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实时动态调整技术影响市场价格波动。互联网平台企业通过嵌入算法系统，可实时监测市场环境变化，如竞争对手价格、库存情况、用户流量等，据此快速调整自身定价。这种高频次、自动化的价格调整机制使市场价格变动呈现出非连续性和不可预测性。比如，2025年“双11”电商促销期间，有消费者反映，其将心仪已久的冰箱加入购物车，半小时后刷新页面，发现产品价格涨了200元，正当其向同事感慨这种“瞬时调价”的离谱时，对方随手掏出手机查询同款产品，显示购买价格又低了50元。当下，机器学习模型已能通过实时分析用户画像与市场竞争数据，实现毫秒级的动态调价，这使得消费者难以形成稳定的消费预期，也削弱市场调节价格的自发平衡功能。
个性化定价策略引发市场定价碎片化。算法系统通过收集海量用户数据，如历史行为、地理位置、设备信息等，可以精准识别消费者的价格敏感度、支付意愿及需求弹性，从而对同一商品或服务设定差异化价格，形成“大数据杀熟”“价格歧视”等现象。这种定价策略通过算法的隐蔽操作，将消费者分割为不同价格接受群体，偏离传统经济学中在同一市场、同一时间点，同一种商品只应存在一个均衡价格的价格同一性法则，从而削弱价格作为市场信号的功能，使供需关系难以通过价格有效传导，加剧市场定价失序。
重构市场竞争格局间接影响定价秩序。互联网平台企业利用算法系统在优化自身定价策略的同时，可监测并响应到竞争对手的定价行为，进而可能通过算法间的交互作用形成隐性价格协同。比如，多个平台企业若采用相似的算法逻辑，可能在缺乏明确协议的情况下，通过价格数据的相互感应和自动调整，使价格逐步趋同或默契共谋。这种由算法驱动的“价格合谋”现象，突破了传统价格串通的认定边界。此外，头部平台企业可凭借数据积累、算力优势和用户黏性等快速捕捉并放大市场机会，中小商家则因数据壁垒难以公平竞争，这导致市场集中度不断攀升，价格形成机制呈现垄断倾向。
平台经济的竞争逻辑与传统市场理论出现一定脱节。传统价格理论强调成本导向、需求弹性与竞争态势的综合作用。其中，生产成本构成价格形成的基准框架，市场需求波动与市场结构的差异决定了价格在基准之上的溢价空间，基本原理始终是围绕价值规律与市场供需平衡展开，这种静态分析模式在传统零售与制造业中具有较强的解释力。随着平台经济的兴起，算法推荐技术通过实时数据抓取用户画像，实现了对传统价格形成要素的自动化整合与瞬时调整。这彻底重构了价格形成的信息环境与驱动力，使价格形成机制从线性过程演变为多维动态系统，传统的价格竞争也由此演变为算法层面的系统性博弈。
平台逐利的运作模式是定价失序的制度性根源。平台作为市场规则的制定者与执行者，其算法系统不仅承担着价格形成功能，更通过流量分配、信用评价等机制构建起市场准入壁垒。这种权利结构颠覆传统价格理论中市场主体的平等地位，使平台能够通过“算法黑箱”实施隐性价格操纵。比如，有的平台通过推荐算法对特定商品进行流量倾斜，实质上形成了对市场价格的间接干预，这种干预手段相较于传统垄断行为更具有隐蔽性和复杂性。此外，平台间的“数据割据”现象与算法竞争也可能割裂定价体系，使同一商品在不同平台可能呈现显著价格差异，破坏市场统一性与价格传导效率。
监管的滞后性与执行难度放大了定价失序问题。算法驱动下动态定价的瞬时性和隐蔽性，使得传统价格监测手段难以有效捕捉违规行为，监管机构在取证、溯源和判定违法性方面面临技术难题。同时，算法的复杂性也使得“算法歧视”与“合理定价策略”的界限难以界定，导致法律适用标准模糊。此外，与“数据割据”相反，跨平台的数据共享与算法协同又可能形成新型市场支配行为，现有监管框架对这类垄断形态尚缺乏针对性规制工具。监管体系的更新速度与技术发展的不平衡，使得算法推荐引发的定价失序问题往往难以及时得到治理。
完善法律法规与监管体系。2022年6月修正的反垄断法、2025年7月向社会公开征求意见的价格法修正草案，都增加了适用于算法推荐场景的特别条款，其基本原则和构成要件为处理相关定价失序问题提供了框架依据。2022年3月起施行的《互联网信息服务算法推荐管理规定》，则通过明确责任主体、设定行为规范和强化用户权益保护，构建了多维度的治理框架。但现行法律法规仍存在一定的局限性，如对“不合理差别待遇”等违法行为的界定较为原则性，缺乏具体量化标准，在实际执行中可能因“算法黑箱”导致监管滞后或执法困难。此外，算法模型的合规性往往依赖服务提供者自我审核和公示，但算法模型的动态迭代和复杂性可能使内部审核流于形式，难以有效识别隐蔽的价格操纵行为。应构建跨部门、跨领域的协同监管体系，通过定期发布算法定价风险预警、制定行业标准、开展联合执法等方式，形成覆盖事前审查、事中监测、事后惩戒的全链条监管网络。需要注意的是，完善法律法规体系既要体现刚性约束，也要注重对技术创新进行包容。可以通过建立“合规指引+负面清单”的双轨制监管模式，实现技术创新与市场公平的良性互动。
优化算法推荐技术。技术改进方向应聚焦系统性提升算法的透明性、可解释性与公平性约束，通过优化技术架构增强价格生成机制的可控性。其中，构建算法推荐的透明化框架是基础，提升算法的可解释性是关键技术，将市场公平性指标纳入算法优化体系是内在需求。要通过设置约束条件，避免算法在追求短期收益最大化时引发价格恶性竞争；通过对用户数据进行脱敏处理，减少算法对消费能力、地理位置等敏感特征的过度依赖，防止价格歧视行为。最终，通过技术改进与制度设计的协同推动，构建起算法推荐与定价机制良性互动的生态系统。
加强行业自律与公众监督。行业自律的关键在于通过行业组织制定技术标准与伦理规范，引导平台企业在算法设计与应用中内化定价公平原则。同时，行业内部通过跨平台协作机制，共享典型违规案例与合规经验，形成对算法滥用的集体性防范。这种基于行业共识的自我约束机制，既能避免传统行政监管的滞后性，又能在技术创新与市场秩序之间建立动态平衡。此外，公众监督是市场治理的重要补充，通过社会力量可以倒逼平台提升定价透明度与责任意识。但公众监督的深度受限于对技术的认知与参与能力，平台要建立方便快捷的“定价异议投诉通道”，及时发现和纠正算法定价失序问题，并为算法优化积累一线数据。
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