对算法价格歧视不正当竞争法规制的思考态度讨论

钻瓜导读:算法价格歧视是否属于需进行不正当竞争法规制的行为?

近年来,因电商购物、外卖打车、旅游度假等场景下的“大数据杀熟”现象引发的案例和讨论较多。2021年8月17日,国家市场监督管理总局发布的《禁止网络不正当竞争行为规定(公开征求意见稿)》第二十一条拟规定:“经营者不得利用数据、算法等技术手段,通过收集、分析交易相对方的交易信息、浏览内容及次数、交易时使用的终端设备的品牌及价值等方式,对交易条件相同的交易相对方不合理地提供不同的交易信息,侵害交易相对方的知情权、选择权、公平交易权等,扰乱市场公平交易秩序。交易信息包括交易历史、支付意愿、消费习惯、个体偏好、支付能力、依赖程度、信用状况等”。这被看做国家层面有关“算法价格歧视”可能构成不正当竞争的规定尝试。需要讨论的是,算法价格歧视是否属于需进行不正当竞争法规制的行为?为什么现实中普遍存在价格歧视,而人们对“大数据杀熟”容忍度却很低?司法实践中怎样认定价格歧视?对“算法价格歧视”的法律规制,有哪些需要完善的地方?笔者不揣浅陋,愿对此进行初步探讨。

一、价格歧视及算法价格歧视

价格歧视是指商家在向不同消费者提供相同质量、等级的商品或服务时,不是出于生产、销售成本方面存在差异的原因,而是基于消费者的购买意图与支付能力等情况,实行不同的价格政策或收费标准。价格歧视是企业通过差别价格来获取超额利润的一种定价策略,反映了卖家根据消费者的购买意愿、支付能力等将其区分开来,并对每位或每类消费者群体的需求弹性作出合理判断,进而掌握消费者的保留价格,从而通过对同一商品采取不同定价的方式,获取最多消费者剩余而实现利润最大化。

按照价格歧视是针对部分、特定人群,还是针对每个消费者、不特定人,可以分为不完全价格歧视和完全价格歧视两种。不完全价格歧视是粗放的、基于年龄段或其他单独变量(如消费者的职业、定位信息、时段等)进行的歧视性定价。现实生活中,不完全价格歧视经常存在,如影院、景区、公园等对成年人、儿童、学生、老人、特定职业如医生、教师等收取不同的观影或景区参观费用,进行差别定价。经济学研究显示,当商品或服务的经营者可以有效区分不同消费者的保留价格,并给出不同报价时,经营者将获得最多潜在用户并获取最多消费者剩余,实现利润的最大化。而如厂商对每一商品都能按消费者所愿意支付的最高价格出售,就是完全价格歧视。在传统经济条件下,完全价格歧视很难做到。但在网络环境下,经营者通过算法研发,可越来越准确地识别每一位消费者的保留价格,对不同消费者给出不同价格。传统零售场景下,卖家借助察言观色、讨价还价来获取买家的心理价位。网络时代,网络公司基于对越来越多的消费者住址、位置、消费习惯、兴趣和其他个人信息数据的掌握和分析,可以越来越有效地识别客户的购买意图,诱导他们进行消费并提升客户忠诚度。经营者掌握的个人信息数据越多,算法就能越好地预测用户的行为和喜好,从而给出恰当价格,将商品更有针对性地推销给消费者。而随着数据规模的爆发式增长、消费者细分标签的升级、具备自学习能力的定价算法的精进,差异化定价被越来越多拥有数据优势、掌握消费者保留价值的网络公司所利用,其通过对消费者的精准细分,向不同消费者报出不同定价。但由于算法要准确估算每个消费者的保留价格,需要海量数据,目前的数据库储备规模仍然有限,算法需要考虑特定行为因素和环境因素对消费者群体进行精细化划分并不断优化,因此目前我们离实现完全价格歧视仍有较大差距。

要准确理解价格歧视,首先需要注意,现实中同种商业的价格差异一般是因为生产、销售产品的成本不同。如生产者因商品生产、销售成本的不同而索取不同价格,并不属于价格歧视。此外,还需要区分动态定价与价格歧视两个概念。

1、动态定价:其是一种合理的对市场需求变化的回应,不一定具有歧视性差别定价的意图。动态定价的典型例子是民航公司根据乘客出行时间、可选航班情况、旺季淡季等信息频繁调整机票价格,并提供商务舱、经济舱、联航等不同价位的选项,酒店和体育赛事也存在同样情况。实践中,超市、零售商对临近保质期的毛包、牛奶等,会进行降价销售;在换季、限时促销时,商品价格会出现动态变动。动态定价并不构成价格歧视。

2、价格歧视:经营者基于不同客户对同一商品的不同保留价格、价格敏感度等个人因素,开出不同价码。经营者通过大数据分析与用户画像,针对其认为的“对价格不敏感”用户实施差别定价,如经营者对“熟客”“富人”比“生客”“穷人”收取更高价格,借以吸引更多新用户、锁定目标用户群体、提升用户忠诚度等。互联网企业掌握大量个人信息、行为习惯等数据后,利用大数据实现“千人千面”,以大数据为“原料”借助算法技术对具有购买经历的消费者采取不利的个性化价格策略。动态定价与价格歧视的区别,在于经营者针对不同用户给出不同价格的行为,是否有合理理由。

 二、规制算法价格歧视是否必要  

(一)算法价格歧视是现实价格歧视现象的网络映射

歧视的显著特征是对本质相同或类似的人或事进行不合理的区别对待。但在人类社会中,各种偏见和歧视是一直存在的。算法偏见主要来源于既存偏见,算法设计者在编程时可能有意或无意将自身偏见、社会风气、制度体制以及文化差异嵌入算法之中。人类社会本来对很多问题就存在有意识或无意识的偏见,当人们在算法技术中对这些现存的偏见有意识或无意识地加以复制、强化时,就产生了算法的歧视问题。因此,算法价格歧视不过是现实中价格歧视现象的网络映射。

(二)价格歧视的经济合理性和法律可责性

1、价格歧视的经济合理性

大家可能都有这样的生活经验:由于消费者存在经济能力、需求强度、是否有货比三家的消费习惯、讨价还价的能力及具体消费场景等的不同,不同经营者对相同条件的消费者给出不同报价,是经常发生的现象。我们逛市场和小店买菜、买衣服时,卖家出价后,双方会“讨价还价”,砍价能力强的买家可以把价格砍到一半以下,而没有砍价意识或砍价能力弱的买家则只能获得小额折扣,这就是价格歧视。由于人们在货比三家时花费的时间、精力都属于交易成本,不同经济背景、消费习惯的人对同一物品的支付意愿和价格敏感度也不同,故企业对不同消费者给出不同价格是符合经济学规律的。按照经济学家的分析,差异化定价策略在经济上是有效率的,满足帕累托标准,可以帮助经营者最大限度地获取消费者剩余利润,实现了社会福利的最大化。如实行统一价格,则难以达到社会福利最大化,在经济上是无效率的。

2、大数据杀熟与线下价格歧视的差别

一个奇怪的现象是,人们对下线交易领域普遍存在的价格歧视包括砍价、优惠券、分时定价等“个性化定价”,并未表现出明显反感。但对于网上的“大数据杀熟”,则很多人表示愤慨。究竟是什么原因,导致人们这种态度上的差别?笔者认为,最主要的原因是二者的价格策略透明度不同,是否满足了消费者的知情权。如消费者明知商家对不同的人采取不同的价格,仍愿意继续同商家交易,会更加符合自愿原则。在大数据杀熟的场景下,大量消费者并不清楚是否存在价格歧视及自己是如何被歧视的。人们最根本的反感来自于这种“价格不透明”、“原因不透明”导致的“不知情”和“被收智商税”的“被欺骗感”,来自商家和消费者之间信息上的不对称。

3、算法价格歧视的可责性和社会宽容度

由于“大数据杀熟”订立的合同不够尊重消费者自由意志和“知情权”,难以体现“合同自由”意图,同时商家的逐利动机使得消费者自视为市场操纵的受害者,引发人们的不公平感。特别是其对忠实客户、急需客户的定价高于“正常价格”,违背诚信原则与商业伦理、违背消费者内心真实意愿进行“价格欺诈”,越忠诚越贵而构成信用滥用,严重威胁消费者的知情权与选择权。有人更是认为,价格歧视是赤裸裸的剥削,不过是经营者动用自己的市场力量打劫人们的钱包,还影响了社会环境、对市场的信任、个人自主权与隐私安全。

但值得注意的是,也有声音主张对算法价格歧视采取更宽容的自由态度,其认为价格歧视通过数据收集和分析,针对性抛出促使人们消费的诱饵,并基于回应积极矫正商业活动,不仅提振了消费,也提升了资源分配效率。当卖家实施定价歧视时,消费者并不必然受到损害,反而在很多情况下带来了显著效率提升和社会福利增长。有人并预言了发展趋势,指出随着定价方式的改革,反对价格歧视的人会逐渐减少,价格歧视最终会被视为新的常态而被接纳。

三、有关价格歧视的司法案例

目前我国学界和实务界对“大数据杀熟”的讨论,仍多在《消费者权益保护法》《电子商务法》等部门法框架内进行,并沿着传统侵权法路径来展开分析。而侵权行为最重要的构成要件是行为人的行为与损害结果之间的因果关系问题,因果关系的认定是法院确定行为人是否承担侵权责任赔偿的前提。我们首先要思考不同的定价结果的呈现、推送是否是基于经营者算法歧视行为引发的。而大数据背景下驱动决策的算法面对众多变量,要寻找算法决策和歧视性结果的因果关系,就变成了如何在众多变量中判定那个或哪几个变量最终促成了价格差别这一结果的形成。但侵权法理论中的条件因果关系和相当因果关系理论,在面对这些问题时都失去了用武之地,难以形成法律上因果关系的完成链条。

算法本身具有隐蔽性、不确定性,经常动态变动,又与网络环境深度绑定,因此其产生的歧视性结果难以察觉,更难以及时固定、复现。算法逻辑的相关性本质决定,要认定损害后果和行为人行为之间的因果关系是非常困难的。维克托·迈尔-舍恩伯格曾说:“当我们说人类是通过因果关系了解世界时,我们指的是我们在理解和解释世界各种现象时使用的两种基本方法:一种是通过快速、虚幻的因果关系,还有一种就是通过缓慢、有条不紊的因果关系。大数据会改变这两种基本方法在我们认识世界时所扮演的角色。”其进而指出,大数据时代最大的转变是放弃对因果关系的渴求,而转而关注相关性,即人们只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。但法律上是非常讲究因果关系界定的,没有因果关系,侵权责任就难以成立。而在算法和数据领域,相比现实领域中,法律上的因果关系更加难以得到证明。这种侵权法上因果关系链条断裂的缺陷,导致司法实践中要完成对算法歧视的认定是非常困难的。

笔者收集了近期被炒作为“大数据杀熟”的相关案例,如刘权诉三快科技公司侵权责任纠纷案、胡某诉携程网侵权责任纠纷案、郑育高诉携程网侵权责任纠纷案等。但在这些案件中,法院均未认定构成“价格歧视”,理由均是平台动态调整定价属于经营者自主权的范畴,原告未能完成“同等条件同等对待”中“同等条件”的证明,应承担举证不能的不利后果。可见,法院在审理此类案件时是非常谨慎的,更多会考虑相关价格差异是由什么原因引起的,在经营者提供了有关价格差异是基于位置、时间段、运力、天气、是否会员及会员等级、市场特定营销活动等市场因素影响的初步证据、合理理由后,会将举证责任分配给原告,让其举证经营者存在的价格歧视行为及其“不合理性”,贯彻“谁主张谁举证”原则,如原告不能举证,则承担举证不能的不利后果。

四、应怎样规制算法价格歧视

我国《价格法》第三条规定:国家实行并逐步完善宏观经济调控下主要由市场形成价格的机制。价格的制定应当符合价值规律,大多数商品和服务价格实行市场调节价,极少数商品和服务价格实行政府指导价或者政府定价。市场调节价,是指由经营者自主制定,通过市场竞争形成的价格......第十四条规定,经营者不得有下列不正当价格行为:......(五)提供相同商品或者服务,对具有同等交易条件的其他经营者实行价格歧视......笔者认为,我国已实行市场经济多年,对大多数商品或服务价格实行市场调节价,通过市场竞争机制形成市场价格。因个人的经济实力、购买意愿、消费习惯等而形成不同的交易对价,本身并不当然是负面的,相反是市场经济的常态、符合经济规律。这里的关键问题在于,相关价格的形成也应建立在自愿、公平的基础之上。如单纯、一刀切地禁止个性化定价,会构成对合同自由的过度干预,反而不利于维护正常的市场竞争秩序,不利于社会整体福利的增长,有违市场经济的发展规律。

笔者认为,通过反不正当竞争法等方式规制算法价格歧视的出发点,不应是杜绝个性化定价,而应是着眼于对透明度监管、对信息偏在的纠正,避免因消费者不知情、信息不对称造成的不公平。我们应当允许个性化定价的存在,但也要防止其发展为人人生厌的“杀熟”,因此需要特别关注对透明度、消费者知情权的要求,努力帮助双方实现信息对等,使得合同在大致公平的基础上产生。一个处在透明公正的市场环境中的价格歧视更不易被人诟病。如消费者能知道平台是否采用了个性化定价或动态定价、自己是否被“计算”,则价格差异是可以被接受的。

如前所述,价格差异在很多情况下是合理的,很难构成对市场正常竞争秩序、公平交易秩序的损害。笔者注意到,2021年7月2日国家市场监督管理总局公布了《价格违法行为行政处罚规定(修订征求意见稿)》第13条对“价格歧视”加上了限定的例外——基于成本或正当营销策略之外的因素,对统一商品或服务在同等交易条件下设置不同价格,更具有合理性。考虑在我国市场经济下,应对合理的价格歧视给予更多宽容,谨慎认定算法价格歧视构成不正当竞争,故笔者建议将国家市场监督管理总局《禁止网络不正当竞争行为规定(公开征求意见稿)》第二十一条修改为:“经营者不得利用数据、算法等技术手段,根据消费者的偏好、交易习惯等特征,基于成本或正当营销策略之外的因素,对同一商品或服务在同等交易条件下设置不同价格或交易条件,实行不合理的差别待遇,侵害交易相对方的知情权、选择权、公平交易权等,扰乱市场公平交易秩序。”并明确规定:“同等交易条件是指交易相对人之间在交易安全、交易成本、信用状况、所处交易环节、交易持续时间等方面不存在实质性影响交易的差别。经营者在交易中获取的交易相对人的隐私信息、交易历史、个体偏好、消费习惯等方面存在的差异不影响认定交易相对人条件相同。”此外,建议规定“算法价格差异”存在的相关正当理由,避免过度干预造成对正常市场竞争秩序的损害,正当理由应包括:(一)根据交易相对人实际需求且符合正当的交易习惯和行业惯例,实行不同交易条件;(二)针对新用户在合理期限内开展的优惠活动;(三)针对特定会员、不同等级会员在合理期限内开展的优惠活动;(四)基于公平、合理、无歧视的规则实施的随机性交易;(五)能够证明行为具有正当性的其他理由。

(来源:知产力)

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