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数字经济中的其他评估问题（第1页）

数字经济中的其他评估问题

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经济数字化突出了GDP评估体系存在的缺陷。

例如，我们可以想想对像谷歌这样的搜索引擎的经济影响进行评估。

由于搜索引擎的使用越来越广泛，消费者也越来越有主导力——他们可以通过获得更优良的信息、进入更多的市场、得到最新的反馈和产品评论来做出更好的选择。

然而，部分消费体验的品质提升通常由一个无形的“更适合的产品”

或通过经济学家所谓的“消费者剩余”

的增加来实现。

大致来说，消费者剩余丈量了消费者对产品或服务愿意支付的最大金额和实际支付金额之间的差值。

因此，谷歌对经济的影响有很大一部分没有被观察到，因为消费者剩余的变化并没有反映在GDP中。

这一点在关于数字市场时更普遍地被提到。

一个传统实体书店可能可以容纳4万至10万本书，而亚马逊可以提供超过300万本书。

这样的激增在各种音乐、电影、电子和无数其他产品中也同样存在。

此外，由于亚马逊使用了几个推荐系统帮助推销产品，不仅仅是种类多，“匹配度”

也更高了。

[55]然而，要弄清多样性增加和自发口碑宣传对经济的影响也是很困难的，同样的道理，因为改变的主要是消费体验的质量。

正如埃里克·布莱恩约弗森、胡宇（Yu[Jeffery]Hu）和迈克尔·史密斯（MichaelD.Smith）在他们对数字经济的消费者剩余的研究中提出的，这些好处可能难以衡量，因为不同消费者受到影响的程度不同。

“实际上，在线零售商的出现就是在每个购物者的电脑里设了一个专卖店和一个个性化的购物助理。

让消费者选定和购买那些有针对性的产品，这些产品在其他情况下可能会由于交易成本太高或产品曝光率太低而无人问津，在这样的平台下消费者的购物变得更便利。

这种效应将特别有利于那些生活在偏远地区的消费者。”

消费者剩余的类似增长也被阿宁德亚·高斯（AnindyaGhose）、拉胡尔·特朗（RahulTelang）和迈克尔·史密斯在2005年对二手书电子市场的研究中记录了下来。

这些效应被各种利用机器学习算法来更好指导消费者进行选择的推荐系统进一步放大。

正如亚历山大·图芝林（Alexauzhilin）和吉达斯·阿多马维希尔斯（GedasAdomavicius）记录的，这样的系统在数字市场中随处可见。

我们很自然会在试着检视不同类型的经济影响时期待同样的挑战，如Airbnb增加的多样性和匹配度、Lyft增加的便利性，或者丹尼斯在吉厄岛上增加的融资渠道。