喻 玲

一、問題的緣起：大數(shù)據(jù)“殺熟”與兩個“污名化”

數(shù)字經(jīng)濟風起云涌，以算法為代表的智能技術(shù)加速與經(jīng)濟社會各領(lǐng)域深度融合，重塑商業(yè)形態(tài)，已成為引領(lǐng)經(jīng)濟社會發(fā)展的先導(dǎo)力量，也成為各國構(gòu)筑競爭新優(yōu)勢的重要抓手。而由算法引發(fā)的反壟斷問題已成為全球主要反壟斷轄區(qū)所普遍關(guān)注的問題，如算法合謀案例業(yè)已出現(xiàn)、〔1〕See OECD, Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age, 2017, p. 7.大數(shù)據(jù)“殺熟”反壟斷調(diào)查不絕于耳。算法消費者價格歧視（Algorithmic Consumer Price Discrimination, ACPD）〔2〕算法消費者價格歧視亦稱算法消費者個性化定價（personalized pricing）。自2018 年年初以大數(shù)據(jù)“殺熟”之名被媒體曝光后，公眾對其的批判之聲此起彼伏?！?〕如2020 年疫情期間因為天貓超市 “一款洗面奶5 個價，VIP 比別人更貴一點”事件，再次將大數(shù)據(jù)“殺熟”推上風口浪尖。參見梁辰：《天貓超市回應(yīng)否認大數(shù)據(jù)殺熟、系新人專享價，問題已解決》，http://www.bjnews.com.cn/finance/2020/03/08/700681.html，2020 年3 月9 日訪問；張璁：《“大數(shù)據(jù)殺熟”帶來監(jiān)管挑戰(zhàn)》，載《人民日報》2018 年3 月28 日，第19 版；劉鵬飛、曲曉程：《“大數(shù)據(jù)殺熟”：高技術(shù)詭異的微笑》，http://media.people.com.cn/n1/2018/0329/c40606-29896563.html，2019 年9 月5 日訪問；朱昌?。骸洞髷?shù)據(jù)殺熟：無關(guān)技術(shù) 關(guān)乎倫理》，http://opinion.people.com.cn/n1/2018/0328/c1003-29893167.html，2019 年9 月5 日訪問。所謂大數(shù)據(jù)“殺熟”，是指經(jīng)營者以大數(shù)據(jù)為“原料”借助算法技術(shù)而實施的對具有購買經(jīng)歷的消費者（熟客）采取的不利的個性化價格策略。其在外觀上往往呈現(xiàn)定價不透明，抑或“千人千價”（同樣商品或服務(wù)對不同消費者收取不同價格），更甚者還表現(xiàn)為熟客較新客的價格更貴。作為一種經(jīng)濟行為，“殺熟”的本質(zhì)是經(jīng)營者基于數(shù)據(jù)信息分析技術(shù)而實現(xiàn)的“一級價格歧視”，〔4〕這是基于在線零售市場的判斷，從算法定價市場的綜合情況來看，它還有可能是二級價格歧視。參見鄒開亮、劉佳明：《大數(shù)據(jù)“殺熟”的法律規(guī)制困境與出路——僅從〈消費者權(quán)益保護法〉的角度考量》，載《價格理論與實踐》2018 年第8 期；UK OFT, The Economics of Online Personalised Pricing, OFT1488, 2013, p. 21.此一行為在實踐中早已有之，如保險行業(yè)向來沒有統(tǒng)一定價之傳統(tǒng)，其福利效果不具確定性。從交易傳統(tǒng)上看，大數(shù)據(jù)“殺熟”明顯有違“由親向疏、從近到遠”排列的熟人社會行為規(guī)則；從社會效果上看，“殺熟”二字體現(xiàn)著公眾對該行為的否定性評價，折射著消費者因此產(chǎn)生公平交易權(quán)、知情權(quán)被侵害的感知。

對ACPD 實施反壟斷處罰應(yīng)以其違反反壟斷法為必要前提。從個性化定價到大數(shù)據(jù)“殺熟”，再到價格歧視〔5〕價格歧視（Price discrimination）亦稱差別定價，是指廠商以不同的價格出售兩種具有相同邊際成本的“相似”產(chǎn)品的做法。價格歧視是一種常見的經(jīng)濟現(xiàn)象，在經(jīng)濟學(xué)里這是一中性詞并無貶義，其本質(zhì)是彈性定價策略。在中文語境下，“歧視”更容易傳遞否定性評價信息，因此在關(guān)于大數(shù)據(jù)“殺熟”的公開報導(dǎo)中，多使用“價格歧視”。See Mark Armstrong, Recent Developments in the Economics of Price Discrimination, in R. Blundell & W. K. Newey & T. Persson （eds.）, Advances in Economics and Econometrics: Theory and Applications: Ninth World Congress: Vol. II, Cambridge University Press, 2006, p. 97-141.的推導(dǎo)，必須遵循反壟斷法關(guān)于濫用市場支配地位行為分析的一般框架，對價格歧視行為的違法定性要鋪展在對具體行為的經(jīng)濟效果的分析上；通常情況下，看到“價格歧視”的字眼，人們就會習慣性地揮舞起道德大棒，得出痛打大數(shù)據(jù)“殺熟”之結(jié)論，這并不合乎科學(xué)性。該結(jié)論其實源于對市場經(jīng)濟缺乏深刻理解，對價格歧視經(jīng)濟實踐不了解，對經(jīng)濟學(xué)意義的價格歧視與為反壟斷法所禁止的價格歧視之差異選擇性的忽略，以及對ACPD 的反競爭效果被事先假定并無限放大，使得規(guī)范算法歧視乃至禁止ACPD 幾成阻擊數(shù)字經(jīng)濟條件下算法歧視的代名詞，導(dǎo)致運用算法進行個性化定價的平臺背負了“歧視”及“壟斷”的污名，進而讓未禁止或處罰該行為的執(zhí)法機構(gòu)背負了“選擇性執(zhí)法”及“執(zhí)法不公平”的污名?！?〕參見宋奇波、吳藝璇、李東華、王鳳：《互聯(lián)網(wǎng)公司大數(shù)據(jù)精準“殺熟”專家：違反〈反壟斷法〉》，載《江蘇經(jīng)濟報》2018 年3月27 日，第A3 版。

國內(nèi)既有之研究罕有對ACPD 經(jīng)濟效果的梳理，更未見深入到大數(shù)據(jù)、算法驅(qū)動各不同經(jīng)濟場景的專門研究，以至于未能給執(zhí)法機構(gòu)禁止大數(shù)據(jù)“殺熟”提供“具有反競爭效果”的經(jīng)濟證據(jù)印證。而痛打大數(shù)據(jù)“殺熟”、叫停算法歧視一時被炒作得甚囂塵上，確有專家支持和研究支撐，并非空穴來風，〔7〕參見陳兵：《法治經(jīng)濟下規(guī)制算法運行面臨的挑戰(zhàn)與響應(yīng)》，載《學(xué)術(shù)論壇》2020 年第1 期。這些研究側(cè)重于對ACPD 行為公平性的討論，回應(yīng)了“公眾叫停該行為”的現(xiàn)實需求。然而細觀研究內(nèi)容：一則僅以在線零售市場為研究對象，未全面分析定價算法在不同場景的競爭效果；〔8〕參見李毅、李振利：《數(shù)字經(jīng)濟背景下對消費者實行個性化定價違法邊界的研究》，載《社會科學(xué)》2020 年第2 期。二則僅以消費者剩余為考量因素推導(dǎo)出“總體消費者福利損失”，由此證成“個性化定價對消費者的危害性及限制競爭效果”〔9〕同前注〔4〕，鄒開亮、劉佳明文。。對單一場景的研究結(jié)論是否可推及所有ACPD 場景有待進一步討論，對經(jīng)濟效果分析定于消費者一尊的做法與主要國際組織、競爭執(zhí)法機構(gòu)基于社會整體福利、消費者福利、生產(chǎn)者福利的分析框架存在顯著差別，〔10〕如經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）、英國競爭和市場管理局（CMA）、德國聯(lián)邦卡特爾辦公室與法國競爭管理局等。See Pedro Gonzaga, Personalised Pricing in the Digital Era, OECD DAF/COMP（ 2018）13, 2018; UK CMA, Pricing Algorithms: Economic Working Paper on the Use of Algorithms to Facilitate Collusion and Personalised Pricing CMA94, 2018; French Autorité de la concurrence & German Bundeskartellamt Algorithms and Competition, 2019.亦有違現(xiàn)行《反壟斷法》之立法宗旨，〔11〕我國《反壟斷法》第1 條規(guī)定：“為了預(yù)防和制止壟斷行為，保護市場公平競爭，提高經(jīng)濟運行效率，維護消費者利益和社會公共利益，促進社會主義市場經(jīng)濟健康發(fā)展，制定本法?！钡贸龅淖罱K結(jié)論難以令人信服。

基于此，確有必要對ACPD 的經(jīng)濟實踐與競爭效果性展開實證分析，辨明其競爭法屬性。希冀本文的研究能夠幫助反壟斷執(zhí)法機構(gòu)有理有據(jù)地洗刷“污名”，并且為反壟斷執(zhí)法搭建起政策框架。這既是反壟斷法學(xué)界面臨的一個重大實踐課題，也是我國修訂《反壟斷法》為新經(jīng)濟注入活力的題中應(yīng)有之義。

二、ACPD 的基石：定價算法與經(jīng)濟實踐

通過算法探尋消費者的“足跡”，準確預(yù)測消費者的保留價格（Reserve Price）與興趣偏好，為不同消費者推薦不同商品、確定不同價格，從而提升個性化數(shù)字購物體驗、促成交易，是阿里巴巴、亞馬遜等現(xiàn)代零售巨頭成功的關(guān)鍵?！?2〕See Christopher Townley, Eric Morrison & Karen Yeung, Big Data and Personalised Price Discrimination in EU Competition Law, King’s College London Dickson Poon School of Law Legal Studies Research Paper Series: Paper No. 2017-38, p. 31.但是，作為“為解決特定問題而產(chǎn)生的工具”，算法早已開疆辟土地將觸角延伸至幾乎每一個過去實行“千人一價” 的領(lǐng)域。因此，對ACPD 的合法性判斷應(yīng)當首先從其運用場景說起。

（一）算法定價的優(yōu)勢

定價是市場中最為關(guān)鍵的要素。在工業(yè)經(jīng)濟時代，價格變化頻率受到定價模型的復(fù)雜程度、定價工具及信息的制約，市場定價以價值定價法（Value Pricing）為基準，具有顯著的“千人一價”特征，市場從未實現(xiàn)最優(yōu)定價。步入數(shù)字經(jīng)濟時代后，大數(shù)據(jù)及算法的運用使得最優(yōu)定價成為可能。與人工定價相比，算法定價的優(yōu)勢有三：（1）降低了復(fù)雜定價的成本。在匿名交易時，經(jīng)營者通常無從判斷買家的支付意愿，而借助數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習等技術(shù)，使經(jīng)營者具備了以較低成本在較大范圍內(nèi)收集、檢測海量與消費者相關(guān)的數(shù)據(jù)的能力。通過大數(shù)據(jù)分析，經(jīng)營者便能達到比消費者本人更了解自己的程度。因此，定價算法對在線零售等市場至關(guān)重要，如果沒有它，那么很難想象京東網(wǎng)上商城能夠存在或自營商品達到如此大的規(guī)模。（2）降低了頻繁改價的成本。定價的算法運行是一個不斷輸入計算機程序指令，通過試錯法從大數(shù)據(jù)中找出消費者目標商品與目標定價方案，使算法能夠不斷地調(diào)整和優(yōu)化價格。借助算法讓經(jīng)營者擁有了頻繁改變價格和實時收集反饋數(shù)據(jù)的能力，可自動對數(shù)以億計的項目開展動態(tài)價格管理，幫助賣家及時回應(yīng)需求變化，最終將定價成本降至最低。以亞馬遜為例，數(shù)據(jù)顯示平臺賣家普遍運用算法進行定價，且有40%的賣家在產(chǎn)品銷售期內(nèi)至少更改20 次產(chǎn)品的價格?！?3〕See Le Chen & Alan Mislove & Christo Wilson, An Empirical Analysis of Algorithmic Pricing on Amazon Marketplace, Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web （WWW ’16）, 2016, p. 1339-1349.（3）顯著提高了定價決策的質(zhì)量。借助算法，賣家定價在變得高效、動態(tài)和個性化時，定價規(guī)模和精準度也獲得了空前提高。當市場定價從傳統(tǒng)市場的“千人一價” 向“千人千價”轉(zhuǎn)向時，廠商利用具有“挖掘隱藏利潤”〔14〕蘇萌、柏林森：《個性化：商業(yè)的未來》，機械工業(yè)出版社2012 年版，第52 頁。功能的個性化定價，可得以優(yōu)化定價策略，破解定價難題。

（二）定價算法的類別

目前，常用的定價算法方法有四：一是啟發(fā)式：適用基于特定規(guī)則的簡便定價軟件，視環(huán)境情況決定價格，即基于算法在特定時刻具備的關(guān)于市場的信息，如自動與競爭對手的價格相匹配，抑或在庫存較少時將價格提高10%。二是分析式：根據(jù)市場狀況進行定價的軟件，其定價規(guī)則依據(jù)對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析而定，并保持相對靜態(tài)。三是自主式：同樣是根據(jù)市場狀況進行定價的軟件，其中的基礎(chǔ)算法可通過歷史數(shù)據(jù)進行初始化，但會不斷進行性能評估并據(jù)觀測到的結(jié)果自行更新。四是拍賣式：實現(xiàn)拍賣的軟件被廣泛用于互聯(lián)網(wǎng)廣告位的銷售，以及ebay 等零售拍賣網(wǎng)站。〔15〕See Oxera, When Algorithms Set Prices: Winners and Losers, https://www.oxera.com/wp-content/uploads/2018/07/Whenalgorithms-set-prices-winners-and-losers.pdf, Last visit on Sept. 19, 2019, p. 5.除了啟發(fā)式定價算法外，其他三個定價算法均需要運用機器學(xué)習。

與經(jīng)濟學(xué)家傾向于研究因果關(guān)系和如何解釋一個現(xiàn)象不同的是，機器學(xué)習涉及統(tǒng)計學(xué)、計量經(jīng)濟學(xué)、概率論等基礎(chǔ)方法，側(cè)重于預(yù)測能力。算法進行學(xué)習的過程可被簡單地概括為，依賴對過往影響銷量的與價格有關(guān)的因素及設(shè)計者認為將影響銷量的價格因素進行回歸分析，構(gòu)建模型，然后通過對這些變量的實時觀察來改變價格。可以說，通過分析現(xiàn)實世界的大數(shù)據(jù)不斷地進行學(xué)習，算法掌握了定價的“訣竅”，并據(jù)此調(diào)整現(xiàn)行價格，朝著企業(yè)設(shè)定的目標（如利潤最大化）前進。

（三）ACPD 的行為邏輯

由目標觀之，ACPD 以追逐支付意愿最大化為目標。所謂支付意愿，既包括購買欲望，也包括所能承受的心理價格（保留價格）。前者通常體現(xiàn)在消費者對商品的瀏覽時間、關(guān)鍵字的使用、搜索頻率及與商品和服務(wù)屬性相近的已購內(nèi)容；后者通常體現(xiàn)在供應(yīng)需求的比例、消費者的消費水平及消費者的比價習慣。同樣的商品消費者的支付意愿是不同的，這取決于消費者的偏好、預(yù)算及其從本次交易中所能獲得利益的大小。〔16〕See Oren Bar-Gill, Algorithmic Price Discrimination: When Demand Is a Function of Both Preferences and （Mis）Perceptions, The University of Chicago Law Review, Vol. 86, No. 2, 2019, p. 217-254.

從流程上看，ACPD 一般包括三個步驟：第一步，收集分析消費者個人屬性數(shù)據(jù)與消費行為數(shù)據(jù)，識別消費者的支付愿意。在工業(yè)經(jīng)濟時代，要么是因套利行為的存在，要么是因消費者個人偏好的信息不完全，廠商難以進行個性化定價，〔17〕參見唐要家：《三級價格歧視競爭效應(yīng)與反壟斷政策》，經(jīng)濟科學(xué)出版社2016 年版，第3 頁。而數(shù)據(jù)挖掘和算法分析工具等技術(shù)的發(fā)展讓這一障礙得以消除，經(jīng)營者可以利用這些技術(shù)對消費者的消費記錄、上網(wǎng)痕跡進行跟蹤和分析，然后繪制出包含消費者偏好、習慣和支付能力的數(shù)據(jù)畫像，并通過模型驗證和反饋，推測出消費者的支付意愿，索取消費者能夠支付的最高價格。第二步，運用算法進行個性化商品推薦或推送。經(jīng)營者在了解消費者支付意愿的基礎(chǔ)上，決定某個產(chǎn)品應(yīng)該賣給哪些或哪類消費者，以實現(xiàn)利潤的最大化。譬如，因存貨和成本等因素的限制，ebay 會把“某清乾隆的梅瓶”賣給出價最高的張三，而不是只愿出價200 元的李四。第三步，實施ACPD。以前面兩步驟為基礎(chǔ)，制定一個價格歧視機制，確保不同消費者享受不同的產(chǎn)品優(yōu)惠。例如，對喜歡游玩的消費者，在線旅游平臺會提供一系列酒店的優(yōu)惠券；對不太出門的消費者，平臺則偏向于同時提供機票優(yōu)惠券與酒店優(yōu)惠券（參見圖1）。

（四）ACPD 在經(jīng)濟實踐中的運用

以個性化定價促成的ACPD 在實踐中主要表現(xiàn)為以下場景?！?9〕同前注〔15〕，Oxera 文，第2 頁。

1. 有大量產(chǎn)品需要定價的領(lǐng)域，如在線零售、網(wǎng)絡(luò)廣告等

網(wǎng)絡(luò)空間廣告銷售基本采用拍賣式定價算法，其定價過程相對透明直接，廣告商通過相互競價，出價最高者獲得更有利的廣告展位，同時價格還受到點擊量與訪問量的影響，因而該算法還具有一定的自主式特征。

在線零售平臺的消費者價格歧視主要使用價格匹配算法（如匹配產(chǎn)品提供的最低或第二低的價格），屬于啟發(fā)式算法。其典型做法是，算法編輯者預(yù)先設(shè)定規(guī)則，算法根據(jù)交易環(huán)境的變化或需求供應(yīng)平衡自動對價格進行修正。以亞馬遜為例，為了吸引消費者，不僅賣家會使用算法來識別競爭對手，對具有其他商戶偏好的消費者以更低的價格吸引其購買自己的商品，而且亞馬遜平臺也會通過地理位置、行為跟蹤、個人信息等因素制定個性化價格。以kindle 電子書的銷售為例，被識別為“富裕”的消費者比“注重預(yù)算”的消費者看到的價格普遍更高，更甚者，這種價格差異有時會高達166%?！?0〕See Jakub Mikians & László Gyarmati & Vijay Erramilli & Nikolaos Laoutaris, Detecting Price and Search Discrimination on the Internet, in Proceedings of the 11th ACM Workshop on Hot Topics in Networks, HotNets-11, 2012, p. 79-84.

2. 需求波動比供給波動顯著更快的領(lǐng)域，如網(wǎng)約車、酒店和機票

這些領(lǐng)域提供價值短期（perishable）商品，算法定價的目標在于保證商品在過期前以整體利潤最大化的價格售出。例如，在機票銷售中，航空公司在主要航線機票的價格競爭中需要考慮如何在起飛前銷售全部機票的同時收回成本，且兼顧與其他對手的價格競爭，所以航空公司會提前銷售機票，并使用復(fù)雜的自主定價算法來動態(tài)調(diào)整起飛日期之前的價格，以使其收入最大化。〔21〕同前注〔15〕，Oxera 文，第11 頁。又如，滴滴出行的定價算法明顯繼承了優(yōu)步（Uber）自主式算法的精髓——溢價程序，通過分析消費者當前所處區(qū)域內(nèi)的商品供求關(guān)系，基于一定的溢價費率，使司機與乘客達成最大滿意度的價格，實現(xiàn)供求持續(xù)平衡，最大化平臺服務(wù)的收入，其操作規(guī)則為，車費由平臺的算法決定，不受司機影響。通常來說，旅程的最終價格因距離和時間的不同而不同，當供應(yīng)不足時（通過增加候車的等待時間來表示），費率會成倍增長（即溢價定價）；當需求下降時，費率會恢復(fù)到基本費率。當價格上漲時，對價格敏感的消費者即會放棄乘車需求，從而減少了特定時間段內(nèi)的需求總量，同時，高價格會將司機吸引到停車需求激增的地區(qū)。〔22〕參見郭飛：《滴滴網(wǎng)約車的價格是由什么因素決定的？》，https://news.ifeng.com/c/7oCH0C4JRWi，2019 年9 月5 日訪問。

3. 服務(wù)成本因人而異的領(lǐng)域，如信貸、保險

這些領(lǐng)域消費者的風險或偏好相去甚遠，分析式定價算法運用的主要目標是科學(xué)評估消費者風險。就信貸、保險業(yè)務(wù)而言，經(jīng)營者通常根據(jù)消費者的風險特征來定價，其定價“套路”不再僅僅是價格上的低開高走，而是需要基于風險評估對不同需求的消費者加以甄別，包括預(yù)期消費者成本、賠保概率或違約率的客觀評價等，從而進行價格歧視。以保險產(chǎn)品為例，產(chǎn)品的設(shè)計要以保險公司從保費中賺取足夠利潤為目標，以應(yīng)對支付被保險人的預(yù)期索賠，這意味著他們必須能夠準確計算出平均預(yù)期損失，并以此為標準收取相應(yīng)的保險費。

為了提升企業(yè)在發(fā)生保險事故時收回成本的可能性，并確保保險市場的有效運作，保險行業(yè)定價一般遵循兩個基本原則：一是保險公司必須根據(jù)被保險人的風險預(yù)期進行定價，包括針對保單提出索賠的可能性和索賠成本；二是共同分擔風險，多數(shù)人的保費支付少數(shù)人的損失?！?3〕See UK CMA, Private Motor Insurance Market Investigation: Final Report, 2014, p. 3.這意味著保險產(chǎn)品的價格必定是個性化的，保險公司需要收集大量的個人數(shù)據(jù)來評估風險，通常這些數(shù)據(jù)也可用來預(yù)測支付意愿，包括個人習慣、就業(yè)狀況、汽車類型、過去的索賠、地理位置、安全措施等，算法會根據(jù)這些信息來預(yù)測消費者價格承受能力和賠保概率，并計算出最終價格（參見圖2）。

盡管ACPD 適用的場景多樣，但消費者對其的評價卻不一：（1）有些場景，即使一些消費者可能因此得到了更低的價格，但消費者往往出于不喜歡“不公平”的個性化價格對其“用腳投票”，如在線零售。最典型的實例就是亞馬遜早期的動態(tài)價格（Dynamic Pricing）經(jīng)濟實驗。該實驗表明，消費者不喜歡動態(tài)的個性化價格，即使其后果是讓一些消費者得到了更低的價格，最終實驗以“壓倒性的反對”而失敗?！?4〕See David Streitfeld, On the Web, Price Tags Blur, The Washington Post, September 27, 2000.（2）有些場景，盡管學(xué)界對不同消費者群體交叉補貼的公平性多存質(zhì)疑，但消費者對此卻以“服務(wù)成本不同”為由，欣然受之，如保險產(chǎn)品。（3）有些場景，哪怕服務(wù)成本相同，但因受眾的個體差異，消費者往往對此報以認可，如火車票和電影票。學(xué)生通常會得到火車票或電影票的折扣，但乘火車或去劇院的費用并不取決于消費者是否為學(xué)生。（4）有些場景，消費者對其愛恨交加，慕其便利，又厭其貪婪，態(tài)度不一，如網(wǎng)約車。以滴滴出行為例，消費者的投訴包括限制普通車型和不溢價司機的派單頻率，內(nèi)置導(dǎo)航的默認優(yōu)選路線設(shè)定，溢價程序終止運行后的價格不回調(diào)等。〔25〕參見滴滴出行：《關(guān)于滴滴網(wǎng)約車定價機制和動態(tài)調(diào)價機制情況的報告》，https://www.didiglobal.com/news/newsDetail?id=795&type=blog， 2020 年3 月10 日訪問。概言之，消費者在貌似“壓倒性地反對”算法價格歧視的同時，又接受或享受著特定形態(tài)的價格歧視福利，其或肯定或否定的反應(yīng)都具有極強的非理性色彩。由是可知，基于單一場景的現(xiàn)有研究結(jié)論并不具有在ACPD 所有場景下推廣的合理性，對ACPD 競爭法屬性的誤讀仍需作進一步厘清。

三、ACPD 的屬性誤讀：競爭效果與分析框架

價格歧視一般分為三種類型：一級價格歧視，也稱完全價格歧視或個人化定價，是指廠商根據(jù)每個消費者支付意愿的不同而設(shè)定銷售價格的定價方式；二級價格歧視，是指廠商根據(jù)不同的購買量而設(shè)定銷售價格的定價方式；三級價格歧視，是指廠商根據(jù)消費者群體分類而分別定價的定價方式?！?6〕同前注〔17〕，唐要家書，第3-4 頁。從類別上看，ACPD 一般屬于一級或二級價格歧視，其經(jīng)濟效果具有不確定性。〔27〕See UK OFT, Personalised Pricing - Increasing Transparency to Improve Trust, OFT 1489, 2013, p. 34.

（一）ACPD 對市場競爭的影響

算法大大改善了因信息不對稱造成的麻煩。借助于定價算法，廠商能夠在對支付意愿較高的消費者提高價格的同時，不流失對價格敏感的低端消費者群體，甚至可以降低價格與原本無購買能力的消費者達成額外交易，實現(xiàn)利潤、銷售數(shù)量的同步增長。同時，如果有廠商敢于偏離市場總體競爭水平定價，那么市場新進入者和現(xiàn)有的競爭對手勢必會抓住機會增加銷量，在此過程中，充分的市場競爭狀態(tài)得以重塑，社會整體福利水平得到顯著提高。〔28〕See Ariel Ezrachi & Maurice E. Stucke, The Promise and Perils of the Algorithm-Driven Economy, Harvard University Press, 2016, p. 4.

從市場供應(yīng)側(cè)的效率觀之：（1）具有市場擴張效應(yīng)，利于穩(wěn)定地滿足市場需求，增加了社會總福利。實施算法驅(qū)動個性化定價的廠商多為超級平臺，其所處的市場結(jié)構(gòu)多為寡頭壟斷市場，甚至完全壟斷市場?！?9〕按照市場競爭強度不同來分，市場可以分為完全競爭、寡頭壟斷（oligopoly）、完全壟斷（monopolistic）市場。寡頭壟斷指某種產(chǎn)品的絕大部分由少數(shù)幾家大企業(yè)控制的市場。寡頭壟斷市場尚存競爭，以其為對象的研究結(jié)論，可推及至不存在競爭的獨占市場。以寡頭壟斷市場為例，廠商一般將設(shè)定略高于平均生產(chǎn)成本的價格，并銷售低于均衡點的產(chǎn)品數(shù)量（如圖3-1 所示）。消費者剩余用三角形A 表示，生產(chǎn)者剩余用矩形B 表示。根據(jù)定義，社會福利等于消費者剩余與生產(chǎn)者剩余的總和，C 代表壟斷產(chǎn)生的無謂損失。由于廠商收取的價格較高，導(dǎo)致一部分有購買產(chǎn)品需求的消費者不再購買，這些流失的交易收益構(gòu)成了壟斷的無謂損失。如果此時廠商實施價格歧視，利用大數(shù)據(jù)和算法識別預(yù)測每個消費者的支付意愿，向每個消費者收取略低于其支付意愿的不同價格，那么需求曲線左側(cè)支付意愿高的消費者將支付更高的價格，在需求曲線的中間或右側(cè)支付意愿較低的消費者將支付更低的價格（如圖3-2 所示）。這時銷售的數(shù)量是QC與完全競爭市場一樣；但不同的是，完全競爭市場中的全部盈余給了消費者，個性化定價下全部盈余流向了生產(chǎn)者。個性化定價允許壟斷者增加從QC 到QM 的銷售數(shù)量，消除統(tǒng)一定價下的無謂損失，增加了整體社會福利，故也被稱為“市場擴張效應(yīng)”?！?0〕同前注〔27〕，UK OFT 文，第23 頁。（2）利于改善既有產(chǎn)品或推動新產(chǎn)品的開發(fā)。借助數(shù)據(jù)分析、學(xué)習消費者搜索歷史，搜索引擎不僅可識別某個特定查詢最相關(guān)的結(jié)果，還可讓這些數(shù)據(jù)為消費者提供額外的“增值”服務(wù)，如利用過去的購買信息和瀏覽歷史，在線零售平臺可以為消費者提供個性化的購物建議，在線內(nèi)容推送平臺可以為讀者推薦可能感興趣的文章。（3）利于降低生產(chǎn)成本與降低產(chǎn)品價格。確定最優(yōu)價格需要耗費大量的時間，但借助算法廠商也許幾秒鐘內(nèi)就能完成這項任務(wù)，而借助深度學(xué)習技術(shù)廠商能夠在試驗和反饋后立即優(yōu)化其商業(yè)策略?！?1〕See OECD, Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age, 2019, p. 15-16.廠商通過改善資源配置、簡化業(yè)務(wù)流程實現(xiàn)生產(chǎn)成本的降低，其結(jié)果往往是消費者支付更低的價格，從而提高靜態(tài)效率；這也觸發(fā)了一種良性機制，使其能在不斷增壓下持續(xù)進行創(chuàng)新，提高動態(tài)效率。（4）利于降低市場的進入門檻。算法定價可大幅節(jié)約定價成本，幫助市場新進入者快速了解市場運作方式，方便其進入。最典型的就是零售領(lǐng)域，只要購買算法軟件，零售商即可獲得進入新市場所需的特定知識，市場在位廠商亦無需相關(guān)產(chǎn)品、行業(yè)、專業(yè)知識即可快速擴張其產(chǎn)品線。從此點觀之，算法定價有助于增加提供特定產(chǎn)品零售企業(yè)的數(shù)量，導(dǎo)致更激烈的競爭。另外，統(tǒng)一定價模式下存在即使消費者愿意支付超出邊際成本的價格消費者也得不到服務(wù)的情形，而價格歧視能完美地解決此問題，故而價格歧視具有減少消費者異質(zhì)性造成的無謂損失的積極效果?！?2〕同前注〔16〕，Oren Bar-Gill 文，第217-254 頁。

從市場需求側(cè)的效率觀之：（1）利于增強買方的力量。算法如同消費者的“數(shù)字管家”，可用來比較價格和質(zhì)量、預(yù)測市場趨勢和快速決策，能顯著降低搜索和交易成本，幫助消費者克服偏見，作出更理性的購買決策。（2）利于增強消費者間的公平性。通過消除消費者的偏見，避免非最優(yōu)決策，算法消費者可幫擺脫“操縱營銷術(shù)”，依靠數(shù)字管家來優(yōu)化其購買策略，進而增加消費者之間的平等性?！?3〕See Michal S. Gal & Niva Elkin-Koren, Algorithmic Consumers, Harvard Journal of Law & Technology, Vol. 30, No. 2, 2017, p.1-44.（3）利于倒逼廠商競爭抑或創(chuàng)新競爭?！皵?shù)字管家”不僅允許消費者訪問比較價格信息，而且還允許消費者訪問更廣泛的其他質(zhì)量維度，以便其進行比較。通過允許消費者比較更多的報價，算法可能會導(dǎo)致消費者轉(zhuǎn)向，進而增加供應(yīng)商的競爭壓力。因此，除了純粹的需求側(cè)效率，算法消費者還會影響供應(yīng)商的創(chuàng)新和競爭動機?！?4〕同前注〔33〕，Michal S. Gal、Niva Elkin-Koren 文，第1-44 頁。

圖3-1 統(tǒng)一定價下的消費者剩余

上述討論都建立在企業(yè)能獲得關(guān)于消費者一致信息的前提下，然而現(xiàn)實情況卻未必如此。如當廠商分別從獨立數(shù)據(jù)經(jīng)紀人處獲取消費者數(shù)據(jù)時，對消費者的認知可能會出現(xiàn)偏差。研究顯示，于此情形下，從統(tǒng)一價格到個性化價格會降低消費者剩余和生產(chǎn)者剩余之和（盡管消費者能夠從這一舉措中受益）。〔35〕See Alessandro Acquisti & Hal R. Varian, Conditioning Prices on Purchase History, Vol. 24, No. 3, 2005, p. 367-381.另外，價格歧視對市場競爭的影響還取決于市場本身的競爭程度，而市場的競爭水平是由市場上廠商數(shù)量、進入壁壘等因素決定的。

（二）對消費者福利的影響

許多消費者根深蒂固地認為，價格歧視在倫理上是錯誤的，因此對ACPD 抱持鮮明的反對態(tài)度。美國賓夕法尼亞大學(xué)公布的一項實驗結(jié)果顯示，有78%的受訪者表示不希望“得到根據(jù)上網(wǎng)痕跡量身定制的折扣”〔36〕See Joseph T., Jennifer K., Chris Jay H., Amy B. & Michael H., Americans Reject Tailored Advertising and Three Activities That Enable It, University of Pennsylvania 2009, p. 7.。當然，僅僅依據(jù)消費者直覺和上述實驗結(jié)果尚不足以確定ACPD 對消費者福利的全面影響。

1. 挖掘了消費者支付意愿，可能減少消費者剩余

禁止ACPD 最有力的理由就在于，它會減少消費者剩余，可能導(dǎo)致消費者整體福利的損失?！?7〕同前注〔10〕，Pedro Gonzaga 文，第2 頁。盡管通過額外交易會使社會總福利增加，但廠商借助價格歧視總能確保這部分增加的剩余全部以利潤的形式流向企業(yè)，保留價格較高的消費者在統(tǒng)一定價下可享受的消費者剩余不復(fù)存在，消費者整體受到傷害?！?8〕See Ramsi Woodcock, Personalized Pricing as Monopolization, Connecticut Law Review, Vol. 51, No.2, 2019, p. 311-373.然而，研究證明這種傷害只是一種可能性傷害：其一，價格歧視的任一效應(yīng)都可能占據(jù)主導(dǎo)地位，廠商可據(jù)需求狀況增加或減少消費者剩余和社會福利?！?9〕See I?aki Aguirre & Simon Cowan & John Vickers, Monopoly Price Discrimination and Demand Curvature, The American Economic Review, Vol. 100, No. 4, 2010, p. 1601-1615.例如，Bergemann 等人的研究表明，當從統(tǒng)一定價轉(zhuǎn)向價格歧視時，社會福利和消費者剩余既可能同時增加或減少，也可能社會福利增加，而消費者剩余減少?！?0〕See Dirk Bergemann & Benjamin Brooks & Stephen Morris, The Limits of Price Discrimination, American Economic Review, Vol. 105, No. 3, 2015, p. 921-57.其二，在不完全競爭市場中，ACPD 對消費者福利的影響是不確定的。Taylor 和 Wagman 兩位學(xué)者分別研究了寡頭競爭的不同標準模型，結(jié)果顯示，根據(jù)模型的不同，從統(tǒng)一定價轉(zhuǎn)向個性化定價可能導(dǎo)致經(jīng)濟福利降低或提高。〔41〕See Curtis R. Taylor & Liad Wagman, Consumer Privacy in Oligopolistic Markets: Winners, Losers, and Welfare, International Journal of Industrial Organization, Vol. 34, Issue C, 2014, p. 80-84.在ACPD 對消費者整體的可行性傷害中，消費者可能是贏家或輸家，社會總福利也可能增加或下降，其中的分水嶺就在于個案中價格歧視實現(xiàn)的形式、市場競爭狀況、消費者可能的反應(yīng)等因素。

2. 導(dǎo)致消費者剩余在不同類群的消費者之間重新分配

消費者存在不同層次的支付意愿，ACPD 能夠使支付意愿較低的消費者受益，否則他們將得不到充分的服務(wù)。因此，ACPD 本身能提高配置效率，當然，多數(shù)情況下，配置效率的提高也意味著消費者剩余的重新分配——那些支付意愿高的消費者福利可能會更差，而支付意愿低的消費者（常常是貧困群體）福利則可能更好。〔42〕同前注〔10〕，Pedro Gonzaga 文，第6 頁。從此意義上言，ACPD 實際上是根據(jù)消費者資源占有程度對價格進行再調(diào)整，以給予弱勢群體更平等價格的一種補貼策略。統(tǒng)一定價看似公平，實則對不同社會群體帶來的負擔是不同的，而ACPD 通過對支付意愿較低的群體收取更低的價格，減少了資源不平等。

此道理還可適用于解釋精明（sophisticated）的消費者與菜鳥（na?ve）消費者之間的福利轉(zhuǎn)移。根據(jù)邊際效用遞減規(guī)律，這種資源再分配能夠增加總福利。從執(zhí)法實踐看，當交叉補貼能夠?qū)е赂玫慕Y(jié)果時，可能會受到正面評價。如英國金融市場行為監(jiān)管局（Financial Conduct Authority，F(xiàn)CA）認為，只要再分配的程度可以接受，保險產(chǎn)品中的價格歧視就可以促進競爭：這種定價結(jié)構(gòu)不一定是整體競爭疲軟的證據(jù)，并且確實可能涉及相對激烈的競爭以吸引新消費者，甚至在某些情況下迫使這些消費者的價格低于成本?！?3〕See UK FCA, Price Discrimination and Cross-Subsidy in Financial Services, Occasional Paper No.22, 2016, p. 21.

3. 消費者非理性地拒絕交易，有可能減少社會整體福利

如果價格歧視導(dǎo)致消費者普遍失去對賣家的信任，那么將對經(jīng)濟不利?！?4〕See UK OFT, Online Targeting of Advertising and Prices: A Market Study, OFT1231, 2010, p. 32-33.即使是最頑固的經(jīng)濟學(xué)家也必須承認，一個增加整體社會福利但傷害大多數(shù)消費者的做法會引發(fā)嚴重的道德問題，〔45〕See Akiva Miller, What Do We Worry About When We Worry About Price Discrimination?, The Law and Ethics of Using Personal Information for Pricing, Journal of Technology Law & Policy, Vol.19, 2014, p. 104.而這正是大多數(shù)消費者對ACPD 的印象，誠如前述亞馬遜浮動價格實驗。如果消費者對價格歧視的負面情緒未得到妥善處理，那么價格歧視所帶來的利益都會被抵消，經(jīng)營者與消費者將陷入“雙輸”。

此外，對于精明的消費者來說，僅僅出于對價格歧視的懷疑就可能使其四處對比以確保獲得最佳交易，而這將會增加其搜索成本，帶來市場運行的低效率和更高的交易成本。〔46〕See Topi Miettinen & Rune Stenbacka, Personalized Pricing Versus History-Based Pricing: Implications for Privacy Policy, Information Economics and Policy, Vol. 33, 2015, p. 56-68.

（三）對企業(yè)成本和利潤的影響

算法不僅可降低企業(yè)定價成本，而且還能為企業(yè)吸引豐厚的投資、奉上可觀的利潤，增強其動態(tài)影響市場的能力，鞏固并提升其競爭優(yōu)勢。故此，有越來越多的企業(yè)開始轉(zhuǎn)向運用算法定價，就連那些大受“價目表價格和秘密折扣”裨益的企業(yè)，為了避免在未來處于競爭劣勢也都轉(zhuǎn)而開始使用算法定價?！?7〕See A. Ezrachi & M. E. Stucke, Algorithmic Collusion: Problems and Counter-Measures, OECD DAF/COMP/WD（2017）25, 2017, p. 34.

企業(yè)運用算法定價的優(yōu)勢有二：（1）降低定價成本與運營成本。如前所述，使用算法定價顯著降低了企業(yè)復(fù)雜定價與頻繁更新價格的成本。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，庫存成本能占到傳統(tǒng)商貿(mào)企業(yè)運營成本的60%以上，對消費者需求、競爭對手庫存的實時了解，使得這些企業(yè)能夠及時有效地管理庫存；比價算法的存在可以把在線商戶從沉重的廣告支出中解脫出來，將廣告支出轉(zhuǎn)化為“更低價”，降低企業(yè)運營成本，拉近其與終端消費者的聯(lián)系。〔48〕See Ariel Ezrachi, The Competitive E☆ects of Parity Clauses on Online Commerce, European Competition Journal, Vol.11, Issue 2-3, 2015, p. 488-519.（2）增加企業(yè)利潤。從定價博弈分析觀之，即使在無共謀的情況下，ACPD 一般也會導(dǎo)致更高的價格，企業(yè)利潤因此提高。理由是，企業(yè)定價頻率存在差異，算法自身的更新頻率遠低于算法設(shè)定價格的頻率，ACPD 事實上為企業(yè)提供了一種可信的、短期承諾機制。一旦企業(yè)以某種算法設(shè)定價格，就相當于為其他競爭者提供了短期價格承諾，其他競爭者將對此市場價格變化做出快速反應(yīng)，〔49〕See Zach Brown & Alexander MacKay, Competition in Pricing Algorithms, Harvard Business School Working Paper, No. 20-067, November 2019, p. 1-6.這導(dǎo)致企業(yè)之間的定價博弈非常接近于“領(lǐng)導(dǎo)—追隨模型”（Stackelber，斯塔克爾伯格模型）。該模型代表了一種定價機制，即一家企業(yè)（領(lǐng)導(dǎo)者）率先制定或改變價格之后，競爭企業(yè)（跟隨者）快速跟進，制定相同或相似的價格，或者做出方向相同的調(diào)整?！?0〕參見劉豐波、吳緒亮：《基于價格領(lǐng)導(dǎo)制的默契合謀與反壟斷規(guī)制——來自中國白酒市場的證據(jù)》，載《中國工業(yè)經(jīng)濟》2016 年第4 期。該模型下的廠商之間存在行動次序的區(qū)別，價格決定依據(jù)以下次序：第一步價格領(lǐng)導(dǎo)者設(shè)定一個價格；第二步價格跟隨者觀察到該價格，并據(jù)此決定自己的價格。為了確保自己的交易機會，價格領(lǐng)導(dǎo)者在決定價格時須充分了解跟隨者會如何行動（知道其反應(yīng)函數(shù)），合理預(yù)見自己設(shè)定的價格對后者的決策影響，科學(xué)地把價格設(shè)置在以價格跟隨者的反應(yīng)函數(shù)為約束的利潤最大化水平。由于這種承諾是可信的，低頻定價者的價格不必過低，但也不可能咄咄逼人，所以定價算法促進了更高級別的價格均衡。來自美國哈佛大學(xué)和密歇根大學(xué)的聯(lián)合經(jīng)濟實驗的結(jié)論也印證了上述結(jié)論。為了檢驗定價算法對競爭的真實影響，該實驗以5 家大型在線零售商為對象，以“每小時1 次”為頻率，持續(xù)記錄價格的變化，結(jié)果顯示：其一，企業(yè)定價技術(shù)具有差異性。兩家公司采用了小時定價技術(shù)；一家采用了每日定價技術(shù)；其余兩家采用了周定價技術(shù)，每周日早上更新價格。其二，高頻定價公司具有追隨任何低頻定價競爭對手提供價格的能力。其三，產(chǎn)品零售價格高低與定價頻率負相關(guān)，即每周更新價格的企業(yè)比每日更新價格的企業(yè)售價高出30%，每日更新價格的企業(yè)比每小時更新價格的企業(yè)售價高出10%。其四，受到高頻定價企業(yè)價格競爭的沖擊，低頻定價企業(yè)會隨之降低價格，但價格始終未低于消費者保留價格水平?！?1〕同前注〔49〕，Zach Brown、Alexander MacKay 文，第1-10 頁。

需指出的是，盡管多數(shù)情況下企業(yè)都受益于ACPD，但面臨激烈競爭時，結(jié)果可能就沒那么明朗了。研究顯示，如果只有一家廠商推出個性化價格，那么這家廠商可以增加利潤；如果所有廠商都轉(zhuǎn)向個性化定價，那么競爭的激烈程度可能會增加或減少?！?2〕同前注〔41〕，Curtis R. Taylor 、Liad Wagman 文。一方面，ACPD 刺激了企業(yè)決策時必須將競爭對手的定價也納入決策分析范圍，這使得企業(yè)能夠保持長久的競爭力；〔53〕同前注〔49〕，Zach Brown、Alexander MacKay 文，第1 頁。另一方面，消費者信息的大數(shù)據(jù)的可用性既可能是有益的，也可能是有害的。在獨占的市場結(jié)構(gòu)中，ACPD 能夠提高企業(yè)利潤，而在充分競爭的市場環(huán)境中，效果則有待進一步檢測。概言之，企業(yè)能否最終從ACPD 中獲益，取決于市場結(jié)構(gòu)。

四、ACPD 的反壟斷規(guī)制：屬性辨明與政策框架

大數(shù)據(jù)、人工智能、定價算法等先進技術(shù)工具的結(jié)合，正在改變著許多市場和行業(yè)的競爭格局，〔54〕同前注〔12〕，Christopher Townley、Eric Morrison、Karen Yeung 文，第31 頁。其在產(chǎn)生顯著效益和效率的同時，也引起了人們陷入近似“技術(shù)黑箱”的恐慌?！?5〕See OECD, Personalised Pricing in the Digital Era, DAF/COMP （2018）13, 2018.一些競爭執(zhí)法機構(gòu)已經(jīng)對此或準備對此展開調(diào)查，以期利用反壟斷工具解決某些形式的價格歧視問題?！?6〕例如，2019 年10 月9 日文化和旅游部公布了《在線旅游經(jīng)營服務(wù)管理暫行規(guī)定（征求意見稿）》，其中的第16 條是關(guān)于“價格歧視”的規(guī)定，旨在叫停“在線旅游經(jīng)營者利用大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段，針對不同消費特征的旅游者，對同一產(chǎn)品或服務(wù)在相同條件下設(shè)置差異化的價格”。主要國家和國際組織紛紛出臺了專門的政策文件、調(diào)研報告以個性化定價、動態(tài)定價、差別定價為關(guān)鍵詞，對ACPD 的法律規(guī)制進行指引。但迄今尚未出現(xiàn)關(guān)于ACPD 的成文法定義，也未出現(xiàn)明確禁止ACPD 的法律規(guī)定，甚至未出現(xiàn)將算法驅(qū)動個性化定價認定為壟斷行為的司法判例。〔57〕同前注〔10〕，Pedro Gonzaga 文，第26 頁。面對紛繁蕪雜的ACPD 實踐，我們需要思考的問題是：如何將這些經(jīng)濟利弊有云泥之別的行為統(tǒng)一于一個政策框架內(nèi)？如何才能在鼓勵創(chuàng)新與保護消費者利益之間持續(xù)良性互動？這就涉及下文要討論的政策框架問題。

（一）邏輯基礎(chǔ)：合法性與正當性的順位堅守

雖然直覺上消費者認為價格歧視是不公平的，但是從消費者對價格公平感知的研究中可以發(fā)現(xiàn)這些評價往往并不一致。無論如何，人們通常會主觀地認為，行為是道德上不可取或不公平的這一事實本身并不構(gòu)成法律強制干預(yù)的理由，〔58〕同前注〔12〕，Christopher Townley、Eric Morrison、Karen Yeung 文，第31 頁。執(zhí)法機構(gòu)執(zhí)法不公的污名是公眾推定大數(shù)據(jù)“殺熟”具有不正當性的結(jié)果，這種推定系合法性分析缺失的必然結(jié)果。合法性構(gòu)成了權(quán)力關(guān)系的道德與規(guī)范層面的總和，合法性是社會服從的前提和基礎(chǔ)，也是法律得以實施的前提和基礎(chǔ)。權(quán)力要合法，必須滿足三個條件：一是符合已經(jīng)確定的規(guī)則；二是相關(guān)規(guī)則能被共享的信仰證明具有正當性；三是附屬者或附屬者中的最重要成員對具體權(quán)力關(guān)系表示同意?！?9〕參見［英］大衛(wèi)·邊沁：《通過社會科學(xué)的合法性概念》，傅建奇譯，載高鴻鈞主編：《清華法治論衡》，清華大學(xué)出版社2002年版，第116-123 頁。作為行政機構(gòu)的行為，行政執(zhí)法必須滿足行為權(quán)力來源合法、行為具有法律效力兩要素?！?0〕參見龔祥瑞：《比較憲法與行政法》，法律出版社2012 年版，第439 頁。而判斷這二者的法律依據(jù)既是行政執(zhí)法的權(quán)力來源，又是行政執(zhí)法的效力標識。法律若想不成為專斷，還需要滿足一項條件，即這種法律乃是指平等適用于人人的一般性規(guī)則。這種一般性（generality）很可能是法律所具有的抽象性的一個最為重要的方面?！?1〕參見［英］哈耶克：《自由秩序原理》，鄧正來譯，三聯(lián)書店1997 年版，第191 頁。因此，在法律適用的執(zhí)法層面，理當側(cè)重形式理性，即“只要權(quán)力的取得和實施與已制定的法律相一致，就是合法的”?！?2〕同前注〔59〕，大衛(wèi)·邊沁文，第95 頁。有批評者認為，這種“凱爾森式”的處理合法性與正當性關(guān)系的方式實質(zhì)上是“正當性萎縮成合法性”，但法律是由規(guī)范組成的系統(tǒng)，沒有符合法律性做支撐，正當性很可能淪為“粉飾太平而任意涂抹的道德口紅”〔63〕［加］大衛(wèi)·戴岑豪斯：《合法性與正當性——魏瑪時代的施米特、凱爾森與海勒》，劉毅譯，商務(wù)印書館2013 年版，第256-290 頁。，尋求正義之路將篳路藍縷。

在我國，從ACPD 的外觀觀察，其潛在的法律風險是《反壟斷法》第17 條第（六）款禁止的差別待遇。該款規(guī)定禁止具有市場支配地位的經(jīng)營者，無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。依此規(guī)定，動用《反壟斷法》禁止ACPD 須滿足三個前提條件：一是當事人在相關(guān)市場內(nèi)具有市場支配地位；二是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；三是從事該行為無正當理由。對于究竟什么是“正當理由”，則需根據(jù)行為是否為法定、對社會公共利益的影響、對經(jīng)濟運行效率與經(jīng)濟發(fā)展的影響、與經(jīng)營者正常經(jīng)營及實現(xiàn)正常效益的相關(guān)性、對經(jīng)營者業(yè)務(wù)發(fā)展與創(chuàng)新方面的影響等因素作出綜合判斷?！?4〕參見《禁止濫用市場支配地位行為暫行規(guī)定》，國家市場監(jiān)督管理總局第11 號令，第20 條。

概言之，動用《反壟斷法》禁止ACPD 的基礎(chǔ)在于確認行為主體在案件所涉相關(guān)市場具有市場優(yōu)勢地位，且行為符合《反壟斷法》第17 條第（六）款規(guī)定的各項構(gòu)成要件。從執(zhí)法實踐的焦點來看，其核心是對行為的排除或限制競爭效果進行綜合判斷。以引發(fā)大數(shù)據(jù)“殺熟”爭議的攜程機票事件為例，如果執(zhí)法機構(gòu)不能將相關(guān)市場界定為“中國在線旅游平臺（OTA）”，那么攜程在此市場上是否具有優(yōu)勢地位就無從判斷，攜程“殺熟”對消費者福利、社會整體福利、負面影響亦無法證成，攜程“殺熟”具有不合理性就難以成立。

（二）價值選擇：保護競爭與必要妥協(xié)

伴隨知識經(jīng)濟時代和新興的信息社會的到來，技術(shù)創(chuàng)新，特別是與信息技術(shù)相關(guān)的技術(shù)創(chuàng)新，成了推動全球經(jīng)濟增長的重要動力，創(chuàng)新成為競爭者之間的角力場?！?5〕See OECD, The Knowledge-Based Economy, OCDE/GD（96）102 （1996）.人們認識到創(chuàng)新是一件難問出處、不拘形式的事情。步入算法時代，算法逐漸取代了人類社會中的各項事務(wù)性和決策性工作，人類在社會中的存在逾發(fā)受到算法左右，甚至可能淪為“無用的階級”?！?6〕［以色列］尤瓦爾·赫拉利：《未來簡史：從智人到神人》，林俊宏譯，中信出版社2017 年版，第288 頁。新的技術(shù)、新的商業(yè)模式將創(chuàng)新引入顛覆性（disruptive）創(chuàng)新的高地，沖擊出一塊又一塊反壟斷執(zhí)法的盲區(qū)，持續(xù)挑戰(zhàn)著傳統(tǒng)反壟斷規(guī)則的可適用性，考驗著執(zhí)法機構(gòu)的智慧與決心。數(shù)字革命重新引發(fā)了關(guān)于在反壟斷法適用中如何保護創(chuàng)新的討論，并對反壟斷執(zhí)法機構(gòu)提出了競爭與創(chuàng)新關(guān)系如何界定、評估創(chuàng)新效果時應(yīng)該使用何種概念、分析創(chuàng)新福利效果時適用何種分析框架等難題?！?7〕See Wolfgang Kerber, Competition, Innovation, and Competition Law: Dissecting the Interplay, MAGKS Joint Discussion Paper Series in Economics, 42-2017, 12 October 2017.

首先，從分配正義的角度看，對經(jīng)濟行為進行政府干預(yù)本身就是一種事實上的不平等，而競爭是打破分配不公最為有效的手段，因為市場經(jīng)濟的本質(zhì)就是市場決定資源配置的經(jīng)濟，市場配置資源是最有效率的形式?！耙?guī)制措施實質(zhì)上就是再分配，并且是政治過程的結(jié)果，以滿足消費者或者產(chǎn)業(yè)壓力集團的自我利益，規(guī)制會影響資源配置效率?！薄?8〕［美］丹尼爾·F. 史普博：《管制與市場》，余暉、何帆等譯，格致出版社、上海三聯(lián)書店、上海人民出版社2008 年版，第26 頁。進而言之，從有效性的角度看，市場是不完美的，政府也不見得就是完美的，在規(guī)制市場的過程中，政府失靈可能是一種成本高昂的替代?！?9〕參見［美］理查德·A.波斯納：《法律的經(jīng)濟分析》，蔣兆康譯，中國大百科全書出版社1997 年版，第26 頁。因此，盡管競爭理論學(xué)界在政府干預(yù)程度上認識尚有分歧，〔70〕以并購控制為例，芝加哥學(xué)派篤信市場機制具有完美性，而后芝加哥學(xué)派則認為現(xiàn)實市場存在不足，廠商策略行為將誘發(fā)壟斷，但市場機制本身無法消除這種惡果，因此對并購必須進行實質(zhì)審查。See Michael H. Riordan & Steven C. Salop, Evaluating Vertical Mergers: A Post-Chicago Approach, Antitrust Law Journal, Vol. 63, No. 2, 1995, p. 513-568.承認一方市場的自我糾錯能力必然會造成政府干預(yù)市場的權(quán)威受限，但畢竟此處受限的權(quán)威已然是各國政府的普遍選擇，〔71〕如黨的十九大報告就指出要“使市場在資源配置中起決定性作用”。并趨近于經(jīng)濟學(xué)界普遍認可的“政府干預(yù)只有在特定情境下才有存在價值”的評價。〔72〕See Richard A. Posner, The Chicago School of Antitrust Analysis, University of Pennsylvania Law Review, Vol. 127, 1978, p.925-933.在市場經(jīng)濟中，競爭扮演著關(guān)鍵角色，是市場經(jīng)濟的驅(qū)動力，它可為商品的生產(chǎn)者和銷售者搭建起基本交易規(guī)則，激勵生產(chǎn)者為消費者提供質(zhì)優(yōu)價廉的商品；它不斷淘汰低效和邊際生產(chǎn)者，將資源更有效地配置給可以創(chuàng)造更高附加值的商品；它促進了產(chǎn)品創(chuàng)新與多樣化，滿足了消費者的不同偏好；它避免了市場被某特定企業(yè)長期霸占，在自由的市場中，再大的企業(yè)也是流水的兵?！?3〕See United States v. Syufy Enterprises, 903 F. 2d 659, 662-63 （9th Cir. 1990）.誠如經(jīng)濟學(xué)家所言，只要市場由一只“看不見的手”控制，競爭必定是執(zhí)行其決策的利器?！?4〕同前注〔28〕，Ariel Ezrachi、Maurice E. Stucke 書，第25 頁。也就是說，保護競爭不應(yīng)僅是競爭立法的床頭明月，更應(yīng)是彰顯在每一次的反壟斷執(zhí)法實踐中的精兵利器。

其次，從算法定價市場運行的實際情況看，競爭機制并未偏航，動態(tài)市場能夠自發(fā)糾錯。從五花八門的算法定價實踐中，我們可以管窺市場機制并未失靈，即算法定價企業(yè)之間的競爭并未被窒息，市場仍有自發(fā)糾錯的能力。理由有三：一是消費者擁有市場決定權(quán)。這種決定權(quán)表現(xiàn)在消費者可以“用腳投票”將其認為不公平的價格歧視驅(qū)除出市場，優(yōu)步和亞馬遜運用算法個性化定價的嘗試就是實證。二是消費者擁有反制的能力。ACPD 成功的關(guān)鍵就在于廠商根據(jù)消費者的個人數(shù)據(jù)和消費數(shù)據(jù)來評估消費者的支付意愿，預(yù)測其保留價格，貼近該價格定價，挖掘消費者剩余。經(jīng)濟實驗表明，只要消費者通過應(yīng)用程序隱私設(shè)置及采取其他類似的防御措施來隱藏過去的行為，那么廠商必須“吐出更多的利潤”方可誘導(dǎo)消費者披露信息（即個性化增強服務(wù)），從而抵消其利用信息的能力。這一結(jié)果亦表明，積極使用個人隱私措施的消費者與不使用個人隱私措施的消費者之間存在分配效率上的差異?！?5〕同前注〔35〕，Alessandro Acquisti、Hal R. Varian 文，第367-381 頁。三是存在市場化的解決機制。近年來，百思買（Best Buy）表格、比價網(wǎng)站、消費者端算法等數(shù)字比較工具（Digital Comparison Tools, DCTs）發(fā)展迅速，有越來越多的人借助DCTs 貨比三家，避開個性化高價，尋找價廉物美的商品?！?6〕See UK CMA, Digital Comparison Tools: Summary of Final Report, 2017, p. 5.較之于其他政策工具，DCTs 的優(yōu)勢在于：一則，可節(jié)約搜尋成本，以便捷的登錄方式、友好的界面，使過去艱難的搜索、比較（如計價復(fù)雜的家政服務(wù)）變得更容易和更有吸引力，為人們節(jié)省了大量的時間和精力；二則，可促進廠商競爭，透明的價格、信息快速流動的市場，使廠商競爭加劇，消費者走出了信息偏在的困境（如過去難以比價的金融服務(wù)），獲得更加質(zhì)優(yōu)價廉的產(chǎn)品；三則，可增加社會總福利，因為DCTs 往往是免費為消費者提供比較服務(wù)，讓消費者從中得到比其他主體要多的好處，這些差異“待遇”刺激了該產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，更促進了交易總量的增加?！?7〕如根據(jù)CMA 的統(tǒng)計，55%以上的汽車保險業(yè)務(wù)通過DCTs 完成。同前注〔76〕，UK CMA 文，第22 頁。以DCTs 為代表的市場化解決機制在尚未出現(xiàn)市場失靈的領(lǐng)域無疑是更具優(yōu)勢的問題解決方案之一。

最后，從各國反壟斷法立法的傳統(tǒng)、目標及法律文化的角度觀察，其形態(tài)雖各異，但對創(chuàng)新領(lǐng)域競爭政策和工具的選擇卻驚人的相似。依托超級平臺完成的ACPD 催生了許多新的不同的反壟斷問題和經(jīng)濟問題，世界各主要競爭執(zhí)法機構(gòu)對此反應(yīng)迅速，投入了更多資源來解決這些問題，〔78〕See Germany Bundeskartellamt, 2017 Annual Report of the Bundeskartellam, p. 1.并形成了以下趨同之處。（1）從干預(yù)的強度看，即干預(yù)政策的選擇看，輕手管制（light-touch）的理念日益為執(zhí)法機構(gòu)、司法機構(gòu)所接受。〔79〕See Emilia R. Rubin, The Heavy Burden of a Lighter Touch Framework The Inadequacy of Antitrust Laws as a Substitute for Net Neutrality, Hastings Science and Technology Law Journal, Vol. 10, No. 2, 2019, p. 229-261.如歐盟普通法院在“思科案”判決中所言：“消費通信行業(yè)是近來年快速增長的行業(yè)，其特點是創(chuàng)新周期短，再大的市場份額可能都是短暫易逝的。在這種動態(tài)的情況下，較高的市場份額并不一定代表真實的市場的量，也不應(yīng)該認定為對競爭的持久損害?！薄?0〕Case No. T-79/12, Cisco Systems Inc. v. Commission［ December 11, 2013］ 612 TJ 0079, para. 69.（2）從干預(yù)的目標看，各執(zhí)法機構(gòu)“關(guān)注的重點是如何保護數(shù)字經(jīng)濟中的競爭，我們的任務(wù)是保持市場開放，以確保市場的可競爭性，企業(yè)有機會持續(xù)通過新想法獲得成功”?！?1〕同前注〔78〕。（3）從干預(yù)的工具與方案看，OECD 倡導(dǎo)的“以競爭政策為龍頭，以消費者保護政策、隱私政策、反歧視政策為抓手”的綜合治理方案為各國普遍接受?！?2〕See OECD, Personalised Pricing in the Digital Era, DAF/COMP（ 2018）13, 2018, p. 26-44.這與近年來流行的“回應(yīng)性規(guī)制”（Responsive Regulation）十分契合，“回應(yīng)性規(guī)制”強調(diào)在選擇不同強度的規(guī)制工具時，應(yīng)關(guān)注工具的“漸次性”，即只有在低度干預(yù)措施無法產(chǎn)生預(yù)期效果時，才能依次向上采取更高干預(yù)強度的措施。〔83〕See Lan Ayres & John Braithwaite, Responsive Regulation, Transcending the Deregulation Debate, Oxford University Press 1992, p.35；John Braithwaite, Restorative Justice and Responsive Regulation, Oxford University Press, 2002, p. 168.由是觀之，上海市場監(jiān)管部門采取約談攜程的方式并無不妥，媒體對其“監(jiān)管缺位”的指責確有不當?！?4〕參見蔣萌：《面對“殺熟”疑云，市場監(jiān)管別缺位》，載人民網(wǎng)2018 年5 月28 日，http://opinion.people.com.cn/n1/2018/0528/c1003-30018952.html。（4）從干預(yù)的實踐看，以我國為例，近年來，數(shù)字經(jīng)濟實現(xiàn)了新躍升、數(shù)字經(jīng)濟結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，〔85〕2018 年我國數(shù)字經(jīng)濟總量達到31.3 萬億元，占GDP 的比重達到34.8%。參見中國信息通信研究院：《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)白皮書（2019 年）》，2019 年版，第1 頁?？陀^地說，這與我國政府長期以來對數(shù)字經(jīng)濟的治理一直秉持鼓勵創(chuàng)新、包容審慎的原則，為數(shù)字經(jīng)濟的活躍發(fā)展提供了寬松的環(huán)境息息相關(guān)。

（三）規(guī)則構(gòu)建：經(jīng)濟分析與創(chuàng)新考量

有彈性的法律規(guī)定是反壟斷法在創(chuàng)新市場立足的前提，如我國《反壟斷法》第17 條第（六）款預(yù)留了“正當性”判斷的空間。就算法定價市場而言，該市場屬于當下與創(chuàng)新聯(lián)系最緊密的數(shù)字經(jīng)濟行業(yè)，競爭壓力可以促使企業(yè)研發(fā)和改善現(xiàn)有產(chǎn)品和技術(shù)，企業(yè)也可利用創(chuàng)新成果提升市場力量增加收益；反壟斷執(zhí)法機構(gòu)的介入可能帶來有利于競爭的積極作用，同時也可能因?qū)χ虚L期競爭影響估計不足而產(chǎn)生阻礙競爭的結(jié)果。〔86〕See German Bundeskartellamt, Innovations - Challenges for Competition Law Practice, Series of Papers on“ Competition and Consumer Protection in the Digital Economy”, November 2017.反壟斷執(zhí)法可能要冒冷卻創(chuàng)新的嚴重風險，但有形之手與無形之手的選擇絕不是非此即彼的，合理選擇是需要在具體的市場競爭環(huán)境中、針對具體問題，結(jié)合不同競爭理論的合理性，找尋二者的恰當組合，并隨競爭條件的變化適時調(diào)整二者的均衡點?！?7〕參見張占江：《競爭倡導(dǎo)研究》，載《法學(xué)研究》2010 年第5 期。面對技術(shù)創(chuàng)新，監(jiān)管亦需創(chuàng)新，輕手并不是放縱不管而是監(jiān)管的理性轉(zhuǎn)向，這也意味著要堅持和完善包容審慎監(jiān)管，更新監(jiān)管理念與方法，注重激勵與約束的平衡，一分為二地看待政府對以“超級平臺”為代表的平臺經(jīng)濟的市場監(jiān)管的現(xiàn)實選擇，以回應(yīng)我國經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型升級期保障經(jīng)濟社會平穩(wěn)過渡，維持國民經(jīng)濟持續(xù)增長的戰(zhàn)略要求?！?8〕參見陳兵：《因應(yīng)超級平臺對反壟斷法規(guī)制的挑戰(zhàn)》，載《法學(xué)》2020 年第2 期。

從操作規(guī)則層面看，反壟斷執(zhí)法機構(gòu)干預(yù)算法定價行為必須遵循個案分析（Case by Case Analysis）的基本路徑。一則，其核心是經(jīng)濟效果分析。經(jīng)濟分析絕非虛幻的風景，它可為反壟斷法的規(guī)范解釋和制度運用的科學(xué)性提供有力的支撐和獨到的分析工具。不以經(jīng)濟效果分析為基礎(chǔ)的判斷因缺少科學(xué)性，其結(jié)論難以令人信服，“反壟斷法解釋和適用很可能掉入簡單的語義循環(huán)和邏輯重復(fù)之中。”〔89〕金善明：《反壟斷法解釋中經(jīng)濟學(xué)分析的限度》，載《環(huán)球法律評論》2018 年第6 期，第102 頁。二則，其審查具體內(nèi)容包括：（1）審查算法驅(qū)動下消費者與廠商交互行為的復(fù)雜性。消費者處理這種復(fù)雜性的能力千差萬別，僅僅基于價格歧視模型分析，很難得出消費者是“菜鳥”還是“精明”消費者的判斷。借助算法技術(shù)辨明如果消費者是成熟型消費者，那么消費者不易被差別定價傷害，反之，則容易受到傷害。該領(lǐng)域是否存在DCTs 可以幫助消費者避開該傷害？（2）審查價格歧視對消費者剩余分配效果、轉(zhuǎn)移效果影響，對競爭或潛在競爭的影響?！?0〕同前注〔4〕，UK OFT 文，第5、82、8 頁。（3）審查消費者公平性感知度。價格歧視的非正義主要源自消費者的不公平感知，除非消費者公平感知良好，否則該行為的任何收益都會被抵消?！?1〕See Jochen Wirtz & Sheryl E. Kimes,The Moderating Role of Familiarity in Fairness Perceptions of Revenue Management Pricing, Journal of Service Research, Vol. 9, No. 3, 2007, p. 229-240.定價公平的感知對消費者滿意度和可能的行為起著關(guān)鍵影響，當消費者感覺不公平，他們可能會表現(xiàn)消極，這將導(dǎo)致價格歧視產(chǎn)生更多無謂的損失，〔92〕See Cindy Yoonjoung Heo & Seoki Leeb, Influences of Consumer Characteristics on Fairness Perceptions of Revenue Management Pricing in the Hotel Industry, International Journal of Hospitality Management, Vol. 30, Issue 2, 2011, p. 243-251.因此，要減少價格歧視對市場的負面影響，就必須測量消費者對公平的感知度?！?3〕如近年來歐盟一直致力于“消費者健康檢查（Consumer Fitness Check）”及消費者“消費者重塑（Refit）”運動。（4）審查定價算法的透明度。實驗表明，消費者對不透明的規(guī)則更易感到不公平，如果企業(yè)能夠提高定價算法的透明度，向消費者說明最終價格的決定過程，以及這種定價規(guī)則的必要性和合理性，那么消費者的抵觸情緒將會得到控制。因此，執(zhí)法機構(gòu)可以通過約談或者出臺相關(guān)文件的形式，要求實施價格歧視的平臺對定價過程的合理性進行說明?！?4〕See UK OFGEM, The Retail Market Review-Final Domestic Proposals, 2013, p. 14-18.

值得一提的是，近年來反壟斷實務(wù)與理論界都在探索如何把“創(chuàng)新”納入反壟斷的審查范圍?！?5〕參見韓偉：《數(shù)字經(jīng)濟時代中國〈反壟斷法〉的修訂與完善》，載《競爭政策研究》2018 年第4 期。如德國聯(lián)邦卡特爾局頒布了《創(chuàng)新：反壟斷審查實踐的新挑戰(zhàn)》的調(diào)研報告，初步討論了如何評價創(chuàng)新的可能性、創(chuàng)新的動機、創(chuàng)新的成本和收益等問題，為反壟斷審查機構(gòu)如何合理介入創(chuàng)新驅(qū)動型市場進行了有益探索?！?6〕See The French Autorité de la concurrence & the German Bundeskartellamt, Algorithms and Competition, November 2019, p. 3.盡管創(chuàng)新并非經(jīng)濟學(xué)研究的傳統(tǒng)內(nèi)容，但“只要對經(jīng)濟學(xué)家研究市場的行為稍加反思，就表明更廣泛地運用經(jīng)濟學(xué)是可能的。他們的工具就是這樣一個假定，即人們都是系自己滿足度的理性最大化者”?！?7〕［美］理查德·A.波斯納：《正義/司法的經(jīng)濟學(xué)》，蘇力譯，中國政法大學(xué)出版社2002 年版，第1 頁。細品之，創(chuàng)新審查因素實非競爭效果之外搭建的全新領(lǐng)域，而是競爭效果評價在創(chuàng)新領(lǐng)域的細化與延伸。

五、結(jié)語

基于多場景下定價算法運用實踐的分析，并結(jié)合社會整體福利、消費者福利、生產(chǎn)者福利的分析框架來探究其競爭效果，結(jié)果表明，ACPD 并非只是企業(yè)榨取利潤、擴張優(yōu)勢的強力工具，多數(shù)情形下其還具有促進競爭、提高整體福利之功能。對大數(shù)據(jù)“殺熟”限制了競爭的斷言可能為時過早，所以對其“一禁了之”并非明智之舉，執(zhí)法機構(gòu)克制冷靜的態(tài)度是嚴格公正執(zhí)法應(yīng)有的克制，亦是執(zhí)法權(quán)威的必要保證。在競爭行為“兩害相權(quán)取其輕”已被賦予倫理上的正當性和法律上的合法性的背景下，如果消費者、競爭執(zhí)法結(jié)構(gòu)不能摘下感性的有色眼鏡，保持開放的態(tài)度，用理性科學(xué)的態(tài)度去審視ACPD，那么價格歧視就生而自帶 “惡” 的陰霾，這其實是不公正的，既經(jīng)不起經(jīng)濟實踐的考驗，也經(jīng)不起理性的推敲。

實際上，ACPD 問題并非一個純粹的反壟斷問題，在諸多方面有著不同于其他反壟斷問題的特殊性。正是通過對這些特殊性的理論分析與闡釋，我們可以看到技術(shù)創(chuàng)新與合法壟斷如何以一種潤物無聲的方式實現(xiàn)在“高頻度創(chuàng)新與顛覆性競爭”的數(shù)字經(jīng)濟中持續(xù)創(chuàng)造經(jīng)濟繁榮，又看到了所謂的具有自主經(jīng)營權(quán)和掌握技術(shù)權(quán)威的企業(yè)如何在現(xiàn)實中悄無聲息地將算法消費者傷害至深。對此，現(xiàn)代反壟斷法乃至整個法律體系如何才能保障在網(wǎng)絡(luò)外部性顯著的條件下“贏家通吃”的平臺能夠不違其技術(shù)創(chuàng)新、提升消費者福利之本心，在監(jiān)管與創(chuàng)新之間將如何平衡才能不失其追逐創(chuàng)新、對抗競爭、尋求正義的“初心”，其德性和操守又將于何處安放才能不負包容審慎執(zhí)法者“真心”，這些都是我們在運用反壟斷法治理ACPD 時最需要加以認真思考的問題。