国庆长假话“杀熟”

不过，在数字经济时代，高需求者的这些信息优势就荡然无存了。依托于机器学习技术，商家可以很容易地根据客户的各种身份和行为信息推断出他们的真实需求状况。于是，商家和潜在高需求者之间的信息优势就发生了完全的逆转，那些拥有潜在高需求的人也就不再拥有从商户那儿收取“信息租”的资本。

从本质上看，数字经济条件下的“大数据杀熟”和传统经济条件下的对于熟客优惠是完全不同的。数字经济条件下的“大数据杀熟”是第三类价格歧视的一种体现。当然，这种第三类价格歧视和传统经济条件下的第三类价格歧视是有很大不同的。受信息获取能力的局限，传统条件下的第三类价格歧视只能基于某一个或几个变量，例如“是否是学生”、“是否是60岁以上”等，而在数字经济条件下，商家则可以根据更多的变量将用户进行更细致的分类。在极端情况下，如果它可以做到给每一个客户都单独划分一个类别，那么它就在事实上实现了第一类价格歧视。

很显然，在实现第三类或第一类价格歧视时，商家的定价逻辑完全不同于实施第二类价格歧视。在实施第二类价格歧视时，为了诱导出客户的私人信息，他们不得不支付给潜在高需求用户“信息租”，而在实行第一类或第三类价格歧视时，他们是自己依靠数据分析出了这些信息。此外，由于潜在的高需求者一般来说对于商品和服务都有更高的保留价格，因此为了获取更多地消费者剩余，商家就会更倾向于对这部分客户收取更高的价格。在现实中，那些具有更高需求的客户通常会有更多的购买行为，会同商家和平台有更多的往来，是商家和平台的“熟客”。正是这个原因，对于高需求者的高价就表现为了对于“熟客”的歧视。

说到这里，我们可以小结一下：之所以在不同的经济环境下，熟客的遭遇会有很大不同，主要是因为他们的信息优势发生了变化。在传统经济条件下，他们拥有更多的信息优势，因此为了让他们暴露信息，商家必须支付给他们支付“信息租”；而在数字经济条件下，商家则获取了信息优势，因此通常具有更高需求的“熟客”也就从被礼遇的对象转变成了被“杀熟”的目标。

信息对称下的“杀熟”不应该禁止

在理解了“杀熟”的逻辑之后，我们就可以对禁止“杀熟”这个政策来进行讨论了。禁止“杀熟”这种做法好不好呢？在回答这个问题之前，我们不妨设想这样一个情境：

假设某一天，你急着要赶去机场。那么，为了能够及时打到车，你是否会愿意比平常多付出一倍的价钱呢？我想，很多人是愿意的。因为如果打不到车，不仅可能错过飞机，还可能会打乱后续的一系列安排，其带来的各种损失不是一点车费可以相比的。这时，如果有一辆车及时出现，考虑到你是熟客，他愿意载你去机场，但你必须为这趟行程支付比过去高一倍的价格。在这种情况下，你会感到不快吗？我想，大概率不会。事实上，你更可能因为及时打到了车而欣喜。

接下来，我们可以思考另外一种情况：同样假设你正要急着赶去机场，然后你习惯地用打车软件打到了一辆车。车到了目的地后，你结算了本次的车价，结果发现本次打车费比平时足足高出了一倍。你对此感到很疑惑，打电话给平台询问，结果被告知是平台根据你的信息计算出了你当时是急于用车，所以会有更高的支付意愿。如果遇到了这样的情况，你会作何感想呢？我想，八成会十分生气吧。

如果我们比较一下上面两种假设情境，就会发现，其实在很多情况下，我们是接受商家对我们的价格歧视行为的，毕竟对于同样的商品和服务，不同人在不同情境之下对其的评价可能是完全不同的。在很多时候，为了可以及时获得这些商品或服务，我们都愿意支付更高的价格，并不会对此感到任何不公平。我们不喜欢的是什么呢？其实是商家在我们不知情的情况下就对我们实施了价格歧视，没有给我们任何选择的余地。

事实上，如果从纯经济的角度看，在某些情况下允许价格歧视的存在，对于社会资源的有效配置是大有益处的。在上面的例子中，如果打不到车，那么你就会遭受一大笔经济损失。如果作为熟客，你可以在知情的情况下，有一个用高价打车的机会，你就可以用一笔相对较小的支出来避免这笔大的损失。两相比较之下，你的福利是提升的。而与此同时，司机也可以获得比平时更高的收入，因此他们的收益也会增加。既然在进行了价格歧视之后，大家的福利都是提升的，那么价格歧视这个行为又为何要受到指责呢？如果我们本着善意，强行去制止这种差别定价行为，那么结果可能是司机不愿意提供服务，打车的人也打不到车，显然这对于双方都是不利的。

从这个意义上讲，我们强调禁止“杀熟”，至少应该排除那种信息对称的情况。如果交易双方的所有信息都是对等的，并且在交易过程中没有显然的胁迫和强制，那么这个交易就是利于双方的，不应该受到禁止。如果我们本着好心，去制止这种交易，那么很可能就是破坏了原本可以达成的交易，反而会是好心办了坏事。

信息不对称下的“杀熟”是一个分配问题

那么，那些基于信息不对称的“杀熟”行为，是不是就应该被完全禁止呢？严格地来说，答案也不是那么非黑即白的。尽管在很多讨论中，基于大数据的“杀熟”被认为是第一类价格歧视的一个特例，但事实上在大多数情况下，商家并不能像理论上预言的那样，成功实现对所有人的差别定价。举例来说，在很多在线旅游平台上，有一些客户是“熟客”，他们会留下详细的身份信息，还会留下很多交易记录。对于这部分客户，平台当然有能力把他们的类别分得很细，从而实施近似的第一类价格歧视。但是，在这些平台上，往往还存在着很多的“生客”。和“熟客”不同，他们只是偶尔使用这些平台，交易记录很少，身份信息也未必完全。对于这部分客户，平台就很难精准地把他们区分开来，因而只能实施统一定价。在这种情况下，专门针对“熟客”进行的杀熟就会产生十分复杂的分配后果，其对于“熟客”和“生客”的影响是完全不同的。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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