摘要: 近年来，大数据、人工智能、区块链等技术的发展，不断推动着社会的进步。技术的浪潮带来经济的革命，平台经济在技术的更新迭代中焕发出勃勃生机。但其中也蕴藏着技术壁垒带来的侵害与挑战，例如电商平台利用大数据进行“杀熟”的行为。该行为的典型特征是“同质同量不同价”，侵害了广大消费者合法交易的权益。由于“算法黑箱”的存在，消费者维权和政府监管的难度都较大，现如今尚没有形成清晰、有效和便捷的规制方法。本文从立法与实践、政府监管和消费者自身三个层面展开，分别论述大数据背景下电商平台“杀熟”行为的规制途径。
Abstract: In recent years, the development of technologies such as big data, artificial intelligence, and block chain has continuously driven social progress. The technological wave has brought about an economic revolution, and the platform economy has flourished in the process of technological updates and iterations. However, it also harbors the infringement and challenges brought by technological barriers, such as the “price discrimination” behavior by e-commerce platforms. The typical feature of this behavior is “same quality and quantity but different prices”, which infringes upon the legitimate transaction rights of the vast number of consumers. Due to the existence of “algorithm black boxes”, both consumer rights protection and government supervision are rather difficult. Currently, there is no clear, effective and convenient regulatory method. This article explores the regulatory approaches for the “price discrimination” behavior of e-commerce platforms under the background of big data from three aspects: legislation and practice, government supervision, and consumers themselves.
1. 引言
随着电商平台的发展，人们越来越依赖于网上购物，相比于线下购物，网上购物能减少时间成本并且增加了选择空间。但是人们利用软件进行线上购物时，会出现不同用户购买同一商品时价格不同、同一用户使用不同软件时商品价格不同等“杀熟”现象。在黑猫投诉平台，检索“大数据杀熟”关键词，截至2024年12月25日，已出现8242条投诉。由此可见，针对电商平台“大数据杀熟”现象应引起人们的重视，从各个方面进行规制，维护公平交易的市场秩序和消费者的合法权益。
2. 电商平台“杀熟”行为的界定
2.1. “杀熟”行为的本质分析
电商平台通过大数据搜集消费者消费偏好、消费频率、消费能力等能反映消费者消费水平的信息，差异化地给消费者推荐商品和服务。但是也存在差异化定价的情况，这一行为称为“杀熟”行为。电商平台差异化定价的本质是为了获得更多的消费者剩余，在经济学上可以称为价格歧视[1]。由英国经济学家庇古提出的价格歧视理论指出价格歧视可以分为三种形式：一级价格歧视是指商家对每个消费者按其愿意出的最高价进行销售商品或服务；二级价格歧视是指商家根据消费者的消费数量进行定价；第三种价格歧视是指商家对消费者进行除消费数量以外的其他标准分类，进而根据不同类别进行定价。随着大数据的发展，电商平台拥有海量的用户信息，通过对信息的检索与筛查，可以对不同用户进行差异化地定价，在某种程度上接近于一级价格歧视。
2.2. “杀熟”行为的生成逻辑
在经济学理论中，也会存在差异性定价，体现为给老顾客发放优惠券或者发放打折优惠的通知等。在线下购物时，也会存在差异性定价，体现为“回馈老顾客”、“老顾客打折”等。与现如今的大数据“杀熟”现象进行对比，可以看出，电商平台依托于大数据，会根据消费者消费能力和习惯进行适当的加价、推送高价格的商品或者降低优惠力度给消费频率高的老顾客。无论是经济学理论还是线下实体店的差异性定价，本质都是追求促进老顾客的持续购物进行适当的优惠，而电商平台的差异性定价则是为了追求更多的消费者剩余，是一种更隐蔽的剥削。
电商平台经营者抓住消费者对平台的高度依赖性，从而导致其不会轻易变更消费平台，顾客的粘性较大的特点，进行无尽地攫取消费者剩余。而且这种差异性的定价并不明显，并没有产生很大的不平等感，多数消费者虽然心里不平衡但实际去维权的却很少。即使维权，对于平台经营者来说，少量的赔偿和巨大的收益相比也不过是九牛一毛，种种原因导致这种现象屡禁不止。有学者从客观理论的角度分析，导致大数据“杀熟”现象的原因是电商平台和平台内经营者的佣金分配，当佣金适合时，各方的利益是足够支撑价格相对静止的，当佣金不合宜时，便会出现价格的差异性动态变化。
3. 电商平台“杀熟”行为规制存在的问题
3.1. 法律规制的不完善
我国目前虽然存在关于大数据“杀熟”行为的法律法规，但是还存在着效力不高、缺乏详细规定等适用性难的问题。
我国《电子商务法》第18条第1款规定，电商经营者可以根据消费者的消费习惯和偏好提供个性化服务，但尚无关于个性化价格的规定。《电子商务法》作为我国在电商领域专门性法律，尚存在法律规制的漏洞，在实施方面也存在诸多的不确定性[2]。我国《个人信息保护法》第24条规定：“根据个人信息进行自动化决策时，不得对个人在交易价格上实行不合理的差别待遇。”该条款虽然规定了平台不得进行价格歧视，但是法条模糊，如何界定“不合理”尚未明确，在实践应用中还存在较大的争议。另外，上述两部法律的第18条和24条均说明在进行自动化决策时给予消费者拒绝的权力，但是实践中很少存在这样的平台，更多的是“一票否决”现象，拒绝则无法继续使用。
关于大数据“杀熟”最新规定分别是《消费者权益保护法实施条例》以及《价格违法行为行政处罚规定(修订征求意见稿)》。其中自2024年7月1日起实施的《消费者权益保护法实施条例》第9条第2款规定，经营者不得在消费者不知情的情况下，对同一商品在同等交易条件下实施不合理的差异化定价。该条款虽然明确禁止了大数据“杀熟”现象，但是条款依旧不清晰明确，关于“同等交易”和“不合理”尚未规定具体适用情况。这导致了在实践过程中，很多商家会“打擦边球”蒙混过关。2024年《价格违法行为行政处罚规定(修订征求意见稿)》虽然也明确禁止了大数据“杀熟”行为，但该规定尚未正式使用。
一些地区也制定出台了关于大数据“杀熟”的相关规定，其中包括《深圳经济特区数据条例》，该条例指出市场主体不得利用数据分析，对不同消费者针对同一商品和服务制定差异化的待遇。深圳作为科技汇聚地，大数据的发展尤为迅速，关于大数据获取分析消费者的能力更应重视，全面维护消费者的合法权益。但是该条例仍属于较低法律位阶的规定，适用面小且仍缺乏清晰的制度规定。
3.2. 政府监管存在挑战
电商平台“杀熟”行为背后是强大的算法逻辑，笼罩着一层神秘的外衣，政府监管的难度大幅增加。一方面应对所谓的“算法黑箱”，政府需要用强大的技术手段进行管理和监测。但是如今政府的技术手段有限，面对巨大的技术行业壁垒，政府无法深入监测其是否违背了公平交易原则，证明其违法的因果关系的难度较大。另一方面，依赖于算法逻辑的电商平台，往往会用算法涉及商业秘密而拒绝公开其工作原理，这也无疑给政府的管理带来了巨大的挑战。除此之外，我国目前对平台实行的是常态化监管，与以往的强监管不同，常态化监管强调形成持续有效的监管，而不是一味地重拳出击，这更加需要社会各层面的互相配合以及各部门的联合执行。具体针对大数据“杀熟”现象，更需要多部门联合执行，其中包括市场监管、网络通信部门等。跨部门的操作难度较大，需要彼此的配合沟通合作。这既需要国家统一安排指导，又需要彼此具有互联互通的意识，配合相互的工作和时间，时间和沟通成本较大。
3.3. 消费者维权难度大
电商平台“杀熟”行为侵害了消费者的知情权和公平交易权，但是消费者在维权时却困难重重。一方面在于一般的侵权适用过错责任，消费者负有证明责任，需要找出侵权的证据。但是大数据“杀熟”依靠的是强大的算法逻辑，普通的消费者难以像专业人员一样深知其原理，进而找出其侵权的漏洞和证据。消费者处于信息劣势，即使受到了侵权，也难以在现如今的举证因果关系中找到维权的方式，更有甚者对于找谁侵权都一头雾水。另一方面，正如前文所提到，消费者在使用相关购物软件时，面对平台所列举的隐私条款，往往是没有拒绝的权利，拒绝则意味着无法使用。这对于本就处于信息劣势的消费者来说是更大的不公平，在受到侵权时寻求保护的机会也削减不少。在现实层面，即使诉诸至法院，也会面临高额的诉讼费用，这对于受到侵害较小的消费者来说也是“不经济”的。因此在现实之中，消费者维权之路举步维艰。
4. 电商平台“杀熟”行为的规制路径
4.1. 法律法规的完善
随着大数据的发展，其带给人们的变化体现在方方面面，在法律关系和法律行为方面也随之变化。因此法律作为调整人们行为的规则，也应该与时俱进地增减改删。《电子商务法》作为我国关于电子商务领域专门法律，应将行业的违法行为以及处罚措施明显体现。根据私法的“法无禁止即可为”的原则，在《电子商务法》中未体现对电商平台“杀熟”行为的禁止规定，这就会加大电商平台违法的猖獗程度。即使我国在法规或规章中明令禁止了利用大数据形成的价格歧视行为，但是仍缺乏顶层法律加以规制。因此，应在《电子商务法》中对电商平台利用算法形成的价格差异化行为进行明确规制，以保障消费者公平交易权[3]。
法律是维护人们权利的尚方宝剑，也是打击违法犯罪行为的坚韧利器。模糊的法律条文只会带来维权的障碍和违法的肆虐，因此要将法律条文清晰明确的表达出来。关于《个人信息保护法》以及《深圳特区数据条例》等法规中显示的“不合理”和“同等交易”等含糊的表述，应给出清晰明确的定义和适用条件。例如针对“不合理”的表述，可以解释为在相同时间相同地点，针对同一产品，对不同用户的价格，不应根据大数据信息的处理，而给出差异性价格。其中还要规定一些排除事由，例如经营者针对新客户的活动以及对弱势群体的保护等。市场是开放自主的，过度的干预会导致市场缺乏活性，但一味的放纵只会带来更多的不公平。因此要寻求一个合理的“度”。
对于处罚措施，我国目前多以财产罚为主，例如《深圳经济特区数据条例》规定：关于电商平台利用大数据“杀熟”的行为，拒不改正的，处5万元以上50万元以下的罚款。虽然财产罚是最客观明显的，但是对于资产庞大的电商平台来说，这些罚金对于所收利益来说只不过是九牛一毛。因此可以制定多种处罚形式，例如信用值降低，这将影响电商平台的客流量，以及对其银行贷款也会带来不利影响。当处罚真正地让电商平台惨痛代价时，才能更加彰显法律的权威性。
4.2. 加强政府监管力度
从深度和广度两方面加强政府的监管。深度方面，政府应积极开展大数据的学习，用前沿的技术和手段对电商平台背后的算法逻辑进行监控。加大技术研发的投入和人才的培养，打造新型全能型政府。当政府和电商平台所处的技术手段相类似时，所谓的“算法黑箱”便不攻自破。从广度方面来看，政府要加强对电商平台利用大数据技术所造成的多种违法行为的监管。例如在消费者隐私权保护方面，应严厉打击消费者在使用电商平台前不得不同意的“隐私信息”条款。我国《个人信息保护法》明确规定：“不得通过误导、欺诈、胁迫等方式处理个人信息。”因此电商平台设置的隐私条款，消费者有合法合理的理由不签署或者部分签署。
我国自2022年开始，中共中央就多次强调要实施对平台经济的常态化监管。常态化监管是弱监管和强监管的平衡状态，意在建立可持续发展的监管模式。常态化监管体现在方方面面，其中对政府的监管行为作出了要求。有学者提出，对平台经济的常态化监管应着重在事前和事中的预防和规制，这样能将违法行为阻断在最前端。例如可以开展引导劝告、告知承诺等方式[4]。对于电商平台和政府等多主体而言，常态化监管强调各主体之间的相互配合，现如今大数据“杀熟”现象愈演愈烈，单凭政府一方的努力成效颇小。如果只发挥政府的监管作用，往往只是“猫捉老鼠”般地攻防相持，而要真正治理“杀熟”行为，需要多方共同疏通之间的关系网络，发挥三方协同治理的作用。协同治理强调治理活动是动态的，各方主体在其中发挥相互的作用[5]。消费者要加强维权意识，积极维权是打击大数据“杀熟”行为的有力措施。政府可以采取针对消费者维权的奖励措施，以此降低维权成本并且提升维权的积极性。电商行业也要加强合规管理，行业自律才能避免不必要的处罚。
4.3. 降低消费者维权难度
从现实和法律层面降低消费者维权的难度。现实层面，消费者往往面对的是几块或十几块的价格歧视选择和超出价格歧视数倍的维权成本。根据经济学的成本分析学，大多数消费者不会选择维权，这也导致大数据“杀熟”现象屡禁不止。因此，要解决这个难题，可以通过简化维权流程、建立线上快速投诉解决机制，或者建立专门针对大数据“杀熟”行为的基金，用来帮助维权的消费者。从法律层面来说，消费者应对价格歧视侵权现象，负有举证责任。但是普通消费者不像专业人员那样具有专业技术和手段，再加之技术的断层的原因，算法输入和输出的关系难以证明，因此这给消费者维权带来了巨大的困难。针对此现象，有学者指出可以将法律关系转变为不当得利[6]。不当得利只需证明一方遭受损失，一方获得利益且无合法根据，损失方和获利方有因果关系。针对大数据“杀熟”行为，很明显，电商平台是获利方，消费者是受损失方，并且针对价格差异性，电商平台往往是没有合法根据的。利用不当得利来证明，可以较好地解决消费者和电商平台之间的不对等性。消费者因此可以积极维权，根据消费者维权和电商平台违法成反比的关系来看，电商平台“杀熟”行为将会得到有效地制止。举证责任的合理分配不仅可以减轻消费者证明责任，对于法院来说也可以更加高效快捷地进行判决。
5. 结语
随着大数据的发展，电商平台一方面给消费者带来了可以足不出户的个性化推荐，一方面也在通过隐匿的手段窃取用户的信息，其中大数据“杀熟”行为就是一个典型。针对该现象，要三位一体地结合起来，共同治理，避免“杀熟”现象的加剧。首先立法部门要紧跟大数据的趋势，针对频发的违法现象，要做到查漏补缺。其次消费者和政府部门也要积极配合，共同打击“杀熟”行为。消费者要积极地维权，发现并举报电商平台“杀熟”行为；政府也要采取合理的措施，降低消费者的维权难度。当前关于如何规制大数据“杀熟”行为的难点有很多，学界和实践中关于治理的方法也众说纷纭，本文希望提出一些方法和建议，以此能够带给相关部门一些价值和参考。