04 數字服務貿易的獨有特征有哪些(數字服務貿易駛入快車道，“紅人”成為新崛起的隱形勢力)

公司基于自身收集的數據做出互操作性的要求（interoperabilitymandate）。

課題指出，這背后的邏輯是，如果數據的生產力具有規模效應，那么收集數據的過程就是在獎勵先行者，但這其實損害了消費者的利益。因為消費者只能被迫選擇最先收集數據的公司，而無法選擇其他可能提供更好服務的公司。 一旦數據具有一定的互操作性，那么就能避免后來者的競爭劣勢。

當然，這種監管方式需要專家學者的密切合作，一方面要防止對初始者的創新抑制，同時也要防止消費者隱私被濫用。因此這一監管活動本身可能也需要是動態的，在保護自由市場運作機制的同時，也要根據具體情況做出調整。

歷史 上，從兩百年前的李嘉圖到一百年前的凱恩斯，經濟學家一直都擔心機器替代人。經濟學里有個專有名詞叫“技術性失業”（Technological Unemployment），即技術進步所導致的失業。這種擔心貫穿于 歷史 ，一直存在爭議。

在當下我們如何來看待這個問題呢？課題認為，這次百年一遇的新冠疫情中，數字經濟的快速發展帶給我們一個重要啟示， 就是機器既可以賦能人，也可以替代人。

機器對人的賦能，體現在很多領域。比如餐飲外賣行業，如果沒有數字技術、智能手機、GPS定位等技術支持，外賣員的配送效率就會非常低；再比如這次疫情下的遠程教育、遠程辦公、遠程醫療等無接觸經濟，并沒有替代老師、白領工人和醫生，而是對他們進行了賦能。數字技術使得我們在疫情沖擊、社交隔離的情況下，還可以維持一定的經濟活動，所以它和人是互補的。當然機器也可以替代人，比如無人物流、無人配送、正在發展的無人駕駛等。

美國的勞動力替代型數字經濟體現為常規性、簡單重復的工作，比如一些制造業流水線能被機器代替，同時甚至有一些不是很簡單的、重復性的工作，也能夠被機器替代。中國的勞動力互補型數字經濟則體現在一些非常規的服務上，比如說外賣、送貨員、專車司機、視頻主播等等。

不過，彭文生認為，雖然數字經濟的發展在現階段在中國有勞動友好型的一面， 但中國也難以避免數字經濟加大收入分配差距的共性的一面，數字技術使得明星企業和個人可以用低成本服務大市場，少數人和企業贏者通吃。

美國有學術研究顯示，過去40年勞動者之間收入差距的擴大， 主要反映（同一行業內）受雇企業之間的差別，而不是職業之間的差別。 這背后一個重要的相關問題是數據產權沒有明確界定，相關企業對大數據資源免費的、排他性占有，實際上是獨占了關鍵資源的壟斷租金。

如何界定大數據產權歸屬？對于這種壟斷租金，應該采取管制方式，還是征稅方式？如果征稅，如何確定稅基、稅率？數字經濟越壯大，這些問題越不容忽視。

彭文生認為，與此同時，需要注意的是， 數字經濟也豐富了應對貧富分化的政策工具 ：數字移民和數字貨幣。解決區域發展不平衡的傳統辦法通常是勞動力轉移，或者產業轉移。數字經濟創造了一個新思路，即“數字轉移”。

例如，大企業將客服中心布局在欠發達地區，勞動力無需轉移就可以享受發達地區的輻射帶動，可以看作是“數字移民”；數字新基建催生了網絡直播、云 旅游 等方式，將欠發達地區的風土人情、青山綠水等特色資源“運輸”到發達地區，“產業數字化轉移”增加了當地人收入。

數字貨幣方面，中國人民銀行DCEP重點在于發展電子支付手段，但從長遠看，數字貨幣的發展可能對現有金融體系產生顛覆性的影響，促進普惠金融、降低金融的順周期性，有利于結構性導向的財政政策更有效發揮作用，更好地平衡效率與公平的關系。

彭文生認為，這可能來自三個方面： 服務貿易、國際征稅以及數據主權和安全。

第一個容易理解，就像制造業貿易量擴大后會產生國際摩擦，服務貿易量擴大也可能帶來糾紛，中國需要積極參與適應數字經濟時代的國際貿易規則的變革。

稅收方面，針對數字經濟繞開現行征稅準則的逃、避稅問題，國際上討論比較多的替代性方案是基于用戶征稅，這需要進行國際協調，以確定各國所屬的應稅稅基。在世界大變局背景下，國際協調難度正在變大。

更大的國際沖突風險可能來自于國家安全或者說數據主權問題。

彭文生舉例，美國和印度近期對中國的平臺企業的不友好做法，固然存在政治層面的原因，也反映了一個問題：大數據歸屬是否涉及到主權甚至是國家安全問題？近期，中國更新了《中國禁止出口限制出口技術目錄》，新增了“基于數據分析的個性化信息推送服務技術”，似乎也印證了大數據及相關技術對于國家安全的重要性。

數字經濟的發展帶來了個人數據采集和隱私保護的問題。

當人們使用手機時，個人數據就會被源源不斷地上傳到相關應用的服務器上。雖然很多人意識到私人數據被采集，但對于哪些數據被采集，以及這些數據被如何使用卻一無所知。數據采集和使用的“黑箱”，讓民眾在防范隱私泄露方面極為被動。

課題認為， 由于數據具有非競爭性，有時還具有非排他性，這就讓數據在某種程度上具有了公共品的屬性，然而對個人而言這卻意味著隱私可能更容易受到侵害。

比如在疫情期間， 健康 碼的大量使用，幫助了公共部門和私人機構共同參與防疫，但如果這些數據在疫情之后不能安全退出，一旦泄露就有可能損害個人的隱私。

課題提出，企業對用戶隱私信息的掌握程度達到了前所未有的高度，但細致豐富的用戶數據是一把“雙刃劍”，一方面，這些數據有助于企業更好地匹配潛在消費群體，進而降低企業與消費者之間的交易成本；另一方面，詳盡的個人資料一旦泄露，將會對個人安全甚至企業經營帶來威脅。

關于是否應該隱私保護，學術界分成了兩派：

一派以芝加哥學派為代表，他們認為在競爭市場中，隱私保護會降低 社會 福利，并降低市場的運行效率，而完全信息有助于提高市場效率。芝加哥學派認為個人有動機隱瞞自己的負面信息，而這些行為會轉嫁成其他市場參與者的成本。真實信息的流動受阻將導致經濟資源和生產要素最終被低效利用，進而降低 社會 福利。

但另一派支持隱私保護的人則認為個人的行為動機具有復雜性，芝加哥學派背后的利己行為假設并不準確。如果不保護隱私， 科技 企業可以利用收集的數據推測消費者偏好，從而實施價格歧視，此時消費者剩余都將被企業拿走；此外企業還可以將消費者的數據二次出售給第三方，但消費者卻無法分享任何收益，甚至可能承擔數據被濫用的風險。因此對個人隱私數據進行保護有助于提高經濟效率和 社會 福利水平。

課題認為，不過無論理論如何，數字經濟發展對數據依賴越大、信息傳遞障礙越少，隱私泄露造成的傷害也就越大。數字經濟時代，公權力介入數據監管以及隱私保護已是大勢所趨。

事實上，歐美在隱私保護方面已經進行了有意義的 探索 ，比如美國在2012年推動的《消費者隱私權法案》提出對消費者隱私保護的建議，旨在賦予消費者對個人信息擁有更大控制權，并且降低數據泄露給他人帶來的風險。同樣地，歐盟在2018年實施《通用數據保護條例》，這部法律適用于歐盟的所有個人數據，對公司收集和使用隱私數據的方式進行了限制。在中國，個人隱私數據的保護也引起了國家立法機關的重視，2020年中國人大提出將專門制定完整的《個人信息保護法》，以改變之前相應法律法規相對零散的問題。

隨著數字經濟的發展，隱私保護將會持續成為公共治理中的一個重要議題。彭文生認為，從公平角度看，立法保護隱私數據是必要的；從效率角度看，隱私保護的關鍵可能在于度，甚至需要設計狀態依存的保護制度。

責編：瑟瑟

監制：卜海森 李俊虎

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