數據經濟亟需反壟斷手段

有這么一種新興商品，它孕育著一個利潤豐厚且發展迅速的產業，并會吸引反壟斷監管者介入，以對掌控這種商品流通的公司加以限制。一個世紀以前，這種商品指的是石油。今天，數據成為數字時代的石油，數據交易的巨頭們使人們引發了同樣的顧慮。這些巨頭們，指的是Alphabet (谷歌的母公司)，亞馬遜，蘋果，Facebook和微軟，他們看似勢不可擋。它們是這個世界上最值錢的5家上市公司，并且利潤激增：2017年1季度這5家公司累計實現超過250億美元的凈利潤，而亞馬遜占據了美國網上消費一半的市場。谷歌和Facebook幾乎收割了美國數字廣告行業去年新增的所有收入。

這種絕對支配地位引發了分拆這些科技巨頭的呼吁，就像20世紀早期呼吁分拆美孚石油(譯者注：原文是Standard Oil標準石油，因標準石油更名為美孚石油，此處翻譯為美孚石油)一樣。《經濟學人》雜志過去反對這種激進的分拆行為：因為規模本身不構成犯罪。這些巨頭的成功也對它們的客戶有好處。幾乎沒有人可以離開谷歌的搜索引擎、亞馬遜的次日到貨和Facebook的新聞訂閱。而且這些公司并沒有一家觸發標準反壟斷測試的警報。它們不但沒有對客戶漫天要價，反而提供了很多免費服務(但實際上，客戶通過提供大量數據的方式買了單)。如果考慮線下的競爭對手，它們的市場份額看起來并沒有大的令人擔心。此外創業公司，比如Snapchat的興起，也說明新的進入者仍然可以掀起波瀾。

但是，前面提到的擔憂還是有原因的。互聯網公司對數據的控制使他們擁有***的權利。石油時代產生的對競爭的看法都已經過時，數據經濟時代需要新方法。

數量本身就意味著品質

什么發生了改變?智能手機和互聯網使得數據更多、無處不在，也更有價值。不管你是在跑步、看電視或者堵在路上，任何活動都會帶來數據痕跡，這也使得數據處理庫里的原始數據越來越龐大。隨著從手表到汽車的各種設備聯入網絡，數據的流量也在增加：據估算，一輛自動駕駛汽車每秒會產生100GB的數據。同時，人工智能(AI)，比如機器學習，可以從數據中提取出更多的價值。算法可以預測出什么時候客戶打算購物，什么時候噴氣發動機需要保養，或者什么時候某人有生病的可能等。包括通用電氣和西門子在內的行業巨頭們現在都宣稱自己是數據公司。

數據的豐富程度會改變競爭的性質。科技巨頭們總能從網絡效應中獲益：Facebook的注冊用戶越多，就越能從其他平臺吸引來客戶。數據還會帶來額外的網絡效應：企業收集的數據越多，就能從越多的方面改進產品，從而吸引更多的用戶，再收集更多的數據，如此循環往復。特斯拉從其自動駕駛汽車上收集的數據越多，就能生產出越好的自動駕駛汽車。這就是為什么這家***季度只銷售了2.5萬輛車的公司比同一時間段內銷售了230萬輛車的通用汽車市值更高。由此可見，龐大的數據形成的數據池會形成護城河。

數據準入也以另一種方式保護公司，免于受到競爭傷害。對科技行業競爭的一種樂觀觀點認為，大公司可能對創業公司在隱秘角落里的發明或意料之外的科技轉變毫無防備。但是這都不太可能發生在數據時代。巨頭們的檢測體系覆蓋經濟的每個角落：谷歌可以看到人們在搜索什么，Facebook可以看到人們在分享什么，亞馬遜可以看到人們在買什么。這些巨頭們不僅擁有應用商店和操作系統，還租賃運算能力給創業公司。它們擁有“上帝視角”，能看到在它們各自的市場和其他市場中發生的一舉一動。它們可以看到新的產品或服務從什么時候開始受歡迎，然后抄襲這些產品或服務，或者直接收購那些還沒有成長為威脅的創業公司。很多人認為，2014年Facebook以220億美元的價格收購員工不足60人的信息應用程序公司WhatsApp，就屬于此類意在消滅潛在競爭對手的決戰式殲滅型并購。通過建立準入門檻和早期預警系統，數據可以抑制競爭。

反壟斷監管者，你打算向誰求助?

數據的本質決定了過去的反壟斷努力都徒勞無功。把谷歌拆分成5家公司并不能阻止網絡效應。因為一段時間后，這5家中的一家就會再次占據市場主導地位。所以我們需要理智思考，隨著新方法框架的明確，有兩個建議脫穎而出——

***個建議是反壟斷當局需要從工業時代進步到二十一世紀：以前并購審查時，反壟斷當局會習慣性地用并購交易規模來認定是否需要進行干預，現在需要用公司的數據資產規模來評估并購交易的影響。購買價格也是一種信號，從中可以看出收購標的是否被巨頭認為是潛在威脅。在這些衡量維度上，Facebook愿意花天價收購沒有任何收入的WhatsApp，這件事情就應該引起反壟斷當局的警覺。反壟斷當局在分析市場動態時也需要對數據有更多認知，比如運用實驗仿真模擬來尋找那些決定價格的算法，或者是來決定如何最有效地促進競爭。(http://www.economist.com/news/finance-and-economics/21721648-trustbusters-might-have-fight-algorithms-algorithms-price-bots-can-collude)

第二個建議是打破網絡服務提供商對數據的掌控，并且加強對數據提供者的管控。提高透明度可能會有所幫助：公司必須告知顧客它們持有什么信息以及用這些信息賺了多少錢。另外，政府應該鼓勵新服務的崛起、開放政府自己的數據倉庫或者把數據經濟中的關鍵部分建設成公共基礎設施，就像印度的數字身份識別系統Aadhaar那樣。同時，在用戶許可的前提下，政府可以強制要求共享特定類別的數據，比如，歐洲對金融服務業采用的方法就是要求銀行向第三方開放客戶數據。

重新開始信息時代的反壟斷工作不是一件容易的事情，而且這也會帶來新的風險，比如：共享信息可能意味著泄漏個人隱私。但是如果政府不想看到數據經濟被幾家巨頭壟斷，那么就必須盡快采取行動。

原文：http://www.economist.com/news/leaders/21721656-data-economy-demands-new-approach-antitrust-rules-worlds-most-valuable-resource

【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文，微信公眾號“大數據文摘（ id: BigDataDigest）”】

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