数字经济时代，我们的生活习惯有什么变化?幸福感是不是一定要花钱购买?
这是经济学家埃里克·布林约尔松研究衡量经济时，思考的两个问题。
经济学家向来不缺乏衡量的指标和工具，比如GDP、生产率等等国民经济核算体系。然而这些工具的使用是基于商品的价格。数字经济的特殊性在于，免费商品和新商品爆炸性增长。因此要正确衡量数字经济，必须考虑到上面两个问题。
免费=无价值?被忽略的免费商品和新商品
1、免费商品的价值被忽略
在中国和美国，免费商品呈现爆炸式增长。比如我们每天使用的淘宝、微信、Zoom，Instagram等等，一天中我们有大部分时间是在消费这些免费商品。
然而这些数字商品因为其免费的价格，GDP无法捕捉它们的价值。
根据美国官方统计数据，包括数字服务、书籍、电影、报纸的“信息商品”在80年代初占GDP的比重是4.7%，在2015年依旧是4%到5%之间，仿佛数字商品的爆发并不存在。
2、新商品带来增量价值
现在很多新商品不仅是替换旧商品，而是带来增量的消费者剩余。
在20年前，很多人买数码相机，而现在没人再买，因为其功能已被集成到智能手机中。不止相机，过去的很多需要单独购买的商品，都已被集成到智能手机等新商品中：相机、时钟、音乐播放器、游戏机、电影、摄像机，以及过去没有的导航和移动支付系统等。智能手机的出现让这些产品的销量大大降低，GDP因此反而会下降。换言之，智能手机等新商品可以极大地提升幸福感，但数据在国民经济核算中也没有得到准确的体现。
GDP无法衡量全部的消费者福利
GDP是一套非常有价值的工具。但布林约尔松认为，我们对它的使用超出其实际用途，比如它无法衡量上述两类商品带来的价值和福利。GDP之父西蒙·库兹涅茨(SimonKuznets)也说过，GDP是衡量生产的指标，不适合用于衡量幸福感。因此，GDP更适合衡量生产状况，无法衡量准确的消费者福利。
对于典型的普通商品，比如汽车和理发服务，GDP能体现较为准确的价值。因为当支出增加一倍，消费者剩余就会增加一倍。在20世纪大部分时间里，经济学家使用的就是这种启发式方法。
而数字经济时代，爆发性增长的免费商品可以通过智能手机触达数十亿人，创造了巨大的消费者剩余。但因为这些商品边际成本为零， GDP无法衡量其价值，“信息商品”创造的消费者剩余被严重低估。
GDP-B，加强版的GDP
当数字商品与GDP相关性不高的时候，把GDP统计数据作为衡量幸福感的指标就会产生误导。因此，布林约尔松认为可以通过全新的指标来衡量数字经济中新商品和免费商品的价值，于是提出“GDP-B”的概念，其中B代表福利(Benefit)。
得益于数字经济的一系列工具，GDP-B能够有效衡量福利的变化，因此对计算免费商品和新商品的价值尤为重要。
先思考一下，如果给你100元，你愿意放弃使用谷歌吗?500元?10000元?如果我们给你100元钱，你愿意放弃使用微信吗?布林约尔松团队就是采用类似的大规模抽样选择实验法，来评估免费服务对消费者产生的福利，从而计算它们的真实价值。因为根据经济学的定义，消费者剩余等于他(她)愿意为该产品或服务付出的价格减去它的市场价格(此处为零)。
GDP-B的实验方法大致分为两种：问卷调查和激励相容性实验。这两种方式都可以在线触达参与者而获得大量的行为数据。
比如针对Facebook的实验大致如下：
问卷调查：询问参与者是否愿意不用Facebook，以此换取5/20/50美元等奖励。
激励相容性实验：支付奖励前，研究者要监测并确认参与者确实没有使用Facebook。这样可以确保回答是真实的。
通过实验测得Facebook的激励相容数据的中位数为37.76美元/月，也就是人们平均认为Facebook的使用价值为37.76美元/月。
如果我们将Facebook带来的消费者福利计入美国的GDP中，2004到2017，美国GDP增速会提升0.11%，而同期实际GDP增速为1.83%。
团队还在欧洲进行了同样的实验，结果显示欧洲消费者要求的补偿中位数是97欧元，高出美国不少。并且Facebook上朋友越多的人，要求的经济补偿也越高，这验证了平台网络效应的经济价值。
布林约尔松及其团队已经针对搜索引擎、电子邮件、视频等许多不同类型的商品进行了实验。研究发现，实验方法适用于数字商品及非数字商品。他们取得了多种产品的估值。通过了解用户的心理价位，GDP-B可以有效获取不同商品的消费者剩余。
比如，调查中一个有趣的发现是，受访者普遍认为室内卫生间的价值高过互联网服务。
结论：GDP-B，具象看幸福
毫无疑问，数字时代大大提升了幸福感。GDP一贯是衡量经济增长的标准， 但它并不能衡量消费者的幸福感。当GDP指标太具象，而“你过得好吗”这个问题太抽象，如何用科学的方法衡量这个幸福感?
布林约尔松提出GDP-B，希望能测量到数字经济带来的消费者剩余。与简单地计算成本比，逐个调研不同商品，获取人们的估值，衡量以国家为单位的福利，如此得到的数据更接近真实的消费者剩余。
那么最后的最后，我们为什么需要衡量幸福感呢?因为GDP作为衡量一国经济状况的重要指标却无法衡量数字经济发展和它对消费者产生的巨大福利，我们也就无法了解经济的真实状况，经济政策制定者也就无法正确制定各种政策和规则，从而合理配置资源，正确引导数字经济发展。用来衡量消费者收益的GDP-B是与GDP并行的有力工具和补充。它能让我们更准确地了解数字经济中，价值和幸福感如何被创造。
(本文和配套视频来自罗汉堂在9月9日举办的Frontier Dialogue《衡量新经济》研讨会。)
以下为演讲实录：
感谢活动主办方提供的分享机会。今天，我讲一讲我的研究成果。通常，我更喜欢面对面交流，但这次我们要讨论免费数字商品，线上会议的形式或许更合时宜。Zoom让我们可以非常方便地从世界各地参与线上互动。德克和迈克尔刚才发表的见解非常深刻，我简单做一点补充。正如迈克尔所说，除非存在与其他指标完全相关的经济指标，否则很难有一种指标能衡量整体经济。我要阐述的重点是，我们可以通过全新的特定指标来衡量数字经济中新商品和免费商品的价值。比如，我要介绍的“GDP-B”的概念，其中B代表福利。
正如大家所指出的，GDP是一套非常有价值的工具。有人说它是20世纪最有价值的发明之一。但我们对它的使用往往超出其实际用途。尤其是在数字经济中，它无法准确衡量我们享受的福利。GDP之父西蒙·库兹涅茨(SimonKuznets)本人也说过，我们不应该用GDP或其他国民经济核算体系来衡量国家的福利水平，因为GDP是衡量生产的指标，不适合用于衡量幸福感。此外，我们所依赖的其他统计数据都是基于GDP得出的，例如生产率简单来说就是每小时工作产生的GDP。因此，尽管GDP对于了解经济中的生产状况非常有用，但如果我们想了解消费者从福利中获得的价值，GDP有时可能会产生误导。
下面，我更深入地比较一下GDP与消费者福利。实际上，对很多商品来说，GDP作为衡量指标还不错。对于典型的普通商品，比如汽车和理发服务，GDP能体现较为准确的近似值，相关性较高，正如迈克尔所说。在这张图上，蓝色矩形代表商品支出，即价格乘以数量，绿色三角形代表我们从这些商品中获得的消费者剩余。正如大家看到的，支出增加一倍，消费者剩余就会增加一倍。换句话说，在GDP指标下，当你获得两倍的汽车或理发服务或苹果和橘子时，福利相应地也变成两倍。这种情况下，GDP体现了较为准确的近似值。在20世纪大部分时间里，我们使用的就是这种启发式方法。但如果我们继续扩大GDP的使用范围，就会发现它对数字商品的误导性越来越大。
数字商品，比如我们使用的免费地图或Zoom，以及迈克尔提到的皮肤科医生使用的数字诊断技术，可以通过智能手机触达数十亿人。这些免费商品的边际成本为零，对GDP的贡献并不显著，但他们可以创造巨大的消费者剩余。当我们获得更多的这类商品，我们无法看到它们被反映在GDP统计数据中。讽刺的是，如果用数字商品代替实物商品，比如说用维基百科代替大英百科全书，我们可能会看到GDP下降，而消费者剩余增加。因此，当数字商品与GDP相关性不高的时候，把GDP统计数据作为衡量幸福感的指标就会产生误导。
于是，我和阿维纳什·科利斯(Avinash Collis)、欧文·迪维特(Erwin Diewert)、费利克斯·艾格斯(Felix Eggers)和凯文·福克斯(Kevin Fox)开发出一种替代方法，直接关注消费者剩余。这对免费商品和新商品尤其重要，我马上就会讲到。幸运的是，现在数字经济中存在一套工具，衡量消费者剩余比10年或20年以前容易得多。因此，我们使用现有工具来计算这些商品的价值，并将其纳入GDP-B这一新指标。
在中美两国，免费商品绝对是爆炸式地增长。我无需列举大家正在使用的所有产品。一天中，我们有大部分时间是在消费这些免费商品。美国官方有一些统计数据涵盖数字服务、书籍、电影、报纸。在80年代初，他们所称的“信息商品”占GDP的比重是4.7%。后来，这一比重略有上升，但最近大概仍在4到5%左右徘徊，仿佛数字商品并没有爆炸式增长。这当然也反映出一个事实，即GDP的设计并不是为了捕捉这些数字产品的价值。
如果我们想要衡量这些价值，就需要替代指标。就新商品而言，我们也有类似的问题。例如，智能手机等新商品可以极大地提升幸福感。但众所周知，这些数据在国民经济核算中也没有得到准确的体现。根据Varian数据，到2015年，人们拍摄的照片数量从800亿张增加到了1.6万亿张，增幅为20倍，而每张照片的价格从50美分下降到大约为零。这意味着，国家统计数据中没有体现这些新产品带来的收益。数据也没有捕捉到硬件迭代本身产生的收益。现在，照相机基本上消失了。
20年前，很多人买数码相机，而现在几乎没人再买，因为其功能已被集成到智能手机中。实际上，现在有太多商品被集成到智能手机和其他类似的工具中。这是20世纪90年代的一则广告。过去，你需要单独购买几十种商品，它们的功能都可以集成在一台智能手机上。无论是相机、时钟、音乐播放器、游戏机、电影、摄像机，还是许多以前从来没有的新事物，比如GPS地图和移动支付系统，都可以实现这样的集成。因此，我们需要新的框架来衡量这些福利的变化。我们可以为这些新商品和免费商品的价值推导出一条明确的术语。这篇NBR论文进行了更详细的阐述，现在我向大家展示如何使用新指标。
现在，我们可以进行大量的大规模在线选择实验，这是一种有用的工具。比如，通过屏幕上展示的调查问卷，我们能以非常廉价的方式触达数十万至数百万人。问卷询问他们是否愿意不用Facebook，以此换取5美元。而对另一部分人群，我们也发送了类似的问卷，但问他们是否愿意为20美元或50美元放弃Facebook。然后，我们进行了一组实施激励相容的平行实验。这意味着，只有在能够监测并确认参与者在该月没有使用Facebook时，我们才会支付他们奖励。这样可以确保他们的回答是真实的。我们针对一系列不同商品执行了以上调查，既有激励相容性的实验，也有像这个问卷一样的简单询问。我们从中获得人们的行为数据。
这是Facebook的激励相容数据，也就是人们会为了多少钱而真的一个月不用Facebook。黑点表示2016年的数值，白圈表示2017年的数值。我们一直持续进行调查。这里的数据不是最新的，不过可以看到的是，中位数约为每月37或38美元。也就是说为了让人们停止使用Facebook，我们必须支付这么多钱。而且数字呈现出系统性的变化，这可能和你的直觉一致——在Facebook花费时间越多、好友越多或发帖越频繁的人，对Facebook的估值越高。我们还发现女性和老年人给出的金额更高。可能是因为大多数老年人没有Instagram、Snapchat或其他社交工具等多样的替代产品。
同时，我们发现，使用Instagram和YouTube等替代产品的人群给出的金额更低。因此，结果的一致性很高。我们现在已经针对搜索引擎、电子邮件、视频等许多不同类型的商品进行了实验。我们发现，对于每一种商品，都可以做出一条需求曲线，用于表示人们愿意支付多少钱。我们能够了解不同品类商品的价值。论文中更详细地探讨了人们对于各种不同商品的估值。我们可以将其用于数字商品，也可以用于非数字商品。另外，我们也获得了早餐麦片、汽车和航空旅行等不同商品的消费者剩余。我想，鲍勃·波登(Robert Gorden)稍后会进行更深入的阐述。
我还调查了家里卫生间的价值。六七年前，我和鲍勃在TED大会上进行开幕演讲时，鲍勃向观众抛出这样一个问题：如果必须选择放弃室内洗手间或互联网服务，大家会选择放弃哪个?我们在现场进行了投票。后来，我决定把问题抛给到数十万受访者。结果证明鲍勃是对的，大多数人更看重室内卫生间，而不是互联网服务。我对这个结果挺满意的。但你可以发现，还有很多其他类型的估值可以用来衡量各种商品。有些是数字化的，有些是非数字化的。屏幕上显示的是估值的中位数。当然，其中任何一种商品都有人给出奇高或奇低的价值。
正如迈克尔所指出的那样，我们希望有显示指标的仪表板。德克也提到了这一点，并展示了很多不同的选择。我们可以认为，众多指标一起形成一个范围，就像频谱一样。在该范围一端，有GDP、生产率这类指标，可以非常精确地测量到小数点后7位、8位或9位，这对国民经济核算来说非常理想。在另一端，有幸福感指标，比如说别人问你今天有多开心，从1到10去打分。也许这是一个重要的问题，但我们还无法精确衡量。我认为GDP-B介于两端之间，比“幸福程度”更精确一些，因为我们可以逐个商品去调研，看看人们的估值如何。但它也与整体幸福感有关联。正如我所提到的，衡量商品的收益，而不是简单的成本。当我们尝试衡量以国家为单位的福利时，数据能更接近我们想要反映的现实。
我和Avinash撰写的一篇论文也对此进行了描述。我最后要说的是，近一个世纪前出现的GDP概念一直是衡量经济增长的事实标准， 对各国经济进行的大部分研究也都基于GDP。但正如经济学家们所知，GDP实际上并不能衡量消费者的幸福感。随着经济变得越来越数字化，我们每天消费的东西越来越多是免费的，这让问题愈发棘手。因此，我们需要新的指标。幸运的是，我们可以使用一系列工具进行大量的在线选择实验来提供补充信息。
我们已经广泛使用这些工具。现在，我们正在扩大研究规模，以创建一系列普遍适用的指标，不仅针对数字商品，也针对非数字商品。这是我们的论文，阐述了用来衡量收益的GDP-B。我们将其视为与传统GDP并行的工具。随着经济变得更加数字化，这将让我们更准确地了解经济创造价值的方式。这是我的网站，大家可以从上面读到这方面更多信息。我在斯坦福所创立了新数字经济实验室，专注于经济衡量，该实验室也有网站。我有个人网站，上面有些论文与我今天讲的话题相关。我期待大家就此话题展开热烈讨论。谢谢!
作者简介：
埃里克·布林约尔松(Erik Brynjolfsson)麻省理工斯隆管理学院教授、学者布林约尔松是麻省理工学院数字经济计划(MIT-IDE)的联合创始人和主管，MIT斯隆管理学院(MIT-IDE)管理科学教授以及国家经济研究局研究员(NBER)。他的研究考察了信息技术对商业战略、生产力、绩效、电子商务和无形资产的影响。在麻省理工学院，他教授信息经济学和分析实验室的课程。他还曾在斯坦福大学和哈佛大学任教。布林约尔松是第一批衡量IT生产力贡献以及组织资本和其他无形资产的补充作用的研究人员。他的研究提供了第一个在线产品品种价值的量化，称为“长尾理论”，并开发了信息商品的定价和捆绑模型。布林约尔松的研究成果获得10项最佳论文奖和5项专利认可，他的研究成果已发表在领先的经济学，管理学和科学期刊上。
布林约尔松是多个畅销书的作者，包括与著名作家Andrew McAfee合著的纽约时报畅销书《第二次机器革命 : 数字化技术将如何改变我们的经济与社会》以及《机器，平台，大众》(2017年6月)，布林约尔松是SSRN信息系统网络的编辑，并曾在许多学术刊物的编辑委员会任职。他拥有哈佛大学应用数学和决策科学的学士和硕士学位，以及麻省理工学院管理经济学博士学位。
