近年來，“大數據殺熟”問題一直備受大眾關注。尤其今年以來，關于“大數據殺熟”的法律規定也不斷出臺或者處于起草過程中。8月20日，十三屆全國人大常委會第三十次會議表決通過了《中華人民共和國個人信息保護法》，自2021年11月1日起施行。同《反壟斷法》對價格歧視的規制不同，這些法律規定或者草案在不要求平臺企業具有市場支配地位的情況下，禁止平臺利用大數據對消費者實施差別待遇。這些要求是否真正適當，需要我們對大數據殺熟有一個基本的了解和認識。

一、“大數據殺熟”是一種價格歧視

大數據殺熟在我國指互聯網銷售平臺利用消費者的消費數據，就相同的產品對不同用戶給出不同的價格。所謂“殺熟”，正是指平臺獲取了消費者的消費數據，進而對特定消費者的偏好、消費意愿、支付能力能有了較為充分的了解，對其更加熟悉，從而得以“宰殺”之——向其收取比其他人更高的價格。

由此可知，“大數據殺熟”這一用語，本身就包含著否定和貶低之意。然而，從更為中立的角度來看，“大數據殺熟”在其他國家和地區也被稱為為“個性化定價”或者“算法”定價，其核心含義也在于價格的千人千面。

從經濟學的角度來看，“大數據殺熟”或者“個性化定價”也被視為一種“一級價格歧視”，也就是企業根據每一個買者對產品的購買意愿（而不是根據產品的成本不同）來制定產品價格的方法。因此，“大數據殺熟”的價格歧視同“價格差異”的含義有所不同：前者更加強調定價中的購買意愿要素，而一般的價格差異則可能是因為銷售產品的成本不同。

二、現實生活中的價格歧視

現實生活的價格歧視比比皆是，遠不止于“大數據殺熟”。例如一些社交活動或者婚介活動對男性和女性實施不同的入場價格（如對男性入場票可能更貴），是因為當地單身男性更多，從而導致男性交友的意愿更加強烈；某些公園對兒童和老人半價或者免票，是因為這些群體因為支付能力更低從而導致購買意愿更弱；購買當天的航班價格要遠遠高于購買未來同樣航班的價格，也是因為當天急于出發的人因為需求更加緊急，所以具有更加強烈的購買意愿。

而生活中更為典型的價格歧視例子，則是“砍價”。逛集市的時候買菜、買生活用品、衣服等，在老板出價以后，顧客會同老板“討價還價”。砍價能力強的顧客，甚至能將價格砍至一半以下；議價能力弱的，可能就砍不下價或者只能讓老板做很小幅度的讓利。

人民群眾總結的“砍價神招”往往是這樣的：老板出價以后，顧客往往要面露不屑，表示這個東西不值這個價；然后老板說“你看值好多”；顧客則報出一個低價，老板表示不同意，顧客轉身就走，然后被老板喊回來，雙方繼續協商，最后按照雙方商定的價格進行交易。

這種交易方式也是典型的“個性化定價”，可以說，有一千個顧客就有一千個價格。雙方的出價、顧客詐走等方式，同時也是老板在雙方的互動中去不斷探究顧客的購買意愿（詐走是低購買意愿的典型表現），也是顧客不斷試探老板底價的過程。

三、大數據殺熟為什么令人反感？

有意思的是，對于這些傳統領域的價格歧視，包括砍價形成的“個性化定價”，人民群眾并沒有表現出明顯的反感。買貴了的顧客也愿賭服輸，往往只抱怨自己“砍價技術不行”，從而回頭苦練砍價神功，而不去譴責商家“剝削”自己。而經濟學家也認為這種千人千面的價格歧視（一級價格歧視）是有效率的，因為這種定價模式使得任何收入水平的消費者都可以憑自己的支付能力買到產品，從而最大限度地擴大了產出。

但大數據殺熟卻非常讓消費者討厭。據媒體報道，我國有七成消費者反感“大數據殺熟”。同傳統的價格歧視相比，“大數據殺熟”有什么特點呢？我們都知道，買賣是一個交易的過程，也是一個訂立和執行買賣合同的過程。從合約形成的角度看，那些不令人反感的價格歧視和大數據殺熟相比具有如下區別：

1.價格策略透明度不同。如果消費者明知道商家對不同的人采取不同的價格，仍然愿意繼續同商家交易，就更加符合自愿原則。而大數據殺熟的場景，大量消費者并不清楚是否存在價格歧視，或者自己如何被歧視的。

2.買賣雙方信息對等性不同。如果消費者知道商家針對不同的人采取何種價格，例如針對老人打折，還是針對小孩打折，還是憑本事砍價，交易合同的公平性就更為明顯。另一方面，傳統零售環節中，買賣雙方對對方的了解程度都是差不多的，過程中通過“詐走”等方式，買賣雙方互相探知對方的底線，獲得的信息量也大致公平。而在大數據殺熟的交易中，幾乎是銷售平臺對消費者信息的單方面掌握，消費者對平臺信息則難有所知；此外，銷售平臺對個人信息的窺探程度過深，容易侵犯消費者個人隱私。

3.議價能力和可溝通性不同。傳統零售環節的討價還價，買賣雙方的議價能力相當，而且雙方可以就價格即時進行溝通，因此，即使消費者砍價失敗，也往往自嘆功力不足。但在大數據時代，消費者更多是平臺定價的接受者，雙方難以進行你來我往的議價和溝通。

4.選擇性不同。在傳統零售中，如果消費者在議價過程中敗下陣來，還可以“用腳投票”——真的不買了，再去尋找可替代的商家。而大數據殺熟的行為人往往是大型互聯網平臺，具有一定的市場力量和粘性，消費者對平臺依賴較多，則較難尋找新的賣家。

5.市場的競爭性不同。傳統零售環節的市場結構較為分散，零售終端競爭激烈。競爭會迫使經營者選擇更受消費者歡迎的銷售策略。如果消費者不喜歡個性化定價或者討價還價，那么競爭會敦促經營者采取統一的定價。而互聯網平臺銷售終端的市場結構相對集中，來自市場的競爭壓力較小，同時，平臺也容易相互效仿，都進行價格歧視。

正是出于以上原因，雖然都是價格歧視，但是基于“大數據殺熟”所訂立的合同顯然不公平，不夠尊重消費者的自由意思，“合同自由”難以實現，因而特別不受歡迎。

四、如何規制大數據殺熟

市場是由合約構成的。所謂的市場經濟，也就是以合約為主的資源分配體系。對大數據殺熟的規制，也就是要修正大數據殺熟所帶來的合同的不公平，重新使得互聯網平臺零售環節的買賣合同回到基本公平的基礎之上。從這個角度看：

一刀切禁止個性化定價是不正確的。價格因人而異——因個人的經濟實力不同、購買意愿不同而形成不同的交易對價——不當然是負面的或者值得否定的。恰恰相反，這是市場經濟的常態。關鍵的是，這樣的價格形成，應當建立在一個自愿、公平的合約基礎之上。如果是單純地禁止個性化定價，事實上阻礙了商家和消費者根據能力和需求購買產品的可能性。這對于合同自由的干預就太大了。

應當特別注重透明度監管和信息偏在的糾正。這里解釋一下，信息偏在，又稱信息不對稱，也即一方信息多，另一方信息少的意思。如果允許個性化定價存在，但又要防止其發展為人人生厭的“殺熟”，應當特別關注對透明度的要求，從而確保雙方信息對等，使得合同在大致公平的基礎上產生。盡管對平臺算法的規制程度當下尚未達成共識，但有一些基本的要求是必須達到的：

首先，消費者必須知曉平臺是否采用了個性化定價或者動態定價，也就是說，消費者必須要知道自己是否被“計算”。

第二，大致的定價算法應當具有基本的可解釋性，例如高峰時段打車的基本溢價方式，對新用戶或者老用戶的優惠是幾折優惠。

第三，定價算法應當具有基本的可驗證性：也就是讓消費者知道平臺給你的優惠或者溢價同平臺宣稱的價格策略是真正一致的，從而避免老用戶或者會員的優惠價格反而高于新用戶或者非會員用戶的普通價格這類情況的出現。

重視消費者的隱私保護。要對消費者進行“計算”，必須要獲得足夠的消費者信息。平臺對消費者信息獲取方式也仍然需要完善。當下平臺主要采取格式合同的方式來獲得消費者的信息采集和使用許可，而這些合同內容復雜、條款眾多，如果不能一攬子接受格式合同則不能獲得平臺服務。因此，對信息獲取的格式合同，法律需要從公平的角度進行審查。

促進市場的競爭性。競爭的市場可以敦促企業采用消費者更能夠接受的方式進行銷售。事實上我們可以看到，討價還價式的定價模式隨著經濟的發展已經逐漸式微，越是經濟發達的地區，討價還價的交易越少。那是因為這種模式會耗費巨大的交易成本，當交易的密度上升的時候，討價還價就變得不堪重負。但大數據行業的發展降低了一級價格歧視的成本，從而使得個性化定價流行起來。但在市場競爭度更高的情況下，一定會有平臺采用更受消費者歡迎的策略來進行定價，從而獲取競爭的優勢。競爭的市場自然會排除大數據殺熟。因此，反對互聯網領域的壟斷、促進競爭，是消除大數據殺熟更為有效的方法。

（作者張江莉為北京師范大學法學院副教授，北京師范大學法學院數字經濟與法律研究中心執行主任，以“律豆博士”為筆名合著有《正義島兒童法治教育繪本》《不一樣的民法典漫畫兒：典哥說典話家常》等兒童法治教育讀物和法律普及讀物。）