大數據背景下算法價格歧視之法律規制研究

□ 文 林常靜

0 引言

根據中國互聯網絡信息中心第47次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》，截至2020年12月，我國網民規模為9.89億，而我國網絡購物用戶規模達7.82億，占網民整體的79.1%。通過網絡購物的消費者者必然留下消費痕跡，一些平臺則運用算法手段收集消費者數據，并通過數據的整合與分析，推出消費者愿意為某商品支付的最高價格，從而就同一商品向不同消費者提供不同價格，比如，在同一購物平臺上檢索到的同一商品價格并不相同，針對老客戶的價格甚至更高。這種借助算法技術和數據的結合，得出消費者個人愛好等分析結果，最終根據消費者的特征，以盡可能接近消費者最高支付意愿的方式定價之行為，即“算法價格歧視”（Algorithmic Personalized Pricing）。

圖1 2016-2020年網絡購物用戶規模及使用率

1 算法價格歧視法律規制的必要性剖析

從表面上看，通過算法與數據的結合，得出不同消費者對同一商品愿意支付的最高價格，進而對不同消費者提供不同的定價，為平臺經營者帶來了更大的盈利空間。但實質上，并非任何平臺經營者均具有這種數據與算法優勢，占據這兩者優勢地位的超級平臺經營者利用算法隱蔽地進行差異化定價時，無形中已將一部分平臺經營者排擠出了市場。同時，超級平臺經營者增強算法和數據優勢的欲望也將愈加強烈，這促進了其排他的行為，比如，致力于加強數據壁壘，防止其他平臺獲取同一市場的消費者數據，從而削弱其他平臺經營者的競爭力，排斥競爭，這并不利于我國法治化營商環境的建設。

除此，一些平臺經營者利用算法進行定價的運作方式并不為消費者所知，而即使告知消費者運作方式，其亦采取“居高臨下”的態度，強制消費者勾選“有關協議的同意”，否則不得使用該平臺，于此，消費者只能“leave it or take it”（接受或拒絕），這無異于變相地強制消費者同意平臺所提出的條件，損害消費者的合法權益。另外，基于以往使用的體驗，消費者對平臺產生了一定的信賴，這種信賴可謂心理上的一定合理期待，比如針對同一產品，作為老客戶的消費者認為自己理應得到更多優惠，或者在平臺經營者調整價格時，自己與其他消費者所享有的價格至少是一致的，但平臺經營者實施的算法價格歧視行為卻背離了這種合理期待，為老客戶提供的價格往往比新客戶更高。長此以往，消費者的信心將受到打擊，對經營者自身來說，其將面臨用戶流失的風險，可謂得不償失，同時，消費者的權益無法得到合理保障，市場經濟發展的原動力容易受挫，這些并不利于經濟的可持續發展。

總之，短期來看，不受限制的算法價格歧視行為似乎可助力平臺經營者攫取更大的利潤，擴大盈利空間，社會整體福利也得到提升，但長期來看，這將打擊消費者信心，挫傷市場經濟發展的原動力，最終承受不利后果的，仍是平臺經營者自身。

2 算法價格歧視的法律規制困境

近幾年來，“算法價格歧視”話題愈演愈烈，人們對其加以規制的呼聲也愈來愈高。其實，針對算法價格歧視，我國《消費者權益保護法》《價格法》以及《電子商務法》《反壟斷法》等均有所規定，但在大數據背景下，隨著算法技術的深入發展，算法價格歧視行為顯得日益復雜，為算法價格的法律規制帶來了更大的挑戰。

2.1 算法價格歧視有別于傳統價格歧視

根據我國《反壟斷法》第二十二條，傳統的價格歧視行為是指具有市場支配地位的經營者沒有正當理由，對條件相同的交易相對人在交易價格等交易條件上實行差別待遇。算法價格歧視行為與其主要區別在于：二者的價格形成基礎不同。傳統價格歧視是由供給方的壟斷地位決定的，比如在縱向壟斷中，廠家與經銷商達成協議，限定經銷商向第三人轉售商品的最低價格；而算法價格歧視是在供需雙方互動的基礎上形成的，即用戶使用平臺時無法避免地留下瀏覽痕跡，平臺經營者（供給方）便可通過該痕跡的收集分析，推得消費者（需求方）為某一商品愿意支付的最高價位，并基于此進行定價。

由于價格形成的基礎不同，算法價格歧視與傳統價格歧視表現出來的特點亦不相同：算法價格歧視行為更具隱蔽性和復雜性。其一，算法定價涉及繁雜的代碼，其內在原理和運作機制本身就難以為公眾所理解，況且，隨著時間的推移，算法技術也會不斷升級，哪怕是算法的專業人士也不一定掌握其運作與決策模式，這使得算法的透明性和可解釋性大打折扣；其二，算法定價的披露并不透明。由于算法技術涉及平臺經營者的核心競爭力，平臺經營者往往傾向于有限公開自己所掌握的數據和算法，以維持自己的相對優勢。而由于算法定價的過程不公開，消費者只能得知輸入和輸出的數據，卻無法得知算法的具體運作規則、詳細參數等，也并不明確算法的最終目標與意圖，因此往往無法知曉某一商品的定價是否為算法決策。再者，由于物理空間的分隔以及算法定價機制的靈活多變，數字化交易中的消費者缺乏現實交流、比價的機會，故難以驗證平臺產品價格的合理性。其三，在算法技術的加持下，平臺經營者的定價方式呈現智能化、動態化特點，這不僅導致算法價格歧視的證據難以固定，亦為外部監管部門的終端價格監管帶來了挑戰。

2.2 算法價格歧視的違法性認定困難

根據我國《反壟斷法》第二十二條，算法價格歧視行為針對的對象為條件相同的交易相對人，則何為“條件相同”？我國《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》第十七條規定，條件相同是指交易相對人之間在交易安全、交易成本、信用狀況、所處交易環節、交易持續時間等方面不存在實質性影響交易的差別。但在數字化交易中，如何認定交易相對人在“交易安全、交易成本”等方面并不存在實質性影響交易的差別，該指南并未進一步予以明確。為了加以明確，《反壟斷法》第二十二條第一款通過事實描述的方式闡明了價格歧視行為的表現，如以不公平的高價銷售商品或者以不公平的低價購買商品；沒有正當理由，以低于成本的價格銷售商品等。然而，其內容并不足以覆蓋新興的算法價格歧視，無法對算法價格歧視起到有效的規制作用，若仍沿用傳統的違法性認定路徑，難免力有未逮。

2.3 算法價格歧視行為的主體范圍把握困難

根據《反壟斷法》第十七條之規定，目前，我國法律所規制的算法價格歧視行為之主體僅限于“具有市場支配地位的經營者”，但在實踐中，不具有市場支配地位的平臺經營者同樣可以借助數據和算法的相對優勢實施這一行為。換言之，在大數據時代，不具有市場支配地位的平臺經營者若能收集到一定數量的用戶信息，在算法技術的幫助下，也能夠實施算法價格歧視，排斥競爭。但值得注意的是，大數據產業對于我國信息經濟以及其他傳統產業的升級具有重要作用，若隨意擴大該類行為的“主體認定”范圍，可能會有礙于互聯網產業的發展。因此，在主體認定表象的背后，其實隱藏著不同法益的強烈碰撞，而如何平衡好不同的法益，把握好算法價格歧視行為規制的力度，也正是法律在規制該類行為時面臨的一大難題。

3 算法價格歧視之法律規制路徑優化

3.1 立法部門維度

首先，應明確算法價格歧視的違法性認定標準。在我國反壟斷視閾下，算法價格歧視的對象是條件相同的交易相對人。但何為“條件相同”，標準不甚清晰。對此，筆者以為，在互聯網環境下，如果平臺經營者未于事前告知說明基于算法定價的相關信息（比如收集和分析消費者數據的目的、種類、方式和期限等），則可就此推定平臺經營者面對的所有消費者都是“條件相同”。理由在于：基于“算法黑箱理論”，用戶無法得知算法的內部運作過程，只能看到智能系統輸入和輸出的數據。在算法價格歧視中，消費者只能被動得知自己所檢索的某一商品的定價，而平臺經營者為攫取更多的消費者剩余，擴大盈利空間，卻可大肆收集消費者信息，利用算法分析消費者為某一商品支付愿意支付的最高價格，以此定價。顯然，在這一過程中，平臺經營者本身就處于較消費者優勢的地位，二者之間存在著巨大的信息鴻溝。出于法益平衡的考量，作出上述推定，使“法律天平”更多地傾向弱勢地位的消費者，不僅更有利于消費者權益的保護，亦對平臺經營者起到警示之用。

其次，應明確平臺經營者在運用算法進行定價決策時的相關告知說明義務，比如向用戶說明其收集的數據范圍、收集的目的、運用的算法以及該算法所參考的系數等。另外，在必要情形下，可以要求經營者就算法采集的具體信息、算法規則等向監管部門進行有限度的公開，以便相關執法部門的監管。

3.2 監管部門維度

3.2.1 建立事前審查機制

作為新興的技術模型，算法定價模型具有較強的隱蔽性和復雜性，且仍在不斷升級革新，而由于市場信息的不對稱以及監管技術的滯后性，傳統的法律規制手段往往難以及時、準確地識別出算法價格歧視行為，且即便發現該行為，亦難以將相關證據予以固定，故構建算法定價的事前審查機制，實為必要。

建立算法審查系統。算法價格歧視具有復雜的內在原理與運作機制，若缺乏技術的支持，則相關的法律條文、監管規則將形同具文，因此，在應對算法價格歧視時，應樹立“以技術應對技術”的理念，建立算法審查系統。將被審查的定價決策算法接入算法審查系統中，通過含有合規性判斷的審查算法審查，使被審查算法能夠在預先設計的監管框架下一定程度地表明其運行的邏輯架構和表現效果。

允許第三方評估機構的介入。囿于算法價格歧視天然具有的專業技術壁壘，單由政府監管部門進行技術審查，恐怕力有未逮。政府監管部門可與第三方評估機構合作，協同監管，由具有專業知識和人才優勢的第三方評估機構對相關算法決策加以審查，比如審查算法的應用意圖及其現實運作機制、在線跟蹤平臺數據收集的去向等，根據評估機構的初步審查結果，若平臺經營者存在濫用算法定價，損害消費者權益或排斥競爭的情形，則監管部門可對其予以警告，若該平臺經營者仍不整改，則可將其列入黑名單，運用算法審查系統對其定期查訪，以強化監管。

3.2.2 構建不具有市場支配地位之平臺經營者監管機制

談及算法價格歧視的法律規制，不具有市場支配地位的平經營者往往未能引起重視，然而，實際上只要擁有足夠的數據收集能力與算法技術優勢，不具有市場支配地位的平臺經營者亦能實施算法價格歧視。為此，應發揮行業協會的自律作用，以彌補政府監管的不足。政府部門與行業協會的監管是兩種不同的監管方式，在應對不具有市場支配地位的平臺經營者實施的算法價格歧視時，行業協會擁有更加完備的算法技術知識，能夠結合產業信息，更為合理地分析平臺披露信息的充分性，以及理解其是否利用算法價格歧視損害消費者或破壞市場競爭。行業協會應立足行業需求制定自律規則，規范平臺經營者算法定價的應用；建立投訴渠道，收集整合消費者或其他平臺經營者的投訴信息，對違規者進行進一步審查評估，并建立反壟斷風險清單，對平臺經營者加強反壟斷合規指引，也可與反壟斷機構相協作，促進多元監管機制的構建。

3.3 平臺經營者維度

當消費者進入相關平臺時，往往需要勾選“知情同意”協議，若其拒絕勾選，則無法進入平臺系統。這樣的協議并未賦予消費者退出的機會，實質上是變相地強迫消費者同意平臺經營者進行數據收集和相關算法決策，為平臺經營者避免承擔法律責任提供了正當理由。申言之，平臺經營者可能會以獲得消費者同意為由，主張自己不應承擔消費者受到算法不利決策之法律責任。由此可知，這樣的“知情同意”協議難免流于形式，并無益于消費者權益的保護，故而構建消費者退出機制具有重要的現實意義。

平臺經營者應對“知情同意”協議內容予以劃分。可制定算法決策的專門協議，將數據收集及算法決策與其他不得違規的條款內容予以區分，不得因消費者不同意數據抓取或算法決策而阻止其進入平臺系統。

建立消費者申訴渠道。算法價格歧視本身蘊含的原理機制就超出了公眾認知的范圍，當消費者發現其權益受到平臺經營者算法決策的不利影響時，其應當具有提出質疑的權利。因此，平臺內部應開通申訴渠道，允許消費者作出不利反饋，并及時回應，不應以此為由阻止消費者進入平臺系統；除此，消費者協會或行業協會亦可建立專門的投訴平臺，為消費者申訴提供更多渠道，若平臺內部的消費者申訴未得到回應時，由外部監管力量介入審查，敦促平臺經營者作出整改，能夠起到更加有效的監管效果。

4 結束語

在數字經濟背景下，“數據猶如新石油”（data is the new oil），對平臺經營者具有巨大的、潛在的利用價值，但令人憂心的是，平臺經營者對數據的過度攝取與利用已然超越了提供服務或改善服務的目的。自2008年的《反壟斷法》實施十幾年來，為了促進互聯網行業以及數據經濟的發展，我國反壟斷監管部門在認定平臺經營者實施壟斷行為時一直抱著包容審慎的態度，而今我國的數字經濟已逐漸發展成熟，在這一發展進程中，一些平臺經營者借助新興算法技術，結合數據優勢實施隱蔽的算法價格歧視行為，不僅損害了消費者的合法權益，打壓其他競爭對手，也損害了社會的整體福利，因此，加強算法價格歧視行為的法律規制具有正當性基礎。有鑒于此，本文從立法部門、監管部門、平臺經營者自身三個維度出發，提出算法價格歧視法律規制的優化路徑，這些措施并非是為了打壓數字經濟或互聯網產業的發展，而是為了規范其發展軌道，推動我國良好營商環境的構建，從而促進我國國民經濟的可持續發展。