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# 算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗

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第五部分有形之手的介入

前述三个场景——共谋、行为歧视、竞合关系——揭示了市场竞争假象背后的暗潮涌动。在大多数情况下，线上市场呈现了一幅繁花锦簇、竞相争艳的火热场景，这其中的确包含了很多我们如今已离不开的竞争属性。但在竞争市场的表象下，由算法驱动的新策略却使市场核心玩家成为互联网时代的最大受益者。与此同时，普通人的福祉则遭到损害。

面对所能预见的竞争末路，我们如何保护自己？如何确保“数字化的手”可以造就一个竞争市场环境，从而提升民众的福祉？当“数字化的手”取代了无形的手，这也昭示了市场环境正在发生的动态变化。对于这种变化，我们或许应当慎重考量我们将采取的应对举措。

诚然，一定有不少人会捍卫针对自由市场的不干涉主张。他们或将发出警告，警醒世人重视监管措施或行政干预可能会给新技术和动态市场带来的抑制性作用。

此外，一些人虽能客观认识到问题所在，并谋求出路，但他们追求的却是一个立竿见影且广泛适用的解决方案。显然，如今尚不存在这样一个完美方案。于是他们会成为不干涉主义的盟友，直到有人想到化解难题的终极办法。

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鉴于不同场景所产生的不同问题，我们需要在亮出“有形之手”前进行反复推演和思考，对行政干预的手段与行动时间表给出完备方案。有必要明确一点：监管和执法的目的在于促进市场竞争，呵护创新精神与投资热情，同时有效化解我们此前识别出的种种风险。

我们将这一部分的讨论主题扩展至第18章和第19章的内容。第18章尚处在概念层面，第19章则进入现实层面，探讨“有形之手”介入的问题。

第18章关注的焦点在于大数据或将带我们走进“计划经济”。然而，主导者不再是官僚机构，而是互联网时代的主导企业。面对这些新变化，政府是否应该采取明智的监管措施？

在第19章，我们将打开反垄断工具箱，看看执法者究竟能否有方法阻止共谋、行为歧视和竞合场景。在这里，我们会为执法者提供一些可能的路径——其中既涵盖了对现有执法工具的使用，同时也纳入了一些新的尝试。

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|第18章|监管还是放手？

假设我们可以以股票投资的方式投资短语，并根据英文出版物中短语出现的频率来决定投资回报，那么你会投资“价格管制”（priceregulation）还是“看不见的手”（invisible hand）？谷歌的全球书籍词频统计器Ngram Viewer上显示了一个短语在英语书库中出现的频率。结果显示，投资“价格管制”的投资者在20世纪40年代获益，但总体来讲，赢家是那些选择了“看不见的手”的投资者。

这个结果与现代社会对这一问题的思考与认识变化保持了一致——市场呼声从价格管制过渡到了推崇自由市场哲学。随着新古典主义经济学理论与芝加哥学派的兴起，价格管制的说法受到了一些冲击。

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然而，当2007年次贷危机爆发、西方世界社会阶层固化、裙带资本主义不改傲慢自大本性的现实一一呈现在我们面前时，“看不见的手”的魅力也不免有所减退。 <sup>1</sup> 可尽管如此，即便自觉资本主义（ConsciousCapitalism）和共同价值的呼声越来越高，但大多数政策制定者仍是不受限制的自由市场的拥趸。他们坚称，政府干预的“误报成本”要远高于政府放弃干预所带来的“漏报成本”。

信息聚合与竞争：所有知识的总和

在捍卫市场经济时，我们首先要探究的是我们在捍卫什么。如前所述，市场竞争机制正在发生演变。以分析、聚集和存储数据为特征的数字化市场环境改变了信息在市场中扮演的角色及其重要性。在由数据驱动的市场环境中，算法对我们的行为数据（如生活喜好、认知偏见、保留价格）进行收集与处理，并将这些信息应用到了日后的交易过程中。当越来越多的实时数据汇入这个生态系统，并且数据在其中得到了充分共享时，一个发人深省的问题在我们的脑海中闪现：在数字化环境中，那些极度分散、高度相关、前后依存的碎片化数据能否被聚合起来，被打造成完整的、具备参考价值的信息，从而为人们提供所有问题的答案？也许我们就要创造出一个单一的存储库，所有的信息都处在不断更新并随时可用的状态。如果当真如此，市场竞争动态必然迎来根本性变革。人们不免开始怀疑，我们曾熟知的那个竞争环境还所剩几何？

在探讨“看不见的手”在数字化市场中拥有的力量时，我们有必要提到弗里德里希·哈耶克那部关于知识、竞争和社会的开创性著作。在《通往奴役之路》（The Road to Serfdom ）一书中，哈耶克没有直接谴责政府干预市场的行为，他小心翼翼地将自己对中央计划经济的反对与一种教条式的自由放任主义态度相区别。 <sup>2</sup> 回想一下，在哈耶克生活的年代，集体主义思潮正在盛行——法西斯主义、民族主义以及苏维埃政权奉行的都是这种经济体制。哈佛大学教授杰弗里·弗里登（JeffryFrieden）指出，1938年的纳粹德国，“有超过500家重点国有企业，政府支出占到了国民生产总值的34%，相比20世纪20年代末增长了两倍有余”。<sup>3</sup> 弗里登还注意到，在20世纪30年代末期，法西斯式的经济秩序几乎席卷了整个欧洲、中东以及亚洲与非洲的大部分地区。 <sup>4</sup> 如此说来，当哈耶克在撰写自己的这本著作时，民主制度还远没有得到普及。

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哈耶克对中央计划经济的指责主要集中于不完全信息模式以及由此给资源分配带来的影响上。这种不完全信息模式正是20世纪40年代中期市场环境的写照。哈耶克写道：

我们必须利用的是关于各种具体情况的知识，它们并没有以集中的或完整的形式存在，而是以不全面、时常矛盾的形式被独立的个人掌握。如果“赋予”是指将资源赋予一个有意识地解决这些“数据”构成的问题的单一头脑，那么社会的经济问题不是如何分配“赋予”的资源，而是如何确保充分利用每个社会成员知道的资源。这其中的重要性，只有这个人知道。这是一个如何利用而不是整体地“赋予”任何人知识的问题。 5

对于支撑起现代宏观经济学的基本假设——稳定性与信息的可获取性，哈耶克也表达了自己的质疑。 <sup>6</sup> 他注意到，在现实世界里，信息分散在许多人的手中，因此他留意到了“人类知识的不可避免的缺陷，以及由此产生的围绕知识展开的不断交流和获取的需要”。<sup>7</sup>

知识与信息在市场中广泛分散，有效市场假说的定义也表达了这层含义：

所有相关信息都在证券市场的价格中得到了充分反映，因此可以假设投资者将获得市场平均收益率。换句话说，投资者无法期望通过技术分析或基本面分析获得超额回报（也就是高于市场平均收益率的获益）。有效市场假说存在三种形态：弱式有效市场假说（市场价格已充分反映了所有历史的证券价格信息）、半强式有效市场假说（价格已充分反映出所有历史信息和已公开的有关公司营运前景的信息）和强式有效市场假说（市场价格已充分反映了所有关于公司营运的信息，这些信息既包括已公开的信息，也包括未公开的信息）。 8

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由此可见，竞争市场中的市场价格包含了分散的知识，价格是由消费者需求与市场供给共同决定：需求量越高，供给量越低，则价格越高；需求量越低，供给量越高，则价格越低。至少在竞争市场中，价格发挥了资源调配员的作用。它在需求与供给之间斡旋，不时向双方发出信号。它在公开场合中传递信息，揭示企业运营效率与盈利能力的资讯，并为市场参与者在做出业务扩张、收缩、进入等重大经营决策时提供必要的参考。

完全竞争价格的错觉

在大数据技术的辅助下，我们收集信息的能力已远远超过哈耶克在20世纪中叶的料想。 <sup>9</sup> 时至今日，哈耶克笔下的“知识问题”还会给我们带来挑战吗？来看看他自己是怎么说的：

假如我们掌握了所有信息，假如我们可以从一个已知的体系出发，假如我们掌握了所有可用的方法，那么剩下的就是纯粹的逻辑问题。 <sup>10</sup>

如果真的有人对经济学界定义的所有“数据”了解得一清二楚，那么竞争行为反而成了一件多此一举的事。 <sup>11</sup>

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只有当竞争的结果无法预测，甚至与所有人为之努力而渴望达成的结果相违背时，竞争的意义才得以凸显。 <sup>12</sup>

在试图理解哈耶克的理论时，也许我们需要苏联经济学家列奥尼德·康托罗维奇（Leonid Kantorovich）的一点帮助。后者在发表其诺贝尔经济学奖获奖感言时曾提到，伴随计算机技术和算法的进展，经济学科的诸多难题，比如经济预测、管理与规划、资源分配等，都会得到更好的解决。 13

当前，我们是否接近了那个阶段？在数字化程度攀升的市场环境中，定价算法大行其道，网络聚合、算法与数据库为潜在的高协作性竞合关系提供了坚实的基础。在这个由机器人和算法控制的市场中，面对这些新兴力量，“看不见的手”仍然是一个放之四海而皆准的概念吗？

有人可能会说，“看不见的手”仍是一股强大的市场力量。毕竟，是人类编写出了算法，并名义上操控着算法。在由机器人参与生产或由计算机辅助交易的行业领域里，“看不见的手”仍是我们值得信赖的市场调节力量。此外，我们确实从信息技术的飞速发展中获得了好处。

但与此同时，在人为操纵的数字化世界里，障碍与市场失灵也不时发生。前面的章节已经提到，那些起初看似竞争的场面无非是“数字化的手”的造物。这双由算法操纵的手运用复杂的计算规则推算出了特定市场中特定产品的具体价格，躲在它背后的则是那些渴望实现利润最大化的企业。有时，我们的确会看到一些超乎常理的例子，好比亚马逊将《苍蝇的成长》（The Making of a Fly ）一书定价为23,698,655.93美元。但在大多数情况下，特别是在市场中无基准价格可以参考的情况下，价格的偏离幅度远没有这么夸张。

下面一个问题可能更有趣些：在数字化市场环境中，卖家开出的价格究竟是他们几轮拼杀后的完全竞争价格，还是由“数字化的手”捏造出

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的假象？

回到中心辐射式共谋场景。算法不仅为共享出行平台优步提供了一个基准价格，它还是决定何时/何地提价、提价幅度、存续期限长短等诸多问题的主脑。通常来讲，乘客不会同优步司机议价。优步那“上帝视角”般的监控系统清楚地掌控着司机与用户的地理位置信息，算法将根据收集到的实时数据来进行动态调价。也正是基于此，优步一再为自己辩解，声称自己的抬价行为完全是一种顺应市场供需变化的做法：

我们会在可用车辆数量变得紧张时提高价格（有个例子：如果城市中有300辆优步汽车，其中290辆轿车正搭载着乘客或已经接单，那么这就会被看作一个供给极度紧张的市场环境）。我们将根据市场的供求变化逐步提高价格。当可用车辆数量得到改善时，我们也会紧随其后调低价格……

我们相信，只要溢价策略能够发挥作用，这种做法就有望吸引更多司机加盟优步。这是一道简单的经济学题目——更高的价格将鼓励更多供给方参与其中。它使得一些司机情愿在夜间拉活，或是让那些曾打算将自己的车租出去或是自己在街头揽客的司机有了一条更好的增收途径。更高的价格还意味着更多优步轿车与更多次的共享出行服务，意味着更多人可以通过更高效、更安全、更有出行服务品质的方式在城市中穿梭。 <sup>14</sup>

从理论上讲，价格的飙升一方面可以吸引更多司机上路，另一方面还会降低消费者需求，从而促使价格回归基准水平。但话又说回来，值得关注的是，优步似乎成为完全竞争价格的决定者，令需求与供给在某一个价格水平上交汇。

优步还称，它的溢价策略起到了一个价格信号的作用：被抬高的乘车资费是在向优步司机（和那些潜在的司机）发出召唤，鼓励他们进入市场。在这个供给者众多的市场，优步的溢价究竟是市场中的完全竞争价格，还是由算法制造的幻觉？当市场需求大于供给时，优步的算法提高了用户的乘车支出，这是“看不见的手”在施加力量，还是由优步操纵的“数字化的手”在作祟？

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针对优步的两项实证研究显示，溢价策略并没有为优步的共享出行平台带来更多司机。其中一项研究对优步的行车数据进行了4周的追踪调查，结果显示，优步的那套说辞并没有得到统计数据的支持。相反，抬价反倒促使“‘现役’优步司机涌进了打车需求更为密集的地区，转而令其他地区的叫车用户需要付出更长的等待时间与出行费用”。 <sup>15</sup> 另一项研究则采访了一些共享出行平台上的司机，过半被采访者表示，“由于供需关系算法无法契合自身的运载能力、情绪变化和动机，所以在面对溢价时，他们往往不受影响”。 <sup>16</sup> 此外，研究结果表明，过高的调价频率使司机难以有效地利用溢价空间提振收入。溢价区域时有时无，有时就算司机身在其中，也无法接到本地的订单。<sup>17</sup>

即使溢价策略并未在短期内吸引更多司机上路，但无形的手仍在奏效。我们仍有理由相信，优步存在商业动机展开价格竞争，否则用户将转投竞争对手的怀抱，选择其他叫车App、出租车、公共交通或别的出行工具。所以说，如果市场中不乏竞争替代品，那么无形之手就总能对优步施加影响。

但在中心辐射式共谋场景中，选择优步的用户越多，外部选择反倒越发有限，他们的转换成本也相应地增加。当司机与用户都涌入了优步的共享出行平台，与其说是它的定价算法在主动回应市场环境变化，倒不如说市场价格是由算法来拍板定夺。在这种情况下，优步的同类竞争对手再难获得规模效应，就连公共交通和出租车也被挤下了竞争舞台（毕竟等待时间可能更长）。优步就这样光明正大地占领了市场支配地位，而它的算法也将免遭竞争对手的猛烈进攻。更何况，在某些市场，当“数字化的手”开出的价格高于无形之手的自发调节结果时，竞争对手有可能选择追随前者开出的价码。

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