数据收集的建议
有关英国分享经济的信息少之又少——分享经济正在迅速增长，而在讨论和制定政策时面临信息真空是令人沮丧的。前文已经描述过英国的经济数据中存在的统计缺口，也提到了有关方面已经就收集更多关于分享经济和数字化经济的数据达成了共识。Charles Bean先生撰写的《经济统计研究》一文即将完稿，在其建议下国家统计局也将更及时地更新其经济数据。本文的最后将给统计人员一些具体的建议。
我们要认识到的关键一点是，衡量分享经济所需要的统计数据将需要从个人方面收集，而不只是利用企业数据或者平台的统计数据。 这是因为分享经济的本质是p2p模式，它绕过了传统的中介，而这些中介（特别是大公司）是传统的统计数据的来源。本文也曾提到，分享经济活动模糊了“经济”与“日常生活”的界限；如果政府想要制定使经济能够平稳增长的政策并且让其公民能够以自己想要的方式工作的话，那么理解这一点这是至关重要的。
在更新官方数据之前，国家统计局需要考虑以下几点：
·在统计调查（如劳动力调查）中增加对个人的附加问题，以判断他是否成为了分享经济平台上的服务提供者，设计问题时应注意定义和术语使用，以确保它能使人们联想到自己的分享经济行为；
·时间利用调查可以提供关于人们参与分享经济活动的信息。时间利用调查旨在查明，分类并确定人们在特定的时间段活动的主要类型。调查者可能会要求受访者记录下自己几天内甚至一年内的时间利用情况。时间使用调查提供了活动序列信息（谁在什么时候做了什么？）和时间预算（每项活动花了多少时间？）。由此统计员可以捕捉到其他统计无法捕捉的活动信息。英国的最近一次时间利用调查发生在2005年。人口普查包含了有很多有用的信息，其报告也将在2016年2月发表，但时间利用调查包含的数据更为翔实;
·利用“大数据”技术收集信息，例如通过浏览网站可以初步画出分享经济的统计蓝图；
·历史劳动力调查或其他家庭调查等有可能包括额外的有关分享经济收入的问题；同时也可以从一些官方历史数据（如HMRC上的数据）中找出有关分享经济的证据；
·借鉴美国在2005年进行的或有工作调查（Contingent Worker Survey，旨在呼吁劳工统计局上不断更新最新数据），并据此寻找制定政策相关的数据，包括家庭收入中分享经济收入的份额。为使政策讨论更有效率，调查还需包括工作环境、灵活性、工作机会以及收入。这些数据都将为资产利用效率提供更多有价值的信息；
·将分享经济平台的服务价格与其对应的传统服务价格相比对，探讨当前使用的通胀指标是否缺少重要元素——尽管服务类型的多样化、服务商品点对点的特性以及价格的分散化使价格指数的形成尤其困难；
·应该不断更新对就业/部门的分类。现行行业分类标准中制造业占了绝大部分比重，一些人无法精确查找他们的就业分类，有报告估计这类人群占到了就业人口的三分之一；
·最后，统计学家应该与分享经济平台上的企业合作，共同定义有关术语并收集数据，包括一起为这些工作建立起通用的平台商业模型。
更翔实的数据能为更明智的政策辩论提供基础。Charles Bean先生的研究和国家统计局的回应为开启数据收集工作提供了一个良好的机会。
重要的是我们要认识到：分享经济平台带来的服务业创新和闲置资源的充分利用并没有体现在GDP增长数据和生产力统计中。当我们继续讨论当今时代英国的生产力的同时，我们必须承认分享经济带来的双赢的经济效率增长和就业机会的增多。
附录1：经济增长与生产力
分享经济平台扩大了交易范围，增加了社会经济福利，这是不可否认的事实。然而分享经济对于衡量的GDP数据和生产力数据的影响还未可知，舆论对其的讨论也存在诸多困惑。
正文中已经提到，对耐用品（如汽车或摩托车）和房屋（如宾馆）投资的减少将减少计算得出的GDP增速，但资产的利用率提高了，时间的浪费也减少了。经济中的有效资本存量得以提高。由于GDP是流量指标，资本存量的提高并不在GDP数据中体现。
因此，GDP将由于分享经济带来的个人投资减少而减少，同时经济中的资本将拥有更高的产出率（由于住房市场更加宽松，停车位不再紧缺，社会福利也将提高）。
如果分享经济平台上的交易带来的收益超过了资本成本和折旧，并且资本所有者将因为提供出租资产而获取时间补偿，就会有越来越多的人会选择在平台上出租资产。一份广为引用的摩根士丹利研究估计，私家车的使用的时间只有4％，所以通过汽车共享计划将减少可观的一笔维护费用，加入汽车俱乐部也将避免更高的维修费。如果这些因素减少了汽车购买，衡量的GDP增长将下降，因为资产使用效率不显示在GDP数据中。这种类型的资本服务在计算的全要素生产率是也会被忽略：衡量资本服务是计算这个概念的非常困难的一部分。
传统行业和市场中介将面临需求的减少，由此导致的营业收入的减少将直接减少GDP。然而分享经济行为带来的新兴市场中消费者需求和企业利润却在逐步增长。分享经济服务对传统服务的替代程度如何需要经过实证检验；美国的相关数据表明共享经济带来的市场在扩大，然而这个结论也具有不确定性。
从国民经济的收入账户上我们可以看见，分享经济平台上的供给方收入将增加（如果收入不增加他们将不参与平台交易）——尽管增长量取决于他们的交易行为是否占用了付薪工作的时间。现有的统计调查很可能没有记录下所有与分享经济有关的工作和收入。
社会产生的经济利润将很可能在行业间再分配———这是一个正常的市场经济现象——尽管共享经济平台的参与者都将从中获利。
分享经济的扩张性增长是否能带来生产力的提高仍未可知。生产力可以简单用每人每工时生产的实际GDP来衡量：经济学家将其称为全要素生产率，即剔除了资本贡献和劳动力贡献后，通过质量调整计算出来的加权平均生产率。
关于经济增长率的讨论中，我们需要明确我们讨论的指标到底是GDP还是社会的经济效率。如果正确计算了所有的经济行为，那么“真正”的GDP增长也即生产力是在逐步提高的。持怀疑态度的人也许会认为分享经济带来的效率增长是微不足道的。然而在确定分享经济对传统行业的取代程度（无论从消费角度还是的服务提供角度）之前，下定论还为时过早。考虑到理性的经济行为人只会在有利可图的情况下参与分享经济交易，分享经济带来的应该是正的净效率增长。
不幸的是，在对生产力进行实证估计时，我们需要依靠衡量出来的GDP、资本和劳动力数据。这些统计数据都受不正确的测量方式的影响，且由于服务业与无形资产由于分享经济的增长而变得越来越重要，统计数据的误差将会扩大。
如果将分享经济的数据纳入生产率计算模型，那么模型的部分假设条件将不成立。特别是分享经济带来的技术进步类似于资本存量（资产或人力资源）的增长——经济学家称其为“索洛中性”。全要素生产率的标准化计算过程剔除了技术进步的可能性，然而技术进步正是经济增长的一个重要的动因。
附录2：美国分享经济概览
美国的分享经济范围较之英国更大，而且发展更为成熟，但同样缺乏官方数据。我们从个人研究找到的关于美国分享经济的信息能够为我们进一步的讨论提供基础，但同时也需要注意美国的商业环境和劳动力市场与英国存在的差异。
公司规模
在美国，分享经济创造的收入迄今为止仍在不断增长。分享经济的一个集合平台Compare and Share网站曾经做过一个调查，估计在分享经济发展的第一个七年之内，其创造了150亿美元的价值，而同一时期脸谱网（Facebook）、谷歌（Google）和雅虎（Yahoo）加起来也只创造了110亿美元的价值。这些公司的价值可以看做投资者对其未来盈利能力的评估标准:专门研究公司早期发展阶段的机构VentureBeat估计，分享经济领域中有17家公司市值超过10亿美元，这其中12家是美国公司，其中又有5家已经通过了IPO。市值最高的三家企业（所谓的“独角兽”）中的两家是美国公司优步（Uber）和Airbnb，另一家则是提供办公区域分享服务的网站We Work，其市值高达100亿美元。
分享经济平台的用户数量
调查研究表明，美国拥有最多的分享经济参与者数量（这并不奇怪），然而其中消费者占比并不高于英国。
2013年10月至2014年1月间，市场研究机构Vision Critical调查了美国、加拿大和英国的90,112名消费者，询问他们对分享经济的看法。它将消费者分为三类:非分享者，再分享者（卖二手商品的用户，例如在Craigslist或eBay交易的人），新共享者（使用创新的分享经济服务的用户）。大约四分之一的受访者参与过新型分享经济交易，60%的美国受访者从未参与过分享经济（在英国这个比例是40%，因为二手商品交易比较活跃）。
尽管参与分享经济的用户数量在不断攀升，但是这些新用户中大部分都曾经参与过二手商品交易；有3%到5%的非共享者表达了参与新型分享经济业务的意愿，这个比例在三个国家保持一致。调查还发现，新共享者中绝大部分是青年人群（其比例占到受访人数的48%，相当于美国人口的23.5%）。
汉威士环球（Havas Worldwide）在2014年就其对于消费和共享的态度调查了全球10，514名消费者。美国和英国的消费人群中有相似比例的人愿意分享（52%的美国受访者同意“如果人们分享更多，社会会更加美好”，这个比例在英国为55%）；但美国有更多的消费者已经参与过分享经济交易（这个比例在美国为20%，英国则为16%）。
最近的调查显示，美国的分享经济在持续增长。2015年11月的一项针对3000名受访者展开的调查表明，22%的受访者表示曾经提供过至少一项共享经济服务，42%的受访者曾经至少一次通过请求式分享经济平台提供了服务。尽管提供过分享型服务的人中有43%表示相较于传统工作形式更偏好分享经济行为，68%的人感到通过交易平台提供服务让他们缺乏安全感。
监管环境
美国的监管环境已经在很大程度上与共享经济的商业模式相适应。这将影响分享经济服务的提供方式：例如，优步（Uber）的内部数据显示，美国的司机平均每周工作10小时（且这个平均值在下降），而在英国司机则平均工作25个小时。Uber解释，在美国成为一名优步司机更加容易，也不需要占用很多时间；而在英国，成为优步司机之前需要办理无犯罪记录证明（价值44英镑），通过体检，在认可中心接受地形技能测试并获得私人租用许可证（价值114英镑），这意味着更多的伦敦优步司机将把这份工作作为他们的全职工作。因此，监管条例的不同造成了优步在英国和美国不同的商业运作模式。英美的劳动力市场也有所不同，包括工作条件和收入支付的差异。这意味着不能直接比较两国司机的劳动力市场。
在美国，尽管已经存在有关于现行劳动市场监管条例对共享经济案件适用性的法院判例，联邦政府仍旧表示将继续放宽对共享经济服务的监管。2015年6月美国联邦贸易委员会（FTC）成立了公开的咨询研讨工作组，讨论如何对现有的共享经济适用监管条例。工作组研究了2000多份意见书。对于同年10月份发布的研讨结果，美国联邦贸易委员会主席拉米雷斯伊迪丝评论道，任何针对共享经济性的监管措施“只需要保障消费安全”。FTC显然已经清楚地认识到，如果当地法律设置分享经济的进入门槛且对消费者没有明显的好处，那么舆论会施加压力以消除这些限制。联邦贸易委员会警告道，“州和地方政府不应该仅因为分享经济的商业模式在监管范围之外就对其施行法规限制”，“如果没有合适的政策证明监管的合理性，政策制定者应该允许分享经济市场上的自由竞争”。
影响
美国的分享经济中更成熟的平台和更丰富的研究提供了实证数据，根据这些数据我们可以研究分享经济带来的影响，特别是它带来的的替代效应（分享经济活动在何种程度上替代了传统的经济活动？）和收入效应（分享经济活动创造了多少就业机会？）。
分享经济活动是替代了现存的职业还是扩大了职业范围？
美国旧金山市交通管理局（其曾在2010年试图阻止Uber业务的开展）的研究表明，2012年3月至2014年7月，出租车司机平均每月接单数从1,424单下降至504单，整个出租车行业的业务量下降了65%。旧金山最大的出租车公司Yellow Cabs表示，在2012年10月到2014年10月间，公司接到的预约电话数降低了29%，出租车的平均行程上升了约3%。这表明预订数有所下降，但车费却没有。Yellow Cabs认为，旧金山市交通管理局的数据没有经过季节调整，且数据不完整，仅有同行业的纵向比较，缺乏不同行业的横向比较。
旧金山的出租车行业数据可能仅仅表明了行业模式的变化而非分享经济活动对其的替代效应。Uber用这个理由为其在旧金山机场的出租车进行辩护：其内部数据显示，旧金山机场出租车业务对Uber和Lyft的开放导致了所有出租车使用的增加。对于这一现象Uber解释道，更多的出租车让人们在往返于机场时不再依靠私家车。
类似的例子还有纽约市的用户消费模式的改变。一个由纽约市出租车和轿车委员会主导的统计调查显示，2009年1月到2015年6月发生的11亿次出租车行程中，Uber行程数呈现上升趋势，在市郊区域使用绿色出租车的次数则有一个更大的提高，黄色的出租车行程次数稳中有降。在曼哈顿，Uber行程数占到了总行程数的15%。
对于某些特定的服务类型来说，分享经济平台似乎只为有限的消费者提供了消费替代品。波士顿大学管理学院在2015年做了一项对比研究，通过比对德克萨斯州的3000间旅馆和Airbnb上的近14，000间房源来研究Airbnb业务对德州宾馆行业的影响；同时横向比对了相似区域中Airbnb业务量的大小。研究结果显示，在Airbnb业务量高的地区，酒店营业额将减少8%到10%。但这个影响在不同区域呈现不同态势：Airbnb将替代部分经济型酒店的业务，但似乎高级酒店和商务宾馆的需求没有影响。
分享经济给消费者带来的好处
对德州宾馆行业的研究表明，短期内对价格敏感的消费者将是分享经济的最大获益者。
来自纽约大学斯特恩商学院的一项研究对比了来自p2p汽车共享平台Getaround的交易数据与美国汽车行业的销售数据后得出了相似的结论：通过租用高品质的汽车，大部分分享经济带来的效率增长福利被低收入消费者所享受。同时，低收入消费者更有可能放弃拥有私家车转而投向租车平台。
迄今为止还没有强有力的证据证明分享经济引起了传统行业中需求市场的价格变化，尽管曾有区域性调查得出过这个结论。此项证据缺乏的原因可能是由于许多服务行业面临价格管制（如出租车行业），或者是因为分享经济服务只是一个不完美的替代品（政府的自行车共享计划并不能替代私人自行车所有权的灵活性）。
我们可以确定的是，分享经济平台上的供需对接技术和高效率的完美结合对于商品服务的价格具有显著的影响。文中曾提到过的摩根士丹的研究结论——私家车使用的时间仅占到4％——意味着如果社区的租车服务按需提供，那么美国汽车的每英里成本将减少0.25美元，只相当于出租车成本的十分之一。Uber报告显示，城区中最快接受Uber业务的人群中绝大部分是低收入人群和青少年，相应地，青少年对于私家车的购买需求显著减少。
分享经济对工作和收入的影响
分享经济对劳动供给的影响很难衡量，因为劳动力市场包括退休人员和其他每周仅工作几小时的人群，市场较为分散。因此与英国一样，美国的劳动力市场统计调查同样不包括在分享经济平台上提供劳动服务的人群。也因如此，我们无法得知这类人群的其他收入来源、年龄和社会地位信息。
尽管相对英国来说较少的美国人将自己定义为临时工或个体户，我们仍然对采用灵活工作制的人群知之甚少。关于这类人群最新的官方调查是美国劳工统计局进行的人口普查，其中就包括“临时工调查”，然而这也只是发生在2005年。1995年的数据显示临时工占到劳动力人口的2.2%到4.9%；2005年这个数据则为1.8%到4.1%。 BLS报告还显示，2004年至2014年的十年间美国的自谋职业者在10%到20%之间，并有轻微下降趋势。
然而，在劳动力供给分析中，我们发现的一个明显的趋势是“1099号纳税人”的增长。这类人群从美国国税局领取的纳税表的编号为1099，适用于临时工种（包括分享经济中的工作种类）的税收申报。通过ZenPayroll（专门为小型企业编制报表的机构） 2014年分析报告我们得知，，美国有1030万1099号纳税人，占到了1.56亿劳动人口的6.6%。在美国的主要城市中，这类人群在快速增长：通过比较2013年第三季度和2014年第三季度的数据，我们得知纽约的1099号纳税人从11%上升到15.4%，在洛杉矶这个数据则为从8.7%到22.7%，旧金山的占比从9.9%升至14.7%，而德州奥斯汀则从10.3%升为22.5%。
在Uber的资助下，经济学家乔纳森·霍尔和阿兰·研究了Uber在2015的业务数据。其研究数据来源为尼森战略集团在2014年12月进行的对601名活跃的Uber司机的统计调查，这项调查旨在了解何种人群将成为Uber司机以及他们从事这项工作的动机。他们发现，大多数Uber司机把Uber看做在找到下一份正式工作之前的收入来源，或者只是一个非正式的收入补贴平台。（Uber表示其平台上的大部分司机同时也为其竞争对手Lyft工作）。
霍尔和克鲁格的报告显示，Uber司机比出租车司机或者平均人口的受教育程度更高（36.9%具有大专以上学历，这个数据在出租车司机中为14.9%，在整体就业人口中则为25.1%）；同时与出租车司机的性别分布相比女性人群占比更高（13.8%的优步司机为女性，这个数据在出租车司机和整体就业人口中分别为8% 和47.4%）；优步司机平均年龄更为年轻（49.2%的优步司机低于40岁，相比于出租车司机的28.4% 和就业人口的48.4%）。受访者中有半数此前从未当过司机，73%的受访者表示工作时间的灵活性是成为Uber司机的价值所在。
报告还显示，优步司机比出租车司机的时薪高出6美元。但这个数据是通过比对优步司机的收入总额与出租车司机的收入净额得出，具有争议性。Uber只计算了司机的收入，未考虑司机使用私家车的成本。在美国90%的出租车司机需要租用出租车牌照，所以出租车司机的成本中没有明确剔除折旧（虽然折旧隐含在了牌照租金中）。运用美国国税局的折旧标准即每英里折旧57美分，经济政策研究中心声称“如果优步司机每工时驾驶距离超过11英里，他们的境况将劣于他们的出租车司机同行”。无论是这份报告还是相关讨论都默认优步司机可以选择为Uber或者出租车公司工作。但是调查数据显示，许多美国的优步司机将这份工作作为一个灵活的收入补贴。
同样，国家经济委员会前主任Gene Sperling在2013年发表了一项关于美国五个城市的Airbnb房源主人的人群特征研究。典型的房主每年将获取7530美元的额外收入（平均每年出租66天）。他认为，尽管美国家庭年收入的中位数自2001年以来就停滞不前（以2014年为基期，2001年的数据为56451美元，对比2013年的52770美元），但如果将Airbnb上房主的额外收入考虑进去， 1967至2001年间的平均收入水平将会增加（但很显然这不能扩展到整个经济：不可能所有人口都互相向对方出租房屋长达66天/年）。
总的来说，美国的研究为我们分析英国分享经济的发展潜力提供了一些启示，我们可以谨慎运用美国模式；但同时美国的实证研究也遇到了到经济数据不足的问题。
翻译：腾讯研究院 编审：张孝荣
