摘要：数字经济时代，算法能力持续优化，在激发活力和效率的同时，也带来了新的社会风险。平台的算法价格歧视正是其集中体现，不仅损害了消费者的权益，也破坏了市场的竞争环境。鉴于此，在厘清算法价格歧视来源的基础上对其实现过程和影响进行明晰，指出由于现行法律适用困难以及对消费者权益保护不到位导致算法价格歧视规制陷入困境，并提出从法律法规、数据保护、算法透明、法律救济等方面对算法价格歧视进行规制，促进市场竞争的公开和透明，保护消费者的公平交易权，推动数字经济的健康发展。
关键词：算法价格歧视,公平交易权,算法透明,规制
引言
算法的概念最初仅限于数学领域，是一种数字计算方法。但随着计算机技术的日新月异，算法的内涵不断拓宽与深化，已跃升为计算机科学的核心基石，并渗透到各个研究领域和应用中。在数字经济时代，算法可以以数据和人工智能为依托，通过深入分析和挖掘对不同群体消费者进行划分，并刻画其行为特征。平台经营者利用这些数据的分析结果进行产品调整，精准地对特定消费群体进行定位，针对不同群体制定营销方案，这为平台经营者带来了更大的盈利空间。算法不一定形成价格歧视现象，但却是实现价格歧视的关键。部分别有用心的经营者利用算法技术实施差异化定价，尽可能多地攫取消费者的“消费剩余”，意图实现利益最大化。然而，“算法黑箱”的存在让消费者及执法机构难以掌握其运行过程的原理，继而无法进行有效监督。因此，对算法价格歧视进行规制，对于维护消费者权益和促进数字经济健康发展具有重要意义。
一、算法价格歧视的来源和实现过程
（一）算法价格歧视的来源
算法价格歧视是基于算法技术而产生的，其与算法歧视自身的核心逻辑是分不开的。算法并非是完全中立和客观的，算法歧视贯穿于算法整个设计和运行过程中。算法作为对人类思维和行为的模拟与延伸，不可避免地会将人类社会中的歧视现象反映到算法中，因此，其天然就带有歧视因素。另外，不全面的数据样本和开发者价值倾向也会对算法造成导向，并在算法动态、交互的运行过程中，不断学习并复制用户的歧视性信息，进而将这种歧视性信息传播到更广泛的领域中。
算法歧视导致的不公平的结果体现在消费上即为算法价格歧视。在经济学领域中，价格歧视通常被分为三级。三级价格歧视是指将消费者划分为不同的群体，并根据群体的特征和支付意愿制定不同的价格，这种歧视形式在现实中最为常见。二级价格歧视则是基于消费者的消费量来设定不同价格，通过提供量化折扣或优惠，经营者能够获取部分消费剩余，同时鼓励消费者增加购买量。一级价格歧视是指根据每个消费者愿意支付的最高价格来制定产品价格，是一种完全歧视。在传统市场经济中，一级价格歧视的实现难度极大，经营者难以准确把握消费者的心理最大预期价格，更无法阻断消费者之间的信息交换，即缺乏实现的基础。而数字经济的崛起，为其实现提供了可能。数字经济的浪潮，使得数据信息得到大量积累，在双边市场属性的作用下，平台经营者利用算法有选择性地将大量原始数据转变为高价值的衍生数据，更精准地把握客户的心理动态，经营者的定价依据从产品成本转变为消费者的最大支付意愿，同时还通过平台优势隔开了用户之间的信息交换，使得价格歧视行为愈发难以被发觉。
（二）算法价格歧视的实现过程
在激烈的市场竞争中，平台经营者利用自身在算法和数据方面的优势，通过整合和分析消费者的消费行为、习惯等关键信息，精准推算出消费者能接受的价格范围区间，并据此实施区别定价。这一行为可以归纳为三个阶段：数据收集、算法分析以及定价推送。
1.数据收集阶段
这一阶段，平台经营者专注于收集消费者的个人信息数据。在数字经济背景下，平台通过引导消费者授权，合法地获取消费者的各项信息，如身份信息、行踪轨迹、健康状况、消费习惯等都是数据收集的重点对象。此外，还可以采集与消费者绑定的其他账户和平台上的浏览、购物记录等数据，经过长时间的累积，逐渐构建起一个动态的、海量的多渠道信息库，以供管理人员分析和决策。这一阶段为算法价格歧视提供了支撑和基础。
2.算法分析阶段
在收集到大量数据后，便进入算法分析阶段。平台经营者将消费者的相关信息汇总形成大数据，再利用先进的算法技术对海量的数据统一进行整合、排序、分类、训练，对不同消费者群体进行标签化。[1]借助机器学习等技术，平台能够准确识别和刻画目标消费者的特征，包括他们的消费需求、价格承受度以及购买偏好等。这一过程最终形成了每个消费者的个性化数据画像，为后续的定价和营销推送提供了重要依据。
3.定价推送阶段
经过前述两个阶段后，只要平台经营者收集了足够全面的数据，掌握了足够先进的算法技术，便足以根据市场竞争情况和消费者的行为特征，推算出消费者的支付能力和消费意愿，针对不同消费者进行差异化定价。这种“千人千面”的定价方式，目的在于将商品或服务精准推送给与之匹配的特定消费群体或个人，以实现利润的最大化。其中，对价格波动不敏感以及平台的高熟悉度或忠诚度的消费者，极易落入算法价格歧视的圈套中。平台经营者通过这种行为不断攫取消费者剩余，以实现自身的超额利润。但长期来看，这种行为可能打击消费者信心，破坏市场的公平竞争和信任机制，对互联网经济体系的健康发展构成威胁。
二、算法价格歧视的影响及其规制困境
（一）算法价格歧视的影响
在经济学领域中，价格歧视作为一种经营策略被广泛采用，不仅可以提高生产效率，也可以帮助经营者应对市场变化。然而，随着人工智能技术的迅猛发展，由其驱动的算法价格歧视现象近年来引发了社会各界的广泛讨论。这种新兴的价格歧视方式所带来的影响，我们可以从正反两个方面进行深入剖析。
1.正面影响
作为数字经济时代的产物，算法价格歧视的存在具有一定正当性。美国和英国相关部门先后发布的《Big Data and Differential Pricing》和《Pricing Algorithms》均指出算法价格歧视在很多情况下都是有益的，其不仅能够增加交易，还能促进市场竞争。[2]具体而言，首先，可以强化市场竞争，增加消费者的福利，算法价格歧视可以激励经营者开拓销售渠道，提供多元化的产品和服务，使消费者获得更便捷、更个性化的购物体验。其次，有助于企业实现利益最大化，算法可以帮助经营者精准识别并细分市场，针对不同细分市场实施价格策略，避免“一刀切”的定价方式可能导致的利润损失，还可以根据其库存和市场需求动态定价，进一步提高企业的效率和利润。最后，当算法价格歧视基于消费者偏好时，它可以提高资源的有效配置。因为通过差异定价，可以使有限的资源被高价消费者充分利用，从而提高整个社会资源的配置效率。
2.负面影响
算法价格歧视带来的负面影响也是不容忽视。首先，从消费者的角度，算法价格歧视攫取了更多消费剩余，损害了消费者的福利。消费剩余是消费者愿意支付的价格与实际支付价格之间的差额。价格歧视会提高某些消费者的价格，从而减少了他们的消费剩余，这种歧视使得消费者剩余与社会整体福利冲突加剧。[3]其次，算法价格歧视可能导致互联网市场定价秩序的混乱。若经营者为了追求短期利益而竞相模仿不合理的定价方式，会加剧算法价格歧视的现象，从而影响互联网交易秩序的稳定。最后，一些研究如Goldfarb等（2011）的估算表明，欧盟数据隐私法律可能抑制数据行业的竞争态势。[4]当算法价格歧视被滥用时，其会削弱市场的竞争，阻碍行业的发展。
（二）算法价格歧视的规制困境
算法价格歧视的核心是差异化定价，这种定价策略可能会为平台经营者带来短期的利润增长，提高了市场效率，但长期发展则可能导致不公平的交易，损害市场经济的健康发展动力。鉴于算法价格歧视的潜在危害，对其进行有效规制显得尤为必要，然而在实际操作中，却面临着诸多挑战和困境。
1.现行法律适用困难
目前，我国还未制定专门针对算法价格歧视的立法，对算法价格歧视的相关规定均散见在各种不同种类的法律法规之中。[5]可能对其进行规制的立法如《中华人民共和国反垄断法》《中华人民共和国价格法》，前者规定了禁止滥用市场支配地位，进行不公平定价等行为，然而认定平台经营者具有市场支配地位的过程复杂，且门槛较高，而后者主要针对的是具有同等交易条件的经营者而非消费者。此外，2019年正式施行的《中华人民共和国电子商务法》，虽然首次将个性化推荐的消费者权益保护写入法律，但并未对算法价格歧视作出明确规定。值得一提的还有《中华人民共和国消费者权益保护法》，尽管有观点认为算法价格歧视侵犯了消费者的知情权和公平交易权，但该法应用到算法价格歧视问题中还是略显牵强。该法中明确规定经营者具有“明码标价”的义务，但算法价格歧视本质并不在于经营者是否对商品或服务进行了明码标价，而在于定价过程中是否存在不公平、不透明或歧视性的因素。消费者的知情权仅限于与购买商品或服务有关的信息，并不包括经营者与其他消费者交易的信息。由此可知，仅仅强调明码标价并不足以有效遏制平台经营者实施差别定价的行为。
除了上述法律外，《互联网信息服务算法推荐管理规定》也对算法价格歧视做了一定规定，如其明确规定，不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征利用算法在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇等。但规定中未对算法价格歧视给出明确的定义和识别标准，也未具体说明何种差别待遇被视为“不合理”，使得在实践中难以准确判定哪些行为构成算法价格歧视。同时，由于缺乏具体的量化指标和评估方法，使得监管部门在执法过程中难以把握尺度和标准。
2.个人信息保护不到位
算法价格歧视归根结底是滥用用户个人信息导致的。因为消费者与平台经营者之间的信息不对等，消费者往往不清楚自己的数据是如何被收集并被运用到算法价格歧视的决策过程中。即便根据相关法律规定，经营者在收集信息前需要履行告知义务并取得消费者同意，但平台提供的协议内容通常过于冗长复杂，大多数消费者没有耐心和时间仔细阅读，为了使用该平台，不得已在未充分理解信息收集的目的和后果的情况下选择同意。协议文件并未更好地保护消费者的知情权，而是成为平台经营者规避法律风险的手段。此外，平台所收集的信息除了处理业务需要的必要信息外，往往会过度收集。一旦信息被收集，消费者对其个人信息的控制权便被严重削弱，既无法控制信息在各方平台之间的流转，更无法阻止平台经营者利用其信息进行价格歧视。
3.消费者维权存在障碍
第一，消费者举证困难。电子商务平台每天都会产生海量的动态交易数据，要从中筛选出与算法价格歧视相关的数据并作为证据使用，难度极大。并且由于平台经营者处于绝对的技术和信息优势地位，平台的数据存在被篡改或删除的风险，而消费者往往不会在消费时对价格、购买条件、支付方式等交易条件进行对比，进而保留相关凭证，这使得消费者收集到的数据真实性和完整性难以保证，影响维权的成功率。此外，经营者通常有各种理由来对消费者区别制定价格或交易条件进行辩解，如外部环境的变化、成本差异等。而算法技术的专业性和复杂性，让人往往难以判断这些行为是否构成价格歧视。况且算法作为经营者的核心资产，受到商业秘密的保护，在举证过程中，消费者可能需要获取算法模型、数据分析结果等敏感信息，但是这可能涉及商业秘密的泄露和技术保护问题。因此，即使消费者能够证明价格歧视的存在，也可能面临法律和技术上的障碍。
第二，消费者维权成本高。消费者作为受害者，如果要经营者承担损害赔偿责任需要举证责任。然而，由于上述原因，消费者往往陷入举证难的困境。由于法律程序的复杂性和司法资源的有限性，消费者维权通常需要经历漫长的诉讼周期，这往往需要投入大量的时间和金钱，在消费金额不高的情况下未免有些得不偿失，造成维权成本高、回报低的状况。维权预期收益与过高的维权成本之间无法达到平衡，这使得消费者在面临算法价格歧视时不得已选择放弃维权。
三、算法价格歧视的规制
（一）完善法律法规体系
在数字经济时代，对算法价格歧视进行规制是维护市场公平竞争、保护消费者权益和防止市场垄断的必要措施。而目前，我国的相关法律在对算法价格歧视的适用上都存在一定的模糊性，且缺乏系统的规制体系。因此，要遏制算法价格歧视现象，要从立法层面进行完善。首先，可以对现有法律进行完善和细化，例如，把《中华人民共和国反垄断法》中市场支配地位认定标准多元化，纳入技术优势和数据使用方式等来综合判定。[6]还可以进一步加强《中华人民共和国消费者保护法》中消费者的知情权，要求经营者有义务全面提供商品或服务的有效信息。其次，出台专门的法律法规，在参照现有法律的基础上，结合算法技术的特点对算法价格歧视给出明确的法律界定。最后，也可以借鉴美国和欧盟等国家的经验，对算法价格歧视的认定标准、监管机构的职责和权限、责任机制等作出具体规定。
（二）加强数据保护与监管
1.规范数据的收集和使用
数据作为一种新兴生产要素，不仅在资源配置中发挥了重要作用，还关系到人工智能和数字经济的发展。因此，在保护个人信息安全的前提下，应当赋予平台经营者收集处理数据的权利。[7]但鉴于对用户数据的收集处理是算法价格歧视实现的重要环节，因此要规范经营者对数据的收集和使用。平台经营者在收集数据时，必须遵循透明性原则、合理收集原则，在征得消费者同意的情况下，应明确告知消费者其收集信息的目的、方式以及信息的使用范围，且仅收集与其业务需要直接相关的必要信息，避免过度收集。使用数据也应在合理范围内，不得超出其业务需求，并应当承担一定的数据安全保障义务，确保消费者信息不被泄露、滥用或非法获取。同时，政府可以建立专门的监管机构进行监督管理，并对违反数据收集和使用规范的企业加大处罚力度，以此形成威慑力。
2.对消费者数据赋权
数据赋权是指将用户对自己数据的控制权交还给用户本人，使用户能够更好地管理和保护自己的数据，旨在通过赋予用户对其数据的更多控制权来对抗算法权力。欧盟和美国陆续颁布了《通用数据保护条例》和《加州消费者隐私法案》。中国也在数据赋权方面进行了积极探索，并于2021年出台了《中华人民共和国个人信息保护法》，作为继《中华人民共和国网络安全法》和《中华人民共和国数据安全法》数据合规领域的重要基本法律，首次对数据可携带权做出了规定，加强了对个人数据信息的保护。[8]为规制算法价格歧视，要进一步落实消费者的知情权，严格把控应用程序数据读取授权。还可以在借鉴国外经验的基础上，引入数据访问和更正权，确保用户有权访问自己的数据，并更正其中的错误或不准确信息。[9]同时，还应当赋予消费者数据删除权，也即被遗忘权，在数据不再被需要或消费者不再希望分享时，消费者有权要求平台经营者删除自己的相关数据。
（三）建立算法透明度机制
算法价格歧视的本质是算法权力的滥用，而其中一个重要原因就是算法的不透明性。算法不透明、不公开，导致用户无法从外部知晓算法内部的决策过程，不仅容易引发威胁个人信息安全、导致歧视的问题，也给监管带来了巨大的难题。因此，应当建立算法透明度机制来应对这些问题。然而，算法透明也并非是完全的，而是有限的。算法技术作为企业的核心资产，往往受到商业秘密和知识产权法的保护。这意味着，尽管公众有权了解算法如何影响他们的权益，但企业也有权保护其技术不被非法获取或滥用。例如美国法院在“威斯康星州诉卢米斯”（Wisconsin v.Loomis）案的判决中，并未采纳卢米斯关于COMPAS系统侵犯其正当程序权利的主张，而是以该系统算法涉及商业秘密为由驳回了上诉。[10]此外，由于算法技术的复杂性，即便公开公众也难以理解其运行逻辑。因此，公开算法不应是简单地披露代码或逻辑，还需要通过易懂的方式向公众解释算法的基本逻辑、决策标准以及数据的收集和使用情况并提示有可能对消费者造成的后果。同时，要求企业须将其用于定价的算法提交给监管机构备案，并定期报告其算法定价的相关情况，接受监管部门的持续监督。最后，还应当完善算法问责机制，明确算法开发和使用的责任主体，确保能追究相关责任。
（四）完善算法价格歧视的法律救济规范
1.建立集体救济机制
对于个体消费者来说，面对价格歧视，寻求救济、实现权利面临着多重困难，包括发现难度大、证据保存困难以及救济成本高昂等。此种情形下，集体救济机制的建立对于维护消费者权益尤为必要。建立集体救济机制可以从集体共治与诉讼救济两个方面入手，一方面，消费者保护机构可以组织建立消费者算法平台，由消费者对算法平台实行集体共治，共同对抗商家的歧视行为。[11]消费者通过该平台分享消费经验、商家服务质量评价等，平台算法对这些信息进行整合、分析，为消费者选择更优质、服务更佳的商家。同时，还可以利用技术手段，自动记录消费者的购物历史和价格变动情况，作为证据来源。在消费者遭受价格歧视时，鼓励消费者通过集体诉讼的方式维权，降低成本，提高维权效率。
2.举证责任倒置
在互联网市场中，消费者无论是信息还是技术方面都处于绝对劣势，对证据的取得和保留都存在困难。因此，为了减轻消费者的举证负担，平衡双方的举证能力，应当采用举证责任倒置的证据规则，将举证责任从消费者转移到被质疑的经营者身上。具体而言，当消费者对经营者的定价提出合理质疑时，商家需利用自身取证的优势，承担起证明其算法定价是公平、合理且非歧视性的责任。如果商家无法提供充足的证据来证明，那么法院可能就会认定商家存在价格歧视行为。这种举证责任的转移，不仅有助于保障司法审判的公正性，也能促使商家自律，更多地注重算法的公平性和透明性，从而减少价格歧视的发生。
四、结语
在数字经济的浪潮中，算法价格歧视作为一种新兴的市场策略，无疑为我们带来了前所未有的挑战与机遇。它利用先进的算法技术，实现差异化定价，在满足消费者需求的同时，也为企业带来了更高的利润。然而，正如任何一枚硬币都有两面，算法价格歧视也引发了关于公平性和透明度的深刻讨论。虽然其在一定程度上能够提高市场效率，但若不加以合理监管和规范，同样会导致消费者权益的受损和市场竞争的扭曲，为数据经济的长期健康发展留下隐患。因此在享受其带来的便利和效益的同时，应更关注其背后的道德和法律责任。规制算法价格歧视，需要政府、企业和消费者共同努力，从法律和技术层面出发，建立健全监管机制，保障市场的公平竞争和消费者的合法权益。
参考文献：
[1]石颖.算法歧视的发生逻辑与法律规制[J].理论探索，2022（3）：122-128.
[2]谢宜璋.算法个性化定价的监管路径研究基于欧美比较法视角[J].上海法学研究，2022，7（1）：145-162.
[3]韩世鹏.算法价格歧视的规制困境余治理新解：基于算法解释权的视角[J].科技与法律（中英文），2022，12（6）：90-98.
[4]GOLDFARB A，TUCKER C E.Privacy regulation and online advertising[J].Management Science，2 011，57（1）：57-71.
[5]宗栋.算法价格歧视的机理分析及规制研究[J].价格月刊，2023（5）：1-8.
[6]黄俊杰.算法定价歧视的法律规制研究[D].长春：吉林大学，2023.
[7]李诗苗，张丽，张立彬.国内大数据杀熟研究述评[J].知识管理论坛，2022，7（6）：674-691.
[8]余继超.个人信息保护法今起施行，首次探讨“个人信息可携带权”[EB/OL].（2021-11-01）[2024-09-01].
[9]程雪军.超级平台算法价格歧视的反垄断规制[J].法治研究，2023（1）：99-111.
[10]江溯.自动化决策、刑事司法与算法规制：由卢米斯案引发的思考[J].东方法学，2020（3）：76-88.
[11]王延川.算法价格歧视的市场解决机制[N].学习时报，2019-10-18（3）.
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