（原标题：平台经济逃不过算法监管的宿命）

近日，发改委等九部门发布《关于推动平台经济规范健康持续发展的若干意见》。

“意见”一系列规则，正好与平台经济的“算法”应用相对应。

比如，意见提出完善数据安全法、个人信息保护法配套规则；引导平台企业提升算法透明度与可解释性，促进算法公平；强化平台广告导向监管，对重点领域广告加强监管……不得劝诱超前消费；制定出台平台经济领域价格行为规则……

基于互联网发展起来的平台经济，从一开始就深愔算法，从产业链来看，在上游，数据和个人信息是算法的“原材料”；在中游，计算机技术是算法的本真，进行加工处理；在下游， 算法最终产生广告营销、商品推荐、商品价格、消费行为影响……

从上述列举来看，整个“意见”各个规则已经覆盖了算法应用的上下游。其中对用户产生直接影响的是基于算法给出的价格。

现实生活中，我们常遇到这样的算计：说好的双十一促销，却是先涨价再打折；说好的老板带着小姨子跑了只血亏最后一天，却连续卖了一个月……

这就是典型的“价格歧视”，或叫“价格陷阱”。

2011年4月的一天，在全球最大的电商网站亚马逊上，突然出现了一本标价2369万美元的纸质书，这本书名为《苍蝇的成长》，由一个名为彼得·劳伦斯（Peter Lawrence）的博士撰写。

想购买这本书的一位生物学家找到了亚马逊。亚马逊调查后发现，原来是一家第三方卖家使用了电脑算法程序，自动根据市场供需关系调整了售价，而一周前这本书的标价还是170万美元。

在这里，算法程序并不会估算市场合理的价格，而是根据需求大于供给无限放大追求利润的价格。它像极了那些囤积居奇的贪婪商人。

这一年，亚马逊销售额达到了480亿美元。尽管全球最大零售商沃尔玛这一财年的销售额达4190亿美元，但股价却比亚马逊少了700亿美元。

资本市场不看好沃尔玛的一个鲜明的例子是，此时的亚马逊开发了商品“价格动态优化软件”，它的绝大多数商品，可以做到15分钟调整一次价格。而当时像沃尔玛这样的零售商，调一次价格的周期通常要1-3个月。

要知道，电商时代开始，网上冲浪早已不再像父辈逛百货市场那样了。

这一切以亚马逊2000年成立为分界点，划出了两个时代。电商平台成立后，用户信息，浏览数据在电商网站上成指数级增长，用户浏览、存留时间、加入购物车等等数据，成为平台竞相挖掘的“石油”。

这些数据在电脑算法中分析、识别、分组、营销，再区别定价，实现平台利益最大化。平台对不同的用户实行灵活的价格策略，给了电商平台应对行情、吸引用户的十足的优势。让电商在用户营销、迎合市场上甩出传统零售百货几条街。

有了海量数据后，营销对平台来说，成了第一要务。用大白话说，就是怎么让用户掏出更多的钱来。这也是电商不让自己在各平台之间营销竞赛中败下阵来的办法，实时的、具有竞争力的价格调整十分重要。

2012年，从亚马逊辞职出来的资深员工Guru Hariharan 创办了一家商品“动态定价优化软件”公司Boomerang Commerce，后来他们又打入亚马逊，为亚马逊提供价格优化服务。

同时期，国内电商平台崛起，价格优化策略和Boomerang大约一致，手法就是在最受欢迎的产品上狠狠地打折，和对手竞争，而在需求量不高的产品上，定价正常或高于其竞争对手来获取利润。

电子商务崛起后，卖家市场的托拉斯垄断组织不大可能再出现，因为极高的线上信息流动、价格竞争和市场透明度，降低了市场门槛，让竞争进一步激烈。

这却带来了另一个问题，即卖家力量越来越消弱。

因为电商充分的竞争，让商品价格越来越接近边际成本，只有规模效应才能挣钱，这时，基于数据的营销竞争变得极其重要。

但现在，营销竞争的主角不再是卖家，而是平台。

另一个局面出现了。之前深受托拉斯垄断之苦的商家们，被电商的崛起所拯救，没过多久，接着又开始被平台所把持的数据垄断所压迫。

这种关系，在阿里巴巴被罚182亿元的国家市场监督管理总局调查报告表达得已经很清楚。

在报告中，阿里巴巴被认定具有控制服务价格的能力。它在与平台内经营者（也就是卖家）的商业谈判中，通常以格式合同方式，直接规定交易佣金费率和年度营销推广费支出水平，平台内经营者谈判能力较弱。并且像阿里巴巴具有控制平台内经营者获得流量的能力，它通过制定平台规则、设定算法等方式，决定平台内经营者和商品的搜索排名及其平台展示位置，从而控制平台内经营者可获得的流量，对其经营具有决定性影响。

再举个例子。

2012年双十一期间，一家卖精油的卖家自曝在京东商城上的产品售价无法更改。京东则曝出卖家已答应参与促销活动，所以禁止卖家答应参与促销的情况下再修改商品售价，是为了维护用户正常购物权益。

在《算法的陷阱》一书里，作者扎拉奇和斯图克将类似的价格共谋称为“中心辐射式场景”，在这种形式的共谋下，市场中无数的参与者使用一个定价算法，共谋通过缔结多个纵向协议完成营销或定价——虽然这种共谋不怎么愉快，甚至是不情愿的。

但这些不过是低级的共谋。真正高级的共谋，是基于机器学习的算法共谋。

它的要点在于，算法程序会在定价策略的不断迭代升级中实现利益最大化。

高级的算法共谋，从消费者行为数据追踪开始，先进行用户管理、分组，识别用户需求，再用种种手段诱导用户步入陷阱，这些手段包括降低市场透明度、抬高用户搜索成本等等。

这些步骤与手段，都是用户完全无知觉的状态下完成的。

作为一个陷阱，它能让用户不知，不痛，无法察觉。

所有大数据算法定价和共谋定价，衍生出一种东西，就是“价格陷阱”。

今天我们买的任何一家的商品，都是算法定价、平台和商家共谋的结果，也就是价格歧视的结果，这种结果有让利，也有剥削，但最终获利的是平台。

所有的促销，都是为了最大化获利。所有商家馈赠的折扣，早已暗中挖好价格陷阱。

1936年，美国通过《鲁滨逊-帕特曼法》，其中最基本的原则就是：如果商家实施价格歧视的结果会导致市场竞争受到损害或形成垄断，那么这种价格歧视行为就是违法的。

今天最可怕的地方在于，大数据时代，算法定价和营销，甚至比你更懂你。

《纽约时报》报道过一个新闻，一个父亲因为还在上高中、尚未嫁娶的女儿收到婴幼儿广告推销信件，愤而找到那家厂商，指责了门店经理。当他再回家和女儿问询后，却发现女儿早已偷偷地生了一个孩子。

商家是怎么知道的呢？因为消费行为数据。因为偷窥、算计和预测无处不在，大数据算法比你更懂你，和你的家人。

对中国平台经济，算法监管才刚开始，往后对算法透明度、可解释度，反算法价格歧视的法规，涉及到金融伦理、消费伦理，都会慢慢的厘清、出台法律法规。

参考资料：

《算法的陷阱》 阿里尔·扎拉奇 莫里斯·E·斯图克 中信出版社 2018-5

本文系未央网专栏作者:新金融洛书 发表，内容属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

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