“大数据杀熟”是一种价格歧视该如何规制?

发布时间:2021-11-27 07:30:13 来源:永乐国际游戏 作者:永乐国际注册

  近年来,“大数据杀熟”问题一直备受大众关注。尤其今年以来,关于“大数据杀熟”的法律规定也不断出台或者处于起草过程中。8月20日,十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过了《中华人民共和国个人信息保护法》,自2021年11月1日起施行。同《反垄断法》对价格歧视的规制不同,这些法律规定或者草案在不要求平台企业具有市场支配地位的情况下,禁止平台利用大数据对消费者实施差别待遇。这些要求是否真正适当,需要我们对大数据杀熟有一个基本的了解和认识。

  大数据杀熟在我国指互联网销售平台利用消费者的消费数据,就相同的产品对不同用户给出不同的价格。所谓“杀熟”,正是指平台获取了消费者的消费数据,进而对特定消费者的偏好、消费意愿、支付能力能有了较为充分的了解,对其更加熟悉,从而得以“宰杀”之——向其收取比其他人更高的价格。

  由此可知,“大数据杀熟”这一用语,本身就包含着否定和贬低之意。然而,从更为中立的角度来看,“大数据杀熟”在其他国家和地区也被称为为“个性化定价”或者“算法”定价,其核心含义也在于价格的千人千面。

  从经济学的角度来看,“大数据杀熟”或者“个性化定价”也被视为一种“一级价格歧视”,也就是企业根据每一个买者对产品的购买意愿(而不是根据产品的成本不同)来制定产品价格的方法。因此,“大数据杀熟”的价格歧视同“价格差异”的含义有所不同:前者更加强调定价中的购买意愿要素,而一般的价格差异则可能是因为销售产品的成本不同。

  现实生活的价格歧视比比皆是,远不止于“大数据杀熟”。例如一些社交活动或者婚介活动对男性和女性实施不同的入场价格(如对男性入场票可能更贵),是因为当地单身男性更多,从而导致男性交友的意愿更加强烈;某些公园对儿童和老人半价或者免票,是因为这些群体因为支付能力更低从而导致购买意愿更弱;购买当天的航班价格要远远高于购买未来同样航班的价格,也是因为当天急于出发的人因为需求更加紧急,所以具有更加强烈的购买意愿。

  而生活中更为典型的价格歧视例子,则是“砍价”。逛集市的时候买菜、买生活用品、衣服等,在老板出价以后,顾客会同老板“讨价还价”。砍价能力强的顾客,甚至能将价格砍至一半以下;议价能力弱的,可能就砍不下价或者只能让老板做很小幅度的让利。

  人民群众总结的“砍价神招”往往是这样的:老板出价以后,顾客往往要面露不屑,表示这个东西不值这个价;然后老板说“你看值好多”;顾客则报出一个低价,老板表示不同意,顾客转身就走,然后被老板喊回来,双方继续协商,最后按照双方商定的价格进行交易。

  这种交易方式也是典型的“个性化定价”,可以说,有一千个顾客就有一千个价格。双方的出价、顾客诈走等方式,同时也是老板在双方的互动中去不断探究顾客的购买意愿(诈走是低购买意愿的典型表现),也是顾客不断试探老板底价的过程。

  有意思的是,对于这些传统领域的价格歧视,包括砍价形成的“个性化定价”,人民群众并没有表现出明显的反感。买贵了的顾客也愿赌服输,往往只抱怨自己“砍价技术不行”,从而回头苦练砍价神功,而不去谴责商家“剥削”自己。而经济学家也认为这种千人千面的价格歧视(一级价格歧视)是有效率的,因为这种定价模式使得任何收入水平的消费者都可以凭自己的支付能力买到产品,从而最大限度地扩大了产出。

  但大数据杀熟却非常让消费者讨厌。据媒体报道,我国有七成消费者反感“大数据杀熟”。同传统的价格歧视相比,“大数据杀熟”有什么特点呢?我们都知道,买卖是一个交易的过程,也是一个订立和执行买卖合同的过程。从合约形成的角度看,那些不令人反感的价格歧视和大数据杀熟相比具有如下区别:

  1.价格策略透明度不同。如果消费者明知道商家对不同的人采取不同的价格,仍然愿意继续同商家交易,就更加符合自愿原则。而大数据杀熟的场景,大量消费者并不清楚是否存在价格歧视,或者自己如何被歧视的。

  2.买卖双方信息对等性不同。如果消费者知道商家针对不同的人采取何种价格,例如针对老人打折,还是针对小孩打折,还是凭本事砍价,交易合同的公平性就更为明显。另一方面,传统零售环节中,买卖双方对对方的了解程度都是差不多的,过程中通过“诈走”等方式,买卖双方互相探知对方的底线,获得的信息量也大致公平。而在大数据杀熟的交易中,几乎是销售平台对消费者信息的单方面掌握,消费者对平台信息则难有所知;此外,销售平台对个人信息的窥探程度过深,容易侵犯消费者个人隐私。

  3.议价能力和可沟通性不同。传统零售环节的讨价还价,买卖双方的议价能力相当,而且双方可以就价格即时进行沟通,因此,即使消费者砍价失败,也往往自叹功力不足。但在大数据时代,消费者更多是平台定价的接受者,双方难以进行你来我往的议价和沟通。

  4.选择性不同。在传统零售中,如果消费者在议价过程中败下阵来,还可以“用脚投票”——真的不买了,再去寻找可替代的商家。而大数据杀熟的行为人往往是大型互联网平台,具有一定的市场力量和粘性,消费者对平台依赖较多,则较难寻找新的卖家。

  5.市场的竞争性不同。传统零售环节的市场结构较为分散,零售终端竞争激烈。竞争会迫使经营者选择更受消费者欢迎的销售策略。如果消费者不喜欢个性化定价或者讨价还价,那么竞争会敦促经营者采取统一的定价。而互联网平台销售终端的市场结构相对集中,来自市场的竞争压力较小,同时,平台也容易相互效仿,都进行价格歧视。

  正是出于以上原因,虽然都是价格歧视,但是基于“大数据杀熟”所订立的合同显然不公平,不够尊重消费者的自由意思,“合同自由”难以实现,因而特别不受欢迎。

  市场是由合约构成的。所谓的市场经济,也就是以合约为主的资源分配体系。对大数据杀熟的规制,也就是要修正大数据杀熟所带来的合同的不公平,重新使得互联网平台零售环节的买卖合同回到基本公平的基础之上。从这个角度看:

  一刀切禁止个性化定价是不正确的。价格因人而异——因个人的经济实力不同、购买意愿不同而形成不同的交易对价——不当然是负面的或者值得否定的。恰恰相反,这是市场经济的常态。关键的是,这样的价格形成,应当建立在一个自愿、公平的合约基础之上。如果是单纯地禁止个性化定价,事实上阻碍了商家和消费者根据能力和需求购买产品的可能性。这对于合同自由的干预就太大了。

  应当特别注重透明度监管和信息偏在的纠正。这里解释一下,信息偏在,又称信息不对称,也即一方信息多,另一方信息少的意思。如果允许个性化定价存在,但又要防止其发展为人人生厌的“杀熟”,应当特别关注对透明度的要求,从而确保双方信息对等,使得合同在大致公平的基础上产生。尽管对平台算法的规制程度当下尚未达成共识,但有一些基本的要求是必须达到的:

  首先,消费者必须知晓平台是否采用了个性化定价或者动态定价,也就是说,消费者必须要知道自己是否被“计算”。

  第二,大致的定价算法应当具有基本的可解释性,例如高峰时段打车的基本溢价方式,对新用户或者老用户的优惠是几折优惠。

  第三,定价算法应当具有基本的可验证性:也就是让消费者知道平台给你的优惠或者溢价同平台宣称的价格策略是真正一致的,从而避免老用户或者会员的优惠价格反而高于新用户或者非会员用户的普通价格这类情况的出现。

  重视消费者的隐私保护。要对消费者进行“计算”,必须要获得足够的消费者信息。平台对消费者信息获取方式也仍然需要完善。当下平台主要采取格式合同的方式来获得消费者的信息采集和使用许可,而这些合同内容复杂、条款众多,如果不能一揽子接受格式合同则不能获得平台服务。因此,对信息获取的格式合同,法律需要从公平的角度进行审查。

  促进市场的竞争性。竞争的市场可以敦促企业采用消费者更能够接受的方式进行销售。事实上我们可以看到,讨价还价式的定价模式随着经济的发展已经逐渐式微,越是经济发达的地区,讨价还价的交易越少。那是因为这种模式会耗费巨大的交易成本,当交易的密度上升的时候,讨价还价就变得不堪重负。但大数据行业的发展降低了一级价格歧视的成本,从而使得个性化定价流行起来。但在市场竞争度更高的情况下,一定会有平台采用更受消费者欢迎的策略来进行定价,从而获取竞争的优势。竞争的市场自然会排除大数据杀熟。因此,反对互联网领域的垄断、促进竞争,是消除大数据杀熟更为有效的方法。