刘小鲁 中国人民大学经济学院教授、中国宏观经济论坛（CMF）主要成员
王泰茗 中国人民大学经济学院博士研究生
本文转载自《中国人民大学学报》2022年第5期“经济学”栏目。
本文字数：1789字
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数据要素的巨大经济意义，已经引起了政府的高度关注。2020年4月，中共中央、国务院印发《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，不仅将数据界定为五大生产要素之一，更是明确地为构建和完善数据要素市场指明了方向。2022年6月，中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，更是指出“要建立数据产权制度……建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制，健全数据要素权益保护制度”。
然而，与其他市场一样，数据要素市场的建设与完善也面临着市场失灵的挑战。其中，受到最多关注的是隐私问题。在理论层面上，隐私问题构成了数据要素市场形成的逻辑起点：隐私侵害本质上是一种社会负外部性，可以针对这一问题设置相应的数据产权，而在此基础上形成的一系列关于数据交易和使用的合约就构成了数据要素市场。这种思想显然是“科斯定理”的直接应用：无论数据的初始产权配置给了谁，只要产权明晰且没有交易成本，那么市场机制将保证数据要素的最优配置；不同的产权配置在效率上是等价的，唯一的区别在于剩余的分配。
然而，科斯定理所包含的前提条件相对于现实来说是非常苛刻的。首先，数据市场显然充满了信息不对称问题。消费者通常并不清楚厂商获得个人数据后会如何使用这一数据，而数据是否被滥用也缺乏可验证性。与此问题相关的第二个因素是数据的非竞争性。一方面，正是因为这种属性，厂商才有可能将同一消费者数据进行多次转让，导致消费者更难监督数据的使用；另一方面，非竞争性也意味着消费者有能力将自身数据提供给多个厂商。这些因素导致了科斯定理的失效，并引申出了产权配置问题。
现有的数据产权配置研究普遍采用了两分法视角，即只考虑一个笼统的数据产权，而该产权要么归属于消费者，要么归属于厂商。然而，数据要素的配置效率问题较为复杂，至少面临着以下三方面的权衡取舍：非竞争性在数据充分利用上的效率要求、数据处理主体的投入激励以及消除数据使用所导致的隐私上的负外部性。研究视角的不同很自然地导致了结论上的较大分歧。考虑到数据确权面临着任务的多目标性和决策环境的复杂性，多元化的产权体系以及相互补的规制政策可以作为未来的研究方向。
受市场势力和消费者间的外部性问题的影响，数据产权的配置不仅在效率上不等价，也可能并不具备剩余分配效应。拥有充分市场势力的企业可以通过拒绝提供任何产品来迫使消费者显示其与偏好有关的信息，导致隐私权失效。信息外部性也可能影响隐私权的效果。如果厂商有能力根据某些消费者的个体数据来推断其他消费者的信息，那么每个消费者都会缺乏保护隐私的充分动力，导致过低的数据价格和过度的数据搜集。
如果确权不能有效保护隐私和保障消费者福利，那么规制似乎就是必要的。然而，针对隐私规制的反对性观点也长期存在。主要的顾虑源自四个方面：第一，隐私规制会阻断对市场有益的信号传递机制。第二，隐私规制可能会对商业模式的创新产生不利影响。例如，考虑到电子商务广泛地依赖于在线广告和个性化推送，严格的隐私规制可能会抑制电商平台的发展。第三，如果隐私监管主要依赖于强制要求消费者知情与同意，那么用户不太可能选择不成熟或者新厂商的服务，导致隐私规制成为了一种事实上的进入壁垒。第四，规制可能也无法达到预期，因为厂商会采取策略性行为，比如对隐私协议进行“包装”，来诱使用户接受侵犯隐私的条款。
此外，尽管理论上认为市场势力会损害数据确权的隐私保护效果，但司法实践中对于是否需要调整反垄断政策有不少反对性的意见。一种代表性的观点是反垄断政策主要针对的是损害竞争的行为，而不是损害隐私的行为，因此不能将隐私问题与反垄断政策混为一谈。在是否需要针对数据垄断而进行反垄断规制这一问题上也存在争议。大数据有助于企业改善服务质量，这有助于形成更强的网络外部性，而新用户的加入在强化网络外部性的同时，也将贡献更多的数据，由此形成新的正反馈效应。但目前理论上没有发现这种效应必然导致极强的进入壁垒。概括而言，尽管数据垄断有可能出现，但同样存在大量限制数据垄断的因素。