《管理经济学背景下“大数据杀熟”现象产生的原因及优化建议》6500字（论文）

管理经济学背景下“大数据杀熟”现象产生的原因及完善对策研究目录TOC\o"1-2"\h\u10474管理经济学背景下“大数据杀熟”现象产生的原因及完善对策研究 120882引言 113315一、“大数据杀熟”概念界定 210024二、平台“大数据杀熟”的过程 212098三、“大数据杀熟”现象产生的原因 38069（一）差别定价的达成 328019（二）平台经济领域垄断日渐明显 415926（三）多重信息不对称 56195四、“大数据杀熟”现象的解决对策 529085（一）行业准入规制 52735（二）定价规制 632058（三）质量信息规制 69031（四）加强算法技术的规制能力 621320总结 719259参考文献 8摘要：近年来，互联网平台发展迅速、规模日益扩大、影响力不断提升，引发经济社会运行的深刻变革。由于平台经济所独有的网络外部性、技术隐蔽性等特点，加之大数据的大量应用，引发了一系列的问题，最为突出问题的是“大数据杀熟”。“大数据杀熟”就是大数据时代对资源配置具有决定性影响的市场未能有效配合政府宏观调控与市场调节的一个典型表现。暴露了数据资源竞争，市场垄断，价格歧视，数据泄露，算法滥用等市场新情况。为此，文章利用管理经济学有关知识对“大数据杀熟”现象成因进行分析并给出解决对策。关键词：管理经济学；“大数据杀熟”；原因引言在互联网平台飞速发展的背景下，人们生活方式也发生着翻天覆地的改变。阿里巴巴集团于2003年创立淘宝，之后于2004年创立京东商城，2009创立苏宁易购，2015创立拼多多。在我国平台经济迅速发展并日益走向垄断的背景下，市场资源为少数几个强势平台所占领。拿淘宝平台来说。2019年底，淘宝平台月活跃用户达到8.24亿，双十一交易额也从2009年的9.36亿增长到2020年的4982亿。平台去垄断化进程中充分暴露出数据资产被非法倒卖，限制竞争和侵害消费者个人隐私等多方面问题。在平台经济发展中，平台企业虽需不断扩充自身资源却无法独占全市场资源。随着数据采集方便、算法技术成熟，平台商家更倾向于通过大数据实现差异化定价并推送相关商品，消费者乃至全社会都弥漫着此类事件。这一推送信息行为表面上迎合消费者，实际上并未获得消费者赞誉。相反，它侵犯消费者隐私，遭到消费者的拒绝。现实中的“美滴大战”、“杀熟”事件，算法共谋，让公众质疑互联网平台损害消费者福利、滥用市场支配地位的故意行为，往往难以察觉。对于“大数据杀熟”进行规制与反垄断是一个急需解决的问题。若监管部门以极端的方式禁止平台搜集用户信息并加以利用，的确可以制止平台“大数据杀熟”的行为。但是当数据作为一种重要生产要素出现时，这一做法将使平台企业步履维艰，这与实际情况明显不符。所以如何利用管理学知识提出“大数据杀熟”的解决对策，对于管理学与经济学具有参考价值。一、“大数据杀熟”概念界定大数据杀熟就是互联网平台对老用户与新用户进行区别对待。在相同的商品或服务中，老客户看到的价格要比新客户看到的价格贵得多。这一现象屡有发生，亟待政府的规制。大数据杀熟一般以区别对待，推送商品信息等方式进行。其实质就是互联网平台经营者通过大数据，算法等手段实施隐性价格歧视。2021年2月7日发布的《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》第十七条首次将“大数据杀熟”定义为滥用市场支配地位，实行差别待遇。互联网上杀熟行为与传统杀熟行为亦有区别。该行为一方面发生于买卖双方通过平台进行交易的过程中。平台运营者作为中介也可作为代理参与交易。商户将货物委托给平台进行售卖。以网约车为例，平台充当司机与乘客之间的交易媒介并收取司机一定的成本。另一方面互联网平台经营者杀熟行为建立在算法基础之上，平台依靠消费者个人信息以及停留在平台中的交易记录来对消费者个人特征进行了解，比如习惯，爱好等、消费能力等来建模与分析，都是传统杀熟行为所不能比拟的。二、平台“大数据杀熟”的过程互联网上“大数据杀熟”经历了采集消费者数据，消费者数据分析，消费者数据使用等步骤。首先，消费者数据的采集。互联网杀熟以搜集消费者数据为前提。平台所掌握的数据资产规模越大，所能产生的盈利也越大。当前，平台采集消费者数据主要有如下途径：第一，平台运营者擅自采集用户个人信息；第二，是平台运营商间用户个人信息的倒卖；第三，平台运营者过多地搜集不必要个人信息。其次，对消费者数据进行分析。互联网杀熟的依托在于平台能够运用大数据、区块链等技术来描绘用户特点，并对不同用户进行不同定价。另外，互联网平台还通过高端技术对数据进行深度融合，并向消费者推送相关的产品信息。最后是用消费者的数据来杀熟。平台通过对用户数据进行采集与分析，并结合消费者具体特点进行“大数据杀熟”行为。三、“大数据杀熟”现象产生的原因（一）差别定价的达成第一，运营商要面临的需求曲线问题。根据需求第一定律，在其他条件不变的条件下，我们可以知道，某种商品或劳务的价格越高，需求量越小。同一种“大数据杀熟”情景下，需求曲线需符合下倾。第二，不同消费群体对于商品的需求弹性定价不一样，经营者能够掌握消费者需求的价格弹性。价格弹性代表了产品需求对价格变化的敏感性，即消费者对产品的需求受价格变化影响的程度。通常，低支出商品需求弹性低于大支出商品；日用品需求弹性比奢侈品小；不可替代商品需求弹性比口香糖等易得替代品要小，比住房要小。非耐用品需求弹性比耐用品小。“大数据杀熟”方面所涉及的物品多数需求弹性比较低，比如外卖平台，网约车和机票预订平台。由于这几个方面所提供的物品或劳务都属于生活必需品且单价低廉、不易被取代，因而它们的需求弹性很小。然后，在货物或者劳务涨价的情况下，销售量下降幅度一定低于价格上涨幅度，则运营商总收入也一定提高。但货物或者服务自身的特性并非“大数据杀熟”的原因。其根本条件在于不同消费者对同一商品或者服务的需求弹性存在差异，经营者能够通过把握需求价格弹性进行差异化定价行为。第三，运营商对市场进行合理成本细分。传统经济的市场分割是长期存在的。运营商通过对消费者年龄，着装，言谈等方面进行观察，分析其消费能力，进而为不同消费者提出不同价格建议。如今，随着大数据的迅猛发展，平台运营者能够以较低成本获取用户信息而不需要利用假设性理论框架对消费者弹性需求进行分析，从而能够精准地对市场进行分割。第四，运营商能够阻止不同的消费群体转售牟利。若消费者能够以低价销售、高价销售而不承担风险，则经营者以差别定价所获得的利润会受到某种程度的弱化。因“大数据杀熟”现象频发，货物或者服务的价格较低，缺乏转售行为的激励，能够有效地鼓励消费者，避免不同消费群体因转售而获得收益。（二）平台经济领域垄断日渐明显从2015年“互联网+”规划实施到2020年“加快数据中心和5G网络的基础设施建设”的提出，中国基于平台模式的数字经济已经成为推动经济高质量发展的根本动力。但在数字经济日益发展的今天，资本在平台经济领域无序竞争现象越来越突出。平台经济领域中特殊市场结构与行为，为垄断的产生提供先天条件。一方面，垄断的平台运营商具备差异化定价的条件。在了解消费者购买意愿与购买能力的基础上进行差异化定价才能得到全部消费者剩余。另一方面，平台运营商实施差异化定价，既通过低价吸引新客户，又通过向老客户收取高价来弥补利润损失。由此认为差异化定价是追求利润最大化，进而使得平台运营商达到或者维持自身垄断地位的合理策略。所以，垄断为“大数据杀熟”提供了先天条件，“大数据杀熟”行为的实施巩固了平台运营商的垄断地位。通过对“大数据杀熟”现象频繁出现的平台经济市场格局进行分析，我们会发现这一领域有形成垄断的条件。首先是平台经济方面的高集中度已是常态。比如在网络零售B2C行业，以天猫和京东为首的头部平台占据了相关市场的很大份额。2021年第一季度，“天猫”占比63%，“京东。”占比26.5%。第一，由于经营者在这一领域集中度高，垄断频繁发生的概率也大；第二，“大数据杀熟”现象频繁发生的地区产品可替代性不强。例如，网约车平台因其产品形态简单、消费者可选的替代产品少而更容易垄断；第三，平台经济领域入市门槛较高。平台企业发展到一定阶段后，由于规模不断扩大、供应链不断融合、成本不断下降、用户粘性不断提高等原因，使得消费者产生大量的购买需求进而使得平台企业重新膨胀、成本不断下降，从而使得平台企业拥有强大竞争力。新平台企业因沉没成本大、边际效益递增等原因难以进入到相关的市场。即只有那些财力雄厚，规模庞大的公司才有可能进入到相关的市场中去参与竞争。平台经济领域垄断问题越来越突出，垄断和“大数据杀熟”之间的紧密关系也不容忽视。（三）多重信息不对称经营者与消费者间信息不对称问题从古至今一直存在。区别于传统经济时代由于信息匮乏而造成的信息不对称现象，大数据时代这种不对称现象正是由于数据爆炸所造成的、不同主体之间的信息采集问题、分析与加工的不同就成了信息不对称产生的一个重要因素。这种信息不对称主要表现在以下三个方面：首先，是平台经营者与消费者信息不对称。平台对用户信息的采集，分析，处理等优势明显。运用所建算法，该平台能够通过计算精确地分析出消费者支付意愿上限值，进而针对不同消费者进行差异化定价。此外，消费者在购买商品或服务时，由于购买频率过高，信任提供商品或服务的平台经营者，商品或服务价格过低，多数消费者并不通过各种渠道进行比价，同时加剧买卖双方信息不对称程度。其次，是平台运营商信息不对称。平台运营者在信息收集与分析能力上存在差异，造成了平台运营者之间信息不对称。平台建设以及数据采集，分析与处理都要耗费大量人力物力，而这些费用是不是小规模平台企业所能负担得起的。相比较而言，大型成熟平台企业可在资金雄厚，人才济济，知名网站或者app等条件下，对已有数据库进行持续拓展。他们可以通过试错和算法优化实现用户的精确分组和价格预测。当信息不对称时，主导平台运营商即使能得到竞争对手动态定价也能结合商家消费者价格预测适时进行定价调整。最后，消费者信息不对称。大数据时代用户消费行为发生在其终端设备上，这就造成了消费者价格信息获得途径单一。不存在过多终端设备和其他消费者比价或者交换价格信息的情况，很难找到不同的交易价格，这就造成了消费者间的障碍，也是造成多人消费者信息不对称最重要的因素。四、“大数据杀熟”现象的解决对策平台经济在我国经济中占有举足轻重的地位，其“大数据杀熟”给消费者带来福利损失已成为一个不争的现实，需要政府加以调控。政府调节以经济调节为主。经济管制可从市场准入管制，价格管制，质量信息管制等方面展开。（一）行业准入规制关于平台经营者恶性竞争问题，可列入社会征信体系。互联网平台企业入市一定要维护消费者合法权益而非抑制消费者的权益，依此设置市场准入门槛。互联网入市前需要查询其详细信用信息。平台企业以前有“大数据杀熟”行为的就不能入驻。这还避免了过度竞争的问题。平台过多可能出现负外部性如影响实体经济。在进入门槛不存在或进入门槛非常高时，商品价格就比较高，从而导致社会资源浪费。若让互联网平台自由往来，则可能造成平台双边匹配不均衡和商品供求不均衡。行业准入机制确立之后，该机制还需随着市场情况的变化而进行不断的调整与完善。唯有如此，方能从根本上阻止杀熟经验平台企业入驻。（二）定价规制经济调控以价格调控为主。管理经济学认为，对价格监管进行研究在防范平台滥用其市场支配地位方面起着举足轻重的作用。若平台歪曲了价格机制，利用数据窒息并抢占了更多市场资源，使得市场资源源源不断地流入头部平台中，势必造成垄断。大数据时代互联网平台在交易中占据统治地位。为避免平台以双向补贴、价格战等方式形成掠夺式定价行为，政府应设定价格冻结期使得价格在短期内维持恒定以维护消费者合法权益。此外，可设定价格变化范围以避免平台杀熟。（三）质量信息规制商品质量信息对于消费者福利是极为重要的。当消费者对商品信息知之甚少时，常常以价格评判品质。传统的观念中廉价没有好东西。商品价格在比较高水平上，消费者普遍认为所购商品品质优良，并非自行其是。以往消费观将商誉视为商品的一个重要衡量标准，代表消费者声誉。消费者更倾向于选择信誉高，品质优良的商家。但是互联网时代下，平台企业数据无法代表商品价值，头部平台企业假货现象严重，且部分数据普通的平台企业正品可能较多，消费者对商品质量难以识别。所以政府能够规范质量信息的管理，避免平台将虚假信息传播给消费者。（四）加强算法技术的规制能力第一，厘清算法解释义务。需要明确的是，对算法负有说明义务的主体应当包括熟悉算法执行全过程的算法开发者和以算法为工具牟利的用户（平台运营者）。还应考虑算法完全开放将造成算法源代码信息外泄，既不利于科技发展又不利于商业秘密保护。另一方面是公众的基础知识与算法高度专业性的冲突。即便是平台运营方将算法完整地发布出去，大众也不能充分了解其内在的运行逻辑。所以，平台经营者要用大众能理解的准则去诠释算法，尽可能均衡消费者与经营者之间的权益。此外，算法解释范围可对应算法侵权风险等级，设定算法解释范围标准并针对不同情景制定不同解释范围。第二，算法责任要进行严加管制。“大数据杀熟”给消费者带来的危害不仅表现在物质层面，也会导致精神损害，应受侵权法规制。“大数据杀熟”运用算法技术，为消费者进行差别定价。由于该算法具有不透明性、高度专业性等特点，消费者难以运用算法技术来论证平台经营者的过错，故其归责原则并不适合过错原则。再者，平台运营者即便采取过错推定原则仍可利用其专业知识论证算法使用时并无过错。据此，笔者认为对平台经营者因算法权滥用而导致侵权所产生的法律后果应适用无过错责任来更好的维护公众合法权益和约束平台经营者算法权滥用行为。第三，要强化算法技术市场监管。一方面应在算法技术领域明确专门监管主体，以免多头执法导致资源浪费、责任推诿等问题，建立监管责任。除提升监管机构专业水平外，也可委托第三方专业机构就专业性强的事项作出判断和提出建议。另一方面，考虑到《算法管理条例》中承担备案义务的算法服务提供者排除了“大数据杀熟”平台运营者的参与，笔者认为可以借鉴美国《2019算法问责法》，推出针对高风险算法进行规制，需要平台运营者针对个性化定价算法以及其他可能会影响市场健康发展算法技术，采取备案承诺制。平台运营者向监管部门申报有关算法，承诺其中立、合规。由于定价算法可能涉及平台运营商的商业秘密，运营商不需要完全公开算法的源代码内容。消费者权益受侵害后可向监管部门申请，监管部门将审查算法是否合规并将结果及时反馈。另外，要动态监管定价算法技术，在发生异常情况的时候及时得到相关的数据以供匹配。同时可使用区块链技术对相关资料进行保存，避免资料遭到篡改，给有关部门消费者维权及执法工作提供了依据。总结大数据技术与算法技术发展在推动平台经济发展并为人们生活提供便利的同时，也导致运营商过多搜集消费者个人信息