菜市场可以讨价还价，为什么“大数据杀”人人唾骂？

前段时间，复旦大学教授孙金云带领团队做了一项“手机打车软件打车”调研。报告显示：苹果机主更容易被专车、优享这类更贵车型接单。如果不是苹果手机，则手机越贵，越容易被更贵车型接单。调研当中，还发现实际车费比预估费要高，而这样的情况占比高达80%。

关于平台大数据杀熟的讨论一直很热，早在春节前夕，2021年2月7日，国务院反垄断委员会就发布了关于平台经济领域的反垄断指南。

围绕平台经济领域经营者集中，指南在申报标准方面区分不同类型的平台经营者营业额的计算方式，明确协议控制架构的经营者集中属于反垄断审查范围。

平台经济治理和反垄断已经进入国家最高决策层的视野。

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“大数据杀熟”被认可了？

2020年12月16日，中央经济工作会议将强化反垄断和防止资本无序扩张作为2021年经济工作中的重点任务。

2021年1月31日，中办国办印发《建设高标准市场体系行动方案》提出要推动完善平台企业垄断认定、数据收集使用管理、消费者权益保护等方面的法律规范，加强平台经济、共享经济等新业态领域关于反垄断和反不正当竞争的规则。

很多媒体报道中都特别提到，该指南中对于平台经济中老生常谈的“二选一”“大数据杀熟”等问题对症治理的期望，官方解读也确实提到了指南对于“大数据杀熟”等典型问题的针对性回应。

环顾全球，“大数据杀熟”这样的互联网时代新问题，究竟该如何治理，美国和欧盟都有许多研究、讨论，但均没有结论性官方意见。

如同互联网应用一样，在互联网治理方面，中国应该也可以为世界探索出有意义的中国经验。

不过细读文本，结果可能并不能如人所愿，指南事实上是认可了“大数据杀熟”。

当然，指南否定了“大数据杀富”“大数据杀忠”等，也就是平台不能对支付能力更强（所谓的富人消费者）、购买意愿更高的顾客（所谓的忠诚消费者）进行歧视性、个性化定价（高价）或者规定更为不利的交易条件（如物流费用、保修期限等）。

毕竟，指南是为了反垄断，而大数据杀熟恰恰是平台的市场竞争策略。反垄断只是平台经济治理的工具之一，不能包治百病。作为信息时代的治理新工具，个人数据保护可能是大数据杀熟的更好应对方式。

“大数据杀熟”，按照官方定义，是基于大数据和算法，对新老交易者实行差异性交易价格或者其他交易条件。

事实上，对比2020年11月10日发布的征求意见稿和今年2月7日发布的定稿，最能看出监管部门对于大数据杀熟的治理思路。

在征求意见稿中，对于平台是否因为实施差别待遇构成滥用支配地位，包含了“大数据杀熟”（即新老用户的差别化定价）这种情形。而且，在例外情形中仅排除了对新用户首次消费实行优于老用户的差别化定价情形。

但在定稿中，则将这两条都进行了重大修改。在列举平台是否因为实施差别待遇构成滥用支配地位的情形时，删除了“大数据杀熟”的情形。在例外情形的列举中，也将“大数据杀熟”的适用情形进行了明显扩展。

征求意见稿中的限定条件“新用户首次交易”被删除，只留下“在合理期限内开展的优惠活动”。换言之，定稿，也可以说是官方结论，将新用户优惠（俗称“大数据杀熟”）合法化了。

但是，定稿禁止了其他的“大数据杀”，如对于不同支付能力的用户不能实施差别化定价，或者说不能搞“大数据杀富”。

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消费者隐身权

事实上，这并非最早涉及“大数据杀熟”等问题的法规文件。2020年8月31日，文化和旅游部印发了《在线旅游经营服务管理暂行规定》，并于2020年10月1日起正式施行。

暂行规定第十五条规定，在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件，侵犯旅游者合法权益。遗憾的是，对于此种行为并没有设定处罚条款，第二十四条规定，可以通过约谈等行政指导方式予以提醒、警示、制止，并责令其限期整改。换句话说，这仅是一种倡导行为。

仔细分析暂行规定第十五条，可以发现，尽管要求不得滥用大数据分析设置不公平的交易条件，但并没有排除为吸引新用户而实施新老用户的合理差别定价，或者说没有直接否定大数据杀熟，只是一般性禁止“大数据杀”，实质上与最新指南的规定是一致的。

如果再往前看，2018年通过的电子商务法对于“大数据杀熟”也有类似理念。事实上，与2020年的暂行规定和今年的指南相比，电子商务法的思路更加清晰。

电商法第十八条规定，电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或服务搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。

显然，电子商务法对于“大数据杀熟”，并没有明文禁止，而是把选择权交由消费者自己，也就是平台必须向消费者同时提供这两类选项。消费者可以要求平台不使用其个人信息提供针对性的商品或服务销售，也就是消费者可以要求以匿名或隐身的方式进行消费，这就与线下消费类似了，所以电子商务法第十八条也可以叫做“消费者隐身权”。

“消费者隐身权”，其实属于个人信息保护范畴。这也是美国、欧盟等发达国家和地区的态度和治理策略，只是没有专门的法规文件进行清晰表述。相关官方研究已经倾向于这种思路，即通过个人信息保护向消费者赋权，由消费者与平台进行市场博弈，更多发挥市场本身的力量治理平台经济，防止平台滥用垄断力量。

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统一定价是一个历史现象

讨价还价，或者说看人定价，才是人类历史长河中的交易惯例，统一定价并不是理所当然的做法。即使到今天，讨价还价在市场中仍然顽强地生存，如日常生活中的菜市场，或者购买汽车的4S店，甚至汽车保险销售等金融领域，都广泛存在讨价还价以及看人定价。

事实上，使用标价牌进行明码标价的历史相当短暂，统一定价只是一个历史现象，是市场为了提高交易效率演化出的结果。在交易效率要求不高的领域，仍然保留了讨价还价的交易方式。

美国费城商人沃纳梅克（Wanamaker）是世界商业历史的一个奇才，百货商店业的大部分通行做法都是由他发明，他几乎是以一己之力定义了百货业。

1861年，沃纳梅克在其商店内引入了价格标牌，并在报纸广告上刊登商品价格，新的交易形式使得沃纳梅克的商业帝国大获成功。沃纳梅克曾经说，如果人在上帝面前是平等的，那么每个人在价格面前也是平等的。

今天，在价格面前人人平等也是绝大多数人对“大数据杀熟”不予接受的情与理。价格标牌是企业为了获得商业竞争优势的措施，明码标价增加了消费者的信任，因为没有人想当冤大头，这样做反而赢得了消费者。

统一定价随着百货公司这种商业形态同时出现，因为百货公司使得商家需要管理的商品种类和同时需要面对的客户大大增加，讨价还价的交易效率不能满足交易需求，而且数量众多的销售员，也令商家无法管理没有标准的销售，销售员的自由裁量权与公司的利益并不总是一致，统一定价成为必然选择。

随着这种新商业形态的扩展，统一定价才逐渐成为社会主流交易模式。统一定价契合了人们要求平等的心理，但这种模式并非是人类社会商业上的必然，更不会是一种终极形式。如同讨价还价，这只是商业发展过程中的其中一种交易方式而已。

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差别定价就一定是歧视吗？

在日常生活中，差别定价可以说比比皆是，但人们对大部分的差别定价并不反感，甚至是赞同的。如，很多公共场所对学生实行半价优惠，对老年人免费，很多商家办理会员卡，实施积分制，对于会员实行特别的折扣，也就是“大数据杀生”，对于没有办理会员卡的生客按更高的价格销售产品或服务。

1932年，英国剑桥学派经济学家皮古曾经在其著作中对不同的价格歧视（差别定价）进行了分类，将价格歧视分为3类：

第一类，对不同的销售对象按照其支付意愿的最大值进行定价，这被称为一类价格歧视，算是“大数据杀富”。

其实“大数据杀熟”也是这一类型，相比于熟客，平台认为生客支付意愿更低，因此生客获得更低的价格。显然一类价格歧视就是商家利益的最大化，消费者剩余几乎都被商家攫取殆尽。这种类型的价格歧视也是公众最为反感的。

第二类，是一种非线性定价。简单地说，就是购买量越大，优惠越多，价格越便宜。

会员优惠也属于第二类价格歧视，会员优惠与量大优惠在本质上是一致的，会员优惠属于一种特殊的量大优惠，也就是在更长周期有更多的消费量，而量大优惠则是在一次销售中购买了更大的量。差别定价不是根据消费者本身的特征，这种定价方式在社会生活中广泛存在，也是公众所能接受的方式。

第三类，则是根据消费者群体特征予以差别定价。

如前文中提到的对老人优惠、教师优惠、军人优惠等。在不同地区实行不同定价也是第三类价格歧视，如对城市和郊区实行不同价格，在贫困地区制定更低的销售价格。

与第一类价格歧视不同，第三类价格歧视是根据群体特征，而第一类则是根据个体特征，如个人的支付能力、支付意愿、消费特征等。这类价格歧视在实践中同样是广泛存在，同样得到了社会公众的认可。

按照皮古的分类，互联网时代平台被诟病的价格歧视属于第一类价格歧视。这种价格歧视究竟如何影响社会整

不过，大部分经济学家认为，第一类价格歧视（包括“大数据杀熟”）对社会总福利的影响是不确定的：

一方面，这种定价方式使得支付能力更低的消费者（所谓的穷人）因为低价得以消费，消费总量增加。

另一方面，一部分更富裕的消费者则因为支付能力更强，支付了更高价格，其消费者剩余被平台拿走。

实际上，这种差别定价带有交叉补贴的性质。两种因素相互叠加，难以确定其影响，可能有利于增加、也可能减少社会总福利。

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“大数据杀”的罗生门

2020年12月17日，一篇文章全网刷屏。该文作者基于自己点外卖的经历发现，在某平台上的同一家店铺，用同一个配送地址，在同样的时间点单，会员比非会员的配送费更高。作者声称，本以为开通外卖会员会省钱，但附近几乎所有外卖商户的配送费都比非会员高1-5元。不过，该平台随后立即否认存在“大数据杀熟”，并将之归于软件系统差错。

2000年9月，美国一名亚马逊平台消费者发现删除电脑上的所谓网络饼干（cookies，即记录用户上网信息的数据）后，他准备购买的一台DVD价格从$26.24（约合171元人民币）下降到 $22.74（约合148元人民币）。

这应该是全世界最早被披露的所谓“大数据杀熟”了，舆论哗然。

亚马逊立即进行“辟谣”，并称消费者碰到的价格差异是平台进行价格测试导致，并对消费者进行了补差赔偿。亚马逊CEO贝索斯也亲自出马并公开承诺，亚马逊从未测试过基于消费者个人特征的差别定价，也永远不会使用（这样的定价方式）。相比亚马逊的公关，该平台的声明还不如20年前的亚马逊有诚意。

【注：平台价格测试，指通过随机定价确定市场最佳价格水平。事实上，市场监管总局最新的指南允许平台实施随机价格测试。】

除了电商平台外，新兴的网约车平台也不时被曝出搞“大数据杀”。2018年4月，有用户爆料称，同样的行程，某网约车平台苹果手机用户比小米手机用户价格高出10%。这大概属于“大数据杀富”了，平台算法假设了苹果用户有更高的支付能力。不过，该平台总裁迅速公开否认了。

其实，在网约车平台“大数据杀富”曝光之前，优步甚至主动宣传过被认定为“大数据杀富”的定价模式。

2017年5月，优步在接受彭博社采访时透露，将在美国部分城市推出“基于路线定价”（route-based pricing）的新模式。产品经理格拉芙（Daniel Graf）介绍，优步应用机器学习技术估计不同消费群体的支付意愿，并据此定价。如目的地是富人区，那么同样里程将比目的地为穷人区的价格高。这个跟传说中的苹果手机下单更贵应该说是异曲同工，都属于“大数据杀富”。

2019年9月，网上又出现投诉称，优步会监控手机剩余电量，对于剩余电量较低的消费者，优步会设定更高价格。因为，手机电量不足，消费者需要尽快锁定交易，选择减少，对于价格不敏感。如果属实，这应该算“大数据杀急”，或者说趁火打劫。

但是，优步明确否认了，并称“优步既没有使用个性化定价，也没有将手机剩余电量作为定价因子。定价是根据交通网络整体予以优化，不会对任何个体的驾驶员或乘客（进行差别定价）”。不过，看完优步官方网站上有关“基于路线定价”的介绍后，所有疑问都还在，究竟是否存在“大数据杀”还是不能得出任何肯定性结论。

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消费者信息赋权

有趣的是，从处理方式来看，各大平台所有被曝光或投诉的 “大数据杀”都被平台断然否认。中美两国都没有法律明确禁止“大数据杀”，为何平台都要失口否认呢？不违法不等于合情，平台再强势也不敢与社会公众直接硬扛，公众有要求平等的情与理。

其实，看人定价古已有之，即使在今天各种价格歧视也稀松平常。线下商家采用的“杀生”与平台经济应用的“杀熟”并没有道德上的高下，为何独独对互联网平台的价格歧视“吹毛求疵”呢？

菜市场的讨价还价与互联网平台的“大数据杀”有什么区别？

人们为何对菜市场的看人定价就抱有同情的理解呢？

首先，两相比较下，菜市场有大量小贩，是一个高度竞争的市场，消费者到菜市场买菜，不会担心垄断带来的价格操纵；而平台经济下，垄断或者寡头是常态。

其次，小贩对菜的成本以及质量有信息优势，但消费者可以在市场通过询问以及“讨”“还”的交叉过程减小其信息优势。更重要的是，小贩并不掌握消费者的信息，如同一场公平竞赛，在信息上是平等的。

但是，平台上的消费，则完全是另一番景象了。

平台掌握消费者大量信息，如同牌桌上博弈的双方，一方知道另一方的底牌，这样的博弈还有悬念吗？这不是比赛，而是屠杀。

此外，平台上的交易过程没有“讨”“还”的协商过程，完全由平台单方定价，消费者对于平台上的任何行为都保持十分警惕，即使有些反应过头，也在情理之中。

也就是说，问题不是平台究竟有没有使用“大数据杀”，而是平台经济天然所具有的垄断性，以及两方的信息不平等，消费者对于平台缺乏信任基础，最好的解决办法可能就是缓解两边的信息不对称。

从国内外的实践看，最新的指南确实将可能的“大数据杀富”“大数据杀急”等行为确定为涉嫌垄断行为，但对“大数据杀熟”则网开一面。而欧美则明确禁止了利用大数据对不同性别、种族、宗教信仰等个人特征进行歧视性定价，对于其他的“大数据杀”则不置可否。显然，中美欧都没有对所谓的“大数据杀”以法律的形式明确予以全部禁止。

事实上，即使法律进行了禁止，但真实交易是如此复杂，平台总有办法钻空子。除了设置不同的交易条件（如保修条件、合理的运费差异等）外，平台还可以通过发放优惠券、赠品完美实现同样目的。

平台更多的是利用其他大数据营销工具，比如所谓的搜索结果引导（steering），利用大数据对不同消费者显示不同产品。例如，对于支付能力更强的消费者显示价格更高的同类商品，以及通过所谓的产品型号化（versioning），也就是刻意将没有实质差别甚至根本没有差别的产品故意分成不同型号，给不同消费者推荐不同型号，从而在实质上实现差别定价，达到平台利益最大化。

法治社会的尴尬在于，立法者不惮以最大的想象力去揣测恶性，而聪明人却几乎总能在想象之外。对于这些手法繁多的伎俩，法律有其局限，监管有其约束，根本没有可能一一甄别。

2020年10月21日，全国人大常委会就个人信息保护法（草案）对外公开征求意见，第二十五条其实就是针对所谓“大数据杀”的治理条款，其实质是赋予消费者知情权和隐身权来对抗平台的大数据和算法。

消费者有权知道平台是否利用个人信息对其实施个性化的信息推送（steering）、歧视性定价或交易条件，并且消费者有权选择隐身。

而且，相比以前的立法，个人信息保护的违法成本基本与国际接轨，平台违法的后果很严重，相关责任个人可能被处以最高100万元的罚款，平台处罚则可能高达5000万元或者年度营业额的5%。

欧盟2018年生效的通用数据保护法（GDPR）也有类似思路，针对算法“大数据杀”，赋予消费者信息知情权和反歧视权。

第 15条明确要求，数据主体有权访问个人数据并获知数据处理的目的、数据类型以及有权要求纠正不准确数据，也就是说消费者有权知道平台是否利用大数据进行“大数据杀”。

第22条规定，数据主体有权反对此类决策：完全依靠自动化处理——包括用户画像——对数据主体做出具有法律影响或类似严重影响的决策。

美国加州2018年通过的个人隐私保护法赋予了个人信息擦除权（right to deletion，要求平台删除或去除个人标识个人信息或数据）和平等消费权（right to equal service, 平台不得对不同个人信息处理方式的消费者采取歧视性定价或不利的交易条件）。也就是说，消费者有权选择隐身，但平台却不能歧视这些消费者，并且特别授权加州检察总长制定消费者数据画像的管理细则，对“大数据杀”进行针对性监管。

大数据不是问题，算法加持的“大数据杀”才是问题。

“大数据杀”实质是算法滥用，其前提是个人信息滥用，追根溯源，保护好个人信息，解决算法滥用也就水到渠成了，算法监管与个人信息保护于此合流。

如同现代战争，算法是平台的相控雷达，大数据就是平台的精确制导导弹。身怀利器，杀心自起，我们不能要求平台掌握了现代最先进的商业武器后还能够自愿铸剑为犁，毕竟消费者是如此众多，消费是如此普遍，交易条件是如此复杂，监管者要调查清楚每一起“凶杀案”恐怕也是有心无力。

最好的止战方法莫过于让消费者拥有对抗雷达的隐身技术。所谓授人以鱼不如授人以渔，当平台知道消费者会隐身之术时，平台经济也会达成新的权力平衡，即使大多数消费者并没有隐身，我们也不会担心雷达用来发射杀人的导弹，平台才会更好地服务消费者。

作者：苏奎