主流经济学已难以跟上数字化转型的快速步伐，也难以找到切实可行的办法应对日益壮大的科技巨头所拥有的力量。若经济学家希望保持相关性，就必须重新思考本学科的一些基本假设。
当今科技巨头最受关注的问题之一是其市场力量。至少在中国以外，谷歌、脸书和亚马逊分别主导着在线搜索、社交媒体和网络零售。然而，经济学家在很大程度上未能以连贯的方式回应这些担忧。为了帮助各国政府和监管机构应对这种市场集中问题，我们必须使经济学本身更好地适应数字时代。
数字市场往往高度集中，由一家占主导地位的企业主导，因为规模较大的参与者享有显著的规模收益。例如，数字平台前期开发成本高昂，但软件一旦编写完成，边际成本便很低，由此获益。它们还受益于网络效应，即平台用户越多，所有用户获得的益处就越大。数据生成也发挥着自我强化的作用：更多数据提升服务质量，进而吸引更多用户，又产生更多数据。直言不讳地说，数字平台要么做大，要么死亡。1
正如若干近期报告（包括我参与撰写的 一份 报告）所指出的，数字经济给竞争政策带来了问题。竞争对于提高生产率和长期增长至关重要，因为它能淘汰低效生产者并激发创新。然而，在存在如此强大的主导者的情况下，这一点如何实现？
当今的数字巨头提供了人们所需要的服务：近期一项研究估计，仅在线搜索一项，消费者的价值评估就相当于美国家庭收入中位数的约一半。因此，经济学家需要更新其分析工具。他们不应仅评估特定数字市场中可能出现的短期趋势，而需要能够估算，一个技术或服务更优的新竞争者无法取代现有平台所带来的潜在长期成本。
这并非易事，因为对于不确定、非线性的未来，目前并不存在标准的估算方法。经济学家甚至对如何衡量在线搜索和社交媒体等免费数字产品的静态消费者价值存在分歧。尽管企业进入和退出市场使竞争具有动态性这一观点至少可以追溯到约瑟夫·熊彼特，但标准做法仍然是在某一时点考察生产类似产品的类似企业之间的竞争。
数字技术的特性对整个学科构成了根本性挑战。正如我二十多年前所指出的，数字经济是“无重量的”。此外，许多数字产品属于非竞争性的“公共产品”：你使用软件代码时，并不妨碍他人使用，而同一双鞋却只能由一人穿着。而且，数字产品要具有任何价值，还需要相当程度的信任：我们需要亲身体验才能知道其是否有效，而社会影响往往对其扩散至关重要。
然而，标准经济学通常并不假设上述任何一点。经济学家会对这一说法表示不满，并正确地指出，有些模型已纳入数字经济的部分特征。但经济学家的基准思维框架——尤其是他们思考公共政策问题的直觉框架——是这样一个世界：竞争是静态的，偏好是固定且个体化的，竞争性商品是常态，诸如此类。
从这一框架出发，必然会推定“自由市场”范式成立。正如任何应用经济学家所知，这一范式得名于一个虚构的实体。然而，这一认识不知何故并未催生相反的推定，比如认为政府应当提供某些产品。
这种观念或许正在转变。一个迹象是呼吁由吉姆·奥尼尔提出，他是前高盛经济学家，现任英国皇家国际事务研究所（查塔姆研究所）负责人，其呼吁涉及为抗生素的公共研究和新药生产提供支持。曾主持一项关于抗微生物药物耐药性传播的审查——若无法发现新药，这种耐药性将导致数百万人死亡——奥尼尔对私营制药公司缺乏进展感到沮丧。
药物研发属于信息产业，而信息是一种非竞争性公共产品，私营部门理所当然地供给不足。这一结论从经济分析的角度看并非荒诞。然而，从现行经济政策范式的角度看，将部分制药行业收归国有的想法是荒谬的。
再看数据问题，它近来引起了政策制定者的高度关注。是否应进一步监管数字企业的数据收集？个人是否应因提供个人数据而获得报酬？如果智慧城市中的一个传感器记录下我经过它的情形，那这也是我的数据吗？在个体选择彼此独立、不存在外部性、且私有财产转让通过货币交换进行的标准经济框架下，无法为回答这些问题提供任何帮助。
经济研究人员在政策决策不足方面也难辞其咎。我们向走入政策与商业领域的人传授经济学，而我们的研究也塑造着更广泛的思想氛围。如今，学术界有责任建立数字经济的基准方法，并创建一套立法者、竞争监管机构及其他监管者可以使用的应用方法和工具。
主流经济学已难以跟上数字化转型的快速步伐，也难以找到切实可行的办法应对日益壮大的科技巨头所拥有的力量。如果本学科希望保持相关性，那么它必须重新思考其部分基本假设。
