电子商务平台价格歧视规制探究

摘 要：随着电子信息技术的快速发展，大数据时代来临，电商平台的营销方式从传统的消费者被动的个性化信息检索结果服务模式，转向主动的信息推送服务。它们通过云计算技术、数据挖掘技术等深入了解客户信息，划分用户群，精准预测用户最高消费意愿和支付承受能力，据此进行差异化定价，同时“同人不同价”的价格歧视问题日益突出。本文通过案例引出大数据模式下的价格歧视形式与传统价格歧视的差异，分析价格歧视的新特点及其产生的原因，并结合国外有效的制度经验，提出规制大数据时代价格歧视的解决方式和建议。

关键词：电子商务;价格歧视;反垄断法;大数据;网络消费

本文索引：翁晨升. 电子商务平台价格歧视规制探究[J].中国商论，2021（14）：-027.

中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）07（b）--03

截至2017年12月，我国网民规模达7.72亿，普及率达到55.8%，2017年电子商务平台1—11月收入2188亿元，同比增长43.4%[1]。大量的网民，上网行为量化为海量的数据，大数据成为人们生活、工作和思维的新方式。就电子商务而言，在数据库服务和算法技术的支持下，电子商务平台逐步完善个性化推荐服务，以更好地满足用户在产品以及服务上的需求。电子商务平台利用先进的数据驾驭技术为用户提供个性化推荐，它们追踪买家在相关平台的每一个行为，比如鼠标在页面上停留的时间，分析客户的历史行为、消费记录、采购行为之间的关联性和购买偏好，以帮助客户在最短的时间内买到符合心意的产品。电子商务平台建立客户信息数据库，通过数据挖掘，将客户的兴趣偏好数据智能分类、建立模型，系统能够自动进行并获取这些数据。预测客户的需求，并对客户进行一对一的智能化推销[2]，切合客户需求，提高客户忠诚度，并通过客户需求智能分析调配资源，资源利用最大化，对卖方而言，降低了成本，使利润空间上升;对客户而言，能用传统交易无法提供的低价买到同等质量的商品，且直观地获取大量的商品信息，减少货比三家的时间和精力，使资源与消费能力尽可能地达到匹配，这是传统贸易无法实现，在大数据时代才能出现的共赢局面。

与此同时，电子商务出现了诸多问题。2017年12月，有关“大数据杀熟”的文章在朋友圈热传，“携程”“去哪儿”“当当网”等动态定价的电子商务平台，一时被推上风口浪尖。原因是出现了“同人同产品不同价”的现象，網友称自己作为老顾客在同一个软件上搜索同一件产品，与友人新账号搜同一产品的定价相差甚大。同样的商品同样的消费平台价格因人而异，这一经济学上称为“价格歧视”现象引起消费者的担忧和不满。网络经营者价格歧视的行为如何认定，消费者应该如何维权，电子商务交易平台因大数据拉上的深化信息不对称的“帘子”如何拨开，这些问题都亟待解决。分析解决大数据时代下价格歧视问题有利于维护消费者的权利，缓和电子商务平台商户与客户之间的信任危机，引导电子商户的理性销售，促进电子商务平台的稳步发展。

1 网络消费价格歧视的现状分析

2018年2月，据报道，经常通过“携程”软件订某个特定酒店的房间，长年价格在380元～400元的微博网友“廖师傅”，偶然一次通过前台了解到，其订购房间淡季的价格在300元上下。经朋友查询，确实是300元，但其用自己的账号查，还是380元[3]。老客户定高价、新客户收低价，这种现象大范围内普遍存在。对不同用户进行不同的定价，实则是经济学上“价格歧视”概念的具体实施。

藏在背后的操作流程是，携程公司通过采集该网友的历史消费行为和旅馆房间价格的分析，确定该网友对房间价格定为380元十分能接受，且多次购买，对价格的敏感度不高，其能接受的价格就在380元～400元，基于经营者追求利润的最大化，携程的定价系统自然乐意收高价。但其朋友对此产品来说是新用户，且正好是淡季，为建立与客户之间的联系，吸引新用户，定价系统采用了鼓励新用户的攻击性价格歧视，定为低价。价格歧视是经济学上常见的价格战略。

携程公司通过掌握的信息，精准区分用户，进行差异价定价，从而使其利润最大化。这是大数据时代，建立在云计算技术和数据挖掘技术上价格歧视实施的新方式。

理论上价格歧视划分为三个类别，即一级价格歧视、二级价格歧视和三级价格歧视。

一级价格歧视是指对每一单位商品收取一个不同的价格，比如电子商务平台动态定价。

一级价格歧视需要准确完全的消费者信息。因而其付出的信息成本相对较高。传统交易中，由于信息、技术的局限性，一级价格歧视并不多见。但是在互联网时代，随着大数据技术的发展，使得完全价格歧视行为逐渐增多，并愈演愈烈。携程公司基于用户的历史消费行为差异化定价，正是通过精准预测用户最高支付意愿进行定价的一级价格歧视行为。一级价格歧视是完全价格歧视，其完全剥夺了消费者的剩余价值，为经营者带来巨大的利润，但总体上不利于社会福利，是应当受到法律规制的违法行为。

二级价格歧视是指销售同一商品时，对不同的消费数量段收取不同的价格，比如“第二份半价”“团购价”“峰谷电”等都是其具体表现。

三级价格歧视是指在销售同一种商品，对不同的用户群收取不同的价格，如“会员待遇”等。

二级价格歧视和三级价格歧视都是不完全价格歧视。在传统贸易中，市场信息不对称，不仅消费者不了解经营者，经营者对消费者也不熟悉。实施的价格歧视通常是这两种。由于信息的匮乏，对用户群体只能进行粗糙的划分，价格歧视行为实施受限制，获得的消费者剩余价值有限。因此，价格歧视虽然一直存在，但也没有引起多大的影响，反而作为一种商业战略，能促进社会福利的提升，是一种合法行为。

本文所要讨论的是互联网时代，由信息技术推动的一级价格歧视行为的规制问题。

2 大数据时代网络消费价格歧视泛滥的原因

2.1 技术原因

大数据技术的发展，一方面为网络经营者实现大规模价格歧视提供了可能;另一方面，加大了消费者维权的难度，使价格歧视行为难以规制，导致价格歧视的泛滥。

网络经营者有先天的优势拿到第一手的初始信息，并建立了自己的数据库。通过筛选、分析、总结信息，将信息量化成数据，数据不断交叉，且收集的信息源源不断，消除了以往的信息限制。

计算机算法、云计算技术，可以用数据阶梯式划分消费者，利用数据，推演出影响消费者行为的信息，一边把握消费者心理，引导消费者被动的选择商品;一边精准预测消费者的最大购买意愿和最高价格承受能力，让其心甘情愿花最多的钱消费。实施完全价格歧视，攫取高额利润，使价格不再是符合供给原则的成本与利润的相加，而是由消费者愿意付出的最高价格来定价。

数据的存在与数据生成、使用、传输、变换、销毁的整个周期中，涉及政府信息控制者、信息处理者等多方参与者，数据使用主体复杂，责任承担主体难以认定。

2.2 市场原因

网络市场竞争日益激烈，网络经营者通过一些方式在“信息市场”上取得优势地位，为实施完全价格歧视制造了先利条件。该优势地位，为大数据持有者即网络经营者的价格歧视行为的实施创造了机会。

就大数据而言，单个企业依靠自身力量来获取信息速度较慢且成本高，其动态市场竞争结构特点也有可能因获取数据信息较慢而丧失市场机遇。于是，与其他大数据企业进行合并便成为经营者的战略首选。

近年来，企业通过掠夺性价格歧视低价竞争，各大行业领头电商进行了合并、收购等行为，获得相关领域的稳定地位。比如，携程与去哪儿网的合并，使其在旅游贸易行业获得了较大的市场支配力。电子贸易企业的合并，加剧了经营者在数据信息上的大比例占据。

大数据背景下的价格协同行为指的是，经营者通过大数据技术收集竞争对手的相关定价信息，双方在价格的制定上达成统一默契的行为。正常经营策略实施的定价行为本无可厚非，但若数据信息是竞争对手故意放出来，为的是双方之间达成统一定价，从而抬高价格，侵害消费者权益。实为经营者双方达成“共识”，利用在数据信息上的优势地位，进行价格垄断。价格协同行为较为隐蔽，难以发现，对市场秩序危害较大，应当受到法律规制。

2.3 政府监管原因

宏观调控是我国价格管理部门对市场价格行为监管的主要手段，主要通过价格听证、政府定价、监督检查的程序监管不当价格行为。价格听证的对象主要针对供热、供气等自然垄断产品，对于电子贸易细分的不同單一商品的不正当价格歧视过于具体细化的行为不会规制。且听证程序涉及听证会的公正性，缺少听证会的救济程序。政府定价，由于市场的灵活性和自主性，政府与市场信息不对接，定价往往由成本和利润简单组成，僵硬的政府定价会抑制市场的自由竞争，不利于市场的发展，也无法对价格行为进行规制，监督检查，政府的监督程序出于严禁的考虑往往会经过多步程序，大数据模式下变化多样的价格歧视行为显然不会被冗杂的监管程序所阻碍。

3 加强我国网络消费价格歧视法律规制的建议

3.1 相关立法的完善

《消费者权益保障法》：消费者对于网络消费的价格歧视问题最终还是要求助于《消费者权益保护法》，其相关条文应当有更为明确的规定。对于知情权的规定，网络经营者价格歧视的流程复杂，定价依据涉及多方面动态因素，显然不适合放入知情权范围。但可以要求经营者对商品的价格和服务的费用提供更加的主动积极，可以使消费者获得更多的信息共评判。

在公平交易权，对“合理价格”在网络消费中有更为明确的规定，有一个大致的评判依据，可以是一个百分比的限制，或是经营者通过价格歧视取得消费者剩余价值占比的限制。

另外，在消费者私力救济过程中，设立举证责任倒置的制度，消费者在信息上的绝对弱势，以及数据时代经营者操作流程的不透明性，使消费者难以取证。

《个人信息保护法》：事前“告知—同意”的信息采用协议，已经无法保护消费者个人信息的泄露。我国《个人信息保护法（草案）》已经提上议案，其中信息决定权、被遗忘权的规定，使信息持有人即网络经营者在数据使用目的上有了限制。

但对信息持有者对信息使用的透明原则没有明确规定，应当增设透明原则，具体的告示数据主体哪些信息被采集，与谁共享，信息主体才能行使被遗忘权。且应当约束信息数据在计算机技术中的使用，信息主体有权要求对数据决策作出解释，才能行使信息决定权。透明、告知义务是保障个人信息权的重中之重，可以从源头上规制网络消费中的价格歧视行为。

3.2 多方治理机制建构

3.2.1 政府与电子商务平台信息共享

我国大部分信息资源都掌握在政府手中，其余市场交易等消费行为的数据信息被网络经营者所占有。由政府出面与平台达成协议将数据信息与政府平台共享，设立专门的价格监管部门，负责信息的收集、分析与披露，使信息完全充分地展示在政府平台，所有的平等主体可以公平地获得信息。缓冲信息不对称造成的消费者不知侵权，难以维权的现象。

3.2.2 细化政府相关部门的监管责任

我国价格监管部门是一个综合部门，将价格监管的职能集于一身。将规章制定、具体执法、信息处理、违法处罚等职责明确分工，在价格监管上可以将价格监管细化到各个具体的产业部门，比如日化品、食品、药品。通过专业性加强行政部门对价格反映的灵活性和具体政策实施的可靠性。

3.3 平台自治规则

在数据信息方面，平台应改变现在的默认同意信息使用协议，对数据的共享者应当明确公示，并设立选项，用户可自行选择是否同意信息共享。对信息数据的采集，对哪些信息采集，应当进行公示，且在每一次用户使用前都有数据使用信息相关提示。

通过算法系统的设定，使自动定价系统的定价不超过法律规定“合理价格”的限度。

行业协会发挥统筹作用，设立专门的价格监管组织，结合各平台的云计算技术进行动态监管。并设立投诉机构、群众反馈平台和公示平台，将受处罚的平台公示，通过群众反馈第一时间调查，并设立行业内的处罚规则。

参考文献

中國互联网络发展状况统计报告[J].中国科技信息，2018（05）：6-7.

赵哲.亚马逊公司的商务模式研究[D].长春：吉林大学，2017.

刘东升，樊沛，张亮.云计算环境下数据安全防护探讨[J].信息安全与通信保密，2015（01）：87-89+94.

Research on the Legal Regulation of Price Discrimination on E-commerce Platforms

School of Law， China Jiliang University

WENG Chensheng

Abstract： With the rapid development of electronic information technology， the era of big data is coming. The marketing method of e-commerce platforms has shifted from the traditional passive and personalized information retrieval service model to the active information push service. They use cloud computing technology， data mining technology， etc. to gain in-depth understanding of customer information， divide user groups， accurately predict users' highest consumption willingness and affordability， and make differentiated pricing based on this. At the same time， the issue of price discrimination of "different prices for the same person" has become increasingly prominent. Based on the differences between the forms of price discrimination and traditional price discrimination， this article analyzes the new characteristics of price discrimination and its causes， combined with the effective experience of foreign institutions， and proposes solutions and suggestions for regulating price discrimination in the era of big data.

Keywords： e-commerce; price discrimination; Antimonopoly Law; big data; online consumption