隱私保護問題的經濟學思考

陳永偉2020-11-09 13:12

(圖片來源:東方ic)

【超級平臺】

陳永偉/文

前幾天,上海社科院舉辦了一個關于《個人信息保護法》(草案)的研討會。主辦方也給我發了邀請,讓我去談一下和隱私保護相關的話題。坦白說,在收到邀請時,我是很猶豫的。雖然我也寫過幾篇關于數據、隱私方面的論文,但都是經濟學方面的,關于法律還是不太敢妄議。后來,主辦方和我說就談經濟學,我才誠惶誠恐地接受了邀請。

為了不至于讓發言太外行,我找了很多文獻來讀,結果關于“隱私”這個概念就糾結了半天。在看了無數關于“隱私”的定義,做成幾頁PPT之后,最后留在我心中的只有學者齊默爾曼(Di-aneZimmerman)在《耶魯法學雜志》(Yale Law Journal)說的一句話:“隱私概念真是像九頭蛇(Hydra)的頭一樣,多到數不清”。

幾經周折,花費了幾天工夫,終于作了一個名叫《隱私的經濟學分析》的演講。令我欣喜的是,在我作完了這個演講后,十分意外地收獲了好評。在座的不少資深法學家都說這個演講給他們提供了一個新的視角,打開了很多不同的思路。其中的幾位專家還鼓勵我把這個報告寫出來,給他們作為參考。既然如此,我就勉為其難,將這些并不算成熟的想法寫成一個專欄,權當交一個階段性的作業吧!

隱私的經濟學分析:一段小史

在開始介紹經濟學家對隱私的分析前,我需要先澄清兩個概念:“隱私”和個人信息。這兩個概念在不同國家的定義不同。有些國家,如美國等秉持“一元論”,認為兩個概念是等價的;而另一些國家則持“二元論”,對兩個概念做了更精細的劃分。由于關于隱私的經濟學分析主要源于美國,因此在本文中,我們就暫且采用“一元論”的觀點,不再多加區分。

美國卡耐基梅隆大學的教授亞歷山德羅·阿奎斯蒂(AlessandroAc-quisti)曾在一篇綜述性的論文中把經濟學家對隱私的分析分為三個階段:第一階段是上世紀六七十年代,第二階段是上世紀九十年代,而第三階段則是進入二十一世紀之后。阿奎斯蒂在分類時,綜合考慮了議題和研究方法的區別,但事實上如果只看議題,那么后面兩個階段在很大程度上可以直接合并在一起,只不過從技術上看,九十年代的研究偏重于文字性的討論,而新世紀之后的研究則更多地利用數理模型和計量經濟學的分析。為了方便起見,下面我就將這兩個階段合在一起進行介紹。

先看第一階段。從討論的話題上看,這個階段關于隱私的討論主要是集中在勞動和用工方面。而從思想源流上看,這個階段的討論則主要是芝加哥學派的支持者和反對者之間的爭論。這在很大程度上反應了時代的特點。在上世紀七十年代,關于政府究竟應該加強管制還是放松管制的爭論十分激烈,而勞動力市場就是政府管制的一個主要目標,因此關于勞動力市場的相關政策也就成了持兩派觀點的經濟學家競相關注的焦點。當時,美國政府為了防止勞動力市場上的歧視,曾討論和出臺過不少相關措施,限制用工單位對求職者的個人信息進行過多調查。顯然,從經濟學角度看,這就是對于勞動力市場的一項管制。

從總體上看,芝加哥學派在經濟政策上是主張放松管制、回歸自由放任的,因此在他們的眼中,作為勞動力市場管制的隱私保護政策只會扭曲市場的運作,因而是不應該提倡的。

在持有類似觀點的學者中,最有名的就是具有傳奇色彩的理查德·波斯納(RichardPosner)。在法律經濟學領域,提起波斯納可謂是無人不知,他不僅長期擔任美國聯邦上訴法院法官,審理過很多著名的案件,還著作等身,出版過幾十部專著,發表過上百篇學術論文,其著作《法律的經濟分析》至今依然是法律經濟學領域最重要的經典。

從1978年開始,波斯納就先后發表了一系列的論文討論了隱私保護的影響,對于嚴格保護隱私的觀念提出了十分犀利的批判。總的來說,波斯納對隱私保護的反對主要有兩個層面:

第一個層面是效率上的。波斯納指出,市場經濟的效率在很大程度上是建立在信息公開、對稱的基礎之上,只有當市場上的人都知道彼此的信息,才能有效地進行交易,實現人盡其才、物盡其用的配置。而從本質上看,保護隱私、限制對個人信息的搜集和披露就是對信息的隱藏,這不僅在法律角度上是侵犯他人知情權的,在經濟上也是無效率的。由于每個人都不知道自己交易對象的客觀信息,因此資源就可能因此而造成嚴重的錯配,從而造成對效率的嚴重損害。

波斯納的第二個層面則是建立在公平基礎之上的。在很多主張隱私保護的人看來,之所以保護隱私,是害怕人們的某些信息被公之于眾之后會遭受到相應的歧視。例如,在求職過程中,一些人可能患有某些疾病,這些疾病雖然不會影響他們對工作的勝任,但在多數時候卻會讓他們在競聘的過程中處于劣勢。對于這個觀點,波斯納提出了激烈的反對。他指出,雖然限制搜集隱私可以避免針對個人的歧視,但這卻會帶來另一個后果,即“統計歧視”的增加。顧名思義,所謂“統計歧視”指的就是基于某些統計特征的歧視。比如針對某些地區人的“地圖炮”,或者針對某些專門職業的“職業炮”,都是統計歧視的體現。

為什么波斯納說限制搜集隱私會導致統計歧視的增加呢?其實我們看一下不久前的抗疫情況就不難明白。在“健康碼”推出之前,很多地方對于疫情的控制采用的主要是“一刀切”的辦法,對于到過疫區的人,甚至持有疫區身份證的人都嚴加管制,甚至謝絕進入。有很多學者對此進行了批評,但其實在當時,這些地方的政府也是出于無奈,因為他們無法精確地知道每個人的確切信息,只能退而求其次,以一種比較粗的標準來進行管控。而“健康碼”推出之后,情況就變了。在被允許采集更多的個人信息之后,政府就可以根據個人的具體狀況實施精準防控。同樣的道理,在波斯納看來,勞動力市場上最大的歧視其實并不是對個人能力的歧視,而是統計歧視。基于這點,他主張放開對于隱私搜集的限制,從而盡可能地消除統計歧視。

對隱私保護提出批評的另一位重要學者是芝加哥學派的代表人物,按江湖輩份應該算是波斯納老師的喬治·斯蒂格勒(GeorgeStigler)。斯蒂格勒從一個更為理論化的角度來分析了隱私保護問題。在他看來,隱私保護完全是私人事件,政府介入隱私保護完全是多此一舉。當沒有政府的干預時,個人會基于自己的成本-收益來分析究竟披露自己的哪些信息;而企業也會根據自身的成本-收益來考慮到底搜集哪些信息。在個人和企業的分別理性計算之下,整個市場的運作將會是有效率的,政府的介入只會干擾這一切。比如,當政府限制企業搜集數據之后,個人為了能在求職時展現自己的才華和資質,就必須去進行一些無效率的投資,而這是會造成浪費的。

后來,有一些經濟學家對斯蒂格勒的思想進行了一個闡發。比如諾貝爾獎得主邁克爾·斯賓塞(MichaelSpence)就提出過一個“信號傳遞”(Signaling)模型。在這個模型中,受教育并不能帶來生產率的提升,但有能力的人為了證明自己,就會去接受過度教育。由于斯賓塞的舉例過度荒謬,以至于不少好事之人甚至經常把它拿來用作“知識無用論”的證據,但不可否認,它背后的邏輯是深刻的——如果有些信息無法被直接獲取,人們就不得不采用更為無效率的手段來傳送它。顯然,在斯蒂格勒等人看來,與其這樣,倒還不如就從一開始準許了對這些信息的傳達。

必須承認,芝加哥學派的觀點是十分具有沖擊性的。不過,在七十年代的論戰中,反對芝加哥學派隱私觀的觀點也同樣有力。

對芝加哥學派的隱私觀提出質疑的第一位重要人物是加州大學洛杉磯分校的教授杰克·赫舒拉發(JackHirsh-leifer)。相比于斯蒂格勒和波斯納,赫舒拉發在學界的名聲可能要小一些,但在中國,他的知名度可能要遠高于美國,因為他有一個著名的學生叫張五常,每次演講都會把他提一遍。不過,赫舒拉發在經濟學上的套路其實和張五常很不一樣,他論證經濟問題主要是依靠數學模型,而不是文字。對于斯蒂格勒等人的觀點,赫舒拉發用一個嚴格的數學模型給出了反駁。這個模型很復雜,但經濟邏輯是相對直接的:確實,如斯蒂格勒和波斯納所言,人們在勞動力市場上希望披露一些自己的信息,因此在一定程度上,放松隱私保護可以獲得一定的收益。但與此同時,人們也不愿意自己的另一些信息被別人知道。在這種條件下,如果隱私保護政策很寬松,人們為了防止自己的信息泄露,就不得不自行投入成本,而這種投入可能是巨大而無效率的。在模型中,赫舒拉發把隱私保護的成本和收益進行了權衡,發現隱私保護的收益遠遠高于其成本。據此,他認為隱私保護是應該值得提倡的。

沿著赫舒拉發的思想,很多學者進一步進行了闡發。他們認為,如果沒有嚴格的隱私保護政策,人們可能會懼怕自己的隱私暴露而不去做一些對自己、對社會有利的事。比如,如果某人懷疑自己患有某些傳染病,那么無論是從個人還是從社會的角度看,去醫院就診都是最優的。但是,如果顧慮到自己的信息可能被暴露,從而對自己的生活帶來麻煩,他就可能會放棄就診。顯然,這對于他自己和社會都是很不利的。

再看第二個階段,也就是上世紀九十年代之后經濟學家對于隱私的分析。從九十年代開始,計算機和互聯網逐步進入了人們的生產生活,數字化趨勢開始逐漸呈現。隨著數字化時代的到來,數據開始成為了一種關鍵的生產要素,因此在這個時代的隱私討論也就很自然地和網絡上的數據搜集,以及數據產權的劃分等結合到了一起。

這個階段,在隱私問題上最為重要的經濟學家當推哈爾·范里安(HalVarian)。范里安擔任過加州大學伯克利分校的教授、谷歌的首席經濟學家,他和夏皮羅一起合著的《信息規則》是數字經濟領域的經典,而其撰寫的兩本教科書《中級微觀經濟學》和《微觀經濟分析》則更是分別占據本科和研究生的微觀經濟學教科書市場很多年。從九十年代中期開始,范里安就曾經對隱私和個人數據問題進行過很多分析。相比于學界前輩,他的分析是比較中性的,對于隱私保護的收益和成本都有涉及。

一方面,范里安向人們強調了所謂的“隱私成本”。在他看來,隱私保護的一個重要成本是它阻礙了某些新商業模式的運作。在現實中,尤其是數字經濟環境之下,很多的商業模式都是數據驅動的。例如定向廣告、定向推薦,這些都需要首先對用戶的數據有比較精確的了解。顯然,如果隱私保護過于嚴格,就會大幅增加數據搜集和使用的成本,進而會讓這些商業模式難以開展,消費者福利也會因此而下降。在范里安看來,讓原來可能的商業模式變得不可能,就是嚴格的隱私保護所帶來的最大成本。

另一方面,范里安也向人們展示了放松隱私保護政策所可能造成的成本。在這個過程中,他尤其強調了數據二次傳播帶來的可能影響。對于一般的商品,我們在將其出讓后,是很容易限制其二次傳播的。比如,甲把一樣東西賣給了乙,他要檢驗這樣東西是不是被轉讓了,只要讓甲把東西出示給他一下就行。但數據這東西就很不一樣,它可以復制,有非排他性,因此我們一旦允許別人搜集我們的隱私信息,就很難再限制它的傳播。如果這些信息可以被無限制傳播,那么其潛在風險就是不可控的。關于這一點,我們在現實中已經看到了很多案例。顯然,如果對于隱私保護的措施更嚴,那么這些風險將可以被有效地避免。

除了從成本收益角度對隱私保護的利弊進行分析之外,另一支重要的文獻是從產權角度來考慮隱私保護問題。我們知道,在產權經濟學上,有一個著名的“科斯定理”,說的是:如果市場上的交易成本很低,那么產權的初始劃分就是不重要的,經濟中的人通過自由談判就可以讓資源得到最有效的配置。相反,如果交易成本很高,那么在事先把產權分配給對資源估價更高的一方將可以有效提高資源配置效率。在隱私問題的討論中,如果我們把“是否保護隱私”作為一種產權——那嚴格保護,就意味著產權在信息被搜集者那里,而放開保護,就意味著產權在搜集者那里,然后我們就可以用“科斯定理”來分析了。這支文獻中,比較有代表性的是卡恩、麥克安德魯斯和羅伯茨這三位學者在2000年發表的一篇論文。他們認為,在現實中,數據的交易成本是很高的,因此就有必要對隱私保護的初始產權進行一個分配,以此來誘導數據資源的有效配置。值得注意的是,三位作者專門強調了產業發展階段的影響。例如,在互聯網發展的早期,讓互聯網企業迅速成長是最為重要的,這時將“隱私產權”配置給它們就比較符合效率;而當互聯網企業發展到一個比較高的階段后,消費者對于隱私的重視程度可能超過了出讓個人信息給他們帶來的好處,這個時候把更多的“隱私產權”配置給消費者,采用較為嚴格的隱私保護政策可能就顯得比較合適了。

隱私經濟學的啟示:一些思考

花費了上面這些篇幅,回顧了一大堆經濟學家關于隱私保護的觀點,感覺好像是莫衷一是,不能給出任何結論。是的,經濟學家永遠都不會達成一致,甚至有人諷刺說“十個經濟學家在一起,可以提出十一種不同觀點”,但這并不意味著他們說的沒有價值。事實上,正是這些相互沖突的觀點,讓我們得以清楚地知道在什么樣的情況下更多保護隱私是好的,在什么情況下則是相反。在相關法律制定的過程中,會強調利益平衡。但到底隱私保護政策的變化會引起哪些主體之間的利益變化,怎樣變化,變化大小有多少,法律本身并不能給出回答。這時,經濟學的結論就可以為法學家們提出一個比較好的參考。

沿著這一思路,我個人認為,通過以上的分析,我們至少可以得出以上的結論:

其一,隱私保護并不是越嚴格越好,而是要根據實際情況,在尊重個人隱私與促進經濟的發展之間尋找一個最優的平衡。自從歐盟出臺了《通用數據保護條例》(GeneralDataProtectionRegulation),也就是著名的GDPR之后,有不少國內的學者也主張應該效防歐盟,出臺一部嚴格的法律來保障隱私和個人數據。對于這種觀點在法律層面是否站得住腳,我無權評論,但從經濟角度看,像GDPR中那么嚴格的數據保護或許是不太符合我國的現實的。事實上,在GDPR頒布后,有不少學者都對其經濟影響進行了實證分析,結果發現它有可能帶來投資下降、新技術(如云計算)發展緩慢、生產率下降等一系列負面的后果。我想,在中國這樣一個數字經濟遠比歐洲發達的國家,這些效應可能會更加明顯。這些后果都是有經濟成本的,在制定法律時絕不應該忽視。

其二,在制定隱私保護相關的法律和政策時,不應該一刀切,而應該對產業的特性,以及其發展階段有所考慮。總的來說,如果在一個行業中,數據扮演更為重要的角色,可以帶來更大的價值,那么就應該對這個產業的個人數據搜集采取一個相對寬松的態度;反之,則可以采取一個更緊的態度。此外,在一個數據驅動的產業的發展早期,應該考慮給予相對寬松的政策,而到了這個產業發展比較成熟后,則可以引導這個產業更加重視對隱私和個人數據的保護,讓用戶獲得更多看得見的好處。

其三,在給定其他情況不變時,如果防止信息泄露的技術有所提升,則相應的對于個人數據搜集和利用的限制應該予以放松。正如范里安所指出的,寬松的隱私保護措施的一個最大風險就是數據的泄露和二次傳播。如果有技術可以切斷這種可能,那么數據采集、交易的安全性將會有巨大的提升。現在,區塊鏈、安全計算、聯邦學習等新技術的發展都在快速發展,這些技術都可以從不同方面防止數據泄露的情況產生。給定這些情況,可以考慮制定合規標準,允許相關企業在使用了以上技術的條件下,對于個人數據進行更為寬松的搜集,并承擔可能的數據泄露所造成的損失。

其四,在通過法律、政策確定“隱私產權”的初始配置后,應該鼓勵數據市場的發展,允許用戶在自愿互利的基礎上對個人數據進行交易。在現實當中,每一個人對于自己隱私的在意程度是不一樣的,有的人很重視,而有的人則不太在乎。顯然,在這些狀況下,一刀切的隱私保護政策是無效率的——它在保護一些人隱私安全的同時,其實也剝奪了另一些人披露個人信息的權力。針對這個問題,一個比較好的應對方法是建立相關的市場,允許每個人自愿出售自己的個人數據,并獲得相應的回報。當然,這類市場的建立前提應該是數據的使用和傳播要有保障,否則用戶在交易過程中就可能面臨太多不必要的風險。

最后,應該加強研究,對基于隱私數據的濫用行為的風險和危害有一個更為科學、理性的評估,在制定相關的法律和政策時予以參考。從根本上看,對隱私保護更嚴格一些好,還是更寬松一些好,要看兩種取向所帶來的成本和收益。這里的問題在于,在很多時候,一些由個人數據引發的問題,究竟是不是真問題,又會帶來多大的成本,其實是不明確的。對于這樣的情況,就需要引入更多的研究來幫助我們的判斷。這里,我想專門提一個問題,就是基于個人信息的價格歧視,也就是我們通常說的“大數據殺熟”。一般認為,這種模式是很糟糕的,會帶來效率的損失。但如果從經濟學的角度看,其實“大數據殺熟”這種“一階價格歧視”是非常有效率的。而且從公平性上看,它也要比沒有大數據時的“二階價格歧視”來得更好。在二階價格歧視下,由于信息不對稱的存在,商家為了引導高收入、高需求的用戶的購買,必須給予其“信息租”,而對于低收入、低需求的用戶則會盡可能剝奪其消費者剩余。這樣的一個結果就是,高收入高需求的人反而會得到更多的消費者剩余,而低收入、低需求的人則沒有消費者剩余。從直覺上講,這是不公道的。相比之下,一階價格歧視則是讓高收入、高需求的群體支付更多的價格,而讓低收入、低需求群體支付更低的價格,這似乎更符合我們對于公平的感知。當然,在“殺熟”情況下,企業的整體利潤會更高,而消費者的整體利潤可能減少,這是一個利益問題。究竟應該怎么協調企業、消費者,以及他們中不同群體的利益,這是需要思考的,而更多的研究則可以幫助我們做到這些。

總而言之,借助經濟學的視角,我們可以更好地看清隱私保護的寬松所帶來的利弊,這可以為我們思考相關政策提供一個很好的幫助。

《比較》研究部主管
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