當前,經濟學家正在全球科技企業中扮演越來越重要的角色,受到的關注度也日益提高。哈佛商學院MichaelLuca和斯坦福商學院SusanAthey在最新論文《科技公司的經濟學家》中提到,經濟學家在科技公司中的作用主要有四點:一是微觀經濟學方面問題,例如價格設置和產品設計問題,研究產品是如何影響用戶;二是公司發展策略問題,包括對產業的研究以及對收購、合并等行為的評估;三是公共政策問題,研究科技公司和商業模式創新對社會的外部性;四是法律和政府監管問題,協助企業面對反壟斷和競爭等領域的挑戰。筆者認為,經濟學研究和實際應用的內沿和外涵在不斷拓展,經濟分析同科技手段結合已成大趨勢,許多科技領域、商業領域范疇內的問題,經濟學家也可以提供許多新思路和新視角。
經濟分析同科技手段相結合
或許從美國較為成熟的市場經驗中,可以發現一些經濟和科技融合的范例和趨勢。筆者于今年6月赴美國訪問,先后到訪硅谷、西雅圖、華盛頓和紐約,拜訪了一些全球頂尖的科技企業和金融企業,同亞馬遜首席經濟學家以及微軟、谷歌經濟學家團隊進行了深入交流溝通。在當前美國高科技企業中,一支強大的經濟學家團隊已經成為標配,不僅僅局限于運用豐富的微觀數據進行實證檢驗,同時將宏觀思考和微觀數據的實證研究相結合,擴展研究的深度和廣度。未來經濟學家的理論背景和知識體系又將在同科技融合的過程中帶來怎樣新的改變?
筆者認為,在數字科技發展方興未艾、機器學習等人工智能分析方法不斷迭代、互聯網大數據指數級增長但潛力尚未完全被發掘的今日,經濟學研究和實際應用的內沿和外涵也在不斷拓展,經濟分析同科技手段結合已成大趨勢,許多科技領域、商業領域范疇內的問題,經濟學家也可以提供許多新思路和新視角。
比如在谷歌,首席經濟學家范里安不僅在谷歌線上廣告定價方面提供了模型支持,在公共政策咨詢方面也有理論研究和政策指導,即針對谷歌可能面臨的壟斷指責,進行經濟學的辯護。一般壟斷會讓消費者福利受損,而范里安提出,谷歌雖然具有壟斷地位,但消費者反而付出更低的價格。同時,雖然谷歌在搜索引擎領域的地位無可撼動,但是在線廣告方面的市場份額不到美國所有廣告收入的1%,遠遠難以稱之為壟斷。經濟學家團隊通過幫助公司進行法律和政府監管問題的研究,協助企業面對反壟斷和競爭領域的挑戰,降低了谷歌遭遇反壟斷的制裁風險。
亞馬遜則是當前全球公司中經濟學家同科技結合的最佳案例。筆者此行了解到,當前亞馬遜擁有超過150名經濟學家的研究團隊,數量僅次于IMF和美聯儲。亞馬遜各個業務條線都有經濟學家參與,比如產品定價、廣告定價、市場前景觀察等,主要是運用經濟學最優解的概念,分析投入產出的結果,從而優化投入。同時,亞馬遜還利用內部海量平臺交易數據對美國物價水平進行跟蹤,由于其數據準確性、即時性均遠好于官方數據,作為宏觀通脹數據的補充,已經被美聯儲采用為政策決策時的重要參考。
此外,在亞馬遜的在線影視業務PrimeVideo中,經濟學家通過對在線電影大數據的分析,判斷不同題材影視的流行趨勢,同時根據觀眾的需求喜好,設計影視劇劇情,選擇出最受歡迎的明星擔任主演,對影視劇的投資以及不同顧客群體的定向推送提供支持。由于擁有公司產生的大量數據,一些學者認為亞馬遜的經濟學家團隊已經獲得足夠的規模,其所生產的學術報告質量足以媲美世界頂尖大學的經濟學系,由于傳播方面的優勢,科技公司的研究成果可以在新聞媒體中迅速形成影響力,極大提高了亞馬遜的聲譽和影響力。
改變全球數字經濟版圖
實際上,經濟學家同科技公司的碰撞已經不僅僅局限于谷歌、亞馬遜等幾家頂級科技公司。近年來迅速崛起的獨角獸公司也越來越重視經濟學家團隊的建設。科技公司和經濟學家之間的互動已經產生了一個經濟學中全新的領域——數字經濟學,而中國作為全球互聯網產業僅次于美國的第二大國,在一定程度上也引領了數字經濟的研究和應用的浪潮,“中國經驗”同“硅谷經驗”正在改變著全球數字經濟的版圖。
同時,科技公司廣泛使用的機器學習方法也創造出全新的機遇。近年來經濟學家在迅速擁抱機器學習、深度學習等科技手段,一系列全新的方法也拓寬了經濟學家的研究領域,將因果推斷、模型分析應用于科技公司的大數據,充分發掘了科技公司海量數據,形成了一系列文獻和研究成果,這些文獻又相應地影響了科技公司的商業實踐。
大數據、云計算等科技手段同經濟分析的結合產生的新生產力也已變成各國重點建設的信息基礎設施。許多困擾經濟學家、高科技從業者和監管層面的問題,都得以從一個更新更廣的視角來審視和判斷,新的商業模式和更高效的資源配置也得以施行。大數據和人工智能在各個領域都得以廣泛應用,從市場設計到工業組織,從廣告精準投放到旅行者如何選擇民宿,從打車軟件如何有效匹配接到乘客到提高線上購物商品推薦精準度,都有經濟學家的身影。
筆者美國之行最后一站在紐約訪問了標普公司全球總部。標普全球收購了美國智能投研先行者Kensho,是迄今為止華爾街最大規模的人工智能公司收購交易。筆者了解到,人工智能技術在經濟分析中應用廣泛,標普傳統的評級業務、指數編制和市場推廣中,已經應用了Kensho的文本挖掘和報告自動生成技術。相比傳統經濟分析和市場研究,人工智能技術在處理海量企業層面數據,尋找宏觀微觀經濟變量之間關系和因果鏈中有很大的優勢。
科技和大數據賦能經濟研究,經濟研究反哺公司商業戰略決策、市場營銷和客戶推廣,已經被證明為一個前景光明的發展趨勢。筆者認為,科技公司和經濟學家們正在改變傳統商業、科技和經濟學的界限,未來深度融合的場景更是無限廣闊。
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