专栏首页华章科技大数据如何促进经济增长?中国优势及应对 | 互联网经济学

大数据如何促进经济增长?中国优势及应对 | 互联网经济学

新经济时代,传统经济增长理论的很多元素被赋予了新含义,有必要进行修正。

Y=AF(K,L)的增长核算框架已经在发生变化,数据本身成为了生产要素,即Y=AF(D,K,L)。原有生产函数中,A、K、L一般而言都有明确的产权属性,没有考虑到外部性和溢出效应,没有体现现代共享经济的特点。

新经济中,数据D直接进入生产函数,这一生产要素是指企业所掌握的服务于生产行为的有关市场需求与供给方面的信息,这一要素很可能没有明确的产权属性,至少不是完全属于企业所有,这很好地体现了新经济中的共享思想。

传统经济主要依托劳动等属地属性较强的生产要素,结合资本形成生产中心,通过产品的流动实现要素流动,改善资源配置效率,促进经济增长。而新经济时代,一般劳动的可替代性不断上升,从原有物质资本和技术中抽象出另外一个生产要素——数据——在生产中扮演越来越重要的角色,数据本身就是生产要素,生产过程轻资产化成为趋势。

可以预期,基于特定要素生产的产品流动将不再是全球化的核心,而金融资本流动及其与数据等非属地要素的结合将成为新经济时代的关键,这将是一个划时代的变迁,与大数据和金融资本相关的数据产权、货币主权、思想创造等将重构现有经济体系。各经济体的竞争将会越来越趋向服务水平和创新能力的竞争。在这一背景下,不同维度的两极分化、大数据、国家企业化、企业国家化等新问题、新现象将成为学术界和政府决策越来越关注的主题。

资源配置效率的改善是经济增长的核心,而基于信息交流的要素流动又是资源配置效率改善的基础,经济学理论就是讨论有限资源的有效配置,经济增长就是不断挖掘资源配置效率改善的空间。要素、技术和信息的组合构成现代经济增长的源泉。在信息流动和完善的基础上,要素开始流动,与特定的技术结合,形成最终产出。三者互动合作,互相促进和加强,缺一不可。

18世纪以前,虽然有基本的生产要素,但要素流动和信息流动的成本非常高,技术交流速度也非常缓慢,形成的是低水平传统农业社会经济发展的均衡,经济发展水平很低,人均产出基本保持不变。工业革命以来,人均产出开始持续增长,这完全突破了原有的农业社会低水平均衡,使得人们开始从理论上思考经济持续增长的原因。

Y=AF(K,L)是现代经济增长理论和实践的精髓,Y表示最终产出,K表示资本,L表示劳动,A表示以技术为核心的全要素生产率。两百多年来,经济学理论一直以这一基本的宏观经济核算解释和指导经济发展实践。资本、劳动和以技术为核心的全要素生产率构成现代经济增长的基本要素。而最近十多年新经济的迅猛发展为传统经济增长理论赋予了新的内涵,有必要对现有理论体系做适当的拓展。

01 新经济时代经济发展的特点

传统工业经济中,企业、个人、政府构成市场主体,这一模式是如何向新经济转变的呢?关键在于交易费用和信息的收集与流通。

交易费用的大小决定了企业的边界,而信息的收集情况决定了价格机制的形成,信息流通反映要素流动速度。新经济时代,大数据收集难度大幅度下降,信息收集的规模经济也日益凸显,这赋予原有市场主体新的内涵。

企业的表现形式发生重要变化

基本的经济增长理论中,企业和个人是最为重要的市场主体,资本和劳动是最为核心的生产要素。而新经济中,企业的边界在不断发生变化,分工模式更加多样化,以信息收集和匹配为主要职能的平台公司开始大量出现,并发挥越来越重要的作用。

此外,大量轻资产企业不断涌现,这些企业资本规模非常小,员工规模也非常小,但产值却非常高,创新能力非常强,已经很难用传统的资本产出率或劳动产出率来衡量其生产效率。这些企业在经济增长中发挥着越来越大的作用,而传统理论却很难解释这种现象,亟待拓展。

交易成本迅速下降、信息不对称表现出新特点

传统经济中,由于信息不对称的存在,企业之间、企业和个人之间存在很高的交易成本,正是由于这个交易成本的存在,决定了企业的边界,也决定了产品差异定价的程度。新经济时代,信息收集、储存、传播的成本大幅度下降,且规模经济作用明显,这使得企业之间的交易成本大幅度下降。这种现象对交易的发生产生了分配效应和福利效应两个方面的影响。

第一个方面,大数据降低了现有交易的成本及交易匹配的成本,促进了现有交易的发生,此为分配效应,体现交易主体之间的收益再分配。

第二个方面,大数据降低了交易发生的信息门槛,降低了搜寻成本,匹配了大量的新交易,此为福利效应,创造了大量原本没有发生的交易,改进了资源配置效率。

在传统经济和新经济中,信息不对称问题都普遍存在,但其表现形式却发生了很大的变化。相对而言,新经济时代,信息总量大幅度上升,但企业或平台与个人之间的信息不对称程度也在上升,企业能通过更多渠道收集个人相关信息,采用更有针对性的销售策略,降本增效,而个人却无法获得企业或平台对等的信息,其市场力量相对在不断下降。

规模经济的作用越来越大

根据传统的产业组织理论,规模经济和交易成本共同决定产业的布局与发展,这一理论判断的基本理念同样适应于新经济时代的产业发展现状。简单而言,规模经济使产业布局更为集聚,而交易成本使产业布局更为分散,两者的相互作用和力量消长共同决定了产业发展。

新经济时代,交易成本大幅度下降,规模经济发挥的作用越来越大,这使得大型企业会越做越强,产业链也不断延伸,成为典型的巨无霸企业。这也是新经济的典型特点,基于平台的大型跨国、跨领域、跨产业链企业在社会经济发展中起着越来越重要的作用。

02 数据本身就是生产要素

作为一种全新的生产要素,数据为什么能促进企业成长和经济增长呢?至少可以从两个角度来考虑:数据所包含的信息能优化企业决策,促进生产,数据就是信息;数据信息可以加速资源流转速度,使得特定资源在给定时间里生产更多的产出,数据就是时间。

数据是信息

数据是信息,这是一个接受程度较高的概念。

新经济时代,大数据使得企业对外围市场供给和需求的信息可得性大大提高,企业能根据这些信息进行更为精准的市场定位,创造更高的效益。企业掌握的关于其他企业的供给方信息,能够使企业更好地进行错位竞争,也能够更为迅速地了解其他企业的相关产品和技术信息,获得溢出效应。此外,企业掌握的关于消费者的信息,使得企业能够更好地进行产品定位,实行价格歧视,提高利润率。

数据是时间

数据是时间,能够加快企业自我识别的过程,加快资源流通速度,提高资源配置效率,促进企业成长与经济发展。

企业进入市场和决定是否继续生产是基于对现有市场盈利状况及自身生产率水平的判断,相对于传统经济,大数据信息能够使得企业更快更完整地获得市场信息,也能更快地对自身生产率水平做出识别,以做出合适的生产决策。

在传统的对企业全要素生产率水平的度量中,一个较大的不足就是对资源流通速度处理不够周全。如果生产相同产品的两个企业有相同的生产要素,而生产周期却差异非常大,则两个企业的生产率水平差异会非常大。传统经济理论对这类问题并没有做特别处理。新经济时代,资源流通速度、资源利用效率的问题会越来越重要,更加需要深入的研究。

03 数据对经济增长的影响机制

数据信息是如何影响现代经济增长的呢?本文先简要描述新经济时代企业的微观决策与发展过程。

一个潜在的市场进入者,基于信息D1在市场外决定是否进入市场,进入成本为f1,决策结果是淘汰概率(不进入市场的概率)为p1;企业进入市场后,基于信息D2,支付一个自我发现的成本f2,确认自己的生产率水平,以确定是否继续留在市场里进行生产,决策结果是淘汰概率(从市场中退出的概率)为p2;企业进入市场并进行生产后,同样需要动态决策,此时基于信息D3,支付决策成本f3,淘汰概率(从市场中退出的概率)为p3。大数据信息在企业决策的过程中发挥了非常大的作用,从而对微观企业乃至宏观经济产生巨大影响。

第一,降低市场进入门槛,降低决策成本。

企业决定是否进入市场时,需要支付一定的进入成本,这个成本主要用于了解现有的市场供给和需求情况,如进行行业需求调研、成本分析等,这一成本的大小高度依赖于企业对市场信息的掌握程度。均衡时,进入成本会等于企业对进入市场的预期收益,当进入成本下降时,会降低市场进入壁垒,活跃市场进入,有利于更多企业家精神的发挥和消费者福利的提高。这一机制对于已经进入市场的企业在决策是否继续留在市场时同样适用。新经济时代,大数据提供的市场信息,使得企业对需求方和供给方有更为全面的了解,能够显著降低市场进入门槛和企业是否退出市场的决策成本。

第二,促进企业自我发现,提高优胜劣汰的概率,加速资源流通速度,优化资源配置。

经济能够持续增长的动力在于资源能不断流向效率更高的生产者,以产生最大的产出。让优秀的企业做大做强,让低效的企业尽快退出,这是市场“看不见的手”调节资源配置的精髓。企业在刚进入市场时,并不完全知道自身的生产率水平,以及在本行业的真实地位,大数据能使企业加速自我发现,再结合企业对市场信息的迅速获取,就能在很大程度上提高退出概率p1、p2、p3,加速资源重组,优化资源配置,提高经济增长速度和质量。

第三,细化分工,扩大先行优势。大数据时代,信息集聚使得分工进一步细化,分工的细化会扩大产品种类,以满足不同消费者的差异化需求。

而产品种类的大规模增加会使得行业内部的产品替代弹性相对上升,一种产品的价格小幅下降会对相关产品的需求产生较大的冲击,行业的自然壁垒上升。因此,在位企业如果能较好地利用先行优势,降低平均成本,提高行业进入壁垒,就能够在市场竞争中占据更为有利的地位,改变现有的市场结构,扩大市场份额,提高市场地位。

04 未来与对策

第一,发挥大国大数据优势,促进经济增长。

经济增长的根本原因就是资源能够流向最有效率的生产组织者,而传统经济中,资源流动面临很大的信息壁垒,新经济时代,丰富的信息能够大大降低市场的不确定程度,使得资源以更快的速度流向正确的地方,促进经济增长。基于大数据的新经济能够促进经济增长的核心在于规模经济,而这对于中国这样市场规模巨大的国家尤其有利,这是中国发挥本土市场效应,在新的全球化模式中获得竞争优势的关键。

第二,数据与信息的产权界定。

一旦数据成为生产要素,成为一种非常重要的资产,必然具有资产的诸多属性,比如产权界定、资产定价等,这都是现阶段政策制定需要深入讨论的问题。产权界定是其他所有资产属性的前提,平台、企业、个人如何对个体信息及个体信息集合进行收集、加工、交换等,这些都需要有完善的法律支撑体系。

这个问题对世界各国均是新问题,中国应该利用新经济快速发展的先发优势,加强和完善立法体系,促进新经济更快更好发展,在新一轮全球化中占得先机。

第三,关于生产组织模式变化的思考。

传统经济中,企业和个人是最为核心的市场主体,而这种模式在新经济中很可能要发生变化。以共享为基础的平台经济将扮演越来越重要的角色。平台、企业和个人成为核心的市场主体。由此将带来一系列的新问题。

例如,平台、企业和个人之间市场力量的非对称性,以及由此带来的权益分配;共享资源的大规模增加直接冲击对企业边界的思考,这会催生一系列法律问题和经济问题。面对这些新现象,需要有产业组织理论的创新,更需要有相关政策法规的不断完善。

第四,关于规制的思考。

整体而言,大数据显然能够改善资源配置效率,促进经济增长,提高社会福利。但也应该看到,大数据福利效应背后有着非常强的分配效应。交易成本下降和规模经济上升越来越容易形成赢者通吃的局面,而且随着分工的细化,产业内的产品替代弹性上升,使得市场集中程度不断提高,可能不利于社会经济的长远发展。

面对这一局面,中国应该加强制度建设,尤其是要完善产业规制制度,尽量发挥大数据促进经济发展的福利效应,而在尽量不损失效率的同时,不断解决相关的分配问题。中国现阶段有关的产业规制还非常不完善,这方面的理论研究也都非常缺乏,今后应该高度重视这个问题。

新经济时代,一般劳动的可替代性不断上升,从原有物质资本和技术中抽象出另外一个生产要素——数据——在生产中扮演越来越重要的角色。可以预期,基于特定要素生产的产品流动将不再是全球化的核心,而金融资本流动将成为新经济时代的关键。

这将是一个划时代的变迁,物质资本不再那么重要,劳动力资本也不再那么重要,大数据和金融资本将越来越重要。与大数据和金融资本相关的数据产权、货币主权、思想创造等将重构现有的经济体系。各经济体的竞争将会越来越趋向服务水平和创新能力的竞争。在这一背景下,大数据资产、货币去中心化、国家企业化、企业国家化等新问题、新现象将成为学术界和政府决策越来越关注的主题。

来源:腾讯研究院

本文分享自微信公众号 - 大数据(hzdashuju),作者:杨汝岱

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-03-07

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 您的位置信息如何被利用?——基于位置信息的应用和地理信息匹配算法

    作者:沈浩老师,中国传媒大学新闻学院教授,中国传媒大学调查统计研究所所长,大数据挖掘与社会计算实验室主任。

    华章科技
  • 13个大数据应用案例,告诉你最真实的大数据故事

    大数据真的太神奇了,真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。大数据目前是当下最火热的词了,你要是不知道大数据这个概念,都不好意思在众人面前开口了。然而实际...

    华章科技
  • 2016大数据企业50强:它们是大数据行业的创新驱动力

    原文标题:Big Data50 - Companies Driving Innovation

    华章科技
  • 信息熵

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 ...

    week
  • 【聚焦】大数据价值:分析为王

    大数据对于企业成功所起到的关键性作用在各行各业都正飞速显现出来,但是在高管人员看来,很多企业并未完全准备好利用这一趋势以实现大数据价值的最大化。贝恩公司...

    小莹莹
  • 银行实地探访:体制下的“智能化转型”之路阻碍重重,人才、技术、数据质量问题亟需解决

    数据猿导读 如今,虽然很多银行还没有设立单独的像“大数据部”这样的机构,甚至还没有成文的大数据战略规划等纲领性文件,但每家银行都把大数据作为一项非常重要的战略及...

    数据猿
  • 回归建模的时代已结束,算法XGBoost统治机器学习世界

    Vishal Morde讲了这样一个故事:十五年前我刚完成研究生课程,并以分析师的身份加入了一家全球投资银行。在我工作的第一天,我试着回忆我学过的一切。与此同时...

    用户2769421
  • R语言玩数据:数据+算法+计算引擎+知识表达

    作者:陆勤 ---- 摘要:介绍玩数据的四部曲,分别是数据、算法、计算引擎和知识表达。 文章《R语言玩数据:R语言和数据》介绍了R语言和数据。 文章《R语言玩数...

    陆勤_数据人网
  • 【数据分析】大数据机制下银行客户的情绪分析和行为预测

    大数据的概念早已风靡全球,怎么应用、怎么落地也都是众说纷纭,好不热闹。单就银行来说,利用大数据来对客户的情绪进行分析,然后对客户可能的购买意向进行预测,是当前可...

    陆勤_数据人网
  • 6位大数据人物浅谈未来三年大数据的发展

    目前,大数据被很多人诋毁、滥用,很多人甚至都没有真正了解什么是大数据。但是这并不是说大数据就要完蛋了,这个行业仍有很大希望。Facebook的立场是非常明确的,...

    灯塔大数据

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券