平臺大數據“殺熟”的反壟斷規制困境與路徑優化

摘要：平臺大數據殺熟會對市場其他經營者產生排擠效應、剝削效應、抑制創新，有可能落入反壟斷法所禁止的差別待遇行為。然而，大數據“殺熟”面臨著“犯眾怒而無規制”的狀況，尤其表現在差別待遇的違法性構成要件認定困難、監管機構難以突破算法“黑箱”進行規制，以及消費者基于信息劣勢難以有效舉證等問題，亟待厘清。基于此，當前應首先明確適用濫用市場支配地位的要件；其次，構建吹哨人與守門人制度，并利用高科技手段推動反壟斷穿透式監管；最后，立足消費者利益視角，建立以公益訴訟、舉證責任倒置、專門申訴渠道為核心的行為救濟機制。

關鍵詞：大數據殺熟；反壟斷；差別待遇；舉證責任

一、問題的提出

半個多世紀以來，信息技術與社會的全面融合，衍生了諸多新型場景化應用。大數據算法技術作為新生事物具有兩面性，在對互聯網經濟帶來增長的同時，也為平臺經營者濫用大數據算法實施“殺熟”行為埋下了伏筆。從2000年亞馬遜被曝出對新、老用戶進行差異化定價風波，到2020年“美團會員被割韭菜”事件，平臺經營者直接或隱蔽地收集到大量用戶數據，利用大數據和云計算技術建立個人用戶畫像，最終利用算法模型對不同消費者實施差異化定價，從而產生蠶食消費者剩余、扭曲競爭市場的消極影響。在學界，大數據“殺熟”的行為定性引發爭議，主流觀點認為該行為本質上是一種新型的價格歧視，理應受到法律的規制，當前的《中華人民共和國價格法》（以下簡稱《價格法》）沒有對何為具有市場支配地位的經營者進行充分解釋，《中華人民共和國電子商務法》（以下簡稱《電子商務法》）無法涵蓋“殺熟”所有類型，《中華人民共和國消費者權益保護法》（以下簡稱《消費者權益保護法》）對用戶權益的救濟效果有限，《中華人民共和國反壟斷法》（以下簡稱《反壟斷法》）、《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》（以下簡稱《平臺反壟斷指南》）雖然明確了對大數據“殺熟”的監督管理方式，但在具體落實過程中仍存在諸如立法模糊、缺乏體系、可操作性不強等漏洞，亟待思考。基于此，本文擬從大數據“殺熟”的概念和表現入手，對其產生的原因和本質進行分析，得出對其進行管理監督規制的重要性和必要性，并對現階段規制的難題進行分析，探求該行為的反壟斷規制的優化路徑，從而更好地促進數字經濟健康、有序發展，有效維護消費者權益。

二、平臺大數據“殺熟”的基本邏輯

近年來互聯網經濟的發展日新月異，專業化、平臺化趨勢明顯，例如網絡購物、出行住宿等專業化服務均催生了一批網絡服務平臺。這些平臺以互聯網技術為基礎，借助“大數據＋算法”的核心運行邏輯，對經濟社會的發展起到了顯著較大的推動作用。平臺會不斷收集消費者的各項信息數據，通過算法來推演消費者的各項消費行為，獲取其消費傾向等重要信息，并以此為基礎對不同消費者進行差異化的定價，從而引起“殺熟”問題。

（一）平臺大數據“殺熟”的行為解構

對平臺大數據“殺熟”行為的規制，需要首先厘清此類行為的基本結構，當前可從主體要件、主觀要件、行為要件及結果要件予以分析，具體如下：

第一，主體要件。我國差別待遇的實施主體限定為具有市場支配地位的經營者。該條可以解釋為經營者只有具備市場支配地位，才能實施大數據“殺熟”的行為。理由在于：擁有這種優勢的經營者一方面可以在上下游競爭市場中獲利，另一方面還能在水平競爭市場中了解生產動態，洞悉營銷爆點，把握終端脈動。而壟斷合謀并未強調責任主體的支配地位，從《反壟斷法》的角度來看，只要是與其他經營者參與了壟斷合謀，不論經營者是否具備市場支配力量，就可以認定其行為的違法性。

第二，主觀要件。大數據“殺熟”行為的主要目的在于網絡平臺之間爭取消費者的商業競爭。若是經營者為了給消費者提供最優選擇、增強用戶體驗，大數據技術的確是提升的有效手段；而若經營者追求更多的消費者剩余，大數據技術則成為實現壟斷的“幫兇”。事實上，經營者可能或者必然會剝奪更多的消費者剩余以最終實現利潤最大化。若經營者逐利的不正當圖謀超過為消費者增強福利的效果，便認定其主觀上具有違法性。

第三，行為要件。互聯網平臺企業實施大數據“殺熟”行為的方式有二：其一是差別定價。互聯網平臺公司基于對消費數據的分析，在獲得消費者最大支付意愿后，為其量體裁衣設置不同的價格，而且往往“熟人”價更高，如會員價高于非會員價，通過調整價格的策略逐步提高用戶的消費水平。其二是壟斷合謀。互聯網平臺通過大數據和計算機技術將篩選和整合后的消費者信息共享給其他相關平臺，使得消費者在其他軟件上接收的產品或服務的價格相似，從而形成隱蔽式的算法合謀。

第四，結果要件。平臺大數據“殺熟”包含著對微觀主體的損害和對市場競爭秩序的損害。當平臺經營者通過大數據技術對用戶的購買力進行分析，從而制定出最優的價格，同時也可以利用“鎖定效應”，使消費者產生依賴，進一步加強其市場力量，導致即使新的競爭者提供了更加創新、優質的產品，仍然無法與在先平臺競爭。長此以往，這會降低行業內的競爭，使其自身和其他競爭者進行產品和服務創新的動力減弱，消費者無法獲得更為優質的服務，最終降低消費者的長期福利水平。

（二）平臺大數據“殺熟”的性質廓清

大數據殺熟的法律屬性是對其規制的前提要件，而學界對于大數據殺熟的定性存在價格欺詐說、價格歧視說兩種爭論。

支持價格欺詐說的學者主張，平臺經營者在主客觀上均構成價格欺詐行為，其主觀上抱有欺詐的故意心態，客觀上也進行了針對不同消費者的差異定價行為，致使消費者知悉真實價格權利遭到侵害。消費者基于對經營者的信賴而產生了交易行為，但是事實上在定價方面被區別對待，在沒有主觀認識的情況下支付了比其他人更多的對價，其財產權被侵害。這種行為明顯違反了我國《價格法》等法律法規的規定，因而大數據“殺熟”足以構成欺詐行為。

持價格歧視說的學者則認為，大數據“殺熟”具體表現為互聯網平臺通過其特定的算法對不同用戶進行標簽化分類后，實現消費者之間信息隔離的一級價格歧視的行為。“殺熟”與“歧視”二詞帶有貶義傾向，然而經濟學與經濟法的解讀略有出入。經濟學以定價差異的不同為分類基礎，將該行為分為三級：一級價格歧視主要表現為所有的消費者都依據賣方制定的價格進行交易的行為。也就是說，消費者所支付的對價是以其最強烈的支付意愿為基礎的，交易以此為基礎而實現，此時消費者剩余被全部剝奪。在傳統的市場交易之中，賣方難以完全知悉消費者的支付底線，但是在大數據技術的加持下，這種歧視行為發生的概率不斷增大。二級價格歧視則是以購買的數量為分類標準，實施“團購價”等定價策略的行為。三級價格歧視則是以消費群體為區分，對其進行差異化定價的行為，如只對用戶作年齡區分。由此可見，在界定大數據“殺熟”的法律屬性時，當平臺商家為了追求“一人一價”“千人千價”的效果，在壟斷市場上利用算法技術規避良性競爭并造成經濟損害，此時便具有了一級價格歧視的負外部性和違法性。

在上述論證中，價格欺詐說的觀點存在理論解釋的困境。在大數據“殺熟”中，平臺經營者實際上沒有采取虛假手段，且向消費者提供的商品或者服務信息均有效且真實。并且鑒于經營者與每一位消費者產生的交易行為等信息，諸如交易價格、數量信息等均涉嫌商業機密，經營者未公示其他消費者的交易價格不違反誠實信用及應盡的價格信息告知原則。若平臺經營者在主觀上并不具備價格欺詐的心態，僅僅是利用設定的特定算法針對不同消費者進行有區別的定價行為，外觀上仍屬于“明碼標價”。從這個意義上來看，最多可以認為其對消費者的知情權造成了一定的損害，但是不符合《價格法》所規定的價格欺詐的構成要件，難以認定其違法性。并且，由于法律固有的滯后性加之互聯網平臺經濟的迅猛發展，雖然未直接禁止經營者通過信息技術等手段對消費者進行精準畫像進而差異化定價，但是其中的部分規定，例如從“對具有同等交易條件的其他經營者實行價格歧視”等法條中也可以看出法律對于該行為的價格歧視的定型。同時，依據《平臺反壟斷指南》的規定，可以將不正當的差別定價行為認定為價格歧視行為。

綜上所述，大數據“殺熟”這一行為本質上侵犯了消費者對于該產品，乃至該類產品的價格知悉權，但是這并未在我國現行《價格法》及其相關法律法規的規定之中，從該行為的價格歧視的本質來看，應當將大數據”殺熟”明確為算法價格歧視，從而納入反壟斷監管框架以實現更有力的規制。

（三）平臺大數據“殺熟”的危害表征

數字經濟下，部分平臺經營者往往將技術變為其牟取不當得利的手段，把大數據用作“害民”“殺熟”的兵刃，嚴重破壞市場競爭、損害消費者福祉、抑制市場創新，危害尤巨。

1.損害市場競爭秩序

大數據“殺熟”帶來的算法對撞和趨同可能會加劇市場的雙向波動。一方面，在線商務平臺通過提供中介服務，在創業初期占領市場，在吸引到一定數量的固定客戶群體和常駐經營者后開展自己的業務。平臺權力的擴張對于平臺內入駐的經營者而言，代表著若要獲得平臺的推薦，要么繳納作為提高搜索排名的廣告費，要么從每筆交易的成交金額中抽取一定比例作為平臺處理費。如果日益增長的交易需求都需要依賴平臺中介進行，那么其作用遠不止“牽線搭橋”，而更像是“操盤控局”。此時，就會對平臺內入駐的經營者的經營自主權帶來重大威脅，如果任由其發展下去，必然破壞平臺內經營者公平競爭的機會，阻礙行業發展。另一方面，大數據“殺熟”這種差別化定價機制勢必會被其他經營者察覺并模仿，促使更多經營者參與到“殺熟”行為之中，破壞市場公平競爭的模式。此外，部分經營者也會利用數據優勢分析潛在競爭對手的交易習慣，并在競爭對手最低價格可接受度的臨界處給予優惠，以低價格吸引潛在的消費者，從而不當攫取市場份額。可見，平臺可將數據優勢轉變為競爭優勢，并且為其他經營者進入這一市場設置不當的壁壘，對其參與公平市場競爭造成不利影響，損害市場競爭秩序。

2.消費者福利損害加劇

大數據“殺熟”與新修訂的《反壟斷法》強調維護消費者利益的立法目的背道而馳，其對消費者的知情權、公平交易權以及個人信息保護都有較大的損害。第一，對消費者各項信息的搜集和利用是大數據“殺熟”的基本特征之一。在信息收集的過程中，商家可憑借算法技術和數據資源優勢地位輕易獲取消費者的個人信息，包括姓名、年齡、身高、體重、肖像和歷史購物記錄等。《個人信息保護法》第13條強調消費者對其個人信息享有控制權。因此，未經消費者的同意，收集、使用、加工、傳輸其個人信息，涉嫌侵犯消費者個人信息權。第二，差別定價是大數據“殺熟”的另一個基本特征。為追求自身利益最大化，商家會向消費者隱瞞可能出現的價格差異，進而使消費者誤以為自己的付款價格與其他消費者的付款價格相同。從《消費者權益保護法》第8條第1款的規定來看，消費者對其所購買的商品和服務具有知悉其真實情況的權利。故而，差別定價的行為對于消費者的知情權造成了一定的損害。第三，商家通過隱蔽性的差別定價使消費者認為自己是在公平交易的基礎上與商家進行了對等交易，或者借助“用戶畫像”對高意愿消費者收取與商品或服務實際價值不符的高價。根據《消費者權益保護法》第10條明確了消費者享有公平交易的權利，包括獲得價格合理、計量正確等公平交易條件。因此，商家對差別定價的隱瞞行為還涉嫌侵犯消費者公平交易權。

3.抑制市場創新動力

平臺利用大數據算法優勢對消費者實施價格歧視，攫取消費者剩余價值的行為不僅損害了消費者利益，從長遠上看可能會抑制市場創新動力。一方面，大數據“殺熟”對于新進入市場的平臺而言，會弱化其創新動力，此為正向扼殺。一旦新進入平臺為更好地提升自身的盈利能力而著眼于大數據“殺熟”，技術和資本的投入將局限于改進算法進行“殺熟”，最終將會導致有關市場自主創新、獨立競爭的新業態逐步淪為平臺攫取消費者和資源的工具，這與國家大力支持發展“大數據+”“直播+”事業的初衷完全背離。另一方面，大數據“殺熟”對于在位的壟斷平臺而言，也會弱化其創新動力，即逆向扼殺。若是壟斷平臺一味地依靠大數據進行“殺熟”攫取利益，甚至可能會誘導平臺內的經營者投機取巧，損害消費者的合法權益。在這種利益不均衡的情況下，將會導致依靠優化產品和服務從競爭中脫穎而出的平臺經營者數量大幅減少，最終阻礙市場創新動力。

三、平臺大數據“殺熟”反壟斷法律規制的法理邏輯

當前我國《價格法》《電子商務法》《消費者權益保護法》只是對大數據“殺熟”這一行為進行了原則化表達。鑒于大數據“殺熟”行為的算法價格歧視的本質和對市場、消費者的危害，將“殺熟”行為納入《反壟斷法》監管體系符合其立法目的和邏輯要求且更具有針對性。

（一）現行法律對算法價格歧視的規制局限性

1.《價格法》解釋力度不足

《價格法》第7條和第14條明文規定了經營者在經營活動中應當遵循的定價規則，即應當以公平、合法和誠信原則為基礎來行使自主定價的權利，不能對同種產品或服務區別定價，否則將構成不正當價格行為。此外，《價格違法行為行政處罰規定》中進一步細化了價格違法行為的處罰要求。其中，《價格法》第14條第4款、第5款對價格欺詐進行了規定，因其規制對象與大數據“殺熟”行為存在相似之處，現將主要針對該法展開討論。

一方面，互聯網經營者進行大數據“殺熟”似乎符合第14條第4款利用虛假或使人誤解的手段之規定，但兩者實際上存在明顯區別。大數據“殺熟”是互聯網經營者依靠消費者個人信息進行畫像分析，預測其價格敏感度，在此基礎上針對不同的消費者實施不同的定價。雖然被“殺熟”的消費者會支付更高的價格，但是仍然與第4款規定的情形存在區別。第4款規定的價格欺詐在具體交易中指的是經營者采取虛構產品原價、虛構優惠折扣等方式使得消費者誤以為該商品或服務的真實價格很低，基于自己對價格的錯誤判斷與該經營者進行交易，但是實際成交價遠高于消費者理解的價格。而在大數據“殺熟”中，消費者支付的價格與互聯網經營者所標示的價格一致，對消費者而言不存在成交價與標價不同的情形。因此，大數據“殺熟”行為并不符合第4款的情形。第5款是關于價格歧視的規定，該條雖然明確規定了經營者不得實施價格歧視，但是從其保護的主體可知，消費者不屬于適格主體。而大數據“殺熟”中被“殺熟”一方往往是個體消費者，而個體消費者無法成為該款的保護主體。

另一方面，2015年國家發改委為了進一步明確對價格欺詐行為的規制，發布了對《禁止價格欺詐行為的規定》的解釋，其中明確了價格欺詐的構成要件，即經營者必須同時存在虛構事實以及隱瞞真實情況的行為。也就是說，這兩種違法行為屬于構成價格欺詐的核心要件。在大數據“殺熟”這一行為的全過程中，經營者通過經營平臺向消費者展示的商品服務信息對于消費者本人來說是真實的，并且也是基于此達成交易，并不符合虛構事實的構成要件。

2.《電子商務法》的相關規制存在局限性

大數據“殺熟”行為作為互聯網經濟的產物，《電子商務法》的適用為大數據“殺熟”這一行為的法律定性也提供了法律依據。第18條指出，經營者有權向不同消費者提供有針對性的搜索結果，被認為是在規制大數據“殺熟”的呼聲中產生的。但該條款針對的是提供個性化搜索結果的行為，而不是個性化定價行為。但是在大數據“殺熟”的情形下，不同消費者僅僅是看到不同的價格，其他的相關搜索結果并不能表現出涉及消費者個人的特征。因此，相比于針對大數據“殺熟”這一定價行為，該條款的規制對象更像是個性化推薦的營銷行為。上述兩種行為的目的截然不同，不能等同。

此外，搜索結果強調的是針對消費者個人特征提供的商品或者服務本身，在此種情況下，具有針對性的特征能夠節約消費者選購時間，為消費者提供便利。提供不針對個人特征的搜索結果，目的在于使消費者享受具有針對性的服務時仍然能夠進行相應地對比。因此，個性化推薦具有合法性。而大數據“殺熟”中，經營者僅提供針對個人特征的價格，而不是消費者所享受到的商品和服務的品質、售后等不同。質言之，除了價格，其他選項均沒有針對消費者個人特征。因此，上述條款不能完全涵蓋“殺熟”行為的所有情形，也沒有涉及對大數據“殺熟”行為中差別定價這一關鍵步驟的規制。

3.《消費者權益保護法》救濟效果有限

《消費者權益保護法》是對合同法的補充，其目的是平衡經營者與消費者在獲取信息和經濟地位等方面的差距，具有限制經營者權力的作用。《消費者權益保護法》通過賦予消費者知情權、公平交易權、退貨權等權利，強化消費者的理性。但《消費者權益保護法》側重于在微觀的、具體的消費過程中保障消費者權益，而諸如作為整體的消費者的自由選擇權往往難以發力，需要由《反壟斷法》等其他法律予以保障。例如《反壟斷法》通過對市場競爭秩序的調整，遏制壟斷性質的私權力，從而保障消費者在事實上擁有選擇的自由。

首先，雖然《消費者權益保護法》第8條明確規定消費者享有知情權，也在第20條規定了經營者的相應義務。但是，經營者在實施大數據“殺熟”行為時，其所提供的商品和服務的價格是明確的，通過平臺頁面清晰展示給消費者，沒有違反經營者承擔的明碼標價的義務。換言之，哪怕消費者遭受經營者實施的差別對待，消費者在實際支付環節仍然是按照平臺價格支付，實際支付的價款和定價一致，整個過程沒有受到欺騙或者誤導。此外，大數據“殺熟”行為屬于經營者在大數據時代利用算法工具所采取的一種定價策略，不屬于其所提供的商品或服務的基本情況，是否應當納入消費者知情權的范疇值得商榷。

其次，該法第10條規定消費者享有公平交易權，但在前述經營者明碼標價且不存在強制交易行為的情況下，該條款很難作為規制大數據“殺熟”行為的依據。

最后，該法第29條雖然旨在維護消費者的信息安全，卻也并未涉及對大數據“殺熟”的規制。在大數據殺熟中，經營者所實施的搜集、使用消費者信息的行為一般都建立在后者同意的基礎之上，經營者通常也不會對消費者的信息進行泄露抑或出售等違法行為。由此可見，《消費者權益保護法》的個人信息保護條款亦無法適用于對大數據“殺熟”的規制。因此，《消費者權益保護法》對救濟在大數據“殺熟”中受到損害的消費者的效果有限。

（二）算法價格歧視的反壟斷規制邏輯

1.《反壟斷法》規制的必要性

利用《反壟斷法》規制大數據“殺熟”行為符合反壟斷法的價值目標。反壟斷法所要保護的被大數據“殺熟”行為所破壞的公平應該是一種實質上的公平。不同于形式公平，實質公平要求反壟斷法應當適當地向消費者傾斜。在整個交易過程中，大數據“殺熟”給不同消費者不同的價格待遇，事實上損害部分消費者的合法利益，讓其支付了更高對價。并且，消費者會由此產生不公平感，導致其對平臺交易的滿意度和交易意愿的降低。如果拘泥于形式公平而不對消費者進行傾斜保護，則無法從實質上維護消費者的合法權益。除此之外，網絡平臺實施的大數據“殺熟”對于市場的公平交易秩序也會產生不良的影響，對于其他平臺的利益造成侵害。這不僅不能鼓勵商業創新，反而可能對社會資源造成浪費，對充分的市場競爭造成影響。故而對于這種行為進行反壟斷法規制也符合我國反壟斷法所追求的秩序價值及效率價值目標，這也是保障市場經濟有序、平穩運行，提升市場總體運行效率的內在要求。

2. 《反壟斷法》規制的正當性

首先，《反壟斷法》第22條明文指出，具有市場支配地位的經營者禁止對不同消費者實施差別對待，這是利用反壟斷法規制大數據“殺熟”行為的立法邏輯。從大數據“殺熟”行為結構及表現形式來看，經營者具有市場支配地位，在交易過程中對條件相同的交易相對人在交易價格上實行了價格歧視，且沒有正當理由對市場競爭造成了損害，這與我國反壟斷法關于差別待遇行為的相關規定高度契合。其次，《平臺反壟斷指南》的出臺進一步明確了平臺經營者實施差別待遇的表現形式，并規定平臺經營者不得根據消費者的經濟實力、消費習慣及消費歷史等對其實施不同的定價策略，也不得實行差異性的支付條件和交易方法等，再次對大數據“殺熟”中采取了利用消費者特征進行定價行為的合理性予以否定，為《反壟斷法》規制大數據“殺熟”行為提供了正當性基礎。最后，相較于損害填補原則，《反壟斷法》可以設置高額罰款的懲罰措施，不僅可以加大對消費者的救濟和保護力度，而且對于實施“殺熟”企業有較強的警戒作用，可更有效地規制平臺經營者濫用算法權力。

四、平臺大數據“殺熟”反壟斷規制的困境檢視

基于算法技術、數據優勢產生的壟斷問題愈加引起輿論關注和重視，當下亟需解決。相較于傳統工業經濟的反壟斷，數字經濟和平臺商業模式的特殊性導致實踐中對數據的反壟斷法律規制存在諸多困境。

（一）難以適用差別待遇規制條款

1. 市場支配地位標準認定存疑

《反壟斷法》第22條和《禁止濫用市場支配地位行為暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》）第19條對差別待遇的適用對象僅限于“具有市場支配地位的經營者”，《平臺經濟反壟斷指南》也明確要求市場支配地位作為進行反壟斷的前提。事實上，經營者是否具有市場支配地位并不是認定構成大數據殺熟行為的前提所在。不管經營者是否具有市場支配地位，只要其掌握海量數據、擁有強大數據處理能力，都可以針對新老用戶進行不相同的差異化定價實施大數據“殺熟”行為。此外，反壟斷執法機構在界定相關市場和判斷市場支配地位時面臨更多困難。不同于傳統工業經濟，在平臺企業的支配地位認定中，市場份額的考量在不斷地降低。一方面，當互聯網平臺采取“免費+增值”的商業模式時，以銷售額、成交額等數據來計算企業的市場份額很難真實客觀地反映平臺企業的市場支配地位。另一方面，互聯網平臺動態競爭的特點使得市場份額的重要性顯著降低。可見，固守市場支配地位標準，在實踐中會導致《反壟斷法》難以真正規制算法價格歧視行為。

2.反競爭效果難以判定

反壟斷的價值追求在于對競爭的保護，行為違法性最終落腳于價格歧視是否發生排除、限制競爭效果。平臺算法歧視具有損害消費者群體和競爭者的雙重性。大數據“殺熟”這一行為客觀上對消費者的知情權和公平選擇權造成了一定的損害。例如在交易中，某一平臺上的商品價格處于動態波動之中，即使這種變動是“因人而異”的，但是也處于“公平交易”的范圍之內，存在合理性基礎。《消費者權益保護法》對于知情權的范圍也僅僅限于價格之中，未將該權利擴張到獲取低價這一行為之上。又如經營者為了實現其吸引消費者及打擊其他競爭者的目的，通常會以低價出售其商品或者服務。這種行為將會導致限制正當競爭的效果，并且該行為對于其他競爭者利益的損害效果更加復雜隱蔽，其認定的難度很大。所以在我國反壟斷案件的審判實踐中，由于市場競爭損害無法準確判定，法院并不會以消費者損害為依據認定經營者所實施的差別定價行為的違法性。

3.正當性抗辯理由被濫用

大數據“殺熟”既表現為價格歧視，又是一種壟斷合謀。我國《反壟斷法》在其“壟斷協議”一章 中為壟斷合謀設定了幾項辯解理由，例如“改進技術”“增進效率”等，平臺也通常以此為抗辯。此外，《暫行規定》第19條在某種意義上是對正當理由的細化解釋并且明確了其兜底的規則，但是其未能對正當理由的標準進行闡述，也沒有對正當理由的舉證和認定程序作出明確規定。在出現算法價格歧視爭議時，平臺經營者常常濫用數據緩存出錯、系統故障、新客優惠等各種理由否認大數據“殺熟”。例如在鄭育高訴攜程一案中，平臺辯稱軟件中的機票價格會隨著消費時間或地理位置的改變而有所波動，并不存在所謂的大數據“殺熟”行為。普通消費者難以得知平臺所使用的具體價格算法及價格推送規則，也就沒有辦法分辨經營者解釋的真假。簡言之，由于未能對“正當理由”進行細致明確的規定，使得在大數據“殺熟”行為的認定中可操作性較低，經營者通常會以此為由主張豁免，從而導致《反壟斷法》不能及時地規制這一行為。

（二）反壟斷監管手段滯后于數字經濟監管需要

除實體規范困境外，現有的大數據“殺熟”監管機制往往遭遇監管理念滯后、監管手段不敷適用的詰難。

一方面，《中國互聯網行業自律公約》于2002年簽署，距今已有20余年。在這段時間中，互聯網企業之間簽署了很多行業自律公約，但是在內容上并未涉及數據合規和算法治理方面。當下法律對行業協會授權不足、互聯網平臺企業機制的不健全可以看作是平臺私權治理未能真正奏效的緣由。然而僅靠自我監督使得平臺經營者面臨“既當運動員又當裁判員”的爭議，“裁判員”在經濟利益的驅動下，難免會有不公正之嫌。另一方面，算法權力的私權力屬性打破了國家與公民、公權力與私權利的傳統二元格局，逐漸威脅著公權力機關的強制力。在規制電子商務平臺算法權力濫用時，涉及多個部門管轄和跨區域協作，不可避免地導致監管效率不高。一些平臺經營者巧妙利用這種混亂的現狀僥幸逃脫法律的追究，監管部門因此深陷查處成本高和認定難度大的困擾之中。此外，大數據和算法技術不斷迭代更新，監管機構從技術層面難以對可能形成的潛在市場支配力進行預測和防范，無法對平臺“殺熟”的壟斷行為進行準確識別及控制。

（三）消費者權利救濟路徑匱乏

司法實踐中，反壟斷法規制平臺經濟下大數據“殺熟”行為的僵局不僅在于監管機關“認定難”，還表現為消費者“維權難”。

消費者作為弱勢群體，維權途徑較為單一，一般為平臺投訴、消協投訴抑或相關部門舉報，有時也會采取訴訟的方式維護自身權益。但是在上述途徑之中，平臺作為侵權主體，對投訴一般不予理睬；向消協或行政機關投訴舉報，算法權力濫用這一行為涉及眾多部門的職權，容易出現部門之間推諉的問題，導致維權困難；而選擇訴訟方式，基于傳統的侵權責任“誰主張誰舉證”的訴訟原則，消費者需要承擔證明經營者“殺熟”的責任。大數據算法技術作為平臺企業的商業秘密或者知識產權，算法等內容處于其絕對控制之下，被侵權的消費者很難有接觸的機會。

此外在目前數字經濟的大環境之下，平臺一般會用“動態定價”的模式，時間、地點變化，價格也會有所波動，證據往往無法固定。如此，搜集到完整的侵權證據鏈明顯超出普通消費者的證明能力，導致其最終不愿通過高投入、低勝訴的司法渠道維護自身的合法權益。

五、平臺大數據“殺熟”反壟斷治理的優化路徑

針對上述大數據“殺熟”規制的現實困境，可從解釋論下差別待遇條款的構成要件、細化反壟斷監管機制以及拓寬消費者救濟渠道等方面探尋和優化數字平臺壟斷的治理進路，以實現遏制壟斷與保護消費者福利、促進創新之間的動態平衡。

（一）差別待遇條款的構成要件的再解釋

1.適當拓寬差別待遇行為的主體范圍

如果始終要求市場份額作為成立要件，那么將使立法目的與法律適用的效果產生較大的偏差。因此，在法律上如若要認定某一平臺的壟斷地位，必須不斷減少對市場份額的考量。首先，應當適當突破對于主體認定的原有標準，適當拓寬差別待遇主體的范圍，諸如一些平臺經營者其實并不具備市場支配地位，但是其所處的優勢地位可以讓其對買方采取價格歧視。建議適用相對優勢地位理論，在立法上規定平臺企業濫用相對優勢地位的構成要件和規制標準，有效解決“殺熟”行為主體限定過窄的問題。其次，可以從平臺擁有實際交易機會、掌握處理數據的技術能力、市場進入壁壘出發，將用戶效應等因素作為輔助判斷標準，從而對其是否具有市場支配地位進行綜合考量。在具體案件中，對平臺的運營特征及所提供服務類型進行判別，將平臺市場主體在相關產品和服務中與其他經營者相比是否具有明顯更高的盈利能力，以及相關用戶的產品依賴等方面納入考量范圍，來反推其是否具有市場支配地位。

2.改良“反競爭效果”的衡量標準

大數據“殺熟”行為的反競爭效果具體表現在兩個層面：一是損害了正常的市場競爭秩序，二是損害了消費者的合法權益。但是第一層的損害后果的認定較為困難，一般需要通過對消費者損害的認定對其進行評估及綜合考量。例如，市場上的價格歧視行為并非針對某一個消費者，其對象通常是具有一定特征的群體。如果能對消費者所受到的利益損害進行初步認定，那么此時就可以借助“反事實狀態”方法幫助認定該行為所引發的第一層面的損害，防止由認定難等問題導致反壟斷規制效果打折扣。從個案的角度來看，負責反壟斷的行政部門可以對比該行為實施前后的市場競爭情況，以此為依據進行判定。如果市場競爭水平由于該行為的實施顯著下降，那么就可以認定“殺熟”行為產生了限制正常市場競爭秩序的效果。

并且，在司法實務中不能忽視對同一產品和同一地域市場中所產生的“累積效應”，即在簽署的縱向協議中，即便單個協議涉及較少的市場份額，但是如果市場覆蓋率高并且存在一定的普遍性，此時存在“反競爭性”損害后果發生的可能。

3.明確“正當理由”的判定標準

為了克服“正當理由”適用的模糊性，謹防經營者濫用“正當理由”來逃避反壟斷規制，應當進一步明確判定標準，確保司法實踐中對正當理由的適用更有操作性。第一，效率標準。大數據“殺熟”行為產生的效果是該標準判斷的核心，即該行為是否為提高競爭效率的必要條件，要從社會總福利以及消費者權益等角度對效率的變動進行考察。第二，公平標準。通過對“殺熟”行為中不同主體利益增損情況進行衡量，如果這種價格歧視導致了其他商家喪失了部分交易機會以及消費者剩余的降低，那么即使該經營者的總體利益有所提高，但是其也不具備正當化的基礎。第三，經營必要性標準。如果說經營者調價行為的動機是為了在激烈的互聯網市場競爭中保持自身正常的競爭力，適應競爭對手的而做出的必要反應，那么此時的大數據“殺熟”行為便具有正當性。第四，消費者獲益標準。在個案中重點考察能否使消費者整體獲利。若是經營者所實施的“殺熟”行為造成了消費者的損失，但是提升了社會總福利，反壟斷執法機構也可以堅持消費者獲益標準將其排除正當事由的范疇。

（二）細化大數據“殺熟”的反壟斷監管機制

面對傳統監管“一管就死一放就亂”的沉疴痼疾，加強對平臺經濟的反壟斷監管勢在必行，當下平臺反壟斷治理應當細化反壟斷監管機制，大力提升監管水平。

1.構筑反壟斷“吹哨人”制度

受限于技術能力和時間成本，政府部門無法做到長期有效地監管。為彌補監管缺陷，提升監管的針對性和實效性，美國、英國、日本等世界主要國家紛紛致力于“吹哨人”制度的設計與興革，相繼頒布了“吹哨人”保護法，成效顯著。2019年出臺的《關于加強和規范事中事后監管的指導意見》也明確將“吹哨人”、內部舉報人等制度納入市場監管。平臺企業作為市場監管的參與者也深知，一旦大數據“殺熟”被不當使用，其所具有的負外部性，加之網絡規模效應的傳播，其負面影響難以估量。作為數字信息的富有者，電商平臺在企業的合規管理實踐中，更應當重視并建立、健全企業內部“吹哨人”制度，主動完善內部治理機制，如設置合理的舉報途徑，采取專業的甄別和調查措施、迅速核實相關事實，合法合規處理、及時反饋調查及處理結果，對舉報人予以重獎和嚴格保護，對惡意舉報、誣告陷害他人的行為予以嚴肅處理等系統性安排，更有效率地發揮制度優勢解決大量內部問題。

2.形塑數字“守門人”制度

在反壟斷監管框架中，除了加大事后的懲處力度遏制壟斷勢力抬頭，還要保障事前預防措施具體落實。我國在借鑒“歐盟法案”“守門人”規則后，《互聯網平臺分類分級指南（征求意見稿）》和《互聯網平臺落實主體責任指南（征求意見稿）》從用戶數量、營業額或市值、市場地位穩固性三個方面確定“超級平臺”的認定標準，進而對“超級平臺”在公平競爭、數據管理、風險防控等方面應承擔的權利義務進行了明確，這與歐盟的規定不謀而合。為推動法律規范有效實施，反壟斷部門、網絡交易監管部門可以通過預防性的措施重點監測高風險平臺的數據活動，定期聽取企業數據、算法活動的合規報告。形塑數字“守門人”制度與其說是為了維持和創設公平的競爭秩序，更多是為了控制發展過大、過快的互聯網平臺，削弱面對其他主體的交易相對優勢地位，讓原本作為平等交易一方的平臺承擔監管者職責。

3.科技賦能監管手段革新

《“十三五”市場監管規劃》明確指出，在“十三五”期間國家將加大對數據的監管力度，以信息技術為支撐助力市場監督體系的現代化。同時，以大數據為基礎，不斷創新監管手段、提升監管質效，不斷提高智能化、信息化、精確化水平。該監管規劃以現行的反壟斷法律框架為基礎，用科技進行賦能，實現了法律和科技雙維度的監管，可以在未來更好面對反壟斷規制所內含的風險及其引發的監管挑戰。一方面，利用大數據、人工智能算法、區塊鏈技術等新型執法手段，實現“法鏈”體系的構建，讓市場競爭規則逐步代碼化，最終實現監督的智能化和自動化，打破不同行政機關之間的信息壁壘，實現部門之間的資源信息共享，進一步提升數據信息的搜集和分析研判能力，最大程度地獲取潛在的反競爭行為。

另一方面，建立市場競爭風險評估和檢測預警機制，對重點平臺、重點行為、重點風險實施超越時空的監測、分析和預警，推動監管從事后覆蓋到事前事中，促進反壟斷治理的數字化轉型。

（三）拓寬消費者權利救濟方式

為實現現代社會“以人為本”理念的要求，消費者作為有限理性的存在需要設置有效的權利救濟制度保障其合法權益。

第一，完善反壟斷公益訴訟。大數據“殺熟”行為的被侵權人并非單個消費者，而是該種模式下的所有消費者，嚴重侵害眾多消費者合法利益和社會公共利益，因此更宜考慮集體救濟機制。在反壟斷公益訴訟中，應當明確檢察機關、消費者組織為啟動主體，以縮小原被告雙方在訴訟力量上的差距。同時，適用民訴制度中的代表人訴訟規則，將一些“殺熟”案件的既判力擴張至未參加判決的消費者，不僅可以減少對司法資源的浪費，提高維權效率，提升消費者的訴訟意愿和積極性，更能以強有力的威懾制止互聯網平臺經營者的壟斷行為。

第二，建立專門的申訴渠道。鑒于巨大的信息強弱差別，消費者在平臺經濟領域的信息掌握能力較差且申訴渠道不暢通，通常消費者也難以處理數字信息以及對商品市場進行宏觀層面的預測。因此要求其評估交易風險遠超其能力范圍。故而筆者建議各級消費者保護團體針對大數據“殺熟”問題組建專門的工作小組，在地區范圍內為消費者知情權、選擇權、公平交易權的申訴提供暢通的渠道。

第三，合理分配舉證責任。消費者在大數據“殺熟”侵權之訴中，不僅獲取、固定證據門檻較高，而且還難以辨別殺熟行為與正常經營行為的差別，即使保留相關證據也難以發揮其效用。筆者認為平臺經營者作為技術優勢的一方，總會以優惠政策不同、定價標準差異等理由來掩飾“殺熟”行為，徒增過錯責任認定難度，建議仿效采取舉證責任倒置的方法，由其自證商業行為的合理合法，大幅減輕被侵權人的舉證責任，降低維權成本。

六、結語

互聯網平臺利用大數據技術進行精準營銷和提供個性化服務，一方面促進產業升級，共享數字發展紅利；另一方面，過度的數據挖掘、以特定算法針對不同消費者進行差別對待一方面會導致消費者利益受損，也對經營者自身以及整體的市場秩序帶來消極影響。由于這方面的立法較為滯后，導致價格歧視的定性出現一系列問題，例如其主體條件難以確認、監管缺位、消費者無力維權等。需要進一步完善并優化算法價格行為的規制路徑，將其“馴服”并關進“制度的牢籠”，進一步提高《反壟斷法》在實踐中的可操作性，持續用力推進平臺經濟在法治的軌道上行穩致遠。

The Anti Monopoly Regulation Dilemma and Path Optimization of Big Data \"Killing\" on the Platform

Abstract： The platform's big data \"killing\" will have a crowding out effect， exploitation effect， and inhibition of innovation on other operators in the market， which may fall into differential treatment behaviors prohibited by antitrust laws. However， big data \"killing\" is facing a situation of \"offending public anger without regulation\"， especially in the difficulty of identifying the illegality components of differential treatment， the difficulty for regulatory agencies to break through the algorithm \"black box\" for regulation， and the difficulty for consumers to effectively provide evidence based on information disadvantage， which urgently needs to be clarified. Based on this， it is necessary to first clarify the requirements for the application of abusing market dominance; Secondly， establish a whistleblower and gatekeeper system， and use regulatory technology to promote antitrust penetration regulation; Finally， based on the perspective of consumer interests， establish a behavior relief mechanism with public interest litigation， inverted burden of proof， and specialized appeal channels as the core.

Keywords： Big Data Killing; Anti Monopoly; Differential Treatment; Burden of Proof

基金項目：本文系西南政法大學研究項目“平臺大數據‘殺熟’的反壟斷規制困境與路徑優化”（課題批準號：2023XZXS-073）的階段性成果。

作者簡介：范雪飛，法學博士，西南政法大學民商法學院教授，博士生導師；田翔宇，西南政法大學民商法學院。