一、引言
 

数据已成为数字经济时代的关键资源，被视作与劳动、资本、土地等相提并论的生产要素。数据收集涉及对个人信息的利用①，因此规范对消费者数据的收集行为以保障消费者福利已成为理论与政策的关注重点（Choi et al.，2019；Dosis and Sand-Zantman，2023；Acemoglu et al.，2022；Acemoglu，2024）。在常见的个人数据收集场景中，数据收集者（企业）可能采用的数据收集条款一般分为两类。第一类是自愿收集条款：如果消费者拒绝数据收集，企业不会限制消费者使用服务，企业甚至可能对同意数据收集的消费者给予补贴（邵小快、郑捷，2024）。例如，在外卖应用程序（App）中消费者可以自愿选择是否提交实时位置数据。第二类是强制收集条款：如果消费者拒绝数据收集，企业会限制乃至完全禁止消费者使用服务；只有消费者同意数据收集，才被准许享受完整的服务（何佳等，2022）。例如，导航App禁止拒绝隐私政策的消费者使用查询出行路线等功能。强制收集条款往往被视为企业对消费者的权利侵犯与福利攫取，许多法律和政策都对其进行规制。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（简称GDPR）强调数据处理者征得对数据收集的同意时，需要保证该同意是自由做出的②；《中华人民共和国个人信息保护法》（简称《个保法》）第十六条规定“禁止强制收集非必要个人信息，个人信息处理者不得以个人不同意授权使用其个人信息或者撤回同意为由，拒绝提供产品或者服务；处理个人信息属于提供产品或者服务所必需的除外”③；《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）也提出不得采用强制同意等方式过度收集个人信息④。因此一个值得讨论的问题是：如果法律限制企业在数据收集时使用强制收集条款，能否达到个人信息保护法律提升消费者福利的初衷？
 

从已有的司法实践来看，对《个保法》第十六条中“非必要”的解释为：如果企业在不收集某消费者数据的情况下，仍可以为该消费者提供服务，则数据是非必要的⑤。这种解释意味着当消费者提供的数据无法直接给本人带来的足够的收益，企业不能采用强制收集条款。但是消费者数据积累可以改善服务质量（徐宗本等，2014），提升匹配效率（Romanyuk  and Smolin，2019），促进创新决策（Lynch，2008），从而给消费者带来非竞争性的公共收益。如果限制使用强制收集条款，虽然可以保障消费者拒绝数据收集时正常使用企业服务的权利，但也可能导致消费者获得“搭便车”的机会，降低数据收集的整体效率，进而损害消费者的整体福利。
 

为了更深入地分析这一问题，本文构建一个垄断企业和若干异质性消费者者参与的二阶段博弈模型。企业收集消费者数据，并利用数据为消费者提供服务。当消费者使用服务时，企业可以从中获利。数据收集给消费者带来收益和成本。数据收益体现在服务质量的提升，这包括两个方面。其一是数据直接给数据提供者本人带来的收益，称之为数据私人收益。例如视频App根据某个消费者的浏览记录推荐他（她）可能感兴趣的视频。其二是数据积累带来的非竞争性收益，称之为数据公共收益，可以由所有消费者共享。例如视频App综合所有消费者的浏览记录，筛选出高质量的视频并推送。在大数据与人工智能时代，数据积累带来的公共收益愈发凸显。此外，数据收集也会给消费者带来成本，这不仅包括消费者的隐私损失，也包括消费者在打开权限、填写信息、上传照片等活动中耗费的成本，而且以上成本依赖于消费者的主观感知，因此不同的消费者在数据收集成本方面存在差异⑥。
 

作为分析的基准，本文首先讨论不存在个人信息保护的情形。企业可以在两种数据收集条款中进行选择，并面临不同的成本：若选择自愿收集条款，企业必须支出补贴才能提高数据收集总量；若选择强制收集条款，企业会限制拒绝数据收集的消费者使用完整的服务，因此不用支出补贴也能迫使更多消费者同意数据收集，但依然存在部分高成本消费者会为了避免数据收集而放弃使用完整的服务，从而导致企业丧失一部分收益。本文发现数据边际私人收益与边际公共收益会影响企业的权衡结果，从而影响数据收集条款的选择。具体而言，给定数据边际公共收益，当数据边际私人收益高于某一阈值时，企业会选择强制收集条款；当数据边际私人收益低于某一阈值时，企业会选择自愿收集条款。
 

接下来通过分析消费者福利，本文发现在某些情形下，强制收集条款下的消费者整体福利高于自愿收集条款的情形。由于数据积累可以增加数据公共收益，而强制收集条款作为减少消费者“搭便车”的机制，其效果在某些情形下优于自愿收集条款，因此可能反而有利于消费者整体福利的增进。此外，消费者福利异质性分析表明，当数据边际私人收益足够高，或数据边际公共收益较低时，相较于自愿收集条款，强制收集条款可以增加低成本消费者的福利。据此可以推断，如果禁止企业采用强制收集条款，可能会损害低成本消费者的福利，这与其它要素市场上规制政策的作用类似，例如最低工资标准可能损害低成本劳动者（即愿意接受低工资的低技能劳动者）的福利⑦。
 

最后，本文讨论个人信息保护法律的一般情形，即规制力度介于完全禁止强制收集条款和完全放任强制收集条款之间时，企业的数据收集条款选择和消费者福利如何变化。本文用“拒绝数据收集时消费者可以使用企业服务的最低比例”，刻画个人信息保护法律对强制收集条款的规制力度，这一最低比例由立法及司法活动外生决定。企业若采用强制收集条款，必须为拒绝数据收集的消费者提供不低于该比例的服务。因此最低比例越高，即对强制收集条款的规制力度越大。本文发现，相对于实施个人信息保护前的情况，无论如何调整规制力度，都存在某些数据收集场景，消费者整体福利会因个人信息保护而减少。此外，为了更贴合个人信息保护法律的立法初衷，本文将消费者福利帕累托改进作为效率目标进行分析，并发现：实施规制力度较低的个人信息保护，即准许企业采用限制使用的强制收集条款（消费者拒绝数据收集也能使用部分服务），在特某些数据服务场景中有助于消费者福利帕累托改进，而继续提高规制力度无法实现进一步的消费者福利帕累托改进。
 

本文剩余部分的安排如下，第二部分对相关文献进行综述，阐述本文的边际创新；第三部分介绍模型的基本设定；第四部分研究不存在个人信息保护时时企业对数据收集条款的选择；第五部分比较不同数据收集条款类型下，消费者福利如何变化；第六部分讨论个人信息保护如何改变企业数据收集条款选择并影响消费者福利；第七部分对全文进行总结并提出相应政策建议。

 

*本研究得到国家自然科学基金面上项目《三权分置视阈下数据流通链交易治理机制研究》（72471086）、《数字经济对企业本质、边界和内部组织的重塑》（72273144）、国家社会科学基金万人计划领军人才项目（22VRC157）以及北京市高校卓越青年科学家计划项目（JWZQ20240202001）的资助。聂辉华为通讯作者。

 

本文索引：刘征驰、叶宇阳、聂辉华，2026，《数据收集条款、个人信息保护与消费者福利》，《管理世界》，第1期。
 

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