摘 要：在數(shù)字時(shí)代，合理開(kāi)發(fā)消費(fèi)類數(shù)據(jù)對(duì)于實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。基于數(shù)據(jù)的公共產(chǎn)品屬性、間接性和規(guī)模效應(yīng)等特征，本文提出平臺(tái)化開(kāi)發(fā)是消費(fèi)類數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的核心商業(yè)模式，即由數(shù)字平臺(tái)收集來(lái)自不同企業(yè)或商家的交易數(shù)據(jù)，并據(jù)此構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，以間接方式（出售基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品或服務(wù)）或直接方式（出售原始數(shù)據(jù)）供第三方用戶使用。首先，本文系統(tǒng)總結(jié)已經(jīng)相對(duì)成熟的線上消費(fèi)類數(shù)據(jù)平臺(tái)化開(kāi)發(fā)模式。其次，本文分析了線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)面臨的獨(dú)特挑戰(zhàn)（數(shù)據(jù)零散增加了收集難度，數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬模糊，分析使用數(shù)據(jù)需要較高的成本等），以及通過(guò)平臺(tái)化實(shí)現(xiàn)線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)價(jià)值的方法與商業(yè)模式。此外，文章還分析了這些策略對(duì)社會(huì)福利和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的潛在影響。最后，本文提出要通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制和完善法律法規(guī)保障消費(fèi)者權(quán)益及數(shù)據(jù)安全，并討論了政府在促進(jìn)數(shù)據(jù)共享和社會(huì)治理中的角色。

關(guān)鍵詞：消費(fèi)類數(shù)據(jù)；平臺(tái)化開(kāi)發(fā)；商業(yè)模式；數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)；隱私保護(hù)

中圖分類號(hào)：F724.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-176X（2025）04-0026-15

一、問(wèn)題的提出

黨的二十屆三中全會(huì)審議通過(guò)的《中共中央關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革、推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的決定》指出，“健全促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合制度”“促進(jìn)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展，健全平臺(tái)經(jīng)濟(jì)常態(tài)化監(jiān)管制度。建設(shè)國(guó)家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享。加快建立數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬認(rèn)定、市場(chǎng)交易、權(quán)益分配、利益保護(hù)制度，提升數(shù)據(jù)安全治理監(jiān)管能力，建立高效便利安全的數(shù)據(jù)跨境流動(dòng)機(jī)制”。文件中所涉及的數(shù)據(jù)市場(chǎng)交易機(jī)制、平臺(tái)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展，以及如何促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合等基礎(chǔ)性理論問(wèn)題，都亟待學(xué)術(shù)界深入研究。

本文重點(diǎn)探討消費(fèi)類數(shù)據(jù)平臺(tái)化開(kāi)發(fā)的商業(yè)模式。本文通過(guò)將數(shù)據(jù)、平臺(tái)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)（線下）等關(guān)鍵詞串聯(lián)起來(lái)，深入探討它們之間的相互作用機(jī)制。具體而言，本文基于數(shù)據(jù)的公共產(chǎn)品屬性、間接性和規(guī)模效應(yīng)等特征，提出平臺(tái)化開(kāi)發(fā)是消費(fèi)類數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的核心商業(yè)模式。在這一模式下，數(shù)字平臺(tái)通過(guò)收集來(lái)自不同企業(yè)或商家的交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，以間接方式（出售基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品或服務(wù)）或直接方式（出售原始數(shù)據(jù)）供第三方用戶使用。當(dāng)前，這種平臺(tái)化模式在線上數(shù)據(jù)市場(chǎng)已趨于成熟。將其進(jìn)一步應(yīng)用于線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)市場(chǎng)，不僅能夠推動(dòng)線下數(shù)據(jù)資源的有效開(kāi)發(fā)，還有助于實(shí)現(xiàn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深度融合。本文旨在總結(jié)線上消費(fèi)類數(shù)據(jù)平臺(tái)化開(kāi)發(fā)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)市場(chǎng)的獨(dú)特屬性，系統(tǒng)分析平臺(tái)化開(kāi)發(fā)模式在該領(lǐng)域的適用性和可行性，從而為相關(guān)實(shí)踐提供理論支持和政策建議。

本文圍繞兩個(gè)關(guān)鍵主題展開(kāi)：消費(fèi)類數(shù)據(jù)和平臺(tái)化開(kāi)發(fā)。數(shù)據(jù)作為一種廣泛的記錄形式，涵蓋了社會(huì)活動(dòng)中各類主體對(duì)客觀世界的觀測(cè)和記錄。盡管目前關(guān)于數(shù)據(jù)要素開(kāi)發(fā)的研究層出不窮，但鮮有文獻(xiàn)專門(mén)聚焦生成于交易過(guò)程中的消費(fèi)類數(shù)據(jù)。本文則同時(shí)關(guān)注線上和線下場(chǎng)景中這一特定類型的數(shù)據(jù)。此外，現(xiàn)有文獻(xiàn)在探討數(shù)據(jù)要素開(kāi)發(fā)時(shí)，通常將數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬和數(shù)據(jù)使用收益分配視為彼此獨(dú)立的環(huán)節(jié)分別進(jìn)行分析，較少?gòu)恼w視角出發(fā)，以平臺(tái)化的方式將數(shù)據(jù)生成和使用過(guò)程中涉及的各參與方連接起來(lái)，并在此基礎(chǔ)上系統(tǒng)討論消費(fèi)類數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)問(wèn)題。這種割裂式的分析方式可能忽略了數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)全鏈條中的復(fù)雜互動(dòng)關(guān)系，從而限制了對(duì)實(shí)際問(wèn)題的深入理解。在中國(guó)，有關(guān)消費(fèi)者與企業(yè)之間數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬和數(shù)據(jù)使用收益分配的討論主要集中在法學(xué)領(lǐng)域[1-5]。相比之下，采用經(jīng)濟(jì)學(xué)方法討論這一問(wèn)題的研究相對(duì)較少[6-7]。在消費(fèi)場(chǎng)景中，消費(fèi)類數(shù)據(jù)的使用方式呈現(xiàn)高度復(fù)雜性和多樣性，其對(duì)消費(fèi)者福利的影響也因具體使用方式而異。因此，脫離具體使用場(chǎng)景單純討論消費(fèi)類數(shù)據(jù)的歸屬可能導(dǎo)致一種悖論：為保護(hù)消費(fèi)者福利而設(shè)計(jì)的規(guī)制政策，反而可能在實(shí)踐中降低消費(fèi)者的福利水平[8]?；诖耍疚闹鲝垖⑾嚓P(guān)問(wèn)題置于一個(gè)明確的消費(fèi)類數(shù)據(jù)使用框架下進(jìn)行分析，這或許是一種更為合理且有效的研究路徑。

平臺(tái)化開(kāi)發(fā)模式通過(guò)內(nèi)生化各參與方在數(shù)據(jù)收集和使用中的決策行為，強(qiáng)調(diào)利用市場(chǎng)機(jī)制來(lái)保障消費(fèi)者福利。本文進(jìn)一步分析消費(fèi)類數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的路徑，并在其中尋求平衡各參與方權(quán)益的有效方案。這是本文的主要邊際貢獻(xiàn)之一，旨在為消費(fèi)類數(shù)據(jù)的合理開(kāi)發(fā)提供更具操作性的理論指導(dǎo)。中國(guó)關(guān)于數(shù)據(jù)要素開(kāi)發(fā)的討論大多聚焦線上場(chǎng)景，或者未能充分關(guān)注線上線下不同場(chǎng)景中消費(fèi)類數(shù)據(jù)的差異[9-10]。同時(shí)，國(guó)內(nèi)針對(duì)數(shù)據(jù)市場(chǎng)的研究主要集中在數(shù)據(jù)交易，尤其是直接交易方面[11]，而對(duì)平臺(tái)化開(kāi)發(fā)模式的關(guān)注較少。

具體而言，線上場(chǎng)景行業(yè)集中度高，通常呈現(xiàn)寡頭壟斷的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。大型企業(yè)憑借其資源優(yōu)勢(shì)，能夠在數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、分析和使用的全流程中提供充足的資金和技術(shù)支持。然而，在線下場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)的生成主體和使用主體往往更加分散，且這些主體通常難以承擔(dān)數(shù)據(jù)使用所需的高額成本。這是線上場(chǎng)景與線下場(chǎng)景在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)上的顯著差異之一。

此外，數(shù)據(jù)在不同主體間所能發(fā)揮的作用存在顯著差異，因而各參與方對(duì)數(shù)據(jù)的具體需求形式也各不相同。雖然現(xiàn)實(shí)中確實(shí)存在直接的數(shù)據(jù)交易，但基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品或服務(wù)的交易則更加普遍。本文在平臺(tái)化開(kāi)發(fā)模式下，進(jìn)一步區(qū)分了數(shù)據(jù)的直接需求（如原始數(shù)據(jù)的購(gòu)買）和間接需求（如基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品或服務(wù)），從而更全面地理解數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)方式。本文嘗試借鑒線上消費(fèi)類數(shù)據(jù)較為成熟的開(kāi)發(fā)模式，提出平臺(tái)化開(kāi)發(fā)是消費(fèi)類數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的核心商業(yè)模式，并進(jìn)一步分析了此種模式對(duì)社會(huì)福利和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的影響。本文的研究不僅彌補(bǔ)了現(xiàn)有文獻(xiàn)的不足，也為推動(dòng)線上線下數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的融合發(fā)展提供了新的視角和思路。

二、數(shù)據(jù)的特征和分類

數(shù)據(jù)作為一種經(jīng)濟(jì)資源，具有顯著的價(jià)值，能夠預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求或優(yōu)化生產(chǎn)流程，進(jìn)而降低成本。因此，數(shù)據(jù)交易或數(shù)據(jù)共享在理論上可以提高經(jīng)濟(jì)效率。然而，原始數(shù)據(jù)具備公共產(chǎn)品屬性、間接性和規(guī)模效應(yīng)等特征，這些特征對(duì)其經(jīng)濟(jì)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)方式產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。

第一，公共產(chǎn)品屬性。在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，公共產(chǎn)品指的是某一單位的產(chǎn)品被某一經(jīng)濟(jì)主體使用時(shí)，并不會(huì)排除其他經(jīng)濟(jì)主體同時(shí)使用該產(chǎn)品的可能性[12]。例如，當(dāng)A企業(yè)將數(shù)據(jù)出售給B企業(yè)后，從技術(shù)角度看，這并不會(huì)妨礙A企業(yè)繼續(xù)使用這些數(shù)據(jù)，甚至可以進(jìn)一步將相同的數(shù)據(jù)出售給C企業(yè)。這種非排他性和可復(fù)制性使得數(shù)據(jù)在交易和使用過(guò)程中表現(xiàn)出與傳統(tǒng)商品截然不同的特征。

第三，規(guī)模效應(yīng)。只有積累到一定規(guī)模的數(shù)據(jù)才可能在市場(chǎng)中真正發(fā)揮實(shí)質(zhì)性作用。無(wú)論是用于改進(jìn)生產(chǎn)技術(shù)還是進(jìn)行需求預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)分析通常依賴統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，而分析結(jié)果的穩(wěn)健性往往與數(shù)據(jù)量密切相關(guān)。特別是在大模型時(shí)代，模型參數(shù)的數(shù)量常常達(dá)到億級(jí)規(guī)模。為了避免過(guò)度擬合現(xiàn)象，所需的數(shù)據(jù)量通常不得低于模型參數(shù)的數(shù)量。因此，在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)中，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的規(guī)模效應(yīng)非常重要。

數(shù)據(jù)所具有的上述特征使得數(shù)據(jù)市場(chǎng)的運(yùn)行機(jī)制相較于普通產(chǎn)品市場(chǎng)更加復(fù)雜，簡(jiǎn)單的交易模式未必能夠?qū)崿F(xiàn)高效配置。例如，數(shù)據(jù)的公共產(chǎn)品屬性意味著理論上有效率的價(jià)格應(yīng)等于其邊際成本，即數(shù)據(jù)價(jià)格為零。然而，在實(shí)際交易中，這種定價(jià)方式很難與數(shù)據(jù)持有者的激勵(lì)相容。此外，數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)開(kāi)發(fā)才能創(chuàng)造價(jià)值，且往往具有規(guī)模效應(yīng)。這意味著數(shù)據(jù)需求方可能需要整合來(lái)自多家企業(yè)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)復(fù)雜的開(kāi)發(fā)流程才能實(shí)現(xiàn)其潛在價(jià)值。這不僅帶來(lái)了單個(gè)數(shù)據(jù)如何定價(jià)的技術(shù)難題，還凸顯了部分?jǐn)?shù)據(jù)需求方可能缺乏開(kāi)發(fā)能力的問(wèn)題。因此，如何有效開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)，是否存在成熟的商業(yè)模式，這些問(wèn)題的答案往往取決于數(shù)據(jù)的具體類型。

從數(shù)據(jù)的生成過(guò)程和交易特征來(lái)看，數(shù)據(jù)可以分為三類。一是消費(fèi)類數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)主要來(lái)源于交易過(guò)程，如大型企業(yè)或消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)在日常運(yùn)營(yíng)中生成的數(shù)據(jù)。其主要作用在于預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求，促進(jìn)供需匹配，并進(jìn)一步向產(chǎn)業(yè)鏈上游傳導(dǎo)，指導(dǎo)生產(chǎn)方向，推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新。二是生產(chǎn)類數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)來(lái)源于企業(yè)內(nèi)部的生產(chǎn)流程，通過(guò)大規(guī)模分析相似企業(yè)的數(shù)據(jù)，能夠促進(jìn)流程創(chuàng)新、降低生產(chǎn)成本，并提高生產(chǎn)效率。生產(chǎn)類數(shù)據(jù)的交易通常發(fā)生在產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)間，或者集中于同一領(lǐng)域的制造業(yè)企業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)企業(yè)。三是公共數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)主要由各級(jí)政府機(jī)構(gòu)和事業(yè)單位生成，涵蓋土地、交通、醫(yī)療和教育等領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)資源。公共數(shù)據(jù)的特殊性在于其流通機(jī)制可能既包括市場(chǎng)化方式，也涉及非市場(chǎng)化直接開(kāi)放的方式。

三、消費(fèi)類數(shù)據(jù)平臺(tái)化開(kāi)發(fā)模式：線上市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)

數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展極大地?cái)U(kuò)展了消費(fèi)類數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景。自網(wǎng)景公司開(kāi)創(chuàng)消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)以來(lái)的三十余年間，移動(dòng)通信技術(shù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展，線上消費(fèi)、社交、工作和學(xué)習(xí)已深度融入現(xiàn)代生活。通信技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的深度融合不僅為每個(gè)人提供了更加便捷和高效的服務(wù)，還由于電子行為①更容易被記錄和儲(chǔ)存的特征，顯著降低了企業(yè)追蹤個(gè)體行為的成本。由此，通信服務(wù)提供商和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)得以掌握大量個(gè)人信息。這些被記錄下來(lái)的個(gè)人信息為企業(yè)帶來(lái)了多方面的價(jià)值。當(dāng)前，企業(yè)主要通過(guò)兩種方式利用這些數(shù)據(jù)：一定程度的價(jià)格歧視、精準(zhǔn)廣告營(yíng)銷。然而，對(duì)于消費(fèi)者而言，個(gè)人信息的暴露不僅引發(fā)了對(duì)隱私保護(hù)的擔(dān)憂，還可能因價(jià)格歧視等現(xiàn)象而遭受經(jīng)濟(jì)損失。

在實(shí)踐中，基于平臺(tái)的消費(fèi)類數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)已成為主流模式。海量的消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)行為被通信服務(wù)提供商記錄下來(lái)，形成了豐富的消費(fèi)類數(shù)據(jù)資源。例如，亞馬遜、谷歌、臉書(shū)、阿里巴巴和京東等平臺(tái)企業(yè)，已經(jīng)構(gòu)建起龐大且精細(xì)的消費(fèi)者數(shù)據(jù)庫(kù)，并基于這些數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)出多樣化的盈利模式。數(shù)據(jù)的使用方式和效率在很大程度上決定了企業(yè)在數(shù)字時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力。平臺(tái)企業(yè)對(duì)消費(fèi)類數(shù)據(jù)的使用方式是多樣化的，本文以典型的雙邊平臺(tái)為例，根據(jù)數(shù)據(jù)最終使用方式的不同，將其劃分為三種：需求端的間接使用、需求端的直接使用和供給端的使用。需要注意的是，這三種方式并非互斥，往往可以同時(shí)存在。以下將分別介紹這三種消費(fèi)類數(shù)據(jù)使用方式的基本經(jīng)濟(jì)學(xué)原理、典型事實(shí)，以及支撐上述使用方式的數(shù)據(jù)市場(chǎng)機(jī)制。

（一）需求端的間接使用

平臺(tái)企業(yè)通過(guò)間接使用消費(fèi)類數(shù)據(jù)在需求端實(shí)現(xiàn)盈利，這種方式并不涉及出售原始數(shù)據(jù)，而是通過(guò)利用基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品或服務(wù)來(lái)獲得收入。例如，在搜索引擎場(chǎng)景中，平臺(tái)根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)提供個(gè)性化的搜索結(jié)果展示，而第三方用戶則通過(guò)向平臺(tái)付費(fèi)，獲得更優(yōu)先的展示位置。這種模式將數(shù)據(jù)的價(jià)值嵌入到產(chǎn)品或服務(wù)的優(yōu)化中，從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)。

⒈基于消費(fèi)者特征的廣告推薦和匹配

在數(shù)字時(shí)代，基于消費(fèi)者特征的信息推送與傳統(tǒng)線下信息展示的最大差異在于，前者能夠以顯著降低的成本實(shí)現(xiàn)對(duì)消費(fèi)者的個(gè)性化影響[14-15]。在線下場(chǎng)景中，由于難以實(shí)現(xiàn)信息的精準(zhǔn)定制，通常只能根據(jù)群體特征進(jìn)行粗略的信息設(shè)計(jì)，這種帶有“噪音”的信號(hào)難以高效地觸及單個(gè)消費(fèi)者。然而，在線上場(chǎng)景中，技術(shù)手段使得針對(duì)單個(gè)消費(fèi)者發(fā)送特定信息成為可能，這不僅降低了廣告成本，還使消費(fèi)者從線上傳媒中獲取的信息更加貼合自身需求。從商家的角度來(lái)看，信息的精準(zhǔn)化無(wú)疑是一種優(yōu)勢(shì)。然而，消費(fèi)者并不總是能從精準(zhǔn)推薦中獲益。消費(fèi)者對(duì)廣告精準(zhǔn)度的偏好并不是線性的，廣告精準(zhǔn)度的提高對(duì)消費(fèi)者效用的影響呈現(xiàn)先下降后上升的U形趨勢(shì)[16]。精準(zhǔn)信息帶來(lái)收益是比較符合直覺(jué)的。但是，廣告精準(zhǔn)度的提高對(duì)消費(fèi)者效用的影響存在兩種負(fù)面效應(yīng)：一方面，廣告精準(zhǔn)度的提高可能導(dǎo)致廣告數(shù)量增加，占用消費(fèi)者更多的注意力，從而帶來(lái)負(fù)面體驗(yàn)；另一方面，過(guò)于精準(zhǔn)的廣告未必符合消費(fèi)者的偏好，有時(shí)適度模糊的推薦反而更受歡迎。

當(dāng)消費(fèi)者通過(guò)搜索引擎與潛在賣家進(jìn)行匹配時(shí)，序貫搜索過(guò)程中的搜索成本會(huì)顯著降低，同時(shí)匹配效率會(huì)提高，賣家之間的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)也會(huì)加劇，最終實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者剩余的增加。然而，如果搜索引擎市場(chǎng)缺乏充分競(jìng)爭(zhēng)，企業(yè)可能會(huì)出于利益驅(qū)動(dòng)，故意降低搜索結(jié)果的準(zhǔn)確性，以向廣告主收取更高的費(fèi)用。這種策略可能會(huì)對(duì)消費(fèi)者福利造成負(fù)面影響。以阿里巴巴旗下某購(gòu)物平臺(tái)為例，Sun等[17]在該平臺(tái)上進(jìn)行了一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，隨機(jī)選取一部分用戶，在禁止平臺(tái)使用這些用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)之后，消費(fèi)者對(duì)首頁(yè)商品的點(diǎn)擊率大幅下降，頁(yè)面停留時(shí)間也有所縮短。這一研究表明，基于個(gè)人數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推薦能夠顯著增強(qiáng)商品對(duì)消費(fèi)者的吸引力。從這個(gè)視角來(lái)看，基于消費(fèi)類數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)匹配機(jī)制不僅提升了消費(fèi)者的使用體驗(yàn)，也為企業(yè)創(chuàng)造了更多價(jià)值，實(shí)現(xiàn)了雙方效用的共同提升。

⒉實(shí)例：出售基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品或服務(wù)

以谷歌和臉書(shū)為代表的平臺(tái)企業(yè)，通過(guò)利用消費(fèi)類數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)有針對(duì)性的廣告投放。例如，谷歌通過(guò)記錄用戶在其搜索引擎、郵箱服務(wù)、地圖應(yīng)用和安卓移動(dòng)設(shè)備系統(tǒng)中的行為，積累了海量的用戶數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的合理分析，可以有效推斷用戶的消費(fèi)偏好?；诖?，谷歌構(gòu)建了一個(gè)連接廣告主與消費(fèi)者的平臺(tái)——Google AdWords。在這個(gè)平臺(tái)上，企業(yè)可以通過(guò)競(jìng)標(biāo)的方式購(gòu)買特定關(guān)鍵詞。當(dāng)消費(fèi)者搜索這些關(guān)鍵詞時(shí)，谷歌會(huì)根據(jù)其內(nèi)部算法，在特定類型消費(fèi)者的搜索結(jié)果中調(diào)整某些廣告的展示順序。這一過(guò)程不僅依賴用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，還結(jié)合了谷歌對(duì)消費(fèi)者類型的精準(zhǔn)判斷，從而實(shí)現(xiàn)廣告的個(gè)性化展示。此外，谷歌通過(guò)持續(xù)收集用戶的點(diǎn)擊行為數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化廣告展示算法，并進(jìn)一步提升其判斷消費(fèi)者類型的準(zhǔn)確性。相比于傳統(tǒng)較為粗放的廣告投放模式，這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)匹配顯著提高了消費(fèi)者需求與廣告內(nèi)容之間的契合度，同時(shí)也為企業(yè)帶來(lái)了更高的廣告投資回報(bào)率。這種良性循環(huán)不僅提升了用戶體驗(yàn)，還為平臺(tái)和廣告主創(chuàng)造了更大的商業(yè)價(jià)值。

以亞馬遜和阿里巴巴為代表的平臺(tái)企業(yè)，通過(guò)利用消費(fèi)類數(shù)據(jù)為用戶提供個(gè)性化的定價(jià)和商品推薦服務(wù)。對(duì)于電子商務(wù)平臺(tái)而言，提升用戶體驗(yàn)?zāi)軌蛴行Т龠M(jìn)用戶的瀏覽行為，從而提高購(gòu)買量或消費(fèi)金額，而平臺(tái)通過(guò)從每筆交易中抽取傭金，可以實(shí)現(xiàn)可觀的收入。具體來(lái)說(shuō)，亞馬遜通過(guò)收集并分析消費(fèi)者的瀏覽記錄、購(gòu)買歷史、愿望清單和售后評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)，形成對(duì)用戶偏好的精準(zhǔn)判斷。在此基礎(chǔ)上，平臺(tái)綜合運(yùn)用協(xié)同篩選①和基于內(nèi)容的篩選技術(shù)，在應(yīng)用首頁(yè)和搜索結(jié)果中優(yōu)先展示那些算法預(yù)測(cè)用戶最有可能購(gòu)買的商品。

⒊數(shù)據(jù)價(jià)值的間接變現(xiàn)：基于消費(fèi)類數(shù)據(jù)分析的廣告服務(wù)與優(yōu)化策略

在上述模式中，消費(fèi)類數(shù)據(jù)并未直接出售，而是通過(guò)間接方式改善了數(shù)據(jù)持有者的營(yíng)收狀況。例如，谷歌并不直接向企業(yè)出售消費(fèi)類數(shù)據(jù)，而是通過(guò)提供基于數(shù)據(jù)分析的廣告服務(wù)來(lái)獲取收益。同樣，電子商務(wù)平臺(tái)也沒(méi)有將消費(fèi)類數(shù)據(jù)出售給第三方用戶，而是通過(guò)提升用戶體驗(yàn)和增加總銷售額，最終借助交易抽成實(shí)現(xiàn)盈利。在這種商業(yè)模式中，除了需要滿足傳統(tǒng)雙邊平臺(tái)的基本條件（如吸引足夠數(shù)量的消費(fèi)者和第三方用戶）外，數(shù)據(jù)持有者還要具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。以一次典型的廣告展示為例，整個(gè)過(guò)程需要在極短時(shí)間內(nèi)完成：系統(tǒng)需快速判斷消費(fèi)者的類型及其搜索關(guān)鍵詞背后的實(shí)際需求，然后在競(jìng)價(jià)拍賣機(jī)制下篩選出最合適的關(guān)鍵詞，并確定最終的優(yōu)先展示結(jié)果。這一系列操作依賴于高效的算法和強(qiáng)大的計(jì)算能力。由此可見(jiàn)，在上述案例中，平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理、分析和運(yùn)用能力對(duì)其最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值起到了至關(guān)重要的作用。

（二）需求端的直接使用

平臺(tái)企業(yè)通過(guò)直接使用消費(fèi)類數(shù)據(jù)在需求端實(shí)現(xiàn)盈利，主要表現(xiàn)為直接出售原始數(shù)據(jù)或提供數(shù)據(jù)接口以獲取收益。與間接使用方式相比，這種方式對(duì)數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量提出了更高的要求，而對(duì)平臺(tái)企業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力則要求較低。相應(yīng)地，數(shù)據(jù)購(gòu)買方需要具備一定的技術(shù)能力。在這種模式下，第三方用戶獲取數(shù)據(jù)后，會(huì)根據(jù)自身產(chǎn)品特性和風(fēng)險(xiǎn)偏好，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理和分析，從而為不同消費(fèi)者制定差異化定價(jià)策略。此處的“歧視性定價(jià)”可以被賦予較為寬泛的定義。例如，在典型的信貸場(chǎng)景中，貸款方根據(jù)借款方的信用特征，設(shè)定不同的利率水平或抵押物要求，這一過(guò)程可被視為一種歧視性定價(jià)[18]。這種定價(jià)方式的核心在于利用數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)消費(fèi)者類型的精準(zhǔn)判斷，并據(jù)此調(diào)整產(chǎn)品或服務(wù)的價(jià)格結(jié)構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益最大化。

⒈對(duì)消費(fèi)者的個(gè)性化定價(jià)

一級(jí)價(jià)格歧視長(zhǎng)期以來(lái)僅存在理論探討中，因?yàn)榫珳?zhǔn)掌握每位消費(fèi)者的保留價(jià)格幾乎是不可能的。然而，數(shù)字時(shí)代的到來(lái)為實(shí)現(xiàn)一級(jí)價(jià)格歧視提供了可能性。早在互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化應(yīng)用之初，就有研究[19-20]指出，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)顯著降低了搜尋成本、記錄成本和識(shí)別成本，使互聯(lián)網(wǎng)用戶的購(gòu)買歷史、瀏覽記錄、家庭住址等信息能夠被企業(yè)有效獲取和使用。這些數(shù)據(jù)為企業(yè)勾勒出一個(gè)更加立體的消費(fèi)者畫(huà)像提供了基礎(chǔ)，包括消費(fèi)偏好和支付意愿等關(guān)鍵特征，從而為個(gè)性化定價(jià)策略的實(shí)施創(chuàng)造了條件。個(gè)性化定價(jià)對(duì)消費(fèi)者的影響具有雙重性：一方面，它加劇了商家間的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)，潛在地提升了消費(fèi)者的福利水平；另一方面，它也促使商家更有效地實(shí)施價(jià)格歧視和產(chǎn)品差異化。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)格歧視的主要形式可以歸納為以下兩種：

第一種是基于消費(fèi)者行為的價(jià)格歧視?；谙M(fèi)者過(guò)往的瀏覽、交易和評(píng)價(jià)行為，企業(yè)能夠捕捉到反映個(gè)人偏好的特征信息。通過(guò)將這些信息聚合分析，企業(yè)可以實(shí)施差別化定價(jià)策略。但是，這種做法對(duì)消費(fèi)者的影響存在差異，其最終效果取決于消費(fèi)者是否具備“精明”特質(zhì)，即消費(fèi)者是否能夠預(yù)見(jiàn)企業(yè)對(duì)其個(gè)人信息的使用，并據(jù)此采取應(yīng)對(duì)措施。一項(xiàng)基于電器零售市場(chǎng)開(kāi)展的研究發(fā)現(xiàn)，如果消費(fèi)者未能預(yù)見(jiàn)個(gè)人信息可能被出售，那么其消費(fèi)者剩余必然會(huì)受到損失[21]。當(dāng)消費(fèi)者能夠預(yù)見(jiàn)并理解這一過(guò)程時(shí)，企業(yè)可能會(huì)選擇一種更為嚴(yán)格的“不交易信息”策略，從而達(dá)成更低的均衡價(jià)格，以提升消費(fèi)者的福利水平。此外，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)狀況同樣會(huì)影響其對(duì)消費(fèi)類數(shù)據(jù)的使用方式[22]。對(duì)于具有壟斷勢(shì)力的企業(yè)而言，掌握消費(fèi)者的過(guò)往信息有助于其占有更多的消費(fèi)者剩余，而對(duì)于處于競(jìng)爭(zhēng)性環(huán)境中的企業(yè)而言，這些信息反而可能加劇企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)，從而間接提升消費(fèi)者的福利水平。

第二種是提供有區(qū)別的折扣[23]。當(dāng)企業(yè)能夠針對(duì)每位消費(fèi)者實(shí)施完全個(gè)性化的折扣時(shí)，只要標(biāo)記消費(fèi)者的成本不是極低的，企業(yè)和消費(fèi)者都能從更嚴(yán)格的個(gè)體折扣限制中受益。如果與隱私相關(guān)的法規(guī)賦予消費(fèi)者選擇是否被標(biāo)記的權(quán)利，那么消費(fèi)者只能在預(yù)期折扣帶來(lái)的收益高于其隱私價(jià)值時(shí)，才會(huì)選擇允許被標(biāo)記。然而，如果對(duì)企業(yè)標(biāo)記客戶的能力進(jìn)行限制，則無(wú)論隱私價(jià)值有多高，消費(fèi)者都可能傾向于選擇允許被標(biāo)記。在考慮企業(yè)對(duì)消費(fèi)類數(shù)據(jù)的使用時(shí)，不能忽視企業(yè)的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。盡管市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力可以在一定程度上約束企業(yè)的行為，但相比之下，企業(yè)對(duì)定價(jià)策略的可置信承諾更能有效保障消費(fèi)者福利不受個(gè)人信息披露的影響。這意味著，在設(shè)計(jì)相關(guān)制度和政策時(shí)，應(yīng)注重激勵(lì)企業(yè)以透明且負(fù)責(zé)任的方式使用消費(fèi)類數(shù)據(jù)，從而在提高經(jīng)濟(jì)效率的同時(shí)保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益。

⒉實(shí)例：直接出售原始數(shù)據(jù)

以開(kāi)放銀行為代表的金融科技企業(yè)，通過(guò)購(gòu)買、整合來(lái)自不同企業(yè)的基礎(chǔ)金融信息，包括賬戶信息、信用卡使用信息和交易信息等，不僅可以直接出售這些原始數(shù)據(jù)，還可以在綜合分析的基礎(chǔ)上形成對(duì)每位消費(fèi)者的金融狀況評(píng)分。隨后，開(kāi)放銀行可以通過(guò)提供數(shù)據(jù)接口的方式將這些評(píng)分結(jié)果向有需求的第三方用戶出售。在這個(gè)過(guò)程中，第一階段提供金融信息的企業(yè)并不需要具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。對(duì)于這些企業(yè)而言，只需在與用戶互動(dòng)的過(guò)程中準(zhǔn)確記錄相關(guān)信息，并對(duì)其進(jìn)行必要的脫敏處理后出售給開(kāi)放銀行，即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值轉(zhuǎn)化和變現(xiàn)。這種方式不僅降低了原始數(shù)據(jù)提供方的技術(shù)門(mén)檻，還能通過(guò)開(kāi)放銀行的專業(yè)化數(shù)據(jù)分析能力，進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值和應(yīng)用范圍。

螞蟻集團(tuán)通過(guò)與阿里巴巴的深度協(xié)同，充分利用其在交易（如淘寶、天貓等電子商務(wù)平臺(tái)）和支付（如支付寶等支付工具）領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，廣泛收集消費(fèi)者個(gè)人支付行為數(shù)據(jù)，以及平臺(tái)內(nèi)商家經(jīng)營(yíng)情況等關(guān)鍵信息。螞蟻集團(tuán)以類似傳統(tǒng)線下征信機(jī)構(gòu)的方式，將這些原始數(shù)據(jù)出售給第三方用戶。在金融活動(dòng)中，出借方難以全面掌握借款方的財(cái)務(wù)狀況是導(dǎo)致金融市場(chǎng)效率低下的一大重要因素。然而，這些大量源自真實(shí)且長(zhǎng)期交易的收支數(shù)據(jù)，不僅能夠反映個(gè)體的財(cái)務(wù)狀況，還能通過(guò)還款時(shí)間、評(píng)價(jià)行為等微觀數(shù)據(jù)推斷出信用類型。這種基于真實(shí)交易的數(shù)據(jù)有效緩解了金融活動(dòng)中的信息不完全和不對(duì)稱問(wèn)題。

⒊提供原始數(shù)據(jù)與提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)：滿足金融機(jī)構(gòu)定制化需求的兩種模式

與提供基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品或服務(wù)相比，直接提供原始數(shù)據(jù)對(duì)平臺(tái)的數(shù)據(jù)處理能力要求相對(duì)較低。許多金融機(jī)構(gòu)傾向于自主研發(fā)適合自身業(yè)務(wù)需求的風(fēng)控模型，因而更需要完整、準(zhǔn)確的原始數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的進(jìn)一步處理和分析則由這些金融機(jī)構(gòu)自行完成，而非依賴于提供原始數(shù)據(jù)的平臺(tái)企業(yè)。這種方式不僅降低了平臺(tái)企業(yè)的技術(shù)負(fù)擔(dān)，還滿足了金融機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)靈活性和定制化的需求。

（三）供給端的使用

消費(fèi)過(guò)程中生成的數(shù)據(jù)可以直接服務(wù)于新產(chǎn)品和新服務(wù)的研發(fā)。這種數(shù)據(jù)使用方式與電子商務(wù)平臺(tái)利用數(shù)據(jù)為消費(fèi)者提供更精準(zhǔn)推薦的邏輯類似，但兩者的作用機(jī)制存在差異。在電子商務(wù)平臺(tái)中，更精準(zhǔn)的推薦通過(guò)提高交易總量間接提高了平臺(tái)的抽成收入；而通過(guò)利用用戶數(shù)據(jù)來(lái)提升商品質(zhì)量則能夠直接體現(xiàn)在消費(fèi)者更高的支付意愿上，為企業(yè)帶來(lái)更顯著的價(jià)值。這種數(shù)據(jù)使用模式要求數(shù)據(jù)收集主體同時(shí)具備研發(fā)能力和產(chǎn)品交付能力，這對(duì)企業(yè)的上下游一體化規(guī)模提出了較高要求。當(dāng)然，在平臺(tái)外部性的驅(qū)動(dòng)下，平臺(tái)將這些數(shù)據(jù)分享給第三方用戶也是一種合理的選擇。例如，蘋(píng)果會(huì)利用消費(fèi)類數(shù)據(jù)協(xié)助第三方用戶優(yōu)化和迭代應(yīng)用程序，因?yàn)楦鼉?yōu)質(zhì)的應(yīng)用程序能夠產(chǎn)生正向的網(wǎng)絡(luò)外部性，進(jìn)一步提升平臺(tái)的整體價(jià)值。

⒈基于消費(fèi)者類型的質(zhì)量歧視

在數(shù)字時(shí)代，企業(yè)利用消費(fèi)者信息，針對(duì)個(gè)體或群體特征提供定制化的產(chǎn)品或服務(wù)，已成為很常見(jiàn)的實(shí)踐方式。有觀點(diǎn)認(rèn)為，這種定制化模式能夠有效降低消費(fèi)者的搜索成本，使商品在合適的時(shí)間送達(dá)合適的消費(fèi)者。消費(fèi)者對(duì)定制化服務(wù)的滿意度通常較高，但這種滿意度往往具有時(shí)效性，會(huì)隨著時(shí)間逐漸衰減。同時(shí)，消費(fèi)者對(duì)定制化服務(wù)的信息量極為敏感，通常偏好信息量更豐富的選項(xiàng)。從這一角度來(lái)看，定制化產(chǎn)品或服務(wù)在提升消費(fèi)者福利方面的作用是比較明確的[24-25]。但是，當(dāng)企業(yè)同時(shí)具備質(zhì)量選擇和實(shí)施歧視性定價(jià)能力的情況下，過(guò)度的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)會(huì)導(dǎo)致整體商品質(zhì)量下降，最終對(duì)社會(huì)總福利造成負(fù)面影響[26]。

通過(guò)版本控制實(shí)現(xiàn)價(jià)格歧視，是數(shù)字產(chǎn)品市場(chǎng)中廣泛采用的一種價(jià)格歧視手段，也可視為數(shù)字時(shí)代更容易實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品差異化策略。這種方式更接近于二級(jí)價(jià)格歧視（質(zhì)量歧視），其實(shí)施需充分考慮數(shù)字時(shí)代的一個(gè)重要特征：極低的邊際生產(chǎn)成本。對(duì)于壟斷企業(yè)而言，如果僅提供低質(zhì)量版本就能獲得比提供高質(zhì)量版本更高的市場(chǎng)份額，那么企業(yè)很可能會(huì)利用消費(fèi)者對(duì)低質(zhì)量商品的正面評(píng)價(jià)，在單一產(chǎn)品下實(shí)現(xiàn)版本收益最大化[27]。這意味著消費(fèi)者福利是否會(huì)因版本控制而受損，取決于消費(fèi)者類型的分布情況。從產(chǎn)權(quán)保護(hù)和研發(fā)激勵(lì)的角度來(lái)看，版本控制在一定程度上可以對(duì)抗消費(fèi)者可能存在的盜版使用行為[28-30]。在一個(gè)統(tǒng)一定價(jià)的市場(chǎng)中，提供多版本備選商品，可以同時(shí)增加企業(yè)收益和提升消費(fèi)者的福利水平，因?yàn)橄M(fèi)者總能從更符合自身需求的商品中獲得更高效用。然而，如果從耐用品的角度來(lái)看，則會(huì)出現(xiàn)不一樣的結(jié)論。當(dāng)數(shù)字商品存在版本迭代時(shí)，新版本在一定程度上宣告了老版本效用的逐步喪失。因此，更偏好新內(nèi)容的消費(fèi)者在版本控制中受到的福利損失更大，因?yàn)檫@部分用戶對(duì)商品的跨期替代性認(rèn)知較弱，從而提升了企業(yè)的市場(chǎng)勢(shì)力。此外，消費(fèi)者個(gè)人信息的披露使得企業(yè)能夠利用質(zhì)量或商品特征對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行分割，這進(jìn)一步降低了消費(fèi)者的福利水平。

在促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度融合的進(jìn)程中，建立一系列行業(yè)共性技術(shù)平臺(tái)并加速產(chǎn)業(yè)模式的革新是至關(guān)重要的，這要求企業(yè)能夠恰當(dāng)?shù)乩孟M(fèi)類數(shù)據(jù)來(lái)提高生產(chǎn)效率。即使僅從消費(fèi)者角度出發(fā)，合理共享數(shù)據(jù)也能在一定程度上提升其福利水平[31]。綜上所述，如何在質(zhì)量歧視的背景下權(quán)衡消費(fèi)者福利、企業(yè)收益和社會(huì)的福利水平變化，是利用消費(fèi)類數(shù)據(jù)反哺實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要前提。

⒉實(shí)例：內(nèi)部生產(chǎn)部門(mén)使用數(shù)據(jù)

以蘋(píng)果和微軟為代表的科技企業(yè)直接利用自身收集的消費(fèi)者（用戶）數(shù)據(jù)，并將其應(yīng)用于新產(chǎn)品或服務(wù)的研發(fā)中。例如，蘋(píng)果記錄了大量用戶與語(yǔ)音助手Siri的互動(dòng)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被直接用于新的大語(yǔ)言模型訓(xùn)練，從而有效提升了程序的語(yǔ)言識(shí)別準(zhǔn)確性。此外，蘋(píng)果還會(huì)收集用戶在使用過(guò)程中產(chǎn)生的應(yīng)用崩潰報(bào)告和系統(tǒng)錯(cuò)誤信息，這些數(shù)據(jù)能夠幫助系統(tǒng)維護(hù)人員快速定位問(wèn)題，為加強(qiáng)新一代移動(dòng)操作系統(tǒng)（如iOS）的穩(wěn)定性提供重要支持。然而，在這一過(guò)程中，由于蘋(píng)果生態(tài)系統(tǒng)的高度一體化特征（硬件和軟件系統(tǒng)由同一家企業(yè)提供），用戶對(duì)隱私保護(hù)的擔(dān)憂也更為強(qiáng)烈。為了緩解這種擔(dān)憂，企業(yè)需要投入更多資源，確保用戶個(gè)人信息的安全。例如，蘋(píng)果開(kāi)發(fā)了專門(mén)的軟件工具，使數(shù)據(jù)的脫敏處理和計(jì)算分析能夠在設(shè)備本地完成。

在微軟的運(yùn)營(yíng)中，人工智能技術(shù)和多平臺(tái)入口在消費(fèi)類數(shù)據(jù)使用方面的優(yōu)勢(shì)得到了更為顯著的體現(xiàn)。借助不斷進(jìn)步的人工智能技術(shù)，微軟在其擅長(zhǎng)的生產(chǎn)力應(yīng)用領(lǐng)域，能夠以消費(fèi)類數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，為用戶提供更加個(gè)性化的智能建議。例如，在微軟的辦公套件（Office 365）中，通過(guò)記錄和分析用戶的使用習(xí)慣，系統(tǒng)可以生成大量智能化建議。這種直接利用自身收集的用戶數(shù)據(jù)并結(jié)合人工智能提供個(gè)性化服務(wù)的方式，不僅提升了用戶體驗(yàn)，還有效增強(qiáng)了消費(fèi)者對(duì)新一代產(chǎn)品的購(gòu)買意愿。此外，微軟充分利用其在個(gè)人電腦操作系統(tǒng)、電視游戲機(jī)和云服務(wù)領(lǐng)域的多平臺(tái)入口優(yōu)勢(shì)，將用戶數(shù)據(jù)分析和個(gè)性化推薦擴(kuò)展至所有平臺(tái)。這一策略極大地發(fā)揮了平臺(tái)的外部性特征，不僅增強(qiáng)了用戶體驗(yàn)的一致性，還進(jìn)一步鞏固了微軟的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。然而，這種直接利用消費(fèi)類數(shù)據(jù)提升新產(chǎn)品質(zhì)量的模式雖然優(yōu)勢(shì)明顯，但對(duì)企業(yè)的規(guī)模和技術(shù)實(shí)力提出了較高要求。只有少數(shù)具備強(qiáng)大資源整合能力的企業(yè)才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集和使用的閉環(huán)，形成可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

⒊消費(fèi)類數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品或服務(wù)升級(jí)：拓展平臺(tái)商業(yè)模式的新途徑

基于消費(fèi)類數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)品或服務(wù)升級(jí)的方式并不局限于企業(yè)內(nèi)部。結(jié)合出售基于數(shù)據(jù)分析的報(bào)告或直接出售原始數(shù)據(jù)的模式，可以想象一個(gè)簡(jiǎn)單的應(yīng)用場(chǎng)景：平臺(tái)收集了大量消費(fèi)者對(duì)應(yīng)用程序的評(píng)價(jià)信息，并將這些原始數(shù)據(jù)或基于數(shù)據(jù)分析的報(bào)告出售給第三方用戶。這不僅能幫助第三方用戶更精準(zhǔn)地迭代產(chǎn)品，使其更貼合消費(fèi)者需求，還能為平臺(tái)帶來(lái)靈活的收費(fèi)方式——平臺(tái)既可以向第三方用戶直接收費(fèi)，也可以通過(guò)免費(fèi)提供原始數(shù)據(jù)的方式，借助第三方用戶為消費(fèi)者創(chuàng)造的交叉外部性間接獲利。這種靈活的數(shù)據(jù)變現(xiàn)方式不僅拓展了平臺(tái)的商業(yè)模式，還為整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展提供了動(dòng)力。

四、數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)與挑戰(zhàn)：線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)的整合、交易及平臺(tái)化發(fā)展

（一）開(kāi)發(fā)線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)的獨(dú)特挑戰(zhàn)

線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)是指在非電子商務(wù)平臺(tái)環(huán)境中完成的交易所生成的數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)與線上活動(dòng)中被記錄的數(shù)據(jù)存在顯著差異，在數(shù)據(jù)生成、使用和交易的各個(gè)環(huán)節(jié)都展現(xiàn)出獨(dú)特性。盡管在線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，仍需面對(duì)諸如數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)劃分、收益分配和消費(fèi)者隱私保護(hù)等共性問(wèn)題，但這些問(wèn)題已有較為豐富的研究討論，本文則關(guān)注開(kāi)發(fā)線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)的獨(dú)特挑戰(zhàn)。

⒈數(shù)據(jù)零散增加了收集難度

在數(shù)據(jù)收集階段，線下交易呈現(xiàn)高度零散化特征。得益于中國(guó)電子支付的高度普及，少數(shù)幾家提供電子支付、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)和移動(dòng)通信技術(shù)的企業(yè)能夠記錄大部分交易信息。與電子商務(wù)平臺(tái)相比，這些企業(yè)在數(shù)據(jù)整合方面面臨更大的挑戰(zhàn)。例如，電子商務(wù)平臺(tái)能夠詳細(xì)記錄每一筆交易，并快速整合信息以推斷市場(chǎng)需求狀況。然而，在特定的線下市場(chǎng)中，盡管每個(gè)賣家都可能會(huì)記錄自己的交易數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)以賣家為單位被割裂，難以實(shí)現(xiàn)有效整合，從而無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)市場(chǎng)整體情況。因此，構(gòu)建一個(gè)更高維度的平臺(tái)顯得尤為重要。平臺(tái)可以從交易支付、運(yùn)營(yíng)成本（如水電使用、流量消耗等）等多個(gè)角度出發(fā)，記錄線下市場(chǎng)中單一賣家的數(shù)據(jù)，并快速整合信息，形成高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，以有效反映整個(gè)市場(chǎng)的特征。當(dāng)前，中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)電信、中國(guó)銀聯(lián)、國(guó)家電網(wǎng)等數(shù)據(jù)密集型企業(yè)已成立了相應(yīng)的金融科技公司或部門(mén)，成為交易信息的主要供給方之一。

⒉數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬模糊

在數(shù)據(jù)交易流轉(zhuǎn)階段，不完善的數(shù)據(jù)售賣機(jī)制和模糊的法律依據(jù)嚴(yán)重制約了數(shù)據(jù)要素潛力的發(fā)揮。當(dāng)前，能夠高效收集線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)的企業(yè)多為高科技互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。由于其經(jīng)營(yíng)模式和內(nèi)部組織架構(gòu)缺乏成熟的開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的模式，導(dǎo)致這些掌握了大量數(shù)據(jù)的企業(yè)難以建立行之有效的售賣機(jī)制。這種情況在數(shù)據(jù)所有者與數(shù)據(jù)需求者之間造成了諸多障礙。此外，由于線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)通常由第三方用戶間接收集，缺少明確的數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬和使用協(xié)議，這使得數(shù)據(jù)在交易流轉(zhuǎn)過(guò)程中面臨許多法律細(xì)節(jié)問(wèn)題亟待解決。以電子商務(wù)平臺(tái)為例，賣家和消費(fèi)者在完成注冊(cè)后，默認(rèn)同意平臺(tái)關(guān)于交易監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)收集的相關(guān)協(xié)議，從而使平臺(tái)在使用線上消費(fèi)類數(shù)據(jù)時(shí)具有相對(duì)清晰的法律依據(jù)。然而，對(duì)于移動(dòng)通信企業(yè)而言，它們能夠收集包括通信行為、網(wǎng)絡(luò)瀏覽信息和位置信息在內(nèi)的消費(fèi)類數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)第三方用戶具有廣闊的潛在應(yīng)用場(chǎng)景，但缺乏具體的法律依據(jù)和實(shí)踐規(guī)范，且這些數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬和消費(fèi)者是否同意使用等問(wèn)題仍懸而未決。

⒊分析使用數(shù)據(jù)需要較高的成本

在數(shù)據(jù)需求端，數(shù)據(jù)所有者與數(shù)據(jù)需求者之間的能力差異成為橫亙?cè)陔p方間的一道鴻溝。許多對(duì)數(shù)據(jù)有需求的第三方用戶實(shí)際上是不具備數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析能力的小微企業(yè)，甚至是個(gè)體用戶。因此，直接向這些第三方用戶出售原始數(shù)據(jù)并無(wú)實(shí)際意義。第三方用戶真正需要的是基于數(shù)據(jù)的成熟服務(wù)。在線上場(chǎng)景中，電子商務(wù)平臺(tái)由于與消費(fèi)者和企業(yè)之間存在緊密聯(lián)系，能夠較為順暢地提供基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品或服務(wù)（如精準(zhǔn)廣告投放和供需匹配等）。然而，在線下場(chǎng)景中，掌握數(shù)據(jù)的企業(yè)與對(duì)數(shù)據(jù)有需求的小微企業(yè)之間，缺乏有效的場(chǎng)景銜接能力。例如，移動(dòng)通信企業(yè)可以獲取消費(fèi)者的商圈分布、購(gòu)物偏好和支付記錄等信息，這些數(shù)據(jù)對(duì)于銷售企業(yè)判斷市場(chǎng)狀況、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷具有重要意義，但問(wèn)題是，大多數(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)有需求的企業(yè)并不具備數(shù)據(jù)分析能力，它們真正需要的是基于數(shù)據(jù)分析的報(bào)告或包含特定消費(fèi)者的名單。

基于上述分析，線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)的平臺(tái)化開(kāi)發(fā)仍面臨很多挑戰(zhàn)。支付和通信行業(yè)的企業(yè)需要成立專門(mén)機(jī)構(gòu)，并持續(xù)進(jìn)行技術(shù)研發(fā)投入，將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成小微企業(yè)可以直接使用的產(chǎn)品或服務(wù)。此外，在數(shù)據(jù)收集、使用、交易過(guò)程中涉及的消費(fèi)者隱私問(wèn)題和數(shù)據(jù)安全問(wèn)題，也需要通過(guò)相應(yīng)的法律制度加以規(guī)范和解決。

（二）從數(shù)據(jù)收集到價(jià)值實(shí)現(xiàn)：線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)的平臺(tái)化轉(zhuǎn)型與商業(yè)模式探索

雙邊平臺(tái)或多邊平臺(tái)是數(shù)字時(shí)代常見(jiàn)的經(jīng)濟(jì)組織形式。在這種結(jié)構(gòu)中，平臺(tái)作為中心節(jié)點(diǎn)，連接著消費(fèi)者、為消費(fèi)者提供服務(wù)的商家，以及對(duì)數(shù)據(jù)有需求的企業(yè)（這一需求與商家身份并不沖突）。在消費(fèi)者與商家的交易過(guò)程中生成的數(shù)據(jù)會(huì)被平臺(tái)記錄下來(lái)，在線下交易場(chǎng)景中，這類平臺(tái)可以是通信服務(wù)提供商，也可以是電子支付企業(yè)等。經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)拿撁籼幚砗?，這些數(shù)據(jù)可以被轉(zhuǎn)售給有需求的企業(yè)，從而實(shí)現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)擁有廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，在商業(yè)信貸領(lǐng)域，小微企業(yè)往往缺乏高質(zhì)量的抵押資產(chǎn)和有力的信用證明。此時(shí)，線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)能夠有效揭示小微企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，為出借人評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)提供支持，從而緩解信貸過(guò)程中的信息不對(duì)稱。開(kāi)放銀行正是基于這一邏輯構(gòu)建的金融創(chuàng)新模式。在這種模式下，傳統(tǒng)商業(yè)銀行通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的API、SDK、H5、小程序等技術(shù)手段，與其他第三方生態(tài)系統(tǒng)（如商業(yè)、政務(wù)、金融科技等領(lǐng)域）實(shí)現(xiàn)連接和融合。通過(guò)引入或輸出第三方產(chǎn)品、服務(wù)、數(shù)據(jù)和技術(shù)，傳統(tǒng)商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型升級(jí)為開(kāi)放銀行，能夠?qū)崿F(xiàn)更廣泛、更深入、更精準(zhǔn)的客戶觸達(dá)。在此過(guò)程中，開(kāi)放銀行與合作伙伴共享數(shù)據(jù)、算法、交易流程或其他業(yè)務(wù)功能，最終實(shí)現(xiàn)“銀行服務(wù)無(wú)處不在”的愿景。

要實(shí)現(xiàn)線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)的高效開(kāi)發(fā)，需要分步驟推進(jìn)。第一步，數(shù)據(jù)收集企業(yè)的平臺(tái)化轉(zhuǎn)型。通信服務(wù)提供商、電子支付企業(yè)等數(shù)據(jù)收集企業(yè)需從單純的數(shù)據(jù)賣方轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)調(diào)多方資源配置的平臺(tái)。這意味著它們不僅要記錄和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，還要承擔(dān)起整合、分析和傳遞數(shù)據(jù)的責(zé)任，成為連接數(shù)據(jù)供給和需求的核心樞紐。第二步，選擇主導(dǎo)商業(yè)模式。本文認(rèn)為，主導(dǎo)性的商業(yè)模式是由平臺(tái)負(fù)責(zé)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，并向第三方用戶提供簡(jiǎn)單易用的結(jié)論或衍生服務(wù)。這是因?yàn)檎莆站€下消費(fèi)類數(shù)據(jù)的企業(yè)通常具備強(qiáng)大的技術(shù)和資金優(yōu)勢(shì)，擁有充足的存儲(chǔ)空間、算力儲(chǔ)備和專業(yè)技術(shù)人員，而對(duì)數(shù)據(jù)有需求的第三方用戶，往往難以有效處理海量原始數(shù)據(jù)。因此，線下消費(fèi)類數(shù)據(jù)的交易更傾向于以需求側(cè)為導(dǎo)向的間接供給模式，即平臺(tái)不直接出售原始數(shù)據(jù)，而是出售基于數(shù)據(jù)分析的報(bào)告、結(jié)論或更精準(zhǔn)的推薦匹配服務(wù)。例如，一家小微餐飲企業(yè)在選址時(shí)，如果直接獲得某區(qū)域內(nèi)消費(fèi)者流量的原始數(shù)據(jù)，可能因缺乏技術(shù)能力而無(wú)法妥善處理。相比之下，平臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)分析，直接向該企業(yè)提供選址建議，顯然更為高效且實(shí)用。這種模式不僅降低了社會(huì)總體的技術(shù)設(shè)備重復(fù)投入成本，還充分發(fā)揮了數(shù)據(jù)的規(guī)模效應(yīng)。

（三）消費(fèi)類數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)福利和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的雙重影響：機(jī)遇與挑戰(zhàn)

使用消費(fèi)類數(shù)據(jù)對(duì)社會(huì)福利的影響主要通過(guò)其對(duì)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的作用來(lái)體現(xiàn)?，F(xiàn)有研究表明，大規(guī)模使用消費(fèi)類數(shù)據(jù)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)格局的影響主要體現(xiàn)在三個(gè)方面。其一，數(shù)據(jù)積累與企業(yè)規(guī)模的正反饋循環(huán)。數(shù)據(jù)的占有會(huì)促使企業(yè)不斷擴(kuò)大規(guī)模，而大型企業(yè)由于具備更強(qiáng)的數(shù)據(jù)獲取和處理能力，能夠更快地累積數(shù)據(jù)資源。這種正反饋循環(huán)使得大型企業(yè)形成更大的市場(chǎng)勢(shì)力。其二，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的企業(yè)效率提高。數(shù)據(jù)的使用可以顯著提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，降低生產(chǎn)成本，從而為企業(yè)帶來(lái)更高的加價(jià)空間。其三，風(fēng)險(xiǎn)降低效應(yīng)。數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更好地預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求、優(yōu)化資源配置并降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)[32]。當(dāng)所有企業(yè)都能平等地獲取并利用消費(fèi)類數(shù)據(jù)時(shí)，無(wú)疑會(huì)對(duì)社會(huì)福利產(chǎn)生正面影響。在這種情況下，每一家企業(yè)都能以更低的成本生產(chǎn)更符合消費(fèi)者需求的產(chǎn)品，從而實(shí)現(xiàn)整體經(jīng)濟(jì)效率的提高。然而，如果只有少數(shù)企業(yè)獨(dú)占這些數(shù)據(jù)資源，其對(duì)市場(chǎng)的影響則可能是雙刃劍——既可能提高效率，也可能導(dǎo)致市場(chǎng)壟斷或不公平競(jìng)爭(zhēng)。事實(shí)上，消費(fèi)類數(shù)據(jù)并不是問(wèn)題的核心，關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)利用能力的不對(duì)稱性。這種不對(duì)稱性可能導(dǎo)致某些企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)主導(dǎo)地位，從而對(duì)社會(huì)福利產(chǎn)生負(fù)面影響。

數(shù)據(jù)為企業(yè)發(fā)展帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)可能會(huì)間接抑制其研發(fā)投入。在過(guò)去三十年間，美國(guó)企業(yè)呈現(xiàn)一種趨勢(shì)：相對(duì)于盈利水平，研發(fā)投入逐漸減少[33]。這在一定程度上歸因于數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下數(shù)據(jù)資源的支持作用。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式降低了企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度，使部分企業(yè)可以依賴已積累的海量數(shù)據(jù)資源，而非技術(shù)創(chuàng)新來(lái)維持市場(chǎng)勢(shì)力。此時(shí)，市場(chǎng)勢(shì)力的來(lái)源不再是技術(shù)壁壘或進(jìn)入門(mén)檻，而是企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)資源的壟斷。盡管如此，也有觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)行為的影響因企業(yè)類型而異[34]。例如，對(duì)于高生產(chǎn)成本的企業(yè)，其競(jìng)爭(zhēng)性收入并未因數(shù)據(jù)使用而發(fā)生顯著變化，而對(duì)于低生產(chǎn)成本的企業(yè)，則出現(xiàn)了明顯的加價(jià)現(xiàn)象。數(shù)據(jù)作為一種資源，會(huì)在一定程度上成為一種市場(chǎng)進(jìn)入壁壘，削弱現(xiàn)有企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)。然而，也有研究指出，數(shù)據(jù)的引入反而加劇了企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)?？傮w而言，數(shù)據(jù)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的具體影響尚無(wú)定論，仍需進(jìn)一步探討。

以互聯(lián)網(wǎng)廣告行業(yè)為例，可以清晰地理解消費(fèi)類數(shù)據(jù)如何影響企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)。與傳統(tǒng)紙媒相比，互聯(lián)網(wǎng)廣告具有顯著的低成本追蹤優(yōu)勢(shì)。這使得企業(yè)可以根據(jù)目標(biāo)受眾的行為數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化營(yíng)銷策略，從而實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的信息推送。這種迭代過(guò)程不僅提升了企業(yè)的收益，還惠及了中小企業(yè)[35]。通過(guò)精準(zhǔn)定位潛在客戶群體，企業(yè)可以避免向不感興趣的消費(fèi)者發(fā)送廣告信息，從而減少資源浪費(fèi)。在競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下，企業(yè)會(huì)將與自身產(chǎn)品類型更匹配的消費(fèi)者作為目標(biāo)來(lái)投放廣告信息。這種行為實(shí)際上有助于市場(chǎng)的進(jìn)一步細(xì)分，避免了無(wú)效廣告投放的問(wèn)題。即使企業(yè)缺乏定價(jià)能力，精準(zhǔn)廣告投放也能通過(guò)提高匹配效率實(shí)現(xiàn)更高的均衡利潤(rùn)[36]。精準(zhǔn)廣告投放確實(shí)提高了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，但并未顯著增強(qiáng)其壟斷勢(shì)力[37]。合理使用消費(fèi)類數(shù)據(jù)確實(shí)能提高廣告投放的效率，但這對(duì)企業(yè)收益的影響卻是不明確的，企業(yè)收益可能會(huì)呈現(xiàn)先增長(zhǎng)后下降的趨勢(shì)。這是因?yàn)椋诔跗?，企業(yè)通過(guò)精準(zhǔn)廣告投放獲得收益增長(zhǎng)，這一現(xiàn)象吸引了更多企業(yè)進(jìn)入市場(chǎng)參與競(jìng)爭(zhēng)。隨著競(jìng)爭(zhēng)加劇，企業(yè)收益最終可能不增反降。

值得注意的是，只有在廣告市場(chǎng)容量有限制（即存在進(jìn)入壁壘）的情況下，消費(fèi)類數(shù)據(jù)的使用才可能提升廣告企業(yè)的市場(chǎng)勢(shì)力。同時(shí)，有觀點(diǎn)認(rèn)為，消費(fèi)類數(shù)據(jù)的廣泛使用最終改善了社會(huì)福利，因?yàn)榫珳?zhǔn)廣告投放提高了消費(fèi)者與商品之間的匹配效率。但是，這也伴隨著廣告行業(yè)集中度的提升。隨著廣告企業(yè)客戶群體逐漸向單一用戶聚集，雇主間的競(jìng)爭(zhēng)減弱，廣告價(jià)格呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢(shì)，最終可能導(dǎo)致廣告企業(yè)利潤(rùn)率下降[38]。

五、中國(guó)數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)：個(gè)人數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響

截至2023年年底，中國(guó)數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量超過(guò)32ZB。過(guò)去十年間，數(shù)商企業(yè)的數(shù)量增長(zhǎng)了近十倍[39]。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和海量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)，建立與之相適應(yīng)的數(shù)據(jù)交易流通體系已成為必然要求。當(dāng)前，中國(guó)已初步建成以北京國(guó)際大數(shù)據(jù)交易所、深圳數(shù)據(jù)交易所、上海數(shù)據(jù)交易所、廣州數(shù)據(jù)交易所和貴陽(yáng)大數(shù)據(jù)交易所為代表的數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)。這些交易所提供的主要數(shù)據(jù)產(chǎn)品包括數(shù)據(jù)API、數(shù)據(jù)包和數(shù)據(jù)報(bào)告等。這些交易所的出現(xiàn)標(biāo)志著數(shù)據(jù)交易的需求已受到重視，中國(guó)已逐步建立起規(guī)范、安全、高效的場(chǎng)內(nèi)交易機(jī)制。但是，目前各交易所仍存在一些問(wèn)題，如交易份額占市場(chǎng)總規(guī)模的比例較低，以及盡管數(shù)據(jù)產(chǎn)品種類繁多，但實(shí)際交易頻率相對(duì)較低。

同時(shí)，中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展促使企業(yè)對(duì)消費(fèi)類數(shù)據(jù)的需求激增，但與此相關(guān)的監(jiān)管政策和交易機(jī)制卻相對(duì)滯后。特別是在消費(fèi)類數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬問(wèn)題上，國(guó)內(nèi)尚處于理論探索階段，目前主要有兩種觀點(diǎn)：第一種觀點(diǎn)是消費(fèi)者擁有其個(gè)人數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)。支持這一觀點(diǎn)的理由是，賦予消費(fèi)者對(duì)其個(gè)人數(shù)據(jù)的所有權(quán)有助于在隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)之間實(shí)現(xiàn)平衡[40]。其邏輯在于，通過(guò)價(jià)格機(jī)制的作用，市場(chǎng)可以將消費(fèi)者隱私損失的負(fù)外部性內(nèi)部化，從而激勵(lì)更高效的數(shù)據(jù)使用方式。然而，這一觀點(diǎn)也面臨一些現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，如“隱私悖論”現(xiàn)象，即消費(fèi)者在實(shí)際行為中可能低估隱私的重要性，會(huì)因?yàn)槲⑿〉募?lì)就輕易放棄曾經(jīng)宣稱極為重要的隱私信息。第二種觀點(diǎn)是企業(yè)擁有消費(fèi)類數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)[41]。這一觀點(diǎn)的主要依據(jù)在于數(shù)據(jù)的規(guī)模效益特性。如果企業(yè)擁有消費(fèi)類數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)，它們將更有動(dòng)力利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)新，如改進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量或推動(dòng)基于數(shù)據(jù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，從而加速行業(yè)發(fā)展。然而，這種觀點(diǎn)同樣存在爭(zhēng)議。例如，如果消費(fèi)類數(shù)據(jù)完全歸企業(yè)所有，企業(yè)是否被賦予任意實(shí)施價(jià)格歧視的權(quán)利？此外，消費(fèi)者的隱私又如何得到保障？

消費(fèi)類數(shù)據(jù)在不同主體間的共享對(duì)行業(yè)造成了深遠(yuǎn)的影響。以金融行業(yè)為例，大數(shù)據(jù)及其分析技術(shù)的應(yīng)用可以有效降低金融決策中的不確定性，從而提升收益預(yù)測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的準(zhǔn)確性[42]。由于中國(guó)信用卡業(yè)務(wù)起步較晚，銀行系統(tǒng)直接獲取個(gè)人信用數(shù)據(jù)的能力較為有限。相比之下，國(guó)內(nèi)大型商業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)通過(guò)整合消費(fèi)者在電子商務(wù)平臺(tái)（如淘寶）和支付工具（如支付寶）上的行為數(shù)據(jù)，能夠生成具有較高價(jià)值的個(gè)人信用報(bào)告，為消費(fèi)者在金融借貸中提供便利。例如，螞蟻集團(tuán)依托其數(shù)字支付平臺(tái)的發(fā)展，通過(guò)對(duì)消費(fèi)者多維數(shù)據(jù)的分析，構(gòu)建了相對(duì)精準(zhǔn)的個(gè)人信用評(píng)估體系，并向全國(guó)超過(guò)2 000家金融機(jī)構(gòu)提供相關(guān)服務(wù)。在這種場(chǎng)景下，消費(fèi)類數(shù)據(jù)的使用顯然為金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)了顯著收益——基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果能夠有效降低信貸過(guò)程中的違約風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，部分消費(fèi)者也從中受益，因?yàn)橥ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)共享實(shí)現(xiàn)的消費(fèi)者類型甄別機(jī)制，使具有良好行為記錄的消費(fèi)者能夠獲得更多信貸支持。這種分離均衡不僅提高了金融服務(wù)的效率，還促進(jìn)了金融市場(chǎng)整體運(yùn)行的優(yōu)化。由此可見(jiàn)，消費(fèi)類數(shù)據(jù)在不同行業(yè)的具體使用方式多樣，各參與方從中獲得的收益分配復(fù)雜且多元。

六、消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)、法律法規(guī)完善與政府在數(shù)據(jù)共享中的角色

（一）消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)、法律法規(guī)完善與數(shù)據(jù)安全

⒈消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)與市場(chǎng)機(jī)制的作用

消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)問(wèn)題可以在一定程度上通過(guò)輿論監(jiān)督和市場(chǎng)機(jī)制共同解決。以“大數(shù)據(jù)殺熟”為例，這一問(wèn)題曾一度引發(fā)廣泛關(guān)注。在媒體廣泛報(bào)道后，消費(fèi)者對(duì)此形成了普遍認(rèn)知，從而形成了一定的社會(huì)輿論。隨后，各大平臺(tái)紛紛發(fā)表聲明，承諾杜絕實(shí)施基于消費(fèi)者個(gè)人數(shù)據(jù)的差別化定價(jià)策略。當(dāng)消費(fèi)者意識(shí)到企業(yè)可能利用其個(gè)人數(shù)據(jù)損害自身權(quán)益時(shí)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)促使企業(yè)將消費(fèi)類數(shù)據(jù)保護(hù)視為一種“高質(zhì)量”服務(wù)以吸引用戶[43]。在此背景下，市場(chǎng)機(jī)制會(huì)推動(dòng)企業(yè)選擇更高的消費(fèi)類數(shù)據(jù)保護(hù)強(qiáng)度（如避免“大數(shù)據(jù)殺熟”）。因此，要求企業(yè)清晰地向消費(fèi)者披露其個(gè)人數(shù)據(jù)的使用方式和隱私保護(hù)政策，便成為一種重要的消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)手段。

⒉法律法規(guī)的逐步完善

中國(guó)立法機(jī)構(gòu)早已關(guān)注到消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)的重要性。2014年，《中華人民共和國(guó)消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法》修訂時(shí)，便從立法層面明確規(guī)定了消費(fèi)者的個(gè)人信息依法受到保護(hù)。其中，第29條明確了消費(fèi)者信息收集和使用的合法性、正當(dāng)性和必要性等原則，并強(qiáng)調(diào)需以消費(fèi)者同意為前提。2017年發(fā)布的《信息安全技術(shù)個(gè)人信息安全規(guī)范》進(jìn)一步對(duì)企業(yè)如何使用消費(fèi)類數(shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)而細(xì)致的規(guī)定。由于該規(guī)范僅為推薦性標(biāo)準(zhǔn)，缺乏強(qiáng)制約束力，其在實(shí)踐中的作用仍較為有限。2019年正式實(shí)施的《中華人民共和國(guó)電子商務(wù)法》首次賦予消費(fèi)者對(duì)其個(gè)人信息查詢、更正和刪除的權(quán)利，強(qiáng)化了消費(fèi)者對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的控制權(quán)，為保障消費(fèi)者權(quán)益提供了進(jìn)一步支持。2022年出臺(tái)的《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》新增了針對(duì)超大互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的特定個(gè)人信息保護(hù)義務(wù)，積極回應(yīng)了社會(huì)各界對(duì)這些平臺(tái)的關(guān)注。

⒊數(shù)據(jù)分類分級(jí)與數(shù)據(jù)安全

當(dāng)前，中國(guó)已初步建立了以數(shù)據(jù)分類分級(jí)為基礎(chǔ)的國(guó)家數(shù)據(jù)安全法律制度?！吨腥A人民共和國(guó)數(shù)據(jù)安全法》從頂層設(shè)計(jì)角度對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)提出了明確要求，規(guī)定企業(yè)應(yīng)根據(jù)不同類別數(shù)據(jù)的特征采取相應(yīng)的保護(hù)措施。然而，隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)對(duì)國(guó)家安全的影響日益凸顯。盡管2024年9月發(fā)布的《國(guó)家數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化工作提供了全面指引，但其實(shí)際落地和發(fā)揮效用仍需時(shí)間。當(dāng)前，企業(yè)在執(zhí)行數(shù)據(jù)保護(hù)責(zé)任時(shí)缺乏具體的實(shí)施細(xì)則，這不僅影響了數(shù)據(jù)安全的實(shí)際效果，還對(duì)國(guó)家安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率構(gòu)成了潛在威脅。進(jìn)一步釋放消費(fèi)類數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和社會(huì)效益，確保數(shù)據(jù)安全，亟須明確數(shù)據(jù)分類分級(jí)的具體規(guī)則，厘清企業(yè)在數(shù)據(jù)安全問(wèn)題中的權(quán)責(zé)劃分，并通過(guò)制度性監(jiān)管規(guī)范個(gè)人數(shù)據(jù)的收集和使用。唯有如此，才能在促進(jìn)數(shù)據(jù)要素高效流通的同時(shí)，最大限度地保障消費(fèi)者權(quán)益和國(guó)家安全。

（二）社會(huì)化使用：政府在數(shù)據(jù)共享中的角色

除了反壟斷措施和消費(fèi)者隱私保護(hù)之外，政府在消費(fèi)類數(shù)據(jù)市場(chǎng)中所扮演的角色仍有進(jìn)一步探討的空間。消費(fèi)類數(shù)據(jù)不僅在商業(yè)領(lǐng)域具有重要價(jià)值，在社會(huì)治理方面同樣具有顯著的社會(huì)意義。從社會(huì)治理的角度來(lái)看，合理利用消費(fèi)類數(shù)據(jù)，并結(jié)合恰當(dāng)?shù)募夹g(shù)框架，能夠有效推動(dòng)社會(huì)治理能力的現(xiàn)代化，釋放巨大的社會(huì)價(jià)值。例如，基于用戶歷史行為的價(jià)格歧視機(jī)制，不僅可用于商業(yè)活動(dòng)，還可以通過(guò)價(jià)格激勵(lì)引導(dǎo)用戶采取某些正向（社會(huì)意義上的）行為。以美國(guó)汽車保險(xiǎn)市場(chǎng)中推出的基于駕駛習(xí)慣提供額外折扣的保險(xiǎn)產(chǎn)品為例[44]，參與該項(xiàng)目的用戶在投保后，危險(xiǎn)駕駛行為顯著減少，尤其是年輕駕駛者培養(yǎng)了更多安全駕駛的習(xí)慣。此外，在公共衛(wèi)生、科技研發(fā)和環(huán)境保護(hù)等領(lǐng)域，消費(fèi)類數(shù)據(jù)同樣擁有廣闊的應(yīng)用前景。

⒈數(shù)據(jù)共享與社會(huì)價(jià)值

相同的消費(fèi)類數(shù)據(jù)在不同的企業(yè)中可以發(fā)揮不同的作用。因此，確保各類企業(yè)能夠公平、高效地獲取這些數(shù)據(jù)，對(duì)社會(huì)整體而言至關(guān)重要。但是，由于消費(fèi)類數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的私權(quán)屬性，在收集和使用的過(guò)程中，必須獲得產(chǎn)權(quán)所有者的授權(quán)與同意。這意味著，消費(fèi)類數(shù)據(jù)交易市場(chǎng)的建立需要滿足兩個(gè)基本前提：一個(gè)前提是消費(fèi)類數(shù)據(jù)的產(chǎn)權(quán)歸屬需得到清晰界定，另一個(gè)前提是數(shù)據(jù)所有者應(yīng)認(rèn)可并接受數(shù)據(jù)權(quán)益的分配方式及隱私保護(hù)措施。只有解決了這兩個(gè)前提，消費(fèi)類數(shù)據(jù)的交易才能在法律層面暢通無(wú)阻。

⒉政府的角色與數(shù)據(jù)共享制度

除了依賴純粹的市場(chǎng)機(jī)制進(jìn)行個(gè)人數(shù)據(jù)交易外，政府機(jī)構(gòu)間還需構(gòu)建有效的數(shù)據(jù)共享制度。黨的二十屆三中全會(huì)審議通過(guò)的《中共中央關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革、推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的決定》指出“建設(shè)和運(yùn)營(yíng)國(guó)家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享”。這一政策不僅有助于電子政務(wù)的發(fā)展，還能為推進(jìn)國(guó)家治理體系和現(xiàn)代化建設(shè)提供有力支撐。2023年，國(guó)家數(shù)據(jù)局正式成立，標(biāo)志著中國(guó)從國(guó)家層面開(kāi)啟了全面的頂層設(shè)計(jì)，通過(guò)統(tǒng)一規(guī)劃推動(dòng)分散于不同行政體制部門(mén)的個(gè)人數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)綜合開(kāi)發(fā)。然而，健全政府機(jī)構(gòu)間的消費(fèi)類數(shù)據(jù)共享機(jī)制仍面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，政府機(jī)構(gòu)間的利益沖突、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的成本分擔(dān)問(wèn)題，以及數(shù)據(jù)使用過(guò)程中的潛在風(fēng)險(xiǎn)等。

七、結(jié) 語(yǔ)

消費(fèi)類數(shù)據(jù)平臺(tái)化開(kāi)發(fā)促進(jìn)了數(shù)據(jù)在消費(fèi)者、商家及具有數(shù)據(jù)需求的第三方用戶之間的高效流轉(zhuǎn)，構(gòu)建基于消費(fèi)類數(shù)據(jù)的大平臺(tái)是中國(guó)進(jìn)一步發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)的重要途徑。通過(guò)由具備資金和技術(shù)實(shí)力的企業(yè)搭建平臺(tái)，承擔(dān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析的成本，并為眾多小微企業(yè)直接提供基于數(shù)據(jù)分析的產(chǎn)品或服務(wù)，可以充分釋放數(shù)據(jù)規(guī)模效應(yīng)的潛力。在加速挖掘中國(guó)海量數(shù)據(jù)資源潛能的過(guò)程中，政府應(yīng)積極引導(dǎo)和支持通信服務(wù)提供商、電子支付企業(yè)開(kāi)展消費(fèi)類數(shù)據(jù)的平臺(tái)化開(kāi)發(fā)，并加快相關(guān)法律法規(guī)的制定和實(shí)施，以保障企業(yè)利用消費(fèi)類數(shù)據(jù)的空間。在推動(dòng)消費(fèi)類數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的同時(shí)，必須關(guān)注社會(huì)發(fā)展帶來(lái)的更高權(quán)利意識(shí)和隱私保護(hù)需求。相關(guān)主體需調(diào)整策略，以適應(yīng)消費(fèi)者日益增強(qiáng)的隱私保護(hù)意識(shí)，并認(rèn)真對(duì)待由平臺(tái)化開(kāi)發(fā)消費(fèi)類數(shù)據(jù)可能引發(fā)的壟斷問(wèn)題。消費(fèi)類數(shù)據(jù)的價(jià)值不僅體現(xiàn)在商業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，它的合理使用對(duì)提升政府治理能力也具有重要意義。通過(guò)精準(zhǔn)分析消費(fèi)類數(shù)據(jù)，政府可以更好地了解民眾需求，制定出更加科學(xué)合理的政策，提高公共服務(wù)的質(zhì)量和效率。因此，彌合消費(fèi)類數(shù)據(jù)在不同企事業(yè)單位與政府機(jī)構(gòu)之間的數(shù)字鴻溝尤為重要。這意味著需要構(gòu)建一個(gè)更加開(kāi)放、包容的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，讓更多的組織和個(gè)人參與到數(shù)據(jù)資源的利用中來(lái)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 紀(jì)海龍.數(shù)據(jù)的私法定位與保護(hù)[J].法學(xué)研究，2018，40（6）：72-91.

[2] 申衛(wèi)星.數(shù)據(jù)確權(quán)之辯[J].比較法研究，2023（3）：1-13.

[3] 熊丙萬(wàn)，何娟.數(shù)據(jù)確權(quán)：理路、方法與經(jīng)濟(jì)意義[J].法學(xué)研究，2023，45（3）：54-72.

[4] 張玉屏.個(gè)人數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)歸屬的經(jīng)濟(jì)分析[J].江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021（2）：130-139.

[5] 張新寶.論作為新型財(cái)產(chǎn)權(quán)的數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)權(quán)[J].中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2023（4）：144-163+207.

[6] 周林彬，馬恩斯.數(shù)據(jù)財(cái)產(chǎn)歸屬的反思——基于卡爾多—希克斯模型[J].制度經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2018（4）：1-16.

[7] 趙馳，李浩，耿敏.數(shù)據(jù)確權(quán)、規(guī)模差異與平臺(tái)跨界成長(zhǎng)[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)報(bào)，2024，11（3）：394-431.

[8] ARIDOR G， CHE Y， SALZ T. The effect of privacy regulation on the data industry： empirical evidence from GDPR[J]. The Rand journal of economics，2023，54（4）：695-730.

[9] 歐陽(yáng)日輝，劉昱宏.數(shù)據(jù)要素倍增效應(yīng)的理論機(jī)制、制約因素與政策建議[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2024（3）：3-18.

[10] 蔡思航，翁翕.一個(gè)數(shù)據(jù)要素的經(jīng)濟(jì)學(xué)新理論框架[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2024（5）：33-48.

[11] 田杰棠，劉露瑤.交易模式、權(quán)利界定與數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)培育[J].改革，2020（7）：17-26.

[12] MAS？COLELL A，WHINSTON M D， GREEN J R. Microeconomic theory[M]. Oxford： Oxford University Press，1995：359-363.

[13] FARBOODI M，VELDKAMP L. Data and markets[J]. Annual review of economics，2023，15（9）：23-40.

[14] DE CORNIERE A. Search advertising[J]. American economic journal： microeconomics，2016，8（3）：156-188.

[15] ATHEY S， CALVANO E， GANS J S. The impact of consumer multi？homing on advertising markets and media competition[J]. Management science，2018，64（4）：1574-1590.

[16] JOHNSON J P. Targeted advertising and advertising avoidance[J]. The Rand journal of economics，2013，44（1）：128-144.

[17] SUN T， YUAN Z， LI C， et al. The value of personal data in internet commerce： a high？stakes field experiment on data regulation policy[J]. Management science，2024，70（4）：2645-2660.

[18] BEGENAU J， FARBOODI M， VELDKAMP L. Big data in finance and the growth of large firms[J]. Journal of monetary economics，2018，97（8）：71-87.

[19] SHAPIOR C， VARIAN H. Information rules： a strategic guide to the network economy[M]. Cambridge： Harvard Business School Press，1998：251-252.

[20] BAKOS Y. The emerging landscape for retail e？commerce[J]. Journal of economic perspectives，2001，15（1）：69-80.

[21] TAYLOR C R. Consumer privacy and the market for customer information[J]. The Rand journal of economics，2004，35（4）：631-650.

[22] FUDENBERG D， VILLAS？BOAS M J. Behavior？based price discrimination and customer recognition[C]// HENDERSHOTT T. Economics and information systems. Oxford： Elsevier Science，2007：377-433.

[23] ANDERSON S，BAIK A， NATHAN L. Price discrimination in the information age： prices， poaching， and privacy with personalized targeted discounts[J]. The review of economic studies，2023，90（5）：2085-2115.

[24] GOLDFARB A， TUCKER C. Digital economics[J]. Journal of economic literature，2019，57（1）：3-43.

[25] BLEIER A， EISENBEISS M. Personalized online advertising effectiveness： the interplay of what， when， and where[J]. Marketing science，2015，34（5）：669-688.

[26] 王世強(qiáng)，陳逸豪，葉光亮.數(shù)字經(jīng)濟(jì)中企業(yè)歧視性定價(jià)與質(zhì)量競(jìng)爭(zhēng)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2020，55（12）：115-131.

[27] BHARGAVA H K， VIDYANAND C. Research note：when is versioning optimal for information goods？[J]. Management science，2008，54（5）：1029-1035.

[28] WU S， CHEN C. Versioning and piracy control for digital information goods[J]. Operations research，2008，56（1）：157-172.

[29] SHILLER B， WALDFOGEL J. Music for a song： an empirical look at uniform pricing and its alternatives[J]. Journal of industrial economics，2011，59（4）：630-660.

[30] RAO A. Online content pricing： purchase and rental markets[J]. Marketing science，2014，34（3）：430-451.

[31] 孫震，徐欣禎，王勇.平臺(tái)經(jīng)營(yíng)者合并的福利分析：市場(chǎng)定位與賬戶互通[J].管理世界，2024，40（2）：117-142.

[32] EECKHOUT J， VELDKAMP L. Data and market power[R]. NBER Working Papers，2022.

[33] GUTIéRREZ G， PHILIPPON T. Investment？less growth： an empirical investigation[R]. NBER Working Papers，2016.

[34] DE LOECKER J， EECKHOUT J. The rise of market power and the macroeconomic implications[J]. The quarterly journal of economics，2020，135（2）：561-644.

[35] GOLDFARB A. What is different about online advertising？[J]. Review of industrial organization，2014，44（2）：115-129.

[36] IYER G， SOBERMAN D， VILLAS？BOAS M. The targeting of advertising[J]. Marketing science，2005，24（3）：461-476.

[37] ATHEY S， GANS J S. The impact of targeting technology on advertising markets and media competition[J]. The American economic review， 2010，100（2）：608-613.

[38] BERGEMANN D， BONATTI A. Data， competition， and digital platforms[J]. The American economic review，2024，114（8）：2553-2595.

[39] 劉烈宏.進(jìn)一步釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值加快推進(jìn)數(shù)字中國(guó)建設(shè)[J].旗幟，2024（4）：52-54.

[40] 唐要家.數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)的經(jīng)濟(jì)分析[J].社會(huì)科學(xué)輯刊，2021（1）：98-106+209.

[41] 費(fèi)方域，閆自信，陳永偉，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代數(shù)據(jù)性質(zhì)、產(chǎn)權(quán)和競(jìng)爭(zhēng)[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2018（2）：3-21.

[42] FRANKEL A， KAMENICA E. Quantifying information and uncertainty[J]. Operations research： management science，2022，62（4）：233-235.

[43] 李三希，張仲元，焦倩.競(jìng)爭(zhēng)會(huì)降低企業(yè)收集消費(fèi)者信息并增加隱私保護(hù)投資嗎？[J].管理世界，2023，39（7）：1-26.

[44] JIN Y， SHOSHANA V. Buying data from consumers： the impact of monitoring programs in U.S. auto insurance[R]. NBER Working Papers，2021.

Platform？Based Utilization of Consumption？Related Data and Its Regulation

DU Chuang1， ZHU Jinran2

（1. Institute of Economics， Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 100836， China； 2. School of Economics， University of Chinese Academy of Social Sciences， Beijing 102488， China）

Summary：This study first outlines the platform？based utilization of consumption？related data in online markets. Using the typical two？sided platform structure as an example， it categorizes data utilization into three types based on the final application form： indirect and direct use on the demand side， and direct use on the supply side. Through an analysis of three typical online models， this study identifies key challenges in offline consumption？related data utilization： fragmented transaction data collection during the aggregation phase； underdeveloped data transaction mechanisms and insufficient legal frameworks that limit the potential of data elements during circulation； and disparities in capabilities between data owners and users， leading to transactional gaps on the demand side. In response to these challenges， this study discusses the advantages of platform？based utilization and explores the welfare implications of the platform？based utilization of consumption data from a theoretical perspective. Finally， it proposes that the platform？based utilization of consumption？related data extends beyond commercial applications. When consumption？related data is properly applied within appropriate technological frameworks， it can significantly enhance the modernization of social governance capabilities， offering substantial social value.

Compared to existing literature， this study integrates two core concepts， “consumption？related data” and“platform？based utilization”. First， while numerous studies focus on data element utilization， most studies examine data from a broad range of social activities， with limited focus on consumption？related data primarily generated through transactional processes. Second， existing studies typically separate data element utilization into distinct components， such as data ownership， utilization， and benefit distribution， while few studies adopt a platform perspective that connects stakeholders involved in data generation and utilization. The proposed platform？based model endogenizes stakeholders’decisions regarding data provision and usage， specifically analyzing consumption？related data utilization pathways， while balancing the interests of participants and emphasizing the use of market mechanisms to safeguard consumer welfare.

This study advocates for platform？based models in the utilization of consumption？related data. Establishing large？scale platforms for consumption？related data is a crucial strategy for leveraging the advantages of the Chinese digital economy. To accelerate the utilization of Chinese immense data resources， the government should actively guide and support major telecommunications and electronic payment enterprises in the development of consumption data platforms； expedite the formulation and implementation of data？related laws and regulations； and establish governance frameworks that ensure the legitimate utilization of consumption？related data by enterprises. These measures will foster the efficient market allocation of data resources while protecting consumer rights， ultimately realizing the social value of data elements.

Key words：consumption？related data； platform？based utilization； business model； data property rights； privacy protection

（責(zé)任編輯：鄧菁）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2025.04.003

[引用格式]杜創(chuàng)，朱勁燃.消費(fèi)類數(shù)據(jù)平臺(tái)化開(kāi)發(fā)的商業(yè)模式與監(jiān)管框架[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2025（4）：26-40.

① 電子行為可以理解為在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)或各類移動(dòng)應(yīng)用中進(jìn)行的操作。例如，在地圖應(yīng)用中搜索某些路線，在本地生活服務(wù)應(yīng)用中瀏覽餐館信息，在視頻網(wǎng)站上觀看電影或在教育培訓(xùn)網(wǎng)站上查找考試信息等。如果這些行為完全發(fā)生在線下場(chǎng)景中，幾乎不可能被記錄下來(lái)。然而，在線上場(chǎng)景中，通信服務(wù)提供商借助技術(shù)手段可以對(duì)這些行為進(jìn)行完整且詳細(xì)的記錄。這種差異使得線上行為數(shù)據(jù)的采集變得更加高效和系統(tǒng)化。

① 協(xié)同篩選是一種通過(guò)大數(shù)據(jù)挖掘消費(fèi)者行為模式的推薦技術(shù)。例如，當(dāng)系統(tǒng)觀察到許多消費(fèi)者在購(gòu)買咖啡后會(huì)接著購(gòu)買方糖，那么當(dāng)消費(fèi)者購(gòu)買咖啡時(shí)，平臺(tái)就會(huì)優(yōu)先向其推薦方糖。