陈永伟 | 数据产权应划归平台企业还是消费者?

来源： 财经问题研究与东财学报        发布时间：2020-05-13

数据是新的生产要素,是基础性资源和战略性资源,也是重要生产力。

要构建以数据为关键要素的数字经济。

——习近平

 

《财经问题研究》“数字经济专题”

〔引用格式〕陈永伟.数据产权应划归平台企业还是消费者?[J].财经问题研究，2018，（2）：7-9.

 

 

数据产权应划归平台企业

还是消费者?

 

陈永伟

（北京大学 市场与网络经济研究中心,北京100871）

 

作者简介：
陈永伟（1982-）,男,浙江杭州人,研究员,博士,主要从事产业经济学、法律经济学研究。E-mail:chenyongwei1982@126.com
 
基金项目：
国家社会科学基金项目“知识产权交易基本理论和运行机制研究”(17BFX116)
 
 
近年来,随着信息技术革命的进行,数据在经济活动中的重要性大大提升,开始成为必不可少的生产要素。随着数据的价值日渐体现,关于数据的纠纷也日渐增多。在这种背景下,界定数据产权、将因产权不清造成的外部性内部化也就变得更有利可图,更有现实意义了。而这一观点来自德姆塞茨的理论,即当把因产权不清所造成的外部性内部化的收益高于其成本时,产权将会产生[1]。
尽管目前在法律上,已经对数据产权问题有了一些规定,但总体上来说,模糊地带还比较多。作为一个新兴事物,现有法规对于数据产权的规范也未必合理、有效率,改进的空间仍然很大。在这样的背景下,对数据产权问题进行进一步思考是很有必要的。
本文从经济学角度对数据产权的安排进行了一些思考。数据产权的安排应当以效率为出发点,以社会福利最大化为目标。在探讨数据产权的安排时,应当采用成本—收益分析,并可以用科斯定理来进行辅助分析。除了产权安排外,还应对产权保护形式进行探索,在此过程中应当重视卡拉布雷西所提出的三个原则:财产规则、责任规则和不可转让性。

一、对数据产权进行安排的目标

产权指的是一种通过社会强制而实现的对某种经济物品的多种用途进行选择的权利。与所有权(Ownership)不同,产权并不是绝对的、普遍的,而是一种相对的权利,是不同的所有权主体在交易中形成的权利关系。在构成上,产权这个概念事实上包含了“一组权利”(A Bundle of Rights),包括使用权、排他权和处置权等,这些权利可能属于同一个主体,也可能分属于不同的主体。产权的不同安排会产生不同的激励效果,进而会对资源的配置效率产生影响。从经济学角度看,一种合理的产权安排应该产生最优的激励效果,进而让资源得到最有效率的配置和使用[2]。
在数字经济时代,数据作为一种重要的资源和生产要素,其使用权、排他权和处置权等各种权利在个人、企业和政府等主体之间的不同配置将会对其使用效率产生很大的影响。一种合理的数据产权安排应当让数据的生产、使用和保护最有效率,从而实现社会福利的最大化。

二、产权安排的成本—收益分析：以平台数据产权界定为例

从整体上对数据产权的安排进行考虑是困难的。在考虑一些具体问题时,可以借助成本—收益分析来帮助判断。以目前社会关注度较高的平台企业与消费者之间的数据产权安排为例。究竟是应该把数据产权(主要是使用权和收益权)界定给平台企业,还是消费者呢?为了回答这个问题,就需要比较把产权划给平台企业,以及把产权划给消费者这两种产权分配方案之间的成本收益状况。
将产权划分给平台企业,会产生两个重要的收益——“范围经济”(Economics of Scope)和“规模经济”(Economics of Scope)[3]。当消费者使用平台时,就会产生数据。但一般来说,每个个人拥有的个人数据不仅在数量上很少,而且在维度上也不多,因而对其本人的作用并不会很大。但如果这些数据由平台企业拥有,那情况就完全不同了。相比之下,平台企业拥有的数据不仅量更大、来源更广,而且维度也会更为多样。有了这些数据,平台企业就可以借助统计方法来分析消费者的消费模式,并根据消费者的具体行为做出预测推断。这些预测和推断能产生巨大的商业价值。
而在成本方面,最需要关注的是两个方面。一是侵权的风险。当平台企业获得了过多的个人信息,那么就有侵犯个人隐私权的可能[4]。二是对数据垄断的忧虑。目前,很多平台企业正在不断挖掘、掌握和垄断各种消费者数据。当平台企业掌握了足够的数据后,就可以将这些优势转化为巨大的竞争优势,并获取消费者剩余。过去,对所有消费者都收取不同价格的“第一类价格歧视”只存在于教科书上,而在数据技术的辅助之下,“第一类价格歧视”正在成为现实。如果认为消费者的权益是更为重要的,那么这种数据垄断可能造成的危害就构成了一种社会成本。
相比之下,如果把数据的产权划分给消费者,那么以上成本和收益将都不存在。因此,要比较把数据产权划分给平台企业还是划分给消费者,本质上就是要在这些成本和收益之间进行权衡。在具体应用成本—收益分析的时候,需要精密的定量测算。在这里,本文对成本和收益进行一些概念性的分析。
第一,由平台企业拥有数据产权所产生的收益。如前所述,当来自不同人、不同渠道的数据组成了大数据后,其作用将发生质的改变,成为帮助企业进行决策分析的重要工具。因而从直观上看,数据的“规模经济”和“范围经济”是比较大的。
第二,由平台企业拥有数据产权所产生的风险,在很多时候并没有想象中的那么大。第一个风险是侵权的风险。如果平台企业拥有了关于个人的大量数据,就很容易对人们的隐私进行窥探。这种风险的存在当然不可否认,但有一点值得说明的是:隐私权这个概念本身就是一个历史的概念,其形成和发展受划定隐私权的成本和收益状况影响。在古时候,人与人之间的关系很密切,距离感很小,并不存在隐私权。这是因为,当时个人应对自然和社会各种风险的力量相对较小,需要相互抱团。在这种情况下,大家放弃隐私权来换取更大的合作,从经济上看是更为合意的。而随着生产力的进步,个人应对各类风险的能力上升,人与人之间的合作变得相对不那么重要,隐私对个人带来的收益超过了成本,隐私权这个概念才被提出来。从这个角度看,如果在某一阶段,放弃一些隐私权换来的收益又能大过由此带来的损失,那么个人让渡一些隐私权将会是合意的。事实上,在大数据时代,人们通过放弃一些隐私,就能换来更多、更便利、更为个性化的服务,这些都会产生很大的社会福利。如果考虑到这一点,那么因平台企业带来的侵权风险所造成的净成本也并没有这么大。
第二个风险是数据垄断的风险。虽然“数据垄断”经常被提及,但其实这一概念并不十分明确。在一些语境下,“数据垄断”指的是平台企业对于数据资源的垄断;在另一些语境下,“数据垄断”指的是平台企业依靠掌握的数据,增加了其在产品市场上的垄断力,从而可以更好地实施垄断行为。不可否认,这两方面问题都是可能存在的,但对“数据垄断”的过分担忧恐怕也是没有必要的。一是平台企业对数据资源的垄断问题。平台企业到底能不能垄断数据资源,这其实是有争议的。与所有其他商品一样,一个企业能否垄断数据资源,主要取决于这些数据的可替代性[5]。如果这些数据是难以被替代的,那么就可能被垄断;而如果这些数据不容易被替代,那么就难以被垄断。研究表明,在现实中,数据的可替代程度其实是比较强的[6]。在大数据环境下,很多数据可以通过其他维度的数据推断出来。例如,可以通过观察一个人每天的行动轨迹来判断他的住处。从这个意义上讲,即使有某个企业独家拥有了关于住处的信息,也无法形成垄断。二是通过对平台依赖数据来强化其垄断行为。这种可能是存在的,但这种行为其实与一般的垄断行为并没有多大区别。拥有数据其实只是强化了企业推行垄断行为的能力,并没有改变问题的本质。对于这些问题,应该用传统的反垄断方法加以应对,而不应该因这些问题而影响了对数据产权问题的思考。
综合以上分析,可以得到结论:从成本—收益分析的角度看,将数据产权划分给平台企业而非消费者,应该是更有效率的。

三、基于科斯定理的思想实验

在经济学中,科斯定理是用来分析产权问题的重要工具。从思想上看,这一定理来自于科斯的经典论文,但科斯本人并没有对其进行过正式的阐述。根据后人的不同解释,科斯定理有两个版本——科斯定理I和科斯定理II。科斯定理I指出:当交易成本为零时,初始产权的分配是不重要的。通过讨价还价,资源的配置最终会达到最有效率的状况。科斯定理II则指出,如果交易成本不为零,那么初始产权的配置将会影响资源的最终配置效率。科斯定理II为现实中产权的配置状况和资源配置效率之间的关系提供了理论基础,而科斯定理I则提供了一个进行思想实验的理论框架。真实世界的交易成本当然不可能为零,因而最终起作用的是科斯定理II。但要知道怎样的资源配置状况更为有效,则可以借助科斯定理I,假想一个无交易成本的情形,推演在这种情况下资源最终会如何配置。
具体到数据产权问题,情况也是类似的。仍然以平台企业与消费者之间的数据产权划分问题为例,假设在交易成本为零的情况下,通过人们的讨价还价,数据产权最终会被如何配置。事实上,微软的首席经济学家Athey就做过一个类似的实验。通过这个实验发现,尽管实验的被试宣称自己对本人的隐私很重视,但实际上他们却都愿意以很小的代价出售自己的大量信息和数据。有理由认为,在实验室中,交易成本是近似为零的,因此,这种情况下最终的数据产权分配结果也就反映了最有效率的配置状况。根据这个实验,可以得出结论:从经济角度看,由平台企业,而非消费者拥有数据的产权将会是更有效率的。

四、数据产权的保护形式

产权到底划分给谁,这很重要,但同时产权究竟应该通过什么方式来进行保护,也很重要。法律经济学大师卡拉布雷西曾经提出过产权保护的三个原则:财产规则(Property Rule)、责任规则(Liability Rule)和不可转让性(Inalienability)[7]。所谓财产规则,指的是除非产权持有人自愿转让,否则不得强制转让产权,并且转让的价格由交易双方协商决定。所谓责任规则,指的是非产权持有者可以不经过产权持有者的同意,先使用物品,然后支付一个由第三方认可的公平价格。而所谓不可转让性,指的是即使拥有产权,也不能对物品随意转让。
卡拉布雷西认为,如果市场上的交易成本很低,那么财产规则是更有效率的,通过自愿谈判,交易的各方都会更加满意。而如果市场上的交易成本很高,那么财产规则就可能没有效率,而责任规则相比之下则更好。当然,无论是财产规则还是责任规则,都是针对在交易中不产生很大外部性的物品而言。如果交易会产生很大的外部性,那么即使对于产权所有者也没有权利进行交易,此时产权应该满足不可转让性。举例来说,一个人的身体是自己的,但卖淫是不合法的,这就是不可转让性提出的要求。
卡拉布雷西的这三个原则尤其在知识产权领域中有很多应用。与之类似的,也可以用这些原则来对数据产权问题的保护进行思考。假设已经按照效率的标准把数据的产权划分给了平台企业,那么如前所述,侵权的风险和对垄断的担忧就是这种界定方法所带来的成本。但其实这些问题完全可以用产权保护原则进行克服。
从经济学角度看,人们对于隐私权的忧虑源于一些隐私数据的交易所产生的外部性。根据卡拉布雷西的理论,在这种情况下,应该对数据用“不可转让性”来进行保护。也就是说,尽管数据的产权属于平台企业,但对于那些十分敏感的隐私,可能造成重大负面影响的数据,平台企业除了自行使用这些数据来进行研究外,没有权利将这些数据转给其他人。在知识产权领域,有一个概念叫做“copyleft”,指的是允许人们自由使用某项著作,但不允许对著作进行修改和传播,这个概念是颇具启发性的。对于某些敏感数据,或许平台企业可以以“left”而非“right”的形式来拥有其产权。
再看可能的数据垄断问题(这里指的主要是对数据资源的垄断)。为什么人们会担心平台企业垄断数据,一个原因就在于担心这些平台企业独霸数据,不将其开放给其他更需要的使用者。从理论上讲,使用者可以向平台企业进行申请,从而获得数据的使用权,但现实中,这样的交易成本会很高——由于交易双方对数据价值的判断不同,所以谈判可能会非常艰难。在这种情况下,自愿的交易就很可能达不到有效率的配置。如果根据责任规则,允许数据使用者先使用数据,然后再根据第三方的估价让数据使用者向平台支付价格,那就会让效率得到提升。从这个角度上看,对于一般的、非敏感数据采用责任规则是更为合适的。最近,Linkedin就hiQ使用其平台上的数据向法院提起了诉讼,结果法院判决hiQ有权使用这些数据。在笔者看来,这一判决结果就体现了对责任规则的应用。

参考文献

 

[1] Demsetz,H. Toward a Theory of Property Rights[J]. American Economic Review,1967,57(2):347-359.

[2] Coase,R. H. The Problem of Social Cost[J]. Journal of Law and Economics,1960,3(4):1-44.

[3] OECD. Data-Driven Innovation for Growth and Well-Being[R]. OECD STI Polify Note,2015.

[4] Pavolotsky,J. Privacy in the Age of Big Data[J]. Business Lawyer ,2013 ,69 (1) :217-225.

[5] Stucke,M.,Grunes,A. Data-Opolies[R].SSRN Working Paper,2017.

[6] Tucker,D.,Wellford,H.Big Mistakes Regarding Big Data[R].SSRN Working Paper,2015.

[7] Calabresi,G.,Melamed,A. Property Rules,Liability Rules,and Inalienability: One View of the Cathedral[J]. Harvard Law Review,1972,85(6):1089-1128.

 

附言：作者感谢费方域、吴绪亮、杨明、孙圣民、许可等同仁对本文提出的建设性意见,文责自负。