雷 希

內(nèi)容提要:算法個(gè)性化定價(jià)的監(jiān)管實(shí)踐與理論分析未能遵循規(guī)制對(duì)策與問(wèn)題相匹配的規(guī)制原理。該原理要求注意算法個(gè)性化定價(jià)與算法合謀定價(jià)、欺詐定價(jià)、歧視定價(jià)、個(gè)性化推薦的區(qū)別。同時(shí)基于危害性差異我們也應(yīng)將算法個(gè)性化定價(jià)進(jìn)一步分為三類：超高價(jià)格、超低價(jià)格和一般價(jià)格。超高價(jià)格或超低價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)危害可借助既有的法律框架得以消減。雖然一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)既沒(méi)有損害消費(fèi)者權(quán)益，也不會(huì)排除或限制競(jìng)爭(zhēng)，但會(huì)從分配不公平和程序不公平兩個(gè)角度誘發(fā)消費(fèi)者不信任，動(dòng)搖數(shù)字市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)秩序。政府、經(jīng)營(yíng)者和消費(fèi)者應(yīng)以信任受損機(jī)理為基本遵循，合力共筑消費(fèi)者信任，以實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展和消費(fèi)者利益保護(hù)的動(dòng)態(tài)平衡。

大數(shù)據(jù)“殺熟”已引起社會(huì)的廣泛關(guān)注，社會(huì)各界曾強(qiáng)烈呼吁政府通過(guò)加強(qiáng)立法工作治理大數(shù)據(jù)“殺熟”現(xiàn)象，堵住監(jiān)管漏洞。(1)參見(jiàn)《全國(guó)人大代表?xiàng)钏桑航ㄗh立法規(guī)制大數(shù)據(jù)殺熟、平臺(tái)二選一等》，載https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_11533557，最后訪問(wèn)時(shí)間：2022年1月5日。《個(gè)人信息保護(hù)法》第24條被普遍解讀為禁止大數(shù)據(jù)“殺熟”，(2)參見(jiàn)王利明：《〈個(gè)人信息保護(hù)法〉的亮點(diǎn)與創(chuàng)新》，載《重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2021年第6期；王利明、丁曉東：《論〈個(gè)人信息保護(hù)法〉的亮點(diǎn)、特色與適用》，載《法學(xué)家》2021年第6期。各地出臺(tái)的地方性法規(guī)及規(guī)范性文件也對(duì)此作出了規(guī)定。(3)如《上海市數(shù)據(jù)條例》《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)數(shù)據(jù)條例》《浙江省電子商務(wù)條例》等。大數(shù)據(jù)“殺熟”又被稱為算法價(jià)格歧視、個(gè)性化定價(jià)或差異化定價(jià)等，是公眾對(duì)經(jīng)營(yíng)者利用算法為終端消費(fèi)者個(gè)性化定價(jià)的一種俗稱，即通過(guò)收集、清洗、處理和分析消費(fèi)者消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)能力等個(gè)人信息對(duì)消費(fèi)者畫像，預(yù)測(cè)消費(fèi)者最高保留價(jià)格，并以此就同一商品向條件相同的消費(fèi)者設(shè)定高低不同的價(jià)格。大數(shù)據(jù)“殺熟”并非學(xué)術(shù)用語(yǔ)，其主觀色彩過(guò)于濃厚。如果用大數(shù)據(jù)“殺熟”指稱這類行為則易形成框架效應(yīng)(framing effect)，導(dǎo)致立場(chǎng)先行，(4)See Ariel Ezrachi，Maurice E.Stucke,Virtual Competition:The Promise and Perils of the Algorithm-Driven Economy,Harvard University Press,2016,pp.111-113.不利于對(duì)此進(jìn)行中立評(píng)價(jià)。(5)筆者于“中國(guó)知網(wǎng)”搜索相關(guān)CSSCI論文發(fā)現(xiàn)：一般而言，采用大數(shù)據(jù)殺熟或算法歧視這類表述的文章，基本假定算法個(gè)性化定價(jià)攫取消費(fèi)者剩余，限制競(jìng)爭(zhēng)，應(yīng)該予以規(guī)制；而采用中立性表述的文章一般認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)危害性較為復(fù)雜，需要結(jié)合不同場(chǎng)景進(jìn)行分析。鑒于概念的使用還未有共識(shí)，且國(guó)內(nèi)外不少學(xué)者也以算法個(gè)性化定價(jià)來(lái)指稱該類行為，因此本文采用算法個(gè)性化定價(jià)來(lái)代替大數(shù)據(jù)“殺熟”這一用語(yǔ)。

國(guó)內(nèi)外監(jiān)管機(jī)關(guān)和理論界基于保護(hù)消費(fèi)者、彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈的目的，基本認(rèn)可政府應(yīng)采取措施規(guī)制算法個(gè)性化定價(jià)。(6)參見(jiàn)喻玲：《算法消費(fèi)者價(jià)格歧視反壟斷法屬性的誤讀及辨明》，載《法學(xué)》2020年第9期；Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD),Price Discrimination:Background Note by the Secretariat,DAF/COMP(2016)15.但難點(diǎn)在于應(yīng)該如何規(guī)制算法個(gè)性化定價(jià)、既有法律框架是否足以解決算法個(gè)性化定價(jià)帶來(lái)的挑戰(zhàn)。對(duì)該類問(wèn)題的理論研究，既是回應(yīng)社會(huì)重大關(guān)切的現(xiàn)實(shí)之需，也是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展之求。

一、既有監(jiān)管與理論的特點(diǎn)歸納及缺陷分析

我國(guó)目前對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)的監(jiān)管思路呈現(xiàn)出一刀切禁止的特點(diǎn)，國(guó)內(nèi)理論研究則呈現(xiàn)出一般化分析的特點(diǎn)。一刀切禁止的監(jiān)管思路和一般化的理論研究均存在不足，有待進(jìn)一步完善。

(一)監(jiān)管一刀切禁止的特點(diǎn)與缺陷

有關(guān)算法個(gè)性化定價(jià)的國(guó)內(nèi)監(jiān)管呈現(xiàn)出一刀切禁止的特點(diǎn)，即以統(tǒng)一適用的禁止性規(guī)范規(guī)制涉及算法個(gè)性化定價(jià)的所有問(wèn)題。例如，2021年國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局、中央網(wǎng)信辦、國(guó)家稅務(wù)總局提出必須“嚴(yán)肅整治”算法個(gè)性化定價(jià)。國(guó)務(wù)院反壟斷委員會(huì)制定的《關(guān)于平臺(tái)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的反壟斷指南》第17條，被認(rèn)為是對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)這一熱點(diǎn)問(wèn)題的回應(yīng)。(7)參見(jiàn)《促進(jìn)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)規(guī)范有序創(chuàng)新健康發(fā)展 ——〈國(guó)務(wù)院反壟斷委員會(huì)關(guān)于平臺(tái)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的反壟斷指南〉解讀》，載http://gkml.samr.gov.cn/nsjg/xwxcs/202102/t20210207_325970.html，最后訪問(wèn)時(shí)間：2022年1月5日?！秲r(jià)格違法行為行政處罰規(guī)定(修訂征求意見(jiàn)稿)》將算法個(gè)性化定價(jià)視為“新業(yè)態(tài)中的價(jià)格違法行為”，明確將按銷售總額比例罰款。類似一刀切禁止性的規(guī)定還有不少。(8)例如《商務(wù)部辦公廳開展“2021年全國(guó)網(wǎng)上年貨節(jié)”活動(dòng)的通知》、文化和旅游部《在線旅游經(jīng)營(yíng)服務(wù)管理暫行規(guī)定》、國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局聯(lián)合商務(wù)部共同提出“社區(qū)團(tuán)購(gòu)‘九不得’”、國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室《數(shù)據(jù)安全管理辦法(征求意見(jiàn)稿)》等。結(jié)合違法懲戒機(jī)制，這種一刀切禁止的監(jiān)管思路具有較強(qiáng)的威懾力。

一刀切禁止的思路有很強(qiáng)的民意及輿論基礎(chǔ)。如2019年北京市消協(xié)的調(diào)研結(jié)果顯示，絕大多數(shù)被調(diào)查者(83.74%)認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)侵犯了消費(fèi)者公平交易權(quán)，類似比例的被調(diào)查者(81.41%)要求政府加強(qiáng)監(jiān)管以減少此類行為。(9)參見(jiàn)《北京市消協(xié)發(fā)布大數(shù)據(jù)“殺熟”問(wèn)題調(diào)查結(jié)果》，載http://www.bj315.org/xxyw/xfxw/201907/t20190727_19494.shtml，最后訪問(wèn)時(shí)間：2022年1月5日。除此之外，一刀切禁止還可以為將來(lái)的靈活規(guī)制預(yù)留充足時(shí)間，(10)有研究發(fā)現(xiàn)，政府強(qiáng)監(jiān)管的初始意愿越強(qiáng)烈，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)演化到算法個(gè)性化定價(jià)的速度越慢。參見(jiàn)邢根上、魯芳、羅定提：《政府監(jiān)管下的電商大數(shù)據(jù)“殺熟”演化仿真分析》，載《湖南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2021年第2期。在短時(shí)間內(nèi)也可以為市場(chǎng)注入一劑強(qiáng)心針。

但一刀切禁止的處理方法只能是一時(shí)的應(yīng)對(duì)之策。相較于包容審慎監(jiān)管，一刀切禁止所能獲得的效益小于增加的成本。(11)參見(jiàn)潘定、謝菡：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)下政府監(jiān)管與電商企業(yè)“殺熟”行為的演化博弈》，載《經(jīng)濟(jì)與管理》2021年第1期。更為重要的是，算法個(gè)性化定價(jià)的經(jīng)濟(jì)效果較為復(fù)雜，對(duì)經(jīng)營(yíng)者、消費(fèi)者及社會(huì)也會(huì)帶來(lái)一定程度的正面效應(yīng)。英國(guó)競(jìng)爭(zhēng)與市場(chǎng)監(jiān)管局(CMA)2021年發(fā)布研究報(bào)告指出，算法個(gè)性化定價(jià)盡管有時(shí)會(huì)損害消費(fèi)者利益，甚至侵蝕整體經(jīng)濟(jì)效率，但有時(shí)也能夠增加消費(fèi)者福利。(12)See Competition & Markets Authority (“CMA”),Algorithms:How They Can Reduce Competition and Harm Consumers,Jan.19，2021,pp.8-9,available at https://www.gov.uk/government/publications/algorithms-how-they-can-reduce-competition-and-harm-consumers,last visited on Jan.5，2022.一味禁止個(gè)性化定價(jià)，會(huì)使得個(gè)案處理欠缺靈活性，(13)參見(jiàn)宋亞輝：《社會(huì)性規(guī)制的路徑選擇：行政規(guī)制、司法控制抑或合作規(guī)制》，法律出版社2017年，第164-165頁(yè)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看甚至還會(huì)損害消費(fèi)者權(quán)益(14)See Alex Schofield,Personalized Pricing in the Digital Era,18 Competition Law Journal，35,40 (2019).。一刀切禁止的實(shí)效也不容樂(lè)觀。CMA調(diào)查發(fā)現(xiàn)天然氣與電力市場(chǎng)辦公室(Ofgem)2009年禁止區(qū)域差異化定價(jià)的決定并未產(chǎn)生促進(jìn)競(jìng)爭(zhēng)的效果，相反還弱化了競(jìng)爭(zhēng)。(15)See CMA,Energy Market Investigation,Final Report,Jun.24，2016,available at:https://assets.publishing.service.gov.uk/media/5773de34e5274a0da3000113/final-report-energy-market-investigation.pdf,last visited on Jan.5，2022;OECD,Personalised Pricing in the Digital Era-Note by the United Kingdom,p.12,DAF/COMP/WD(2018)127.

綜上，對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)的監(jiān)管不宜采用一刀切禁止的思路。(16)參見(jiàn)李毅、李振利：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下對(duì)消費(fèi)者實(shí)行個(gè)性化定價(jià)違法邊界的研究》，載《社會(huì)科學(xué)》2020年第2期。近期出臺(tái)的《個(gè)人信息保護(hù)法》《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》和《浙江省電子商務(wù)條例》等規(guī)定僅禁止“不合理”的算法個(gè)性化定價(jià)，試圖從一刀切禁止的監(jiān)管策略轉(zhuǎn)變?yōu)楹侠矸治觥５@些規(guī)定并未明確“不合理”的概念，這就要求監(jiān)管者進(jìn)行個(gè)案分析。然而由于監(jiān)管能力與監(jiān)管成本的約束，監(jiān)管者在個(gè)案的實(shí)際判斷中可能仍會(huì)偏向于一刀切處理。這意味著，盡管部分監(jiān)管規(guī)范的表述由禁止轉(zhuǎn)為合理分析，但其實(shí)踐效果沒(méi)有發(fā)生變化，市場(chǎng)活力可能仍會(huì)受挫。

(二)理論一般化分析的特點(diǎn)與缺陷

國(guó)內(nèi)對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)的研究呈現(xiàn)出“一般化”的特點(diǎn)，也就是將所有危害都?xì)w因于算法個(gè)性化定價(jià)這個(gè)一般性概念上，未區(qū)分不同情形下算法個(gè)性化定價(jià)的危害差異。具體表現(xiàn)為：其一，有的研究斷言算法個(gè)性化定價(jià)不僅可能攫取消費(fèi)者剩余，而且還可能扭曲市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，排除限制競(jìng)爭(zhēng)。(17)參見(jiàn)李丹：《算法歧視消費(fèi)者：行為機(jī)制、損益界定與協(xié)同規(guī)制》，載《上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2021年第2期。其二，有的研究從不同部門法角度討論算法個(gè)性化定價(jià)的危害性，意圖為一般性禁止算法個(gè)性化定價(jià)提供具體條文依據(jù)。例如從消費(fèi)者保護(hù)法的角度，有觀點(diǎn)認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)侵犯消費(fèi)者知情權(quán)、選擇權(quán)或公平交易權(quán)；(18)參見(jiàn)王佳琪：《大數(shù)據(jù)“殺熟”的法律應(yīng)對(duì)》，載《人民法院報(bào)》2019年6月11日，第002版。從反壟斷法的角度，有觀點(diǎn)認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)構(gòu)成剝削性差別待遇；(19)參見(jiàn)楊東、臧俊恒：《數(shù)字平臺(tái)的反壟斷規(guī)制》，載《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2021年第2期。從行政行為法和行政作用法視角，也有學(xué)者討論規(guī)制算法個(gè)性化定價(jià)的理論正當(dāng)性(20)參見(jiàn)李帥：《共享經(jīng)濟(jì)信息不對(duì)稱環(huán)境下的決策算法規(guī)制——以區(qū)塊鏈共識(shí)模型為規(guī)制思路》，載《財(cái)經(jīng)法學(xué)》2019年第2期。。前述部門法視角的討論仍舊將所有可能的危害籠統(tǒng)地歸咎于算法個(gè)性化定價(jià)，未能進(jìn)行場(chǎng)景化和類型化分析。當(dāng)然，確實(shí)也有學(xué)者嘗試進(jìn)行類型化分析。有的主張“對(duì)于不同類型的個(gè)性化定價(jià)算法應(yīng)做區(qū)分處理”(21)周圍：《人工智能時(shí)代個(gè)性化定價(jià)算法的反壟斷法規(guī)制》，載《武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)》2021年第1期，第108、110頁(yè)。，有的認(rèn)為應(yīng)“基于消費(fèi)者細(xì)分的視角”堅(jiān)持個(gè)案分析(22)參見(jiàn)喻玲、蘭江華：《算法個(gè)性化定價(jià)的反壟斷法規(guī)制：基于消費(fèi)者細(xì)分的視角》，載《社會(huì)科學(xué)》2021年第1期。。這些觀點(diǎn)雖然意識(shí)到算法個(gè)性化定價(jià)在不同條件下呈現(xiàn)出不同效果，但也僅是一般性地提及個(gè)案分析中應(yīng)考慮的原則，尚未落實(shí)如何分類規(guī)制。

一般化分析兼具進(jìn)步之處與不足之處。其進(jìn)步之處包括：一是明確算法個(gè)性化定價(jià)可能的危害性，解決了規(guī)制必要性問(wèn)題；二是提出算法個(gè)性化定價(jià)的綜合規(guī)制進(jìn)路，并試圖深入到各部門法領(lǐng)域進(jìn)行研究。

缺陷之處則體現(xiàn)在三個(gè)方面。第一，既有研究未能意識(shí)到算法個(gè)性化定價(jià)并非獨(dú)立概念，其外延并非獨(dú)一無(wú)二，而是包含多種具有不同危害性的子類行為。一般化分析將算法個(gè)性化定價(jià)視為一個(gè)整體進(jìn)行研究，遇到具體場(chǎng)景時(shí)便會(huì)暴露出解釋力不足的問(wèn)題。第二，一般化分析容易混淆算法個(gè)性化定價(jià)子類行為的危害，可能產(chǎn)生規(guī)制錯(cuò)配的問(wèn)題。例如，有觀點(diǎn)將特定類型算法個(gè)性化定價(jià)對(duì)消費(fèi)者權(quán)益的損害視為算法個(gè)性化定價(jià)共有的特征，進(jìn)而主張通過(guò)援引“維護(hù)消費(fèi)者利益”這個(gè)一般條款而適用《反壟斷法》規(guī)制所有算法個(gè)性化定價(jià)。(23)參見(jiàn)承上：《人工智能時(shí)代個(gè)性化定價(jià)行為的反壟斷規(guī)制——從大數(shù)據(jù)殺熟展開》，載《中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)》2020年第5期。然而，有些類型的算法個(gè)性化定價(jià)既不損害消費(fèi)者權(quán)益，也不排除限制競(jìng)爭(zhēng)，此時(shí)如果《反壟斷法》介入勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致規(guī)制錯(cuò)配。第三，一般化分析未能遵循問(wèn)題與對(duì)策相匹配的規(guī)制原理，未能厘清不同場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)的危害差異，未能據(jù)此構(gòu)建規(guī)制進(jìn)路。

二、基于危害差異的類型化研究

針對(duì)上述缺陷，改進(jìn)方法是圍繞算法個(gè)性化定價(jià)不同子類行為的危害差異進(jìn)行類型化處理，從而為具體規(guī)制路徑的建構(gòu)奠定基礎(chǔ)。

(一)理?yè)?jù)與功能分析

以危害性差異為基礎(chǔ)進(jìn)行類型化研究不僅可用規(guī)制理論來(lái)論證其正當(dāng)性，而且也因其多重價(jià)值而具有必要性。

第一，類型化研究根源于規(guī)制路徑應(yīng)與問(wèn)題相匹配的基本原理。算法個(gè)性化定價(jià)的規(guī)制路徑選擇具有鮮明的實(shí)用主義色彩，無(wú)論如何設(shè)計(jì)規(guī)制路徑(是自由放任，抑或照搬或準(zhǔn)用既有法律規(guī)定，甚或是重建)，都必須遵循對(duì)策與問(wèn)題相匹配的規(guī)制原理。(24)參見(jiàn)宋亞輝：《網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)規(guī)制的三種模式及其適用原理》，載《法學(xué)》2018年第10期。否則可能產(chǎn)生規(guī)制失敗、規(guī)制錯(cuò)配等問(wèn)題。(25)參見(jiàn)〔美〕史蒂芬·布雷耶：《規(guī)制及其改革》，李洪雷、宋華琳、蘇苗罕、鐘瑞華譯，北京大學(xué)出版社2008年版，第277頁(yè)及以下。

第二，基于危害差異解構(gòu)算法個(gè)性化定價(jià)具有多重價(jià)值。首先，解構(gòu)算法個(gè)性化定價(jià)可以彌補(bǔ)一刀切禁止和一般化分析的缺陷。類型化的思考有助于我們清楚地掌握算法個(gè)性化定價(jià)的多種類型，避免將不同危害混為一談；更有助于對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)進(jìn)行規(guī)范分析，探尋不同法律在算法個(gè)性化定價(jià)場(chǎng)景下的適用空間。其次，類型化的分析可以輔助判斷是否存在規(guī)制失敗，進(jìn)而便于查漏補(bǔ)缺。最后，類型化分析相較于個(gè)案分析具有節(jié)省成本、提高法律確定性的作用。個(gè)案分析的優(yōu)點(diǎn)是可以基于個(gè)案具體情況靈活選擇不同的規(guī)制進(jìn)路，但缺點(diǎn)在于耗時(shí)耗力，且無(wú)法給市場(chǎng)主體穩(wěn)定的行為預(yù)期。通過(guò)類型化分析，事先明確各類算法個(gè)性化定價(jià)的規(guī)制路徑，能夠發(fā)揮法律規(guī)則的行為指引作用。

(二)解構(gòu)算法個(gè)性化定價(jià)

算法個(gè)性化定價(jià)存在多種表現(xiàn)形式，各種表現(xiàn)形式的危害存在差異，應(yīng)據(jù)此探尋算法個(gè)性化定價(jià)的類型。但在此之前，有必要厘清算法個(gè)性化定價(jià)與相關(guān)概念的差異。因?yàn)楸M管算法個(gè)性化定價(jià)的內(nèi)涵與相關(guān)概念的內(nèi)涵不同，危害性也迥異，但目前的研究存在概念混淆的問(wèn)題，有礙規(guī)制路徑的構(gòu)建。

1.厘清算法個(gè)性化定價(jià)內(nèi)涵

第一，應(yīng)注意區(qū)分算法個(gè)性化定價(jià)與個(gè)人信息保護(hù)問(wèn)題、“信息繭房”困境。按照行為機(jī)制，利用算法技術(shù)實(shí)施個(gè)性化定價(jià)的行為可以分為信息采集、信息推送、個(gè)性化定價(jià)三個(gè)階段。(26)參見(jiàn)前引〔17〕,李丹文。這三個(gè)階段的行為表現(xiàn)及危害性各不相同。信息采集階段主要涉及個(gè)人信息知情同意、用戶畫像、隱私侵權(quán)等問(wèn)題，信息推送階段的主要危害在于信息繭房，算法個(gè)性化定價(jià)是發(fā)生在第三個(gè)階段的行為。然而，有些研究混淆了上述三個(gè)階段的危害。例如，有觀點(diǎn)認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)因?yàn)檫`背了消費(fèi)者對(duì)數(shù)據(jù)及隱私的實(shí)質(zhì)期待而是不公平的；(27)See Christopher Townley,Eric Morrison，Karen Yeung,Big Data and Personalized Price Discrimination in EU Competition Law,36 Yearbook of European Law，683,710-711 (2017).也有觀點(diǎn)將信息個(gè)性化推送歸類為“大數(shù)據(jù)殺熟”，(28)參見(jiàn)鄭智航、徐昭曦：《大數(shù)據(jù)時(shí)代算法歧視的法律規(guī)制與司法審查——以美國(guó)法律實(shí)踐為例》，載《比較法研究》2019年第4期。還有觀點(diǎn)試圖通過(guò)解釋《電子商務(wù)法》第18條第1款關(guān)于個(gè)性化推送的規(guī)定以解決算法個(gè)性化定價(jià)問(wèn)題(29)參見(jiàn)付麗霞：《大數(shù)據(jù)價(jià)格歧視行為之非法性認(rèn)定研究：?jiǎn)栴}、爭(zhēng)議與應(yīng)對(duì)》，載《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2020年第2期。。本文認(rèn)為，在建構(gòu)算法個(gè)性化定價(jià)的規(guī)制路徑時(shí)，不能混淆算法個(gè)性化定價(jià)與信息采集階段的個(gè)人信息保護(hù)問(wèn)題、信息推送階段的“信息繭房”問(wèn)題。用《個(gè)人信息保護(hù)法》第24條禁止算法個(gè)性化定價(jià)可能有違《個(gè)人信息保護(hù)法》的規(guī)制邏輯，不僅可能會(huì)使得相關(guān)規(guī)定泛化，(30)參見(jiàn)文銘、莫殷：《大數(shù)據(jù)殺熟定價(jià)算法的法律規(guī)制》，載《北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》，2021年9月18日網(wǎng)絡(luò)首發(fā)。還會(huì)造成規(guī)制錯(cuò)配。這是因?yàn)樗惴▊€(gè)性化定價(jià)的成因并非個(gè)人信息保護(hù)不足，(31)參見(jiàn)李三希、武玙璠、鮑仁杰：《大數(shù)據(jù)、個(gè)人信息保護(hù)和價(jià)格歧視——基于垂直差異化雙寡頭模型的分析》，載《經(jīng)濟(jì)研究》2021年第1期?！秱€(gè)人信息保護(hù)法》可提高個(gè)人信息保護(hù)水平，但很難對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)形成有效規(guī)制。

第二，應(yīng)注意區(qū)分算法個(gè)性化定價(jià)和其他價(jià)格違法行為，比如算法合謀定價(jià)、算法欺詐定價(jià)、算法歧視定價(jià)。首先，個(gè)性化定價(jià)與合謀定價(jià)差異明顯。個(gè)性化定價(jià)的特點(diǎn)在于價(jià)格存在較大差別，而合謀定價(jià)的特點(diǎn)在于價(jià)格一致，兩者表現(xiàn)形式不同。盡管算法可能輔助經(jīng)營(yíng)者就同一消費(fèi)者達(dá)成統(tǒng)一動(dòng)態(tài)價(jià)格，但尚未有足夠證據(jù)證明這已成為現(xiàn)實(shí)。(32)See OECD,Personalised Pricing in the Digital Era-Note by the European Union,pp.6-7,DAF/COMP/WD(2018)128.算法合謀定價(jià)行為可由《價(jià)格法》第14條第1項(xiàng)或《反壟斷法》予以規(guī)制。其次，個(gè)性化定價(jià)并非欺詐定價(jià)，這是因?yàn)槠墼p需要有誤導(dǎo)性陳述，而個(gè)性化定價(jià)并不會(huì)使消費(fèi)者陷入雙重錯(cuò)誤。那些認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)構(gòu)成價(jià)格欺詐的觀點(diǎn)，(33)參見(jiàn)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(fèi)者權(quán)益保護(hù)法〉的角度考量》，載《價(jià)格理論與實(shí)踐》2018年第8期?；煜藗€(gè)性化定價(jià)與欺詐定價(jià)。算法欺詐定價(jià)可由《民法典》以及《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》第20條和第55條予以規(guī)制。最后，算法歧視定價(jià)是平等權(quán)語(yǔ)境下的概念，體現(xiàn)為針對(duì)性別、種族等身份方面的歧視定價(jià)，可通過(guò)“反歧視法律數(shù)字化轉(zhuǎn)型”得以解決。(34)參見(jiàn)李成：《人工智能歧視的法律治理》，載《中國(guó)法學(xué)》2021年第2期。

2.解析算法個(gè)性化定價(jià)外延

根據(jù)危害性差異，可將算法個(gè)性化定價(jià)的外延解構(gòu)為三個(gè)非空的子類：超高價(jià)格、超低價(jià)格和一般價(jià)格。這三類行為囊括了算法個(gè)性化定價(jià)的所有類型。

(1)超高價(jià)格

超高價(jià)格是指明顯高于商品或服務(wù)市場(chǎng)價(jià)值的價(jià)格。市場(chǎng)交易本應(yīng)是平等互惠互利的。超高價(jià)格的潛在危害在于導(dǎo)致交易顯失公平，侵害消費(fèi)者福利。經(jīng)營(yíng)者利用數(shù)據(jù)與算法探知消費(fèi)者的價(jià)格極限，向高支付意愿的消費(fèi)者收取超高價(jià)格，過(guò)度剝奪了這部分消費(fèi)者剩余，使得交易難以對(duì)消費(fèi)者產(chǎn)生增益。超高價(jià)格還使得消費(fèi)者與經(jīng)營(yíng)者之間的付出與收益不成比例，損害了實(shí)質(zhì)公平。例如在浙江省紹興市柯橋區(qū)法院審理的胡女士訴上海攜程商務(wù)有限公司侵權(quán)糾紛一案中，胡女士通過(guò)“攜程”訂購(gòu)房間的價(jià)格為2889元，而通過(guò)線下預(yù)定則僅為1377.63元，(35)參見(jiàn)史洪舉：《以司法裁判向大數(shù)據(jù)殺熟說(shuō)不》，載《人民法院報(bào)》2021年7月17日，第02版。此時(shí)價(jià)差達(dá)到了一倍，應(yīng)屬于超高價(jià)格。

(2)超低價(jià)格

超低價(jià)格是明顯低于商品或服務(wù)市場(chǎng)價(jià)值的價(jià)格。利用算法設(shè)定過(guò)低價(jià)格可能排除限制競(jìng)爭(zhēng)、擾亂正常經(jīng)營(yíng)秩序。經(jīng)營(yíng)者通過(guò)差異化定價(jià)向高支付意愿的消費(fèi)者收取較高利潤(rùn)，以此補(bǔ)貼低支付意愿的消費(fèi)者，利用低價(jià)留住這部分消費(fèi)者，或吸引新消費(fèi)者。當(dāng)經(jīng)營(yíng)者持續(xù)地以超低價(jià)格銷售商品或提供服務(wù)，便很可能會(huì)產(chǎn)生擾亂正常經(jīng)營(yíng)秩序的效果。在經(jīng)營(yíng)者處于市場(chǎng)支配地位時(shí)還會(huì)產(chǎn)生排除限制競(jìng)爭(zhēng)的效果。利用算法設(shè)置超低價(jià)格的行為在經(jīng)濟(jì)生活中確有可能發(fā)生。(36)See Ariel Ezrachi,Maurice E.Stucke,Virtual Competition:The Promise and Perils of the Algorithm-Driven Economy,Harvard University Press,2016,pp.119,297.例如，“多多買菜”“美團(tuán)優(yōu)選”等社區(qū)團(tuán)購(gòu)便被爆出采取補(bǔ)貼的方式低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)，甚至個(gè)別產(chǎn)品遠(yuǎn)低于出廠價(jià)。(37)參見(jiàn)吳睿鶇：《警惕社區(qū)團(tuán)購(gòu)“燒錢大戰(zhàn)”戕害市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)秩序》，載《中國(guó)消費(fèi)者報(bào)》2020年12月15日，第001版。對(duì)這些社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)而言，利用算法設(shè)置個(gè)性化的超低價(jià)格具有很大的吸引力。

(3)一般價(jià)格

除超高價(jià)格和超低價(jià)格之外的價(jià)格，都是一般價(jià)格。大部分算法個(gè)性化定價(jià)都是這種價(jià)格。(38)參見(jiàn)施春風(fēng)：《定價(jià)算法在網(wǎng)絡(luò)交易中的反壟斷法律規(guī)制》，載《河北法學(xué)》2018年第11期。正如歐盟2018年調(diào)研報(bào)告所指出的，實(shí)踐中算法個(gè)性化定價(jià)的平均價(jià)差基本不超過(guò)1%，最大價(jià)差也低于4%。(39)See European Commission (EC),Consumer Market Study on Online Market Segmentation Through Personalised Pricing/Offers in the European Union,p.219,June 2018,available at https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/aid_development_cooperation_fundamental_rights/aid_and_development_by_topic/documents/synthesis_report_online_personalisation_study_final_0.pdf,last visited on Jan.5,2022.這意味著算法個(gè)性化定價(jià)普遍價(jià)差幅度不大，并非明顯低于或高于市場(chǎng)價(jià)值。由此衍生的相關(guān)問(wèn)題是：一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)是否具有危害性，是否因?qū)儆诮?jīng)營(yíng)者自主定價(jià)范圍而可采取“自由放任”的態(tài)度。

三、一般價(jià)格的危害性再審視

超高價(jià)格與超低價(jià)格的算法個(gè)性化定價(jià)危害較為明確，而一般價(jià)格的危害比較模糊，有必要再審視一般價(jià)格場(chǎng)景下算法個(gè)性化定價(jià)的危害，從而明確是否需要規(guī)制以及如何規(guī)制。

(一)一般價(jià)格危害性的“去偽”

既有研究采用一般化的分析，認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)兼具侵犯消費(fèi)者權(quán)益、剝削消費(fèi)者剩余以及扭曲市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的危害性。然而，一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)并不具有前述危害。

1.一般價(jià)格的危害不在于損害消費(fèi)者權(quán)益

一般價(jià)格場(chǎng)景下算法個(gè)性化定價(jià)并不具有損害消費(fèi)者權(quán)益的危害性。第一，消費(fèi)者法定權(quán)利未受侵害。不少觀點(diǎn)曾主張算法個(gè)性化定價(jià)損害了消費(fèi)者知情權(quán)和自主選擇權(quán)，應(yīng)予禁止。(40)參見(jiàn)陳兵：《法治經(jīng)濟(jì)下規(guī)制算法運(yùn)行面臨的挑戰(zhàn)與響應(yīng)》，載《學(xué)術(shù)論壇》2020年第1期；雷雨田：《運(yùn)用大數(shù)據(jù)不宜“看人下菜碟”》，載《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》2021年3月16日,第09版?！督咕W(wǎng)絡(luò)不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)行為規(guī)定(公開征求意見(jiàn)稿)》也從這一角度提出了應(yīng)規(guī)制算法個(gè)性化定價(jià)。然而，這類觀點(diǎn)違背了法律條文的通常含義，為學(xué)者所批判。(41)參見(jiàn)楊成越、羅先覺(jué)：《算法歧視的綜合治理初探》，載《科學(xué)與社會(huì)》2018年第4期。實(shí)際上，《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》第8條規(guī)定的知情權(quán)，只是知悉商品或服務(wù)“真實(shí)情況”的權(quán)利，不包括經(jīng)營(yíng)者與其他消費(fèi)者的交易價(jià)格。經(jīng)營(yíng)者與其他主體的交易情況，有時(shí)甚至可能構(gòu)成商業(yè)秘密。第9條明確了消費(fèi)者享有自主選擇權(quán)，“有權(quán)進(jìn)行比較”，但比較的對(duì)象是商品，而不是成交價(jià)。《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》第20條和《價(jià)格法》第13條規(guī)定的經(jīng)營(yíng)者“明碼標(biāo)價(jià)”義務(wù)，(42)有觀點(diǎn)便認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)違背“明碼標(biāo)價(jià)”要求。參見(jiàn)劉佳明：《大數(shù)據(jù)“殺熟”的定性及其法律規(guī)制》，載《湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2020年第1期。只要求經(jīng)營(yíng)者明確標(biāo)示價(jià)格，不要求經(jīng)營(yíng)者在不同時(shí)間針對(duì)不同人的報(bào)價(jià)均保持一致，否則便可能違背《價(jià)格法》第11條規(guī)定的經(jīng)營(yíng)者自主定價(jià)權(quán)?！痘ヂ?lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第21條從保護(hù)公平交易權(quán)的角度規(guī)制算法個(gè)性化定價(jià)，這種思路得到了一些學(xué)者的認(rèn)可。但本文認(rèn)為，公平交易權(quán)的規(guī)制路徑或可適用于超高價(jià)格的場(chǎng)景，但在一般價(jià)格場(chǎng)景下，經(jīng)營(yíng)者并未向消費(fèi)者收取不公平高價(jià)，并未侵害消費(fèi)者公平交易權(quán)。

第二，消費(fèi)者剩余并不必然減少。有研究表明，有時(shí)算法個(gè)性化定價(jià)會(huì)導(dǎo)致整體福利提高而適度降低個(gè)體消費(fèi)者剩余，有時(shí)算法個(gè)性化定價(jià)會(huì)刺激競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)而有利于消費(fèi)者。(43)See Mark Armstrong,Recent Developments in the Economics of Price Discrimination,in Richard Blundell et al.ed.,Advances in Economics and Econometrics:Theory and Applications,Ninth World Congress,Cambridge University Press,2013,pp.114-115,120-126.一般價(jià)格場(chǎng)景對(duì)消費(fèi)者剩余而言兼具積極和消極影響，很難精確判斷其具體效果。(44)See Pascale Chapdelaine,Algorithmic Personalized Pricing,17 New York University Journal of Law and Business,1,29 (2020);William W.Fisher III,When Should We Permit Differential Pricing of Informatioin?55 UCLA Law Review,1,20-37 (2008);王文君：《算法個(gè)性化定價(jià)的反壟斷法反思》，載《甘肅政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2021年第5期。盡管可以確定，若能實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的一級(jí)價(jià)格歧視，則一定會(huì)損害消費(fèi)者權(quán)益，(45)參見(jiàn)方師師：《用大數(shù)據(jù)方法破解“大數(shù)據(jù)殺熟”》，載《光明日?qǐng)?bào)》2021年4月30日，第02版。但就當(dāng)下實(shí)踐與方法而言，尚無(wú)證據(jù)證明經(jīng)營(yíng)者能夠?qū)崿F(xiàn)真正的一級(jí)價(jià)格歧視。

第三，即便一般價(jià)格場(chǎng)景下特定消費(fèi)者權(quán)益一定程度上受損，也無(wú)需政府干預(yù)。首先，一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)符合商業(yè)慣例，在現(xiàn)實(shí)生活中是比較常見(jiàn)的。只要不構(gòu)成欺詐、不公平價(jià)格等情形，法律一直采取的是放任態(tài)度，任由市場(chǎng)自發(fā)調(diào)節(jié)。其次，消費(fèi)者可采取措施自我保護(hù)?！皻⑹臁笨考夹g(shù)，“反殺熟”靠智慧。(46)參見(jiàn)文陽(yáng)：《“殺熟”靠技術(shù)，“反殺熟”靠智慧》，載https://static.cdsb.com/micropub/Articles/202103/44ea81710cd04a6604253c6b25fb4403.html，最后訪問(wèn)時(shí)間：2022年1月5日。通過(guò)增加搜索次數(shù)、遲延支付等方式將自己包裝成謹(jǐn)慎的消費(fèi)者，消費(fèi)者大概率可避免被經(jīng)營(yíng)者收取相對(duì)高價(jià)。質(zhì)疑觀點(diǎn)可能會(huì)認(rèn)為這會(huì)增加消費(fèi)者交易成本，但多次搜索不過(guò)是消費(fèi)者自我保護(hù)的體現(xiàn)，也是《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》第13條對(duì)消費(fèi)者的期待。

2.一般價(jià)格的危害性不在于排除限制競(jìng)爭(zhēng)

一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)危害不在于排除限制競(jìng)爭(zhēng)，不應(yīng)由《反壟斷法》規(guī)制。第一，并未違反《反壟斷法》的具體規(guī)定?！斗磯艛喾ā返?7條第1款第6項(xiàng)關(guān)于差別待遇的規(guī)定，被有的學(xué)者認(rèn)為可用于規(guī)制一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)——“沒(méi)有正當(dāng)理由，對(duì)條件相同的交易相對(duì)人在交易價(jià)格等交易條件上實(shí)行差別待遇”。然而，對(duì)該條進(jìn)行規(guī)范分析可以發(fā)現(xiàn)，遭受差別待遇的對(duì)象是“交易相對(duì)人”，其僅指經(jīng)營(yíng)者，并不包括終端消費(fèi)者。首先，參與立法起草審議的立法工作者指出，差別待遇被《反壟斷法》禁止的原因在于該行為會(huì)“致使有的交易相對(duì)方處于不利的競(jìng)爭(zhēng)地位”(47)安建主編：《中華人民共和國(guó)反壟斷法釋義》，法律出版社2018年版，第51頁(yè)。，這意味著“交易相對(duì)人”僅指經(jīng)營(yíng)者，而不包括消費(fèi)者。其次，《反壟斷法》第14條關(guān)于壟斷協(xié)議的規(guī)定也使用了“交易相對(duì)人”的表述，這里的“交易相對(duì)人”通常不包括終端消費(fèi)者。根據(jù)一致用法推定的解釋原則，詞語(yǔ)應(yīng)被推定在同一法律文本中具有相同的含義，(48)參見(jiàn)王利明：《法學(xué)方法論》，中國(guó)人民大學(xué)出版社2012年版，第381頁(yè)；Antonin Scalia，Byran A.Garner,Reading Law:The Interpretation of Legal Texts,Thomson/West，2012，p.186.那么《反壟斷法》第17條第1款第6項(xiàng)規(guī)定的“交易相對(duì)人”也不應(yīng)包括終端消費(fèi)者。最后，反對(duì)觀點(diǎn)主張采用目的性擴(kuò)張解釋，通過(guò)援引目的條款中的“維護(hù)消費(fèi)者利益”將第6項(xiàng)擴(kuò)張適用于針對(duì)終端消費(fèi)者的差別待遇。也有觀點(diǎn)提出可從剝削性濫用的角度規(guī)制一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)。(49)參見(jiàn)郝俊淇：《平臺(tái)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域差別待遇行為的反壟斷法分析》，載《法治研究》2021年第4期。但如前所述，一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)并不損害消費(fèi)者權(quán)益，援引一般條款或剝削性濫用條款難以成立。

第二，一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)不具有排除限制競(jìng)爭(zhēng)的實(shí)質(zhì)危害性。直接以終端消費(fèi)者為客體的差別待遇，一般而言不具有排除限制競(jìng)爭(zhēng)的效果。(50)參見(jiàn)丁茂中：《論差別待遇的合理性分析標(biāo)準(zhǔn)》，載《上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)》2018年第5期。所謂“排除限制競(jìng)爭(zhēng)”，是指排除限制企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)。一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)顯然不具有排除限制競(jìng)爭(zhēng)效果。

第三，《反壟斷法》的內(nèi)在邏輯也決定了一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)不應(yīng)由《反壟斷法》規(guī)制?！斗磯艛喾ā返膬?nèi)在邏輯在于恢復(fù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，使市場(chǎng)機(jī)制運(yùn)行正常，不能也不應(yīng)該涉足即使是正常市場(chǎng)機(jī)制也無(wú)法解決的領(lǐng)域。與格式合同附隨條款因缺乏關(guān)注而易形成壟斷均衡一樣，(51)參見(jiàn)馬輝：《格式條款信息規(guī)制論》，載《法學(xué)家》2014年第4期；解亙：《格式條款內(nèi)容規(guī)制的規(guī)范體系》，載《法學(xué)研究》2013年第2期。一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)同樣難以被消費(fèi)者關(guān)注，這意味著即使由《反壟斷法》調(diào)整并恢復(fù)至自由競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，也仍然會(huì)出現(xiàn)此類算法個(gè)性化定價(jià)行為。

(二)一般價(jià)格危害性的“存真”

一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)不損害消費(fèi)者利益，也不扭曲市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，是否意味著其不具有危害性？自由主義學(xué)派可能會(huì)主張一般價(jià)格應(yīng)該得到尊重，因?yàn)檫@是經(jīng)營(yíng)者行使自由定價(jià)權(quán)的必然結(jié)果，是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的核心特征。(52)參見(jiàn)梁正、曾雄：《“大數(shù)據(jù)殺熟”的政策應(yīng)對(duì)：行為定性、監(jiān)管困境與治理出路》，載《科技與法律》2021年第2期。例如美國(guó)代表及工商業(yè)咨詢委員會(huì)(BIAC)在經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)“數(shù)字時(shí)代的個(gè)性化定價(jià)”圓桌會(huì)上都明確提出若不涉及反競(jìng)爭(zhēng)效果、不公平或欺詐的行為，算法個(gè)性化定價(jià)便不構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)或消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)問(wèn)題，此時(shí)應(yīng)避免過(guò)度執(zhí)法可能帶來(lái)的問(wèn)題。(53)See OECD,Personalised Pricing in the Digital Era-Note by the United States,DAF/COMP/WD(2018)140;OECD,Personalised Pricing in the Digital Era-Note by BIAC,DAF/COMP/WD(2018)123.但與會(huì)的英國(guó)代表提出，除了競(jìng)爭(zhēng)與消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)問(wèn)題外，算法個(gè)性化定價(jià)還可能會(huì)嚴(yán)重影響消費(fèi)者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的信心。(54)See OECD,Personalised Pricing in the Digital Era-Note by the United Kingdom,DAF/COMP/WD(2018)127.會(huì)前OECD秘書處提供的背景材料同樣指出：個(gè)性化定價(jià)的實(shí)施是不透明的，存在著減少市場(chǎng)信任的風(fēng)險(xiǎn)，可能抑制消費(fèi)者在數(shù)字市場(chǎng)的參與。(55)See OECD,Personalised Pricing in the Digital Era:Background Note by the Secretariat,DAF/COMP (2018) 13.社會(huì)輿論普遍認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)會(huì)透支消費(fèi)者信任，引發(fā)信任危機(jī)。(56)參見(jiàn)周菊：《大數(shù)據(jù)“殺熟”是透支消費(fèi)信任》，載《中華工商時(shí)報(bào)》2018年3月2日，第003版；劉麗、郭蘇建：《大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來(lái)的社會(huì)公平困境及變革》，載《探索與爭(zhēng)鳴》2020年第12期。那么一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)是否會(huì)損害消費(fèi)者對(duì)數(shù)字市場(chǎng)的信任？本文給出的是肯定回答。

1.消費(fèi)者信任經(jīng)營(yíng)者

數(shù)字市場(chǎng)上，消費(fèi)者對(duì)經(jīng)營(yíng)者具有實(shí)然和應(yīng)然的信任。首先，“信任”的經(jīng)典含義是指A方愿意將自己軟肋暴露給B方并期待著B方會(huì)為A方利益行事，而不管A方是否有能力對(duì)B方進(jìn)行監(jiān)督或控制。(57)See Roger C.Mayer,James H.Davis，F(xiàn).David Schoorman,An Integrative Model of Organizational Trust,20 The Academy of Management Review，709,712 (1995).這一定義已得到普遍認(rèn)可。(58)See Ellen Garbarino，Olivia F.Lee,Dynamic Pricing in Internet Retail:Effects on Consumer Trust,20 Psychology and Marketing，495,500 (2003).其次，消費(fèi)者對(duì)經(jīng)營(yíng)者的信任，直接體現(xiàn)在消費(fèi)者依據(jù)《網(wǎng)絡(luò)安全法》和《個(gè)人信息保護(hù)法》同意向經(jīng)營(yíng)者提供可能對(duì)消費(fèi)者不利的信息，同意的結(jié)果使得消費(fèi)者的弱勢(shì)地位更為明顯。這種同意行為意味著消費(fèi)者信任經(jīng)營(yíng)者不會(huì)利用這些信息對(duì)消費(fèi)者不利。再次，消費(fèi)者對(duì)具有強(qiáng)大算力的經(jīng)營(yíng)者的信任，還體現(xiàn)在消費(fèi)者對(duì)這些類似于“專家系統(tǒng)”的經(jīng)營(yíng)者的信任，相信他們發(fā)揮著第三方監(jiān)管的作用。(59)參見(jiàn)李飛翔：《“大數(shù)據(jù)殺熟”背后的倫理審思、治理與啟示》，載《東北大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2020年第1期。最后，從應(yīng)然層面來(lái)看，消費(fèi)者對(duì)經(jīng)營(yíng)者的信任是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所必然要求的。尤其在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，信任發(fā)揮著類似于“公地資源”(60)謝堯雯：《網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)差別化定價(jià)的規(guī)制路徑選擇——以數(shù)字信任維系為核心》，載《行政法學(xué)研究》2021年第5期，第27-28頁(yè)。或“數(shù)字經(jīng)濟(jì)的貨幣”(61)許可：《數(shù)字經(jīng)濟(jì)視野中的歐盟〈一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例〉》，載《財(cái)經(jīng)法學(xué)》2018年第6期，第74頁(yè)。的重要作用。

2.主觀不公平感會(huì)減損消費(fèi)者信任

算法個(gè)性化定價(jià)會(huì)破壞消費(fèi)者對(duì)特定經(jīng)營(yíng)者的信任，其內(nèi)在邏輯在于算法個(gè)性化定價(jià)會(huì)引發(fā)消費(fèi)者主觀不公平感，這種不公平感會(huì)削弱消費(fèi)者的信任。

第一，調(diào)查問(wèn)卷清楚表明消費(fèi)者對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)的主觀感受。2019年北京市消協(xié)發(fā)布相關(guān)調(diào)查報(bào)告，數(shù)據(jù)顯示有82.54%的被調(diào)查者認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)將嚴(yán)重透支消費(fèi)者信任、降低企業(yè)聲譽(yù)，81.41%的被調(diào)查者認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)會(huì)損害消費(fèi)者權(quán)益。(62)參見(jiàn)前引〔9〕。2020年南都反壟斷研究課題組發(fā)布的《互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)與壟斷觀察報(bào)告》顯示，1300多名受訪者中有73%反對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)。(63)參見(jiàn)黃莉玲、李玲、黃慧詩(shī)：《南都發(fā)布〈互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)與壟斷觀察報(bào)告〉市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)失序產(chǎn)生壟斷要大力監(jiān)管》，載《南方都市報(bào)》2020年12月23日，第A07版。此外，有學(xué)者在調(diào)查美國(guó)1500戶家庭后發(fā)現(xiàn)，約有91%的受訪者對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)表示強(qiáng)烈反感，87%的受訪者認(rèn)為這種行為是錯(cuò)誤的，76%的受訪者會(huì)因?yàn)樗酥Ц断鄬?duì)低價(jià)而懊惱。(64)See Joseph Turrow,Lauren Feldman,Kimberly Meltzer,Open to Exploitation:America’s Shoppers Online and Offline,A Report Annenberg Public Policy Center of the University of Pennsylvania,June 2005,available at https://repository.upenn.edu/asc_papers/35,last visited on Jan.5,2022.一項(xiàng)針對(duì)近300名學(xué)生的調(diào)研顯示，受訪者傾向于認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)嚴(yán)重影響消費(fèi)者對(duì)公平的感知。(65)See Kelly L.Haws,William Bearden,Dynamic Pricing and Consumer Fairness Perceptions,33 Journal of Consumer Research,304,309 (2006).另一項(xiàng)調(diào)研顯示，78%的消費(fèi)者甚至不希望得到基于上網(wǎng)痕跡提供的個(gè)性化折扣。(66)See Joseph Turrow,Jennifer King,Chris J.Hoofnatle,Amy Bleakley,Michael Hennessy,Americans Reject Tailored Advertising and Three Activities That Enable It,Sept.29，2009,available at https://ssrn.com/abstract=1478214,last visited on Jan.5，2022.在對(duì)荷蘭上千位消費(fèi)者進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查后，有研究發(fā)現(xiàn)超過(guò)80%的消費(fèi)者認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)是不公平的、不可接受的，應(yīng)予禁止。(67)See Joost Poort,Frederik Zuiderveen Borgesius,Does Everyone Have a Price? Understanding People’s Attitude Towards Online and Offline Price Discrimination,8 Internet Policy Review，1,2 (2019).歐盟委員會(huì)2018年進(jìn)行的針對(duì)2萬(wàn)多消費(fèi)者的調(diào)查結(jié)果同樣證實(shí)了這一結(jié)論。(68)See EC,Consumer market study on online market segmentation through personalised pricing/offers in the European Union,June 2018,available at https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/aid_development_cooperation_fundamental_rights/aid_and_development_by_topic/documents/synthesis_report_online_personalisation_study_final_0.pdf,last visited on Jan.5，2022.

綜上，算法個(gè)性化定價(jià)容易引起消費(fèi)者反感，讓消費(fèi)者感受到不公平。那么，消費(fèi)者的不公平感從何而來(lái)？實(shí)際上，差異化價(jià)格并非新奇之事，為何有些差異化定價(jià)能被消費(fèi)者接受，而算法個(gè)性化定價(jià)卻會(huì)讓人感到不公平？下述理論分析能夠提供答案。

第二，消費(fèi)者的不公平感主要源于分配不公平和程序不公平。傳統(tǒng)上被消費(fèi)者接受的差異化價(jià)格，大體可分為七種類型。(69)一是基于特定身份群體的折扣價(jià)，比如老人、學(xué)生、兒童；二是基于數(shù)量的折扣價(jià)，也就是所謂的量多優(yōu)惠；三是忠誠(chéng)折扣，即重復(fù)多次購(gòu)買而可以享受熟人優(yōu)惠；四是新客折扣，這在雙邊平臺(tái)市場(chǎng)的合理性更為明顯；五是根據(jù)使用峰值、谷值與平值而差異定價(jià)，常見(jiàn)的如分時(shí)電價(jià)；六是基于時(shí)間的折扣，比如飛機(jī)票價(jià)的優(yōu)惠；七是基于消費(fèi)者討價(jià)還價(jià)能力而形成的差異價(jià)格。這些特殊類型的價(jià)格差異能被社會(huì)接受的原因主要包括：一是存在被社會(huì)習(xí)慣所認(rèn)可和接受的實(shí)質(zhì)正當(dāng)理由，典例就是學(xué)生優(yōu)惠票或飛機(jī)票價(jià)的動(dòng)態(tài)變化，如鄭某訴攜程案涉及的就是機(jī)票動(dòng)態(tài)變化。(70)參見(jiàn)上海市第一中級(jí)人民法院(2020)滬01民終13989號(hào)民事判決書。二是定價(jià)政策公開、透明，消費(fèi)者要么能夠參與定價(jià)過(guò)程，要么有更多自由選擇的空間，此時(shí)消費(fèi)者更容易認(rèn)可價(jià)格差異，典例如量多優(yōu)惠。

前述理由，有助于反向理解為何算法個(gè)性化定價(jià)被消費(fèi)者認(rèn)為是不公平的。算法個(gè)性化定價(jià)引致的消費(fèi)者不公平感可分為兩類：分配不公平(distributive unfairness)和程序不公平(procedural unfairness)。(71)See Jennifer Lyn Cox,Can differential prices be fair?10 Journal of Product & Brand Management，264,265-267 (2001).首先，算法個(gè)性化定價(jià)違背了分配公平卻無(wú)正當(dāng)理由。一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)呈現(xiàn)出“千人千價(jià)”“最懂你的人傷你最深”的特點(diǎn)。而且通常而言，算法個(gè)性化定價(jià)總是對(duì)“熟人”收取更高價(jià)格，這違背了“人熟為寶”的傳統(tǒng)商業(yè)道德。(72)參見(jiàn)楊燕明：《“數(shù)據(jù)殺熟”：剎住技術(shù)歪心思》，載《人民法院報(bào)》2020年9月19日，第002版。其次，算法個(gè)性化定價(jià)透明度低且沒(méi)有退出機(jī)制，違背了程序公平。消費(fèi)者無(wú)法了解自己是否被個(gè)性化定價(jià)，也不清楚個(gè)性化定價(jià)的機(jī)制，甚至沒(méi)有辦法選擇退出個(gè)性化定價(jià)，這會(huì)加劇消費(fèi)者的不公平感，損害消費(fèi)者信任。(73)See Mariateresa Maggiolino,Personalized Prices in European Competition Law,Jun.12，2017,Bocconi Legal Studies Research Paper No.2984840,available at https://ssrn.com/abstract=2984840,last visited on Jan.5，2022.

第三，質(zhì)疑觀點(diǎn)可能會(huì)主張如果算法個(gè)性化設(shè)定的價(jià)格是一般價(jià)格，此時(shí)因?yàn)橄M(fèi)者自愿同意接受該價(jià)格，再加上經(jīng)營(yíng)者也沒(méi)有實(shí)施欺詐行為，所以應(yīng)該認(rèn)定價(jià)格是公平的。這是傳統(tǒng)定價(jià)理論對(duì)公平價(jià)格的理解，即商品的公平價(jià)格是購(gòu)買者在真空狀態(tài)下的獨(dú)立判斷。但行為經(jīng)濟(jì)學(xué)指出，消費(fèi)者具有從眾心理，他們對(duì)商品價(jià)值的判斷大多是基于他人支付的價(jià)格。換言之，公平價(jià)格的判斷并非消費(fèi)者在真空狀態(tài)下的獨(dú)立判斷。當(dāng)消費(fèi)者意識(shí)到他人支付的價(jià)格更低時(shí)，消費(fèi)者便會(huì)認(rèn)為自己所支付的價(jià)格并非公平價(jià)格。理查德·塞勒提出的“交易效用”(transaction utility)理論可以很好地解釋為什么消費(fèi)者會(huì)認(rèn)為一般價(jià)格場(chǎng)景下算法個(gè)性化定價(jià)是不公平的。因?yàn)榻灰仔в萌Q于商品成交價(jià)與參考價(jià)之間的差別，當(dāng)消費(fèi)者以他人的成交價(jià)為參考價(jià)而發(fā)現(xiàn)自己成交價(jià)更高時(shí)，交易效用將受損，不公平感油然而生。(74)See Richard H.Thaler,Mental Accounting and Consumer Choice,4 Marketing Science，199 (1985).需要注意的是，信任是觀念層面的概念，信任的損害不要求是實(shí)際損害，只要消費(fèi)者主觀感受到價(jià)格不公平即可。(75)See Ellen Garbarino，Olivia F.Lee,Dynamic Pricing in Internet Retail:Effects on Consumer Trust,20 Psychology and Marketing，495,500 (2003).

3.消費(fèi)者信任受損的危害性

一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)盡管并不會(huì)損害消費(fèi)者權(quán)益，也不會(huì)扭曲市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，但會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)特定經(jīng)營(yíng)者的信任受損，進(jìn)而會(huì)產(chǎn)生如下危害：

第一，算法個(gè)性化定價(jià)會(huì)使消費(fèi)者對(duì)整個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的信任度下降。例如原英國(guó)公平交易局(OFT)在2013年的報(bào)告中提出，算法個(gè)性化定價(jià)會(huì)降低消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)交易市場(chǎng)的信任。(76)See UK Office of Fair Trading (OFT),Personalized Pricing:Increasing Transparency to Improve Trust,OFT 1489,May 2013,available at https://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20140402165101/http:/oft.gov.uk/shared_oft/markets-work/personalised-pricing/oft1489.pdf,last visited on Jan.5，2022.在OECD“數(shù)字時(shí)代的個(gè)性化定價(jià)”圓桌會(huì)議中，英國(guó)CMA進(jìn)一步闡述了個(gè)性化定價(jià)對(duì)消費(fèi)者信任以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響：“消費(fèi)者信任的缺乏不僅與實(shí)施個(gè)性化定價(jià)的企業(yè)相關(guān)，而且還與整個(gè)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)有關(guān)。”(77)OECD,Personalised Pricing in the Digital Era-Note by the United Kingdom,pp.9-10,DAF/COMP/WD(2018)127.2021年CMA再次強(qiáng)調(diào)消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)的信任會(huì)遭受損害從而損害整體經(jīng)濟(jì)效率。(78)參見(jiàn)前引〔12〕,CMA文，第8頁(yè)。消費(fèi)者對(duì)特定經(jīng)營(yíng)者的不信任會(huì)波及整個(gè)數(shù)字市場(chǎng)，一方面是因?yàn)橄M(fèi)者認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代較為普遍，(79)例如北京消協(xié)超過(guò)3000份的調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果顯示88.32%的被調(diào)查者認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)很普遍。參見(jiàn)前引〔9〕。另一方面也因?yàn)樗惴▊€(gè)性化定價(jià)的行為主體、(80)普通公司也可實(shí)現(xiàn)算法個(gè)性化定價(jià)。See Micheal Levine,Price Discrimination Without Market Power,19 Yale Journal on Regulation，1(2002).影響程度和波及范圍具有普遍性。總而言之，針對(duì)單個(gè)經(jīng)營(yíng)者的不信任會(huì)波及整個(gè)網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)。(81)See The National Association of Citizens Advice Bureaux,A price of one’s own-an investigation into personalized pricing in essential markets,pp.18-19,available at https://www.citizensadvice.org.uk/Global/CitizensAdvice/Consumer%20publications/Personalised%20Pricing%20Report%202018.pdf,last visited on Jan.5，2022.

第二，消費(fèi)者信任受損會(huì)破壞市場(chǎng)秩序，阻礙網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展。具體到我國(guó)近期的國(guó)家政策，這還可能會(huì)影響國(guó)內(nèi)、國(guó)際雙循環(huán)的構(gòu)建，影響到新產(chǎn)品和新科技的更新?lián)Q代。行為經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)者具有損失厭惡的特征，會(huì)避免陷入使他們后悔的交易中?？梢灶A(yù)見(jiàn)的是，具有損失厭惡特征的消費(fèi)者在信任受損后將更謹(jǐn)小慎微，更不愿意參與到網(wǎng)絡(luò)交易中。(82)See Andrew M.Odlyzko,Privacy,Economics,and Price Discrimination on the Internet,International Conference on Electronic Commerce,Jul.27，2003,available at https://ssrn.com/abstract=429762,last visited on Jan.5，2022.行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)證研究也證實(shí)了消費(fèi)者在感受到不公平后會(huì)結(jié)束交易。(83)See Domen Malc,Damijan Mumel,Aleksandra Pisnik,Exploring Price Fairness Perceptions and Their Influence on Consumer Behavior,69 Journal of Business Research，3693(2016).信任受損之后，消費(fèi)者將會(huì)減少他們的需求，最終會(huì)損害消費(fèi)者剩余。(84)See OFT,The Economics of Online Personalised Pricing,pp.83-87,May 2013,available at https://webarchive.nationalarchives.gov.uk/20140402154756/http:/oft.gov.uk/shared_oft/research/oft1488.pdf,last visited on Jan.5，2022.總而言之，消費(fèi)者信任受損會(huì)沖擊網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)秩序。

綜上，基于危害差異及概念邏輯，本文將算法個(gè)性化定價(jià)分為三個(gè)非空子類：超高價(jià)格、超低價(jià)格、一般價(jià)格。

四、規(guī)制算法個(gè)性化定價(jià)的策略

本部分將圍繞各類算法個(gè)性化定價(jià)的危害及其損害機(jī)理提出具體規(guī)制進(jìn)路。

(一)危害性的識(shí)別方法

在提出具體規(guī)制進(jìn)路之前，有必要先解決如何識(shí)別不同種類的算法個(gè)性化定價(jià)這一實(shí)踐難題。算法個(gè)性化定價(jià)的理論分類是方便且容易的，但因算法行為具有隱蔽性特征且難以從外部對(duì)其進(jìn)行觀察，所以要識(shí)別具有不同危害性的行為在實(shí)踐中并非易事。盡管如此，我們?nèi)匀豢梢赃\(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)可溯源與可追蹤的特點(diǎn)，從數(shù)據(jù)輸入、代碼計(jì)算與算法輸出三個(gè)層面來(lái)識(shí)別危害性。

識(shí)別算法個(gè)性化定價(jià)與算法合謀定價(jià)、欺詐定價(jià)、歧視定價(jià)，首先，可以通過(guò)直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)和代碼來(lái)分辨不同的損害。直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)和代碼有助于監(jiān)管者更精確地認(rèn)知算法邏輯，做出更有效的監(jiān)管。比如某些情況下，數(shù)據(jù)本身就能表明是否存在種族與性別歧視問(wèn)題。但直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)和代碼需要公司的高度配合，這需要考慮公司的激勵(lì)問(wèn)題，以及政府干預(yù)的限度問(wèn)題。其次，在無(wú)法直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)和代碼時(shí)，可以從數(shù)據(jù)輸入和算法輸出兩個(gè)角度來(lái)間接了解算法的運(yùn)作機(jī)制。一般而言可以通過(guò)“抓取審核”(scraping audit)的方式或通過(guò)應(yīng)用程序接口(API)來(lái)識(shí)別不同的危害性。最后，在沒(méi)有現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)時(shí)還可以采用創(chuàng)建虛擬角色測(cè)試的方式，如歐盟2018年、北京消協(xié)2019年都曾采用此種調(diào)研方法。

識(shí)別算法個(gè)性化定價(jià)的三種子類行為無(wú)涉算法，這是因?yàn)閮r(jià)格的高低只是算法輸出的結(jié)果，不需要深入算法內(nèi)部即可從外部觀察并區(qū)分這三種子類行為。算法個(gè)性化定價(jià)子類行為的判斷標(biāo)準(zhǔn)，與線下世界對(duì)超高價(jià)格、超低價(jià)格、一般價(jià)格的判斷標(biāo)準(zhǔn)是類似的。超高價(jià)格的判斷可以借鑒反壟斷法關(guān)于超高價(jià)格的判斷標(biāo)準(zhǔn)，(85)參見(jiàn)梅夏英、任力：《關(guān)于反壟斷法上不公平高價(jià)制度的法律適用問(wèn)題》，載《河北法學(xué)》2017年第4期；蘇華：《不公平定價(jià)反壟斷規(guī)制的核心問(wèn)題——以高通案為視角》，載《中國(guó)價(jià)格監(jiān)管與反壟斷》2014年第8期。也可以借鑒合同法關(guān)于顯失公平客觀要件的判斷標(biāo)準(zhǔn)，甚至還可以借鑒《最高人民法院關(guān)于適用〈中華人民共和國(guó)合同法〉若干問(wèn)題的解釋(二)》第19條關(guān)于30%價(jià)差的相關(guān)規(guī)定。超低價(jià)格判斷因素與超高價(jià)格的判斷因素類似，可以從《價(jià)格法》《反壟斷法》相關(guān)的規(guī)定中汲取相應(yīng)的考慮因素，例如判斷定價(jià)是否低于平均可變成本，另外30%的價(jià)差或可以作為參考因素。

(二)基于危害性差異的分類規(guī)制

1.超高價(jià)格和超低價(jià)格的規(guī)制路徑

超高價(jià)格與超低價(jià)格具有嚴(yán)重危害，因此法律基本持禁止態(tài)度。

第一，超高價(jià)格的危害性在于剝奪消費(fèi)者剩余，損害公平交易，可適用《反壟斷法》第17條第1款第1項(xiàng)、《民法典》第151條、《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第21條或《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》第10條和第16條予以規(guī)制。具體來(lái)說(shuō)，若經(jīng)營(yíng)者具有市場(chǎng)支配地位，利用消費(fèi)者畫像收取超高價(jià)格，則可能違反《反壟斷法》關(guān)于不公平高價(jià)的規(guī)定。當(dāng)經(jīng)營(yíng)者不具有市場(chǎng)支配地位時(shí)，則可以適用《民法典》第151條調(diào)整經(jīng)營(yíng)者利用消費(fèi)者處于危困狀態(tài)、缺乏判斷能力等情形設(shè)定超高價(jià)格致使顯失公平的行為?！断M(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》第10條規(guī)定了消費(fèi)者有權(quán)獲得價(jià)格合理的公平交易條件，第16條要求經(jīng)營(yíng)者承擔(dān)不得設(shè)定不公平交易條件的義務(wù)?！痘ヂ?lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第21條同樣是基于消費(fèi)者的公平交易權(quán)介入規(guī)制。

第二，超低價(jià)格的危害性在于擾亂市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)秩序，在經(jīng)營(yíng)者處于市場(chǎng)支配地位時(shí)還會(huì)產(chǎn)生排除限制競(jìng)爭(zhēng)的效果，可通過(guò)《反壟斷法》和《價(jià)格法》進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)經(jīng)營(yíng)者具有市場(chǎng)支配地位時(shí)，若算法個(gè)性化定價(jià)屬于超低價(jià)格，低于平均可變成本，便可能會(huì)違反《反壟斷法》第17條第1款第2項(xiàng)而構(gòu)成掠奪性低價(jià)。若不具有市場(chǎng)支配地位，經(jīng)營(yíng)者利用算法設(shè)定超低價(jià)格的行為仍然可能違反《價(jià)格法》第14條之規(guī)定。2021年7月國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局發(fā)布的《價(jià)格違法行為行政處罰規(guī)定(修訂征求意見(jiàn)稿)》提高了這一新型價(jià)格違法行為的罰款力度，相信能夠有效應(yīng)對(duì)其危害性。

第三，超高價(jià)格和超低價(jià)格的危害性還可以通過(guò)事前規(guī)制的方法予以調(diào)整。比如可以設(shè)定價(jià)格區(qū)間限制(price caps)，即利用算法設(shè)定的個(gè)性化價(jià)格應(yīng)保持在合理的區(qū)間范圍。英國(guó)金融行為監(jiān)管局(Financial Conduct Authority)曾采用這種方式。(86)See Financial Conduct Authority,Price Discrimination in Financial Services:How Should We Deal With Questions of Fairness?p.9,July 2018,available at:https://www.fca.org.uk/publication/research/price_discrimination_in_financial_services.pdf,last visited on Jan.5，2022.這種規(guī)制方法具有一定的正當(dāng)性，得到了學(xué)者的支持。(87)See Oren Bar-Gill,Algorithmic Price Discrimination When Demand is a Function of Both Preferences and (Mis)perceptions,86 University of Chicago Law Review，217,243 (2019).

2.一般價(jià)格的多元共治路徑

政府原則上不應(yīng)介入規(guī)制一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)，因?yàn)槭袌?chǎng)機(jī)制會(huì)逼迫經(jīng)營(yíng)者進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)從而實(shí)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)均衡，而且即便在壟斷性市場(chǎng)上利用算法設(shè)定一般價(jià)格也不會(huì)損害消費(fèi)者權(quán)益，不會(huì)扭曲市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。不過(guò)算法個(gè)性化定價(jià)可能會(huì)弱化消費(fèi)者信任、破壞市場(chǎng)秩序，此時(shí)政府需要介入規(guī)制以重建市場(chǎng)信任。而重建市場(chǎng)信任是個(gè)系統(tǒng)工程，需要政府、經(jīng)營(yíng)者與消費(fèi)者共同努力，形成多元共治的規(guī)制格局。

(1)一般價(jià)格場(chǎng)景的政府介入規(guī)制路徑

為維系消費(fèi)者對(duì)經(jīng)營(yíng)者及數(shù)字經(jīng)濟(jì)的信任，政府應(yīng)介入調(diào)整一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)行為，需要注意如下三點(diǎn)：

第一，堅(jiān)持包容審慎的監(jiān)管原則，具體包括依法監(jiān)管、科學(xué)監(jiān)管、積極有效監(jiān)管等內(nèi)涵。首先應(yīng)盡可能減少對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)，充分發(fā)揮市場(chǎng)的調(diào)節(jié)作用。市場(chǎng)可能會(huì)自發(fā)催生比價(jià)網(wǎng)站，通過(guò)算法技術(shù)幫助消費(fèi)者反“殺熟”。(88)參見(jiàn)喬榛、劉瑞峰：《大數(shù)據(jù)算法的價(jià)格歧視問(wèn)題》，載《社會(huì)科學(xué)研究》2020年第5期。其次，政府要靈活運(yùn)用多種規(guī)制工具重建消費(fèi)者對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的信任，例如可以通過(guò)行政指導(dǎo)等軟性規(guī)制方法強(qiáng)化對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)的監(jiān)管。(89)參見(jiàn)《盒馬、京東等10平臺(tái)簽署承諾書：不利用大數(shù)據(jù)“殺熟”》，載http://news.winshang.com/html/068/3405.html，最后訪問(wèn)時(shí)間：2022年1月5日。最后，包容審慎監(jiān)管并不意味著不監(jiān)管和弱監(jiān)管，因?yàn)橄M(fèi)者信任類似于“公地資源”，若不施加干預(yù)可能會(huì)出現(xiàn)“數(shù)字信任公地悲劇”。(90)參見(jiàn)前引〔60〕，謝堯雯文。

第二，政府應(yīng)圍繞信任損害機(jī)制重建信任，主要可以從維護(hù)程序公平的角度設(shè)計(jì)具體監(jiān)管方法。首先，政府可以要求經(jīng)營(yíng)者提高數(shù)據(jù)與算法的透明度，從而維護(hù)消費(fèi)者對(duì)數(shù)字市場(chǎng)的信任。設(shè)定經(jīng)營(yíng)者強(qiáng)制告知規(guī)則是提高透明度的有效方案，(91)英國(guó)議會(huì)上議院在2016年也曾建議政府采取這種強(qiáng)制告知規(guī)則。See House of Lord,Online Platforms and the Digital Single Market,p.76,Apr.20，2016,available at https://publications.parliament.uk/pa/ld201516/ldselect/ldeucom/129/129.pdf,last visited on Jan.5,2022.例如可以在個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)規(guī)范中強(qiáng)制要求經(jīng)營(yíng)者告知算法個(gè)性化定價(jià)的基本原理和主要運(yùn)行機(jī)制(92)See Frederik Zuiderveen Borgesius,Joost Poort,Online Price Discrimination and EU Data Privacy Law,40 Journal of Consumer Policy,347,358-360 (2017).。需要注意的是，提高透明度的同時(shí)務(wù)必要提防經(jīng)營(yíng)者通過(guò)共享用戶個(gè)性化數(shù)據(jù)而實(shí)現(xiàn)算法共謀。(93)See Terrell McSweeny,Brian O’Dea,The Implications of Algorithmic Pricing for Coordinated Effects Analysis and Price Discrimination Markets in Antitrust Enforcement,32 Antitrust，75 (2017).其次，政府可強(qiáng)制要求經(jīng)營(yíng)者為消費(fèi)者提供便利的退出機(jī)制。如果能為消費(fèi)者提供更方便的退出機(jī)制，他們將對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)持更為積極的態(tài)度。(94)See Gerhard Wagner，Horst Eidenmüller,Down by Algorithms:Siphoning Rents,Exploiting Biases,and Shaping Preferences:Regulating the Dark Side of Personalized Transactions,86 University of Chicago Law Review，581,592 (2019).我國(guó)《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第16條和第17條強(qiáng)調(diào)了強(qiáng)制告知和退出機(jī)制的作用，美國(guó)眾議院立法小組2021年6月提出的《過(guò)濾氣泡透明度法案》(Filter Bubble Transparency Act)以及歐洲議會(huì)最新通過(guò)的《數(shù)字服務(wù)法》亦強(qiáng)調(diào)透明度和退出機(jī)制的重要性。

第三，政府應(yīng)加強(qiáng)消費(fèi)者教育，讓消費(fèi)者正確認(rèn)識(shí)算法個(gè)性化定價(jià)。當(dāng)前消費(fèi)者對(duì)算法個(gè)性化定價(jià)的認(rèn)知仍停留在感性層面，普遍認(rèn)為算法個(gè)性化定價(jià)就是“殺熟”。在這種感性的認(rèn)知下，消費(fèi)者信任很難建立。推動(dòng)消費(fèi)者理性看待算法個(gè)性化定價(jià)是政府維系數(shù)字經(jīng)濟(jì)信任的重要環(huán)節(jié)。政府可以通過(guò)公開市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告等手段增強(qiáng)消費(fèi)者的信任，或者可基于信任機(jī)制重構(gòu)算法解釋權(quán)，使算法個(gè)性化定價(jià)更能得到接受與認(rèn)可。(95)參見(jiàn)丁曉東：《基于信任的自動(dòng)化決策：算法解釋權(quán)的原理反思與制度重構(gòu)》，載《中國(guó)法學(xué)》2022年第1期。

(2)一般價(jià)格場(chǎng)景的經(jīng)營(yíng)者自我規(guī)制路徑

消費(fèi)者信任是經(jīng)營(yíng)者的一種商譽(yù)，對(duì)經(jīng)營(yíng)者的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)具有重要價(jià)值，因此經(jīng)營(yíng)者也應(yīng)該強(qiáng)化自我規(guī)制。從實(shí)際效果來(lái)看，經(jīng)營(yíng)者自我規(guī)制也是治理算法個(gè)性化定價(jià)誘致信任危機(jī)最為便捷的方式。經(jīng)營(yíng)者可從如下三個(gè)方面調(diào)整經(jīng)營(yíng)行為：

第一，從矯正程序公平的角度而言，經(jīng)營(yíng)者不僅要提高算法個(gè)性化定價(jià)的透明度，還要主動(dòng)為消費(fèi)者提供更為便利的退出機(jī)制。經(jīng)營(yíng)者還可以設(shè)計(jì)流程讓消費(fèi)者切身參與到個(gè)性化定價(jià)過(guò)程中，減少其程序不公平感。(96)See Timothy J.Richards,Jura Liaukonyte,Nadia A.Streletskaya,Personalized Pricing and Price Fairness,44 International Journal of Industrial Organization,138(2016).第二，從矯正分配公平的角度而言，經(jīng)營(yíng)者可以告知消費(fèi)者個(gè)性化定價(jià)的正當(dāng)理由，減少消費(fèi)者的不公平感。例如在網(wǎng)約車場(chǎng)景下，平臺(tái)提供個(gè)性化的配車服務(wù)或加速配車服務(wù)可以主動(dòng)告知消費(fèi)者為此需要提高價(jià)格，這種情形下的差異化定價(jià)更容易讓消費(fèi)者接受。同時(shí)，經(jīng)營(yíng)者還可以從折扣和優(yōu)惠的角度表述算法個(gè)性化定價(jià)，提高消費(fèi)者的接受度。第三，經(jīng)營(yíng)者可通過(guò)減少交易的相似性減輕消費(fèi)者的不公平感。(97)See Lan Xia,Kent Monroe,Jennifer Cox,The Price is Unfair! A Conceptual Framework of Price Unfairness Perceptions,68 Journal of Marketing,1,8 (2004).消費(fèi)者是通過(guò)比對(duì)相似交易下其他消費(fèi)者支付的價(jià)格而獲得不公平感的，那么在差異化經(jīng)營(yíng)模式下，消費(fèi)者不公平感會(huì)逐漸減少。

(3)一般價(jià)格場(chǎng)景的消費(fèi)者自我保護(hù)路徑

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的方向，會(huì)給消費(fèi)者帶來(lái)許多意想不到的益處。算法個(gè)性化定價(jià)會(huì)給消費(fèi)者帶來(lái)便利，有時(shí)也能提高消費(fèi)者剩余。我們不能一味強(qiáng)調(diào)消費(fèi)者的弱勢(shì)地位并要求政府和經(jīng)營(yíng)者給予幫助和保護(hù)，實(shí)際上消費(fèi)者也可以在算法個(gè)性化定價(jià)的治理體系中發(fā)揮重要作用。從消費(fèi)者角度來(lái)看，重建市場(chǎng)信任需要消費(fèi)者努力做到以下兩個(gè)方面：第一，消費(fèi)者應(yīng)更理性地看待算法個(gè)性化定價(jià)。算法個(gè)性化定價(jià)形成的超高價(jià)格和超低價(jià)格確實(shí)會(huì)損害消費(fèi)者權(quán)益，但并非所有的算法個(gè)性化定價(jià)都會(huì)如此。一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)并未侵害消費(fèi)者權(quán)益，因此消費(fèi)者不應(yīng)將所有算法個(gè)性化定價(jià)同等對(duì)待。第二，消費(fèi)者應(yīng)提高自我保護(hù)意識(shí)，在交易時(shí)應(yīng)更為慎重，盡量減少對(duì)單一軟件的依賴，同時(shí)還可以通過(guò)多次搜索瀏覽比價(jià)以強(qiáng)化自我保護(hù)。盡管要求經(jīng)營(yíng)者自我規(guī)制是更直接的解決路徑，但多舉措齊頭并進(jìn)才能實(shí)現(xiàn)更好的規(guī)制。對(duì)消費(fèi)者個(gè)體而言，提高自我保護(hù)意識(shí)能屏蔽掉多數(shù)風(fēng)險(xiǎn)。此外，還可以通過(guò)算法賦能消費(fèi)者，用大數(shù)據(jù)方法來(lái)破解算法個(gè)性化定價(jià)。(98)See Michal S.Gal,Niva Elkin-Koren,Algorithmic Consumers,30 Harvard Journal of Law & Technology,309,310 (2017).

五、結(jié) 論

規(guī)制算法個(gè)性化定價(jià)應(yīng)遵循對(duì)策與問(wèn)題相匹配的規(guī)制法原理，不僅要將算法個(gè)性化定價(jià)與諸如算法欺詐定價(jià)、歧視定價(jià)、合謀定價(jià)等其他算法危害行為區(qū)分開，避免混淆，還要根據(jù)危害差異將算法個(gè)性化定價(jià)進(jìn)行細(xì)分(超高價(jià)格、超低價(jià)格和一般價(jià)格)。超高價(jià)格和超低價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)可通過(guò)《反壟斷法》《民法典》《價(jià)格法》和《消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》等法律事后規(guī)制，也可通過(guò)設(shè)定價(jià)格區(qū)間限制進(jìn)行事前調(diào)整。一般價(jià)格場(chǎng)景下的算法個(gè)性化定價(jià)之危害性既不在于損害消費(fèi)者權(quán)益，也不在于排除限制競(jìng)爭(zhēng)，而在于讓消費(fèi)者產(chǎn)生價(jià)格不公平的感受，進(jìn)而削弱消費(fèi)者信任,放任其發(fā)展甚至可能會(huì)破壞市場(chǎng)秩序。基于維系消費(fèi)者信任、重建市場(chǎng)信心的需要，政府、經(jīng)營(yíng)者和消費(fèi)者應(yīng)合力推動(dòng)一般價(jià)格場(chǎng)景下算法個(gè)性化定價(jià)的治理：政府應(yīng)堅(jiān)持包容審慎監(jiān)管，強(qiáng)制經(jīng)營(yíng)者履行告知義務(wù)，強(qiáng)制經(jīng)營(yíng)者建立消費(fèi)者自由退出機(jī)制；經(jīng)營(yíng)者要緊抓消費(fèi)者信任的損害機(jī)理，圍繞分配公平和程序公平兩個(gè)層次調(diào)整經(jīng)營(yíng)行為；消費(fèi)者則要理性對(duì)待、提高警惕，利用自己的智慧反“殺熟”。