
經(jīng)濟(jì)學(xué)人 新經(jīng)濟(jì)、大數(shù)據(jù)、行為學(xué)
美國的金融重心正在從華爾街向硅谷轉(zhuǎn)移,其背后的推手是以高科技與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)為代表的新經(jīng)濟(jì)的興起。新經(jīng)濟(jì)帶來的不只是對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)模式的顛覆,也為經(jīng)濟(jì)學(xué)引入了全新的思考。微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和行為經(jīng)濟(jì)學(xué)成為硅谷企業(yè)了解消費(fèi)者、研判趨勢(shì)、設(shè)計(jì)未來的利器。
何為新經(jīng)濟(jì)?
從基于實(shí)物商品的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)變到基于軟件和知識(shí)產(chǎn)權(quán)的經(jīng)濟(jì)。
共享經(jīng)濟(jì),減低信息成本,更簡(jiǎn)便高效地匹配市場(chǎng)供求。像Airbnb和Etsy這樣的新經(jīng)濟(jì)網(wǎng)站給人們創(chuàng)造了新的賺錢途徑——在自己出外度假時(shí)把房子出租,或出售藝術(shù)創(chuàng)作和手工藝品。
“組合職業(yè)”的興起,每個(gè)人都是自身職業(yè)的創(chuàng)業(yè)家。新時(shí)代的就業(yè)者不僅需要不斷學(xué)習(xí)新技能,而且要緊貼時(shí)代的經(jīng)濟(jì)脈搏,發(fā)掘新機(jī)遇。
硅谷引領(lǐng)的新經(jīng)濟(jì)讓微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)家如魚得水。他們精于某個(gè)特定領(lǐng)域,通常是某一類型的市場(chǎng)或公司,試圖揭示其運(yùn)轉(zhuǎn)原理。有了科技公司提供的大數(shù)據(jù),微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)人們的行為做出了驚人的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)就是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),挖掘大數(shù)據(jù)的經(jīng)濟(jì)學(xué)。硅谷的公司越來越青睞他們:將一位最前沿的經(jīng)濟(jì)學(xué)家招致麾下,他們就能預(yù)測(cè)出消費(fèi)者或者員工下一步可能的動(dòng)向。
微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)家的成功案例比比皆是。以旅游服務(wù)公司TripAdvisor的子公司SmarterTravel為例,用戶一點(diǎn)開其網(wǎng)站,一項(xiàng)由經(jīng)濟(jì)學(xué)家設(shè)計(jì)的算法就開始啟動(dòng)。各種數(shù)據(jù),包括兩次點(diǎn)擊鼠標(biāo)間隔的時(shí)間,都有助于預(yù)測(cè)該用戶究竟是隨便看看、打發(fā)時(shí)間還是潛在的買家。網(wǎng)站會(huì)在數(shù)毫秒內(nèi)做出調(diào)整——瀏覽者會(huì)看到更多的廣告,而買家則會(huì)看到一個(gè)更為簡(jiǎn)單的網(wǎng)頁,以他們的選購為重點(diǎn)——從而達(dá)到利潤(rùn)最大化。其他公司會(huì)出售自己的預(yù)測(cè)能力。任何一家擔(dān)心員工流失的公司都可以請(qǐng)hiQ Labs的團(tuán)隊(duì)通過深入研究公司記錄,找出最有可能離職或者被挖走的員工。人力資源總監(jiān)就可以針對(duì)他們做工作。
微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)家不再只是研究已有的公司如何運(yùn)作,而是幫助設(shè)計(jì)未來的公司。這對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)家這一職業(yè)也提出了新的要求,與著眼華爾街的前人相比,新經(jīng)濟(jì)要求經(jīng)濟(jì)學(xué)家同時(shí)駕馭經(jīng)濟(jì)學(xué)和編程,而不是經(jīng)濟(jì)學(xué)和交易證券。
微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)已開始顛覆經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的出發(fā)點(diǎn)和研究方式:
大數(shù)據(jù)是研究的出發(fā)點(diǎn)。微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)家非常執(zhí)著于自己使用的數(shù)據(jù)是如何收集來的。
假設(shè)—求證的研究方法被推倒。微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)家更看中電腦對(duì)未加工數(shù)據(jù)的分析,尋求規(guī)律。
跨學(xué)科的“拿來主義”。為了更好地進(jìn)行行業(yè)分析,微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)家博采眾長(zhǎng),從心理學(xué)到人工智能都有所涉及。
行為經(jīng)濟(jì)學(xué),基于人類非理性行為的觀察
與微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)類似,為了更好去解釋人作為個(gè)體和群體在日常經(jīng)濟(jì)中的行為,經(jīng)濟(jì)學(xué)的另一重要領(lǐng)域也在快速發(fā)展——行為經(jīng)濟(jì)學(xué)。與經(jīng)典經(jīng)濟(jì)學(xué)本質(zhì)不同之處在于,行為經(jīng)濟(jì)學(xué)不再把“理性人”作為經(jīng)濟(jì)學(xué)分析的客觀假設(shè),而是把人類行為的不理性納入到經(jīng)濟(jì)學(xué)分析當(dāng)中去。
行為經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的出發(fā)點(diǎn)恰恰是對(duì)人類非理性行為的觀察。我們對(duì)意外之財(cái)和自己每個(gè)月的薪水態(tài)度截然不同。自己已經(jīng)擁有的東西和同等價(jià)值可以輕易買到的東西,我們更為珍愛前者。我們對(duì)問題的回應(yīng)很大程度上取決于問題的呈現(xiàn)方式:我們覺得用信用卡支付時(shí)加收附加費(fèi)用不公平,但卻認(rèn)為現(xiàn)金支付的折扣合情合理。
微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)家在專注的領(lǐng)域?qū)矣薪?,在微觀經(jīng)濟(jì)層面(即公司和個(gè)人行為層面),行為學(xué)派也已經(jīng)站穩(wěn)腳跟。過去十年,宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)整體經(jīng)濟(jì)的研判屢屢失誤,集合微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的大數(shù)據(jù)與行為學(xué)派的觀點(diǎn),應(yīng)用于宏觀研究,會(huì)是很有價(jià)值的嘗試。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11