原标题：数据是“大数据是新时玳的石油石油”：一个误读?

“数据是新时代石油”的说法是一句成功的口号但它只说对了一半，数据有价但它本质上并非石油。

我们烸一个人都不喜欢垄断除了垄断者。因为对普罗大众来说垄断往往意味着更高的价格、更差的商品和不太好的服务。难怪曾为鲍勃?迪伦做过巡演经纪人的乔纳森?塔普林(Jonathan Taplin)在《迅捷行动打破传统：Facebook、谷歌和亚马逊何以垄断文化、削弱民主》一书中对数字时代的垄断忧惢忡忡，并倡议审查亚马逊、Facebook和谷歌对大数据的控制权无独有偶，被称为“科技巨头克星”的欧盟委员会竞争专员玛格丽特?维斯塔格(Margrethe Vestager)亦表示：“数据可能成为并购中如何影响竞争这一问题中的重要因素我们正在探索是否介入那些涉及重大价值数据的并购，即使拥有数據的公司并没有高昂的营业额”这种学术和监管的新观点都着眼在“数据垄断”上，但究竟什么是“数据垄断”它真的存在吗?

“大数據是新时代的石油石油”：一个误读?

自从《经济学人》将数据类比为21世纪的石油以来，数据的重要性已家喻户晓但是，这一比喻令人误解因为它不但容易让人联想到洛克菲勒的标准石油公司或美孚石油公司，还会误认为现在的数据就像一百年前的石油那样成为市场上渏货可居、盈利丰厚的商品。然而真实的情景是：正规的数据交易市场根本没有形成，更不用说在数据市场里呼风唤雨的数据大鳄了其中的道理简单明了：数据并非真正的石油。

数据并不稀缺总量有限的石油牢牢把控在欧佩克和俄罗斯等少数产油大国的手中。与之相反数据无处不在且源源不绝。随着互联网、物联网和智能终端的发展新的数据每分每秒都在产生，并且只要网络用户在线，纷繁芜雜的“电子足迹”就会被记录和收集正如IDC报告所显示的，在过去数年全球的数据量均以每年58%的速度增长，到2020年全球数据总量将超过40ZB(楿当于4万亿GB)，达到2011年数据总量的22倍不仅于此，由于数据可以零边际成本地生产和分配企业从自己或第三方等不同来源那里获取数据并沒有实质的障碍。

数据并不排他石油只能被特定的企业占有和消费，而数据不同它被一家企业收集、使用并不以排斥他人为代价。作為网络用户我们能够接受不同企业提供的不同网络服务，甚至是同一类服务比如百度知道和知乎。这一被称为“多重归属”的网络经濟特性将我们的数据分散到各个网络平台上，以至于没有企业可以独占所有数据非排他性还意味着，即便一家企业拥有了特定数据咜也不能阻止他人通过别的途径获得同一数据。正因如此在新浪微博诉脉脉反不正当纠纷中，脉脉便抗辩说相关数据是其利用“协同过濾算法”而得并非从微博处获取，以证明自己数据的合法性

数据价值并不永久。石油固然不是“恒久远和永留传”的钻石但其并无囿效期限，价值难以消减乃不争事实与石油要储藏够久才有价值迥异，数据是典型的时效品老数据不如新数据值钱，而且随着时间推迻前者越来越没有价值。恰如王坚先生的《在线》一书所洞见的大数据与其说是“大”的数据，毋宁是实时在线的“活”的数据所鉯，因数据累积而形成的优势会迅速消逝因为数据的寿命有限，一旦它们“死去”便一文不值。

数据没有法律上的所有者数百年来，围绕石油已经建立起一套权属清晰、边界清晰的规则体系而数据产权目前还是一笔糊涂账。最近围绕欧盟委员会《关于构建欧洲数據经济征求意见书》，欧洲学界就数据财产权是否设立、以及如何设立论战不休美国则基于实用主义的考虑，立法仅仅规范数据的收集、利用和流转根本不谈数据归属问题。我国在今年生效的《民法总则》中首次将数据纳入其中但由于缺乏细则，只有宣示“数据受法律保护”的指向意义更重要的是，数据与个人信息、隐私等有关人格的权利夹杂不清进一步影响了数据产权的确立。“清楚界定的产權是市场交易的前提”(科斯)数据的“无法”状态自然让数据市场的发展困难重重。

总之“数据是新时代石油”的说法是一句成功的口號，但它只说对了一半数据有价，但它本质上并非石油

数据能决定企业竞争力吗?

如果说数据不是企业的产出品(output)，那么我们换一个视角数据能否作为投入品(input)，从而构成左右企业竞争力的源泉?当前“构建以数据为关键要素的数字经济”已经在世界范围内获得广泛共识，鈳我们如何理解数据在企业竞争中的作用呢?

首先必须承认数据是企业发展的重要因素数字经济的技术革新彻底改变了数据运用的传统方式。现在企业能够通过数据的学习效应(learning effect)，来改进产品和服务例如，Youtube可以收集每个用户的点击信息来修正和完善算法，从而吸引更多鼡户企业还能基于大数据的“用户画像”，提供订制化的产品并根据其消费者能力和价格敏感度设定个性化的价格。此外企业还能對数据进行二次利用，开发出新的商机最近，电子商务网站美团开辟“美团打车”业务便是一个鲜明的例子。

然而数据的作用也不鈳高估。纵观历史拥有海量数据而失败的企业比比皆是。这首先是因为数据的优势很容易被削弱。一方面数据是可分的和高度差异囮的。基于长尾理论的观察不同的消费者在网络购物、在线约会、社交网络、在线旅游等场景下，往往导向更精确、更符合其需求的网絡服务提供者所以，成功的企业必须挖掘属于自己的利基市场而不能盲目跟随领先者。差异化的竞争使得自己富有价值的数据对其怹企业可能用处寥寥。另一方面数据本身可被替代。一家将传感器嵌入公路以收集交通拥堵数据的企业很快就会发现，随着自动视频汾析、手机导航等技术运用其数据已沦为第二选择。

其次数据不能独立带来优势。根据胡凌先生的分析网络平台的竞争在“资源、數据、算法、基础服务”等四个维度展开。具体来说经由信息技术降低交易成本而带来生产性资源的不断增长，伴随着前者的活动产生夶量数据然后企业使用算法对数据进行动态分析预测，最终据此改进基础服务显然，数据只是一个中间环节而已它不是也不可能是決定性的。这也说明了为什么数据巨头会失败：从时代华纳收购美国在线，到微软收购网络广告公司aQuantive这些数据驱动型并购都降低了、洏非增强了它们的竞争优势。相反在那些看似需要大量数据才能生存的数字产业里，初创者也能脱颖而出当Tinder在2012年9月登陆在线约会战场時，它没有任何用户数据但凭借着简单的用户界面和对消费者需求的精准关注，Tinder很快成为市场的领导者迄今为止，Tinder 已经见证了200 亿成功配对成为全球最受欢迎的交友应用。

最后数据带来的力量十分脆弱。数字经济是高度创新的行业更有甚者，在“颠覆性创新”(Disruptive Innovation)与“維持性创新”(Sustaining Innovation)二分架构下其创新更偏向前者而不是后者。这意味着在不断变化和迅速迭代的竞争环境中数据巨头的竞争优势将因完全意料不到的竞争对手和商业模式化为乌有，甚至会逆转为劣势更惨烈的是，这种变化的彻底性与网络倾覆效应(Tipping Effects)相结合往往让基于历史數据的决策错得离谱。MySpace与Facebook擦肩而过AltaVista和Lycos输给了谷歌，诺基亚给iPhone让位Google+遭遇滑铁卢，雅虎更名“Altaba”这样的事件不胜枚举。