平臺企業數據資源開發與監管的Lotka-Volterra演化模型研究

陳庭強, 楊青浩, 侯月娟, 王 磊

(1.南京工業大學 經濟與管理學院,江蘇 南京 211816; 2.中國科學院大學 經濟與管理學院,北京 100190)

0 引言

數據資源開發是指企業利用歷史數據,對現有購買人群畫像進行分析、歸納、總結,清晰刻畫產品的用戶人群分布,從而驗證產品定位是否合適,并及時進行調整,以此作為基礎設計營銷策略、產品方案等。在信息技術、大數據、產業融合的市場環境下,企業采取數據資源開發與利用實現跨領域競爭優勢,不僅極大地侵害了用戶權益,還破壞了市場秩序,甚至降低了社會效益。一方面,信息技術快速發展與資本無序擴張已嚴重影響并主導了平臺經濟發展,像阿里、螞蟻、騰訊、美團、拼多多、快手等等信息技術公司,依靠占有的信息資源優勢,壟斷性開發和利用其掌握的數據資源形成市場競爭優勢,獲得資本的快速擴張。另一方面,企業商業模式的快速更新,“大數據殺熟”、強制用戶“二選一”等新型不正當競爭行為不斷涌現,造成政府對企業不正當案件的處理上以及行業健康發展的管控上仍顯得有些捉襟見肘。因此,如何提高政府對企業數據資源開發與利用的監管水平,同時創新監管方式,是促進行業健康發展、維護用戶權益、提高社會福利的研究重點。2022年3月25日《中共中央國務院關于加快建設全國統一大市場的意見》中指出,要加強對平臺經濟等新業態新模式的壟斷和不正當競爭行為的規制。鑒于平臺企業對數據資源開發與利用的壟斷行為及其暴露的風險逐漸顯現,如何才能既保持企業進行數據資源的開發促進經濟的可持續發展,又有效消除其過度開發帶來壟斷與風險沖擊,成為考驗中國政府監管智慧的重大議題。

目前有學者認為平臺企業數據資源開發與利用能夠促進經濟的增長[1-3]。周密等[1]提出平臺企業互聯網數據資源能夠通過生產與消費的精準對接提升經濟發展質量,通過新熊彼特多部門增長模型加以論證,并利用中國省級面板數據對這一機制進行了實證檢驗。徐翔和趙墨非[2]通過構建一個包含數字資本的經濟增長模型,分析數據資源這類新的生產要素對于經濟增長的直接影響和溢出效應,研究表明平臺企業數據資本對于經濟增長的溢出效應取決于其對于一般生產技術和數據處理技術的影響強度。也有學者提出若平臺企業過度進行數據資源開發與利用,將會造成行業壟斷現象,甚至影響整個經濟市場的正常運行[4-6]。平臺企業過度進行數據資源開發與利用,既可以實現針對消費者的差別化定價,又可能影響整個行業的競爭程度[4,5]。比如,ZHANG[4]提出優步進入中國給傳統出租車公司帶來了破壞性競爭現象,優步利用“算法管理”,即依靠互聯網平臺根據旅行路線快速匹配車輛供求,并根據共享里程自動計算成本等技術,造成了傳統出租車公司業務量急速降低,不僅不利于市場的“公平競爭”,而且不利于平衡共享企業與現有服務供應商的利益以及不同共享企業之間的利益。許恒等[5]基于數字企業與傳統企業非對稱競爭的博弈模型,分析政府介入共享經濟與傳統經濟非平衡競爭的最優方式與退出時間,發現在數字企業進入市場的初期,數字企業能夠作為傳統企業的有益補充與之適度競爭,從而有效提升消費者福利。然而,隨著兩類企業競爭逐漸加劇,擁有絕對技術優勢的數字企業有可能快速獲取市場支配地位,甚至淘汰傳統企業,從而導致消費者福利的下降。

平臺企業數據資源開發與利用帶來了全新的企業內容開發模式,為滿足消費者日益增長的多元化消費需求提供了便利。此外,平臺企業數據資源的過度開發,可能造成行業壟斷,嚴重威脅著消費者的經濟利益,因此需要對其進行有效的監管。目前學術界針對平臺企業數據資源開發與監管的研究多以理論分析和政策建議為主,主要集中于監管機構對數字經濟下反壟斷問題監管,包括以下三個方面:一是針對企業通過算法技術進行數據信息的采集、整理、分析,并以此預測、監視、分析競爭對手市場發展方向甚至造成行業壟斷的現象進行監管[4,7,8]。ZHANG[4]提出當共享公司濫用其獨特的算法管理模式進行不公平競爭損害消費者和其他用戶時,應引入旨在保護用戶個人資料的事前監管措施,以便在共享經濟的背景下進行部署。在執行這些規則時,應該在確保自由數據流動和確保數據安全水平之間取得平衡。二是針對具有支配地位的企業利用其市場支配地位,對不同交易者以不同的交易條件交易相同的產品,以提升自身的競爭優勢,造成交易者處在一個不平等的競爭環境下的現象進行監管[9-11]。姜兆華[10]提出加強對壟斷平臺和企業策略性濫用大數據行為的監管,重點對大數據相關壟斷協議、濫用市場支配地位以及經營者集中等行為的監管,提升資本擴張的市場監管效能。三是針對企業將自身的產品或服務定價降低來達到排擠甚至淘汰競爭對手的現象進行監管[12-14]。王世強[13]提出監管部門可以運用動態價格監測工具,除了關注傳統經濟特征外還需對非價格交易等行為進行更準確的監測評估,對數字經濟新商業模式進行更準確的反壟斷評判。

近年來,學者們將Lotka-Volterra模型應用于金融及其金融監管領域[15-18]。MESLY等[15]認為,金融市場是在包括有毒行為(如欺騙)、有毒產品(如掠奪性抵押貸款)和低效監管的斷層線中演化。而且,在金融危機時期,市場行為與一些經濟模型預測之間缺乏一致性的困惑可能是捕食者-獵物相互作用的結果,以及在金融加速器的影響下的所謂“捕食細胞”的結果。MAO等[17]利用Lotka-Volterra模型定量分析和預測商業銀行網上支付系統對第三方網上支付系統發展的影響,并采用最小二乘法對模型參數進行估計,得到了擬合第三方支付與銀行競爭合作關系的灰色Lotka-Volterra模型。HUCK等[18]在掠奪性市場的背景下,基于Lotka-Volterra模型中捕食者-被捕食者的視角,研究消費者和供應商在金融危機時期所采取的“極度非理性”行為,同時考慮了四個市場變量的時滯性—消費者、供應商、掠奪性產品和監管者。

綜上所述,鮮有研究對平臺企業數據資源開發與利用進行監管分析。然而,一旦平臺企業對數據資源開發與利用過度勢必形成行業壟斷行為,平臺企業不僅會依靠壟斷地位去追求高額利潤,還會忽視自身創新,不僅不利于平臺企業在國際上競爭,而且會造成消費者權益受損、社會福利降低。因此,本文構建政府監管與平臺企業數據資源開發與利用行為的Lotka-Volterra模型,并解析平臺企業數據資源開發與利用擴散行為的動力學演化,重點剖析政府監管策略對平臺企業數據資源開發與利用的影響演化,以及演化策略下政府監管的有效性、監管結果的穩定性以及演化過程的市場波動情況。這對于維護用戶權益、促進行業健康發展、提高社會福利具有重要意義。

1 數據資源開發利用行為的監管演化模型

1.1 數據資源開發利用行為的監管目標設定

互聯網平臺是一種虛擬或真實的交易場所,平臺本身不生產產品,但可以促成雙方或多方供需交易。平臺企業數據資源開發利用通過影響用戶規模,進而影響平臺經濟市場的總社會福利。因此,為了探究平臺企業數據資源開發利用率對平臺經濟市場總社會福利的影響,參考劉征馳等[19]研究,假定平臺企業用戶規模n是關于數據資源開發利用投入λ和平臺經濟市場潛在用戶總數N的函數,用n(λ,N)表示。假定企業1、企業2各自將數據資源的開發利用率分別控制在s1和s2,對應的用戶規模分別為n1,n2,且n1

(1)

(2)

因此,整個平臺經濟社會福利為:

(3)

由式(1)-式(2)分別對n1,n2求導得:

(4)

從(3)式和(4)式可以看出,當n1=e1,n2=e2時,平臺經濟社會總福利最大。在初始階級,隨著數據資源開發利用率加大,用戶規模不斷增加,平臺經濟社會福利水平得到提高,但是隨著數據資源的不斷開發,平臺企業用戶規模超過最優的用戶規模后,平臺經濟社會福利反而開始下降。因此,可以得到命題1:

命題1數據資源開發利用引發用戶規模的擴張具有正外部性和負外部性效用,平臺經濟社會總福利隨著數據資源開發利用引發用戶規模的增加呈先增加后減少的趨勢。當數據資源開發利用率較低,即用戶規模越小時,正外部性效應超過負外部性效應,社會福利呈上升趨勢。隨著數據資源開發利用率的提高,即用戶規模也不斷增加,正外部性效應不能彌補負外部性導致的損失,總社會福利水平將下降。

命題1說明,平臺企業數據資源開發利用率應該控制在一定范圍內,否則會降低平臺經濟市場社會福利水平。

1.2 數據資源開發利用的行為演化

平臺企業進行數據資源開發與利用帶來經濟效用的同時,也會帶來風險。因此,對平臺企業數據資源開發利用進行監管是營造數字經濟高質量發展的必要保障。若監管得當,數據資源的開發將會使得數據作為生產要素帶來經濟效用最大化,而監管不當,將會對整個經濟體系帶來巨大損失。因此,本文將要討論平臺企業數據資源的開發利用和政府監管的關系。

企業初期進行數據資源開發利用可以擴大企業用戶規模,帶來信息資本擴張,進而促進經濟的發展,而隨著企業對數據資源的不斷開發與利用,數據逐漸成為搶奪競爭對手核心資源、用戶流量的重要手段,造成資本迅速擴張甚至出現壟斷現象,既不利于企業的可持續發展,又會對整個行業經濟帶來負效應。因此,在企業進行數據資源開發與利用的過程中,需要政府監管機構的有效監管。假定數據資源的開發利用率為s,s∈[0,1],監管水平為r,r∈[0,1]。隨時間變化數據資源的開發利用率的動力學方程為:

(5)

其中,a1代表數據資源的開發自身的發展系數,數據資源的開發利用率越大,參數a1越大;參數a2反映監管政策對數據資源的開發與利用的影響程度。

參考許文彬等[20]的參數設置,不妨假設a1=1,a2=3,s(0)=0.2,運用matlab2020b進行數值仿真模擬,探究不同政府監管水平r對數據資源的開發利用率s的影響特征,如圖1所示。

圖1 不同的監管水平r對數據資源開發利用率s的影響特征

圖1表明,隨著政府監管水平r的增大,數據資源開發利用率s的演化均衡值呈現非線性下降,直至為0。這意味著,只要監管水平r足夠大,數據資源開發利用率s就能得到控制。但是在現實市場中,政府監管成本較高,且平臺企業進行數據資源開發利用程度沒有達到資本擴張至壟斷市場的地步,政府不會對企業進行強制監管。因此,政府需要根據市場的數據資源開發利用實際情況動態調整其監管水平,在數據資源的開發促進市場良好發展時,政府會降低監管水平,當數據資源開發利用過熱、過快發展時,政府會加大對市場的監管強度以免資本過度擴張引發市場壟斷行為的發生。

1.3 政府監管演化策略

當數據資源開發利用率過高,企業在市場上形成一種壟斷勢力時,政府監管機構需采取相應措施,以防止形成壟斷,造成社會福利水平下降的風險。本文考慮政府監管成本對政府監管水平的影響,假設政府監管成本函數為:C(r)=ar3。其中,a(a>0)表示政府監管技術對政府監管成本的影響系數,政府監管技術越高,a越小。此時,政府的監管水平演化與監管成本的函數關系式可以表示為:

(6)

聯立(5)式和(6)式可以得到政府監管水平根據數據資源的開發利用率進行調整的監管演化策略:

(7)

命題2當a1-a2r′<0時,政府監管水平根據數據資源開發利用率進行調整的監管演化策略在平衡點(0,r′)是穩定的。

1.4 數據資源開發、政府監管、社會福利水平三者相互依存的演化關系

根據一個經濟時期內數據資源開發利用、社會福利水平、政府監管水平相互依存的關系,提出了數據資源的開發利用、社會福利水平、政府監管水平共同演化的Lotka-Volterra模型:

(8)

接下來探究由數據資源開發、政府監管、社會福利三者構成的系統中,系統的參數對于系統的穩定性演化的影響特征。參考FANG等[22]的參數設置,假設a1=1,a2=0.03,b1=0.4,b2=0.08,c2=0.6,c3=0.7,K=1,M=1,N=0.5,P=0.5。運用matlab2020b進行數值仿真模擬,探究c1的變化對系統中社會福利水平演化的影響特征。參考張影等[23]的參數設置,假設a=1,a2=0.03,b1=0.4,b2=0.08,c1=0.2,c3=0.7,K=1,M=1,N=0.5,P=0.5。運用matlab2020b進行數值仿真模擬,進而探究c2在不同情形下,社會福利水平的演化特征。

圖2揭示了在初始階段,隨著數據資源的開發利用程度對社會福利水平的影響系數c1的增大,社會福利水平也逐漸增大,而在交叉點之后,社會福利水平呈下降趨勢。這是由于在數據資源開發利用初始階段,數據資源開發與利用能夠促進企業吸引更多的消費者參與,提高社會福利水平。然而,隨著絕對技術優勢的數字企業不斷加大數據資源的開發與利用,很可能快速獲取市場支配地位,甚至淘汰傳統企業,這對于社會福利的提升起到了抑制作用。因此,數據資源的開發利用水平對社會福利水平的提升起到了先促進后抑制的作用。圖3顯示了隨著政府監管水平對社會福利水平的影響系數c2的逐漸增大,社會福利水平呈上升趨勢,并最終趨于平穩狀態。這表明政府監管對于提高社會福利水平具有促進作用,當數據資源開發利用率加大引發社會福利降低時,政府可以通過加大監管水平,變換監管方式,即改寬松式監管變嚴厲型監管,進而不斷提高社會福利水平。

圖2 c1對社會福利水平u的影響規律

圖3 c2對社會福利水平u的影響規律

2 結論與建議

阿里巴巴因為“二選一”壟斷行為遭到了182.28億元的罰單、美團因不正當競爭被判賠35.2萬,這些現象都與互聯網巨頭對其數據資源的過度開發利用緊密相關。如今隨著社會資本積累提升,政府監管部門需要引導企業珍惜資源、高效利用,杜絕過度開采。本文通過理論推演,解析了數據資源的開發利用引發用戶規模的變化進而對平臺經濟社會福利產生影響,構建了政府監管與數據資源開發與利用行為的Lotka-Volterra模型,并利用演化經濟學的思想以及動力學的方法,研究了數據資源開發與利用擴散行為的演化機制,重點討論了政府監管水平根據數據資源的開發利用率進行調整的監管演化策略,分析了該演化策略下政府監管的有效性、監管結果的穩定性以及演化過程的市場波動情況。主要研究結論如下:

(1)當數據資源開發與利用的速度越慢、對政府監管越敏感、政府監管部門預設的監管水平越高,企業越不容易進行數據資源的開發與利用。

(2)只要企業存在數據資源的開發與利用,政府監管部門無法在零監管情況下使得企業數據資源開發利用引發的風險自動消除。

(3)當企業數據資源的開發與利用監管難度較高或政府監管部門對監管成本的接受程度、監管成本對數據資源開發利用的敏感程度、政府監管部門對企業形成行業壟斷的敏感性不足時,低成本的監管水平不足以抑制企業進行數據資源的過度開發與利用。

(4)數據資源開發利用水平對社會福利水平的提升起到了先促進后抑制的作用;政府監管對于提高社會福利水平具有促進作用。

上述研究結論對于企業數據資源開發利用和政府監管具有較高的理論價值和實踐意義。因此,基于上述研究,本文提出以下政策建議。

(1)政府監管部門既要有效監管防止企業過度開發數據資源以及濫用數據資源,又要給企業進行數據資源開發創新創造一個適當的環境,鼓勵平臺企業加強數據資源的開發與利用,推動社會經濟轉型升級。此外,政府部門需要考慮競爭市場環境,包括大型平臺企業的真實和潛在競爭,注重加強事前和事中監管,與政策引導和激勵相結合,向公眾公開透明監管體系,促使平臺企業合理進行數據資源的開發與利用。

(2)健全監管程序,嚴格限制平臺企業濫用數據行為及不合理壟斷行為。在監管初期,監管部門加大宣傳監管法規中針對數據資源過度開發與利用的最高監管處罰,形成強有力的震懾力,降低平臺企業違規概率,促使平臺企業數據資源開發與利用產生正社會效應。在監管過程中,及時跟蹤觀測企業開發數據資源、濫用數據資源及市場的發展狀況,并根據其發展速度而非其既有的規模動態調控監管力度。

(3)強化重點領域執法力度,提升綜合監管效能。在監管期內,監管機構需要對監管人員進行培訓、對平臺企業數據資源開發與利用進行市場調研、不斷跟蹤重點領域企業數據資源開發利用進程、購置新的監管設施設備等,提高監管水平。此外,政府監管部門可以委托其他機構代理部分監管職能、降低監管頻率,維持收支平衡,強化政府治理監管效能。

(4)政府監管部門在兼顧平臺企業數據資源開發產生利益的同時,要以改進社會福利為目標。當平臺企業出于逐利過度進行數據資源的開發與利用時,政府監管部門需要介入管制。如政府監管部門以一定的概率對重點領域內企業數據資源開發與利用情況進行抽查,當發現平臺企業數據資源開發過度,依法對其作出懲處,并要求整改,避免社會福利受損。