价格歧视

摘要： “大数据杀熟”垄断行为是指具有市场支配地位的经营者利用信息不对称态势而实施的歧视性差别待遇行为。尽管反垄断规制方式是有效消除平台经济领域“大数据杀熟”垄断行为的制度性工具,但这一源于工业经济时代的规制方式亟待优化与补正。具体而言,反垄断执法机构有必要依据“单边相关市场”“双边或多边相关市场”“横跨多元相关市场”的不同场景,分别厘定平台企业市场支配地位的认定标准。在此前提下,反垄断执法机构应当设定系统化的正面清单、负面清单与存疑清单,从而清晰划定“大数据杀熟”行为合法与否的界限,提升平台经济领域反垄断执法效率,并为平台企业提供细化的反垄断合规指南。此外,反垄断执法机构亦有必要细化区分“大数据杀熟”垄断行为的不同子类型,设定类型化规制机制,并构建多部门信息共享机制与协同执法机制,以强化对于“大数据杀熟”垄断行为的及时性与动态性监管。

摘要： 伴随大数据挖掘技术的迅猛发展,市场出现了新的生机与活力,但大数据“杀熟”现象也日益严重,电商平台通过大数据垄断,实施差别定价获取超额利润,不仅侵犯了消费者权益,也不利于市场长久健康的发展。文章分析了大数据“杀熟”的实质,进一步分析了其产生的根源,认为应该从政府、行业、商家、消费者等层面构建治理大数据“杀熟”的完整路径,才能从根本上遏制大数据“杀熟”事件的频发,保障消费者合法权益。

摘要： 个性化定价是电商平台借助数据和算法、针对个体消费者实施的价格歧视行为,在外观上趋于隐蔽性、复杂性和动态性。个性化定价行为会侵害消费者作为市场参与者的权利和引发公平正义之隐忧的反竞争效应。因此,要对个性化定价行为的违法性进行界定:一方面,数据和算法的使用方式决定个性化定价行为的违法性;另一方面,平台规模影响个性化定价行为的危害效果。有鉴于此,应当通过增强平台企业合规和消费者维权意识限制数据与算法的滥用,并通过《反垄断法》的宏观规制以及反垄断执法机构的积极监管对大型电商平台滥用垄断行为进行规制。

摘要： 算法技术的发展在消费领域最突出的表现就是电子商务平台以互联网为依托,通过收集和跟踪消费者的数据信息,以算法进行自动化决策。通过“信息画像”,对消费者进行深度细分,以特定推送和差异化定价的方式对消费者实施差别待遇,从而实现盈利目标最大化。算法价格歧视的类型主要表现为大数据杀熟、动态价格歧视、有区别的发放优惠券等,其产生的原因主要是由于数据和算法本身不具有中立性或者隐含错误、被人为操控等,侵害了消费者的公平交易权、知情权和个人信息受保护权。应从算法设计、政府监管、社会监督等方面展开多元共治,其中的核心是法律层面的规制。

摘要： 本文对平台的个性化定价问题进行了探讨。本文认为,个性化定价是价格歧视的特例,在现实当中,它会产生多种效应,其对于社会福利的影响是不确定的。因此,在评估价格歧视的影响时,我们应该考虑多种因素,综合分析多种效应。在对相关的理论研究成果进行回顾的基础之上,本文给出了一个分析个性化定价的经济分析框架,并对个性化定价的反垄断规制问题进行了讨论。

摘要： 为规范互联网信息服务算法推荐活动,维护国家安全和社会公共利益,保护公民、法人和其他组织的合法权益,国家网信办、工信部、公安部、市场监管总局联合发布《互联网信息服务算法推荐管理规定》,自3月1日起施行。近年,一些经营者通过大数据收集用户的资料,根据客户的喜好有针对性地进行营销,对不同群体进行差别定价,实行"价格歧视"。

摘要： 互联网平台公司凭借算法技术收集、处理消费者的数据,判断或预测消费者支付能力和购买意愿,对不同消费者实行差异化的价格计划。该行为符合《反垄断法》第17条有关差别待遇行为的规定。但是,结合市场支配地位、行为导致的竞争效果以及合理抗辩理由等因素,对于算法个性化定价行为不能一概而论地适用反垄断法。对于算法个性化定价行为,应进行类型化认定,分为通过交易行为定价和通过身份属性定价。针对算法个性化定价的不同类型,执法机关需要正确认识其本质,即算法个性化定价属于二级或三级价格歧视,并以比例原则为指导思想,构建竞争限制程度、消费者利益影响程度、社会整体利益影响程度的违法性认定标准。

摘要： 数字平台凭借数据与技术优势对消费者实行差异化定价,本质上一种价格歧视。数字平台差异化定价表现出不同于传统线下交易的新特点,给现行法律规范体系带来新的挑战。针对我国实体法供给不足、诉讼主体缺位、举证责任过于严苛、算法权力规制空白等问题,为维护消费者合法权益与社会公共利益,可从加强实体法供给,严格信息处理行为、赋予消费公益组织公益诉讼权、在特定条件下采用举证责任倒置、建立严格的算法权力规制制度等方面入手,对数字平台差异化定价的泛滥趋势予以严厉控制。

摘要： “大数据杀熟”行为究其根本是平台经营者通过算法滥用行为,违法地收集消费者在交易活动中留下的个人信息,并通过对海量数据的分析,达到对消费者将来发生的消费行为进行预测并对其进行差别定价,或对消费者存在潜在兴趣的产品进行有针对性的推送。为此,对“大数据杀熟”现象进行规制显得十分迫切。在法律层面,设立有效的法律监管体制、高效的执法机构、明确相应监管主体。在科技层面,运用“高科技”制裁“大数据杀熟”,加快反算法平台的开发与运用,以保证互联网经济秩序的顺利运行,塑造更加良好的互联网经济秩序。

摘要： 捆绑折扣销售是餐饮、旅游、电信、电商等领域经营者广泛运用的一种促销手段。它能为经营者节约成本,同时方便购买者,普遍被认为是一种有利于购买者的价格竞争行为。但是,当垄断性产品与竞争性产品进行捆绑时,其隐性垄断的违法性常常被提起,此类行为扰乱了市场竞争秩序,损害了竞争对手及消费者利益,有必要予以反垄断规制。然而,因其实施主体、捆绑模式、行为类型等复杂多样,且与搭售、掠夺性定价、价格歧视等违法行为的关联度极高,故对该类行为的反垄断规制存在一定难度。建议秉持开放、多元、审慎规制的理念,将掠夺性定价作为捆绑折扣的基本认定路径,同时采用比对积极效应与消极效应的方法来检验该类行为的排除、限制竞争效果,主张设置安全港规则给执法者与经营者提供一个违法与否的可预判路径,达到合理、有效规制之目的。

摘要： 网络团购是指借助互联网平台，将因相同亦或不同需求而对同一商品产生购买意愿的相同或不同地区消费者组织起来,形成团体,共同购买,享受集团采购价,共同维护权益的全新消费模式。价格歧视是指厂商向不同的消费者，以不同的价格出售完全相同的产品。社会福利是消费者剩余与生产者剩余之和。因此消费者剩余与生产者剩余是衡量全社会福利水平的重要指标,即消费者剩余+生产者剩余=社会总剩余.网络团购中一级价格歧视表现——个人化定价；网络团购中二级价格歧视表现——版本划分定价;网络团购中三级价格歧视表现——群体定价.因此,研究网络团购中价格歧视的表现及其对社会福利的影响分析就十分有意义。

摘要： 在技术经济飞速发展的今天,新药的开发与普遍使用已成为医药产业发展的新动力,政府对药品的专利保护意识也不断加强。但是,由于各国研发新药的能力和国民的需求模型不同,制药集团一般采取价格歧视等政策回收惊人的药物研发成本以继续创新。然而,在此过程中常出现专利药品平行进口等现象,本文就用价格歧视理论的经济学分析方法,剖析了这种现象的原因和影响。

摘要： 将网络外部性同顾客选择与产品差异化理论结合,通过构建扩展的豪泰林模型研究了网络外部性对市场绩效与企业竞争策略的影响。研究表明：网络产品差异化竞争遵循"最大差异化"原则,当某种网络产品成为主流化产品时,将比非主流化产表现出更强的网络外部性,并且价格和厂商利润均高于非主流化产品。最后,对网络产品歧视价格与单一价格进行了比较研究。表明企业通过价格歧视可以缓解网络外部性对企业利润造成的压力,但不会导致社会福利水平的变化。

摘要： 本文基于完全信息静态模型，对居于竞争状态下的两厂商在线性需求甬数和线性成本函数下，面对两个子市场使用二度价格歧视方法的定价行为进行了研究，讨论了在各个子市场进行三段分段时厂商的最大化利润问题，给出了两厂商在两个市场实施三段分段定价时的最优销售量，最优价格及最大利润等若干结果，进而得出了在三度价格歧视中引入二度价格歧视所获得的利润是绝对高于只进行三度价格歧视所获得的利润的重要结论。

摘要： 资费套餐已经成为电信运营商市场竞争的常用手段，但是如何科学的评估现有套餐并进行有效管理是值得研究的课题。本文阐述了宁夏移动运用三级价格歧视的战略定价方法，建立资费套餐评估模型的方法与过程。

摘要： 利用Hotelling模型的框架,构造出基于消费者购买历史的歧视定价模型,来考察市场力量存在差异的双寡头厂商A、B的定价策略.依据消费者第一次购买时的选择,两厂商均可在消费者第二次购买时进行歧视定价.但是,与两厂商均无法实行价格歧视的情形相比,这种歧视定价使每位消费者的福利增加,而使每个厂商获得的利润降低.

摘要： 研究信息产品的歧视定价问题。基于信息公开度参数和信息产品的不同版本划分在实现第二类价格歧视定价的同时，借助于消费者偏好参数的不同含义实现了第一类和第三类价格歧视，从而实现信息产品三类歧视定价的统一。在考虑到信息产品的网络效应时，理性的信息提供商采取忽视信息产品边际成本的歧视定价方式可以达到自身收益最大化。

摘要： 输电服务的科学定价一直是电力市场需要解决的重要问题之一,随着电力体制改革和电力市场建设发展的深入,输电与配电侧的放开和引入投资逐渐被提上日程,如何有效率地在电网营运中赢利并收回成本,也是输电服务定价的作用和意义所在.文中提出在输电服务定价中引入次优定价和歧视性定价方法,针对电力用户的不同需求弹性和支付意愿对输电服务采用不同的价格,可以有效解决电力系统建设中输电网建设的一系列相关问题,同时对电力网络安全稳定总是以及传输阻塞问题的解决都具有积极的作用.

摘要： 作者在半年时间里两次调查北京西单科技广场的手机摊位,研究了市场中不同消费者和销售商个体的行为选择,揭示了信息不对称条件下的市场失灵,并进一步探讨其发展趋势.最后结合与阿克洛夫旧车市场的比较,就经典理论中的自由市场有效性命题和理性经济人命题进行了进一步的讨论。

摘要： 作者在半年时间里两次调查北京西单科技广场的手机摊位,研究了市场中不同消费者和销售商个体的行为选择,揭示了信息不对称条件下的市场失灵,并进一步探讨其发展趋势.最后结合与阿克洛夫旧车市场的比较,就经典理论中的自由市场有效性命题和理性经济人命题进行了进一步的讨论。

摘要： 本公开涉及一种抵抗联邦学习中歧视传播的节点模型的更新方法，上述方法包括：获取数据节点对应的节点模型；计算数据节点的训练数据对应的类别特征分布均值和数量比率，根据节点模型、类别特征分布均值和数量比率，计算分布加权聚合模型；根据节点模型和分布加权聚合模型计算数据节点对应的正则化项；计算数据节点对应的类别特征分布方差，根据类别特征分布均值和类别特征分布方差，使用跨域特征生成器计算数据节点所需的特征分布层面对应的类别均衡补充项；根据分布加权聚合模型、正则化项和类别均衡补充项更新节点模型。采用上述技术手段，解决现有技术中，缺少解决联邦学习中歧视传播的方案的问题。

摘要： 一种改善离子迁移谱中BN门歧视效应的离子门控制方法，包括：在第一预设时间间隔内，在第一组电极上施加第一电压，在第二组电极上施加第二电压；其中第二电压高于第一电压且两者的电压差为刚好使离子全部不能通过的临界关门电压差；在第二预设时间间隔内，在第一组电极与第二组电极上施加相同大小的电压，使离子能正常通过离子门；在第三预设时间间隔内，在第一组电极上施加第三电压，在第二组电极上施加第四电压；其中第三电压高于第一电压，第四电压高于第三电压且两者的电压差为刚好使离子全部不能通过的临界关门电压差。通过控制BN门的两组电极的电压在三态下随时间做周期性变化，实现了减轻离子门歧视性的同时提高了离子迁移谱仪的分辨率。

摘要： 本发明公开了一种歧视性第二价格拍卖在P2P VOD激励机制中的应用方法，其主要是将歧视性的第二价格拍卖算法应用在P2P流媒体点播中的激励机制中；主要包括：(一)、歧视性对各个节点的影响；(二)、第二价格拍卖在节点中的应用；(三)、拍卖机制在拍卖节点中的应用；(四)、拍卖节点中的带宽分配规则；(五)、拍卖节点中的要价机制的设置；(六)、竞标节点的竞标估价；(七)、竞标节点的数据库请求策略几个方面。在歧视性第二价格拍卖中节点被分为拍卖节点和竞标节点，节点同时担任两种角色，既接受邻居节点的竞标，同时可以向其他节点提出竞标。

摘要： 本发明提供可以在设置电子货架标签的场所变更电子货架标签的显示的电子货架标签系统、商品价格管理装置、便携式终端装置、电子货架标签装置、商品价格管理方法、商品价格更新方法、商品价格管理程序及商品价格更新程序。便携式终端(105)从货架标签(104)中读取其识别信息，向通信控制器(102)发送输入本身的商品的价格信息和货架标签(104)的识别信息。通信控制器(102)将货架标签(104)的识别信息和价格信息关联存储，将与和接收的识别信息相同的识别信息关联的价格信息更新成为接收的价格信息，向货架标签(104)发送更新后的价格信息。货架标签(104)显示接收的价格信息。

摘要： 本发明提供一种价格设定辅助系统，其对产品或服务的价格设定提供辅助的价格设定辅助系统，其中，将表示与该产品或服务相关的知识财产的价值的信息与价格计算结果一起显示。

摘要： 提供电子价格提示系统、装置以及方法，该电子价格提示系统、装置以及方法在通过混沌加密方法来以电子方式提示价格时，通过便携电话等便携型终端装置简便地取得价格信息。电子价格提示服务器具备：密钥记录单元，其将固有地分配给多个用户终端的识别符、或其计算值作为各用户的密钥相关联起来记录；加密单元，其通过混沌加密方法生成加密数据；价格数据记录单元，其将加密数据与对应的产品以及用户相关联起来记录；检索单元，其响应来自用户终端的请求，检索对应的加密数据并读取；以及发送单元，其向用户终端发送其结果。另一方面，用户终端上具有：解密单元，其使用从识别符值读取单元读取的识别符值对接收的加密数据进行解密并生成原来的价格数据；以及显示单元，其显示被解密的该价格数据。

摘要： 本发明公开了一种基于可解释模型的文本歧视性样本检测生成系统与方法，该方法分三步对文本分类集中包含潜在的歧视性的种子样本进行定位，并检测和生成大量生成歧视性样本：首先通过知识图谱构建给定敏感特征集中所有敏感特征的对应词库和扰动词库；其次，从文本数据集中随机选择一部分样本通过可解释模型得到其Top‑k的重要特征，通过匹配敏感词库选择种子样本；最后通过遗传算法从种子样本中检测出歧视性样本，并生成大量的歧视性样本来重新训练模型，消除模型的歧视性。

摘要： 本公开涉及一种抵抗联邦学习中歧视传播的节点模型的更新方法，上述方法包括：获取数据节点对应的节点模型；计算数据节点的训练数据对应的类别特征分布均值和数量比率，根据节点模型、类别特征分布均值和数量比率，计算分布加权聚合模型；根据节点模型和分布加权聚合模型计算数据节点对应的正则化项；计算数据节点对应的类别特征分布方差，根据类别特征分布均值和类别特征分布方差，使用跨域特征生成器计算数据节点所需的特征分布层面对应的类别均衡补充项；根据分布加权聚合模型、正则化项和类别均衡补充项更新节点模型。采用上述技术手段，解决现有技术中，缺少解决联邦学习中歧视传播的方案的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于个体实例对的深度学习模型去偏方法，通过定义深度学习模型偏见，选择原始数据集，进行数据预处理，生成个体歧视实例对，定义偏见指标函数，构建深度学习鲁棒性模型，将个体歧视实例对输入深度学习鲁棒性模型进行微调训练。本发明方法通过一种新的个体实例对生成的数据增强的方法解决了深度学习模型的公平性问题。本发明定义了一种新的偏见指标函数克服了现有评价指标对不同数据集具有功能不通用问题的缺陷，即单独使用某一偏见指标针对多个不同数据集的衡量结果可能不具有评判性。本发明提出了一种新的将对抗训练融入到微调训练中的方式，可以通过微小的再训练量达到较好的去偏效果。

摘要： 本发明涉及一种无歧视的蛋白质热稳定性分析方法用于筛选与配基分子有相互作用的靶蛋白。取蛋白质样品，分别加入和不加入配基分子进行孵育后，进行加热，分离上清液进行酶解和定量蛋白质组学分析，计算配基组和空白组的蛋白质定量结果的差异筛选出配基靶蛋白。本发明只在绝大多数蛋白质的热稳定性有较大变化的温度点进行实验，省去了对配基分子靶蛋白鉴定没有意义的温度点，直接计算配基组和空白组的蛋白质的差异而不去拟合曲线计算ΔTm，更加直观地反映出靶蛋白在加入配基组质和空白组的蛋白质热稳定性的不同，也可以避免很多具有不规则熔化曲线的靶蛋白因无法计算ΔTm而被遗漏，适用于所有对热有响应的蛋白质，提高了靶蛋白鉴定的覆盖度。