1. 引言
数字经济时代大数据与算法深度融合，为市场带来诸多变革。算法价格歧视作为这一背景下的新兴问题，逐渐成为社会关注焦点。经营者借助算法与大数据，对消费者进行精准“画像”，进而对相同的商品或服务收取不同的价格，这就是算法价格歧视行为，此行为可能会严重影响市场公平与消费者权益[1]。在经济学中，歧视仅指差异，不含价值判断，对于算法价格歧视行为，法律应当规制的不是“差异化定价”本身，而是其中损害消费者核心权益和社会公共利益的特定行为模式，因此我们应当划定“可接受的个性化定价”与“不可接受的歧视”之间的清晰界限，不是一刀切式地禁止一切做法。
在互联网平台经济中，市场行为与市场结构具有相对独立性，算法价格歧视行为的实施不以平台具备市场支配地位为前提，数据与算法才是核心支撑要素，这一结论颠覆了传统反垄断中“结构决定行为”的认知，也使得算法价格歧视的规制更具复杂性。目前，我国的《反垄断法》《电子商务法》《个人信息保护法》等多部法律都有对算法价格歧视行为的规定，但整体上存在着法律适用分散、证明责任分配不合理、抗辩理由不明确等问题，导致司法实践中对算法价格歧视的违法性认定陷入困境。在这一背景下，如何在尊重平台经济市场结构有效性与经济规律的基础上，针对算法价格歧视行为构建科学的法律规制体系，平衡平台商业利益与消费者权益，维护市场竞争秩序，已成为亟待解决的重要课题。
2. 算法价格歧视的技术逻辑与经济原理
2.1. 技术逻辑
在技术基础方面，大数据与算法技术的结合为价格歧视提供了实现条件。算法价格歧视的技术逻辑是由算法闭环实现的三个连贯环节组成，即数据收集与处理、用户画像构建及差异化定价生成。首先平台通过算法自动采集并清洗用户数据，提取高价值信息以构建反映用户支付意愿和消费特征的标签体系，进而基于RFM等定价模型，将画像结果转化为个性化价格输出，从而实现高效、隐蔽且近乎一级价格歧视的精准定价机制[2]。并通过线上交易的天然隔离性防止消费者间比价，维持歧视策略的有效性[3]。
2.2. 经济原理
经济上的成因是网络效应为算法价格歧视提供了实施基础，而长尾理论解释了其动力机制，平台通过算法挖掘低需求商品的价值，以个性化定价提升长尾商品的销量与利润，同时以差异价格吸引新用户、扩大用户规模，从而延伸“长尾”并获取更丰富的长尾价值。最终在“中心–边缘”的辐条式商业结构和高转移成本的背景下，平台凭借数据与算法优势对不同消费者实施差异定价，以最大化获取消费者剩余[4]。对消费者差异化定价可以促使生产者扩大产量至社会最优水平，使得经营者的利润增加，鼓励企业进行创新，并且也可能会通过挖掘那些在统一定价下无力或不愿购买产品的潜在消费者需求，实现市场范围的扩展与“搭售”效应，最终促进资源的更有效配置。但与此同时，经营者为追求最高定价会失去部分潜在交易，尤其是那些注重个人信息保护但支付意愿较低的消费者。经营者通过利用消费者的信息劣势、交易依赖性或行为偏见，进行纯粹的剩余榨取。这种行为不只是直接损害消费者的公平交易权和知情权，长期来看还会侵蚀社会对平台的信任，抑制大家的消费活力；甚至可能让市场壁垒变得更固化，损害市场竞争的动态效率，导致社会总福利减少。
差异化定价本身是市场机制的常态，是商家应对异质性需求、进行市场细分以实现效率的正常手段。法律规制的边界，应在于甄别并约束那些损害消费者权益和社会公共利益的特定行为模式。只有聚焦于对不可接受的歧视行为的规制，法律才能在保护消费者权益、维护社会公平与尊重市场规律之间寻得一个动态而审慎的平衡点。具体而言，划定“可接受的个性化定价”与“不可接受的歧视”之间的界限，应综合考量其行为基础，信息的对称以及社会公共利益等因素。即经营者定价差异是否基于合理的成本差异、市场供需或正当的促销策略，若其基础是欺诈、误导或滥用市场支配地位，则应落入被规制范畴。其次经营者是否提供了清晰、透明的定价信息，若利用算法黑箱进行隐蔽性、欺骗性定价，即为不可接受。最后总体看对社会公平与公共利益的影响，即定价行为是否加剧了弱势群体的生存负担，或排斥了特定群体享受基本公共服务的机会等来进行判断。
3. 算法价格歧视的损害表现
不可接受的算法价格歧视行为不仅侵害消费者权益，更对市场竞争秩序和社会信任基础造成严重影响。此后文章讨论的算法价格歧视行为仅指不可接受的算法价格歧视行为。
3.1. 对消费者权益的侵害
3.1.1. 消费者个人
算法价格歧视对消费者个人的危害首先就体现在传统权益被侵害上，算法黑箱使消费者难以获知定价机制及其与其他消费者的价差，会导致消费者知情权受损，使消费者在相同条件下可能支付更高的价格，使其公平交易权受到损害。并且消费者的选择权也可能受到限制，因为算法可能屏蔽低价选项，诱导消费者做出非理性决策。除此之外，新型权益也会面临威胁，比如个人信息权和隐私权。平台为精准画像往往过度收集用户数据，甚至分析敏感信息，加剧了消费者数据泄露与滥用的风险。
3.1.2. 消费者整体
消费者整体福利减损。虽然表面上部分消费者可能因算法获得低价优惠，但实际上经营者借助价格歧视将增加的剩余全部转化为利润，消费者整体利益会受损。依据马歇尔冲突转化理论，平台经济的竞争性垄断结构虽能提升交易效率，但算法价格歧视会打破这种效率平衡。当具备较高消费能力的头部消费者，因遭遇“杀熟”行为丧失对平台的信任，进而采取减少消费规模或转向其他平台的行动时，最终也会使得依赖低价福利的低端消费者失去原有优惠支持，导致社会总福利水平整体下降。
3.2. 对竞争秩序的破坏
对市场竞争的危害主要表现为竞争秩序的扭曲，算法价格歧视提高了市场进入壁垒，新进入者因数据与算法劣势难以与在位平台竞争，形成“强者恒强”的垄断格局。并且在位平台还可能借助算法实施协同定价，其通过数据共享、行为默示等方式达成隐性共谋，共同抬高市场整体价格水平，直接损害市场本应具备的竞争活力。此外，差异化定价策略也可能被异化为排挤竞争对手的工具，例如针对竞争对手的核心用户群体推出定向低价，以此削弱其盈利能力，压缩其生存空间。
总体来说算法价格歧视行为对社会信任的危害不容忽视。当消费者察觉自身遭遇“杀熟”时，往往会产生强烈的不公平感与被背叛感，这种负面体验会持续削弱数字市场的信任基础。而信任的侵蚀又可能引发连锁反应，导致市场交易成本随之上升，消费者需要投入更多的时间与精力进行比价、维权，部分群体甚至会选择回避在线交易。长此以往，这种信任危机将影响数字经济的健康发展。
4. 法律规制的现状与困境
4.1. 现行法律规制现状
《价格法》第十四条禁止“对具有同等交易条件的其他经营者实行价格歧视”，但该条款主要规范经营者之间的歧视行为，将消费者排除在保护范围之外，难以适用于普遍针对消费者的算法价格歧视。
《反垄断法》第二十二条规定禁止具有市场支配地位的经营者“对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件下实行差别待遇”。没有将价格歧视单独列为垄断行为，而是依据其具体表现，分别纳入滥用市场支配地位制度下的掠夺性定价、不公平高价和差别待遇予以规制。在差别待遇条款适用中，“交易相对人”是否涵盖最终消费者，仍存在解释上的不确定性[5]。并且适用该条款还需证明实施算法价格歧视行为的经营者具有市场支配地位，否则无法适用《反垄断法》的有关规定，但算法价格歧视的实施者未必具备该地位[6]。
《电子商务法》第十八条要求电商经营者在提供个性化搜索结果时“同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项”。该条款试图通过保障消费者选择权缓解算法歧视问题，但实践中容易被经营者规避，比如先抬高原价再提供个性化折扣等行为来规避。
《消费者权益保护法》虽规定了消费者享有知情权、公平交易权等权利，但缺乏对算法价格歧视的直接规定，只能提供间接保护。
《个人信息保护法》第二十四条明确规定个人信息处理者利用自动化决策时“不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇”，首次从个人信息保护角度对算法价格歧视作出直接规制。但该条款对“不合理”的判断标准未予明确，给司法实践带来挑战。
总体来说，关于算法价格歧视的法律法规适用性不强。现有规制条款分散于多部法律中，缺乏协调性和体系性。《价格法》对象不适格，《反垄断法》主体要求又过高，《电子商务法》容易被规避，《个人信息保护法》不合理的标准不明，导致实践中法律依据难以统一，消费者维权困难、成本高昂。
4.2. 法律适用困境
4.2.1. 证明规则的合理性与可行性存疑
首先存在证明能力不对等的问题，因为消费者明显处于弱势地位，而算法价格歧视依赖数据与算法，行为极为隐蔽，消费者难以进行举证。比如郑育高与上海携程商务有限公司其他侵权责任纠纷案1中，法院认为原告未能提供充分证据证明携程存在利用网络优势擅自操纵价格、阻止购票选择等行为，应承担举证不能的不利后果，且机票随时间价格波动是正常现象，故而驳回其损害赔偿请求。并且经营者可能以套餐、时点差异等为由进行辩解，不公开算法规则和数据，使得用户维权困难[7]。从归责原则来看，一般过错责任原则要求消费者证明平台存在过错，这在算法黑箱背景下极难实现。我国《个人信息保护法》采用的过错推定原则非常具有合理性，能够平衡消费者与平台的利益，但又与其他法律规定不一致，产生了法律适用上的冲突。再者，证明事实不够明确，损害事实的认定标准比较模糊，经营者的主观过错难以证明，会产生价差多少才算构成价格歧视，算法自主决策时过错如何认定的问题。
4.2.2. 抗辩理由认定不明
《反垄断法》和《个人信息保护法》分别禁止“无正当理由”和“不合理”的差别待遇，这一表述本身暗示了两类法律框架下均存在可抗辩情形。但问题在于，正当理由的具体认定标准尚未有明确法律界定，实践中基于不同主体的立场对同一情形是否构成正当理由往往可能得出不同结论。虽然《禁止滥用市场支配地位行为规定》第十九条中列举了若干正当理由，但这类规定仅适用于垄断行为的规制场景，因法律位阶较低，在司法实践中能够直接适用的范围与效力存在局限。
4.3. 监管能力不足
平台经济因其与传统模式不同，难以确立监管基准。从当前我国监管实践来看，主要面临部门协同不足与技术手段滞后两大挑战。一方面在监管权责划分上，目前依据多部法律法规，市场监管、工信、网信及反垄断等部门均享有监管权，这种多头监管格局造成了职能碎片化与权责边界模糊，容易引发监管重叠或真空，降低执法效率。另一方面现有监管以被动响应为主，难以高效识别这类隐蔽的价格歧视行为，更难以精准区分合理的个性化定价与不公正的歧视行为。且平台通过算法动态调价排挤竞争对手易形成市场垄断，也因为我国监管方面缺乏相应的技术与人才支撑，难以进行有效监管。基于此，亟需加强监管体系建设，以此提升监管的精准性与主动响应能力。
5. 法律规制的优化路径
针对现行规制困境，可以从立法、监管与司法三个层面建立系统化的算法价格歧视规制体系，避免一刀切的禁止性规定以实现技术创新与权益保护的平衡。通过实行精准化的规制策略保护消费者权益、维护良好的竞争秩序，促进数字经济的健康发展。
5.1. 完善法律体系
总体上来说，各个法律中虽有算法价格歧视的相关规定，但并不统一，针对立法上的总体建议可于各个法律中体现，可避免法律上的重复规定与冲突，增强规则的适用性。
5.1.1. 明确违法性认定标准
可以采用四要件认定法，主体是商品或服务提供者，客体是导致消费者知情权、选择权及财产利益受损；主观上经营者要有故意或重大过失，客观方面是要在消费者不知情或别无选择的情况下实施差别定价。四要件齐备即可认定为违法，无需消费者证明经营者的市场地位或具体过错。同时，应当明确损害认定标准，建议采用“相对差异”原则。只要证明相同条件下存在价格差异，且差异幅度超过正常市场波动范围，即推定损害存在，由经营者证明差异的合理性。为统一裁判尺度，最高法院可发布指导性案例，细化认定标准，如明确“相同条件”的考量因素、“正常市场波动”的参考范围等[8]。
5.1.2. 明确法律规定
首先增加不正当价格行为的类型。可将不正当价格行为定义为在消费者不知情的情况下，对条件相同的消费者区别定价或者是两个及以上经营者对条件相同的消费者实施区别定价并对同一消费者统一定价。以保障消费者知情权与选择权为底线，明确将侵害这些权利的行为界定为违法。同时明确条件相同的认定标准。在汪某与某有限公司网络服务合同纠纷一案2中，法官提出交易条件相同是指对交易价格产生直接影响的因素大致相同。通过分析交易时间、交易地点、交易数量、结算方式等因素，认定本案中交易条件不同，所以不能进行价格比较。因此对于条件相同的认定可采用实质性相似原则，即综合考虑交易时间、交易数量、支付方式、信用状况等要素，只要这些要素不存在实质性差异，即应认定交易条件相同。此外还应当配套规定法律责任，可以将行政罚款与违法所得挂钩，设定一定比例的罚款额度以增强威慑力。
其次细化正当理由标准，明确“不合理”的判断标准。可以综合考虑价格差异是否反映成本差异，是否基于公平、合理、无歧视的平台规则，是否有利于消费者福利整体提升，是否具有明显的排挤竞争效果等因素，从而为司法实践提供清晰指引。并且列举常见的正当理由类型，如基于交易时间差异的定价、基于服务内容差异的定价及基于数量折扣的定价等。
5.1.3. 归责机制的优化
一是明确证明责任分配。可以适用过错推定原则，即行为人实施算法价格歧视给消费者造成损害，行为人不能证明自己没有过错的，应当承担损害赔偿等侵权责任。这能有效缓解消费者举证难的问题，实现当事人之间的实质公平。同时明确平台的证据保全义务，要求其在一定期限内留存定价算法运行日志、用户分组数据、价格设置记录等关键证据，从而为纠纷解决提供事实支撑。为了平衡平台与消费者之间的利益，可对证据保全设置期限限制(如3个月)，以免过度增加平台运营负担。
二是强化数据保护。首先要保障消费者对其个人信息不被算法使用的权利。赋予消费者能够拒绝完全自动化决策的权利，包括要求决策透明、结果公平合理，并享有不接受仅由算法作出决定的选择权。同时要注意权利不应延伸至要求公开算法细节或指定具体价格，以免损害企业商业秘密[9]。再者要规范用户数据收集的行为，使其符合合法、正当、必要的原则，特别是对敏感信息的收集和处理，应适用更严格的标准，防止基于种族、性别、宗教信仰等敏感特征的歧视。此外还需强化数据使用的目的限定原则，平台收集数据时须明确告知消费者使用目的，且不得超出约定范围使用数据；对未经同意或超越授权范围使用数据的行为，可以设置高额处罚以形成有效的法律威慑。
三是明确义务主体并设定相应责任。对于义务主体的主体资格，可以依据算法实施者是否具有公共性、是否与消费者形成支付对价来确定。其中，具备显著公共属性及市场控制力的“超级平台”或“守门人”应承担更严格义务，仅提供技术或中立服务的平台不属规制范围。对符合规制条件的平台，要求其履行透明、合理、非歧视的定价义务，相关义务可参考公用事业及电信行业的监管经验，并通过《平台责任指南》等文件细化落实，以强化对算法定价的约束[10]。在算法价格歧视的规制中，算法实施者作为直接面向用户的主体，应承担相应责任。其应被视为用户数据的受托人，履行忠实与注意义务，合法、透明地收集和使用数据，杜绝欺骗诱导行为，保障信息安全，防止滥用算法实施价格歧视。为落实责任，需通过法律与行业规范明确其义务，并建立监督问责机制，确保算法运行中权责对等，维护市场公平与用户权益[11]。
最后促进法律协同。加强《电子商务法》《反垄断法》《个人信息保护法》《消费者权益保护法》等之间的衔接与配合，形成规制合力。建立法律适用协调机制，可以由市场监管总局牵头制定算法价格歧视规制指南，统一执法标准和尺度。同时加强不同执法机关之间的协调配合，建立信息共享和联合执法机制，避免多头执法和执法冲突。
5.2. 创新监管方式
监管创新是应对算法价格歧视技术性与隐蔽性的必要手段。现代监管应当从传统的命令控制型转向智能型、协同型监管，提升监管的精准性和有效性。
5.2.1. 算法备案制
为有效规制算法歧视行为，要系统构建以算法备案与透明化为基础、以分层解释为核心、多方协同的算法治理机制。该机制目的是通过合理的透明度提升，平衡消费者知情权、社会公共利益与平台创新动力。具体而言，可要求经营者向监管机构备案定价算法的基本原理与关键参数，同时为保护商业秘密可以无需公开源代码，并鼓励以简明语言向消费者解释定价机制，例如公布差异化定价的主要依据、提供个性化定价开关选项，以及定期发布透明度报告。在披露机制设计上，实行分层安排。向监管机构全面公开，向专家委员会有限披露，并向公众提供概要信息，以此兼顾透明度与商业秘密保护。
平台作为算法的设计和使用者，承担了首要解释义务后，行业组织则凭借其专业性与灵活性，负责监督披露行为并制定行业标准，形成自律与他律相结合的监督体系[12]。为进一步提升算法解释的时效性与针对性，需根据算法信息的不同性质与功能，实施分类披露策略。对算法架构信息适用“可判断性标准”，要求披露至技术人员可验证安全性与可靠性的程度；对算法权重及决策规则信息则适用“可理解性标准”，使用户与监管机关能够理解决策逻辑与关键影响因子。通过以上多层次、权责分明的规制框架，既能够有效保障消费者权利与算法可信性，也有助于维护平台的创新活力与市场竞争秩序。
5.2.2. 算法审查委员会
在监管机制方面，可借鉴国际经验设立独立的算法审查委员会，实施事前审查、事中监控与事后处置的全流程监管。审查应聚焦于算法是否基于敏感特征实施歧视、是否产生反竞争效果、以及是否保障消费者知情权与选择权等维度进行。为了确保审查的全面与公正，委员会要由法律、经济、计算机科学及消费者代表等多学科专家组成。可通过监管手段上的算法备案制度来要求企业报备重大算法变更，并采取随机抽检与投诉启动相结合的调查方式。考虑到平衡监管效能与企业负担，可依据平台规模、市场地位和算法复杂程度对其实施分类监管。
5.3. 优化司法应对
5.3.1. 拓展公益诉讼适用范围
将算法价格歧视纳入消费民事公益诉讼范畴，由检察机关提起公益诉讼，以此破解个体消费者维权中成本高、收益低的现实困境，对于涉及不特定多数消费者利益的公益诉讼也能起到震慑违法行为的作用。检察机关可依托《个人信息保护法》及《反垄断法》授权，对侵害不特定消费者权益的算法歧视行为提起民事或行政公益诉讼。在诉讼类型选择上结合具体情形来区分，若行为主体明确，可提起民事公益诉讼，要求停止侵害或赔偿损失；若监管缺位或主体不明，则通过行政公益诉讼督促行政机关履职。为提升效果，检察机关可以强化与消协、行业协会等的协作，建立线索移送和信息共享机制，并深化“府检联动”，借助听证、磋商等形式促进执法司法衔接，构建算法歧视协同治理格局[13]。
5.3.2. 实行专家证人制度
为法院理解算法运作机制与歧视性效果可以引入技术专家，以弥补法官技术知识的不足，提高审判的专业性与科学性。具体可从三个方面完善，一是建立司法技术专家库，纳入计算机科学、统计学、经济学等多领域专业人才，为法院审理案件提供稳定的专业技术支撑；二是制定专门的技术事实认定指南，明确专家证人的选任流程、核心职责与评估标准，以避免技术意见使用中的混乱；三是探索算法审计报告的证据效力，通过规范制度明确其在司法程序中的采信标准与审查方法。针对双方专家意见冲突问题，建立中立技术评估机制，由法院委托第三方机构来进行独立评估，最终以客观中立的技术结论为案件事实认定提供参考。
5.3.3. 推动典型案例指导
最高人民法院可发布算法价格歧视典型案例，通过案例细化法律适用标准、统一裁判尺度，为下级法院审理同类案件提供明确指引，避免同案不同判的现象。在案例的选取上应当涵盖不同场景，比如基于用户身份的歧视、基于设备类型的歧视、基于地理位置的歧视等。通过系统分析算法价格歧视案件的审理特征与裁判规律，提炼可复用的裁判思路与事实认定要点，为裁判提供数据支持；此外建立跨区域司法协作机制，以解决跨平台、跨地域案件的管辖和法律适用问题。
6. 结语
算法价格歧视是数字经济发展中的新问题，因其具有技术性、隐蔽性与复杂性特征，难以规制。但需要注意的是，并非所有的差异化定价都应被禁止，合理的价格差异是市场活力的体现，法律规制的范围是那些侵害消费者知情权与选择权、具有明显反竞争效果且缺乏正当理由的歧视性行为。本文通过分析其形成机理与多元危害，可以发现不可接受的歧视行为不仅侵害消费者知情权、公平交易权等权益，还会扭曲市场竞争秩序，侵蚀社会信任基础。针对现行法律规制碎片化与不协调，证明规则不合理、抗辩理由不明确等困境，我们可以从立法、监管与司法三个层面构建系统化的规制体系，在立法上完善法律规定；在监管上建立算法审查机制和算法备案制，提高算法的透明度；在司法上明确认定标准，引入公益诉讼的范畴，加强人才培养。最终通过多措并举以实现技术创新与权益保护上的平衡。
NOTES
1上海市第一中级人民法院(2020)沪01民终13989号民事判决书。
2北京互联网法院(2022)京0491民初11622号民事判决书。