邁克爾·斯賓塞

我們?cè)缇椭?，買方與賣方之間的國(guó)際不對(duì)稱性破壞了市場(chǎng)表現(xiàn)。但拜數(shù)字技術(shù)和它所造就的大量可用數(shù)據(jù)，這些信息差距正在縮小，不對(duì)稱性也在下降。

直到最近，市場(chǎng)形成一直受到物理和地理的限制。市場(chǎng)形成的一個(gè)先決條件是買方和賣方能找到彼此，而這一過程傳統(tǒng)上要通過物理空間完成，比如證券交易所、商場(chǎng)。許多在線商業(yè)的鼻祖——eBay的出現(xiàn)讓事情開始發(fā)生改變。一夜之間，地理限制不再是買方和賣方之間不可逾越的障礙了。

把市場(chǎng)從地理約束中解放出來，最大意義也許是讓偏遠(yuǎn)人群能獲得市場(chǎng)。需求端和供給端都是如此。由于消費(fèi)者獲得了更多的商品和服務(wù)渠道，賣方和生產(chǎn)方也可以擴(kuò)大規(guī)模以滿足增加的需求。但隨著在線市場(chǎng)的發(fā)展，人們很快發(fā)現(xiàn)，必須解決好新的信息問題才能讓這些市場(chǎng)有效運(yùn)轉(zhuǎn)。比如，買方很難甄別賣方之間和在線銷售的商品和服務(wù)之間的差異，因此需要更多信息才能了解市場(chǎng)參與者的可靠性和可信度。買方擔(dān)心貨不對(duì)板，賣方擔(dān)心拿不到錢。

正是這種信息不對(duì)稱，阻止了市場(chǎng)的形成或限制了市場(chǎng)交易。因此，各種數(shù)字支付平臺(tái)被創(chuàng)造出來。依照不動(dòng)產(chǎn)交易中常見的托管系統(tǒng)模式，電子商務(wù)平臺(tái)建立起中介，希望它們可以被信任收取和保存買方的支付款，并在商品和服務(wù)確認(rèn)收貨后支付給賣方。在中國(guó)的支付寶和拉丁美洲的Mercado Pago的例子中，這些系統(tǒng)最初是為了加快電子商務(wù)平臺(tái)被人們所接受的速度而設(shè)計(jì)，但逐漸演化為移動(dòng)支付系統(tǒng)，在線下和整個(gè)經(jīng)濟(jì)中被廣泛使用。

賣方和產(chǎn)品評(píng)分現(xiàn)在已成為在線市場(chǎng)的共同特征，它們會(huì)高度影響買方的決定。但要讓這一功能服務(wù)于正當(dāng)目的，平臺(tái)需要開發(fā)額外的系統(tǒng)和防護(hù)以防評(píng)價(jià)操縱。

隨著越來越多的“東西”出現(xiàn)在在線市場(chǎng)，用戶開始難以找到要找的商品，因?yàn)樗麄儫o法用在實(shí)體商店購物時(shí)的辦法瀏覽在線商店。為了解決這個(gè)問題，在線平臺(tái)開發(fā)了搜索算法和建議引擎，這些功能不僅基于用戶瀏覽和購買歷史，也基于所有其他用戶的行為數(shù)據(jù)。算法通過人工智能的進(jìn)步以及數(shù)據(jù)量和質(zhì)的提高而改善。搜索和建議引擎是“匹配問題”的局部解決方案，因此也成為在線市場(chǎng)表現(xiàn)的關(guān)鍵。它們給買方和賣方創(chuàng)造了新價(jià)值，大大提升了交易量。

此外，由于在線信息廣泛可得，獲取成本低，因此降低了電子商務(wù)領(lǐng)域之外的信息不對(duì)稱。比如，汽車、醫(yī)療和保險(xiǎn)市場(chǎng)也被改變，消費(fèi)者變得更了解行情，得到了更大的賦能。

最后一項(xiàng)信息挑戰(zhàn)是獲取，具體而言，便是給予消費(fèi)者可獲取的在線身份并追蹤其記錄，以顯示他們?cè)诟鞣N市場(chǎng)設(shè)定條件下作為交易對(duì)手方的吸引力。信用便是很好的例子。在線下世界，人們和企業(yè)的跟蹤記錄和財(cái)務(wù)歷史被假定可作為信用和保險(xiǎn)市場(chǎng)的基礎(chǔ)。問題在于這些線下記錄總是零散的，難以獲取，而在數(shù)字經(jīng)濟(jì)，它們變得容易追索。人工智能算法可用來獲取和定價(jià)人和企業(yè)的信用，不需要抵押品或與傳統(tǒng)非數(shù)字經(jīng)濟(jì)和金融行業(yè)的事先聯(lián)系。

簡(jiǎn)言之，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字市場(chǎng)生于與信息差距的斗爭(zhēng)，具有比線下市場(chǎng)更高的信息密度，讓信息差距和不對(duì)稱性變得更小。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的可得性，催生新的篩選機(jī)制和線下市場(chǎng)常常會(huì)錯(cuò)過的行為信號(hào)。當(dāng)然，唾手可得的海量數(shù)據(jù)也帶來了各種風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)必須得到解決才能實(shí)現(xiàn)潛在收益和包容性。

畢竟，收集數(shù)據(jù)和扮演數(shù)據(jù)守門人角色的機(jī)構(gòu)也必須得到信任。至少，它們必須受到可執(zhí)行的規(guī)則的約束，這些規(guī)則要明確定義透明度、數(shù)據(jù)用途、隱私和安全等方面的個(gè)體權(quán)利。目前看來，我們正在這方面取得進(jìn)展，但仍有很長(zhǎng)的路要走。

（Copyright： Project Syndicate， 2020;編輯：許瑤）