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  • 除了最微不足道的经济、政治和社会交易之外,身份对其它一切交易都有重要意义。 -图片来自Morgan Davis的网络相簿- 你在做任何交易之时,都要对你的交易对手(某人、某物或某公司)的身份有一定的把握。许多交易...

    除了最微不足道的经济、政治和社会交易之外,身份对其它一切交易都有重要意义。

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    -图片来自 Morgan Davis 的网络相簿-

    你在做任何交易之时,都要对你的交易对手(某人、某物或某公司)的身份有一定的把握。许多交易都依赖于身份。你不会随便同意借钱给某个人。你需要知道自己正在与谁进行交易。

    买卖双方之间所需的确信程度——信任——在付现酒吧和贷款购车之间差异悬殊。在前一例中,钱货几乎同时两讫。在后一例中,全款可能要等到数年之后才能付清,也有可能成为坏账。

    不同的交易对身份的要求迥然不同。

    商品和服务的交易不一定需要身份。各国政府显然想要确保投票者是符合资格的。它们必须有能力确认哪些人要缴税,以及哪些人有资格获得福利金等好处。商标、标识和知识产权在复杂市场中同样具有身份标识功能。它们对于消费者来说象征着品质等特点。

    身份成本

    身份提供的协调机制不是免费的。市场和制度安排的复杂性越高,就越需要身份技术来协调人与人之间的距离,通常是与陌生人的距离。

    由于战争和贸易促进了社会的发展,人口得到了增长,进而推动了身份技术的使用。姓氏可以有效地将住在河边的 Tom 和长得较高的 Tom 区分开来,但在跨境贸易贸易时就无济于事。护照、驾驶证、社保号以及如今的 Facebook Connect 和 Google Sign-In 等服务会促进个人与其他实体之间的交易、展现他们之间的交互。

    - 图片来自 martinnemo 的网络相簿-

    上述身份技术好比记录权利、责任和权限的账本。谁有公民权?谁可以开车?谁可以享有福利?谁可以使用哪个用户名发帖?

    1991 年的诺贝尔经济学奖得主罗纳德·科斯(Ronald Coase)最先发现我们能通过比较交易成本相对高低来评判交换成本以及法律、政治和社会体制——后者反过来会对经济体的效益产生影响。

    科斯以及继承其成果的研究人员没有将交换的身份成本分离出来。虽然 John Wallis 和 道格拉斯·诺斯(Douglass North)在 1986 年发现美国经济的交易费用几乎占了其 GDP 的 50%,但是其中的身份成本尚未得到确认。

    经济、社会和政治交易内含价值和身份。这是因为,在确立交易对方的身份、要交换的价值物,以及交易所用的交换媒介之时,存在冲突和成本之类的障碍。在买卖双方之间几乎不存在信息不对称性的情况下,身份成本接近于零。然而这种情况似乎并不常见。

    这些身份成本就是市场、公司和政府内部和之间的协调成本。对于如今的区块链也是如此。

    对于某些行业内的许多交换行为来说,身份成本占据了商业经营成本的很大一部分。出于极强的商业动机,银行和金融机构想要详细了解它们当前和潜在客户的身份及金融属性。

    债权人使用的标准框架是“信贷的 5C 要素“,即偿付能力(capacity)、品德(character)、资本(capital)、抵押(collateral)和经济形势(condition)这 5 个衡量指标。在这一框架的指导下,债权人通常会要求潜在债务人提供大量书面文件作为证明,如收入证明。这一过程非常费时,经济成本又高——还需耗费大量人力——这决定了债权人是否愿意与债务人达成信贷交易。这一过程的成本就是身份成本。

    同样地,消费者很重视其购买物的来源——尤其是食物、药品和奢侈品。在爆出毒奶粉导致 6 名婴儿夭折及 30 万名婴儿患病的新闻之后,中国的消费者情愿以 100 澳元一罐的高价购买澳洲生产的婴儿奶粉。这一事件之后,中国消费者将原本只要 25 澳元一罐的奶粉炒出了高价。他们为品牌名和“产自澳洲”的标识花了大价钱,只求给自己的孩子买来放心奶粉。为了图个心安,他们不惜多出 3 倍的钱。

    合规要求也增加了经济协调的身份成本。银行必须按照法律法规的要求履行“了解客户”(KYC)的义务。这些要求责成银行在与客户建立金融关系之前先确认他们的身份,他们是否有能力偿付抵押贷款并持续监视他们的行为和情况。一些金融机构每年花费 5 亿美元在 KYC 合规上。

    同样地,海关和边境机构有动机确定越境商品和人员的来源。国内监管和国际制裁的合规问题都需要解决。大型官僚机构,即全世界的海关机构,都致力于确认越境人员和物品的身份,并确保其合法身份。在所有政府预算中,这一项都属于身份成本。

    在许多交易中,商业和合规考虑都会带来很高的身份成本。

    身份技术、国家和你

    小型社会使用生物标志符区分个人。普通人能够轻易识别出几百人的面容和声音等特征,并将这些特征与姓名对应起来。

    小型社会也依靠原始的数字身份“信任网络”模型。相关的身份技术与模拟社交网络一样复杂。声誉信息会传播,个人可以通过生物统计学证明自己的身份,并由相识的人作担保。

    然而身份的信任网络模型不能扩展。首先,可扩展性问题意味着经常性交易会变得效率低下。每次去银行取钱都要携亲带友很不方便。其次,信任网络模型不足以应对社交网络中成员的频繁变化。新成员融入社交网络可能会觉得困难,因为要花时间证明自己的身份。

    由于战争和贸易促进了社会的发展,人口得到了增长,进而推动了身份技术的使用。

    以姓氏为例。如果是规模很小的社会,以名字作为身份辨识即可,无需第二个标识属性。然而,随着社会和贸易网络的发展,两个 Tom 产生冲突的可能性会越来越高。有些姓氏源自烘焙师(Baker)和铁匠(Smith)等职业名称,有些则源自李(Lee,意指草地)和科莱奥内(Corleone)等地理名称,促进了市场互动并减少了市场参与者之间的冲突。姓氏还以更加微妙的方式组成了社会经济基础设施的一部分。父姓世袭制也是男性子嗣拥有财产继承权的一种象征。

    国家也需要找到一种方法对其人民进行追踪和控制。姓氏在封建社会时期已经证明是一种很有效的方法。政府想要对人民进行行政控制。出于征税和征兵之需,政府管控下的每个人都要有独一无二的标识。James Scott 称之为“辨识性(legibility)”,John Torpey 称之为国家的“捆绑(embrace)”。

    随着社会发展,身份技术也变得更加复杂。姓氏,以及对出生和死亡的公开登记,让政府对税务和兵役的行政控制变得更为高效。

    其它一些人们常常拿来确认身份的技术也从姓氏的起源中产生,因为国家在人们生活的越来越多方面产生了紧密的联结。出生证明、驾照、护照,虽然仅用于登记出生日期、提供驾驶资格和支持跨境旅行,现在已变成了经济基础设施中根深蒂固的一部分,以至于人们离开它们几乎就无法生活,或至少在社会、经济和政治利益上严重受损。要开设银行账户、与企业或政府机构建立任何一种联系,缺少政府登记的身份证明都是不行的。

    企业现在开始利用这些官方身份证明的不同形式与顾客建立联系。要使用澳大利亚电信运营商 Telstra 的移动通信服务,顾客必须遵循老旧但还是很多人用的澳大利亚身份证明百分标准。所有基本的身份证明文件,比如驾照和护照,都是由政府登记发放的;而许多私人机构发行的文件,比如信用卡和学生卡,身份证明的效力便处于最低层级。实际上,办信用卡和学生卡都要首先出示其中一种基本文件。从中足以见出官方登记发行的身份证明在身份确认和验证中的垄断地位

    出于税务上的考虑,国家拥有明确的动机要保证每个公民拥有且只拥有一个身份。对于像美国和澳大利亚这样使用精密税收系统的国家,公民身份的唯一性是必须的。因为,如果你可以将自己单人的收入挂在多个合法身份名下,你就可以轻而易举地偷税。

    国家维护唯一合法身份账本的动机也在于福利和兵役。为维护国家福利的公正性,国家必须尽可能保证,只有具备资格的人才能获得残障救济。类似地,国家也得知道谁能应征入伍。

    然而,政府希望身份是唯一、标准且稳定的,这与个人希望的背道而驰。经济之外的领域早就承认了每个人的多重身份。应收会计 Mary 也可能是脱口秀大赛的参赛者 Mary ,还有可能是女儿、姐妹、业主或网络游戏爱好者。

    虽然 Mary 的身体承载了这么多身份,但她可能会根据实际情况选择某个身份和特性呈现给外界。如果是在打网络游戏之时与他人交互,她透露自己应收会计的身份并无意义。她也不一定想让同事知道她正在尝试成为一名脱口秀演员。隐私是一大问题,并解释了为什么维持多重身份和控制属性对个人来说如此宝贵。

    她的身份还会随时间的变化而变化。推着时间的推移,她可能会变成 CEO,或是母亲,再之后变成祖母。

    因此,我们可以发现政府和个人在提供身份方面有明显不同的偏好。政府希望身份是唯一、标准且稳定的。个人希望拥有多重身份,可以在保护隐私的同时满足他们的工作、家庭和社会认同感。

    作为财产权的身份

    如果将身份看作一种财产权形式,你会发现它具有一些有趣的属性。你可以增加自己的身份,例如从专业和社会背景的角度。通过从医学院毕业,你可以“声称”自己是一名医生,医院之类的合约方可以核实这点。同样地,通过帮朋友搬家,你还可以声称自己是个不吝啬时间的人。然而,不同于大多数形式的财产权,其它人依然会为你添加新的身份,甚至是在未通知你或是未经你许可的情况下。

    虽然其他人不能在未经你许可或是未通知你的情况下扩建你的房子,他们可以给你添加新的身份描述。也就是说,他们会影响你在社会、政治或经济方面的表现。那些被社会排斥或是被剥夺了选举权的少数派以及那些没有银行账户的人都有身份来历

    身份的生产方式与其财产权性质密切相关。我们可以将身份及其相关属性称为联合制造的商品。一些属性源自你的内在,另一些属性则来自他人的主观判断。你不一定总能知道其他人是怎么看待你的。

    身份技术

    身份技术以及支持这些身份技术的经济机构需要经历变革。技术创新是推动这种变革的一大助力。上升的识字率和记账方法使得教区教堂能够保管详细的出生、死亡及婚姻记录。区块链之类的分布式账本技术可能会在未来几年破坏身份治理。

    还有一点很重要,就是意识到身份的建立对很多新兴的信息技术应用都有很大意义。监管科技(RegTech) 和 贸易科技(TradeTech) 分别使用信息技术降低合规成本和国际贸易成本,二者都涉及身份技术的应用。

    身份技术是一种降低身份成本的信息技术应用。RegTech 能让公司降低出于 KYC 合规目的识别客户身份所需的成本,而 TradeTech 可以为消费者和监管机构双方提高跨境商品的透明度。

    以贸易科技为例。正如 IBM 和 Maersk 所示,可以运用区块链技术通过供应链追踪商品的来源和历程。与物联网设备结合之后,这类系统可以提供关于商品温度、定位等指标的实时数据。药物之类的高风险产品可以通过供应链进行追踪,贸易伙伴和监管机构之间可以分享关于温度和湿度的信息,彼此之间无需信任。一旦出现任何违反合理标准的行为,监管机构和终端消费者都会收到通知,在必要情况下还会实时触发保险索赔。这点对于某些药物来说尤为重要,如果它们在运输过程中储存不当,会造成不可逆的品质下降。

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    -图片来自 Humberto Acevedo 的网络相簿-

    身份自治(Self-sovereign Identity)

    身份自治指的是认为个人拥有完整的所有权以及对身份各个方面的控制。它是区块链经济中蕴藏的另一种可能性。一个人的身份连同其相关描述均属于他本人,无法被第三方抹杀。此外,在这种情况下,身份是真正如影随形的。你可以携带某个属性的证明文件,比如将毕业证书携带至另一个国家,即使你之前就读的大学已经在战时毁灭了。

    作为一种去中心化的分布式数字账本,区块链可以做到这一点,因为数据的正确性不依赖于银行或政府之类受信任的第三方。支持区块链设计的简单激励和博弈论——加密经济学——允许个人和实体之间进行无需信任的交互。虽然我们一开始仍依靠传统的第三方来证明我们的大学学历、驾驶能力和公民资格,但是我们在未来无需一直依靠它们来证明这些身份描述。

    这些都意味着个人、公司乃至物品都可以对自己的身份进行描述,交易对方在这些身份描述的查证上具有一定的概率确定性。区块链是通过加密方式实现安全性的,也免去了通过中心化权威机构(公司或政府)保存个人身份信息之需。账本的不可更改性是通过公钥密码学和巧妙的共识机制实现的,这意味着交易对方可以以快速、低廉和可靠的方式验证身份描述,同时无法对其进行篡改和删除。

    此外,对隐私性的需求可以通过零知识证明满足,而且链下存储的数据使得相关身份描述无需分享给交易对手便可得到验证。

    由于监管机构正试图解决个人身份信息(PII)的采集和存储以及数据隐私保护成本问题,区块链技术创新和数字身份管理应运而生。欧盟制定的《通用数据保护条例》(GDPR)于 2018 年 5 月生效,对隐私设计、数据采集许可、个人数据的访问和删改权限,以及数据泄露通知等方面提出了要求。此外还有许多较为宽松的类似条例,例如美国的大多数州都要求各大公司在客户的个人信息泄露之时予以通知。

    从长远来看,《通用数据保护条例》之类的规定会促使各大公司重新思考个人身份信息的存储方式。一旦触犯了这些规定,将面临高达 2000 万欧元,或全球营业额的 4% 的罚款,以较高者为准。无论是出于经济还是监管方面的考虑,公司必须降低私人数据存储的相关风险。这或许会为各大公司创造商业动机,促使它们赋予人们对其身份更多的控制权和所有权。

    从最近发生的数据泄露事件来看——包括 Yahoo 和 Equifax 在内——各大公司需要评估数据获取和存储的相关成本*。尤其关于财务和健康状况的敏感数据可能会因为风险预测过高而被判定不适合中心化存储,于是各大公司为了“去风险”可能会将这些数据返回给消费者。

    当然了,这一切的前提是,Facebook 和 Google 之类的大型数据采集商突然决定为规避风险不再存储个人身份信息。不过,这些公司会突然放弃通过广告将这类数据变现吗?似乎不太可能,至少从中短期来说是如此。

    -图片来自 Thought Catalog 的网络相簿-

    然而,除了通过技术手段实现具有加密安全性的分布式管理和个人数据的选择性共享之外,之后还有可能出现多管齐下的监管条例,尽管这条道路上仍有一些障碍。

    就《通用数据保护条例》而言,区块链技术需要克服的一大障碍是如何实现删除权。私有链,甚至是“可编辑的”区块链或许能提供解决之策。

    当身份自治在未来成为现实之后,个人可以选择将哪些身份描述或属性广播给其它实体,以及持续广播多长时间。将个人身份的哪些方面广播给世界取决于实际情况

    这将造成广泛的社会和经济影响。

    制度加密经济学研究的是具有不可更改性及加密安全性的分布式账本带来的制度影响。

    虽然身份自治是唯一有可能实现的,但是区块链对身份治理及其它经济制度的经济影响会是颠覆性的。通过区块链技术或许可以实现某种形式的联合身份,允许同一个系统或国家的用户或市民使用联盟内另一个系统的服务或设施。 这类似于单点登录(SSO)功能,降低了公司和政府验证个人身份和属性的成本。

    政府或公司都可以使用区块链技术为所有市民冠以符合统一标准的身份。如果技术在道德上是中立的,那么在一个由政府使用区块链技术进一步实现身份治理中心化的世界里,同样有可能实现中本聪等密码学朋克设想的自由主义未来。

    *剑桥分析公司在上届美国大选期间收集了 5000 万 Facebook 账户的资料,有针对性地推送针对选民的产品广告。该公司的代表表示这并非数据泄露,而且“没有系统遭到渗透”


    链接: https://medium.com/cryptoeconomics-australia/identitytech-and-the-role-of-identity-in-economic-political-and-social-transactions-a270c3b1f02f

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  • 信息科技和互联网的迅猛发展,尤其是互联网+时代的到来,使得人们的消费模式发生了变化,不论是打车租房、接收资讯、培训学习、寻找工作,还是项目外包、众筹资金等等,这些原本单向的消费体验已经演变成了消费者与...

    1.引言

    信息科技和互联网的迅猛发展,尤其是互联网+时代的到来,使得人们的消费模式发生了变化,不论是打车租房、接收资讯、培训学习、寻找工作,还是项目外包、众筹资金等等,这些原本单向的消费体验已经演变成了消费者与拥有者共存的经济模式,"共享经济"在这种背景下日渐流行,我们已经不能对这种新型的经济模式视而不见了。本篇开题报告将从此次研究的背景以及意义、现有研究综述、发展现状以及所带来的挑战、研究方法与思路五个方面进行阐述。

    对于"共享经济"这个经济现象,最近几年出现了较多同义的词语描述该经济现象,如协作消费、个人对个人经济、协作经济等等。

    协作消费:该词最早出现在1978年的《美国行为科学家》杂志上,学者们对汽车共享进行了研究。2010年,英国学者雷切尔•布茨曼和茹•罗杰斯合作出版专著《我的就是你的:协作消费的兴起》,指出"协作消费"是一种新经济范式,将给人们的消费模式带来革命性的影响。这让协作消费的概念开始被西方学术界广泛重视,美国《时代》周刊把协同消费评为改变世界的十大创意之一。当然,共享经济更多的是指向消费行为,不过有时也和协作制造有关。

    个人对个人经济:指基于用户和用户之间的对于某一资源的共享而催生的新的商业模式。在这一模式下,人们可以利用共享平台进行出租、出售、出借或共享某些资源,而无需通过商店、银行或其它相关机构。不过,它还不能完全覆盖共享经济的方方面面,有时它更多地是传统资源和服务与B2C、B2B、C2B模式的新型聚合而已。

    协作经济:英国创新领域的投资开拓者——国家科技艺术基金会和协同实验室合作,提出了此术语,协作经济就是通过互联网技术让人们更好地沟通并使用他们所拥有的资产、技能和其它有使用价值的东西。看来,它和共享经济的概念基本一致,就是人们利用各类线上平台进行沟通,通过拥有、租赁、使用或互相交换物品与服务等来实现合作或互利消费,而不是传统经济模式中人们得通过公司等中介机构进行消费。

    分析这些词语,可以为共享经济总结出下列的一些特征:

    1. 通过网络技术实现;
    2. 将人与物的分布式网络连接起来;
    3. 让有形(汽车、住房、其它产品)与无形(时间、技术、金钱)的资产发挥作用;
    4. 鼓励形成有意义的互动和信任;
    5. 拥抱开放、宽容和共享。

    2.研究背景

    2.1共享经济发展现状

    2011年《时代》杂志宣布,协同消费被评为"即将改变世界的10个理念"之一。2014年,尼尔森公司在60个国家对3万名网民进行了调查,结果显示,亚太国家被认为是最可能愿意参与共享经济的国家。在公众对共享产品和服务的接受度上,中国排名世界第一,接受比例高达94%,中国人热切盼望协同共享经济的到来。可见共享经济目前正处于蓬勃发展的期间。

    根据共享经济诸类行为的目的,布茨曼和罗杰斯将它们概括为四大类别:共享消费、共享生产、共享学习及共享金融。

    2.1.1共享消费

    共享消费是人们最常见的一种方式,以房屋出租平台网站 Airbnb 和叫车应用 Uber 为例,Uber在2014年6月初宣布新一轮融资为12亿美元,公司估值上涨至182亿美元,而到了2015年3月,Uber 宣布已累计融资 59 亿,估值已经超过 400 亿美元。Airbnb 在 2015 年 3 月也完成一轮 10 亿美元的融资,较上轮融资估值翻番达到 200 亿美元。这意味着,Airbnb 成为继 Uber 之后估值第二高的共享经济服务公司。共享消费其具体可概括三种主要的情况:

    (1)再分配市场,即将闲置资产重新售卖或分配;

    (2)产品服务系统,即通过付费获得商品,取代之前的所有权;

    (3)协作式生活方式,即共享或交换闲置资产,如时间、技能、货币和空间。

    下表为国内外具体实例:

    类别

    子类别

    国外实例

    国内实例

     

    共享消费

    再分配市场

    UBer,Airbnb

    58同城 赶集网

    产品服务系统

    Zipcar

    友友租车

    协作式生活方式

    Grub Club

    车库咖啡

    2.1.2共享生产

    共享生产主要出现在制造业和服务业的结合,与众包等概念有一定的联系。具体可概括下列三种主要的情况:

    (1)协作销售,即直接个人对个人销售;

    (2)协作设计,即共同设计一件产品或一项服务;

    (3)协作制作,即与外单位合作项目或产品。

    下表为国内外具体实例:

    类别

    子类别

    国外实例

    国内实例

     

     

    共享生产

    协作销售

    Nimber

    淘宝,优信二手车

    协作设计

    Quirky

    猪八戒网

    协作制作

    OpenStreetMap

    "新浪"抢工

    长装修平台

    2.1.3共享学习

    共享学习已经早已渗透入我们的生活,比如号称比"大英百科"的出错率更低内容更全面的维基百科以及国内市场上同类型的百度百科、互动百科等,可以得到免费教育内容的网易公开课、慕课等平台。其具体情况可概括下列三种主要的情况:

    (1)开源课程与课件,即免费开放给任何人的课程、讲座和其它教育内容;

    (2)技能共享,即人们提供教授或分享他所拥有的技能;

    (3)众包知识,即与外单位合作项目或产品。

    下表为国内外具体实例:

    类别

    子类别

    国外实例

    国内实例

     

    共享学习

    开源课程与课件

    FutureLearn

    网易公开课,慕课

    技能共享

    Skilio

    第9课堂 技能银行

    众包知识

    Wikipedia

    百度百科

    2.1.4共享金融

    共享金融的表现形式比较多样,其中为我们所熟知的可能是一下众筹的项目,还有最近国内市场上刚刚兴起的借贷宝、供销宝等个人向个人借贷类的APP;其具体情况可概括下列四种主要的情况:

    (1)众筹,即为特定项目直接筹集资金;

    (2)个人对个人的借贷,即个人直接向个人借贷资金用于投资;

    (3)补充货币,即在一群人和(或)公司之间达成某种协议,共同接受一种非传统的货币作为交易媒介;

    (4)联保,人们互绑以形成他们自己的保险池。

    下表为国内外具体实例:

    类别

    子类别

    国外实例

    国内实例

     

    共享金融

    众筹

    Crowdfunder ; Space Hive

    淘宝众筹,京东众筹

    个人对个人的借贷

    Zopa

    借贷宝

    补充货币

    ECHO

    京东白条,蚂蚁花呗

    联保

    Bought By Many

    供销宝

    2.2人们意识悄然变化

    1978 年到 2008 年,"共享经济"经过了约30年缓慢的发展,却并未引起人们太多的注意。直到最近的那次国际金融危机,才让人们开始重新思考生活本质。人们发现,贪婪的物欲早已经无法满足,人们也无需真正拥有,因为匆匆的几十年里,我们需要的仅仅是事物的使用价值,于是汽车、衣服、沙发、房子、工具、晚餐、甚至技能,都成为共享的目标物。

    共享经济的崛起,充分意味着租赁经济的崛起,对于消费者而言,使用是最终的目的,而购买只是手段。当"占有"不再是人们最看重的一个价值指标,其重要性让位于环境质量、社会关系等幸福指数;当人们的环保意识逐渐增强,人们也就认可了"共享经济"的巨大价值。

    共享经济所改变的,还有人们对产权观念,以及人们"物尽其用"和节约消费的理念。人们借助网络平台,出租或借用东西给自己不认识的人,从根本上扩大了人们分享的人际圈,教会人们如何分享与合作。

    2.3社交网络的助力

    社交网络生态的日益成熟也赋予了"共享经济"崛起的通道。

    社交网络从最初鼓励人们共享日志、视频等虚拟内容,到之后共享线下实物,人们忽然发现了一片新的经济发展空间。如果说传统商业模式的弱点在于产品和服务分配不均,造成大量资源浪费和商品"过剩",导致消费需求不足,从而阻断产销链,那么"共享经济"的价值就在于实现了产品和服务的平均分配,实现了商品价值的最大化利用,同时形成新的供需产业链。

    2.4共享经济所出现的问题

    共享经济在繁荣发展的同时,也在很多方面出现了一些问题,下面将以"专车"类共享经济服务在中国发展的现状为例阐述其竞争行为外部性、信任反馈与信任机制和劳动监管与安全三个层面所带来的挑战。

    2.4.1竞争行为外部性

    专车公司对其竞争行为产生的破坏性缺乏认识,尤其是对传统出租车行业和地方政府财政收入的影响认识不足。实际上,很多国家都把出租车缴纳的税费作为国家财政的重要来源,专车的搅局将迫使原有的出租车公司加入竞争行业。但是现行法律法规没有要求专车司机承担和出租车相同的税费和负担,客观上形成了不公平竞争。所以,地方监管部门与出租车公司就联合起来反对专公司和司机,并以现行法律对其经营合法性提出质疑。从这个角度讲,地方政府和出租车针对专车公司和司机做出的反应有其合理甚至合法性,其目的也并不完全是反对创新或单纯寻求垄断利益的。

    2.4.2信任反馈与信任机制

    共享公司平台需要通过连续不断的信息反馈去建立信任机制。网上信息反馈的主要方法是由消费者就其接受的服务给予好评或差评,这在传统经济的商品和服务交易中是行之有效的。然而,在共享公司中,供需双方需要进行互相评价时又会出现什么问题呢?能获得平台公司的优惠或其他支持,而一个差评将使其不能得到服务或最佳的交易条件。为了各自的利益和避免遭受报复等不利的结果,双方可能达成弱化差评的交易,这将使其信任机制受到严重破坏,进而可能危及交易安全。

    2.4.3劳动监管与安全

    一方面,共享公司提供的网络市场模式增加了雇佣双方讨价还价和雇佣方式的灵活性,双方的目的就是完成一次短暂的交易,不愿意受到劳动法的严格限制。另一方面,并不是所有的劳动法规都是纯粹保护劳动者的,还可能有保护公共安全的。比如卡车司机持续驾车时间的限制,就含有对公共安全的保护,相关的法规就是为了防止其疲劳驾驶发生交通事故,导致对第三人的伤害。这需要以社会利益为本位,对通过共享公司出卖服务的行为设定最基本的限制。

    3.研究意义

    通过对基于共享经济的服务模式进行分析与研究,探索在共享经济的环境下如何在当今大环境下更好地让交易双方获得更大的利润,解决更加实际的用户需求,同时能使参与的双方或多方获得更优质的服务。本次研究尝试达到以下几点:

    1、对准备进行转型的传统企业提供理论上的支持;

    2、对于国家政府的某些政策法规不适应的地方,比如出租车和专车的对立等请款该,为其修改提供一定程度上的根据;

    3、对于当今热门的共享经济类企业出现的一些问题,如UBer专车出现的一些安全问题,众筹出现的诈骗行为,为其改进方案提供一定的参考依据;

    4、对政府监管部门在管理这些企业时提供一些解决方案的参考意见;

    5、建立起共享经济的模型,并假设验证其影响因素,对以后的共享经济类服务发展提供一定的参考。

    4.国内外研究现状

    共享经济目前正处于新兴事物进入我们的生活,目前国内的研究大部分还集中在对于某项如"专车"类共享经济的繁荣或者出现的问题进行阐明。阮晓东认为人们日常消费行为正在细微的变化,随着越来越多的个人消费实体被共享,一种"共享经济"的潮流正在成为社会的主流产业模式之一;何芸芸和孙亚杰认为专车的到来无疑给传统的出租车行业一当头喝棒,然而就在专车风生水起的同时,一些问题也显现出来,如果不能及时有效地解决有可能导致专车市场就此夭折;艾莉和丁秀认为尽管"共享经济"的先行者美国房屋租赁网站"Airbnb"、国内"小猪短租"网、"PP租车"、"人人快递"等各类形式的互联共享经济,都还存在安全隐患和法规制约方面的问题,但正如互联网金融对银行业的影响一样,它正在颠覆企业和个人消费观念。

    在国外的研究中,杰里米·里夫金在《走向物联网和共享经济》提到数以百万计的产消者可以在社会共享中免费进行相互协作,创造新的信息技术和软件、新形式的娱乐、新的学习工具、新的媒体、新的绿色能源、新的3D打印成品、新的对等健康研究方案以及新的非营利社会创业企业,使用开源法律协议,从知识产权的束缚中解脱出来。其结果是创造力的激增,增长程度至少与20世纪资本主义市场经济所经历的创新动力不相上下;乌玛尔·哈克认为在买入门槛更低的情况下,协同经济具有"致命的破坏性",因为它能够在许多经济领域削弱本就已经严重不足的利润空间。

    5.研究方法与思路

    (1)问卷调查法:采用问卷调查的方法调查,以消费人群和相关企业为调查对象,比如Uber的专车司机和不同频次的用户;

    (2)相关分析法:通过查询大量的文献及其他媒体资源,理解共享经济的运作方式,深入探讨这种模式在哪些方面通过何种方式发展到今天的程度,综合各个因素的影响程度,分析该模式固有的优势;

    (3)对比分析法:弄清当前刚刚兴起的基于共享经济的服务与传统服务模式的运行机理,深入了解采用这种模式的相关企业的发展现状,并与传统服务模式进行对比,利用相关的统计分析软件和方法,从各个角度进行对比分析多种组合方案,以得出这种模式的优越性以及可以完善的地方;

    (4)案例与实证法:通过理论分析得出相关结论,并根据这些结论提出一些解决实际问题的措施,具体地构想出实体消费与基于共享经济的服务相结合的模型,并将此模型进行实证的检验,根据检验的结果及时优化方案;

    (5)专家访谈:通过与相关领域的专家学者、企业或连锁企业的相关负责人交流沟通,将研究分析所设计出的模型与他们进行讨论,听取各个领域的相关人士的意见,以完善与优化研究设计。

    6.研究创新性内容

    在目前的局势下,通过分析共享经济服务模式建立相应的模型,讨论如何在保证其正向外部性如满足了临时性的分散雇佣与就业问题、为盘活闲置的社会资源提供了便利以及可以作为政府实现社会财富再分配的手段的同时,减弱其负向外部性如消费者权益保护和责任分配上存在不足、劳动监管和安全存在漏洞等,并且分析人们对目前对该种经济模式以及目前所出现问题的看法,提炼出影响共享经济发展的各种因素,并进行相应的问卷调查验证其结论,为政府、创业公司等提供一定的意见和理论支撑。

     

    参考文献:

    [1]阮晓东. 共享经济时代来临[J]. 新经济导刊,2015,04:54-59.

    [2]杰里米·里夫金. 走向物联网和共享经济[J]. 企业研究,2015,02:14-21.

    [3]何芸芸,孙亚杰. 共享经济理论下的专车服务引发的争议[J]. 商,2015,06:256.

    [4]祝碧衡. 共享经济开始改变世界[J]. 竞争情报,2015,03:11-19.

    [5]刘建军,邢燕飞. 共享经济:内涵嬗变、运行机制及我国的政策选择[J]. 中共济南市委党校学报,2013,05:38-42.

    [6]艾莉,丁秀. 互联租赁"共享"经济绘写未来[J]. 中国西部,2014,14:68-77.

    [7]卢现祥,徐俊武. 中国共享式经济增长实证研究——基于公共支出、部门效应和政府治理的分析[J]. 财经研究,2012,01:27-37.

    [8]刘贵浙. 拥抱共享经济[N]. 计算机世界,2015-04-20018.

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  • 信息经济学与人生博弈

    千次阅读 2005-10-30 12:08:00
    转载自《信息产业报》2000年6月26日以《信息经济学与人生博弈》董志强 1999-7 在博弈论里面,信息是一个非常重要的概念。现代经济学最为激动人心的领域之一的信息经济学就建立在博弈论的基础上。 虽然信息在...

    转载自《信息产业报》2000年6月26日以《信息经济学与人生博弈》董志强 1999-7

           
            在博弈论里面,信息是一个非常重要的概念。现代经济学最为激动人心的领域之一的信息经济学就建立在博弈论的基础上。 虽然信息在信息经济学中有严格的定义,即:信息就是知识差。但是既然我们现在不是讨论学术,所以您也不妨就把信息理解成为您平时所理解的信息,没有关系——这不过意味着你理解的信息比信息经济学里的信息范围更宽一些而已。

      信息对生活的影响是深刻的。从人们赶时髦的一些流行的提法诸如信息经济、知识经济、信息战我们就可以感觉到。更有一些走极端者竟然量出了这样的观点:知识经济的出现彻底否定了斯密以来的两百多年积累和发展起来的经济学理论。从人类历史以来,人们从来没有象现在这样深刻地意识到信息对于生活的重要影响。也从来没有任何一个时代象现在一样,报纸漫天飞,广告遍街是,电台电视台频道不计其数,互联网更是把触角伸向世界每一角落——您每天都在信息的狂轰烂炸下苟延残喘!

      信息实际上也是知识,拥有某方面信息就是拥有某方面知识。比如,你拥有一条信息是甲商场货品比乙商场货品便宜,就相当于你拥有“知道在甲买东西更便宜”的知识。信息是重要的,在商业争斗、军事战争、政治角逐中都表现得十分明显。《孙子兵法》云:知己知彼,百战不殆。这说明掌握足够的信息对战斗的好处是大大的。 在生活的“游戏”中,掌握更多的信息一般会有好处的。比如,你要恋爱,你得明白他(她)有何所好,然后才能对症下药投其所好,不至于吃闭门羹。你猜拳行令(南方的人们喜欢在喝酒时猜拳助兴),如果你知道对方将出什么,那你绝对赢。

      信息是否完全会给博弈带来不同的结果。有一个劫机事件的例子(张维迎,1996)可以说明。假定劫机者的目的是为了逃走,政府有两种可能的类型:人道型和非人道型。人道政府出于对人道的考虑,为了解救人质,同意放走劫机者;非人道政府在任何时候总是选择把飞机击落。如果是完全信息,非人道政府统治下将不会有劫机者(这与现实是相符的,在汉武帝时期,法令规定对劫人质者一律格杀勿论,有一次一个劫匪绑架了小公主,武帝依然下令将劫匪射杀,公主也死于非命,但此后国内一直不再有劫人质者),人道政府统治下将会有劫机者。但是,如果想劫机的人不知道政府的类型,那么他仍然有可能劫机的。所以我想,一个国家要防止犯罪的发生,仅有严厉的刑罚是不够的,还要让人民了解那些刑罚(进行普法教育)。因为,他不知道会面临刑罚,他就不会用那些规则来约束他的行为。在我国,法盲是很多的,许多悲剧也正是因为不了解法律而酿成的。加里·贝克尔认为影响个人犯罪的因素有被发现的概率和处罚的严重程度,我认为还要加上个体对法律的了解程度这一项——这表明,进行普法教育是重要的。更进一步讲,一项制度要规范人们的行为,必须要使人们具备关于这项制度的“共同知识”。比如,规定“车辆右行”的交通规则,就必须使每个司机都具备“车辆右行”的知识,否则交通仍是混乱的。你当然可以对不守规矩的司机进行处罚,是其明白自己的错误从而具备“车辆右行”的知识,那么可能的结果是,每个司机被处罚一次后,“车辆右行”才成为共同知识——与其这样,还不如一开始就对申请驾照的人进行交通知识教育。总之,对人们进行关于“制度”的知识教育是重要的。

      在上面的劫机案例中,非人道主义的政府最好把自己的信息传递给所有的人民,才能使劫机现象不发生。生活中,作为个人而言,有时候也需要把自己的信息传递给别人。比如求职,你就需要尽可能把你的优势长处展示给招募者。 教育程度就是你求职时需要向雇主传递的一个重要信息。大家应该还记得我们讲到过人力资本,那时我们认为较高教育水平劳动力具有较高的劳动生产率,因此所得报酬也较高。但一个叫斯宾塞的经济学家指出:教育水平只是一种信号,可能并不与劳动生产率有相关关系。可以这样理解他的意思:接受教育水平较高的人常常是更具有学习能力的人,较高的教育水平传递了这么一个信息,我具有较强的能力。作为企业,当然更愿意雇佣能力较强的人,于是教育程度就成了企业过滤人才的一个标准。实际上,高教育水平也许并没有带来高产出。当教育程度作为一个信号的时候,我们就可以解释为什么那么多人要去争取一个文凭甚至伪造学历,而且许多企业单单看了求职者的文凭就决定录用而没有仔细去验证求职者的真实能力如何,直到最后才发现,自己接受的大学高材生原来是个高分低能之辈。

      教育为什么能作为一种信号,而且为什么需要这种信号?用“柠檬市场”原理可以解释。“柠檬市场”本身讨论的是旧车市场,现在我们以劳动力市场来进行同样的讨论。假设劳动力市场上的求职者质量只有两种:高质量和低质量。求职者自己知道自己是高质量还是低质量,但雇主不知道求职者是高质量还是低质量。假设:高质量求职者要求的薪资是500元以上,雇主愿意给高质量的求职者600元以下的薪资,即双方可以在薪资500~600元的区间达成交易;低质量的求职者要求的薪资在300元以上,雇主愿意给低质量的求职者的薪资在350元以下,即双方可以在薪资300~350元的区间达成交易。如果,信息是完全的,那么雇主将给高质量求职者开出500~600元的薪资,给低质量求职者开出300~350元的薪资。但是雇主没有信息区分求职者是高质量还是低质量,于是,为保险起见,以475((600+350)/2)元以下的薪资雇佣求职者——结果,高素质求职者将退出劳动力市场,因为雇佣价格低于他的劳动力最低供给价格;当雇主发现雇佣的求职者全是低素质的时候,他就会把薪资压到350元以下,整个劳动力市场就只有低素质求职者了,这就是“劣货驱逐良品”的效应。更一般地,如果假设劳动力质量服从于[0,1]间的连续均匀分布,我们还可以退出劳动力市场瘫痪的结果,即劳动力市场上没有劳动力供给。当然,在现实中,劳动力市场没有瘫痪的例子,但低效率却是常见的。显然,高质量的求职者为了获得满意的薪资,必须向雇主传递表明他是高质量劳动力的信息。人们选来选去,发现教育可以作为这样的信息,因为一般地接受教育越多,意味着拥有更多的知识,也意味着更具有学习的能力等。于是,大家看到,文凭在寻找一份满意工作的过程中发挥了重要作用。

      在劳动经济学中,有一个统计歧视理论,也支持了上述看法。雇主明明知道并非每一个受过高等教育的人的能力一定超过只受过初等教育的人(即存在某些只受过初等教育的人的能力高于某些受过高等教育的人的情况),但他在最初雇佣时开出的价格常常仍然依据学历来确定。因为,如果他不加分别地给予两者相同的工资,他将面临不利选择,分开等级给予工资虽然仍面临风险,但却可以将风险降低,其期望收益可以提高。

      上述描述的是一场雇主先行的博弈,教育作为一种信号。大家还可以想想看,如果假文凭泛滥,且雇主对文凭真假难辨,即文凭不再传递求职者具有高素质的信息,那么文凭在找工作过程中还能发挥重要作用吗? 现在你有大学文凭,但这个社会也有假文凭泛滥。所以,雇主常常还得考虑你的文凭的可信度(即真实程度)然后作出自己的决策。现在你可以向雇主表示:可以向你毕业的学校调查,如果文凭有任何水分,那么你甘愿接受高额的罚款。这就使你的文凭的可信度提高了,实际上你也并没有付出那笔罚款。这种行为在博弈论中称“承诺行动”。承诺行动可以改变博弈的结果。比如,红军和白军争夺一个小岛,如果红军誓死保卫小岛,白军就最好放弃进攻(有点穷寇勿追的味道),如果红军保卫小岛的决心并不坚定,白军就最好进攻。现在,红军就可以采取一个“承诺行动”,一上岛就砸掉船只,拆掉桥,显示出背水一战誓与小岛共存亡的决心,于是白军觉得红军誓死保卫小岛是可信的,最好放弃进攻。 与承诺有点相似的是“威胁”。它相当于“如果你不……我就……”。威胁可信,有助于改变博弈结果;威胁不可信,它无助于改变博弈的结果。《圣经(旧约)》上有个故事:两个妇女为孩子的所有权发生争执,到所罗门国王面前请求判决。一个妇女说孩子是自己生的,被另一名妇女抢去了;另一名妇女称孩子本来就是自己亲生的。于是国王命下人取来剑,说:“把孩子切成两半,让他们每人拿走一块。”结果一个妇女说:把孩子给她吧,不要杀了他。另一个妇女说:切吧,谁也别想要孩子。于是孩子判给了第一个妇女。在这个故事中,国王就采取了“威胁”。但是,如果那个假母亲意识到国王不可能真的杀掉孩子(即威胁是不可信的),国王还能知道谁是真的母亲吗?相反,春节期间走红的《绍兴师爷》里的方师爷就比国王聪明,他遇到一个同样的案子,但他的办法是让两个母亲把孩子往自己身边拉,谁抢到孩子归谁。结果,真母亲不忍看孩子受罪就放弃了,当然最后孩子判给了他。我认为,方师爷采用的激励机制比所罗门国王的激励机制更有效。 在生活当中,承诺、威胁也是一些常用的策略。比如,父亲阻碍女儿跟某男青年来往,女儿可以自杀威胁父亲,但是父亲会判断这种威胁是否可信。在商业斗争中,某些商家为了防止对手作某件事(比如降价),常常宣布保留采取进一步(报复)措施的权利,其实也是一种威胁,它或许只是恐吓,或许是真的。

      现在,即使你采取了一个承诺行动,向雇主许诺如果文凭有假则如何如何,但如果雇主认为你这个承诺是不可信的——是的,人家凭什么要相信你的空口声明呢?——那么,你又能怎么办?或许,你只有花更高的代价去传递更令人感到可靠的信息,比如说你可能会同意学校多收一点钱制造带有防伪标记的毕业证。这在商业经营中也比较常见,比如在以次充好盛行的情况下,高质量产品的销售商总会力图建立良好的商业信誉,这样,它就可以从商誉中获得好处:人们相信它的产品是高质量的,也愿支付更高的价格。是不是其他的次品销售商也可以建立商誉呢?一般地,高质量产品销售商建立的商誉可以长期带来收益;而次品销售商建立的商誉可能只有一次起作用,因为人们姑且相信它而购买一次产品,但随即发现买了次品,于是次品销售商的商誉就下降甚或不存在了。如果,把建立商誉的花费看作一项固定成本,那么良品销售商所花的费用可在长期分摊,而次品销售商的花费只能一次性回收(否则得不偿失)。因此,如果建立商誉得成本较大的话,次品销售商是不愿去建立商誉的。我们看到,许多良品的商誉都是花不小的代价建立的,有的甚至经过几十年才累积了一个品牌,而消费者对它们也格外信赖。相反,如果建立商誉的成本很小,那么大家都会建立“商誉”,结果等于谁也没建立商誉,消费者也不领情。比如,在大街上,我们看惯了“跳楼价”、“自杀价”、“清仓还债,价格特优”等招牌,这也是商誉,但谁相信它是真的呢? 向别人传递信息很重要,但隐瞒信息或宣布虚假的信息也很重要。比如前面提到的政府和劫机犯博弈的案例,人道政府最好就隐瞒自己的特性,并伪装成非人道政府,也可以实现没有劫机现象(如果是重复博弈可能人道政府难以隐瞒自己的特性,因为只要发生一次劫机,人道政府的特征就暴露了)。商战中,信息战是一种常用的伎俩。重庆通讯市场曾发生过一起案例说明了隐瞒信息的重要性。去年5月某日,中国联通重庆公司在报上突然发布广告:次日手机降价。中国电信重庆公司随即获悉这一消息,当天下午即商讨对策,晚上将电信手机降价方案送往报社立即发排。第二天清早,电信一些员工和雇佣的临时的广告派发员将电信手机即日降价的广告发往过往的行人。结果,电信打了一个漂亮的“后发制人”的仗。联通的失败在于,他们把谋划已久的降价商业秘密没有保守到真正的最后时刻,它为电信采取行动留下了时间空间。

      还有一个有趣的观点就是,我认为,那些没文化的“暴发户”的暴发,正好是建立在他们缺乏某一方面的信息上。信息即知识,当某个赢利机会到来的时候,没有文化的人看到的只是赢利机会,而拥有较多知识的人不幸还拥有了这样的知识:不可一风而上。于是没文化的人去了,赢得了利润,而知识分子坐失良机。这样的一个事实可以演化成下面一个博弈:
      假设有一个只市场,有两个人进行争夺。如果甲(知识分子)进入,乙(低文化者)也进入,那么造成过度进入,双方都亏损3000单位;如果甲进入乙不进入,则甲赢利1000单位,乙赢利0单位;如果乙进入甲不进入,则乙赢利1000单位,甲赢利0单位;如果甲乙都不进入,则甲、乙赢利都为0单位。博弈的报酬矩阵如下:   

                   甲(知识分子)
                 进入      不进入
    乙(低文化者) 进入 -3000,-3000    1000,0
            不进入  0,1000      0,0

      这个博弈中,纳什均衡是(甲进入,乙不进入)或(乙进入,甲不进入)。即给定甲进入,乙就不进入,给定乙进入,甲就不进入。但是现在,乙不知道两人共同进入将导致双方亏损,他只看到进入的利润,于是他将不考虑甲的行为,采取进入行动;而甲,因为掌握太多的信息,包括知道乙“不知道两人共同进入将导致双方亏损”而必定采取进入行动,于是乙只好放弃进入。平时,我们讲知识分子做事总是顾虑太多,在这个博弈里面,我们看到正式知识分子的顾虑使社会产出最大(1000+0=1000),如果知识分子不顾虑,那么社会产出就因为混乱而降低了(-6000)。而且,知识分子牺牲自己的可能赢利机会来使社会产出最大化。所以,我一直认为知识分子是真正默默奉献的一个阶层,而社会的分配体系却很少考虑知识分子的牺牲。 但上述例子并不说明知识越多越不好。对个人而言,可能有时过多的知识反而使赢利机会被迫放弃,即信息越多并不必定越好。但对全社会而言,可以想一下,如果大家都缺乏知识和信息的话,结果是大家都“进入”,社会产出完全无效率——因此,具有更多的知识仍是必要的。

      我们一直强调信息的重要性,其实我们是想强调掌握信息的不同组合对博弈结果的影响是重大的。换句话说,博弈的均衡常常取决于知识结构。

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  • 来源 | The Gradient译者 | 刘畅编辑 | 夕颜出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)【导读】每天我们都听到有人声称人工智能将改变经济体系,造成大量的失业...

    来源 |  The Gradient

    译者 | 刘畅

    编辑 | 夕颜

    出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 

    【导读】每天我们都听到有人声称人工智能将改变经济体系,造成大量的失业和垄断。但是,经济学家是如何看待的呢?在第三届AI经济学大会上,来自经济学和AI领域的专家们聚集在一起,再次热烈讨论这个话题。

     

    从著名的亚当·斯密针厂故事开始,经济学家就一直在研究技术变革、生产率和就业之间的关系。 因此,能够在越来越多的情况下正常工作的AI系统(包括驾驶汽车、在医学扫描中检测肿瘤)引起了人们的关注,这不足为奇。

     

    2017年9月,一群杰出的经济学家聚集在多伦多,为人工智能经济学制定了研究议程。 他们讨论了诸如人工智能在经济上有什么独特之处,会产生什么样的影响以及传播其价值的正确政策方法等问题。

     

    去年9月,作者荣幸地参加了在多伦多举行的第三届会议,并亲眼目睹了AI经济学的发展历程。

     

    在这里,作者将从四个层面概述会议的主题和相关论文:

     

    宏观方面:人工智能对诸如生产率、就业或不平等等总体经济变量的影响

    中观方面:人工智能对个别领域的影响,例如科学研究或法规

    微观方面:人工智能对组织和个人行为的影响

    Meta-view:人工智能对经济学家研究人工智能的数据和方法的影响

     

    然后,作者概述了在未来研究中当今AI经济学议程中的一些gap。

    经济学家对人工智能的看法

    会议的召集人Ajay Agrawal,Joshua Gans和Avi Goldfarb在以前的工作中将AI系统描述为一种可以使预测更丰富且便宜的“预测机器”,可以使组织能够做出更多更好的决策,并且自动化其其中的一些流程。一个示例就是亚马逊的推荐引擎,该引擎可以向每个访问者展示个性化的网站版本。如果没有机器学习系统(AI的一种类型I),该网站将无法根据访问者的行为以及与之相似的其他客户的数据自动预测单个客户可能感兴趣的产品。

     

    从农业到金融,几乎任何面临预测问题的部门都可以采用AI系统。人工智能的泛华性已导致一些经济学家将其誉为变革性“通用技术”的最新实例,它将像蒸汽机或半导体在历史上早些时候所做的那样,重塑经济。

    宏观层面

                   亚马逊仓库员工穿着“机器人安全背心”,这使他们更容易被所使用的机器人发现

     

    人工智能可以自动执行并增强经济决策,从而提高生产力。它对劳动力和投资有什么影响?

    基于任务的模型

    分析AI对劳动力影响的主要框架是Daron Acemoglu和Pascual Restrepo开发的基于任务的模型(task-based model)。该模型将经济视为大量生产任务的集合。AI系统的到来,在执行任务时会对劳动力需求、劳动收入(或资本收入)和不平等产生影响。 例如,如果AI降低了劳动力的技能或增加了获得资本的收入份额(这往往集中在较少的手里),这很可能使我们的经济更加不平等。

     

    人工智能对任务的影响会通过四个渠道发生:

     

    1、首先,当AI系统取代了人类之前执行的某些任务时,便出现了替换(displacement)。 例如,当亚马逊采用自动推荐时,书评就被取代了(并解雇了书评者)。这将减少劳动力的需求。

     

    2、其次,当AI系统增加了人类执行的任务的价值时,就会产生连锁的增强作用。亚马逊的Web开发和库存管理任务就是一个例子:由于其AI推荐系统,花费一美元并保存许多不同的书就可以为公司创造更大的回报。通常,这将增加对完成增强型任务工人的需求。

     

    3、第三,资本深化。新的AI系统是一项投资,它可以增加工人使用的资本存量,从而通过与上述相同的机制来提高工人的生产率并增加对劳动力的需求。

     

    4、最后,当AI系统创建全新的任务(例如开发机器学习系统或标记数据集以训练这些系统)时,就会恢复原状。 这些新任务将创造新的就业机会甚至行业,从而增加劳动力的需求。

     

    综合考虑,这四个渠道决定了AI对劳动力需求的影响。这个模型确定了AI系统可以增加劳动力需求的一些渠道。 同时,与经济学中关于新技术总是通过增加劳动力需求的经济学标准假设相反,基于任务的模型认识到新技术对劳动力需求的净影响可能是负面的。 例如,可能发生这种情况,如果一个公司采用“中等”的AI系统,这种系统的生产力足以替代工人,但生产力不足以通过其他渠道增加劳动力需求。

     

    会议上发表的几篇论文提出了这些主题:

     

    杰克逊和卡尼克(Jackson and Kanik)的论文表明人工智能的影响不仅取决于人工智能采用行业所发生的情况,还取决于经济中其他地方的情况。

     

    Jackson and Kanik论文地址:http://conference.nber.org/conf_papers/f129906.pdf

     

    Autor和Salomons的研究工作表明,像人工智能这样的现代技术似乎增加了对补充人工智能的高技能工作的需求,以及难以用人工智能替代的低技能工作,从而导致劳动力市场的两极分化。

     

    Autor and Salomons论文地址:http://conference.nber.org/conf_papers/f129906.pdf

    无资本的自动化

    为了提高生产力,对AI的投资需要伴随着对IT基础架构,技能和业务流程的补充投资。 其中一些投资涉及“无形资产”的积累,例如数据、信息和知识。与有形资产(如机器或建筑物)相比,无形资产难以保护、模仿和出售。

     

    继续以亚马逊为例,该公司在其历史上建立了有形的数据和IT基础架构,以补充其AI系统。同时,它发展了无形的流程,实践和“以客户为中心”的思维方式,并将自身的信息系统与供应商和用户的信息系统之间建立了开放的接口,这对于其成功可能十分重要,但与此同时, 很难模仿。

     

    根据Erik Brynjolfsson及其同事在2018年发表的一篇论文,在整个经济中积累这些无形资产可以解释为什么AI的进步需要这么长时间才能导致生产率增长或劳动力需求发生剧烈变化。

     

    Erik Brynjolfsson论文地址:https://www.nber.org/papers/w25148

     

    今年在多伦多发表的几篇论文探讨了这些问题:

     

    Daniel Rock的工作表明市场会期望这些无形投资在将来产生重要的回报:例如当Google发布TensorFlow时,那些已经雇用了AI人才公司的市值就会增加。

     

    Daniel Rock论文地址:http://conference.nber.org/conf_papers/f129966.pdf

     

    Prasanna Tambe的研究工作表明市场预计AI的收益将集中在少数几家公司,这引发了人们对AI驱动的经济的担忧。

     

    Prasanna Tambe论文地址:https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3416289

    AI在适用和影响方面的差异

                  DeepMind的AlphaFold展示了AI如何改变科学发现

     

    想像一个像医疗保健这样的部门:该行业的生产性质以及数据的可用性、业务流程的范围及其行业结构与金融或广告完全不同。这意味着人工智能将产生非常不同的影响。

     

    之前的AI经济学会议包括了有关AI在媒体或医疗保健等领域影响的论文。今年,在多个领域(包括科学研发和监管)审议了特定行业的问题。

    利用机器寻找好想法

    在首届AI经济学大会上,Cockburn、Henderson和Stern提出AI不仅是一种通用技术,而且是一种“发明方法”的发明,可以改变科学研发的生产力,在各个领域产生着重要的作用。甚至有人提出奇特的想法,在该模型的极端情况,“创建更好想法的AI系统”在以指数增长的递归循环中更好地创建了“创建更好想法的AI系统”。

     

    今年,风险投资家Steve Jurvetson和Atomwise(一个使用AI进行药物发现的初创企业)的首席执行官Abrawise Heifts谈到了他们如何在企业中寻求其中的机会。 有两篇论文研究了AI对研发的影响:

     

    作者和同事在arXiv上的研究指出在计算机的许多领域,研究者收集了大量的数据去训练机器学习系统,人工智能技术正快速的促进其发展。

     

    作者的论文:https://arxiv.org/abs/1808.06355

     

    Agrawal和他合著者开发了AI对科学领域(例如生物医学和材料科学)中R&D过程的影响的正式模型,人工智能系统可以帮助确定其中哪些组合具有最大的潜力,从而减少浪费并恢复研发的生产率增长。

     

    Agrawal和他合著者论文http://conference.nber.org/conf_papers/f129947.pdf

    AI法规

    法规为AI等新技术的开发和采用制定了游戏规则。同时,监管本身就是一个行业,其行业结构和流程正受到AI系统的转变,这些AI系统可加速技术变革并为监视经济活动创造新的机会。 会议上有两个关于法规和AI的演讲。

     

    Suk Lee和他的合著者对企业进行了调查,结果显示通用法规比采用特定行业法规会给采用AI带来更多障碍,并且该法规增加了管理人员监督AI采纳的需求,同时减少了对技术和低技能工人的需求。

     

    Suk Lee论文:http://conference.nber.org/conf_papers/f129984.pdf

     

    Clark和Hadfiel他们提议建立监管市场,在该市场中,政府许可私营公司以可衡量的目标来规范AI的采用(例如,将AI错误率和事故率降低到商定的阈值以下)。

     

    Clark和Hadfield论文:http://conference.nber.org/conf_papers/f130053.pdf

    微观方面

                  使用Uber的Kepler GL可视化框架制作的旧金山出租车可视化

     

    基于机器学习算法以检测数据模式的现代AI系统通常被称为黑匣子,因为难以理解和解释它们的预测。同样,采用AI系统的公司对于采用宏观观点的经济学家来说似乎就像是黑盒子:人工智能无形资产毕竟非常广泛,包括对各种流程,实践以及新业务和组织模型的试验。但是,这些公司在采用AI系统时实际上在做什么,其影响是什么?

     

    会议上发表的几篇论文说明了经济学家是如何开始打开这些黑匣子来衡量AI的影响。他们将一些复杂的因素纳入AI经济学中,当企业部署AI系统时,这些因素不仅增加了预测的供给,而且还重塑了其他参与者(员工,消费者, 竞争对手,人工智能系统本身)做出决策,从而导致战略行为和意想不到的后果。

     

    Susan Athey及其合著者的论文表明,人工智能系统是“管理和调节日益重要的数字平台和市场的方法”,同时也引起了人们对工作人员隐私和操纵的关注。

     

    Susan Athey的论文:http://conference.nber.org/conf_papers/f130190.pdf

     

    Michael Luca和合著者(尚未提供论文)通过针对波士顿餐馆进行健康检查,表明来自机器学习算法的建议是优于人类生成的结果。有趣的是,他们还发现检查员高度不遵守AI的建议,这表明人类不信任这些系统。

     

    Adair Morse及其合著者分析了“金融科技”人工智能系统在抵押贷款歧视中的影响,发现与面对面贷方相比,这两种系统都倾向于减少(但不能消除)对拉丁裔和非裔美国人的歧视。这表明采用AI在引入新问题(算法偏差)的同时能帮助解决旧问题(人为偏差)。

     

    Adair Morse的论文:http://conference.nber.org/conf_papers/f130191.pdf

    用AI研究AI

    人工智能技术通常对发现数据中因果关系的经济学研究有很大帮助。

     

    上面提到的几篇论文都沿着这些思路探索了新的数据源和方法。尽管这些方法带来了新的分析方法,但它们也带来了可重复性方面的挑战,尤其是当研究依赖无法与其他研究人员共享的专有数据集时,存在道德规范时,例如围绕同意参加在线实验的规范。为了解决这些问题,可以尝试通过共享分析过程中使用的数据和代码,并为新方法的应用制定道德准则等。

    人工智能经济学的未来

                 

    对抗示例说明了深度学习计算机视觉系统在输入中引入细微干扰就会失效

     

    在总结了会议的关键主题和论文后,作者将重点讨论了他认为目前缺少的一些讨论问题。

    对AI失败建模

    关于人工智能影响的宏观研究认为,只要企业进行必要的补充投资,人工智能就会提高生产力。他们很少关注AI产生的新问题,例如算法操纵、偏见和错误,工人不遵守AI建议或AI市场中的信息不对称。这些因素可能会减少AI对生产力的影响,增加对AI监督和节制等新产品的投资需求,阻碍潜在的AI产品和服务的交易,并具有重要的分销意义,例如通过算法区分弱势群体。

     

    关于AI的宏观研究应开始明确考虑AI采纳和影响的这些复杂方面,而不是将它们隐藏在AI的黑盒中。

    对AI进展建模

    总的来说,在AI经济学会议上发表的研究将AI建模为对经济的外部冲击,在某些情况下,这与Daniel Rock对TensorFlow发行对公司市场价值影响的研究结果一致。然而,人工智能的进步本身就是一个经济过程,其分析应成为人工智能议程中的一部分。

     

    OpenAI的Jack Clark在会议晚宴演讲中描述了AI研发的主要趋势:随着公司实验室,大数据集和大规模IT基础架构在AI研究中变得越来越重要,我们正在目睹“ AI的工业化”,作为开源软件,开放数据和云计算的“人工智能民主化”,可以更容易的部署最先进的人工智能系统。例如,学术界的研究人员越来越需要与私营部门合作以访问训练AI系统所需的数据和计算。同时,通过开放渠道传播AI研究给那些需要监控危险性的监管机构带来了严峻挑战,而采用危险AI技术就像从GitHub下载和安装某些软件一样简单。会议上发表的论文中几乎没有涉及这些问题的。

     

    未来的工作可能会通过使用数据,软件,计算基础设施和熟练劳动力来开发生产AI系统填补这些空白。

    研究AI创造性活动的方向

    在探索的技术范围内保持多样性可能是有益的,特别是当我们不知道它们的优缺点时。但是,正如Daron Acemoglu在2011年的这篇论文中所指出的那样,如果研究人员无法抓住维持技术多样性所带来的好处,那么市场将无法选择主导技术。

     

    在NBER会议上提出的大多数研究都采用了AI的“整体式”定义,将其等同于当今主导该领域的深度学习范式,而忽略了对这种方法的局限性的担忧。然而,正如Gary Marcus在最近的工作中指出的那样,可能还需要其他技术来使AI系统更健壮并适用于诸如健康之类的高风险领域。

     

    缺乏技术多样性会成为AI领域的问题吗?私营部门在制定人工智能研究(和道德规范)议程方面的影响越来越大,虽然缺乏证据,但表明这可能是一个问题。我们需要更多的研究来衡量AI的技术多样性以及它所涉及的人员和组织的目标,偏好和议程是如何影响它。对于作者在Nesta的团队来说,这是一个活跃的研究领域。作者刚刚发布了关于AI研究主题组成的分析,为分析多样性的演变及其在未来工作中的驱动提供了基础。

    别忘了AI中的政治经济学

    在AI的首届经济学会议上,在AI到来时,Tratjenberg和Korinek和Stiglitzasked讨论了谁将从中受益,谁将遭受痛苦,AI部署在政治上是否不可接受,以及应制定哪些政策来降低AI的社会成本。最近,Daron Acemoglu和Pascual Restrepo对AI行业可能正在构建“错误类型的AI”表示担忧,因为它没有考虑到AI的间接影响(例如劳动力市场)。这些重要的问题在多伦多的辩论中基本上没有出现,但是经济学家需要对人工智能的分布影响及其外部性模型进行形式化和并且变得可操作,以便为政策提供信息,确保可以广泛共享其经济利益并减少公众反对它的风险。

    总结:互联网,而不是天网(Skynet)

                 

    Arpanet计算机网络在最初的9年。该网络花了将近十年的时间才开始建立连接,而其经济影响的实现则需要更长的时间。

     

    AI的影响将比某些报纸头条带给我们的期望更为复杂,并且出现时间更长。工种会发展并适应AI系统,而不是完全消失。企业将尝试发现如何通过AI创造价值。

     

    换句话说,人工智能在经济中的未来将更像互联网,而不是天网:它将变得复杂。可以预测的机器不仅增加了我们能够根据AI建议做决策的数量,而且还增加了我们作为经济和社会参与者对需要开发哪些AI技术,在何处开发决策的数量。采用它们以及如何管理它们的影响,正如在最新的AI经济学会议上的讨论所表明的那样,世界上一些最出色的经济学家正在努力产出一些理论和证据来为这些决策提供依据。

     

    原文链接:

    https://thegradient.pub/the-economics-of-ai-today/

     

    (*本文为AI科技大本营翻译文章,转载请微信联系1092722531)

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