【平台经济】从平台经济到平台经济学、数据产权应划归平台企业还是消费者?
2016—2017年，互联网平台企业成为全球经济中最强大、最具创新精神的关键部分。在互联网平台上，呈现出数字化信息的快速流动与大规模社会化协作，融合互联网经济与实体经济，平台本身成为经济与社会的新主角。互联网平台呈现出三个重要特征：一是平台成长到与市场、企业同等重要的位置。二是整个社会中的主导公司形态从产品型公司转向平台型公司。三是技术驱动的互联网平台成为经济、社会与生活中新的资源配置与组织方式。互联网平台连接人们的线上线下生活，由平台企业演化出平台生态或平台经济已是大势所趋。
互联网平台的发展大致可分为三个阶段：从电商平台到行业平台再到平台经济。在平台经济发展的早期，直接面向终端消费者的电商平台率先崛起。随着互联网与产业融合加深，平台的产业领域不再局限于零售业电商平台，而是趋于多元化发展。例如，出现了众包、共享等诸多基于互联网平台的新产业领域。随着平台进入产业领域越来越丰富，其对产业和产业组织变革的影响力越来越大，平台逐步由一种商业现象发展为一种经济形态。
中国发展平台经济具有非常现实的意义。中国经济增长正处在新旧动能转换时期，又步入了创新资源全球化阶段。“互联网+”改变了传统的产业链组织方式，正在以平台为核心重组产业生态。例如，双创活动产生了创客和大量制造资源的连接平台，高端创新创业资源的连接，成为区域实现跨越式发展的关键。平台经济的崛起为中国制造业弯道超车带来了重要机遇。
由上可知，平台经济已经成为一种新的经济现象和政策工具，经济学理论能否给予这些现象自洽的解释，并在政策制定中给予恰当的指引，值得探讨。
对于平台经济，本文给出的定义就是指依托实体交易场所或虚拟交易空间，吸引产业链上下游相关因素加入，并以促成双方或多方之间进行交易或信息交换为目的的商业模式。从这一定义中不难发现，平台经济是一种商业模式的革新，而非产品本身的创新。支撑互联网的技术因素有九个要素，分别为：“技术驱动”：云计算(Cloud)、移动终端(Mobile)、技术表达(APP)；关键环节：数字化(Digitalization)、连接(Connection)、精准匹配(Match)；“人的需求”：社交化(Social)、赋能(Enabler)、生态(Ecosystem)，也可称作互联网平台特性的九宫格。
平台经济最主要的特征就是依赖于用户参与。谷歌将用户的搜索行为转换为具有丰富价值的广告，脸书运用在线社交搜集并出售用户的精准画像，而优步则看准用户的交通需求充分调度私人汽车。平台能调动用户参与生产，也会对用户产生巨大影响。乐观派们强调，以优步为代表的平台能够释放未被充分使用的个人资产的商业价值，而类似于Youtube的平台则将让每一位用户都能成为具有灵活工作时间并从平台得到收益的创业者。对劳动者和工作任务提供匹配服务的平台可能使劳动力市场更有效率，同时会出现一个工作岗位和价值创造都极度分散化的社会。
平台经济的第二个特征是信息精确匹配。某种类型的交易，如果有很多潜在买家和卖家，如何撮合两个群体达成交易将至关重要，而平台效率也集中体现为撮合效率。平台经济之所以有价值，是因为其连接一切的特性及其虚拟空间打破时间限制与物理空间距离，使得企业超越区域小市场，面向全国或全球大市场，从针对存量的“头部”发展到拓展增量的“长尾”，从人工操作处理为主发展到工具的技术替代。平台是连接上下游、供需端或买卖方的第三方或第四方服务，也是从撮合交易、资源配置、开源创新等过程中，通过降低交易费用、分享价值增值收益的经营实体。
平台经济的第三个特征体现为双边市场、交叉网络外部性。网络外部性有很多类型，但其中一种特别值得关注，即“双边网络外部性”。“双边网络外部性”意味着，已加入该平台的买家越多，则卖家加入该平台的潜在收益也越高;同样，已加入该平台的卖家越多，则买家加入该平台的潜在收益也越高。由此，买家和卖家是否加入该平台，乃是一种“鸡生蛋，蛋生鸡”的正反馈过程。而对平台企业而言，如何达到正反馈，流量是基础，如何持续获取流量是打造平台生态圈的关键。
平台经济的第四个特征就是跨界。随着资源共享范围越来越广、程度越来越深，产业内部的边界越来越模糊，产业通过平台实现的跨界融合现象也愈加显著。新经济格局下，产业的界限越来越模糊，打破原有产业边界，产业之间跨界现象显著。平台型企业通过连接多边群体，整合多方资源，设立规则与机制，满足多边群体的需求，充当连接、整合的角色。传统企业也可利用连接、整合的思维去创造更大的价值。企业通过减少不必要的中间环节，创造更多的价值连接，提升效率，带来增值。企业还可以通过协同上下游伙伴，甚至同业竞争者，一起设计新格局、新规则，为供应方及需求方带来更大增值。此外，企业可通过跨界整合，创造全新的价值。
总之，平台追求的是在环形的、不断循环的、受反馈驱动的过程中，最大化生态系统的总体价值。对平台企业而言，难以复制的资源是社区及其成员拥有和贡献的资源，生产者和消费者的数据是平台企业的首要资产。平台经济的魅力在于凝聚资源，将传统经济链条式的上中下游组织重构成围绕平台的环形链条。平台将原本冗长的产业链弯曲成了环形，企业端用户通过平台直接触及消费者，节省的各个环节都提高了产业效率。
传统工业经济以行业分工为主要特征，行业之间边界清晰，泾渭分明。传统企业处在单向、线性价值链的一环，只需面向客户交付产品或服务，充当生产者和交付者的角色。传统企业考虑的核心是如何低成本、高质量、高效率地交付产品，从而实现利润最大化。
传统企业寻求最大化产品或服务的用户生命周期价值，聚焦整个线性过程的末端。生产过程主要依托线下物理空间，开始围绕一个区域小市场，从贸易销售介入生产制造再进入研发创新形成“产供销人财物”一体化。一旦一个区域小市场成熟了，通过扩大再生产进行滚动式的横向拓展，这中间需要大量的劳动力，而整个过程叫做滚动发展和线性增长。这个过程就是经济学意义上的规模经济，主要是供给侧的规模经济。
平台经济的出现改变了这个过程。从封闭的以产定销发展到反向资源配置的敏捷供应，最终实现无边界、无距离、自成长的爆发成长。需求方越来越个性化，而生产方越来越小批量，所以供给侧和需求侧都有反规模效应。供给侧需要弹性生产，需求侧需要用户画像。规模效益主要体现为平台上的大规模信息匹配带来了巨量交易。以平台经济为核心的经济体与工业时代的经济体大不一样，从厂商的规模经济转移到平台的规模匹配。
在实际操作中，可以明显地看出产品的定价权在转移，大多数厂商只能被动适应平台的要求：降价促销和参与各种购物节。平台上的大规模信息匹配，还衍生出两个“副产品”。一个是物流仓储，另一个是支付，原因就是这两项业务很容易标准化。物流公司的规模越大效益越好，支付公司也是如此。从过去生产方的规模经济、需求方的规模经济，演变成平台方控制的支付规模经济和物流仓储规模经济。规模经济的方式变了，经济活动的重心也跟着发生变化，其中原因就是平台侧的规模经济(包括支付和物流)取代了原来的生产方的规模经济。
传统经济还有两个特征：高摩擦和高耗散。以服装业为例，如果一个品牌服装的成本是100元，商场的定价大约是12倍，市场的平均倍数为8.9倍。近两年，在互联网的冲击下，大约降到到8倍以下，但终端依然是高定价。在服装行业的供应链中，各环节之间都有交易成本，还有物理空间成本，这就是高摩擦。所谓高耗散，就是指资源最终的有效利用率。
例如，从中东进口石油最后真正由消费者享受的价值(用作动力的石油)可能不足17%，80%左右的资源全部耗散掉了。因而过去的经济体是高摩擦、高耗散的经济体。这种高摩擦、高耗散经济体的一大特点，就是中间环节多。工业时代把这些环节进行分工及专业化操作，极致就是流水线生产。工业时代流水线生产方式的出现，使每一个生产岗位都有了标准化和通用性，可以吸纳大量的劳动力，再加上专业分工的门槛“保护”，就业岗位数量相对稳定，持续期限较长。只要提高一个最普通体力劳动者的工作效率，就能提高生产效率，大规模地产生财富，普通的体力劳动者和厂商的利益是一致的。
平台经济就是要减少这种摩擦和耗散，而减少摩擦和耗散恰好也是平台最重要的收入来源。减少生产和交易过程中的摩擦和耗散，需要各种技术手段的支撑，数据、知识用于决策，关键在于平台上的算法。从这种意义上来看，如何分享节约下来的蛋糕，算法发明人和厂商的利益是一致的。从流水线到算法，财富的密码明显发生了变化，这个变化的背后，意味着资本方的利益正在从与普通大众结盟转向与小众知识精英结盟转变。
与工业时代相比，互联网时代，数据、算法成为生产要素、财富生成机制的变革，财富的创造机制也会随之发生改变。平台经济是否能发展为平台经济学?笔者认为可以鲜明地提出平台经济学，总结这个时代新生力量，对旧的理论进行迭代，有三个重要的研究方向:
(一)新计划经济
平台经济是代码和商业的特殊结合，互联网成为数字经济的基础设施、流通中的数字中介，平台必须“标准化”参与者专门从事的各种活动，包括思想、知识、劳动力和其他闲置资产的使用权。这显然涉及法律和合同所产生的规制，但也是通过分类纳入和排除、分化的代码来实现。例如，在共享经济中，优步要求对司机进行背景调查，以便与使用该服务的乘客之间建立相互信任。这些标准化的包含、排除和区分对于稳定参与者的期望尤其重要，也是平台进行计划和组织的基础。
平台可以调动参与建设新数字经济流通的基础设施。数字经济循环是通过平台对元数据进行编码、部署算法处理数据点之间的关系、使用脚本交互协议、配置可视特征和默认值的接口，实现数据、软件和硬件之间的无形链接。然而，平台不是简单的传播，而是积极引导、制作和编程流通。这种作用似乎看到了“计划经济”的影子，马云甚至认为平台可以产生“新计划经济”。
线下的物理市场是各种各样的、分散的，交易效率并不高。建立在互联网上，特别是移动互联网上的平台有众多交易，成为最有效的市场，所以平台经济是最名副其实的市场经济。但是，平台积累了大数据资源，通过对此分析，可以预测下一阶段某个物品交易的价格走势，这又是计划经济的典型特征。由此形成“悖论”，值得理论界关注并进行深入研究。对于一个平台来说，其价格体系是由平台推荐的，或完全由交易双方博弈，不仅仅是一个理论问题，完全是一个实实在在的挑战。
(二)算法经济学
谷歌、今日头条、腾讯社交网络、摩拜单车和阿里巴巴等是网络时代有代表性的平台企业，其共同点是都运用了大规模匹配的算法，这一杀手锏堪比工业时代的流水线。工业时代称为大规模制造，数字经济时代称为大规模匹配，谁能匹配得最优，谁就获得了财富创造的手段。谷歌和今日头条实现了人与信息的匹配，腾讯社交网络实现了人与人的匹配，摩拜单车实现了人与设备的匹配，阿里巴巴实现了人与商品的匹配。匹配算法决定了交易的效率，排位的先与后所产生的经济效益有重大差别。这种平台的匹配算法带来不同经济效益的现象，笔者将其命名为算法经济学。
在平台的匹配算法中，有一种被称为“竞价排名”，通俗地说，谁给的钱多就把谁排在前面。竞价排名算法给平台带来最大的收入，但是，也会有产生“魏泽西”事件的风险。因此，算法经济学就是要测量平台算法的正负外部性。从监管的角度看，这才是要抓的重点。需要监管平台算法对整个社会来说，其效应是正是负。平台匹配算法的效率越高，经济运行越有利，减少耗散、摩擦越多，平台创造的财富越多，但其外部性不能为负。
(三)冗余经济学
过去的经济学是一个“浪费型”经济学。一个商品，经过物流转十圈，所谓“豆腐卖成肉价钱”，只要参与的每个人都能分到钱，就能计入GDP的总量，但中间环节未必都是有效率的。而平台经济减少摩擦、减少耗散，就意味着这个经济体系更有效率。
生产者和消费者通过平台直接对接，在现实生活中，一级批发、二级批发，甚至实体店都没有了。中间环节的消失意味着就业岗位的消失，平台经济也是减少就业的经济学。未来十年左右，人工智能技术将广泛应用。人工智能可能是人类历史上第一个遇到的减少就业的技术。平台经济加上人工智能，将使一个国家的失业问题雪上加霜，必须未雨绸缪。
对此，笔者设想解决的办法是:在平台各个环节，采用只降低耗散，不降低摩擦的方案，在平台运营中，保持一定水平的“冗余度”。也就是说，只提升资源的利用率，在工作效率和就业岗位寻求一个平衡，可以称之为“冗余经济学”。多边市场中，协调网络效应尤其重要，可以多增加平台的判断和评估系统。数字经济本身就是声誉经济，构建稳定的声誉经济成为数字经济循环重要的基础设施。在实际操作中，可以通过用户对各种“产品”进行评价，包括:思想、知识、劳动、流通中闲置资产的使用权等，对这些“产品”的评价，人工智能往往无能为力，推动多数人参与平台经济的体验与评价，将是一个增加就业岗位最好的途径。
数据产权应划归平台企业还是消费者?
近年来,随着信息技术革命的进行,数据在经济活动中的重要性大大提升,开始成为必不可少的生产要素。随着数据的价值日渐体现,关于数据的纠纷也日渐增多。在这种背景下,界定数据产权、将因产权不清造成的外部性内部化也就变得更有利可图,更有现实意义了。而这一观点来自德姆塞茨的理论,即当把因产权不清所造成的外部性内部化的收益高于其成本时,产权将会产生。
尽管目前在法律上,已经对数据产权问题有了一些规定,但总体上来说,模糊地带还比较多。作为一个新兴事物,现有法规对于数据产权的规范也未必合理、有效率,改进的空间仍然很大。在这样的背景下,对数据产权问题进行进一步思考是很有必要的。
本文从经济学角度对数据产权的安排进行了一些思考。数据产权的安排应当以效率为出发点,以社会福利最大化为目标。在探讨数据产权的安排时,应当采用成本—收益分析,并可以用科斯定理来进行辅助分析。除了产权安排外,还应对产权保护形式进行探索,在此过程中应当重视卡拉布雷西所提出的三个原则:财产规则、责任规则和不可转让性。
产权指的是一种通过社会强制而实现的对某种经济物品的多种用途进行选择的权利。与所有权(Ownership)不同,产权并不是绝对的、普遍的,而是一种相对的权利,是不同的所有权主体在交易中形成的权利关系。在构成上,产权这个概念事实上包含了“一组权利”(A Bundle of Rights),包括使用权、排他权和处置权等,这些权利可能属于同一个主体,也可能分属于不同的主体。产权的不同安排会产生不同的激励效果,进而会对资源的配置效率产生影响。从经济学角度看,一种合理的产权安排应该产生最优的激励效果,进而让资源得到最有效率的配置和使用。
在数字经济时代,数据作为一种重要的资源和生产要素,其使用权、排他权和处置权等各种权利在个人、企业和政府等主体之间的不同配置将会对其使用效率产生很大的影响。一种合理的数据产权安排应当让数据的生产、使用和保护最有效率,从而实现社会福利的最大化。
从整体上对数据产权的安排进行考虑是困难的。在考虑一些具体问题时,可以借助成本—收益分析来帮助判断。以目前社会关注度较高的平台企业与消费者之间的数据产权安排为例。究竟是应该把数据产权(主要是使用权和收益权)界定给平台企业,还是消费者呢?为了回答这个问题,就需要比较把产权划给平台企业,以及把产权划给消费者这两种产权分配方案之间的成本收益状况。
将产权划分给平台企业,会产生两个重要的收益——“范围经济”(Economy of Scope)和“规模经济”(Economy of Scope)。当消费者使用平台时,就会产生数据。但一般来说,每个个人拥有的个人数据不仅在数量上很少,而且在维度上也不多,因而对其本人的作用并不会很大。但如果这些数据由平台企业拥有,那情况就完全不同了。相比之下,平台企业拥有的数据不仅量更大、来源更广,而且维度也会更为多样。有了这些数据,平台企业就可以借助统计方法来分析消费者的消费模式,并根据消费者的具体行为做出预测推断。这些预测和推断能产生巨大的商业价值。
而在成本方面,最需要关注的是两个方面。一是侵权的风险。当平台企业获得了过多的个人信息,那么就有侵犯个人隐私权的可能。二是对数据垄断的忧虑。目前,很多平台企业正在不断挖掘、掌握和垄断各种消费者数据。当平台企业掌握了足够的数据后,就可以将这些优势转化为巨大的竞争优势,并获取消费者剩余。过去,对所有消费者都收取不同价格的“第一类价格歧视”只存在于教科书上,而在数据技术的辅助之下,“第一类价格歧视”正在成为现实。如果认为消费者的权益是更为重要的,那么这种数据垄断可能造成的危害就构成了一种社会成本。
相比之下,如果把数据的产权划分给消费者,那么以上成本和收益将都不存在。因此,要比较把数据产权划分给平台企业还是划分给消费者,本质上就是要在这些成本和收益之间进行权衡。在具体应用成本—收益分析的时候,需要精密的定量测算。在这里,本文对成本和收益进行一些概念性的分析。
第一,由平台企业拥有数据产权所产生的收益。如前所述,当来自不同人、不同渠道的数据组成了大数据后,其作用将发生质的改变,成为帮助企业进行决策分析的重要工具。因而从直观上看,数据的“规模经济”和“范围经济”是比较大的。
第二,由平台企业拥有数据产权所产生的风险,在很多时候并没有想象中的那么大。第一个风险是侵权的风险。如果平台企业拥有了关于个人的大量数据,就很容易对人们的隐私进行窥探。这种风险的存在当然不可否认,但有一点值得说明的是:隐私权这个概念本身就是一个历史的概念,其形成和发展受划定隐私权的成本和收益状况影响。
在古时候,人与人之间的关系很密切,距离感很小,并不存在隐私权。这是因为,当时个人应对自然和社会各种风险的力量相对较小,需要相互抱团。在这种情况下,大家放弃隐私权来换取更大的合作,从经济上看是更为合意的。
而随着生产力的进步,个人应对各类风险的能力上升,人与人之间的合作变得相对不那么重要,隐私对个人带来的收益超过了成本,隐私权这个概念才被提出来。从这个角度看,如果在某一阶段,放弃一些隐私权换来的收益又能大过由此带来的损失,那么个人让渡一些隐私权将会是合意的。
事实上,在大数据时代,人们通过放弃一些隐私,就能换来更多、更便利、更为个性化的服务,这些都会产生很大的社会福利。如果考虑到这一点,那么因平台企业带来的侵权风险所造成的净成本也并没有这么大。
第二个风险是数据垄断的风险。虽然“数据垄断”经常被提及,但其实这一概念并不十分明确。在一些语境下,“数据垄断”指的是平台企业对于数据资源的垄断;在另一些语境下,“数据垄断”指的是平台企业依靠掌握的数据,增加了其在产品市场上的垄断力,从而可以更好地实施垄断行为。
不可否认,这两方面问题都是可能存在的,但对“数据垄断”的过分担忧恐怕也是没有必要的。一是平台企业对数据资源的垄断问题。平台企业到底能不能垄断数据资源,这其实是有争议的。与所有其他商品一样,一个企业能否垄断数据资源,主要取决于这些数据的可替代性。如果这些数据是难以被替代的,那么就可能被垄断;而如果这些数据不容易被替代,那么就难以被垄断。
研究表明,在现实中,数据的可替代程度其实是比较强的。在大数据环境下,很多数据可以通过其他维度的数据推断出来。例如,可以通过观察一个人每天的行动轨迹来判断他的住处。从这个意义上讲,即使有某个企业独家拥有了关于住处的信息,也无法形成垄断。
二是通过对平台依赖数据来强化其垄断行为。这种可能是存在的,但这种行为其实与一般的垄断行为并没有多大区别。拥有数据其实只是强化了企业推行垄断行为的能力,并没有改变问题的本质。对于这些问题,应该用传统的反垄断方法加以应对,而不应该因这些问题而影响了对数据产权问题的思考。
综合以上分析,可以得到结论:从成本—收益分析的角度看,将数据产权划分给平台企业而非消费者,应该是更有效率的。
在经济学中,科斯定理是用来分析产权问题的重要工具。从思想上看,这一定理来自于科斯的经典论文,但科斯本人并没有对其进行过正式的阐述。根据后人的不同解释,科斯定理有两个版本——科斯定理I和科斯定理II。科斯定理I指出:当交易成本为零时,初始产权的分配是不重要的。通过讨价还价,资源的配置最终会达到最有效率的状况。科斯定理II则指出,如果交易成本不为零,那么初始产权的配置将会影响资源的最终配置效率。科斯定理II为现实中产权的配置状况和资源配置效率之间的关系提供了理论基础,而科斯定理I则提供了一个进行思想实验的理论框架。真实世界的交易成本当然不可能为零,因而最终起作用的是科斯定理II。但要知道怎样的资源配置状况更为有效,则可以借助科斯定理I,假想一个无交易成本的情形,推演在这种情况下资源最终会如何配置。
具体到数据产权问题,情况也是类似的。仍然以平台企业与消费者之间的数据产权划分问题为例,假设在交易成本为零的情况下,通过人们的讨价还价,数据产权最终会被如何配置。事实上,微软的首席经济学家Athey就做过一个类似的实验。通过这个实验发现,尽管实验的被试宣称自己对本人的隐私很重视,但实际上他们却都愿意以很小的代价出售自己的大量信息和数据。有理由认为,在实验室中,交易成本是近似为零的,因此,这种情况下最终的数据产权分配结果也就反映了最有效率的配置状况。根据这个实验,可以得出结论:从经济角度看,由平台企业,而非消费者拥有数据的产权将会是更有效率的。
产权到底划分给谁,这很重要,但同时产权究竟应该通过什么方式来进行保护,也很重要。法律经济学大师卡拉布雷西曾经提出过产权保护的三个原则:财产规则(Property Rule)、责任规则(Liability Rule)和不可转让性(Inalienability)。所谓财产规则,指的是除非产权持有人自愿转让,否则不得强制转让产权,并且转让的价格由交易双方协商决定。所谓责任规则,指的是非产权持有者可以不经过产权持有者的同意,先使用物品,然后支付一个由第三方认可的公平价格。而所谓不可转让性,指的是即使拥有产权,也不能对物品随意转让。
卡拉布雷西认为,如果市场上的交易成本很低,那么财产规则是更有效率的,通过自愿谈判,交易的各方都会更加满意。而如果市场上的交易成本很高,那么财产规则就可能没有效率,而责任规则相比之下则更好。当然,无论是财产规则还是责任规则,都是针对在交易中不产生很大外部性的物品而言。如果交易会产生很大的外部性,那么即使对于产权所有者也没有权利进行交易,此时产权应该满足不可转让性。举例来说,一个人的身体是自己的,但卖淫是不合法的,这就是不可转让性提出的要求。
卡拉布雷西的这三个原则尤其在知识产权领域中有很多应用。与之类似的,也可以用这些原则来对数据产权问题的保护进行思考。假设已经按照效率的标准把数据的产权划分给了平台企业,那么如前所述,侵权的风险和对垄断的担忧就是这种界定方法所带来的成本。但其实这些问题完全可以用产权保护原则进行克服。
从经济学角度看,人们对于隐私权的忧虑源于一些隐私数据的交易所产生的外部性。根据卡拉布雷西的理论,在这种情况下,应该对数据用“不可转让性”来进行保护。也就是说,尽管数据的产权属于平台企业,但对于那些十分敏感的隐私,可能造成重大负面影响的数据,平台企业除了自行使用这些数据来进行研究外,没有权利将这些数据转给其他人。在知识产权领域,有一个概念叫做“copyleft”,指的是允许人们自由使用某项著作,但不允许对著作进行修改和传播,这个概念是颇具启发性的。对于某些敏感数据,或许平台企业可以以“left”而非“right”的形式来拥有其产权。
再看可能的数据垄断问题(这里指的主要是对数据资源的垄断)。为什么人们会担心平台企业垄断数据,一个原因就在于担心这些平台企业独霸数据,不将其开放给其他更需要的使用者。从理论上讲,使用者可以向平台企业进行申请,从而获得数据的使用权,但现实中,这样的交易成本会很高——由于交易双方对数据价值的判断不同,所以谈判可能会非常艰难。
在这种情况下,自愿的交易就很可能达不到有效率的配置。如果根据责任规则,允许数据使用者先使用数据,然后再根据第三方的估价让数据使用者向平台支付价格,那就会让效率得到提升。从这个角度上看,对于一般的、非敏感数据采用责任规则是更为合适的。最近,Linkedin就hiQ使用其平台上的数据向法院提起了诉讼,结果法院判决hiQ有权使用这些数据。在笔者看来,这一判决结果就体现了对责任规则的应用。
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