（图片来源：东方ic）

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陈永伟/文 国庆长假已至，对于上半年因疫情而被迫憋在家里的人来说，这个长假无疑是一个“报复性消费”的好机会。大家纷纷掏出了手机，准备订机票、订酒店。然而，当人们进行这一操作的时候，很可能已经成为了商家“杀熟”的对象。

所谓“杀熟”，顾名思义，就是对于同样的商品或服务，商家对 “熟客”索价高于“生客”的现象。在最近几年中，随着互联网技术的发展，商家获得了越来越多的客户信息。通过对这些信息进行数据挖掘，商家就可以十分清晰地掌握客户的偏好，从而对其进行精准的要价。在这种背景下，“大数据杀熟”问题逐渐成为了社会关注的焦点。

北京市消协曾对北京市消费者进行过一次关于“杀熟”的调查。结果显示，65.05%的被调查者认为大数据“杀熟”现象“很普遍”，23.27%的被调查者认为大数据“杀熟”现象“普遍存在”，7.03%的被调查者认为“一般”，只有4.65%的被调查者认为这种现象“不普遍”。由此可见，在消费者的直观认知中，“杀熟”已经是网上消费过程中极为常见的一种现象。而从细分领域看，购物、在线旅游、打车、外卖这几个领域则被认为是“杀熟”问题的重灾区，多数被调查者都反映曾在这些领域中的一个或几个遭遇过“杀熟”。

在理论层面上，究竟应该如何看待“杀熟”问题，一直存在着很大争议。一些观点认为，这种现象从本质上讲，是利用大数据手段剥夺了消费者的福利，是不公正的，因此应该予以禁止；而另一些观点则认为，“杀熟”其实是用大数据手段提升市场运作效率，是应该值得肯定的。

在政策层面上，监管机构对于“杀熟”的态度也经历了一个过程。现在的“杀熟”是基于大数据这种高科技手段的，在最初时，监管部门对于这一问题秉持了审慎的态度，在多数情况下都是试图“让子弹再飞一会儿”。而到了近几年，监管机构对于“杀熟”的态度则逐步转向了负面。尤其是《电子商务法》出台之后，不少机构都根据该法的第十八条出台了限制“杀熟”的规定。比如，就在不久前，文化和旅游部就审议通过了《在线旅游经营服务管理暂行规定》，并将在10月1日起开始实施。根据该规定的第十五条，“在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件，侵犯旅游者合法权益”，换言之，就是在在线旅游领域禁止了“大数据杀熟”行为。

彻底禁止“杀熟”究竟是不是可取呢？或者说，它会带来怎样的后果？

熟客为何成为了猎物

在正式展开分析之前，我想让各位读者朋友们思考一个小小的问题：在传统的经济环境下，熟客往往是商家重点优待的对象。比如，超市经常会根据顾客的购物状况返还积分，购物更多的客户可以获得更高的积分，然后凭借积分享受折扣或返利；再如，航空公司会根据用户的飞行里程来划分其会员等级，高等级会员可以享受到很多低等级会员所没有的福利……总而言之，在过去，熟客优先，量大从优，几乎就是人们公认的一个商业常识。为什么到了数字经济时代，这个常识发生了逆转，那些“熟客”反而沦为了被平台和商家宰割的目标呢？

要回答以上这个问题，我们需要先花些时间来谈一个重要的概念——“价格歧视”（price discrimination）。在日常语境中，“歧视”这个词带有十分显著的负面含义，因此人们很容易就认为“价格歧视”也是一个负面词汇。但事实上，在经济学中，“价格歧视”其实是一个中性词汇，它指的是对不同的人收取不同的费用，其本身并没有道德上的含义。

传统意义上的价格歧视可以分为三种：第一类价格歧视、第二类价格歧视，以及第三类价格歧视。

第一类价格歧视指的是商家对每一个消费者都收取不同的费用，以便榨取他们的所有消费者剩余。第二类价格歧视指的是所谓的“非线性定价”，指的是为客户提供不同数量、质量和价位的组合，然后让客户自行选择最为偏好的那种组合。在这个过程中，商品的价格是随着购买量的变化而变化的，因此客户需要付出的总价格和购买量之间不会呈现一种成比例上升的“线性”关系。举例来说，超市里的矿泉水通常会分为大瓶装和小瓶装的，如果比较一下两种包装的重量和价格，就会发现大瓶装的矿泉水的单位价格会比小瓶装的矿泉水更低。换言之，大瓶装矿泉水的购买者其实是得到了一定幅度的优惠。而第三类价格歧视就是根据客户的某种特征，将他们划分为不同的类别，然后对不同类别的客户收取不同的费用。举例来说，公园老人儿童优惠，国际版的教科书在不同的国家卖不同的价格，这些现象其实都是第三类价格歧视。

从本质上讲，传统经济条件下的熟客优待属于第二类价格歧视。在网络得到普遍应用之前，商户认识客户的能力相对较弱，这决定了他们要去精确识别用户特征，然后再针对性地给出定价的难度非常高。因此，他们更愿意采用另一种方法，即设置一定的机制，让客户自己暴露自己的偏好，然后根据这些偏好信息设计更有针对性的销售策略——如果你的需求更高，就设法让你买走更多的东西，而如果你的需求较低，就试图从你有限的需求量中攫取更高的利润额。

当然，人是不会这么自愿地暴露自己的真实偏好的，除非暴露这些偏好对于他们来讲有利可图。考虑到这点，商家在设计自己的营销方案时，就必须精心策划。具体来说，对于那些高需求的消费者，要给予更多的优惠，以诱导他们把自己的信息更为充分地暴露出来——从某种意义上讲，传统经济条件下商户给予“熟客”的优惠，可以被看作是商户向熟客们购买他们真实信息的一种对价。或者，反过来说，它可以被认为是由于高需求的潜在客户拥有商户所没有的信息，而向他们收取的“信息租”（information rent）。

当然，商户在通过向高需求的客户支付对价，以诱导他们公布信息的同时，还会采用一些恐吓的手段，来防止他们隐匿自己的真实状况。举例来说，在欧洲历史上，火车上曾经专门设计了一种三等车厢。相比于一、二等的车厢，三等车厢显得格外简陋，有时候甚至没有车顶盖。一旦刮风下雨，里面的乘客就会淋成落汤鸡。有人要问，给三等车厢安个车顶盖会要多少钱，火车的运营商为什么不花点儿小钱略微改善一下这种情况呢？这个问题说明问的人还没看明白火车运营商心里打的小算盘。是的，给车厢安个顶盖的成本很低，并且一旦安了顶盖，里面乘客的境况就会有很大的改善。但是，与此同时，那些原本愿意花钱坐一、二等车厢的乘客就可能因为三等车厢票价便宜，转而来坐三等车厢。如果是这样，火车运营商要想从他们身上赚到钱就困难了。从这个意义上讲，不给三等车厢装顶盖，其实并不是舍不得装顶盖那几个钱，最主要的原因其实是为了吓住那些需求相对较高的客户，让他们不隐匿偏好，来坐三等车厢。除此之外，需要说明的是，由于那些低收入的人很难去坐一、二等车厢，因此他们的需求反而相对稳定。考虑到这点，运营商会不断对他们尝试调价，最终制定一个能尽可能剥夺他们消费者剩余的价格。正是由于这个原因，虽然三等车厢的条件和一二等车厢相差非常之大，但其票价和一二等车厢的票价相比，差别却要小得多。换言之，那些穷人享受到的服务会很差，但要付出的价格却会很高，而反过来，那些存在潜在高需求的富人则会享受到很好的服务，性价比也要比前者高得多。为什么会有这样的差别呢？原因只有一个，就是高需求者拥有商家没有的信息——他们拥有高需求这个信息。

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。

为了说明这点，我们不妨考虑一个具体的数字例子。假设在某个市场上，只存在一个商家。为简单起见，其生产商品的边际成本被假设为0。同时，这个市场上存在着10个消费者，他们都对于该商品有一单位的潜在需求，并且愿意为商品所付出的最高价格分别为9元、8元、7元、6元、……0元。由经济学的知识，我们容易知道，如果企业只能对所有商品实施统一的定价，那么当它把价格定在5元时，可以实现利润的最大化。在这个价格下，只有意愿支付不低于5元的消费者会购买商品，而其余消费者则会退出市场。

在经济学上，我们经常用消费者剩余（即消费者的意愿支付与实际支付之差）来刻画消费者的福利状态，用生产者剩余（即实际售价与商家的保留售价之差）来刻画企业的福利状态，社会福利则被定义为消费者剩余与生产者剩余之和。在上面的这个例子中，我们很容易算出参与到市场中的几位消费者的消费者剩余分别为4元、3元、2元、1元、0元，因此消费者剩余总额为4+3+2+1+0=10元。而商家则从每个消费者那里实现了5元的生产者剩余，其生产者剩余总额为25元。这时，社会的总福利就为35元。

下面考虑存在“杀熟”可能的情形。假设企业只能掌握支付意愿最高的两位“熟客”的充足信息，并对他们进行“杀熟”，而对其他“生客”则只能索取同样的价格。那么，容易知道，对于两位“熟客”，商家就可以根据他们的最高意愿支付来定价，其索要的价格分别为9元和8元。而对于剩下的那些“生客”呢，商家只能知道他们的意愿支付分布，而不能确切地识别出每一个人的意愿支付状况，所以只能实行统一的定价。如果将“生客”视为一个独立的市场，那么由经济学知识，很容易知道企业出于利润最大化的考虑，对“生客”们的索价应该是4元。在这个价格下，市场上的消费者人数增加了，意愿支付为4元的那位消费者将会进入市场。

我们可以把不存在“杀熟”的情形和存在“杀熟”的情形进行一个对比。容易看到，与前一情形相比，后一情形带来了复杂的利益分配。

首先，在存在“杀熟”的情况下，消费者福利的总量为6元，生产者剩余的总量为33元，社会总福利也上升到了39元，要高于不存在“杀熟”的情形。这说明，如果仅以社会福利作为评判标准，那么“杀熟”是有可能实现效率增进的。

其次，在从总体上提高效率的同时，消费者和生产者之间的利益分配发生了很大的变化。如果把所有的消费者看成一个整体，他们的福利会因“杀熟”而下降，他们损失的那部分消费者剩余会被转移到商家手中，成为其生产者剩余。

再次，在消费者内部，也存在着福利的转移。尽管当“杀熟”存在时，消费者总体的利益是下降的，但受损失的主要集中在“熟客”，而对于“生客”来讲，他们面对的价格反而降低了，因而是获利的。

从这个意义上讲，我们究竟应该怎么看基于信息不对称的“杀熟”，其实还是要根据具体的情况进行具体的分析。

首先，如果一个市场是相对较新的，那么允许商家多获取一些利润将会是有助于未来市场发展的，这时适当允许“杀熟”行为的存在可能会更有利。而如果一个市场已经发展到了比较成熟的程度，那么出于保护消费者总体利益的考虑，我们对于“杀熟”的态度就应该更为严厉。

其次，如果一个市场是更为流动的，“生客”是市场的主体，那么允许“杀熟”的存在就可能在牺牲少部分消费者福利的同时，让大部分的消费者福利获得增进。这时，相比于统一定价，或者传统经济下常用的第二类价格歧视，允许“杀熟”的存在恐怕是更为合理的。

再次，和很多人理解的不同，“杀熟”的存在也未必是一个不公平的行为。这里，公平与不公平，主要是针对其他可行的选择谈的。如果不允许“杀熟”，那么商家的可行选择还有两个：一是统一定价；二是用传统市场中常用的第二类价格歧视。而这两种方案其实都有不公平的情形。在统一定价下，一些原本愿意参与市场的消费者会被排除在市场之外；而在第二类价格歧视之下，低需求者的利益则会被牺牲来补贴高需求者。应当承认，“杀熟”确实有其不好之处，但相对于这两种方案，却反而显得更为公平了。

综合以上分析，笔者认为，完全禁止“杀熟”的动机虽好，但它的收效却未必好。在面对“杀熟”问题时，我们还需要采用更为谨慎的态度，不能一禁了之。