7 经济行为者数字化的影响

随着人们越来越多的消费线上媒体，线上购买产品，随着商务和政府越来越多的使用数字技术，会带来一个更大的问题：以比特方式而不是原子方式存储信息会如何影响福利？随着搜索、复制、运输、跟踪、验证成本下降，这些因素是否会对经济产生影响？

更广泛的，文献从四个方面回答这个问题：国家层面影响、区域层面影响、企业层面影响和消费者层面的影响。

7.1 国家层面的影响

宏观经济生产率的文献最早是Solow（1987），你可以看到计算机时代在任何地方，除了生产率数据中。这一生产率之谜存在了很多年。大量的研究出现以分析这个生产率之谜，衡量数字技术对经济的总体影响。我们认为这些文献超过了本文的研究。Jorgenson等（2008）和Van Reenen等（2010）都认为1995年之后有一个生产率的激增，因为数字技术的投资和应用。

但是衡量生产率的变化是非常困难的。Haltiwanger和Jarmin（2000）列举了衡量数字经济影响的几个可以预期的困难：服务行业产出、数字科技花费的数据，价格平减指数等。一个关键的因素是，无形资本（Corrado和Hulten，2010），会影响生产率的衡量，在美国和英国（Corrado等，2009；Marrano等，2009）。Soloveichik（2010）接受这一测量挑战，识别了65billion美元的无形资产，关于书本、电影、音乐、电视。

国家层面影响一个不同的研究分支是检验数字通信技术可能会影响数字产品和实物产品的贸易流。Freundhh额Weinhold（2004）提供了说明性的证据，互联网增加了实物产品的贸易，因为国际通信成本的降低。电子邮件异步的特点使得他对于及拿过第不同时区的通信成本非常重要（Borenstein和Saloner，2001）。Gomez- Herrera等（2014）认为这种益处对于英语国家而言会大一点。一些文章强调互联网对于数字服务贸易的配置作用（Blum和Goldfarb，2006；Alaveras和Martens，2015；Lendle等，2016），这可能会使得某些工作外包（Tambe和Hitt，2002）。但是存在一些讨论关于距离的影响是否减少了，和互联网传播之前（Leamer，2007；Cristea，2011；Krautheim，2012）。我们阅读文献发现，直接研究互联网对贸易影响的文章认为地理距离的作用减弱（Freund和Weinhold，2004；Clarke，2008；Lendle等2016；Hui，2017），但其他的文献发现其他的一些很弱的力量是另一个方向的。与贸易中国际通信更加简单一致，Gorodnichenko和Talavera（2017）发现线上的汇率传递更快。

7.2 区域层面的影响

另一个重要的问题是，互联网在何种程度上影响了经济利益的在一国内部的重新配置，尤其是在城市和农村之间。Gaspar和Glaeser（1998）认为数字通信可以成为城市的一种替代品或者互补品。总体上，文献认为数字技术和数据的最大益处在城市。线上媒体最早的益处是在城市的，因为最高质量的线上内容是在城市里面生产的。这可能是Savage和Waldman（2009）发现城市居民有更高意愿为宽带付费的原因。Eichengreen等（2016）发现充分的外汇市场充分的电子通信使得货币的离岸交易增加，伦敦货币市场以及其他小的金融市场的集聚。Forman等（2012）发现富裕的城市是商务互联网的最初受益者。

城市获益更多的机制与集聚效应有关，尤其是对于当地劳动力市场的技术工人。Forman等（2005，2008）发现商业中互联网应用，在城市和大型企业中更加多，但是在城市中的优势和大型公司的优势是替代的。这意味着集聚效应的重要性。Dranova等（2014）对于医院的研究同样发现了这一结果。

与前文的研究相反，有一些研究发现，互联网的应用有益于独立的个人和农村地区。Autor（2001）和Gaspar和Gleaser（1998）观察到互联网可能会降低特定工作任务工作空间的需求。因此，增加了电子通勤的流行程度，降低了家和工作需要邻近的需求。Kolko（2012）发现宽带会更多地有益于密集度较低的人，因为工作的原因，即使这一影响是比较低的。更有甚者，Sinai和Waldfogel（2004）虽然发现城市会更多的受益于互联网因为有更高质量的数字内容，但他们也发现独立的个人会更多地受益于互联网新闻。比如说，白人社区的黑人消费更多的互联网新闻。最后，Forman等（2005）基本的互联网技术有益于农村和独立的城市。

总体上，有两种力量会产生影响。集聚效应意味着城市会受益更多。低通信成本意味着地理分离的地区受益更多。在任何特定的背景下，总体上的影响取决于两种力量之间的平衡。更一般地，技术越难使用，集聚效应越会发挥作用。

7.3 企业层面影响

前文已经提到，大量的研究发现了数字技术投资和生产率增长之间引人注目的联系，但是因果关系在宏观层面是很难得到的。有大量的研究说明了微观层面数字技术应用儿和生产率增长之间的关系。通过使用不同的微观数据以及不同的计量经济学方法，以解决样本选择、遗漏变量、同时决定等问题，文献研究发现数字技术应用和使用确实会提升生产率。但这个故事并不是他最开始看起来那么简单的。只有一些类型的企业的生产率提升了。大量的因素提升或者减弱这一关系，包括组织变革、技能、地理、管制、企业规模和年龄，以及潜在的溢出或者网络外部性。

Brynjolfsson和Saunders（2010）和Darca等（2006）总结认为ICT的应用和使用会提升企业的绩效。这一结论来自于大量的文章和大量的背景设定。IT和生产率之间关系会更强，当ICT投资是以滞后引入模型的时候（Bryjolfsson和Hitt，2003）。

也有一些案例研究ICT对于生产率的效应。Baker和Hubbard（2004）发现，ICT提升了货运行业的生产效率。McElheran和Jin（2017）发现了制造业生产效率的提升。Agrawal和Goldfarb（2008）发现BITNET增加了中等大学的学术生产率。在医疗保健中，Athey和Stern（2002）发现ICT，Enhanced 911，提升了急症响应，Miller和Tucker（2011）和McCullough等（2016）发现电子医疗记录提升了患者结果，Dranove等（2014）发现电子医疗记录降低了医院成本以为互补技能的出现，而不是其他的，Lee等（2013）发现电子医疗记录增加了医院生产率。

Bloom等（2012）使用大规模的多国家面板数据，包括ICT和生产率。他们的数据包括19000家企业在13个欧盟国家中，时间跨度是11年，以及一个比较小的美国企业同样时间跨度的面板数据。他们得出结论，ICT确实影响了生产效率，尽管在不同国家和不同企业类型中这一影响是不同的。他们强调组织资本的重要性，发现美国企业在英国与在美国的企业一样有生产率的增长。相反，企业的企业在英国并没有。标题很好地说明了结论：给过企业做IT更好。他们认为美国企业被组织以更有效地使用IT。组织资本和组织结构的这一必要角色在使得ICT投资更加有效，在其他文献中重复出现（Breshnan等，2002；Bryjolfsson和Saunders，2010；Garicano，2010；Tambe等，2012；Bryjolfsson和McElheran，2016）。

除了组织结构的转变，先进ICT的应用另一最重要的影响与协同创新相关，应用ICT技术满足组织需求（Bresnahan和Greenstein，1996）。这一过程创新对于用ICT专业知识的企业而言是最简单的（Forman等，2008；Dranove等，2014）。这当然反映了大量关于技能偏向型技术进步的大量文献，这不在本文评论的范围之内。正如Acemoglu和Autor（2012）所评论的，假定IT是技能偏向的，这也许是不需要惊讶的，使用互联网增加生产效率同样是技能偏向的。一致的，在互联网背景下，Akerman等（2015）挪威的宽带传播对于技能型工人的益处更大。

7.4 消费者层面的影响

对于生产率和国民账户的衡量并没有去测量消费者剩余。因为互联网上最有价值的内容是免费的，对于生产率和GDP的衡量可能会遗漏互联网所带来的消费者剩余的增长（Scott和Varian，2015；Bryjolfsson等，2017；Greenstein和McDevitt；2011；Goolsbee和Klenow，2006）。Wallsten（2013）利用使用时间数据说明我们使用很大一部分增长份额的空闲时间在网络上，替代了线下的闲暇（看电视），更少的工作和睡觉。Goolsbee和Klenow（2006）估计得到每年每个人3000美元的消费者剩余。Goldfarb和Prince（2008）发现这一影响是异质的。总体上看，富裕以及受教育的美国人更有可能使用互联网因而总体上会获得更多的消费者剩余。与此同时，如果已经使用了互联网，低收入人群会更多把时间花在网上。因此，在使用互联网的人群中，消费者剩余对于低收入人权来说更高，至少相对于总体消费而言。

很多的估计互联网相关技术的消费者剩余的得到结果。Greenstein和McDevitt（2011）测量了1999年到2006年宽带的扩散的消费者剩余是4.8十亿到6.7十亿。Bryjolfsson和Oh（2012）估计免费网络服务的消费者剩余接近100十亿。Cohen等（2016）估计单单UberX汽车服务的消费者剩余有数十亿美元。

Bryjolfsson等（2017）提供了消费者剩余最全面的评估，通过使用选择实验。比如说，在一项研究中，他们问人们如果一个月不能上Facebook，需要给多少钱。然后，他们真的阻止人们访问Facebook，以获得一定的支付。他们估计Facebook对于一个人的价值在750美元每年，或者对于整个美国而言是18十亿美元。他们同样调查询问了其他免费线上服务的的消费者剩余，搜索引擎16000美元每个使用者，线上视频900美元每个使用者。

在提出结论之前，很重要的是我们也需要去识别其他的因素，也许是对于福利的负面改变，消费者剩余并没有去测量。Belo等（2013）发现学校使用互联网之后成绩会下降，也许是因为线上游戏使得学生分心Bhuller等（2013）认为互联网的扩散会增加性犯罪，也许是因为色情作品的消费（不是因为报告效应或者侵犯者和受害者的匹配效应）。相同的，Chan等（2015）发现互联网会增加种族仇视犯罪，Falck等（2014）发现互联网可得性会降低选举中的投票率。