平台价格竞争的合法性边界

  某平台“邀请”入驻品牌方参加其**节比价活动,承诺全网最低价。如其他竞争平台旗舰店的同款产品价格更低,该系统会自动调价至与更低价一致,差价由品牌方补贴。但列入比价的旗舰店可能并不是品牌方开设的,品牌方根本无法控制其售价。通常平台只给参加或不参加两个选项;看似参加活动可获流量支持,实则不参加活动流量严重削减;甚至存在过“618”或“双11”大促期间商家无法关闭跟价功能的条款

  早期的平台仅提供交易撮合服务,但伴随规模扩张,平台通过用户协议、算法规则和流量分配机制,间接掌控了定价权,甚至成为交易市场的管理者与规则制定者。平台自治权的迅速扩张与具有滞后性的法律规制产生冲突,一方面,平台通过格式条款(如“强制跟价协议”)要求商家同步调整价格,借此赢得竞争优势。另一方面,此类规则常以牺牲商家自主定价权为代价,涉嫌不正当竞争,甚至对某些头部平台来说,亦涉嫌滥用市场支配地位,对商户经营带来了新的挑战,甚至困境。平台规则对消费者是普惠政策,还是使商户与消费者都落入权益受损的困境?笔者将以“跟价机制”为切入点,讨论如何平衡平台自治与法治原则。

  各大平台最近一年陆续推出了“跟价机制”,为避免数据泄露风险,爬虫所获取的数据会转化成建议价格,通过自动化工具向商家推送调价建议或强制执行跟价策略。跟价合意上,平台可对开通该功能的商家店铺内全部商品进行价格修改,不必再经商家确认。平台通过分布式爬虫实时抓取竞品价格(如淘宝、京东),支持商品ID、SKU级匹配,设置“触发阈值”(比如竞品降价2%自动跟价),支持多策略组合(如“阶梯式跟价”、“限时破价”、“针对店铺级别跟价”),价格调整延迟可控制在几秒内。

  开启跟价后、平台商家几乎丧失了对自己产品价格的掌控力。甚至有平台商家称“虽然后台系统显示商家可以自动修改降价比例和范围,但是,我们改完之后,平台还是会改回去,我们根本没办法控制价格。”2

  由于受到了众多商家的质疑,2025年某平台的跟价协议表达方式呈现“让商家对自己产品价格的掌控力逐步修复”的趋势。以某平台规则为例,在三八大促的自动跟价协议内,将“跟价服务”表述为“提供价格竞争力诊断、有竞争力的价格建议、根据建议价格为商家实时动态调整单品补贴优惠等功能在内的服务”,显得更加共利互惠,还让商家设置预防破价的比例3,避免受到意外惊吓。

  但即使平台跟价机制有所让步,如商家不接受“跟价服务”,平台仍会降低商家商品的搜索排名或关闭/减少流量支持,商家迫于“没流量卖不动”的压力仍不得不参加。

  前述跟价规则常以格式条款的形式出现,商家无法修改,只能面临“接受或不接受”的选择,而格式条款的合法性需依据《民法典》第496、497条进行判断。“强制跟价条款”明显限制/排除了商家的定价权,但这属于绝对无效的“限制对方主要权利”的条款,还是仅仅属于需要格式提供方向另一方做出特别提示说明的“有重大利害关系的条款”?目前尚无对于跟价条款是否无效做出认定的案例出现。笔者认为,平台为特别活动与商家签订单独的合同,其目的为限制商家的销售价格且以流量支持作为对价交换。表面上看,商家是在明知后果的情况下自愿选择是否采用的,属于纯商业决策。至于其是否属于“遵循公平原则确定当事人之间的权利和义务”,一般法院不会主动介入平等民事主体的商业决策而适用前述法条。

  更有平台的算法复杂,不能预判最终价格是否与其他平台保持一致还是更低,但参与活动的商家必须根据系统实时调整后的价格完成交易。由于算法不公开,商家对于自己商品的销售价格无法预判,即便不断反推修改原价,也无法对抗系统自动调整的频率。但商家明知获得该机会才更能获取买家的好感从而提高成交量,仍会选择参与。所以,商家的决定仍可归于纯商业决定,而无法将其定义为排除了商家的自由定价权,进而无法根据“限制主要权利”或“不公平”来认定其无效。由此可见,契约角度下该等行为属于合法。

  《反垄断法》第17条禁止具有竞争关系的经营者达成固定商品价格的垄断协议。这类横向垄断协议行为,早先较常出现在行业协会组织的协同一致行为里。随着技术进步,可以轻易实时爬取其他竞争平台公开的商品销售数据,如果多个平台与商家签订跟价协议,客观上是一种算法合谋,形成了协同所有竞争平台统一价格的后果。这一行为如果涉及到的是同一个主体在不同平台自行销售的商品统一价格的问题,则尚属正常合法范畴,但如果涉及到的是不同主体的销售行为,则平台的行为实质上帮助具有竞争关系的经营者做出一致协同行为,当不同平台同时发起跟价活动的时候,客观上就形成了价格同盟。

  再看《反垄断法》第22条,禁止具有市场支配地位的经营者利用数据和算法、技术以及平台规则等,没有正当理由“在交易时附加其他不合理的交易条件”、“拒绝与交易相对人进行交易”。平台在某细分相关领域占据市场支配地位,其剥夺商家的自由定价权,令其必须做到全网最低的行为是否属于“附加不合理的交易条件”?或如果商家同意该条件就能获得额外流量,是否属于“正当理由”?再者,当几乎所有的商家都迫于其市场支配地位而参加该活动,不参加就实质上失去了正常流量,是否等同于“商家被迫接受不竞争”?如果商家不参加活动,相当于因为流量缺失而减少交易量,对于根据销售额收取费用的平台来说是否属于变相“拒绝交易”?

  之所以提出上述疑问是因为是否违法不能仅就法条字面文义得出结论,需要根据具体情况分析判断。笔者认为,如果单个平台偶然发起比价活动,很难产生协同效应,较难认定为附加不合理的交易条件,对市场竞争秩序的负面影响较小。但如果多个平台同时发起活动,或者是具备市场支配地位的单个平台经常性或连贯性进行促销活动,则显然限制了竞争。商家被迫放弃在其他平台经营的机会(只在意价格的消费者不会选择在更贵的平台消费),随之商家在该平台内的议价能力和盈利空间都降低,寡头平台愈来越强、最终形成绝对垄断局面。

  除了受上述反垄断法规制的可能,同样可能落入反不正当竞争的规制内。根据现行《反不正当竞争法》,该行为不落入任何一个规制行为。但2024年12月送审的《反不正当竞争法》(修订草案)第14条明确禁止平台经营者强制平台内经营者按照其定价规则,以低于成本的价格销售商品,扰乱公平竞争秩序。该条的判断逻辑为:平台经营者强制平台内经营者按照其定价规则销售商品,只有达到了低于成本的程度,才能被视为不正当竞争;存在容忍定价限制的空间。2024年9月实施的《网络反不正当竞争暂行规定》第24条4规定,禁止平台经营者利用服务协议、交易规则对平台内经营者的交易、与其他经营者的交易,进行不合理限制或者附加不合理条件,比如对商品价格进行不合理的限制。该条规定所规制的行为一定程度上接近反垄断法内关于垄断协议的规定,但同样的,跟价行为或前述的完全由系统确定价格的行为,是否属于不合理的限制,又或者反不正当行为中对“不合理”的判定是否会比反垄断法里对“不合理”的判断标准更宽松,目前没有明确的条文或处罚案例可供参考。因此,从现有法律规定中,并不能直接得出跟价行为是否合法的结论,实践中非常考验执法智慧。

  在民法体系下,消费者权利保护是通过合同、侵权等规则直接实现的;而竞争法则通过维护市场竞争秩序,间接保护消费者利益。两者在保护消费者方面存在功能互补,但立法目的和调整路径存在差异。那么跟价行为,究竟是保护了消费者利益,还是损害?

  笔者认为,表面上来看,平台要求商家保持一致低价,是有利于消费者的行为,消费者短期内能享受到低价红利。但实际上,当平台互相竞争时,会通过不定时发放补贴使商品在平台内的销售价格更优惠,从而惠及消费者。如果一个平台通过签订跟价协议限制商家在其他平台上的销售价格,就会导致四种局面:①商家直接离开提出跟价要求的平台;②商家不离开,但因经营成本增加,商家通过降低产品成本维持利润;③商家不离开,商家抬高商品售价,平衡价差;为防止流失商家,发放补贴的平台选择不再补贴、不再参与价格竞争;④为了降低成本,商家“二选一”放弃某一平台。

  假设跟价是平台偶然为之,那么商家一般会倾向于接受承担额外成本,消费者得利,市场有活力有竞争。其次,笔者认为没有哪个平台会采取损害自身利益的行为。提出跟价要求的平台,大概率不担心商家会离开该平台,因为它大概率会是一个在一定前提条件下具备一定市场支配地位的主体。另一种情况,平台经常性、持续性提出跟价要求且其具备一定市场支配地位,那么后果就是前述局面②:商家生存力下降、产品质量下降,消费者不再能获得优质商品;局面③:商家抬高商品价格或者竞争平台不再补贴,直接影响消费者的利益;局面④:打击竞争平台,使其退出竞争,形成“强者愈强”的寡头格局。此后,平台不再有动力做促销,正常的市场竞争活力消失,最终消费者福利实质性下降。

  而关于竞争秩序,“美国联邦贸易委员会(FTC)2023年9月对亚马逊提起的反垄断诉讼案”中,起诉书关于“竞争损害”的理由具有很好的借鉴作用:“亚马逊的反折扣措施导致其竞争者无法通过更低的价格吸引消费者,从而无法通过网络效应和规模经济与亚马逊展开竞争。”;“亚马逊的垄断行为人为地增加了第三方商家的销售成本从而抬高了产品价格,限制了商家多渠道销售的能力和动机,使得消费者无法获得最优惠的价格。如果没有亚马逊的限制,第三方商家可以更容易地通过多个渠道或平台以更低的价格向消费者销售。亚马逊的竞争对手同时可以通过吸引更多的第三方商家入驻其平台来进行扩张,并为消费者提供更多选择。”5

  综上,长期看来,跟价协议短期看有“消费者购买到更低价的商品”的作用,但长此以往商家会通过降低商品/服务质量的模式节约成本,最终加剧劣币驱逐良币现象。因此,跟价机制在实际实施过程中,其实有很大可能造成损害消费者权益与市场竞争的后果。

  市场监管总局在2025年两会期间明确将整治“自动跟价”“全网最低价”等现象,将出台措施要求平台规范促销行为,保障商家自主经营权6。在该监管动向下,可从以下几个方面进行细化监管方向:

  明确平台对价格的不合理限制包括哪些,比如:强制商家以低于成本价销售;通过算法或规则剥夺商家对核心商品定价的最终控制权(如平台绕过商家擅自修改价格或强制全网最低价);以限制流量、下架资源位等手段变相胁迫商家接受价格干预;区分“建议性价格调整”与“强制性价格控制”(如开启跟价后无法关闭),前者需保留商家自主确认权,后者应被禁止。对高频发起跟价活动、占据细分市场主导地位的平台,要求其承担更严格的合规义务,避免滥用市场优势地位形成“隐性价格同盟”。

  政府部门可要求平台分配流量综合考虑商品质量、服务评价、物流速度等核心因素,禁止将跟价商品作为凌驾于质量、服务之上的流量扶持判断因素。要求平台对流量分配的决策逻辑(如竞品数据来源、调价触发阈值)、参数、算法进行说明,通过前述数据透明化,审视合理性。必要情况下,可引入外部评估机构对流量算法进行评估,确保符合监管要求,防止流量支持表面上是正向积极的,但实际对没有参加活动的商家形成了搜索降权、资源位屏蔽等流量限制的惩罚效果。例如,在《数字服务法》下欧盟要求大型在线平台和在线搜索引擎定期提交算法风险透明度评估报告。7

  也可以参考美国FTC诉亚马逊案中“反折扣措施损害竞争”的论证逻辑,将平台通过跟价机制限制商家多渠道定价自由的行为纳入反垄断审查范围。平台间是否因跟价机制形成价格趋同,削弱市场多样性。

  监管机关可综合评判相关市场主体是否占据支配地位、组织专家通过经济模型从数据、算法、选择多样性等多维度进行竞争损害评估,对具体行为是否损害市场自由竞争秩序进行分析。也可对涉及跟价活动的商品质量、宣传合法性加大执法力度,倒逼平台优化规则,给商家预留合理的利润空间。邀约相关市场主体、法律专家开设专题研讨会,对如何改善提出切实可行的建议。

  “跟价”争议的本质是平台技术发展对传统法治法规的挑战。未来监管可能更需通过“主动监管”来实现动态制衡,推动平台从“管理者”转型为“治理参与者”。唯有在技术创新与法律规制之间找到平衡点,才能实现数字经济的高质量发展。

  1.《***“自动跟价”服务协议(V1.1 发布日期:2024年6月20日)》1.2商家知悉并确认,在大型电商促销活动期间(如618大促期间、双11大促期间),系统可能不支持关闭本服务。除前述情况、本协议/相关活动页面另有说明外,商家可至商家管理后台【店铺营销-营销活动】随时终止本服务。

  3. 对应条款:本协议生效后,甲方动态调整后的商品普惠券后价不低于【甲方动态调整时】的合作商品普惠券后价(甲方动态调整的优惠金额不计入)的一定比例,且甲方应在授权优惠额度内调整优惠金额。

  4. 第24条平台经营者不得利用服务协议、交易规则等手段,对平台内经营者在平台内的交易、交易价格以及与其他经营者的交易等进行不合理限制或者附加不合理条件。主要包括以下情形:(一)强制平台内经营者签订排他性协议;(二)对商品的价格、销售对象、销售区域或者销售时间进行不合理的限制;(三)不合理设定扣取保证金,削减补贴、优惠和流量资源等限制;(四)利用服务协议、交易规则对平台内经营者的交易进行其他不合理限制或者附加不合理条件。当平台经营者强制平台内经营者。

  这是一篇兼具理论深度与实践价值的法律评析,其核心围绕电商平台“跟价机制”的合法性展开多维度探讨,逻辑清晰且论证严谨。以下从三方面简评其亮点与启示:

  文章以平台强制商家参与“全网最低价”活动为切入点,揭示了算法技术对传统商业规则的冲击。通过具体案例生动呈现了平台自治权扩张与商家权益、市场竞争之间的张力。这种从微观操作机制到宏观竞争秩序的分析路径,使抽象法律问题具象化,增强了论证说服力。

  契约维度:深入探讨格式条款效力,指出商家“自愿”表象下的实质不平等,但亦承认司法对商业决策的谦抑性,体现了平衡思维。

  竞争法维度:结合《反垄断法》与《反不正当竞争法》,剖析跟价行为可能构成的算法合谋、滥用支配地位或不合理限制交易,并敏锐指出执法标准模糊的困境。尤其值得关注的是对2024年《网络反不正当竞争暂行规定》第24条的援引,点明其对“不合理限制”的规制潜力。

  消费者与市场秩序:辩证分析短期低价红利与长期质量下降、竞争萎缩的悖论,引用FTC诉亚马逊案强化论证,凸显竞争法“保护竞争而非竞争者”的核心逻辑。

  提出的监管细化方向(如界定不合理干预、算法透明化、动态评估),既呼应了市场监管总局2025年整治动向,又借鉴了欧盟《数字服务法》的透明度要求,具有实操参考价值。结语部分将问题上升至“技术发展与法治动态平衡”的高度,升华了讨论格局。

  改进空间:若能补充国内外司法案例的对比分析,或可进一步丰富比较法视角。总体而言,该文为平台经济中的竞争合规提供了重要思考框架,对立法、执法及企业实践均有启示意义。

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关键词:爬虫数据分析

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