大数据算法的价格歧视问题

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大数据算法的价格歧视问题
乔 榛 刘瑞峰
〔摘要〕 价格歧视一向被认为是一种垄断价格且能对消费者造成效用损失的现象。在互联网、大数据、人工智能快速发展的今天，价格歧视又有了新的机制，形成了新的特点，需要深刻认识、有效规制。在大数据定价算法下，价格歧视的特殊形成机制体现为价格歧视是在供需双方互动基础上形成的，可以打破商品属性上的界限而得以普遍化，但其形成需要借助一定的隐蔽性。针对大数据定价算法下价格歧视的特殊形成机制以及该价格歧视产生的特殊影响，需要采取增加技术规制手段以平衡掌握大数据的供给方与作为单纯数据提供者的需求方之间的关系。同时，应创新经济性规制，以规范利用大数据定价算法进行价格歧视的生产者或供给方的过度行为；拓展社会性规制，以限制掌握大数据及算法的生产者或供给方侵犯消费者或需求方的隐私和安全。
〔关键词〕 大数据算法；价格歧视；价格形成机制；规制
一、文献回顾及问题的提出
在我们越来越走近大数据时代的今天，人们熟悉的经济社会生活都受到巨大挑战，不知不觉中一个新的世界正在诞生。习惯了物质和精神世界的人们需要面对新的数字世界。在数字世界中，人们过去的许多生活方式都会改变，生产者也会适应大数据下人们生活方式的改变创新自己的生产和营销策略。市场经济这一曾被认为是由供需决定的价格机制所引导的经济运行方式，因受到大数据的影响而发生了改变，同时大数据也改变了作为消费者的人们的市场地位。拥有大数据优势的生产者可以凭借其数据垄断优势对消费者予以价格歧视，而且可能在程度上远远地超过传统市场经济中存在的价格歧视。从一定维度看，它正在改变着传统市场经济的运行规则，影响着未来经济运行的方向。
大数据下的价格形成不同于传统市场经济的试错式价格形成机制，是可以基于完全信息进行价格选择的。当然，所谓完全信息主要体现在生产者一方，它们可以凭借大数据获得消费者的近乎完全的信息，实现一种全新的价格歧视。而这种全新的经济运行方式正在改变着人们的经济活动，并对已有经济理论提出巨大的挑战。但就目前情况来看，学者们对这一现象的关注还处于初步阶段，一方面是理论自身有路径依赖；另一方面大数据引起的价格歧视问题尚没有成为一个普遍现象，还比较隐蔽。
现实经济活动中大数据对定价的影响主要是基于一种算法实现的，但大数据算法定价(或大数据定价算法)引起价格歧视问题早在2005年就有学者予以关注。Alessandro Acquisti,Hal R.Varian(2005)首次关注到大数据算法引起的价格歧视现象，其发现一些经营者通过“网络跟踪器”收集数据，建立个人用户交易的巨大数据库，再利用大数据研究消费者的购买行为，然后采取直接邮件或者其他形式进行定向的市场营销，给消费者提供特定的产品或服务，并根据消费者过去的购买行为提供个性化价格，甚至针对每一个消费者制定不同的价格，由此实现了价格歧视。①但这只能算是开始。建立在大数据基础上的价格歧视必须有算法提升和人工智能发展的支撑。互联网为数据收集提供了一个很好的平台，处理大量数据必须借助人工智能的支持。人工智能是大数据与算法智能化结合的产物，其在商业上的运用便形成了大数据定价算法价格歧视。Ariel Ezrachi, Maurice E. Stucke(2016)对大数据算法做了一个规定：市场经营者基于所收集的消费者常住地址、消费习惯和其他个人数据，利用定价算法对不同消费者收取不同的价格。②我国是互联网、大数据、人工智能发展比较快的国家，且在大数据、人工智能的运用中有商业化倾向。对此，施春风(2018)所做的一项研究中就定价算法引起的价格歧视进行了详细梳理：一些经营者通过运用定价算法在对消费者的地理位置信息、购买使用频率、历史浏览记录、之前购买情况、需求紧迫程度、消费支付能力、浏览终端类别，甚至性别年龄、所属行业等进行多维度综合判断的基础上，对相同的商品或者服务向不同的消费者提供不同的价格，从而引起定价歧视。③也有的学者就定价歧视的某一种特殊现象予以关注，并将其概括为定价歧视中的“杀熟”现象。俞灵琦(2019)就这一现象进行了描述：“杀熟”是指互联网商家利用大数据技术，对自身拥有的用户数据信息做深度分析，然后再分析客户的消费习惯并进行分类，进而对老用户实行有针对性的“价格歧视”，即同样的商品或服务，老顾客看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象。④
大数据下通过定价算法引起的价格歧视不仅是一个新现象，还有着特殊的机制，且对市场主体及整个社会产生了比较大的影响，必须在理论上加以研究，以控制这一新事物对社会造成的负面影响。
二、 大数据算法引起价格歧视的机制
大数据算法在今天已受到越来越广泛的关注。普通人虽然对其还不太了解，但置身其中的感觉却不断增强。在与现实生活十分紧密的几乎每一次商品购买中，人们的购买行为都可以成为商家销售行为的出发点，以此作为依据制定各种销售策略。商家有可能对不同的购买者发布不同的价格，此时市场均衡价格已不再是调节供需的唯一机制，同一种商品可以在不同的购买者那里有着不同的价格。这是如何形成的？
弄清楚这一问题需要从了解大数据开始。大数据不只是一个数据量的概念，其更真实的面目是人类收集数据的一种新的状态，并且相对于传统的数据概念有了质的突破。根据麦肯锡全球研究所给出的一个定义，它被视为一种规模大到已在获取、存储、管理、分析方面大大超出传统数据软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征。因此，大数据是一个相对于算法的概念，是目前的算法所无法处理的数据。现在提到大数据时通常使用的一个相关联的概念是大数据算法。算法指的是进行计算、解决问题、做出决定的一套有条理的步骤。算法并不新鲜，但大数据算法却是一种算法的革命，这个曾经隐性的存在已凸显为当今社会的重要工具，有人提出它将使21世纪成为算法主导的世纪。⑤现在，大数据算法已成为世界上最重要的概念之一，如果想对人们未来的生活加以预测必须尽量了解什么是算法，或者什么是大数据算法。对于已经习惯于市场竞争规则的群体而言，当遇到大数据算法时才发现自己的市场主体地位已经被严重削弱，价格歧视不再只是传统垄断的结果，大数据算法下价格歧视会成为一种常态。
的确，大数据算法改变了传统的市场价格形成机制，建立了一种全新的形成价格的机制，并导致价格歧视。在传统的市场经济运行中，商品价格是在市场中由供求决定的均衡价格。那么，供求是如何决定价格的？这个问题在不同的价值理论中虽有不同的回答，却有着共同之处。商品在交换中的内在价值又是由什么决定的？马克思主义经济学认为是劳动决定的。从质的方面看，是抽象劳动创造了价值；从量的方面看，是社会必要劳动时间决定了价值量。与马克思的价值论不同的西方经济学的价值理论则阐释各异，有古典政治经济学的劳动价值论，也有新古典经济学的效用价值论、生产要素价值论、均衡价值论等。但是西方经济学诸多不同的价值论中有一个问题没有厘清，即价值和价格被混为一谈。在古典政治经济学时期，价值和价格是被区别开来的，但从新古典经济学开始，不仅将价值和价格相混淆，而且逐步用价格取代了价值，显示出明显的以形式掩盖本质的倾向。相较于西方经济学，马克思主义经济学始终坚持劳动价值论，在价值论的基础上分析价格问题。正如马克思所言，价格是价值的货币表现，价格在根本上是由价值决定的，但是价格又不是价值的刻板的表现，因为受货币因素和供求关系的影响，会表现为价格围绕价值上下波动。我们在此对价值论做这个简单的讨论是为了分析价格是如何决定的并且提供一个出发点或基础，同时也是为了在进一步分析价格决定时不至于忽视价格的本质。价格无论是一个货币现象还是一个市场现象都属于一种形式，不影响我们在分析价格决定时就这一形式加以讨论。
价格在市场上主要是由供求关系决定的。无论是马克思主义经济学还是西方经济学，关于价格的决定问题都可以切入市场供求的分析框架中。在市场价格的供求决定理论中，最理想的状态是由供求自由变化所形成的价格，或者供求不受任何干预而形成的自发价格。在一个不受任何干预的市场上，生产者根据成本与市场价格的关系决定其供给量，消费者受商品和货币边际效应的关系影响决定其需求量。当供给量与需求量不均等时，价格按照供求关系发生调整，在供求关系的平衡点位置形成一个均衡价格，该价格即是商品暂时可以确定的市场价格。当均衡的市场价格形成之后，生产者可以获得最大的收益，消费者可以获得最大的消费者剩余，达到一个最大福利状态。但很显然这是一种理想状态，要达到这样的理想状态一定要有严格的条件约束，或者必须符合一些基本假设。比如市场有众多的生产者和消费者，任何一个生产者或消费者都不能影响市场价格；企业生产的产品具有同质性；生产者可以自由进退市场；市场交易活动不设限制；市场信息畅通且完全；各种要素能够充分而自由流动，等等。正因为受限于这些严格的约束条件，自由市场从来都只是一个理想，或者是一个标杆，很少在现实中得到充分体现。因此现实的市场价格由供求关系决定，但在供求的背后总有各种各样的因素在影响着它们自由地发挥作用，所以非均衡的价格表现是常态，而垄断价格被人们认为是对自由市场价格的最大挑战。关于垄断价格通常指具有垄断优势的生产者或消费者对市场价格实施的某种控制行为，生产者或消费者如果可以借助垄断价格获得收益，不仅可以改变市场自由形成价格机制，而且也改变了经济运行的规则，使经济进入一个新的发展阶段。传统的垄断价格通常是借助其市场垄断地位制定垄断高价和垄断低价。既然垄断可以进行垄断定价，那么便可以有选择地定价或歧视性定价，如处于垄断地位的生产者可以在向不同的消费者出售产品或服务时制定不同的价格。这种垄断定价行为或价格歧视行为得以实施需要满足的基本条件是必须确定不同消费者的消费行为，然而这又通常会受到信息不完全的限制，以至于在实践中多表现为垄断者的主观设计而已，目的是规避完全信息这一约束条件。另一方面价格歧视尽管在过去的价格形成中有所表现，但并不普遍。大数据及算法的革命为价格歧视提供了越来越便利的条件，进而产生了一种新的歧视价格形成机制。所谓价格歧视实质上是对同一产品、同一服务采取不同的价格，价格歧视是就价格本身而言的，其主要问题是违反了同品同价、同质同价的市场交易一般规则。垄断者为了获得垄断利润，对不同消费者采取选择性定价，将消费者本来可以在自由市场价格下获得的消费者剩余据为己有，就此而言是不公平的、是具有歧视性的。大数据和算法革命为这种选择性定价提供了十分便利的条件，也使歧视价格的形成有了新的机制。Ariel Ezrachi, Maurice E. Stucke(2016)的一项研究对歧视价格的形成做过一个表述，具体是，掌握大数据的企业可以利用数据库建设辅助自主学习算法，实现优化行为、定向广告、制作个性化促销信息以及定价工作，通过机器学习和跨设备进行用户定位追踪，将“大数据”转化为“智能数据”，其所掌握的顾客个人信息数据越多，越有利于定价算法更好地预测消费者的行为和喜好，进而实现价格歧视。⑥由这一描述进而可以推论大数据和算法革命下价格歧视的发生是借助几个因素实现的，一是建立消费者数据库；二是自主学习算法；三是形成智能数据。很显然，这种歧视价格形成机制并不是在简单的大数据和一般算法基础上实现的，首先需要获得海量的消费者数据，再借助一些数据收集平台，将消费者的消费数据尽量收集完备；进一步，通过借助算法以及人工智能对这些数据进行分析，掌握消费者的消费行为和及时需求；最后向消费者推送其希望获得的商品并进行个性化定价。而这种个性化定价使相同的商品有了不同的价格，因此具有一定的价格歧视性质。深入探究这种建立在大数据、定价算法基础上的价格歧视，我们发现有着特殊的形成机制。
首先，大数据定价算法下的价格歧视是在供需双方互动基础上形成的。传统的价格歧视由供给方的垄断地位决定，比如只有一个供电网络时，供电公司可以对不同的消费者制定不同的价格，也可以对不同时间段的用电单位制定不同价格，其所作所为完全基于供电公司的垄断地位，消费者没有选择权，完全处于被动地位。但是，由大数据定价算法实现的价格歧视虽然也有供给方的数据垄断，却并不是基于供给的独占地位，而是基于掌握了需求方的精准信息。在这一前提下，供给方可以利用需求方的心理价位，而不是市场价位进行定价。所谓心理价位是在没有参照系的情况下凭借自己对商品的边际效应确定的。大数据定价算法下的价格形成可以建立在供给方和需求方一对一的互动基础上，供给方在定价时可以利用对需求方信息的精准把握，将价格定在需求方的边际效用点上。如此，供给方通过大数据算法与不同的需求方建立了联系，即可实现对不同需求方的不同定价。
其次，大数据定价算法下价格歧视可以打破商品属性上的界限而得以普遍化。传统的价格歧视是有严格约束的，只能发生在完全垄断或寡头垄断基础上，而且还需要控制消费者的选择行为。大数据定价算法下的价格歧视则很不同，是一种普遍化的形式，即在更多商品上和更大范围内实现的价格歧视。这主要得益于其形成机制的特殊性。在人们的消费行为越来越多地通过网络实现的背景下，消费信息便不再只是属于自己的秘密，而是不经意地留在了线上，数据公司可以借助云计算的手段收集这些信息，并通过它掌握消费者的消费心理和消费行为。在极端情况下甚至可以做到比你自己更了解你。只要你是一个网购者，供给方便可以借助这种优势向你推荐你喜欢的商品，此时消费者对商品的需求便不再是主要受价格影响，而是更大程度地为自己的欲望所左右，价格歧视也因此形成。
最后，在大数据定价算法下价格歧视得以形成需要借助一定的隐蔽性。传统的价格歧视多是在一个公开的市场环境下形成的，对不同的消费者制定不同价格，或者在不同的时期选择不同价格，但都是公开的，且在许多情况下只能尊重消费者的选择。大数据定价算法下的价格歧视则是利用自己的沟通手段的特殊性，使供给方和需求方建立一对一的关系，传统市场价格机制的作用受限，价格歧视便得以实现。当然，从反向的角度看，需求方也可以利用网络信息的公开化对抗价格歧视，这确实是一种反向作用，可以消减价格歧视的形成。不过在数据处理上，供给方更容易借助大数据的优势，而需求方相对处于不利地位。当然，不管是传统的价格歧视，还是大数据定价算法下的价格歧视，都需要有垄断的前提，只是垄断的基础和手段不同。在人们生活越来越网络化的今天，通过线上服务实现自己的生活所需已经变得越来越普遍。我们在生活中也发现越来越多的人就是靠一部手机完成了许多生活和工作上的事情，因为供给方和需求方可以通过网络建立联系。在大数据和人工智能的支持下，供给方借助这一优势便可以建立一种一对一的交易联系，即一家公司可以与无数消费者分别建立一对一的联系。当供给方借助大数据和智能算法掌握了消费者的几乎所有信息，而需求方则并不了解供给方的情况下，需求方之间是实现不了沟通的，价格歧视便可以在隐蔽的状态下得以实现。
三、 大数据算法价格歧视的影响
大数据定价算法可以实现价格歧视，这让人首先想到的是它的一些负面影响。已有的经济学理论中，关于价格歧视的负面影响已经阐述得十分清晰，但大数据定价算法下实现的价格歧视并不简单，又是一个新现象，其与传统价格歧视不同的形式和不同的时代也一定会有不同的影响，好在目前大数据定价算法引起的价格歧视尚不具有现实的普遍性。
以上所分析的价格歧视的形成机制多是一种理论上的说明，但这并不影响人们对它有可能引发的各种情况加以讨论。Alessandro Acquisti，Hal R.Varian(2005)研究了大数据算法引发的价格歧视所带来的负面影响，结论是有限的。一方面，个人信息保护的相关法律法规的日益完善限制了数据收集；另一方面，消费者还可以通过匿名技术和不参与忠诚计划防止信息泄露。⑦Ariel Ezrachi, Maurice E. Stucke(2016)的一项研究认为，大数据算法价格歧视既有正面效应也有负面效应。正面效应主要体现在对消费的促进作用，导致需求曲线右移，个人和社会的福利均得到改善；负面效应主要体现在大数据算法下价格歧视可能激励消费者购买的商品是其根本不需要的物品，因此会进一步扩大贫富差距。另外，随着销量的上升，大数据算法价格歧视的实施成本也会转嫁给消费者。⑧Ramsi A.Woodcock(2017)在研究该现象时得出一个结论，大数据算法价格歧视消除了无谓损失，提高了总福利。⑨Oren Bar Gill(2019)认为与传统的完全价格歧视相比，在大数据算法价格歧视的情况下，消费者对价格的认知偏差会引发消费者感知支付意愿的变化，导致消费者需求的增加或减少，给消费者福利、生产者福利带来不同的影响，既会对消费者造成更大的损害，也可能会降低市场效率。⑩
从这些研究中可以发现，大数据定价算法引起的价格歧视所产生的影响比较复杂，很难做出统一的判断，而且其影响本身也表现出不同的取向。之所以如此，可能主要是分析角度的不同所致。本文接下来从价格歧视的认知出发，集中讨论价格歧视对生产者、消费者和社会总体所产生的影响。
价格歧视作为垄断厂商的专利，被用于作为获得垄断利润的手段。因此，这样的价格歧视反映了拥有垄断地位的生产者对消费者进行剥夺的现实。既然是剥夺，那么在生产者和消费者之间发生的便是一种零和博弈，对整个社会的福利没有什么影响。正是在这一意义上，传统的价格歧视通常被评价为负面。而大数据定价算法下价格歧视尽管在垄断的本质上没有发生变化，但由于其实现手段不同，影响也有所不同。大数据定价算法下的价格歧视是供给方借助大数据、云计算、智能算法对消费者的消费行为、习惯等信息进行收集、处理、判断基础上，通过进一步发起商品推送，以诱发需求方对该商品以供给方制定的价格购买的行为。既然掌握消费者数据的供给方可以做到点对点的商品推送，那么对不同的需求方也可以发送不同的推送方案，即卖出的价格可以不同。这种销售方式是对传统销售方式的颠覆，由此引起的价格歧视不仅与传统的价格歧视不同，而且产生的影响也不同。
对于生产者而言，如果它具有大数据优势并形成了对消费者的信息优势，即可对不同的消费者采取不同的定价。这种新的定价机制，在理论上可以让生产者根据消费者的边际效用进行定价，从而使消费者剩余转化为生产者的利润，并实现利润最大化。从逻辑上而言，实现大数据算法定价的价格歧视对生产者是有利的，能够实现在传统市场价格机制下无法达到的最大化利润；但从现实看，这种最大化利润的实现程度还要取决于生产者的大数据收集和处理能力，以及由此产生的成本问题，并不是所有的生产者都可以拥有大数据优势。收集大数据需要一个非常复杂的系统，为此需要大规模的基础设施建设投入，这不是一般生产者可以完成的项目。现实中很可能是由一些数据公司或平台负责掌握数据，并发挥中介功能以连接生产者和消费者。如果达成这样的格局，那么理论上的生产者价格歧视就变成了数据公司或平台价格歧视，即数据公司或平台借助自己的数据和算法优势对生产者和消费者实施价格歧视，使利润向数据公司或平台方转移。这一影响显然改变了传统垄断厂商实施价格歧视的逻辑，变成了数据公司或平台对生产者和消费者的双向的价格歧视。由于大数据建立在互联网平台之上，其信息有公开性特点，而价格歧视所需要的一对一形成机制很难在一个公开信息平台上运行，解决该问题必须使商品满足消费者的个性化需求，为价格的一对一形成机制提供现实基础，从而使价格歧视不再是一种单纯的利益转移。因此大数据定价算法下的价格歧视对生产者的影响更加复杂，而到底会产生怎样的影响取决于生产者的地位。如果生产者能够拥有大数据优势，便可以成为价格歧视者并获得垄断利润；如果生产者无法实现大数据优势，那么它的价格歧视地位会让渡给数据公司或平台，同时它自己也会受到价格歧视。
对于消费者而言，在大数据定价算法下的价格歧视中显然处于最劣势的地位，受到的影响相对也比较大。传统价格歧视下如果消费者受到了价格歧视只能在市场均衡价格下将所获得的消费者剩余转移给生产者，成为单纯的利益受损者；在大数据定价算法引起的价格歧视中，消费者的利益受损程度则变得复杂化了，一方面受价格歧视的影响，消费者接受的商品价格可能是按边际效应确定的，因而受到消费者剩余的损失；另一方面由于歧视价格中包含了对消费者需求欲望的深度挖掘，从而使消费者在歧视性的高价下获得了个性化的需求满足，这是大数据定价算法下的价格歧视对消费者影响的特殊之处，不像传统价格歧视下的消费者那样只能接受歧视性高价，无法得到个性化的需求满足。大数据定价算法下的价格歧视可以满足消费者的个性化需求，这是价格歧视的新特点，也是价格歧视对消费者影响的一个重要内容。
对于整个社会而言，大数据定价算法引起的价格歧视可引起社会福利的变化。传统价格歧视实现的是收益转移，不影响整个社会的福利水平。大数据定价算法下的价格歧视之所以可以引起社会福利的变化，主要是建立在通过数据挖掘消费者的消费潜力和引导生产者提供个性化产品与服务所带来的福利增加上。当然，这个过程可能会引起过度消费，产生一定的浪费，形成对社会福利的负向拉动。
所以，大数据定价算法引起的价格歧视可能对不同社会主体产生不同的影响，而且其影响的取向和程度也具有不确定性。在大数据、云计算、人工智能等技术越来越发达并已进入人们日常生活的背景下，由此引起的价格歧视必须有正确认识，对它产生的影响需要进行科学评估，在此基础上制定规制，尽量消除这种价格歧视带来的负面影响，是目前理论和实践中都需要认真对待的问题。
四、 大数据算法价格歧视的有效规制
既然大数据定价算法引起的价格歧视对社会不同主体会产生不同的影响，对整个社会福利的影响也有不同的取向，那么如何引导大数据算法的定价机制趋向合理成为一个现实而有意义的课题。要引导大数据算法的定价机制趋于合理，并消除由此引发的价格歧视弊端，必须找到有效的规制手段。
规制属于一种政府行为，以维护和达到特定的公共利益为目标，对市场主体行为施加的某种限制和约束。政府实施规制，其实质是对市场运行及企业行为的微观干预。当出现市场失灵时，可以实施宏观干预，也可以实施微观规制。宏观干预是为了稳定宏观经济，微观规制则是为了确保微观经济有序运行，实现社会福利最大化。政府的微观规制必须依法进行，通过制定规章、设定许可、监督检查、行政处罚和行政裁决等行政手段，对特定经济主体的活动进行限制和控制。政府实施规制的传统做法有经济性规制和社会性规制。经济性规制，传统意义上被用于对公用事业的进入和价格进行控制，这一规制的出发点是自然垄断和信息不对称。社会性规制，是从生产者和消费者的健康和安全出发，主要集中于环境保护、产品质量和生产安全方面制定规章制度，以纠正在这些领域因某些经济活动所引发的各种副作用和外部性问题。大数据定价算法引起的价格歧视既有垄断因素，也有信息问题，还有社会福利增进的诉求，对此实施规制有其客观根据。然而，大数据定价算法下的价格歧视是一个新现象，在对其实施规制时必须有新思路和新手段。根据大数据定价算法的性质，以及由此引起的价格歧视的特殊性，所采取的规制手段必须更加精准、更富创新性。
首先是增加技术规制手段，以平衡掌握大数据的供给方与作为单纯消费者的需求方之间的关系。大数据定价算法建立在对众多消费者行为的数据收集和处理基础上。进行这一工作的成本是高昂的，无论是自己开发算法进行收集、处理，还是借助大数据公司完成这些工作，都是一般消费者难以承担的。因此，过去市场关系中的信息不对称有了新的形式，即消费者变成了一个透明体，各种消费行为都在无意中被收集，进而变成商家对自己进行分析的基础材料，甚至一些潜意识中的消费欲望也被发掘，自己却一无所知。相对于消费者的透明性，生产者或消费品的供给者则藏在隐蔽处，实施着各种针对消费者的推销计划。针对这样的信息不对称，需要采取一些技术手段，一定程度地改变供给方和需求方之间的不平衡关系，比如普及互联网技术，促使规制主体可以以更快的信息获取速度，快捷全面地了解大数据定价算法价格歧视所需要的专业知识，与消费者实现随时随地的信息交互，有效地消除供给方和需求方之间的信息不对称。QQ和微信等通信软件的普及和易操作性也极大地降低了消费者技术运用的准入门槛，增加了对抗数据垄断者的力量。此外，运用区块链技术实现对消费者信息的智能化保护也是一种选择。区块链技术是在互联网大数据发展中形成的一个新技术，其架构可以实现一种智能合约功能，该功能可以最大程度地保护消费者数据信息不被遗失和最大化地实现被使用的有偿性。
其次是创新经济性规制，以规范利用大数据定价算法进行价格歧视的生产者或供给方的过度行为。理论上，当一些生产者可以利用大数据及算法充分了解消费者行为时，便一定会实施某种价格歧视行为。从生产者的角度看，这既有内在动力，也有外在条件。因此，对生产者的行为进行规制并不是要它完全不实施价格歧视，而是要限制其过度的价格歧视。如果生产者掌握了消费者的某种消费行为，进行定制性推送可以满足消费者个性化需求并高价售卖商品，这仍属于市场自由交易行为，对满足交易双方的效用最大化是有益的。然而，在这种价格歧视中如果同时发生了过度诱导消费者的情况，问题的性质便起了变化。当生产者或供给方利用自身优势和消费者或需求方的劣势，故意制造某种氛围，让处于信息不对称的消费者产生恐慌性消费和非理性购买时，进行规制便有了必要。实施规制有利于减少消费者因为非理性消费而引起的损失，社会也可避免许多浪费。现实中，经常能够看到不少人受密集推送和非理性的引导购买许多非必需商品，但这些商品满足的只是人们的购买欲望或购买本身的效用，不是满足人们的消费效用的。每年的“双十一”都有不少“剁手族”大量购买之后又束之高阁，将正常的消费行为变成了一个消费的节日。对于这样的消费行为便需要适当规制，而且需要用新的思维去理解。也许有人认为“双十一”是一种降价促销，无关价格歧视。但价格歧视并不专指垄断高价，大数据定价算法的价格歧视也可以采取垄断低价的形式，因为这种方式同样可以实现利润最大化。针对这种行为，规制的手段可以采取引导性的，目的主要是避免因此造成社会福利的损失。
最后是拓展社会性规制，以限制掌握大数据及算法的生产者或供给方侵犯消费者或需求方的隐私和安全。在互联网、大数据快速发展的今天，人们更多地关注的只是这种技术本身的发展，以及怎样设法使之更好地为经济社会服务，对其可能造成的负面影响则关注不够或有意回避。实际上，在互联网和大数据快速发展的形势下，个人无论是作为这种技术的使用者，还是借助该技术进行生产生活，都处于相对弱势的地位。过去可以保护的隐私，现在被暴露在阳光之下，比如人们常常感叹互联网大数据下没有秘密可言。为此，发挥社会性规制保护人们健康和安全的功能，消除由此可能引发的外部性问题，对大数据定价算法下的价格歧视实行价格规制是很有意义的，不过这需要一些特殊的手段，并需要法律制度的创新。法律性规制一直是规制价格歧视的重要手段。然而，对于大数据算法下的价格歧视的法律规制，现有的法律制度已不适宜，需要完善。我国现行《反垄断法》第17条规定，没有正当理由，对条件相同的交易相对人，在交易价格等交易条件上实行差别对待属于滥用市场支配地位的行为，应予以禁止。但《反垄断法》规制大数据算法下价格歧视的一个前提条件是经营者必须具有市场支配地位，消费者无法用脚投票。鉴于目前依然无法将用户数据规模作为衡量市场势力的标准，市场支配地位并不是实施大数据算法价格歧视的必要条件，只要经营者拥有足够多的高质量的数据和足够先进的算法，即可实现对用户进行高精度的画像，从而实现对不同的消费者进行价格歧视。此外，我国现行《价格法》和《消费者权益保护法》也都不适用于大数据定价算法下的价格歧视行为的规制，必须创新法律，以尽快适应大数据及其算法发展的形势，这是时代提出的新课题，也是对大数据定价算法下的价格歧视引起的社会性损害予以规制的新要求。
① ⑦ Alessandro Acquisti，Hal R.Varian，“Conditioning Prices on Purchase History，”Market Science，vol.24，no.3，Summer 2005，pp.367-381.
② ⑥ ⑧ Ariel Ezrachi，Maurice E. Stucke，Virtual Competition：The Promise and Perils of the Algorithm-Driven Economy，Harvard University Press，2016，p.113-169.
③ 施春风：《定价算法在网络交易中的反垄断法律规制》，《河北法学》2018年第11期。
④ 俞灵琦：《大数据带来的是“精准定位”还是“价格歧视”？》，《华东科技》2019年第12期。
⑤ 尤瓦尔·赫拉利：《未来简史》，北京：中信出版集团出版，2017年，第75页。
⑨ Ramsi A.Woodcock，“Big Data,Price Discrimination,and Antitrust，”Hastings Law Journal，vol.68，no.6，August 2017，pp.1371-1420.
⑩ Oren Bar Gill，“Algorithmic Price Discrimination When Demand Is a Function of Both Preferences and (Mis)perceptions，”The University of Chicago Law Review，vol.86，no.2，March 2019，pp.217-254.
黄新华、陈宝玲：《政府规制的技术嵌入：载体、优势与风险》，《探索》2019年第6期。
《反垄断法》第十七条规定：禁止具有市场支配地位的经营者从事下列滥用市场支配地位的行为:(一)以不公平的高价销售商品或者以不公平的低价购买商品；(二)没有正当理由，以低于成本的价格销售商品；(三)没有正当理由，拒绝与交易相对人进行交易；(四)没有正当理由，限定交易相对人只能与其进行交易或者只能与其指定的经营者进行交易；(五)没有正当理由搭售商品，或者在交易时附加其他不合理的交易条件；(六)没有正当理由，对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇；(七)国务院反垄断执法机构认定的其他滥用市场支配地位的行为。
杨成越、罗先觉：《算法歧视的综合治理初探》，《科学与社会》2018年第4期；邹开亮、刘佳明：《大数据“杀熟”的法律规制困境与出路——仅从〈消费者权益保护法〉的角度考量》，《价格理论与实践》2018年第8期。

〔中图分类号〕F726
〔文献标识码〕A
〔文章编号〕1000-4769(2020)05-0090-07
〔基金项目〕国家社会科学基金重大招标项目“共享发展理念与中国实践研究” (15ZDC005)
〔作者简介〕乔 榛，黑龙江大学经济与工商管理学院教授、博士生导师；
刘瑞峰，黑龙江大学法学院博士研究生，吉林工商学院经贸学院讲师，黑龙江哈尔滨 150080。
(责任编辑：张 琦)