1. 引言
电商平台算法定价，是指平台利用算法技术，对海量的市场实时数据、消费者行为与竞争对手价格等信息进行综合处理，进而自动化地设定或调整商品与服务价格的一种定价机制。在这一框架下，个性化定价构成其重要实现形式之一，具体表现为平台基于消费者的个人属性、历史浏览与交易记录、支付意愿等数据，对不同用户实施个性化价格策略。在实际消费场景中，同一平台向具备不同性别特征、购买偏好或使用不同终端设备的消费者销售同一商品时，其基础价格常呈现一定的差异。此类差异并非来源于优惠券、满减活动等显性促销手段，而是根植于针对不同用户群体的初始定价结构之中，形成“同物异价”的销售机制。
上述现象已广泛渗透于在线打车、酒店预订、外卖点餐及网络零售等多个数字经济领域。尤其在电商零售平台中，因具备高度动态化的算法支持，个性化定价行为表现得尤为普遍和隐蔽。此类行为在公共舆论中常被冠以“大数据杀熟”之名，反映出消费者对定价机制不透明、交易地位不平等问题的普遍忧虑，亦引发关于价格公平性与商业伦理的持续争议。
当前，我国《反垄断法》《电子商务法》《消费者权益保护法》以及《个人信息保护法》等均在不同维度涉及对个性化定价的潜在规制。然而，由于各部法律的立法宗旨与规范重点存在差异，导致其在行为定性、规制路径与法律责任等方面尚未形成统一判断标准。在此背景下，反垄断法是否有必要介入、其介入方式与边界应如何设定，已成为理论界与实务界亟需回应的核心议题。鉴于此，本文拟系统剖析个性化定价的行为特征与经济效应，厘清其在反垄断法体系中的规范定位，进而探索构建一种既能促进效率又维护公平竞争秩序的规制框架，以期为我国平台经济的有序发展提供理论参考与制度回应。
2. 个性化定价的法律属性与双重效应
2.1. 个性化定价的法律属性
在大数据技术深度应用的背景下，个性化定价已成为平台经济的典型实践。然而，由于法律本身必然所具有的滞后性，关于此类行为的法律属性尚未形成具有共识的权威界定。目前，学界主要存在两种不同的学理判断。一部分学者主张，此类“同物异价”的行为在性质上更接近“价格欺诈”[1] [2]。该观点认为，消费者享有对交易条件的基本知情权，而经营者未主动披露个性化定价机制，违背诚信原则，构成对消费者判断的干扰，使其在信息不完整状态下作出购买决定，本质上兼具价格歧视与价格欺诈的双重属性。与之相对应的观点则认为，这种个性化定价的做法与经济学中的价格歧视类似[3]。本文倾向于支持这一判断。从构成要件上看，尽管个性化定价可能导致消费者在未完全知悉的情况下作出交易选择，从而与欺诈的客观效果具有一定相似性，但我国现行法并未对个性化定价本身作出禁止性规定。此外，经营者主观上多不具备欺诈的故意，其根本目的在于通过算法识别消费者支付意愿，提出最可能促成交易的对价，而非故意误导或欺骗。在此意义上，个性化定价仍属“明码标价”范畴，并未虚构价格信息，其法律性质应界定为一种中性的价格歧视策略，而非具备违法性的欺诈行为。
2.2. 经济效果的双重性
2.2.1. 个性化定价的积极效应
数字平台针对不同用户实施个性化定价已非理论上的潜在风险，而是现实经济活动中日益普遍的现象。在李某某诉滴滴出行科技有限公司滥用市场支配地位纠纷一案1中，人民法院经审理认定，滴滴平台确实依据用户所使用手机型号等因素，在服务价格上实施了区别对待。然而，最高人民法院在该案终审判决中明确指出，此类具有相对差异的个性化定价行为本身并不构成滥用市场支配地位。应当认识到，该类定价机制实为大数据时代平台企业实现用户精细化运营的一种技术产物，其存在具有一定的合理性与积极意义。通过算法模型，平台能够针对不同支付意愿的消费者群体设定最具吸引力的价格水平，从而使部分支付意愿较低的消费者得以以低于统一定价、且更契合其心理预期的成本获取商品或服务。
此类个性化定价在确保价格仍高于企业边际成本、维持其合理利润空间的同时，显著提升了交易达成率与总体交易规模[4]。此种能够扩大市场输出、提升资源配置效率的正向经济效果，正是英国竞争与市场管理局(Competition and Markets Authority)在2013年发布的《在线个性化定价经济原理》报告中所提出的“产出扩张效应”(Output Expansion Effect)的体现。
2.2.2. 个性化定价的消极效应
正如前文所述，个性化定价在向低支付意愿消费者让利以促成交易的同时，往往在价格结构上对高支付意愿消费者形成一定程度的“消费者剩余提取”，甚至构成实质性的价格剥削。从消费者心理角度看，当用户察觉自身被收取高于其他消费者的价格，却获取完全相同的商品或服务时，极易产生被区别对待的不公平感。有学者将此种因价格不透明差异引发的心理反应称为“公平感剥夺效应”[5]。值得注意的是，即便部分消费者因享有更低价格而实际获益，其一旦知悉定价机制的存在，仍可能产生被平台操纵或欺骗的主观感受[5]。进一步而言，平台借助数据分析能力，以算法生成具有吸引力的价格，本质上构成一种价格诱导机制。在该机制作用下，部分消费者可能因临时性的价格刺激，产生原本并不存在的消费需求，进而完成非计划内的交易行为。此类引导不仅干扰消费者的理性决策过程，影响其购买心理与事后满意度，更可能激发其对平台定价策略的广泛不信任，甚至引发群体抵制行为，从而对消费关系与市场秩序带来更深层次的扰动。
3. 电商平台个性化定价的反垄断边界厘定
由于我国反垄断法律体系形成之际，算法驱动的个性化定价尚未发展为普遍的市场现象，立法过程中对其潜在竞争风险的前瞻性存在一定局限。这一立法上的滞后性，导致司法与执法机关在应对此类新型行为时，面临构成要件认定与竞争效果评估上的双重挑战。正因如此，在现行法律框架下对算法个性化定价展开系统的违法性界定，成为理论及实务界亟待推进的基础性工作。
参考我国反垄断法律实践中所形成的经典分析范式，对某一市场行为进行违法性判断，通常遵循以下递进式逻辑：首先，须明确经营者是否在相关市场中拥有支配地位；其次，需要甄别其所实施的行为是否构成对上述支配地位的滥用；最终，则应审慎考察该行为是否产生排除、限制竞争的实质性效果，且行为人无法提供符合经济效益或公共利益的正当抗辩理由[6]。本文亦将依循这一经过实践检验的分析路径，逐层剖析算法个性化定价在反垄断法意义上的违法性构成，以期为其法律定性提供清晰且可操作的判断标准。
3.1. 市场支配地位的构成
在自由竞争的市场环境下，平台企业通常享有自主定价权，此时反垄断执法机关对此一般持审慎态度，避免过度干预。对于那些市场影响力有限的普通平台而言，作为遵循市场规律的经济主体，其定价决策往往受到竞争环境的制约。这类企业很难长期推行明显偏离市场均衡水平的高价或低价策略，否则将面临客户流失和盈利能力下降的双重压力。正因如此，它们通常缺乏实施有效算法个性化定价所必需的市场控制力。
相比之下，能够成功推行此类定价模式的平台企业，往往具备相当程度的市场主导力量。这种力量主要体现在两个方面：一是对价格形成机制具有较强的干预能力，二是能够有效阻止消费者转向其他替代性产品或多个竞争性平台。随着数字经济的发展，关于如何界定市场支配地位的标准也需要与时俱进。数据资源的规模及处理能力是否应当作为认定市场支配地位的关键指标，学术界目前尚未达成共识。然而，观察市场实践不难发现，即使某些平台按照传统标准尚未达到市场支配地位，凭借其积累的数据资源和用户流量，仍然能够实施一定程度的算法差异化定价。对中小型企业而言，不仅难以成功推行这种定价策略，还要承担可能带来的用户流失风险，更重要的是，它们往往不符合反垄断法规制的主体资格要求。
由此可见，在平台经济生态中，市场支配地位既可以表现为对同业竞争者的显著优势，也可以反映为相对于交易对手方的议价能力优势。实施有效的算法个性化定价通常以具备此类市场力量为前提。
3.2. 限制竞争效果的评估
拥有市场支配地位的平台实施算法个性化定价，可能产生两类滥用行为：一是剥削性滥用，直接损害消费者利益，减少消费者剩余；二是排斥性滥用，产生排除限制竞争的后果[7]。就剥削性滥用而言，其核心在于平台利用信息不对称与算法优势，将价格提升至竞争水平之上，从而将消费者福利转移为自身超额利润。至于排斥性滥用，其危害更具结构性。若平台能够长期通过算法定价策略获取超额利润，而无需依赖服务质量提升、技术创新或效率改进，将显著削弱其参与实质性竞争的动力。这种“轻创新、重榨取”的盈利模式一旦在行业中蔓延，将引发负面示范效应，导致整个市场陷入“竞次”局面，即企业不再致力于通过更好服务赢得用户，而是竞相投入更隐蔽、更高效的剥削性定价技术。从长远看，这种趋势将抑制行业的技术进步与动态效率，损害健康的竞争文化，最终导致市场机制配置资源的功能受阻，整体经济活力下降。
3.3. 正当理由的审慎认定
对于在相关市场中占据主导地位的平台企业，其运用算法实施的个性化定价是否具有《反垄断法》所认可的正当理由，需结合具体市场环境进行仔细分析。在实践层面，主要可从以下两种典型情况加以判断：
第一种情况是，如果该行为是为了合理应对市场竞争而采取的措施，则可能被认定为具有正当理由。在竞争活跃的互联网领域，若其他竞争者已广泛采用个性化定价策略，使该平台面临真实的竞争压力或用户流失风险，此时平台为维持自身经营所采取的对等定价行为，只要能够证明其目的是保持合理的市场地位，手段符合行业常规做法，且没有超出应对竞争所需的合理范围，则可以认为具备正当性。
第二种情况是，如果价格差异确实反映了经营成本的实际差别，也同样具有正当理由。虽然算法定价通常依据用户的消费意愿、购买力等非成本因素来设定不同价格，但如果平台能够证明价格差异实际上来自于提供服务过程中产生的不同成本——比如因送货距离远近、服务时间差异或订单特殊要求等因素导致的运营成本变化，并能提供相应的财务记录或数据作为证明，那么这种基于真实成本差异的定价就具有经济合理性，可以作为有效的正当理由进行抗辩。
4. 个性化定价的反垄断规制路径构建
尽管反垄断法常见的规制方式是违法行为产生后通过罚款或者让责令停止违法行为进行相对应的惩戒，但想要尽可能彻底地解决个性化定价存在的法律漏洞则需要其他部门法与监管机制[8]的协同推进。
4.1. 《消费者权益保护法》的知情权与公平交易权补强
在构建针对个性化定价的法律规制体系时，最为直观且紧迫的，当属《消费者权益保护法》与《反垄断法》的协同推进。个性化定价行为的作用终端直接指向消费者，其产生的权益侵害效应也最为显著。因此，将侧重于个体权益救济的《消费者权益保护法》与着眼于市场竞争秩序整体维护的《反垄断法》相结合，形成规制合力，具有充分的法理与实践合理性。
如前文所述，个性化定价的运行机制在相当程度上侵蚀了消费者的知情权。在平台通过算法对用户进行隐性分层、并据此施加个性化价格的过程中，消费者往往对自己被划入特定“支付意愿区间”这一关键事实无从知晓，更无法理解其最终获得的产品对价是如何形成的。这种基于信息不对称的交易环境，使得消费者的选择在实质上并非出于完全自主的意志。
进一步而言，该行为亦对消费者的公平交易权构成了损害。我国《消费者权益保护法》明确将公平交易列为核心规制内容，其中即内含着对“价格合理”的实质性要求。对此，“价格合理”不能仅作狭义理解，即不应局限于考察价格与商品成本或市场一般水平是否相符，更应延伸至对不同消费者就同一商品、同一条件下所支付价格的横向比较合理性。当相同或类似的交易情境出现显著且不公允的价格差异时，即便单个交易中的价格在成本收益层面看似“合理”，其行为也可能构成对公平交易权的潜在侵害。这种侵害正是《消费者权益保护法》与《反垄断法》在规制个性化定价时能够形成功能互补的连接点——前者为受损害的个体提供救济渠道，后者则从市场结构层面预防和制止可能导致系统性不公正的交易机制。
4.2. 《个人信息保护法》下数据处理的合规锚定
个性化定价机制有效运行的前置条件，在于对具有不同消费偏好与支付意愿的用户群体进行精准识别与分类。这一分类过程所依赖的数据基础，正属于《个人信息保护法》所规制的个人信息范畴。一般而言，平台所收集的用户信息越全面、越细致，其构建的用户画像便越精确，进而通过算法模型生成的报价也越能针对特定消费者产生有效的消费引导作用。
鉴于此，对个性化定价行为开展反垄断规制，必须高度重视其与个人信息保护法律体系之间的内在关联。为实现有效监管，应在数据收集环节严格贯彻必要性与最小化原则。例如，平台在采集用户身份标识、通讯内容、行为轨迹等敏感信息时，必须受到《个人信息保护法》所确立的“告知–同意”框架与目的限定原则的严格约束。信息处理者不仅需明示个人信息的使用目的、方式和范围，还应在用户同意的基础上，将数据用途严格限定于实现产品或服务核心功能所必需的范畴之内，不得将用户信息任意用于实施不合理的价格差异化策略。通过强化个人信息权益保障，可在数据源头削弱平台实施过度价格歧视的能力，从而有效抑制个性化定价可能引发的竞争损害与消费者剥削，为反垄断法在数字市场中的有序介入提供坚实的制度支撑。
4.3. 《电子商务法》框架下的透明度与算法义务设置
前文所提到的“公平感剥夺效应”指出即使是以相较于其他人更低的价格获取商品的消费者也会因为对个性化定价算法的不知情而感到不公平从而产生抵触购买的消极心理。这样的心理与行为显然是对算法的不信任和平台的不信任。从此视角出发，于《电子商务法》框架内构建系统且具操作性的算法透明度要求，具有显著的必要性。具体而言，平台应通过设置合理的披露机制，向消费者说明其定价策略的基本逻辑与价格构成方式，使消费者在交易过程中享有一定程度的知情与参与空间。已有研究指出，适当的透明度建设有助于缓解信息不对称引发的信任危机，维护消费者对数字市场的整体信心[9]。然而，算法透明度不应停留于原则性宣示，而应进一步明确其具体程度与实现路径。从制度构建的层次性出发，可将其划分为如下四个渐进层面：其一，基础知情，即平台应告知消费者其适用个性化定价机制这一事实；其二，方式说明，即进一步揭示定价所依据的具体维度，如用户活跃度、设备类型或平台依赖程度等，抑或是通过差异化优惠券实现的实质区别定价；其三，依据阐释，即要求平台说明定价算法所依赖的核心参数与权重逻辑，例如历史消费能力、偏好标签等；其四，全面公开，即在技术可行与商业合理的前提下，向个体消费者展示其所在用户群体及其他参照群体所面对的价格区间，使其能在充分信息基础上作出理性决策。通过构建这样一种多层次、阶梯式的透明度体系，方能在尊重商业自主权的同时，切实保障消费者的知情权与选择权，为平台经济的可持续信任建立制度根基。
5. 结语
电商平台算法驱动的个性化定价，是数字经济发展中技术与市场深度融合的产物，兼具效率提升与权益侵害的双重面向。本文通过对个性化定价行为法律属性、经济效应及反垄断边界的研究，揭示其既可能通过精准定价促进资源配置效率，也存在加剧信息不对称、侵蚀消费者公平感、甚至抑制市场竞争的潜在风险。在现行法律框架下，单纯依靠《反垄断法》难以全面回应个性化定价所带来的复杂挑战。必须构建以《反垄断法》为核心，《消费者权益保护法》《个人信息保护法》《电子商务法》协同发力的多元规制体系：通过强化消费者知情权与公平交易权保障，夯实数据处理的合规基础，并建立算法透明度与解释义务机制，从而在激励创新与防止滥用之间寻求合理平衡。
未来，随着算法技术的迭代与平台经济的持续演进，反垄断执法与司法实践也需保持动态适应性与前瞻性。唯有在法治轨道上厘清平台行为的合理边界，才能在促进效率、维护公平、保障权利三者之间建立可持续的良性互动，最终推动我国平台经济在规范中发展、在创新中前行。
NOTES
1(2024)最高法知民终452号。