数字时代的竞争与产业挑战

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3.数据

　　数据引发了多种问题，包括与隐私保护有关的一些问题。在这里，我将重点讨论与竞争相关的问题，不幸的是，我们对这些问题的了解仍然相当零散。

　　3.1谁应该拥有数据？

　　目前普遍存在的安排是所谓的以服务换数据。我们享受到的电子邮件、搜索、视频、社交网络、地图等很好的服务，都是通过我们提供给平台的数据来付费的。（*Posner and Weyl（2018）指出，如果用户不喜欢平台提供的免费服务，可能会提供错误的数据。）反过来，平台通过销售定向广告或利用数据提供新服务来赚钱（例如，用数据来提供建议，或开发自动驾驶汽车、无人送货机、医疗保健诊断和治疗）。人们对以服务换数据的模式感到不满，但目前还没有出现免费服务的直接替代方案。尽管如此，还是有如下一些建议：

　　1.不收集数据或有限的数据收集。网站可以不收集数据，或者可能会有短期的数据收集，例如，只允许利用与用户正在查看或搜索的内容相关联的广告来收集数据（DuckDuckGo的搜索引擎就是这样）。接下来的问题是，隐私保护是否会妨碍平台的一些功能，例如，导致糟糕的推荐。无论如何，由于缺乏数据收集（这是目前平台的主要收入来源），可能需要对所提供的服务按内容定价。

　　2.对用户进行小额补偿。在这种替代方案中，平台仍然拥有其收集的数据，但将以现金而不是以产品和服务的方式支付给用户。不过，现金支付也存在障碍。首先，它可能会被操纵，也就是说，如果网站上的活动是通过直接付款（positive payments）的方式获得报酬的，那么它很容易受到网络机器人的攻击。

　　第二个问题涉及定价，用户不知道其数据的价值（对公司）和成本（对自己），也不知道数据移植的可行性和其他因素如何影响数据的价值和成本。例如，平台可以通过我本人直接了解我，也可以从与我相似的人那里间接了解我。（*有关此类数据披露外部性的研究，请参阅Choi et al.（2019）。Liu et al.（2020）研究了数据收购的内部性（internality）。）小额补偿用户的解决方案，可能需要一个值得信赖的中介机构来保证公司的数据质量，并代表消费者提取这些数据的价值。然而，这将在系统中额外增加一个层次，而这一层将会拿走一部分数据价值。

　　3.数据许可和数据信托。数据是最终的公共品，应该在潜在用户之间共享，这是一个合理的普遍观点。不过，除非法律宣布数据是一种必需设施，否则强迫谷歌、苹果或优步无偿共享数据，相当于拿走了它们的投资，这可能在法庭上受到质疑。（*众所周知，数据很难估值。关于其原因的讨论，读者可以参考Coyle et al.（2020）。首先，人们必须区分数据用户的潜在利润和社会价值。另一方面，利润取决于对难以预测的未来使用情况的预测、隐私以及对竞争性获取的监管规定；此外，数据市场可能并不活跃。在消费者方面，迄今为止，人们对隐私付费意愿的估计大相径庭；而这种付费意愿很可能是在信息非常不完全的情况下形成的，既不知道这些数据现在和未来有何用途，也不知道同样的数据是否可以通过多种渠道获得。经济学家的其他贡献包括Acemoglu et al.（2022）和Bergemann et al.（2022）的研究。）

　　因此，有些人建议通过一种许可制度来共享数据，在这种制度下，数据所有者将在公平、合理和非歧视（FRAND）的基础上获得补偿。这个想法与大多数标准制定过程中基本专利的处理方式相同。从概念上看，向数据所有者支付FRAND费用似乎是合理的，但在实践中出现了许多问题，例如以这种方式获得许可的数据的性质和格式，或者获得许可的价格（或使用领域定价的价格）。任何熟悉FRAND许可制度复杂性的人都会发现设计这种方法涉及的复杂性。（*关于复杂性的这些描述以及改革建议，读者可以参考Lener and Tirole（2014，2015）。）数据集由什么组成，以及什么被添加到了现有的数据中，这里面存在的非常严重的信息不对称使纷繁芜杂的情况变得更加复杂。

　　第三种可能性是让使用数据的机构创建自己的数据信托（data trust）。到目前为止，大多数（但不是全部）现有的数据信托都是由受监管行业（移动性、能源）的监管当局发起的。

　　4.以消费者为中心的数据。最后，蒂姆·伯纳斯-李（Tim Berners-Lee）等人倡议让消费者控制自己的数据存储和访问。这类倡议面临的挑战是为消费者和数据用户设计一个价值方案。

　　个人数据的第一次使用是针对他（她）本人的。我们很容易想象，用户可以控制他们将向哪些医生和机构提供医疗数据。同样，有人认为，一些消费者愿意将他们的数据用于定向广告投放，以换取更低的服务价格。对于这些用途，问题主要是信息和交易成本，尽管这也可能存在外部性，从而降低社会福利（某人向保险公司提供个人健康信息，可以从保险公司获得更好的交易，但这会提高其他消费者的保险成本）。

　　数据的第二种用途是创建一个数据池，使企业能够创建更好的算法；除了一些例外情况（比如罕见疾病），个人数据的边际价值接近于零，但以分析为目的积累的数据却有很大的价值（比如当数据收集有助于医疗诊断或药物审批时）。这就产生了定价问题，因为平均价值大大超过了边际价值。

　　3.2数据会成为进入壁垒吗？

　　一场相关的争论缘于一种担忧，即数据可能很快会成为新服务的进入壁垒。毫无疑问，尤其是谷歌和脸书可以获得其他人无法获得的大量数据，这使得它们在搜索广告（谷歌）和展示广告（脸书，以及在较低程度上谷歌通过YouTube）方面占据支配地位。平台使用社交插件来跟踪整个网络（在其生态系统之外）的用户（*谷歌还通过Android系统与移动供应商共享数据，平台也经常与其第三方应用程序共享数据。）并利用他们的完整浏览档案进行开发。这些平台还使用缓存，缓存提高了外部内容的加载速度，但也迫使外部内容提供商与平台共享数据。这就剥夺了内容提供商获取独有数据的机会，在隐私监管的约束下，这些数据本可以用更高的价格变现。最后，如果隐私监管得到加强，消费者更愿意监督网站的隐私政策（这相当于消费者承担了用于检查是否授权同意的固定成本），那么大型平台可能比小型平台更有优势，因为它们的同意书适用于更大的一组服务或更重要的服务。与此相关的是，隐私监管可能会使内部（在封闭平台内）的数据共享比公司之间的数据共享更容易。接下来的问题是，获得大量数据集对于提供定向广告或开发新产品和服务到底有多重要？

　　一些学者认为，数据带来的回报是递减的（Bajari et al.，2019，及其相关文献）。基本论点是大数定律。要预测汽车从A地行驶到B地所需的时间，应用GPS导航软件并不需要成千上万辆汽车。另一些人反对这一论点，理由是，虽然大数定律确实适用于特定的用途，但更复杂的新用途会经常出现，从而使该定律失效。或者，可能是范围经济而不是规模经济在起作用。数据来源之间可能存在互补性，例如，在搜索时将关键字的信息与用户特征相结合时，搜索引擎可能具有更好的预测性能（Posner and Weyl，2018；Schaefer and Sapi，2020）。

　　数据还可能产生转换成本，使用户难以无成本地迁移到新平台。也就是说，如果数据传输不可行或耗时太多，用户就难以在平台之间转换。可以肯定的是，欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）基于开放标准创建了数据可移植的权利。然而，它并没有定义技术标准。它的可移植性要求只适用于消费者直接提供的数据。此外，它不是动态的，因为用户要想更新内容和联系人就必须反复迁移数据；如果用户已经决定转换到另一个平台，这对后者可能无关紧要，但如果用户想要使用多个平台，或仍然不确定是否要转换，而只是想尝试另一个平台，情况就不同了。在这方面，《弗曼报告》（Coyle et al.，2019）认为，这些内容应该是动态可移植的，包括过去的购买行为、音乐播放列表和其他娱乐消费，以及社交网络数据（个人资料、联系人和共享内容）。消费者的可移植成本越高，用户顺利转换到更优越平台的可能性就越小。

　　哈久和赖特（Hagiu and Wright，2020）讨论了什么时候数据会形成进入壁垒。边际数据的价值取决于预测的准确性。当准确性是关键时（他们引用疾病预测系统和在线搜索引擎），具有数据优势的公司可能具有强大的竞争优势。当然，多大才算足够大，这是一个实证问题。他们指出，苹果地图在美国已经开始与谷歌地图竞争，但在用户基数较小的国家做不到这一点。数据作为重要竞争优势来源的其他决定因素还包括：市场上缺乏替代数据以及拥有独特的数据分析能力。相比之下，价值迅速贬值的数据不会带来任何持久的竞争优势。

　　虽然在许多场合下都可能出现关于数据进入壁垒的争论，但迄今为止，争论主要集中于谷歌在搜索广告（对消费者意向表达的回应）和脸书在展示广告（部分是为了提高品牌知名度）上赚取的巨额利润。谷歌广泛的数据收集（它与苹果和安卓手机制造商签订的合同强化了这一点，合同将谷歌搜索设置为默认浏览器）（*考虑到没有成本的思考和决策，违约也就无关紧要了。包括科技行业在内的行为经济学研究表明，违约确实很重要。）使它能够投放个性化广告，并为广告商创造比其他渠道更多的收入。谷歌还可以获得可观的“广告技术税”（CMA，2019，第40页、第52—53页）。因此，人们正在考虑采取干预措施，例如强制谷歌允许第三方访问其点击和查询数据等（CMA，2019，第228页）。

　　对于脸书来说，（有限的）数据可移植性已经存在，这使得个人迁移到另一个社交网络成为可能。“社交图谱应用程序接口（API）”（CMA，2019，第99页）将进一步允许用户邀请他们的朋友加入新平台和多个平台，交叉发布能力将使用户可以低成本停留在多个社交网络平台上。就像电信或开放的银行标准一样，这种互操作性标准也许只能由政府或中立的非营利机构制定。