數字經濟的信息摩擦：信息經濟學視角的分析

李三希，王泰茗，武玙璠

(中國人民大學 a.經濟學院；b.中國人民大學數字經濟研究中心；c.中國人民大學企業(yè)與組織研究中心，北京 100872)

一、引 言

數字技術是否對信息經濟學理論帶來根本性的影響？是否仍然可以用信息經濟的分析框架來分析數字經濟中的經濟現象？為回答這個問題，首先需要對信息經濟學做大致了解。大體而言，可將信息經濟學分為三個板塊：第一個板塊是對信息較為宏觀的討論。例如，Hayek[1](1945)認為價格在經濟主體間傳遞了關于商品供需的信息，一個競爭的自由市場可以充分地利用信息，而中央計劃的經濟體卻力不從心。而Huang等[2](2017)通過對我國國有經濟部門分權過程的實證研究，進一步驗證了Hayek的想法。這些理論自改革開放以來受到我國經濟學界的廣泛關注，帶來了巨大的社會影響。另外兩個板塊就是人們熟知的搜尋摩擦和信息不對稱，而由搜尋摩擦和信息不對稱帶來的正常支出成本之外所消耗的成本，統(tǒng)稱為信息摩擦。搜尋摩擦帶來的搜尋成本和信息不對稱帶來的信息租金都是信息摩擦的表現形式。本文將在第二節(jié)詳細地定義并討論信息摩擦。

總的來說，已有的這些“信息經濟學”內容，盡管和“信息時代、信息產業(yè)、數字經濟的經濟學”名稱相近，旨趣上卻相差甚遠。傳統(tǒng)的信息經濟學并沒有深入地考察數字技術對于經濟規(guī)律的影響。那么值得思索的是，在數字技術高度發(fā)展這一背景下，傳統(tǒng)的信息經濟學理論是否需要重構？不同學者對此有不同觀點。一些學者認為在新的信息時代下需要重構經濟學理論，當然也有學者持反對意見。比如Shapiro和Varian[3](1998)合著的《Information rules : A strategic guide to the network economy》就指出信息時代不需要全新的經濟學。他們認為，雖然數字技術在飛速發(fā)展，但是經濟學的基本原理是穩(wěn)健的，因此，經濟學家可以沿用原來的經濟理論，只不過需要在數字經濟環(huán)境下重新理解。本文傾向于支持Shapiro和Varian的觀點。即在信息時代，經濟學意義上的信息及傳統(tǒng)的信息經濟學本身沒有發(fā)生變化。但毫無疑問，經濟理論應當考慮新的數字技術對那些影響經濟運行效率的核心要素帶來的巨大影響，尤其是信息經濟學所討論的“信息”。因此，已有的信息經濟學理論本身仍然有效，我們需要的是在數字經濟的背景下重新應用信息經濟學。

那么，數字經濟給信息經濟學到底帶來什么新元素？本文認為，核心的新元素，就在于活動數據化，以及數據信息化。經濟學家保羅·薩默爾森提出了著名的顯示性偏好理論，認為消費者的行為揭示了其內在偏好。不僅僅是消費者，任何一個經濟主體，其行為都能揭示出其獨有的私人信息。如果有足夠多的關于經濟主體行為的數據，就能夠更精準地推斷經濟主體的私人信息。在非數字化時代，這類數據的可獲得性要么是不可能，要么獲取成本極其高昂。數字技術的出現，使得將經濟主體的每一次行為數據化成為可能，大數據分析方法又使得從海量數據中提取有用信息變得可行。因此，從信息經濟學角度，數字經濟的核心就是經濟活動數據化，以及數據信息化，這是傳統(tǒng)經濟所缺乏的。一切分析的邏輯起點，皆來源于此。數字技術對信息摩擦的降低，對效率的改進，以及在此過程中產生的隱私保護、信息壟斷和信息濫用等問題，都可以通過這個統(tǒng)一的邏輯框架來分析。

本文與兩方向文獻高度相關。一個方向是研究數據技術到底是如何影響經濟行為的。其中，Goldfarb and Tucker[4](2019)對已有文獻做了一個非常全面的綜述，認為數字技術降低了五個方面的成本：搜尋成本，復制成本，交通成本，追蹤成本和驗證成本，并討論了這五方面成本的降低如何影響市場運作。另一個方向文獻討論數據要素市場的高質量建設，討論諸如消費者隱私保護，個人數據權利以及對數據收集、使用的立法規(guī)制等[5-8]。這些文獻都是單點地討論某個具體問題，而沒有提出一個統(tǒng)一的分析框架。本文對文獻的主要邊際貢獻在于，提出了一個“活動數據化，數據信息化”的統(tǒng)一分析框架，從而使我們能夠系統(tǒng)地討論數字技術對信息摩擦和經濟效率的影響，以及為什么需要進行監(jiān)管的原因。另外，不少關于數字經濟和信息經濟學的文獻都混用了“信息摩擦”、“搜尋摩擦”、“搜尋成本”、“信息不對稱”等概念。本文的另一個邊際貢獻在于理清了信息摩擦的定義。本文抓住信息摩擦這個研究對象，從信息經濟學的角度理清了數字經濟的發(fā)展邏輯，有助于對數字經濟進行科學有效的監(jiān)管。

本文余下的內容安排如下：第二節(jié)分析信息摩擦的本質與特征，即信息摩擦的基本概念以及數字技術如何影響信息摩擦。第三節(jié)探討數字經濟是如何改變信息摩擦從而影響經濟運行效率的。第四節(jié)在第三節(jié)基礎上討論信息摩擦視角下的數字經濟監(jiān)管機制。第五節(jié)總結全文。

二、信息摩擦的本質與特征

(一)信息摩擦的基本概念

信息摩擦是指在完成預期目標的過程中，由于信息不完全或不對稱而導致在正常支出成本之外所消耗的成本，其形成原因可以分為兩種：一種是由尋找交易伙伴帶來的搜尋摩擦；另一種是阻礙該交易順利完成的信息不對稱。它們是信息經濟學中的兩個重要板塊。

首先討論搜尋摩擦。搜尋摩擦(Search Friction)理論認為，由于供需雙方的需求存在異質性且市場上海量的需求與供給增加了信息的搜尋和匹配難度，買賣雙方需要付出不可忽略的成本才能找到彼此并達成交易。搜尋成本一定程度上代表著該市場在解決供需雙方需求上的效率。搜尋成本將帶來巨大的無效率，使得很多傳統(tǒng)的經濟規(guī)律失效，例如，完全競爭假設和所謂的“一價定律”。由于搜尋成本的存在，完全競爭的市場上的商品價格會偏離傳統(tǒng)的邊際成本定價：Diamond[9](1981)研究市場搜尋問題時指出，即使是微小的搜尋摩擦，也會導致均衡價格與完全競爭市場價格出現巨大差異。而傳統(tǒng)的“一價定律”認為，同樣的商品在市場上的價格應當相同，否則就會有套利空間。在考慮搜尋摩擦后，同樣的商品能夠以不同的價格銷售，這是由于消費者要付出搜尋成本，當同種商品價格的差異無法彌補搜尋成本時，“一價定律”就失效了。

信息摩擦的另一個來源是信息不對稱。在信息經濟學的分析框架下，信息不對稱可以分為逆向選擇和道德風險。簡而言之，事前(ex ante)的信息不對稱是逆向選擇，事后(ex post)的信息不對稱是道德風險，這里事前指的是交易發(fā)生前，事后指的是交易發(fā)生后。例如，二手車市場上的買賣雙方在交易前就擁有不對稱的信息，賣方擁有二手車質量的私人信息，因而，買方開出的價格一定低于高質量二手車的價格，而高質量二手車的賣家因為價格過低會退出市場，形成了惡性循環(huán)。這就是Akerlof[10](1970)描述的“檸檬市場”上的逆向選擇。又如，公司招聘員工時要事先與員工簽訂工資合約，如果公司與員工簽訂了一個每月工資固定且沒有獎金等激勵合約，那么可以預見員工會“摸魚”。“摸魚”行為是員工在交易發(fā)生后由于判斷自身努力程度無法被觀測而采取的策略性行為，這就是道德風險。

特別需要指出，很多學者混淆了搜尋摩擦和信息不對稱，而二者有本質的區(qū)別。信息不對稱描述一些經濟主體有私人信息，而其他主體沒有這些信息，為此，經濟主體采取了策略性行為的情況。而搜尋摩擦描述經濟主體無法獲得自己想要的信息的情況。比如，在勞動力市場中，如果考慮的場景是雇主找不到合適的雇員，同時雇員也找不到合適的雇主，那么這個場景是搜尋摩擦；而如果我們考慮雇員知道自身的真實能力，而雇主不知道雇員能力這一私人信息，那么雇員與雇主之間其實存在的是信息不對稱而非搜尋摩擦。

(二)數字技術如何影響了信息摩擦

相較于傳統(tǒng)的經濟行為，數字經濟對于數據的使用降低了信息摩擦。一切經濟活動都包括了市場主體之間的策略性互動。一般地，經濟學家考察消費者的消費行為與廠商的生產行為，以及消費者與廠商之間的交易行為。而這些行為創(chuàng)造了大量的數據。在過去，這些交易數據往往沒有被記錄，就算被記錄，也出于非電子化的載體，因而，難以被批量地整理。而在數字經濟中，數字技術使得這些海量數據得以存儲并被整理，形成了一個數據池，從而，給各種智能算法提供了基礎。隨著統(tǒng)計學和信息科學等學科的飛速發(fā)展，企事業(yè)單位也有了使用處理海量數據的智能算法工具，并通過這些智能算法實現各種目標，例如匹配算法、排序、用戶畫像等。消費者更可以訪問各種在線數據以獲得信息，例如，搜尋和聲譽機制等。這些算法提供了種種服務，為消除搜尋摩擦和信息不對稱作出了貢獻。

圖1展示了本文的分析框架，它是從信息經濟學視角對于數字經濟的全景式概括。活動(行為)數據化是數字經濟的核心特征：企業(yè)與消費者之間的經濟活動創(chuàng)造了數據，這些數據又被提煉加工，以算法的形式回到消費者與企業(yè)的互動中，降低了信息摩擦，提高了市場效率，這個過程即為數據信息化。因此，圖1構建了一個“活動數據化，數據信息化”的分析框架。這里先討論圖1右側的內容，即分別從搜尋匹配算法、排序、聲譽機制和消費者數據分析來具體展示數字技術對信息摩擦的影響。

圖1 本文的分析框架：活動數據化，數據信息化

1.搜尋匹配算法降低了搜尋摩擦

數字技術往往通過算法與機制改變消費者行為模式來提高交易效率，從而降低搜尋摩擦。這些機制也是多邊平臺在數字技術時代興旺發(fā)達的原因：數字技術使得平臺可以設計各種各樣的算法，設計各種各樣的機制，從而提高匹配成功率，促使交易的達成。例如，金融市場上的買方尋找交易對手、勞動力市場上的應聘者尋找雇主、電商平臺上的消費者尋找合意的商品，無不是需要匹配算法的輔助。如果沒有這些算法，在線平臺就和傳統(tǒng)的農貿市場一樣，讓消費者付出了大量的搜尋成本。

搜尋匹配算法通過兩個途徑降低了搜尋成本：一方面是利用互聯(lián)網技術實現信息的高速傳遞，讓用戶以更低的成本接觸到交易對手。在沒有電商平臺的過去，消費者如果希望購買某個比較小眾的商品，就需要到各個商店采購，這就極大地浪費了消費者的時間。但是在電子商務平臺上，消費者可以輕而易舉地與遠在千里的賣家進行交流，從而在信息傳遞環(huán)節(jié)上降低了成本。另一方面，更重要的是，利用匹配算法實現數據的高效整合，在交易雙方之間創(chuàng)造鏈接。例如，電子商務平臺可以通過個性化推薦、智能排序等手段，為消費者匹配一些潛在的交易對手，這樣用戶就能達成更多的交易。數據對搜尋匹配效率的改進是驚人的。在羅漢堂進行的一次大規(guī)模隨機實驗中，實驗者關閉了基于個人數據的精準推薦系統(tǒng)，代之以不依賴于個人數據的一般化推送，結果發(fā)現消費者滿意度大幅下降，交易量下降了86%之多[11]。

Hayek[1](1945)認為市場能夠將社會上零散的信息整合利用，在不同的經濟主體之間進行信息的傳遞交換。例如，在一件商品的供給與需求背后隱藏著不同經濟主體的海量信息——諸如偏好、生產技術等等，而市場上的價格就實現了這些信息在經濟主體之間的有效傳遞，推動經濟主體根據市場上的信息進行經濟活動，這就實現了所謂的“自發(fā)秩序”。這是一種經濟主體自發(fā)選擇的結果，也是其自我適應演化的結果。然而，在現實中，市場的“自發(fā)秩序”面臨著信息摩擦的沖擊。信息摩擦可能使得“自發(fā)秩序”缺乏效率，而數字技術的參與可以彌補這一點。例如，有實證研究指出，在滴滴打車平臺上如果使用算法匹配司機和消費者，可以帶來比消費者和司機自由匹配更高的效率[12]。在匹配算法基礎上，數字平臺還可以通過調節(jié)價格平衡交易雙方之間的供給與需求。例如，在打車平臺上，早晚高峰的出租車供給小于需求，而其他時間段出租車供給大于需求，為此，Uber平臺會在高峰時段提高打車價格，從而促進司機進入市場，而讓那些不是非常需要打車的用戶退出市場，實現了供給需求的平衡，還給司機與平臺帶來了更多的利潤。

2.排序消除了信息不對稱

數字技術提供的競價排序等機制一方面可以視為一種降低了搜尋成本的匹配算法，另一方面使消費者跟廠商之間關于產品質量的信息不對稱發(fā)生了改變。我們知道，很多電商平臺中的產品排序都與競價廣告有關，而廣告又承擔著信號傳遞的特殊功能，從而在減輕信息不對稱方面發(fā)揮了作用。一方面，競價廣告本身給平臺帶來了巨大的利潤，但也引起了廣泛的輿論爭議。例如，“魏則西事件”就給競價廣告和百度公司帶來了嚴重的負面影響。另一方面，競價廣告類似于傳統(tǒng)的廣告，本身也向消費者發(fā)送了信號。傳統(tǒng)的觀點認為，廣告有如孔雀的尾巴，哪怕廣告的費用是一種浪費性支出，由于只有出售高質量商品的公司才有能力負擔這一支出，它反而向消費者傳遞了關于商品質量的信號[13]。競價廣告位排名也有類似的特征。平臺拍賣廣告位的搜索排序，而出價高的廠商在排序中獲得了高的位置，從而，向消費者發(fā)送了信號，讓消費者獲得了關于廠商能力以及產品質量的信息。消費者會認為排名較高的廠商有能力購買靠前的廣告位，因而，有著生產更高質量產品的能力。需要注意的是，這個邏輯成立的前提是產品必須是搜尋品，也即消費者在購買前必須知道產品的質量。對于經驗品和信任品，尤其是信任品，這個邏輯不再成立，因此，對于醫(yī)療、美容、保健等信任品，競價排名拍賣機制并不能消除信息不對稱，政府規(guī)制因此很有必要。

3.聲譽機制消除了信息不對稱

電商平臺的在線評價機制是另一個由于信息技術的出現而產生的全新的解決信息不對稱的機制。已有很多文獻討論了聲譽機制[14]，而在線聲譽機制與傳統(tǒng)聲譽機制又有所不同。傳統(tǒng)的聲譽機制是可信的，是“口口相傳”的，而在線聲譽機制則更類似于一種“空談”(cheap talk)，其信息不一定是真實的。比如，消費者要買某一個品牌的物品，消費者會咨詢身邊的熟人、朋友或者家人，而熟人跟熟人之間一般是不存在欺騙行為的。但在線聲譽機制依賴的是陌生人的評價，賣家可能會采取策略性行為來影響評價。在電商平臺有購物經驗的讀者會知道，電商平臺的賣家經常會“刷好評”、購買好評，或者與買家在交易達成后用贈品誘使買家刪除差評。甚至有的賣家會在競爭對手那去惡意編造差評。從這個角度看，在線聲譽機制提供的信息結構是不可承諾的，即哪怕電商平臺承諾平臺上的評論是完全真實的，平臺和平臺上的賣家仍然有能力欺騙消費者，因而，在線評論是不可置信的。為了保證用戶評論的真實性，淘寶、京東等平臺都采取各種手段來避免平臺商戶“刷評”。然而，根據傳統(tǒng)的信號發(fā)送理論，如果消費者評論能確保是真實的，只有高質量的廠商才愿意購買消費者評論。反之低質量的廠商如果付費讓消費者進行評論，而且消費者的評論又是真實而非廠商編造的，那么低質量的廠商會遭受惡評，賠了夫人又折兵。如果允許所有廠商向評論者支付獎金以刺激消費者進行評論，只要能保證評論的真實性，反而能使得消費者獲得更多真實的信息，促進商品銷售，有利于消費者福利與社會福利。這一理論已經獲得了實證的支持[15]。從這個角度講，一刀切地杜絕廠商與用戶評論之間的聯(lián)系并不一定妥當。只要保證了評論的真實性，用戶評論就可以降低信息摩擦，允許廠商用獎金贈品等激勵消費者進行評論反而有助于降低信息摩擦。

更進一步， 哪怕“刷評”提供了虛假信息，這些虛假信息還是可以通過避免逆向選擇而提高經濟效率的。由于電商平臺上的信息不對稱，用戶往往依賴于其他用戶評論進行決策。但如果一個商品缺乏評論，那么用戶可能就會選擇不購買這個商品。這一現象的本質是逆向選擇：如果消費者在交易前就缺乏信息，那么他的支付意愿往往低于賣家的開價，因此，賣家難以賣出自己的商品。而“刷評”有助于賣家賣出自己的商品，提高平臺的成交量。我們知道，平臺的最大特點是跨邊網絡效應，即廠商從平臺中獲得的收益取決于平臺的消費者數量，而消費者從平臺中獲得的收益取決于平臺的廠商數量。而“刷評”成功地為平臺爭取到了更多的客流量，自然就會吸引更多的廠商，尤其是那些高質量的廠商。此時本來虛假的“刷評”就成為了一個自我實現的預言：高質量的廠商進入，吸引了更多消費者，形成了一個正向循環(huán)。

筆者在調研中又發(fā)現一個新現象：電商賣家在播散虛假評論時越來越注重評論的可信性。比如，賣家會說“盡管這個產品質量不高，但是它性價比高”、“這個產品雖然對幼兒無效，卻非常適合老年人”。這與Kamenica 和Gentzkow[16](2011)的“貝葉斯勸說”直覺上是類似的。盡管貝葉斯勸說中信號結構是可承諾的，然而，我們可以假想消費者會認為越“離譜”(偏離了貝葉斯法則)的評論越不可靠，為此，引入一個懲罰項，那么賣家在“刷好評”時就需要注意評論的可靠性，避免過度夸張的，違背常識的評論。此時盡管賣家的虛假評論受到了一定約束，但賣家可以操縱信號結構，即說一些無關緊要的壞話，在保證評論的可靠性同時誘導消費者形成有利于賣家的后驗信念，從而提高賣家的利潤。

4.消費者數據分析與信息不對稱

前文中提到的信息不對稱往往是廠商擁有信息，消費者缺乏信息的情況。但廠商與消費者也有反向的信息不對稱，即消費者擁有廠商不掌握的信息。而這種信息不對稱一般是廠商通過對用戶數據進行分析而消除的。例如，在銷售商品時，廠商很難了解消費者對于商品的異質性偏好，因而，出現了信息不對稱?？梢哉f，如果掌握了消費者的偏好，廠商就在競爭中成功了一半。例如，雀巢公司推出速溶咖啡之初，在廣告中著重強調速溶咖啡的便捷性，然而銷量慘淡。后來雀巢公司發(fā)現消費者更重視咖啡的口味，因此，轉而在廣告中強調速溶咖啡與傳統(tǒng)咖啡口味的相似性，這才拯救了速溶咖啡這款新產品。隨著搜索引擎等數字技術的應用，廠商可以在電商平臺中收集消費者的定位、搜索、瀏覽等數據，并通過這些數據了解消費者的偏好。例如，Athey等[17](2018)就通過消費者的手機定位信息預測了消費者對于餐廳的異質性偏好。數字技術的使用可以降低廠商和消費者之間關于消費者偏好的信息不對稱，從而，幫助企業(yè)對消費者進行精準營銷和個性化定制，這對于廠商和消費者都是有利的。

廠商還可以通過個人信息對消費者進行價格歧視，如通過消費者歷史購買數據估測消費者的支付意愿，從而對消費者進行基于行為的價格歧視，也就是我們常說的“殺熟”。在過去，即使廠商了解了消費者的偏好，由于技術的限制，也無法隨心所欲地進行價格歧視。例如，超市就很難實現對不同消費者定制不同價格。然而，在數字技術條件下，廠商可以因人定價，可以動態(tài)定價，廠商進行價格歧視的能力越來越強。 “殺熟”在現實中確實存在，例如，Hannak等[18](2014)通過分析300個真實用戶的網絡瀏覽歷史數據，找到了平臺殺熟的實證證據。

盡管“殺熟”在公共輿論中引起了一定重視，但電商的價格歧視不一定采取殺熟的形式。例如，電商平臺可以識別那些支付意愿低的消費者，并只向他們發(fā)放優(yōu)惠券。這仍然是三級價格歧視，只不過更容易為消費者所接受。另外，很多電商平臺采取了讓消費者“搶券”或者“玩游戲領券”的模式來發(fā)放優(yōu)惠劵?？此苾?yōu)惠券是隨機發(fā)放的，但平臺此時實施了二級價格歧視：消費者需要花費時間精力來獲得優(yōu)惠券，而有時間精力參與這些活動的消費者的時間成本較低，這意味著他們大多支付意愿較低或者面臨著預算約束。這樣廠商又甄別出了消費者支付意愿和支付能力的個人信息，從而，實現了二級價格歧視。需要說明的是，即使通過立法禁止了顯性價格歧視，隱性價格歧視(如定向發(fā)放的優(yōu)惠券)也不可避免，因此，需要尋找其他途徑來解決這個問題。李三希等[7](2021)認為，引入市場競爭是解決這個問題的一個重要途徑。在引入市場競爭后，價格歧視不再帶來效率損失，反而有可能增加效率和消費者福利。

在金融業(yè)中，借款人也擁有銀行不掌握的信息，因此，存在著信息不對稱。自Stiglitz[19](1981)對信貸配給的研究開始，信息不對稱一直是金融學和金融產業(yè)界的熱點問題。在借貸活動中借款人跟貸款人之間的信息不對稱有著巨大的經濟效應，造成社會資源的巨額浪費，同時給整個國家?guī)硐到y(tǒng)性的金融風險。而數字技術在金融界的廣泛使用，提供了解決這一信息不對稱的契機。通過對借款人消費行為的詳盡分析，金融中介可以分析借款人的償還能力，有效地消除借貸雙方的信息不對稱?？梢?，一個借貸平臺是否有效率，是否有競爭力，很大程度取決于它能不能更有效地解決借款人與貸款人之間的信息不對稱問題。而近年來的很多互聯(lián)網金融平臺紛紛“爆雷”，其本質是因為這些平臺并沒有更好地解決信息不對稱問題。很多的P2P網貸平臺其實只是傳統(tǒng)銀行換殼，相較于傳統(tǒng)的金融機構，他們不僅沒有在征信方面解決痛點，在風控方面甚至遠遠不如傳統(tǒng)商業(yè)銀行規(guī)范。因此，很多P2P網貸平臺本身是無效率的，它們也無法在競爭中生存。但這不能否認金融科技的發(fā)展方向是正確的，互聯(lián)網金融平臺相較于傳統(tǒng)金融業(yè)是有競爭力的。一些成功的互聯(lián)網金融平臺，如螞蟻金服依托于淘寶和支付寶兩個平臺以評價借款人的償還能力。眾所周知，淘寶是我國最大的電商平臺，支付寶是最重要的移動支付工具之一，借款人很難不在兩個平臺上留下消費信息。而傳統(tǒng)的金融機構很難像淘寶和支付寶一樣深入到借款人的生活中。因此，相較于傳統(tǒng)的銀行，螞蟻金服在風險控制上有著巨大的優(yōu)勢，尤其是對于小額的消費貸款，螞蟻金服這樣的互聯(lián)網金融公司已經占據了上風。

三、信息摩擦與市場運行效率

數字技術大大降低了交易過程中的搜尋成本和信息不對稱。人們已經很難習慣沒有交易撮合主機的交易所、沒有在線招聘廣告和簡歷投送的人才市場、沒有搜索與評論工具的的電商平臺。由此可見，數字技術對于信息摩擦的降低是革命性的，已經改變了市場的整體運行效率，以至于美聯(lián)儲前主席Greenspan認為“數字技術減輕了經濟周期的影響”(1)https://www.federalreserve.gov/boarddocs/hh/1997/february/testimony.htm。如前所述，數字經濟降低了搜尋摩擦，消除了信息不對稱，本節(jié)就從搜尋成本和信息不對稱兩個角度考慮數字經濟對市場運行效率的影響。

(一)搜尋成本影響市場均衡

可以用已有的模型研究搜尋摩擦的降低對市場均衡的影響，這些研究既有簡約形式的實證研究，也有在已有的傳統(tǒng)搜尋匹配模型中討論參數變化，進行比較的靜態(tài)分析。這里回顧幾個比較重要的理論成果。在Diamond的模型中，一旦搜索成本大于零，一價定律不僅會立即失效，市場均衡價格還會從完全競爭價格直接跳躍到完全壟斷價格。這顯然是不切實際的，因而Diamond的結果常常被稱為“Diamond悖論”。而在嘗試解決Diamond悖論的工作中，Stahl[20](1989)的工作和Wolinsky[21](1986)的工作是比較有代表性且與數字技術高度相關的。Stahl認為部分消費者不需要搜尋就知道價格，在此基礎上Stahl發(fā)現均衡價格是混同均衡，即價格將呈現為一個分布，從而，發(fā)現均衡的價格離散。Stahl的工作與數字經濟縮小交易成本的現實高度相關，數字技術使得一些消費者能以很低的搜尋成本獲得價格信息，從而使得市場上的價格分布收斂了。而Wolinsky考慮了一個水平差異化的商品市場，消費者在這個市場上隨機搜尋產品。消費者搜尋到產品后并不知道這個產品給自己的確切效用。換個角度來考慮這個場景，可以理解為消費者在網絡上搜尋產品，但是產品給自己帶來的效用是不確定的，消費者收到產品后才能知道產品給自己帶來的效用。Wolinsky發(fā)現，此時均衡價格介于完全競爭價格和壟斷價格之間，而且均衡價格隨著搜尋成本的上升而連續(xù)上升。

一些研究考察了搜尋摩擦對均衡價格的影響。正如之前大量研究Diamond悖論的文獻指出的，由于消費者“貨比三家”的能力增強，商品受到更強的降價壓力。這是符合經濟直覺的，且得到了很多文獻支持[22]。也有學者認為搜尋成本下降時，均衡價格反而可能上升。背后的經濟學直覺是：如果搜尋成本較高，廠商知道消費者不太容易繼續(xù)搜尋，進而廠商會設定較低的均衡價格以留住消費者；如果搜尋成本較低，廠商意識到即使設定較低的均衡價格消費者仍然會繼續(xù)搜尋，這樣只有提高價格才能最大化自身利潤。然而，學者在對于同類物品線上和線下銷售價格的比較中，發(fā)現雖然隨著搜尋摩擦下降，均衡價格下降，但是類似于Stahl預言的價格收斂化并不一定出現。一些實證研究發(fā)現價格離散化與搜尋成本關系不大[23-24]，但也有學者指出價格收斂化確實存在[25]。對于這一反?，F象，有學者認為造成價格差異化的主要原因仍然是質量差異，而非搜尋摩擦[26]。誠然搜尋摩擦對價格差異化有所貢獻，但是為了迎合消費者的異質性，在市場上的商品往往有不同的質量與價格。

還有一些研究考察了搜尋摩擦對產品差異化的影響。當搜尋成本降低時，由于稀有的小眾商品容易被發(fā)現，廠商有動機生產稀有小眾商品，使得產品的豐富度增加。這一結論非常符合直覺，也有很多實證研究支持[27]。但反過來，搜尋摩擦降低也導致了所謂的“明星效應”[28]。假如消費者是同質的，商品是垂直差異的(即質量有高有低)且生產邊際成本為0，那么所有消費者自然都會選擇同樣的商品(即質量最優(yōu)的產品)，這就是明星效應。顯然明星效應類似于“一價定律”，只能在無搜尋成本的情況下成立：如果有搜尋成本，消費者就不一定能搜索到最優(yōu)產品，只能選擇搜索到的不太優(yōu)秀的產品。從這個角度來看,搜尋摩擦的降低反而使得產品之間的縱向差異減小了，這一結論也獲得了實證研究的證實[29]。

(二)信息不對稱與市場運行效率

信息不對稱可以分為逆向選擇與道德風險。如果不采取任何措施，逆向選擇會導致市場上的交易減少，而道德風險導致代理人的努力程度減少。在數字經濟中，信息不對稱一般存在于交易發(fā)生之前，因此，逆向選擇是數字經濟中信息不對稱的主要形式。例如，在網絡購物中，消費者收貨后就能知道質量，可見交易發(fā)生后并沒有信息不對稱。逆向選擇重則使得交易雙方無法達成交易，輕則導致“劣勝優(yōu)汰”的效果，從而降低了市場的運行效率。

有兩種傳統(tǒng)手段來解決逆向選擇。第一種是由隱藏信息一方發(fā)送信號，例如，勞動者選擇不同的受教育程度，讓雇主知道自己的工作能力。另一種手段是缺乏信息一方設計合約以甄別不同類型的有信息一方[30-32]來減輕信息不對稱的不利影響。例如，二級價格歧視中，廠商提供不同價格的不同質量服務，而不同類型的消費者在效用最大化時會選擇不同的服務，從而分辨出了不同類型的消費者，起到了價格歧視的作用。那么數字技術主要采用了哪一種手段來消除逆向選擇呢？一般而言，消費者和個體商家只能采用發(fā)送信號的方式，而大型企業(yè)和平臺可以采用信息甄別的方式。這是因為甄別需要設計一系列合約供不同類型的交易對手選擇，設計者處于被動等待的地位，顯然消費者和個體商家不能等著對方上門接受甄別，更沒有精力進行這種設計。

而就經濟效率而言，信號發(fā)送和信息甄別都只能減輕，而不能完全抵消信息不對稱帶來的不利影響。信號發(fā)送盡管能披露私人信息，但信號發(fā)送的有效前提是信號發(fā)送有成本。而發(fā)送信號的成本仍然需要考慮到市場運行效率中。信息甄別有效時，需要滿足激勵相容約束，因此，還是要支付一筆信息租金，這也要考慮到市場運行效率中。最簡單的例子是二級價格歧視的社會總福利小于一級價格歧視。因此，數字經濟對于市場運行效率的影響既不是改變了信號發(fā)送的成本，也不是降低了信息租金，而是讓一些無法發(fā)送信號或實施信息甄別的“檸檬市場”可以發(fā)送信號或實施信息甄別。

當然，在各類企事業(yè)單位和政府組織中，信息不對稱主要以道德風險的形式存在，即各式各樣的委托代理問題。對于道德風險，則可以通過設計激勵機制來促使隱藏行動的一方盡可能從事設計者希望的行動。數字技術對道德風險也有作用，但不是通過設計一個復雜的合約來起到激勵作用，而是幫助委托人監(jiān)視代理人，讓委托人直接了解代理人的努力水平。而區(qū)塊鏈等信息技術大大提高了數據庫的防篡改能力，從根源上解決了鏈上信息不對稱問題。當然，如何保證信息從鏈下到鏈上時的真實性，即所謂最后一公里的問題，仍然是區(qū)塊鏈技術中的難點。

四、信息摩擦與數字經濟監(jiān)管

上文中圖1給出了一個用信息摩擦視角研究數字經濟的框架，即數字技術如何影響信息摩擦，進而如何影響市場效率。顯然，該框架可以應用于數字經濟監(jiān)管。從信息經濟學的角度而言，數字經濟監(jiān)管的核心是規(guī)制經濟行為數據化以及數據信息化，具體而言就是規(guī)制數據的收集、數據的控制以及數據的運用。而數據的收集帶來了信息保護問題；數據的控制帶來了信息壟斷問題；數據的運用帶來了信息使用問題。

在談具體的監(jiān)管問題之前，有幾點總體性的原則：第一，經濟活動數據化是數字技術增加經濟效率的前提。從這個角度而言，個人的信息權利不太適合被認為是一種神圣不可讓渡的權利，從而杜絕對個人信息的收集，否則發(fā)展數字經濟無從談起。相反，將個人對自己信息的權利視為一種可以讓渡并獲得相應收益的權利，是一種更好的角度。第二，監(jiān)管要統(tǒng)籌經濟活動數據化與數據信息化之間的矛盾。從數據信息化的角度而言，由于數據具有非競爭性，因此，多個經濟主體都可以從中提取有價值的信息，故數據共享能夠最大化數據的利用價值。但是，如果強制性地要求企業(yè)共享數據，則會降低其將經濟活動數據化的激勵。任何監(jiān)管政策都要充分考慮到這一關鍵性權衡。第三，從信息摩擦的視角，監(jiān)管尤其關注整個流程中的數據失真與造假問題。本文談到數字技術降低信息摩擦的一個重要前提，是數據的真實可靠性。在數據收集、流通、使用的任何一個環(huán)節(jié)，如果出現數據失真問題，數據技術解決信息摩擦問題也就無從談起。

(一)信息保護問題

在圖1中，信息保護問題體現為監(jiān)管者對于數據收集的監(jiān)管。在數字技術高度發(fā)達的當今社會，大量的個人數據被廠商和政府所收集，這就為個人隱私安全的保護帶來了壓力，個人數據安全問題也引起了社會的廣泛擔憂。盡管一些商界精英認為中國人愿用隱私換便利，但隨著社會的發(fā)展，公共輿論對于隱私問題的關注度越來越高，對于隱私侵犯的容忍度越來越低。2020年6月，中國質量協(xié)會發(fā)布的《中國數字經濟服務質量滿意度DES-CSI測評研究報告》(2)中國質量協(xié)會：數字經濟服務隱私保護是消費痛點( 2020-06-02 )，搜狐網https://www.sohu.com/a/399114832_196789顯示，61.3%的消費者認為數字經濟服務的交易是安全的，但認為目前數字經濟服務相關法律法規(guī)的健全程度及個人隱私安全保護方面還有很大的提升空間；另外，90和00后的年輕人對個人隱私安全性更為關注，自我保護意識更強?？梢哉f，公眾對于數字經濟的態(tài)度，很大程度上取決于隱私保護問題，而且這一趨勢將越來越明顯。

為了保護個人隱私信息，世界各國紛紛出臺隱私規(guī)制法律。在歐盟，《通用數據保護條例》于2016年正式通過，美國的《加州消費者隱私法案》也于2020年1月正式生效。不幸的是，針對隱私的法律規(guī)制并沒有起到預期的隱私保護效果。就以至關重要的“知情同意權”為例，大部分用戶在安裝手機應用和計算機軟件時往往不會閱讀隱私條款。甚至就連美國大法官都都不閱讀隱私條款[33]。企業(yè)甚至可以通過對隱私協(xié)議進行修飾，來誘使用戶接受侵犯隱私的條款[34]。如何在數字經濟的背景下保護個人隱私，可能需要更多的研究。

(二)信息使用問題

在圖1中，信息壟斷問題體現為監(jiān)管者對數據控制權的監(jiān)管。在信息爆炸的當代社會，消費者沒有處理所有信息的能力，因此，消費者需要通過各種信息中介來獲取被精煉過的信息，而信息中介往往具有壟斷勢力。例如，消費者需要搜索關于某個事物的信息，首先需要經過搜索引擎，而搜索引擎如果處于被壟斷的狀態(tài)，那么消費者所能看到的信息都是壟斷者所推薦的信息，此時壟斷者就很難保證自己推薦的信息是客觀的。而且，信息壟斷者會利用自己的信息壟斷勢力進行不當獲利。例如，大多電商平臺創(chuàng)辦的初心是方便中小企業(yè)和廣大消費者，幫助他們相互接觸。然而，近些年來，很多中小企業(yè)意識到盡管自己的客流量增長了，但是自己的利潤空間卻越來越小。其中，一個關鍵因素是電商平臺壟斷了企業(yè)的客流渠道。如果一個企業(yè)需要更多的客流量，就需要電商平臺的導流，因此需要向電商平臺支付巨額的廣告費，對中小電商的經營造成了嚴峻挑戰(zhàn)。由此可見，一個信息的壟斷者能有效地榨取平臺上用戶的剩余，實施不當獲利，這值得經濟學家的進一步思考。

(三)信息濫用問題

在圖1中，信息使用問題體現為監(jiān)管者對算法技術和信息提取的監(jiān)管。從信息摩擦的角度來看，數字技術雖然有助于消除信息不對稱，但隱私信息如果泄露，則會對用戶造成負外部性。而數字經濟又往往需要使用個人數據才能為消費者提供服務，尤其是個性化推薦等服務需要消費者數據來消除信息摩擦，為此，有一種觀點認為對于數據的過度保護可能會破壞數字經濟的發(fā)展。但與這些認為隱私規(guī)制會毀滅數字經濟的反對聲音不同，有學者指出隱私規(guī)制雖然深刻地影響了信息產業(yè)，但是并沒有真的破壞數字經濟的發(fā)展[35]。由是觀之，如何平衡個人數據的隱私保護與合理使用，將是發(fā)展數字經濟不可避免的重大任務。

在信息壟斷基礎上，廠商可以進一步地采用算法合謀、算法排他性協(xié)議等濫用市場支配地位的行為，這就與信息使用問題產生了交叉。而由于這些行為依托于算法實現，傳統(tǒng)的監(jiān)管手段往往失效。算法合謀指的是通過一套獨立的算法來實施的合謀。這看似是不可能的，但是如果企業(yè)通過算法來決定自身行為，而企業(yè)與企業(yè)間的利用算法相互作用，此時就能達成不需要企業(yè)之間相互交流的合謀。由于企業(yè)的決策是算法決定的，因此企業(yè)可以聲稱自己沒有進行合謀行為的意圖，從而逃避監(jiān)管。算法合謀的存在性仍有爭議，但算法排他協(xié)議是現實中存在的。傳統(tǒng)的排他性協(xié)議是禁止平臺用戶同時使用其他平臺，例如，阿里巴巴集團被國家市場監(jiān)管總局處罰了182億元的“二選一”壟斷行為(3)阿里巴巴被罰182.28億！市場監(jiān)管總局對阿里巴巴“二選一”壟斷行為作出行政處罰(2021-04-10)，澎湃在線https://m.thepaper.cn/baijiahao_12143418，而算法排他性協(xié)議可以隱蔽地實現這一點。比如，一個平臺可以監(jiān)控平臺商戶是否同時在競爭對手那里進行經營，如果商戶同時也在對手平臺上經營，那么平臺就會在算法中減少給商戶的引流量(例如外賣平臺減少配送騎手或是電商平臺將商戶的排序降低)，使得商戶經營困難。而企業(yè)可以聲稱商戶客流減少完全是由算法決定的，而非平臺故意為之。通過算法的包裝，企業(yè)可以在不簽訂書面協(xié)議的前提下實施排他性協(xié)議，從而逃避反壟斷監(jiān)管。算法合謀和算法排他性協(xié)議建立在信息壟斷基礎上，考慮到二者都是難以監(jiān)管的，未來的反壟斷執(zhí)法可能要更多地關注信息壟斷問題。

五、思考與展望

數字技術對于信息摩擦的影響是復雜的。盡管在一些場景下，數字技術的不當利用會擴大信息不對稱，但總體而言，數字技術是可以通過降低搜尋摩擦和消除信息不對稱來降低信息摩擦的。與此同時也應看到，數字技術也帶來了隱私泄露和信息壟斷問題，對個人、企業(yè)和政府來說，適應數字技術的飛速發(fā)展是一項巨大的挑戰(zhàn)。如何駕馭數字技術，對數字經濟進行有效的治理，使其造福于社會，是值得學者深入思考研究的問題。

數字技術滲透于經濟學研究，也將在中國的發(fā)展問題中扮演重要角色。正如前文所分析的，數字技術雖然沒有改變信息經濟學的基本框架，但是卻對信息本身有著巨大的影響，從而，給我國的發(fā)展改革創(chuàng)造了新契機與新問題。過去，我們經常從激勵機制等角度強調制度性改革，但數字技術則提供了一個改革的新思路：技術性改革。以扶貧為例，很多貧困地區(qū)有獨特的產業(yè)和產品，如果在銷售這些產品時能夠消除信息的摩擦，迅速找到市場上的需求方，就能打開銷路，降本提效，而此時數字技術的應用就充分發(fā)揮了消除供給與需求之間信息匹配摩擦的作用。又比如近期政府經常強調“改善營商環(huán)境”，營商環(huán)境很大程度取決于政府的工作效率。政務的數字化一方面能把政府工作從復雜的批文報表中解脫出來，同時，還能實現前所未有的公開化與透明化，有效降低道德風險與合謀帶來的監(jiān)管問題；政務數字化更能使得各個職能部門高效協(xié)作，降低合作成本。再如，近一段時間房產稅引起了群眾熱議，而房產稅的征收必須以多個部門的數據庫為基礎。如果沒有政務數字化作為基礎，房產稅的征收將會難之又難?；诖?，經濟學家也可以在公共治理中利用數字技術作為工具，減輕各種治理問題中的信息摩擦，實現治理的精細化和現代化。