cq9电子游戏在线官网：大数据时代的产业组织理论重塑

　　全球数据呈指数增长态势，各国对数据战略高度重视，都逐渐把大数据发展和治理作为国家战略。数据被视为数字时代的“石油”，正在深刻改变着人们的生产方式、生活方式和社会治理方式。随着云计算、大数据分析和人工智能等先进技术的飞速发展，数据流动和数据治理在全球范围内的重要性愈发凸显，正成为塑造经济格局的关键力量。

　　大数据对产业组织理论研究也带来冲击，产业组织理论将迎来重塑期：大数据和算力的结合使得经济结构更加容易测量；数实深度融合、人工智能对产业赋能加速发展；企业大幅增长信息、知识、媒介能力将给产业集群、产业空间演化、产业竞争生态带来新变化。未来研究需要重点关注重新定义企业的边界，反垄断和反不正当竞争面临新的市场结构和行为如何规制，防范大数据发展的风险，解决数据所有权和数据壁垒等问题，构建既高效又安全的数据治理体系。

　　反垄断政策是产业组织理论研究的焦点命题。但大数据时代下经济学面临新状况，比如，很多互联网平台都有垄断势力，传统市场中通常会带来高价格，但互联网平台很多服务是免费的，那么平台的高额利润是超额利润吗？平台往往是基础服务免费，衍生和增值功能收费，那么平台衍生功能算不算捆绑销售，需不需要规制？

　　数字平台的反垄断规制至少面临三个挑战：第一个挑战是如何识别其与潜在竞争群体区分，即相关市场界定难题；第二个挑战是人们希望在不破坏网络正外部性的情况下拆分现有的公司，即不损害消费者福利难题；第三个挑战是占市场支配地位的公司可能会在战略上将不同的服务交织在一起，即是捆绑还是商业模式定义难题。

　　研究发现，互联网产业的一个独特性在于，技术或商业模式之间的竞争替代了产品之间的竞争。换句话说，在同一技术或商业模式下，不同产品的竞争并不激烈，往往呈现出“一家独大”的局面，从市场结构上看，市场是高度垄断的；但与此同时，不同技术或商业模式之间却存在激烈的竞争，在市场上占据主导地位的厂商始终面对着“创造性破坏”的威胁，自己必须不断实现技术和商业模式的进步与创新，从市场行为上说，市场又是高度竞争的。所以，不同于传统产品同质化横向竞争，“创新”是差异化纵向竞争的驱动力。例如，Facebook取代Myspace的垄断地位，就是这种新的替代模式。

　　相比较国际互联网和数字经济，我们会发现中国互联网的竞争更加白热化，在产业升级、消费升级的状态下，实际上消费者对品质、质量、性能的需求越来越高，这个时候如果依然同质化竞争的话，结合中国消费者的需求价格弹性极高的现实约束（一降价就会吸引消费者从而价格战不断上演），那么内卷、不正当竞争的行为会增多，大数据和算法则越来越多地带来二选一、大数据杀熟、恶意不兼容、滥用排他性等新问题。所以，中国市场在数据—算法歧视下，不正当竞争行为应成为中国市场关注的重点。

　　既然互联网与传统市场不同，即便是垄断也都只是暂时的。那我们是否还需要对其进行规制？互联网是反垄断执法的新领域，同时也是技术和商业模式创新最为活跃的领域。反垄断的目的是为了保护创新，一方面要实时监测互联网企业的竞争行为的合理合法性，另一方面也要尤为注意不能因规制过严而伤害了创新的效率。互联网行业不但供给方存在规模经济，需求方也存在规模经济（即网络效应），在双重规模经济下，一定程度的垄断既有利于厂商降低平均成本，也有利于消费者利用网络效应，这有利于提高静态效率，而厂商又愿意为了获得垄断地位而创新，这有利于提高动态效率，政府的反垄断措施则可能同时损害动、静态效率，必须十分谨慎。因此，在互联网行业发展早期，政府应该继续维持宽松的产业发展环境，并积极引导企业规范行为和自律。中国互联网产业发展迅猛，表明前期宽松的产业政策是有利于互联网产业发展的；但随着互联网企业规模的扩大和数字经济领域层出不穷的新业态，尤其是出现了单寡头垄断格局和各种数据垄断及算法依赖，一些数字平台销售产品的低价格往往以低质量为代价，甚至倒逼产业链供应链以质量为代价来满足其低成本需要。在这个时期，可以对数字化寡头企业加以正确引导和行为规范，避免出现不正当竞争行为和不利于消费者福利的行为。此时政府监管和产业规制的缺失将会降低广大中小企业、新就业群体和消费者的福利。

　　一是数据垄断带来的“黑洞”问题。一些企业凭借先发展起来的行业优势，不断获取行业数据，但却“有收无放”，呈现出数据垄断的趋势，可能带来“大数据杀熟”“恶意封禁”“阻断流量”“算法歧视”等不利于行业健康发展行为，甚至有可能对国家安全带来冲击和影响，这也需要政府干预，制定相关法规，防止“数据黑洞”出现。

　　二是数据和算法导致的“依赖”和“被割裂”问题。算法根据各种数据推测用户的偏好，并推荐内容，在带来便利的同时，也导致人对数据和算法的“依赖”——人们只看到自己“希望看到的”信息，从而人群被割裂为多个相互之间难以沟通、理解的群体，从而可能引发社会“信息茧房”“社群割裂”问题。

　　最近美国OpenAI的内部治理出现的戏剧性反转，其实也是超级对齐工程派（认为AI发展之前先要使其与人类价值观严格对齐）和有效加速主义派（认为资本和技术应迅速集中于有利社会发展进步的技术）的冲突表现，大数据时代是否还遵循工业经济时代先发展后治理的道路，还是应该另辟一条发展与治理同步的道路？

　　数据治理必须跳出单个组织的边界，从营造国家大数据产业发展环境的视角全面、系统化考虑。在这一过程中，以确权、管制、共享、安全为前提，以资产地位确立商业模型、管理体制机制、共享与开放、安全隐私与保护为核心，国家、行业、企业多层面协调行动，不断制定和完善全面的数据治理法规，尽早破解数据流动不可能三角以确立粤港澳大湾区跨境数据传输的规则，探索确立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权分置的产权运行机制，研究制定有效的平台监管规则以促进产业链供应链高质量发展，进一步优化平台算法和规则以保障新就业群体的合法权益，让大数据更好赋能个人、产业和社会经济发展。

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