三、数据

数据可能会引发多个问题，包括一些与个人隐私保护的相关问题，我将在这里主要讨论与竞争相关的问题。

（一）谁应该拥有数据？

目前普遍的做法是“服务换数据”。消费者享受电子邮件、搜索引擎、食品、社交网络、地图和其他服务，支付的代价是给数字平台提供相关数据。平台又通过销售定制广告或使用数据开发新产品。虽然消费者对这种模式存在不满，但目前还没有其他可直接替代的免费服务。尽管如此，人们还是提出了一些建议：

1.不收集或少收集数据。网站应克制对数据的收集，或者仅进行短期的数据收集，如只允许平台根据用户正在浏览或搜索的内容推送内容相关定位广告（Contextual advertising）。那么，问题是保护隐私是否会影响平台的服务，比如导致不合适的推荐或非个性化广告。缺少对于平台而言目前仍是主要收入来源的数据收集，很可能需要对平台所提供的服务进行内容定价。

2.通过小额支付补贴用户。在这一替代方案中，平台仍将拥有其收集的数据，但向用户支付现金而不是实物。当然，平台使用现金支付存在一些障碍，比如容易受到机器人的攻击、用户不清楚其数据的价值和成本。针对上述问题，解决方案是需要一个值得信任的中介机构来确保数据质量，并代表消费者评估数据价值。

3.数据许可和数据信托。一种普遍而合理的观点是，数据是最终公共产品，应该在潜在用户中共享。除非法律规定数据成为一项基础设施，否则要求谷歌、苹果或优步无偿分享其收集的数据相当于非法征收其投资资产。

因此，有人建议，通过建立一个公平的许可制度来实现数据的共享，在这个制度下，数据所有者将基于公平、合理和非歧视性的原则（FRAND原则）获得更多报酬。该想法与大多数标准制定过程中的标准必要专利交易相同。这种支付方式看上去是合理的，但也会出现许多实际问题。任何熟悉FRAND许可系统复杂性的人都会了解这种方法实施起来的复杂程度。

另一种可行方法是让数据使用机构成立数据信托。目前为止，大多数但不是所有现存的数据信托都是由被监管行业的监管部门发起的。

4.以消费者为中心的数据。一些企业让消费者控制自己的数据存储与访问，这样做的挑战是为消费者和数据用户设计一个价值主张。

首先，个人数据的首次使用是针对个人本身的。比如用户可以直接控制向哪些医生和机构提供医疗数据。同样地，我们假设一些消费者愿意提供数据用于定制化广告投放以获取较低的服务价格。在这种情况下，尽管也可能产生正外部性，信息和交易成本将减少社会福利（如个人向保险公司提供个人健康信息以获得更好的交易，会提高其他消费者的保险成本）。

第二，创建数据池，使企业能够开发更好的算法。除了一些例外情况（如罕见病）个人数据的边际价值接近于零，大量数据对于分析是具有很大的价值的。这就提出了如何定价的问题，因为平均价值在很大程度高于边际价值。

（二）数据是进入壁垒吗？

一些人会担心，数据可能很快就会成为新服务业的进入壁垒。毫无疑问，谷歌和脸书拥有大量其他人无法获得的数据，这使得他们在搜索广告和展示广告领域占据市场支配地位。平台通过社交插件在全网（包括其生态系统之外）追踪用户，不断提高完整内容的加载速度，迫使外部内容提供商与平台共享数据。这剥夺了内容提供商访问独特数据的权利。最后，如果加强隐私监管，消费者更关注网站的隐私政策（相当于消费者承担了确认是否同意授权的固定成本），大型平台相较于小型平台的优势将更突出；此外，隐私监管可能使内部共享数据比在不同公司间共享数据更容易。那么问题是，获得大量数据集以提供定制化广告或开发新产品和服务有多重要呢？

一些学者认为，大量数据的回报也在减少。其基本论点是大数定律。为了预测汽车从A地点到B地点所需时间，GPS导航软件不需要成千上万辆车的数据。另一些人反对这一观点，理由是，虽然大数定律适用于一些情况，但更复杂的新情况经常出现，导致大数定律可能无效。换句话说，范围经济而不是规模经济正在发挥作用。数据来源之间可能存在互补性；比如当搜索引擎同时拥有关键字信息和用户特征时，可能具有更好的预测能力。

数据还可能产生交换成本，并拒绝用户无成本迁移至新平台。也就是说，如果数据传输不可行或耗时较多，用户很难在平台之间迁移数据。可以肯定的是，GDPR基于开放标准创建了数据可移植性权限，但是它没有定义技术标准。其可移植性要求仅适用于消费者直接提供的数据。它也不是动态的，如果用户决定转移另一个平台，对平台可能没有影响，但如果用户想要使用多家平台，或仍然不确定是否要转移而只是想尝试另一个平台，则情况并非如此。对于这个问题，有学者认为，应以动态方式迁移的内容包括过去的购买记录、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)。消费者的可移植性成本越高，用户就越不可能切换到更好的平台。

Hagiu等学者讨论了数据创造的进入壁垒。数据的边际价值取决于预测所需的准确性。当准确度是关键时（他们引用了疾病预测系统、在线搜索引擎），拥有数据优势的公司可能拥有强大的竞争优势。当然，多大算足够大是一个经验问题；他们指出，苹果地图在美国开始与谷歌地图竞争，但在用户基数较小的国家却没有。作为重要竞争优势来源的数据的其他决定因素是市场中缺乏替代数据和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。

尽管数据进入壁垒的问题在许多情况下都引起争议，但到目前为止，人们大多关注的是谷歌在搜索广告（回应消费者的兴趣表达）和Facebook在显示广告（部分是为了提高品牌知名度）上获得的巨额利润。谷歌通过广泛的数据收集（通过与苹果和安卓手机制造商签订合同，将谷歌搜索引擎设置为浏览器上的默认设置），使其能够推送个性化广告，为广告客户带来比其他渠道更多的收益。而谷歌可以获得相当可观的“广告技术税”。因此，诸如强制第三方访问谷歌的点击和查询数据等干预措施正在考虑之中。

至于Facebook，（有限的）数据可移植性已经存在，使得个人有可能迁移到另一个社交网络。”Social graph API“将进一步允许用户邀请他们的朋友加入新平台和多平台；交叉发布功能将允许用户以较低的成本停留在多个社交网络上。与电信或开放银行标准一样，这种互操作性标准可能只能由政府或中立的非营利机构制定。

四、产业政策

政府可以采取两种广义的干预措施来纠正市场失灵：不选择赢家和输家的非特定目标政策（如碳定价或研发税收抵免等技术中性政策）以及针对目标产业、技术或公司的产业政策。

关于产业政策有很多争议。产业政策可以通过基础设施共享、非正式的信息共享以及“干中学”来产生集群效应。同样重要但强调较少的是劳动力市场的存在；大多数初创企业注定要失败，即使他们没有失败，企业家和他们的合作者也认为国家对产业的援助不仅仅是为了形成集聚效应，也是为了避免失业。Criscuolo等人（2019）在研究一些地区的项目（主要是制造业）是否有资格获得公共补贴时，加入了失业率和人均GDP的经济指标权重。他们发现补贴对小企业的就业和经营活动有重大影响，而且这些影响不会损害邻近地区企业的就业和经营活动。相比之下，补贴对大公司没有任何影响，因为大公司有更高的博弈能力（通过将工作岗位跨地区转移以受益于公共补贴）。

另一种观点则涉及公共研发及其溢出效应，即公共部门的基础研究和应用研究可以溢出至私营部门，特别是通过刚才提到的集群效应。公共研究既产生明确的知识（通过国际会议、学术出版物、开放源码倡议和国际专利的传播转化为全球公共知识）以及嵌入研究人员的隐形知识。这种隐性知识加上有限的流动性（家庭和社会关系、文化、语言……），意味着公共研究的溢出效应的范围是有限的。

我们缺乏关于溢出效应受益者所在地的经验证据。从实践角度看，DARPA、NIH和NSF的许多突破性技术给美国硅谷和美国工业带来的好处超过了世界其他地方。另一方面，美国在深度学习方面的基本发现对中国企业的好处似乎至少不亚于对美国企业的好处。

最后，产业政策（很可能是反竞争的）偶尔也会起到保护竞争的作用。空客就是一个很好的例子，它为波音创造了一个可靠的竞争对手。

有了如此确凿的论据，为什么大多数经济学家对产业政策持谨慎态度？一种调侃的说法是“国家选择赢家，输家选择国家”。

也有人担心，支持和反对产业政策的证据都只是传闻。有两个很好的理由来确定最佳实践方法：首先，设计良好的产业政策提供了前面提及的好处。第二，政策制定者无论如何都要制定产业政策，因此经济学家有责任就如何正确制定产业政策提出一些建议。对此，我提出并解释了八条建议：（1）识别市场失灵，设计恰当的政策；（2）利用独立的专家来选择项目和公共资金的接收者；（3）关注供给侧（人才、基础设施），而不能只关注需求侧；（4）采取竞争中性原则；（5）不要预判解决方案，明确目标；（6）事后评估，传播结果，并在每个项目中加入“日落条款”，在出现负面评估时强制关闭；（7）让私人部门分担风险，减轻负担；（8）加强大学建设，使其更接近创业企业。

这种产业政策实施原则提出了一个问题，即如何确保政府（比如欧盟）遵守这些原则。值得注意的是，监管必须保持政治的独立性。反垄断政策必须是经济决策，不能受利益相关方的影响而变成政治决策。至少应该对这些原则有一个清晰的描述，并由一个独立的机构监督政府遵守这些原则。

五、总结

科技巨头的市场支配地位并没有让我们面临放任政策和干预政策之间的艰难选择。但是公共政策可以在现有法律框架内进行较大改善。立法机构预料到了目前的许多问题，但立法滞后于技术、商业和社会的发展。在全球化高速发展、技术快速进步和市场竞争激烈的时代，由于缺乏监管所需的信息，传统的监管是不切实际的。我还对资产剥离持保留态度，这更多是基于实践而非理论基础；快速进步的技术、现有公司抢占市场份额的习惯，以及科技公司的全球化特征，使得监管者很难识别一个稳定的必要设施并将其从公司分离出来进行监管。如果政策制定者选择这个方式，就必须制定一个清晰而连贯的计划。就目前而言，从一开始就防止垄断行为似乎是一个更简单的政策。但这要求科技巨头提前告知其收购行为，如果被收购公司以后可能成为潜在竞争者，需要将举证责任转移至科技巨头。

关于可竞争的必要性，我强调了多归属性的竞争优势，以及随之而来的对主要平台强加的排他性合同的监督。竞争主管部门应该对这些具有市场支配地位的平台的自我偏好保持警惕，尽管这里没有什么好的办法。如果公司既是市场/技术平台，又是提供市场/应用的商家，它们必然无法平等对待其他竞争产品。自我偏好有可能会反竞争，经济学家应该将更多的工作放在涉及指导方针上，以促进监管部门处理此类行为。

关于数据所有权，我讨论了目前“服务换数据”的替代方案（有效的数据收集、小额支付、数据许可和数据信托、以消费者为中心的数据），以及这些措施对作为进入壁垒的数据的影响。我的观点是，就像GDPR中的隐私监管一样，理论滞后于技术和商业发展。

制度变革对于提高竞争政策的灵活性和有效性至关重要。在预见变革和事后反应之间应倾向于前者。这需要收集占主导地位的公司及其市场的信息，设计良好行为准则（并更多使用商业审查信用），以及赋予监管机构实施临时措施的权力。此外，并购审查的程序需要修改。

最后，在反垄断的世界里，并非只有非黑即白地禁止垄断行为等结构性方法，非黑即白式的简单做法可能会导致“把孩子和洗澡水一起倒掉”的风险。因此，我们必须努力制定新的规则，不能要求太多的监管信息，并使我们能够进行更多有选择性的干预。

（作者为法国图卢兹大学产业经济研究所科研所长、图卢兹经济学院院长，2014年诺贝尔经济学奖获得者）