报告|数字经济的度量

作者:王滢波

来源:网络空间治理创新

数字经济正在快速发展,但我们对其的度量方式显然无法跟上其发展的步伐。如何正确测度数字经济,衡量数字经济对于整体经济的推动作用是我们当前面临的主要挑战。随着数字经济日益确定其主导地位,决策者和商业领袖需要更多的数据来了解数字经济,以便制定合理的政策和投资决策。在这种情况下,美国商务部数字经济咨询委员会提出了一个四部分框架,用于测度数字经济。虽然该框架仍然只是一个概念性的探讨,但仍提出了一些值得深思的问题。

美国的数字化是其历史上最快速和最波澜壮阔的经济和社会变迁。截至2015年7月,53%的美国人使用智能手机,79%的家庭接入宽带,88%的在校大学生使用互联网。数字科技正在改变我们消费、交易、互动、组织和工作方式。但是这些变化带来的经济影响还未得到充分理解,这部分是因为我们对数字经济的度量方式并未充分反应数字经济在经济中的主导作用以及数字经济对经济活动性质的改造。

这个问题之所以重要是因为,案例研究显示,公司、员工和个人采用数字工具可以提高效率和收入。但是这些案例和宏观经济指标、收入增长及其他产出之间仍未能建立联系。经济学家认为,出现这一问题的主要原因在于测量错误和遗漏。随着数字化进一步主导经济,决策者和商业领袖需要更多的数据来了解数字经济,以便制定合理的政策和投资决策。

本文提出了一个四步框架,用于测量数据经济。该框架的四个部分包括:(1)诸如公司、行业和家庭等不同经济领域的数字化程度;(2)数字化的效果或产出,诸如搜索成本、消费者盈余和供应链效率;(3)对于诸如实际GDP和生产率等经济指标的综合影响;(4)监控新出现的数字化领域。

测度数字化程度

目前已经有多个用于测量美国家庭和个人数字化程度的指标体系,例如国家通信和信息管理局(NTIA)和Pew Research追踪使用智能电话、社交媒体或定期使用互联网的美国人的比例。Nielsen则追踪每天阅读数字新闻和娱乐信息的成人比例。美国税务局追踪通过电子方式提交税单的个人比例。包括美国人口统计局在内的很多机构追踪电子商务在不同零售领域的应用程度。

尽管以上这些指标非常重要,但并不能充分反映数字化带来的商业和经营影响。为了实现这个目标,我们还需要使用可通过不同行业进行交叉对比的指标,以追踪企业及员工的数字化发展。考虑到数字科技的快速发展,可能还需要在传统资产和当代科技之间对这些指标进行进一步的区分。

尽管在测度家庭和个人的数字化程度方面还有很多工作要做,但最大的困难存在于企业和行业的数字化领域,包括私人和公共企业,这也是本报告的关注内容。

建议:美国经济分析局(BEA)应当将其当前对企业数字支出和投资的度量扩展到更广泛的科技领域。

BEA当前对企业在数字领域投资的度量范围仅包括两类:IT硬件和软件。BEA同时也测度企业在IT硬件、软件、通信、IT服务方面的非资本化电子支出。这些指标收录在BEA的固定资产和收入支出表内。

但是考虑到技术的快速发展,数字经济指标应能够区分这些领域内主要技术变动之间的差异。例如,电信支出的可用数据应当更具颗粒度,以便能够区分移动连接和固定连接支出。类似的,IT服务支出数据应当能够在云计算、网络主机和数据分析等领域进行区分。

建议:美国商务部应当将其当前对企业数字支出和投资的度量范围扩展到两个新的类别:数据资产和联网的物理资产。

美国企业生产出了大量的数据,数据资产正在快速增长,但商务部当前对此并未给予足够的关注。数据输出的数量和性质反映了企业和产业的数字活动,也应当成为数字化度量的一部分。随着美国消费者和家庭日益数字化,数据资产的性质也在快速变迁,它也应当向数字支出和投资一样得到关注。举例而言,这些指标应能够区分交易数据、用户位置数据和客户行为数据。

类似的,尽管商务部当前追踪IT的硬件资产(包括投资和支出),但并不追踪这些硬件资产在物联网或其他数字相关智能和连接中的嵌入程度。如果对IT硬件进行多角度的切分,将诸如台式电脑的固定用户硬件,智能设备等移动用户的硬件以及物联网传感器等固定设备硬件进行区分,是可以对此进行度量的。

度量数字化的效果和影响

简单的度量公司和行业的数字化程度并不足以说明数字活动和经济产出之间的关系。研究显示,进行数字投资的公司,经常需要花费多年来全面部署数字化投资,以提高运营效率和收益。另外,近期的研究也表明,一些公司和行业进行数字投资的回报率高于其他投资,可以通过数字工具来提高生产率和收入。为了理解数字化对于经济的真实影响,我们需要了解公司、员工和消费者是如何在其日常活动中利用数字技术的。

除了企业的数字活动规模以外,还需要测量诸如消费者和员工等其他实体的数字活动规模。这有助于回答数字经济的规模问题。数字消费的规模可通过不同形式的电子商务、零工经济的数字化工作、国外网页浏览的数字服务出口以及美国网站的点击率表示。随着数据活动日益频繁,其规模需要得到度量。数字经济的规模应当通过三个途径度量:参与者的数量、活动规模和活动的货币价值。

对企业、消费者、员工、家庭数字活动的度量也必须通过不同的切口进行区分,以便于比较。这些切口至少应当包括以下分类标准:行业、企业的收入规模,家庭收入,工人收入,企业的就业规模。

建议:商务部应当和外部伙伴合作测量,美国企业如何以及在何种程度上在商业交易或非商业活动中使用数字科技。

有关企业如何利用数字投资来应对其客户、供应商和合作伙伴的公开数据非常稀少。商务部可以借鉴的一个模型是欧洲委员会的数字经济和社会指数(DESI)。该指数包括12到15个交易、商业运作、电子商务和电子政务方面的数字渗透率指标,这些指标基于对欧盟28国公司的调查以及各行业和各国的数据,这些数据可以显示,企业利用数字投资进行在线交易的程度,企业在其供应链上发送和接收数字信息的比例,企业使用不同形式的社交媒体来接待客户的比例,企业利用ERP、CRM和其他软件来管理其商业运营的比例。

建议:商务部应当制定追踪企业如何在其商业流程中使用数字工具,以及这些技术如何影响劳动力的指标体系。

数字资本深化是一个衡量企业如何为其员工投资数字工具的指标。和数据资产一样,可对公共可用数据进行更加颗粒化的细分,以区分诸如移动和固定平台、手持、办公、工厂和现场设备,以及每位员工获得的各种数字服务等技术之间的差距。

另外一个数字化劳动力领域是工作任务。美国劳工统计局目前监控的13700种工作任务和2000种工作活动的详细描述可用于更为精确地识别“数字工作“。对于具体职业工作任务和工作活动的长时间监控可以反映出数字经济对特定工作类型的改造。最后,指标体系中也需要反映那些行业层面统计数据中不包含的不断增长的独立工作者,特别是那些参与零工经济,和在多个行业从事自由职业的独立工作者的数量。

建议:商务部应当收集更多有关消费者使用新科技、在线服务和其他数字商品的直接信息。

最近几年,有一些外部的经济研究机构一直在尝试计算消费者从诸如搜索引擎和社交媒体等免费的商品中获得了多少价值。这种尝试的一个起点是,了解有多少消费者使用了不同的技术,他们在这些技术和设备上花费了多少时间。这两种形式的数据可以作为研究这些隐形商品价值的基础。

美国国家电信和信息管理局(NTIA)已经和美国人口统计局合作进行定期的计算机和互联网使用调查。这种调查收集美国家庭使用在线服务类型和互联网相关设备的信息。但是,这些调查没有能力了解有关使用程度和持续时间的信息。

收集这些信息的目的是为了更好地了解消费者行为。尽管一些学者使用GDP来计算消费者福利,但GDP只衡量产出,无法涵盖日益普及的免费在线服务,而这些服务同样是消费者福利的一个部分。很多科技公司从一开始就为消费者提供免费的有价值服务,随着服务的快速普及,价值也会增长。传统的国家账户统计无法囊括经济中最重要和最具创新性的部分,因为其创造的价值和带来的生产率改进可能流向无法测量的消费者盈余。

多年来,随着诸如skype、谷歌和其他数字平台的扩张,消费者盈余的范围已经大幅增长。研究者对消费者盈余的测量差距巨大,从每年50亿美金到最高的1000亿美金不等。如果取上限,这一数据将占到美国年度GDP增长率的0.7%。

建议:商务部应当搜集有关数字经济规模的信息。该信息需要测量诸如数字消费和数字工作等不同类型数字活动。

目前对于问题“美国数字经济的规模有多大?“的回答大多数终结于描述家庭、互联网成人用户或ICT行业GDP的数字化程度。以这些指标衡量,数据经济覆盖98%的家庭,85%的成人,占美国GDP的5%。这些回答一方面说明了这一问题的难度,也表明没有一个单一的指标可以覆盖数字经济的所有方面。

数字经济包罗万象。我们建议美国商务部聚焦于测量两种类型的数字活动:电子商务和零工经济。广义而言,电子商务包括从媒体到娱乐到批发商品等不同产业的在线商业交易。零工经济指的是,利用电子平台,通过出售商品、租赁资产或提供服务来获取收入的独立工作者。

对每种活动,商务部应当关注的指标都包括三个方面:(1)参与该活动的企业和工人数量;(2)数字交易、交流和其他活动的数量,包括绝对数量以及占比;(3)这些活动的货币价值及占比。

测量数字化对经济指标的影响

1980年代后期,很多公司开始在其业务中引入数字工具,但这些投资带来的生产效率改善并非立竿见影。这部分是因为这些公司需要时间来重新设计流程、重构组织架构、改变思维模式,以真正实现数字化所带来的收益。从1990年代中期开始,生产率开始提高到年均1.6%的水平,较前二十年大约快了2.5倍。这些收益可以部分归因于对ICT的持续投资,因为数字化程度最高的行业获得了最高的生产率提升。生产率的提高也反映在GDP的增长中。在此期间的年均实际增长年率达到平均4%的水平,而此前十年只有3.3%。2005年以来,这些效应已经消失在统计数据中,整体的生产率增长下降了2/3,GDP增速也下降至平均每年2%,但在此期间,数字经济仍然在继续增长。这种梭罗悖论现象导致一些学者认为,数字科技的革命性可能有些过于夸张。

多个因素都可以说明为何过去十年测量的生产力和GDP未能从大规模的数字创新中受益。首先,经济指标未能充分反映这些创新的全部价值;其次传统的预测ICT产品实际价格的方式可能并不能适用于其扩张能力。近期的研究认为,数据很难反映数字内容的质量改善和创新,以及软件升级所带来的能力提升。

当然,还有其他的因素,例如,大型公司往往需要数年才能实现数字投资所带来的运营效率改进。

建议:美国商务部应该继续搜集有关ICT行业价格、生产率以及数字经济对GDP贡献率的数据和研究。

监控新的数字活动领域

商务部应当系统性地追踪新的数字科技的进展及其对经济的影响。这些信息对于商业和政策决策者非常有价值。数字经济的发展对于很多行业都有着广泛的影响,例如,诸如人工智能无人驾驶等前沿技术对于市场具有极大的颠覆性,可能会影响数以百万计的工作,相反,共享经济会创造数百万自雇工作机会,从而挑战传统的工作方式。

建议:就“科技分类法”达成一致,建立分类法更新框架,以确认经济活动的新领域。

图1是商务子行业的一种分类法示例。

图1 商务子行业分类法示例

建议:制定数据子行业新活动的指标体系,并利用该指标体系创建跟踪这些活动如何影响经济的指数。

传统上,对于科技作用的度量一般是在货币加权的基础上,用货币表示商品和服务。但是,随着数字年代的基础设施变得越来越成熟和复杂,基于货币的评价指标不足以全面衡量科技的作用。

度量新的数字活动面临两个挑战。第一个挑战是如何确认已经获得发展动力的活动的业绩指标。KPI也许可用于衡量这些新技术的经济影响。第二个挑战是如何在早期发现新兴的技术。这可以通过监控资金流动,公开信息披露和人员流动来获取。

尽管有多个指标可以帮助我们理解数字经济和新兴趋势,但指标的获取难易程度和相对价值并不相同。因此首先要创造一个框架来评估不同的数字经济测度标准。我们的框架将指标按照x /y轴进行分类,其中x轴表示可获得性,y轴代表价值。

图2 框架示例

准确和及时度量数字经济中风险资本和人员的流动是确定新兴和成熟趋势的首要步骤,随后再使用KPI指标对其进一步度量。重要的是要确认,已经进入发展轨道的趋势的业绩指标。

图3 KIP指标示例

建议:调查数字经济的下行效应,以便更准确地预测数字经济的净效用。

数字技术可通过降低资本,包括人力资本,带来巨大的经济利润。数字化领先企业的员工人均净收益要高于那些数字化程度不足的企业(请见图4)。

图4 数字化领先公司员工的净收入超过其他行业

尽管我们认为,科技会极大地改善生产力水平和生活质量,但改善效果并非均等分配。生产效率的快速提高导致结构性的失业,这具有巨大的政策含义,因此需要得到密切关注。

上述的所有领域,目前都有私人企业在尝试度量数字化程度。例如,HIS正在测度物联网的投资,IDC和Gartner在测度各行业的数字支出。

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