互联网企业大数据“杀熟”的博弈行为机理与消费者应对策略

通过大数据垄断,挖掘消费者行为特征并实施差别定价成为线上商家获取超额利润的"利器"。而"大数据杀熟"极具隐蔽性,消费者如何应对"杀熟"成为社会广泛关注的重要研究议题。本研究通过构建买卖双方多阶段重复博弈模型,分析比较具有不同行为特征的消费者群体的行动策略组合,对大数据"杀熟"的发展及局中人策略选择提供参考。结果表明,较高的厌恶情绪并表达不满,能够帮助消费者在单次交易中减少被差别定价,从而获得更高收益。然而,在长期交易行为博弈中,即使考虑消费者情绪累积与负面传播对商家口碑的影响,比价和表达不满的应对策略仍不能让商家放弃"杀熟",只有对价格更为敏感的消费者,理性消费才更不易被"杀熟"。

算法定价模式下的消费者权利保护

在网络交易环境中,数据算法技术的优越性使得平台经营者与消费者之间的交易地位失衡,平台经营者凭借对消费者的数据分析刻画肖像并据此差异化定价,该类算法定价行为对消费者权益的保护及市场正常交易秩序都是一种破坏。算法定价行为中,消费者权利救济困境主要是:难以预防平台经营者对消费者信息的过度获取;难以约束平台经营者的差异化定价行为;难以保障被“杀熟”消费者的退货需求;难以解决被“杀熟”消费者的损害赔偿问题。在算法定价行为同时具备价格歧视和价格欺诈两种性质的情况下,将其定性为价格欺诈更有利于切实保护消费者的实体权利。应从建立数据监管部门对电子商务平台经营者进行专项监管、强化经营者对消费者个人信息保护义务、形成算法定价中消费者和经营者的平衡机制等方面来保护消费者的知情权,从明确平台经营者使用消费者信息及差异化定价的权利边界、加重平台经营者的算法伦理责任和法律责任等方面保护消费者的公平交易权,从完善消费者纠纷网上解决机制、加重平台经营者的举证责任、完善专家陪审员制度等方面保护消费者的依法求偿权。

大数据杀熟中消费者公平交易权保护探究探赜

大数据的广泛运用在方便人们生活的同时也产生了一系列的社会问题和法律问题,其中饱受公众关注和质疑的是大数据杀熟行为。电子商务平台根据消费频率、消费习惯、消费地域、消费能力在进行大数据杀熟过程中利用用户信息和算法技术对消费者实施差别定价,这不仅侵害了消费者的合法权益,而且也破坏了互联网市场的交易秩序。目前与大数据杀熟有关的理论研究尚有不足,法律规制也不能充分满足现实的需要。通过分析大数据杀熟的基本类型、运作流程及侵害消费者公平交易权的具体表现,建议从规范点击合同、矫正信息失衡和规制算法价格3个方面对大数据杀熟行为进行规制,以期充分保护大数据算法背景下消费者的公平交易权。

大数据杀熟对顾客公民行为的影响——以在线旅游消费为例

伴随着数据化竞争的日趋激烈,大数据杀熟也成为在线消费领域公众关注的热点问题。基于在线旅游消费情境,针对大数据杀熟对顾客公民行为的影响机制及路径差异的研究表明:大数据杀熟无论是对公平感知还是对顾客公民行为而言都会产生负向影响;公平感知部分中介了大数据杀熟对顾客公民行为的影响;信息素养在大数据杀熟对公平感知及顾客公民行为的负向影响上都发挥调节作用,且调节大数据杀熟通过公平感知对顾客公民行为的间接影响。因此,企业应改变短期逐利行为,树立长远品牌战略意识,提升消费者对在线服务的信任和公平感知,合理利用信息素养对杀熟行为的调节效用,实现从“短视谋利行为”到“长期价值创造”的转变。

电商平台个性化定价行为的违法性界定及规制路径——基于动态定价行为和线下交易行为的比较视角

个性化定价是电商平台借助数据和算法、针对个体消费者实施的价格歧视行为,在外观上趋于隐蔽性、复杂性和动态性。个性化定价行为会侵害消费者作为市场参与者的权利和引发公平正义之隐忧的反竞争效应。因此,要对个性化定价行为的违法性进行界定:一方面,数据和算法的使用方式决定个性化定价行为的违法性;另一方面,平台规模影响个性化定价行为的危害效果。有鉴于此,应当通过增强平台企业合规和消费者维权意识限制数据与算法的滥用,并通过《反垄断法》的宏观规制以及反垄断执法机构的积极监管对大型电商平台滥用垄断行为进行规制。

大数据背景下电商平台差异化定价行为规制研究

利用大数据算法实施不合理差异化定价,实质上是一种价格歧视行为,俗称大数据"杀熟"。要实现对电商平台差异化定价行为的有效规制,必须先探究其产生的原因。平台企业法、义、利失衡,平台交易双方信息失衡,客户数据信息保护失衡,平台监管失衡,这些都是电商平台得以实施差异化定价的根源所在,规制的重点应着重于个人信息安全和算法工具滥用上。这种规制是个系统工程,亟须建立全方位、全过程、专业性的监管体系,需要监管部门协同作战,需要从政府主导推动、行业自律约束以及消费者维权共治等多个层次来建构,多管齐下,自律与他律模式并进。

大数据在工业制造业的应用与研究

大数据时代,工业领域将会以想像不到的速度创新,呈现出新的技术、新的产品、新的服务和新的业态。各行各业的决策正在从"业务驱动"转变"数据驱动"。事实上,无论工业4.0还是工业互联网,其主要特征都是智能和互联,而主旨都在于通过充分利用信息通讯技术,把产品、机器、资源和人有机结合在一起,推动制造业向基于大数据分析与应用基础上的智能化转型。智能制造时代的到来,也意味着工业大数据时代的到来。工业大数据的应用,将成为未来制造业大创新的关键要素,也是目前全球工业转型必须面对的重要课题。

供应链定价策略理论与方法研究综述

供应链定价策略研究是一个热点问题,随着电子商务的飞速发展,供应链定价及产品定价的研究变得更复杂。综合近几年国内外供应链定价策略的文献,当前,学界主要从时间敏感性及努力因素影响下的供应链定价策略、竞争情形下供应链定价策略、单产品或多产品的动态定价研究现状等方面开展研究。关于供应链产品定价策略的研究方法,主要有基于博弈论理论的研究,基于随机规划、动态规划等理论的研究,根据基于博弈论的供应链定价理论与方法、基于优化理论的动态定价理论与方法建立了供应链定价策略的研究框架。未来的研究可能集中于基于顾客行为的产品动态定价策略研究、基于电子商务背景的供应链产品定价策略、基于大数据的供应链产品定价策略研究等方面。

大数据环境下基于消费者行为的预售策略研究及展望

基于消费者行为的预售策略已成为学术界的新兴研究领域,文章根据大数据对消费行为的影响,消费者需求与产品定价和库存的关系,对基于消费者行为的预售定价、价格保证和退货保证机制等预售策略文献进行总结与述评,提出未来研究方向。

OTA网络平台的法律地位——以“携程杀熟案”为例

互联网平台经济领域“大数据杀熟”纠纷频发,平台规制成为紧迫问题。目前,我国司法判例对OTA网络平台的法律定位主要有两种:服务中介商或网络服务合同的相对方,“携程杀熟案”即为典型例证。然而,将OTA网络平台仅仅界定为中介人或者合同相对方,这一判断与网络平台的实际运营特点并不完全匹配;而且,这种界定易导致平台的法律义务远轻于其应承担的法律义务与社会责任,进而造成网络平台“大数据杀熟”现象日益泛滥。“携程杀熟案”反映了消费者通过民事诉讼限制“大数据杀熟”的传统路径,存在信息不对称、举证困难、赔偿金额过低等基本缺陷。要想有效规制“大数据杀熟”,必须不断完善以反垄断为主要手段的行政规制路径,厘清行政执法主体不明、行政责任混乱等问题,从而弥补传统民事诉讼路径的缺陷与短板。

大数据背景下价格协同行为的法律规制

数据技术的进步改变了人们传统的交易种类和交易方式,数字经济的发展使得数据的重要性逐渐凸显,与数据相关的法律问题也越来越受到人们关注。在大数据背景下,基于海量的数据信息能够清晰地识别出竞争对手的价格信息,从而为经营者实施价格协同行为披上了合法的"外衣"。明示垄断协议在反垄断执法过程中容易被发现,但是在大数据技术条件下,经营者之间达成的默示协同行为却是反垄断执法的一道难题。因此,规制大数据背景下经营者之间的价格协同行为,是促进大数据技术发展,维护消费者权益的必要保障。

在线旅游平台竞争与预订价格差异化研究

在线旅游平台预订高溢价及价格多样化现象引起诸多媒体报道、相关调查和社会各界广泛争议,也使得在线旅游双边市场定价理论面临新挑战。基于此,首先,文章由完全垄断和双边单归属市场拓展到Armstrong竞争性瓶颈市场进行研究,从静态市场和动态竞争两个层面分析平台竞争及定价规律。其次,文章采用实验法对上述规律进行验证和进一步拓展。主要结论如下:(1)文章揭示了酒店产品预订价格多样化的理论基础,即酒店产品预订价格与旅游消费者的使用效益、会员效益、酒店交易收益、平台转移成本之间均成正相关关系,与平台对酒店供应商的边际成本之间成负相关关系。(2)平台不管是否面临消费者转换平台消费的可能,都会选择忽视酒店利益以追求旅游消费者利益和平台收益共同最大化。平台对旅游消费者没有高溢价动机,现实中针对旅游消费者的高价只可能是平台的管理因素或个人原因所致的非理性行为,如酒店和代理商的差异化定价及平台方管理者的短期绩效因素等。(3)在动态竞争市场中,酒店佣金随着旅游消费者数量增加而增加,且平台市场有走向完全垄断的可能。基于上述研究结论,政府规制应锚定双边市场总价,平台应做好分类控制,避免短期非理性逐利行为,酒店在注重收益管理的同时,应尤其注重产品创新与技术效率提升。

“大数据杀熟”的法律规制现状及路径研究——从《中华人民共和国电子商务法》角度进行分析

互联网时代催生了大数据杀熟行为,电商经营平台通过“收集信息—用户画像—区别定价”的方式对不同消费者适用不同的定价策略,这本质上属于滥用算法权力的行为。一方面,这是对消费者公民隐私权的侵犯,另一方面,这与传统公平交易的观念背道而驰。现阶段法律无法对大数据杀熟行为进行有效的规制,建议在《中华人民共和国电子商务法》中明确电商平台收集与使用个人信息只能限于平台自身功能所需,并通过司法解释将大数据价格歧视行为纳入其第18条第1款“商品或者服务的搜索结果”范围内。

“大数据杀熟”反垄断规制的理论证成与路径优化

平台经济时代,海量数据和数字技术赋予了平台经营者更敏锐的洞察力,使其得以无限接近消费者最佳支付意愿的方式,进而对消费者实施差异化定价,这可能构成“大数据杀熟”,触及反垄断法上的价格歧视。反垄断法作为价格歧视的一个基本规制工具,对“大数据杀熟”进行规制具有必要性及正当性。然而,“大数据杀熟”行为的隐蔽性、技术性等特性,也给现有的反垄断法规制体系带来了诸如正当性抗辩理由被滥用、反竞争效果难以衡量、消费者维权举证困难等问题,使之难以对“大数据杀熟”进行有效规制。“大数据杀熟”的反垄断法规制需要从突破市场支配地位限制、改良反竞争效果的衡量方式、明确“正当理由”的判定标准以及加强反垄断的私人执行等方面入手,以实现保护消费者合法利益、维护市场公平和自由竞争、促进创新的动态平衡。

汽车驾驶行为保险助力车险高质量转型发展的前瞻性研究

伴随智慧交通新时代的到来与RCEP的落地实施,给中国传统汽车保险产业带来巨大挑战的同时,也迎来了历史新机遇。随着全球30多个主要国家和300多家保险机构实施车联网保险,汽车驾驶行为保险(以下简称“UBI车险”)支持智慧交通战略和推动保险市场国际化成为新时代必然选择。基于Logistics模型的精算定价结果,UBI车险在保费公平程度、降低驾驶行为风险和提升交通安全方面的作用显著高于传统车险。虽然全球发展UBI车险已有近30年的历史,但是不同的UBI模式各有利弊,照搬照抄无法解决发展UBI车险面临的五大问题。政府、监管部门与财险同业应把握历史新机遇,加强与UBI车险上中下游产业协同发展,以车险为切入点撬动整个保险业高质量转型发展,助力把中国打造成全球领先的智慧交通创新示范。

电改背景下基于大数据技术的用户差异化服务策略分析

随着电力市场化改革的深入推进,市场竞争日趋激烈,客户需求更加多元化。利用大数据技术对客户的行为数据进行分析和预测,对用电客户进行分组标签,精准识别客户需求,提供差异化的服务,有利于提升客户满意度,进而提高管理水平。

用户与电商平台“大数据杀熟”的演化博弈

考虑到电商平台利用其积攒的海量用户数据进行“大数据杀熟”,该行为具有的多样性和隐蔽性使得政府难以对其进行有效监管。本研究通过构建用户与电商平台的演化博弈模型,得出价格敏感型老用户和粘性较强新用户占比以及监管部门的罚金是影响演化博弈系统稳定状态的关键因素,而转移成本以及心理损失会影响用户选择“留存”策略的意愿。当演化博弈达到均衡时,电商平台和用户最终的选择为(杀熟,退出)和(不杀熟,留存)。为有效遏制平台“大数据杀熟”行为,用户应在保持对价格的敏感度的同时增强维权意识,政府也应当增大对该行为的处罚力度。同时平台应树立正确经营理念,对新老客户一视同仁,以达到博弈最优状态。

论数字经济背景下“大数据杀熟”的法律规制

大数据技术已经被广泛运用到我们日常生活中,与人们的生活息息相关,然其弊端不可忽略,如日常网购中“大数据杀熟”现象日益骤增,成为学术界广泛关注的问题。现有研究大多从经济学视角出发,主要针对“大数据杀熟”行为的现象和本质,而关于“大数据杀熟”行为性质的认定和规制的研究较少,这也是本文主要探讨的问题。目前我国规制“大数据杀熟”行为的相关法律并不完善,现有的规制手段无法有效解决“大数据杀熟”问题,因此,应当完善相关法律法规,比如扩大《消费者权益保护法》中消费者知情权的含义、完善《电子商务法》中对经营者的处罚事项等,构建“监管机制–平台–用户三方共治机制”,提高消费者维权意识,以有效规制“大数据杀熟”行为、维护消费者的合法权益。

大数据在价格研究中应用:现状与展望

大数据方法和传统经济学理论的融合是价格研究领域的新趋势,对深化和完善价格理论具有重要意义。本文通过对国内外运用大数据方法进行价格领域相关问题研究文献的梳理,从商品价格及价格指数研究、微观金融资产定价以及房地产价格研究三方面分析了大数据在价格研究中应用的现状,在此基础上归纳了当前存在的大数据合法性、有效性和可得性等三个主要问题,并基于此进行了展望,提出未来大数据在价格研究领域的应用范围将进一步拓展,理论贡献将进一步提升,技术手段将进一步成熟,国际合作将进一步加强。

大数据营销与参考价格效应下的闭环供应链协同经营策略研究

将从事大数据营销的互联网服务平台作为独立博弈主体纳入动态闭环供应链系统,考虑消费者的参考价格效应,借助微分博弈理论分别求得制造商、零售商和互联网服务平台间进行独立经营、协同生产以及协同营销3种经营模式下最优价格和大数据营销努力反馈策略、品牌商誉、废旧产品回收率以及企业利润。对比3种情形可以发现:互联网服务平台的加入对于供应链企业获得持续盈利能力有着至关重要的影响,协同生产和协同营销模式均能激励互联网服务平台的大数据营销努力,提升消费者的体验效用,提升品牌商誉;不同经营模式下的企业策略应充分考虑消费者参考价格效应的影响;在大数据营销和消费者参考价格效应的影响下,企业在不同时期采取不同的战略联盟亦能在数据驱动营销的背景下获得新的发展动力,实现经济、环境、社会三重效益的提升,促成闭环供应链全渠道共赢的局面。