1. 问题的提出
无理由退货权作为消费者保护体系的重要制度创新，其设立初衷是解决网络交易中的信息不对称问题[1]。该制度赋予消费者在特定期限内无需理由解除合同的权利，本质上是一种特殊的合同解除权，其特殊性体现在行使条件的宽松性——消费者无需证明经营者违约即可行使权利[2]。这种设计既弥补了线上购物无法验货的缺陷，重新平衡了交易双方权利义务关系，也体现了现代民法对弱势方的倾斜保护理念。从制度价值看，无理由退货权具有提升交易信任度、促进服务质量改善、推动电商市场健康发展的多重功能，但必须强调的是，这项权利的行使始终以遵循诚信原则为边界，这也构成了研究恶意退货问题的逻辑起点。
随着电商业态的快速发展，无理由退货制度的实施面临严峻挑战。数据显示，2023年恶意退货投诉量同比增长39.2%，其中直播电商退货率达28.3%，显著高于传统电商9.5%的水平[3]。典型表现包括：服装行业87%的退货属于“试用型退货”，导致商家库存损耗增加40%；电子产品激活后退货造成单笔平均2845元的经济损失[4]。这种滥用行为已形成多重负面效应：商家直接经营成本攀升，部分中小企业陷入生存困境；平台纠纷处理资源被大量占用，信用评价体系遭受冲击；最终推高整体市场交易成本，侵蚀商业诚信基础。更值得关注的是，当前治理体系存在明显缺陷：平台间认定标准差异导致41.3%的处理不一致率，司法裁判尺度存在区域性分歧，对“调包退货”、“虚假举证”等新型欺诈手段缺乏有效应对机制[5]。
问题的核心在于如何构建科学的恶意退货界定标准。法理上，这涉及《消费者权益保护法》第25条与《民法典》诚信原则的协调适用，既要维护制度保障功能，又要防止权利滥用。实践中的平衡尤为困难——在未建立信用分级的平台中，正常退货被误判率达23%，而恶意退货漏判率高达31%，反映出当前标准的系统性缺陷[6]。北京互联网法院“77次手机退货案”的裁判要旨具有示范意义，该案通过综合考察行为模式(半年内77次退货)、商品状况(已激活使用)、沟通记录(回避实质沟通)等多维因素做出认定，避免了单纯以退货频次定性的片面性。这提示我们：恶意退货的界定必须建立主客观相统一的判断体系，主观方面需考察欺诈故意或重大过失，客观方面应评估行为频次、商品状态等可量化指标，同时注意区分合理集中退货(如直播电商商品与宣传不符)与蓄意滥用的本质差异。
解决这一难题需要构建多层次治理框架：立法层面明确恶意退货的构成要件，为司法裁判提供统一标准；司法层面通过指导性案例细化“综合判断”规则；平台层面运用大数据建立动态信用模型。特别需要建立申诉复核机制防止误判，形成“精准识别 + 权益保障”的双轨制衡机制。这种协同治理思路，既能有效规制权利滥用行为，又能充分保障消费者正当权益，最终实现消费者保护与市场秩序维护的有机统一。
2. 恶意退货的法律界定：标准构建与利益平衡
2.1. 概念厘清：与合理退货的区分
在界定恶意退货的法律边界时，首先需要从法理层面厘清其与合理退货的本质区别[7]。根据《民法典》第132条关于禁止权利滥用的规定，恶意退货本质上属于消费者超出权利正当行使范围的行为，其核心特征在于主观上具有通过退货获取不正当利益或损害经营者的故意，客观上实施了违背诚信原则的退货行为。这种界定将法律评价的重点从单纯的退货行为本身，转向对行为目的和后果的综合考量，避免了将正常消费争议简单归入恶意范畴的风险。值得注意的是，在司法实践中，单纯的退货频次高并不必然构成权利滥用，关键在于判断消费者是否存在欺诈故意或重大过失。
从消费者保护法的视角来看，合理退货具有明确的正当性基础。当商品存在质量瑕疵、功能缺陷或与描述严重不符时，消费者的退货行为不仅合法，更是行使法定权利的表现。此外，因经营者未尽到充分告知义务导致消费者基于错误认知购买商品的情形，也属于合理退货的范畴。这些情形下的退货行为与恶意退货存在本质区别：前者是为了纠正交易中的不公正状态，后者则是利用制度漏洞谋取不当利益。实践中，合理退货往往具有明确的客观依据，如商品检测报告、实物对比证据等；而恶意退货则通常伴随着虚假陈述、证据伪造等不正当手段。
区分二者的关键在于建立客观化的判断标准体系。主观方面应重点考察消费者的退货动机是否正当，是否存在欺诈故意；客观方面则需要评估退货理由的真实性、商品的实际状况以及行为造成的损害程度。例如，在直播电商场景下，因主播夸大宣传导致的群体性退货，与个别消费者反复购买后退货的行为就需要采用不同的判断标准。法律规制的智慧在于，既要为真正的消费维权保留充分空间，又要对确属恶意的行为进行精准打击，这需要立法、司法和平台治理的协同配合。当前亟待解决的问题是，如何在操作层面将这些抽象标准转化为可执行的规则，避免因标准模糊导致执法不统一或权利滥用。
2.2. 认定标准的“三元梯度”
为科学界定恶意退货行为，本研究提出“主观恶意–行为模式–客观损害”的三元梯度认定标准，通过多维指标实现精准识别。该标准以《民法典》禁止权利滥用原则为基础，结合电商交易特点设计，具体维度和适用场景如表1所示：
Table 1. “Three-dimensional gradient” of identification criteria
表1. 认定标准的“三元梯度”
判定维度 |
具体标准 |
消费者权益保护边界 |
主观状态 |
是否存在欺诈故意/重大过失 |
不得仅凭退货频次推定恶意 |
行为模式 |
高频次(>5次/月)、调包、虚构理由等 |
需区分冲动消费与蓄意滥用 |
损害后果 |
经营者实际损失之行业平均退货成本(500元) |
小额纠纷优先适用平台自治 |
2.3. 类型化分析：基于司法案例检验
在司法实践中，恶意退货行为呈现出明显的类型化特征，不同类型的案件需要采取差异化的认定标准。试用型滥用是最为常见的恶意退货形式，在服装类商品中占比高达87%，主要表现为消费者购买商品后短期内无理由退货，尤其是试穿后以“不合身”等主观理由要求退货[8]。这类案件的争议焦点往往集中在商品是否保持完好状态，司法裁判中通常要求经营者提供商品已影响二次销售的证据，如吊牌拆除、穿着痕迹等。值得注意的是，部分电商平台开始引入“试穿无忧”服务，通过明确约定试穿范围和标准，既保障消费者知情权，又为纠纷解决提供依据，这种做法值得在立法层面予以规范确认。
技术性欺诈类退货在电子产品领域表现尤为突出，其特征是消费者激活使用后退货，给商家造成重大损失。数据显示，电子产品激活后退货率高达62%，平均每笔退货给商家带来2845元的损失[5]。针对这一现象，部分法院开始探索“商品状态公证”制度，要求退货时由第三方机构对商品状态进行专业评估。例如，在某品牌手机退货纠纷中，法院采信了专业检测机构出具的商品使用痕迹报告，最终认定消费者存在欺诈故意[9]。这类案件的启示在于，对于技术含量高、价值易损的商品，应当建立特殊的退货验证机制，通过技术手段固定证据，为司法裁判提供客观依据。
直播电商场景下的退货问题具有特殊性，其28.6%的退货率远超传统电商9.8%的水平，但简单将高退货率等同于恶意并不妥当[3]。直播购物具有明显的冲动消费特征，消费者在主播话术刺激下可能产生非理性购买行为。司法实践中，需要区分真正的恶意退货与合理反悔，关键考察因素包括：商品与直播展示的一致性、消费者退货理由的合理性、退货时间与收货时间的间隔等。某典型案例中，法院认定消费者在收货后立即退货且商品完好的行为属于合理行使权利，而另一案例中消费者反复在同一直播间购买高价商品后退货则被认定为恶意。这种区分对待的做法，既维护了消费者权益，又有效遏制了权利滥用[10]。
3. 规制路径：消费者权益优先的协同治理
3.1 立法层面
在立法完善层面，当前亟需对《消费者权益保护法》第25条进行精细化修订。建议增设“恶意除外条款”，明确规定当消费者存在明显恶意时可排除无理由退货权的适用，但同时必须严格限定适用条件以避免矫枉过正。具体而言，应当从主观故意、行为模式、损害后果三个维度设置构成要件：主观上要求证明消费者具有欺诈或获取不正当利益的目的；客观上需满足高频退货(如30天内5次以上)、商品严重损毁或调包等可量化标准；结果上要求造成经营者实质性损失。这种限定性规定既能有效规制恶意行为，又能防止条款被滥用而损害消费者正当权益。值得注意的是，在条款设计时应采用“示例 + 兜底”的立法技术，既列举典型情形又保留必要的裁量空间。
为保障修订条款的公平实施，需要配套建立多层次的权利救济机制。首要环节是完善平台内部的消费者申诉渠道，当退货申请被认定为恶意时，应当允许消费者在指定期限内提交补充说明和证据。平台在接到申诉后应当启动独立复核程序，由专门团队依据预设标准进行二次评估。对于涉及重大利益或复杂情形的争议，应当引入行政监督机制，由市场监管部门进行必要干预。这种“申诉–复核–监督”的三级程序设置，既确保了规制措施的严肃性，又为可能存在的误判提供了纠正机会。实践表明，在某电商平台试点运行的类似机制中，恶意退货投诉量下降37%的同时，消费者满意度仍保持在92%的高位，证明这种平衡性设计具有现实可行性[11]。
立法修订还需要注意与其他相关法律的衔接协调。一方面要与《电子商务法》中关于平台责任的规定相呼应，明确平台在恶意退货认定中的权利义务边界；另一方面需与《民法典》的诚信原则和禁止权利滥用条款保持价值取向的一致性。特别是在举证责任分配上，应当建立梯度转移规则：由经营者初步证明存在异常退货行为，再由消费者说明合理性，最后根据优势证据原则作出判断。这种制度设计既避免了消费者举证负担过重，又防止了经营者维权成本过高，体现了立法对各方利益的平衡考量。
3.2. 司法层面
在司法实践层面，北京互联网法院审理的“77次手机退货案”为恶意退货认定提供了重要参考[12]。该案中，消费者在半年内连续退货77部高端手机，法院通过分析其行为模式、沟通记录和商品状况，最终认定构成权利滥用。这一判例的核心价值在于确立了“综合判断”的司法审查标准，强调不能仅凭退货频次定性，而应当从主观意图、行为合理性、损害后果等多维度进行考察。值得注意的是，判决书特别指出，对于单价高、技术特性强的商品，消费者的注意义务应当相应提高。该案例已被最高人民法院作为指导性案例发布，对统一裁判尺度具有示范意义，数据显示，类似案件的裁判结果统一率已从之前的58%提升至83% [13]。
举证责任分配机制的优化是司法规制的关键环节。基于公平原则和举证便利性考虑，应当建立梯度转移的证明规则：首先由经营者提供初步证据证明存在异常退货行为，如高频记录、商品受损证明等；然后举证责任转移至消费者，要求其就退货行为的合理性进行说明；最终由裁判者根据优势证据原则作出判断。这种递进式的证明机制既能避免消费者面临过重的举证负担，又能防止经营者因举证困难而无法维权。在某电商平台纠纷处理实践中，采用该规则后，恶意退货的认定准确率从64%提升至89%，而正常消费者的退货通过率仍保持在95%以上，证明这种平衡性设计具有实践可行性[14]。
司法规制的完善还需要注重裁判标准的统一性和可预见性。建议最高人民法院通过发布司法解释或典型案例的方式，明确恶意退货的认定要素和裁判尺度。特别是对于直播电商等新兴业态中的退货纠纷，应当结合行业特点制定差异化标准，避免简单套用传统电商的裁判规则。同时，应当建立法院与市场监管部门、电商平台的信息共享机制，通过数据互通提升司法判断的精准度。这种多方协作的治理模式，既能够有效规制恶意退货行为，又能保障司法裁判的公正性和权威性，最终实现消费者权益保护与市场秩序维护的有机统一。
3.3. 平台治理创新
在平台治理创新方面，建立科学的信用分级机制成为平衡消费权益与秩序维护的关键举措。现代电商平台通过整合用户行为数据、退货记录和交易特征，构建动态信用评价模型，对消费者账户实施差异化管理。对于信用良好的用户维持现有退货权限，而对高频退货或存在欺诈嫌疑的账户则实施梯度限制措施，如延长退款审核期、要求额外验证材料等。某头部平台实践数据显示，这种精准化管理使恶意退货量下降42%，同时保障了正常用户98.7%的退货通过率[15]。值得注意的是，信用评估应当采用多维指标体系，除退货频次外还需考量商品类别、历史信用、退货理由合理性等因素，避免单一指标导致的误判。
为防范信用机制可能产生的误伤风险，必须建立完善的权益保障体系。依据《个人信息保护法》第13条规定，平台应当为用户提供便捷的信用申诉渠道，允许消费者对被标记的“异常行为”提交反证材料。在技术实现上，可采用“信用修复”功能模块，用户上传补充证据后触发系统自动复核，必要时转人工审核。某平台运营数据显示，设置该机制后，误判申诉成功率从32%提升至76%，平均处理周期缩短至48小时[16]。同时，平台应当定期(如每季度)对信用模型进行校准优化，删除过时数据，确保评价结果的时效性和准确性。这种“惩戒–救济”的双向机制设计，既维护了平台秩序，又保障了用户权益，体现了技术治理中的人文关怀。
平台治理还需注重技术创新与规则透明的有机结合。在技术应用层面，区块链存证、人工智能图像识别等新技术可有效提升退货审核的准确性和效率。例如，通过区块链固定商品发货和退货时的状态证据，为纠纷解决提供不可篡改的客观依据。在规则透明方面，平台应当完整公开信用评价标准、分级规则和救济途径，保障用户的知情权和选择权。实践表明，规则透明度越高的平台，用户对信用管理的接受度越高，相关投诉量可降低55%以上。这种“技术赋能 + 规则透明”的治理模式，既提升了管理效能，又增强了用户信任，为数字经济时代的平台治理提供了新范式。
4. 结论
本研究系统分析了恶意退货问题，揭示了消费者权益保护与市场秩序维护的辩证关系。数据显示，过度保护消费者权益会导致恶意退货投诉量年增39.2%，而过度限制又会造成23%的正常退货被误判[3]。破解这一困境的关键在于建立“主观恶意 + 客观损害”的二元标准，某试点平台应用该标准后，恶意退货量下降37%的同时保障了94%的正常退货通过率[13]。实现平衡需要多方协同：立法上应修订《消法》第25条，增设严格的恶意退货除外条款；司法上通过指导性案例确立“综合判断”标准；平台层面构建大数据信用分级体系。针对直播电商等新业态，可设置差异化冷静期规则。未来应推进“智慧治理”，结合区块链、AI等技术提升监管效能，同时建立多方协作机制。这不仅关乎个体权益保护，更是构建诚信网络交易环境、促进数字经济高质量发展的关键举措。