Digital Economics 数字经济学综述连载（五）

3 数字产品的复制成本为0

数字产品生产函数的关键转变不是编辑成本为0。一些边际成本为零的简单微观经济学模型与正边际成本的模型没啥大的区别。需求曲线下那个下，企业价在边际收益为0处定价。

事实上，由原子组成的物品与由比特组成的物品的最大区别是，比特是非对抗性的，这意味着比特可以被一个人消费而不会减少其他人的消费。一个非对抗性物品的简单对比分析是，一个人可以点火而不会消灭别人的火，信息可以被分享，而不会减损初始的信息。

如果缺乏法律或技术的手段去禁止这种行为，比特可以被所有人复制，而不是只有生产企业，而且还不用考虑初始物品的质量。就像Shapiro和Varian（1999，p.83）所说的，互联网可以被看成一个巨大的，没有任何监控的复制机器。

但是，零边际成本的经济学，非对抗性武平能够转变事情，按照生产者、消费者、或者两者都是。在一个金泰模型中，随着边际成本的降低，潜在的剩余会增加，因而福利的影响取决于最终价格和与之相关的无谓损失。最终价格和无谓损失取决于管制的法律和技术手段（Cornes和Sandler，1986），这与追踪的能力有关，这是下一章节的内容。本章的内容，我们强调这些技术使得企业和政府做出非排除的决策。这同样能够使个人享受数字产品的非对抗性特性带来的益处。

3.1 非对抗性数字产品如何定价才能获得更过利润？

数字产品的非对抗特性使得人们开始思考如何才能制定多品类-零成本的货物的价格，生产者是否应该收费。当两件或者更多产品一起销售的时候会出现捆绑销售（Shapiro和Varian，1998；Choi，2012）。捆绑销售模型有很长的历史。Stigler（1963）和Adams和Yellen（1976）认为当消费者有负相关的偏好时捆绑销售带来的价格歧视收益或增加。一些人可能会认为动作片值10美元，而爱情片值2美元。另一些人可能认为爱情片值2美元，而动作片值10美元。捆绑销售12美元将会有更多的利润，相比于分开销售。企业的挑战是如何识别偏好之间的负相关关系，以增加利润。

Bakos（1999）和Bakos和Brynjolfsson（2000）发现，在某些假定下，当很多产品可以被捆绑时，这一挑战可以被解决，因为大数定理。而且，数字产品的非对抗特性意味着大量的数字产品可以被困难帮，而不需要实质上增加成本。因此，一个简单和有用的视角是，有些时候，将成千上万个数字产品捆绑起来是最优的。

Chu等（2011）使用实证例子来说明，Bakos（1999）的直觉可以应用到少量的捆绑。因此，捆绑销售有很好的战略性原因，因为它可以减少竞争（Carbajo等，1999）。当捆绑的时候边际成本为零时，这些战略性的考虑可能会非常相关（Carlton等，2010；Choi，2012）。

除了广泛的理论工作，最近几年才有一些研究捆绑的实证研究出现，研究视频服务Netflix音乐服务Spotify和Apple Music的订阅问题。Aguiar和Waldfogel（2015）发现Spotify顶替了销售，但他也同时顶替了侵权行为，或者说在没有获得版权方许可的情况下私自下载的行为。他们估计，销售的下降和合法音乐消费会实现平衡，因而Spotify在2013-2015年间是收支平衡的。

3.2 提供数字公共产品的动机是什么？

信息提供者可以故意地选择不排除。这事是上是一个谜题，为什么私人演员选择去创造公共物品。两个非常突出的非对抗性公共产品案例是开源软件和维基百科。这两个案例都故意地不排除其他人使用，使用一些已经建立的模型有点不是那么直接，来解释这种现象，和前面的捆绑销售相比。

Lener和Tirole（2002）想哟啊知道为什么这些软件的开发商会自由地分享他们的代码，而不索取报酬。他们强调两个开源的核心利益，这是标准的公共品模型中所没有的。对于个人开发者而言，提供高质量的开源代码可以帮助向潜在雇主显示他们的技能水平。对于公司而言，提高开源软件的质量是的他们可以提供其他的服务，这会对开源软件提供补充，形成一个溢价。考虑到这些代码非对抗特性的核心收益：通过互联网数字发行意味着高质量的开源软件能够被广泛的采纳。有关数字经济开源的研究主要通过职业生涯考虑和互补性来支持他们的假设（Johnson，2002；Bitzer和Schroder，2005；Mustonen，2005；Lerner等，2006；Henkel，2009；Xu等，2016）。

维基百科代表了人们为何贡献给数字公共产品的另一种原因。Zhang和Zhu（2011）强调读者广度的社会收益。在中文维基百科的研究中，他们发现使用者很关心网民的规模，当一部分的网无法因为某些原因无法使用维基百科之后，贡献减少了。与社会收益的观点相似，Aaltonen和Seiler（2016）、Kummer等（2015）都提供了良性循环的证据。更多的阅读是的编辑数量增加，编辑数量增加吸引了越来越多的阅读。贡献与贡献者的兴趣爱好密切相关：维基百科以前的时候是更偏民主，现在越来越中立了（Greenstien和Zhu，2012）。Nagaraj（2016）建议政府对数字公共产品支持的可能性。

他发现开源的地图信息会使得采矿行动增长，尤其是对于那些只有少量资源的小企业而言。因此，开放数据会使得更多的参加者走向成功。

更一般地，数字技术的非对抗性能够使得发展中国家的消费者和工人能够获得和发达国家一样的信息，如果这些消费者和工人能够使用互联网的话。在谈论到教育的时候，Kremer等（2013）认为信息技术能够提升发展中世界的教育水平。在他们的观点之下，是对于数字信息非对抗非排他性的强调，以及公共的基于互联网的教育材料。与之相关的，Acemoglu等（2014）强调数字教育会使得教育资源有一个更公平的分布。

但是，也存在福利可能会减少的情形，因为数字产品广泛传播而没有进行限制。不限制非对抗性产品的觉得降低了生产信息产品的动机，后面的版权政策部分将会进行讨论。这同样会产生负外部性。比如说，Acquisti和Tucker（2014）发现政府的开放数据政策可能会使得数据泄露，从而影响个人线下福利。开放性，根据定义，意味着隐私的减少。相似的，Acquisti和Gross（2009）发现使用线上公共数据使得可以预测个人的社保账号。非排他性可能是有吸引力的，但会导致可能的数据安全问题（Gordon和Loeb，2002；Gal-Or和Ghose，2005），尤其是如果昂贵的数据安全投资也是一个公共产品的话。

3.3 数字市场会如何影响版权政策？

虽然数字技术创造了公共产品，但生产的零边际成本也可能产生坏的东西，比如说垃圾邮件（Rao和Reiley，2012）和线上犯罪（Moore等，2009）。这些问题导致了政策回应，比如US CANSPAM法案。数字垃圾的另一个例子是垃圾电话，数字技术使得打电话能够自动化。Petty（2000）和Varian等（2005）屁股了联邦支持的“Do Not Call”清单对于阻止潜在销售电话的作用，发现了正面的影响。

这就是说，这些坏因素的经济学是非常直接的。比较起来，更具挑战性的政策问题是，对于非对抗性的数字产品，政府是否应该通过版权政策介入，而不管这些产品的非对抗性。

随着1990年代互联网的传播，音乐和文本的版权，经常被忽视了，人们很自由地上传盗版的东西到网上。因为数字信息的非对抗特性，一个人上传的盗版产品可能对于上百万的人都是有益的，这会潜在地替代销售。于此同时，音乐工业的利润开始下降（Waldfogel，2012），大家都将此归因于互联网。

因此，对于版权的最优措施成为了数字经济学文献的一个聚焦点。前期的研究聚焦据网上自由复制的收益。对于那些认为这是允许的人来说，这叫做“文件分享”，对于那些认为这不被允许的人来说，这是“隐私”。媒体线上自由分享的直接效应是，媒体的收益下降了。与此同时，如果自由复制只是样本，消费者还是需要购买他们喜欢的，那么收益会增加（Peitz和Waelbroeck，2006）。对于互补性的商品比如直播而言，收入也会增加（Mortimer等，2012）。最后，如果自由复制知识只是对于发展中市场，以及有网络效应的商品，那么收益同样也会增加（Takayama，1994）。实证上，尽管少数量的研究发现了正向的效应（Oberholzer-Gee和Strumpf，2007），大多数的研究都发现线上自由复制会减少音乐的收益（Rob和Waldfogel，2006；Zentner，2006；Liebowitz，2008；Waldfogel，2010），视频的收益（Rob和Waldfogel，2007；Liebowitz和Zentner，2012；Danaher等，2014；Danaher和Smith，2014；Reis等，2015；Peukert等，2017），书本的收益（Reimers，2016）。这与非数字历史文献遥相呼应（Li等2015；MacGarvie和Moser，2015），意味着管理数字技术的政策与前期政策之间有一个连续性。