算法个性化定价的反垄断法规制研究

PAGEIVPAGEIIIPAGEI摘要在数字经济的背景环境下，算法个性化定价作为平台企业获取竞争优势的主要手段，在促进市场效率的同时同样引发了垄断风险，本文把反垄断法规制作为核心，研讨算法个性化定价对市场竞争秩序的冲击及其法律解决路径，即便算法技术存在中立性，但经营者凭借数据画像、动态调价等手段过度挖掘消费者的支付意愿能力，对消费者进行精准压榨，引发剥削消费者剩余、商品价格失准以及抑制创新动力等问题。现行《反垄断法》在规制过程中出现相关市场界定被跨界经营干扰、忽略数据控制力对市场支配地位的判定、执法环节存在技术性阻碍等问题，本文倡导采用分层治理方式，立法层面得建立动态市场界定手段，优化市场支配地位认定规则体系，执法层面借助技术审查前置防范垄断情况，司法层面上攻克举证难题并拓宽救济通道，反垄断法规制要对技术创新与公平竞争加以平衡，采用包容审慎的法则，既要确定数据采集边界和算法透明度的要求，又要防止过度干涉使得数字经济发展受抑，最终实现算法应用跟反垄断法治协同前行。关键词：个性化定价；反垄断法；消费者权益；市场监管AbstractInthecontextofthedigitaleconomy，algorithmicpersonalizedpricing，asthemainmeansforplatformenterprisestogainacompetitiveedge，notonlypromotesmarketefficiencybutalsotriggersmonopolyrisks.Thispapertakestheregulationofanti-monopolylawsasitscore，discussestheimpactofalgorithmicpersonalizedpricingonthemarketcompetitionorderanditslegalsolutions.Eventhoughalgorithmictechnologyisneutral，operators，bymeansofdataprofiling，dynamicpriceadjustmentandothermethods，excessivelyexploreconsumers'willingnesstopay，preciselyexploitconsumers，andtriggerissuessuchastheexploitationofconsumersurplus，inaccuratecommodityprices，andthesuppressionofinnovationmotivation.DuringtheregulationprocessofthecurrentAnti-MonopolyLaw，problemssuchasthedefinitionoftherelevantmarketbeinginterferedbycross-borderoperations，theneglectofthedeterminationofmarketdominancebydatacontrolpower，andtechnicalobstaclesinthelawenforcementprocesshaveemerged.Thispaperadvocatestheadoptionofahierarchicalgovernanceapproach.Atthelegislativelevel，adynamicmarketdefinitionmethodshouldbeestablished，andtherulesystemfordeterminingmarketdominanceshouldbeoptimized.Atthelawenforcementlevel，pre-technicalreviewshouldbeusedtopreventmonopolisticsituations.Atthejudiciallevel，theburdenofproofshouldbeovercome，andthereliefchannelsshouldbebroadened.Theregulationofanti-monopolylawsshouldbalancetechnologicalinnovationandfaircompetition，andadopttheprincipleoftoleranceandprudence.Itisnecessarytodeterminetherequirementsfortheboundariesofdatacollectionandalgorithmictransparency，whilealsopreventingexcessiveinterferencefromsuppressingthedevelopmentofthedigitaleconomy.Ultimately，thecoordinateddevelopmentofalgorithmapplicationandanti-monopolyruleoflawcanbeachieved.Keywords:Personalizedpricing;Antitrustlaw;Consumerrights;Marketregulation

目录绪论 1（一）研究背景和意义 11.研究背景 12.研究意义 1（二）国内外研究现状 21.国内研究现状 22.国外研究现状 2（三）研究方法 3一、算法个性化定价概述 3（一）算法个性化定价概念和本质 31.算法个性化定价的概念 32.算法个性化定价的本质 4（二）算法个性化定价的利弊分析 51.积极效应 52.消极效应 6（三）算法个性化定价的反垄断法规制的必要性 61.《反垄断法》弥合相关法律规制的不足 72.《反垄断法》保护市场竞争秩序 73.符合《反垄断法》立法宗旨 7二、算法个性化定价反垄断规制困境 8（一）立法层面的规制困境 81.传统方法对相关市场认定的局限 82.传统方式对界定市场支配地位的局限 93.对差别待遇行为认定标准不明确 9（二）执法层面的规制困境 101.反垄断监管机构作用发挥不足 112.反垄断技术存在困境 11（三）司法层面的规制困境 121.诉讼主体范围窄 122.原告举证困难 133.问责机制缺失 13三、算法个性化定价反垄断规制完善建议 13（一）立法层面的完善建议 141.用开放性原则进行市场界定 142.以算法优势地位认定市场支配地位认定 143.完善差别待遇认定标准 15（二）执法层面的完善建议 161.强化反垄断监管力度 162.提升反垄断监管技术 16（三）司法层面的完善建议 171.扩大私人主体诉讼范围 172.健全举证责任制度 183.完善追责机制 18结论 19参考文献 20致谢 22PAGE1PAGE17绪论随着互联网技术的发展，互联网产品层出不穷，互联网行业已经深度渗透到我们社会生活的方方面面，不但迅速改变了人们生活中的娱乐方式，也迅速改变了人们的交易方式。网络平台经营者利用互联网信息技术，获取大量数据信息，不仅包括产品信息，也包括消费者信息。互联网平台利用其价格优势和信息优势，深刻影响着社会经济的发展，一方面，在互联网平台经济的快速发展背景下，我国经济环境势头大好、就业机会随之增多；但另一方面，互联网平台经济市场中也出现了市场支配被滥用等现象，这对我国的法律监管提出了新的要求。（一）研究背景和意义1.研究背景随着数字经济的发展，互联网平台运用算法技术针对消费者进行个性化定价已经成为市场竞争的重要方式。现在，超过70%的电商平台已经采用算法技术，且该比例仍在上升。但是，算法个性化定价在运用时也引发部分争议，在“大数据杀熟”事件中，其暴露了不公平竞争及法律规制的漏洞。算法技术的广泛应用，既有提升效率、福利补贴的积极作用，也有榨取消费者剩余的消极影响，互联网平台在为用户精准推送所需产品的同时，还在利用已获得的大量用户信息实施算法个性化定价。陈志斌、达瓦卓玛：《平台企业算法价格歧视行为及其协同治理》，载《江海学刊》2024年第5期，第111页。陈志斌、达瓦卓玛：《平台企业算法价格歧视行为及其协同治理》，载《江海学刊》2024年第5期，第111页。孙宇：《算法个性化定价：经济原理、实施风险与法律规制》，载《南方金融》2023年第7期，第57页。2.研究意义对数字经济时代而言，算法个性化定价意义重大，它对传统反垄断法的适用逻辑发起挑战，传统规制手段难以应付其隐伏的价格歧视痕迹，本研究解析其运行机制及对市场竞争起到的影响，指出算法定价或许会造成消费者福利受损、加重不公平竞争，为反垄断法理论的更新拓展理论范畴。大众一般认为，采用“流量至上”、“利润至上”模式的算法技术应用，是引发经营者行为有失道德规范、违背伦理准则、违反法律规定的主因，王文君：《算法个性化定价的反垄断法反思》，载《甘肃政法大学学报》2021年第5期，第142页。王文君：《算法个性化定价的反垄断法反思》，载《甘肃政法大学学报》2021年第5期，第142页。（二）国内外研究现状1.国内研究现状国内学者在算法个性化定价领域的研究已取得一定进展，但整体仍处于探索阶段。伴随着数字经济的迅猛发展，算法个性化定价逐步成为学术界关切的焦点，陈志斌和达瓦卓玛就平台企业算法价格歧视行为协同治理问题展开探讨，指出算法技术在价格歧视中的运用进一步恶化了市场公平性，甚至对消费者权益构成了威胁。董成惠和黄琼分析了大数据算法定价相关的法律问题，强调了数据隐私与反垄断法彼此间的冲突，有学者对价格歧视构成要件中的“正当理由”与“相同条件”做了更进一步分析，主张应对上述要件做具体的定义以及概括的列举，进而建议由经营者承担“具备合理正当理由”的举证责任。山茂峰、郑翔：《算法价格歧视反垄断规制的逻辑与进路》，载《价格理论与实践》2020年第5期山茂峰、郑翔：《算法价格歧视反垄断规制的逻辑与进路》，载《价格理论与实践》2020年第5期，第27-31页。国内研究在理论深度和实践应用方面仍存在不足。研究初期，有学者从现实媒体报道入手，在现有法律框架内分析大数据杀熟。刘佳明认为大数据杀熟构成价格欺诈，适用民法典中关于合同欺诈的惩罚性赔偿条款。叶明、郭江兰将算法个性化定价认定为算法价格歧视，并认为其接近经济学上的一级价格歧视，目的在于攫取市场上可用的消费者剩余。研究后期，学者们意识到算法个性化定价行为作为经济发展的新兴产物，并不是仅仅具有负面效应。喻玲与兰江华认为算法个性化定价本身是中性的，基于不同的场景可能会对消费者产生不同的影响，可能是有利的，也可能是有害的。雷希认为算法个性化定价作为一种中立客观的行为，应从不同的阶段审视其行为表现和危害性。总体而言，国内研究在算法个性化定价的反垄断规制方面已取得初步成果，但仍需进一步深化理论研究，完善相关法律制度，并提升执法机构的监管能力。2.国外研究现状国外研究倾向于从算法个性化定价自身出发，研究其对市场和消费者带来的影响。Steinberg.E.以市场失灵方法为基础，展示了使用大数据个性化价格的错误，其认为使用大数据来个性化价格的错误在于，它不公平地破坏了消费者从市场中受益的权利。RamsiWoodcock认为算法个性化定价加强了企业对套利行为的限制，产生反竞争的效果从而伤害消费者。Li.Q.Philipsen、N.&Cauffman.C.从比较法和经济学的角度来分析算法个性化定价，在经济学中，提高静态效率、促进动态效率和提高消费者福利，也可能导致排他性和剥削效应，特别是在科技巨头滥用其在相关市场的主导地位时更容易出现。同时，国外学者从多个角度提出了对算法个性化定价的规制建议。Miller.A.旨在探讨在算法个性化定价中使用个人信息所涉及的法律和道德原则。人们倾向于密切关注零售市场背景下消费者获得更低的价格和更好的产品，受到公平对待，以及通过市场公平分配商品，而不深入探讨抽象的更广泛的隐私问题。因此，作者更倾向于法律和政策可以采取补救信息伤害的办法，而非限制卖方收集某些类型信息的能力。TJRichards和JLiaukonyte&NAStreletskaya认为消费者对价格公平的看法是任何歧视性定价制度可持续性的关键，其认为增加定价透明度，允许消费者参与价格形成过程，可以部分逆转消费者对个性化定价不公平的厌恶感，提高算法个性化定价的可持续性。AlexSchofield认为个性化定价对消费者的影响具有不确定性和复杂性，在竞争有限的情况下，或者在消费者不熟知个性化定价的情况下，更有可能出现问题，进而提出英国消费者保障法例、英国竞争法以及竞争和市场管理局基于其模糊影响，对市场进行基于证据的评估，进行最佳干预形式。（三）研究方法1.文献研究法：本文通过梳理归纳国内外关于算法、个性化定价、平台经济等相关文献，归纳出互联网平台个性化定价的本质，并结合我国互联网经济发展的情况，构建出互联网平台算法个性化定价反垄断规制框架。2.交叉研究法：本文主要在法学的研究中与经济学分析相结合，分析出互联网平台行业的双边市场、网络效应特点，并以此为切入点来明晰个性化定价行为的性质，既符合经济学的研究规律同时更具备社会效益。3.案例分析法：本文基于具体案例探讨算法个性化定价的规制问题，根据已经公开的相关案例资料解析其中的行为和解决方法，并据此分析算法个性化定价存在的问题和改进措施。一、算法个性化定价概述（一）算法个性化定价概念和本质1.算法个性化定价的概念算法的个性化定价是随着数字经济的发展，互联网平台经营者利用算法技术进行的针对其交易对象的一种定价策略。经营者通过收集个人的“数字面包屑”来监视和跟踪在线行为，这是进行算法个性化定价的前提。经营者不止收集消费者使用平台时自己上传的个人基本信息，还有消费者在使用平台时经营者收集的账户信息、设备信息、浏览记录、搜索记录、历史订单、已安装应用列表以及位置信息等一并允许平台予以收集、使用甚至共享给第三方应用程序。在信息收集完毕后，在海量的信息数据的基础上运用算法设置，将数据信息与个性化定价策略参数进行连接，从而实现经营者针对不同消费者就同一产品收取不同价格。如果消费者在各平台间反复检索比价，会被算法归类为价格敏感用户，经营者据此设低价吸引，而根据消费者的购买历史、地理位置关联品牌偏好，多次购买某品牌者则会被归类为价格不敏感用户，经营者依此设高价获取更高利润。算法个性化定价是互联网平台经营者的竞争手段，人工智能、大数据等技术发展，提升了企业数据处理与分析能力，让个性化定价更精准、高效，降低了实施成本与难度，推动了算法个性化定价的应用，由于市场竞争激烈，企业为追求利润最大化，利用个性化定价精确匹配消费者支付意愿与产品价格，对高支付意愿消费者收取高价，对价格敏感消费者提供优惠，提高整体利润。王颜川：《算法价格歧视的市场解决机制》，载《学习时报》2019年，第3期，第3页。王颜川：《算法价格歧视的市场解决机制》，载《学习时报》2019年，第3期，第3页。2.算法个性化定价的本质算法个性化定价在经济学意义上的本质是价格歧视，在经济学中，价格歧视是中性的，是企业为追求利润采取的正常商业行为，既有促进竞争，增加福利的积极效果，也有剥削消费者剩余价值，提高市场壁垒的消极效果。孙晓丽：孙晓丽：《互联网平台算法个性化定价反垄断规制研究》，江西财经大学2023年硕士学位论文，第12页。一级价格歧视（完全价格歧视）是指经营者了解每一消费者对每一单位产品愿意支付的最高价格，并根据此确定每一单位产品的销售价格。二级价格歧视指经营者对同一种商品不同数量收取不同的价格。三级价格歧视是指经营者对同一产品的不同市场收取不同的价格，但是在同一市场上收取同一价格。三种价格歧视反映了经营者的三种定价策略，算法个性化定价无限趋近于一级价格歧视，主要原因是认为经营者利用算法技术和数据分析可以准确预估消费者的支付意愿，实现针对每一个消费者实行单独定价，剥削消费者剩余，“同物不同价”往往使消费者内心的不公平感和不信任感随之产生。算法个性化定价在《反垄断法》意义上的一般表现为滥用市场支配地位。根据反垄断法的宗旨，反垄断法并非对于所有的算法个性化定价进行规制，只有占市场支配地位的经营者实施了滥用行为，损害消费者利益，产生了排除、限制竞争的效果，才会被《反垄断法》规制。乔宝杰、张楷文：《算法个性化定价的反垄断规制》，载《南京财经大学学报》2024年第6期，第47页。乔宝杰、张楷文：《算法个性化定价的反垄断规制》，载《南京财经大学学报》2024年第6期，第47页。（二）算法个性化定价的利弊分析1.积极效应对于经营者来说，采取个性化定价策略，可能导致扩充产能，在线的差别定价可以让企业向低支付意愿消费者收取低价，这会导致更多的消费者会以低于统一定价的价格购买到产品，只要消费者支付的价格超过产品的成本，那么企业就是可以赚取利润并愿意扩充产能。经营者还可以结合消费者消费过程中给出的建议进行细微的调整来对消费者进行分组，但是在进行分组过程中，细微的调整并不会导致经营者运营成本的额外增加但却可以向该部分有特别需求的消费者收取更高的费用。另一方面，算法个性化定价一定程度上促进市场的竞争，当经营者采取算法个性化定价抢占市场份额而制定低价时，竞争对手也会采取相似的策略来维持其现有的市场份额，进而使整个行业在可接受的范围内降低平均价格。经营者为了更好使用算法个性化定价，还会加大对算法技术的投入，推动技术的革新，促进整个行业开展创新竞争。王先林、曹汇：《数字平台个性化定价的反垄断规制》，载《山东大学学报》2022年第4期，第137-139页。对于消费者来说，算法个性化定价具备相应的福利补贴作用，当消费者在购买商品时，最重要的是考虑因素就是商品价格和自己支付意愿是否相匹配。个性化定价虽然剥削了部分高支付意愿的消费者，但也通过产出的扩张惠及了部分低消费群体。个性化定价通过转嫁高支付意愿群体的部分利益补贴了部分低支付意愿群体，并促使其做出消费决策。从经济学来看，个性化定价背景下的高支付意愿消费者实际上承担了统一定价下所有消费者均应分担的全部固定成本。即低支付意愿消费者仅需承担商品服务中的可变成本，其在统一定价下本应分担的固定成本则由高支付意愿消费者全额补贴承担，低支付意愿消费者正是受益于这种补贴机制才能以较低的价格购买商品，收获更多的消费者福利。朱海萌：《论美国法视野下的滥用算法个性化定价的反垄断规》，北京外国语大学2022年硕士学位论文，第7-8页。2.消极效应经营者通过算法技术对全部的消费者进行分组，对同一商品向不同消费者展示不同的价格，会使消费者的公平感被剥夺。这种个性化定价会受到人们的批评，消费者不满于个性化定价剥夺了其以同样价格购买商品服务的机会。这种公平感被剥夺的感受，会诱发消费者的反感情绪并在消费者中快速传播。这时，即使是受益于福利补贴效应的低支付意愿消费者也会认为自己受到了不公正的对待与剥削。算法个性化定价还会榨取消费者剩余，经营者在实施算法个性化定价策略时，本质是追求利润最大化。企业试图通过这种定价方式，将消费者剩余尽可能多地转化为自身利润。从经济学原理看，消费者剩余是消费者愿意支付的最高价格与实际支付价格的差额。算法个性化定价让企业可以精准把握消费者心理价位，缩小这一差额，对每一个消费者进行精准定价，使这一差额无限接近于零。对热衷购买高端品牌且从不货比三家的用户，平台会悄然提高同类商品价格；而对常搜索低价商品、频繁使用优惠券并在各平台对比价格的消费者，则给出相对较低的价格。这使得高支付意愿消费者需支付远超产品实际价值的价格，其消费者剩余被大量剥夺。王先林、曹汇：《王先林、曹汇：《数字平台个性化定价的反垄断规制》，载《山东大学学报》2022年第4期，第141页。对于潜在竞争者，算法个性化定价会提高行业壁垒，限制竞争。对于大数据能力强和算力能力强的在竞争之中处于优势地位的企业，该优势地位又会进一步增强企业的平台算法处理能力，形成正向的相互促进的关系，直至企业占据市场的支配地位。同时，优势企业也拥有足够的资本来支撑实施个性化定价，其可以对相关消费者制定更低的价格占据市场、扩充产量，从而挤压弱势经营者的市场利润空间，实现排除或限制竞争的最终目的。综上，适当的个性化定价行为能够满足消费者的需求、提高资源配置效率、扩大企业的产能以及实现社会整体福利的提升，但经营者如果为了自身利益实施不合理的个性化定价行为，则会造成对市场竞争的破坏，还会剥削消费者福利，因此要结合经济效益和社会公正来看待算法个性化定价的影响。因此，要在个案中对算法个性化定价的市场效应进行利弊分析，综合判断其是否应当进行反垄断法的规制。如积极效应大于消极效应，不认定定价行为的违法性，但如果消极效应大于积极效应，则认定经营者算法的个性化定价行为违法。（三）算法个性化定价的反垄断法规制的必要性我国已经进入数字经济时代，数字技术的发展推动了经济的发展，但庞大的信息数据和算法，给现行法律体系带来了严峻的挑战。而利用反垄断法规制算法个性化定价具有天然优势。喻玲、兰江华：《算法个性化定价的反垄断法规制:基于消费者细分的视角》，载《社会科学》2021年第1期，第78页。喻玲、兰江华：《算法个性化定价的反垄断法规制:基于消费者细分的视角》，载《社会科学》2021年第1期，第78页。1.《反垄断法》弥合相关法律规制的不足由于消费者是算法个性化定价的直接受害方，目前围绕个性化定价的可适用的法律中，《消费者权益保护法》、《电子商务法》以及《个人信息保护法》均以消费者权益保护为核心，规定了消费者的算法解释权、算法推荐和定价的选择权，从而弥补个性化定价产生的信息不对称和信息茧房。但是，算法的个性化定价对市场竞争的消极影响无法通过一系列消费者法得以规制。反垄断法规制的特殊性在于其以维护公平竞争的原则，约束优势经营者利用技术手段操作市场，防止市场结构失衡。反垄断法还可以通过综合手段，修复竞争秩序与公共利益，消除垄断行为对市场整体效率的损害，填补消费者权益保护法在维护市场公平竞争维度上的制度空白，达到维护市场竞争秩序，保护消费者合法权益的治理效能。2.《反垄断法》保护市场竞争秩序市场中数量众多的经营者实施个性化定价会促进竞争，而居于市场支配地位的经营者的个性化定价产生排挤竞争对手、限制竞争，破坏市场竞争秩序的效果，构成滥用市场支配地位的违法性垄断行为，需要《反垄断法》予以规制。算法的个性化定价是互联网平台经营者的随着数字技术发展采用的新的竞争工具。虽然有能力进行个性化定价的经营者并不一定以存在市场优势地位为必要前提，任何掌握数据和算法的经营者都可以根据消费者的支付意愿以及购买实力的最大上限进行个性化定价以取得更大市场份额和更多利润空间。但是，优秀的算法技术可助力经营者对消费者信息的更全面获取以及个性化定价无限接近消费者保留价格，从而居于竞争优势地位，形成市场垄断。居于市场支配地位的经营者一旦将算法个性化定价作为竞争手段，其负面影响将被成倍放大，这类企业自身积累的优势，通过个性化定价挤压对手，以低价抢占价格敏感型市场，迫使中小经营者因成本劣势退出；向高支付意愿用户收取溢价巩固垄断地位。此类行为扭曲资源配置，扼杀创新动力，使初创企业难以突破数据算法双重垄断，严重削弱市场竞争活力。在此背景下，反垄断法通过对市场支配地位的精准认定、滥用行为的严格审查，以及对算法透明性的监管要求，成为矫正市场失灵、守护竞争秩序的防线。3.符合《反垄断法》立法宗旨我国《反垄断法》在第1条规定：“为了预防和制止垄断行为，保护市场公平竞争，提高经济运行效率，维护消费者合法权益和社会公共利益，促进社会主义市场经济健康发展，制定本法。”这说明，我国反垄断立法的直接目的是预防和制止垄断行为，保护市场竞争。其最终目的是提高经济效率，维护消费者合法权益和维护社会公共利益。算法作为带动数字经济的核心动力，其个性化定价功能能起到提升市场资源配置效率的作用，也或许会转化成垄断的工具，当企业凭借算法开展个性化定价或实现市场垄断时，不仅直接侵害消费者的权益，还会限制竞争，延缓创新步伐。算法个性化定价进行反垄断法规制，是符合《反垄断法》既有宗旨的，还跟数字经济时代竞争政策的新要求相顺应，通过平衡技术创新跟公平竞争、保护消费者权益与提升市场效能的关联，反垄断法在规制算法滥用行为方面达成了立法目标的动态改变。苏新建、沈运峰：《个别化价格歧视的规制难题及其纾解——基于“禁止差别待遇”规则的分析》，载《商业经济与管理》2022年第11期苏新建、沈运峰：《个别化价格歧视的规制难题及其纾解——基于“禁止差别待遇”规则的分析》，载《商业经济与管理》2022年第11期，第69页。二、算法个性化定价反垄断规制困境（一）立法层面的规制困境算法的个性化定价在《反垄断法》意义上体现为滥用市场支配地位。相关市场界定+市场支配地位界定+滥用行为+市场效应为基本的分析框架。对此，我国反垄断法第九条规定经营者不得利用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等从事垄断行为。第22条进一步明确了具有市场支配地位的经营者不得利用数据和算法、技术以及平台规则从事滥用市场支配地位的行为。24条规定了市场支配地位依据市场份额的推定方法。2009年《国务院反垄断委员会关于相关市场界定的指南》以及2021年的《平台经济领域的反垄断指南》对于相关市场和市场支配地位的分析方法进行规定。2023年出台的《禁止滥用市场支配地位行为规定》也对滥用市场支配地位的具体行为进行了补充。但是，面对数字经济时代的算法定价行为，建立在传统工业经济基础之上的分析方法和判断标准体现出局限性。1.传统方法对相关市场认定的局限《市场界定指南》中对于相关市场的界定采用“替代性分析”的方法，从价格、功能、特性等方面的替代性来分析相关市场。对于工业经济时代的单一市场结构来说，市场界定并不困难。但是，当下数字经济的迅猛发展给反垄断法里的相关市场界定造成了明显挑战，传统理论以价格为核心的市场界定办法在平台经济中渐渐失效，实施算法个性化的经营者多为“交易平台”，连接交易双方，横跨多个商品市场，形成双边市场和多边市场，导致在个案中依据传统的替代性分析方法对相关市场界定就更加困难。一方面诸多实施算法个性化定价的交易平台凭借免费模式拉拢用户，却借助广告投放或者数据变现达成盈利，该“零价格”策略让执法机构难以采用传统的需求替代分析去划定市场边界，原因是用户没有直接支付等同价值的货币，而是把个人数据和注意力当作隐性成本。在“360诉腾讯垄断案”中，免费商品模式被认可的同时已经变成此类行业基本的运行模式，不能将传统的相关市场认定方式局限于单一市场。另一方面，实施算法个性化定价的交易平台一般采取跨界经营的办法，其业务范围早已打破单一行业的分类格局，比如日常使用的京东、支付宝、快手等软件，其功能由开始的单一逐渐到综合化，搭载各种功能，并随着技术发展，各个数字化商业平台产品或服务因功能高度重合但差异化场景使用而造成相关市场的划分陷入宽泛模糊的困境。执法人员往往会面临两难抉择：若严格依照传统行业分类去界定市场，可能会低估平台的实际影响力；若扩大市场的范畴范围，依旧没有统一标准，容易引发分歧。孙晓丽：《互联网平台算法个性化定价反垄断规制研究》，江西财经大学2023年硕士学位论文孙晓丽：《互联网平台算法个性化定价反垄断规制研究》，江西财经大学2023年硕士学位论文，第23-25页。2.传统方式对界定市场支配地位的局限首先，按照传统方式分析，市场份额标准是认定市场支配地位重要指标，《反垄断法》第24条规定了仅依据市场份额推定市场支配地位的规范。但是，一方面，平台经济展现出动态竞争的属性，市场边界模煳且竞争格局快速变迁，相关市场界定面临若干难题，平台一般会同时对接多边市场，其竞争效应在各市场传导，传统单边市场界定手段难以发挥功效，用户数据存在多归属性以及平台服务有高度替代性，进一步加剧了市场份额指标稳定性的弱化。比如虽然有行业研报称滴滴平台的市场占有率达72%，但该数据来源不公开，无法直接作为证据使用，不排除滴滴平台通过各种复杂的交易结构和数据处理方式，故意使得其市场份额的计算变得困难。另一方面，数据资源和算法技术的普遍利用，正重新构建市场支配地位的形成途径，经营者采用收集大量用户行为数据再运用算法分析，具备精准预判个体支付意愿的能力，这种能力不再借助传统含义下的市场份额，数据虽然存在非竞争性，然而其在存储与处理上的排他性让优势平台形成“数据垄断”。掌握独有的用户画像的电商平台，可依靠算法动态调整价格方面的策略，即便在市场里的份额不高，依旧可对特定消费群体开展排他性管理。其次，现有的《反垄断法》虽把数据能力纳入到市场支配地位考量里，但缺少实用的评估标准，很难量化数据规模、算法复杂度跟市场控制力之间的因果关联，算法技术存在的隐蔽性与自我强化属性，让平台有条件通过数据——算法持续循环巩固既有的优势，数据不断积累可提升算法精度，算法优化反馈到用户粘性上，最终达成垄断局面。3.对差别待遇行为认定标准不明确《反垄断法》规定的差别待遇的三个构成要件为经营者具有市场支配地位或达成垄断协议、实施了差别待遇行为、差别待遇行为无正当理由。如果经营者做出此类行为后不违反反垄断法的禁止性规定，具有积极作用，就无需受到反垄断法规制。但是，如果经营者的此类行为被判定违反反垄断法的禁止性规定，滥用市场支配地位，就应当受到相应处罚。黄若城：《算法价格歧视行为反垄断法规制研究》，西南大学2024年硕士学位论文，第34-36页。但是，现行的反垄断法体系没有对“正当性理由”、“交易相对人”黄若城：《算法价格歧视行为反垄断法规制研究》，西南大学2024年硕士学位论文，第34-36页。反垄断法体系中“正当性理由”的概念应从开放的、抽象的角度制定，以此来符合快速发展的市场环境的需求。但不同主体基于不同的认识和视角以及自身利益出发，可以做出不同的理解和主张。经营者经常以商业秘密、算法测试工作、优惠活动等看似正当的抗辩理由对抗反垄断法的个性化定价审查。所以，针对正当性理由界定、法律规定、具体内容、存在问题等等，需要进一步明确。从反垄断法体系整体而言，“交易相对人”概念范围不明确。随着算法技术的发展及其对数据收集处理能力的大幅提升，平台经营者得以利用算法强大的数据分析功能来获取信息优势。然而，他们以此为依据，将支付差异化定价的终端消费者作为施行个性化定价的对象。然而这些消费者并非反垄断法中所称的传统意义上的与具备市场支配地位的经营者相对的交易者。尽管反垄断法对此缺乏明确说明，但考虑到这些消费者受损情况，这类问题应受到反垄断法的监管。陈慧雪：《算法价格歧视的反垄断规制》，山西财经大学硕士学位论文，第21-22页。由此可以看出，虽然反垄断法没有明确最终消费者是否能作为交易相对人陈慧雪：《算法价格歧视的反垄断规制》，山西财经大学硕士学位论文，第21-22页。“相同条件”的适用也存在难题。在《反垄断法》第22条第1款第6项中规定的“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”，在此条款中“相同条件”指交易场所、时间及交易主体等关键要素相同。而法律规定则单一地将其描述为“条件相同”，未对“条件”作出明确阐释，致使实务应用纷争不断。比如在生鲜电商平台中，根据用户的收货地址、订单量等因素收取不同的配送费用，但配送成本的计算较为复杂，涉及到运输距离、交通拥堵、配送员工作强度等多种因素。对于居住在同一区域但收货地址稍有不同，或者在同一时间段下单但订单量不同的用户，很难明确界定其是否属于“相同条件”，从而难以判断平台收取不同配送费用是否合理。（二）执法层面的规制困境我国的反垄断执法机构已对多起涉及互联网平台企业滥用市场支配地位的算法个性化定价垄断进行查处。但是，反垄断法视野下个性化定价的片面性使得算法个性化定价的执法认定不够全面，需要将相关的经济学研究纳入到反垄断执法中。对于算法价格歧视的反垄断监管，算法本身的不透明性和涉及到的法益和法律关系较为复杂，执法机构可能存在监管上的困难。另外，执法面临的技术方面也面临困境，在判断经营者的垄断行为时，数字经济下的动态算法价格歧视变化大也容易给执法者造成判断的困难，法律自身的滞后性让执法实践有充足的余地，但是也带来了极大的不确定性。1.反垄断监管机构作用发挥不足算法个性化定价垄断是算法和技术的发展新兴的垄断形式，给反垄断执法机构监管带来很大的挑战。算法个性化定价垄断不断发生，激化消费者间、经营者间以及消费者和经营者之间的矛盾，破坏公平有序的市场竞争秩序。现在亟需专门的反垄断执法监管主体实施严格的监管，规范平台经济的算法个性化定价和相应的交易行为，保护消费者权益，维护市场竞争秩序。算法的不透明性对于算法设计者和使用者之外的消费者或是执法机构，都难以在短时间内理解算法运作模式和原理，只能看到算法结果出现偏差。随着算法自主学习能力进步，许多算法自动化决策在已有算法规则基础上形成新的决策规则，自主学习和更新算法决策逻辑，即使算法的设计者或者使用者也无法完全掌握自主学习后的算法运行逻辑。反垄断执法机构更难判断个性化定价行为是操控算法主体的意图还是算法自主学习的结果，即使无法得到经营者意图破坏市场竞争秩序的证据，客观上也已经达成了排除、限制市场竞争的结果。目前我国已经在初步探索相应的技术方案试图从算法的全过程对算法价格歧视进行实时监控，以纠正算法所引发的偏见和歧视性问题，但具体实施效果仍需进一步跟踪验证其可行程度。孔令冉：《算法价格歧视的反垄断法规制研究》，兰州大学2孔令冉：《算法价格歧视的反垄断法规制研究》，兰州大学2023年硕士学位论文，第41页。从根源上看，反垄断监管效能不足是制度与技术治理相脱离造成的，从法律规范这个层面看，现行的反垄断法律体系仍把工业时代的直接竞争关系当作规制基础，难以适应数字经济中多边市场、动态竞争等新的复杂竞争关系。法律条文对新型违法形态未作针对性界定，让监管部门在认定平台责任时往往陷入“缺乏法律支撑”的窘境。从工作人员技术能力方面看，监管机构尚未组建和平台企业相契合的专业化队伍，既懂得反垄断法又熟知算法原理的复合型人才严重稀缺，致使监管者与监管对象之间形成显著的技术差距感。这种制度跟技术相互间的结构性落差，导致监管手段往往落后于市场创新，形成监管在创新后面追赶的恶性循环。对于百度公司通过“手机百度”和“百度浏览器”两款APP超范围采集用户个人信息，涉及设备信息、行为习惯、精准定位等，用于用户画像和个性化推荐，获取了包括监听电话、读取短彩信、定位、读取联系人、修改系统设置等超出APP正常服务的合理范围，违反了《消费者权益保护法》《网络安全法》等法律规定。在2017年7月之前，反垄断执法机构没有察觉检测出百度公司的行为，直至2017年7月，江苏省消保委针对27款用户量较大的手机APP展开调查，才发现普遍存在侵犯个人信息安全的问题。2.反垄断技术存在困境在完善反垄断法规制算法个性化定价行为上，技术方面同样面临阻碍，随着互联网应用的普及，技术层面的困难也日益凸显。《反垄断法》第22条第2款规定：“具有市场支配地位的经营者不得利用数据和算法、技术以及平台规则等从事前款规定的滥用市场支配地位的行为”。可见，反垄断法已明确针对算法个性化定价行为，通过设置合理的算法使用机制加以规制。但是，在大数据时代背景下，平台经营者主要依靠自身的算法技术与海量数据来保持竞争优势，二者构成了他们赖以生存的核心要素。因此当执法部门请求获得此类信息时，经营者自愿分享的难度很大，常常导致执法部门无功而返。即使经营者配合提供算法和数据，执法人员也无法确定其真实性和完整性。此外，互联网平台企业在实施算法个性化定价时的技术性、专业性和隐蔽性较强，导致普通消费者一般只能从社交媒体或新闻报道中知晓自身所受不平等待遇，难以主动察觉。面对算法个性化定价问题，当消费者寻求维权或者执法机构介入监管，均需收集和固定相关证据。在消费者李某某起诉滴滴平台滥用市场支配地位行为案件中，该案的立案时间是2021年9月15日，但一审宣判时间在2023年12月27日，历时超过两年且在二审中也未说明原因，该案件的判决结果是滴滴平台既没有市场支配地位，也没有利用算法违反《反垄断法》对消费者实施个性化定价。至于滴滴平台是否真的没有实施算法个性化定价，目前还无法给出完全肯定的结论。因此，合理规制算法权力成了解决算法个性化定价的关键。（三）司法层面的规制困境《反垄断法》中规定消费者和其他经营者的相应救济方式，形成公力救济方式为主，私人救济方式为辅的基本模式。算法个性化定价的受害消费者的群体大、分布广、损害程度较轻、但是诉讼成本偏高，与实施算法个性化定价的经营者信息差距偏大，多数消费者可能放弃维护其合法权益。另外，消费者举证困难的现实问题，即交易相对人要证明自己受到算法价格歧视侵害，还要证明侵害和行为之间存在因果关系，这需要庞杂的证据体系和极强的技术性和专业性，对于消费者而言很困难，导致诉讼中原告主体维权难，诉讼热情低。陈慧雪：《算法价格歧视的反垄断规制》，山西财经大学硕士学位论文，第24-25页。同时，司法实践中缺乏明确的可问责体系，算法的透明度不高，主体范围不确定，均给反垄断司法造成困难。陈慧雪：《算法价格歧视的反垄断规制》，山西财经大学硕士学位论文，第24-25页。1.诉讼主体范围窄2022年新修订的《反垄断法》新增第60条规定了设区的市级以上人民检察院可以提起公益诉讼，这一规定扩大了反垄断民事诉讼的原告主体。然而，考虑到算法个性化定价受害群体的现实特点，即便少数消费者能够坚持维权，绝大多数权益受到侵害的消费者也可能因面临审理时间长和手续复杂等问题而放弃主张合法权益，因此只有更多法定适格诉讼原告主体才更有利于维护消费者的合法权益。2.原告举证困难在算法个性化定价反垄断私人诉讼中，原告维权困难的最主要因素就是举证困难，因此交易相对人很少通过诉讼来维护自身权益。平台经营者对交易相对人实行算法价格歧视的技术性和隐蔽性强，反垄断执法机构在判断是否滥用市场支配地位进行价格歧视过程中易面临挑战，对于消费者来说举证更是难上加难。一方面平台企业经营者与交易相对人存在信息不对称的情况，一般来说消费者处于弱势地位，证明经营者数据垄断专业性和复杂性程度高，证据都由经营者掌握，消费者举证困难。在2018年的郑某某与上海携程纠纷案件中，郑某某在使用上海携程商务有限公司提供的机票预订服务时，发现机票价格在短时间内出现较大波动，怀疑携程利用其网络优势和算法擅自更改、操纵机票价格，侵犯其知情权和公平交易权，于是将携程诉至法院。但郑某某未能提供相应的证据材料佐证携程存在上述侵权行为，法院认为其应自行承担举证不能的法律后果。消费者在面对此类问题时，往往难以获取和理解相关算法的运行机制和数据处理过程，从而无法提供充分的证据来支持自己的主张。另一方面，虽然法律规定了电子证据的证明力，但由于电子数据不断变化，因此证据很难保全。此外，经营者往往以市场营销手段来开脱算法个性化定价行为，消费者作为独立个体很难与经营者抗衡。3.问责机制缺失首先，在算法个性化定价行为产生损害后果后，责任由谁承担，主体不明确。算法价格歧视的形成过程复杂且多元化，形成路径和承担责任的主体也异于常规。若算法工程师在初始设定或后续优化中故意添加了歧视内容，同时平台自身对该行为有所认识并确定其为正常职责范围内的操作，那么两者的法律关系及其责任归属将大不相同；反之亦然。即使算法本身无误，互联网交易平台及商家对其理解和运用方式的差异同样会导致责任主次划分的变动。然而，针对这些错综复杂的情况，现行法律尚未给出清晰的解读或指南，给消费者维权和司法审判造成了诸多不便。因此，亟待完善法律法规来明确责任主体。其次，责任承担的内容和方式不明晰，这是一个相对新的问题，对于利用算法实行个性化定价行为的经营者应承担何种责任，目前还没有一个明确的规定或法律框架。从目前实际应用的算法个性化定价现象中可以看出，在经营者对交易相对人进行差别定价时，价格差别一般不大，因此以差价作为赔偿标准不足以弥补消费者的损失，这显然不符合消费者权益保护原则。然而，采用惩罚性赔偿机制时，尚需要确立清晰的赔偿标准。三、算法个性化定价反垄断规制完善建议反垄断法维护的是经营者、消费者及各类市场参与者等多方利益。其在宏观调控中维护正常的市场秩序，并在微观角度保障消费者权益。在前文中已阐述了反垄断法规制算法个性化定价的法律适用难题，下面将分别对反垄断法的立法、执法、司法等方面给出相应的完善建议。（一）立法层面的完善建议1.用开放性原则进行市场界定相关市场界定应该以一个更开放、包容的态度针对行业属性和特点进行鉴别。所谓开放性原则指的是针对不同垄断行为的类型秉承不同的认定方式，具体问题具体分析，必要时可以不界定相关市场范围。这是避免因市场变化迅速，法律滞后性让法律法规针对新问题处于一种“追赶”的状态。对于垄断协议案件，以垄断协议所指向的某个特定商品或服务作为认定相关市场的基底。各参与方会就特定的商品或服务作为连接点，再进行价格上的操作。那么，可以就涉及的商品或服务所在的领域，加上所在市场的特征，初步界定出相关市场的范围。同时，涉嫌参与垄断协议的经营者对其他经营者有着固定转售价格，或者维持最低价格等行为，其也需要向执法机构证明其行为不具有排除、限制竞争的效果。二者结合，可以相对高效地界定出市场范围。即使从商品或服务维度的界定方式可能出现一定阻碍，但其本质是不同的参与者协同一致针对市场的行为，即使无法界定相关市场范围，亦不能无视其行为已实质违法《反垄断法》规定的垄断协议所指向的负面竞争效果。对于滥用市场支配地位案件，可将涉案经营者的业务范围结合市场特征来认定相关市场范围。在针对此类案件上，原则上并不适宜舍弃相关市场界定的做法。可以针对涉案经营者的业务的大类入手，先将其细化对比所在分支，再利用诸如SSNDQ、销售方式测试法等替代性测试方法进行最终的测定。张守文：《反垄断法的完善：定位、定向与定则》，载《华东政法大学学报》2020年第2期，第8页。例如，美国谷歌搜索引擎限制案中，由于谷歌搜索引擎涉及多个市场，法院按照所涉及市场特性划分出涉案的“通用搜索服务”、“搜索广告”、“通用文本广告”三个相关产品市场再予以比对。这样划分的好处显而易见，将涉及的市场综合考虑，并予以划分，相对细致地划分比单一地将本案的相关市场设定为“通用搜索市场”张守文：《反垄断法的完善：定位、定向与定则》，载《华东政法大学学报》2020年第2期，第8页。2.以算法优势地位认定市场支配地位认定立法上引入算法优势地位作为认定经营者是否具备影响市场的力量，就是单个经营者相对于其他经营者是否在算法技术和数据收集能力等方面的优势。“算法+数据”本就是算法个性化定价行为的根本，也能成为认定经营者支配地位的根据，从经营者内部可量化的指标来进行定量比从外部市场来界定经营者市场份额更加准确高效。德国2017年《反限制竞争法》中对有用垄断市场数据，日本2019年出台的《市场主体滥用优势地位认定指南》都是针对基于“算法+数据”产生的新问题的措施。具体做法而言，可以将算法优势地位分为直接优势地位和相对优势地位。直接优势地位是以经营者可量化的市场指标以及行业特性为基础。2021年国家市场监督管理总局就已发出《互联网平台分类分级指南(征求意见稿)》(以下简称《分级指南》)，但目前并未正式通过并投入使用。其实可以从《分级指南》指标的出发，加上针对“算法”这个如今互联网经营者依仗的指标并加以量化，再将此分级模式扩大至整个经营者范围，而不仅限于互联网平台经营者，因为各类可能涉及算法价格歧视行为的经营者所依仗的规模、硬件设施等可量化数据近似，具体指标如下：(1)用户规模、(2)算法技术能力、(3)业务数量、(4)经营者经济体量。目前来讲，各类银行、投资公司有着比较成熟的评估体系，所以对经营者市值的评估并非难题。然后再配合每个行业或细分市场的特性，来判定经营者是否在一个或者几个市场领域中比其他同类竞争者有着更为明显的可量化的优势。其次，相对优势地位则在对经营者数据收集能力是否构成阻碍市场正常经营等不易量化或不可量化的指标进行认定。其实，《反垄断法》修订草案中已经提出将经营者的包含数据收集、处理以及掌控能力、技术所有权、动态性创新技术可能导致市场进入的壁垒提高以及平台特征等要素纳入考量经营者是否有着足够排除竞争的能力。虽然没有出现在本次修订中，但其背后的逻辑仍然是是否排除竞争，这样的认定模式也出现在德国的法律中，将滥用相对优势地位的行为规定为拒绝许可关键数据、阻碍竞争对手获得正向网络效应等。综上，结合算法直接和相对优势两方面进行判定，如若互联网经营者同时符合直接优势地位中各项可量化的标准，同时又在数据等关键要素上对其他竞争对手实施了阻碍行为，那么即可认定其具备滥用算法优势地位的行为或滥用市场支配地位。3.完善差别待遇认定标准首先厘清交易相对人的范围，反垄断法致力于维护自由市场环境下的有序竞争，以此实现对经济资源的高效配置。可以认为，追求消费者福利乃是市场竞争的制度优势及实施反垄断法的自然效力。从我国的司法实践来看，法院认可因垄断行为遭受损害的自然人有提起诉讼的资格，交易相对人是包括消费者在内的。第二，需要进一步细化相同条件，虽然我国法律对“条件相同”也作了较详细规定，但为了在司法实践中发挥实效，可以从以下几方面进行细分：首先，经营者基于买方的差异性对于相同产品进行差别定价，若此时买方所处市场地位大体相当，则视为个性化定价。但是若买方间的市场地位差距显著，即使出现了个性化定价现象，仍需谨慎判断其真实性质。比如，实力强大的大型企业常为保障更多的客户群体，适当地降低价格，看似差别定价，实则为合理利用规模经济效益的调整。若在此情况下，同样将此视为个性化定价无疑会损害长期市场竞争力。对“条件相同”的认定应深入到市场环境中，不能局限于交易要素层面。即便在具有市场支配地位的企业中，也会成为反垄断法保护的对象，合理的差异化定价应受尊重。此外，评估企业的差异化定价策略时，需对其主观意图及消费者购销行为予以审慎考察。最后，从“算法+数据”运行逻辑出发，结合价值判断来借此对“正当理由”未明确或者模糊之处进行辅助判定。价值判断的逻辑起点和反垄断法保护的法益一致，都是消费者合法权益、市场良性竞争、市场正常秩序等，由此判断某种行为是否属于新型平台的行业、交易习惯形成的“正当理由”。经营者因为自身经营策略的调整或者内外部环境变化针对特定环境下做出的区别性定价，例如，针对尚未对其个体数据全面了解的“新客户”，所谓新客补贴给出的时间点，无法明确是指客户到店铺的第一次消费还是针对某种新产品的第一次消费，经营者可以创造无数个“第一次”的理由进行消费补贴，以此进行价格上的区别待遇。（二）执法层面的完善建议1.强化反垄断监管力度在反垄断执法的层面，应当构建动态、呈现差异的监管机制以应对算法个性化定价的复杂情形，执法主体可借助数字技术构筑智能监管平台，利用实时抓取互联网平台交易数据、研究价格波动曲线，对异常定价情形开展动态巡查，针对频繁对价格进行调整、价格离散度过大等典型的算法歧视表征，可开发针对价格异常变动的预警模型，当监测到同一商品对不同用户的定价差异超过合理界限时，自动引发调查行动。同时创建算法备案审查体系，要求平台企业向监管部门报送定价算法的核心参数框架及数据使用范围说明，由具备计算机科学与法学双重背景的专业团队开展合规审查，就采用“千人千价”策略的重点领域而言，可开展价格波动备案制试点，要求平台预先报备算法调价规则，然后说明定价的合理性缘由，防范借助信息不对称进行隐蔽性价格剥削。执法部门需进一步强化跨领域协同监管能力，确立技术监管跟行政指导的双轨机制，加强与其他部门之间的数据共享，构建覆盖多平台的用户投诉信息库体系，针对重复出现价格争议的算法模型实施重点检查。另一方面探索引进第三方技术审计办法，借助政府采购服务方式，委托专业机构对平台算法实施穿透式检测，重点检视数据采集合法性、定价逻辑公平性等核心要点。针对平台借助算法开展“大数据杀熟”等行径，可根据法律规定把违法所得跟平台营收关联计算罚款基数，加大违法代价，经由立法规制与行政监管的衔接，建立针对算法个性化定价行为的综合性管控体系。2.提升反垄断监管技术从反垄断执法技术的视角看，增强反垄断监管效能需着重强化科技手段与法律执行的深度融合，监管部门可试着构建智能化算法监测体系，借助人工智能技术对平台定价模型做动态分析，采用机器学习算法采集不同用户群体消费数据，搭建价格波动预警模型，自动找出异常的定价模式。开发跨平台的数据对比工具，解开电商、社交、支付等多领域的信息壁垒，对隐蔽性质的价格协同行为做全景式排查，针对算法封闭引发的相关技术问题，可采用代码解析软件针对平台算法做逆向工程，依靠相关计算机技术自动生成算法逻辑分析报告，协助执法人员迅速找出实施歧视性定价的平台或经营者，应搭建全国统一的监管数据中心，把企业的备案信息、用户投诉记录和市场调研得到的数据整合，凭借数据可视化技术呈现平台经营活动行为的时空分布图谱，为精准高效执法给予动态的决策方面的支持。对于技术应用能力建设而言，应着力塑造执法队伍的技术素养，依托虚拟仿真实验室开展算法监管实战演练，对大数据杀熟、流量挟持等典型场景进行模拟，培养执法人员操作电子取证工具以及分析软件的能力，与高校及科技企业一同组建技术团队，为新型算法垄断行为开发专门的检测程序，保证电子数据既完整又具备可追溯性。面对复杂的技术争端，可创建专家共同研讨机制，由计算机科学家、经济学家与法律专家共同参与案件分析，应进一步优化执法装备的配置，给基层监管机构配发便携式数据采集终端和算法审计工具，做到现场快速核查筛选，依靠定期举办技术研讨会议，促使执法经验跟科技前沿相互融汇，慢慢形成一套现代化监管模式，切实应对算法时代垄断行为面临的各类挑战。喻玲、胡晓琪：《定价算法权力异化、消费者损害与反垄断法规制的政策补强》，载《华中科技大学学报(社会科学版)》2021年第6期喻玲、胡晓琪：《定价算法权力异化、消费者损害与反垄断法规制的政策补强》，载《华中科技大学学报(社会科学版)》2021年第6期，第103页。（三）司法层面的完善建议1.扩大私人主体诉讼范围由于消费者个人受损害数额较小而诉讼费却很高，因此个体没有提起诉讼的动力。为解决此问题，美国采用了集团诉讼，旨在扩大诉讼主体范围，并引入三倍赔偿机制以补偿诉讼成本。对此，欧盟亦有所借鉴。2008年4月，欧盟颁布的白皮书中详细阐述了两种诉讼方式：团体代表诉讼及单一受害者联合起诉。结合欧美司法实践可以看出，集团诉讼在扩大反垄断诉讼主体方面成效显著。集团诉讼制度广泛应用于英国、美国、欧盟实务中，集团诉讼中采用“退出制”，凡是提起诉讼的少数利益相关者，若未提出反对意见，其他未主张权利的成员亦将被视为诉讼当事人。根据我国《民事诉讼法》规定，我国对于人数不确定的代表人诉讼制度采取“登记制”，利害相关人只有到法院登记才能参加诉讼。鉴于算法个性化定价案中受害者覆盖范围广且不确定性高，而代表人诉讼无需确立具体人数的特性，能满足人数众多的诉讼需求，有助于更好地保护众多个体权利，实现司法资源的高效利用；此外，拓宽原告主体的范围还能有效缓解交易相对人在诉讼过程中所面临的举证难题。并且美国的集团诉讼制度中还规定了惩罚性赔偿金制度，以经营者的恶性程度为衡量标准，对照我国的以消费者损害为根据的赔偿金制度来看，金额较大，能够给其他经营者形成警告和威慑。因此将原告主体范围扩大，能更好地节约司法资源，彰显司法价值。2.健全举证责任制度原告的诉求能否被法庭认可与举证能力息息相关，而对于算法个性化定价型反垄断诉讼，举证责任的分配明显不够合理，原告承受了较高的举证压力。要改善该情况，可以从以下两方面着手。一方面，适当减轻原告的举证负担。遵照反垄断法的宗旨，对于滥用市场支配地位的案件实行举证责任倒置制度。被告需承担无违规行为的举证责任，若原告能够证实当事人行为产生了反竞争效应，则已成功完成初始举证责任。孙晓丽：《互联网平台算法个性化定价反垄断规制研究》，江西财经大学2023年硕士学位论文，第38页。此时，被告需就其行为具有合法依据进行自证，这样可以有效缓解消费者在维权过程中的举证压力。《日本禁止垄断法》第25条明确规定，原告(消费者)在反垄断私人诉讼中无需承担被告有主观过错的举证责任。针对涉及算法个性化定价的案件，鉴于原、被告之间的实力差距较大，可以适当调整举证责任比例，令孙晓丽：《互联网平台算法个性化定价反垄断规制研究》，江西财经大学2023年硕士学位论文，第38页。另一方面，适当下调证明标准。在算法价格歧视反垄断案件中，专业性、复杂化程度高，如果按照证明标准达到高度盖然性对处于弱势地位的交易相对人来说是非常不现实的。因此，为更好保护消费者权益，有必要修改和完善反垄断私人诉讼中证明标准的规定。从境外实践来看，如美国和澳大利亚等西方国家普遍采用优势证明标准，当事人若能提交较对方更具优势的证据，便已完成证明义务。在反垄断私人诉讼中引入此标准，适当调整高度盖然性原则，可大幅降低原告在算法价格歧视案例中的举证难度，进一步推动对滥用市场支配地位行为提起反垄断诉讼的改进工作。3.完善追责机制明确相关主体的责任范围。从算法个性化定价涉及的主体来看，既有可能是算法设计者的责任，也有可能是平台或者经营者的责任。因此，要明晰算法个性化定价中各种法律关系，严格明确责任主体和责任范围。那么在确定算法个性化定价责任主体和责任范围时就要依据其产生原因。如果是因为设计者个人主观因素引发了编程算法中的个性化定价现象，那么应当对其与服务平台之间的关系进行审查。如果两者为合作关系，那么这就意味着设计者和运营者之间是不真正连带关系，这样在运营者承担责任后，可以依照合同规定向包括服务平台