有朋友推荐我游戏大王推荐几个微交易平台台，但我对这个平台不是很了解，有谁交易过吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-09-12 07:15 标签： 外汇交易平台违法吗
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最近登录过的服务器王晓茹：并不是网络越大平台越大，就对消费者越有吸引力_凤凰财经
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王晓茹：并不是网络越大平台越大，就对消费者越有吸引力
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凤凰网财经8月1日讯 2018中国竞争政策论坛在北京举行，本届论坛由国务院与反垄断委员专家咨询组主办、对外经济贸易大学竞争法中心承办，本届论坛荟聚来自全球十余个国家和地区、国际组织的竞争机构代表、法官、学者、企业和律师，将和您一起回顾《反垄断法》十周年的点点滴滴，并展望中国竞争政策的未来。Compass Lexecon咨询公司高级副总裁王晓茹发表了题为《数字经济中经济分析有什么作用》的演讲，她认为，大多数的关于大数据的讨论都是集中在数据的收集方面，其实数据的价值链有很多不同的方面，比如数据的存储、数据的分析以及数据的使用，竞争分析在不同的层面都有可能展开。王晓茹通过实例说明，并不是对于所有产品来说都是数据越大越好，并不是网络越大平台越大，就对所有的消费者越有吸引力。王晓茹认为，大数据涉及的产品多、范围广、变化快，在大数据涉及的产品中，竞争分析一定要具体问题具体分析，不可一概而论。以下为王晓茹发言实录：王晓茹：大家好！五年前我也参加过黄老师主办的五年的大会，我有三点感受跟五年前相比。第一，参加的人数多了，多很多。第二，伙食变好了。第三，议题变得更有时代感了。五年前的时候我讲的议题是反垄断集中中间的经济分析，今天我要讲的议题是在数字经济中经济分析有什么作用。特别要讲的是在数字经济中离不开大数据。今天我想从近年来国际上跟大数据相关的经济分析，尤其是技术壁垒和给规模经济的主要争议点给大家做一个梳理。首先很快的讲一下大数据的基本特征。大数据总结为四个V，一个是数据庞大，一个是即时性很强，三是多样性，四是准确性很高。大多数的关于大数据的讨论都是集中在数据的收集方面，其实数据的价值链有很多不同的方面，比如说数据的存储、数据的分析以及数据的使用，竞争分析在不同的层面都有可能展开。下面讨论一下关于进入壁垒的一些争论点。首先大数据是不是有排他性。有一些学者专家指出，数据本身是具有非竞争性跟非排他性的，比如说多家厂商可以收集同样的数据。今天早上我代卖上点的一份油条豆浆，这份早餐是从永和大王买的，永和大王有我这份早餐数据，大众点评有我这份早餐数据，外卖小哥和支付宝都有我这份数据。同样一份数据在不同的厂家、不同的主体之间都存在，这也产生了大家的关注，一个厂家很难控制全部的数据。我们可以用大众点评，也可以用饿了么，想要控制市场上绝大部分数据是非常困难的。另外一些专家学者指出，数据的收集可以由于某些数据收集者策略性的制造一些壁垒导致数据产生排他性。比如说在加拿大的尼尔森，他们曾经与大型的超商进行独家合作，专门收集消费者购买数据。大数据到底容不容易收集？随着新的科技、新的产品的出现，我们时时刻刻都在产生数据。像我们的手机，像我们的互联网，我们的出行，我们的饮食，我们的睡眠。我们有线上的数据，还有线下的数据。另一些专家学者也指出，我们的数据并不是都一样的，有些数据，尤其是在重大事情发生之前，这些数据可能很难复制。很难重新收集，比如地震前的三两个小时，这是最关键的时刻，这个时候的数据对于分歧来讲，可能跟其他日常的数据是完全不同意义的。大数据是否是成功的主要依据？一些专家学者指出，数据本身它只是一个我们互联网企业的原材料，不能产生价值，重要的是idea，你的想法。一个公司刚产生的时候没有任何数据，商机是来自于从左划向右划，使得消费者的界面得到很好的使用。还有很多数据是代表消费者的购买习惯的，消费者的行为以及打分，这些都不是数据本身，而是你如何利用数据产生数据。一些专家指出不同的商家或者是不同的产品和服务，会对数据有不同的要求，所以成功与否取决于很多不同的方面对不同数据的要求。下面讨论一下关于规模经济的争论点。我们先回顾一下规模效应到底是什么概念，对于互联网企业来说是不是数据越多越好，平台越大越好。这是我们现在的纠结点。先回顾一下规模经济到底是什么？传统的成本曲线去来看，边际成本先有下降的区间，随着产出量越来越大然后开始上升。现在很多新经济是边际成本为零，在这种情况下，对于我们的经济分析有什么新的挑战？在大数据的情况下，是不是同样的有规模经济的影响。从需求侧来看，就是我们常提到的网络效应，用户越多产生的产品越有价值。有直接的网络效应也有间接的网络效应。从供给侧来看，规模经济用户越多我们的成本越低。跟大数据相关的还有规范经济，现在很多的数据可以用在各个方面，会产生跨界竞争，这个时候数据收集的越多作用越大。还有速度经济，信息越及时，它产生的效果价值就越大。在经济学方面，大家基本的共识是数据越多可能会产生更多的规模经济。争论点在于数据大到什么样的程度，带来的规模经济是不是有限的，是不是会有边际收益递减的情况发生，是不是边际成本一直下降或者一直未零，有没有上升的可能。有一些学者就会判断说即使是有数据规模用尽的可能发生的，数据的寿命是有期限的，可能过了这一段时间数据的寿命就结束了，或者竞争优势更多的来源于高度的相关性跟时效性，而不仅仅是数据的累计。有些学者会看到数据不仅仅是规模用尽，而是规模递减，会出现拥挤的效应。举一个数据不是越多越好，平台不是越大越好的效应。我女儿现在在美国上初中，为了了解她跟她的同学每天在讨论什么，我跟随着她，看她的社交APP。她的社交APP从Facebook后来变到了其他平台，我跟她说你为什么过了一段时间就换了，她说你们都会用了，我们就不好玩了。所以说不是网络越大平台越大，对所有的消费者都越有吸引力。大数据在什么情况下具有最小的可行性规模。当一个新的企业进入的时候，什么时候它有最小的规模的时候才可以获利。有些学者说最小可行规模取决于获取数据的成本和数据分析的质量，还有一些学者指出一个新进入这个市场的人不一定自己产生数据，可以从第三方或者在学习的过程中产生数据。还有在数字经济中大家经常问到的一个问题，如果大数据存在着先发优势的话，这样的先发优势是不是不可逾越的。数字经济中看到的很明显的不同的现象是技术日新月异，产品日新月异，我们有很多不同的例子可以看到以前非常大非常成功的产品被替代。对于国际上进来的大数据相关的进入壁垒和规模效应的争论点，我们能得到什么结论？大数据涉及的产品多、范围广、变化快。有关大数据的讨论还是有很多不同观点的，对于不同的产品，对于数据的内容、数量以及即时程度的要求都不一样。所以，大数据涉及的产品中，我们的竞争分析一定要具体问题具体分析，不可一概而论。感谢大家！
[责任编辑：刘玉芳
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