我们早就知道，买方与卖方之间的国际不对称性破坏了市场表现。但拜数字技术和它所造就的大量可用数据，这些信息差距正在缩小，不对称性也在下降。

直到最近，市场形成一直受到物理和地理的限制。市场形成的一个先决条件是买方和卖方能找到彼此，而这一过程传统上要通过物理空间完成，比如证券交易所、商场。许多在线商业的鼻祖——eBay的出现让事情开始发生改变。一夜之间，地理限制不再是买方和卖方之间不可逾越的障碍了。

把市场从地理约束中解放出来，最大意义也许是让偏远人群能获得市场。需求端和供给端都是如此。由于消费者获得了更多的商品和服务渠道，卖方和生产方也可以扩大规模以满足增加的需求。但随着在线市场的发展，人们很快发现，必须解决好新的信息问题才能让这些市场有效运转。比如，买方很难甄别卖方之间和在线销售的商品和服务之间的差异，因此需要更多信息才能了解市场参与者的可靠性和可信度。买方担心货不对板，卖方担心拿不到钱。

正是这种信息不对称，阻止了市场的形成或限制了市场交易。因此，各种数字支付平台被创造出来。依照不动产交易中常见的托管系统模式，电子商务平台建立起中介，希望它们可以被信任收取和保存买方的支付款，并在商品和服务确认收货后支付给卖方。在中国的支付宝和拉丁美洲的Mercado Pago的例子中，这些系统最初是为了加快电子商务平台被人们所接受的速度而设计，但逐渐演化为移动支付系统，在线下和整个经济中被广泛使用。

卖方和产品评分现在已成为在线市场的共同特征，它们会高度影响买方的决定。但要让这一功能服务于正当目的，平台需要开发额外的系统和防护以防评价操纵。

随着越来越多的“东西”出现在在线市场，用户开始难以找到要找的商品，因为他们无法用在实体商店购物时的办法浏览在线商店。为了解决这个问题，在线平台开发了搜索算法和建议引擎，这些功能不仅基于用户浏览和购买历史，也基于所有其他用户的行为数据。算法通过人工智能的进步以及数据量和质的提高而改善。搜索和建议引擎是“匹配问题”的局部解决方案，因此也成为在线市场表现的关键。它们给买方和卖方创造了新价值，大大提升了交易量。

此外，由于在线信息广泛可得，获取成本低，因此降低了电子商务领域之外的信息不对称。比如，汽车、医疗和保险市场也被改变，消费者变得更了解行情，得到了更大的赋能。

最后一项信息挑战是获取，具体而言，便是给予消费者可获取的在线身份并追踪其记录，以显示他们在各种市场设定条件下作为交易对手方的吸引力。信用便是很好的例子。在线下世界，人们和企业的跟踪记录和财务历史被假定可作为信用和保险市场的基础。问题在于这些线下记录总是零散的，难以获取，而在数字经济，它们变得容易追索。人工智能算法可用来获取和定价人和企业的信用，不需要抵押品或与传统非数字经济和金融行业的事先联系。

简言之，数据驱动的数字市场生于与信息差距的斗争，具有比线下市场更高的信息密度，让信息差距和不对称性变得更小。数字数据的可得性，催生新的筛选机制和线下市场常常会错过的行为信号。当然，唾手可得的海量数据也带来了各种风险，这些风险必须得到解决才能实现潜在收益和包容性。

毕竟，收集数据和扮演数据守门人角色的机构也必须得到信任。至少，它们必须受到可执行的规则的约束，这些规则要明确定义透明度、数据用途、隐私和安全等方面的个体权利。目前看来，我们正在这方面取得进展，但仍有很长的路要走。

（Copyright: Project Syndicate, 2020；编辑：许瑶）