许身健、郜庆：反垄断视阈下的算法价格歧视问题 ｜ 中法评 · 专论
许身健
中国政法大学法律硕士学院教授、互联网治理研究中心主任
郜庆
中国政法大学法律硕士学院副教授、互联网治理研究中心研究员
算法价格歧视虽然不一定减损社会总福利，但是会产生排挤效应、剥削效应和抑制创新，因此算法价格歧视可能会构成反垄断法所禁止的差别待遇行为。认定算法价格歧视的违法性需以经营者具有市场支配地位为前提，并允许其提出“正当理由”之抗辩。
本文首发于《中国法律评论》2022年第3期专论（第105-116页），原文16000余字，为阅读方便，脚注从略。如需引用，可参阅原文。购刊请戳这里。
目次
（一）经济学上的价格歧视
（二）反垄断意义上的价格歧视
（三）数字经济时代的算法价格歧视
（四）算法价格歧视具有不同于传统价格歧视的特性
二、市场支配地位：算法价格歧视构成的主体条件（一）认定算法价格歧视首先需要界定平台经营者具有市场支配地位
（二）市场支配地位的认定应该考虑数据和转换成本等因素
三、客观认定：“事实性要素”的判定（一）“相同产品”的认定
（二）“不同价格”的认定
（三）“条件相同”的认定
四、竞争损害：算法价格歧视的行为后果（一）算法价格歧视导致消费者福利损失
（二）算法价格歧视的排他效应
（三）算法价格歧视还可能抑制创新
（四）算法价格歧视会导致市场竞争机制失灵
五、正当理由：算法价格歧视行为的认定除外（一）基于商业交易习惯和行业惯例
（二）基于平台公平、无歧视的规则实施的随机性交易
（三）针对新用户的优惠活动
结语数字经济背景下，大数据和算法成为平台经营者商场制胜的主要法宝，基于大数据和算法的个性化定价成为流行的商业模式，被平台经营者广泛运用。大数据和算法的商业运用，促进了社会生产效率的提高，但也带来分配公平的隐忧。
经营者一方面因个性化定价获得分析与评估市场能力，另一方面利用数据和算法掌握溢价交换优势。通过对用户的个性化分析精准赚取全部或大部分消费者剩余，通过算法进行个性化定价拓展经营者灵活制定定价策略的空间。算法定价本身并不违法，反垄断法更为关注定价算法的运用，因为其具备损害市场公平竞争秩序的风险。
与之相对应，在日常生活中，消费者在同一平台上购买同一产品，新用户价格可能更低；使用相同打车软件，相同行车路线下安卓系统用户的价格可能低于使用苹果系统的用户。某地消费者协会曾选择16个电子商务平台进行调查，在模拟的32个消费体验样本中，14个样本表现出新老账户价格差异。这些现象被通俗地称为“大数据杀熟”。“大数据杀熟”一词在2018年为社会公众所熟知，但这一现象已持续多年。
“大数据杀熟”是数字经济的产物，是传统工业经济下价格歧视在数字经济时代的全新表现形式。相比于传统的价格歧视行为，“大数据杀熟”更具隐蔽性，通过数据和算法优势侵害消费者的隐私权、知情权。掌握用户数据更多的经营者“杀熟”能力更强，因此“大数据杀熟”具备垄断色彩，一定程度上破坏了公平的市场竞争秩序。
平台经营者借助现代信息技术收集消费者诸如身份信息、搜索记录、聊天记录、浏览痕迹、购买记录、地理位置等数据信息，其后基于收集的数据信息利用算法分析消费者的行为习惯、消费习惯等个性化偏好，收集分析碎片化信息，对用户进行归类以及关键词标注，形成具备个性化特征的“用户画像”，以此评估用户支付意愿，向其收取预期内的最高价格，进而实现“千人千价”以及实现个体消费者的精准溢价。
这在经济学上被称为一级价格歧视。传统经济学中，一级价格歧视只是作为一种理论存在，但在数字经济条件下，大数据、算法技术的广泛应用使得一级价格歧视成为现实。
在我国法律体系中，对于价格歧视行为的规制，主要依据是《价格法》《电子商务法》《消费者权益保护法》《反不正当竞争法》《反垄断法》。这五部法律对于价格歧视的规制各有侧重，不过，仅就保护的“力度”而言，无出《反垄断法》之右者。
《反垄断法》第17条第1款第6项明确规定禁止差别待遇（包括价格歧视）。算法价格歧视是数字经济下产生的新事物，而现行《反垄断法》制定于2007年，当时数字经济尚未出现端倪，因此对于算法价格歧视的规制，在我国以往的法律实践中没有先例可以遵循，在域外也鲜有案例可以借鉴。
当下，大数据杀熟、算法价格歧视在理论界只是被视为一种经济现象，不能直接等同于我国反垄断法中的差别待遇。算法价格歧视是否违反了《反垄断法》第17条第1款第6项之规定？如果违反了该规定，又该如何进行规制？本文尝试就此展开分析。
行为识别：算法价格歧视构成反垄断法上的差别待遇
（一）经济学上的价格歧视
歧视，或曰歧视待遇、差别待遇，即不同情况相同对待，或者相同情况不同对待。这是一种较为常见的经济现象和社会现象，并构成诸多部门共同关注和调整的对象。价格歧视，在经济学意义上是市场主体在市场竞争时制定的市场策略，是指经营者出售产品时依据的价格标准不同。
经济学界的通说认为，价格歧视存在三种类型：
第一级价格歧视，有时也被称作完全价格歧视，是指具有市场力量的经营者出售的每一单位的产品都存在价格上的差异，即“千人千价”，经营者通过收取消费者预期的最高价格以获取每个消费者的全部消费剩余。
第二级价格歧视指的是，具有市场力量的经营者出售的不同单位的产品存在价格差异，但一定单位的产品的价格在不同消费者之间是一致的，即二级价格歧视的对象是产量，而非消费者。
第三级价格歧视是指，具有市场力量的经营者出售的产品在不同消费者之间存在价格差异，但每单位产品在特定消费者之间价格一致。
法学理论意义上的价格歧视理论以经济学理论上的价格歧视理论为基础，但是经济学理论关注的是经营者的产品定价和营销策略，法学理论则更为重视价值判断，聚焦于经济秩序的稳定以及消费者权益的保护。
实践中，构成经济学意义上的价格歧视不是产生违法效果的充分条件。在不完全竞争的市场条件下，由于产品差异、信息不对称、交易习惯等多种因素，对部分消费者收取高价的同时对部分消费者收取低价的情况经常出现，这种市场交易过程中发生的零散的价格歧视行为可以说完全是由市场本身导致，该行为以谋取利润而非损害市场竞争为目的。能够对市场竞争造成损害的是具备系统性、持久性特点的价格歧视，行为人须具备市场支配地位，与之交易一方缺乏议价能力，在行为人的市场“控制力”下难以实现对可替代性产品的转向。
笔者认为，相比于反垄断语境下的价格歧视，在经济学意义上价格歧视的外延和内涵更为广泛，经济学对价格歧视的关注点在于成本与价格的关系，而法学意义上价格歧视的判断，还须满足一些特定的条件。
（二）反垄断意义上的价格歧视
1914年美国《克莱顿法》指出价格歧视可能构成托拉斯行为，第2（a）条明确经营者直接或间接对买方实施价格歧视，损害竞争的行为具备违法性。在此基础上，美国通过1936年《罗宾逊—帕特曼法》对价格歧视作出了更为细致的规定。该法以对中小企业的保护为主要立法目的，旨在打击不公平的贸易行为。实践中大型零售商通常会享受到较大的折扣，中小零售商在相关市场的竞争中缺乏话语权，处于劣势地位。
因此，该法要求经营者在给定的贸易水平上向经销商提供相同的价格条件，禁止经营者给予部分经销商比其地位相同的竞争者更高的价格优惠待遇，因为这种销售的效果减少竞争，并可能使受惠的经销商在市场上获得与其竞争效率无关的优势。
欧盟对价格歧视的规制体现在《欧洲联盟运行条约》（TFEU）第102（2）（c）条，依据规定，构成价格歧视滥用行为须符合两个要件，一是在同等交易条件下，二是采用不同价格。“同等交易”指交易成本相同。这类滥用行为主要包括具备市场支配地位的经营者在同等交易情形下对不同交易方实施不同的价格策略，部分交易方在相关市场上竞争力因此被削弱。
价格歧视在反垄断法语境下被视为价格差别待遇。实践中，只有在法律适用中把“价格差异”和“价格歧视”区别开来，价格歧视才有了规制的可能。波斯纳（Richard A.Posner）指出：“经济学家所用‘价格歧视’指的是以不同价格向不同客户销售相同产品，更为准确的描述是，销售价格与边际成本的比率在每笔交易中各异。”经济学领域着眼于“价格与成本的差额”而非价格差异，更准确地说，“单位价格”与“单位成本”之差相等。霍温坎普（Herbert Hoven kamp）赞成波斯纳的意见：“如果某个企业进行两笔销售所得的回报率不同，则构成价格歧视。”
区分价格差异的前提是是否是同等等级和质量的产品。美国法和欧盟法都注意到了这一点。除了关注同等等级和质量，还需关注交易成本。前者实质上是生产成本，生产成本和交易成本相同才能视为同等交易。同样是考量交易条件，美国法和欧盟法视角有所区别，美国法从价格一端探究差异是否存在成本上的理由，欧盟法则从成本一端考量成本相同时的价格差异问题。虽视角不同，但美国法与欧盟法本质上均为关注成本与价格的关系。我国《反垄断法》第17条采用的措辞是，“……对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇”，对其适用的理解应当明确依据前文论述。
因此，价格差异并不等同于价格上的差别待遇，差别待遇不仅要考察同等质量、等级，还要考虑交易成本等因素。
在平台经济时代，算法价格歧视也展现出与传统价格歧视行为不同的特征。随着近年来对互联网企业的监管态度逐步趋紧，如何监管平台企业的差别待遇行为成为新的监管难点。
为了加强对平台企业的监管，美国众议院司法委员会官网公布了五个针对科技巨头的法律草案，分别是《选择和创新在线法案》（American Choice and Innovation Online Act）、《终止平台垄断法案》（Ending Platform Monopolies Act）、《ACCESS法案》（ACCESS Act of 2021）、《并购申请费的现代化法案》（Merger Filing Fee Modernization Act）和《平台竞争和机会法案》（Platform Competition and Opportunity Act of 2021），其中前三部法案和差别待遇有关。
《选择和创新在线法案》核心内容是禁止大平台一系列不平等的行为，实则是赋予了大平台“公共性”的功能，要求其实现公平无歧视的互联互通。《终止平台垄断法案》对主导平台的经营者行为作出了更为严格的限制，平台经营者借助平台优势对自营业务进行自我优待，或借助平台优势排挤、打压与自营业务存在竞争关系的其他平台内经营者会被认为是违法行为。《ACCESS法案》通过规范平台内部数据使用，降低数据有关的进入壁垒，降低消费者和企业的转换成本，从而促进竞争。
在我国，为规范平台经济领域的竞争行为，保护市场秩序，维护消费者利益和社会公共利益，《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》（国反垄发〔2021〕1号，以下简称《平台经济领域反垄断指南》）明确具有市场力量的平台经营者实施算法歧视（大数据杀熟）可能构成差别待遇，因为这可能损害具有竞争关系的交易相对人之间的公平竞争，并明确了具体认定时的可考量因素。国家网信办等四部门出台《互联网信息服务算法推荐管理规定》明确对用户权益的保护，为算法推荐服务提供者设定行为规范，包括向用户销售商品或提供服务时，不得利用算法实施差别待遇等。
（三）数字经济时代的算法价格歧视
算法歧视是数字经济社会特有的现象，包括但不限于算法性别歧视、算法种族歧视、算法用工歧视、算法价格歧视，等等。所谓算法价格歧视，是指经营者基于数据和算法优势，对消费者的支付意愿进行预测、分析，并依据数据分析结果为其提供差异化价格。在数字经济背景下，经营者特别是大型平台经营者可以基于其强大的数据信息收集、处理、分析能力在持续、动态、微粒的基础上识别消费者的浏览信息、交易信息、身份数据等海量数据信息，辅之以算法的支撑，个性化定制（mass customization）产品或服务接连涌现，从个性化新闻、广告、电影、商务、生活、决策，直至个性化定价，从而产生算法价格歧视现象。
在很大程度上，算法价格歧视就是数字经济时代的“一级价格歧视”。
传统经济下，“一级价格歧视”难以实现，因为基于信息偏差，经营者难以获取消费者的全部或大部分信息，经营者的定价依据是产品成本；而实施算法歧视的经营者具有技术与算法优势，基于消费者数据对其进行个性化定价成为可能，定价方式转变为依据买方的最大支付意愿。限于技术条件，一级价格歧视在工业经济时代难以具备现实实施空间，经营者实施的价格歧视多表现为二级价格歧视和三级价格歧视。
在工业经济条件下，交易通常是匿名的。匿名交易的时候，商家通常很难判断买家的支付意愿和消费偏好，只能通过聊天甚至衣着和言语来尽可能获得信息，然后根据经验和直觉来决定报价。例如，经营者为商务用户设定更高的价格，为个人用户设定较低的价格。
而数字经济已经颠覆了匿名的模式，数据经纪商或者大型的在线平台，能够在较大的范围内收集和分析海量的与消费者相关的数据。大数据、算法等数字技术的广泛运用，显然已使情况发生了变化，算法价格歧视使卖家能够将潜在消费者群体在个体“微粒”的层面上进行解构、分析和预测，即每个个体都被匹配了差异性价格。换句话说，卖家甚至能够沿着需求曲线，为每个消费者设定不同的价格——消费者的保留价格。
当经营者为支付意愿或支付能力更强的消费者制定更高的价格标准时，便意味着他们可因此获取更多的消费者剩余。数据驱动型经营者收集或购买大量关于现有和潜在客户的数据，越来越多的跨市场销售者正在利用数据分析来识别消费者的支付意愿，并根据个人消费者的支付意愿调整定价。
经营者要实施算法价格歧视，通常需要做到两件事，一是获取消费者的数据，二是在获取数据的基础上，通过算法预测消费者需求、支付能力和支付意愿。数字经济条件下，平台经营者拥有海量、多元、动态、实时的有关消费者数据的相关信息。平台经营者做到“大数据杀熟”通常需要为每一个消费者逐个做标记，这个标记在目前的技术条件下，主要通过网页端的cookie或者移动APP端嵌入的软件开发工具包等方式完成。而且平台还可以横跨同一账号或者同一设备所登录的不同的APP和网站来收集信息，这样就能更加全面地追踪和了解消费者的兴趣。
当然，从数据中获取竞争优势的能力，不仅取决于平台经营者获取数据的数量，海量的数据并非全部属于可分析的有效数据；还取决于获取数据的质量，或者说反映信息的精确性，即平台经营者进行价格歧视需要通过算法进行数据分析。
（四）算法价格歧视具有不同于传统价格歧视的特性
算法价格歧视与传统价格歧视具有原理上的相通性，但前者也具有不同于后者的某些特性：
首先，算法价格歧视在数字经济中具有普遍性。随着技术以及数字经济的发展，算力、算法和数据在生产经营活动中扮演着愈加重要的生产要素角色。占有更多的数据资源，拥有强大的算力和先进的算法是经营者在市场中立于不败之地的核心要素。
无论是电子商务，还是社交网络，经营者的商业行为都是基于数据驱动。经营者在追求商业利益最大化的过程中，往往采用一些歧视性的定价算法，算法价格歧视已经演化成为平台经营者的常态操作。实践中，利益的驱动使得平台经营者选择歧视性的定价算法，基于行业特性以及算法的差异，价格歧视在不同行业的表现形式各异。以网约车为例，网约车平台经营者通常会选择更为精确的、能够实现自身利益最大化的价格歧视算法。
其次，算法价格歧视更多表现出对消费者的剥削效应。算法价格歧视发生于平台经营者和用户之间的定价歧视，而传统价格歧视更多发生在经营者与经营者之间，而不是经营者与终端消费者之间。经营者在对消费者实施算法价格歧视的同时，通常也伴随着过度搜集消费者敏感数据信息，可能造成对消费者隐私权益和个人信息权益的侵犯。
再次，算法价格歧视具有隐蔽性。算法价格歧视可以依据消费者个体偏好、支付意愿进行个性化定价，同时不同于传统线下的购物环境，在线购物环境相对封闭，消费者需要仔细比较同一情形下的不同区别才能有所察觉。与此同时，平台定价的动态化，对于执法监管部门也是难题所在。监管部门往往不能全面准确地观察到消费者终端的定价，因此平台的算法价格歧视行为具有相当的隐蔽性。
市场支配地位：算法价格歧视构成的主体条件
（一）认定算法价格歧视首先需要界定平台经营者具有市场支配地位
我国《反垄断法》第6条明确规定禁止经营者滥用市场支配地位，《反垄断法》第17条对于常见的滥用市场支配地位的行为形式作出了规定。但是，要构成违法的滥用市场支配地位行为，除行为要件外，还必须具备后果要件，即产生“排除、限制竞争”的结果。
《反垄断法》禁止经营者滥用市场支配地位对交易相对人实行价格等差别待遇，算法价格歧视是在数据经济下差别待遇的新的表现形式，即使在全新的动态竞争背景下对于相关市场竞争分析会有异于传统分析路径，该行为“滥用”的性质也不会改变。因此，就该行为的主体要件而言，只有具有市场支配地位的经营者才具备《反垄断法》意义上的价格歧视行为主体资格；经营者具备市场力量是能够限制交易人转向其他经营者的前提基础，也是经营者实施价格歧视行为而行为收益免受价差交易抵消的充分要件。此外，市场支配地位的形成通常是市场竞争发展的产物，《反垄断法》不禁止这种状态，而是禁止对这种垄断状态的滥用。构成违法价格歧视的经营者除具备前述主体要件外还需存在滥用支配地位的行为要件。
在2020年发布的《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》（以下简称“征求意见稿”）中曾规定，界定相关市场通常是支配地位认定的第一步，但在特定案件中，具备规定的证据要件、行为要件、效果要件，且难以界定相关市场，可以绕过对相关市场的界定。这在理论界引起了广泛的讨论。很明显，该规定降低了反垄断法执法的难度，对于困难重重的数字经济反垄断执法工作无疑是“一大利好”。
然而，也有一些学者对该条款被滥用表示担忧。在涉及平台经营者的案件中对相关市场进行界定是国际通行做法，比如欧盟委员会在最近对谷歌的三次反垄断处罚调查中均就相关市场进行了界定。2021年《平台经济领域反垄断指南》正式出台，该指南回归到反垄断法的立法原旨和国际通行实践，删除了可以不进行相关市场界定的特殊情形。
（二）市场支配地位的认定应该考虑数据和转换成本等因素
在现行反垄断法律框架下，针对平台经营者滥用市场支配地位行为的行政执法活动遭遇法律适用困境。行政处罚法定原则要求行政处罚主体、依据、程序以及种类法定，法无明文规定不处罚，行政执法活动须被严格限定在现行有效的法律规定范围内，这也是依法行政原则的应有之义。我国《反垄断法》第18条规定了认定经营者具有市场支配地位的因素。
2007年制定《反垄断法》时，数字经济并未完全兴起，《反垄断法》第18条的设置基于静态的市场结构，将市场份额置于极为重要的地位。对市场份额的强关注是立足于传统工业经济下的市场结构，具有竞争关系的经营者在传统工业经济中通过控制生产、销售市场的生产销售能力进而影响竞争者的竞争能力。在此背景下，经营者在相关市场的市场份额是判断经营者具有市场支配地位的关键性基础。
在数字经济下，一方面，市场竞争的边界不像传统市场那样清晰，通常存在双边市场或多边市场的情形，而且用户对平台会产生一定的黏性，即存在锁定效应。换言之，用户的转向转换成本较大。另一方面，由于数字经济是注意力经济，“注意力”正在逐渐超越物质因素具备更高的经济价值。数字经济下平台经营者的竞争打破传统竞争模式，表现为流量、用户和数据的竞争，其中，数据已经逐步成为生产经营过程中的基本要素，数据也由此成为市场经营者竞争的核心与关键。
具备流量优势的平台企业可为商户提供更多用户，对商户具有更高吸引力，同时提高消费者转移成本，具有更强的锁定效应。流量池是平台经营者具备市场力量的基础，流量的竞争是平台企业的竞争要点，也即对用户的竞争，流量是用户关注度、信任度、平台服务价值等的集中体现。“流量”具有类似“马太效应”，平台不断引入新的用户、商家，增加平台流量，运用网络效应提升平台价值，运用锁定效应增加用户转换成本，形成“护城河”，阻止用户的转向。
流量和用户为平台企业形成市场力量奠定基础，而数据的掌握则是强化市场力量的重要一环，这需要平台企业利用技术对用户流量进行精准提取与转化。在阿里巴巴“二选一”一案中，国家市场监管总局认为淘宝平台拥有大量的消费者用户和巨大流量，阿里巴巴集团对平台内经营者具有很强的跨边网络效应和锁定效应。用户和数据是重要资源和无形资产，难以迁移到其他竞争性平台，平台内经营者转换至其他竞争性平台面临较高成本。因此在平台经济领域，企业的运营逻辑以及市场竞争方式呈现出截然不同的表现形式，固守传统市场份额为王的要件条件将不可避免地导致立法目的与法律适用效果的偏差，平台企业的市场支配地位认定还需考虑数据和转换成本等。
客观认定：“事实性要素”的判定
算法价格歧视认定的难点在于“事实性要素”的判定，即“是否对条件相同的交易相对人采用不同的价格”。算法价格歧视的隐蔽性和复杂性，导致认定“相同产品或服务、条件相同的人、不同价格”等事实性要素存在极大的困难。如何调整客观要件以适应算法条件下买卖行为的特殊性且不违背基本的价格歧视要求，较为可行的做法是在基本的认知范围内调适“事实性要素”的认定方法，以适应新经济环境下对价格歧视的判定。
（一）“相同产品”的认定
价格歧视理论认为，经营者为不同的产品设定的价格差异属于进行市场活动时采取的正当价格策略，是市场自发调节的符合市场规律的行为，并不构成价格歧视，因为不同的产品成本并不相同。可能具有违法性的价格差异表现为给“相同产品”设置不同价格，因此，规制价格歧视行为首先需准确界定“相同产品”。
具体来说，应将产品物质性能上的“相同”作为“相同产品”的认定标准。数字经济下，个性化营销成为主要经营策略，平台内商品类型多样，商品在装饰、容量、质量等方面形成差异化。特别是当下“个性化定制”产品或服务方兴未艾，经营者为了获得更大的利润，顺应市场需求的变化将产品或服务细化成个性化产品或服务正在成为常态。
美国联邦最高法院曾在相关判例中明确，对“相同产品”的认定可以考虑产品的质量、性能和原材料等方面的因素。在1966年的“美国联邦贸易委员会诉波登公司案”中，美国联邦最高法院认为，波登公司以自己公司品牌出售和以其他公司品牌出售的两种牛奶在产品性能上相同，且品牌标签未导致市场价值的差异，品牌差异不会影响消费者购买意愿，因此，两种牛奶是“相同产品”，却被标以差异化的价格，波登公司的价格歧视行为最终被认定为违法。
为了更好地保护交易相对人的权益，认定范围应当与时俱进，建议将数字经济下相同产品或服务的基本判断标准确立为“物质性能上相同或相似”。
（二）“不同价格”的认定
在美国，价格歧视的主要法律渊源是《克莱顿法》和《鲁宾逊—帕特曼法》，后者对价格歧视的规制范围更为广泛。依据《鲁宾逊—帕特曼法》，价格歧视存在直接和间接两种形式，直接的价格歧视表现为价格上的直接差异，即经营者给予买方低于其竞争者的价格、或以不合理的价格出售产品；间接的价格歧视通过对买方的优惠与否或优惠程度的不同间接达到差异性价格效果。
在数字经济下，“免费+增值”成为互联网企业重要的商业模式，因数字化产品的边际成本为0，付费数字产品逐渐会被价格更低的替代品取代，数字化产品最终走向免费，由此，以免费吸引用户进而通过其他途径实现增值成为新的竞争策略。经营者通过“免费”“烧钱式营销”等定价手段吸引用户，获取用户数据信息，通过网络效应实现产品的增值，进而通过锁定效应将用户锁定，最终经营者获得更多的市场份额，企业竞争力提升。在此种情况下，直接价格和间接价格的认定遭遇重重困境，直接价格不明确，间接价格形式多样。
鉴于此，在判别不同交易价格时，需站在多层次、全方位的高度去对待。在合理成本下，在相同商品或服务中对待交易条件相同的人直接销售价格应该是一样的，当具有正当理由时，经营者为了“去库存”或者“刺激消费”，可以对交易相对人给予小范围内的优惠，但不能容忍经营者为了一己私利而采取不同的价格。
（三）“条件相同”的认定
在现实的经济社会中，形形色色的交易相对人的条件各不相同，要想找出完全相同的交易条件基本上是不可能的。鉴于此，如何有效界定“相同的交易条件”显得尤为关键。从整体情况的对比来看，达到“重要的交易条件相同”的标准便可以认定为具有“相同的交易条件”。它一方面需要与交易活动直接相关，如交易方式、交易地点、交易成本、交易时间；另一方面需包含能够促进交易活动成功和实现的条件，如交易安全、交易能力、买卖双方的信用状况、是否属于持续交易等因素。另外，在对比交易条件时，需要注意“讨论条件相同的时间维度尽可能在同一时间段内”。对于“交易条件相同”的认定，《平台经济领域反垄断指南》采取“实质性差异”标准。
竞争损害：算法价格歧视的行为后果
在探讨算法价格歧视行为的违法性时，首先需要明确算法价格歧视会造成什么损害，即竞争损害。长期以来，学者们对竞争损害的认定标准一直未达成一致，主要争论集中于消费者福利标准和整体福利标准。
芝加哥学派从消费者福利出发，认为反托拉斯的职责是限制资源配置无效率而损害消费者的行为，消费者权益的损害与否是认定竞争损害效果的关键，同时消费者福利标准认为相比于对消费者实施统一定价，针对消费者实施的差异化价格策略将在更大程度上侵害消费者利益，因价格歧视而支付高价的消费者无须也不应对因此享有低价的消费者负有成本负担义务；整体福利标准则聚焦于社会整体福利，在整体福利标准视角下，允许经营者通过分析消费者的支付意愿进行最大程度上的价格歧视，即经营者以损害部分消费者权益的方式来抵消因低价吸引消费者带来的损失是正当的，因为这将实现整体福利的最大化。
消费者福利标准和整体福利标准背后是公平和效率价值的衡量。整体福利标准强调效率优先，社会经济增长的红利主要被经营者所享有，因为在整体福利标准下关注的重点在于把“蛋糕做大”，而切蛋糕的人也是生产蛋糕的人；消费者福利标准强调效率和公平的一致性，既强调提高社会生产效率也强调分配的公平。算法价格歧视行为是一种过分强调生产效率而忽视消费者公平的行为，具有明显的竞争损害特点。
（一）算法价格歧视导致消费者福利损失
传统价格歧视理论认为，消费者支付意愿仅与消费者偏好存在联系，此时价格歧视剥夺了消费者剩余，但提高了经济效率。根据该理论，算法价格歧视具有一定的促进社会福利最大化的效果。因为算法价格歧视可以发现每一个消费者的消费能力和消费意愿，然后满足不同消费能力的消费者的需求。
从一个较短的时期观察，算法价格歧视能够推动消费和实现社会总供给的最大化。事实上它的确是有利于社会福利的改进。比如张三是一个有经济实力的中年人，他愿意花3000元买一瓶茅台酒，但经济条件一般的李四可能只愿意花2000元来买这瓶茅台酒，如果厂家定价2500元，李四就不买了，那就减少了一次交易机会；但如果实施价格歧视，卖给张三是3000元，卖给李四是2000元，则两笔交易都能成交，国民生产总值的确是增加的。不过，需要注意的是，在社会总福利的确增加的情况下，消费者剩余减少为0，也就是说全部的利益都是由商家来获取的。因此可以说，价格歧视虽然可以增加社会总福利，但是却会减少消费者福利。
以网约车市场为例，就限制竞争效果而言，网约车领域针对乘客进行个性化定价，经营者实施的价格差异直接作用于消费者，而非作用于竞争者或者交易相对人，进而对消费者权益产生影响，这种直接发生在经营者与消费者之间的价格歧视行为呈现出更强的剥削性滥用特征。
具有支配地位的经营者掌握算法、信息优势，对信息进行充分分析以实现个性化定价，攫取更多的消费者剩余，最大程度上增加生产者剩余，实现剥削性效果最大化。剥削性效果可通过占用效应和市场扩张效应进一步分析由此产生的分配效率结果。当平台企业实施一级价格歧视，就占用效应而言，经营者通过算法分析对消费者标记个性化标签，通过较高定价攫取购买意愿或支付能力更强的消费者的全部消费者剩余，这部分消费者情况变差，消费者剩余全部转化为生产者剩余；就市场扩张效应而言，通过较低价格吸引购买意愿或支付能力较低的消费者进入相关市场，经营者获得市场扩张效应带来的全部成果。
算法价格歧视的结果是垄断者获取了全部消费者剩余，经营者的额外收益其实是消费者的损失。在一个有消费者认知偏差的模型中，价格歧视也有效率影响。因为消费者高估了产品的价值，所以购买造成的效率损失也是消费者的损失（即消费者承担全部效率损失）。传统价格歧视理论认为，价格歧视对消费者不利，但对效率有利。
因此法律干预的必要性取决于社会目标函数中效率和分配的权重。如果加上需求膨胀、认知偏差，价格歧视对消费者来说会变得更糟：可能没有任何效率优势。因此，法律对于集合了消费者偏好和认知偏差的消费者愿意支付价格进行干涉具备更为充分的理由。大数据助长了算法价格歧视，实施个性化价格歧视的成本也很高，因为必须更新数据、改进算法、重新运行分析，以保持估算的准确性。在企业拥有市场力量的地方，这种寻租行为的成本可能会转嫁到消费者身上。个性化定价是基于消费者偏好和认知偏差的产物。传统的价格歧视理论没能揭示个性化定价的负面效果。个性化定价本质上是一种低福利、高损害的存在。
（二）算法价格歧视的排他效应
算法价格歧视会导致排他效应。比如，电子商务平台经营者既是相关市场的裁判员又是运动员，具有双重身份属性。一方面它们出售互联网连接能力，作为电子商务平台经营者，为平台内经营者提供交易平台，形式上“中立”；另一方面他们又作为平台内经营者直接为消费者提供商品和服务，与其他平台内经营者存在竞争关系。电子商务平台经营者有机会在向提供内容的公司收取的价格（或提供的服务质量）上区别对待。
由于平台经营者可以利用优势地位获取市场上的一切交易信息，电子商务平台上的经营者的交易意愿其实也在电子商务平台的掌握之中，也就是说对于平台经营者来说，它已经预知了竞争者和交易相对人的全部底牌。此时平台经营者已经具备了排除其他经营者公平竞争的能力。为了在相关市场竞争中具备更大的竞争优势，将排除、限制竞争的算法嵌入运营平台，从隐形竞争规则上提高竞争对手的市场准入门槛、降低其市场竞争能力。
高封闭性的市场具有高市场进入壁垒，潜在竞争者难以进入，市场流动性较低。由于缺乏潜在竞争者的限制，高封闭市场中市场份额较高的经营者具备对相关市场内其他竞争者较高的控制力，竞争优势明显高于相关市场内的其他经营者，威胁相关市场的竞争秩序。
再以互联网外卖平台为例，头部企业占据巨大市场份额，拥有了庞大的用户量基础，而这些用户基础正是其海量数据的来源，也是头部企业不断发展、创新的重要前提。头部企业可以利用算法对海量数据进行分析，优化用户端使用技术，并不断发展出新的业务模式。
在这个过程中，其可在算法开发和设计时便将排除、限制竞争的选项嵌入算法系统中，使潜在竞争对手因高进入壁垒难以进入相关市场。因此，潜在竞争者进入互联网外卖市场并非一件易事，其需要长时间获取并整理海量数据，而头部企业数据经过历年的收集整理已进入成熟期，并依靠数据积极创新技术，优化个性化定价的精准度，潜在竞争者进入相关市场追赶头部企业的难度很高。
（三）算法价格歧视还可能抑制创新
算法价格歧视除损害消费者福利，排除、限制竞争外，还会抑制技术的创新。有研究表明，只要技术创新难度足够大，平台经营者的算法价格歧视行为会进一步抑制技术创新激励。例如，在网约车市场，头部平台企业通过个性化定价积累了大量的用户基础和海量数据，市场壁垒提升，相关市场内的竞争者数量减少，容易形成寡头垄断乃至完全垄断。而垄断的形成使得具有垄断地位的企业能够操纵价格，阻碍资本的自由转移，市场结果由利润平均化转为垄断者获得超额垄断利润。在市场竞争不充分时，垄断经营者缺乏竞争压力，利润获取容易，进而抑制产品服务的创新动力，最终损害相关市场的竞争秩序。
（四）算法价格歧视会导致市场竞争机制失灵
传统工业经济下，基于信息的分散性经营者难以掌握全面的数据信息。而数字经济下，具有算法、数据优势的经营者具备强大的数据收集与分析能力，算法极致追求消费者剩余，这部分经营者具有更强的价格歧视行为倾向，导致市场机制失灵，严重损害市场交易竞争秩序。价格是市场机制的核心要素，竞争是市场经济运行的灵魂。没有有序的价格竞争秩序，就没有合理的价格形成和运行。
算法的隐蔽性使消费者尚未意识到已经无法仅通过供需关系影响价格变化达成市场运行的自我调节，宏观价格竞争格局业已被打破，价格竞争增加了算法、信息、数据等数字化因素，经营者将目光聚焦于利用数据分析对消费者进行精准定价，一些经营者为对消费者剩余进行持续性压榨，甚至就消费者的个人信息对其他经营者作出限制。对消费者支付意愿的分析正在逐步偏离经营者定价的“需求导向”，长期来看，头部企业收集消费者意愿信息的能力明显高于中小企业，不利于市场竞争秩序的稳定。
正当理由：算法价格歧视行为的认定除外
在具备行为要件和后果要件后，对算法价格歧视作出否定性评价前还需进行正负效果衡量。禁止性决定不是实施限制性行为的必然结果，即使实施了算法价格歧视的行为，产生了排除、限制竞争效果，也应允许行为人进行“正当理由”抗辩。只有当限制、排除竞争的行为不存在正当理由时，该行为才会被最终禁止。
《平台经济领域反垄断指南》第17条“差别待遇”规定，分析具有支配地位的平台经营者是否构成对交易条件相同的交易相对方实施差别待遇，可考虑的因素包括基于算法和数据，依据支付能力、消费偏好、使用习惯等个性化特征，对交易条件相同的交易相对人实行差异性交易价格或其他交易条件，且不存在正当理由。该指南同时列举了平台企业实施差别待遇的几种正当理由。需要注意的是，正当理由分析方法不同于竞争效果分析方法。存在正当理由与否的判断本质上是对行为自身合法性的评判，最终产生类似于合理原则的效果。
（一）基于商业交易习惯和行业惯例
对算法价格歧视的规制着眼于算法的运行与使用，经营者依据交易相对人的实际需求而非限制竞争的目的进行算法设计和运行，对交易人设置不同交易条件，且符合正当的商业交易习惯和行业惯例，则被视为是利用算法实施的正当价格策略。只要未对市场竞争以及消费者权益造成损害，即使具备“歧视性”特征，也允许企业作出正当理由抗辩。
（二）基于平台公平、无歧视的规则实施的随机性交易
凭借大数据分析，平台可以向消费者推送他们感兴趣的商品，并且根据消费者的需求变化及时调整产品定价，尽可能地增加交易机会和有效管理定价成本。定价算法根据市场的状况设定影响定价的几个变量，并构建定价模型。有的定价算法是基于历史数据进行统计分析，是相对静态的；也有的定价算法是基于新鲜数据不断自行更新，这种定价算法可以降低经营者的定价成本和运营成本，提升交易成功概率的同时还可能增加总供给。通常这样的定价算法是促进经济效率的。定价算法并不必然造成算法价格歧视。
定价算法不一定按照数据分析每一个具体消费者的消费意愿，也可能分析其他因素。比如说飞机票定价算法主要考虑飞机票的供给情况和飞机起飞时间，即使其他条件相同的乘客购买到的机票存在价格差异，也不构成算法价格歧视。所以算法价格歧视是在定价算法的基础上，再要加上一个重要的因素——根据数据判定这一个消费者他愿意付什么价格，并以此作出个性化的价格。算法价格歧视可以说是根据数据及算法达到一个价格歧视的机制，因此算法定价并不一定导致算法价格歧视。
（三）针对新用户的优惠活动
《平台经济领域反垄断指南》将“针对新用户在合理期限内开展的优惠活动”替代了之前“征求意见稿”的表述，即“针对新用户的首次交易在合理期限内开展的优惠活动”。针对新用户的优惠活动，无论是线上还是线下，第一次还是第二次、第三次，实践中均可以被视为一种正常的商业推广活动，可以起到广告之效果，属于经常采用的正常商业模式。《平台经济领域反垄断指南》将新用户的优惠活动作为价格歧视的正当理由并无不妥。
然而，遗憾的是，“针对新用户的优惠活动”这样的说法并不严谨，对于新用户的交易优惠可能是第一次、第几次，也可能是交易第一周、第一月。如果说“征求意见稿”将合理优惠界定在“首次”确实范围过窄，那么《平台经济领域反垄断指南》的改动则在放大范围的同时，给实际操作造成了困扰。
结语
算法价格歧视是否违反了反垄断法？反垄断法能不能对这种行为进行有效的规制？中国《反垄断法》第17条第1款第6项明文禁止差别待遇，这个条款是规制算法价格歧视的主要依据。
认定是否构成差别待遇通常需要考虑三个因素：
第一个因素是当事人在相关市场是否具有市场支配地位，这需要进行非常复杂的经济学分析论证。
第二个因素是当事人是否对条件相同的交易相对人采取不同的价格。《平台经济领域反垄断指南》进一步明确消费者的偏好和习惯上的差异，并不构成交易条件上的差异。因此基于大数据和算法，根据消费者的支付能力、消费偏好、使用习惯等实施算法价格歧视，属于《反垄断法》所禁止的差别待遇。
第三个要考虑的因素是实施差别待遇是否存在任何合理理由或正当理由，比如是不是基于无歧视的算法实施的具有随机性的交易呢？当然，正当理由并非脱离反垄断分析框架而单独存在，须结合具有一定正当性的差别待遇，对其带来的经济效率做整体性的评估和判断。中
编者按
我国现行《反垄断法》于2007年8月30日通过，自2008年8月1日起施行。时隔14年，《反垄断法》再次修改，意义重大。通过对《反垄断法》等竞争性法律立法、执法和司法完善，对垄断、限制竞争和不正当竞争行为进行规制，有利促进要素自由流动和优化资源配置效率，为推动中国经济高质量发展和实现共同富裕提供制度保障。
2020年年底国家提出“强化反垄断”，2021年反垄断执法突飞猛进。经过一年的高强度执法，国家对平台治理又提出新理念和新定位。本刊就反垄断领域的两个重大话题——反垄断司法与价格算法歧视问题进行策划，以期引起各界对反垄断议题的进一步思考。
孔祥俊教授文章《反垄断司法的逻辑与经验》认为，司法是厉行反垄断法治的重镇，需要以逻辑与经验为表里，以一般规则为指导，以反垄断实际为依归，恰当地诠释法律。反垄断司法以裁判妥当性为目标，通过重形式而更重实质，寓经验于逻辑之中。反垄断司法应当强化法官主体性，保持必要的司法谦抑，并奉行适当的最低限度主义。
许身健教授与郜庆研究员合作的《反垄断视阈下的算法价格歧视问题》认为，算法价格歧视虽然不一定减损社会总福利，但是会产生排挤效应、剥削效应和抑制创新，因此算法价格歧视可能会构成反垄断法所禁止的差别待遇行为。认定算法价格歧视的违法性需以经营者具有市场支配地位为前提，并允许其提出“正当理由”之抗辩。
《中国法律评论》
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出版时间：2022年
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