彭文生：数字经济发展的四个冷思考
近十年来，我国数字经济发展迅速。中国信息通信研究院研究显示，数字经济增加值已由2011年的9.5万亿元增加到2019年的35.8万亿元，占GDP比重从20.3%提升到36.2%。
2020年，新冠疫情来袭，社交隔离凸显了非接触式技术的重要性，在线办公、视频会议、网上授课、网上支付等蓬勃发展，数字经济体现出了对冲经济下行风险的积极作用。
近日，中国金融四十人论坛（CF40）成员、中金公司研究部负责人、首席经济学家彭文生牵头完成《数字经济，下个十年》课题，从宏观经济、行业及投资等维度对数字经济进行了全方位的研究。
课题认为，当前，数字化运营成为这些企业维持业务至关重要的方式，为了拓展生存空间，许多企业更显著加速了他们的数字化战略布局。一项针对全球2569家企业的调研发现，本次疫情将全球的数字化进程至少提前了5-7年。
“不过，这样一场深刻的数字革命显然不会只有帕累托式改进，只是人们对问题和风险的认知还存在较大的分歧。”彭文生认为。
以下内容摘编自上述课题成果。原课题发表于“中金点睛”公众号。
数据是数字经济时代的核心生产要素，数据的采集、加工与使用具有明显的规模经济与网络经济性，低甚至零边际成本意味着创新创业的门槛较低，但先发企业能够凭借自我增强的大数据优势来实现与固化垄断地位。
课题认为， 现实中哪些数字经济企业是“好”的垄断，哪些是“不好”的垄断，并没有那么分明 ——巨型 科技 企业在开始阶段是“好”的垄断，是与创新紧密联系的，但到了一定规模后就有可能阻碍竞争。
例如亚马逊、谷歌、脸书等 科技 巨头在发展初期，非竞争性的零边际成本带来其规模快速扩张，提升了 社会 的整体福利，这个阶段的“垄断”是好的“垄断”。然而一旦形成先发优势，这些成功者往往会利用知识产权、先发优势和网络效应等构建自身的竞争壁垒，以寻求垄断租金。
课题认为， 判断数字经济是否出现“垄断”，还需要用动态的眼光看待。
按照熊彼特的创新理论， 垄断和创新有天然的联系，没有垄断的超额收益，就不会有那么大的创新动力。 科技 公司创新失败的可能性很大，因此需要风险溢价的补偿来吸引创新。超额收益既来自垄断租金，也来自整体市场要求的风险补偿。
从 历史 经验来看，巨型 科技 公司的垄断似乎符合上述动态的特征。比如上世纪90年代，雅虎搜索引擎一家独大，几乎占领了所有的搜索市场，但在谷歌推出搜索引擎后，雅虎的搜索业务很快就被性能更优异的谷歌搜索所替代。如果监管层一开始就强力监管雅虎的搜索业务，限制其盈利，可能谷歌也没有动力推出更好的搜索引擎。
微软的IE浏览器也曾受到垄断的指责，但如今其地位也让位于Chrome。类似的例子在中国也不鲜见，电商平台京东与阿里尽管构建了很高的行业壁垒，但无法阻止拼多多的快速崛起，同样爱奇艺、优酷也没有办法阻止抖音成为世界级的流行应用。
因此，如何判断数字经济中的“垄断”现象仍然是一个充满争议的话题。彭文生认为， “我们一方面要鼓励竞争、防止恶意的垄断，另一方面也要用动态的眼光去看待数字创新中的回报收益的问题，不能为了反垄断而误伤创新。”
那么我们究竟能不能对 科技 企业的垄断行为进行监管呢？
学术界提出一种可能，就是从数字经济最重要的生产要素——数据出发，降低数据使用的排他性。监管层可以对不同的 科技 公司基于自身收集的数据做出互操作性的要求（interoperabilitymandate）。
课题指出，这背后的逻辑是，如果数据的生产力具有规模效应，那么收集数据的过程就是在奖励先行者，但这其实损害了消费者的利益。因为消费者只能被迫选择最先收集数据的公司，而无法选择其他可能提供更好服务的公司。 一旦数据具有一定的互操作性，那么就能避免后来者的竞争劣势。
当然，这种监管方式需要专家学者的密切合作，一方面要防止对初始者的创新抑制，同时也要防止消费者隐私被滥用。因此这一监管活动本身可能也需要是动态的，在保护自由市场运作机制的同时，也要根据具体情况做出调整。
历史 上，从两百年前的李嘉图到一百年前的凯恩斯，经济学家一直都担心机器替代人。经济学里有个专有名词叫“技术性失业”（Technological Unemployment），即技术进步所导致的失业。这种担心贯穿于 历史 ，一直存在争议。
在当下我们如何来看待这个问题呢？课题认为，这次百年一遇的新冠疫情中，数字经济的快速发展带给我们一个重要启示， 就是机器既可以赋能人，也可以替代人。
机器对人的赋能，体现在很多领域。比如餐饮外卖行业，如果没有数字技术、智能手机、GPS定位等技术支持，外卖员的配送效率就会非常低；再比如这次疫情下的远程教育、远程办公、远程医疗等无接触经济，并没有替代老师、白领工人和医生，而是对他们进行了赋能。数字技术使得我们在疫情冲击、社交隔离的情况下，还可以维持一定的经济活动，所以它和人是互补的。当然机器也可以替代人，比如无人物流、无人配送、正在发展的无人驾驶等。
课题认为，数字经济在中美，替代人和赋能人的程度并不一样，这跟中美的禀赋差异相关。美国数字经济的发展，更多的是机器替代人，通过资本深化替代就业。 中国数字经济的发展，则更多的是机器和劳动力互补，对劳动力是友好的。
美国的劳动力替代型数字经济体现为常规性、简单重复的工作，比如一些制造业流水线能被机器代替，同时甚至有一些不是很简单的、重复性的工作，也能够被机器替代。中国的劳动力互补型数字经济则体现在一些非常规的服务上，比如说外卖、送货员、专车司机、视频主播等等。
不过，彭文生认为，虽然数字经济的发展在现阶段在中国有劳动友好型的一面， 但中国也难以避免数字经济加大收入分配差距的***性的一面，数字技术使得明星企业和个人可以用低成本服务大市场，少数人和企业赢者通吃。
美国有学术研究显示，过去40年劳动者之间收入差距的扩大， 主要反映（同一行业内）受雇企业之间的差别，而不是职业之间的差别。 这背后一个重要的相关问题是数据产权没有明确界定，相关企业对大数据资源免费的、排他性占有，实际上是独占了关键资源的垄断租金。
如何界定大数据产权归属？对于这种垄断租金，应该采取管制方式，还是征税方式？如果征税，如何确定税基、税率？数字经济越壮大，这些问题越不容忽视。
彭文生认为，与此同时，需要注意的是， 数字经济也丰富了应对贫富分化的政策工具 ：数字移民和数字货币。解决区域发展不平衡的传统办法通常是劳动力转移，或者产业转移。数字经济创造了一个新思路，即“数字转移”。
例如，大企业将客服中心布局在欠发达地区，劳动力无需转移就可以享受发达地区的辐射带动，可以看作是“数字移民”；数字新基建催生了网络直播、云 旅游 等方式，将欠发达地区的风土人情、青山绿水等特色资源“运输”到发达地区，“产业数字化转移”增加了当地人收入。
数字货币方面，中国人民银行DCEP重点在于发展电子支付手段，但从长远看，数字货币的发展可能对现有金融体系产生颠覆性的影响，促进普惠金融、降低金融的顺周期性，有利于结构性导向的财政政策更有效发挥作用，更好地平衡效率与公平的关系。
彭文生认为，这可能来自三个方面： 服务贸易、国际征税以及数据主权和安全。
第一个容易理解，就像制造业贸易量扩大后会产生国际摩擦，服务贸易量扩大也可能带来纠纷，中国需要积极参与适应数字经济时代的国际贸易规则的变革。
税收方面，针对数字经济绕开现行征税准则的逃、避税问题，国际上讨论比较多的替代性方案是基于用户征税，这需要进行国际协调，以确定各国所属的应税税基。在世界大变局背景下，国际协调难度正在变大。
更大的国际冲突风险可能来自于国家安全或者说数据主权问题。
彭文生举例，美国和印度近期对中国的平台企业的不友好做法，固然存在政治层面的原因，也反映了一个问题：大数据归属是否涉及到主权甚至是国家安全问题？近期，中国更新了《中国禁止出口限制出口技术目录》，新增了“基于数据分析的个性化信息推送服务技术”，似乎也印证了大数据及相关技术对于国家安全的重要性。
数字经济的发展带来了个人数据采集和隐私保护的问题。
当人们使用手机时，个人数据就会被源源不断地上传到相关应用的服务器上。虽然很多人意识到私人数据被采集，但对于哪些数据被采集，以及这些数据被如何使用却一无所知。数据采集和使用的“黑箱”，让民众在防范隐私泄露方面极为被动。
课题认为， 由于数据具有非竞争性，有时还具有非排他性，这就让数据在某种程度上具有了公***品的属性，然而对个人而言这却意味着隐私可能更容易受到侵害。
比如在疫情期间， 健康 码的大量使用，帮助了公***部门和私人机构***同参与防疫，但如果这些数据在疫情之后不能安全退出，一旦泄露就有可能损害个人的隐私。
课题提出，企业对用户隐私信息的掌握程度达到了前所未有的高度，但细致丰富的用户数据是一把“双刃剑”，一方面，这些数据有助于企业更好地匹配潜在消费群体，进而降低企业与消费者之间的交易成本；另一方面，详尽的个人资料一旦泄露，将会对个人安全甚至企业经营带来威胁。
关于是否应该隐私保护，学术界分成了两派：
一派以芝加哥学派为代表，他们认为在竞争市场中，隐私保护会降低 社会 福利，并降低市场的运行效率，而完全信息有助于提高市场效率。芝加哥学派认为个人有动机隐瞒自己的负面信息，而这些行为会转嫁成其他市场参与者的成本。真实信息的流动受阻将导致经济资源和生产要素最终被低效利用，进而降低 社会 福利。
但另一派支持隐私保护的人则认为个人的行为动机具有复杂性，芝加哥学派背后的利己行为假设并不准确。如果不保护隐私， 科技 企业可以利用收集的数据推测消费者偏好，从而实施价格歧视，此时消费者剩余都将被企业拿走；此外企业还可以将消费者的数据二次出售给第三方，但消费者却无法分享任何收益，甚至可能承担数据被滥用的风险。因此对个人隐私数据进行保护有助于提高经济效率和 社会 福利水平。
课题认为，不过无论理论如何，数字经济发展对数据依赖越大、信息传递障碍越少，隐私泄露造成的伤害也就越大。数字经济时代，公权力介入数据监管以及隐私保护已是大势所趋。
事实上，欧美在隐私保护方面已经进行了有意义的 探索 ，比如美国在2012年推动的《消费者隐私权法案》提出对消费者隐私保护的建议，旨在赋予消费者对个人信息拥有更大控制权，并且降低数据泄露给他人带来的风险。同样地，欧盟在2018年实施《通用数据保护条例》，这部法律适用于欧盟的所有个人数据，对公司收集和使用隐私数据的方式进行了限制。在中国，个人隐私数据的保护也引起了国家立法机关的重视，2020年中国人大提出将专门制定完整的《个人信息保护法》，以改变之前相应法律法规相对零散的问题。
随着数字经济的发展，隐私保护将会持续成为公***治理中的一个重要议题。彭文生认为，从公平角度看，立法保护隐私数据是必要的；从效率角度看，隐私保护的关键可能在于度，甚至需要设计状态依存的保护制度。
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