数据的网络效应：与瓦里安商榷(8)

3）技术网络效应是需求侧与供给侧规模经济的融合

Varian的分析强调了经典网络效应（即需求侧规模效应）与供给侧规模经济的区别。我认为，技术网络效应是两者的融合。我们前面的论证强调了其满足经典网络效应的定义，实际上，Varian的分析强调了其作为“超级学习效应”的一面。刻意加上超级二字，意在强调，毕竟搜索引擎和汉堡还是不一样的：智能应用在交付一次客户体验的过程中，以数据反馈形式存在的学习实时且无损。学习效应更多发生在多次经验之间，而不是单次经验学习，在这方面机器学习也有巨大优势。

按照传统理论，这两种效应描述的是截然不同的现象。网络效应描述的是用户之间互动创造价值，企业本身不产生成本，而供给侧规模经济描述的是企业通过提供产品或服务创造价值，而其成本随规模而降低。简单来说，前者描述的是企业与需求方（效用）的关系，后者描述的是企业与供应方（成本）的关系。两者融合之所以可能，在于技术网络效应语境下，用户既是消费方同时也是数据资源的供给方。

两者结合有利于更全面地理解技术网络效应。Varian阐述的干中学是理解企业之间为何出现技能差距的原因，这可能体现为某种算法专利、某种先进的平台，但归根到底还是人员技能。为什么有些企业，包括个人，拥有数据，却不得不让渡给巨头而无法自身从中获益。Teece的PFI框架能清晰地告诉我们，这是因为数据资产的互补资产，即数据分析能力掌握在巨头手中。以至于，OECD的报告认为，这是真正威胁到市场竞争的因素（而不是数据本身）

战略研究者应聚焦于把数据资产还是数据分析能力来作为数字化企业绩效的解释变量，可能是资源学派和能力学派一个极精彩的交锋机会，当然，也是整合机会。加上网络效应概念产业经济学的渊源，这个议题或将成为全面承载主流战略理论的经验温床。

结语

本文体现了我构建技术网络效应概念的最新努力。读者可能需要参考 网络效应进阶读物（上） 和 网络效应进阶读物（中） 获取关于网络效应的基础知识。我同时推荐阅读Varian的原始论文——数据网络效应仅仅是其中一个小议题，该论文提供了对AI时代经济规则的全景式概览，尽管不够深入，但读者可以从中读得哪些战略选项在AI时代值得重新思考。点击文末小程序下载Varian的论文，PPT和OECD报告。