大数据让强者恒强？三个问题看大数据与市场竞争

《Flowers》

—Andy Warhol

1964

2021年6月28日，美国联邦法院驳回联邦贸易委员会（FTC）以及46个州联合提出的对Facebook的反垄断起诉，理由是“监管机构无法证明Facebook已控制了60%以上的市场份额”。判决中写到：“哪怕Facebook真是一个垄断者，它仍然有权参与市场竞争，它没有任何义务帮助竞争对手。”

近年来崛起的大科技公司坐拥海量消费者数据，让人们担忧他们会凭借大数据建立起不可逾越的护城河，甚至形成市场垄断地位，妨碍公平竞争。FTC诉Facebook一案就是这种忧虑的集中体现。Facebook的暂时胜利，能否减弱科技公司的反垄断压力？答案还未可知。可以肯定的是，我们将面临越来越多关于数据驱动业务与市场竞争的争论，大数据是否会给企业带来回报递增的竞争优势，让强者恒强，最终让消费者为垄断买单？

从监管者的角度看，数字技术正在重塑经济格局，数据驱动的商业行为在竞争中会扮演越来越重要的角色。制定适应这些行为的竞争政策是大数据时代“善治”（good governance）的重要组成部分。其中关键是要了解这些新型市场行为中，有哪些可能会促进或阻碍竞争。具体而言，大数据正在多大程度上被用来损害消费者？大数据正在多大程度上妨碍竞争和创新？本文聚焦于讨论这三个和数据竞争相关的关键问题。

问题1：大数据正在多大程度上被用于损害消费者利益？

理论上，卖家掌握的消费者信息越多，就越有能力向消费者收取差异化的价格，经济学术语称之为价格歧视。在极端情况下，如果一个卖家垄断市场，垄断者能够从消费者身上榨取所有“消费者剩余”（consumer surplus），即向每位消费者收取他们愿意支付的最高价格。而在充分竞争的市场中，来自其他卖家的竞争会极大地限制某个卖家的提价行为，也会限制卖家在不同情况下对同一商品收取不同价格的行为。因此，某个商业行为是否通过阻碍竞争提高了价格，或者得以随意进行价格歧视，赚取垄断利润，常常被当作判断垄断的简化标准。但对于“垄断”的判断，往往不能停留在简化的、“一刀切”的层面，而需要基于具体证据具体分析。

以价格歧视为例，在有些领域中，公司需要价格“歧视”才能生存，也更有助于提高社会福利。这听起来似乎不合逻辑，但公用事业，例如供水、供电等行业，是典型例子。在这类行业中，初始投入巨大，但后续生产的单位成本低（即边际成本低）。一方面，如果市场竞争让价格被拉低至单位成本，那么巨大的初始投入无法被弥补，预见到这种情况，就没有企业愿意投入。另一方面，如果对所有消费者收取同样的价格，那么高额的初始成本会抬高单价，只有极少数消费者可以负担。因此，通过对消费意愿和能力更高的消费者收取高价，价格歧视不仅让提供这类产品的企业得以生存，也同时让更多的人能够参与消费，对整个社会而言，提升了消费者福利。在某种程度上，恰当的价格歧视，事实上起到了促进社会公平、弥合贫富差距的作用。类似的价格歧视现象，在很多其他行业广泛存在，例如，对同样的座位在不同的时间收取不同价格的航空公司，电影院等。

此外，对市场中的不同消费者群体收取不同的价格，有时也可以增进民生福祉，比如剧院、餐馆和其他很多企业对婴幼儿、学生和老年人收取的价格更低，或者制药公司以较低价格向世界贫困地区的公民销售“救命药”。

虽然差异化定价广泛存在，但是一种越来越被社会关注和担心的现象，是基于大数据，对完全相同的产品和服务，只是因为用户身份的不同，就收取不同的价格，这就是所谓的“大数据杀熟”。各国都存在大数据杀熟的个案，引发了社会讨论以及治理机构的关注甚至干预。但一个更重要的问题是：大数据和杀熟的关系有多紧密？在多大程度上，大数据杀熟正在成为普遍的趋势？

为了回答这个问题，我们首先需要强调，市场竞争的本质，是通过设计、生产出不一样的、更好、性价比更高的差异化产品，因为满足消费者需求而获益。换句话说，价格和产品结合的差异化是最健康的趋势。这也正是约瑟夫·熊彼特称之为的“创造性破坏”（creative destruction）:

经济学家总算从唯价格竞争的束缚中挣脱出来。一旦质量竞争和营销术被容许进入理论圣地，价格变量的统治地位就会不保…… 但资本主义的现实景象并非如教科书所描绘的那样，是一种数量竞争。相反，竞争来自新商品、新技术、新的供给来源、新型组织——这种竞争要求的是成本和质量的决定性优势，所打击的并非现有企业的利润率和产量，而是其生存基础。这种竞争的威力更大，更像是炮轰，而非敲门，其重要性足以令常规竞争的效力变得无足轻重；长期提升产量并拉低价格的杠杆总是由其他因素构成（熊彼特， 1962）。

在大数据时代，虽然杀熟的个案存在，但是鲜有证据表明，这已经成为任何一个国家的主要趋势。一个合理的解释是，消费者通过分享大量的个人数据让商家更了解自己，然而这并非一定会带来更多的不利于消费者的价格歧视行为。这是主要因为商家与消费者的关系正在被数字技术所改变，进而导致了竞争模式的转变。今天的生产者和消费者有着前所未有的直接、高频、长期的连接和互动。普惠性，即以实惠的价格向更多的消费者提供商品和服务，而不是赚尽有限几个消费者的每一分钱，正在成为企业的首要目标（罗汉堂，2019）。最近的研究发现，数字平台对消费者披露而不是隐瞒信息进行价格歧视，会有助于建立信任，长期来讲对平台是最优策略（Ichihashi，2020）。还有证据表明，“网络的透明性限制了实体零售商在不同地区实行价格歧视的能力……这（表明），随着传统零售商与在线零售商的竞争越来越激烈，其地域价格差异将继续减小”（Cavallo，2018）。

问题2：大数据在多大程度上妨碍竞争，进而导致“赢家通吃”的市场结果？

有观点认为，在数据驱动的市场中，由于网络效应（直接或间接）以及随之而来的规模经济，市场壁垒会滚雪球一样越来越高，从而造成了赢家通吃的结果。那么实际情况是怎么样的呢？实证数据表明，至少在中国，与赢家通吃的假设相反，数据驱动型市场事实上竞争激烈，准入壁垒低，呈现高竞争行业的特征。

一是行业头部集中度逐步降低。例如在网络电商行业，尽管阿里巴巴通过不断创新继续增长，但其早期在线上销售领域占据的领先地位，并未阻止新进入者在四处蓬勃增长，在2015年至2019年的四年时间里，阿里巴巴市场份额下降了22个百分点。拼多多销售额在三年内增长了100多倍 ，吸引了超过4亿用户，目前用户规模已经达到最头部电商的同等水平。京东销售额占中国电子商务销售额的17%，最近成为“家电市场所有渠道中市场份额最大的平台 ”。

另外一个案例是支付宝和微信支付的竞争。作为中国数字支付的先行者，支付宝在2014年占线上支付总量的近80%。但到2019年，随着微信支付迅速赶上，其市场份额逐渐降低到43%。同样，在诸多领域，大数据并没有让早期优势的壁垒越来越高。市场占有率的趋势和赢家通吃的假设背道而驰。

来源：罗汉堂

在过去的十年间，标准普尔500指数企业的平均寿命呈缩短的趋势，而新入公司的数量却在不断增加，这表明竞争越来越激烈。随着数字技术的发展，全球商业正进入一个竞争日益激烈的熊彼特世界，一方面是新企业崛起越来越快，一方面是企业寿命越来越短。任何公司想要像过去一样，在某一领域长期保持“高枕无忧”的优势地位，将会越来越难。

来源：标普指数

首先，大数据可以从增强连接、决策、信任三方面提高生产效率，具有明显的商业价值，但大数据只是商业模式的一部分，必然受制于商业模式。例如，虾米音乐最初靠大数据算法推荐得到了许多深度音乐用户的认可，占据用户规模的优势，积累了大量用户数据，但最终由于缺乏盈利的商业模式，在2021年关闭。数字经济的发展历史表明，通过移动互联，市场上的新进入者能够以极低的成本互相连接，使得各种细分市场（niche market）频繁、出人意料地出现，技术和新商业模式的结合带来占领市场的机会，然后扩展，威胁到现有公司的市场地位。

第二，数据和有商业价值的信息之间存在巨大的距离，需要数据能力和商业判断力才能发挥数据的价值，存在很大不定性。尽管Facebook、Instagram等互联网巨头都拥有广大的用户基础和海量的数据，但仍然难以阻挡抖音在海外市场迅速增长的势头。

第三，互联网用户可以同时使用多个平台，在享受服务的同时在多个平台上分享个人数据。一旦创新者提供新服务满足未被满足的细分需求，就可能成功破局，并迅速积累数据和用户形成正向反馈。拼多多和抖音就是典型的例子。

第四，大数据的有效生命周期很短。新数据源源不断生成，其价值随着时间的推移而下降。相对于现有企业，新进入者不需要创建“相当于现有者规模”的数据存储；相反，他们只需要设计一个策略来积累高度相关和及时的数据（Schepp and Wambach，2016）。

许多研究表明，数据量的优势很少会对竞争对手产生实质性影响。例如，Bajari 等（2019）使用销售数据证明，虽然拥有特定产品相关更多数据有利于更准确的预测，但拥有额外数据的边际价值会下降。随着时间的推移，预测会更为准确，准确性来源于对数据的使用，而不仅仅是拥有更多数据。经济学家Chiou和Tucker（2017） 发现，几乎没有证据表明缩短数据的存储时间（在某个案例中，从13个月缩短到3个月）会显著降低效果。

如经济学家Lambrecht和Tucker（2017）指出，“只有独一无二、稀有、有价值且可持续的资源才能为一家公司提供竞争优势，而数据本质上不具备上述特点。”因此，用经济学家Shapiro 和 Varian（1998）的话来说，信息产业的市场“主导地位”是脆弱且短暂的：“硬件和软件公司争夺主导地位，因为它们深知目前的领先技术或架构很可能在短时间内被拥有卓越技术的新兴竞争对手推翻。”并不是说大数据的使用绝对不会带来垄断力量，在不同的行业确实存在需要纠正的利用市场地位妨碍竞争的行为，也应当通过各种法规纠正。但是有一点可以肯定，大数据远远不能保证赢家通吃的结果。

问题3 公司在多大程度上利用大数据阻碍创新？

由于数据是数字驱动商业模式的一个重要组成部分，善用大数据，无论是通过提供有竞争力的产品吸引客户积累数据，还是通过不断优化算法发挥更大的数据价值，都可以巩固公司当前的地位。如果这种竞争优势是由于具备高效使用数据的能力，就不会妨碍创新，反而会激发创新竞争，并不需要竞争政策的干预。竞争政策的目的不是扶持低效的潜在（或实际）竞争对手。只要大数据本身不阻碍那些高效创新者的进入，就不必对大数据的规模过于忧虑。

相反，如果强迫高效率的公司分享其优势来源，反而“与反垄断法的根本目的有些矛盾，因为这可能会打击（他们及其竞争对手）的积极性……去投资经济上有益的基础设施。强制共享还要求反垄断法院充当中央规划机构，确定准确的价格、数量和其他交易条款，而法院并不擅长于从事这些工作”（Abbot，2018，引用最高法院判决行文，Verizon Wireless诉Trinko案，《美国判例汇编》第540卷，第407-08页）。

联邦贸易委员会的总法律顾问Alden Abbot曾举例说，欧洲和亚洲的某些反垄断机构在较低效的竞争对手的要求下，对领先企业进行“侵入性调查”，为低效竞争对手寻求庇护，从而避免与领先平台竞争。“有益的创新速度将会放缓，影响消费者的福利。更重要的是，由于创新和与市场领导者竞争的动力将会降低，竞争将会减弱。监管机构、公众和政府的偏好将取代可提高消费者福利的商品、服务和平台质量。”他指出，“事实证明这一说法是正确的。尽管欧盟官员多次声明，欧洲政策旨在使欧洲成为数字经济的全球领导者，但所有（西方）大型数字高科技平台公司都是美国公司”（Abbot，2018）。Furman等（2019）指出，采用大数据技术“可继续以更低的供应商成本、更好的服务、更好的产品可用性、更好的客户体验为消费者和竞争带来好处……线上平台可成为创新的强大驱动力，它们向消费者提供的服务通常可免费使用”。

从实际效果看，大数据可以从几个方面推动创新。

首先，大数据的3个V特性成为生产和商业模式创新的强大驱动力；创新优势，而非垄断优势，似乎正在主导数字经济。从教育、商业、医药和金融，到社交媒体、打车、共享单车、观看视频和游戏，几乎在各个数字技术领域发挥深刻影响的行业，其共同点都是数据驱动的创新商业模式，而最具创新性的参与者往往是该行业的新入局者，他们几乎没有初始资本和其他资源，往往在很短的时间内通过创新优势迅速成长。

其次，平台作为连接供给和需求的载体，成为创新扩散的重要推动力量。在市场竞争中，平台有意愿用技术改进商业基础设施，推动平台上企业的创新发展。举例来说，自从苹果向第三方开发者开放其应用商店以来，各种创新性的移动应用软件得以迅速发展。根据Analysis Group（2019）的数据，仅在2019年，应用商店生态系统已为全球5190亿美元的交易和销售提供了支持。应用商店中可用的应用数量已从最初的500个增加到400多万个。这些创新应用程序几乎在根本性改变世界娱乐、学习、工作、购物和交往的方式。

苹果的应用商店平台，为移动应用软件开发者创造了一个竞争激烈的市场，促进了手机软件的创新，这也给苹果带来了卓越用户体验的声誉。这种共生关系，一方面通过平台上的竞争促使开发者不断提高其服务质量和竞争力，提供创新的、更好满足用户需求的产品。开发者的成功在很大程度上依赖于用户的评论，从而让满足用户需求与实际的财务激励紧密联系在一起。另一方面，苹果的平台设施（如TestFlight和App Analytics）使开发人员免于承担分销、测试、市场调查等日常繁琐事务，从而得以专注于自己的核心业务。类似的例子在亚马逊、阿里巴巴、腾讯等平台也大量发生。

人类的科技发展史充满了恐惧、质疑与挑战。技术的早期应用一定充斥着诸多问题，但由于熊彼特式企业家的存在，技术一定会不断完善，监管政策也随之进化到位。历史告诉我们，技术的负面风险总是会降至最低。就像现在已几乎没有人惧怕事故而拒绝乘坐飞机，惧怕食物中毒而避免在外就餐。

行为经济学家卡尼曼指出，人类总是倾向于直觉型的快思考，往往过度关注数字技术的负面影响和事故，例如市场垄断、隐私泄漏等问题，而忘记信息交换是人类社会进步的基石，以及数字技术创造的巨大福利。因此我们要区分事实和臆断、求真与恐惧。用证据说话，客观地看待数字驱动业务带来的社会福利与潜在风险。否则难免会以公平之名，打击创新动力与市场竞争。