数据要素市场中的确权与规制：研究综述.pdf

16INDUSTRIALECONOMY2022.12产业经济TER.FORSOCLSCIENCES.A中国里人民大学幸教宝料中心1958数据要素市场中的确权与规制：研究综述刘小鲁王泰茗【摘要】数据要素市场的核心在于完善市场机制在资源配置中的决定性作用，然而这面临着隐私等外部性问题以及数据垄断的挑战。本文首先对大数据的特征及数据作为重要生产要素的相关理论进行了阐述和概括，在此基础上，以数据要素市场的市场失灵问题作为线索，对数据确权和数据要素市场规制的相关研究进行了综述，最后展望了未来的研究方向。【关键词】数据要素市场；隐私；数据确权；规制【作者简介】刘小鲁，中国人民大学经济学院、中国人民大学组织经济学研究中心教授,;王泰茗，中国人民大学经济学院博士研究生，。【原文出处】中国人民大学学报（京）,2 0 2 2.5.9 2 10 5【基金项目】本文受到国家自然科学基金重大项目(7 2 19 2 8 0 1)、中国人民大学2 0 2 1年度“中央高校建设世界一流大学学科)和特色发展引导专项资金 以及中金研究院“数据确权的经济学分析 课题支持。一、引言随着信息技术和互联网经济的不断发展，数据逐渐成为一种新的生产要素，有如无形的煤炭与石油。我国拥有丰富的数据资源和强大的数据处理能力，数据要素带来的经济增长潜力极其巨大。数据要素的巨大经济意义已经引起了政府的高度关注。党的十九届四中全会审议通过的中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定提出，要“健全数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”。2 0 2 0 年4月，中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见进一步明确，“加快培育数据要素市场”，“建立健全数据产权交易和行业自律机制”，不仅将数据界定为五大生产要素之一，更是明确地为构建和完善数据要素市场指明了方向。2 0 2 2 年6 月，中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过的关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见更是指出，“要建立数据产权制度建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，健全数据要素权益保护制度”数据要素市场建设的核心在于完善市场机制在资源配置中的决定性作用。然而，与其他市场一样，数据要素市场也面临着市场失灵的挑战。一方面，数据虽然也是一种生产要素，但它和传统的资本、劳动等生产要素存在很大的差异。另一方面，大数据的广泛使用也引发了隐私外部性以及数据垄断问题。要素的市场化配置和市场的有序运行离不开明晰的产权和合理的规制，但如何针对数据的独特性以及相应的市场失灵问题来实施，仍有待理论和实践上的探索。从现实情况来看，尽管我国有世界第一个数据交易所贵阳大数据交易所，但该交易一所达成的数据交易量却很低迷。其中的一个重要原因是数据产权不清，导致市场无法有效运转。此外，大型互联网平台在数据接口上的扩张，以及广泛搜集和使用用户数据的行为，也引发了社会各界对大数据垄断问题的担忧。近年来，欧盟陆续对亚马逊和Whatsup等大型互联网平台进行了严格的反垄17INDUSTRIAL ECONOMY2022.12FORSOC产业经济CENTERSCIENCES.A中国人民大学LECONOMY幸教寶科中心1958断调查或处罚。由此可见，梳理有关数据要素市场中的确权和规制的研究，不仅有助于厘清数据要素市场的理论基础，更有着重要的政策价值与现实意义。本文以市场失灵问题作为线索，对数据确权和数据要素市场规制相关研究进行综述。第二部分概述大数据的特征以及数据作为生产要素的理论机制，并以一个数据要素市场的理论框架概括本文综述的内在逻辑。第三部分从外部性、信息不对称和垄断三个方面对数据要素市场面临的市场失灵问题进行梳理。在此基础上，第四部分概括和阐述数据确权背后的经济机制。第五部分则述评隐私规制和反断规制。第六部分总结全文，并对未来的研究方向进行展望。二、数据要素市场：一个理论框架目前，在大数据和数据要素市场领域已经形成了丰富的研究成果，在有限的篇幅中很难面面俱到地对这些文献进行评述。有鉴于此，本文试图通过一个简单的数据要素市场的理论框架来对问题进行聚焦。(一)大数据的基本特征与一般生产要素不同，大数据具有更为复杂的特征。在早期的研究中，Laney从三个方面概括了大数据的特征：规模性(volume)、快速性(velocity)和多样性(variety)。其中,规模性强调传统方法所无法处理的数据量，其本身是一个随技术能力变化而动态改变的概念；快速性侧重于数据的“新鲜度”，即市场的动态变化可能会使已有的数据过时；多样性特征则概括了数据采集的不同来源的数量，即数据源可以是多种多样的。之后，一些研究从不同的维度对大数据的特征进行了拓展。例如，Rubinfeld&Gal提出了大数据的“4v性，强调规模性、快速性、多样性和准确性(veracity)。然而，从数据确权和数据要素市场的规制视角来看，大数据的非竞争性和衍生性是更为核心的特征。其中，非竞争性是指在技术层面上，数据可以被任意数量的企业或个人同时使用，而不会被消耗掉。这提出了数据充分交易、流通和共享上的效率要求。这种非竞争性强调数据背后所蕴含的知识和信息。但是，原始数据本身的价值往往很低，需要通过加工和分析将非结构化的字节转换为具有实际应用价值的信息。这种数据价值的衍生性意味着对数据的采集、加工和分析是使数据真正成为生产要素的重要前提（二）作为关键生产要素的大数据数据交易的前提之一是它能作为生产要素在各类生产和商业活动中发挥重要作用。数据之所以被视为一种重要的生产要素，主要是建立在以下四个具体的理论机制上。第一，基于大数据的个性化推荐和精准营销可以提升市场的供需匹配效果，改善市场效率。大数据技术的使用显著降低了追踪成本，而这使平台和企业可以追踪消费者的行为，并针对消费者的偏好进行个性化推荐。Goldfarb&Tucker发现，欧盟第2002/58/EC号指令(隐私与电子通信指令使在线广告在促进销量方面的效果下降了6 5%以上。该指令通过隐私监管对在线个性化广告施加了限制，因而从反面证明了大数据在提升供需匹配效果中的重要性。第二，大数据有助于推动技术进步和商业模式的创新。目前，企业已经开始广泛地利用大数据和田野实验来进行生产过程优化、产品改进和新产品的开发与测试。首先，大数据分析可以使企业缩短开发周期，优化生产过程，更好地了解用户需求并针对性地进行产品设计和创新。其次，大数据使企业更容易发现现有生产过程和产品设计中的问题，进行产品改进，并且也使大量新的商业模式和创新服务成为可能。第三，大数据有助于改善企业内部管理，提高管理效率和组织绩效。Brynjolfssonetal.在研究数据驱动型的决策时强调了大数据在提升管理效率方面的两个机制。首先，更大量的数据本身包含了更多和更为准确可用的信息，而这有助于提高管理者决策的质量。其次,决策的不确定性越大，为了达到某特定的绩效水平，决策者需要处理的信息就越多，而基于大数据的管理信息系统有助于提高管理者的信息处理能力。类似地，Mikalefetal.强调了大规模、多样化的数据有助于更好地决策，使企业能更为有效和迅速地发现新的市场机会。同时，信息获取成本18INDUSTRIALECONOMY中国人民大学教宵科中心19582022.12产业经济FORSOCENTERCLALNOLLCENLSCIENG的变化也会带来组织结构的变革。第四，大数据有助于推动产业链协同。一些学者认为，企业的数字化和大数据在促进企业间信息共享的基础上，将推动企业间协同和产业链融合，形成基于大数据平台的完全集成的生态系统。（三)数据要素市场的理论框架数据的生产要素属性是形成数据需求的基础。数据供给则涉及两方面问题。其一，大部分数据是消费者经济行为的副产物，对这些数据的采集和处理会引发隐私问题。其二，数据通常需要经过采集、清理、加工和分析等一系列过程才能成为生产要素，而这要求相关数据处理主体进行相应的投入。在数据交易过程中，数据的非竞争性意味着同一数据可以被多个市场主体同时使用，这就产生了数据充分利用和充分流通上的效率要求。清晰合理的产权界定是市场有效配置资源的重要前提。正如Shapiro&Varian所指出的，隐私本质上是一种社会负外部性，可以针对这一问题设置相应的数据产权，而在此基础上形成的一系列关于数据交易和使用的合约就构成了数据要素市场。这一观点的引申含义在于，数据要素市场就是在解决外部性这一市场失灵问题的过程中逐步形成和不断完善的。因此，本文将外部性问题作为数据要素市场的逻辑起点，即构建和完善数据要素市场的核心在于，通过数据确权和规制来解决“隐私上的负外部性”“数据处理主体的投入激励”“非竞争性在数据充分利用上的效率要求”三者之间的权衡取舍问题。事实上，对该问题的探讨也贯穿于相关文献的发展脉络之中。但除此之外，数据要素市场还面临着来自信息不对称和垄断问题的挑战。这两种市场失灵问题一方面影响了数据确权的福利效果，另一方面也为规制带来了新的问题。下图按照上述逻辑框架简要概括了市场失灵与数据确权和规制之间的关系，也构成了下文综述的逻辑脉络。本文将首先从隐私外部性、信息不对称和垄断三个角度梳理数据要素市场中的市场失灵问题。在此基础上，本文以隐私这一外部性问题为核心，介绍数据确权方面的理论文献，这些文献从理论市场失灵处理方式以确权解决外部性问题；数据要素市场的形成隐私外部性确权垒断和信息不对称信息不对称破坏了确权的效果龚断问题规制个以规制解决外部性和垄断问题；数据要素市场规制的必要性图大本文的逻辑框架上刻画了数据要素市场的形成过程。一方面，受到信息不对称因素的影响，数据产权配置并不具备科斯定理意义上的等价性，如何配置数据产权就成为确权中的核心问题；另一方面，市场势力、信息外部性和消费者的策略性行为都可能限制数据确权的效果，而这引申出了规制的必要性问题。三、数据要素市场与市场失灵数据要素市场和市场失灵的关系可以从两个层面来理解。首先，数据要素市场需要经历一个逐步完善和发展的过程。现实中的很多隐私和数据纠纷本质上起因于市场不完善，即数据权属不清所导致的外部性问题。事实上，现有理论将隐私问题视为数据要素市场形成的逻辑起点，即以产权来解决隐私这一外部性问题，而市场主体在此基础上签订的各种关于数据使用的合约形成了数据要素市场。从这个视角来看，数据要素市场本身就是在解决外部性问题中形成的。其次，数据要素市场也会面临其他市场失灵问题的挑战。现有研究主要关注了两个问题：一是信息不对称导致的数据使用的不可验证性；二是数据垄断对竞争的影响。（一)数据要素市场中的外部性问题与数据要素市场相关的外部性问题有很多具体的表现。例如，前文在讨论数据属性时强调了数据价值的衍生性，即对数据的采集、加工和分析是使数据真正成为生产要素的重要前提。如果没有相应的产权安排，那么数据处理主体就会因为外部性问题19INDUSTRIALECONOMY2022.12ACENTERFOR产业经济NOLVWYO中国人民大学LECONOMY幸银育料中心1958而缺乏进行必要投人的动力。这与技术创新问题非常类似，如果没有专利保护，那么研发成果就会完全外溢，导致企业缺乏研发投人动力。然而，在诸多外部性中，现有理论关注最多的还是隐私问题。隐私问题可能存在于数据采集、存储和加工的各个环节。如果数据要素市场缺乏内部化这种隐私成本的机制，那么数据处理主体的行为就会因负外部性问题而偏离社会最优水平。从理论层面来说，隐私成本包含直接成本和间接成本两部分。直接成本首先来自个人对私人生活安宁和私密性的主观偏好，一旦这种自由和私密性被侵犯则引发相应的负效用。直接成本的另一个根源是由个人信息使用所引发的直接的经济损失。例如，企业可能基于个人信息和大数据对消费者进行“杀熟”，导致消费者福利受损。间接成本则来自隐私所诱发的策略性行为。无论是出于对隐私的偏好还是对可能的直接经济损失的预期，消费者往往都会以策略性行为作为回应，而这可能导致额外的福利损失。这意味着隐私成本在很大程度上内生于企业和消费者之间的博奔中。目前，对隐私态度的研究主要集中在经验层面。在从理论层面的思考过渡到政策实践的过程中，这是一个无法回避的根本问题：如果现实中的经济个体普遍不在意隐私，那么相应的立法和规制就是不必要的。现有研究总体上肯定了个人对隐私的偏好。例如，Turowetal.的调查发现6 6%的美国人不愿意接受针对他们偏好的个性化广告，而这一比重在年轻人中达到8 6%；Zwebner&Schrift通过实验研究发现，消费者对信息搜集的排斥不仅源自对厂商使用和共享个人数据的担忧，还来自对独立进行消费决策的自主权的诉求。此外，大量经验研究试图测度隐私的价值，即隐私侵害的机会成本。例如，Varianetal.基于美国的禁止拨打注册电话法案(Do-Not-Call Implementation Act)这一自然实验估计了电话推销中的隐私价值，发现以家庭为单位的年均隐私价值为0.55美元 3 3.2 1美元；Kummer&Schulte发现，在谷歌应用市场的付费软件中，要求获得用户隐私权限的App在价格上要显著低于不要求任何隐私权限的App。这些研究虽然关注视角不同，但一致肯定了隐私成本的存在。在隐私态度问题上，需要补充说明的一个问题是“隐私悖论”,即在一些实验研究中，人们的实际行动与他们宣称的隐私偏好相悖。然而，对该现象的机制分析通常并不认为它否认了隐私偏好。第一种解释认为，隐私悖论背后对应的是隐私偏好的异质性。大量的经验研究表明，隐私态度的差异存在于不同年龄、不同性别、不同受教育程度以及不同认知水平的群体间。第二种解释认为，隐私态度的表述一般比特定情境下的行为更具有一般性，因此两者之间缺乏相关性是很自然的。第三种解释则考虑到隐私成本与收益之间的权衡取舍，即人们在考虑隐私问题时会比较提供个人信息的成本和收益，而不同情境下这种取舍的结果可能会发生变化。由隐私问题引发的策略性行为也得到了理论上的广泛关注。Hart&Tirole基于一个委托一代理模型提出了“基于行为的价格歧视(behavior-based pricediscrimination)的早期理论。其基本思想在于，厂商可以基于消费者历史行为的数据对偏好进行推断，进而实施价格歧视。随后，这一思想被拓展为两期双寡头的博奔模型。这些研究均指出，预期到消费行为与价格歧视之间的关联，部分高支付意愿的消费者会故意扭曲当前消费来伪装成低支付意愿消费者。Acquisti&Varian则进一步考虑了消费者可以策略性地隐藏个人数据以规避价格歧视的情形。29该模型的一个现实的例子是厂商使用cookie来跟踪消费者的行为，而消费者可以删除cookie或使用匿名浏览和支付工具来隐藏行为。除了价格歧视外，个性化广告、信息滥用和其他与个人信息相关的歧视问题都可能引发消费者的策略性行为。总体上说，采集并使用消费者信息确实会使消费者感受到隐私被侵犯。而对个人数据收集行为的担忧越强烈，消费者就越有可能采取隐私保护行为。常见的隐私保护行为包括避免访问要求提供个人信息的网站，伪造或提供不完整的个人信息，删除网络痕迹(如删除评论、标签或cookie)，采用弹出窗口屏蔽程序，甚至在必要时关闭自己的网络账户等。经济个体的策略性行为可能进一步导致隐私的间接成本。首先，隐藏信息是有成本的。个人往往20INDUSTRIALECONOMY2022.12产业经济FORSOCNOLVWKOALSCENCES.中国人民大单1855需要采取策略性努力，或购买具有隐私保护功能的软件或硬件，而这将损害这些个体的福利，甚至可能导致社会的无谓福利损失。其次，隐藏个人信息的行为本身可能具有负外部性。例如，就某些敏感医疗记录(如戒毒治疗或艾滋病治疗)而言，如果没有良好的隐私保护措施，那么预期到信息泄露所可能导致的社会歧视，人们就可能缺乏接受治疗的动力，而这会导致更严重的负外部性问题。不同消费者之间也存在外部性问题。例如,Hannetal.指出，低支付意愿消费者的信息隐满行为会使得企业将营销努力更多地转向高支付意愿的消费者，导致他们遭受额外的隐私侵害。正如下文将要指出的，消费者的策略性行为和他们之间的各类外部性问题将直接影响数据确权和隐私规制的效果。（二）数据要素市场与信息不对称现有研究关注较多的一个信息问题是数据处理和使用上的不可证实性。这个问题有多个层次的表现。第一个层面，消费者与数据处理主体之间通常存在着信息不对称。消费者往往不清楚自己的数据将被如何使用以及会被何人使用。消费者也无法观测数据处理主体在保障个人信息安全上采取了何种措施。这种信息不对称所导致的问题是厂商的道德风险，即厂商可能出于自身利益对数据过度使用、转卖，或者不在数据安全措施上进行必要投人。第二个层面则在于不可证实性，即可能很难向第三方证实厂商是否滥用了某消费者的数据。3另一个与信息有关的问题是，数据本身是信息的载体，数据的交易(或相反,对交易的限制)会影响其他市场中的信息结构。例如，芝加哥学派就认为，出于保护隐私的目的而限制厂商获取个人信息的规制政策会阻断其他市场中的信号传递机制，加剧其他市场中的信息不对称问题。(三)数据垄断数据要素市场中第三个潜在的市场失灵问题是垄断。具体包含两方面：一是数据的垄断会导致何种后果；二是是否有必要针对数据要素市场实施反垄断规制。我们在这里重点梳理前一个问题，后一个问题将在下文讨论数据要素市场的规制问题时再具体展开。与其他市场类似，数据垄断的第一个影响是市场势力所导致的信息的低效利用和交易。Berge-mann&Bonatti以一个信息市场的理论框架对此问题进行了讨论。在他们的模型中，一个垄断的数据中介从消费者那里买人与偏好相关的信息，并将汇总后的信息转卖给向消费者提供产品的垄断厂商。在购买个人信息时，市场势力使数据中介只需要向消费者支付边际上的补偿。相比之下，它却可以向厂商就信息的整体价值收费。因此，市场势力将导致上游的边际价格与下游平均价格之间的背离，进而降低信息的使用和交易效率。与Bergemann&Bonatti的设定有所不同的是,现实中大量的互联网平台既拥有海量用户数据，同时又是商品和服务的提供者。在这种情形下，数据垄断亦可能导致了数据交易的无效率问题。例如，Jones&Tonetti在讨论数据产权的分配问题时指出，明确厂商的数据产权将赋予其数据排他权，而出于遏制竞争对手的考虑，厂商不会有动力将自身掌握的消费者数据充分地转让给其他厂商，导致了数据使用上的无效率。39另一个值得关注的问题是数据上的优势会如何影响其他市场的市场结构。大量的数据都是经济活动的副产品，而这些数据又被广泛地应用到商品和服务市场之中。对应到现实中，诸如亚马逊、谷歌、腾讯和阿里巴巴等互联网巨头凭借其在电商、搜索引擎等各类服务市场中的庞大用户基数，在数据积累的量级和算法迭代的速度上都远超其他中小竞争对手和潜在进入者，这些数据又被广泛地应用于改善用户体验，为消费者提供个性化服务。因此，数据要素市场和其他市场在市场结构上是相互影响的。Hagiu&Wright基于这种关联，提出了“数据赋能的学习(data-enabledlearning)这一新型的正反馈机制：大数据有助于平台改善服务质量，这有助于形成更强的网络外部性，而新用户的加人在强化网络外部性的同时，也将贡献更多的数据。为了研究这种网络效应是否会赋予在位企业优势，他们构建了一个在位者与新进入者的无限时期博奔。他们的研究发现，数据确实赋予了在位者一定的竞争优势，但与通常的直觉有所不同的是，除了网络协同问题之外，21INDUSTRIALECONOMY2022.12URSOrCIAL产业经济CENTERNOLLYSCIENCES.,W中国人民大单LECONOMY1958数据引致的动态网络效应并不会导致明显的效率损失。不过，他们也发现，提升竞争失败企业的数据能力将有助于改善消费者福利。即，数据优势主要影响的是福利分配，而不是福利总水平。四、数据确权合理清晰的产权界定是构建数据要素市场的前提。事实上，现有理论将隐私权视为数据要素市场的起源。正如Shapiro&Varian所指出的，隐私本质上是一种外部性问题，应通过引人产权予以解决，基于这种产权个人可以与其他市场主体就个人信息的使用订约。但是，数据的非竞争性、隐私问题、对数据开发利用的激励以及数据使用上的不可验证性等多方因素交织在一起，构成了数据确权的复杂情境。对这些因素的考察推动了数据确权理论的演进。然而，当理论视角聚焦于其中的不同维度时，就会很自然地产生结论上的分歧。(一）隐私保护、数据确权与数据要素市场理论数据确权的早期理论起源于隐私保护问题。其基本思想在于，如果将隐私成本视为一种个人数据使用的负外部性,那么在界定个人数据(或者隐私)产权的基础上便可以有效解决这种外部性问题。这种思想显然是科斯定理的直接应用。根据科斯的理论，无论数据的初始产权配置给了谁，只要产权明晰且没有交易成本，那么市场机制将保证均衡时数据属于对数据评价更高的一方,且这一均衡一定是帕累托最优的。简单来说，如果消费者拥有数据权，那么厂商需要向消费者付费才能使用其个人数据；相反，如果厂商拥有数据权，那么消费者需要向厂商付费才能阻止个人数据被使用。无论在何种情境下，清晰的产权与有效的市场都将保证外部性被内部化。这种基于确权所展开的交易也从理论上解释了数据要素市场的产生。后续的相关理论几乎都将数据要素市场描述为特定数据产权基础上的数据交易。然而，科斯定理所包含的前提条件相对于现实来说是非常苛刻的。从现有理论进展来看，至少有两方面的因素导致科斯定理在数据要素市场中失效。首先，正如Farrell 所指出的，科斯定理需要在对称信息的条件下才能成立。但是，个人数据市场显然充满了信息不对称问题，正如前文所指出的，消费者通常并不清楚厂商获得个人数据后会如何使用这一数据，而数据是否被滥用也缺乏可验证性，这将导致科斯定理的失效。其次，与此问题相关的另一个因素是数据的非竞争性。一方面，正是因为这种属性，厂商才有可能将同一消费者数据进行多次转让，导致消费者更难监督数据的使用；另一方面，非竞争性也意味着消费者有能力将自身数据提供给多个厂商。这将导致数据产权配置上的不等价性。46(二)数据产权的配置科斯定理的失效意味着不同的产权归属在结果上不等价，而这就引申出了产权配置问题。第一类研究采取了单一产权的两分法视角，即只考虑一个笼统的数据产权，而该产权要么归属于消费者，要么归属于厂商。然而，这些研究关注的视角不尽相同，在结论上也存在较大分歧。Jones&Tonetti强调数据的非竞争性，并由此认为数据产权应该分配给消费者，而非收集数据的厂商。其逻辑在于，由于数据具有非竞争性，效率上要求数据被市场上所有的相关厂商充分使用。如果将数据的产权配置给厂商，那么厂商不会有动力将数据分享给与自己有竞争关系的企业，这将导致数据的非充分使用和效率损失。但是，如果将产权配置给消费者，那么消费者可以与所有厂商进行数据交易，这有利于最大化数据价值。然而，也有一些研究持有相反的观点，认为数据产权应该配置给厂商。例如，陈永伟认为，将产权划归企业将产生数据使用上的规模经济和范围经济，并且由于数据的可替代性以及“隐私悖论”,这种产权配置也不大可能引发严重的隐私问题和数据垄断。?Hermalin&Katz则认为，如果厂商拥有完全的市场势力，那么即使信息不对称导致科斯定理失效，但只要厂商和消费者能签订完全合约，数据产权的配置仍然是等价的。该研究的关键假设有两个：一是消费者没有隐私偏好，所以对他们来说，向厂商提供信息的唯一代价是价格歧视；二是厂商在产品市场上有完全的市场势力。市场势力使厂商有能力拒绝为不转让个人信息的消费者提供商品，而无隐私偏好意味着这些消费者在面临该威胁时愿意提供个人信息并接受价格歧视合约。不过，他们的结论与22INDUSTRIALECONOMY2022.12产业经济NTERFORSLSCIENCES.A中国人民大学1958科斯定理仍存在差异。在科斯定理中，产权的配置不会改变效率，但具有收人分配效应。而他们的研究则发现，产权配置既不会影响总剩余，也不会影响剩余的分配。还有一些研究认为，并不存在固定的产权配置方案。例如，Dosis&Sand-Zantman主张，数据产权到底属于消费者还是厂商，应取决于数据的价值。该理论的特点在于强调数据使用上的不可验证性，即消费者和第三方都无法验证厂商的数据使用情况，这导致数据产权配置上的不等价性。其结论来自两方面因素的权衡取舍，即：产权归属于厂商将导致数据的过度使用和对隐私的过度侵害，而归属于消费者则使厂商缺乏在数据处理上进行投入的动力。因此,对于价值相对较低的数据，数据处理不足的效率损失被隐私成本所抵消，所以产权配置给消费者是合意的；高价值数据的情形则相反。除以上两分法的研究之外，第二类研究则提出了多元化的数据产权体系，即数据产权应该被细分。例如，申卫星认为，可以将经济主体对数据要素的权益作为用益权，而不是所有权。这是为了迎合数据要素非竞争性的特点：如果数据要素可以无成本复制，同样的数据要素就能同时被两个经济主体“拥有”,用所有权难以解释经济主体与数据要素的关系。此时，用益权则能较好地解释交易后的数据要素权益。五、数据要素市场中的规制在数据要素市场中，即使只考虑外部性问题，规制和确权也不是两种可以互相替代的等价手段。现有理论认为，有多种因素会导致数据确权难以有效保护隐私，并由此引申出了规制的必要性问题。此外，规制还被广泛地应用于数据安全和反垄断。但是,规制往往也有其内在缺陷,反对规制的观点也非常普遍。(一)隐私和安全规制考虑到科斯定理的失效以及垄断和其他外部性问题，数据确权可能并不能有效地保护隐私。在这种情况下，规制就成为一些学者所倡导的解决方案。安全规制的一个理论基础在于消费者本身很难观察和证实厂商是否在防止数据泄露和盗用中采取了必要措施。前文对此问题已经进行了阐述。反映到现实中，其主要表现是强制规定数据处理主体有义务保障数据安全。例如，中华人民共和国数据安全法就明确规定，开展数据处理活动应“采取相应的技术措施和其他必要措施，保障数据安全”。数据采集、交易和流动也可能涉及公共利益和国家安全，这是实践中安全规制所要解决的另一个重要问题。目前，倡导隐私规制的原因则主要源自两个方面：数据确权在保障隐私上的无效性，以及隐私所可能引发的其他外部性问题一些研究认为，受厂商市场势力的影响，个人数据产权的界定并不能有效地保护隐私。某些学者指出，个人数据的商品化(异化)松动了个人对于隐私的掌控。例如，Litman以及Solove均认为，当个人数据产权化时，个人虽然对其数据有了明确的处置权，但是在个人数据市场中，市场结构可以显著地影响个人数据的配置与福利。个人数据市场上的市场势力导致数据集中于少数厂商，而过度集中的数据有助于这些厂商获得竞争优势，造成不利的经济影响。因此，赋予个人数据产权和数据要素市场的建立并不能激励企业去保护隐私。Acquistietal.通过一个包含基于行为的价格歧视的垄断模型得出了类似的结论。其逻辑在于，如果消费者保留个人数据，那么垄断厂商将无法对其进行价格歧视，而只能统一定价。但是，在统一定价市场中的边际消费者并没有由此而得到正的剩余。因此，一个微小的正的报价即可让这个边际消费者出售数据。按此逻辑递归，均衡时厂商将无成本地获得所有消费者的隐私。类似地，Hermalin&Katz认为，拥有充分市场势力的企业可以通过拒绝提供任何产品来迫使消费者显示其与偏好有关的信息，导致隐私权无法给消费者带来任何额外的信息租金。综合来看，这些结论的政策含义在于，单纯依靠数据确权既不可能阻止个人数据的过度搜集，也无法改善消费者福利，要保护隐私就必须要施加规制。Fainmesseretal.提出，可以通过制定最低隐私保护标准以及对企业征收数据税来解决企业过度搜集消费者数据的问题。55信息外部性也可能导致单纯的数据确权无法实现有效率的数据搜集。Choietal.认为，即使某些消23INDUSTRIALECONOMY2022.12产业经济SONOIVWHOACENL.SCENCESAL中国人民大学幸教育料中心1958费者选择隐藏自己的个人信息，大数据分析技术的进步也使厂商有能力根据其他消费者提供的信息来推断这些消费者的类型。鉴于这种信息上的外部性，即使每个消费者都完美地意识到其个人数据披露所可能导致的后果，数据搜集总量也会偏离社会最优水平。Acemogluetal.也关注到了这种信息外部性，并更进一步地考察了消费者的策略性反应：既然个人信息会因为其他消费者的数据交易而泄露，那么每个消费者都会缺乏保护隐私的充分动力。这将导致过低的数据价格和过度的数据搜集。这些结论不仅意味着数据确权的缺陷，同时也表明诸如消费者知情同意原则等简单的隐私规制措施亦无法实现社会最优。例如，Choietal.指出，如果厂商能为提供信息的消费者提供价格折扣，那么引人知情同意原则也不会改善数据要素市场的效率，禁止这种价格歧视是有益的，但在信息外部性特别强的情形下，完全禁止某些数据的转让是必要的。58此外，如果个人在隐私问题上的策略性行为会引发新的外部性问题，那么适当的隐私规制是必要的。前文曾经讨论过与隐私问题有关的策略性反应。Daughety&Reinganum认为，如果这种策略性反应存在严重的社会负外部性，有选择性地实施隐私保护是必要且有益的。例如，个人是否接受过戒毒治疗或艾滋病治疗应该保密，否则就可能阻止其寻求治疗，损害私人和公共利益。这种外部性问题很难单纯通过基于产权的市场交易来内部化，这进一步强化了隐私规制的必要性。然而，针对隐私规制的反对性观点也长期存在。第一种观点强调隐私规制会阻断对市场有益的信号传递机制。早在2 0 世纪7 0 至8 0 年代初，芝加哥学派就基于此理由来反对隐私规制。Posner认为，隐私保护导致的信息隐藏可能带来负外部性问题。60例如，求职者可能隐瞒对自己不利的个人信息，而隐私保护将使企业无法全面对求职者进行考察。因此，保护前者的隐私是以牺牲后者的盈利能力为代价的，并最终将负面信息特征的成本转移到其他市场参与者身上。Stigler则进一步指出，对个人信息市场的监管将是无效的，任何经济个体都会倾向于公开对自己有利的个人信息，并隐藏不利的信息。在这种情况下，阻止个人信息流动的监管将是低效的，因为它排除了市场中和生产要素质量有关的信号。第二种反对性的观点认为隐私规制可能会对商业模式的创新产生不利影响。例如，考虑到电子商务广泛地依赖于在线广告和个性化推送，有学者担心，严格的隐私规制可能会抑制电子商务的发展。Goldfarb&Tucker基于在线广告的3 3 0 万份随机调查问卷，研究了欧盟第2 0 0 2/58/EC号指令(隐私与电子通信指令)中的隐私监管对广告效果的影响。他们发现，隐私规制使在线广告在改变消费者购买意愿方面的效果下降了6 5%以上，即隐私监管对个性化广告施加了极大的限制。第三种反对性的观点认为隐私规制可能会强化断企业的市场势力。例如，Campbell etal.指出，如果隐私监管主要依赖于强制要求消费者知情与同意，那么用户就不太可能选择不成熟或者新厂商的服务，这导致隐私规制成为一种事实上的进人壁垒。第四种反对性的观点认为针对个人数据的行为规制往往无法达到预期，甚至可能带来新的问题。以至关重要的“知情同意 原则为例，企业可以通过策略性地“包装 隐私协议来诱使用户接受侵犯隐私的条款。此外，一些学者认为，如果消费者预期到商家对个人数据的利用，并据此调整他们的行为，那么监管就没有必要了，因为出于竞争的考虑，企业有动机主动保护消费者数据。Aridoretal.以欧盟的通用数据保护条例(General Data Protection Regulation，GDPR)为例讨论了隐私规制可能带来的新的外部性问题。他们指出，GDPR的实施使消费者以直接拒绝提供数据的方式来替代过去不完美的信息隐藏措施(如删除cookie)。这些不完美的隐私保护手段会在厂商搜集的数据中制造噪音，使其更难准确追踪用户行为，而GDPR所引致的替代行为使厂商获得了一个更为“干净”的数据环境，从而使剩余的用户更容易被追踪和识别。（二）数据要素市场与反垄断规制数据要素市场的发展需要什么样的反垄断规制政策？这主要涉及三个方面的理论问题：第一，数据是否具有排他性；第二，数据垄断是否可以持续存在，且是否会妨碍市场进人；第三，是否需要调整其24INDUSTRIALECONOMY2022.12产业经济EFORNOLLVWOASCIENCES,中国人民大学有银育料中心1958他市场的反垄断规制政策。其中，前两个问题的政策引申含义在于是否需要针对数据垄断进行规制，第三个问题的核心则在于是否有必要考虑其他市场中的市场势力对数据要素市场的影响。给定数据的非竞争性特性，数据是否具有排他性就成为问题的关键。如果数据具有非排他性，那么就不必担心数据集中所可能导致的进人壁垒，数据不可能成为市场势力的来源。一些学者认为，对某数据的收集和使用并不会影响或阻碍其他市场主体收集使用该数据，无形的数据不可能被某特定主体独占。然而，反对性的观点认为，数据是否非排他的核心在于数据的可获得性，而诸多因素都会限制数据的可获得性。首先，即使是原始数据的采集也可能存在接口和渠道上的限制。例如,Boyd&Crawford指出，像Facebook这样的大型平台广泛基于大数据分析来影响用户的行为和选择，而复制这样的用户体验对于市场的新进入者来说是非常困难的。类似地，接口之间的竞争往往伴随着排他性。例如，智能手机上的操作系统和App是重要的数据采集渠道，而预装的操作系统(如安卓)和应用软件都可能阻止用户使用其他类似的操作系统和应用软件。其次，数据的可获得性可能被数据所有者或控制者通过排他性协议等方式人为扭曲。最后，平台竞争的核心已经由网络外部性向数据驱动转变。用户是数据的基础，而为了吸引足够的用户，新进人者通常需要搭建一个为用户提供免费或低收费服务的平台。这就需要在硬件、宣传推广、网络协同和平台运维等各方面进行大量投资。这一现象恰恰说明，个人数据并不可能免费获取，否则就没有人愿意花费大量的资金提供免费服务来获取和分析数据，以保持与数据相关的竞争优势。那么，数据垄断是否可以持续存在，会如何影响竞争？首先，大量数据都是用户行为的副产品，因此数据垄断能否形成还取决于其他市场中的市场结构。尽管网络外部性普遍存在于双边市场中，但是否会导致“赢者通吃”还受到平台差异化和用户多归属倾向等诸多因素的制约。其次，Hagiu&Wright认为，数据对竞争和市场进人的影响在于，它和传统的网络外部性结合在一起，形成了新的正反馈机制，即大数据有助于企业改善服务质量，形成更强的网络外部性，而新用户的加人在强化网络外部性的同时，也将贡献更多的数据。他们指出，尽管这种新的网络效应确实会给予在位企业竞争优势，但如果新进入者的数据学习能力更强，仍有可能对在位者构成威胁。最后，数据本身的一些特性也会对数据断的持续性施加限制。例如，大数据一旦具有快速性特征，那么对已有的数据资源的垄断即便能够带来市场势力，也不一定具有可持续性；同样的信息也有可能从不同数据渠道中获得，而这种数据间的替代性可以降低数据所可能导致的进人壁垒。因此，概括而言，尽管数据垄断有可能出现，但同样存在大量限制数据垄断的因素，鉴于其他市场对数据要素市场所可能造成的影响，是否有必要对反垄断规制进行调整？从经济学理论层面来看，已经有相当多的文献发现产品市场中的市场势力会对数据要素市场产生负面影响。前文已经对这些问题进行了梳理和介绍。其中，一个关注的焦点在于产品市场中的市场势力会导致数据确权既不能有效保护消费者隐私，也无法改善消费者剩余。然而，司法实践对于是否需要调整反垄断政策有不少反对性的意见。例如，美国联邦贸易委员会委员Ohlhausen和律师Okuliar认为，反垄断政策主要针对的是损害竞争的行为而不是损害隐私的行为，因此不能将隐私问题与反垄断政策混为一谈。六、结语综上，本文对数据要素市场确权和规制的相关研究进行了梳理。现有研究提供了丰富的分析视角和理论启示，但不少问题仍在理论探索之中，需要进