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野蛮生长终将迎来秩序的收束 。
近期 ， 国家市场监管总局发布了《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》（以下简称“指南”） ， 剑指互联网平台巨头 。
一经发布 ， 阿里、美团、腾讯等互联网巨头股价纷纷暴跌 ， 资本市场的反应一如既往迅速 。
然而 ， 该指南尚处征求意见的阶段 ， 当局本着集思广益的精神 ， 向社会各界公开征询相关建议 ， 以达成持久发展 ， 符合广大人民长远利益和根本利益的最终目的 。
反垄断只是手段 。
根据相关条文 ， 我们可以总结出以下三条目的：“保护公平竞争”、“维护消费者/社会公共/相关各方的合法利益”、“行业的可持续发展” 。
根据指南全文第一条 ， 我们可以看到这一举措的目的在于“保护市场公平竞争、维护消费者和社会公共利益、促进平台经济持续健康发展” 。
而此指南背后的依据《中华人民共和国反垄断法》 ， 其总则的第一条也表明 ， 目的在于“保护市场公平竞争 ， 提高经济运行效率 ， 维护消费者利益和社会公共利益 ， 促进社会主义市场经济健康发展 ， 制定本法 。 ”
此外 ， 根据行业的特殊性质 ， 我们还可以看到“激发创新活力” ， 也在指南中占据着相当篇幅 。
手段背后 ， 在各方合法利益得以保障的前提下最大促进生产力发展 ， 才是相关“指南”出台的根本目的 。
本文的全部内容 ， 也将在这一认知的基础上 ， 进行延展讨论 。
01 有利有弊
垄断一般分为“行政垄断”和“自然垄断” 。
也有一种四分法将其分为：“特许垄断”、“资源垄断”、“策略性垄断”和“其他壁垒垄断” 。
在这里我们采用简单的二分法 。
“行政垄断”依靠法律保护 ， “自然垄断”泛指依靠一切其他因素诸如：“技术优势”、“经营优势”、“某种原材料的掌控”等形成的垄断集团 。
行政垄断在学界早已形成共识此处不讨论 。 但关于“自然垄断”的认知 ， 经济学家到今天为止都有着较大的分歧 。
主要分歧在于 ， 现代垄断中自存着一个优劣共生的内在矛盾 。
“垄断优势带来的发展惰怠、创新抑制、食利阶层VS规模经济带来的成本降低” 。
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基于特定的文化背景 ， 我国大多数民众对于“垄断”一词有着本能的警惕 ， 倾向认为垄断必将带来市场的机制失灵 ， 进而导致消费者议价权的丧失 。
但是 ， 这样的认知还停留在前市场经济垄断（封建垄断）的范畴 。
马克思主义垄断理论认为 ， 资本主义竞争打破封建垄断而产生 ， 又成为现代垄断的土壤 。
在这一理论框架下 ， 资本主义垄断既有积极的一面 ， 又有消极的一面 。
马克思认为 ， 垄断价格要受到需求、消费以及非垄断组织利润率的制约和影响 。 这将有利于消费者 。
同时 ， 垄断有助于增进资本主义经济的计划性 。 在资本主义长期发展趋势中 ， 能够促使经济全球化具有现实可能性 。
现代西方经济学的垄断理论也同样包含了对垄断的肯定 。
熊彼特认为 ， 大企业的研究和开发活动使技术创新成为企业内生因素 ， 并促使市场结构发生变化 ， 创造新利润 ， 形成垄断地位 。
克拉克指出垄断企业追逐优先利润是动态竞争的前提 ， 也是其结果 。
哈耶克则干脆提出 ， 以效率为基础的垄断是有益的 。
但另一边 ， 马克思垄断理论也清晰提出 ， 由于竞争受到抑制 ， 垄断会阻碍技术进步 ， 这种垄断是生产力发展的障碍 。
列宁则重点分析了垄断对社会生产力发展的负面影响 。
列宁指出 ， 垄断带给社会最重要的影响 ， 是对人民的控制和剥削、垄断组织利益和群众利益的根本冲突等负面效应 。
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现代西方经济学的垄断理论中 ， 也有类似表述 。
其中最著名的便是来自哈佛学派的“X非效率” 。
这一概念指出：“如果外部环境是完全竞争的市场 ， 那企业的内部就会产生一种‘外部压力感’ ， 从而导致该企业提高生产效率 ， 降低成本 ， 即产生X效率 。 ”
“如果外部环境没有竞争压力 ， 那么在垄断企业里 ， 上至经营者下至每个成员都会显露出惰性 ， 就产生了X非效率 。 ”
此外 ， 哈伯格也从效率的角度出发 ， 并论证表示垄断企业在运营中会导致相当部分的财富转移和社会福利损失 。
“既有好处又有坏处”这样和稀泥式的表述并非本文的目的 。
辩证法与变戏法的不同之处就在于 ， 对立是表象 ， 最终要回归到统一内核 。
【指南|从“倡议”到“落地”，反垄断必须磕细节】在本章中 ， 我们清楚拆分了垄断在“规模效应”上的好处 ， 以及基于人性的贪欲和懒惰所带来的负面影响 。
互联网行业作为近二十年来的新兴领域 ， 其生产模式和盈利方式均表现出诸多历史上从未出现过的模式特征 ， 进而给监管形成了诸多挑战 。
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但本着趋利避害的原则（尽可能保留“生产效率”的好处 ， 尽可能规避“惰怠、停滞、倾轧”的坏处） ， 在兼顾互联网行业实际情况的背景下 ， 我们依然可以提出切实可行的监管建议 。
02 四大方向
在具体举措上 ， 从指南中我们可以总结出以下4条重点打击方向：
A“限定交易”（二选一）；
B“低于成本销售”（烧钱换流量）；
C“差别待遇”（大数据杀熟）；
D“搭售或附加不合理交易条件”（强制绑定运费险等） 。
虽是一并推出 ， 但还原到互联网业态中 ， 这四条鞭法所形成的影响力却各有不同 。
基于本文的讨论基础 ， “在各方合法利益得以保障的前提下最大促进生产力发展” ， 关于条目A“二选一”的限制几乎没有争议 。
无论是对平台垄断的遏制 ， 还是对公平竞争环境、消费者及各方权益的保障 ， 都有着非常积极的促进作用 ， 应当加快加大力度推行 。 可以说对二选一的遏制 ， 最为接近该指南的本意 。
条目B（烧钱换流量）则应认识到该限制的深远影响 ， 谨慎考量 。
与人们的常识不同 ， 条目C（大数据杀熟）并不像看上去那么令人生厌 ， 如何界定大数据杀熟和“差别定价”之间的边界区别 ， 是对执法单位的考验 。
简单的一刀切 ， 恐怕将错失大数据时代带来的重大发展机遇 。
最后 ， 关于条目D的限制 ， 无论是禁止平台绑定运费险还是禁止平台自己充当黄牛（加价急速抢票等） ， 由于其影响范围有限 ， 且基于价格的经济规律的存在 ， 在这一维度监管方无需耗费太多的精力 ， 如有余力 ， 亦可对其进行把控 。
03 坚决打击“二选一”
一般来说 ， “二选一”这一顽疾主要存在于电商平台和本地生活服务平台 。
随着流量红利渐缓 ， 平台之间的竞争也进入了白热化 ， 而二选一则正是这一阶段的产物 。
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具体表现为 ， Top1巨头通过对平台商家的限制 ， 进而达成对其他后进平台的遏制 。
电商平台中 ， 以阿里为首 ， 而本地生活服务领域 ， 则以美团为先 。
2019年5月22日 ， 有报道称苏泊尔、美的、九阳三家电器企业要撤出拼多多 。
拼多多联合创始人达达表示 ， 此事件真实情况系个别“经济体”携行业垄断优势地位 ， 逼迫商家从拼多多撤店 。
6月17日 ， 格兰仕发布在天猫平台出现搜索异常的声明称 ， 自格兰仕与拼多多达成合作以来 ， 格兰仕在天猫平台的搜索段陆续出现异常 ， 导致正常销售遭遇严重影响 。
另一边 ， 2019年初 ， 美团在海口、成都、咸阳等全国多地强制要求入驻商家 “二选一”的做法 ， 也同样引起了广泛的关注 。
其中 ， 案件相关的海口崔先生在接受媒体采访时表示：“如果只跟美团一家合作 ， 收取的佣金是营业额的18% ， 如果在两个平台做外卖生意 ， 美团的佣金就要涨到成交额的23% ， 另外送餐范围也要大大缩小 。 ”
此外 ， 崔先生透露 ， 店铺活动也被美团直接屏蔽 。
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不难看出 ， 平台发起“二选一”的主要打击对象 ， 在于拼多多、饿了么这样的后进竞争者 。 而直接抗压对象 ， 即为希望在多个平台同步销售商品的店家 。
至于消费者 ， 无明显证据表明开放“二选一”后相关商品的价格会下降 ， 如果说二选一对消费者有什么伤害的话 ， 更多范畴在于伤害了消费者在次级平台的多样选择 。
就电商平台和本地生活服务平台而言 ， 平台所能提供的核心价值在于通过供应链的把控 ， 尽可能多地降低买卖双方的交易成本 。
但二选一的本质 ， 其实是通过主观外力强制拉升卖方在其他平台的交易成本 。 行为本身并不产生任何生产价值 。
可以说是纯粹为了维护自身利益而出现的垄断行为 。
当然 ， 我们也需要看一看巨头们自身的辩护 。
阿里巴巴集团市场公关委员会主席王帅在去年曾发表过“二选一是正常的市场行为 ， 良币驱逐劣币”的辩护言论 ， 并在网络引起一定争议 。
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抛开其字里行间的情绪性表达 ， 我们可以捕捉到的关键信息 ， 在于“平台为组织大促活动投入了大量的资源成本” 。
而在指南一文中我们看到有以下的补充条款 ， 为相关行为提供了辩护空间 。
“平台经济领域经营者限定交易可能具有以下正当理由：（三）为保护针对交易进行的特定资源投入所必须 。 ”
什么是“特定资源的投入”？如何界定 ， 如何取证 ， 如何证实 ， 都是执法成本 。
在王帅的表述中 ， 为“双11”所提供的声势宣传、流量支持、技术支持等都可以归结为“巨额成本” 。
但在日常维护中 ， 其企业的技术开支、运维工作、服务器成本等 ， 是否也可以归结为“针对交易进行的特定投入”？
事实上 ， 倘若有排他性的特定要求 ， 平台与相关人员都会在进入时额外签订独家合同 ， 比如游戏直播平台中的主播签约 。
因此 ， 出于善意的补充条款 ， 很可能是徒增了行政成本 ， 为实际监管提高了执法门槛 。
04 烧钱有理？
某种程度来说 ， 互联网圈苦“烧钱”久矣 。
从打车大战开始 ， 随后的千团大战、千播大战、共享单车大战一直到如今的生鲜大战 ， 从来都是一将功成万骨枯 。
有时 ， 甚至一将功成都没有 ， 徒留万枯骨 。
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有人说 ， 这种方式过于依赖资本 ， 进而挤压了创业者机会 。
但无论是O2O大战中活到最后的美团 ， 还是共享单车中套现离场的摩拜团队 ， 再到今天的叮咚买菜、兴盛优选等 ， 我们都可以看到创业者在这个过程中依然扮演着举足轻重的角色 。
也有人说 ， 这种方式带来了很不好的营销导向 ， 使得整个市场的力量没有很好地放在提高供给质量的“研发、产品”侧 。
但回顾二十年的历史 ， 我们可以清晰地看到“技术→产品→运营”导向的发展逻辑 。
这与互联网自身的发展脉络直接相关 。
在一片荒原的开拓初期 ， 技术解决了“从0到1”的问题 ， 只要有服务 ， 就不缺用户 ， 大蓝海市场 ， 代表企业是百度 。
在市场发展初期 ， 产品解决了“从有到优”的问题 ， 独具匠心的产品设计 ， 亮眼的产品功能 ， 富有魅力的产品文化成为了吸引用户的杀手锏 ， 代表企业是早期苹果 。
而在市场发展的成熟期 ， 则需要运营来从供给剩余的市场端帮助突破出来 。 此外 ， 谁能更精细地花好每一分钱 ， 谁能在供应链过程中更大程度地压缩成本 ， 谁就可以在红海市场中占据更强的竞争优势 。
技术发展自有其规律 。
重营销是技术红利吃到尾声的重要表现形式之一 ， 也是啃掉难啃的肉的必要手段 。
另外 ， 在风口领域 ， “低于成本营销”的本质在于以烧钱的方式来迅速催熟一个行业 ， 将需要几年形成的消费者行为习惯的养成浓缩到几个月的时间里 。
如果我们终将到达那个地方 ， 为什么不快一些？
基于过往经验我们不难得出结论 ， 对于创新来说 ， 烧钱可以说是“揠苗助长” ， 但绝对不是“抑制” 。
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最后 ， 除了新业务的推广 ， 在许多互联网企业的日常运营中 ， 我们也会发现局部业务“低于成本营销”的现象 。
在这一现象背后 ， 其实就是常见的“高频打低频”综合战法 。
以美团为例 ， 外卖业务本身的利润微薄 ， 在某种情况下它甚至可以接受一定的亏损 。
但用户使用频次较低的到店酒旅业务则在近年来一直被视作其公司“利润牛”的存在 。 疫情之前 ， 2019年该板块交易金额达到2221亿元 ， 毛利高达197亿元 。
本质来看 ， 这是一种通过业务组合的形式 ， 以对模块A的高投入 ， 来换取模块B的确定性订单来源 。
需要注意的是 ， 模块B的低频高利润是其业务特征所决定的 。
消费者都是理性且聪明的群体 ， 并不存在“我在这吃了便宜的外卖 ， 就愿意高价支付酒店费用”这样的荒唐心态 。
美团通过这一业务组合的维持 ， 真正收获的唯有“确定性订单来源”或者说流量红利 。 并不需要消费者额外支出什么 。
而另一边 ， 通过付出确定性行为 ， 消费者也得以享受A模块的低价红利 。
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在传统商业模式中 ， 业务与业务之间有着较大的模块壁垒 。 但互联网的存在 ， 使得高频确定性的消费习惯本身 ， 就可以兑换出商业价值 。
而遏制“低于成本销售”的行为 ， 一方面降低了风口催熟的速度 ， 另一方面也从根本上扼杀了互联网企业综合运营的灵活性 。
在哈佛学派对垄断的研究中 ， “掠夺性定价”曾被作为获取垄断地位的策略性行为来进行重点分析 。
但从过往经验我们也不难看到 ， 没有一家企业可以在超额利润的前提下持续太久 。
所谓的赢家通吃后 ， 滴滴又迎来了嘀嗒 ， 美团迎来了饿了么和阿里的缠斗 ， 就连共享单车领域也依然存在着滴滴、美团、哈啰的三方角力 。
马克思主义垄断理论认为 ， 垄断并没有消除竞争 ， 而是与竞争相互渗透、相互依存的 。
明面上乃至潜在竞争者的存在 ， 使得想象中的赢家通吃、超高价格 ， 并没有出现在现实世界当中 。
05 差别定价不全是杀熟
复旦大学EMBA骆品亮教授曾对“大数据杀熟”有过分类 。
最粗浅的杀熟 ， 就是同一平台上的新老用户不同价格 ， 这显然是我们应当打击的对象 。
再进一层则是 ， 同一平台的不同老用户的价格也不同 ， 这是中级别的杀熟 ， 目前各家平台中存在的杀熟现象也大都在这一层 。
最高级的杀熟则在于 ， 平台及其商户利用大数据分析不同老用户的需求 ， 为其提供个性化的产品或服务 ， 也就是“一人一价” 。
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“杀熟”这个词令人本能生厌 。
但在创投圈 ， “差异定价”的概念却显得十分性感 。
一根雪糕卖3块钱 。 但我们都知道 ， 同样一根雪糕 ， 对不同的人来说 ， 其商品效用的价值有着天差地别 。
类似的例子在内容消费领域更加明显 。
同样的一场演唱会 ， 有的人不听会死 ， 有的人只是来陪女朋友 ， 而有的人只是因为外面下雨了 ， 想进来避雨 。
单一定价模式中 ， 如果高价低量 ， 那么潜在需求会被挤出市场 。 如果低价高量 ， 那么就会给愿意支付更高价的客户留下太多的“消费者剩余” 。
基于此 ， 商家出现了“差异化定价”的心理动机 。
需要知道的是 ， 杀熟只是“差异化定价”的一种 ， 并不是所有的差异化定价 ， 都等同于杀熟 。
以机票为例 。
每个航空公司都有一帮收益分析员 ， 一人分管几个航线 ， 他们主要任务之一就是盯着航班销售情况 ， 购买的人多了 ， 就把低票价舱位给关了 ， 没什么人买 ， 想确保起飞时候的上座率 ， 就会多开低票价舱位 。
通过这样的方式 ， 即拿到了那些对价格不敏感的“商旅客户”的高价 ， 同时又最大程度避免了“空飞”的可能 。
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差异定价的实现 ， 将极大挖掘尚未被完全开发的商业价值 。
在大数据来临之前 ， 供求曲线只能交汇在一个特定的点 。
但经由大数据分析 ， 在未来的某一天我们有可能实现 ， 同样的商品 ， 在每一个价格节点上 ， 都找寻到相应的愿意付费的消费群体 。
随着5G的铺开 ， 数据量将以指数级爆炸增长 ， 届时每个人的大数据画像都有能力支撑这样的定价策略 。
骆品亮教授认为 ， 大数据杀熟的问题并不在于差异化定价 ， 而是信息透明 。
高明的杀熟策略不应利用信息不透明进行隐蔽性价格歧视 ， 而应利用大数据对用户进行精准画像 ， 进而匹配用户需求 ， 以此进行个性化定价 ， 走出零和博弈的困局 ， 做到双赢 。
比如 ， 商家告诉消费者可以到网上下载优惠券 ， 但是有一些人因为嫌麻烦还是不愿意用 。
这就是甄别价格敏感型消费者的一种有效手段 。
这种方式在线下超市已被广为应用——用不用优惠券的决定因素是时间的机会成本（收集、整理、携带优惠券比较繁琐） ， 背后实际上就是消费者的价格敏感性 。
更进一步 ， 甚至可以要求商家明确标注用户的差异定价情况 。
比如“您目前的价位比76.23%的用户更便宜”这样的显示功能 ， 在信息透明的前提下 ， 用户可以选择等 ， 也可以选择立即下单 。
通过这种方式 ， 平台就可以筛选出对价格敏感度高和敏感度低的相关用户 。
具体的实现方式仍需商榷 ， 但一刀切的背后将断绝走向大数据消费时代的可能 。
06 垄断多久？
马克思提到 ， 垄断的动力机制在于随着资本有机构成的提高 ， 进入和退出越来越困难 。
由于需要克服利润率平均化的难题和提高利润率 ， 寡头们开始从分散走向合谋 ， 进而控制市场和价格的垄断 。
从这一角度来看 ， 尽管目前以AT（阿里、腾讯）为代表的互联网企业已经达到了一个令人惊叹的体量 。
但鉴于行业内对更大的美好未来的期许 ， 短期内很难看到“合谋”的可能 。
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垄断更多处在一个稳态的社会结构里 。
而在动态的社会结构中 ， 过去的垄断（如微软在PC操作系统中的成就） ， 在新技术面前迅速被衬得普通 ， 进而不得不沉淀为互联网世界的底层基础服务 。
本世纪初 ， 日本学者青木昌彦提出的模块化新产业结构理论也支持了这一说法 。
该理论认为 ， 一个行业可以细分为多个模块 ， 如早期的计算机世界 ， 可以分为处理器（英特尔）、操作系统（微软）、硬件制造（IBM）等 ， 这些企业分别集中力量在设计、工艺加工等各个环节深挖 ， 使得垄断企业生产率更高 。
而随着技术的迅速迭代 ， 过往处于商业核心的模块将随之边缘化 ， 而垄断带来的危害则自然湮灭在时间里 。
07 自由是垄断的沃土
互联网行业天生具有垄断的必然性 。
餐饮业来对比 ， 一个连锁餐厅想同时对接亿级用户是需要付出极大成本的 。
同时 ， 一个连锁餐厅想迅速花出亿万资金也不是一件容易的事 。
联结的低成本 ， 推广的高效率 ， 在客观上 ， 互联网企业具有达成垄断便利性 。
用户也更倾向于一站式的解决方案 。
用户总是希望手机上的App再少一点 ， “超级App”的概念也在行业内大行其道 。
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企业本身更不必提 ， 扩张与逐利从来都刻在每一家现代公司的骨子里 。 而用户的低迁移成本带来的高流通性 ， 使得互联网行业中马太效应尤其明显 。
这一特征在互联网早期就十分突出 。
零几年那会儿 ， 互联网建设者们还处在一种浪漫的理想主义气息里 ， 大家都相信在互联互通的自由精神 。
但没花了太久 ， 人们迅速就迎来了“百度”搜索平台这一初代垄断者 。
在Web网页产品（俗称“网站”）为主流的时代 ， 百度以搜索为武器 ， 几乎把持了整个互联网世界的入口 。
随后 ， 移动互联网来临 ， App代替了Web应用 。
时代初期 ， 许多技术人员坚持认为 ， Web才是革命 。 零几年时看不起.exe ， 一零年后同样看不起App 。
在他们看来 ， 客户端你需要下载了才能更新 ， 技术极其落后 ， 而Web在随时更新的基础上 ， 还可以打通所有的网页 。
直到今天 ， 依然有部分理想主义者坚持认为 ， 从人类获取信息角度讲 ， 整合更有价值 。 而App是信息隔离的 ， 移动互联网把大家割裂了 ， 是对Web时代的大倒退 。
但时代和市场做出了选择 。
上一代垄断者百度边缘化 ， 腾讯和阿里则以资本投资、App工厂的方式 ， 跻身成为新一代垄断者 。
如今 ， 市面上有相当一部分人以“互联互通”、“公平竞争”的角度来理解对“二选一”的限制 。
并试图在“阿里系不支持微信支付” ， “微信中无法转载阿里链接”等诸多情况下 ， 普遍套用指南中对“二选一”的解释 。
然而 ， 就算真的打通后又会有多大改变呢？
百度曾经的辉煌已然告知我们 ， 自由的竞争环境 ， 根本不是前往反垄断的通途 。
08 真正的挑战
至此 ， 我们将“各方合法利益得以保障的前提下 ， 最大促进生产力发展”最为反垄断的最终目的 ， 分别对三个打击方向进行了细节探讨 。
关于二选一 ， 我们认为这一行为不产生任何生产价值 ， 并建议无需附加补充条款 。
关于“烧钱” ， 我们分别从“催熟风口”和“灵活综合运营”这两个方面为其进行了辩护 ， 但同时也承认该模式所衍生的资源浪费、揠苗助长等诸多问题 。 建议综合考量 ， 谨慎施行 。
关于“大数据杀熟” 。 我们则详细描述了“杀熟”与“差异化定价”之间的联系与区别 。 希望在具体执行中可以细分对待 ， 避免一刀切 。
随后 ， 我们结合互联网企业的发展历程和行业特征 ， 探讨了垄断的影响和必然性 。
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在文章最后 ， 我们还有两个问题需要讨论 。
那就是 ， 互联网时代下 ， 真正需要及早警惕并对其约束的 ， 技术发展所带来的特殊垄断模式：
算法垄断 ， 数据垄断 。
所谓算法垄断 ， 其本质问题就是“凭什么？”
凭什么电商平台有能力封杀商家？
凭什么社交平台上不能任意分享链接？
凭什么内容平台有能力决定话题是否能登上热搜热榜？
凭什么搜索引擎平台可以为莆田系医院站台？
凭的就是算法 。
在正常情况下 ， 算法需要保证统一、公平、稳定 ， 其目的理应围绕着自身企业的核心价值进行搭建 ， 比如降低交易成本 ， 增强信息匹配等 。
但在实际情况与企业利益相悖时 ， 平台方可以随时增补技术后门 ， 或遏制对手 ， 或灌输流量 ， 其本质就是对消费者合法权益的入侵 。
结果就是取消你本来可以看到的商家 ， 强制你刷到价值不高的信息等 。
如果当局可以想办法 ， 将平台的算法关进笼子里 ， 限制平台肆意增补技术后门的行为 ， 那么这将是在眼下的信息时代中 ， 对平台权力无限扩张的釜底抽薪 。
再来看数据垄断 。
在“大数据杀熟”的相关章节中 ， 我们已经提到了大数据对差异化定价的意义 。
除此之外 ， 大数据在许多领域都可以迸发出极大价值 。
如同石油之于电气时代 ， 某种意义上 ， 大数据就是下一个时代发展的重要原料 。 而眼下 ， 原料的掌控高度集中在几家大的互联网平台手中 。
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对企业而言 ， 通过大数据的利用 ， 企业可以快速定位目标市场 ， 进一步挖掘市场需求 ， 帮助其创新产品与服务 。
在社会治理、智慧城市、内容传媒、科学研究等各个领域中 ， 足量的数据也将帮助相关从业者脱离逻辑分析 ， 只依靠统计分析就可以迅速定位到相应的解决方案 。
而AI领域 ， 大数据更是人工智能自我成长所必不可缺的原材料 。
然而 ， 面对各界日益增长的数据需求 ， 在没有相关顶层设计的背景下 ， 个人数据被滥用日渐猖獗 ， 黑市交易也在需求的诱发下普遍存在 。
面对这一供需矛盾 ， 能否发展出更完善的隐私规制 ， 可以说将在未来决定相关产业的生死去留 。
数据的财产价值应当被正视 。 而这一财产所属 ， 无疑应当属于产出数据的每一个公民本身 。
那么 ， 如何督促平台企业赋予用户信息自决权、信息再转让限制权、撤销权、变更权以及匿名权等多个维度的数据自主 ， 对监管方来说是一个不得不早日考虑的挑战 。
而为了保障大数据行业的蓬勃发展 ， 是否要开放合法正规的数据交易中心 ， 也是监管方所必须正视的市场诉求 。
反垄断从来都是科技创新的朋友 。
反垄断的目的 ， 是促行业 ， 维权益 ， 稳发展 。
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