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。