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我国的数字经济这几年发展不错,但真正来自中国的创新技术很少,这次政协会议特别强调要突破关键技术。
信息或类似数字产品能够以很低的边际成本让无数人共同和重复使用,这意味着,某个单一产品,以及提供这个产品的企业,从理论上来说,可以获得无限多的用户,获得无限多的收入,建立无限大的规模。因此,对数据和算法的规制,应该成为制度安排和政策设计的聚焦点。
欧盟认定,谷歌要求使用安卓(Android)操作系统的手机制造企业,预装谷歌搜索引擎和网络浏览器,亚马逊(Amazon)、脸书(Facebook)则过度采集个人数据,利用数据和算法来强化自营优势、削弱第三方经营者的竞争能力。这未必是坏事,因为数字经济发展本身也才拉开序幕,未来的数字场景、数据生态到底如何演化,特别是人类社会对与数据相关的权利、利益、责任到底应该如何划分和配置,还远未有清晰而完整的体察。数字技术最新发展和未来突破还包括人工智能、深度学习、量子计算、虚拟现实、脑机接口等技术。即便在产业组织理论界,正如Kovacic和Shapiro(2000)所指出的那样,哈佛学派的SCP范式早已受到注重企业行为分析、强调经济效率的芝加哥学派的严重质疑,博弈论、信息经济学等分析方法已经促成了新产业组织理论的兴起,使得对企业复杂行为的具体分析,而不是对市场份额和市场结构的分析,更具说服力。袁嘉(2021)的研究则展示了欧盟和德国的同样趋势。
足够的资本积累与资本投入,是现代经济增长的本质特征之一。本文通过对数字市场典型新行为的深入解剖,揭示了它们背后的新公害隐患,即数据与算法方面的公害隐患,并提出了建立数权和算责体系的必要性。2021年底召开的中央经济工作会议进一步指出,要正确认识和把握资本的特性和行为规律,要发挥资本作为生产要素的积极作用,同时有效控制其消极作用。
探寻数字经济的内生特性,首先要对数字经济的主要产品——信息产品,进行准确把握。这就极大地打破了过去的物理隔阂和地理限制,使得数字市场真正成为大范围、全领域的陌生人市场。而宾夕法尼亚大学著名法学教授Hovenkamp和Scott Morto(2020)则认为,数字市场反垄断执法目前缺乏足够深入的分析作基础,这会使政策偏离专业化轨道。我们必须认识到,数字技术正在成为新通用技术,而数字经济的几个内生特性,对工业革命所定义的产业组织和经济秩序带来了重大冲击。
这种租金在创迭型行业,具有很强的动态性,对于许多在位企业来说,不管它们有多大,占据多少市场份额,也面临着被迭代的威胁,它们需要把这些租金的很大一部分,继续投入到创新活动中去。尽管尚未从新公害性质的层面上认识和分析这些问题,但国内外政策界已开始就相关规制思路进行了讨论,一些立法和政令得到通过和施行。
本文将从数字经济的主要产品——信息产品入手,层层递进剖析其内生特性。从长远来看,在数字革命浪潮中,在全世界范围内,将需要随着实践的不断发展,而建立一个能够嵌入未来的、基于场景的数权(data rights)体系,就如过去几百年里,在工业革命浪潮中,建立了一个包括物权、债权、股权等权利主张在内的产权(property rights)体系一样。由此来看,数字企业的竞争必然从产品市场延伸到资本市场,这反映为资本市场对数字企业的估值,以及基于估值的投资额。Kaplan和Stromberg(2003)的分析表明,风险投资家和产业创新者通过灵活的合约进行风险分配,有力地促进了数字经济领域的创新和产业化。
数字经济发展,需要采集和利用越来越多的数据,但缺乏节制的数据活动,必将成为数字经济的第一公害。其次是拒绝交易(refusals to deal)。认真执行公司治理有关准则,也有利于抑制投资家和企业家的不当行为。这就是典型的内生型市场结构。
首先,红绿灯是针对所有资本,还是重点针对民营资本、境外资本等非国有资本?从已有的政策动向来看,由于我国已从战略层面统筹发展与安全,特别是对数据安全、网络安全等新兴领域的国家安全格外重视,那么,这些领域需要对非国有资本设置更严格的限制措施,乃至由国有资本主导吗?其次,除了对非国有资本设置更严格的行业进入政策和业务限制措施,是否还有其他方面的红绿灯政策?譬如行为方面的红绿灯政策?假如国有和非国有数字企业出现同样的行为,包括系统性采集个体数据并从事差异化定价的行为,或者大量并购创新型小企业的行为,等等,是否意味着后者属于闯红灯而前者不是?再次,对于投资者,特别是非国有投资者,除了资本市场已有的各种规范之外,是否还需要设置更详细、更具体的附加限制?譬如股权出售与转让方面的限制、增资限制、减持限制、投票权限制,等等,或者设置透明度、情况报告方面的规则,譬如必须报告代持股份者、一致行动人、关联企业、重要投融资等信息,等等。提供信息服务当然存在成本。
不过,如果不能认清数字经济的内生特性,就很难有效应对政策挑战。算法模型可以快速地、有目的地将大数据分析结果与特定客户群体、特定供应商群体或其他群体进行关联。
足够的资本积累与资本投入,是现代经济增长的本质特征之一。张文魁:《数字经济的内生特性与产业组织》,《管理世界》,2022年第7期,第79~89页。具有数据和算法优势的企业,极大地依靠数据利用和算法设计来实施典型的策略性新行为,从而可以加强自己的竞争地位,或者排斥来自于对手的竞争,也的确有可能减少消费者正当利益,并对创新和迭代形成抑制。在传统场景中,个体信息在得不到连续观察和合成分析的情况下,一般而言并不构成敏感或有价值的信息,但数字技术改变了这一切,从而许多个体都处于信息受侵犯的场景中,并引发数据资产的价值评估、价值分配方面的纠纷。即使创新租金被重新投入到后续创新中去,但后续创新结局还会受到市场需求弹性的深刻影响,而萨伊型行业的市场需求具有高度的不确定性,所以它们的未来前景,包括它们在未来的市场地位,实际上也是不确定的。这是数字经济发展中日益凸显的一个新的内生特性。
从美国、中国、欧盟等重要国家和地区数字市场反垄断所面对的实际情况来看,市场结构已很少成为数字产业反垄断政策的焦点,即使那些数字巨头企业陷入垄断指责和诉讼,其市场份额也不再作为主要衡量指标,而且一些市场份额较低的企业也会受到垄断指控。第四是差别化定价(discriminating pricing)与补贴(subsidizing)。
毫无疑问,数字经济的这些发展,数字化活动的这些演变,带来了全新的政策议题和规制难题。事实上,数字技术对产业组织的深刻影响,不仅仅体现在学术研究上,而且已体现于全球反垄断和规制浪潮之中。
正因为大数据十分关键,芯片及未来更先进的此类元器件,才会成为数字经济发展中最具重要性、竞争激烈的行业之一。某个物质产品或实体式服务的客户人数上亿,这个企业就会被视为非常大的巨头。
歧视性对待并不为数字经济所独有,而建立在数据基础上的算法,可以系统性地实施歧视性对待。显然,数字经济建立在现代信息通信技术(information and communication technologies,ICT),以及互联网技术,数据的采集、传送、处理技术,以及算力等技术的基础之上。Eisenmann等(2006,2011)对双边市场平台的竞争行为进行了进一步研究,认为这个市场存在着赢家通吃倾向,企业在定价策略上面临着复杂的选择,并发展为商业生态竞争。事实上,根据张文朗和彭文生(2021)的分析,美国的反垄断讨论与执法大约在20世纪80年代之后就沉寂下来,但从2016年以来重新活跃,并主要针对数字市场。
所以一般而言,信息产品具有非争夺性。因此,大体量、广范围数据的采集和获取,以及后续的存储、流转、分析、使用,就成为数字经济中的核心环节。
二、数字经济的四大内生特性 综上所述,数字经济的产业组织呈现出一些新特征,其企业竞争行为表现出一些新特点,是根源于作为新通用技术的数字技术,是根源于作为新经济的数字化经济活动的场景、模式、生态,以及根源于不同于传统经济活动的新型人、物、环境之间交互关系。而搜索平台利用索引、算法、排名方法、排序方式而实施的排他性和歧视性行为,也与数据高度相关,而不在于差别化对待行为本身。
大数据的价值,来自于极大量、多种类、速变动数据的关联与合成。事实上,在数字市场,无论是营业收入,还是活跃用户人数,或者在线时长,都难以单独成为衡量市场份额的指标,而数个指标的高低往往并不一致,从而使得市场结构分析框架缺乏一致认同的基础指标,并且进入壁垒、技术变革、创新迭代、商业生态可能比市场份额更能决定企业的竞争地位。
但是,这两个方面往往存在短期冲突,而且创新往往由少数企业家、投资家所推动。在工业经济时代,当然也有一些服务业提供商业化的信息产品,譬如广播电视台提供的广播电视节目。袁嘉(2021)的研究则展示了欧盟和德国的同样趋势。在这个议题上,我国政府的态度,以及释放出的信号,比美国和欧盟要清晰得多。
再进一步,虚拟和现实的交融也出现了,这将使在线和在场高度融合,使虚拟世界和现实世界、虚拟身份与真实身份既分又合。所有的产业组织政策与规制措施,都不是要阻碍数字经济发展,而是要使数字经济更能促进繁荣与进步。
世界上最早、最完备地建立产权体系的国家是英国,这个过程经历了诉讼与判决互动、普通法与衡平法交织的数百年漫长时间。当成为产品市场赢家的态势比较明显的时候,会得到更多资本的加持,会进一步提高在资本市场估值,而投资者当然会因此而获益。
尽管美国、欧盟和我国已经拉开了这方面政策的序幕,但仍需从长计议。不过,这并不意味着要依照传统的结构—行为—绩效范式(SCP范式),来分析和判断数字市场的竞争—垄断状况,并制订和实施反垄断政策。
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