04 facebook日活量(反壟斷風云)

來，歐美國家對互聯網巨頭的反壟斷指控，最多的一項是濫用市場支配地位。這一指控似乎是“有罪推論”。

其實不然，互聯網巨頭的市場支配地位，存在一定的非正當性——控制私人數據。

數據本是用戶的一項私人資源，數據所有權也就是一項私人權力。但是，互聯網巨頭沒有采用分布式系統，私人數據被中心化的數據庫壟斷。 所以，互聯網巨頭的市場支配地位，其實是對私人數據的支配優勢。在算法時代，私人數據極可能被巨頭以“大數據”之名濫用。

近些年，Facebook因此屢受國會調查。Facebook卷入數據濫用丑聞，一家名為“劍橋分析”的英國公司被曝以不正當方式獲取8700萬臉書用戶數據。隨后美國聯邦貿易委員會對臉書展開調查。

扎克伯格其實百口莫辯。Facebook存有用戶的私人數據，同時根據個人數據匹配相應的信息。這就涉及兩大問題：一是偷錄用戶私人信息；二是以算法方式控制（匹配）信息。在美國，這種行為涉嫌侵犯個人隱私，控制言論自由。在大選期間，還可能涉嫌干擾大選，威脅美國民主政治。

最終，美國聯邦貿易委員會以3比2的投票結果批準了和解協議。和解的代價是，Facebook繳納50億美元的罰款——美國政府對 科技 公司開出的最大罰單。

近期，中國官方強調，具有市場支配地位的平臺經濟領域經營者，不得開展濫用市場支配地位“二選一”、商譽詆毀、裹挾交易等違法違規競爭行為，或依托算法推薦、人工智能和大數據薈萃分析進行的“隱形”不正當競爭行為。

英國經濟學家庇古在1920年《福利經濟學》按照價格歧視程度，分為一級價格歧視、二級價格歧視、三級價格歧視【6】。其中，一級價格歧視，也叫完全價格歧視，同一商品針對每一個不同的買家都采用不同的價格。

美國1936年出臺的《羅賓遜帕特曼法》是一部針對價格歧視的法律。這部法律規定，確定價格歧視違法需要滿足兩個條件：一是同一個商品針對不同消費者采用不同售價；二是這種行為對競爭構成破壞或給消費者造成損害。可以看出，這部法律禁止的是一級價格歧視。

通常，企業是無法做到一級價格歧視，而存在一級價格歧視往往是因為所有客戶的私人數據被無償支配。所以，反對一級價格歧視并不是反對價格歧視本身，而是其背后的非法行為，如大數據殺熟背后的濫用私人數據。

亞馬遜是互聯網大數據殺熟的“始作俑者”。2000 年，亞馬遜針對同一張 DVD 碟片施行不同的價格政策，新用戶看到的價格是 22.74 美元，但如果是算法認定有購買意愿的老用戶，價格則會顯示為 26.24 美元。如果刪除 Cookie，價格馬上又回落。很快這種策略被用戶發現并投訴，亞馬遜 CEO 貝索斯公開道歉，說這僅僅是一場實驗，也承諾不再進行價格歧視。

我在《算法，即剝削》一文中分析了大數據殺熟。大數據殺熟，就是互聯網平臺利用控制私人數據的支配優勢，借助算法對每個用戶實施“一級價格歧視”，最大限度地榨取每個用戶的“消費者剩余”。

再看螞蟻的問題。馬云嘲諷《巴塞爾協議》是老人俱樂部。但是，螞蟻的杠桿率遠遠超過了《巴塞爾協議》的監管要求。或許，馬云認為，螞蟻的大數據風控比銀行的統計學風控根據優勢，可以突破這一監管的杠桿率。

但是，馬云忽略了一點，螞蟻之所以具備大數據銀行的算法優勢，是因為其免費地掌控了數億用戶的私人數據，占有對私人數據的支配優勢。螞蟻能夠成為“巨象”，正是利用算法支配私人數據。理論上，螞蟻可以利用算法實施完全價格歧視，最大限度地攫取每一個用戶的“交易剩余”。 當每個用戶的財富天秤都向螞蟻傾斜，違約率定然會上升，螞蟻構筑的護城河反被算法吞噬，同時引發系統性金融風險。

這就是算法時代的價格歧視，對金融系統構成的威脅。

庇古在《福利經濟學》中確立了市場最優效率的條件，即私人邊際收益= 社會 邊際收益。 什么意思？這個等式的意思是“沒有人能夠占他人的便宜”。當一個國家確立這樣一種公正的法律時（制度是內生變量），經濟是最優效率的，理論上是沒有外部性的。

在大數據時代，互聯網巨頭強制性地免費占有了私人數據，這就意味著私人邊際收益 社會 邊際收益，即互聯網巨頭占了私人的便宜。這定然引發外部性，損害經濟效率和 社會 福利。 如果短時間內無法用技術的手段將私人數據私有化，那么就必須將互聯網巨頭置于聚光燈下。這就是反壟斷法的作用。

參考文獻：

【1】收割者：騰訊阿里的20萬億生態圈，陶娟，新財富；

【2】劍橋美國經濟史（第二卷），斯坦利·L·恩格爾曼等，中國人民大學出版社；

【3】經濟學，保羅·薩繆爾森，人民郵電出版社；

【4】美國聯邦反托拉斯法百年，李勝利，法律出版社；

【5】反托拉斯法，理查德·A.波斯納 中國政法大學出版社,

【6】福利經濟學，庇古，商務印書館。

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