大科技公司：数字地租的四种新兴形式
Kean Birch，David T. Cochrane
摘要：本文深入剖析了科技领域中的一种新现象：大型科技公司如何通过掌控数字生态系统来获取新型地租。首先，通过控制硬件设备、平台服务、用户数据和规则制定，这些公司能够获取所谓的“飞地租金”（enclave rents）。其次，投资者对这些公司未来可能实现市场垄断的预期，使得它们能够获得“预期垄断租金”（expected monopoly rents）。第三，通过对用户参与度的细致排名和分类，大型科技公司能够获得“参与租金”（engagement rents）。最后，通过巧妙操纵游戏规则，它们还能获得“反思性租金”（reflexivity rents）。这些多样化的数字地租形式增强了大型科技公司的技术经济实力，同时提示治理者需要采取更为多元的治理策略——不仅包括反垄断和竞争政策，还应涵盖对合同法等私人监管机制的运用和控制。
引言
在2020年末，美国政府对两家科技巨头提起了诉讼。美国司法部与11个州的检察长联手，指控谷歌违反了反垄断法，损害了在线搜索和广告市场的公平竞争；同时，联邦贸易委员会也对脸书提起诉讼，指控其非法垄断行为，以巩固其在社交网络市场的垄断地位。此外，澳大利亚、加拿大和欧盟也采取了一系列措施，包括要求科技公司为新闻内容付费、加强数据保护和隐私权，以及制定数字市场法规。
大型科技公司的战略目标各不相同，有时甚至相互冲突。例如，苹果和脸书之间因苹果隐私功能更新而产生的争议，可能对脸书的商业模式造成影响。这些事件引起了公众和各界的广泛关注。
那么，是什么因素导致了对大型科技公司日益增长的担忧？科学技术研究（STS）又能为这些争论提供哪些洞见？
第一个问题的核心在于技术经济权力。目前，全球市值最大的五家公司——苹果、亚马逊、微软、谷歌/Alphabet和脸书——都是数字技术公司。这些公司主导着我们日常生活中不可或缺的数字产品和服务，如数字搜索、社交网络、智能手机、在线市场以及在线广告。
本文采用“生态系统”这一概念来描述大型科技公司的运作模式，强调它们不仅仅是“数字平台”，而是一个由技术设备、用户、开发者以及法律和标准等多个元素构成的复杂体系。将科技公司视为生态系统有助于理解它们如何运作，并在进行科学、技术和社会（STS）分析时具有重要意义。例如，脸书的生态系统不仅包括平台规则和用户互动，还扩展到了与之集成的产品，如WhatsApp和Oculus。
本文提出，大型科技公司的生态系统构成了一种新型的数字租金（digital rentiership），这在科学、技术和社会（STS）领域引发了关于经济租金作为一种社会实践的讨论。随着对“技术科学租金”（technoscience rent）的研究逐渐增多，人们开始关注技术经济租金的多种实践形式，这一视角扩展了学界对传统经济租金概念的理解。
本文着重强调了经济租金的构建过程，并总结了大型科技公司生态系统中的四种新兴数字租金类型：（1）通过控制生态系统形成的“飞地租金”（enclave rents）；（2）基于对未来叙事预期的“预期垄断租金”（expected monopoly rents）；（3）基于用户对数字服务和产品参与度的“参与租金”（engagement rents）；（4）通过利用生态系统规则和规范获得的“反思性租金”（reflexivity rents）。本文旨在阐明如何通过对多种事物的控制来产生经济租金。在深入探讨这些新兴租金形式之前，本文简要回顾了大型科技公司的发展历程。
大型科技企业的崛起
本文定义的大型科技企业（Big Tech）往往突出了“大”字。亚马逊、苹果、谷歌/Alphabet、脸书以及微软是美国市值最大的五家公司，它们规模显著，甚至超过了一些看似庞大的竞争对手；例如，尽管脸书是这五家中规模最小的，但它仍然比埃克森美孚、耐克和可口可乐等一些美国最具标志性的公司大三倍以上。苹果公司的规模更是超过了标普500指数中排名后167家公司之和。
尽管1999-2000年的互联网泡沫期间，五大公司的崛起速度更快，但随后迅速消退。图1显示了大型科技企业的市值以及美国最大的200家公开交易公司的平均市值，这一市值被称为“主导资本”。撇开微软在1990年代和2000年代的早期崛起不谈，大型科技企业中第一个规模迅速扩大的是苹果公司。它在2010年超过微软，然后到2019年以每年18%的复合率增长。脸书、谷歌和微软的崛起始于2013年，年增长率分别为37%、22%和27%。亚马逊的崛起始于2015年，并且以每年45%的比率增长。与此同时，美国最大的200家公司的平均年增长率为10%，这种增长表达了投资者对每家公司未来前景的差异性评估。
虽然这些大型科技企业各有特色，但它们在技术经济特征上比以往的五大大公司有更大的相似性。例如，在1999年互联网泡沫高峰期，最大的五家公司是三家科技公司——微软、甲骨文和思科系统，一家制造业巨头——通用电气，以及零售巨头沃尔玛。值得注意的是，以前的大型资本版本，如大石油、大制药、大银行，从未同时占据过企业排名的前五名位置。
图1. 大型科技企业市值的崛起，1990-2019年。注：由作者编译，数据来源于Wharton Research Data Service的Compustat；AAPL = 苹果，AMZN = 亚马逊，FB = 脸书，GOOG = Alphabet，MSFT = 微软。
本文从多个角度对大型科技公司的崛起进行了分析。上述五家大型科技企业代表了数字租金的最高形式，这也是将Netflix、Uber、Spotify、Zynga和PayPal等公司归类为大型科技企业的原因。同时，本文观察到大型科技企业的技术经济特征正在逐渐渗透到传统公司中。虽然在此处讨论的特征主要与特定的大型科技公司相关，但这些特征的影响已经扩散到了整个行业之外。
数字租金的四种新兴形式
学者们在包括STS在内的多个领域探讨数字经济中的租金现象。早期研究多聚焦于数字平台作为概念发展的核心。相比之下，本文将分析范围扩展至数字生态系统，这些系统由设备、平台、用户、开发者、法律权利、合同协议、标准等多样的技术经济元素构成。
本文提出，通过将租金视为“技术经济现象”（technical-economic phenomena）和“法律关系”（juridical relationship）的视角，可以更好地理解大型科技公司。大型科技公司的特征在于其新兴的、特定的数字租金形式，即通过技术经济手段扩展对资产的所有权和/或控制来构建和提取价值，这通常基于人为或自然的稀缺性、质量或生产力。
首先，大型科技公司在租金分析中呈现出独特的实证案例，与早期关于土地或自然资源的经济租金讨论不同。数字技术及其应用引入了从特定数字资产中提取未来收入的新实践。例如，数字平台如Uber作为产品和服务与用户之间的中介，构建了新的多边交换生态系统，并从中获取收费和数据。
其次，经济租金应被视为一个技术经济概念，其存在和大小与市场的竞争性质紧密相关。本文强调，租金不仅是提取的结果，也是构建的过程，是一种积极的社会实践。因此，本文旨在阐述在当代技术科学资本主义中出现的新型数字租金形式。
飞地（enclave）租金
大型科技公司通过掌控（1）设备、应用、平台等产品的生态系统；（2）用户在生态系统中生成的数据；（3）为用户、开发者等设定的规则；以及（4）执行生态系统中标准，实现了资金的收集。比如，使用Oculus VR头显必须要有脸书账户，这样收集的数据就被添加到脸书的其他数据中，实现用户变现。
但是，用户在飞地中可能遭到隐形的限制。例如，在苹果生态系统中，Spotify的使用较Apple Music更为复杂繁琐。大型科技公司通过许诺仅在其掌控的生态系统内提供增强用户体验，以加强对飞地之间互操作性的限制，并从中收集用户数据。
通过确保只有在受控生态系统中才能实现的提升用户体验的承诺，可以强化不同飞地之间的互操作性限制。公司通过在生态系统内提供卓越体验的承诺来吸引用户，进而收集用户数据。同时，用户本身也是公司重要的收入渠道，例如，大型科技公司会通过向广告商和应用开发者等出售用户访问权限来获得收入。
本文在分析关联企业九年的财报电话会议时发现，大型科技公司在谈论与投资者时，对“生态系统”（ecosystem）这个词的使用频率各不相同。谷歌经常提这个词，而亚马逊使用频率较低。到2020年，苹果成了最经常提生态系统的公司。这些公司会在谈到产品、过程、产品类别和关系时，都会提到生态系统。因为每个飞地都限制了用户的流动性，故而生态系统之间存在显著竞争。比如，脸书的高管们在2020年第四季度的财报电话会议上，把苹果视为主要竞争对手之一，因为iMessage是苹果生态系统的核心。这不仅仅是两个竞争产品，更是两个公司控制的生态系统的关键部分，用来吸引用户进入并从中获利。
对于广告商、软件开发者和硬件制造商等外部利益相关者而言，加入这些封闭的生态系统具有显著价值，因为用户的高度集中和数据的丰富性使得他们几乎无法忽视这一机会。大型科技公司通过吸纳这些外部参与者，进一步巩固和扩展了自己的生态系统。
最初，生态系统的构建似乎仅是大型科技公司的专属领域。然而，随着时间的推移，它们将生态系统的构建视为一种更为盈利的商业模式和创新途径。如今，大型科技公司已经主导了生态系统，并通过三种主要方式创造并利用飞地租金：首先，通过控制对生态系统内收集的数据的访问，集中用户数据资源，为其他数字公司提供创新所需的数据；其次，利用法律和技术手段将用户锁定在其生态系统内；最后，通过自我优先策略，引导用户采用其新产品和新服务。例如，美国国会对大型科技公司的调查揭示了苹果如何通过控制iOS和App Store，构建并执行竞争壁垒，歧视和排除竞争对手，同时优先推广自家产品。
预期垄断租金
拥有知识产权（IPR）垄断的公司往往预期能够获得可观的现金流，这使得它们的市场估值相对于其资产基础而言显得尤为高。这些“预期现金流”（expected cash flows）在两个层面上发挥作用：一方面，它们通过提升垄断公司的市场估值得以体现；另一方面，它们使得这些公司能够以更低的成本获得借款。这种较低的借款成本为它们提供了收购竞争对手的机会，从而实现一种自我强化的循环，比如更高的预期现金流和竞争优势。然而，这并不意味着这些公司必然成为或已经是垄断企业；相反，投资者预期这些公司能够控制其现有及潜在资产，为未来更高的回报提供保障，从而推动了其市值的增长。这种循环——高市值、低借款成本和收购行为——导致了折现率的降低，因为竞争风险的减少。尽管如此，更大的控制权并不总是能够转化为未来更高的收入。
亚马逊是大型科技公司中一个典型的代表，而Uber和Lyft等公司也展现出类似的特征。投资者们预期这些公司未来有可能实现市场垄断，并为此投入了大量资源。这些所谓的“预期垄断租金”（expected monopoly rents）并非源自高资产价格或受限的需求，而是基于对这些公司未来可能获得垄断控制权的预期。这种预期可能通过一系列策略实现，包括收购竞争对手、阻止投资者支持潜在对手，或通过游说活动影响政府和公众支持有利于其市场地位的法规。
以2020年11月加州的投票为例，该州决定继续将网约车司机视为独立承包商而非正式员工。这一决定直接导致了Uber和Lyft的股价大幅上涨，因为市场预期这一政策将为这两家公司带来数十亿美元的潜在收益。正是基于这种对未来收入的预期，本文将这类数字领域的经济优势称为“预期垄断租金”。
在技术预期社会学（STE）这一持续讨论的领域中，可以看到科学、技术和社会（STS）分析的丰硕成果，它不仅在STS领域内，也在更广泛的社会科学研究中发挥着重要作用，帮助我们理解未来趋势。STE视角关注于人们如何通过对未来的愿景来吸引社会群体和资源，以推动特定技术科学项目的实现。
“预期垄断租金”这一概念描述了市场对某些公司未来可能的市场控制能力和潜在高额利润的预期，这种预期推高了这些公司的市场估值。垄断是指在某一市场中只有一个供应商或生产者，从而控制整个市场的供应。经济活动可以根据其市场特性分为有界市场（如在线搜索）和可替代交易（如购买不同品牌的智能手机）。垄断不仅体现在法律和技术经济效应上，它还是经济理论中的一种认知现象，它塑造了人们对竞争、价格作为交换结果等经济行为的预期和理解。
参与租金
第三个例子是“参与租金”，它聚焦于用户数据和参与度的差异化特性。简而言之，公司通过分析用户数据，将产品和服务的质量与用户的质量相匹配，以此提升市场地位。这种做法在社会中引入了一种新的数据化排名体系，使得某些人在数据收集和排名中占据优势，而其他人则处于不利位置。例如，某些用户可能因为其社会价值被算法评估为较高，从而获得更精准的广告投放和更优惠的交易条件。
算法决策使得公司能够更高效地对人群进行分类和排名，但同时也引发了那些受到不利影响的个体试图抵制或改善其不利数字身份的现象。Facebook的社交图谱通过兴趣和活动等连接点来确定个人的社会价值，这在广告定位中起到了关键作用。
大型科技公司通过收集个人数据，运用推断性方法对个体进行细致的排名和分类，并将这些分析结果出售给其他企业或用于开发新的产品和服务。这一行为被称为“差异租金”（differential rent）。19世纪经济学家大卫·李嘉图最初将差异租金定义为基于土地生产力差异向土地所有者支付的额外款项。如今，这一概念已经扩展到情感、认知以及非物质劳动的生产力领域，这些生产力可以通过特定的技术经济结构被货币化和资本化。在这里，差异生产力体现了对个体特征的分割和利用。
将个人数据与差异租金的概念联系起来，揭示了在大型科技公司的视角中，某些用户因其在数字生态系统中的活跃程度和参与方式而展现出更高的生产力。这种生产力的高低由用户的日常参与行为和互动类型所决定。在这一框架下，那些频繁、无意识且可预测地参与的用户对大型科技公司尤为宝贵。用户的这种生产力转化为“参与租金”，意味着个体用户作为资产的价值显著提升。
例如，游戏应用开发者通过“每用户获取成本”（cost per acquisition）等指标来量化用户价值，将用户转化为“玩家资产”（player assets）。这些资产不仅能够产生直接收入，还可以在市场内进行交易。在这一过程中，最具价值的玩家资产是那些最有可能在应用内进行消费的用户，他们的行为可以被精确追踪，并用于Facebook或其他在线广告平台的广告策略。
反思性租金
反思性租金（reflexivity rents）涉及企业通过有意地操纵规则来获得竞争优势。这种做法在历史上表现为企业通过游说政府来创建人为的垄断，这种行为被称为规定套利（regulatory arbitrage），并引发了关于寻租行为如何扭曲市场竞争的广泛讨论。这些讨论通常基于对理想市场和自由市场竞争的理想化承诺。然而，本文采取了波兰尼（Karl Polanyi）的观点，认为市场是人类创造的社会构造，就像租金一样，市场可以受到政府法规或私人治理的影响。
例如，知识产权是政府制定规则的一个显著例子，它通过法律保护创新者的权益，从而可能创造市场优势。而支持大量个人数据收集、使用和开发的私人合同安排，如用户协议、隐私政策等，则是私人企业制定的规则，这些规则在数字经济中尤其重要，因为它们定义了数据的使用和价值。
数字生态系统，由技术操作和准监管功能构成，正成为资本主义新游戏规则的发源地。大型科技公司通过制定和执行私人规则（例如应用商店的规则）以及算法决策系统，扩大了社会行为者在政治经济舞台上的博弈。这与传统的经济寻租概念有所区别，因为追求反思性租金并不必然涉及对公共机构的游说。实际上，某些反思性租金可以被视为对大型科技公司数字霸权的一种反击。
在这种新的经济动态中，科技公司通过其平台和算法塑造市场结构，影响用户行为，从而在数字经济中获得优势。这种优势可能来自于对用户数据的控制、对市场准入的设定，或是通过算法来优化资源配置。这些策略使得科技公司能够在不直接干预公共政策的情况下，依然能够实现对市场的显著影响，从而获得经济租金。
本文将算法决策行为视为一种反思性租金的体现，这种行为在道德和法律层面上可能存在不同程度的问题，同时也受到不同程度的监管。最严重的、可能触犯法律的行为是对大型科技公司本身的指控，例如Facebook被指控过度估计其生态系统对广告商的潜在影响范围，并夸大了其生态系统中视频观众的数量。一些学者则特别关注搜索引擎优化（SEO），这在许多在线企业中已成为一个合法的关注点，尤其是在大型科技公司可能采用的反竞争策略背景下。
许多企业试图通过识别影响搜索算法的因素来提高其在搜索结果中的排名；而另一些企业则通过付费来获得更好的展示位置。介于规则利用和破坏之间的一个例子是所谓的“点击农场”（click farms，是指通过雇佣大量低成本劳动力通过在线点击、观看、评论等互动活动提高点击率。——译者注）或“内容农场”（content farms，是指通过生产大量内容来获取广告收入或增加网站流量。——译者注）的兴起，这些企业通过雇佣员工进行点击链接、点赞帖子、评论内容等互动活动，伪装成真实用户与在线内容互动，从而获得报酬。最有害的反思性租金行为可能是大型科技公司在其生态系统内部重新设定规则，以降低成本或提高通过生态系统提供的产品或服务的“提成率”（take rate）。
总结
本文探讨了大型科技公司如何催生新型数字租金现象。这些公司构建的数字生态系统融合了技术设备、平台、用户、开发者、法律合同和集体标准等多种元素，使得它们能够以创新的方式获取经济利益，增强自身的技术经济实力，同时削弱了其他参与者对未来的影响力。
本文识别并分析了四种新型数字租金形式：
1. 飞地租金（enclave rents）：通过构建和控制数字生态系统，大型科技公司能够将用户、开发者等锁定在特定的技术经济结构中，从而在这些封闭的环境中获取租金。
2. 预期垄断租金（expected monopoly rents）：基于对未来市场控制的预期，大型科技公司通过实际行动来维持或实现垄断地位，这种预期转化为经济利益。
3. 参与租金（engagement rents）：在数字生态系统中，用户的参与度不同会导致价值差异，活跃用户因其对平台的贡献更容易被货币化，从而产生租金。
4. 反思性租金（reflexivity rents）：这种租金来源于对生态系统规则的利用，大型科技公司通过操纵这些规则来获得额外的价值。
在实际运作中，这四种数字租金形式相互交织，共同塑造了大型科技公司的经济行为。例如，大型科技公司能够通过改变其生态系统规则（反思性租金）来形成飞地租金，从而在特定领域内巩固其市场地位。飞地租金与预期垄断租金在新兴生态系统中相互作用，如WeWork通过提供生活方式而非仅仅是工作空间，成功地将其估值推高至超过400亿美元。
参与租金与反思性租金之间也可能存在冲突，例如在游戏《堡垒之夜》中，高价值用户通过出售账户来获利，这种行为激励了黑客账户交易的兴起。
本文还观察到“大科技化”（Big Techification）现象正在快速蔓延，即传统公司开始采纳数字租金模式。例如，Visa正在其平台上货币化用户数据，而沃尔玛则在开发一个生态系统，提供第三方卖家服务和会员服务。这些服务的价值部分来自于可以出售给第三方卖家的数据。
此外，Hendrikse等人（2021）所描述的“大科技化”现象正在政治经济领域中扩散，因为已建立的公司开始采用数字租赁策略。尽管市场从未像经济学家所设想的那样自然运作，但大型科技公司的崛起确实激发了其他行业公司的模仿行为。
针对引言中提出的问题，本文认为新型或新兴的数字租金形式是公众和政策对大型科技公司关注的核心因素。所谓的“技术强权”（techlash）不仅仅是对这些公司不信任情绪的上升，更反映了大型科技公司在日常生活中日益增强的数字控制力，这种控制力从对个人数据的掌控不足延伸至对劳动市场、公共交通和监管规范的负面影响。
科学技术研究（STS）提供了分析这些技术经济动态的工具，特别是探索数字生态系统中技术、法律和政治经济组成部分相互关系的方式。
公众和政策讨论往往集中在反垄断和竞争政策上，这固然重要，但对于大型科技公司的其他方面，如其对私人监管机制（如标准和合同法）的使用和主导，目前的讨论仍然不足。竞争监管可能无法全面解决大型科技公司的问题，尤其是与大规模收集和货币化个人数据相关的问题。要阻止大型科技公司巩固个人数据垄断，需要采取新形式的政策行动，解决合同法赋予的私人规则问题。这种合同治理和社会秩序是技术经济的，包括专门设计的元素组合，以支持大型科技公司对世界的特定技术经济理解，使其可测量、可读且有价值。因此，解决大型科技公司的市场集中问题并不会自动解决与个人数据垄断相关的问题。
文献来源：Science as Culture. 2022. 31:44-58.
