大数据和算法使得平台具备实现价格算法歧视的技术条件。算法是凭借设计者或者开发者的主观创造，以代码的形式表达的一种设计者的需要，是大数据技术最重要的抓手之一，能够深度挖掘大数据中隐藏的有用信息，继而实现数据价值。从算法定价的运行来看，在建构起算法初始化模型之后，算法依据客户群体中的解释变量(包括个人偏好、环境因素等多个参数)对消费者赋予多个标签，进行精细化分为不同的消费者分组，并不断进行数据的优化、调整模型变量权重、反复试错，训练模型输出无限接近于消费者的意愿价格(Willing to pay, WTP)。

价格算法歧视属于价格歧视，从经济学层面看，价格歧视是一种常见的经济现象，并无贬义，本质是弹性定价策略 [ 1 ] 。价格歧视分为三种类型：一级价格歧视(也称完全价格歧视)，是指销售者根据每个消费者支付意愿的不同而设定销售价格的定价方式，即“千人千价”；二级价格歧视通常给予消费者对质量或数量的选择权，如给购买数量多的消费者折扣，将飞机票区别为商务舱票和经济舱票供消费者选择等；而三级价格歧视，则指的是将消费者划分到更为广泛的顾客群中，并针对归属于不同群体的消费者设定不同的产品售价，最典型的例子是基于年龄段(儿童、老年人、学生)和简单独立变量(消费者的定位信息、时段)的歧视性定价。从类别上看，一、二、三级价格歧视均有价格算法歧视行为，且该行为的经济效果具有不确定性。

本文在法学视角下进行研究，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，但法学理论则更重视的是价值判断，聚焦于消费者权益的保护以及市场经济秩序的稳定。在不完全竞争市场下，由于交易习惯、地方差异等多种因素，对部分消费者收取低价的同时对部分消费者收取高价的情况常常出现，这种市场交易过程中发生的价格歧视行为是由市场本身导致的，该行为单纯以谋取利润而非损害市场竞争为目的，一般属于三级价格歧视或二级价格歧视，法律层面对此行为并不做过多干涉。而在数字经济时代到来之后，算法掌控者在事实上的资源分配权已然超过私法领域，原本不可能实现的“千人千价”定价策略在算法技术支持下成为可能，平台实施的价格算法歧视行为可以无限趋近于一级价格歧视，这种行为则落入了法学讨论范围。因此相比于经济学意义上的价格歧视，法学语境下的价格歧视的外延和内涵更为狭窄。

其一，是利用价格算法歧视侵害消费者权利的风险。首先是消费者知情权，价格算法歧视行为产生差异价格的算法逻辑不透明，使消费者不能知悉其购买的商品或服务的真实信息或误以为自己看到的是商品或服务的真实信息。比如平台为所有消费者设定一个统一价，却在运输效率、附加服务、保修年限等隐形开支上为那些保留价格低、意志力强或者正在寻找其他选择的消费者做出让步。由于消费者无法窥探“算法黑箱”中的内部逻辑，也无法拿出证据证明自己的知情权受到侵犯。其次是消费者的自主选择权，互联网服务经营者在收集到消费者个人信息后从消费者个人信息中提取消费者的消费能力层级，消费偏向，消费动机及倾向等个性化特征，进而在多维度个性化特征指引下绘制出个体消费者的“模型画像”，互联网服务经营者基于“模型画像”以及各种要素制定出不同的消费信息通知及适配价格，进而有针对性地推送给特定消费者。互联网经营者利用算法技术长期将消费者圈禁在“信息茧房”内，逐渐淡化了消费者自主选择的认知结构，久而久之，会模糊或淡化消费者对现实社会的真实感知，从而剥夺用户对其他商品及服务信息的“自主选择权”。

其二，是利用价格算法歧视破坏市场竞争秩序形成垄断风险。在实施算法个性化定价的不同商家中，其算法定价能力也存在着一定的差异——居于较强市场地位的平台普遍具有多元数据收集手段、更丰富的用户信息储量、更发达的算法模型。因此平台经济中，大型平台就可以依托更精准的算法个性化定价以及更丰厚的消费补贴，不断向次级消费市场扩张，再加上平台经济中存在网络效应、锁定效应，大型平台就会在这种强者更强的正向反馈中进一步巩固、加强自身的市场力量，提高市场进入壁垒，产生对竞争对手的排挤效果，最终形成平台寡头垄断市场的巨大风险。

如今以数字技术和网络协同为基础的平台经济迅猛发展，互联网平台具有极强的交叉网络外部性及价格结构的不对称性，而配套的反垄断规制体系没能跟上新型经济模式发展的步伐，特别是数字经济环境下传统市场界定方法的失灵，使得实务执法缺乏相应的理论支撑，导致出现一系列窘境。

第一，替代性分析法存在瑕疵，传统市场中替代性分析能够生效的原因在于消费者对产品具有明显价格、功能敏感性，一旦价格波动或功能变化，消费者就会积极主动寻找功能相似且价格更低的替代品。但是在互联网平台市场，替代性分析法受交叉网络外部性的影响，平台两侧用户之间以及平台与用户之间往往相互依赖或单向依赖并且产生用户锁定效应，消费者只是因为拒绝承担更多的转换成本而不选择替代产品。

第二，假定垄断者测试法存在局限性。在互联网平台的交叉网络效应中，SSNIP测试法所采用的“微小但有意义”的价格上涨模式，会因价格重要性削弱、产品价格标准选择困难等原因不再能准确反映要素变动给当事企业带来的竞争约束，在面临互联网市场经济边界愈来愈模糊的情况下，这一问题也更加突出。

首先是市场份额作用减弱。在传统工业经济中，市场份额在市场支配地位认定中起着重要作用，市场份额大意味着经营者的产品在相关市场的比重高，消费者的特定需求很大程度上仅能通过该产品满足，且相关市场中的其他竞争者并不能与之形成有效竞争。但在数字经济下，市场竞争和竞争要素发生了很大变化。在网络效应的作用下，互联网平台价值会随着用户数量增长而提升，且互联网企业在相关市场上的竞争也会随着技术创新发展而不断变化，诸多因素都会加深市场竞争的动态性，市场份额与市场支配地位之间的对应关系正在逐步减弱。

其次，数据要素认定作用尚未得到重视。传统经济时代，公民的隐私数据都由政府机构掌握，但在数字信息时代，非政府机构(如网络运营商、平台运营商)均有条件且能便捷地收集全样本数据，所收集的用户规模、样本范围以及时间跨度都是远超以往时期，数据要素已经成为当今企业争夺的重点资源，因此数据要素在市场支配地位认定中的重要作用不言而喻。我国现行法律相继明确了将数据要素纳入认定平台经营者市场支配地位的考量范围，但都只是单纯提及可以考虑“掌握和处理相关数据的能力”、“用户数量”、“数据获取难易程度”等相关因素，空泛的规定增加了司法裁判的难度，在实践中难以真正落实。

根据新《反垄断法》第22条规定，经营者对不同消费者在交易条件相同的情况下实施差异化定价且没有正当理由的，构成滥用市场支配地位，应当对其予以规制。但是，由于算法价格歧视的自主性和隐蔽性，导致认定“交易条件相同”存在极大的困难；线上经营者有诸多方法为自己的行为歧视披上面纱，用个性化产品、变换的市场力量等作为借口；且价格算法歧视行为不是必然具有违法性，该行为违法与否也没有清晰明确的界定；导致对在司法实践中难以展开对该问题的规制。

实践中，不少平台企业滥用“正当理由”，以否认其实施算法价格歧视的行为事实，致使消费者及其他经营者维权困难。鉴于此，厘清正当理由判定标准，使反垄断法律制度可以将滥用市场地位的典型合理理由固定在条文中显得非常必要 [ 2 ] 。但现行法律列明的正当理由过于宽泛且模糊⁵，恰恰为平台企业提供滥用“正当理由”的合法依据。

第一，作为一种相对更为精确的定量分析方法，假定垄断者测试法(尤其是SSNIP测试法)仍然是数字经济领域相关市场界定的首选方法，因此对此方法进行改良是最为重要且高效的。通过综合考虑产品质量、产品性能，以及影响双边市场交易平台的定价策略，如网络效应、用户数量、产品差异化、网络产品的兼容性、用户锁定效应强弱、信息传播度、设置排他性使用限制以及产品与辅助工具的综合匹配度等，将其量化为多个衡量指标，与产品价格结合，即可构造一个性价一体化的综合评价体系。如果目标产品的性价指标降低后，假定垄断者虽销售量降低，但仍然可获利，那么目标产品就构成相关产品市场 [ 3 ] 。该评价方法立足于克服传统SSNIP测试仅以价格为核心的局限性，对SSNIP测试法作出改进，吸收产品性能测试法优点同时避免其主观不确定性，较为明晰地提出双边市场条件下界定相关市场所应考量的诸多因素，为相关市场的测试提供了一个全新的思维方法，该理论模型早在2014年就有学者初步提出设想 [ 4 ] ，但由于当时技术局限性，确定产品质量所包含的各种考量要素的组成与比例的确定、性价比变化幅度如何设置等问题无法解决，因而在实践中缺乏可操作性。但如今的算法技术是矛亦是盾，它在给互联网平台实施算法共谋、价格算法歧视等行为提供便利、给司法认定带来重重困难的同时，司法机关也可以利用它预防、制止平台利用其钻法律的漏洞。通过建立优化算法模型，确定产品性价指标，从而构造一个针对互联网经济的专门性综合评价体系，这是在当下可以进一步尝试的测试手段。

第二，盈利模式测试法，盈利模式测试法以不同的盈利模式作为界定相关市场的指标，其不受复杂价格变化数据的束缚，在评判时也无需将带有浓厚主观色彩的质量、性能等因素考虑在内，理论上可以解决传统方法难以解决的免费商品市场界定问题，且简单易行。互联网平台的盈利模式主要有三种：一是广告收入，二是网络增值服务，三是为用户提供网络接入服务。盈利模式测试法规避了分析互联网产品价格变化情况和具体技术特征的必要性，帮助反垄断机构能够从繁复冗杂的价格、技术问题中解脱出来，故具有高效、实用的特点。但有学者指出，该方法专注于考察互联网平台的盈利模式和来源，却无法准确真实反映不同商品之间的供需替代关系，很容易导致相关市场的界定范围过宽 [ 5 ] ，故该方法适用的合理性以及盈利模式的细分方式仍需在实践中进一步检验。

在互联网平台经济时代，数据、用户数量与流量才是影响锁定效应强度和网络效应的关键因素，市场支配地位的认定不能以市场份额作为唯一标准，需要构造基于数据要素认定平台市场支配地位的可实践路径。

第一步，确定数据要素的静态成分包括平台自身的数据量和用户数量，动态成分包括活跃用户量及网站点击量。这是因为在平台经济领域，市场份额的核心是数据和用户，故而其与平台自身的数据量和用户数量具有密切关联；同时由于互联网经济的活跃性，为保证数据价值具有时效性，在某些情况下应当引用动态数据成分进行分析。第二步，利用以传统市场份额界定为主数据要素判断为辅的整体评估法认定市场支配地位。当一个平台传统市场份额达到二分之一、两个平台在相关市场的份额合计达到三分之二、三个平台在相关市场的份额合计达到四分之三时，无需利用数据要素进行评估；当一个平台传统市场份额未达50%时，应当进一步对平台的数据生态进行整体评估，综合认定平台对市场的控制力。若数据持有量低于50%，则推定不具有市场支配地位；若高于50%，则进入以下步骤进行进一步分析。第三步，正如前文所提到的，实施价格算法歧视行为的技术基础一是大数据二是算法，由于数据价值的发挥需要建立在平台处理和分析数据的算法技术之上，因此不能仅凭平台掌握了海量数据就认定其具有市场支配地位，还要评估平台的数据处理能力和算法技术。

算法价格歧视认定的重难点在于对“事实性要素”的判定，也即“提供相同商品或服务，是否对条件相同的交易相对人实行不同的价格”，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。

笔者认为“正当性”应同时考量多方利益平衡，可主要考虑以下标准：

一是目标正当性，首先需要反垄断执法机关查明经营者的真实目的，可要求经营者书面说明行为目的，同时提供目的性事实等相关材料予以证明；必要时可结合行为内容、行为背景、行为效果等方面的综合分析来反推经营者行为背后的真实目的。在查明经营者的真实目的后，反垄断执法机关需要判定经营者行为的目的是否正当。从法律意义上而言，目的正当与目的不正当相对，是结合法益保护的对象综合分析后得出的结论⁷，因此若平台是为促成个人利益、他人利益与社会公共利益的互利共赢，可视为具有正当理由，如成本抗辩与风险承担等。

二是手段具有适当性，不要求经营者实施价格算法歧视的手段能够完全实现立法目的，只要求行为手段达到有助于实现立法意旨的程度即可，但反垄断执法机关应当综合手段实施后的客观效果与经营者主观想法综合评价其是否具有适当性。以平台算法模型bug为例，分析现有案例可知，相当多平台企图以软件bug未优化为由抗辩，如若软件bug平台短时间内仍未测算出来或消费者并未反馈而忽略这个问题，可以作为正当理由，而如果平台知道或应当知道这一bug的存在而没有及时有效解决，以谋取不当利益为隐藏目的，其手段不具有正当性，不应当支持作为正当理由抗辩。

三是行为必要性，即经营者实施“价格算法歧视”是否为善意应对竞争，保证经营安全、交易管理等情形，若经营者确有证据表明是为了正当经营，而非排除限制竞争，那么即使符合“价格算法歧视”的特性，也可以认定为具有正当理由。

四是损益比例性，该步骤主要是基于比例原则进行判断，损益比例性步骤中“损益”指向损害与收益之间的关系，反垄断执法机关可通过分析手段与目的之间是否存在比例性，进而判断最小损害性手段是否具有正当性。具体包括正当目的的实现是否成本太大而收益太小，通过比例性分析否定成本大而收益小的手段。这一步无需过于苛责行为主体，不要求精确地比较损害和收益，只有反垄断执法机关认定所致损害明显大于所获收益时，才能判定行为违反损益比例性。