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（作者为中国社会科学院学部委员） 进入 蔡昉 的专栏 进入专题： 共同富裕 。

在新冠疫情反弹供应链受阻情况下，汽车产业、房地产业对经济增长的影响达40%，对就业的影响更大。就目前看，中国经济面临的供给冲击表现出多样性和复杂性。

去年全国房地产销售总额18.2万亿元，对经济间接影响达到30万亿元。4月份，全球食品价格指数为158.5，同比上涨29.8%。第一，自然灾害可能引起一些农产品供给减少，导致食品价格上涨。就目前看，自从中美贸易争端爆发以来，特别是在俄乌冲突爆发以后，世界的产业链、供应链发生了以下三个变化。比如，欧佩克控制石油供给产量，导致石油价格持续上涨。

去年5—8月之间，煤荒、电荒、柜荒，还有原材料短缺，形成供给冲击，引起价格上涨。这几项措施在同一空间同时执行，带来的供给冲击则不容忽视。从已经显示的趋势来看，数字技术极有可能是新通用技术。

在此基础上，数字企业开发的算法和其他自动化程序，譬如人工智能程序等等，可以对大数据进行快速处理和系统性使用，使用方向可以是歧视性、差别化定价与交易，可以是精准推送，也可以是强化自我地位的排他性行为，以及现在还难以想象的任何其他行为。但大数据和算法等技术改变了这一切。Calvano和Polo（2021）从创新的视角，分析的数字市场的网络效应、数据的重要性以及高集中度现象，强调反垄断政策不应该伤害创新激励机制。但定性为必需设施，至今为止仍然缺乏令人信服的具体标准。

此后，我国连续颁布了十几份针对数字经济的规范性文件，并开始了规制行动。数字经济领域创迭型产业的市场结构，在很大程度上具有内生性。

而所谓的杀手型并购，在很多时候也与获取客户数据和算法技术有关。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。从技术应用和产品用途创新的角度来看，一些新生的细分行业不是由已有的市场需求来定义、来引领，而要由企业家根据潜在需求和可能需求来创制、来发展。毋庸讳言，资本市场的确存在大量的竞争和反竞争行为，不但包括对自己创新路线的描述和对创新前景的展望，也包括对竞争对手创新能力的隐瞒或贬低，以及包括对融资估值的技术性操作和情绪化煽动，其中一些行为可能触犯法律法规，或者自律准则。

因此，数据权属，特别是数据采集权，是所有必要规制的基石。现在，数字技术正在成为新通用技术、大数据正在成为关键投入品，但是，数据的采集、流转、加工、利用，以及算法的设计和使用，因为是全新事物，如果长期处于规制缺失状态，就会刺激对数据的滥采滥用、对算法的不当和过度使用，自然而然地造成数据和算法带来的新公害。这些技术不断获得突破，极大地降低了大数据处理成本，并极大地激发了对大数据的需求。数据权属方面的制度安排，一方面与个体权利、个体利益、个体安全感有关，另一方面又与数字企业的资产、竞争力、市场优势有关，而这两个方面存在天然的张力。

而信息产品则完全不是这样，这一客户在购买、使用的时候，只要存在一些基础设施，就并不妨碍另一客户同时购买、使用，至少并不需要增加显著的成本就可以让另一个人同时购买、使用。不过我们需要更深入地审视上述新式行为。

电商平台收集其他卖家数据来帮助自营商品的营销，也属于自我优待行为，但这种行为涉及其他卖家的数据权属和数据使用规则问题，需要从数据治理角度，而不是从自我优待角度，来进行规制。第四是差别化定价（discriminating pricing）与补贴（subsidizing）。

新事物的出现，会引致诸多企业追逐。经过一段时期发展之后，数字经济许多细分行业的企业，就开始自己采集和加工数据，广泛运用于经营当中，并以此开展一些策略性竞争行为，譬如电商企业，开始仅仅是集合商品供方和需方的信息，形成简单的线上交易平台，而后来则大量收集和分析商家、客户的数据，以推动精准营销、智能匹配，以及推行自我优待、拒绝交易。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。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。而禁止链接、禁止互操作性等等，如果出于防止其他企业进入平台企业的生态系统搭便车，这样的拒绝交易恰恰属于自我保护行为，只不过利用算法而实施的封禁因其自动性而造成了交涉困难。缺乏极大量和多种类、关联与合成这几个要点，数据就难以产生价值。

美国《数字市场竞争调查报告》就指出，脸书利用其资本雄厚的优势，对一些小企业实行了杀手式收购，并大量收集用户信息用于精准推送线上广告。对数据和算法的利用，完全可以系统性地识别、利用甚至放大人性弱点，对缺乏自制力的人群不断推送产品和服务、对不同群体进行不同情绪的激发。

经济学家Bresnahan和Trajtenberg（1995）认为，通用技术不但能广泛应用到其他部门，而且其自身有着巨大的技术突破和成本下降空间，并带动新产品、新业务不断出现，从而持续地促进经济增长。在工业经济时代，信息、资料、数据也非常重要，但只有那些具有目的性、含有针对性的少数数据具有可用性，个人的绝大多数活动、行为，以及观点、意见，就像身上散发出和蒸发掉的汗水，并没有什么意义和价值。

美国一些议员提出了《数据问责和透明度法（草案）》和《算法问责法（草案）》。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。

事实上，随着数字经济的萌发和兴盛，市场上出现了专注于创新的风险资本。所以，事情比较清楚，数字经济领域那些典型的策略性行为，要害在于它们基于数据和算法，从而表现为新式行为。与数权体系相配套，还需要建立算责（algorithmic responsibilities）制度。如果对数据和算法缺乏科学和有力规制，就会刺激对数据的滥采滥用、对算法的不当和过度使用，从而形成数字经济时代的新公害。

要为资本设置红绿灯，依法加强对资本的有效监管，防止资本野蛮生长。汤琪（2016）更加广泛地分析了数据产权议题，特别是对数据交易中的交易合法性、交易安全进行了分析，建议将数据纳入虚拟财产权之中。

进入专题： 数字经济 产业组织 反垄断 数据 。大数据成为关键投入品，虽然到最近几年才凸显出来，但却内生于数字经济的那些基础性技术，譬如数字化的信息采集与传输和储存技术、网络构架技术、计算与学习技术，等等。

在数字经济和数字社会不断变迁的实际中，那些采集、加工、利用、流转数据的实体，到底在怎样的场景下，需要获得怎样的信任，并要承担怎样的责任，涉及千差万别的具体情形，目前的确很难勾画清楚。我国学者也对数据权属进行了探讨，例如苏可依（2021）就认为，数据产权不清晰会造成很大隐患，明晰数据权利边界与归属是我国数据立法的核心问题和当务之急。

人们通过互联网进行各种各样的经济活动，以及进行交易和交流，但并不一定在现场出现。在这样的情形下，本文认为，认清数字经济的内生特性，即由数字技术所塑造的产业特性，是正确把握数字领域产业组织变革趋势、恰当设计数字市场反垄断政策的关键所在。差别化定价的确是产业组织中一个令人头疼的问题，不过传统行业的差别化定价由于与差异化服务紧密结合在一起，所以堂而皇之地广泛存在。总之，为资本设置红绿灯政策，涉及到许多细微举措，应该谨慎对待，特别是国有资本是否可以成为真正的市场化风险资本，在一些重要且敏感行业取代非国有资本而发挥积极作用，有力推动数字经济的进一步快速发展，还需要时间来回答。

这些经典研究都反映了通用技术（general purpose technology，GPT）的力量。当然，建立数权和算责体系，并不是要压制数字经济发展。

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。张文魁（2022）也对这些行为进行了梳理与归纳。

虽然一般意义上的自我优待、拒绝交易，特别是一般意义上的差别化定价和补贴，以及兼并收购，在传统行业也存在，但在数字市场，互联网平台的搜索升维和降维、封禁与断链、流量控制、大数据杀熟等行为，以巨额融资为基础的激进补贴甚至零价竞争行为，以及对创新型小企业的大量并购行为，的确带有浓烈的数字经济色彩，并借助于数字技术等手段以新方式、新面貌出现。还可以助推数字市场向注意力市场转化，刺激人们以极端方式争夺注意力，导致搏出位点击农场网络起哄大众网暴等现象的蔓延。

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