1. 引言
随着数字技术的深度渗透，平台经济已成为全球经济增长的新引擎。电商平台作为平台经济的核心载体，通过连接供需两端重构了消费模式，其依托大数据分析实现的个性化推荐、动态定价等功能，既提升了交易效率，也为消费者带来了便利。然而，技术赋能的背后暗藏风险，“大数据杀熟”现象逐渐进入公众视野并引发广泛争议。从学术研究来看，大数据杀熟的本质是平台利用信息优势实施的价格歧视，但其借助算法与数据技术实现了更隐蔽、更精准的操作，与传统价格歧视存在显著差异。当前，学界对该现象的研究多集中于法律界定、案例分析或技术原理层面，缺乏从平台经济整体特征出发的系统性审视。平台经济的核心特征表现为数据驱动、网络效应与双边市场结构，这些特征既为大数据杀熟提供了技术与市场基础，也使其治理面临特殊挑战。例如，平台对用户数据的垄断性占有形成“数据壁垒”，算法的复杂性与不透明性导致监管难以介入，而双边市场中平台与用户的力量失衡则加剧了消费者的弱势地位。
在此背景下，对电商平台大数据杀熟进行全面审视与治理研究具有重要的理论与现实意义。从理论层面看，深入分析大数据杀熟的生成逻辑，可丰富平台经济与算法伦理的研究视角，为理解数字时代的市场行为提供新的分析框架；从实践层面看，探索有效的治理路径能够为监管部门提供政策参考，助力规范电商平台运营行为，保护消费者合法权益，维护公平竞争的市场秩序。基于此，本文将沿着“现象解析–机理探究–影响评估–治理构建”的逻辑展开研究，首先明确大数据杀熟的内涵与运作机制，其次结合平台经济特征分析其生成原因与多重影响，最后从多维度提出针对性的治理对策，以期为破解这一难题提供思路。
2. 电商平台大数据杀熟概述
电商平台大数据杀熟的内涵需结合技术与行为本质，是基于用户数据的不正当定价，含数据依赖、差异化定价、非透明性要素，需与合理策略区分；其运作逻辑为平台依托数据与技术垄断形成“数据收集–算法分析–价格执行”闭环，基于此将对其内涵与运作逻辑进行详细分析。
2.1. 大数据杀熟的内涵界定
大数据杀熟并非法律术语，而是对电商平台特定定价行为的通俗概括，其内涵需结合技术特征与行为本质进行界定。从概念本质来看，大数据杀熟“是一种基于用户行为数据和购买历史的不正当定价行为”[1]，平台基于用户数据的差异化定价行为，核心要素包括三个方面：其一，数据依赖性，即平台必须通过收集、分析用户的历史交易、浏览记录、社交信息等数据，构建精准的用户画像；其二，差异化定价，平台针对相同商品或服务，向不同用户群体收取不同价格，且价格差异并非基于成本或市场竞争的合理调整；其三，非透明性，平台通常不向用户披露定价的依据与规则，用户难以察觉自身被区别对待。值得注意的是，并非所有差异化定价都属于“杀熟”。例如，平台针对新用户的优惠活动、基于批量购买的折扣定价，均属于合理的市场策略，其定价依据具有公开性与合理性。而大数据杀熟的特殊性在于，其价格差异建立在用户对平台的信任与依赖之上，本质上是平台利用信息不对称对忠实用户进行的“剥削”，违背了公平交易原则与诚实信用原则。
2.2. 大数据杀熟的运作逻辑
电商平台大数据杀熟的运作是一个“数据收集–算法分析–价格执行”的闭环过程，其背后依托的是平台对数据与技术的垄断性掌控。在数据收集环节，电商平台通过多种渠道获取用户的海量数据，形成完整的用户数据池。这些数据既包括用户主动提供的注册信息，也包括平台通过技术手段自动采集的行为数据，甚至通过合作第三方获取的社交数据与外部消费数据。这些多维度数据共同构成了用户画像的基础，使平台能够精准识别用户的消费能力、价格敏感度、品牌偏好等关键特征。在算法分析环节，平台通过机器学习与人工智能算法对用户数据进行深度处理，构建分层分类的用户标签体系。同时，算法模型具有自我迭代能力，会根据用户的反馈不断优化定价策略，使价格歧视更贴合用户心理预期，降低被察觉的概率。在价格执行环节，平台通过前端界面的个性化展示实现差异化定价的落地。用户在浏览商品时，算法会根据其标签自动匹配对应的价格，并通过隐蔽化的技术手段避免用户发现价格差异。这一运作逻辑的核心在于“信息不对称”。平台掌握用户的全面数据，而用户对平台的定价规则与数据使用方式却一无所知，这种信息差使得平台能够单方面主导交易价格，将大数据技术异化为牟取超额利润的工具。
2.3. 大数据杀熟的具体驱动机制
网络效应、双边市场理论、交叉补贴是平台经济的核心特征，三者并非孤立作用，而是形成“垄断基础–结构需求–盈利手段”的闭环，共同支撑大数据杀熟的运作。网络效应带来的用户粘性会转化为锁定效应即用户因转移成本高(如历史订单、会员权益、使用习惯)难以转向其他平台。这直接削弱了用户对“杀熟”的反抗能力——即便察觉被区别定价，也因重新适应新平台的成本高于多付的差价而选择容忍。平台正是利用这种“用户离不开”的底气，有恃无恐地实施杀熟，且无需担心大规模用户流失，从而“使掌握更大数据优势的经营者能为获得更大利润或参与市场竞争而采取大数据杀熟手段，在市场上逐渐形成垄断地位”[2]。双边市场中，平台的核心目标是“维持两端用户的平衡”。若一端用户流失，另一端用户也会因无交易对象离开。实践中，商家是平台的核心资源，决定着商品供给能力：为吸引更多商家入驻，平台常对商家端实施“让利策略”，比如降低佣金费率、减免入驻费用等。但商家端的让利会导致平台收入减少，此时平台需通过消费者端的“溢价收入”弥补成本，而大数据杀熟正是这种利益倾斜的具体手段——通过对消费者收取更高价格，填补对商家的补贴，维持双边市场的稳定。在双边市场与网络效应的基础上，大数据杀熟成为交叉补贴的关键盈利环节。为吸引商家入驻并锁定商家资源，平台会在“商家端”实施补贴，比如降低技术服务费或者提供流量补贴，这些补贴会直接增加平台的运营成本，需要通过其他渠道弥补。同时平台选择以“大数据杀熟”作为交叉补贴的盈利出口的原因主要在于杀熟对象多为高粘性、高消费能力、价格敏感度低的忠实用户，这类用户对价格差异的容忍度更高，不易察觉或反抗。由此这种“交叉补贴”机制本质是平台通过提高消费者端的价格弥补对商家的补贴，最终实现“商家留存–用户付费–平台盈利”的闭环。
3. 平台经济视域下大数据杀熟的生成机理与多重影响
在明晰大数据杀熟的表现形态与存在场景后，需进一步探究平台经济语境下这一现象的生成机理及其引发的多重影响。前者涉及平台技术优势、数据垄断地位与市场支配力的相互作用机制，后者则涵盖对消费者权益、市场竞争秩序及社会信任体系的多维度冲击，二者共同构成理解该现象深层逻辑与现实影响的关键内容。
3.1. 电商平台大数据杀熟的生成机理
平台经济的独特属性为大数据杀熟的滋生提供了土壤，其生成机理可从技术、市场、制度三个维度进行解析。从技术维度看，大数据与算法技术的发展为大数据杀熟提供了可行性。平台经济以数据为核心生产要素，而电商平台作为数据的主要收集者与处理者，拥有远超个体用户的技术能力与数据资源。大数据技术的成熟使海量用户数据的存储与分析成为可能，算法模型的迭代则实现了定价策略的精准化与自动化。同时技术的赋权使平台从“交易中介”转变为“规则制定者”，为其实施大数据杀熟创造了技术条件。从市场维度看，平台经济的垄断性与双边市场特征加剧了大数据杀熟的动机。平台经济具有显著的网络效应，即用户数量越多，平台的价值越大，新用户加入的意愿越强，这使得头部电商平台容易形成垄断或寡头垄断格局。在垄断状态下，平台缺乏市场竞争的约束，更倾向于通过非正当手段获取超额利润。同时，电商平台属于典型的双边市场，连接着消费者与商家，其定价策略需同时考虑两端的需求。为吸引商家入驻，平台可能通过提高消费者端的价格(即大数据杀熟)弥补对商家的补贴，形成“交叉补贴”机制。此外，“目前的算法和大数据让电商平台能够动态定价，进一步增强了价格歧视”[3]。用户的“锁定效应”也强化了平台的定价权——用户因转移成本较高而难以转向其他平台，这使得平台有恃无恐地实施价格歧视。从制度维度看，监管滞后与法律不完善为大数据杀熟提供了生存空间。平台经济的快速发展与传统监管体系之间存在“时间差”，现有法律法规对大数据杀熟的界定不够清晰，例如《电子商务法》《价格法》虽禁止不正当价格行为，但未明确将大数据杀熟纳入规制范围；《个人信息保护法》虽强调数据安全，却未直接关联数据滥用导致的价格歧视问题。监管技术的不足也制约了治理效果，面对复杂的算法模型与动态的定价行为，监管部门难以实现实时监测与精准取证。
3.2. 电商平台大数据杀熟的多重影响
大数据杀熟不仅损害消费者个体权益，更对平台经济的健康发展与社会公平正义产生深远影响，其负面影响具有多维度、传导性的特征。
对消费者而言，大数据杀熟直接侵犯了其知情权、公平交易权与财产权。“平台通过技术手段隐瞒价格差异，消费者无法获得充分的信息来评估商品或服务的真实价值”[4]。消费者在不知情的情况下支付更高价格，违背了“明码标价”的基本商业原则；而基于数据歧视的差异化定价，本质上是对消费者平等地位的否定，破坏了交易双方的信任基础。此外，大数据杀熟还可能加剧消费领域的不平等——高收入群体或信息素养较低的群体更易成为“杀熟”对象，进一步拉大不同群体间的消费差距。
对市场秩序而言，大数据杀熟破坏了公平竞争的市场环境。一方面，实施大数据杀熟的平台通过不正当手段获取超额利润，可能挤压合规经营平台的生存空间，形成“劣币驱逐良币”的恶性循环；“主要表现为市场垄断，这将极大地降低消费者的信任、扭曲市场定价机制、加剧行业垄断，最终制约我国数字经济的健康与持续发展，甚至影响整个社会的价值生态”[5]。另一方面，平台凭借数据与算法优势实施价格歧视，本质上是滥用市场支配地位的行为，会阻碍市场机制对资源的有效配置，削弱价格信号的引导作用。例如，当平台通过“杀熟”维持高利润时，可能缺乏改进服务、降低成本的动力，长期来看会导致行业创新能力下降，损害整个市场的活力。因此，“只有当‘杀熟’所得额外利润少于消费者赔付及声誉损害，或在政府严管下面临高额赔偿与罚款时，平台企业的定价策略才会趋于稳定与公平”[6]。
对平台经济自身而言，大数据杀熟短期内可能提升平台的盈利水平，但长期将透支其发展潜力。平台经济的核心竞争力在于用户信任与网络效应，而大数据杀熟的本质是对这种信任的消耗。一旦“杀熟”行为被曝光，平台将面临舆论谴责、用户流失、品牌形象受损等后果，甚至可能引发监管部门的严厉处罚。近年来，多家知名电商平台因大数据杀熟被曝光后，用户活跃度与市场份额均出现明显下滑，印证了这一行为的短视性。此外，大数据杀熟还可能引发社会对平台经济的集体不信任，倒逼监管部门出台更严格的规制政策，增加行业整体的合规成本。
4. 平台经济视域下大数据杀熟的治理困境
大数据杀熟带来的多重负面影响，凸显了治理的迫切性。但治理工作面临不少阻碍，技术上算法复杂不透明、数据海量且动态难监管；法律上界定模糊、跨境协同不足；监管上体系碎片化、能力有限，这些困境将在本部分具体阐述。
4.1. 技术层面的隐蔽性
大数据杀熟的技术隐蔽性使其难以被有效识别与监管，构成了治理过程中的首要障碍。算法的复杂性与不透明性是核心难题。“在算法设计者的个人价值观念与企业价值利益相一致下，则会帮助平台企业实施歧视性的定价算法，背离了技术的中立性原则，使得‘技术天平’在一开始即是倾斜的”[7]。电商平台的定价算法通常是商业机密，其模型设计、参数设置、迭代逻辑均不对外公开，监管部门与普通用户难以知晓其具体运作机制。即使平台声称公开算法原理，普通用户也缺乏足够的技术能力理解其中的定价逻辑，更无法判断其是否存在歧视性设置。数据的海量性与动态性进一步增加了治理难度。电商平台每天处理数十亿条用户数据，定价策略也随用户行为与市场环境实时调整，传统的人工监管方式难以应对如此庞大的数据量与快速的变化节奏。尽管技术手段可在一定程度上辅助监管，但这些技术的研发成本高、应用门槛高，且可能面临平台的技术对抗。此外，技术标准的缺失也制约了治理效果。目前，行业内尚未形成针对大数据定价的技术规范，对于“合理定价”与“价格歧视”的技术界定缺乏统一标准。算法模型的合理性评估、数据使用的合规性审查均缺乏可操作的技术指标，导致监管部门在执法过程中难以量化判断平台行为的合法性，只能依赖个案中的证据收集与主观认定，降低了治理的效率与权威性。
4.2. 法律界定的模糊性
现有法律体系对大数据杀熟的规制存在滞后性与模糊性，难以形成有效约束。法律界定的模糊性是首要问题。我国《价格法》禁止“价格欺诈”“哄抬价格”等不正当价格行为，但未明确将大数据杀熟纳入规制范围；《电子商务法》要求电商平台“遵循公平、公正、公开的原则”，但对“公平”的具体标准缺乏解释；《消费者权益保护法》规定消费者享有“公平交易权”，但如何认定大数据杀熟构成对该权利的侵犯，司法实践中尚无统一标准。“虽然《个人信息保护法》《互联网信息服务算法推荐管理规定》的有关条款设置并赋予了用户要求平台进行算法解释的权利以及平台进行算法解释说明的告知义务，但是都没有明确规定信息说明和公开范围及明确度”[8]。法律条款的抽象性使得大数据杀熟行为难以被精准定性，部分平台甚至以“个性化定价”“市场策略”为由为其行为辩护，规避法律责任。部分电商平台对于“大数据杀熟”的界定仍然存在一些争议。“平台商家认为，他们为用户提供量身定制的精准营销策略是为了更好地满足用户的个性化订购需求，通过精确推送方式可以节约用户从海量数据信息中提取符合自身需求信息的时间，让用户达到针对性、精准化的产品服务体验，是为用户提供高质量、精准化服务的手段”[9]。跨境监管的协同性不足也制约了法律治理的效果。大型电商平台多具有跨境运营特征，而不同国家对大数据杀熟的法律规制存在差异——部分国家将其视为不正当竞争，部分国家则容忍合理范围内的个性化定价。这种法律差异使得平台可能通过转移服务器、调整运营主体等方式规避监管，而国际间的法律协作机制尚未成熟，难以形成统一的规制合力，导致跨境大数据杀熟行为成为治理盲区。
4.3. 监管力度的缺失性
监管体系的碎片化与监管能力的不足，使得大数据杀熟的治理难以形成长效机制。监管主体的权责划分不清是突出问题。“监管机构的职责范围和调查能力有限，不同部门的合作存在跨部门领域的协商成本，多个责任机关约等于没有责任机关”[10]，大数据杀熟涉及价格监管(市场监管部门)、数据安全(网信部门)、消费者权益保护(消协组织)等多个领域，目前各部门之间缺乏明确的权责划分与协同机制，容易出现“多头监管”或“监管空白”的现象。例如，市场监管部门侧重价格行为的合法性审查，网信部门侧重数据使用的合规性，两者在执法过程中若缺乏信息共享与协作，可能导致治理措施重复或遗漏，降低监管效率。监管资源与监管需求的不匹配也影响治理效果。基层监管部门面临人员不足、技术装备落后、专业能力欠缺等问题，难以应对平台经济的技术复杂性。例如，多数基层执法人员缺乏算法与大数据相关知识，无法对平台的定价算法进行有效审查；而高端技术人才多集中于互联网企业，监管部门难以吸引与留住专业人才，导致监管能力与平台技术水平之间存在明显差距。这种“能力落差”使得监管往往停留在事后处罚层面，难以实现事前预防与事中监测。
5. 平台经济视域下大数据杀熟的治理路径构建
鉴于大数据杀熟在技术、法律和监管层面存在诸多治理困境，亟需构建切实有效的治理路径以破解难题。这一路径将从增强技术治理、完善法律法规体系、创新监管技术与机制三个维度展开，通过提升算法透明度、明确行为法律边界、提升监管效能等方式，为规范电商平台行为提供系统性解决方案，以下将具体阐述相关构建思路。
5.1. 破解算法不透明，推动算法透明化
算法的复杂性与不透明是大数据杀熟技术隐蔽性的核心，需通过技术手段强制平台公开关键逻辑并接受外部审查。
首先，要求电商平台公开个性化定价算法的“核心原理框架”(非商业机密的技术细节)，包括定价所依赖的数据维度(如消费频次、浏览记录等)、用户标签分类规则，比如“高价值用户”“价格敏感用户”的判定标准，且需以通俗易懂的语言呈现，确保普通用户可理解；对涉及商业机密的部分，可提交至监管部门指定的第三方机构备案审查。同时可引入第三方算法审计，由监管部门认证的独立技术机构(如科研院所、专业技术公司)，定期对电商平台的定价算法开展审计。审计内容包括算法模型是否存在歧视性参数、数据使用是否合规、价格差异是否基于合理成本或市场因素。审计结果需向监管部门提交，并对公众公开合规性结论，若发现问题需督促平台限期整改。
其次，数据的海量性与定价的动态性导致传统监管手段失效，需通过技术赋能实现全流程监测。针对平台实时调整价格的特征，研发动态定价追踪技术。该技术可模拟不同用户画像(如新用户、老用户、高消费用户)，对同一商品进行持续价格监测，记录价格随用户标签变化的规律，形成“定价歧视行为图谱”，为监管部门取证提供技术支撑。同时，在保障用户隐私的前提下，推动电商平台与监管部门之间的数据安全共享。平台需按监管要求，脱敏上传用户定价相关数据，确保监管部门能获取足够数据开展分析，同时通过加密技术防止数据泄露。
最后，行业缺乏统一技术标准导致合理定价与价格歧视难以界定，需明确技术层面的合规边界。制定《电商平台定价数据使用规范》，其一规定平台收集用户数据的范围，比如仅可使用与消费直接相关的数据，禁止滥用社交数据、地理位置数据等无关信息，其二，数据存储期限(如非必要数据需定期删除)，其三数据加工规则，比如用户标签分类需具备合理性，禁止基于是否容易接受高价等歧视性维度分类。同时还要设定价格差异合理阈值，通过行业调研与成本核算，制定不同品类商品的“价格差异合理阈值标准”。例如，规定日用品的价格差异不得超过5%，高客单价商品(如家电、数码产品)的价格差异不得超过3%，且差异需能通过成本，如物流成本、库存成本等或市场因素解释，超出阈值且无法合理解释的，即判定为疑似大数据杀熟。
5.2. 完善法律法规体系，明确行为边界
构建针对大数据杀熟的法律规制体系，需从立法完善、司法统一、执法严格三个层面入手，为治理提供明确的法律依据。
在立法层面，应加快现有法律的修订与补充，明确大数据杀熟的法律性质与禁止性规定。可在《价格法》中增设“算法歧视性定价”条款，将利用大数据对特定用户群体实施不公平高价的行为纳入不正当价格行为范畴；在《电子商务法》中细化平台的定价披露义务，要求平台公开个性化定价的规则、依据及数据来源，并赋予用户查询自身定价逻辑的权利；在《消费者权益保护法》中明确大数据杀熟对公平交易权的侵犯，规定消费者的损害赔偿请求权。
在司法层面，应通过司法解释与典型案例指导，统一大数据杀熟案件的裁判标准。最高人民法院可适时发布指导性案例，明确大数据杀熟的认定要件(如数据收集的合法性、定价差异的合理性、主观恶意的存在)、举证责任分配(如实行举证责任倒置，由平台证明其定价行为的正当性)、损害赔偿计算标准等，为基层法院提供裁判参考。同时，可设立专门的互联网法院或知识产权法院，集中审理大数据杀熟相关案件，提升司法裁判的专业性与统一性，避免同案不同判现象的发生。
在执法层面，应强化多部门联合执法机制，提高法律的威慑力。市场监管、网信、公安等部门应建立信息共享平台，定期通报大数据杀熟案件线索与查处情况；对跨区域、跨领域的大案要案，可成立联合专案组，统一协调执法资源；对查实的大数据杀熟行为，应依法从重处罚，不仅追究平台的行政责任，还可通过公益诉讼等方式追究其民事责任，对情节严重的甚至追究刑事责任，形成“违法必究、严惩不贷”的执法氛围，倒逼平台规范自身行为。
5.3. 创新监管技术与机制，提升监管效能
破解大数据杀熟的技术隐蔽性，需以技术赋能监管，构建“事前预防–事中监测–事后惩戒”的全链条监管体系。
在技术监管层面，应推动“监管沙盒”与“算法审计”技术的应用。监管部门可联合科研机构开发针对电商平台定价算法的审计工具，通过模拟用户行为、分析价格数据等方式，自动识别可能存在的大数据杀熟行为；对大型电商平台的核心算法，可要求其定期提交第三方审计报告，证明其定价逻辑的公平性与透明性。同时，可借鉴英国、新加坡等国的“监管沙盒”经验，允许平台在可控环境中测试新的定价算法，监管部门通过实时监测评估其风险，在保护创新的同时防范潜在危害。
在机制创新层面，应建立“政府监管–行业自律–社会监督”的协同治理机制。政府监管部门应明确平台的主体责任，要求平台建立内部合规审查机制，对定价算法进行定期自查与风险评估；行业协会可制定大数据定价的行业标准与自律公约，推动平台之间的良性竞争与自我约束；鼓励第三方机构(如消费者组织、科研单位)开展大数据杀熟行为的监测与曝光，利用社会力量弥补政府监管的不足。例如，可支持第三方比价平台的发展，为消费者提供透明的价格信息，同时通过公众举报平台收集大数据杀熟线索，形成全民监督的氛围。
在监管资源配置层面，应加强监管队伍的专业化建设。通过引进高端技术人才、开展定期培训等方式，提升监管人员的算法素养与数据分析能力；加大对监管技术装备的投入，为基层监管部门配备大数据监测工具与算法分析平台；建立跨区域的监管技术协作网络，实现监管资源的共享与优化配置，避免重复建设与资源浪费。
6. 结论
平台经济的蓬勃发展为电商平台带来了数据与技术的双重红利，但大数据杀熟现象的频发暴露了技术异化与监管滞后的深层矛盾。本文通过对平台经济视域下电商平台大数据杀熟的系统审视，揭示出其本质是平台利用数据垄断与算法黑箱实施的不正当价格歧视，其运作逻辑依托于“数据收集–算法分析–价格执行”的闭环流程，而平台经济的技术特性、市场结构与制度环境共同构成了其生成的土壤。随着数字技术的持续发展，大数据杀熟的形式可能更加隐蔽与复杂，治理难度也将不断提升。这要求治理体系保持动态调整能力，在鼓励技术创新与保护公众利益之间寻求平衡，最终实现平台经济的规范有序发展，让技术红利真正惠及全体消费者。