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经济学在科技行业的应用与因果分析

TEC:新兴领域的年轻会议

今年,美国国家商业经济学协会的技术经济会议(TEC)仅第四次召开。某中心是该会议的创始合作伙伴之一。TEC是一个年轻的会议,因为直到最近,经济学家在行业中担任运营角色才变得普遍。

“经济学家真正在行业工作只有大约15年的历史,”某中心数字流媒体和广告副总裁兼首席经济学家Phil Leslie表示,他将在TEC会议题为“科技行业经济学职业前景”的小组讨论中发言。“像雅虎、eBay和某机构这样的公司创建了研究实验室,并会雇佣一些经济学家和其他科学家。他们专注于利用这些酷炫的新数据源为学术出版物撰写研究论文。”

“然后,大约10年前,某中心决定也开始雇佣经济学家。但他们采取了不同的方法。经济学家将被嵌入到各个业务部门,并专注于解决业务问题。”当时,Leslie是斯坦福商学院副教授。“我当时持怀疑态度,”他说。“我想,‘哇,你们很难招募学者来做这件事,因为其他公司都把他们放在研究角色上。’然而,事实证明,第一批学者——这里Pat Bajari功不可没——在为某中心创造实际价值方面非常成功,很快,公司内部传开消息,这些经济学家实际上非常有用和有价值。结果,对经济学家的需求大幅增长。”

“现在你可以去顶尖的经济系,博士生会告诉你他们正在考虑学术工作和行业工作。行业工作在五或十年前甚至没有人提到。某中心在创建全新职业道路方面推动了边界,而NABE(美国国家商业经济学协会)已将自身定位为真正专注于在行业从事经济学意义的行业协会。”

因果还是相关?

Leslie认为,经济学家为行业带来的东西之一是对因果关系的关注。“当你对任何经济学家说‘因果建模’时,他们会说,‘是的,这就是经济学家做的,’”Leslie说。“‘我们做因果建模。’”

“理解相关和因果之间的区别一直是任何经济学培训的重要部分,”他继续说。“例如,广告在推动销售中的作用。你可能会看到有很多广告的产品,它们也有很高的销售额。这并不一定意味着广告导致了这些销售。有时,公司会默认将更多广告投放到他们最成功的产品上。”

“那么,如何弄清楚广告对销售的因果效应呢?这时你就需要实验变异、保留组或工具变量方法,或其他经济学为获取因果效应而开发的方法论。”

Leslie举了他在某中心工作的一个例子。某中心Prime会员享有一系列福利——快速免费送货、免费两小时杂货配送、免费视频和免费音乐等。

但Leslie说,“我们不一定知道这些福利中哪些对我们的客户最重要。我们应该提供更多免费送货吗?更快的免费送货?我们应该提供更多视频内容吗?我们应该改进音乐福利、阅读福利或游戏福利吗?因此,我们为Prime会员构建了一个捆绑服务的结构计量经济学需求模型,使我们能够了解不同福利如何为客户创造价值。”

理论与数据相遇

Leslie说,经济学的另一个显著特点是对理论模型的强调。“这是经济学家与某中心其他类型数据科学专家不同的重要方式,”他说。

不过,他补充说,经济学已经不像过去那样理论化了。“回到1970年代和1980年代,经济学主要是关于理论和数学建模,”他说。“当时没有多少数据分析。今天,这种情况已经翻转。计量经济学和实证研究是主要焦点。”

“对理论模型的一个常见批评是,它们建立在可能成立也可能不成立的假设之上。我认为人们开始意识到,要使一个理论真正有用,我们必须能够用数据测试和验证基本假设。今天,经济学家在结合理论和数据方面取得了巨大进展。这是行业开始对经济学产生更大兴趣的另一个原因。”

有关某中心在TEC 2020上的更多信息可在此处获取。
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