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中间件|监管大数据杀熟应拿出实招新招

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■唐亚汇 薛安伟
“杀熟”是互联网经济与大数据发展的隐忧之一 。 日前 ， 中国消费者协会就消费领域不合理的算法现象发声 ， 揭露了大数据杀熟的多种手段 。 有人甚至将其与“反垄断与防止资本无序扩张”联系起来 ， 认为大数据杀熟是互联网企业过度越界、违规扩张的后果 ， 也是对消费者正当权益与个人隐私的侵害 。
一种“黑板经济学”论调
只有客观准确分析大数据杀熟背后的机制和危害 ， 才能真正让科技创新回归初心 ， 改变传统供需匹配逻辑 ， 提升生产生活效率 ， 优化生产生活方式 。
有观点提出 ， 大数据杀熟是互联网背景下市场经济竞争的必然产物 ， 没有必要大惊小怪 。 一些学者将大数据杀熟类比现实中普遍存在的差别票价 ， 将其称为互联网时代的价格歧视——利用大数据技术 ， 得以准确了解消费者对商品的需求偏好并采取差别定价 ， 从而将消费者剩余转化为生产者剩余 。
经济学界还有个专有名词来描述此类差别定价的现象 ， 叫“三级价格歧视” 。 由于大数据定价几乎没有额外成本 ， 所以消费者剩余向生产者剩余的让渡“理论上不会导致社会总体福利的损失” ， 因而也就不应该受到管制 。
这样一种“黑板经济学”论调 ， 并没有考虑真实经济现象 ， 给出的解释很难具有逻辑说服力 。 一个最直接的反驳是 ， 大数据杀熟看似使企业增加了盈利 ， 但也增加了全社会的交易搜寻成本 。
当人们得知相关情况后 ， 下单时一定会考虑如何避免被大数据杀熟 ， 从而催生了诸如“戴着头盔去买房”（伪装成新用户获得新用户折扣）、订个外卖拿不同手机或账号比价等情况 。 这无疑耗费了人们大量的时间和精力 ， 增加了交易成本 ， 不可避免地会造成整个社会福利的损失 。
除了经济影响之外 ， 更重要的是对社会信任关系造成破坏 。 通常情况下 ， 生产者天然比消费者更了解商品信息 ， 包括成本、特点、瑕疵等 。 为了减少信息不对称、降低交易成本 ， 市场上逐渐形成了一系列规则、法律与惯例 ， 如明码标价、质量标准、无理由退货等 。 大数据杀熟的行为却是有意放大信息不对称 ， 利用企业在数据、定价规则上的信息优势 ， 在消费者不知情的情况下攫取更多利润 。
这与生活中常见的差别定价不同 。 在套票、学生票等差别定价中 ， 商家的标准是公开透明的 ， 消费者基于自身利益最大化主动“对号入座” ， 本质上是增加信息供给、促进市场交易 。 大数据杀熟却是直接无视消费者的知情权和主动权 ， 其方式是违背市场规律的 ， 利润是短期的 ， 行为是短视的 ， 理应受到规范和打击 。
由于大数据杀熟违背了消费者贡献数据的初衷 ， 实质上可视为一种欺诈行为 。 大数据杀熟的基础是大量消费行为数据 ， 主要来自消费者在相关平台的行为记录 。 消费者默认数字平台使用相关数据是为了交易安全和交易效率 ， 即期望由此获得更安全、更有效、更个性化的服务 。 但平台企业根据这些数据进行杀熟式差别定价 ， 显然是一种对数据的滥用以及对社会信任的破坏 。
引入“中间件”市场
2020年11月 ， 市场监管总局发布了《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》 ， 明确把大数据杀熟定性为“无正当理由对交易条件相同的交易相对人实施差别待遇” ， 并将其视为滥用市场支配地位的行为之一予以禁止 。
法律法规只是市场监管的最后一道底线 。 在应对大数据杀熟等问题时 ， 伴随法律法规的正式出台实施 ， 我们还要深入考虑相关的执行问题 。
应当承认 ， 在企业纷繁复杂的营销活动和个性化推荐机制的包裹下 ， 大数据杀熟的行为并不容易察觉 ， 行为取证与认定也面临挑战 。 其中 ， “交易条件相同”的认定涉及众多要素 ， 且在取证过程中可能涉及企业算法等商业机密 ， 存在企业知识产权保护与消费者权益保护之间的博弈 。
有鉴于此 ， 监管部门应该在法律底线与社会福利红线的基础上 ， 拿出硬招、实招、新招 ， 围绕社会协同治理理念 ， 创新市场治理机制与治理体系 ， 以包容审慎的态度构建共治、共享的新格局 。
在行业层面 ， 鼓励行业自律 ， 推动企业有序、有益、良性竞争 。 “最了解你的往往是你的对手” ， 最了解一个企业是否利用大数据杀熟的往往是同行 。 可通过科学的制度设计 ， 加强数字平台和企业的相互监督与协同自律 。 同时 ， 支持舆论和媒体监督 ， 积极利用社会力量 ， 打造健康的市场环境 。
在技术层面 ， 建立健全供求双方信任沟通机制 。 在传统商业模式下 ， 品牌是企业的核心价值 ， 浓缩了消费者对产品的信任 。 但在数字经济中 ， 市场优势或数据规模优势一定程度上“掩饰”了品牌的真实价值 ， 推荐机制更是强力诱导和干扰了消费者的行为选择 。 可考虑引入第三方“中间件”市场 ， 让消费者通过“中间件”规划过滤掉价格偏好信息 。
比如 ， 用户不想暴露自己的外卖行为 ， 就可以使用某个“中间件”加密 ， 成为某个外卖平台的新用户再下单 。 监管部门可统一规范用户与“中间件”、“中间件”与平台的数据接口形式 ， 并鼓励“中间件”算法公开 ， 以此来破解消费者权益保护与企业知识产权保护的矛盾 。
在法律层面 ， 完善数据要素市场等相关法律规范 。 诸如数据权属、定价、使用、交易、统计、隐私保护、监管等环节缺乏制度性规范 ， 是数据滥用的一个重要因素 。 可通过立法完善的形式 ， 将隐性的社会契约以正式制度的形式明确下来 ， 为遏制大数据杀熟提供制度依据 ， 并切实改进数字经济的互信机制、扩大市场交易规模 。
在监管层面 ， 坚持底线思维与触发式监管 。 监管是促进制度有效运作的重要保障 。 政府监管要坚持底线思维 ， 让企业在合法范围内自由竞争 。 但针对消费者反映强烈的大数据杀熟等问题 ， 政府监管也需与时俱进 ， 既维护好市场秩序 ， 打击违法行为 ， 也要保持好创新活力 ， 切实引导企业向着更好满足人民需要的方向发展 。
（作者分别为上海社会科学院政治经济学博士、上海社会科学院世界经济研究所副研究员）
【中间件|监管大数据杀熟应拿出实招新招】作者：唐亚汇 薛安伟

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