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數據收集條款、個人信息保護與消費者福利

文章來源

作者：

劉征馳（湖南大學經濟與貿易學院）

葉宇陽（湖南大學經濟與貿易學院）

聶輝華（中國人民大學經濟學院、中國人民大學企業與組織研究中心）

文章刊發：《管理世界》2026年第1期

文章主要內容

摘要：如何協調數據收集與個人信息保護之間的關系已成為數字經濟時代的重大議題。本文從消費者福利的角度，討論是否應該限制企業強制收集消費者數據。通過建模刻畫企業與消費者在不同類型數據收集條款下的收益與成本，本文發現當不受個人信息保護法律規制時，企業將根據數據邊際私人收益和邊際公共收益來選擇數據收集條款。而福利分析表明，相比于自愿收集條款，雖然強制收集條款意味著消費者個人權利受限，但可能通過提高數據公共收益來增加消費者福利。隨后本文討論個人信息保護法律對強制收集條款的規制如何影響消費者福利，并發現實施力度較弱的規制可以在某些數據收集場景中實現消費者福利帕累托改進，而過強的規制力度無助于實現消費者福利的帕累托改進。本文的政策啟示是，應當繼續推進數據要素的市場化改革，并適當放松對數據收集條款的規制力度。

關鍵詞：數據收集條款 自愿收集 強制收集 個人信息保護 消費者福利

收稿時間：2025-2-17

反饋外審意見時間：2025-5-7、2025-6-19、2025-7-28

擬錄用時間：2025-11-25

一、本文研究背景與意義

數據已成為數字經濟時代的關鍵資源，被視作與勞動、資本、土地等相提并論的生產要素。數據收集涉及對個人信息的利用，因此規范對消費者數據的收集行為以保障消費者福利已成為理論與政策的關注重點。在常見的個人數據收集場景中，數據收集者（企業）可能采用的數據收集條款一般分為兩類。第一類是自愿收集條款：如果消費者拒絕數據收集，企業不會限制消費者使用服務，企業甚至可能對同意數據收集的消費者給予補貼。第二類是強制收集條款：如果消費者拒絕數據收集，企業會限制乃至完全禁止消費者使用服務；只有消費者同意數據收集，才被準許享受完整的服務。強制收集條款往往被視為數據收集企業對消費者的權利侵犯與福利攫取，許多法律和政策都對其進行規制。例如，歐盟的《通用數據保護條例》強調數據處理者征得對數據收集的同意時，需要保證該同意是自由做出的；《中華人民共和國個人信息保護法》（簡稱《個保法》）第十六條規定“禁止強制收集非必要個人信息，個人信息處理者不得以個人不同意授權使用其個人信息或者撤回同意為由，拒絕提供產品或者服務；處理個人信息屬于提供產品或者服務所必需的除外”；《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”）也提出不得采用強制同意等方式過度收集個人信息。因此一個值得討論的問題是：如果法律限制企業在數據收集時使用強制收集條款，能否達到個人信息保護法律提升消費者福利的初衷？本文試圖回答上述問題，并建立一個簡單的理論框架分析企業的數據收集行為及個人信息保護法律的規制效果，進而為推進數據要素市場化配置和完善個人信息保護法律提供政策啟迪。

二、主要內容

本文構建一個壟斷企業和若干異質性消費者參與的二階段博弈模型。第一階段，企業選擇數據收集條款，并利用數據為消費者提供服務。第二階段，各個消費者獨立做出決策，選擇是否同意企業收集個人數據，并使用企業提供的服務。當企業選擇自愿收集條款時，若消費者拒絕數據收集，企業不會限制消費者使用服務，若消費者同意數據收集，企業會給予補貼；當企業選擇強制收集條款時，若消費者拒絕數據收集，企業會限制消費者使用服務，若消費者同意數據收集，企業會為消費者提供完整服務。當消費者使用服務時，企業可以從中獲利。數據收集給消費者帶來兩部分收益：其一是數據直接給數據提供者本人帶來的收益，稱之為數據私人收益；其二是數據積累帶來的非競爭性收益，稱之為數據公共收益，可以由所有消費者共享。此外，數據收集也會給消費者帶來成本，且不同的消費者的成本存在差異。

本文首先討論不存在個人信息保護的情形，分析數據收益如何影響企業對數據收集條款的選擇，并比較企業使用兩種數據收集條款時，不同類型的消費者福利有何差異。隨后，本文用“拒絕數據收集時消費者可以使用企業服務的最低比例”，刻畫個人信息保護法律對強制收集條款的規制力度（最低比例越高，即對強制收集條款的規制力度越大），并討論規制力度介于完全禁止強制收集條款和完全放任強制收集條款之間時消費者福利如何變化。

三、主要結論與政策建議

本文結論表明，若不存在個人信息保護，數據邊際私人收益與邊際公共收益會影響企業對數據收集條款的選擇。具體而言，給定數據邊際公共收益，當數據邊際私人收益高于某一閾值時，企業會選擇強制收集條款；當數據邊際私人收益低于某一閾值時，企業會選擇自愿收集條款。此外，當企業選擇自愿收集條款時，若數據邊際公共收益較高，企業會提供補貼。福利分析表明，相比于自愿收集條款，強制收集條款可能增加消費者福利，特別是低成本消費者的福利。

本文還發現相對于實施個人信息保護前的情況，無論如何調整規制力度，都存在某些數據收集場景，消費者整體福利會因個人信息保護而減少。此外，實施規制力度較低的個人信息保護，即準許企業采用限制使用的強制收集條款（消費者拒絕數據收集也能使用部分服務），在某些數據服務場景中有助于消費者福利帕累托改進，而過強的規制力度無助于實現消費者福利的帕累托改進。

本文的研究為推進數據要素市場化配置和完善個人信息保護法律提供了政策啟迪。首先，立法機構應當將數據對于消費者的公共收益納入立法考量，限定個人信息保護法律的規制范圍。其次，監管機構應當充分考慮企業類型與數據應用場景的異質性，推進數據分類治理。最后，政府可以嘗試通過補貼等方式，降低初創企業因法律規制而上漲的“用數成本”，促進數據產業高質量發展。

四、邊際貢獻與未來拓展

與現有文獻相比，本文的邊際貢獻有以下三個方面。第一，比較不同規制力度下，個人信息保護法律對消費者福利的影響，從而為放松個人信息保護規制以及數據分類治理提供了理論指引，也為法學領域適當放寬最小必要原則的觀點提供了經濟學基礎。第二，在消費者層面刻畫數據的非競爭性，揭示數據要素背景下企業組織的作用，也為研究數據確權問題提供了新思路。第三，將企業的數據收集條款類型選擇納入企業決策，為現實中企業差異化的數據收集條款選擇提供了一個解釋，拓展了關于企業數據收集的經濟學研究。

本文還可以從以下幾方面進行拓展。例如，可以將本文的研究從壟斷企業情形拓展至寡頭競爭情形，分析市場競爭如何影響企業對數據收集條款的選擇，并進一步考察法律規制的影響。此外，本文假定只存在兩類數據收集條款，這是對現實情形的一種簡化。在真實的數據場景中，企業提供的隱私條款可能存在多個維度的差異，例如是否允許撤銷同意并清除數據，是否允許與第三方分享個人信息，是否允許消費者下載個人數據等，在未來的研究中可以進一步刻畫這些條款并研究其對消費者福利的影響。

五、寫作、投稿、修改的過程和心得體會

數字經濟已成為經濟管理學界的熱點問題之一，并且絕大多數論文都屬于經驗研究。然而，在一些行業快速增長、缺乏高質量數據或者具有前瞻性的研究領域，比如平臺企業的策略行為或者人工智能技術的福利影響，理論分析的價值是不可替代的。正是基于這樣的想法，我們撰寫了這篇理論分析論文，并于2025年2月投稿到《管理世界》。感謝編輯部高效地推進了審稿流程，本文總共經歷了四輪匿名審稿，其中三輪外審、一輪終審，每次評審都在一兩個月內完成，并且每次評審都從不同角度提出了實質性問題，促使本文不斷完善。值得一提的是，終審的審稿人對本文的收益函數提出了疑問，為此我們構造了三種模型設定，并最終證明不同的設定不會改變主要結論。這提醒研究者，理論研究論文一定要夯實建模基礎，并且直面現實問題，絕不能構建“空中樓閣”。

作者簡介

劉征馳

湖南大學經濟與貿易學院，教授

葉宇陽

湖南大學經濟與貿易學院，博士研究生

聶輝華

中國人民大學經濟學院，教授

文章刊發：

劉征馳、葉宇陽、聶輝華：《數據收集條款、個人信息保護與消費者福利》，《管理世界》，2026年第1期，第35~52頁。

LIU Zhengchi, YE Yuyang, NIE Huihua. Data Collection Terms, Personal Information Protection and Consumer Welfare[J].

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