本文是《中国工业经济》第855篇观点精粹。查阅论文原文和数据等附件，请访问《中国工业经济》网站或登陆中国知网下载。作者：谢丹夏，魏文石，李尧，朱晓武
单位：清华大学社会科学学院，中国政法大学商学院
原文刊发：《中国工业经济》2022年第8期，原标题为《数据要素配置、信贷市场竞争与福利分析》。
数据是缓解信息不对称和开展信贷业务的核心。传统商业银行通过金融业务积累了财务数据，而新兴起的金融科技公司依托数字业务积累了数字足迹。后者利用数字足迹将信贷服务扩展到小微企业等财务数据不足的群体，与银行形成了新的信贷竞争结构。财务数据和数字足迹从不同角度反映了借款者的信用情况，由于数据的非竞争性，如果银行和金融科技公司对两类数据进行共享，可以同时提高双方的评估精度，降低居民金融门槛、促进信贷的有效配置，进而提高福利。此外，数据共享可以帮助金融机构更广泛、快速地获取数据，形成信贷市场的良性竞争，从而带来更低的成本、更好的技术和更好的客户服务。
在全球各地，以开放银行（Open Banking）倡议为代表的金融科技公司和商业银行已经以多种形式展开了合作，促进非竞争性数据的广泛使用。欧盟、英国等在出台政策时倾向强制要求主要银行开放数据，美国等则以市场为主导实现数据交易。在中国，大力发展数字经济、建设数据要素市场已成为重要国策。
然而，尽管数据要素市场和开放银行在政策和实践上已迈出了巨大的一步，要使其真正发挥作用仍然需要解决一个重要问题：数据要素市场建设对信贷市场的竞争与福利会产生什么影响？
谢丹夏、魏文石、李尧和朱晓武发表在《中国工业经济》2022年第8期的论文《数据要素配置、信贷市场竞争与福利分析》通过构建信贷市场模型，分析当银行和金融科技公司分别通过不同的商业模式采集了不同类型数据时，不同数据要素配置方式对信贷市场竞争和福利所产生的潜在影响，从而认识数据要素市场建设的福利和伴随的风险、指导数据要素市场建设。主要研究发现如下：
第一，当不存在数据共享或交易时，信贷市场会由于上述两种放贷者分管两种类型数据而发生细分，每个细分市场覆盖部分借款者并包含一个优势放贷者（拥有数据优势）和一个弱势放贷者。当两种放贷者被强制双向共享数据时，即二者均拥有全部数据，信用分析精度提高并促进市场竞争，这不仅会增加高信用借款者获得贷款的概率，还会降低贷款利率，从而提高借款者福利。
第二，当两种放贷者通过数据市场自主交易数据时，通过讨价还价可以实现数据交易但仅有一方有激励购买数据。这是因为：①数据具有非竞争性，优势放贷者出售部分数据不会减少自身拥有的数据量和数据优势。②类似于非对称成本的Bertrand价格竞争，利率报价形成的信贷市场竞争具有“赢者通吃”的特性，只有优势放贷者才能获得正期望利润。尽管弱势放贷者可以购买部分数据提高自身分析的准确度，但在后续的信贷市场竞争中，优势者总是可以通过价格竞争将弱势者的期望利润维持在0，购买数据的支出无法得到补偿。③优势者的放贷利润与放贷者之间的数据量差距成正比。最终，放贷者可以通过上游数据市场形成“合谋”：弱势放贷者缺少购买数据的激励并且希望出售所有数据，尽可能削弱下游信贷市场竞争，从优势者提高的放贷利润中获得分成。这提高了借款者得到贷款的概率，但也提高了贷款利率，所以可能损害借款者福利。
第三，运用数值模拟方法比较社会总福利（借款者福利与放贷者利润之和）发现，相较于无数据共享，两种数据配置都可以显著提高社会总福利，因为二者都可以有效提高信用评估精度。不过，强制数据共享实现了最高的社会总福利，这是因为放贷者单向地数据交易不仅导致数据共享不足，还会提高弱势放贷者面临的赢者诅咒成本、使其不会积极地利用所掌握的数据，抑制市场存量数据发挥价值。这也就有助于解释为何一些国家采取了强制共享政策。
第四，如果借款者作为数据主体拥有数据权利。高信用借款者会在两个放贷者之间共享数据来最大化自身福利，并且这会迫使低信用借款者共享数据。这最终内生实现了强制数据共享，从而提高总福利。
为了更好地发掘数据的经济价值，实现数字经济的高质量发展，本文提出以下三点政策建议。
第一，无论是强制共享还是市场交易这两种方式的数据要素配置都可以提高社会福利，并且可以拓宽信贷服务的覆盖范围。因此无论以何种方式，应尽量破除数据交易和共享的壁垒，围绕不同金融业态培育数据市场，形成金融科技公司和商业银行间的有效协作机制，从而充分发掘数据的经济价值。
第二，数据要素市场和信贷市场竞争是相互联系的，前者可能会改变后者的竞争格局。单向数据交易整合会导致信贷市场集中，优势放贷者的市场势力加强。即使实现了数据确权，数据要素市场也未必实现双赢，存在借款者福利向放贷者利润的转移。因此在大力建设数据要素市场并鼓励数据交易的同时，应进一步监管数据交易的目的，关注数据交易对信贷市场结构的可能影响，避免优势者通过购买更多数据来扩张自己的市场势力。而且，“赢者通吃”的市场结构特征也伴随网络效应常见于数字经济的其他行业，可能引发类似问题。此外，在这一场景下，即使是不参与信贷竞争的主体也会由于其掌握的数据变得重要，因为他可以通过数据交易决定谁是优势者，从而间接参与信贷市场竞争并从中分得利润。
第三，应保障借款者的数据权利，注意落实数据可携带权（Right to Data Portability，消费者有权将数据移植给其他实体）。依据本文规范的经济解释，通过借款者的行为决策来避免数据要素市场可能带来的垄断等负面影响。
本文为进一步建构数据要素市场提供了基础的研究框架，有以下三个方面可供未来思考：①本文主要讨论外生的借款者的信用质量。而随着数据市场的建设，数据共享交易可能会影响低信用借款者的行为，如减弱低信用借款者的骗贷动机等，从而提高社会福利。因此从内生借款者信用视角考虑，旨在推动数据访问的数据开放倡议（类似于强制共享）可能是更好的。②本文简化地考虑了四个场景，未来可以通过参股形式成立新的征信公司，并且探索数据信托、多方计算等新的数据配置方式。但回想一下理论：如果放贷者可以完全控制数据，可能会让借款者的境遇变得更糟，所以数据市场监管和让借款者对数据有更多的控制权可能仍然必要。③模型假设数据是由借款者外生的活动产生的。但数据并非完全是经济活动伴生品，当数据生成伴随了企业的创新和付出，强制共享和赋予数据可携带权是否更好？对此还没有简单的答案，因为这两种配置会挫伤企业创新动力。其次，一旦考虑放贷者采集的激励就必然面临借款者隐私的问题，例如非对称市场竞争具有激烈的“赢者通吃”特征，这可能导致放贷者的“军备竞赛”，过度采集数据而破坏隐私。
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[1]刘守英，熊雪锋，章永辉，郭贯成.土地制度与中国发展模式[J].中国工业经济.2022,(1):34-53.如果研究中使用了未在杂志纸质版刊发、但在杂志官方网站上正式公开发表的数字内容（包括数据、程序、附录文件），请务必在研究成果正文中注明：
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《中国工业经济》是应用经济学和管理学类综合性权威理论刊物，重点覆盖国民经济、产业经济、工商管理、案例研究等学科领域，专门刊发以重大前沿理论和现实问题为研究对象的前瞻性、引领性、规范性最优秀研究成果。为国家社会科学基金第一批重点资助期刊，中国社会科学院创新工程首批试点学术期刊；曾荣获第三届国家期刊奖（最高层次奖），中国社会科学院优秀学术期刊特别奖（2020）、第二至四届优秀期刊奖连续3届一等奖，第三届全国百强报刊；为全国中文核心期刊工业经济类第一名（历年），中国人文社会科学综合评价AMI权威期刊（2014、2018），连续10年荣获中国最具国际影响力学术期刊（2012—2021）称号，是国家自然科学基金委员会管理科学部认定的管理科学A类重要学术期刊（历年），中国工业经济学会核心会刊。
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