1. 引言
在当前互联网经济迅猛发展的背景下，网络购物平台成为平台经济中最活跃的部分，其重要性不言而喻。电商平台让消费者能够轻松实现居家购物。然而，事物发展总是利弊共存。虽然电商平台提高了生活便捷性，促进了经济增长，但其垄断行为可能损害市场竞争，侵害消费者权益，减少社会福利。电子商务平台代表了数字经济时代的企业运营新范式，它是互联网技术迅猛发展的自然产物，也是国家大力倡导的新型创业载体[1]。与传统企业运营相比，电商平台的商业模式和竞争策略有显著差异，这使得用传统方法来判断电商平台的市场支配地位滥用问题面临诸多挑战[2]。为此，建立公平的市场竞争秩序，对电商平台进行积极引导和规范市场行为，成为当前亟待解决的问题。
虽然《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》针对平台经济中的垄断现象提出了一系列对策，并为规制的“大数据杀熟”行为提供了部分指导，但理论上仍存在缺陷[3]。本文旨在对电商平台的“大数据杀熟”行为所涉及的法律规制问题进行拆解与分析，旨在补充现有法律规制体系的短板，具有显著的理论价值。关于“杀熟”行为的法律定性，目前学界有两种主要观点：孙善微[4]将此类行为归类为价格欺诈。而大多数经济法专家则认为其应被定义为“价格歧视”，叶明教授和郭江兰学者指出，“杀熟”实质上是基于所搜集的用户信息，通过算法手段执行的一种初级价格歧视行为[5]。朱建海提出，大数据杀熟实际上是网络平台运营商为了最大化自身利益，针对不同支付意愿的消费者实行的差异化定价策略，这种行为属于算法驱动的价格歧视，从而收割了众多消费者的剩余价值[6]。许身健则强调，算法价格歧视利用其固有的隔阂特点，表现出强烈的剥削性滥用影响，在我国的经济活动中已经变得普遍[7]。在电商行业迅猛扩张的背景下，电商平台利用“大数据杀熟”的做法日益受到全球反垄断监管机构的关注。尽管如此，我国在反垄断法律规制方面仍有待加强，实际诉讼案例的处理结果往往不尽如人意。鉴于此，本文旨在深入分析监管过程中遭遇的核心难题，提出切实可行的改进措施，以期更有效地防范和监督该类行为。
在现实应用层面，大数据“杀熟”现象正被越来越多的人所经历。这不仅对市场经济的稳定和高质量发展构成了显著挑战，同时也是对我国尚在完善中的法律体系提出的严峻考验。从反垄断法的视角探讨对“杀熟”行为的规范措施，对于保障市场公平竞争和防止恶性竞争具有重要意义。此外，这也有助于推动反垄断法律体系的持续完善，确保我国反垄断法律与数据时代的进步保持一致。
2. 大数据杀熟行为的概述
2.1. 性质
在传统的社会经济活动中，常常有“熟人即财富”的观念，而“杀熟”这一术语便源于此。这种行为常见于商业领域，指的是商家基于与顾客长期建立的熟悉关系，利用对方的高度信任和认同，为了利益而滥用这种关系，采取不公平手段来谋取利益。这种行为对传统的道德伦理构成了严重挑战[8]。与传统的“杀熟”相比，大数据“杀熟”是当代更为人熟知的概念，它描述的是网络平台运营商利用先进的大数据定价算法来“剥削”熟客的现象。随着5G技术的广泛应用，以及大数据算法和人工智能技术的迅猛发展，人类社会正经历一场科技革命，步入了数字平台经济的新时代。这一变革带来了生产关系和交易关系的巨大转变，数字经济的兴起改写了传统市场结构和机制，大数据及算法技术的应用更是重塑了价格决定的规则[9]。
交易活动已不再局限于传统的实体店铺，而是越来越多地转移到了网络空间。随着数字技术的进步和数字经济步伐的加快，网络平台已经变成数字经济增长的关键动力。这种转变在带来交易便利的同时，也促进了大数据“杀熟”现象的出现。大数据“杀熟”指的是网络平台运营商通过深入分析消费者的个人数据(如消费频率、购买力、偏好、群体归属、支付意愿、性别、年龄、职业、家庭背景、页面浏览行为、购物车使用情况、停留时长等)，运用先进的大数据定价算法，结合用户忠诚度和交易路径依赖性，以及买卖双方信息的不对称性，构建平台优势，对忠实消费者群体收取高于新用户的商品或服务价格。这种操作使得价格差异并不反映成本差异，实现了针对不同用户的个性化定价，从而最大化地提取消费者剩余价值，以获取更高利润[10]。
大数据“杀熟”并非一个严谨的学术术语，其在法律上的定义是差别待遇。根据《反垄断法》第二十二条第六款的规定，拥有市场支配地位的互联网平台企业，为了追求超额利润，无正当理由地对同等交易条件的交易方实施差别待遇，被视为滥用市场支配地位。
2.2. 形式
大数据杀熟最初的表现是在打车软件上，对常客实行较高费率，而对新用户则提供较低费率。学术界迅速关注到这一现象，并从一开始就聚焦于新老客户的价格差异，将其纳入价格歧视的分析框架，但忽略了这种“歧视”实际上是发生在并无竞争关系的新老消费者之间。
随后，杀熟现象呈现出新的形态：在多个案例中，消费者通过平台购买商品时发现支付了过高价格，例如通过平台预订酒店后，支付的价格甚至超过了酒店的标价。这同样被视作价格歧视。然而，这种定性在逻辑上存在明显缺陷：歧视应发生在不同主体之间，而这里的情形是同一消费者通过不同途径交易时的价格差异，这不构成歧视，因为并不存在两个不同的交易主体。
大数据杀熟的形式日益增多，例如在购票应用上，会员价格高于非会员；使用苹果手机购买商品的价格高于其他手机；用户频繁浏览某酒店页面后，房间价格上升。前两种情况看似歧视，但用户多次浏览导致房费上涨并不涉及对不同主体的歧视。因此，并非所有大数据杀熟行为都具有歧视性，且随着数字经济发展，非歧视性杀熟现象可能会更加普遍。不过，无论是否歧视，这些行为都是获取消费者信息的手段，如频繁浏览网页、成为会员表明购买意愿强烈，使用苹果手机则暗示购买力强，从而推断其保留价格较高。这些行为的本质一致，即在信息不透明的情况下，根据消费者的保留价格来定价，以从每个人身上最大化利润。
3. 对“大数据杀熟”行为法律监管存在的不足
3.1. 适用性不足
通过对我国现行法律法规的梳理，可以明确看出，尽管多部法律法规对经营者的差别定价行为有所规定，但这些规定主要基于传统市场规制体系，未能充分反映互联网时代大数据应用背景下差别定价的新特征。因此，直接运用这些法律法规来应对“大数据杀熟”行为存在一定难度。
“大数据杀熟”作为互联网时代的产物，其危害主要体现在电商平台利用信息优势对消费者实施差别定价，侵害了消费者的公平交易权。然而，传统市场背景下制定的《价格法》和《消费者保护法》难以有效应对这一现象。例如，关于“大数据杀熟”是否构成价格欺诈或消费欺诈，目前仍存在争议。传统立法对欺诈行为的界定多采用列举式，尽管有兜底条款，但整体上难以涵盖“大数据杀熟”行为。此外，《反垄断法》也难以有效规制此类行为，不仅因为其对价格歧视的认定条件较为严格，还因为其立法滞后，未能充分考虑互联网平台的特殊性。
尽管《电子商务法》第十八条对个性化推荐行为进行了规定，但其适用范围有限，无法有效应对“大数据杀熟”问题。总体而言，我国现行法律体系在规制“大数据杀熟”方面存在明显不足，导致消费者权益受损时缺乏有效的法律救济依据。这主要是因为相关法律的制定时间较早，未能及时适应近年来出现的“大数据杀熟”现象。
3.2. 个人信息防护不足
电商平台在利用大数据进行用户画像和制定定价策略时，依赖于对用户数据的采集和分析。然而，“大数据杀熟”现象备受争议，主要原因在于其可能涉及对消费者个人信息的滥用。尽管我国近年来加强了对个人信息的保护，并在多部法律中明确了对自然人或消费者个人信息的保护要求，但这些法律大多基于传统的个人信息保护框架，未能充分适应大数据时代信息保护的新需求。因此，现行法律体系在应对大数据环境下的信息保护问题时显得力不从心，亟需进一步完善和更新。例如，在传统的“知情同意”规则下，企业在收集用户个人信息时，需明确告知收集的目的、范围及方式，并获得用户的许可。这一规则旨在确保用户对自身信息的掌控权。然而，在大数据环境下，这一规则的实际效力被大大削弱。“知情同意”机制不仅增加了企业和用户的双重负担，还因网络环境中数据流转的复杂性，导致企业不得不制定繁琐的隐私条款。用户往往因时间成本过高而选择直接跳过阅读并点击同意，否则可能无法使用相关服务。这使得隐私条款形同虚设，用户的控制权难以真正落实。究其根源，传统的“知情同意”规则已无法满足大数据时代对信息采集和利用的需求，亟需新的制度设计来应对这一挑战。
3.3. 执法有难度
随着数字平台经济的兴起和大数据算法技术的快速进步，传统的垄断形态正在发生变化。互联网平台运营商利用这些技术进行新型数据垄断，并实施大数据“杀熟”策略，这为反垄断监管机构带来了前所未有的挑战[11]。首先，互联网平台经营者实施大数据“杀熟”行为所引发的负面影响往往涉及消费者权益保护、市场竞争秩序以及数据安全等多个领域。我国《消费者权益保护法》《反垄断法》《反不正当竞争法》《数据安全法》等多部法律均可对其适用，而消费者协会、反垄断局、市场监督管理局、综合执法部门及国家安全部门等机构也可依据相关法律进行监管。然而，这种“多头管理、各自为政”的局面导致部门之间职责不清，容易出现推诿扯皮的现象，难以形成有效的监管合力。尽管2021年国家成立了反垄断局，对经营者垄断行为的监管权限进行了重新划分，但部门之间的权责交叉问题依然存在。其次，反垄断执法机构内部的信息反馈机制存在不畅的问题。目前尚未建立统一的执法信息共享平台，导致在规制大数据“杀熟”行为的实践中，中央与地方反垄断监管部门之间缺乏有效沟通，上下级信息传递效率低下。同时，地方反垄断机构在落实中央的全局性政策时，未能结合本地实际情况灵活调整，也缺乏对地方性大数据“杀熟”问题的系统梳理和分析。最后，我国在行业监管制度建设方面存在明显不足。反垄断执法机构作为权力主体，往往将行业监管组织排除在外，未能赋予其相应的监管权限，导致行业监管与反垄断执法之间缺乏协同配合，难以形成有效的监管合力。
3.4. 诉讼成效有限
近期，针对网络平台运营商的大数据“杀熟”行为提起的反垄断诉讼数量显著增加，但诉讼效果却不尽如人意，获得法院支持的案件寥寥无几。这主要归因于现行司法实践中存在的两大问题：一是举证责任的分配制度对原告方极为不利，二是原告主体范围过于狭窄，限制了诉讼的实际效果。在针对互联网平台经营者大数据“杀熟”行为的反垄断侵权诉讼中，举证责任仍遵循“谁主张，谁举证”的原则。消费者需提供平台经营者实施“杀熟”行为的证据，包括侵权行为、主观过错及损害结果之间的因果关系等，才能认定其行为。然而，司法实践中，消费者面临极高的举证难度，导致诉讼积极性不高。
举证过程复杂且成本高昂，涉及大量证据和程序，甚至需要专家对算法技术等问题进行说明，进一步增加了诉讼负担。平台经营者利用大数据算法的动态性和隐蔽性掩盖行为，加之消费者与经营者之间的信息不对称，使得消费者难以收集有效证据。通常，消费者仅能提供与客服的对话截图，但这些不足以证明平台的主观故意或市场支配地位。
《反垄断法》要求证明经营者在市场支配地位下实施“杀熟”行为，进一步加大了举证难度。因此，消费者在反垄断侵权诉讼中面临巨大挑战，举证责任的高门槛使得维权之路异常艰难。
4. “大数据杀熟”行为的优化路径
自2022年《反垄断法》修订版实施以来，法律监管的焦点转向了互联网平台的商业行为，这在一定程度上确保了市场资源的有效分配和市场竞争秩序的稳定。然而，在上述研究中发现，对于互联网平台的大数据“杀熟”行为，《反垄断法》的适用仍存在不少不确定性；同时，执法队伍在执法能力和技术方面也存在不足；在维权诉讼过程中，还存在着举证不平等的问题。针对这些问题，建议明确当前法律中“大数据杀熟”的违法认定标准、全面提升反垄断执法能力、完善反垄断维权的相关法规，采取多种措施，实现多方共治。
4.1. 确立当前法规下“大数据杀熟”行为的违法判定标准
当前法律体系对“大数据杀熟”是否构成违法缺乏明确界定，无论是价格歧视还是消费者权益保护的相关法规，在应对此类行为时均表现出滞后性和适用性不足。一些专家指出，由于现行法律存在模糊地带，企业可能借此规避法律责任，导致“大数据杀熟”的违法性难以认定。然而，这种行为利用平台与消费者之间的信息不对称以及算法技术的优势，实施差异化定价，进一步加剧了消费者的弱势地位，亟需通过法律手段加以规范。
为此，相关部门应针对电商平台“大数据杀熟”的特点，完善违法判定标准，并建立相应的监管机制，以解决法律实践中的难题。通过明确法律边界和强化监管措施，可以有效维护社会经济秩序和网络空间的公平性，保障消费者权益。
在大数据环境下，应扩展消费者知情权的范围，要求平台经营者以合理方式向消费者披露其收集和分析用户个人信息用于商业营销的目的，以及基于大数据的动态定价模式。一旦明确了消费者对此类定价手段的知情权，若平台未履行告知义务或未以适当方式告知，便可能构成价格欺诈或消费欺诈，消费者有权据此要求赔偿。此举可明确“大数据杀熟”行为侵犯了消费者的知情权，构成价格欺诈。
4.2. 完善大数据环境下个人隐私保护体系
近年来，我国对个人信息保护的关注度持续上升，通过连续的立法和法规修订，已初步形成了个人信息保护体系。尽管如此，个人数据过度搜集、不当使用和泄露的问题仍然常见。消费者在遭遇可能的“大数据杀熟”行为时，不仅对不公平待遇感到愤慨，更对平台如何处理其个人信息缺乏透明度感到忧虑。虽然我国在个人信息保护立法上较为完备，但现有制度依旧以“知情同意”原则为核心。如前文所述，这一原则在大数据时代显得不够充分，难以达到最初保护用户个人信息控制的目的，也无法平衡企业对个人信息商业价值的追求。
面对这一挑战，世界各国都在重新评估本国个人信息保护法律的效力，并寻求适应新时代需求的新制度。场景化的风险控制理论在个人信息保护方面展现出其优势，美国、欧盟等地区已通过立法采纳这一理论作为关键的指导原则。对于我国来说，引入场景化和风险控制的概念，能够帮助我们突破“知情同意”原则的束缚，增强用户对个人信息的实际掌控力，并推动大数据环境下个人数据的合理利用和商业价值的发掘。
4.3. 提高反垄断执法的整体能力
数字平台经济的崛起和大数据算法技术的快速发展正在改变传统的垄断模式，这给反垄断执法机构带来了新的监管挑战。为了应对这些挑战，需要从多个方面入手，一方面提升执法队伍的专业性和协同性，通过加强中央与地方执法机构之间的协作，特别是在互联网平台经营者大数据“杀熟”行为的治理上，确保信息渠道畅通，从而增强反垄断监管的有效性。然后更新监管技术，与时俱进地改进反垄断监管技术，以更好地应对大数据“杀熟”行为，并实现对其的溯源治理。另外加强反垄断执法与行业监管的协调，可以借鉴国外的行业自律管理模式，如英国市场监管总局所采用的方式。行业自律管理协会对本行业内的技术特性更为熟悉，能够更专业地处理相关问题。在分工上，可以由行业协会负责解释专业技术问题，因其对大数据“杀熟”案件的违法认定更为熟练。最后也要保持执法灵活性，反垄断执法机构在坚持公正执法的同时，应对大数据“杀熟”行为带来的不确定性保持一定的灵活性，以应对其随机性挑战。通过这些措施，可以有效应对数字平台经济和大数据技术带来的新挑战，确保反垄断执法的有效性和适应性。
4.4. 优化反垄断诉讼的程序规则
为确保在大数据“杀熟”维权案件中实现诉讼结果的公正，应在反垄断诉讼中采纳“举证责任倒置”原则，以合理调整举证责任制度。通过拓宽诉讼参与主体和探索基层公益诉讼，保护弱势群体利益，有助于推动我国市场经济的健康发展。在处理大数据“杀熟”案件的司法实践中，网络平台运营商的数据算法和价格调整策略具有隐秘性和复杂性。作为算法技术的控制者，平台运营商掌握技术知识和关键的消费、价格记录，具备提供必要证据的能力。相较之下，消费者在举证过程中面临巨大困难，即便提供证据，也常被运营商轻易反驳，导致消费者因举证不力而败诉。
因此，在处理大数据“杀熟”案件时，将举证责任转移给平台运营商，是解决这一问题的有效途径。这不仅增加了运营商的责任感，约束了其商业行为，而且减轻了消费者的举证负担，提升了消费者提起诉讼的意愿，积极维护自身合法权益。
5. 结语
数字经济的迅猛增长颠覆了传统市场运作方式，不仅极大提升了消费者的购物体验，也推动了市场竞争要素的更新。作为数字经济的关键要素，数据资源在提升资源配置效率的同时，一些互联网平台由于资本追求利润的本性，出现了滥用大数据“杀熟”的现象。这种行为不仅侵害了消费者的合法权益，也对我国社会主义市场经济的健康发展构成了严重障碍。明确了大数据“杀熟”行为的特性，尽管在某种程度上，可能短暂增加社会福利，然而从长远视角看，其剥削性和滥用行为，以及限制市场竞争的垄断特征，对市场竞争体系的破坏是毁灭性的。这一点为《反垄断法》对大数据“杀熟”行为的监管提供了坚实的依据。在执行反垄断法规的过程中，自2022年《反垄断法》修订实施以来，监管焦点主要集中在互联网平台运营商的经营行为上，这在一定程度上确保了市场资源的有效分配和市场竞争秩序的稳定。然而，《反垄断法》在实际应用中仍面临一定的不确定性，执法者需采取更为灵活的策略。针对具体案件情景，应进行具体分析，以确定大数据“杀熟”行为的违法性，并持续探索多元化的协同治理模式。在反垄断监管中，对大数据“杀熟”行为应保持适度的克制，确保发展与规范的并行，既激发平台经济的创新活力，又对损害市场竞争秩序的行为给予严厉打击，以保护市场竞争体系，促进互联网平台经济的良性发展。