算法个性化定价的反垄断保护研究.docx

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1、算法个性化定价的反垄断保护研究摘要I算法个性化定价是平台经济在推动互联网电商发展时因算法技术而衍生出的新问题。我国反垄断法对互联网垄断领域的监管和处罚政策从任其自由发展转变为发展与规范并重，预示着我国反垄断已步入平台经济创新发展新阶段。基于此，本文拟通过解体算法个性化定价的运作流程，剖析算法个性化定价之下市场竞争和消费者总体福利等因素受到的影响，引出算法个性化定价行为对反垄断法保护权益的损益分析，同时结合反垄断法的宏观政策定位目标和算法个性化定价的客观发展阶段，从逻辑选择、价值平衡、干预限度、综合治理四个方面对算法个性化定价进行多角度规制，提升反垄断法对算法个性化定价的规制能力，以期更灵活动态

2、地维护互联网市场的竞争秩序，促进创新激励。关键词I算法个性化定价；反垄断法；平台经济；市场竞争;消费者福利一、引言自20世纪末，大量具有互联网技术特征的新兴企业崛起，剧烈冲击了以技术优势为主的传统行业，并迅速占领市场优势地位。从全球互联网经济的发展状况来看，该行业近年来不仅培育了许多具有巨大市值和潜力的线上企业，也几乎将所有大的线下企业卷入其中，全球的中大型企业无一不重视其线上业务的拓展。本文研究的个性化定价行为主要针对提供电子商务服务领域的互联网企业。互联网企业的规模效应和用户粘性巨大，在互联网平台电商不到二十年的发展进程中，以亚马逊、淘宝、京东商城为首的电商占据市场巨大份额，截至2022年

3、淘宝注册用户已高达&4亿，在长达十几年的发展中一直维持着高水平的用户使用率，足以见得互联网产业中市场主导者往往能获得高额利润，市场份额的扩大本身就意味着利益的扩大，而且其定价策略不完全以成本和市场供需关系为基础，而是以用户个人需求和价格承受能力为标准，经营者利用数据和算法技术对消费者的消费偏好进行搜集和预测，并针对不同消费者实行差别化定价。2020年底中央政治局会议提出“强化反垄断和防止资本无序扩张”，将其列入2021年的重点任务，2021年初国家反垄断委员会发布关于平台经济领域的反垄断指南，标志我国关于互联网平台的反垄断进程已拉开序幕。我国反垄断法对互联网平台垄断行为既有宏观政策，也有微观进

4、路，宏观政策体现的是我国政策导向和整体局势的判断，微观进路则是对法律和经济的技术性优化。当法律需要做出时移势易的转变时，应首先基于我国国情确定适合我国市场经济发展的宏观基调，把握反垄断的总体走势，在此基础上进行技术性分析和具体措施的设计。本文拟通过对算法个性化定价这一行为深入剖析，探究该行为的运作流程，并对其市场竞争效果进行利弊评估，着眼于社会整体效应，兼顾提高效率与保护权益，在现行反垄断法的宏观政策之下，提出顺应平台经济规模化发展的微观进路，使算法个性化定价行为在合理正当范围内高效运行，同时激励平台经济创新发展，维护互联网市场公平竞争。二、算法个性化定价的行为剖析（一）算法的定义随着互联网时

5、代的高速发展，消费者的个人信息、消费偏好等都暴露在大数据之下，商家通过大数据的精准算法，针对不同消费者的支付意愿和支付能力精准推送不同的产品和服务，同时，利用老顾客对产品和服务的高需求及消费惯性思维，精准涨价，此类现象就是“算法个性化定价”。我国现行立法对“算法”并无明确定义，2021年11月上海市市场监督管理局印发的上海市网络交易平台网络经营活动算法应用指引（试行）将“网络营销活动算法应用”定义为通过互联网等信息网络销售商品或者提供服务时，应用算法技术实施各类自动化决策，包括向消费者个人进行信息推送或商业营销、提供搜索结果、开展交易等。算法通过算法制定者提前编写、设定的程序和编码识别特定对象

6、，其中人工智能的算法更具有深度识别的功能。（二）算法个性化定价的运作流程算法个性化定价（AlgorithmicIndividualizedZPersonalizedPricing）是算法技术在互联网电商平台的一大应用，算法通过识别消费者的消费偏好和支付意愿(WillingtoPay)对其设定差异化的价格，学界对此有几种不同观点：一是“侵权行为说”，有学者认为经营者利用信息不对称的优势对消费者区别定价，侵犯了消费者的知情权和公平交易权；二是“价格歧视说”，有学者认为“大数据杀熟”借助算法分析不同消费者的最高支付能力，从而进行差别定价，属于一级价格歧视；三是“算法滥用说”，有些学者认为应该强调“大

7、数据杀熟”的技术路径，即经营者利用大数据技术对相同的商品或技术进行无正当理由的差异性定价行为。综上，算法个性化定价行为是经营者利用算法技术收集和分析消费者的个人信息，根据不同用户消费特征(如个人支付能力、选择偏好、消费频率、网页APP的浏览时间、所处一天中的时间段等)对同一商品或服务进行不符合价格规律和正常市场定价的差异性定价行为。算法个性化定价的流程可分为三步。第一，收集消费者个人信息，构建数据库。电商平台收集信息的主要渠道有两种，一是消费者在成为电子商务平台用户时，需要通过平台设置的点击合同对个人信息和基本情况进行确认使该信息采集行为合法化，包括但不限于收货地址、手机号、与该账号关联绑定的

8、支付账户等。二是平台自行采集用户个人信息，商家利用算法技术对消费者的浏览、点击、购买、收货、评价、退货、投诉等数据进行收集和积累，如此多层次立体化的数据互相融合和影响，就逐渐成为平台的大数据。第二，通过数据处理对用户画像。经营者追踪消费者的浏览、购买记录，对消费者绘制出具有个人特征属性的数据图像，有学者将数据分为消费者属性数据和消费者行为数据，运用模型验证，推测预估出消费者的支付意愿、消费偏好及支付能力等。第三，利用算法实现差异性定价。在此存在一个算法技术是否中立的争议性问题，法律在处理其与科技的关系时常受到技术中立原则的掣肘，技术受科学的客观性之影响而具有客观面向，但技术有其自身的发展模式和

9、逻辑，算法技术体现其制定者和操纵者的主观意志，经营者通过提前设定算法程序对不同消费者进行识别和筛选，根据消费者的消费频次、消费习惯、消费地域、消费能力等因素对其制定不同价格、推送不同商品或服务。三、算法个性化定价的行为损益之分析我国反垄断法的主要立法目的包括保护市场竞争机制及其潜在利益。下文将从市场竞争、消费者福利等角度引出算法个性化定价行为对反垄断法保护权益的利弊影响分析。（一）市场竞争算法定价一定程度上弥补了消费者与经营者之间信息不对称的问题，经营者通过算法捕获消费者的支付意愿，调整定价，对高支付意愿的消费者提高价格的同时与较低支付能力的低端消费者形成交易，不因传统竞争市场的信息不对称而流

10、失顾客群体，实现销量和利润的双丰收。同时，市场竞争机制也会对不合理定价的商家进行驱逐，维持市场良性竞争，提高社会总体福利。算法定价对市场竞争的影响从市场供应侧的角度分析：（1）市埸扩张效应明显，增加社会总福利。产业的社会福利等于消费者剩余（八）加上生产者剩余（B）之和，经营者通过算法设定略低于消费者支付意愿的定价，压榨了消费者的部分剩余价值，但是支付意愿高的消费者支付更高价格，支付意愿低的消费者支付更低价格，从而避免了在完全竞争市场中部分消费者因价高而放弃交易，流失此交易收益，即无谓损失（C）,因此生产者剩余增加，与完全竞争市场中全部盈余流向消费者，寡头垄断市场中全部盈余流向生产者，消费者剩余

11、可能接近零。（2）利于降低生产成本和商品价格。传统经营者想获得商品的最佳定价往往需要通过做大量的消费者信息追踪调研才能获得，费时费力，而算法可以帮助经营者大大缩减定价成本，并及时反馈市场需求的动向，帮助经营者及时优化其经营策略，一方面，经营者通过改善资源配置、简化流程降低生产成本，从而降低商品价格；另一方面，通过这种持续增加，促进企业创新动力，形成企业良性发展。（3）提高既有产品质量，着力开发新产品。算法总能最快捕捉到市场最新动向，分析消费者过去的搜索历史和交易习惯，搜索引擎不但可以识别与某个特定问题最相关的结果，还可以为消费者提供额外“增值”服务。如算法分析过往浏览和购买记录，可以让消费者快

12、速浏览到自己喜欢的商品或网页，节约消费者的时间成本。（4）可以降低市场准入门槛。算法定价可帮助新厂商节约定价成本，快速进入市场，了解市场运行模式，只要购买相关算法软件，就可以快速获得行业特定知识，获得一定市场竞争力，其中以零售行业最为显著。算法定价对市场竞争的影响从市场需求侧的角度分析：（1）降低消费者的时间成本。在互联网数字生态市场中，消费者可以把消费决策完全交给算法技术，算法极大地降低了搜索和交易成本，新一代算法还可以实现跨系统交流，实现自动筛选、自动比价、自动交易全套流程。（2）拥有“数字管家”的消费者可以驱动企业创新和良性竞争。消费者在算法技术的帮助下拥有更广泛的选择权，消费者通过多方

13、比价或其他维度的比较选择更有竞争力的经营者进行交易，从而驱使市场内原有厂商不断创新升级其产品和服务，同时激励新的厂商进入市场。（二）消费者福利美国宾夕法尼亚大学曾做过一项调研，调研结果显示约有78%的受访者表示“不愿意因上网痕迹而得到量身定制的价格折扣”。经济合作组织公布的一项实验数据显示，爱尔兰有66%的受访者认为“不应该允许个性化定价的存在“，智利也有51%的受访者如此认为。从上述调研可以发现，从消费者朴素的直觉来说，个性化定价显然违背了公平公正的道德伦理价值，因此被他们排斥和反对，但是仅仅依靠消费者们的直觉和小范围的社会调查无法全面评价算法个性化定价对消费者整体福利的影响。1.算法探明消

14、费者的支付底线，减少消费者剩余消费者剩余，又称“消费者的净收益”，是指消费者的支付意愿减去消费者的实际支付金额，消费者剩余衡量了消费者自己感觉获得的额外利益。在算法之下，虽然经营者可以提高销量，完成额外交易，增加社会总福利，但保留价格较高的消费者在统一定价下可享受的消费者剩余被剥夺，经营者可以探明消费者的支付底线，消费者整体福利流失，这是禁止算法个性化定价最有力的理由。但有研究表明，这种理论上的伤害只是一种可能存在的伤害：有学者研究表明，当市场从统一定价转变为算法定价后,社会总福利和消费者剩余可能同时增加或减少，也有可能消费者剩余减少的同时，社会总福利再增加。这是因为在互联网数字市场中，价格歧

15、视可能存在很多形式，除算法导致的价格歧视之外,其他因素占据主导地位从而影响着社会总福利或消费者剩余。2 .算法导致消费者剩余在不同消费者群体之间重新分配算法个性化定价可以使支付意愿较低的消费者获益，同时压缩支付意愿较高的消费者，使资源重新分配，提高资源分配效率,也即消费者剩余的重新分配。在此种意义上，算法给予了市场一次再分配的权利，根据消费者的财富占有程度对价格重新调整，给相对弱势群体（在此补充一个体现算法公平性的现象，其实算法并不是对跨越大幅度阶层的人进行交叉补贴，只是同一阶层或者相邻阶层的消费者进行资源流动，因为本质上商品的等级已经为消费者分了类，购买同一种类商品的消费者说明其财富能力不会

16、相差太远，所以算法仅让资源在小范围内交叉补贴，这亦是其存在的合理性理由之一）一定的价格补贴。在实践中，英国金融市场行为监管局(FCA)认为，只要价格歧视的程度在合理范围内，就可以促进竞争，我们需要以积极的方式对待，视个案情况对社会的有益程度持开放性态度。3 .全盘拒绝算法个性化定价会降低经济效率统一定价方式存在资源配置效率低且不灵活的问题，如厂商定价太高，就会有一部分有意愿购买的消费者打消这个念头，造成无谓损失，而个性化定价可以避免这部分无谓损失。全盘拒绝算法个性化定价不可取，这必然会影响数字经济的发展，同时有学者认为增加社会总体福利但损害大部分消费者福利的做法会引发道德风险。前述爱尔兰和智利对公众的调查体现出的问题是，合理疏导消费者对个性化定价行为消极情绪是重要的，否则公众一味怀疑商家是否存在价格歧视行为而经常四处比价，那么其时间成本和交易成本也大大提高，无论是经营者还是消费者都将陷入“双输”的局面。英国数据伦理与创新中心(CDEl)有审查结论认为：采取