毛2 h 2 0 2 1数字资本和超级巨星公司普拉萨娜·坦贝宾夕法尼亚大学沃顿分校洛林·希特（Lorin M. Hitt）宾夕法尼亚大学沃顿分校抽象的丹尼尔·洛克（Daniel Rock）宾夕法尼亚大学沃顿分校埃里克·布林乔尔夫森（Erik Brynjolfsson）斯坦福大学和NBER诸如信息技术之类的通用技术通常需要企业特定的补充投资才能创造价值。这些补充投资产生一种资本形式，通常是无形的，我们称之为数字资本。我们使用来自LinkedIn的数据创建了一个有关IT劳动力投资的扩展的公司级专家小组（1990-2016年）。然后，我们应用霍尔的数量揭示定理来计算近几十年来数字资本的价格和数量。我们发现：1）数字资本价格随时间变化很大，在2000年互联网泡沫时期达到顶峰； 2）自1990年代以来，已经积累了大量数字资本，到2030年，数字资本至少占公司资产的25％。面板末端，3）数字资本在一小部分“超级巨星”公司中积累得不成比例，其集中度远大于其他资产的集中度； 4）数字资本积累可预测未来三年左右的公司级生产率。本文是哈钦斯金融和货币政策生产力衡量计划中心的一部分。*通讯：erik.brynjolfsson@gmail.com。数字经济实验室，加尔维斯街366号，328室。斯坦福，加利福尼亚州94305，美国。作者非常感谢Guy Berger，Di Mo，Diego Comin，Frank Nagle，Chad Syverson，Jonathan Haskel和Lynn Selhat的宝贵反馈，以及麻省理工学院，NBER收入与财富研究会议，信息研讨会的参与者系统与经济学，国际信息系统会议，LinkedIn，生产率测量的布鲁金斯学会倡议，NBER人工智能会议以及INFORMS信息系统和技术会议。作者没有从任何公司或个人获得本文的财务支持，也没有得到任何在本文中具有财务或政治利益的公司或个人的财务支持。他们目前不是与本文相关的任何组织的高级管理人员，董事或董事会成员。作为数据提供者，LinkedIn的Economic Graph Research and Insights团队有机会在发布之前审查机密信息和商业秘密的可能发布情况。他们对本文的其他方面没有编辑控制权。此PAP R I S ONLIN E AT哈钦斯中心工作文件＃ 7 3 数字资本和星际企业H U T C H I N S C N T E R O N F I S C A L＆M O N N E T A R Y P O L I C Y A T B R O O K I N G S2 1.简介在扩大创新能力方面具有独特能力的超级明星公司在美国经济中变得越来越重要（Autor等人，2020; Hall，2018; Van Reenen，2018; De Loecker等人，2020）。与数字技术相关的投资可能会发挥特别重要的作用，除其他外，这反映出规模经济和网络效应。例如，截至2020年2月，标准普尔500指数中最有价值的五家公司都是科技行业的公司-微软，谷歌，Facebook，亚马逊和苹果。此外，他们在股票市值中所占的份额一直在增长。图一表明，作为标准普尔500指数公司总价值的一部分，自2010年左右以来，前五名最有价值公司的价值一直在增长，在最近几年中这一比例尤其迅速上升。这些公司权力集中度的提高大部分归因于无形投资（Crouzet和Eberly，2018年; Ayyagari等人，2019年; Covarrubias等人，2019年）。对于以数字为重点的公司，对无形资产的投资需要从新技术中实现价值，例如对技能培训的累积投资，公司内部新的决策结构，管理实践和软件定制等，其总成本通常比技术本身。这些资产包括数字无形资本（以下简称为“数字资本”）（Hall，2001年； Brynjolfsson等，2002年）。1这些类型投资的重要性已得到充分证明，涉及范围很广。 （例如，参见Bresnahan等，2002； Black和Lynch，2001； Corrado等，2009； McGrattan和Prescott，2010； Eisfeldt和Papanikolaou，2013； Sculley等，2014； Crouzet和Eberly， 2018; McGrattan，2020; Wu等，2020）。随着经济日益数字化，这些资产的重要性有望进一步提高。例如，人们对数据分析和人工智能（AI）成为推动经济增长和商业价值的下一个重要通用技术的潜力产生了兴趣（Brynjolfsson等人，2018）。这些资产的经济学与实物资本既有相似之处，也有不同之处。企业既投资于工厂或制造设备等有形资本，又投资于数字资本，以增加未来几年的生产能力。尽管这些资产需要花费一些时间来建立，但企业的市场价值应反映其未来可产生的现金流量的预期净现值。此外，就像有形资本一样，数字资本会随着时间的流逝而贬值，必须通过额外的投资来补充。然而，与有形资本不同，无形资本从定义上说很难甚至很难看到或触及。此外，无形资本的价值可能与特定公司紧密相关，并且对外部经济状况敏感，因此它的波动幅度可能大于诸如建筑物或不动产且通常具有活跃二级市场等有形资产的价值波动。 。由于有形资本和无形资本之间可衡量性的差异，通常公认的会计准则通常无法在公司的资产负债表上体现新业务流程或其他类型的无形资本的价值。事实证明，对数字无形资产存量的计量尤其难以捉摸，因为对数字资本的总投资对研究人员和投资人而言基本上是看不见的. . .1. 在下一节中，我们将对数字无形资产进行更全面的定义。我们还将其与Hall（2000）定义的“电子资本”的相关概念进行比较。 数字资本和星际企业H U T C H I N S C N T E R O N F I S C A L＆M O N N E T A R Y P O L I C Y A T B R O O K I N G S3 折旧率是未知的，因此传统上用来评估资本存量积累的方法并不容易应用（例如，参见Hall，1993）。对于其他种类的资产，可能会使用市场交易（例如租赁或转售价格）来推导价格，但是没有针对单个数字无形资本资产的市场，可以通过这些市场直接且容易地观察价格。即使可以估计成捆的这些无形资产的总价值，其基本区别（例如价格和数量）仍然难以捉摸。这种价格数量差异特别重要，因为它是资本的存量（数量），而不是其价值（价格x数量），才有助于企业的生产能力。当数字资本的价格上涨时，较高的市场价值可能反映出总生产能力的实际改善很少或根本没有改善，而市场价值的增加大部分反映了租金。另一方面，如果数字资本的价格稳定或下降，则高价值反映了生产能力的真正提高。随着数字资本成为总体资本存量的更大组成部分，各公司之间数字资本数量的差异（由累积存量以及数字资本投资边际成本的变化驱动）可能会越来越多地解释新资本之间的绩效差异。以数字为重点的公司和较旧的公司。本文使用另一种方法来衡量过去三十年来美国公司中数字资本价格和数量的变化。早期的工作表明，在一定的假设下，公司的资本存量（特别是无形资本存量）可以从其证券的价值中推断出来（Solow等人，1960； Baily，1981），用这种方法推断出的价值合理地描述了二十世纪下半叶美国公司无形资产的积累（Hall，2001）。但是，据我们所知，没有先前的工作将这些方法应用于公司级数据。这就排除了将这些无形的资本存量指标用于解释企业之间生产率的分配的可能性。霍尔在总数据（经济级）上计算其估算值时，以前不可能在公司级执行这些估算值，因为该方法的递归性质需要相对较长的时间序列。企业级数字投资的现有数据（例如CI技术数据库（或CITDB，也称为Harte-Hanks数据库））太短，并且缺乏Hall方法所需的必要的逐年一致性。2因此，必不可少的此分析的输入是对许多形式的数字资本3进行关键输入的新公司级数据系列：IT劳动力基于来自LinkedIn的数据，LinkedIn是一种流行的在线专业网络平台（http://www.linkedin.com）。为了计算这些测度，我们使用LinkedIn档案来跟踪公司对信息技术工作者的雇用，并对我们进行了各种调整，以解决跨职业，地区和行业的抽样差异。4生成的数据源得到了扩展和改进。之前的方法是根据就业数据计算IT劳动力投入的（例如Tambe和Hitt（2012b））。通过这个更长，更精确的IT劳动力系列，再结合其他更常规的公司级财务数据，我们可以从数字资本价值变化的时间序列中恢复对数字资本数量和价格的估计。然后，这项工作的主要贡献在于使用新的IT投资数据以及Hall的提供第一个公司级别的数字无形资本价格和数量度量的方法。. . .2. 除其他外，这反映了数据收集方法和采样的重大变化。3. 这种措施可能会错过某些形式的数字资本，例如开源软件存储库。在本文的后面，我们明确介绍了公司的IT劳动力指标与其数字资本之间的映射。4. 本文稍后将提供有关此度量结构的详细信息以及数据的基准测试。 数字资本和星际企业H U T C H I N S C N T E R O N F I S C A L＆M O N N E T A R Y P O L I C Y A T B R O O K I N G S4 先前的工作报道了IT投资，企业的市场价值和企业交易资产的风险回报状况之间的相关性。这告诉我们有关这些资产的价值和定价的一些重要信息（Bharadwaj等人，1999； Brynjolfsson等人，2002； Dewan等人，2007）。但是，市场赋予这些资产的价值无法告诉我们它们的生产力或对经济增长的贡献。通过将Hall的方法与公司级数据结合使用，本文可以将公司从其数字无形资本中获得的服务流与生产力等经济成果直接联系起来。这些流及其经济属性的识别可以用来解释企业之间的生产差异。测量数字资本的能力也为测量数字资本积累对重要的宏观经济趋势的影响提供了进一步的可能性。这项工作是建立在先前的研究基础之上的，该研究将IT投资与美国公司生产力的差异联系起来（Dewan和Min，1997； Stiroh，2002； Brynjolfsson和Hitt，2003），以及互补的组织投资在这种关系中的重要作用（Bresnahan等）。等人，2002）。与后面的这些研究相反，我们直接测量无形资本的数量，而不是通过观察业务实践与IT投资，生产力或市场价值之间的相关性来推断无形资本的存在。尽管这种方法无法确定构成数字资本的特定业务实践，但它的优点是无需对所有数字资本进行识别和计量就可以创建对数字资本总存量的汇总度量。一旦确定了这种库存，就可以研究数字资本的属性以及这些数字资本资产在公司之间以及随着时间的推移的统计分布。如前所述，数字资本价格和数量的分离还可以区分与数字资本相关的租金和生产能力的增长。我们的方法揭示了关于数字资本在解释现代经济特征中的作用的四个重要事实。首先，数字资本的市场价值在1990年代末急剧上升，但在2000年代初则下降，这反映了在互联网繁荣和随后的萧条时期数字资本价格的变化。其次，数字资本的价值从2010年开始再次上升，时机恰逢基于移动技术，云计算，大数据，数据科学以及最近的人工智能（AI）的一波创新浪潮。除了与互联网繁荣和随后的萧条相对应的时期外，重要的例外是，价值的长期增长在很大程度上可归因于数字资本数量的变化，而不是价格的变化。在近30年的专家组讨论过程中，数字资本的数量相当稳定且大幅增长。到小组讨论的最后，数字资本数量占我们样本公司的实物资本水平的20-25％。第三，就公司拥有的数字资本数量而言，它们之间存在很大的异质性。数量增长的大部分集中在超级明星公司的子集中，根据市场价值，我们将其定义为样本中前十位的那些公司。这种集中度不仅可以从总数字资本积累的角度观察到，而且可以在每个员工的基础上用于数字资本的发展，并且可以与其他资产（例如，不动产，厂场和房地产等）的积累模式形成对比。设备。此外，随着顶级公司与其他公司的距离越来越远，在我们的小组讨论过程中，异质性一直