作者：蒋校长
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之所以摁了这么久才发出来，是因为在等一个恰当的时机。12月初，官方接连三次发声，强化反垄断和防止资本无序扩张。压榨从业者，杀熟用户，互联网巨头们究竟是如何实现垄断的？早在2018年，大数据杀熟就荣登“社会生活类年度十大流行语”。美团、飞猪、携程、京东，几乎在所有的互联网平台上，都存在着不同情况的杀熟情况。有的平台杀的比较猴急粗暴，打开商品界面，新用户客户端显示的售价就是明晃晃的比老客户低；有的平台杀的相对狡猾隐蔽，在结算界面上给老客户的一堆花里胡哨的积分会员优惠，但加在一起一算，售价还是没有新用户的价格低。根据一项调查结果显示，超过85%的消费者在线上消费时，都遇到过被杀熟的情况。国内消费者所深恶痛绝的大数据杀熟，其实也是个舶来品。早在20年前，亚马逊就发明了“杀熟模式”。2000年，亚马逊针对同一张DVD碟片实行了两种价格模式，新用户看到的价格是22.74美元，但如果用户有收藏或浏览行为，系统就会认定此用户有购买意向，然后就会“悄悄地”将售价显示为26.24美元。但这时的亚马逊后台算法逻辑还比较稚嫩粗糙，所以亚马逊的把戏很快就被用户揪了出来并多次投诉，这事儿在美国引起轩然大波，逼得亚马逊CEO贝索斯公开道歉，并反复保证亚马逊今后将做到价格绝对公正透明，舆论才最终平息。栽了大跟头的亚马逊痛定思痛，到今天为止，亚马逊再也没有被爆出过利用大数据杀熟的类似操作，而是将大数据运用在整个网站的推荐系统上。为什么在美国，大数据杀熟会受到如此严厉的痛恨与高压监管？大杀熟杀熟的本质，是差异化定价策略，通常情况下，卖方在确定交易价格时，会用到三种定价策略。英国经济学家庇古对这三种定价策略进行了相对细致的阐述，他认为不同的定价策略本质是价格歧视，而价格歧视可以分为三级。三级价格歧视，是群体价格歧视，即在不同的场合下面向不同的消费群体，最终的定价不同。比如同样一瓶水，大型超市、写字楼下的便利店，还有机场货架上的售价都不一样。二级价格歧视，是数量价格歧视，即购买的数量不同，交易价格也不一样，买一瓶水的价格，和买一箱水的价格肯定不一样，也就是我们常说的零售价、批发价。一级价格歧视，就是完全价格歧视，即针对每一个消费者的价格都不一样。比如在旅游城市里，商品不挂价签，本地人买一个价，外地人一开口就被当冤大头往死里宰。一级价格歧视，会对正常的市场秩序和消费行为造成极大的负面影响，所以在任何国家都是被明令禁止的行为。大数据杀熟，就是典型的一级价格歧视，在商业法规相对完善的西方国家，这就是一条高压红线。可能读到这儿，有人会有疑问，不是在说平台压榨骑手，怎么又说了这么半天的杀熟和价格歧视呢？再忍一忍，这块确实有点枯燥，但读完这里，会对消费行为有一个很全面而专业的认知，也绝对会帮助你更好的理解大数据作恶的本质。在经济学领域内，解释这个问题时用到的名词叫“交易剩余价值”，相对比较复杂晦涩，所以我们用“讨价还价”的这个场景来解释。在进行一次交易时，买方有一个成交价的心里预期上限，卖方有一个成交价的心里预期下限，这两个预期价格，实际上就是交易价格的两个极限边界。而这个心里预期之间的中间差额，实际上就是双方讨价还价博弈的空间。对于买方来说，他需要把成交价正好压到卖方的心里预期下限。对于卖方来说，他需要把成交价正好压到买方的心里预期上限。你要买这件衣服，心里预期是600元以内拿下，商家的心里预期是400以上元卖出，标价800，你砍到500，商家还价到700，这一系列的行为，都是双方在试探对方心里预期价位的底线。最终，以600元的价格成交，那600-400，这200元实际上就是前面所提到的交易剩余价值。但是......在非常多的情况下，我们是没有一个明确的心里预期价格的。造成我们心里价格不明确的主要原因就是相关信息的缺失。即人们常说的信息不对称。第一是向懂行的人获取信息，比如买菜前家里老人会告诉你“诶鸡蛋现在就三块五一斤，别买贵了嗷。”第二是同类商品之间的比价，老手买菜一般不买菜市场第一家，进去转一圈挨家都看看，哪家菜好哪家菜贵，心里有数了再回来下手。但这背后需要非常高的时间成本，消费者不能天天为了货比三家放着别的正经事都不干了。这就意味着，在市场中买方较于卖方天然就处于弱势地位。就像老话说的“买的不如卖的精”。所以消费者压根就不可能掌握全部的信息之后再开始消费行为。只要存在着信息不对称，就意味消费者在价格博弈中处于弱势，就意味着商家有机会进行杀熟和价格歧视行为。对于卖方来说，他需要把成交价正好压到买方的心里预期的最高价格上，而大数据平台，可以利用强大的算法能力，精准地了解每一个消费者的价格承受上限。算法平台从购买记录和消费习惯上精准的洞悉了每一个消费者，然后开始不同人不同价，把每一笔交易的报价都压到消费者心里预期上限，从而实现交易剩余价值的最大化。本质上，这是同一个内在逻辑。都是对上限的绝对逼近，电商平台追求着让报价逼近消费者的价格承受能力极限，外卖平台追求让配送时长逼近骑手的配送承受能力极限。电商平台把熟客的价格提高，是因为知道熟客愿意下单。外卖平台把骑手的时间压缩，是因为知道骑手可以完成。马路上，是骑手在违规超速冒着生命危险完成了订单，系统里，只有冷冰冰的线路、时长、以及是否超时。“嗯，他们都完成了，是不是还有进一步优化（压榨）的空间？”在平台眼中，这是效率的持续优化，在平台对消费者的口中，这是越来越好的点外卖体验，但在每一个骑手身上，这是一场越来越窒息的灾难。我们前面提到了交易剩余价值，现在来看另一个非常类似的概念，劳动剩余价值。对于工人来说，想要在固定工作时间内尽可能的少干活。对于资本来说，想要工人在固定工作时间内尽可能的多干活。一天工作时间八小时内，工人想多几次休息，资本想让工人八小时连轴干满，工人们的实际工作时间和八小时之间的差额，就是工人的劳动剩余价值，即资本有可能从工人身上压榨出来，但还没有实现的价值。所以，劳动剩余价值的本质，实际上就是一个工作不饱和问题。对于这个问题，打工人们早就看透啦：上班工作是在给老板赚钱，上班摸鱼才是在给自己赚钱。所以，资本需要尽可能的让工人们的工作饱和起来，避免出现劳动剩余价值。即避免出现白发工资。所以，资本主义一个“伟大的创造”就是发明了流水线。从生产效率角度上来说，流水线严密的分工和熟练操作提高了速度，生产力大大增强。而从劳动利用效率来说，资本最大化的提高了对工人的控制与剩余价值的压榨。你就负责给产品拧三颗螺丝钉，一颗限定6s，20s完成一个产品，你一小时必须完成180个，不完成，就扣钱，看你怎么摸鱼。流水线用强制的工序时间，让工作强度彻底饱和，消灭了磨洋工的现象，也就把剩余价值压榨为0。但在现实的生产生活中，能像工厂流水线上一样进行精细拆解和分工的工作实在是少之又少，因为很多工作本身就不是像流水线上的道道工序一样只是机械的重复。只要无法对完成工作的必须时长进行精确的规定，那么劳动利用效率就无法做到百分之百。外卖骑手，本质上也属于这一类工作。因为即使是完全相同的配送路线，天气因素、交通状况，甚至是在写字楼下刚刚错过一班电梯，这都会导致每一单的配送所需时长不同。但平台就是用强大的算法能力，给所有骑手限定了一个deadline，强令骑手必须排除万难的达到这个时间要求，从而将劳动利用效率最大化。你今天干了多久工作，偷懒了多久，还能再给你加多少工作量，这些以往只能靠人力做监管记录事情，现在都可以通过算法平台记录。外卖配送，是第一个应用算法技术将劳动者剩余价值压榨为零的行业。而未来，我们每一个人打工人在算法平台的锐利鹰眼之下，都会被一丝不挂的彻底洞穿。今天算法对外卖骑手们做的事情，明天很可能就会用在所有打工人身上。手握海量数据，应用超强算法技术的互联巨头们，将会成为高速吸取财富的商业颠覆者。在生产环节，厂家可以在流水线上压榨工人，赚取他们的剩余劳动价值；在销售环节，一些小商小贩可以坐地起价搞价格歧视，尽可能多的把消费者的交易剩余价值赚走。但如今的互联网巨头们，已经具备了两头压榨的超能力，一方面可以掌握每一个消费者的信息从而做到精准杀熟；另一方面可以持续优化消灭劳动者的“摸鱼时间”。互联网企业，真正做到了无差别的两头压榨，形成真正的超级垄断组织，最终赚取超额利润。3.监管的关键，数据资源究竟是企业私有还是公共资源在过去的十年内，全球股市的主要上涨，几乎都是互联网巨头们带动的。很多在传统领域内的投资分析师们，此前对互联网巨兽们的增速都持谨慎悲观态度。去年年末，阿里回国刚上市的时候，很多港股投资人认为阿里太大太笨重了，股价有可能下调。但到今年同期，阿里的股价涨了差不多一倍。美团5000亿的时候，就有人说他太大了，当他10000亿的时候，更有人惊慌失措的说：一个送外卖的三方平台，简直是人类历史上最大的估值泡沫。美国的科技巨头们更疯狂。乔布斯在2011年离开的时候，苹果市值刚果3000亿，到现在已经到2万亿了。更可怕的是，苹果从1万亿到2万亿只用了不到两年的时间。亚马逊有机会超过他，2020年的前10个月，亚马逊的市值翻了差不多一倍。节节高涨的美股，其实70%的涨幅都是这些微软、谷歌、脸书这些巨头们撑起来的。反垄断法是条高压红线，导致美国的互联网生态难出超级巨头，大家不敢往纵向做交叉整合，只能在自己擅长的领域内做技术深耕，再伺机在技术边界上做打通。所以，美国互联网企业的底层技术发展非常快，人工智能、虚拟现实、无人驾驶、大数据、云计算、物联网，基本上除了5G确实落后于中国之外，美国的互联网前沿技术积累是非常雄厚的。相比之下，中国的互联网巨头们的技术储备相对匮乏，基本就是三个：字节的算法、阿里的云、百度的人工智能。我们更倾向于终端的扩张，更倾向于在消费终端满足市场的需求，甚至是教育市场形成痛点需求。零售、医疗、消费金融、资讯分享、旅游娱乐、团购服务、物流配送等等，实际上我们的互联网企业最看重的，仍然是个人消费者的需求变现。所以横向多领域的并购，也就成了国内互联网巨头们的必然选择，国内互联网业内有一个笑话：中国的互联网生态下，几乎所有叫得上名的互联网企业背后，都有阿里和腾讯两个巨人的身影。（最“干净”的是字节，5轮融资只有阿里系的云锋基的身影）。还有野心勃勃的美团，懒人的所有线上需求，美团全都收入囊中，海量的用户带来海量的数据资源，然后再用这些海量的数据资源对用户进行精准的杀熟和榨干剩余价值。“如果你天天用美团，它红包就很抠门，但你只要过一段时间不用，他就有大红包给你”道高一尺魔高一丈，我们以为自己薅到了平台的羊毛，但实际上都不过是平台眼中的待割韭菜而已。不断扩张的横向边界，越滚越大的流量资源，再加上巨头们在算法技术上的持续发力，这些互联网巨头们的扩张速度，将会越来越快。全社会热议的两大高薪职业——金融与程序员，前者离铸币权更近，后者离数据资源更近。而那些海量的数据，那些涵盖个人方方面面信息的数据，则是一种稀缺而强大的权利。巨头企业无差别在生产经营活动中使用大数据并应用算法，这本身就是一种强势垄断。而巨头们的策略是：把掌握算法技术的精英们，和资本更高效的强绑定，以高昂的股权变现去稳住那些有能力驾驭住数据的打工人们。“让一起垄断成为每一个打工人都能实现的小梦想”，全世界的企业中，最慷慨给出期权和股权兑现的人，只有互联网公司的老板。蚂蚁金服在上市之前，总估值高达2.1万亿，其中员工激励高达1377亿元，1.6万名员工人均827万元。科技的跃进，造就了一群人的狂欢，让离大数据权利更近的人，也离财富更近。而在任何商业领域中，从人类政治经济生活发展的历史上看，任由私人资本进行无差别的强力垄断，这对每一个人来说都绝非好事。当然，科技的力量从来都不应该被简单粗暴的冠之以“恶论”。真正有恶的或许是资本，而要防止资本无序扩张和野蛮生长，必须要将资本的核心竞争力死死捏在国家政府手里。我们真正应该去思考的是：数据资源，究竟是应该为科技巨头们所有，还是应该成为国有资产或公共资源。[3] 互联网怪盗团：互联网行业的历史性时刻：一个时代的结束
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