張鵬飛

算法作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的重要體現(xiàn)，將與數(shù)據(jù)等共同構(gòu)成數(shù)字企業(yè)的戰(zhàn)略性無形資產(chǎn)①OECD. The digital economy， multinational enterprises and international investment policy［EB/OL］.（2018-07-08）［2022-04-05］.www.oecd.org/investment/the-digital-economy-mnesand-international-investment-policy.htm.。“十四五”時(shí)期是我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵階段，算法的開發(fā)、應(yīng)用、保護(hù)和規(guī)制等將是這一時(shí)期的重要議題。算法根據(jù)功能作用可以分為不同種類，如定價(jià)算法、搜索算法、監(jiān)視算法等②The Study Group on Competition Policy in Digital Markets. Algorithms/AI and competition policy［R/OL］.（2021-03-01）［2022-04-07］.https：//www.jftc.go.jp/en/pressreleases/yearly-2021/March/210331003.pdf.，其中定價(jià)算法是我們?nèi)粘Ｉ钪惺褂幂^多的一種，如在線上打車、網(wǎng)上購物、預(yù)訂酒店、預(yù)訂機(jī)票等時(shí)都有用到③BANDALOUSKI A M， KOVALYOV M Y， PESCH E， et al. An overview of revenue management and dynamic pricing models in hotel business［J］. RAIRO operations research，2018（1）：119-141.。除此之外，定價(jià)算法還被用來監(jiān)視競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格變化④CAPOBIANCO A， GONZAGA P， NYES? á. Algorithms and collusion—background note by the secretariat［EB/OL］.（2017-06-09）［2022-04-23］. https：//one.oecd.org/document/DAF/COMP（2017）4/en/pdf.、根據(jù)消費(fèi)者個(gè)人行為進(jìn)行差異化定價(jià)⑤MEHRA S K. Algorithmic competition，collusion，and price discrimination［M］// BARFIELD W.The Cambridge handbook of the law of algorithms. Cambridge:Cambridge University Press，2020：199-208.以及通過大數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來市場(chǎng)變化⑥CHEN L， QIAO Z L，WANG M G， et al. Which artificial intelligence algorithm better predicts the Chinese stock market？［J］. IEEE access，2018（6）：48625-48633.等。

基于算法的這些新經(jīng)濟(jì)行為正在深刻地改變現(xiàn)有市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)格局，尤其是以自學(xué)習(xí)算法為代表，通過算法內(nèi)部自主學(xué)習(xí)進(jìn)化，未來極有可能達(dá)成隱性串謀，這將超出傳統(tǒng)反壟斷法的約束范疇①EZRACHI A， STUCKE M E. Virtual competition： the promise and perils of the algorithm-driven economy［M］. Cambridge： Harvard University Press，2016：111-130.。本文在對(duì)定價(jià)算法進(jìn)行深度理論解析的基礎(chǔ)上，結(jié)合我國(guó)相關(guān)法律法規(guī)，借鑒國(guó)際最新做法，提出我國(guó)社會(huì)主義數(shù)字市場(chǎng)規(guī)范定價(jià)算法的戰(zhàn)略思路與對(duì)策建議，旨在激勵(lì)定價(jià)算法投資、開發(fā)的同時(shí)，進(jìn)一步規(guī)范市場(chǎng)秩序，建立適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代特征的、公平公正的社會(huì)主義現(xiàn)代化市場(chǎng)體系。

本文結(jié)構(gòu)如下：第一部分是對(duì)定價(jià)算法的經(jīng)濟(jì)特征及四種交互模式對(duì)串謀的影響進(jìn)行分析；第二部分是對(duì)定價(jià)算法進(jìn)行串謀的內(nèi)部機(jī)制及現(xiàn)實(shí)存在可能性進(jìn)行分析；第三部分是評(píng)估國(guó)際上目前應(yīng)對(duì)定價(jià)算法串謀的解決方案，包括市場(chǎng)化解決方案、行業(yè)自律行為、政策干預(yù)措施三個(gè)方面；第四部分是分析定價(jià)算法在我國(guó)相關(guān)法律法規(guī)中的適用情況；第五部分是提出在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下約束定價(jià)算法的戰(zhàn)略思路與政策建議。

一、定價(jià)算法的經(jīng)濟(jì)特征與串謀

（一）定價(jià)算法的定義

定價(jià)算法的基本概念和數(shù)學(xué)模型的提出可以追溯至20世紀(jì)中葉②KINCAID W M， DARLING D A. An inventory pricing problem［J］. Journal of mathematical analysis and applications，1963（2）：183-208.。到了20世紀(jì)80年代，隨著定價(jià)算法在美國(guó)航空公司成功應(yīng)用后，逐漸在市場(chǎng)上被廣泛采用③SEELE P， DIERKSMEIER C， HOFSTETTER R， et al. Mapping the ethicality of algorithmic pricing： a review of dynamic and personalized pricing［J］. Journal of business ethics，2021（4）：698-715.。尤其是近年來，隨著信息通信技術(shù)、電子商務(wù)系統(tǒng)等的快速發(fā)展，基于計(jì)算能力的快速進(jìn)步、數(shù)據(jù)規(guī)模的迅速提升等，定價(jià)算法的運(yùn)行效率大幅度提升，由一般定價(jià)向動(dòng)態(tài)定價(jià)轉(zhuǎn)變和普及，以不斷提升公司對(duì)不斷變化的市場(chǎng)的反應(yīng)能力，如迅速調(diào)整產(chǎn)品價(jià)格、快速制定公司策略等。目前，定價(jià)算法已經(jīng)擴(kuò)展到多個(gè)行業(yè)，如電力、汽油、在線零售、體育和娛樂等領(lǐng)域，成為提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵要素，并由此產(chǎn)生了很多提供定價(jià)算法解決方案的公司，如谷歌、微軟、亞馬遜等。

（二）定價(jià)算法的經(jīng)濟(jì)特征

截至目前，關(guān)于定價(jià)算法還沒有一個(gè)普遍被接受的定義，通常被描述為“將輸入轉(zhuǎn)換為輸出的一系列計(jì)算步驟”④COHEN M C. Big data and service operations［J］. Production and operations management，2018（9）：1709-1723.，是基于數(shù)據(jù)分析來進(jìn)行定價(jià)的機(jī)制。定價(jià)算法最終確定的利潤(rùn)最大化價(jià)格由競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格、消費(fèi)者需求或者個(gè)人行為特征（如性別、年齡、教育背景、收入、職業(yè)等）等多個(gè)因素決定⑤KESKIN N B， ZEEVI A. Dynamic pricing with an unknown demand model： asymptotically optimal semi-myopic policies［J］. Operations research，2014（5）：1142-1167.。不同應(yīng)用場(chǎng)景需要不同類型的定價(jià)算法，現(xiàn)有研究將定價(jià)算法分為不同類型，如喻玲、蘭江華將定價(jià)算法分為啟發(fā)式、分析式和自主式等⑥喻玲，蘭江華.算法個(gè)性化定價(jià)的反壟斷法規(guī)制：基于消費(fèi)者細(xì)分的視角［J］.社會(huì)科學(xué)，2021（1）：77-88.。本文采用OECD（2017）分類方法，基于定價(jià)算法交互模式，分為監(jiān)視算法（monitoring algorithms）、并行算法（parallel algorithms）、信號(hào)算法（signalling algorithms）和自學(xué)習(xí)算法（self-learning algorithms）⑦CAPOBIANCO A， GONZAGA P， NYES? á. Algorithms and collusion—background note by the secretariat［EB/OL］.（2017-06-09）［2022-04-23］. https：//one.oecd.org/document/DAF/COMP（2017）4/en/pdf.，其中自學(xué)習(xí)算法能夠基于不斷變化的市場(chǎng)進(jìn)行自我進(jìn)化、優(yōu)化算法并自主調(diào)整決策，不需要程序員的介入，實(shí)際上已經(jīng)超出工具中性范疇，相當(dāng)于一個(gè)獨(dú)立的、具有思考能力的行為主體，如Q學(xué)習(xí)算法①ZHANG L P， TANG L， ZHANG S L， et al. A self-adaptive reinforcement-exploration Q-learning algorithm［J］. Symmetry，2021（13）：1-16.。

定價(jià)算法對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的影響有兩個(gè)顯著的經(jīng)濟(jì)特征。一是定價(jià)算法降低了價(jià)格更新成本，提升了價(jià)格變動(dòng)頻率②BROWN Z Y， MACKAY A. Competition in pricing algorithms［R/OL］. （2021-10-01）［2022-05-12］. https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/20-067_71a112ae-f461-45da-8157-42763d61c015.。定價(jià)算法能夠根據(jù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格，定期對(duì)價(jià)格進(jìn)行更新，如每天一次或者15分鐘一次，而且能夠同時(shí)對(duì)數(shù)千種商品價(jià)格進(jìn)行更新且成本低廉，這是傳統(tǒng)人工定價(jià)做不到的。二是定價(jià)算法為定價(jià)策略提供了短期信用③SEELE P， DIERKSMEIER C， HOFSTETTER R， et al. Mapping the ethicality of algorithmic pricing： a review of dynamic and personalized pricing［J］. Journal of business ethics，2021（4）：698-715.。定價(jià)算法相當(dāng)于第三方，計(jì)算機(jī)程序編碼公式自主對(duì)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格作出反應(yīng)，能夠非常客觀地反映市場(chǎng)的真實(shí)變化，而如果是自然人來調(diào)整價(jià)格，則需要制定相應(yīng)的激勵(lì)約束機(jī)制，促使其制定合理的價(jià)格。

基于定價(jià)算法上述兩個(gè)顯著經(jīng)濟(jì)特征，使用定價(jià)算法對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行主要具有以下好處：一是進(jìn)行個(gè)性化定價(jià)，以滿足消費(fèi)者差異化需求④AMALDOSS W， HE C. The charm of behavior-based pricing： when consumers’ taste is diverse and the consideration set is limited［J］. Journal of marketing research，2019（5）：767-790.；二是優(yōu)化庫存管理，主要是通過市場(chǎng)預(yù)期來調(diào)整庫存，能夠有效降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本⑤TAN Y L， PAUL A A， DENG Q， et al. Mitigating inventory overstocking： optimal order-up-to level to achieve a target fill rate over a finite horizon［J］. Production and operations management，2017（11）：1971-1988.；三是平抑市場(chǎng)不確定性⑥BESBES O， SAURé D. Dynamic pricing strategies in the presence of demand shifts［J］. Manufacturing and service operations management，2014（4）：513-528.，主要是通過“動(dòng)態(tài)”學(xué)習(xí)，根據(jù)需求數(shù)據(jù)、歷史銷售價(jià)格等來應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的不確定性。但是，隨著定價(jià)算法的發(fā)展，尤其是算法交互技術(shù)的發(fā)展，使得供應(yīng)商之間進(jìn)行串謀或者“協(xié)調(diào)”變得更加便捷⑦DORNER F E. Algorithmic collusion： a critical review［EB/OL］.（2021-10-10）［2022-04-25］. https：//arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2110/2110.04740.pdf.。這是由于數(shù)字市場(chǎng)具有高聯(lián)通性和透明度，加之更多可用數(shù)據(jù)和高水平的分析能力，使得達(dá)成利潤(rùn)最大化的均衡狀態(tài)變得更加容易。此外，定價(jià)算法能夠?qū)ζx均衡進(jìn)行檢測(cè)，并快速制定響應(yīng)機(jī)制等更是有利于維持串謀的穩(wěn)態(tài)。邁克爾·S. 加爾（Michal S. Gal）指出算法為“協(xié)調(diào)”提供便利在未來現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中極有可能出現(xiàn)⑧GAL M S. Algorithmic-facilitated coordination［EB/OL］.（2017-06-22）［2022-03-21］. https：//one.oecd.org/document/DAF/COMP/WD（2017）26/en/pdf.，阿里爾·扎拉奇（Ariel Ezrachi）和莫里斯·E.斯圖克（Maurice E. Stucke）認(rèn)為定價(jià)算法對(duì)市場(chǎng)的影響如此之強(qiáng)，未來競(jìng)爭(zhēng)可能會(huì)被終結(jié)⑨EZRACHI A， STUCKE M E. Virtual competition： the promise and perils of the algorithm-driven economy［M］. Cambridge： Harvard University Press，2016：111-130.。

（三）定價(jià)算法與串謀

根據(jù)OECD等相關(guān)文獻(xiàn)的界定⑩OECD. Glossary of industrial organisation economics and competition［EB/OL］.（1993-10-05）［2022-04-25］. https：//www.oecd.org/regreform/sectors/2376087.pdf.，“串謀”是指相關(guān)競(jìng)爭(zhēng)公司之間以任何形式進(jìn)行協(xié)調(diào)或達(dá)成協(xié)議，并將利潤(rùn)提高到非合作均衡水平之上的行為。這種行為最終會(huì)減少市場(chǎng)上的商品供給，損害消費(fèi)者剩余，目前是各國(guó)法律所禁止的行為。串謀的最直接的判斷方法是看競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間是否存在“協(xié)議”或“意圖”的協(xié)調(diào)，其中相互之間存在“協(xié)議”的協(xié)調(diào)是顯性串謀，而僅通過相互依存關(guān)系而存在的協(xié)調(diào)則是隱性串謀。

相較于顯性串謀，傳統(tǒng)市場(chǎng)上的隱性串謀一般發(fā)生在具有較高透明度且參與者較少的市場(chǎng)中，不需要進(jìn)行任何協(xié)議或者溝通，企業(yè)自主決策就能達(dá)成串謀。因此，隱性串謀會(huì)給市場(chǎng)監(jiān)管帶來難題。目前在很多國(guó)家，隱性串謀不在法律監(jiān)管范圍內(nèi)，但是卻因?yàn)榻o市場(chǎng)帶來了與顯性串謀相同的影響，同樣損害了消費(fèi)者權(quán)益。

將四種定價(jià)算法的交互模式與傳統(tǒng)串謀類別相比較（見表1）可知，監(jiān)視算法和并行算法屬于顯性串謀，因?yàn)榇嬖诳v向協(xié)議或橫向協(xié)議，是非法行為，監(jiān)管也相對(duì)容易。但是信號(hào)算法和自學(xué)習(xí)算法屬于隱性串謀，不適用于現(xiàn)有的監(jiān)管法律法規(guī)，會(huì)引起市場(chǎng)失靈，將給未來市場(chǎng)環(huán)境優(yōu)化帶來挑戰(zhàn)。

表1 四種定價(jià)算法的交互模式在達(dá)成串謀中的表現(xiàn)

二、定價(jià)算法對(duì)串謀的作用機(jī)制及現(xiàn)實(shí)可行性

（一）定價(jià)算法對(duì)傳統(tǒng)市場(chǎng)串謀的作用機(jī)制

傳統(tǒng)市場(chǎng)串謀最重要的結(jié)構(gòu)特征變量為公司數(shù)量和進(jìn)入壁壘，以及市場(chǎng)透明度和互動(dòng)頻率①CAPOBIANCO A， GONZAGA P， NYES? á. Algorithms and collusion—background note by the secretariat［EB/OL］.（2017-06-09）［2022-04-23］. https：//one.oecd.org/document/DAF/COMP（2017）4/en/pdf.,一般表現(xiàn)為少量幾個(gè)大型參與者，并且有一定行業(yè)進(jìn)入壁壘。而市場(chǎng)透明度和互動(dòng)頻率主要是便于相互監(jiān)督對(duì)方的行為，并對(duì)任何偏離協(xié)議的行為進(jìn)行快速懲罰。目前，定價(jià)算法對(duì)傳統(tǒng)市場(chǎng)串謀的作用表現(xiàn)如下。

1. 定價(jià)算法與市場(chǎng)透明度相互促進(jìn)，強(qiáng)化企業(yè)間串謀。定價(jià)算法進(jìn)行決策的前提是市場(chǎng)有一定透明度，這樣算法就可以對(duì)大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并基于有用信息進(jìn)行預(yù)判和決策。當(dāng)市場(chǎng)中只有少數(shù)企業(yè)采用算法，由于可以比其他企業(yè)更快地對(duì)市場(chǎng)變化作出反應(yīng)，能夠獲得超額利潤(rùn)，而那些沒有采用定價(jià)算法的企業(yè)將會(huì)逐步被市場(chǎng)淘汰。當(dāng)市場(chǎng)中所有企業(yè)都采用算法時(shí)，其結(jié)果就是所有參與者都能實(shí)時(shí)獲得競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的信息、消費(fèi)者偏好、市場(chǎng)需求等數(shù)據(jù)，進(jìn)而創(chuàng)造一個(gè)更加透明的市場(chǎng)，但同時(shí)也會(huì)進(jìn)一步增加企業(yè)間基于算法達(dá)成串謀的可能，也即市場(chǎng)“透明度悖論”②DE FINE LICHT K， DE FINE LICHT J. Artificial intelligence， transparency， and public decision-making［J］. AI & society，2020（4）：917-926.。

2. 定價(jià)算法能夠大幅度提升互動(dòng)頻率，鞏固企業(yè)間串謀。傳統(tǒng)上，企業(yè)改變價(jià)格有菜單成本、皮鞋成本等，增加了改變價(jià)格的難度。而在數(shù)字時(shí)代，定價(jià)算法能夠即時(shí)準(zhǔn)確地捕捉競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的任何價(jià)格變動(dòng)，并能夠?qū)崟r(shí)對(duì)價(jià)格進(jìn)行調(diào)整，且成本幾乎為0。在這種情況下，任何違約行為都會(huì)在短時(shí)間遭到報(bào)復(fù)，這將有助于促使競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手自覺遵守串謀協(xié)議。

3. 定價(jià)算法提升市場(chǎng)進(jìn)入壁壘，為企業(yè)間串謀提供基礎(chǔ)。一方面，只有大公司才具備人力、財(cái)力等來開發(fā)或引入最先進(jìn)的定價(jià)算法，提供更加優(yōu)質(zhì)的精準(zhǔn)的定價(jià)服務(wù)，這實(shí)際上給其他企業(yè)構(gòu)成了進(jìn)入壁壘。另一方面，先進(jìn)入的公司能夠優(yōu)先收集相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景的大量數(shù)據(jù)，從而使得定價(jià)算法更加成熟和精準(zhǔn)，這將導(dǎo)致后進(jìn)入者很難在該領(lǐng)域存活，也將構(gòu)成進(jìn)入壁壘。這些都會(huì)給串謀的達(dá)成提供更加便利的基礎(chǔ)條件。

4. 定價(jià)算法使得企業(yè)數(shù)量成為達(dá)成串謀的充分非必要條件。一般而言，企業(yè)數(shù)量越少，越有利于相互間形成“協(xié)調(diào)中心”，越容易維護(hù)所達(dá)成的串謀。但是，隨著算法的大規(guī)模使用，尤其是監(jiān)視算法、并行算法的采用，使得即使市場(chǎng)上企業(yè)數(shù)量很多，依然很容易監(jiān)測(cè)到任何一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手偏離協(xié)議的行為，并能夠迅速作出相應(yīng)懲罰，弱化企業(yè)數(shù)量對(duì)串謀的限制能力。

（二）定價(jià)算法進(jìn)行串謀的現(xiàn)狀

盡管獲得超額利潤(rùn)為企業(yè)采用定價(jià)算法進(jìn)行串謀提供了動(dòng)力，但是目前還沒有研究直接表明定價(jià)算法一定會(huì)導(dǎo)致串謀。阿什溫·伊圖爾（Ashwin Ittoo）和尼古拉斯·佩蒂特（Nicolas Petit）通過觀察定價(jià)算法模型Bruno Salcedo等，發(fā)現(xiàn)目前定價(jià)算法僅只是在簡(jiǎn)單市場(chǎng)上能夠進(jìn)行串謀①ITTOO A， PETIT N. Algorithmic pricing agents and tacit collusion： a technological perspective［M］//JACQUEMIN H， DESTREEL A. L’ intelligence artificielle et le droit. Bruxelles： Larcier Press，2017：241-256.。但是，相對(duì)于復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界，定價(jià)算法將串謀變成市場(chǎng)上的一種普遍行為，仍存在如下制約因素。

1. 算法技術(shù)尚未成熟。首先，目前算法要達(dá)成隱性串謀，依然面臨很多技術(shù)問題。以信號(hào)算法為例，不一定在釋放漲價(jià)信號(hào)后，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手就跟隨漲價(jià)。其次，現(xiàn)實(shí)中的隱性串謀還由很多其他因素共同決定，不一定都能用算法表示出來，比如為了戰(zhàn)略目標(biāo)，以短期虧損換取長(zhǎng)期收益等。此外，不同算法之間交互技術(shù)也還處于萌芽階段，而這一點(diǎn)對(duì)串謀廣泛發(fā)生至關(guān)重要。

2. 樣本數(shù)據(jù)收集有難度。首先，算法輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性取決于所輸入的數(shù)據(jù)，但是在現(xiàn)實(shí)世界中，并不是所有信息都可以數(shù)據(jù)化的，也就是說，初始輸入的數(shù)據(jù)并一定完全反應(yīng)場(chǎng)景的真實(shí)狀態(tài)，存在偏差②李丹.算法歧視消費(fèi)者：行為機(jī)制、損益界定與協(xié)同規(guī)制［J］.上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021（2）：17-33.。其次，搜集到的大量數(shù)據(jù)，在識(shí)別過濾中也會(huì)部分失真，最終會(huì)影響輸出的結(jié)果。最后，現(xiàn)實(shí)世界不是完全透明的，很多企業(yè)數(shù)據(jù)信息都是商業(yè)機(jī)密，不一定所有數(shù)據(jù)都能收集到。

3. 算法的同質(zhì)性問題。定價(jià)算法達(dá)成隱形串謀的前提是各家公司所用算法是同質(zhì)性的，即所有算法的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化，因而在檢測(cè)對(duì)手價(jià)格設(shè)定的同時(shí)調(diào)整自己的價(jià)格，讓所有的算法都朝著相同方向發(fā)展。但是在現(xiàn)實(shí)世界中，很多算法在人為因素干擾下，會(huì)選擇掠奪性定價(jià)策略或排他性行為，且算法收集的數(shù)據(jù)不僅包括競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的價(jià)格，還包括市場(chǎng)份額、資產(chǎn)、員工人數(shù)、可變資本等，在這種多因素環(huán)境中，算法很難保持同質(zhì)性③MACEDO A C， BAHARON S.The use of artificial intelligence in the future of competition law enforcement［J］. Journal of European competition law & practice，2020（8）：468-471.。此外，在自學(xué)習(xí)算法中，算法會(huì)根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景變化而自主學(xué)習(xí)，由于每種算法面臨的場(chǎng)景不同，一段時(shí)間的自主進(jìn)化，算法自身差異會(huì)加大。

4. 產(chǎn)品異質(zhì)性問題。隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展，以及“cookie”數(shù)字跟蹤技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)公司長(zhǎng)期對(duì)消費(fèi)者數(shù)據(jù)進(jìn)行跟蹤，如位置、瀏覽網(wǎng)頁、購買貨物、社會(huì)媒體等，以此來分析個(gè)人信息，如購買偏好、個(gè)人支付意愿、健康狀況、收入水平等。企業(yè)據(jù)此來提供個(gè)性化產(chǎn)品，并制定相對(duì)應(yīng)的價(jià)格，使得算法很難進(jìn)行價(jià)格比較。此外，不同企業(yè)提供的專業(yè)服務(wù)等也是千差萬別，進(jìn)而使得同類產(chǎn)品價(jià)格差異擴(kuò)大也會(huì)制約隱性串謀的達(dá)成。

盡管定價(jià)算法在實(shí)際串謀中會(huì)遇到上述障礙，但在定價(jià)算法廣泛應(yīng)用的領(lǐng)域中，已經(jīng)存在或反映串謀的事實(shí)，比如1994年美國(guó)司法部認(rèn)定8家主要航空公司利用ATP系統(tǒng)獲取機(jī)票信息，達(dá)成價(jià)格卡特爾①The United States Department of Justice. Justice department settles airlines price fixing suit， may save consumers hundreds of millions of dollars［EB/OL］.（1994-03-17）［2022-05-01］. https：//www.justice.gov/archive/atr/public/press_ releases/ 1994/211786.htm.；2015年的美國(guó)海報(bào)卡特爾事件，亞馬遜市場(chǎng)上的廣告商利用低定價(jià)軟件，以非競(jìng)爭(zhēng)價(jià)格銷售海報(bào)②OECD. Annual report on competition policy developments in the United States 2015［EB/OL］.（2015-06-18）［2022-04-04］. https：//www.ftc.gov/system/files/documents/reports/2015-annual-report-competition-policy-developments-united-states/1507annual_report_us.pdf.等。此外，未來隨著定價(jià)算法交互技術(shù)的不斷發(fā)展，定價(jià)算法串謀的概率將會(huì)大幅度提高，因此依然需要進(jìn)行前瞻性研究。

三、國(guó)際應(yīng)對(duì)定價(jià)算法串謀重要舉措的評(píng)價(jià)

近年來，“定價(jià)算法與串謀”已成為各國(guó)關(guān)切的焦點(diǎn)。2017年，經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）舉辦“算法與共謀”圓桌會(huì)議；2019年，德國(guó)聯(lián)邦卡特爾局、法國(guó)競(jìng)爭(zhēng)管理局聯(lián)合發(fā)布《算法與競(jìng)爭(zhēng)》報(bào)告；2020年，國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)布《大數(shù)據(jù)和卡特爾報(bào)告》；2021年，日本數(shù)字市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)政策研究會(huì)發(fā)布《算法/AI與競(jìng)爭(zhēng)政策》，英國(guó)競(jìng)爭(zhēng)和市場(chǎng)管理局發(fā)布《算法如何控制競(jìng)爭(zhēng)？是否會(huì)對(duì)消費(fèi)者造成傷害？》報(bào)告等?？偨Y(jié)各大報(bào)告內(nèi)容，目前國(guó)際上對(duì)定價(jià)算法和串謀的主要有以下幾大政策主張。

（一）重新審視界定“協(xié)議”

目前大多數(shù)國(guó)家出于反壟斷目的，盡管對(duì)“協(xié)議”的定義沒有明確說明，但是對(duì)“協(xié)議”的表現(xiàn)形式進(jìn)行了說明。歐共體在《歐盟條約》中將“協(xié)議”界定為經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)者就執(zhí)行政策、追求某一目標(biāo)或在市場(chǎng)上采取某一行為路線的意愿達(dá)成一致，而無關(guān)乎當(dāng)事人所采取的行事方式③Commission of the European Communities. Case T-41/96［EB/OL］.（2000-10-26）［2022-04-02］. https：//curia.europa.eu/juris/showPdf.jsf？docid=103820&doclang=EN.。美國(guó)在《謝爾曼法》中指明“協(xié)議”包括合同、陰謀等多種形式，一項(xiàng)協(xié)議不一定需要明確的形式，只要所涉及的目標(biāo)、理解、思想統(tǒng)一，并能自覺遵守共同計(jì)劃，就視為協(xié)議④US Supreme Court. Interstate Circuit Inc v United States， 306 US 208， 810［EB/OL］.（1939-11-01）［2022-04-03］. https：//supreme.justia.com/cases/federal/us/306/208/.。而定價(jià)算法可以允許競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間進(jìn)行快速和復(fù)雜的互動(dòng)，并可以使用復(fù)雜的代碼作為“協(xié)調(diào)中心”來實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)，使得現(xiàn)有“協(xié)議”概念在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的適用性進(jìn)一步減弱，比如信號(hào)算法引起競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手同時(shí)漲價(jià)，但是它可能是一種獨(dú)立和理性行為的結(jié)果，因此不在現(xiàn)有法律約束范疇。

針對(duì)上述問題，參照美國(guó)《公平貿(mào)易委員會(huì)法》的做法，一些機(jī)構(gòu)建議采用“不公平競(jìng)爭(zhēng)”等法律標(biāo)準(zhǔn)來替代“協(xié)議”。因?yàn)閺慕Y(jié)果上來看，基于定價(jià)算法的隱性串謀最終是不公平的，會(huì)對(duì)消費(fèi)者剩余造成損害，如果算法開發(fā)者在一開始就意識(shí)到會(huì)產(chǎn)生反競(jìng)爭(zhēng)的后果，并需要對(duì)其擔(dān)負(fù)連帶責(zé)任，那么就能解決隱性串謀問題。

（二）重新審視串謀的責(zé)任主體

盡管今天大多數(shù)算法都是基于人類的指令運(yùn)行的，毫無疑問，相關(guān)發(fā)出指令的人需要對(duì)反競(jìng)爭(zhēng)行為負(fù)責(zé)任。同時(shí)，根據(jù)目前的法律法規(guī)，算法只是工具，而不是一個(gè)具有自主行為的主體。但是，隨著人工智能的快速發(fā)展，算法與人之間的聯(lián)系越來越弱，如在自學(xué)習(xí)算法中涉及算法售賣商、算法購買商和算法自身三個(gè)責(zé)任主體①M(fèi)EHRA S K. Antitrust and the robo-seller： competition in the time of algorithms［J］. Minnesota law review，2016（12）：1323-1375.，算法會(huì)在反復(fù)自學(xué)習(xí)的過程中實(shí)施反競(jìng)爭(zhēng)行為，而人是沒辦法影響其作出決定的。這就意味著算法已經(jīng)不是一個(gè)簡(jiǎn)單的、具有中性的工具，而是具有決策能力的行為主體。

在這種情況下，責(zé)任的確定需要評(píng)估受益人是否可以預(yù)期或者預(yù)先指導(dǎo)這種非法行為，還包括算法的編程指令、運(yùn)行架構(gòu)等方面，以及人能在多大程度上控制算法活動(dòng)。未來，需要法院和行業(yè)協(xié)會(huì)等進(jìn)一步明確算法標(biāo)準(zhǔn)及算法背后的行為主體人（如設(shè)計(jì)者、受益人、使用人）的連帶責(zé)任，也需要對(duì)具有獨(dú)立進(jìn)化能力的定價(jià)算法行為進(jìn)行清晰的界定，并明確相應(yīng)的處置辦法。

（三）消費(fèi)者算法會(huì)平衡定價(jià)算法

邁克爾·S.加爾（Michal S. Gal）和尼瓦·埃爾金-科倫（Niva Elkin-Koren）提出②GAL M S， ELKIN-KOREN N. Algorithmic consumers［J］. Harvard journal of law technology，2017（2）：309-353.，定價(jià)算法不僅有利于廠商，還將協(xié)助消費(fèi)者，可以通過與互聯(lián)網(wǎng)上的系統(tǒng)連接，然后自動(dòng)識(shí)別消費(fèi)者需求，為消費(fèi)者制定和執(zhí)行最佳購買方案，最終使得消費(fèi)者獲益，這種算法被稱為消費(fèi)者算法，如“數(shù)字管家”“數(shù)字助理”等。集合加爾等人的觀點(diǎn)，消費(fèi)者算法將代表個(gè)人消費(fèi)者，從而使得消費(fèi)者匿名化，這樣定價(jià)算法就沒辦法追蹤消費(fèi)者的相關(guān)信息，減弱定價(jià)算法的個(gè)性化定價(jià)能力。此外，消費(fèi)者算法還會(huì)將消費(fèi)者進(jìn)行分組，組成大的訂單，這就會(huì)使定價(jià)算法的最終結(jié)果更加偏離協(xié)調(diào)的均衡價(jià)格，以此來消除或者減少市場(chǎng)失靈。但是，如果過度依賴消費(fèi)者算法，會(huì)使得消費(fèi)者脫離現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)環(huán)境，最終導(dǎo)致消費(fèi)者算法一旦被數(shù)字平臺(tái)左右，消費(fèi)者可能不會(huì)感覺得自己并沒有得到最優(yōu)價(jià)格。基于此，尼古拉斯·佩蒂特提出由政府激勵(lì)開發(fā)一種中性算法，來審查和檢測(cè)供應(yīng)商提供的算法③PETIT N. Antitrust and artificial intelligence—a research agenda［J］. SSRN electronic journal，2017（6）：361-362.。

（四）審查或沙盒檢測(cè)算法

為了防止定價(jià)算法串謀，可以將算法放入沙盒中對(duì)其進(jìn)行測(cè)試，以審查其是否會(huì)串謀。這種檢測(cè)方法主要適用于以串謀為目的的算法，而利用過去價(jià)格、銷售等市場(chǎng)信息來確定價(jià)格的算法不需要承擔(dān)責(zé)任。然而在自學(xué)習(xí)算法中，沙盒檢測(cè)還是有困難的，因?yàn)樯澈兄械拇\結(jié)果并不一定是市場(chǎng)中正在發(fā)生的新環(huán)境中定價(jià)算法正在實(shí)現(xiàn)的結(jié)果。小約瑟夫·E.哈靈頓（Joseph E. Harrington, Jr.）提出了“白盒檢測(cè)”和“黑盒檢測(cè)”兩種方法④HARRINGTON J E JR. A theory of tacit collusion［EB/OL］. （2011-11-10）［2022-04-11］. https://www.tse-fr.eu/sites/default/files/medias/stories/SEMIN_11_12/ECONOMIC_THEORY/harrington.pdf.。其中，白盒測(cè)試需要訪問編碼，因此僅適用可解碼的算法，但是對(duì)能夠相互交互的算法，白盒測(cè)試是無能為力的；而黑盒測(cè)試只需觀測(cè)輸入和輸出情況，在某種情況下可以替代白盒測(cè)試，但是黑盒測(cè)試需要用戶提供輸入算法的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，以及價(jià)格對(duì)此作出反應(yīng)的具體信息，因此存在測(cè)試階段的結(jié)果可能與算法在市場(chǎng)上實(shí)際運(yùn)行時(shí)不一致，因?yàn)樗惴ㄒ恢痹诓粩鄬W(xué)習(xí)變化中。對(duì)此，貝內(nèi)克·弗朗西斯科（Beneke Francisco）和麥肯羅德·馬克-奧利弗（Mackenradt Mark-Oliver）建議，應(yīng)該公開定價(jià)算法編碼，以減少串謀的可能性⑤FRANCISCO B， MARK-OLIVER M. Remedies for algorithmic tacit collusion［J］. Journal of antitrust enforcement，2021（3）：152-176.。

（五）增強(qiáng)隱私保護(hù)以降低透明度

數(shù)據(jù)收集對(duì)算法運(yùn)行至關(guān)重要，定價(jià)算法需要基于應(yīng)用場(chǎng)景數(shù)據(jù)不斷進(jìn)化，而數(shù)據(jù)資料主要來自消費(fèi)者。算法可以根據(jù)消費(fèi)者數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)價(jià)格并調(diào)整價(jià)格，而消費(fèi)者可以通過匿名瀏覽來避免個(gè)人信息泄露。此外，還可以通過隱私保護(hù)來防止消費(fèi)者信息在不知情情況下被算法收集。這就需要相應(yīng)的政策明確要求網(wǎng)站在收集信息時(shí)，以彈出窗口形式向消費(fèi)者進(jìn)行說明，比如“cookie”等形式，并對(duì)正在收集的個(gè)性化定價(jià)內(nèi)容進(jìn)行具體說明。目前，歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》的頒布執(zhí)行，為消費(fèi)者保護(hù)個(gè)人信息提供法律依據(jù)，是一個(gè)很好的做法。

結(jié)合具體行為主張，目前國(guó)際上對(duì)定價(jià)算法的干預(yù)舉措可以分為三類：市場(chǎng)化解決方案、行業(yè)行為自律、政策干預(yù)措施。其中，市場(chǎng)化解決方案主要是通過市場(chǎng)化手段如多樣化消費(fèi)者選擇、使用匿名瀏覽等，可以有效減少政府干預(yù)所帶來的市場(chǎng)扭曲；行業(yè)行為自律主要是指通過建立行業(yè)的行為準(zhǔn)則、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和認(rèn)證機(jī)制等，來約束企業(yè)行為，如證券交易系統(tǒng)引入的監(jiān)視和警告系統(tǒng)，以監(jiān)測(cè)可能存在的操縱等非法行為；政策干預(yù)措施主要包括法規(guī)管控、各種補(bǔ)貼措施、共同監(jiān)管等，如隱私保護(hù)、對(duì)數(shù)據(jù)安全增強(qiáng)技術(shù)提供資金支持等。

但是，上述干預(yù)舉措也存在局限性。首先，在市場(chǎng)化解決方案中，消費(fèi)者自我保護(hù)策略（如匿名瀏覽、轉(zhuǎn)換服務(wù)等）能夠降低定價(jià)算法的某些風(fēng)險(xiǎn)，但是很多定價(jià)算法在沒有明確告訴消費(fèi)者之前就已經(jīng)在運(yùn)行了。其次，數(shù)字市場(chǎng)存在贏者通吃的現(xiàn)象，所提供的服務(wù)相對(duì)集中，使得消費(fèi)者轉(zhuǎn)換服務(wù)的機(jī)會(huì)較少。此外，由于信息不對(duì)稱，很多消費(fèi)者根本感覺不到自己被跟蹤，也就沒辦法進(jìn)行自我保護(hù)。在行業(yè)行為自律中，一方面，定價(jià)算法目前涉及的行業(yè)如廣告等，分支機(jī)構(gòu)眾多且種類繁多，不太可能全面進(jìn)行行業(yè)自我監(jiān)管，甚至連最低行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)都很難制定。另一方面，定價(jià)算法編碼及數(shù)據(jù)收集本身涉及行業(yè)發(fā)展的核心要素，企業(yè)很難有動(dòng)力來制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)并約束自己的行為。國(guó)家采取的干預(yù)措施主要問題是政策干預(yù)不可能面面俱到，且由于定價(jià)算法尚處于起步階段，過多政府干預(yù)會(huì)抑制行業(yè)發(fā)展，還會(huì)由于對(duì)政策干預(yù)效果很難評(píng)估，會(huì)給政策執(zhí)行帶來諸多不確定性。

四、定價(jià)算法與串謀在我國(guó)法律的適用現(xiàn)狀

在獲得超額利潤(rùn)的激勵(lì)下，算法交互技術(shù)已經(jīng)面世并且不斷成熟，只是目前還沒有得到大規(guī)模應(yīng)用①BADMUS I. Why interaction is more powerful than algorithm［EB/OL］.（2017-04-15）［2022-05-21］. http：//citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download；jsessionid=4026C7543F43599B6CB1A0EEAD9A2815？doi=10.1.1.57.9269&rep=rep1&type=pdf.。但是，由于定價(jià)算法夾雜人為等因素，可能會(huì)擾亂市場(chǎng)秩序。因此，定價(jià)算法在我國(guó)的法律適用問題很值得研究。根據(jù)《中華人民共和國(guó)反壟斷法》（以下簡(jiǎn)稱《反壟斷法》）、《反價(jià)格壟斷規(guī)定》、《國(guó)務(wù)院反壟斷委員會(huì)關(guān)于平臺(tái)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的反壟斷指南》（以下簡(jiǎn)稱《反壟斷指南》），定價(jià)算法與串謀在我國(guó)法律法規(guī)中的適用情況見表2。

表2 我國(guó)與算法串謀相關(guān)的法律法規(guī)

（續(xù)表）

（一）基于算法的顯性串謀屬于非法行為

根據(jù)2021年2月印發(fā)的《反壟斷指南》以及《反壟斷法》等內(nèi)容，明確指出經(jīng)營(yíng)者達(dá)成排除、限制競(jìng)爭(zhēng)的協(xié)議、決定或者其他協(xié)同行為，即為價(jià)格壟斷協(xié)議，其中，其他協(xié)同行為是指經(jīng)營(yíng)者雖未明確訂立協(xié)議或者決定，但通過數(shù)據(jù)、算法、平臺(tái)規(guī)則或者其他方式實(shí)質(zhì)上存在協(xié)調(diào)一致的行為。因此，監(jiān)視算法、并行算法適用于我國(guó)《反壟斷法》，屬于禁止行為。

（二）基于算法的隱性串謀行為的性質(zhì)很難判斷

根據(jù)《反壟斷指南》，有關(guān)經(jīng)營(yíng)者基于獨(dú)立意思表示所作出的價(jià)格跟隨等平行行為除外，那么如信號(hào)算法、自學(xué)習(xí)算法并不是由經(jīng)營(yíng)者有串謀的主觀意志決定，而是企業(yè)單方面的意思表示，或者由定價(jià)算法自學(xué)習(xí)達(dá)成串謀，即沒有所謂意思聯(lián)絡(luò)。因此，根據(jù)我國(guó)目前的法律框架，信號(hào)算法和自學(xué)習(xí)算法也不在我國(guó)現(xiàn)有法律的約束范疇內(nèi)。

五、我國(guó)規(guī)范定價(jià)算法市場(chǎng)的思路與政策建議

比對(duì)歐盟單一數(shù)字市場(chǎng)戰(zhàn)略等，數(shù)字市場(chǎng)依托的是互聯(lián)網(wǎng)的線上虛擬市場(chǎng)，并通過價(jià)格杠桿、競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制等，將資源配置到效益最好的經(jīng)濟(jì)環(huán)節(jié)，還應(yīng)用各種經(jīng)濟(jì)信號(hào)，使得生產(chǎn)和需求及時(shí)協(xié)調(diào)。公平競(jìng)爭(zhēng)依然是數(shù)字市場(chǎng)的一般特征，算法與數(shù)據(jù)、算力等成為數(shù)字市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素。尤其是定價(jià)算法在提高市場(chǎng)透明度、減少信息不對(duì)稱的同時(shí)，基于定價(jià)算法交互技術(shù)的串謀行為正在出現(xiàn)，未來將有可能對(duì)數(shù)字市場(chǎng)價(jià)格機(jī)制、競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制等產(chǎn)生較大影響，降低數(shù)字市場(chǎng)資源配置效率。因此，在數(shù)字時(shí)代的社會(huì)主義現(xiàn)代市場(chǎng)體系中，在鼓勵(lì)和保護(hù)定價(jià)算法的同時(shí)，依然需要相應(yīng)的政策設(shè)計(jì)來規(guī)范定價(jià)算法發(fā)展，建立適合我國(guó)經(jīng)濟(jì)特征的算法規(guī)則，維護(hù)公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)秩序。結(jié)合我國(guó)數(shù)字市場(chǎng)實(shí)際，定價(jià)算法市場(chǎng)進(jìn)行規(guī)范需要以市場(chǎng)化手段為主，以行業(yè)行為自律+政府干預(yù)措施為輔，三者相互配合，盡可能減少對(duì)數(shù)字市場(chǎng)的干預(yù)，加快定價(jià)算法的進(jìn)化與成熟。與此同時(shí)，對(duì)可能出現(xiàn)的市場(chǎng)失靈現(xiàn)象，在市場(chǎng)調(diào)研評(píng)估基礎(chǔ)上，強(qiáng)化政策監(jiān)管。

（一）鼓勵(lì)定價(jià)算法市場(chǎng)多元化發(fā)展，弱化串謀發(fā)生的基礎(chǔ)條件

定價(jià)算法與串謀行為的發(fā)生對(duì)市場(chǎng)單一性、算法的同質(zhì)性等要求較高，因此可以消費(fèi)者為核心，鼓勵(lì)定價(jià)算法市場(chǎng)多元化發(fā)展，以削弱廠商應(yīng)用定價(jià)算法所增強(qiáng)的市場(chǎng)力量。一是鼓勵(lì)消費(fèi)者算法等發(fā)展。主要是對(duì)投資消費(fèi)者算法的企業(yè)提供稅負(fù)減免等激勵(lì)，促進(jìn)消費(fèi)者算法的普及和應(yīng)用，能夠在一定程度上通過影響定價(jià)算法參數(shù)來減少串謀發(fā)生的概率。二是強(qiáng)化消費(fèi)者信息保護(hù)。可以鼓勵(lì)開發(fā)一些消費(fèi)者匿名工具，如OpenDNS等，來保護(hù)消費(fèi)者免受跟蹤。此外，還可以鼓勵(lì)隱私增強(qiáng)技術(shù)的開放。三是強(qiáng)化對(duì)跟蹤技術(shù)的管理。重點(diǎn)是要明確各大網(wǎng)站有責(zé)任告知消費(fèi)者是否被跟蹤，可以彈出小窗口等方式進(jìn)行提醒。

（二）建立事前市場(chǎng)研究監(jiān)管機(jī)制，引導(dǎo)算法主體自我約束

定價(jià)算法擾亂市場(chǎng)的最直接表現(xiàn)就是給消費(fèi)者造成損害，扭曲公平競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境。因此，當(dāng)有跡象表明市場(chǎng)運(yùn)行不佳，但是沒有證據(jù)表明市場(chǎng)參與者之間存在串謀等壟斷行為時(shí)，就需要進(jìn)行市場(chǎng)研究或部門調(diào)查，找到市場(chǎng)失靈的原因及應(yīng)對(duì)辦法。一是評(píng)估定價(jià)算法應(yīng)用的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)。重點(diǎn)是調(diào)研定價(jià)算法在市場(chǎng)主要行業(yè)中的普及應(yīng)用程度、算法本身的進(jìn)化程度等，便于及時(shí)優(yōu)化和提升政府的監(jiān)管手段。二是基于監(jiān)測(cè)算法建立市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境監(jiān)管機(jī)制。重點(diǎn)是采用監(jiān)測(cè)算法，實(shí)時(shí)跟蹤市場(chǎng)主要行業(yè)的價(jià)格波動(dòng)情況、市場(chǎng)透明度、互動(dòng)頻率等，并設(shè)立預(yù)警機(jī)制，對(duì)主要異常指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的行業(yè)中的行為主體等進(jìn)行監(jiān)管。三是針對(duì)隱性串謀采用政府干預(yù)措施。對(duì)于信號(hào)算法、自學(xué)習(xí)算法等目前尚不受現(xiàn)有法律框架約束的行為，采用事前合并控制制度，強(qiáng)化對(duì)其審查評(píng)估，引導(dǎo)算法主體在開發(fā)、運(yùn)行之前進(jìn)行自我管制。此外，還可以采取一些補(bǔ)救措施，如在算法中引入合規(guī)的檢測(cè)程序，或者是在算法應(yīng)用之前對(duì)其進(jìn)行審查。

（三）建立算法的綜合監(jiān)管體系，優(yōu)化算法市場(chǎng)的生態(tài)環(huán)境

定價(jià)算法涉及多個(gè)監(jiān)管主體，需要多種監(jiān)管手段協(xié)調(diào)運(yùn)用，共同優(yōu)化定價(jià)算法市場(chǎng)的生態(tài)環(huán)境。一是強(qiáng)化行業(yè)自律。要明確對(duì)采用定價(jià)算法進(jìn)行串謀的懲罰力度，同時(shí)引導(dǎo)行業(yè)建立定價(jià)算法的使用原則和標(biāo)準(zhǔn)等，并將其引入到公司的內(nèi)部管理規(guī)定，保證定價(jià)算法作為工具的中性屬性。二是強(qiáng)化政府監(jiān)管。成立數(shù)字監(jiān)管機(jī)構(gòu)，將定價(jià)算法納入其重點(diǎn)監(jiān)管范圍之內(nèi)，一方面，協(xié)調(diào)不同監(jiān)管機(jī)構(gòu)，協(xié)同對(duì)算法進(jìn)行監(jiān)管；另一方面，針對(duì)最新算法，出臺(tái)新政策和采用新的監(jiān)管手段。三是建立獨(dú)立的算法認(rèn)證機(jī)構(gòu)。成立認(rèn)證機(jī)構(gòu)，強(qiáng)化對(duì)定價(jià)算法的認(rèn)證，明確算法銷售者與使用者之間責(zé)任。但是，要注意避免因監(jiān)管過度而提高企業(yè)進(jìn)入壁壘，減少公司對(duì)算法的投資動(dòng)機(jī)，阻礙數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，在采取具體措施前，一定要進(jìn)行大量的、謹(jǐn)慎的評(píng)估。

（四）加強(qiáng)國(guó)際合作，建立算法透明度和問責(zé)機(jī)制

增強(qiáng)算法透明度是目前國(guó)際上加強(qiáng)對(duì)定價(jià)算法監(jiān)管的一個(gè)重要方面，尤其是很多數(shù)字平臺(tái)基于定價(jià)算法跨境提供產(chǎn)品和服務(wù)，因此需要強(qiáng)化國(guó)際合作，共同優(yōu)化國(guó)際定價(jià)算法市場(chǎng)。一是加強(qiáng)算法源代碼定向開放。明確要求已在經(jīng)濟(jì)社會(huì)被廣泛采用的定價(jià)算法向政府公開源代碼，便于政府組織專家定期對(duì)定價(jià)算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。二是強(qiáng)化群眾監(jiān)督。明確要求采用特殊定價(jià)算法的公司向公眾解釋或說明該定價(jià)算法的運(yùn)行、決策機(jī)制，以及會(huì)對(duì)消費(fèi)者產(chǎn)生的具體影響。三是補(bǔ)救措施。對(duì)定價(jià)算法已產(chǎn)生明顯影響的市場(chǎng)，可以采取降低市場(chǎng)透明度和互動(dòng)頻率的辦法，如強(qiáng)化商業(yè)保密、減少在線信息發(fā)布等。