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经济学不是万能的

今天很开心,在北京停留两日的决策还是对的,见了两个非常有趣的人。其中一个是在读Ph.D,专做网络经济的;另一个是一个公司的team leader,谈了一些关于产业界的事儿。我现在是对于产业界格外好奇,特别想知道的是到底经济学应用到什么程度了。

重点说说第二个,至于哪个公司,没有征询过人家同意就暂时不明说了。我们大致说的是跟经济学里面的拍卖理论有关的东西,而且是拍卖理论在现实中的具体应用。比较出乎我意料,他的问题居然是“如何从一个均衡点跳到另一个均衡点”。呃,首先,我一直不知道原来在实践中是有多个均衡点的,一般经济学模型在模拟竞争的时候由于单调性等一系列假设,均衡很多都是唯一的(最简单的参见古诺模型);其次,就算是有多个(收敛的)均衡点,想从一个跳到另一个(类似于某经济增长模型中的“低水平陷阱”,或者最简单的博弈论中的“box opera”模型),对外来冲击的要求也是比较高的;最后,也是我更倾向的一种观点是,这个均衡不理想(次优)可能是由于非理性预期导致的。然后,大致的思路就是,要证明均衡不唯一->确定不唯一的原因->针对原因做一个外部冲击或者政策调整。当然,从实践层面来说,只有数据能告诉我们真理(能做实验就再理想不过了)。计量经济学的用武之地啊!Frank兄你赶紧毕业来创造价值吧!(顺便我还把Michael老师卖了-嗯啊,您不是最近刚被MS录用了一篇这方面的文章么?我就姑且卖了一通。您能创造的价值肯定很大啊,不过这个市场需要培育,大家对于经济分析能带来的价值还是有点小疑虑的感觉。)

我拍卖理论学的只限于高微课堂上那些,大致也只是把经典的拍卖方式过了一下(纯属找理由为自己不全面的分析开脱,哈哈);后来在motta的竞争政策课上,多少倒也涉及到了一点点bid的东西,但是看来理论模型还是把现实大大的简化了(话说,当他说到他们也有点“政府”的味道在引导/规制这个市场的时候,我瞬间觉得学的那堆竞争政策/反垄断的东西可以派上用场了。纯市场经济干预啊,还有各类竞争市场的分化机会,好有意思。不过稍稍有点不理解为什么他们有点倾向于培养几个大寡头-大多数经济理论中都是喜欢竞争者越多越好的,最好还势均力敌,那样会比较难以坚守“同谋”策略。这大致是一点实践和理论、长期和短期的不同之处吧)。呃,让我大有种“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”之感。不过,顺带想说的是,经济学绝对不是万能的。我虽然很开心的看到国内有远见卓识的一些公司在试图引入经济学分析,到底经济学能应用到什么样子还是个问题。我隐隐约约觉得,如果这家公司真的想在这里舒舒服服的利用经济学创造价值,可能它真的需要一个Ph.D...当时他问我到底master和Ph.D有什么区别,如果只说econ的话,国内的我不知道,美国的master参差不齐,欧洲的某些master项目还是有一些质量的,只是愿意离开学校暂时不读Ph.D的可能寥寥(除了像我这种脑子暂时抽风,就是不想读了,又不想进投行之类的人...)。当然我这里有给我自己的学校做广告之嫌,不过我们这一年上的就是Ph.D第一年的课确实属实,所以和Ph.D的差距就是研究经验和一到两年的topics级别的课程(还是可以归结为研究经验……)。

嗯,可能最近还会回北京一趟,如果能和他的团队一起聊聊的话,看看实践中到底有什么困难、有什么用武之地。哎,我发现一聊到经济学的应用我真的是挺兴奋的哎,学以致用哈哈!

最终的感觉就是,产业界其实真的挺有趣的……没想到这次回国可以见到这么有趣的人并与之详谈。大概很多学经济学的人都会很乐意看看经济学的应用到底有多大的价值吧,拍卖理论又是最直接可以见效的。美国很多产业里面都有经济学背景的人在做事,而现在看来国内的需求也越来越大。也就是说,不去银行保险证券那些金融机构,经济学也是越来越被认可的。意识到这一点,我真的很开心啊。没想到这次回国收获这么大,看来是有机会可以检验一下自己的经济学知识了。话说,下周去上海一趟,不知道来自于另外一个产业的问题和需求又是什么呢?被某人说的总是让我心痒痒的很,希望不是对经济学的过高期望啊。真的,真的,经济学不是万能的,它有自身的局限的;此外,我只是个master,有些活真的可能是Ph.D更能胜任……哈哈,还是先谈过再做个估量吧,我心里总是有点悬着的。

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事儿关经济

教育与科研精神

很少起这么大的一个题目,只是今天看到了一些“旧闻”,颇有种“有感而发”的情绪,所以就忍不住写下了这个题目。

文中提及的是OECD的PISA测试,我们先不管对于这个测试本身的争议,它大致反映了各国中学教育的水平。上海于2010年首次加入这个测试(共34个国家地区),结果自然“出人意料又在意料之中”:

China’s 15-year olds also took the test. They ranked 1st, 1st, and 1st.

猛地一看我还以为是发泄情绪呢,后来发现分别是三样测试的成绩。搜了一下关于pisa的新闻,关于这个结果的评论大多集中于这个测试到底可不可信。很多人觉得上海是一个特殊的样本,毕竟是中国经济最发达的地区。可是我却觉得不尽然——如果我们单单看成绩,尤其是高考成绩的话,上海大致是落后于全国平均水平的吧?我一直觉得上海好在素质教育,很多人多才多艺。所以很多人对于中国“应试教育”的批评,或许对上海不怎么适用。

中国重视教育,这个貌似是和东方文化一脉相承的,文中还有提及类似的香港、新加坡和日本的表现也都不俗。还有大家比较熟悉的就是中国的领导层几乎都是工程师或科学家出身,这怕是不太常见的——听说美国的政治家大都是律师出身。我无意争论这两者的好坏利弊,或许谁也无法短期内看得太清楚。只是这样的差异,倒也颇有意思。想想自己,弄得我这个学“人文学科”出身的倒是不知道自己应该如何立足了。

今天晚上和两位学长一起吃了一顿饭,顺便聊了很久很久。期间我提到一个模型,然后他们就开始帮我分析模型的事儿。分析了半天,就说到建模的精神的问题。我一直特别感激这学期碰到了Motta这么好的一位老师,非常强调直觉,而且他的直觉真的不是一般的好。有人说,建模建复杂了不是本事,建的简单才叫做本事。Motta就是有能力把复杂的模型简单化,取其精髓,把故事的来龙去脉讲清楚,让人一眼看透逻辑。这样的能力真的是让人惊叹——无论是面对同行学者、学生还是政府官员或产业界人士,他都能娓娓道来,大家都听得明白。这样的能力,着实难得!

我一直在想建模的事儿,一方面是写论文不得不做,另一方面也是对于自己经济学直觉的一次审视。这一年来,多多少少感觉自己的经济学直觉貌似有点降低了,不知道为什么。或许是这边太过于强调技术上的训练,多多少少总是在压迫自己做习题,所以很多时候就不知不觉的放松了对思维能力的训练。这次写论文,直觉不足的问题第一次耀眼的暴露在自己眼前。我一直是想让自己做到“无论是用数学还是文字,都是能把事情讲清楚的”,但是现在看来我的直觉还不足以支持我到这么高的一个境界。当然,我根本无法和Motta相比,毕竟他在竞争政策和反垄断领域浸淫了数十载,这些东西都看的通通透透了。我只是想follow自己的想法,然后表述一个自己脑海里面喜欢的故事。

突然间越来越体会到为什么说“社会科学家应该是越老越值钱”了,却记不得是何年何月听何人如此训教过了。对于一个社会,作为年轻人真的很难说理解它为什么这么运转,只有长期的浸没在里面,才能看得通透并知道如何融会贯通。去年的时候觉得,我还有许多东西要学,所以不能离开学校;现在看来,我还是有许多东西要学,只是学校里面未必能学到了。记得去年做决定离开学校的时候多多少少有些伤悲,毕竟喜欢了经济学这么久;现在却觉得这并不是完全的离开经济学,而是从另一个层次去体会经济学。这一年,给了我很好的一个机会肯定自己学习技术层面东西的能力,实分析和高宏彻底见证了技术层面的积淀;这一年,也深深让我体会到社会经验的不足,学校这个象牙塔可能不再适合我了。没有一项好的应用经济学研究是可以脱离真实生活直觉的。我一直有点固执的认为,就算是做理论经济学的研究,也是需要从应用经济学中获得的直觉来支撑的。连应用都做不好,又怎么可能完全架起来“空中楼阁”呢?

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事儿关经济

社会性学习

呃,我着实不知这个social learning应该怎么翻译,姑且翻译成社会性学习吧。最近在看一本书《Learning and expectations in macroeconomics》,是当时Thijs推荐的,因为当时我想找一些有关expectation的东西看看。嗯,容许我小小的残念一下,要是呆在UPF,Thijs一定是我首选的advisor——这或许和我一贯以来选导师的特殊标准有关吧,大牛不见得是适合自己的,我只是想找一个可以不时“点通”我一下的,嗯……唉,不过想想因此而转macro,还是底气不足。不过也就是在这里残念一下了,Ph.D不是眼下需要关注的事儿了。

原来一直很好奇learning到底是被怎么model的,今天终于硬着头皮打开了这本书,看了两章,大概搞明白这东西是被用一个随机过程模拟的(这个,我不清楚数学上的随机过程怎么定义的,我看这本书上的很像时间序列里面的那些东西,有个随机扰动项然后给一个相对的law of motion)。然后看来看去,前面还比较简单,一个均衡唯一的蛛网模型,然后大概说了一下理性预期均衡(rational expectation equilibria,下简称理性预期为RE)为什么在长期中会成为均衡(大意是即在一个有界集内,当t趋近于正无穷时,期望序列收敛于真值)。从这个角度上讲,多多少少有点从数学模型方法上对RE辩白的味道。我不是很喜欢RE,但是特别想知道的是在什么情况下RE确实是可以被满足的,从而可以大大的简化模型。

说到Law of motion,其实就是个动态的发展过程的问题。原来没想太多这个social learning里面的social到底扮演了什么角色,现在琢磨一下social learning果然是从social这个角度去研究人们的学习行为的。呃,我原来其实一直在想,既然是对信念的不断更新,为什么不用贝叶斯法则?我从逻辑上还是蛮欣赏贝叶斯学派的,抑或可能是当年在微观中被PBE毒害太深,一直念念不忘经典的贝叶斯法则。后来琢磨了一下信念(belief)和期望(expectation)确实也还不是一回事儿,所以当我们认为加总(aggregation)可以进行的时候,描述一个社会的学习行为可能不见得非得用贝叶斯法则。这本书上提到了最小二乘法,大意就是给定一个law of motion的线性形式,当人们对其中的参数未知的时候,在每个时期都按照least square来估计一下,然后不断的更新估计,最终还是会收敛到真值。希望我的理解偏差不是太大(先祈祷一下,别在这里纯粹胡说八道就好,我刚开始看这部分的东西,真的不够熟络!),然后我就在想,如果简单的aggregation不可进行的时候,那么又会是什么情况呢?当agents数量不多的时候,显然我们不会天真的去进行加总,那么跟game theory结合点又在哪里呢?可能最近是想把social network一些简单的分析考量找个地方实践一下,所以开始重温IO里面那些经典的例子,比如上周那个exclusive dealing,嗯……

我现在特别好奇的想知道,这个social distance引入到IO里面会有什么好玩的结果。嗯,明天找Motta闲扯去,但愿他不会觉得我太无聊或者异想天开……回到毕业论文,现在大致的有个思路,到底在哪里弄个应用。这次我想show的是有些情况下不能简单的aggregation,所以一直在锲而不舍的寻找一个context(突然发现,有些词儿真的不知道怎么译为中文了,总感觉翻译了就少了点什么了似的)。然后一起做这个东西的同学suggest了一个health belief model,我估计他是看我一直对belief念念不忘,然后就随便扔给我一个跟health有关的model然后我就开始不断的瞎想换他几天的清净时光吧?嗯,我发现我缠人的时候还真是蛮缠人的,不管是在国内国外、中文英文、父母同学,呃,反正当我发现什么东西特别有意思的时候,就会长出一副巨厚的脸皮来不断的缠啊缠,直到缠出来什么好玩的东西为止,整一个小孩子的心态嘛!

想想从前年Winston第一次提及social network在marketing里面的应用,到现在,已然一年半多的时间了。虽然得刨去大四下半年的悠晃时日,但是我接触social network也显然不是一天两天的事儿了。一直在想这么长的时间里,虽然一直没有机会系统的学习一遍,但是在整日的耳濡目染中,我到底被影响了什么?当年Laffont一本incentive theory,直接向我打开了IO的窗户,让我有机会一窥其中奥妙。而今,这种被点燃的感觉,会不会再次重演?我一直有点小小的野心,不想只是从技术层面整合social network,而希望在分析层面亦加以整合。可惜,社会网络显然还没有如经济学一般融入我的血液、骨髓,知其然,但是还不够运用自如,尚需时日打磨啊!

最后说个小插曲。最近一直在被教育,因为原来写论文的时候,就算是有个partner,大都也是一人为主。大概最省心的partner就是导师了吧,自己鼓捣的差不多了,就去找导师扯扯,然后继续回家打磨。这次合作,真的是两个人一起建模,呃,我以前还真没想过原来两个人的合作可以深入到如此的层次,还没树立分析框架呢,就已经开始热火朝天的讨论不休了。不过有利必有弊,这样虽然可以最大程度上的整合两人的知识,但另一方面交流成本自然很高。我,我,我很无奈的今天滔滔不绝了一下午我对建模的观点,比如怎么开始、怎么确立假设之类的,然后不断的回答各种扔过来的arguement。折腾了一个多小时,累死我了。我从来没想过会跟别人谈这些最基本的问题,可能就是太基本了吧,都深深的印在心里了,所以一般就是俯拾即是,没想过那么多为什么。好在最后我没有很丢人的犯什么逻辑错误,最后人家接受了我的各种答案,然后还顺便提高了他对于这个项目的期望。Expectation啊,呃,update的还挺快的。话说,原来一直觉得我计量学的不好,现在发现有些东西还是不知不觉学进去了,今天居然两番拿计量的道理来说一般性的理论角度的建模,真的是有意思。

春暖花开,眼见就五月份了。可知“春风又绿江南岸”,却不见“春来江水绿如兰"。或许是时日,多忆一些江南了。

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