来 源丨21世纪经济报道（ID：jjbd21）

　　作 者丨李玉敏 实习生赵月

　　编 辑丨王俊

　　图源丨图虫

　　打车平台上相同的线路，新用户的价格却比老用户便宜；

　　在网上预订酒店，到店却发现价格高于酒店内挂牌价格；

　　消费者在购票app上买票，却发现会员价高于非会员价；

　　使用苹果手机购买商品，高于使用其他手机的购买价格；

　　想预定一个房间，用户多次浏览页面后，房费就上涨了……

　　作为一个普通消费者，可能很多次都遇到过这样的情况，互联网平台利用大数据的算法分析，进行“杀熟”。

　　10月23日，北京理工大学法学院主办的“第五届全国智能科技法治论坛”举办，南开大学法学院教授许光耀在会上指出，“所谓大数据杀熟是指互联网商家利用大数据技术，通过算法分析处理收集到的用户信息并做出数据画像，对每个用户采用不同定价的‘价格歧视’政策，以此实现自身利益最大化”。

　　对于大数据杀熟，加强平台反垄断监管是否能解决这一问题？算法“套路”了我们，是否有“算法助理”之类的工具帮助消费者进行反套路？算法用于大数据杀熟，前提是对个人信息的利用，个人信息如何流动和处理才是合规的？围绕这些问题，在《现代法学》编辑部主编林士平的主持下，南开大学法学院教授许光耀、中国社科院大学副教授韩伟、北京理工大学智能科技法律研究中心研究员王磊进行了深入探讨。

　　价格歧视的垄断分析

　　许光耀表示，大数据杀熟是数字经济出现的新现象，并非平台经济所带来的特殊问题。人们对“平台经济”和“数字经济”两个词不加严格区分，好像所有的平台企业都在利用数据给自己带来支配地位，数字领域引起的问题好像都是平台实施的。但随着二者的深入发展，现在已经较为清晰地把握二者的差异。根据《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》，平台涉及三类主体：

　　一是平台经营者，其经营活动是提供网上交易场所与交易机会；

　　二是平台内经营者，即商户，其经营活动是向终端消费者出售商品；

　　三是终端消费者。

　　消费者从商户那里购买商品，与平台本身一般不进行交易，除非平台自身也在下游商户所在市场中经营，但这时它的身份是商户，而不是平台经营者。此后在对“平台”的理解上，也应以该指南理解为准，数字经济与平台经济是不同的经济形态。

　　许光耀教授认为，互联网领域可能带来双边市场问题，当下在衡量市场力量的过程中，市场份额不再像传统产业那么起决定性作用，而主要是靠网络效果锁定带来支配地位的问题，这是互联网产业带来的新特点。

　　因此，大数据杀熟，即个性化定价属于数字经济的问题，而不是平台经济的问题。大数据杀熟，不一定是大平台才能定价，主要是利用消费者的不知情、利用信息的不对称，对不同消费者采用不同的价格。但在这之前，他要了解消费者的需求和能够支付的最高价格。

　　许光耀认为，反垄断法的基本理论基础在于构建价格和产出成反对应关系，但大数据杀熟并没有构成此反对关系，消费者能够消费大数据杀熟制定的最高承受价格，因此并没有降低企业的产能，这成为了运用反垄断法规制大数据杀熟的矛盾点。

　　他认为，所有垄断行为最终目的就是要提高价格，通过提高价格来使自身利润最大化。但是提高价格要拥有市场支配地位。然后拥有支配地位之后，还得看这个行为构成哪种滥用行为类型。而现在绝大多数研究都是把大数据杀熟定义为价格歧视。但是反垄断法关心的是对竞争的影响，是损害竞争的行为，损害竞争行为如果能够增进效率，也可以是合法的。

　　也就是说，价格歧视行为仅在上述两种情况下反垄断法才规制。

　　许光耀还谈到，现有的经济学价格歧视的研究发现，价格歧视没有影响企业产出减少，没有损害效益，在此基础上的价格歧视是合理的。

　　他认为，如果将价格歧视定性为“价格过高”行为，则可用反垄断法解决相关问题，先确认企业是否有支配地位，再考察其行为是否构成过高定价。信息不对称应该成为支配定位的认定过程中的重要因素。关于过高定价的认定，许光耀认为，在存在比较对象的情况下，对不同的交易对象采用显著不同的价格，如果较低的价格是竞争的价格，那么较高的价格即可构成过高定价。如果缺乏必要的比较对象，则过高定价不容易认定。对于这种情况，尚需要将来提供更具体的素材，以作为解剖的对象。

　　或能借助算法助理抵消“套路”

　　中国社科院大学副教授韩伟认为，消费者面临供应商通过算法实施的各类策略行为，可以考虑通过算法来武装自己。理论上来看，数字经济时代独立化的算法助理发展，一定程度上有助于对抗基于算法的大数据杀熟这类问题。

　　韩伟表示，算法助理大体有五大作用：提升买方力量、强化卖方约束、节约交易成本、抑制算法合谋、缓解算法歧视。比如，你要“杀熟”，消费者在买东西之前，可以借助第三方算法助理，最典型的就是智能比价工具，去对抗这类价格歧视。

　　韩伟教授认为，竞争法领域算法直接相关的两类竞争关注：一是算法合谋，一是算法歧视。他认为，对于算法相关问题，应充分释放算法助理为代表的市场力量，通过算法来武装消费者，通过消费者与供应商之间的算法之战进行力量平衡。而反垄断对于算法助理的健康发展，可以起到一定的作用。

　　不过，韩伟教授也提示到，当下消费者主要依赖第三方算法助理供应商提供的服务，且主流算法助理大多由在线的互联网巨头开发，而大型平台有争夺算法助理市场主导地位的能力与动机。

　　因此，他建议，反垄断法可以通过相关执法保障算法助理的发展，比如针对扼杀收购、自我优待的规范。比如，如果有初创企业或者其他企业开发算法助理，需要关注大型平台发动的扼杀式收购。

　　韩伟强调，算法相关问题的处理，除了通过管制化政策对算法发展附加一系列要求，也需要重视市场化解决机制，推动消费者与供应商之间的算法之战便是市场化机制的重要一环。通过算法武装消费者，来确立算法之间的对抗，其实是利用市场化机制来处理算法问题。算法助理作为中介角色的独立性，对于数字经济健康发展非常关键，其发展需要公平竞争的市场环境。在此过程中，可以通过反垄断执法来营造良好的市场环境。

　　不可忽视平台对数据的投入与付出

　　数字经济背景下，数据领域的安全引起全社会的共同关注，近年来我国制定了多部相关法律法规，对数据安全和个人信息保护提出了相应的指引。

　　北京理工大学智能科技法律研究中心研究员王磊认为，个人作为信息主体，一方面需要充分尊重信息主体的权利，坚持知情同意的原则和保障对数据处理过程中的透明度；对于平台企业，在数据处理的过程中，在充分地保护到个人信息的同时，作为数字经济的一份子也有效地促进了数据经济和数据产业发展。

　　在企业对个人信息进行处理的数据竞争中，王磊通过案例分析到，对于未经授权直接抓取网络平台用户数据的行为，我国法院大多适用的“反不正当竞争法”的规制视角。基于数据客观的价值，在涉及数据相关的案件中，社会公共利益和消费者权益的考量往往对行为正当性的判断起着决定性作用。目前相关数据领域纠纷已经从数据收集阶段延伸到数据处理全流程。

　　王磊认为，个人信息处理中的数据竞争规则体现在如下几个方面：

　　第一，授权和使用数据应考虑平台的投入和付出。大数据交易所在推动过程中遇到诸多波折，合法的数据交易面临“黑灰产”带来的压力。希望数据产业链是有序的、连续的，要充分考虑平台的投入和付出，这样才有利于数据产业链有序发展。

　　第二，数据的转让与共享需要考虑不同场景。同样的数据在不同的利用场景，会分析出不同的结果，在处理中如何进行向用户充分地告知是需要考虑的问题。

　　第三，在数据竞争案件中，个人数据处理的边界依然是不清晰，应以行业自律公约促成数据产业商业规范。

　　王磊认为，在处理个人信息时，由于用户作为数据主体的特殊身份，网络平台不可避免地需要考虑用户对个人数据所享有的权益，第三方网络平台无论是否获得平台授权，用户授权也不能忽略，信息主体相应权利的适用应当更为谨慎。网络平台对于平台中个人数据的投入与付出同样是数据竞争案件的重要考量因素，第三方平台是否获得授权、授权的范围界限对控制数据的网络平台来说至关重要，关系到自身数据商业价值能否充分实现、商业资源能否被有效利用。

　　王磊提出，《反不正当竞争法》一般条款与《反垄断法》在互联网平台经济领域的规定为数据竞争案件限定了行为边界，附加了相关处罚，网络平台应当认识到在合法合规的范围内对个人信息作出处理，推动个人数据的流通与共享，将有利于实现数据这一生产要素的价值最大化，促进互联网市场经济的蓬勃发展。

　　本期编辑 刘巷 实习生 彭雅