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经济学家在科技公司忙什么?

 
          
Susan Athey , Stanford GSB 科技经济学教授,微软顾问。她是第一位获得克拉克奖的女性经济学家,也是《经济学人》最受欢迎的撰稿人之一。
 
 据《华尔街日报》的报道,经济学博士最向往的顶尖高校教职正在缩减,而对冲基金、投行等金融机构也难再为他们腾出更多的位置。然而,斯坦福商学研究生院(Stanford GSB)的苏珊•艾希(Susan Athey)教授近日却指出,“科技公司的经济学家们正在经历一场盛世”,这些年轻人是时候将目光投向更具潜力的发展领域。
 
两周前,中国经济学教育科研网/经济金融网组织翻译了《投资者日报》记者Julia Chen的撰写《科技公司为何大举招募经济学家》一文,文章采访了包括苏珊•艾希在内的多位科技经济学家,引发了许多积极的讨论。
 
今天,我们推送科技经济学家Susan Athey教授撰写的文章,原载于Quora。这位最早获得克拉克奖的女性经济学家,在文中结合自身的经历,从产品设计与定价等微观经济学领域,到公司策略、公共政策、反垄断/竞争政策等宏观经济政策,多维地分析经济学家在这场盛世中所扮演的角色及所面临的挑战,也为经济学者未来的出路指明了方向。
 
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文/ Susan Athey  译/金颖琦
 
“科技公司的经济学家们正在经历一场盛世。
 
硅谷最有趣的公司正迅速招募首席经济学家并组建经济学团队。每周都有公司联系我,让我协助寻找相关岗位的合适人选,或者我会听说AirBnb, Netflix,Pandora, Uber等公司又招到了新人。Amazon已建立了最庞大的团队,一直以来都在积极招募高级经济学家及刚毕业的博士。每家科技公司、每位首席经济学家都不尽相同,但可以归为以下几种主要类别。
 
首先是涉及定价与产品设计的微观经济学领域。Hal Varian是最早在科技公司任职的首席经济学家之一,早年研究谷歌关键词广告的竞拍机制。在雅虎与微软,经济学家(包括我自己)多次进行网络广告市场的研究工作。本人参与过搜索广告市场的设计工作,从修改竞价设计,设定更能反映平台长期目标的度量方法,到制定策略等多个方面。总之,科技公司存在新颖复杂的定价与产品设计问题。Dinerstein,Einav, Levin和 Sundaresan 合作撰写了篇优秀的论文,阐述了与之相关的一些问题。例如,eBay根据消费者搜索影响排列商品,这样卖家生意会更好,并且也一定程度上实现了价格竞争。
 
 
Denis Nekipelov,弗吉尼亚大学经济系与计算机系副教授
 
我与Denis Nekipelov合著的一篇论文模拟了广告商的行为,并且研究算法变化对福利的影响。在AirBnB、Uber这样的按需市场下,其它有意思的微观经济学问题也会随之产生。三位斯坦福的学生,Andrey Fradkin(现在MIT), Chiara Farronato (哈佛商学院),Zoe Cullen (今年毕业)撰写了有趣的研究论文,强调AirBnB 、TaskRabbit这些科技公司遇到的市场设计问题,包括搜索摩擦对买家和卖家的作用。哈佛商学院的Mike Luca分析了Yelp的一系列问题,并且与他们紧密合作。另一个方面是广告的有效性。在eBay任职的Steve Tadelis开展了一项大规模的田野实验,结果表明搜索引擎广告远没有标准的归因模型有效。
 
其次是公司策略。我曾负责推进微软-雅虎搜索联盟,包括理解融合用户基础和广告平台的效果。微观经济学家通常是理解战略及市场均衡问题的专家。我们能提供理解行业结构能否可持续的框架,或者全面思考并购和垂直整合的激励措施。
 
 
Simon Wilkie, FCC公司的前首席经济学家及南加州大学教授,现再微软从事相关研究
 
第三是公共政策。科技公司对宽带访问等问题十分感兴趣。Simon Wilkie是FCC公司的前首席经济学家及南加州大学的教授,目前在微软从事这方面的研究。知识产权、个人隐私及数据安全等方面的相关政策同经济分析与成本收益理解息息相关。许多公共政策论坛会邀请经济学家和律师参与决策,而经济研究也能对上述问题有所助益。
 
第四点是直接的法律与监管挑战——反垄断/竞争政策及监管调查,这与第三点紧密相关。在世界的各个角落都有许多针对谷歌的高调反垄断调查,而e-book案则是其中一个大案。企业内部的经济学家能够直接给监管者建言献策,并且帮助外界的经济专家及时知晓情况,了解机构的事实信息、可用数据。
 
“越来越多的年轻经济学家在科技公司担任多种多样的角色。他们能胜任传    统的数据科学职位,成为产品经理,研究公司策略或加入政策团队。他们      通常会从事许多实证工作。
 
我发现经济学家会给团队带来一些独特的技能,这让他们能与现有的非经济学家职员很好得互补。首先,在使用观察数据或设计实验以解答商业问题时,机器学习或传统数据科学家通常经验不足。这次的广告宣传是否有效?如果我们不推出低端产品,会有什么后果呢?我们是否需要改变现有的竞价设计?机器学习在预测方面能发挥更好的作用,但是在分析“反现实”或“假如”这类问题上却不太有效。(我目前正在做很多实验来完善机器学习法,从而使其更适合因果关系推断——你可以在arxiv.org上查到我的一些论文)。
 
其次,经济学家善于思考均衡及反馈效应。在短期与长期的变化效应背道而驰的市场或平台中,需要做出许多决策。比如,如果不再向人们收取在eBay发布图片的费用,转化率、用户满意度及交易量会随之上升——不过这必须损失一笔大的收入来源。如果加强搜索引擎广告与客户查询匹配度的评价标准,那么短期而言会面临亏损,不过长期来看广告商应该会给出更高的竞价,因为他们投放的广告的确获得了更高的转化率。经济学家通常专注于这类会被工程师忽略或轻视的问题。 
 
总之,一名经济学家加入一个团队,会给团队带来非常有价值的另类视角。因此,我对顶尖科技公司正在招募经济学家的举措毫不诧异。
 
然而,经济学家确实面临挑战。因为他们通常是少数群体,他们不得不使用“圈内”语言(工程术语,MBA或法律术语)。在科技公司,一个想法被广泛接受或是符合经济学标准并不会引起任何反响。经济学家必须首先让自己的想法令人信服,同时他们也需要学习如何在一个科技环境中进行实证研究。对我而言,这意味着学习大规模计算、工程平台及开发工具、机器学习,以及关于开发度量与A/B测试平台的所有实质细节。我热爱自己学到的点点滴滴,并且这些所学激发了我的多项实验计划。
 
本文为中国经济学教育科研网/经济金融网独家稿件,转载请联系授权,并注明出处;原载于Quora;原标题为:Why do technology companies hire economists, and what is theircontribution? What kinds ofproblems do they work on?
 
 
 
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