尹振濤：理性看待平臺經濟模式的壟斷特性 ———基于市場與數據視角

近年來，我國平臺經濟迅速發展，新業態、新模式層出不窮，對推動經濟高質量發展、滿足人民日益增長的美好生活需要發揮了重要作用。但與此同時，關于平臺經濟領域經營者要求商家“二選一”、大數據殺熟、未依法申報實施經營者集中等涉嫌壟斷問題的反映日益增加。

本文作者系盤古智庫學術委員、中國社會科學院金融研究所法與金融研究室副主任尹振濤，文章來源于《金融評論》2021年第3期。

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2020年12月16日召開的中央經濟工作會議將強化反壟斷和防止資本無序擴張作為2021年經濟工作中的八項重點任務之一，要求健全數字規則，完善平臺企業壟斷認定等方面的法律規范，加強規制，提升監管能力，堅決反對壟斷行為。傳統反壟斷法生根并發展于工業經濟時代，其規則體系和分析框架已經不能適應依托數字經濟形成的新的社會關系，這也是近期出臺《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》以及重啟《反壟斷法》修改的應有之意。在對平臺經濟模式及平臺型企業進行壟斷監管時，必須認真分析其壟斷特征和本質，理性看待其壟斷表現和屬性，才能從根本上避免平臺企業濫用市場支配地位，損害消費者利益，同時還能尊重市場發展規律和趨勢，引導平臺經濟健康有序發展。

一、

大科技平臺經濟模式與市場壟斷

(一) 規模經濟是平臺公司的顯著特征，是平臺經濟模式最突出的特點之一

大科技公司往往是平臺型企業，屬于平臺經濟模式。作為一種雙邊或者多變協作方式，平臺是一個開放系統，而工業經濟的傳統企業是資源封閉系統。對于平臺經濟而言，規模是其發揮提升社會資源配置效率作用的前提。平臺規模越大，越有利于提高資源配置效率。首先，平臺經濟模式依賴于網絡效應，平臺市場一邊的使用者越多，平臺另一邊乃至雙邊的使用者獲得的價值越大。梅特·卡夫定律( Metcalfe's Law) 指出，網絡的價值等于網絡節點數的平方，隨著網絡使用者數量增加，網絡價值會呈現出指數級的增長。其次，平臺具有邊際成本遞減甚至邊際成本趨零的特點。在平臺設立初期，其固定資產投資、營銷投資等投入很大; 在平臺運行期間，維護其正常運行的投入也比較大; 但是，在平臺進入成熟期后，每增加一個使用者，所支出的邊際成本將逐漸減少，有時甚至接近于零。平臺的這種特性，使平臺規模越大越節約社會資源。

在規模與效率的關系上，平臺經濟具有與傳統工業經濟不同的特性。因此，看待平臺規模與效率的關系時，不能以傳統工業經濟的標準來進行判斷。在傳統工業經濟環境下，超出了一定規模的“大”可能是“惡”的，也可能出現“規模不經濟”。但對平臺經濟而言，很多時候“大是必然的”或者“大可能是好的”。平臺的“大”并不是平臺自身大，而是兩端大，一端是更多參與者一起協作，另一端是服務了更大基數的用戶。因此，評估平臺經濟模式的壟斷問題，不能完全看市場規模單一維度，還需要綜合考量和精細化測算。

(二) 平臺經濟模式涉及復雜的三方關系，與傳統的競爭分析框架不相稱

雖然屬于雙邊市場，但平臺涉及相互影響、相互依賴的三方關系，而非傳統經濟的兩方關系，從而使得平臺競爭分析迥異于傳統競爭分析。平臺服務提供商與平臺上交易雙方中任意一方的關系，跟傳統商業中的上游與下游(最終用戶) 的關系具有顯著的差異。傳統商業體系中的上下游關系，是直接的生產與消費的函數關系; 而平臺提供商與平臺上交易雙方中一方的關系，除了受生產與消費函數的制約外，還受交易雙方的關系制約。

網絡效應具有自我強化的正反饋和自生長機制，一旦超過某個臨界點，平臺的用戶數、交易額將如滾雪球般持續增長，從而出現強者愈強的局面。同樣地，網絡效應也具有負反饋機制，如果平臺用戶數量減少，低于某個臨界點，平臺的用戶數、交易額將愈來愈少，最終將導致平臺的失敗。因此，考察平臺間的競爭，平臺上交易雙方的網絡效應是最重要的關鍵節點。平臺間的競爭，其根本著眼點在于形成或維持平臺上一方用戶或雙方用戶的數量，努力使其形成正反饋，避免出現負反饋。平臺間的所有競爭手段和形式，都是圍繞這一主題展開的。平臺成立初期對雙方用戶的價格補貼、平臺成熟期仍保持對一方用戶的價格補貼、平臺的各種縱向限制行為、平臺采取的提高用戶體驗的各種方法，最終均是為爭取用戶、增強用戶粘性從而形成或維持正反饋的手段，只是這些手段在不同階段的有效性也存在差異。

一些基于傳統經濟而被認定為違反反壟斷法的商業行為，在平臺經濟的條件下，可能具有一定的必然性和合理性，難以被認定為違法。建立平臺經濟條件下的新經濟分析范式，重新梳理各種商業安排的合法與違法之間的界限，是當前對平臺經濟進行反壟斷規制的一項新課題。

(三) 重無形資產是平臺經濟的特征之一，使其面臨更高的不確定和競爭性

數字經濟時代的大科技平臺企業普遍以無形資產構成其主要的資產基礎。例如，蘋果( Apple)作為全球市值最大的企業，基本上沒有有形資產，其主要資產是研發、軟件、數據庫、設計、品牌和商業流程等無形資產。美國、英國和瑞典對無形資產的投資也已經超過了對有形資產的投資。

無形資產的特點決定了大科技平臺企業面臨的不確定性更高，而競爭門檻較低。無形資產具備四個特點: 一是使用重復性(Scalability) ，即非排他性，被一個人享受的同時，不會影響別人享受該無形商品; 二是價值沉沒性(Sunkenness) ，即與有形資產———土地、廠房等不同，無形資產通常沒有或很少有市場價值，這意味著投資于無形資產的風險較高; 三是溢出性(Spillover) ，即對無形資產的投資往往會在企業之外帶來很強的外部效應，而這種外部效應會削弱企業的投資動機和并購意愿，這也是無形資產需要知識產權保護的原因; 四是合作協同性(Synergies) ，即需要各類企業間的密切合作(甚至直接并購) ，以實現企業的價值最大化。

(四) 平臺經濟中的市場競爭關系更加復雜，競爭更加廣泛而激烈

平臺經濟中常常看到的“一枝獨秀”或“兩強爭霸”的少數巨頭競爭的格局，往往是短期內競爭均衡的表象，是否具有長期性有待進一步觀察。平臺的網絡效應和邊際成本遞減特點，容易在相關市場形成只有少數巨頭競爭者的均衡局面。但是，即使市場競爭者數量較少，由于平臺間存在廣泛的跨界競爭關系，市場創新或進入壁壘較低等原因，在位企業仍然面臨激烈的潛在競爭壓力，相關市場在大多數時候的競爭仍然是相對充分的，短期內的競爭均衡的態勢很容易被打破。這一點從現實中可以發現很多例證，如通過“春晚紅包”計劃，微信支付可以“一夜間”搶占第三方支付市場一半的市場份額，拼多多作為電商平臺的“新物種”只用三年的市場估值就超過了運營十多年的京東。

第一，平臺之間其實存在廣泛的跨界競爭關系。當前，平臺之間的跨界和交叉競爭變得越來越普遍?；ヂ摼W平臺的多元化經營趨勢造成平臺企業之間在越來越多的領域有交叉，從而導致平臺之間的摩擦面增多、競爭維度增加。在某一領域領先的在線平臺之間同時在許多領域進行相互競爭。范圍經濟是平臺經濟的另一個特點，一個互聯網平臺在具備一定用戶基礎之后會不斷向外拓 展其業務生態，也給企業之間的競爭關系帶來一些新的變化。即使暫時沒有業務上的交叉，隨著各自業務生態的拓展，也會變成新的競爭對手。現實中的例子包括，我們發現支付寶越來越像美團，美團則越來越像滴滴，而滴滴越來越像支付寶。表面看上去服務不同行業的互聯網平臺其實都存在某種程度的競爭關系。雖然許多在線平臺都是特定領域的“領導者”或“獨角獸”，如搜索網站、社交軟件或電商平臺，但這些公司都在爭奪稀缺的注意力，然后競相將此出售給客戶。即使差異化會弱化這種競爭，但廣告支持模式的平臺之間，如20世紀初的巨頭們之間及20世紀末的最有價值的公司之間，更易成為緊密競爭者。與傳統的廣告支持的媒體、在線平臺不同，如拼趣網站 ( Pinterest) ，不需要投資設立印刷廠或購買電視許可證。網上購物技術也使得廣告支撐的平臺在某種程度上成為電子商務平臺的替代品。

第二，平臺始終面臨著來自各種“挑戰者”的競爭壓力。《顛覆: 數字經濟的創新思維和商業模 式》的作者麥奎維( 2016) 認為，在數字經濟時代，“市場的進入障礙已經不復存在，意想不到的競爭者正在蜂擁而入”。獨角獸公司的快速和大量涌現，在很短的時間就可以顛覆原有的市場格局，即便是谷歌、蘋果等平臺巨頭，其在搜索、在線廣告、在線商店的很多領域都會因為一些獨角獸巨頭的出現而業績下滑，市場份額降低。在中國也同樣出現這樣的例子，如拼多多作為電商平臺的“新物種”只用三年的市場估值就超過了運營十多年的京東，而今日頭條的出現則使一直獨占信息流量出口的微博和網易新聞大受沖擊。創新的洶涌浪潮不斷撼動著平臺領先者的商業模式，并開啟了市場進入和競爭的新途徑，大型平臺企業也持續面臨著來自創業企業的競爭壓力。20世紀初的網 絡建設需要巨大的固定成本投入，其自然壟斷很難受到挑戰。競爭對手需要有大量資本沉淀下來以重建物理網絡，如鐵路網絡和電話線網絡。即使存在另外一家網絡，對消費者而言，使用多個網絡，或在這些網絡之間的切換成本也很昂貴。然而，數字經濟時代的平臺可以利用互聯網提供有線和無線的全球連接。人們發現使用多個在線平臺很容易，通常轉換成本也很低，事實上用戶通常也是這樣做的。多歸屬( Multihoming) 的便利性和普遍性，使得新進入者和跨平臺進入者能夠吸引大量的用戶，獲得發展所必須的臨界用戶數量，市場領先者也因此非常容易被新進入者“彎道超車”，甚至可能出現“直道趕超”。

綜上所述，現階段我們需要用新的分析框架來理解平臺經濟中的競爭與創新格局。數字經濟時代，即使是具有一定用戶規模的大平臺，也始終需要通過持續不斷的創新，維護平臺對用戶的吸引力，并且平臺經濟生態間的系統更加有利于創新的孵化。

二、

大科技平臺經濟模式與數據壟斷

(一) 平臺經濟模式下很難通過數據量實現市場壟斷

在數字經濟背景下，數據被視為一種生產要素或者生產資料。一些大型互聯網平臺企業在不斷拓展經營邊界的同時，通過多業務場景收集了大量的數據(大數據) ，引發了關于“數據寡頭”“數據壟斷”的質疑。所謂的數據寡頭，即排他性地占有大量數據; 數據壟斷即通過占有大量數據而獲得壟斷優勢。Lambrecht and Tucker(2017) 從企業資源視角討論了大數據的作用，認為如果包括數據在內的資源能夠為企業提供競爭優勢，那么必須是稀有的、有價值的、不可模仿的、不可替代的，但是數據本身的特性決定了企業很難通過數據實現市場壟斷。

第一，數據具有非排他性。與有形物不同，數據可同時被不同主體收集、擁有不具有排他性，通過不同途徑可獲得相同或類似數據。互聯網平臺具有網絡效應、用戶多歸屬等特點。市場新進入者憑借有特色的服務，可以迅速收集數據，因此在位企業無法形成壟斷。例如阿里旗下的淘寶和天貓看似聚集了中國網絡零售市場最大的消費者與商戶數據，但京東憑借自身在網絡零售領域的特色服務，同樣收集了大量數據。即便是在阿里、京東發展很好的情況下，拼多多憑借廉價策略，在短短三年時間里 就培養起自身強大的用戶數據 ，大有與阿里 、京東分庭抗爭的態勢?！皵祿聧u”被逐漸打破而形成“數據群島”。今后隨著5G、物聯網、工業互聯網等技術的快速發展，數據收集途徑越來越多，數據收集將更便利、更容易，數據壁壘更難形成。

第二，數據具有易替代性。不同類型數據容易相互替代，很多情況下可以實現相同或類似目標。在位企業獲得大量數據并不意味著新進入企業必須獲得相同數量或相同類型的數據才能與之進行有效競爭。例如，要了解某個人在體育領域的愛好，既可以對信用卡中的相關消費記錄進行分析，也可以根據網頁瀏覽記錄、搜索引擎檢索記錄或社交網絡痕跡等進行分析，甚至還可能通過個人的位置軌跡進行判斷(經常到特定的場地進行運動) ，不同類型和來源的數據可以相互替代。

第三，數據具有非稀缺性。隨著時間推移和經濟社會行為軌跡的發生，每分每秒都在產生新的數據，其總量不斷且加速增加。我們正處在“數據核爆”時代，數據量正以爆炸式速度增長，目前的“大”數據將在很短時間后變成“小”數據。人類在互聯網上產生的數據每年都在急劇增長2020年估計達到40ZB，相當于3615萬個中國國家圖書館的數據量。算法技術的發展，還可能使企業對數據量的依賴性進一步減弱。例如，阿爾法狗(AlphaGo Zero) 可以從空白狀態學起，在無任何人類輸入的條件下，迅速自學圍棋，并以100:0的戰績擊敗前輩。阿爾法狗意味著不需要歷史數據或只借助少量數據就可達到相關目的，數據量在將來或許不會成為一個問題。

第四，數據具有時效性。隨著數據量的暴增，原有數據價值不會穩定不變，而是被更多更復雜的數據稀釋，并可能迅速失去利用價值。擁有大量歷史數據并不一定就代表著該企業具有很強的競爭優勢。例如，歷史數據對于新搜索查詢價值較低，谷歌的報告顯示，每天15%的用戶搜索都是新的，算法需要有效的新數據才能提供最相關的查詢結果。

(二) 數據連接和數據處理能力是數據價值發揮的關鍵

首先，無法連接的數據就不是大數據，數據的核心價值在于連接和共享。同類型數據具有邊際價值遞減的特點，而不同維度數據的融合能夠帶來規模效應?；ヂ摼W時代，不同類型的數據分散在不同平臺上，打破“數據孤島”，能夠實現1+1>2的效果。通過不同維度數據的融合，可以不斷產生新的信息和商業洞察，催生商業變革的能量。近年來，全球興起的開放銀行浪潮，其本質上就是金融機構主動走入場景，實現與場景數據的深度融合。即使是擁有大量數據的大科技企業，作為單一數據源，其數據本身始終是片面的。憑借強大的數據處理能力，數據開放與融合給大科技企業帶來的價值要遠遠高于數據壟斷。

其次，數據本身通常并不具有太大價值，海量數據只有通過算法和算力才能揭示事物的內在規律，獲得有商業意義的信息。同樣的數據，不同的算法和算力，將獲得不同價值的結論。數據商業價值的實現強烈地依賴于算法和算力，離開算法、算力，海量數據自身并不能帶來任何競爭優勢。僅擁有數據并不會形成壟斷。如谷歌在初創時期，它擁有的數據量遠比不上微軟(Microsoft) 和雅虎(Yahoo) ，但它擁有先進的算法，其搜索服務做得更好，以至于連微軟、雅虎都把搜索外包給它。

(三) 實踐也證明數據量并不能保證持續的市場優勢

數據驅動型企業身處創新密集型的行業，潛在的商業機會不斷激勵新的創新，讓企業持續面臨被“彎道超車”的威脅。面對難以預期并不斷涌現的新的競爭對手，即使是再成功的企業也難以依靠數據獲得持續性的市場優勢。數字經濟發展的30年時間里，擁有大量數據的企業中，有相當大的比例被新的獨角獸公司蠶食市場份額甚至徹底消失。MySpace和Friendster敗給了臉書(Facebook)，AltaVista和Lycos敗給了谷歌，黑莓( Blackberry)和諾基亞( Nokia) 被蘋果替代?；ヂ摼W企業的成功往往不是擁有數據，而是因為對場景和消費者痛點的深刻理解，并利用技術更好地服務消費者。■

文章來源于《金融評論》2021年第3期