对价格和质量的满意度，并相应调整定价策略和服务标准。此外，平台可以借助数据处理和人工智能等技术手段，优化算法，提升个性化定价以及服务的准确性和效能。比如，网络销售巨头持续对其推荐算法进行精进升级，以增强推荐结果的准确性和提升顾客的消费转化率。通过不断收集用户反馈并优化算法，平台能够有效地开展定价策略，提高用户满意度和企业的经济效益。

四、算法价格的影响

（一）社会公平与消费者权益

算法价格对社会公平和消费者权益的影响是一个复杂的问题。首先，算法价格通过个性化定价和动态调整，能够根据消费者的支付意愿和购买历史进行价格区分。个性化的定价策略虽然提高了企业的利润，但也可能导致价格歧视，使得不同消费者为同样的商品支付不同的价格，尤其是在缺乏透明度的情况下，该做法可能加剧社会不平等，尤其对技术不熟悉或经济条件较差的消费者不利。此外，算法可能基于偏见的数据或不完善的模型进行决策，进一步扩大了社会不公平的风险[4]。

算法价格的使用在一定程度上有助于市场效率的提升，但也可能损害消费者权益。算法的透明度和可解释性不足使得消费者难以理解价格变动的原因，从而失去对价格的控制权和知情权。消费者可能会感觉被操控或剥削，特别是在定价缺乏明确规则或标准的情况下。此外，算法可能会滥用用户数据，侵犯隐私权，引发道德和法律问题。因此，为了保护消费者权益，监管机构需要制定相关政策和法规，确保定价算法的透明、公平和合理，并防止数据滥用和隐私侵害。

（二）市场竞争与产业生态

算法价格对市场竞争和产业生态的影响深远而复杂。算法价格能够提升企业的定价灵活性和响应速度，使其能够更快地适应市场变化和竞争压力。动态定价方式可以帮助企业在竞争中占据优势，特别是在电商和共享经济等高度竞争的行业。然而，当所有企业都采用算法定价时，市场竞争可能变得更加激烈和复杂。企业间的价格战可能加剧，导致价格波动频繁，对市场稳定性产生负面影响。此外，大型企业由于拥有更多数据和先进的算法技术，在竞争中占据更大的优势，进一步加剧市场集中度和垄断风险。

算法价格的普及对产业生态也有深刻的影响。通过精准的定价策略，企业可以有效地分配资源，提高运营效率，并推动整个产业的数字化转型。然而，算法价格也可能带来负面效应，如中小企业因缺乏数据和技术支持，难以与大型企业竞争，面临被市场淘汰的风险。此外，算法价格可能影响供应链上下游的定价策略和利润分配，改变传统产业链的生态平衡。为应对以上挑战，需要建立公平的竞争环境和有效的监管机制，确保算法价格在促进市场效率的同时，维护产业生态的健康发展。

（三）数据隐私与信息透明

算法价格对数据隐私与信息透明提出了严峻的挑战。算法价格依赖于大量个人数据，包括用户的浏览记录、购买历史、地理位置等敏感信息。数据收集和处理过程可能侵犯消费者的隐私权，特别是在数据泄露或滥用的风险下[5]。消费者可能并不完全知晓或理解其数据是如何被收集和使用的，信息不对称使消费者在交易中处于弱势地位。为了保护数据隐私，企业需要采用严格的数据保护措施和透明的数据使用政策，同时监管机构也需要制定和执行相关法规，以防止数据滥用和隐私侵犯。

算法价格的运作缺乏透明度，使得消费者难以理解价格的形成机制。由于算法模型通常是复杂且专有的，企业往往不会公开其具体运作原理和数据来源。不透明性导致消费者对价格的公平性和合理性产生怀疑，降低对企业的信任度。此外，缺乏透明的定价信息也可能限制消费者做出明智的购买决策，影响市场的公平竞争。因此，增加算法价格的透明度是关键，包括提供清晰的价格计算依据和过程解释，以及建立独立的审计机制，以确保算法定价的公平性和合理性。在平衡数据隐私与信息透明之间，需要多方合作，推动技术创新和政策规范的同步发展。

五、算法价格的治理与规范

（一）法律法规与监管机制

在法治领域，立法者应制定明确的法律条款，明文禁止网络平台利用算法进行价格歧视，以确保消费者合法权益不受侵害。规定应涵盖对于个性化定价策略和特色服务的限制，保障价格的公正性，而非基于消费者的个人属性或历史行为记录。法律规定应要求平台在实施差别化定价时，向用户明示其规则并赋予用户选择权，同时严禁平台根据用户的种族、性别、地理位置等敏感信息进行差别对待。此外，应当建立明确的制度，对违法行为进行严厉处罚，以起到警示作用，确保消费者不受恶意定价之害。

在监管方面，监管部门应加强对数字化平台经济的监管，建立完善的监管框架和监督制度，以跟踪和预防算法歧视定价的现象。相关部门应定期对数字化平台经济的算法定价机制进行严格审查，以确保其符合法律和监管标准[6]。监管部门应有权要求网络平台披露其个性化定价算法的运作机制和数据处理流程，以确保其操作的合法性和合规性。监管机构应与行业组织和消费者团体加强合作，共同监管市场活动，快速识别并处理价格不公平行为。

（二）技术手段与算法透明度

为了提高数字化平台经济的算法透明度，平台可以采用技术手段向消费者展示个性化定价的逻辑，旨在加深消费者对定价策略的理解和信任。平台可以利用数据可视化技术直观呈现用户个性化定价的核心影响因素和关键决定因素，包括用户的购买记录和所在地区等。通过直观的辅助工具，顾客能清楚地了解为何会面临特定的费用标准，从而深入地理解和接受量身定制的定价方案。例如，一些航空公司在其在线预订系统中提供了解释，针对特定时段如节假日或高峰期机票价格上涨的情况，旨在提升顾客的认知和认同感。

数字化平台经济可以利用技术监控和识别算法的价格不公行为，快速发现并遏制不当行为。平台可以利用数据分析和机器学习技术构建算法模型，以识别用户数据使用情况和定价策略是否存在不当行为。通过追踪用户数据的波动和异常，平台能够及时发现价格不公现象，并采取适当的措施进行调整（见表2）。例如，某些网上购物商城可以追踪顾客的购物记录和行为模式，以发现是否存在根据性别、种族等个人信息进行的不公正价格设定，从而维护消费者的利益并确保平台的合规性。

（三）创新模式与社会共治

在探索创新经营模式和收入来源时，数字化平台经济可以减少对个性化定价策略的依赖，从而降低价格差异化的风险。一些依赖数字技术的平台通过推出付费会员和增值服务等方式找到了盈利点，而不仅仅依赖于为商品和服务设定个性化价格。例如，某视频服务网站可以推出多种级别的付费会员计划，其中包括高质量视频播放和无广告观看等特权，以吸引用户支付会员费用。通过该策略，平台可以拓展多样化的盈利途径，减少对个性化定价的依赖，降低价格差异化的风险，同时提升用户体验和满意度。

在社会共同治理领域，各方可以合作应对算法价格的挑战，共同打造由众人共同努力建设的良好治理环境。消费者团体可以发起抗议运动，监督网络平台的行为，促使市场向着公平的竞争方向发展。政府、商业实体和学术界应加强合作，共同探讨和研究解决算法导致的定价不公问题的策略和路径。政府应制定相关政策和法规，加强对数字化平台经济的监管，确保其合法合规运营。同时，平台应积极配合监管政策，加强自身管理和自我约束，确保公平定价。学术界可以展开深入研究，提供理论和技术指导，为解决算法歧视定价问题提供支持。

六、结语

算法价格在数字化平台经济中既是促进市场效率和企业盈利的重要工具，又可能引发社会不公平和消费者权益受损等问题。本文通过对数字化平台经济特点、算法价格形成机制以及其影响因素的深入分析，揭示了算法价格对社会公平、市场竞争和数据隐私等方面的潜在影响。针对以上问题，本文提出了法律法规、技术手段和社会共治等多方面的治理与规范措施，以期实现数字化平台经济的可持续发展和良性运行。未来，需要继续加强研究力度，探索更加有效的治理模式和机制，促进数字化平台经济健康、公平、可持续发展，为社会经济进步做出积极贡献。

引用

[1]赵涵.“大数据杀熟”类案裁判如何实现说理？——以“刘权案”为中心[J].金陵法律评论，2023（00）：152-179.

[2]孙颖.消费领域数据平台算法价格歧视的外部规制[J].中国市场监管研究，2022（03）：16-21.

[3]刘延雪.算法价格歧视下消费者感知背叛与应对策略分析[J].价格月刊，2024（03）：39-46.

[4]吴奕浏，黎昊阳.算法推荐与平台责任的立法完善研究[J].网络安全技术与应用，2024（01）：117-119.

[5]吴艺.大数据背景下商品算法价格歧视的规制研究[J].商场现代化，2022（12）：19-21.

[6]林嘉，罗寰昕.迈向信任的算法个性化推荐——“一键关闭”的法律反思[J].编辑之友，2024（03）：79-88.

作者单位：中国石油大学（华东）

■ 责任编辑：韩 柏 张娟娟