29 浏览其次，其行为模式是通过算法分析消费者行为和偏好，实施差异化定价。算法是大数据杀熟的“大脑”，它利用机器学习、人工智能等先进技术，对收集到的数据进行深度学习和模式识别。通过对消费者历史行为的预测，算法能够推断出每个消费者的支付意愿（WillingnessToPay,WTP）、价格敏感度、品牌忠诚度以及对替代品的认知程度。在此基础上，算法会为不同的消费者计算出不同的“最优”价格，从而实现“千人千价”或“千人千面”的定价策略。这种定价并非随机，而是高度定制化的，旨在从每个消费者身上榨取其所能承受的最大剩余价值。
最后，其根本目的是最大化利润。大数据杀熟的本质是一种高度精细化的三级价格歧视（或称完美价格歧视）。在理想状态下，企业希望对每一单位商品向每一消费者收取其愿意支付的最高价格，从而将所有消费者剩余转化为生产者剩余。大数据杀熟正是借助技术手段，无限接近于实现这一目标。通过差异化定价，企业能够将同一商品或服务以最高价格出售给价格不敏感或支付意愿高的消费者，同时以较低价格吸引价格敏感的消费者，从而在总体上提升销售额和利润。
综上所述，大数据杀熟不仅是技术能力的体现，更是商业策略的创新。它利用了信息不对称和消费者行为的可预测性，颠覆了传统市场中单一价格的原则，对消费者公平感、市场竞争秩序和社会信任构成了严峻挑战。
2.2大数据杀熟的表现形式
大数据杀熟的表现形式多种多样，且随着技术和商业模式的演进而不断迭代。虽然其核心都是利用数据实现差异化，但具体呈现方式仍有所区别：
2.2.1价格歧视
价格歧视是大数据杀熟最为直接和典型的表现形式。它指的是同一时间、同一商品或服务，因消费者不同而显示出不同价格的现象。这种差异往往基于平台对消费者支付意愿的精准预估。
老用户价格更高。这是“杀熟”一词最形象的写照。平台通过分析用户的历史购买记录、消费频率、会员等级、甚至是否经常使用优惠券等数据，推断出老用户对平台的依赖性更高、转换成本更大，或者对某种商品或服务的忠诚度更高。因此，即使是同一航班、同一酒店房间或同一款商品，老用户看到的价格可能反而高于新用户或通过其他渠道（如清除缓存、更换设备）访问的用户。例如，某航旅平台曾被曝出，同一时间段内，老用户预订同一趟航班的经济舱，价格比新用户高出数百元。这种行为利用了消费者对平台已形成的习惯性依赖和数据沉淀，从而进行“精准宰客”。
基于地理位置的价格差异。某些服务平台可能会根据用户所处的地理位置，甚至其经常出没的区域，来调整商品或服务的价格。例如，在交通便利的市中心区域，网约车或外卖的配送费可能会更高；而在某些消费能力较强的商圈，商品定价也可能被算法悄然调高。这背后是对特定区域消费者支付能力的预判。
基于设备或操作系统差异。有些平台会根据用户使用的设备类型（如iPhone用户通常被认为消费能力更强）或操作系统来调整价格。例如，使用高端智能手机的用户，可能会在某些APP内看到更高的商品价格或服务费用。这暗示了平台根据设备判断用户消费水平的策略。
基于浏览行为和购买历史的价格调整。如果用户频繁浏览某款商品，或将其加入购物车但迟迟未购买，平台算法可能会判断用户对该商品有强烈需求但存在价格顾虑，从而在短期内推送一个略高或不变的价格，或者在特定时间段内不再提供优惠。反之，如果用户对某商品表现出犹豫，平台可能会推送一个更低的价格以促成交易。这种动态定价是大数据杀熟最细致的体现。
2.2.2个性化推荐
个性化推荐本身是数字经济提高用户体验的重要手段，其目的在于根据用户的兴趣和需求，为其推荐最相关的内容、商品或服务。然而，当个性化推荐与大数据杀熟相结合时，它也可能成为实现价格歧视的隐蔽工具。
推荐高价商品或服务。平台算法在对用户画像进行分析后，可能会判断某些用户对价格不敏感，或者更看重品质、品牌、便利性等非价格因素。此时，个性化推荐系统可能会倾向于向这些用户推荐价格更高、利润空间更大的商品或服务，即使存在性价比更高的替代品。例如，一个经常购买高价品牌服装的用户，在浏览商品时可能会被推荐同品牌下更昂贵的新品，而非折扣商品。
隐藏或弱化低价选项。平台可能不会直接提高现有商品的价格，而是通过推荐算法，将低价、高性价比的商品或服务置于不显眼的位子，或者减少其曝光率。用户在浏览时，更可能接触到的是平台希望其购买的、利润更高的选项。这种“信息茧房”效应，使得用户难以获取全面的市场信息，从而被迫接受平台推荐的高价选项。
捆绑销售中的差异化。在提供套餐或捆绑销售时，平台可能会根据用户的历史购买习惯和偏好，为不同用户推荐不同组合和价格的套餐。例如，一个经常购买附加服务的用户，可能会被推荐包含更多高价附加服务的套餐，而这些附加服务可能并非用户真正需要，却增加了整体购买成本。
需要强调的是，并非所有的个性化推荐都构成大数据杀熟。只有当个性化推荐导致了不公平的、基于用户支付意愿差异的定价，且损害了消费者权益时，才可能被归入大数据杀熟的范畴。其隐蔽性在于，消费者往往难以察觉自己被“杀熟”，因为他们看到的是“为自己量身定制”的推荐，而非与其他用户进行比较。这使得大数据杀熟的识别和规制变得更加困难。
2.3大数据杀熟的影响
大数据杀熟并非仅仅是个体消费者遭遇的偶发事件，其广泛存在和深度影响，对消费者、市场竞争乃至整个数字经济生态都带来了深远且负面的冲击。
2.3.1对消费者的影响
大数据杀熟最直接和最显著的影响，便是损害消费者公平感和经济利益。
公平感被侵蚀。现代社会普遍认同公平交易原则，即同一商品或服务应以同一价格出售给所有消费者。当消费者发现自己因数据被分析而被迫支付更高价格时，这种公平感便被严重破坏。这种不公平的对待，尤其是在面对“老用户不如狗”的讽刺现实时，会引发强烈的被欺骗感和愤怒。这种情绪积累起来，将极大降低消费者对平台的信任度。信任是数字经济赖以生存的基石，一旦信任瓦解，消费者可能会对所有在线交易产生怀疑，从而阻碍数字消费的进一步发展。
经济利益受损。大数据杀熟的本质是企业通过榨取消费者剩余来获取额外利润。这意味着消费者为同一商品或服务支付了更高的价格，其可支配收入无形中被剥夺。在累积效应下，这会显著增加消费者的生活成本，降低其福利水平。
选择权受限与信息茧房。大数据杀熟往往伴随着“信息茧房”效应。平台通过个性化推荐和定价，可能将消费者限定在特定价格区间和商品类别中，使其难以接触到更具性价比的替代选项。消费者失去了充分比较和选择的机会，其知情权和选择权受到限制。
心理负担与不确定性。消费者在购物前需要反复比价、清缓存、换设备，这种行为本身就增加了额外的心理负担和交易成本。他们不再能确定自己是否买到了最划算的产品，这种不确定性会降低消费体验。
数据隐私担忧加剧。大数据杀熟的实现依赖于对消费者数据的深度挖掘和分析。这进一步加剧了消费者对个人数据被过度收集和滥用的担忧。当消费者意识到自己的个人信息被用来计算出“最高可承受价格”时，他们对数据隐私的焦虑会达到新的高度，这可能反过来阻碍数字服务的推广和应用。
2.3.2对市场竞争的影响
大数据杀熟不仅影响消费者个体，更会对整个市场竞争格局产生结构性影响。
加剧市场集中度，强化平台优势。实施大数据杀熟的通常是拥有海量数据和强大算法的头部平台。这种能力使得它们能够更精准地获取利润，进一步巩固其市场地位。而中小企业由于缺乏数据积累和算法能力，难以在定价上与之抗衡，从而在竞争中处于劣势。长此以往，市场资源将进一步向少数巨头集中，形成赢者通吃的局面，导致市场集中度加剧。
削弱中小企业的竞争力。对于中小企业而言，由于缺乏足够的数据和技术支撑，它们无法像大型平台那样进行精细化定价和精准营销。当消费者被大平台的“个性化”价格所吸引或“锁定”时，中小企业可能会发现其产品在价格上不具备竞争力，即使其产品质量和服务可能更优。这会导致中小企业生存空间被挤压，创新动力减弱，最终损害整个市场的活力。
破坏市场公平秩序。公平竞争是市场经济的基石。大数据杀熟通过信息不对称和数据优势，打破了传统的价格发现机制和竞争规则，使得竞争不再是基于产品质量、服务水平或真实成本，而是基于对消费者数据的掌控和利用。这种不公平的竞争模式，扭曲了市场信号，阻碍了有效竞争的形成，导致“劣币驱逐良币”的现象，从而破坏了整体市场秩序。
阻碍创新和行业健康发展。当企业通过大数据杀熟就能轻易获取高额利润时，其进行技术创新、提升服务质量的动力可能会减弱。因为相比于投入研发、提升效率，利用数据优势进行价格歧视是一种更“省力”且回报丰厚的盈利模式。这种短期行为不仅损害消费者利益，也可能阻碍整个行业的长期健康发展和技术进步。
形成数据壁垒和市场进入障碍。大数据杀熟依赖于海量数据。对于新进入者而言，缺乏数据积累是其面临的巨大障碍。这使得拥有数据的巨头形成了强大的数据壁垒，提高了新企业进入市场的门槛和竞争成本，从而进一步固化了现有市场的垄断格局。
综上，大数据杀熟的影响是多米诺骨牌式的，它从损害消费者个体利益开始，最终波及到市场竞争的公平性、效率以及整个数字经济的健康生态。这正是反垄断法必须介入规制的根本原因。
第三章：大数据杀熟的法律问题
3.1大数据杀熟与反垄断法的关系
大数据杀熟现象的出现，使得传统反垄断法面临着前所未有的挑战与机遇。要理解二者关系，首先需要明确反垄断法的核心关注点：维护市场公平竞争，防止企业滥用市场支配地位损害消费者利益和创新活力。大数据杀熟行为，恰恰可能触及反垄断法所规制的多个核心领域。
核心关联点一：市场支配地位的滥用
反垄断法通常将企业行为分为两类：一是企业间达成的垄断协议（如价格卡特尔、市场瓜分）；二是具有市场支配地位的企业滥用其支配地位的行为。大数据杀熟主要关联后者。实施大数据杀熟的企业，往往是数字平台领域中的巨头，它们通常具备以下特征：
海量数据积累。它们拥有庞大的用户群体，并持续收集、存储和分析用户的海量数据，包括行为数据、交易数据、个人信息等。这些数据构成了其竞争优势的“护城河”。
强大算法能力。它们投入巨资开发复杂的算法，能够对数据进行深度挖掘、精准画像，并据此进行预测和决策，包括定价策略。
网络效应和用户锁定。多数数字平台具有强大的网络效应，用户越多，平台价值越大，从而吸引更多用户。同时，用户在特定平台上的数据沉淀、使用习惯、社交关系等，形成了较高的转换成本，导致用户被“锁定”在特定平台。
这些特征使得这些平台极易形成或拥有市场支配地位。一旦拥有市场支配地位，企业就有可能脱离有效竞争的约束，从而实施损害竞争和消费者福利的行为，而大数据杀熟正是这种潜在滥用行为的一种表现。它可能通过精准的价格歧视，在缺乏竞争压力的市场中，向消费者索取更高价格，从而获取不当超额利润。
核心关联点二：不公平定价与差别待遇
反垄断法明确禁止具有市场支配地位的企业“以不公平的高价销售商品或者以不公平的低价购买商品”以及“对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇”。大数据杀熟行为与这两类禁止行为高度契合：
“以不公平的高价销售商品”。当平台利用数据优势，识别出支付意愿高或价格不敏感的消费者，并向其收取远高于正常市场价格（或高于其他消费者价格）时，这就有可能构成不公平高价。这种高价并非源于成本或价值的提升，而是源于对消费者信息不对称的利用。
“差别待遇”。大数据杀熟的本质正是“千人千价”或“千人千面”，即对“条件相同的交易相对人”（例如购买同一商品、同一时间的消费者）在交易价格上实行了差异化。这里的“条件相同”需要重新定义，传统上可能指交易量、信用等级等，但在大数据时代，需要考虑的是消费者是否面对了实质上相同的商品或服务，以及这种差异化定价是否有正当理由（如成本差异、优惠活动等）。大数据杀熟中的价格差异，往往缺乏透明、合理的依据。
核心关联点三：信息不对称与消费者福利
传统反垄断法在评估垄断行为时，会重点考量其对消费者福利的影响。大数据杀熟加剧了消费者与平台之间的信息不对称：平台掌握了消费者的大量数据和复杂的算法，对消费者的支付意愿了如指掌；而消费者则对此一无所知，无法判断自己是否支付了“公平”的价格。这种信息不对称使得消费者处于极度弱势的地位，其知情权和公平交易权受到严重损害。当消费者福利因这种不对称而持续受损时，反垄断法就有必要介入规制。
综上，大数据杀熟并非仅仅是消费者个体抱怨的问题，它触及了反垄断法的核心理念——维护市场竞争和保护消费者福利。它挑战了反垄断法在数字时代对“市场支配地位”、“滥用行为”以及“相关市场”等概念的传统认知，要求反垄断法进行适应性调整，以有效应对数据驱动型垄断的新形式。
3.2大数据杀熟是否违反反垄断法
要判断大数据杀熟是否违反《中华人民共和国反垄断法》，需要从两个关键维度进行深入分析：首先，实施杀熟行为的企业是否具有市场支配地位；其次，其杀熟行为是否构成滥用市场支配地位的行为。
3.2.1市场支配地位的认定
《中华人民共和国反垄断法》第十七条明确规定了认定经营者具有市场支配地位应考虑的因素。在数字经济背景下，这些因素需要进行新的解读和拓展：
1.市场份额。传统上，市场份额是认定市场支配地位的重要指标。但在数字市场中，单纯的市场份额可能不足以反映企业的实际控制力。例如，一个提供免费服务的平台，其市场份额可能无法通过营业额来衡量，但其用户数量、用户活跃度、用户数据量等，可能使其在特定服务领域拥有绝对的市场控制力。因此，需要结合用户规模、用户使用时长、交易量等非财务指标来综合判断。
2.相关市场界定。这是认定市场支配地位的首要前提和最大难点。数字平台的业务往往跨界融合、边界模糊。例如，电商平台既提供商品交易服务，又提供广告、物流、支付等服务。界定相关商品市场和相关地域市场，需要考虑替代性（需求替代和供给替代），但对于大数据杀熟而言，消费者往往被平台所“锁定”，其转换成本很高，需求替代性被大大削弱。例如，一个消费者习惯了某个网约车平台，即使其他平台价格更低，也可能因为其积分、优惠券、支付习惯等因素而不愿转换。因此，在数字经济中，相关市场可能被界定得更窄，从而更容易认定平台具有支配地位。
3.控制销售市场或者原材料采购市场的能力。对于数字平台而言，这体现为其对数据、流量、算法等核心资源的控制能力。拥有海量数据和先进算法的平台，能够比竞争对手更精准地了解用户需求并提供个性化服务，从而形成对市场的强大控制力。
4.其他经营者进入相关市场的难易程度。对于数字平台，进入壁垒不仅包括资金、技术，更重要的是数据壁垒和网络效应壁垒。新进入者难以在短期内积累与现有巨头同等规模的用户数据和算法能力，也难以打破巨头已形成的强大网络效应，从而使得市场进入难度极高。这种高壁垒进一步巩固了现有巨头的市场支配地位。
5.资金和技术条件。数字平台往往需要巨大的资金投入进行研发、服务器维护、市场推广等。同时，算法技术、大数据处理能力也是其核心竞争力。这使得只有少数资金雄厚、技术领先的企业才能在市场中占据主导地位。
综合来看，许多实施大数据杀熟的头部平台，在各自细分领域（如电商、网约车、在线旅游等）往往具备了认定市场支配地位的各项条件。其庞大的用户群、对核心数据的掌控、强大的算法能力以及高昂的市场进入壁垒，都使其具备了对市场和交易相对人施加实质性影响的能力。
3.2.2滥用市场支配地位的行为
一旦认定企业具有市场支配地位，下一步就需要分析其大数据杀熟行为是否构成滥用市场支配地位的行为。根据《反垄断法》第十七条，大数据杀熟可能涉及以下两类滥用行为：
1.“以不公平的高价销售商品或者以不公平的低价购买商品”：
大数据杀熟最直接的表现就是对特定消费者收取更高的价格。判断这种高价是否“不公平”，需要考虑以下因素：
价格与成本的严重背离。如果平台向被“杀熟”的消费者收取的价格，明显高于其成本加上合理利润的水平，且这种高价并非由商品或服务的质量提升、成本增加等合理因素引起，而仅仅是基于对消费者支付意愿的利用，则可能被认定为不公平高价。然而，数字服务的边际成本往往趋近于零，如何界定“合理利润”和“公平价格”是难点。
价格差异缺乏正当理由。如果不同消费者在同一时间、购买相同商品或服务，却因数据画像不同而被收取不同价格，且这种差异并非由于交易量、信用状况、成本差异（如跨地域配送成本）、特殊优惠活动（如新用户首次注册优惠）等合理原因造成，则构成不公平定价。大数据杀熟的关键在于，其价格差异的依据并非传统的商业逻辑，而是纯粹基于对消费者支付意愿的“压榨”。
与可比较市场的价格对比。如果在具有竞争的市场中，同类商品或服务的价格远低于“杀熟”价格，也可作为判断不公平高价的参考。
2.“没有正当理由，对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇”：
这是大数据杀熟最容易被直接规制的滥用行为。
“条件相同”的界定。这是适用该条款的关键。在传统语境下，“条件相同”通常指交易数量、信用等级、交易历史等。但在数字经济中，对于大数据杀熟而言，其“相同”应回归到商品或服务的本质。即，如果不同消费者在几乎相同的时间、地点、条件下购买相同的商品或服务，但仅因为平台掌握的数据（如其支付意愿、浏览习惯等）而被收取不同价格，则可以认定他们是“条件相同的交易相对人”。平台不能以“个性化定制”为由，将这种基于数据画像的差异化作为“条件不同”的合理抗辩。
“没有正当理由”。平台需要证明其价格差异具有合理性。合法的价格差异可能包括：
成本差异。如跨地域的物流成本差异。
促销优惠。为推广新产品、吸引新用户或清理库存而进行的短期、透明的优惠活动。
会员福利。基于明确的会员体系和公开规则，为高级会员提供的折扣或特权。
交易量或信用等级差异。大宗采购享受折扣，或信用良好的用户获得更优价格。
产品或服务本身的差异。即使是同类商品，其品牌、型号、附加服务等不同也可能导致价格差异。
然而，大数据杀熟往往难以提供上述正当理由。其价格差异的根本在于对消费者支付意愿的剥削，缺乏成本、效率或促进竞争的合理基础。
“差别待遇”。大数据杀熟直接导致同一商品或服务的价格差异，是典型的价格差别待遇。这种差别待遇一旦被认定没有正当理由，就可能构成滥用市场支配地位。
结论：
从法律条文和经济实质来看，大数据杀熟行为具有很高的可能性构成违反反垄断法。核心在于认定其市场支配地位，以及这种行为是否构成没有正当理由的价格歧视。然而，实践中存在挑战，如数字市场相关市场界定、数据优势的量化评估、算法透明度缺失导致举证困难等。因此，需要进一步完善法律和执法机制，以有效规制此类行为。
3.3相关法律规定和案例分析
在全球范围内，大数据杀熟和平台经济的反垄断规制已成为各国监管机构的焦点。通过分析国内外相关法律规定和典型案例，可以更好地理解大数据杀熟的法律适用现状与挑战。
3.3.1中国相关法律规定
中国现行法律体系中，对大数据杀熟或类似行为的规制主要分散在以下法律法规中：
1.《中华人民共和国反垄断法》。如前所述，这是规制大数据杀熟最主要的法律依据。其第十七条关于滥用市场支配地位的规定（“以不公平的高价销售商品或服务”和“没有正当理由对条件相同的交易相对人实行差别待遇”）可以直接适用于大数据杀熟。然而，实践中，对于数字市场“市场支配地位”的认定、数据和算法在滥用行为中的作用、以及“正当理由”的界定仍需进一步明确和细化。
2.《中华人民共和国电子商务法》。该法第二十二条规定：“电子商务经营者搭售商品或者服务，应当以显著方式提请消费者注意，不得将搭售商品或者服务作为默认同意的选项。”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者服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重并平等保护消费者合法权益。”虽然这些条款并非直接针对价格歧视，但其强调了消费者的知情权和选择权，以及平台不得利用个性化推荐损害消费者权益的原则，为规制大数据杀熟提供了间接的法律依据。
3.《中华人民共和国价格法》。该法明确规定了商品和服务的价格行为规范，禁止经营者利用虚假或者使人误解的价格手段诱骗消费者或者其他经营者与其进行交易，以及对同一商品或者服务在交易过程中收取不同的费用等行为。虽然《价格法》主要是针对传统价格违法行为，但其公平定价的原则对大数据杀熟具有指导意义。
4.《中华人民共和国消费者权益保护法》。该法赋予消费者知情权、公平交易权等基本权利。大数据杀熟通过隐藏真实价格、利用信息不对称等方式，侵害了消费者的这些基本权利，因此可援引该法进行规制。
5.部门规章和指导意见。近年来，市场监管总局等部门出台了一系列针对平台经济的反垄断指南和规定，例如《关于平台经济领域的反垄断指南》。这些指南在一定程度上细化了对平台市场支配地位认定、滥用行为（包括价格歧视）的考量因素，为执法提供了更明确的指引。
3.3.2国内外案例分析
