最近，我们引荐了①如何选择正确的自变量(控制变量)，让你的计量模型不再肮脏，②忽略交互效应后果很严重，审稿人很生气！，③过去三十年, RCT, DID, RDD, LE, ML, DSGE等方法的“高光时刻”路线图，④空间双重差分法(spatial DID)最新实证papers合辑，⑤机器学习方法出现在AER, JPE, QJE等顶刊上了，⑥中介效应检验流程, 示意图公布, 不再畏惧中介分析，⑦对数vs线性vs二次vs指数形式，到底选择哪种进行计量建模？，⑧什么时候需要标准化回归模型中的变量？等，在学者间引起了广泛的讨论。必看: 计量经济圈公众号搜索功能及操作流程演示 (戳前面)正文关于下方文字内容，作者：方菏阳，北师港浸大金融学，通信邮箱：fangheyang@；文章版权归属计量经济圈和本文作者。隐私是一种与公共利益、群体利益无关，当事人不愿他人知道或他人不便知道的个人信息，（只能公开于有保密义务的人）当事人不愿他人干涉或他人不便干涉的个人私事，以及当事人不愿他人侵入或他人不便侵入的个人领域。隐私是个人的自然权利。从人类抓起树叶遮羞之时起，隐私就产生了。
今天，我们就谈谈隐私经济学，一门崭新的经济学分支。Acquisti, Alessandro, Curtis Taylor, and Liad Wagman. . 'The Economics of Privacy.' Journal of Economic Literature, 54 (2): 442-92.一、引言
自Friedrich Hayek 在1945年发表《知识在社会中的运用》一文开始，信息资产的价值和监管就成为了经济研究中一个重要的议题。其中，有关隐私的研究得到了越来越多的关注。“隐私”这一概念有多种含义，取决于不同的对象和场景。它可以指一个人拥有个人空间和独处的权利；或是对个人信息的保护；甚至超越经济层面，涉及到人的尊严、自主权和人身自由。事实上，这些含义都与“分界”相关，即自我和他人，私有和公有。个体消费者往往在这样的分界上对有形或无形的利益做出权衡取舍。因此，隐私经济学主要关注消费者在保护或分享个人信息过程中的利益取舍。这篇综述主要探讨了隐私和个人信息在微观层面上的经济价值与后果。一方面， 个人信息同时具有私人和商业价值，分享这些数据可能缓和市场摩擦并促进交易。另一方面，分享数据并不总是带来社会利益，而常常危害个人效用和社会福利。通过对现实世界的观察，作者提出以下问题：· 是否存在使数据持有者和所有者同时获益的“隐私均衡”？· 如何分配在使用个人信息过程中产生的盈余？· 基于市场的力量，将隐私作为经济商品；还是依赖监管，将隐私视作基本权利？· 谁应当获得更多的盈余，是数据持有者还是所有者？综述的第二部分主要关注隐私的理论研究，并举例展示了有关信号传递行为、知识产权、隐私政策和数据中介议题中隐私的取舍和监管的复杂性。第三部分围绕目前隐私的取舍、消费者对隐私的态度和行为等实证研究展开评述。
二、隐私的经济学理论
（一）
第一波隐私经济研究的浪潮始于芝加哥学派的学者们。Posner (1978, 1981) 和Stigler (1980) 指出，隐私保护意味着将个体信息从市场中移除。在这种情况下，个体负面特征的潜在成本被转移给了其他市场参与者，最终导致经济资源和生产因素的无效率使用。然而，Hirshleifer (1971, 1980) 认为理性的经济主体会在收集其他主体信息的过程中过度投资，而芝加哥学派的模型并不能解释个体隐私决策的复杂性。Hirshleifer 的模型指出，给定均衡价格，信息获取产生的私人收益超过了社会收益。在一个纯交换的设定下，信息可能并不产生任何社会收益，最终只呈现出由无知主体到明智主体的财富重分配。Spence (1973) 认为信息传递活动会揭露损益相关的个人信息，但信息传递活动的加总成本还是会大过收益。在信号活动被完全禁止，即实施完全隐私政策的情况下，可能会达到帕累托优化。示例一证实了这一推论，在设定的场景中，MBA学生选择对未来雇主隐藏自己的成绩信息。
（二）
第二波浪潮主要关注了新生的信息保护技术如何影响数据持有者和所有者的经济取舍，个人信息市场的建立以及二次使用个人信息的经济含义。Varian (1997) 认为，消费者希望一部分个人信息能够被其他主体知晓，而低成本信息技术的发展使得第三方掌握的消费者信息过少，最终令消费者付出代价。Varian在Posner和Stigler的基础上加入了对二次使用信息的关注。消费者释放出的信息可能会被企业卖出，带来无法被内化的负外部性（如垃圾邮件和反向价格歧视）。Friedman and Resnick (2001) 通过重复囚徒困境博弈指出，后来者的不信任会造成内在的社会代价。Noam (1997) 认为是否保护消费者隐私取决于不同主体对信息的相对估值，而隐私权的首次分配，即隐私保护制度，将影响不同主体的盈余。Laudon (1997) 不支持单一的隐私保护监管，提出应建立能够自由交易个人信息权的信息市场，进而同时满足消费者和企业的利益。而这一系统恰恰需要适当的规定和监管。因此，市场主导和监管主导并不是二元对立的，我们可以在其中寻求一个合适的位置。尽管知识产权的分配在总体上提升福利，给予消费者售卖个人信息的权利可能削弱消费者盈余。示例二证实了这一观点。
（三）
第三波浪潮中的理论研究更多的使用了正式的经济模型和包括实验室实验的实证分析，相较于前两次浪潮来说，关注点更加分散。研究主要针对于隐私和动态定价的关系、隐私的不同方面和不同场景下的经济取舍。其中第一部分研究主要关注企业对消费者的消费跟踪和个人化定价。Villas-Boas () 指出，在动态目标定价的情况下，有计谋的消费者可能使企业状况恶化。当消费者预期到未来价格的存在，就会停止当天的购买行为以使自己在第二天不被识别为老顾客，进而享受企业针对新顾客的低价。这种计谋最终会促使企业采用隐私友好的政策。Conitzer, Taylor, and Wagman () 的模型指出，有计谋的消费者会通过支付一定费用来使自己保持匿名，此时消费者盈余和社会盈余是非单调的，在一个中等的隐私水平达到最高。分享或保护消费者数据同样影响市场竞争。Campbell, Goldfarb, and Tucker () 指出，消费者更愿意向大平台提供信息。如果隐私监管只依赖于实施“选择进入的同意”，即企业应在获得消费者知情同意后才可使用信息。但消费者对大企业的偏好和信任会促进行业壁垒形成，进而导致自然垄断。Armstrong and Zhou () 指出在双头垄断的均衡市场状态下，企业对回头客提高价格，而新顾客享受的价格更低。这可能导致消费者反抗，逼迫企业放弃这类策略。事实上，具有市场势力的企业常常从遵从隐私政策中获利。示例三证实了这一观点。
第三波浪潮的第二部分研究主要关注双向市场中数据中介商的问题，在市场的一方，中介出售广告位给广告商；在市场的另一方，中介为使用者提供产品和服务。Bergemann and Bonatti () 的模型指出，数据提供商将消费者数据出售给广告商，广告商随后对消费者类型产生后验信念并购买广告位。此时，消费者数据精度越高，广告商购买的数据就越少。因此，数据提供商将削弱数据精度以出售更多数据。在Board and Lu ()的 研究中，消费者在多个网站根据偏好寻找产品，而商家随之通过广告调整产品的披露情况，市场结果将根据消费者搜索产品的信息可得量而变化。当消费者匿名时，商家无法追踪消费者的搜索记录。均衡状态时，消费者搜索成本低至极限，商家披露全部产品信息。但当商家能够追踪消费者记录时，可推测出消费者类型。在唯一的均衡状态时，每个商家采取一种垄断披露政策以使消费者购买利润空间最高的产品，而不是最符合消费者需求的产品，商家在这种情况下进行隐性共谋。De Cornière and Nijs () 指出，当消费者所提供信息的精确度提高，企业竞争加剧。此时定向广告会导致更高的价格。但对于数据中介来说，为企业提供过高精度的信息并不值得，因为这会使信息租金转移至企业。Zhang () 研究在竞争性市场中，市场巨头会选择推出吸引大部分消费者的主流产品以避免价格竞争。企业通过这种方式限制消费者战略性地披露偏好信息，这与数据中介的角色相似。这一类研究所展现出的共同点是，数据中介和广告商几乎不会为消费者提供合适的产品以使社会最优化。示例四论证了这一推论。
第三部分的研究考虑了闯入消费者个人空间的费用，例如广告垃圾邮件。其中大量研究结合了隐私与市场营销的议题。当企业对消费者隐私有控制权时，企业会进行消费者细分以便更有针对性的定价。但价格歧视会加剧价格竞争，企业在这种情况下可能减小目标宣传的精确度、提升消费者可寻址度或做出停止价格歧视的承诺。Hann et al. () 指出，消费者会使用反垃圾邮件的技术，而另一边的商家会尝试直接营销。这二者构成了策略互补：消费者越是使用此类技术，商家便越要加大直接营销。Anderson and de Palma () 指出，邮件接收者的注意力属于有限资源，因此发送垃圾邮件这一行为是发送者之间的一种竞争。并且，发送者和接收者都需要为交易的成功达成付出成本。若发送成本过低，会造成拥挤，那么接收者只会阅读其中一部分邮件。在这种情况下，征收轻微的信息传输费可以提升盈余。低质量内容的发送者将会因为无法负担成本而被挤出，最终更多的内容可以被消费者接收并阅读。之后，学界进一步探索了隐私监管的问题。Hoffmann, Inderest, and Ottaviani () 在研究精准营销时指出，企业会将一个产品的不同特性展示给不同偏好的消费者。精准营销即是对特定接收者的选择性信息披露。一个打击精准营销的隐私政策只有在消费者无知，市场竞争有限，企业进行价格歧视的情况下有益。若非如此，隐私监管可能会造成不好的结果。例如，一个要求消费者知情同意的隐私使用条例，会导致企业放弃选择性营销，即使在一些情况下这类营销是对消费者有利的。因此，隐私监管可能会产生负效应。事实上，我们对于信息税负会更多落在垃圾信息发送者身上的共识不一定是正确的，征税并不一定提升信息的总体质量。示例五展示了这一情况。
三、隐私的实证研究综述
隐私经济学的实证研究主要关注隐私保护和信息分享的成本和收益。分享个人信息可能同时为信息持有者和所有者带来经济利益。例如，企业通过追踪消费者获得更多收入和盈余，而消费者得到了个性化服务和优惠促销。然而，信息泄露可能使企业和消费者付出代价。例如，企业需要为数据的不正当使用买单，而消费者被盗用身份、价格歧视或心理创伤。并且，收集信息本身就是一项需要大量成本的活动。另一方面，过度的数据保护同样使双方产生成本和收益。消费者可以节省身份被盗用的花费，企业能够通过做出隐私保护承诺而获取竞争优势。但另一方面，隐藏有用的信息可能产生机会成本，如放弃更高的效率和便利。同时，持续保护数据需要大量在技术方面的投资。通过评述市场营销、信息市场、价格歧视、健康经济学、信贷市场、信息安全和消费者行为等议题，作者得出以下结论：1） 隐私保护在一类情境中会减缓创新和经济发展，在另一类情境中则情况相反。2）由于数据的使用信息不对称，消费者会对隐私信息做出不明智的决策。3）个体对隐私的取舍是跨期且多变的 。
四、总结
隐私保护是公共政策中一个极为重要的问题。有关隐私的理论和实证研究指出，我们目前仍无法寻求隐私保护和披露的最优平衡：1）不同的利益相关者（企业、消费者和政府）有着不同且时常冲突的目标；2）信息技术、隐私担忧和隐私经济学持续发展，密不可分，单独的研究或政策无法解决当下和未来的问题；3）想要解决目前隐私的难题，我们不应采取统一的管制，而应该对不同情况采用不同的细分政策。作者同时举出了经济学界内发展中的的隐私议题：
监管 v.s. 自我管理
从大数据到加强隐私的技术
开放数据、政府档案和监视
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