平臺算法推薦引發的定價失序與規制路徑

武丹/制圖

作者|張國鵬

責編|薛應軍

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2025年12月9日，國家發展改革委、市場監管總局、國家網信辦聯合印發《互聯網平臺價格行為規則》，就健全互聯網平臺常態化價格監管機制，規范相關價格行為，保護消費者和經營者合法權益等提出多項措施，要求平臺經營者、平臺內經營者不得利用平臺規則、數據和算法等手段，操縱市場價格?！痘ヂ摼W平臺價格行為規則》自2026年4月10日起施行。

從簡單走向復雜，從依靠經驗轉向依賴數據，互聯網平臺定價的發展與商業邏輯和技術進步深度交織。近年來，隨著大數據和人工智能技術的快速發展，算法推薦技術廣泛應用到電子商務、在線旅游、共享經濟等領域，在提升市場交易效率的同時，也帶來了定價失序、消費者權益受損等問題。算法推薦對互聯網平臺定價有哪些影響、成因何在、如何有效解決有關問題，本文試進行探討。

算法推薦對互聯網平臺定價的影響

實時動態調整技術影響市場價格波動?；ヂ摼W平臺企業通過嵌入算法系統，可實時監測市場環境變化，如競爭對手價格、庫存情況、用戶流量等，據此快速調整自身定價。這種高頻次、自動化的價格調整機制使市場價格變動呈現出非連續性和不可預測性。比如，2025年“雙11”電商促銷期間，有消費者反映，其將心儀已久的冰箱加入購物車，半小時后刷新頁面，發現產品價格漲了200元，正當其向同事感慨這種“瞬時調價”的離譜時，對方隨手掏出手機查詢同款產品，顯示購買價格又低了50元。當下，機器學習模型已能通過實時分析用戶畫像與市場競爭數據，實現毫秒級的動態調價，這使得消費者難以形成穩定的消費預期，也削弱市場調節價格的自發平衡功能。

個性化定價策略引發市場定價碎片化。算法系統通過收集海量用戶數據，如歷史行為、地理位置、設備信息等，可以精準識別消費者的價格敏感度、支付意愿及需求彈性，從而對同一商品或服務設定差異化價格，形成“大數據殺熟”“價格歧視”等現象。這種定價策略通過算法的隱蔽操作，將消費者分割為不同價格接受群體，偏離傳統經濟學中在同一市場、同一時間點，同一種商品只應存在一個均衡價格的價格同一性法則，從而削弱價格作為市場信號的功能，使供需關系難以通過價格有效傳導，加劇市場定價失序。

重構市場競爭格局間接影響定價秩序?；ヂ摼W平臺企業利用算法系統在優化自身定價策略的同時，可監測并響應到競爭對手的定價行為，進而可能通過算法間的交互作用形成隱性價格協同。比如，多個平臺企業若采用相似的算法邏輯，可能在缺乏明確協議的情況下，通過價格數據的相互感應和自動調整，使價格逐步趨同或默契共謀。這種由算法驅動的“價格合謀”現象，突破了傳統價格串通的認定邊界。此外，頭部平臺企業可憑借數據積累、算力優勢和用戶黏性等快速捕捉并放大市場機會，中小商家則因數據壁壘難以公平競爭，這導致市場集中度不斷攀升，價格形成機制呈現壟斷傾向。

平臺定價失序的成因解析

平臺經濟的競爭邏輯與傳統市場理論出現一定脫節。傳統價格理論強調成本導向、需求彈性與競爭態勢的綜合作用。其中，生產成本構成價格形成的基準框架，市場需求波動與市場結構的差異決定了價格在基準之上的溢價空間，基本原理始終是圍繞價值規律與市場供需平衡展開，這種靜態分析模式在傳統零售與制造業中具有較強的解釋力。隨著平臺經濟的興起，算法推薦技術通過實時數據抓取用戶畫像，實現了對傳統價格形成要素的自動化整合與瞬時調整。這徹底重構了價格形成的信息環境與驅動力，使價格形成機制從線性過程演變為多維動態系統，傳統的價格競爭也由此演變為算法層面的系統性博弈。

平臺逐利的運作模式是定價失序的制度性根源。平臺作為市場規則的制定者與執行者，其算法系統不僅承擔著價格形成功能，更通過流量分配、信用評價等機制構建起市場準入壁壘。這種權利結構顛覆傳統價格理論中市場主體的平等地位，使平臺能夠通過“算法黑箱”實施隱性價格操縱。比如，有的平臺通過推薦算法對特定商品進行流量傾斜，實質上形成了對市場價格的間接干預，這種干預手段相較于傳統壟斷行為更具有隱蔽性和復雜性。此外，平臺間的“數據割據”現象與算法競爭也可能割裂定價體系，使同一商品在不同平臺可能呈現顯著價格差異，破壞市場統一性與價格傳導效率。

監管的滯后性與執行難度放大了定價失序問題。算法驅動下動態定價的瞬時性和隱蔽性，使得傳統價格監測手段難以有效捕捉違規行為，監管機構在取證、溯源和判定違法性方面面臨技術難題。同時，算法的復雜性也使得“算法歧視”與“合理定價策略”的界限難以界定，導致法律適用標準模糊。此外，與“數據割據”相反，跨平臺的數據共享與算法協同又可能形成新型市場支配行為，現有監管框架對這類壟斷形態尚缺乏針對性規制工具。監管體系的更新速度與技術發展的不平衡，使得算法推薦引發的定價失序問題往往難以及時得到治理。

平臺定價失序的規制路徑

算法推薦引發的定價失序問題，根源在于算法系統和技術應用之間的內在張力，是算法“工具理性”和倫理“價值理性”之間矛盾的體現。

完善法律法規與監管體系。2022年6月修正的反壟斷法、2025年7月向社會公開征求意見的價格法修正草案，都增加了適用于算法推薦場景的特別條款，其基本原則和構成要件為處理相關定價失序問題提供了框架依據。2022年3月起施行的《互聯網信息服務算法推薦管理規定》，則通過明確責任主體、設定行為規范和強化用戶權益保護，構建了多維度的治理框架。但現行法律法規仍存在一定的局限性，如對“不合理差別待遇”等違法行為的界定較為原則性，缺乏具體量化標準，在實際執行中可能因“算法黑箱”導致監管滯后或執法困難。此外，算法模型的合規性往往依賴服務提供者自我審核和公示，但算法模型的動態迭代和復雜性可能使內部審核流于形式，難以有效識別隱蔽的價格操縱行為。應構建跨部門、跨領域的協同監管體系，通過定期發布算法定價風險預警、制定行業標準、開展聯合執法等方式，形成覆蓋事前審查、事中監測、事后懲戒的全鏈條監管網絡。需要注意的是，完善法律法規體系既要體現剛性約束，也要注重對技術創新進行包容。可以通過建立“合規指引+負面清單”的雙軌制監管模式，實現技術創新與市場公平的良性互動。

優化算法推薦技術。技術改進方向應聚焦系統性提升算法的透明性、可解釋性與公平性約束，通過優化技術架構增強價格生成機制的可控性。其中，構建算法推薦的透明化框架是基礎，提升算法的可解釋性是關鍵技術，將市場公平性指標納入算法優化體系是內在需求。要通過設置約束條件，避免算法在追求短期收益最大化時引發價格惡性競爭；通過對用戶數據進行脫敏處理，減少算法對消費能力、地理位置等敏感特征的過度依賴，防止價格歧視行為。最終，通過技術改進與制度設計的協同推動，構建起算法推薦與定價機制良性互動的生態系統。

加強行業自律與公眾監督。行業自律的關鍵在于通過行業組織制定技術標準與倫理規范，引導平臺企業在算法設計與應用中內化定價公平原則。同時，行業內部通過跨平臺協作機制，共享典型違規案例與合規經驗，形成對算法濫用的集體性防范。這種基于行業共識的自我約束機制，既能避免傳統行政監管的滯后性，又能在技術創新與市場秩序之間建立動態平衡。此外，公眾監督是市場治理的重要補充，通過社會力量可以倒逼平臺提升定價透明度與責任意識。但公眾監督的深度受限于對技術的認知與參與能力，平臺要建立方便快捷的“定價異議投訴通道”，及時發現和糾正算法定價失序問題，并為算法優化積累一線數據。

算法推薦導致的定價失序，是技術、市場與監管等多重維度相互作用的結果，其背后蘊含的技術邏輯與市場機制亟待進行系統性審視與制度性回應?！痘ヂ摼W平臺價格行為規則》進一步健全互聯網平臺常態化價格監管機制，必將推動平臺經濟創新和健康發展。

（作者單位：西安電子科技大學馬克思主義學院）