平臺企業數據濫用行為的治理機制研究
——基于多主體演化博弈視角

盧 超， 王璇璇， 周 迪， 王倩倩

（1.上海大學 管理學院，上海 200444；2.同濟大學 經濟與管理學院，上海 200092）

1 引言

數據作為數字經濟發展的核心生產要素，在為平臺企業帶來經濟價值、為公眾帶來社會便利的同時，也往往存在被平臺企業濫用的問題。如2020年，攜程違規收集大量的用戶特征和行為數據，并據此通過用戶畫像進行區別定價的“大數據殺熟”；2021年，滴滴APP嚴重違規收集使用個人信息問題；淘寶淘友圈在用戶不知情的情況下分享用戶的購物記錄等。平臺企業數據濫用行為不僅在消費端帶來用戶的隱私泄露問題，也會在供給側通過創新研發、智能制造等工程技術活動誘發深度危機［1，2］，進而對國家安全和社會穩定帶來嚴重隱患。

2021年11月1日起，《中華人民共和國個人信息保護法》正式施行，明確平臺不得過度收集個人信息、大數據殺熟，對人臉信息等敏感個人信息的處理作出規制［3］。與此同時，工業和信息化部發布《關于開展信息通信服務感知提升行動的通知》，要求包括騰訊、字節跳動等39家試點互聯網企業建立已收集個人信息清單和與第三方共享個人信息清單（即“雙清單”），明確說明用戶數據收集和使用的范圍，以防止平臺企業的數據濫用行為。2021年12月12日，國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃》，要求實施數字經濟治理能力提升工程和多元協同治理能力提升工程，強化平臺治理，完善消費者和群眾等社會參與機制和舉報監督機制，有效監測和防范大數據等技術濫用可能引發的經濟、社會和道德風險，構建數字服務監管體系。可見，國家有關部門已高度重視平臺企業的數據濫用監管和多元協同治理；學者研究也發現，要想實現數字經濟長治久安，還需要企業、社會公眾等不同主體廣泛參與到數據治理工作中來，形成多元主體治理機制［4，5］。因此，本文提出如下研究問題：如何界定各主體應該承擔的責任、如何促進各主體積極參與平臺企業數據濫用的治理，進而設計平臺企業數據濫用行為的治理機制？

針對上述問題，本文聚焦平臺企業自身的數據濫用行為，綜合考慮數據要素的負外部性、規模報酬遞增特性、用戶舉報公正度等特點和影響因素，構建涵蓋平臺企業、用戶和政府的三方演化博弈模型，設計平臺企業自身數據濫用行為的治理機制，探究各主體對數據安全治理的作用效果，進而為政府完善平臺監管、促進平臺經濟發展提出相關啟示與建議。

本文基于多主體演化博弈對平臺企業數據濫用行為的治理機制進行研究，將多主體協同治理理論應用到平臺治理，主要有三個理論貢獻。第一，本文在已有關于數據確權、數據流通等研究［6，7］的基礎上，專門針對平臺企業的數據濫用問題進行監管機制的分析，有助于深化數據要素市場的體系設計與監管。第二，當前平臺治理既注重對互補者的治理［8］，也注重互補者在治理過程中的參與［9］。在平臺企業數據濫用行為的治理問題上，本文發現用戶和政府這兩大平臺互補者同樣能在合理的治理機制下發揮重要作用。第三，以往關于多主體治理的研究多停留在多元協同治理理念或策略層面［4，10］，本文基于演化博弈進一步設計了多主體協同治理機制。同時，本文的結論具有較強的實踐指導意義，為用戶、政府等多主體參與平臺企業數據濫用行為的治理提供了參考，有利于數據進一步在研發創新、智能制造等工程管理領域發揮作用，有利于推動《“十四五”數字經濟發展規劃》提出的數字經濟治理能力提升工程和多元協同治理能力提升工程，有利于我國進一步構建數據要素市場體系，并促進平臺經濟的健康蓬勃發展。

2 文獻綜述

2.1 數據濫用與平臺治理

數據的規模報酬遞增、非競爭等屬性，是促使其成為數字經濟核心生產要素的關鍵［11］；但與此同時，數據利用過程中也會帶來用戶隱私泄露等負外部性問題［6，12］。平臺企業作為數據收集和使用的關鍵主體［13］，在利用數據創造巨大經濟價值的同時，極易產生數據濫用行為，對數據要素市場帶來潛在風險。李琳［14］認為大數據在促進經濟發展的同時引發了“大數據殺熟”等數據濫用問題，需要通過多元協同、多管齊下等方式對平臺進行治理。

平臺企業由于聯接了大量產生網絡效應的互補者［15，16］，對其治理需要考慮平衡好這些互補者之間的利益關系［8，17，18］。如Zhang等［8］發現嚴格的平臺訪問控制可以促進互補者之間的互動。Kretschmer等［9］認為平臺治理需要多個參與者之間的協調，如互補者、用戶、平臺企業、政府部門［19］。Jiang等［20］發現平臺聲譽、政府規制、管理層回應和網絡投訴對平臺治理具有顯著的積極影響。同時，針對平臺的獎勵［21］、平臺之間的競爭與交流［22］、平臺的開放度［23］等均能在平臺治理中起到積極作用，對平臺非法內容進行監控［24］、利用區塊鏈技術［25］等可以有效保護數據安全。

2.2 平臺數據的治理機制

相關治理機制的構建能幫助解決平臺數據的負外部性問題，建構一個合理、有效的數據要素市場分級授權機制可以提升社會福利及其中的用戶福利份額［6］。同時，平臺企業的治理關乎多個主體的利益，應該構建多元協同治理機制。如林偉［4］通過對人工智能數據安全風險成因進行分析，提出構建人工智能數據安全多元主體治理模式。Hassan等［10］認為政策制定者和監管者應該與各主體進行合作，采用協同治理的監管框架，確保個人數據的安全。彭海艷和何振［5］認為政府部門要引導企業、社會公眾等不同主體廣泛參與到數據安全治理工作中來，發揮不同主體在數據安全治理中的作用。

進一步，由于消費者／用戶是行業治理的重要主體，部分學者聚焦消費者／用戶參與／監督開展了相關治理機制的探索。已有學者發現數據泄露導致的用戶損失增加［26］、企業進行折扣和免費信用監控補償［27］等可以促使用戶在平臺治理中付出更多的安全努力。此外，部分學者發現公眾參與對平臺數據治理具有一定的影響。如萬曉榆等［28］針對移動應用安全治理問題，建立了社會公眾參與下的“政府部門—應用平臺”支付矩陣，發現公眾參與度維持在一定閾值之上可以促進博弈系統向移動應用安全治理的理想狀態演化。以上學者主要考慮消費者的真實反饋，但在平臺數據濫用的治理中，由于數據的虛擬特性，且公眾辨別違法行為的能力有限，容易受到不良輿論的錯誤誘導，公眾可能將平臺企業的合法行為錯誤地認定為違規行為，從而向政府部門虛假舉報，影響平臺治理的效果［29］。數據“取之于民，用之于民”，關于用戶舉報公正度的研究應該引起平臺治理的重視，從而進一步細化平臺治理機制的設計。

2.3 三方演化博弈

在研究多元治理問題時，演化博弈方法得到了較多的應用和認可。如朱立龍等［30］通過構建演化博弈模型，探究政府獎懲、第三方藥品檢測機構尋租等對各博弈方選擇的影響。劉人境等［31］針對網絡輿論問題，通過演化博弈探究政府應對網絡群體事件的治理模式。盧超等［32］以新冠疫苗研發為例，探索企業、消費者和政府三方在實施責任式創新行為中的演化博弈規律。在平臺企業數據濫用的治理過程中，平臺企業、用戶與政府的行為策略選擇相互影響，三者之間存在較強的博弈關系。因此，本文將使用演化博弈方法建構模型，支撐多元治理機制設計。

本文的創新點有：第一，將數據要素的負外部性和規模報酬遞增特性考慮在內，探討政府、平臺企業和用戶在有限理性下交互行為的演化規律與演化穩定策略，為多主體參與平臺治理提供參考依據。第二，系統分析用戶和政府對平臺企業數據濫用行為的治理機制，考慮用戶舉報公正度和政府監管力度，構建一個更符合我國數據監管實踐的分析框架。

3 模型假設與構建

本文構建平臺企業數據濫用行為治理的三方演化博弈模型，各主體之間的邏輯關系如圖1所示。

圖1 三方演化博弈模型邏輯關系圖

3.1 模型假設

假設1數據安全治理主要涉及平臺企業、用戶和政府三個關鍵主體，三個主體均為有限理性，為追求利益最大化不斷調整策略選擇。其中平臺企業特指基于用戶數據為用戶提供數字服務的平臺［6］，比如支付寶、淘寶、微信、京東等都需要用戶授權的數據才能為用戶提供相應的服務，平臺企業的策略選擇空間S1=（不濫用，濫用）。用戶的策略選擇空間S2=（舉報，忽視）；由于數據具有虛擬性，且用戶辨別違法行為能力有限、容易受到不良輿論錯誤誘導等多種因素的影響，可能將平臺企業的合規行為錯誤地認定為違規行為，并向政府監管部門舉報，從而產生虛假舉報，假設用戶舉報的公正度為φ，φ越大，用戶將平臺企業的合規行為錯認為違規行為的可能性越小。政府的策略選擇空間S3=（嚴格監管，寬松監管）；其中嚴格監管界定為政府對不濫用用戶數據的平臺企業和進行真實舉報的用戶給予一定的獎勵，對濫用用戶數據的平臺企業給予一定的懲罰；寬松監管策略界定為政府對平臺企業和用戶不作獎懲［30］。

假設2平臺企業不濫用用戶數據的概率為x（0≤x≤1），濫用用戶數據的概率為1-x；用戶舉報的概率為y（0≤y≤1），忽視的概率為1-y；政府嚴格監管的概率為z（0≤z≤1），寬松監管的概率為1-z。

假設3平臺企業不濫用用戶數據時，自身的收益為Re；平臺企業不濫用用戶數據有利于平臺經濟發展和社會穩定，為政府帶來社會福利為Ag［30］。平臺企業濫用用戶數據的成本為Ce，濫用用戶數據獲得的額外規模報酬為He；由于數據具有規模報酬遞增的特性［11］，He可能會很大。用戶向政府舉報的成本是Cu。政府嚴格監管時成本為Cg，寬松監管時成本為0。

假設4當平臺企業濫用用戶數據時，由于數據具有負外部性的特征［33］，會給用戶帶來負外部性Bu；若用戶進行舉報，用戶將獲得平臺企業的賠償為Nu，用戶舉報給平臺企業帶來的聲譽損失為Be，用戶曝光平臺企業違規行為給政府帶來的聲譽損失為Bg［29］。當平臺企業不濫用用戶數據時，會有1-φ的用戶進行舉報，此時用戶舉報給平臺企業帶來的聲譽損失為（1-φ）Be，給政府帶來的聲譽損失為（1-φ）Bg；由于此時用戶將平臺企業的合規行為錯認為違規行為，故平臺企業對舉報用戶不進行補償。

假設5當政府嚴格監管時，若平臺企業不濫用用戶數據會獲得政府獎勵Se，若平臺企業濫用用戶數據會被處以罰款Ke。平臺企業濫用用戶數據時，進行舉報的用戶會獲得政府獎勵Su；平臺企業不濫用用戶數據時，會有1-φ的用戶選擇舉報，但此時用戶不會獲得政府獎勵。

所構建模型的主要參數如表1所示。

表1 變量及其含義

3.2 模型構建

根據以上假設，構建平臺企業、用戶與政府的三方演化博弈矩陣，如表2所示。

表2 平臺企業、用戶與政府的三方演化博弈矩陣

4 模型分析

4.1 平臺企業的策略穩定性分析

平臺企業不濫用用戶數據的期望收益為Ex，濫用用戶數據的期望收益為E1-x，平均期望收益為。

因此，平臺企業的復制動態方程可以表示為

推論1平臺企業不濫用用戶數據的概率隨著用戶舉報的概率和政府嚴格監管概率的增大而上升。

證明由于d（Q（y））／dy＜0，故Q（y）為關于y的減函數。當為平臺企業的演化穩定策略；反之，則x=1為演化穩定策略。

構建平臺企業策略演化相位圖，令平臺企業濫用用戶數據的概率為VA1，不濫用用戶數據的概率為VA2，計算得

推論2平臺企業不濫用用戶數據的概率與政府獎懲力度正相關，與平臺企業濫用用戶數據獲得的額外利潤負相關，與用戶舉報公正度、用戶舉報給平臺企業帶來的聲譽損失、平臺企業對舉報用戶賠償額的關系，受平臺企業濫用用戶數據獲得的額外利潤的影響。當額外利潤超過政府對平臺企業獎懲之和的一半時，平臺企業不濫用用戶數據的概率與用戶舉報公正度、用戶舉報給平臺企業帶來的聲譽損失、濫用用戶數據的平臺企業對舉報用戶的賠償額正相關；當額外利潤小于政府對平臺企業獎懲之和的一半時，反之。

證明對VA2分別求各要素的一階偏導數，得當時當時

4.2 用戶的策略穩定性分析

用戶選擇舉報的期望收益為Cy，選擇忽視的期望收益為C1-y，平均期望收益為。

因此，用戶的復制動態方程可以表示為

令J（z）=0，可得當z=（（xφ-1）Cu-（x-1）Nu）／（（x-1）Su）=z*時，d（F（y））／dy≡0。

推論3用戶舉報的概率隨著平臺企業不濫用用戶數據概率的增加而減小，隨著政府嚴格監管概率的增加而上升。

證明由于關于z為減函數。當為用戶的演化穩定策略；當為演化穩定策略。

構建用戶策略演化相位圖，令用戶選擇忽視的概率為VB1，選擇舉報的概率為VB2，計算得

推論4用戶選擇舉報的概率與用戶舉報公正度、濫用用戶數據的平臺企業對舉報用戶的賠償額、政府對真實舉報用戶的獎勵正相關，與用戶舉報的成本負相關。

證明與推論1證明類似，對VB2分別求各要素的一階偏導數，可得

4.3 政府的策略穩定性分析

政府嚴格監管的預期收益為Gz，寬松監管的預期收益為G1-z，平均期望收益為。

因此，政府的復制動態方程可以表示為

令T（y）=0，當y=（Cg+（-1+x）Ke+xSe）／（（-1+x）Su）=y**時，d（F（z））／dz≡0。

推論5政府嚴格監管的概率隨著平臺企業不濫用用戶數據的概率、用戶舉報概率的增大而減小。

證明由于故T（y）關于y為增函數。當為演化穩定策略；當為政府的演化穩定策略。

4.4 均衡點的穩定性分析

在多方演化博弈中，如果博弈均衡解是演化穩定狀態，則該均衡解是嚴格納什均衡，即純策略均衡。因此，分析系統中8個純策略均衡點的漸近穩定性即可［34］。由F（x）=0，F（y）=0，F（z）=0，可得8個純策略均衡點：E1（0，0，0），E2（1，0，0），E3（0，0，1），E4（0，1，0），E5（1，1，0），E6（1，0，1），E7（0，1，1），E8（1，1，1）。

構建三方演化博弈系統的雅克比矩陣，利用李雅普諾夫（Lyapunov）間接法分析各均衡點的穩定性，如表3所示。

表3 均衡點穩定性分析

推論6當Nu+Su＜Cu，Ke+Se＜He-Ce時，復制動態系統存在穩定點E3（0，0，1）；當Cu＜Nu，Nu+φBe＜He-Ce，Ke＜Su+Cg時，穩定點為E4（0，1，0）；當Cu＜Nu+Su，Cg+Su＜Ke，Ke+Nu+Se+φBe＜He-Ce時，穩定點為E7（0，1，1）。

推論6表明，當用戶的舉報成本超過平臺企業給予舉報用戶的賠償額和政府對真實舉報用戶的獎勵之和、平臺企業濫用用戶數據獲得的額外利潤高于政府對平臺企業的獎懲之和時，策略組合演化穩定于E3（0，0，1）穩定點（濫用，忽視，嚴格監管）。當用戶的舉報成本低于平臺企業給予舉報用戶的賠償額、平臺企業濫用用戶數據獲得的額外利潤高于平臺企業給予舉報用戶的賠償額和用戶真實舉報給平臺帶來的聲譽損失之和、政府對濫用用戶數據的平臺企業施以較小懲罰時，策略組合演化穩定于E4（0，1，0）穩定點（濫用，舉報，寬松監管）。當政府對真實舉報用戶的獎勵和平臺企業對舉報用戶的賠償額之和高于用戶舉報成本、政府對濫用用戶數據的平臺企業的懲罰較大、平臺企業濫用用戶數據獲得的額外利潤較大時，策略組合演化穩定于E7（0，1，1）穩定點（濫用，舉報，嚴格監管）。同時，根據假設3可知，由于平臺企業濫用用戶數據獲得的額外利潤很大，這就使得平臺企業產生較強的數據濫用動機，因此3個穩定點中平臺企業的策略均為“濫用”。

5 仿真分析

針對上述三種穩定策略組合，接下來利用MATLAB進行數值仿真分析，以驗證演化穩定性的有效性及分析各主體對參數的敏感程度。

5.1 演化穩定策略

如表3所示，設置滿足條件①的數組1：φ=0.5，Be=14，Nu=10，Cu=21，Ke=12，Cg=9，Se=8，Ce=10，He=60，Su=5；設置滿足條件②的數組2：φ=0.5，Be=14，Nu=12，Cu=10，Ke=23，Cg=25，Se=8，Ce=10，He=60，Su=5；設置滿足條件③的數組3：φ=0.5，Be=14，Nu=12，Cu=10，Ke=15，Cg=9，Se=8，Ce=10，He=60，Su=5。將三組數值分別從不同初始策略組合出發隨時間演化50次，可以得到：當滿足條件①時，系統的演化穩定策略組合為（濫用，忽視，嚴格監管）；當滿足條件②時，系統的演化穩定策略組合為（濫用，舉報，寬松監管）；當滿足條件③時，系統的演化穩定策略組合為（濫用，舉報，嚴格監管）。可見，仿真分析的結論與推論6結論保持一致，說明結論有效。

5.2 參數分析

由于（0，1，1）是比較符合現實情況的選擇，接下來以數組3為基礎，分別分析平臺企業濫用用戶數據獲得的額外規模報酬、用戶舉報公正度、政府對不濫用用戶數據的平臺企業的獎勵、政府對濫用用戶數據的平臺企業的懲罰對演化博弈過程和結果的影響。

5.2.1 平臺企業濫用用戶數據獲得的額外規模報酬分析

本節賦以平臺企業濫用用戶數據獲得的額外規模報酬He=60，80，100，仿真結果如圖2所示。

圖2 平臺企業濫用用戶數據獲得的額外規模報酬的敏感性分析

圖2表明，隨著平臺企業濫用用戶數據獲得的額外規模報酬不斷增大，平臺企業收斂于濫用策略的速度大大加快，用戶選擇舉報的概率不斷增大，政府嚴格監管的概率不斷增大。可見，平臺企業濫用用戶數據獲得的額外規模報酬對平臺企業的策略具有顯著的影響；當平臺企業濫用用戶數據獲得的額外規模報酬足夠大時，其必然會濫用用戶數據。

5.2.2 用戶舉報的公正度分析

本節賦以用戶舉報公正度φ=0.3，0.5，0.7，仿真結果如圖3所示。

圖3 用戶舉報公正度的敏感性分析

圖3表明，隨著用戶舉報公正度的增大，平臺企業濫用用戶數據的概率會減小，用戶舉報的概率不斷增大，政府嚴格監管的概率會下降。

5.2.3 政府對平臺企業的獎勵和懲罰分析

（1）政府對不濫用用戶數據的平臺企業的獎勵分析

本節賦以政府對不濫用用戶數據的平臺企業的獎勵Se=5，10，15，仿真結果如圖4所示。

圖4 政府對不濫用用戶數據平臺企業獎勵的敏感性分析

圖4表明，隨著政府加大對不濫用用戶數據的平臺企業的獎勵，平臺企業收斂于濫用策略的速度減緩，用戶收斂于舉報策略的速度減緩，政府收斂于嚴格監管策略的速度也減緩。

（2）政府對濫用用戶數據的平臺企業的懲罰分析

本節賦以政府對濫用用戶數據的平臺企業的懲罰Ke=10，15，20，仿真結果如圖5所示。

圖5 政府對濫用用戶數據平臺企業懲罰的敏感性分析

圖5表明，隨著政府加大懲罰濫用用戶數據的平臺企業，平臺企業收斂于濫用策略的速度減緩，用戶收斂于舉報策略的速度大大加快，政府逐漸從寬松監管演化為嚴格監管。

對比圖4和5可以發現：對平臺企業而言，相較于政府加大懲罰濫用用戶數據的平臺企業，政府加大獎勵不濫用用戶數據的平臺企業的影響更顯著，后者更有利于平臺企業降低濫用用戶數據的概率。對用戶而言，相較于政府加大獎勵不濫用用戶數據的平臺企業，政府加大懲罰濫用用戶數據的平臺企業的影響更顯著，后者更有利于提高用戶舉報的積極性。

6 結論與啟示

針對平臺企業自身的數據濫用問題，本文通過構建涵蓋平臺企業、用戶和政府的三方演化博弈模型，分析了各博弈主體策略選擇的穩定性、博弈系統均衡策略組合的穩定性，并通過數值仿真對參數敏感性進行了分析。主要結論與管理啟示如下：

（1）平臺企業濫用用戶數據獲得的額外規模報酬的增大對平臺企業數據濫用行為的治理具有雙重影響。一方面，其會增大平臺企業數據濫用行為的概率；另一方面，其有利于增大政府對平臺企業數據濫用行為的監管、增大用戶對平臺企業數據濫用行為的舉報。但由于平臺企業濫用用戶數據獲得的額外規模報酬的增大對平臺企業策略的影響更為顯著，特別是當其足夠大的時候，平臺企業無法抵擋高額收益的誘惑，這對平臺企業數據濫用行為的治理帶來嚴峻挑戰。

（2）用戶舉報公正度對平臺企業數據濫用行為的治理具有正向促進作用。用戶舉報公正度的增大會降低平臺企業濫用用戶數據的概率，增加用戶參與平臺企業數據濫用行為治理的積極性。因此，第一，用戶要增強對平臺企業濫用數據行為的辨別能力，增強誠信意識和社會責任感，提高舉報公正度，充分發揮其在平臺治理中的監管作用。第二，平臺企業應該將數據獲取、使用等過程對用戶公開透明，從而減少用戶將平臺合法行為錯認為違規行為的概率，減少用戶的虛假舉報。第三，政府要加大對平臺企業的監管力度，積極履行監管職責；同時通過開展平臺治理科普宣傳、數據安全治理違規案例分享等方式，提高用戶的維權意識、誠信意識以及對平臺違法行為的辨別能力，提高用戶舉報公正度，積極引導用戶參與平臺治理。

（3）政府的獎懲機制是影響各博弈主體決策的重要因素，但對平臺企業和用戶的作用機理恰好相反。對平臺企業而言，相較于政府加大懲罰濫用用戶數據的平臺企業，政府加大獎勵不濫用用戶數據的平臺企業的影響更顯著，后者更有利于平臺企業降低濫用用戶數據的概率。因此，政府對平臺企業應更多采用積極的獎勵舉措，即加大對不濫用用戶數據的平臺企業的獎勵力度，幫助提升平臺企業的美譽度，進而促使企業收益的提升。對用戶而言，相較于政府加大獎勵不濫用用戶數據的平臺企業，政府加大懲罰濫用用戶數據的平臺企業的影響更顯著，后者更有利于提高用戶舉報的積極性。因此，政府對用戶應更多采用重罰濫用用戶數據的企業的方式予以引導，通過給用戶傳遞政府對違規企業嚴格監管的信號，從而提高用戶舉報的積極性。