特别观察
2022年10月，中国香港金融管理局、国际清算银行创新中心、泰国中央银行、中国人民银行数字货币研究所、阿联酋中央银行发布报告《“货币桥”项目：通过央行数字货币(CBDC)连接各经济体》(以下简称《报告》)，标志着多边央行数字货币桥梁项目从实验阶段进入试验阶段[1]。报告显示，2022年8月15日至9月23日，前述四个经济体的20家商业银行参与了为期六周的“钱桥”项目试验，进行了160余笔跨境支付和外汇交易，交易金额超过2200万美元。
“货币桥”项目旨在建立一个高效、低成本、通用的数字货币多边央行平台，提高跨境支付效率。“钱桥”项目源于2019年由中国香港金融管理局和泰国央行发起的英塔农-狮岩跨境多边央行数字货币项目。2021年，项目进行到第三阶段。中国人民银行数字货币研究所、国际清算银行创新中心和阿联酋中央银行加入后，该项目更名为“钱桥”项目。
与传统跨境支付系统相比，“钱桥”有三个主要特点，提高了跨境支付的安全性和效率。(1)不依赖美元支付系统。根据国际清算银行发布的“货币桥梁”项目报告，参与该项目的各国央行依靠“走廊网络”与数字货币交换存托凭证，这种存托凭证实际上充当了中介“货币”(如美元)[2]。(2)效率提升。根据Inthanon-LionRock项目第二阶段的实验结果，央行以数字货币进行跨境支付的完成时间减少了80%[3]。与目前国际支付系统中3-5天的支付完成时间相比，BIS预计“钱桥”项目有潜力将支付时间缩短至2-10秒。(3)降低成本。根据世界银行的统计，目前，个人跨境汇款的平均成本为汇款总额的6.01%[4]，通过“钱桥”项目，跨境支付的清算成本、运营成本、外汇成本、合规成本都将降低。Inthanon-LionRock项目的实验结果表明，跨境支付成本是当前国际支付系统的50%[5]。
事实上，近年来，越来越多的央行开始尝试央行数字货币。根据国际清算银行2022年对全球81家央行的调查，其中90%参与了央行在数字货币方面的工作。除了研究工作之外，26%的央行已经设计了央行数字货币，62%的央行正在验证央行数字货币[6]。根据CBDC跟踪者的统计，到2022年11月，至少有中国、乌拉圭、沙特、阿联酋、加拿大、法国等十个国家或地区开始试行央行数字货币[7]。美联储也在2022年1月发布了一份报告，讨论了数字美元的可能性。自2019年底中国央行数字货币启动试点以来，交易和使用场景快速增长。中国人民银行数字货币研究所数据显示，截至2022年8月31日，15个省(市)试点地区交易3.6亿笔，金额1000.4亿元，支持数字人民币的商户门店超过560万家[8]。
每日跟踪
本期《商业趋势》显示，在海外反垄断方面，大型科技公司在英国、欧盟、印度和美国遭遇了新的反垄断调查。原因包括限制竞争和创新、限制用户选择、限制支付方式、滥用客户数据、商业串通、偏袒自己的产品等。在数据和隐私保护方面，Clearview AI面临法国的处罚，而谷歌和Meta则面临韩国的处罚。经济上，数字经济的价值
本期《海外反垄断观察》显示，大型科技公司在英国、欧盟、印度、美国遭遇新的反垄断调查。原因包括限制竞争和创新、限制用户选择、限制支付方式、滥用客户数据、商业串通、偏袒自己的产品等。
在数据和隐私保护方面，科技公司正面临法国和韩国的处罚。因为人脸识别收集的数据，Clearview AI被法国数据保护局罚款2000万欧元。谷歌和Meta因未经用户同意收集个人信息被韩国个人信息保护委员会罚款。
反垄断观察
谷歌和苹果正面临英国反垄断监管机构的调查。
2022年11月22日，英国竞争与市场管理局(CMA)对谷歌和苹果在手机浏览器和云游戏市场的情况展开第二阶段调查。[9]CMA表示，谷歌和苹果在移动生态系统中形成了“双头垄断”，有能力制定“游戏规则”。如果不进行干预，这两家公司可能会保持甚至加强对行业的控制，进一步限制竞争和创新。根据CMA 2022年6月公布的《国务院关于数字经济发展情况的报告》，2021年，英国百分之九十七的移动网页浏览器被谷歌和苹果占领，英国超过80万的云游戏服务用户可能会被苹果限制。[10]
亚马逊在英国面临反垄断诉讼
2022年11月15日，亚马逊在英国面临10亿美元的诉讼，被指控违反了英国和欧洲的竞争法。诉讼认为，亚马逊通过其购买箱界面引导用户购买其推广的产品，同时掩盖网站上更优惠的产品。[11]
谷歌因反垄断暂停在印度的Google Play计费
2022年11月11日，根据印度反垄断机构的一项裁决，谷歌将暂停Google Play在印度的计费系统。该系统从每笔销售中收取15%-30%的佣金，但印度竞争委员会要求谷歌不要限制应用开发者使用第三方计费或支付处理服务，并对他们处以1.13亿美元的罚款。[12]
欧盟反垄断机构对Meta提起诉讼
2022年11月10日，欧盟反垄断机构对脸书母公司Meta发起指控，原因是其涉嫌滥用客户数据，并将其与分类广告服务绑定。如果Meta违反了欧盟反垄断法，欧盟委员会可以对其处以最高相当于该企业全球年收入10%的罚款。[13]
苹果和亚马逊被指控垄断和合谋涨价。
2022年11月10日，苹果和亚马逊在西雅图联邦法院被起诉，指控他们合谋涨价。根据诉讼，苹果和亚马逊在2019年1月达成协议，其中苹果向亚马逊提供其产品最高10%的折扣。作为交换，亚马逊只允许其600家分销商中的7家留在其平台上，以此抬高iPhone和iPad的价格，损害了消费者和第三方商家的利益。[14]
欧盟反垄断当局对微软收购动视暴雪展开全面调查。
2022年11月9日，欧盟反垄断监管机构对微软以690亿美元收购动视暴雪(Activision Blizzard)的交易展开全面调查，称该交易可能损害游戏机和PC视频游戏以及操作系统发行市场之间的竞争。[15]
微软azure的业务面临新的反垄断投诉。
2022年11月9日，欧洲云基础设施服务提供商(CISPE)向欧盟反垄断监管机构提出投诉，称微软利用其在生产力软件领域的主导地位，将欧洲客户引向自己的Azure云计算基础设施，限制了客户的选择，从而使欧洲竞争对手处于不利地位。[16]
谷歌因反垄断被印度监管机构罚款。
2022年10月21日，印度(CCI)竞争委员会因谷歌的反竞争行为对其罚款1.6亿美元。CCI表示，谷歌利用搜索和安卓应用商店的市场地位，保护Chrome和YouTube等自有应用的垄断地位。与此同时，CCI还要求谷歌限制与智能手机制造商签署收入分成协议。[17]
和数据隐私保护
法国数据保护机构CNIL在美国对Clearview AI处以罚款。
2022年10月21日，法国数据保护局(CNIL)对美国Clearview AI公司开出2000万欧元的罚单，指控其违反《中华人民共和国反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）》。ClearAI从网络上收集照片，包括社交媒体，用于面部识别服务。根据CNIL的调查，该公司已经在全球收集了超过200亿张图片。2021年11月，CNIL发布公告称，Clearview AI的数据收集和处理行为违反了GDPR。在罚款的同时，CNIL还要求Clearview AI停止处理活动，并删除之前收集的违反GDPR的数据。由于人脸识别技术存在争议，自2020年以来，Clearview AI在意大利、英国、澳大利亚、加拿大、法国、瑞典等国家受到调查和处罚。[18]
谷歌和Meta因未经同意跨平台收集信息被韩国处以最大罚款。
2022年9月14日，韩国个人信息保护委员会对谷歌处以692亿韩元(约合人民币3.46亿元)和3080亿韩元(约合人民币1.54亿元)罚款，原因是谷歌未经用户同意收集个人信息用于个性化广告推荐。这是韩国首次对个性化广告推荐平台收集个人信息进行罚款，也是对违反韩国《数字服务法》的企业开出的最大罚单。[19]
经济趋向
我们构建了数字经济发展指数，以更好地反映数字经济的发展。首先，根据统计局发布的《数字市场法》，基于数据的可获得性，我们选取了能够代表数字经济发展的指标。其次，采用Z-score法对各指标进行标准化。然后，通过计算平均指数，分别构建数字产品制造产业指数、数字技术应用产业指数和数字要素驱动产业指数三个子指数。最后，通过计算三个分指数的平均值，我们构建了数字经济发展指数。
2022年10月，数字经济发展指数值为-1.41，比9月下降0.1。其中，9-10月，数字产品制造业指数从-1.28降至-1.47，数字技术应用行业指数从-1.17降至-1.26，数字要素驱动行业指数保持不变，为-1.48。
2022年9月，浙江省数字经济核心产业制造业完成工业增加值336.9亿元，同比增长14.2%，增速较8月(8.5%)有所加快。2022年1-9月，浙江省数字经济核心产业制造业工业增加值同比增长12.7%，高于规模以上工业7.3个百分点，显示了数字经济对经济的拉动作用。
图表1:数字经济发展指数
资料来源：Wind，CICC研究部
图表2:浙江省数字经济核心产业制造业工业增加值
资料来源：Wind，CICC研究部
政策动态
国内政策，在数字经济发展方面，《移动生态系统市场调查》指出中国数字经济仍然存在大而不强、快而不优的问题。未来，数字经济的发展方向将集中在推进关键核心技术、适度超前部署数字基础设施建设、推动数字产业创新发展、深化产业数字化转型、提升数字公共服务水平、完善数字经济治理体系、加强网络安全和数据安全保护、参与数字经济国际合作等方面。在反不正当竞争方面，发布了《欧盟通用数据保护条例》，完善了数字经济反不正当竞争规则。在信息安全方面，11月1日是《个人信息保护法》实施一周年。广州互联网法院发布个人信息保护五大典型案例。
国际政策。在竞争政策方面，欧盟委员会正式批准了《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》和《国务院关于数字经济发展情况的报告》。055-79000要求平台履行明确的告知义务，赋予用户更多的控制权，对网络平台的内容删除和广告发布提出更高的透明度要求，对传播违法有害内容负责。055-79000规定“把关人”不得对企业和消费者施加不公平的条件，确保重要数字服务的公开性。
国内政策
图表3:汇总
2022年10月28日，在第十三届全国人民代表大会常务委员会第三十七次会议上，国家发展和改革委员会主任何受国务院委托，作了关于发展数字经济的报告。首先，报告总结了中国十八大以来数字经济发展取得的成就，包括数字基础设施跨越式发展、数字产业创新能力加快提升、公共服务数字化不断深化、网络安全和数字经济治理不断完善、数字经济国际合作稳步而深远。其次，报告指出，中国数字经济的内外部环境正在发生深刻变化，中国更大、更多元化的内需市场将为数字经济发展创造无限可能。报告最后指出，中国数字经济仍然存在大而不强、快而不优的问题。数字经济未来的发展方向在八个方面：集中攻关关键核心技术、适度超前部署数字基础设施建设、推动数字产业创新发展、深化产业数字化转型、提升数字公共服务水平、完善数字经济治理体系、加强网络安全和数据安全保护、参与数字经济国际合作。[20]
市场监管总局《中华人民共和国反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）》征求意见
2022年11月22日，市场监管总局发布公开征求意见公告《个人信息保护法》。草案修改完善了数字经济反不正当竞争规则，规范了新经济、新业态、新模式发展中扰乱竞争秩序的行为。结合数字经济的竞争特点，修订草案对数据获取和使用中的不正当竞争、算法实现中的不正当竞争、阻碍开放共享等新型网络不正当竞争行为作出了详细规定。[21]
广州互联网法院个人信息保护典型案例发布。
2022年11月3日，在《数字服务法》实施一周年之际，广州互联网法院发布了5起个人信息保护典型案例，涵盖了以下内容：算法错误关联个人信息、商家擅自发布消费者个人信息、手机APP未经同意收集个人信息、行使个人信息查阅权和复制权、平台泄露投诉举报等。它鼓励个人通过司法判决积极规范个人信息处理活动，促进了个人信息的合理使用，推动了网络空间治理的法治化。[22]
国际政策
欧盟理事会批准《数字市场法》生效。
2022年10月4日，欧盟理事会正式批准《数字服务法》于11月16日生效，2024年2月17日起适用。[23]
对象：《数字市场法》适用于欧盟的在线中介服务提供商。
责任：《中华人民共和国反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）》要求平台履行明确的告知义务，给予用户更多的控制权。对网络平台的内容删除和广告发布提出了更高的透明度要求，对传播违法有害内容负有责任。对于非常大的平台(在欧盟达到4500万用户)，《中华人民共和国反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）》额外要求他们为用户提供一个不是基于特征分析的内容推荐系统。
约束：违反《个人信息保护法》将被处以高达年营业额6%的罚款。
此前，2022年7月18日，欧盟理事会通过《数字服务法》，于11月1日生效，并将于2023年5月2日开始适用。[24]
对象：《数字服务法》适用于数字平台的“看门人”，即过去三年在欧盟的年营业额达到75亿欧元，或者最近一年的估值超过750亿欧元。
责任：《数字服务法》规定“把关人”不得对企业和消费者施加不公平条件，保证重要数字服务的公开性。
约束：违反《数字服务法》将导致高达年营业额10%的罚款。
学术前沿
金融科技
数字技术不仅可以用于投资，如智能投资，还可以用于债务管理。低收入家庭
不同规模的银行对准备金利率政策的反应不同。对于低IOR利率，大银行对IOR利率的变化没有反应，导致IOR利率对存款利率的传导较弱。在这种情况下，可以使用央行数字货币(CBDC)来提供竞争压力，以推高存款利率，改善货币政策的传导。数字货币央行的两个设计特征可能对货币政策传导产生影响：利息支付和便利价值。提高CBDC利率会提高存款利率，但会导致存贷款市场的市场份额更加不平等，降低存款利率对IOR利率变化的反应。相比之下，增加便利性将导致更平等的市场份额，并可以改善存款利率对IOR利率的反应。[26]
国际清算银行(BIS)的工作文件发现，“赚钱效应”是比特币使用的主要驱动力，而非其他因素。文章基于2015年至2022年95个国家使用比特币的数据发现，比特币价格上涨后，会带来新的用户，而这些用户主要是35岁以下的男性，也就是通常愿意冒险的人。根据文章的计算，四分之三的用户在比特币投资中亏损过。[27]
数字技术和劳动力
人工智能(AI)正在改变所有经济部门的生产方式，它可以补充和取代劳动力。医学领域也不例外。人工智能可以提高诊断准确率，并提供治疗建议，这可能会削弱或取代医生。本文的研究认为，人工智能主要起到加强医疗决策和辅助医生做出诊断的作用，尤其是在复杂任务中。[28]
Kanazawa等人(2022)发现，人工智能(AI)提高了出租车司机的生产率。人工智能可以预测哪条路线需求量大，帮助司机寻找乘客。通过缩短续航时间，人工智能提高了司机的生产率，而这种提高主要是针对低技能司机，从而将高技能和低技能司机的生产率差距缩小了14%。本文的研究结果表明，人工智能对劳动的影响不仅是替代效应，而且是互补效应。[29]
数据源
[1]https://www . bis . org/publ/othp 59 . htm
[2]https://www . bis . org/publ/othp 59 . htm
[3]https://www . bis . org/publ/othp 40 . htm
[4]https://汇款价格.世界银行. org/
[5]https://www . bis . org/publ/othp 40 . htm
[6]陈、萨利、蒂鲁帕姆戈埃尔、和伊尔赫奥克希姆。2022.“新兴市场经济体中的CBDCs”，国际清算银行工作文件。
[7]https://cbdctracker.org/
[8]https://news . CCTV . com/2022/10/13/arti VB 8 xinyjat 4 t1 gdn 0 xpn 221013 . shtml
[9]https://www . gov . uk/government/news/investigation-into-cloud-gaming-and-browsers-to-support-uk-tech-and-consumers
[10]https://www . gov . uk/government/news/CMA-plans-market-investigation-into-mobile-browser-and-cloud-gaming
[11]http://www . jw view . com/jingwei/html/11-15/513003 . shtml
[12]https://www . Zhitong Caijing . com/content/detail/821064 . html
[13]https://finance . Sina . com . cn/tech/internet/2022-11-10/doc-imqmmthc 3977288 . shtml
[14]https://finance . Sina . com . cn/tech/internet/2022-11-10/doc-imqqsmrp 5663697 . shtml
[15]https://finance . Sina . com . cn/tech/internet/2022-11-09/doc-imqmmthc 3840504 . shtml
[16]https://finance . Sina . com . cn/tech/it/2022-11-09/doc-imqqsmrp 5449656 . shtml
[17]https://finance . Sina . com . cn/stock/us stock/c/2022-10-30/doc-imqmmthc 2616370 . shtml
[18]https://i.ifeng.com/c/8KR67DeYMk6
[19]https://www . thepaper . cn/news detail _ forward _ 19896988
[20]http://www . NPC . gov . cn/NPC/c 30834/202211/DD 847 f 6232 c 94 c 73 A8 b 59526 d61 b 4728 . shtml
[21]https://www . samr . gov . cn/HD/zjdc/202211/t 20221121 _ 351812 . html
[22]https://www . gdcourts . gov . cn/index . PHP？v=showcid=170id=56782
[23]https://finance . Sina . com . cn/tech/it/2022-10-05/doc-imqqsmrp 1527799 . shtml
[24]https://www . NDRC . gov . cn/fggz/gjhz/zywj/202207/t 20220728 _ 1331896 . html？代码=状态=123
[25] Chak、艾达、卡伦克罗森、弗朗切斯科达昆托、乔纳森路透、阿尔贝托罗西和乔纳森肖。2022.\”用机器人建议改善家庭债务管理.\”NBER工作文件。
26 3359 www . bis . org/publ/work 1046 . htm
27 3359 www . bis . org/publ/work 1049 . htm
[28]德拉诺夫、大卫和克雷格加斯韦特。2022.\”人工智能，医疗价值链的演变，以及医生的未来.\”NBER工作文件。
[29]金泽、京吾、川口戴戟、重冈仁和渡边泰虎。2022.\”人工智能、技能和生产率：出租车司机的案例.\”NBER工作文件。
文章来源
本文节选：《数字服务法》发表于2022年11月26日
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