大数据是如何影响公司发展的？|《金融大数据与大公司的成长》

为什么小公司生存越来越难，而大公司规模却越来越大？《金融大数据与大公司的成长》（"Big data in finance and the growth of large firms"）从大数据对公司影响的角度，通过构建信息选择模型对此问题进行探究，具体方法是在资本市场达到均衡时，求解投资者在各资产上分配的信息处理量，使期望收益效用达到最大化。文章用1988年至2001年资本市场的股票数据校准模型，并求得使期望收益效用最大化的最优信息选择，结合公司规模、融资成本等因素进行实证研究，证实了数据处理可以完善公司定价，降低融资成本的假设。中国人民大学金融科技研究所（微信ID：ruc_fintech）对文章核心内容进行了编译。

来源 | Journal of Monetary Economics

编译 | 杨世祺

文章摘要

当代经济有两个发展趋势：公司市值不断增加和信息技术不断进步。大公司由于参与了更多的经济活动，并且拥有更长的公司历史，他们能够产生更多的信息数据；随着处理器运算速度提升，丰富的数据吸引了更多的金融分析。数据分析提高了投资者的预测精度，降低了权益的不确定性，进而降低了公司的资本成本。我们对大数据不成比例地促进大公司发展作出假设并进行了探究：当投资者能够获得更多数据时，大公司拥有更低的融资成本，公司规模继续扩大。

文章观点

一、大公司吸引更多的数据分析

1. 资产规模对信息处理的边际价值有正向的影响，因而大公司的信息更有价值。
2. 大公司有较长的发展历史和大量的经济活动，这能够提供更多数据，投资者对其进行信息处理能更精确地分析股票的收益和风险。

注：根据模型设定，单个投资者处理信息（data processing）的能力是有限的，以投资效用最大化为目标，将他的信息处理能力在不同的投资标的之间进行分配，资产获得信息处理后不确定性减少，投资者的风险厌恶程度也随之降低。

二、大数据降低了公司的融资成本

1. 数据分析有助于投资者更好地预测公司价值，减少了投资者因风险厌恶而要求的风险补偿，市场因此给予公司更高的股价，其融资成本降低。
2. 数据分析的真正意义是在平均水平上识别并降低风险，使定价更合理，而不是直接改变公司价值。
3. 资产规模不能直接吸引数据分析，其传导是借助资产规模与信息价值的正相关关系完成的。如果不同公司都有丰富的数据，大小公司的增长会逐步趋同。

注：根据文章定义，单个公司的资本成本是每股期望回报减去每股期望价格，表示公司的融资成本。

三、为什么现在的小公司比过去更难生存？

随着信息化不断完善，信息获取越来越容易，根据信息处理影响融资成本的理论，大小公司增长率应当逐渐趋同，而事实上，大公司与小公司增长率的差距在2000年比在1980年扩大了1倍，说明这一理论并不能直接解释这种现象。文章根据这两个时点上小公司进入和退出的情况提出，信息处理加速了公司的成长。在激烈的竞争环境中，小公司要么被淘汰，要么激流勇进，迅速成长为大公司，因此2000年的小公司样本更容易进入大公司分组，不再贡献小公司的平均增长率，在直观上造成了小公司发展相对缓慢的错觉。

注：文章定义小公司市值在2,000$和10,000$之间；大公司市值为10,000$以上。

思考与启发

显然，这篇文章有一个隐含假设，市场是无效的。中国资本市场的有效性弱于美国资本市场，且还未达到半强有效，这意味着文章的模型在中国资本市场很可能同样适用，虽然这一点还有待进一步验证，但不妨碍我们基于文章结论提出几点启发：

1. 在监管层面上，加强资本市场监管，尤其是完善信息披露制度，能够在一定程度上减小不确定性，降低公司融资成本，促进公司发展；
2. 在投资者层面上，投资者不仅需要根据风险偏好构建投资组合分散风险，还需要在研究标的资产时，结合投资权重和公司市值，分配精力投入，以达到收益最大化；
3. 在公司层面上，规模对公司发展至关重要。根据文章的理论，小公司主动进行信息披露，完善公司信息公开制度，有助于降低融资成本。

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编辑/杨世祺

审校/李锦璇

责编/齐庆武

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