“大數據殺熟”該如何規制？
——以新制度經濟學和博弈論為視角的分析

文/王潺

網絡消費已成為人們現代生活的組成部分，商家利用大數據技術對每一位顧客的支付能力及意愿進行評估并區別定價，老顧客也常因為信息量多、忠誠度高被索取更高的價格，這種銷售策略被稱為“大數據殺熟”。普遍認為，大數據殺熟是對“明碼實價”傳統商業道德的沖擊，不僅侵犯了消費者的知情權和選擇權，也破壞了市場秩序。

大數據殺熟是算法歧視定價的典型應用。隨著研究的深入，許多學者逐漸認識到，算法歧視只有在壟斷市場結構中才可能具有法律意義上的經濟損害性，因此反壟斷成為目前評價算法歧視的主流思路，這實際上是將大數據殺熟回歸至傳統殺熟的違法性框架中理解。

本文認為目前主流理論對該行為的認識仍停留在靜態階段，而忽略了個體經濟行為與整體經濟結構普遍牽連的動態市場關系。大數據殺熟與傳統殺熟存在本質的不同，傳統的殺熟并不影響市場結構，而大數據殺熟將導致市場基本結構以及博弈規則的改變，進而在寡頭壟斷市場中也能實現充分的競爭。

大數據殺熟行為的本質與規制誤區

（一）大數據殺熟行為的本質——完全價格歧視行為

根據客戶差異化的消費能力及意愿來定價，在經濟學上被稱為“價格歧視”。大數據殺熟中商家對每一位消費者索取其意愿支付的最高價格，系為“一級價格歧視”或“完全價格歧視”。與此相對應的是基于購買數量的“二級價格歧視”與基于需求彈性的“三級價格歧視”。三種價格歧視本質上都是利潤最大化的定價策略，其區別僅在于市場細分的程度和方式。由此可得理解大數據殺熟的五個重要推論：

其一，經濟學價格歧視中的“歧視”并非日常語義中的歧視，更不是法律上具有侵權實害結果的不公正對待。價格本身就是歧視的，市場正是通過“價高者得”的價格歧視方式保證分配的公平與效率。

其二，要理解殺熟行為，首先要把“價格歧視”與“價格差異”區別開來。波斯納強調，“價格歧視”是價格的效率關系，指各筆交易中“價格與邊際成本的比率不同”，而不是不同交易間“價格差異”的橫向攀比。但顯然人們對“殺熟”的質疑主要集中在價格差異而不是價格效率上。

其三，殺熟是經濟學的市場細分定價行為，在不違反法律強制性規范的前提下，市場細分通常不具有違法性。傳統殺熟將市場細分為生客與熟客兩個子市場，而大數據殺熟則是將消費者以個體為單位細分至極致。如果賣方不具有法律意義上的市場支配力，則根據私法自治原則在自愿交易的情況下，不能僅以市場細分否定歧視定價的合法性。

其四，大數據在定價中的應用提升了價格發現的效率。價格發現是市場機制的基本功能，但其成本相當高昂。大數據支持的算法歧視定價使資源無須在多個交易中流轉，直接配置給出價最高的買家。算法歧視的爭論還涉及對算法概念本身的理解。算法只是定價策略的形式邏輯表達，既然價格是歧視（區別對待）的，那么算法也必然是歧視（區別對待）的。從根本上說算法反映的是人的理性和市場規律，因此算法采用計算機實現還是人工統計實現只是表面問題，根據技術中立原則，算法本身并不是經濟法的評價對象。

其五，本文所稱的大數據殺熟或傳統殺熟都是一種定價策略行為，這種行為是否構成欺詐，需要根據法律上欺詐的規范構成要件在具體案情中予以認定。不能簡單地將殺熟的口語指代與其法經濟學價格歧視本質混為一談，更不能凡涉及殺熟就認定是欺詐。

（二）《中華人民共和國電子商務法》對大數據算法歧視的回應和誤區

為了回應消費者對大數據殺熟“算法黑箱”的憂慮，2018年8月頒布的《中華人民共和國電子商務法》（以下簡稱《電商法》）第十八條第一款強調了對消費者知情權和選擇權的保護，以對抗大數據的信息之幕。該條款規定：“電子商務經營者根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特征向其提供商品或者服務的搜索結果的，應當同時向該消費者提供不針對其個人特征的選項，尊重和平等保護消費者合法權益。”

從文義解釋看，按價格展示搜索結果是消費者的常見需求，提供價格排序功能也是線上零售的商業慣例，價格作為關鍵的合同要素，無論在“搜索結果”還是“選項”中都是無法排除的內容。從立法目的看，該條款要求經營者一視同仁，不得利用算法歧視帶來的信息不對稱損害消費者利益。可是波斯納指出：“制定一個禁止系統性價格歧視的法令，而該法令并不限制或禁止合法的定價行為，這是不可能的。”交易價格一旦披露，完全價格歧視便無法實施。因此雖然該條款沒有明確限制商家的定價自由，但對商家信息供給行為的規制實際上產生了統一報價的法律強制效果。

然而消費者的知情權難以對抗大數據殺熟。根據合同的相對性，買方的知情權僅限于本合同范圍內，賣方無透露他人交易信息的義務。消費者比價的對象是不同商家的報價，而不是同一商家對不同顧客的報價。消費者的市場價格信息應當通過貨比三家獲得，其成本應當由消費者自行承擔，不能轉嫁給經營者。

此外，規制商家的信息供給行為也難以保障消費者的選擇權。消費者的選擇能力與市場價格信息的傳播成本有關。互聯網環境中，消費者比價的成本遠遠比線下市場低。因此，除非商家結成卡特爾聯盟形成市場支配力，否則大數據殺熟本身并不影響消費者貨比三家的效率。

簡言之，在充分競爭的線上市場中，大數據殺熟本身不會侵犯消費者的知情權和選擇權，其法益侵害的可能性來自市場支配力。因此，第十八條第一款對消費者的保護應當將焦點放在宏觀層面的市場結構優化，而不是微觀層面的合同相對關系問題上。

大數據殺熟沖突的新制度經濟學剖析：信息產權之爭

大數據殺熟沖突的實質，是買賣雙方對信息產權的爭奪。信息是互聯網時代的關鍵資源，信息產權的配置直接影響買賣雙方的利益分配。因此，“大數據殺熟”沖突的實際焦點并非古已有之的“殺熟”，而是信息時代的“大數據”。大數據技術改變信息產權的初始配置，導致以“殺熟”為表象的產權經濟租金易主，進而引發“強者更強、弱者恒弱”的憂慮。

（一）線上交易的兩種關鍵資源：需求信息產權與有效價格信息產權

產權在新制度經濟學中與資源配置相關，德姆塞茨認為，產權指的是“使一個人或其他人受益或受損的權利”。需求信息產權與有效價格信息產權是決定線上博弈結果的關鍵信息資源。

（二）需求信息產權變為共有導致強者更強

個人需求信息（以下簡稱“需求信息”）是一定價格上個人選擇購買的商品數量，商家通常需要購買才能獲得。例如，“學生優惠價”是一種基于“信號”（Signaling）的不完全信息博弈。學生的需求彈性較高，出示學生證是可置信的“不講價就走人”的信號威脅。于是雙方達成三級價格歧視交易，學生獲得折扣（需求信息產權租金），商家獲得銷售量。大數據技術打破了需求信息的買方私有，消費者喪失價格談判的籌碼，商家的定價權進一步鞏固，強者變得更強。

（三）有效價格信息產權保持私有維持弱者恒弱

庇古認為，對消費自用的商品實施完全歧視性定價需要兩個條件：其一，商家掌握每個消費者的需求曲線；其二，商家處于壟斷地位。價格是一種信息，有效價格信息反映價格的經濟效率，體現價格與邊際成本的關系。完全競爭市場的價格是有效的，買賣雙方都是價格的被動接受者。而壟斷市場中卡特爾聯盟掌握定價權，便可以通過攫取超額的消費者剩余實現有效價格信息的產權租金。因此，有效價格信息產權的賣方私有引發弱者恒弱的擔憂。

取消大數據殺熟規制的后果：完全價格歧視下信息產權博弈分析

取消大數據殺熟的法律規制，將信息產權的分配交由市場機制完成，能夠降低交易成本，提高信息資源的利用率，最大化消費者剩余。

（一）信息資源得到優化配置

首先，從產權的界定維護成本看，將需求信息產權賦予消費者的成本過高。無論是獲取途徑還是傳播媒介，無論是存儲介質還是加工方式，沒有一個環節掌握在消費者手中，想要完全排除商家對需求信息的控制實屬不易，必將耗費大量的監管成本。

其次，從產權使用效率看，將需求信息產權作為生產性資源要比消費性資源更有價值。大數據技術具有不可知性和創造性，零散的需求信息對于消費者只是爭取剩余價值的籌碼，在商家手中積沙成島卻能衍生無限商機與財富。

（二）交易弱勢方的談判地位得到提升

傳統的統一定價市場使用全市場總需求函數定價，獲得唯一的市場均衡價格；但要實現大數據殺熟，商家必須使用個人需求函數代替全市場需求函數，將“大市場”拆分為無數“微市場”。在“微市場”中，僅有一個賣家和一個買家，由大數據捕獲的市場需求是獨一無二的專有信息。

“大市場”到“微市場”的結構改變降低了消費者的談判成本。“大市場”一對多的結構令消費者集體談判的成本相當高昂；而在一對一的“微市場”中，消費者無須費力抱團，個人決策即市場決策，從根本上改善了消費者的弱勢地位。

（三）消費者獲得有效價格信息的談判籌碼

“微市場”的信息壁壘是市場結構優化的關鍵，它使消費者得以跨市場、排他性地獲得有效價格信息。卡特爾聯盟無法在這種市場結構中保持穩定，不完全信息重復博弈最終將使寡頭的伯特蘭德競爭價格收斂至完全競爭水平附近。

統一定價的寡頭競爭市場適用伯特蘭德模型。該模型中，兩個寡頭博弈的反應價格基于對方價格，然而該模型均衡狀態下的總利潤未達最大值，于是精明的寡頭結成卡特爾聯盟。此時寡頭的邊際收益大于邊際成本，便有作弊增產的動機。在統一定價的“大市場”中，卡特爾聯盟近似一個無限重復博弈。要摧毀聯盟就要增加作弊成功的可能性。從這個意義上說，消費者是聯盟的告密者，因為價格向市場公布且消費者本身并無差異性，聯盟要檢驗其成員的忠誠度，只需以消費者的身份與其交易即可。

如果消費者能掌握有效價格信息并排他性地使用，則可建立一種不完全信息的重復博弈幫助聯盟成員作弊。聯盟成員的作弊行為將泄露有效價格信息，完全價格歧視形成的信息壁壘可以保證有效價格信息僅在買賣雙方間交換，而不至于流向其他競爭者。因為此時消費者是差異化的，除非消費者告密，否則競爭者之間的價格比對難以實現。

這種不完全信息的伯特蘭德重復博弈類似暗標競價。消費者作為價格信息的統一接收方，接受賣家們背靠背的報價。寡頭在確定自身價格之前，必須要對競爭對手的報價進行預估。然而，在原始數據、模型設計都不盡相同的情況下，要做到絕對準確預估幾乎是不可能的。

因此在任一個“微市場”中，寡頭們的反應預估價不相等為極大概率事件。若兩個寡頭的產品替代性很高并且需求彈性大，則必然有一種產品滯銷。于是各寡頭均會在對方的反應預估價之下修正自身的報價，則不完全信息的重復博弈結果是：兩個寡頭的報價都將無限接近完全競爭價格，消費者獲得有效價格信息產權，重奪被“殺熟”的消費者剩余。

簡言之，算法歧視的信息壁壘加劇了寡頭間的競爭，反之以法律的強制力打破信息壁壘，則會阻止市場從“大市場”到“微市場”的自我優化，導致強者更強、弱者恒弱。

大數據殺熟規制誤讀的再分析與《電商法》解釋的建議

（一）關于大數據殺熟規制誤讀的再分析

誠然，統一定價與價格歧視看起來并不矛盾，《電商法》第十八條第一款對算法歧視定價的限制似乎能實現“只折扣，不殺熟”。但這實際上限制了“大市場”向“微市場”的轉化，市場結構性的不平等無法通過市場的力量自行優化。對此，波斯納的解釋一語中的：“禁止價格歧視會促進卡特爾的實施！”

1.歧視性折扣≠價格歧視

歧視性折扣指統一定價下的折扣策略，典型如 “先提價，后打折”。波斯納強調，“（要把持續性的價格歧視）跟作弊所導致的卡特爾的瓦解或削弱區分開”，“作弊采取的通常是對卡特爾價格施加選擇性——也就是持續性折扣的形式”。也即，完全價格歧視與歧視性折扣將導致完全不同的市場結構。然而權利需要積極主張才能實現，“微市場”中的消費者應當主動比價、積極議價，而不是抱持弱者心態等靠要公權力的救濟。其中應由消費者承受的比價和議價成本，不應轉嫁給他人或者監管者。

2.顧客感知價值≠殺熟

部分觀點認為，商家利用老顧客的忠誠與信賴 “殺熟”是一種欺騙行為。市場營銷學認為消費決策考慮的是“顧客感知價值”，即交易價格是商品價值與服務價值的綜合體現，比如顧客愿意為快捷的物流和省心的售后付費。簡單地將價格差異視為違法，是對顧客選擇權與商家服務價值的否定。老顧客跳過貨比三家直接下單，是以貨幣成本支付時間成本的主動選擇，只要積極詢價即可化解這種“殺熟”。所以老顧客的憤怒實際上是對熟人社會交易習慣改變的不適應，不能成為大數據殺熟違法性的依據。

（二）對《電商法》第十八條的解釋建議

從行為表現看，“大數據殺熟”分為“大數據”和“殺熟”兩方面。一方面，“殺熟”自古有之，大數據殺熟并未突破傳統的商事交易關系，更加不涉及電子商務的其他特有關系，既有的市場規制法律體系足以應付。因此“殺熟”不應納入《電商法》的調整范圍，否則將與現行的《合同法》《價格法》《消費者權益保護法》《反壟斷法》等諸多法律產生交叉或競合。另一方面，“大數據”作為一種價值中立的技術手段也無須納入《電商法》的調整范圍。大數據打破了消費者的同質化，將每一位消費者視為獨一無二的個體認真分析區別對待。第十八條第一款對大數據應用的限制并不能形成《消費者權益保護法》的有益補充，相反大數據技術為消費者對抗經營者的市場支配力提供了有力的信息武器。

綜上所言，大數據殺熟本身非但不具有經濟損害性，而且它踐行了經濟法的有效競爭原則：一方面采用價格機制的激勵，推動信息科技與商業創新在市場中的實現；另一方面借助信息產權競爭的約束，保證了分配的公平與效率。有鑒于此，建議對《電商法》第十八條第一款的“搜索結果”和“選項”采取限縮解釋，不包含價格。通過將價格信息排除在算法歧視規制的范圍之外，減少該條款對市場機制的自主運行與完善的干擾。