數字經濟中的其他評估問題
2024-10-09 12:13:17
作者: (印)阿魯·薩丹拉徹
經濟數位化突出了GDP評估體系存在的缺陷。例如,我們可以想想對像谷歌這樣的搜尋引擎的經濟影響進行評估。由於搜尋引擎的使用越來越廣泛,消費者也越來越有主導力——他們可以通過獲得更優良的信息、進入更多的市場、得到最新的反饋和產品評論來做出更好的選擇。然而,部分消費體驗的品質提升通常由一個無形的「更適合的產品」或通過經濟學家所謂的「消費者剩餘」的增加來實現。大致來說,消費者剩餘丈量了消費者對產品或服務願意支付的最大金額和實際支付金額之間的差值。因此,谷歌對經濟的影響有很大一部分沒有被觀察到,因為消費者剩餘的變化並沒有反映在GDP中。
這一點在關於數字市場時更普遍地被提到。一個傳統實體書店可能可以容納4萬至10萬本書,而亞馬遜可以提供超過300萬本書。這樣的激增在各種音樂、電影、電子和無數其他產品中也同樣存在。此外,由於亞馬遜使用了幾個推薦系統幫助推銷產品,不僅僅是種類多,「匹配度」也更高了。[55]然而,要弄清多樣性增加和自發口碑宣傳對經濟的影響也是很困難的,同樣的道理,因為改變的主要是消費體驗的質量。正如埃里克·布萊恩約弗森、胡宇(Yu [Jeffery] Hu)和麥可·史密斯(Michael D.Smith)在他們對數字經濟的消費者剩餘的研究中提出的,這些好處可能難以衡量,因為不同消費者受到影響的程度不同。「實際上,在線零售商的出現就是在每個購物者的電腦里設了一個專賣店和一個個性化的購物助理。讓消費者選定和購買那些有針對性的產品,這些產品在其他情況下可能會由於交易成本太高或產品曝光率太低而無人問津,在這樣的平台下消費者的購物變得更便利。這種效應將特別有利於那些生活在偏遠地區的消費者。」消費者剩餘的類似增長也被阿寧德亞·高斯(Anindya Ghose)、拉胡爾·特朗(Rahul Telang)和麥可·史密斯在2005年對二手書電子市場的研究中記錄了下來。這些效應被各種利用機器學習算法來更好指導消費者進行選擇的推薦系統進一步放大。正如亞歷山大·圖芝林(Alexander Tuzhilin)和吉達斯·阿多馬維希爾斯(Gedas Adomavicius)記錄的,這樣的系統在數字市場中隨處可見。我們很自然會在試著檢視不同類型的經濟影響時期待同樣的挑戰,如Airbnb增加的多樣性和匹配度、Lyft增加的便利性,或者丹尼斯在吉厄島上增加的融資渠道。
在過去15年裡,許多研究記錄著數位技術創造的消費者剩餘的逐步變化。最新的思想成果已經開始引入另一個維度——源於數位化的人力資本收益。在這方面,我在紐約大學的同事普拉桑納·塔姆貝的研究頗具參考價值。塔姆貝與賓夕法尼亞大學的洛林·希特的研究提出了一個有趣的新假說:源於數位技術的這一部分收益經常以人力資本的形式被一個公司的員工獲得,(這些收益)可能通常是特定於某些任務而不是特定於某些公司,並且會隨著這些員工換工作而擴散到其他公司。這些發現增加了第三種可能——除了表現為生產數據和消費者剩餘,數位化的部分收益來自將可轉換的、特定於任務的人力資本轉移給某公司的員工。這看起來很吸引人——員工似乎很自然地從他們公司的IT投資中獲得收益並且成為這些投資回報在公司中「傳播」的管道。因為更大範圍的經濟活動是由許多個體來實施的,這些個體要麼與「公司-市場」的混合體,例如Uber、Airbnb、Etsy等有更多流動的關係;要麼作為小企業家正錘鍊著專業性,比如RelayRides的大衛,數位化使得對這些勞動力的經濟影響的量化工作變得越來越複雜。我將在第8章對一些相關評估方面的問題進行討論。
交易的「本地化」也可能對物質分配有影響。例如,一個Etsy的賣家可能從當地的工藝品店購買原材料,而不會以批發形式購買。在傳統的市場裡,這些零售商願意將材料賣給其愛好者,但卻不一定會賣給其他小企業。同樣的道理,因為小企業主通常經營規模很小,其收益甚至分布在小型零售商和大型批發商之外,但也可能同樣存在著規模經濟的損失。
更加複雜的問題是,如何計算分享經濟的情感收益。當我在2015年與Airbnb的執行長布萊恩·切斯基談話時,他提到這樣一個非經濟的好處:「熱情好客的確是讓人覺得有歸屬感,它是關於『接納』的。」切斯基說,「Airbnb不一定完全改變人,但我們正在一點點改變人們的心態」。切斯基進一步解釋說,「我自己作為一個人都因為Airbnb而發生了改變——不是因為公司業務而是因為實際的服務。我發現自己更關心別人了。當有人住在你家裡,他們是那麼脆弱,你必須照顧他們。而照顧和接待別人是一件非常重要的事情。」