本文探讨了数据市场中市场力量的指标。由于数据产品的边际成本为零，传统的基于加价的竞争理论无法衡量数据市场的竞争程度。然而，数据垄断者可能不会行使垄断权力，因为他们无法承诺限制对未来的客户销售数据。这种有限的承诺和数据的战略替代性削弱了卖方的垄断权力。但数据订阅恢复了这种垄断权力。来自在线数据市场的证据支持了该模型关于订阅表明市场权力的见解。模型和证据表明，数据订阅对消费者更好，因为它们维持了投资于高质量数据的激励。
本文建立了一个动态模型，描述了一个垄断数据卖家，该卖家有两个关键特征：其他人知道的信息产生的价值较小，卖家无法承诺不在未来销售更多数据。这些是数据市场的现实特征。第一个，通常被称为信息的“战略替代性”（Grossman and Stiglitz, 1980），在许多环境中都出现。我们感谢Toni Whited作为本文的编辑，以及一位匿名审稿人提供了显著改进我们论文的反馈。我们感谢Christopher Tonetti、Itay Goldstein和Liyan Yang讨论我们的论文，以及Anton Korinek和FRA会议、计量经济学学会会议和GSU-RFS FinTech会议的参与者提供的有益评论。我们感谢美国布鲁金斯学会对这项项目的资金支持。Yajie Luo和Xinhui Yu提供了优秀的研究助理。我们的所有错误都是我们自己的。
本文使用理论来理解应该寻找哪些市场力量的指标，并收集了关于数据市场的新实证证据来衡量这种市场力量及其福利后果。在这样一个每个卖家对其数据集都有垄断权，并且生产额外数据副本的边际成本为零的市场中，如何识别市场力量并不明显。因此，我们对数据市场的实证探索需要在理论的指导下进行。我们建立了一个动态模型，描述了一个垄断数据卖家，该卖家有两个关键特征：其他人知道的信息产生的价值较小，卖家无法承诺不在未来销售更多数据。这些是数据市场的现实特征。第一个，通常被称为“战略替代性”的信息（Grossman and Stiglitz, 1980），在许多环境中都出现。我们感谢Toni Whited作为本文的编辑，以及一位匿名审稿人提供了显著改进我们论文的反馈。我们感谢Christopher Tonetti、Itay Goldstein和Liyan Yang讨论我们的论文，以及Anton Korinek和FRA会议、计量经济学学会会议和GSU-RFS FinTech会议的参与者提供的有益评论。我们感谢美国布鲁金斯学会对这项项目的资金支持。Yajie Luo和Xinhui Yu提供了优秀的研究助理。我们的所有错误都是我们自己的。
本文的理论表明，数据卖家在没有承诺的情况下，即使是一个数据垄断者，也可能没有太多的有效市场权力，因为他们无法承诺不与自己的未来竞争。这意味着数据竞争政策应该倾向于较少的干预。我们的结果进一步质疑了消除市场力量的想法。如果我们不提供一些垄断租金，提供高质量产品的激励就会消失。很可能，监管其他危害是有意义的。但是，垄断租金本身并不一定意味着对消费者来说是不利的。
本文使用来自Datarade（https://datarade.ai/）的数据，这是一个连接数据买家和卖家的全球数据交易平台，来检验模型的预测。Datarade是德国的，但它拥有来自世界各地的数据提供者和产品。近一半的数据提供者总部设在美国。数据提供者的其他流行总部地点是英国、印度和德国。本文发现，至少一半的数据提供者具有显著的能力来提取租金。
本文的实证分析证实了模型的预测。我们发现，数据卖方出售数据的方式与其年龄、获得的风险投资轮数和该融资总额之间存在显着相关性。年龄较老、资金较充足的数据提供者更有可能通过使用数据订阅来提取剩余。
本文还发现，市场大小与定价模式之间存在相关性。市场越大，使用订阅模式的可能性就越大。这可能是因为潜在买主越多，提供订阅就越有利可图。
本文使用模型来分析消费者、商品生产者和数据卖方的福利。本文发现，除非商品高度替代，否则数据许可或订阅通常比数据销售更好。这表明，数据卖方的选择通常符合社会最优。
本文的结论是，数据市场的市场力量取决于数据卖家选择实施的价格模式。本文收集了来自一个大型在线数据市场的数据，以研究数据卖家的定价策略。本文从模型中推导出三个关于最有可能选择订阅而不是销售的数据提供者企业的预测，以及一个关于数据销售收入增长率的预测。所有四个预测都得到了数据市场的新事实的支持。这些发现支持了我们对数据市场性质的假设，并为我们对这个快速扩张且在政治上存在争议的市场运作提供了新的见解。
