邹开亮 彭榕杰：大数据“杀熟”的法律定性及其规制 | 金融经济202007

【副标题】基于“算法”规制与消费者权益保护的二维视角

【作者】邹开亮；彭榕杰 （华东交通大学副教授；华东交通大学硕士研究生）

【来源】北大法宝法学期刊库《金融经济》2020年第7期（文末附本期期刊法学要目）。因篇幅较长，已略去原文注释。

内容提要：算法是大数据时代处理海量数据的必由之路。在商业领域，消费者日益感受到算法对日常生活的全面“渗透”和个人权利的隐形“侵蚀”。大数据“杀熟”是算法叩开消费者权利之门的“急先锋”，也是算法权力异化下消费者剩余的“榨汁器”；在引发商业信任危机的同时，滋生消费者选择疑虑，须引起高度重视。大数据“杀熟”是平台商家以数据和算法优势，将经济学上“一级价格歧视”现实化的表现，在法律价值判断上具有“价格歧视”的外在表象，但本质上应定性为“价格欺诈行为”。规制大数据“杀熟”，在策略上可采取“加强算法规制”与“强化消费者权益保护”的二元结合模式：即在防范层面，建立“算法审计员”与“大数据局”里应外合的监管机制；在救济层面，畅通《价格法》与《消法》衔接互动的消费者权益保护路径。

关键词：大数据“杀熟”；价格欺诈；算法规制；消费者权益

引言

随着信息技术的跨越式发展，数据收集与存储成本快速下降，人们使用的数据集之规模呈指数级增长，算法应时而生地成为人们处理和利用大数据的不二之选，人类快步跨入算法时代。从个体化新闻推送到动态化定价算法、从搜索引擎的网页排名到汽车工业的自动驾驶、从社会治理的风险预测系统到法律适用的智能辅助系统，得益于巨大资金和人力投入的支撑，算法正以其特有的“处理海量数据的机器优势”“基于复杂算法生态的架构优势”和“对社会权力运行的嵌入优势”，在文化、经济、社会乃至行政、司法等诸多领域“大显身手”，并俨然形成一种新型权力形态：算法权力。事实上，算法在降低市场进入门槛、提高商业竞争效率、助力社会和谐治理、推动司法文明正义等方面确实有着广阔的“用武之地”；但与此同时，受算法开发者或运用者的“技术误差”或“价值偏差”影响，尤其是具有自主学习机能的智能算法在决策过程中形成的“算法黑箱”，具有“工具理性”的算法一旦被滥用，极有可能演变成一种给个体和社会带来广泛危害的“数学杀伤性武器”（Weapons of Math Destruction）。其中，在个体消费领域，大数据“杀熟”就是算法叩开消费者权利之门的“急先锋”。

一

问题缘起：认真对待基于算法的大数据“杀熟”现象

2017年12月29日，网友“廖师傅廖师傅”在微博中晒出自己被大数据“杀熟”的两次经历；此后，“@Eric Tsui”等网友也纷纷爆料被“杀熟”的经历，大数据“杀熟”迅速成为人们关注和讨论的社会热点。

（一）技术视角下的“数据操控”：算法权力异化与榨取全部消费者剩余

根据相关报道，大数据“杀熟”通常可描述为平台商家根据对消费者个人消费偏好数据（包括但不限于价格耐受度、支付能力、选择偏好、家庭构成、网站或APP页面停留时间、地理位置甚至所用设备等）的收集、检索、分析与挖掘，运用特定算法对消费者进行“精准画像”，最终实现“千人千面”的个体化定价行为。因其同时利用了消费者对平台的信任度和用户黏性，并往往表现为在相同商品上对“老客户”的报价高于“新客户”，故人们以“杀熟”谓之。

在数据层面，大数据“杀熟”属于数据使用中的“数据操控”，即平台商家在掌握消费者海量数据的基础上，在预设算法时将供求关系、边际成本等商品定价要素之外的非市场价值决定因素（如消费者的支付意愿、支付能力、购买习惯、对平台的信任度等）赋予一定甚至较大权重，嵌入算法编程要件，最终使消费者承受不符合价格规律的商品价格。例如，同一个酒店房间、同一张机票、同样的旅行行程，仅仅因为老客户身份或者使用了价格更高的终端设备下单等原因，平台对你的报价往往高出其他用户一截。

在算法层面，大数据“杀熟”是算法权力在商业领域异化风险的典型表现。权力的本质是一种社会关系，是一主体运用其资源对他主体具有的强制性影响力和控制力。权力者通常是国家（公权力），也可以是社会组织、某群体或个人（社会公共权力、私权力）。算法权力是指基于算法赋能，政府、平台等主体凭借其技术、知识、信息等资源优势而具有的、相较于对象主体的支配力、控制力和影响力。以“权力”为视角，可以对平台商家与消费者之间不平衡的相互关系作最直观的表述。算法以大数据为“原料”，通过对消费者的行为习惯、性格爱好、经济条件等信息进行深度计算分析，实现对消费者的“精准画像”，进而量身打造符合其最大支付意愿的商品价格，达到“千人千价”的个体化定价目标。在经济学意义上，“一人一价”是商品定价的最高境界，又被称为“一级价格歧视”，一般是指商家基于对消费者保留价格信息（消费者愿意为产品支付的最高价格）的掌握，根据每个消费者的保留价格对每个单位产品制定不同的销售价格，以攫取全部消费者剩余的行为。在传统经济条件下，由于商家不可能准确获取每个消费者的全部信息，也无法根据每个消费者的不同支付意愿或能力制定不同的价格策略，因此，“一级价格歧视”往往仅在理论层面探讨，现实中无从实现。但是，通过数据与算法联手，“一级价格歧视”迅速由理论跃入现实。据中国电子商务研究中心不完全统计，包括滴滴、携程、京东、美团等平台商家均被怀疑存在“杀熟”行为，尤其以在线差旅平台为甚。

（二）社会视角下的“两败俱伤”：消费选择疑虑与商业信任危机

在互联网经济蓬勃发展的当下，基于大数据的定价算法被广泛运用于交通出行、酒店预订、商品零售等多种在线交易场景。算法定价的实施对于减低商家定价成本、消除相关市场准入门槛、提高商家决策效率都大有裨益。但是，由于大数据“杀熟”事件频出，定价算法也可能成为导致商家和消费者“两败俱伤”的“罪魁祸首”。

任何技术一旦实施于社会生活，必然渗入特定的价值观，说到底是人的价值观。大数据“杀熟”尽管具有“隐秘性强”“针对性高”等技术特征，但本质上与传统经济中的“杀熟”并无二至，是一种滞后的商业文明，反映的是一种落后的商业伦理，与网络经济应有的“以人为本、服务顾客”的道德取向以及“合作双赢、利益共享”的伦理理念相悖，对广大消费者习以为常的生活经验和固有的商业伦理产生了巨大冲击，也可能引发巨大的商业信任危机。2000年9月，因亚马逊DVD碟片动态定价引发的“杀熟”风波迅速发酵，并与网络隐私关联起来，使亚马逊遭受到来自消费者和舆论的空前讨伐。最后，亚马逊CEO贝索斯被迫出面向公众道歉并作解释说明，宣布终止“测试”。

在移动互联技术和现代物流业快速发展的今天，人们对以互联网为代表的新经济、新业态都有着一种“初恋”般的舆论好感，这也是促进我国新经济快速发展的最大助力。但是，大数据“杀熟”事件频发可能迅速滋生人们的消费选择疑虑，使蓬勃发展的互联网经济蒙受一层疑云。国外学者较早研究发现，无欺诈、可靠、安全是影响消费者对网络零售商和网站满意度的关键因素。我国学者通过实证研究也发现：大数据“杀熟”对顾客信任、感知价值以及顾客忠诚度存在显著的负向影响。

综上可见，以大数据为基础、通过算法支持实施的“杀熟”事件尽管可能只是我国方兴未艾的网络经济大海中的一丝涟漪，而且相关商家对此更是一再否认、澄清，我国实证法上对此也无明文规定，但其对网络经济健康发展的负面影响仍值得研究和重视。因此，如何从法律层面审视此类事件并予以准确定性，是我国数字经济治理与法制创新实践必须解决的时代课题。

二

何以产生：价格算法助力大数据“杀熟”的技术路径

大数据“杀熟”的实施结果，就是将传统经济条件下仅有理论意义的“一级价格歧视”变为现实。因此，以经济学中“一级价格歧视”的实现条件为依归，以海量数据为“原料”，通过算法完成“用户画像”并作出动态决策，是大数据“杀熟”的一般逻辑过程。

（一）一级价格歧视的实现条件：大数据“杀熟”的经济学理论基础

价格歧视也称差别定价，首先被用于经济学研究中，一般是指经营者在销售同一产品或者是经过差异化的同类产品时向相同或不同的消费者索取不同的价格。西方经济学对价格歧视的研究主要与垄断经营者相联系。英国著名经济学家庇古在1920年首次对价格歧视理论作了经典论述，他将价格歧视分成三类：（1）一级价格歧视，即厂商对每一个商品收取一个不同价格，且该价格即消费者愿意支付的最高价格，厂商由此实现利润最大化；（2）二级价格歧视，即厂商对同一商品的不同消费量或“区段”收取不同的价格，使利润总量得到增加；（3）三级价格歧视，即厂商利用某些特征来区分具有不同需求曲线的消费者群体，并在保证核心商品不变的前提下，通过改变商品某些特征或服务的某种方式，对不同需求曲线的顾客索取不同的价格。在经济学中，价格歧视是描述厂商定价策略的技术性范畴，与“差别定价”同义；尽管嵌入“歧视”一词，但仍具有技术中性和价值中性。

经济学理论认为，实现一级价格歧视必须具备以下条件：（1）经营者拥有将价格提高至边际成本或竞争性价格水平之上的能力；（2）经营者能够根据对同一产品的不同需求强度，准确区分购买者及其群体；（3）经营者实施价格歧视的利润增量高于用需求差别来区分购买者所需的交易成本，并且能够有效识别不同类别购买者、根据其支付意愿制定不同价格；（4）购买者相互之间被有效“区隔”，不存在转售套利现象。

（二）海量数据支持的算法决策：大数据“杀熟”的技术路径

秉持“一级价格歧视”的理论路径，以数据和算法为助力，平台商家迅速实现了“一人一价”的理想目标，其技术路径如下：

（1）最大限度获取消费者数据。当前，由于相关规范、措施的缺失或者执行不到位，各类平台商家在自身业务活动中无一例外地存在着最大限度收集消费者数据的偏好。此外，平台商家还通过数据库“对撞”共享消费者数据，即不同商家之间通过数据交换或数据交易分享数据信息。（2）运用大数据分析技术对消费者精准“画像”。对于商家而言，收集或获取消费者数据仅仅是手段，通过对数据的挖掘、分析，实现对其精准“画像”并据此实现所谓“精准营销”和定价上“千人千面”，才是其基本目的，也由此完成了“杀熟”的关键步骤。（3）有效“区隔”消费者以免转售套利。在互联网场景下，每一块手机或电脑屏幕天然地将消费者“区隔”开来；消费者如果不特意去寻求比价，或是同时通过多个账户下单完成相同交易，则根本无从知晓显示在自己屏幕上的价格，到底是一个“一视同仁”的标准定价，还是仅仅针对自己的“私人定制”？因此，不同消费者之间的转售套利自然无从谈起，大数据“杀熟”由此大行其道。

三

何以定性：大数据“杀熟”宜界定为价格欺诈行为

“价格歧视”由经济学进入法学后，随即被赋予了价值判断色彩。在立法层面，“价格歧视”最早进入竞争法视野并作为应予规制的竞争行为，这也影响了不少法学学者定性“价格歧视”的思维惯性。

（一）大数据“杀熟”之价格歧视定性困局

目前，我国不少学者都将大数据“杀熟”定性为价格歧视，认为它是通过算法对用户画像后，对不同用户进行不同定价而引发的价格歧视现象；是平台商家通过技术手段，对消费者实时数据进行抓取、整理、挖掘后，为追求利益最大化而实施的价格歧视；是价格歧视新的表现形式，带有垄断色彩。

从我国立法实践看，“价格歧视”首次出现在1997年12月29日颁布的《价格法》14条第1款第（五）项；2003年6月，国家发展和改革委员会发布的《制止价格垄断行为暂行规定》将价格歧视列为一种垄断行为，但表述上与《价格法》略有不同；2008年施行的《反垄断法》17条第1款第（六）项将“没有正当理由的差别待遇”列为滥用市场支配地位的垄断行为之一。

从上述法律规定看，除了《价格法》将“价格歧视”作为经营者不当价格行为之一作一般性规定外，其他立法均从滥用市场支配地位这一特定视角设计“价格歧视”规制制度。申言之，若将大数据“杀熟”定性为“价格歧视”行为，则上述立法规定的适用可能存在如下障碍：首先，《价格法》关于价格歧视不当行为的规定要求以“其他经营者”为实施对象，因此，针对以广大消费者为行为对象的大数据“杀熟”现象，该规定毫无适用空间。其次，《制止价格垄断行为暂行规定》和《反垄断法》尽管可以规制商家针对消费者的价格歧视行为，但相关规定的适用均须以判定“杀熟”的平台商家具有市场支配地位为前提；如此则一方面增加了法律适用的技术难度（因为如何界定平台企业的市场支配地位在理论和实务界至今仍莫衷一是），另一方面也缩小了“杀熟”行为的受规制对象范围（因为非市场支配地位平台企业将成为适用除外对象）。因此，如果简单地将大数据“杀熟”定性为“价格歧视”行为，则无论在规范的客体上，还是规范的适用操作上，均难免漏洞百出，徒增学术争议与实务困扰。

（二）基于“消极欺诈”规则的大数据“杀熟”法律定性之突破

笔者认为，大数据“杀熟”基于其“一级价格歧视”的经济学理论基础和“千人千价”的算法定价决策，自然具有了“价格歧视”的表象。但是，在本质上，大数据“杀熟”应属于平台商家的“价格欺诈”行为。

在民法意义上，欺诈一般是指故意告知对方虚假情况，或者故意隐瞒真实情况，诱使对方基于错误判断作出意思表示。最高院《民通意见》（1988年）首次在司法解释中明确了“欺诈”的含义，学界据此将欺诈分为积极欺诈与消极欺诈。前者是指行为人以积极的言辞提供虚假情况而致使对方陷入错误意思表示的行为；后者是指依照法律、交易习惯或者诚信原则，行为人具有告知义务而故意隐瞒，致使对方陷入错误认识而作出意思表示的行为。

在《价格法》上，“价格欺诈”是指经营者利用虚假或误导性标价方式或价格手段，欺骗、诱导消费者或其他经营者与之交易的行为。它弱化了民法“欺诈”概念的主观要件（即行为人的主观故意和对象主体的错误意思表示），扩展了价格欺诈行为的认定外延。笔者认为，基于《价格法》的经济法属性及其立法目的定位，上述“弱化”与“扩展”是正当且必要的。反观大数据“杀熟”事件，平台商家基于对消费者海量数据的收集，再将供求关系、边际成本等商品定价要素之外的非市场价值决定因素（如消费者的支付意愿、支付能力、购买习惯、对平台的信任度等）赋予权重嵌入价格算法的编程要件之中，并产生“千人千价”的定价决策，这大大突破了其先前为提供在线服务而收集、使用消费者数据的合理范围，也严重背离了消费者对“明码标价”的常识性认知。对于商家的“明码标价”，消费者最少可以秉持以下两点合理信赖：（1）该标价是商家依据商品或服务的经营成本并计入利润后的对外公开；（2）该标价是商家在未来合理的经营期限内对所有潜在购买者的公示价。在允许议价的场合，该标价是所有意向购买者与商家讨价还价的基础；在不允许议价时，该标价将是该商品或服务针对任何购买者的真实成交价。其中，第2点更具有基础性、内在性和常识性。因此，大数据“杀熟”行为是对商业伦理和商业文明的有意背弃，更是对“明码标价”义务的实质违反。尽管我国现行《价格法》《消费者权益保护法》（以下简称《消法》）等并未明确规定平台商家负有与“定价算法”运用相关的特殊告知义务，但商家仍然应基于诚信原则要求，对消费者予以必要告知，这是大数据时代消费者知情权外延的合理扩展；否则，其“杀熟”行为即构成消极价格欺诈。

四

何以应对：大数据“杀熟”的法律规制

将大数据“杀熟”定性为价格欺诈行为，为相关规制奠定了初步基础。在操作层面，笔者认为，应采取“加强算法规制”与“强化消费者权益保护”的二元结合模式：即在防范层面，要在重视数据保护的同时，偏重对算法运用的有效规制；在救济层面，要突破法律规范困局，强化消费者权益保护。

（一）防范层面：建立“算法审计员”与“大数据局”里应外合的监管机制

面对滚滚涌动的大数据技术浪潮，现行法律制度多偏重于对个人数据（信息）保护的立法设计，无论是《刑法》《侵权责任法》《民法总则》等基本法，还是在《身份证法》《商业银行法》《消法》等专项法，这一特点都非常明显。但是，对算法规制的立法安排，现行法律制度却颇有偏废，至今仅有《电子商务法》中稍有涉及。

在数学和计算科学领域，算法本质上是具体计算步骤的序列，主要运用于数据处理和自动推理领域。在信息技术领域，算法是人工智能的核心，是大数据处理和运用的必由之路；先进独特的算法是互联网企业出奇制胜的技术法宝和核心商业机密，具有先天的“厌公开性”。随着简单算法向智能算法的迭代，算法决策的不可解释性在致使“个人的算法解释权”规制路径落空之同时，也进一步推高了算法规制的验证或认证路径之财务成本。在算法大量运用的时代，算法结果控制路径要么容易演化为严格责任，桎梏互联网企业发展；要么使互联网企业不承担积极作为义务，置公共利益于不顾。因此，算法规制必须在尊重算法特性和时代要求的基础上转变观念、创新制度。

借鉴德国规制算法的成功经验，我国应逐步建立“算法审计员”与“大数据局”里应外合的监管机制。在内部监管上，首先，在《电子商务法》或其他相关立法中明确规定达到一定规模标准的平台企业必须设立“算法审计员”岗位。其次，以“独立董事制度”和“审计制度”为启发，合理设计“算法审计员”的任职条件、法定职责、任职期限、履职保障、责任承担等相关制度，强化自律性规制安排。在外部监管上，以我国政府机构改革后新设的“大数据局”为规制主体，构建算法监管的他律性规制机制。要明确大数据局对接、支持“算法审计员”工作的程序制度，完善其在机构设置、经费保障、人员任期、归口管理等方面的制度安排，最终形成“二元协同、里应外合”的算法运用监管机制。

（二）救济层面：畅通《价格法》与《消法》衔接互动的消费者权益保护路径

在确立大数据“杀熟”的价格欺诈行为定性之基础上，准据法的选择适用就成为规制“杀熟”行为、保障消费者权益的重中之重。在我国，《价格法》《电商法》《消法》《反不正当竞争法》《合同法》等法律及其配套法规、规章和司法解释中都有关于价格欺诈的直接或间接性立法安排，它们在法律属性、适用条件、效力范围、责任形式等方面可能存在一定的竞合或冲突，针对大数据“杀熟”这类消极的价格欺诈行为，找准法律就显得更为复杂和关键了。

笔者认为，大数据“杀熟”是平台商家运用自身的数据和算法优势，利用客户信任和平台黏性，结合在线交易特征实施的、以价格为手段、侵害消费者权益的价格欺诈行为。从技术分析层面看，尽管算法本身作为一种技术具有“中立性”，平台商家运用算法技术进行定价也具有行使自由定价权的“合法”外观。但是，通过算法赋能，平台商家对消费者进行精准画像并实施“一人一价”的定价方式，在后者对这一定价方式毫不知情的情况下，进行价格“杀熟”，构成消极意义上的价格欺诈行为。于此，“杀熟”与“算法定价”形成了紧密的表里关系。在行为定性层面，尽管该行为也具有《反不正当竞争法》上的不正当竞争性和《消法》上的违法性，但是，从对该行为的执法规制角度分析，仍应以《价格法》及其相关法规、规章为特别法，适用其中关于价格欺诈的制度规范，这也符合法律适用的基本原则。具言之，在法律定性上，主要依《价格法》13条第1款、第14条第1款第（四）项，《禁止价格欺诈行为的规定》3条、第6条第1款第（九）项，同时参照《关于商品和服务实行明码标价的规定》有关规定进行认定；在法律责任上，应依照《价格法》40条、《价格违法行为行政处罚规定》7条予以追究。

在司法适用层面，基于商家与消费者之间的民事合同关系性质，大数据“杀熟”属于商家对消费者的违约性欺诈行为；《消法》第55条与《合同法》54条属于特别法与一般法的法条竞合关系，消费者依前者主张惩罚性赔偿的，并不改变双方之间民事关系的基本属性。申言之，在大数据“杀熟”的消费纠纷诉讼中，司法机关不能拘泥于民法上“欺诈”之主观要件的狭隘范围，应该立足于《消法》第55条“倾斜保护消费者、惩罚不诚信经营行为”的立法理念，从竞争法视角，将“欺诈”理解为不以主观故意为要件，“扰乱市场‘真实性’的欺骗性的信息行为，即‘假象’”。因此，当大数据“杀熟”被价格执法部门认定属于价格欺诈行为时，司法机关可将该“认定”作为初步证据；若商家在诉讼中并无除“主观故意抗辩”之外的其他可推翻《消法》第55条适用的情形，对消费者的惩罚性赔偿请求应予支持，从而畅通《价格法》与《消法》衔接互动的消费者权益保护路径。同时，考虑到大数据“杀熟”的技术性、隐蔽性、易变性，以及实施对象的普遍性和单笔交易中价格上浮的小额化等特征，消费者无论在维权意愿抑或维权能力上普遍不足。因此，应该进一步扩大消费公益诉讼主体范围，将设区市（及以上）消费者协会、各级人民检察院、相关行政职能部门等列为消费公益诉讼的适格主体，扩展《消法》司法适用的便捷通道。

《金融经济》2020年第7期法学要目

【专题：经济与法治】

1.大数据“杀熟”的法律定性及其规制

——基于“算法”规制与消费者权益保护的二维视角

作者：邹开亮；彭榕杰（华东交通大学）

内容提要：算法是大数据时代处理海量数据的必由之路。在商业领域，消费者日益感受到算法对日常生活的全面“渗透”和个人权利的隐形“侵蚀”。大数据“杀熟”是算法叩开消费者权利之门的“急先锋”，也是算法权力异化下消费者剩余的“榨汁器”；在引发商业信任危机的同时，滋生消费者选择疑虑，须引起高度重视。大数据“杀熟”是平台商家以数据和算法优势，将经济学上“一级价格歧视”现实化的表现，在法律价值判断上具有“价格歧视”的外在表象，但本质上应定性为“价格欺诈行为”。规制大数据“杀熟”，在策略上可采取“加强算法规制”与“强化消费者权益保护”的二元结合模式：即在防范层面，建立“算法审计员”与“大数据局”里应外合的监管机制；在救济层面，畅通《价格法》与《消法》衔接互动的消费者权益保护路径。

关键词：大数据“杀熟”；价格欺诈；算法规制；消费者权益

2.电商经济时代中的法律冲突

——以智能快件箱为切入点

作者：郑泽华（华东政法大学）

内容提要：随着中国电商经济的快速发展，快递业务增长量与所需快递员数量间的缺口也在不断扩大。为解决这一问题，智能快件箱应运而生，但其运营公司向消费者收取所谓的“保管费”“滞留费”却与民法中对于网购合同中出卖人所付之债为赴偿之债，出卖人同时负有发送义务与运输义务的认识并不相符。新出台的《智能快件箱寄递服务管理办法》中有关规定与民法规定间的冲突，更是引发了诸多问题。本文以电商物流中新出现的智能快件箱为切入点，从法律关系的角度分析平台内经营者、承运物流公司、消费者、智能快件箱公司间的法律关系及法律冲突。

关键词：电子商务；智能快件箱；合同相对性；倾斜保护弱者

【金融实务】

3.司法协助视角下“律师调查令”查询个人信用信息问题探析

作者：从宝辉（中国人民银行安庆市中心支行）

内容提要：国际上主要国家高度重视个人信息保护工作。近年来，以“公检法”为代表的国家机关请求基层人民银行分支机构协助查询个人信用信息的数量急剧增长，同时国内部分省市先后制订了“律师调查令”试行办法。在实践中，“律师调查令”制度缺乏立法支持，律师持令要求司法协助行为的合法性颇具争议，且与中国人民银行征信中心相关查询规程存在冲突，导致了基层人民银行分支机构对于是否受理律师持令调查的做法不一。因此，要尽快依法确立“律师调查令”制度，司法机关应严格依法调查取证，中国人民银行要修订完善征信对外查询服务规程，依法履行司法协助义务，切实保障信息主体的合法权益。

关键词：司法协助；调查令；个人信用信息；法律问题

《金融经济》杂志是由湖南省金融学会主办，中国人民银行长沙中心支行主管，面向国内国际公开发行的正式出版物，国内统一刊号：CN43-1156/F。自1982年创刊以来，先后获评中国金融优秀期刊、湖南十佳社科期刊。为更好地服务经济金融改革发展，促进经济金融理论及现实问题研究，《金融经济》杂志从2020年起正式改版为学术期刊，开设专家观点、学术探讨、专题研究、区域金融、金融实务等栏目，定位于经济金融理论研究的高端平台，致力于打造在全国有一定影响力的专业刊物。

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责任编辑 | 华铭章

审核人员 | 张文硕

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