1. 引言
平台经济的兴起是数字经济时代最显著的特征之一。电商平台通过整合数据、算法与算力，极大地提升了交易效率，改变了传统消费模式。然而，技术在赋能商业的同时也带来新型治理挑战，其中，电商平台利用算法技术对消费者个人数据进行深度分析，在“利润最大化”的目标驱动下，算法天然倾向实施价格歧视。需要厘清的是，算法价格歧视并非经济学意义上的合理差异定价，而是平台经营者通过掌握消费者的个人偏好数据，并加以分析、挖掘与检索，利用消费者与经营者之间的信息不对称，就同一商品或服务向不同消费者索取不同的售价，并且该定价差别不反映成本差别[1]。
算法与数据的应用放大了平台与消费者之间的信息鸿沟，平台为追求更高利润，把价格歧视做得日益精细，既严重侵蚀消费者的知情权与公平交易权，也扰乱了市场竞争秩序。消费者在信息获取、交易机会、选择能力和维权途径等方面处于明显劣势，难以实现自我救济。因此，亟需通过法律手段加强对算法价格歧视的规制，维护市场公平与消费者权益。
2. 算法价格歧视的成因、特征与危害
2.1. 算法价格歧视的成因
算法价格歧视是技术、数据与资本共同作用的结果。首先，数字技术的发展是关键。大数据的发展与机器学习算法，使得平台能够收集处理海量用户数据，进行精准的用户画像，并预测个体支付意愿，以此来把握和分析不同客户群体的消费需求和行为，并在此基础上对客户提供相应的商品或服务[2]。其次，数据要素的垄断是基础。平台凭借其市场优势地位，广泛收集消费者的个人信息、消费习惯、浏览记录、地理位置等数据，形成数据池。数据由此转化为一种结构性权力[3]，使平台在信息占有上处于绝对优势。需要指出的是，即便是技术偏在性导致算法价格歧视，法律仍应对于消费者权益受到的实质损害进行价值判断，加大保护力度。最后，资本逐利的本质是动因。平台企业以利润最大化为核心目标，算法价格歧视成为其攫取消费者剩余、获取超额利润的直接工具。技术、数据与资本三者结合，使算法价格歧视在平台经济背景下呈现出难以避免的市场必然性。
2.2. 算法价格歧视的特征
相较于传统价格歧视，算法价格歧视呈现出显著的新特征：一是隐蔽性。算法运作的“黑箱”特性使得定价过程不透明。消费者既无法知晓个人数据何时被采集、如何被清洗与标注，也难以洞察平台依据何种变量作出最终定价，消费者只能通过互相之间的偶然比较来发现价格的差异[4]。二是动态性。算法得出的价格可以做到“千人千面”，随着科技的不断进步，算法也已经悄无声息地做到了“一人千面”，针对同一消费个体，对其消费习惯进行标签化，算法模型依此进行调整和修改，以至于实现在任何时间段，根据消费者的某一指令，及时准确地推送最优的定价方案。三是普遍性。移动互联网与跨境数字基础设施的普及，使算法价格歧视突破行业与地域边界，成为全域风险。无论境内还是海外、零售还是服务，消费者一旦接入平台生态，即可能被纳入全球定价链，成为算法歧视的潜在对象。自由贸易与全球电商的纵深融合，进一步放大了歧视的覆盖半径，算法价格歧视遂由局部现象演变为系统性、跨国界的普遍议题。
2.3. 算法价格歧视的危害
1) 消费者知情权受损
消费者的知情权是消费者对商品服务交易过程相关情况应当知晓的权利。根据《消费者权益保护法》第8条，消费者享有知悉其购买、使用的商品或者接受的服务的真实情况的权利。消费者有权让经营者提供价格情况，当然包括差异化定价的情况[5]。
然而，数据时代的到来，使消费者知情权的实现迎来更多挑战。首先，消费者无法预知浏览过程中哪些数据被持续抓取、将被用于何种目的，更无法评估个人信息与隐私的泄露风险，此类疑问并非一份格式化的“知情同意授权书”所能解答。其次，消费者无从获知定价规则，只能借助平台推送的历史价格判断高低，而所谓优惠往往只是高价的掩饰，消费者被锁定于商家单方设定的价格框架，最终沦为价格歧视的对象。最后，平台以涉及商业秘密为由限缩披露范围，导致披露的信息数量不足、质量不高，消费者因信息缺损而无法基于真实价格作出判断和消费决策。
2) 消费者公平交易权受损
消费者的公平交易权是指其在同等交易条件下获得平等对待、以合理对价取得商品或服务的权利。根据《消费者权益保护法》第10条，消费者享有公平交易的权利。消费者在购买商品或者接受服务时，有权获得质量保障、价格合理、计量正确等公平交易条件，有权拒绝经营者的强制交易行为。经营者不得利用算法对交易条件相同的消费者实行差别定价，“千人千价”显然构成对该权利的直接侵害。
电商平台以“杀熟”形式对消费者实施的价格歧视，违反了市场交易公平原则，直接侵害了消费者的公平交易权。其通过算法画像与差异化定价压缩信息供给，限制了消费者自主选择权，当消费者无法获知真实价差时，其只能被动接受较高报价或在信息缺损下作出不利选择，公平地位随之削弱。消费者既缺乏有效比价渠道，也难以知悉同一商品的定价规则，必要交易条件被平台单方隐匿，公平交易权遂因信息不透明而遭受实质损害。
3) 破坏市场发展秩序
算法价格歧视对市场竞争秩序的破坏具有结构性、系统性和长期性。首先，算法价格歧视可能诱发不正当竞争[6]。平台借助大数据与机器学习实施差异化定价，其目的并非提升交易效率或促进动态竞争，而在于攫取消费者剩余、获取“算法超额利润”。在此逻辑下，数据与算法被异化为排挤竞争对手、巩固市场地位的策略工具，传统以价格、质量和服务为主轴的竞争范式被数据优势替代，竞争过程偏离公平轨道。其次，算法价格歧视也可能产生排除、限制竞争的不利影响。逐利本性驱使平台持续扩大数据入口并优化算法模型，以进一步放大歧视效果。资源过度配置于算法壁垒，导致产品创新、服务质量提升及供应链优化投入相对缩减，市场进入门槛随之抬高。中小经营者因数据规模与算法能力双重劣势被系统性边缘化，潜在竞争受到抑制，平台责任感与公共性同步弱化。最后，从经济学视角看，算法价格歧视通过实时个性化定价，使同一商品在同一时段呈现多重新价格，价格脱离边际成本与总体供需，失去信息载体功能。根据美国经济学家乔治·阿克尔罗夫的柠檬市场理论，严重的信息不对称会导致市场失灵，优质商品被劣质商品驱逐。算法歧视加剧了信息壁垒，使得价格信号失真，消费者无法通过横向比价做出最优选择，生产者亦难以依据失真信号调整产量与投资决策。可能引发类似的劣币驱逐良币效应。长此以往，市场将由供需与价格的竞争转向算法与数据的竞争，价格机制在资源配置中的核心地位被削弱，整体经济效率与福利水平下降，数字市场的健康秩序面临系统性风险。
3. 电商平台算法价格歧视法律规制的现实困境
3.1. 实体法规制层面，违法认定标准模糊
一方面，差异化定价的正当性与违法边界不清。差异化定价并非当然违法，其基于需求弹性、成本差异或产品版本的价格区分在经济学上具有效率正当性。它可提升资源配置效率、激励创新并扩大消费者剩余。平台利用算法绘制个性化消费肖像，在无碍公平竞争的前提下实施动态定价，通常被视为合理商业策略。然而，正当差异化定价与非法算法价格歧视的临界点，即何时价格差异构成对同等交易条件消费者的不公平待遇，现行立法未给出可操作的量化指标，导致执法与司法审查标准浮动。司法实践中，同等交易条件，成为争议焦点。法院倾向于认可成本差异即构成不同交易条件，从而排除歧视成立。如在汪某与优酷公司网络服务合同纠纷案中1，法院明确价格歧视需满足“交易对象相同”与“交易条件相同”(指对价格有直接影响的因素)，且仅当交易条件一致时价格比较才有意义；因原告汪某主张的IOS端比安卓端VIP服务费高4元，实为苹果公司收取30%服务费导致两端交易条件存在实质性差异，故法院未支持其诉求，认定不构成价格歧视。而规则留白增加了平台以“个性化服务”“渠道成本”等事由抗辩的空间。若商家区别定价的基础属于不同的交易条件，则不能认定价格歧视。即无论消费者是否知情，亦不能成为平台脱责事由。
另一方面，主观与客观要件的认定存在困境。算法自动决策的“黑箱”特征使主观故意难以被证实。监管者需穿透技术层证明经营者具有利用数据优势剥夺消费者剩余的意图，但源代码、特征权重及实时数据流的不透明为举证设置了高墙。客观上，价格歧视可被包装成“系统波动”“促销策略”或“个性化优惠”。因此，即使经营者实施了算法价格歧视行为，算法运行的复杂性、技术性和隐秘性也容易导致算法价格歧视在主客观认定上面临困境。实务中，经营者可以利用算法技术将价格歧视隐藏，或以价格波动、系统问题等理由进行推脱，现有的规范性文件尚未完全涵盖算法价格歧视行为的认定标准。
3.2. 司法救济层面，消费者救济渠道有限
一方面，举证责任分配对消费者不利。“谁主张，谁举证”是民事诉讼的一般原则。在诉讼中，消费者需承担举证责任，然而，在算法价格歧视案件中，由于算法黑箱等技术原因，消费者无法掌握算法的设计机制，证据如算法模型、定价逻辑、用户数据等均掌握在平台手中，处于技术弱势的消费者难以获取和保存有效证据。电商平台上价格的时效性也增加了证据固定的难度。高昂的维权成本与渺茫的胜诉预期使得消费者个体诉讼意愿低下。
另一方面，公益诉讼制度供给不足。消费者个体诉讼面临重重障碍，而现有的公益诉讼制度作用尚未充分发挥。虽然消费者协会可提起公益诉讼，但面对算法黑箱与海量数据，其取证和诉讼能力仍显不足。检察公益诉讼在消费者保护领域的适用尚在探索中，受案范围、诉前程序与举证责任移转规则尚未定型，难以形成规模效应。现行民事责任以补偿性赔偿为主，缺乏惩罚性赔偿或高额罚款的威慑，平台在“算法超额利润”与“有限赔偿”之间进行理性计算，歧视行为难以有效遏制。
3.3. 监管执法层面，预防与惩处机制滞后
一方面，监管客体复杂与职能交叉。监管对象复杂与技术能力不足，算法价格歧视横跨价格监管、市场监管、反垄断、网信、工信等多个部门，形成多头共管却主次不明的治理格局。多部门在数据归属、定价行为与竞争效果评估上职责重叠，信息孤岛与执法缝隙并存，导致“谁都管、谁都不管”的协同低效。并且，现有监管队伍普遍缺乏对深度学习模型、特征工程与实时竞价机制的系统性认知，面对黑箱算法难以完成代码层审计与因果推断，执法停留于形式化约谈与事后整改，监管显著滞后。
另一方面，事前预防缺位与事后威慑不足。制度层面尚未建立强制性的算法备案、透明度评估与独立审计框架，监管主要依赖投诉举报的事后响应。《电子商务法》第七十七条对不合理差别待遇设定的最高罚款相较于平台因歧视定价获得的超额利润微不足道，违法收益远高于违法成本，行政处罚的威慑效果被大幅稀释，难以形成有效的事后震慑与事前遏制。
4. 完善电商平台算法价格歧视法律规制的路径构建
4.1. 实体法层面，细化违法性认定标准
首先，在违法性认定上，平台经营者具有市场支配地位本身并未违反法律规定，只有在经营者无正当理由滥用市场支配地位，对条件相同的消费者实行差别待遇，损害消费者权益和市场公平竞争时，才会为法律所禁止。为划清合法自主定价与违法算法歧视的边界，法律应将正当性嵌入平台义务体系，一是事前披露，以显著、可理解的方式告知消费者差异化定价的存在、依据及价格区间；二是事中选择，提供一键关闭或退出个性化定价的便捷渠道，确保消费者拥有实质选择权；三是事后反馈，建立申诉与纠错机制，对消费者异议在合理时限内予以回应并调整价格。
若平台履行了上述义务，消费者在充分知情且自愿的情况下接受高价，则差价应被视为放弃同价请求权的对价，不构成侵权；反之，若披露不足或消费者无实质退出可能，则差额部分即构成强制交易，平台须返还溢价并承担惩罚性赔偿责任。此类制度安排既能防止过度干预正当价格竞争，又可通过信息披露与选择权保障，将歧视性定价的负外部性内部化，避免消费者信任流失及宏观消费动能下降。
其次，为降低执法不确定性，应明确构成违法的算法价格歧视须同时具备以下要件：1) 经营者主动使用算法技术；2) 针对同一商品或服务；3) 交易条件相同(已排除成本、税收、法定费率等合理差异)；4) 对不同消费者设定不同价格；5) 缺乏正当理由(如针对新用户的首次优惠、限时秒杀等)。要件齐备即推定违法，平台负有反向举证责任。其中，对于交易条件是否相同这一争议焦点，应引入实质性影响标准，即只有对价格形成具有显著边际影响的因素，如边际成本、渠道费率、税收负担等才能构成合法差异理由。纯粹形式差异，如终端显示样式、非必要支付通道、会员等级标签等不得作为抗辩依据，以防止平台通过条件包装规避监管。通过“五项要件 + 实质性影响”的刚性框架，执法机关可在早期阶段快速识别并拦截明显歧视行为，同时为平台保留基于成本差异或效率提升的合理定价空间，实现消费者保护与竞争激励的动态平衡。
4.2. 程序法层面，拓展消费者救济渠道
首先，实行举证责任倒置。鉴于算法黑箱与数据垄断造成的结构性信息不对称，在算法价格歧视纠纷中，有必要优化举证责任的分配规则并辅以配套程序保障，应将是否存在价格歧视行为以及该行为是否具有合理性的举证责任分配给作为强势方的平台经营者。消费者只需提供初步证据，如不同用户在同一时间点的价格截图，即完成表面证明义务。平台则须在指定期限内就“价差基于合理成本差异”及“已履行充分告知与选择权保障”承担说服责任，且平台的说服责任应达到高度盖然性标准，若算法日志无法通过第三方可解释性审计，或成本差异明显偏离行业公允区间，或告知义务流于形式，则推定歧视成立。此举以过错推定方式抬高违法成本，将技术壁垒转化为平台自身的合规压力，契合消费者保护的价值取向。
为实现以上效果，需配套具体的程序规则：1) 初步举证责任：消费者需提供存在价格差异的初步证据，如在同一时间点、针对同一商品或服务的不同用户价格截图或录屏。2) 平台披露范围：举证责任倒置后，平台需披露的信息应包括：① 定价算法的基础逻辑与主要决策变量(如用户画像标签、供需情况等，可不涉及源代码)；② 涉诉消费者群体的个性化定价数据记录；③ 证明价格差异符合成本差异或具有其他正当理由的说明材料。3) 证明标准：平台的证明责任应达到“高度盖然性”标准，其提供的证据需清晰、有说服力地证明差价合理性。4) 商业秘密保护：为平衡各方利益，可引入有限披露原则和第三方审计机制。即敏感算法数据可仅向法院或法院指定的、签订保密协议的独立技术专家公开，由专家出具审计报告，以此解决“算法黑箱”难题同时保护平台核心商业秘密。
其次，提高消费者公益诉讼程序的利用率与主体扩容。一是拓展检察公益诉讼的应用，明确将算法价格歧视侵害众多消费者合法权益的行为纳入检察民事公益诉讼的受案范围，检察机关可利用其调查取证的优势，有效应对算法黑箱带来的证据难题。二是适当扩大保护消费者权益的民事公益诉讼主体的范围，适当引入其他民间消费者权益保护社会组织作为诉讼主体，发挥其自身优势。实现消费者保护、竞争秩序维护与司法资源节约的多赢效果。
4.3. 监管执法层面，推动协同治理
首先，明确监管主体与职责。面对算法价格歧视跨部门、跨技术、跨场景的复合属性，建议建立由市场监督管理部门牵头，网信、发改、工信等部门协同的联合监管机制，一次性厘清数据归属、定价行为、竞争效果与税收监管的职责边界，建立“统一入口、分类处置、信息共享、结果互认”的闭环流程。同时，应加快监管科技能力建设，联合监管部门应统筹建设算法价格歧视监测预警云平台，通过分布式爬虫实时抓取全网商品前端价格，结合虚拟用户集群比对、统计显著性检验和异常检测模型，主动识别同质商品、同时段、异质价线索，触发分级处置，轻微异常自动下发行政提示函，重大嫌疑立即冻结算法更新并启动正式调查，实现事前预警、事中阻断、事后追责的全链条覆盖。
其次，构建多元共治体系，把政府监管、平台自律与社会监督压缩进同一治理框架。一方面，鼓励行业协会制定行业准则，加强平台自律。细化禁止特征变量列表、价格差异合理区间、纠偏时限和违约责任，违约企业列入公共信用黑名单并在融资、招投标、上市等环节实施联合惩戒。另一方面，通过宣传教育，提升消费者的数字素养和维权意识。同时，建立畅通的投诉举报渠道，发挥社会监督作用，对内部员工吹哨人实施严格的就业保护与身份保密，形成企业履责、政府赋能、社会参与、人人监督的协同治理生态。
5. 结论与展望
电商平台算法价格歧视是数字经济发展到一定阶段的产物，其法律规制是一项复杂系统工程。本文研究表明，当前法律体系在应对这一新型挑战时，在实体认定、司法救济和执法监管等方面均存在显著困境。要有效地规制算法价格歧视，不能简单地一刀切禁止，而应转向效率兼顾公平的动态平衡框架。未来的规制路径应当坚持包容审慎与底线监管相结合的原则。一方面，通过细化法律认定标准、优化举证责任、强化平台透明度义务和完善监管工具，织密法网，提升规制效能。另一方面，需要推动形成政府、平台、行业组织、消费者和社会公众共同参与的多元共治格局，特别是要强化平台的主体责任和内生性合规动力。
技术的进步永不停歇，算法的演进也会持续带来新的法律问题。这意味着对算法价格歧视的法律规制不可能一劳永逸，而需要立法、司法、执法机关与学术界、产业界保持持续沟通与互动，动态调整规制策略，在鼓励技术创新与保护公民基本权利、维护市场公平之间寻求最佳平衡点，最终推动平台经济在法治轨道上实现高质量发展。
NOTES
1北京市互联网法院(2022)京0491民初11622号民事判决书。