熊鸿儒 马 源
“大数据杀熟”泛指互联网平台通过收集和分析用户数据，判断其消费能力，在同一时间、提供同等商品或服务时，向老客户收取更高价格的行为。近年来，该问题广泛出现在电子商务、在线票务、网约车、外卖、网络视频等领域，成为社会关注热点。这类行为牵涉市场竞争、用户知情权、公平交易权和个人隐私权等多个相互交织的监管政策。有必要客观分析该行为的实质和利弊，厘清治理难点，加强基础性制度建设，加快提升监管水平。
一、“大数据杀熟”行为及影响
随着大数据技术广泛应用，互联网平台一方面可以更好地匹配供需，满足用户多样化、个性化需求，实现“双赢”；另一方面也可甄别用户需求，让“大数据杀熟”成为可能。当前，“大数据杀熟”引发众多争议，根本原因在于受影响群体不一，且行为隐蔽性强，利弊影响十分复杂。
（一）“大数据杀熟”行为的主要特点
“大数据杀熟”是一种通俗化表达，即“因人而异、看人下菜”，对特定个体采取不同价格，属于经济学意义上“价格歧视”①的一种表现。实现价格歧视一般需要同时满足两个条件：一是企业具备区别定价的能力，可识别出不同用户的特征和购买意愿；二是用户不能方便地通过倒卖产品而套利。一般而言，价格歧视是扩大供给、促进竞争的重要手段，本身是中性的，在现实生活中也十分常见，如对不同司机收取不同保费，对持有积分卡的超市客户给予不同优惠等。
不过，相较于传统意义上的价格歧视，“大数据杀熟”具有一些显著不同的特点。一是高度依赖用户数据和算法模型。互联网平台掌握丰富的用户数据，可结合智能算法对个体进行精准画像，预测其支付能力、价格敏感度、支付意愿等，并低成本地实施大规模、自动化的“个性化定价”。二是对于用户账户实现价格定向告知。大多时候用户借助电脑或移动终端，凭借自身账号登录后，看到的只是平台展示给自己的价格，而无法像线下“明码标价”式看到对所有用户都一样的价格。三是利用了老用户的消费惯性和忠诚度，实施方式较隐蔽。平台掌握了客户资料、流量轨迹、购买习惯等信息，但消费者因为信息不对称，往往意识不到“被歧视”，加上多数平台的定价算法、规则并不完全公开，消费者遇到类似问题后，维权举证也非常困难。
（二）“大数据杀熟”行为的影响较复杂
在传统经济中，价格歧视行为的福利效应非常复杂，判定违法的难度也较大。进入数字经济时代，无论企业规模大小，都可以基于大数据分析和算法模型，实施“杀熟”行为。这提高了福利效应分析的复杂性：一方面，可以从一般意义上的价格歧视来分析；另一方面，还需要从涉嫌价格误导、价格欺诈的定价行为来分析。主要分析如下。
首先，“大数据杀熟”行为可能扩大市场总规模，提升社会总福利，甚至加大市场竞争。互联网平台提供同类产品或服务，实施基于“大数据杀熟”的歧视性定价行为，不仅满足了高支付意愿（或老用户）群体的需求，还通过低价、优惠券或折扣等手段，满足了低支付意愿群体的需求。例如，网约车如果统一定价3元/千米，则价格敏感性客户可能就不消费了；反之，若对价格不敏感的老用户实施“杀熟”定价4元/千米，对新用户定价2元/千米，则新用户也会使用网约车服务，由此带动了“产出（交易数量）扩张”和“社会总福利提升”。较之统一定价，这类价格歧视还可能提升了社会总福利①：因为在统一定价下，企业只就增量客户进行争夺，价格歧视却使企业可以争夺增量客户和存量客户，有助于激化竞争，改进动态效率。
其次，“大数据杀熟”行为会带来社会总福利的再分配，哪类群体受益取决于具体情形。一方面，就平台和消费者而言，相对于统一定价，互联网平台实施价格歧视有可能会赚取更多利润，但也有可能会遭受损失，因为消费者也可以选择“用脚投票”，转换其他平台进行交易。从这个意义上说，互联网平台利用“杀熟”获取更高利润的行为本身就受到市场竞争的约束。另一方面，就消费者群体而言，实施“杀熟”后，原本无力消费的群体，因为价格折扣成为新增客户，该部分群体的消费者剩余得以提高。但对于老用户而言，因被收取高价格，消费者剩余却降低了。因此，需要针对不同的市场条件，全面看待不同群体间的福利再分配效应。
最后，“大数据杀熟”很可能涉嫌违反市场交易中的公平原则和知情原则，对消费者权益造成实质损害。竞争执法部门最主要的担忧就是平台利用大数据来对用户分类，排除特定人群、排挤或压制竞争以及抬高进入壁垒。例如，当用户习惯或忠诚度培养起来后，一些平台很可能会区隔消费者群体以追求更多利润。从行为经济学视角分析，互联网平台可能通过价格诱导①、水滴定价②或限时折扣等方式，操控普通消费者的认知偏见和购买行为，加剧剥削性价格歧视的风险。英国反垄断机构（2013）归纳了数字市场中损害竞争与消费者利益的价格歧视行为，例如：歧视形式复杂隐蔽，消费者难以觉察；将价格歧视的高成本转嫁给消费者等。更严重的是，如果经营者利用大数据技术进行虚假标价误导或诱骗消费者购买，就明显背离了市场交易中的公平诚信原则，涉嫌“价格欺诈”，对消费者权益产生实质性损害。
二、“大数据杀熟”的监管政策
“大数据杀熟”可利用多个政策工具予以监管，但均需要逐案分析，难以一概而论。从国内外政府部门、产业界和学术界的讨论看，“大数据杀熟”行为至少涉及竞争政策、消费者权益保护、个人数据保护以及反歧视等多项监管关注。我国法律法规中有类似规定，但在具体适用上还有困难。考虑到这类行为相对新兴，近年来包括美国、欧盟、经济合作与发展组织（OECD）等在内的国家或国际组织作了大量探讨，但目前尚无执法案例，并未形成政策定论。
（一）从竞争政策看，直接判定“大数据杀熟”违法难度大，需要逐案进行合理分析
价格歧视行为本身是中性的，“大数据杀熟”行为是否破坏市场竞争需逐案分析其利弊影响及合法性。首先，竞争政策关注的是整个消费者群体的福利变化，而不是一部分群体的福利变化。当消费者容易更换平台(“用脚投票”）时，这类歧视性定价就不足为惧。经济学分析表明，当消费者难以更换平台时，如果这类定价扩大了市场总需求，整体福利很可能也是提高的，如果这类定价减少了市场总需求，那么整体福利将会下降。其次，当考虑是否存在对用户的剥削性歧视时③,不能仅仅考虑市场势力、部分需求减少等对静态福利有害的证据，还要考虑对动态福利的影响。例如，平台利用其技术业务创新获得了超额利润，并进行连续创新，造福于用户，那么从动态视角来看就是有利的，这与促进创新的大目标也是一致的。反之，若为了巩固自身垄断地位，利用超额利润去排挤或限制市场竞争，就涉嫌违法了。再次，大数据虽然为平台实施价格歧视提供了便利，但“杀熟”行为一旦曝光，企业就会陷入信任危机。最后，判定这类歧视行为的合规性受现有法律法规中一些前置条件的限制。《中华人民共和国反垄断法》第十七条第六款禁止“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施差别待遇”，其前提是经营者具有“市场支配地位”，且主要针对企业间交易行为，若要援引该条款，那么需要确认数字平台企业在市场上的确占有市场支配地位。
（二）从消费者权益保护看，重点保护知情权和公平交易权，直接认定“大数据杀熟”的价格欺诈性难度大
消费者权益保护制度对平台与消费者之间的交易行为进行了规定，包括保障用户的知情权和公平交易权等。国内外多数调查研究发现，“大数据杀熟”行为往往被消费者认为是不公平的①；但对于什么是公平，不能仅依据消费者的直观感知来认定，还需要看不同的定价方式下社会福利是否整体上得到了提高。例如，一部分消费者感觉到福利受损了，另一部分消费者却感觉到福利提升了，那么整体福利若提升的话，那么这一行为就有合理的成分。真正需要防止的是带有价格误导、价格欺诈以及基于个体敏感特征（如性别、年龄、种族等）的“杀熟”行为。《中华人民共和国消费者权益保护法》强化了经营者义务和责任，细化了知情权、公平交易权等；《中华人民共和国价格法》对“明码标价”要求是“同等交易条件”；《禁止价格欺诈行为的规定》规定“价格欺诈”是指“经营者利用虚假的或者使人误解的标价形式或者价格手段，欺骗、诱导消费者或者其他经营者与其进行交易的行为”。现实中，部分平台企业的定价规则透明度不高，往往让老用户误认为价格对大家都一样，但难以被直接界定为价格欺诈。
（三）从个人数据保护看，“大数据杀熟”综合使用多种来源的数据，直接认定其侵犯隐私难度大
“大数据杀熟”的前提是要收集足够多的数据，并对用户进行“画像”，因此加强个人数据保护有助于规范互联网平台的定价行为。根据数据来源的不同，平台主要有三类数据：一是交易必须收集的数据，如交易必需的联系地址、姓名、电话号码等；二是监测到的上网数据，如用户IP地址、手机型号、浏览站点等；三是利用前两类数据推断出的数据，包括收入范围、个人爱好、价格敏感度等与支付意愿相关的数据。对于是否存在过度收集、滥用个人数据，还存在很大争议：一方面，个人数据的边界不清晰；另一方面，平台不使用个人数据也可以实施价格歧视行为。如根据快递地址可识别出消费者所住社区档次，或是当后台监测到用户手机电量较低时，对其正在预订的网约车服务设定高价等。近年来，国际上加快立法规范个人数据收集和使用行为，例如欧盟2018年实施的《通用数据保护条例》对数据“画像”技术进行了规范；《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》也作了相应立法要求。
（四）从执法能力看，因取证手段不足、原因判定复杂，导致难以确证“大数据杀熟”行为
近年来，针对网友反映“同样出发点，同样目的地的情况下，打车费用不一样”的问题，企业回复“每个行程的预估价是根据乘客定位、实时路况、预估行驶里程、时长计算预估的，这些变量都会影响预估价，预估价和实际价不同，会实时波动”。双方对于案例中存在的价格差异原因各执己见。现实执法中，尚未见到真正被监管部门立案的个例。为此，一个关键原因是取证难、定性难。例如德勤公司对全球500家零售企业的调查显示，有40%采用人工智能来实时制定价格和促销行为，但存在季节、数量、区域等折扣以及捆绑让价、动态定价等因素，无法确认是否利用了个人数据实施“杀熟”。对于执法机构而言，需要深入了解企业的定价算法和数据、外部供需波动、市场竞争等关键信息。近年来，针对“杀熟”问题日益频发的网络舆情，我国已开展了不少执法检查和专题调研，但从市场监管到行业主管部门，普遍反映监管工具缺乏，难以获取确凿证据，有效执法难。
（五）从国际经验看，监管思路尚未形成共识
美国支持“差异化定价”（Differential Pricing）行为，监管关注的是不公平或欺诈性行为。2014年美国白宫发布《大数据和差异化定价》报告，指出大数据让客户细分和实施差异化定价成为可能，扩大了市场规模，提高了社会福利，强化了动态竞争，消费者也可以通过搜索引擎、团购等方式找到中意的价格，这对供需双方都有好处。美国反垄断法并不禁止企业对消费者收取高价格，因为价格高低是市场信号，除非企业间存在串谋等非法行为。执法重点是否通过复杂、不透明的定价方案，对上网技能有限或不了解陷阱的用户实施价格欺诈；或基于种族、宗教或性别等来实施价格歧视。欧盟认为可以从剥削性滥用角度监管，还可以从数据保护和消费者保护方面监管。欧盟认为“个性化定价”（Personalized Pricing）既有市场规模扩张效应（促进竞争效应），也有福利再分配效应（反竞争效应），但整体上反竞争效应可能更明显。欧盟研究表明个性化定价并没有大量出现，并指出可按照竞争法从歧视性滥用或剥削性滥用角度监管。相对而言，欧盟消费者保护法可能更适合解决个性化定价问题，例如按照《不公平的商业行为指令》进行监管。最后，个性化定价还可能落入欧盟数据保护法的范围，按照《通用数据保护条例》予以严格管理。经济合作与发展组织（OECD）强调规范个性化定价要加强部门间配合，统筹用好竞争政策、消费者权益、个人数据保护和反歧视这四大政策工具。OECD认为，尽管个性化定价引起消费者的强烈反应，但可能有利于促进竞争，激励动态创新。不过，个性化定价的再分配效应意味着：在某些情况下，消费者可能总体上变得更糟或者一部分消费者变得更糟。在治理个性化定价时，既可以通过竞争政策和消费者保护政策来解决，也可以通过个人数据保护和反歧视法律来解决。虽然不同政策之间可能存在交叉重叠，但各种政策工具实际上是相互补充的。因此，需加强执法部门间的配合，从不同维度释放个性化定价的好处，同时防止其潜在风险。
三、治理“大数据杀熟”既要发挥市场力量，又要提升监管执法能力和强化制度供给保障
随着大数据分析及其算法的日益完善，互联网平台实施“大数据杀熟”的能力也越来越强。监管部门应全面审视基于大数据利用的价格歧视行为利弊，坚持以促进市场竞争和保障消费者选择权，来约束平台实施“杀熟”的动机和能力；同时，加强个人数据保护，推动企业提升定价透明度，加快监管执法能力和手段提升，打击价格误导、价格欺诈等不公平交易行为，维护公平有序、诚实守信的市场环境。
（一）全面看待“大数据杀熟”的复杂性，充分考虑市场竞争状况及其行为的实质影响
基于大数据利用的价格歧视并不必然损害消费者福利，很多时候是增进社会总福利；但大数据使用也加大了价格歧视剥削消费者、排挤竞争对手的损害风险。对监管部门而言，首要的原则仍然是要看市场竞争状况。只要市场竞争是充分、有效的，对多数基于大数据利用的价格歧视行为而言，其潜在损害都会被市场力量自动“矫正”。当竞争不充分时，监管部门要通盘考虑这一行为的静态效益以及动态效益。在认清“大数据杀熟”行为实质的基础上，竞争执法的重点是调查特定行为是否滥用市场支配地位，准确识别剥削性价格歧视的风险及其损害①，并适时进行规制干预。
（二）加快完善法律法规，增强法规的适用性、针对性和实效性
《中华人民共和国反垄断法》《中华人民共和国反不正当竞争法》《中华人民共和国价格法》《中华人民共和国消费者权益保护法》《中华人民共和国电子商务法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等从市场竞争、价格监管、消费者权益保护、个人数据保护等多个方面明确了相关法律要求。但针对利用大数据、人工智能等新技术新兴价格行为，如何适用上述法律还需要结合具体场景落地。例如，尽管《中华人民共和国电子商务法》第十八条第一款旨在规范平台的“精准营销”行为，但难以细化操作实施。建议围绕“大数据杀熟”行为，立足有效执法，重点围绕构成要件、行为认定、价格误导及欺诈、救济措施等关键议题，继续进行深入研究，梳理和出台必要的部门规章或规范性文件。针对过度采集用户数据、侵犯隐私、算法歧视等问题加快弥补制度空白。
（三）增强价格行为的在线监测能力，加强部门协同
对在线行为监管的前提是拥有发现和执法取证的能力。可通过购买服务方式，建立必要的大数据监管平台，跟踪监测各类在线竞争行为、数据收集和利用行为，丰富执法部门在数据与算法监管方面的技能和手段。强化多部门联合执法，组合用好反垄断、消费者权益保护、个人数据保护以及价格监管相关的执法力量和数据，提升协同处置能力。联合产业界、学界和行业组织，开展专项调查，借鉴国际经验，研究出台“大数据杀熟”等典型行为的监管指南，引导行业预期，建立诚信激励和失信黑名单制度。
（四）推动互联网平台增强定价规则的透明性和公平性，强化社会监督和企业自律
平台企业具有定价自主权，且随着数据规模累积、算法日趋成熟，定价创新的潜在空间很大，政府很难在事前规范各种可能的价格行为。为此，一要从保障消费者的知情权和公平交易权出发，在确保企业商业秘密的前提下，推动平台尽可能披露所用数据、算法规则及相关定价参数，并发布大数据使用风险告知书，增强事前告知和行为透明度；二要从保护消费者个人数据出发，推动平台遵循合法、正当、适度、必要的原则，依法公开数据收集和使用规则，并确保经用户同意；三要积极支持各类组织和个人监督平台企业的歧视性定价行为，促进平台规范、诚信经营。
（作者分别系国务院发展研究中心创新发展研究部研究室主任、研究员，国务院发展研究中心企业研究所副所长、研究员。本文节选自国务院发展研究中心研究丛书2022——《数字平台的发展与治理》，中国发展出版社2023年7月第1版，发表时略有删减。）