创新、治理和能力：对竞争政策的启示——致敬恩师兼同事、诺奖得主奥利弗·威廉姆森

2.数字经济与大数据

　　在企业史学家阿尔弗雷德•钱德勒等人早期的产业经济研究中，大企业的兴起是因为通信和交通运输革命，以及纵向、横向和单向一体化（lateral integration）带来的效率提升。*1.对钱德勒的一篇主要论文的评论，可参见Teece（1993，第199—225页）。将交易成本经济学和组织能力方面的因素相结合，可以很好地解释大企业的兴起。然而，数字经济与产业经济有很大不同，因此有必要重新审视我们现有的经济学理论。

　　2.1早期：作为资产的算法和电子设备（如个人电脑、移动手机、平板电脑）在过去的15年里，数字时代见证了以算法和便携电子设备为形式的创新（例如谷歌的搜索算法，苹果的移动设备）。这些发明的商业化需要新商业模式的发展（威廉姆森称之为“组织创新”）。这些商业模式涉及整个生态系统的发展（以iPhone为例），通常利用单边零定价的多边市场和广告来获取价值。多种形式的网络外部性（见Shapiro and Varian，1998）得到开发和利用。当然，规模也很重要。

　　这些数字新贵的竞争方式不同于之前工业时代中公司的竞争方式。网络效应、转换成本、多边市场和生态系统中心性都是新现象，而且越来越重要，标志着对工业时代经济学突破的开始。算法或设备平台是一种资产（或资源），并不断得到改进和利用。现在，信息经济的规则又发生了变化，标准方法需要进一步修正。*1.Teece （2012a）概括了其中的一些主题。

　　2.22020年后：客户数据和学习更加重要

　　现在，标准框架需要得到更深层次的修正。今天，网络效应并不是在位科技公司的主要优势。如今，亚马逊、谷歌、网飞（Netflix）、脸书（Facebook）甚至苹果的发展主要由客户数据的生产 （包括交易/购买）推动，而客户数据是客户与平台互动的副产品。关于客户活动、地点和行为的实时数据为了解他们的愿望和需求提供了重要线索。将人工智能应用于数据可以快速了解客户需求。积累、维护和分析这些数据是现在大型科技公司的一项关键能力，它并不体现在资产负债表上，但是对了解客户具有不可估量的价值。这种数据资源和快速学习工具对企业和行业边界具有重要影响。*2.威廉姆森经常引用哈耶克（Hayek，1945）的观点。哈耶克认为，没有一个中央权威能够掌控组织一个理性经济所需的信息。然而，人工智能爱好者相信这可能很快就会实现。毫无疑问，人工智能可以让一个假想的指挥中心提供更多的分析和控制，但这不大可能足以抵消去中心化定价系统带来的好处。Ray Kurzweil等“理想主义者”可能不这么认为。不过，人工智能确实能增强企业内部的控制。

　　威廉姆森没有直接处理创新经济或数据的问题。虽然我们可以论证学习是在威廉姆森所谓的“基本转变”（从竞争关系向单边、双边、多边“依赖”转变）的背景下进行的，但学习并不是交易成本经济学的核心。他承认交易成本经济学“与学习的主题只有有限的联系”（Williamson，1999，第1101页；2002，第190页）。

　　如果威廉姆森关注的是数据和学习，他可能会问，专有数据资源是否应该出租、出售或仅限于公司自身使用。他的建议可能是，由于合同的复杂性和相关的交易成本普遍存在，这些资产不可被轻易买卖。*1.也就是说，特定的数据集有数据经纪人。关键问题在于：（1）这些数据资产是不是交易专用型（transactionspecific）的，以及（2）从公司内部获取和使用它们的成本是高于还是低于从外部获取。第二点可能为考虑学习的作用打开了大门。他可能还会问，与商业伙伴的合作是否会出现策略性行为，合同不完备是否会带来问题。他的重点是，专业化从事不同活动的若干分散公司之间的合同是否与一体化（内部化）的方式一样有效。通过这种方式，他的框架可以很好地回答有关大型科技公司和反垄断的尖锐问题。

　　威廉姆森坚持认为，我们提出的任何企业理论都必须能够拓展当代学院派经济学家偏好的“玩具模型”（toy model），以逼近我们关注的那些现象。他会不停地问“这是怎么回事”？迫使他的学生首先面对现实，然后才是理论。应用这一标准，我们可以做一个思想实验：将一群小企业扩建成合资企业或联盟，从而可以像前文提到的一体化的FAANG那样行事。这样的思想实验对交易成本经济学的逻辑来说是自然而统一的。下一节将探讨如何从指导竞争政策的角度讨论企业的边界，这里的竞争政策涉及并购、剥离和其他相关的公司行为。

　　对威廉姆森来说，决定公司边界问题的“核心”*2.参见威廉姆森在发表诺奖演讲时用的幻灯片（Williamson，2010）。总是资产专用性（为支持交易所做的不可重新部署的投资）。如果一种商业关系需要一方或多方投资特殊（交易专用型）资产，那么这种关系可能会发生令人担忧的“根本性转变”。*3.威廉姆森说的谈判地位的“根本性转变”常常被人引用，它就是这样一个过程：通过交易专用型投资，减少了可用的替代供应商/买家，从事先谈判时的大量合格供应商/买家，变成了事后报价时的少数合格供应商/买家。如果有这样的投资，就像在数据驱动的大型科技公司一样，内部化是首选，科技公司可以发掘利用其专有数据的机会，从而实现成长。*4.与Penrose（1959）和其他一些研究企业理论的人不同，威廉姆森没有明确地关注企业的增长。威廉姆森总是把合同问题放在第一位。然而，正如他承认的那样，还有其他许多因素不能被纳入合同理论的分析框架。现在我将考虑如何在企业边界理论中同时纳入交易成本和能力方面的因素，威廉姆森认为这样做是有必要的，但他本人并没有展开进一步的研究。