沈建光：看清经济学与科技融合的大趋势

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沈建光（中国首席经济学家论坛理事，京东金融首席经济学家）

  当前，经济学家正在全球科技企业中扮演越来越重要的角色，受到的关注度也日益提高。哈佛商学院Michael Luca和斯坦福商学院Susan Athey在最新论文《科技公司的经济学家》中提到，经济学家在科技公司中的作用主要有四点：一是微观经济学方面问题，例如价格设置和产品设计问题，研究产品是如何影响用户；二是公司发展策略问题，包括对产业的研究以及对收购、合并等行为的评估；三是公共政策问题，研究科技公司和商业模式创新对社会的外部性；四是法律和政府监管问题，协助企业面对反垄断和竞争等领域的挑战。笔者认为，经济学研究和实际应用的内沿和外涵在不断拓展，经济分析同科技手段结合已成大趋势，许多科技领域、商业领域范畴内的问题，经济学家也可以提供许多新思路和新视角。
  经济分析同科技手段相结合
  或许从美国较为成熟的市场经验中，可以发现一些经济和科技融合的范例和趋势。笔者于今年6月赴美国访问，先后到访硅谷、西雅图、华盛顿和纽约，拜访了一些全球顶尖的科技企业和金融企业，同亚马逊首席经济学家以及微软、谷歌经济学家团队进行了深入交流沟通。在当前美国高科技企业中，一支强大的经济学家团队已经成为标配，不仅仅局限于运用丰富的微观数据进行实证检验，同时将宏观思考和微观数据的实证研究相结合，扩展研究的深度和广度。未来经济学家的理论背景和知识体系又将在同科技融合的过程中带来怎样新的改变？
  笔者认为，在数字科技发展方兴未艾、机器学习等人工智能分析方法不断迭代、互联网大数据指数级增长但潜力尚未完全被发掘的今日，经济学研究和实际应用的内沿和外涵也在不断拓展，经济分析同科技手段结合已成大趋势，许多科技领域、商业领域范畴内的问题，经济学家也可以提供许多新思路和新视角。
  比如在谷歌，首席经济学家范里安不仅在谷歌线上广告定价方面提供了模型支持，在公共政策咨询方面也有理论研究和政策指导，即针对谷歌可能面临的垄断指责，进行经济学的辩护。一般垄断会让消费者福利受损，而范里安提出，谷歌虽然具有垄断地位，但消费者反而付出更低的价格。同时，虽然谷歌在搜索引擎领域的地位无可撼动，但是在线广告方面的市场份额不到美国所有广告收入的1%，远远难以称之为垄断。经济学家团队通过帮助公司进行法律和政府监管问题的研究，协助企业面对反垄断和竞争领域的挑战，降低了谷歌遭遇反垄断的制裁风险。
  亚马逊则是当前全球公司中经济学家同科技结合的最佳案例。笔者此行了解到，当前亚马逊拥有超过150名经济学家的研究团队，数量仅次于IMF和美联储。亚马逊各个业务条线都有经济学家参与，比如产品定价、广告定价、市场前景观察等，主要是运用经济学最优解的概念，分析投入产出的结果，从而优化投入。同时，亚马逊还利用内部海量平台交易数据对美国物价水平进行跟踪，由于其数据准确性、即时性均远好于官方数据，作为宏观通胀数据的补充，已经被美联储采用为政策决策时的重要参考。
  此外，在亚马逊的在线影视业务Prime Video中，经济学家通过对在线电影大数据的分析，判断不同题材影视的流行趋势，同时根据观众的需求喜好，设计影视剧剧情，选择出最受欢迎的明星担任主演，对影视剧的投资以及不同顾客群体的定向推送提供支持。由于拥有公司产生的大量数据，一些学者认为亚马逊的经济学家团队已经获得足够的规模，其所生产的学术报告质量足以媲美世界顶尖大学的经济学系，由于传播方面的优势，科技公司的研究成果可以在新闻媒体中迅速形成影响力，极大提高了亚马逊的声誉和影响力。
  改变全球数字经济版图
  实际上，经济学家同科技公司的碰撞已经不仅仅局限于谷歌、亚马逊等几家顶级科技公司。近年来迅速崛起的独角兽公司也越来越重视经济学家团队的建设。科技公司和经济学家之间的互动已经产生了一个经济学中全新的领域——数字经济学，而中国作为全球互联网产业仅次于美国的第二大国，在一定程度上也引领了数字经济的研究和应用的浪潮，“中国经验”同“硅谷经验”正在改变着全球数字经济的版图。
  同时，科技公司广泛使用的机器学习方法也创造出全新的机遇。近年来经济学家在迅速拥抱机器学习、深度学习等科技手段，一系列全新的方法也拓宽了经济学家的研究领域，将因果推断、模型分析应用于科技公司的大数据，充分发掘了科技公司海量数据，形成了一系列文献和研究成果，这些文献又相应地影响了科技公司的商业实践。
  大数据、云计算等科技手段同经济分析的结合产生的新生产力也已变成各国重点建设的信息基础设施。许多困扰经济学家、高科技从业者和监管层面的问题，都得以从一个更新更广的视角来审视和判断，新的商业模式和更高效的资源配置也得以施行。大数据和人工智能在各个领域都得以广泛应用，从市场设计到工业组织，从广告精准投放到旅行者如何选择民宿，从打车软件如何有效匹配接到乘客到提高线上购物商品推荐精准度，都有经济学家的身影。
  笔者美国之行最后一站在纽约访问了标普公司全球总部。标普全球收购了美国智能投研先行者Kensho，是迄今为止华尔街最大规模的人工智能公司收购交易。笔者了解到，人工智能技术在经济分析中应用广泛，标普传统的评级业务、指数编制和市场推广中，已经应用了Kensho的文本挖掘和报告自动生成技术。相比传统经济分析和市场研究，人工智能技术在处理海量企业层面数据，寻找宏观微观经济变量之间关系和因果链中有很大的优势。
  科技和大数据赋能经济研究，经济研究反哺公司商业战略决策、市场营销和客户推广，已经被证明为一个前景光明的发展趋势。笔者认为，科技公司和经济学家们正在改变传统商业、科技和经济学的界限，未来深度融合的场景更是无限广阔。