RAND之后，AER如何看待信息出售？

原文信息：

Yang, Kai Hao. 2022. "Selling Consumer Data for Profit: Optimal Market-Segmentation Design and Its Consequences." American Economic Review, 112 (4): 1364-93.

01引言

随着数字经济的发展，数据成为了差异化竞争的重要因素。企业通过搜集数据，向消费者提供更为个性化的服务，获得竞争优势。同时，得益于早期庞大、全面的信息积累，一些大型企业可以通过向其他企业出售信息的方式获得额外利润。例如，Facebook搜集了关于消费者个人特征、旅行计划、生活方式等信息，出售或通过其他方式提供给Netflix、Spotify等企业使用。获得信息的企业则对消费者进行价格歧视，提升利润水平。

【香樟推文2235】中发表于RAND的文章曾对数据代理商（即信息的中间出售商）的出售策略进行了研究。当数据代理商面临两个竞争的零售商时，最终将只向一家零售商出售信息，避免了零售商对消费者的过度竞争。而本文则重点考虑当生产者具有私有生产成本信息时，数据代理商如何制定最优的出售策略。

02一个例子

以一个简单的例子作为引入。一家出版商向本科生、研究生和教职人员出售教材，生产的边际成本为私人信息，c以相等的概率取1/4或3/4。本科生、研究生和教职人员对教材的保留价值分别为1，2和3，且每种类型占总人数的1/3。数据代理商除具有消费者类型的信息外，还知道消费者的居住信息，即本科生中一半居住在公寓，一半居住在独立住宅，所有的研究生都居住在公寓，所有的教职人员都居住在独立住宅。

考虑数据代理商的最优出售策略，当数据代理商向出版商出售所有信息，并定价为时，出版商购买信息的条件为：

数据代理商的最优定价为5/12，此时，不管出版商的生产成本为1/4还是3/4，都会购买信息。

现在考虑数据代理商的一种新的定价策略：

即居住信息的价格为1/3，价值信息的价格为7/12。此时，生产成本为1/4的出版商会以价格7/12购买价值信息，而生产成本为3/4的出版商会以价格1/3购买居住信息。信息代理商将获得11/24的利润。（在后续的模型中，作者证明了M*为数据代理商的最优出售策略。）

这个简单的例子说明了当信息代理商具有消费者的全部信息时，并不会将所有详细信息都出售给出版商，引出了作者的主要研究内容，即对信息代理商最优出售策略的设计以及对消费者剩余和社会福利的讨论。

03 主要结论

在生产者具有私有生产成本信息，消费者异质的市场上，作者通过机制设计给出了信息代理商的最优出售策略。代理商的这种最优出售策略会触发“准完美价格歧视”（quasi-perfect price discrimination），即代理商根据生产者的成本提供不同的市场细分信息。这种定价策略下，部分保留价值较小的消费者将不会购买产品。相比于没有信息出售，数据代理商的出售始终会损害消费者剩余，但会提升社会总福利。因此，对信息出售的管制取决于监管者的政策目标。监管者以社会福利最大化或是以消费者剩余最大化为目标将直接影响到监管策略的制定。

Abstract

A data broker sells market segmentations to a producer with private cost who sells a product to a unit mass of consumers. This paper characterizes the revenue-maximizing mechanisms for the data broker. Every optimal mechanism induces quasi-perfect price discrimination. All the consumers with values above a cost-dependent cutoff buy by paying their values while the rest of consumers do not buy. The characterization implies that market outcomes remain unchanged even if the data broker becomes more powerful—either by gaining the ability to sell access to consumers or by becoming a retailer who purchases the product and sells to the consumers exclusively.

来源：香樟经济学术圈

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