清和：大数据杀熟：互联网平台的问题在哪？

lameihua

　　今天我们聊一下反垄断问题。最近一年多，中国在反垄断上的执法工作快速推进，一些大型互联网企业因“垄断”遭到处罚。反垄断首先是一个经济学的命题。经济学界如何定义垄断、如何界定垄断行为，是司法界展开反垄断工作的前提。但，比较遗憾的是，经济学界对垄断与反垄断的研究不是太成功。一些经济学家对反垄断的解释，其实与经济学理论是相悖的，这给人带来很大的困扰。

　　其实，经济学家应该抛弃功利主义，跳出成文法，从自然法的角度，也就是用一般性原理去定义垄断，去解释什么样的行为是不正当的，需要被反垄断的。

　　下面我们以大数据杀熟为例。互联网平台对不同的用户实施不同的定价策略，老用户的价格高于新用户，这就是大数据杀熟。大数据杀熟是一种价格歧视，在美国被定义为一级价格歧视。不过，有些经济学家并不支持这种解释。他们认为，价格策略是企业正常的自由竞争策略，不应该被定义为歧视行为，更不应该被干涉。这个解释逻辑上似乎是通的，但直觉上又感觉有问题。那么，我们通常说的“看人下菜”，属于出色的生意头脑，还是歧视行为？

　　其实，每个企业都有自主定价权，价格策略是企业的竞争策略之一。如果可以的话，每个企业都会想尽一切办法了解客户的信息，分析每个区域的客户，甚至每一个客户的信息，然后设置对自己最有利的定价。比如，银行贷款部门会想办法了解和分析每个客户的信用信息，然后对不同的客户给予不同的授信额度、贷款周期和利率价格。

　　那么问题来了，互联网平台根据每个客户的购买信息、浏览数据等，通过大数据分析，制定不同的价格。为什么被定义为“大数据杀熟”？互联网平台的做法与银行的做法差异在哪里？ /有人说，互联网平台是同一个产品对不同客户实施不同的价格策略，但是，银行不同，每一份信贷都是一份不同的合约，相当于不同的产品，不同的客户，因此价格不同。这个解释有些道理，但是没有说到根本。

　　问题出在，数据的产权上。银行没有掌握用户数据的所有权和使用权，银行无法垄断用户的数据，银行获取客户的信用数据，与其它企业一样，都是要付出成本的。因此，银行也难以掌握充分的数据，对每一个客户、每一时刻的信贷实施差异化定价。但是，互联网平台则不同。互联网平台控制了用户数据，在用户不知情的情况下，实时监控用户在平台上的行为轨迹，然后通过大数据技术，对不同用户、甚至同一用户，每一时刻的购买决策实施差异化定价。

　　所以，从正当性的角度来看，大数据杀熟的问题，并不在歧视性的定价策略，而是互联网平台控制并“滥用”用户的数据。互联网平台没有付出应有的成本，按照庇古的理论，互联网企业是占了“社会”的便宜，降低了经济效率。因此，大数据杀熟是不正当的行为。

　　问题找到了，办法也有了，解决互联网平台垄断的问题，关键在数据确权。在互联网平台上，哪些数据归属用户个人，哪些数据归属平台，哪些数据是双方共享，法律上应该明确下来，并严格保护个人数据产权。

　　有人担心，数据私有化会阻碍技术进步，比如无人驾驶汽车没有用户数据，没有办法做大数据分析，难以实现智能驾驶。其实不会，当数据确权后，互联网企业、汽车厂商、保险公司都会跟个人协商、交易。在得到用户授权后，汽车厂商便可进入智能驾驶模式。无人驾驶的交通事故更多依赖于数据分析来划定责任，数据确权和授权有助于责任划分。