数字化转型|什么是搜索摩擦？如何从搜索摩擦看数字化转型？
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****知识官 武汉大学信息管理学院副教授龚艺巍
数字化转型（英文称“Digital Transformation”）是一个时代的浪潮 ， 它既是大势所趋 ， 正在影响各行各业 ， 是当前曝光率超级高的一个概念 ， 同时也和我们每个人的生活息息相关 。 一直以来 ， 我们都觉得数字化转型应该是政府和企事业单位的变革 ， 用来改进他们的流程 ， 提高生产效率和服务质量 ， 实现新的商业模式或者重塑行业形态等 。 而作为普通用户的我们似乎只是把线下的活动转移到了线上 。 那数字化转型是如何从改变大家的生活的呢？今天就让我们从用户的角度来聊一聊数字化转型 。
搜索摩擦
为了回答这个问题 ， 我们先来了解一下什么是“搜索摩擦” 。 2010年诺贝尔经济学奖颁给了Peter Diamond、Dale T. Mortensen和Christopher Pissarides三位经济学家 ， 以表彰他们所提出的“搜索摩擦”理论对劳动力市场经济学领域的贡献 。
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“搜索摩擦”（Search Friction）也被译为“搜寻摩擦” 。 简单地讲“搜索摩擦”理论认为失业和职位空缺现象同时并存的原因在于供需双方的需求异质性 ， 诸如双方对于工资、工作时间和地点等因素的不同预期 ， 从而造成匹配失败 。 这就好比一线城市工作机会多 ， 但是你可能会觉得房价太贵和通勤时间太长；而有的城市房价虽然比较便宜 ， 但是你可能会觉得当地平均工资水平太低 。 找工作本质上就是一个搜索和匹配的过程 ， 而这个过程中普遍表现出来的成本开销代表着该劳动力市场在解决供需双方需求上的效率 。 如同你在找工作时搜索和浏览职位信息 ， 公司的HR也在收集和筛选应聘者的求职简历 。
因此 ， 在大多数情况下 ， 这种搜索和匹配的过程实际上是对信息的收集和处理 。 然而 ， 普通人的认知能力是有限的 ， 我们一般无法同时处理大量的信息；与此同时 ， 我们能够在这件事情上所花费的时间和资源也是有限的 。 应聘者不能把投简历当饭吃；如果某个HR在规定时间内招不到合格的员工 ， 估计自己也不用继续做该公司的员工了 。 一个HR搞不定就得上两个 ， 但是HR的人力资源也是有限的 。 个人的认知能力（某HR的能力）、信息收集和处理的时间限制（某职位的招聘周期）和资源约束（投入HR的人数）决定了该时间段内、在解决该匹配过程中可以接触和处理信息的量有多少 。 如何降低这些开销 ， 是建立市场机制需要重点考虑的事情 ， 因为这些决定了该市场表现的好坏 。
【数字化转型|什么是搜索摩擦？如何从搜索摩擦看数字化转型？】 从搜索摩擦看数字化转型
“搜索摩擦”理论与现实经济具有广泛而密切的联系 。 该理论的提出和发展不仅适用于劳动力市场分析， 还可以进一步应用于对其他市场的分析 。 我们也可以用相同的眼光来看其他线上活动 ， 例如大家熟悉的在线零售市场（淘宝、京东等） ， 除了这些典型的电商巨头外 ， 也有许多线下的卖场融合在线的服务 ， 例如超市的线上配送 ， 餐厅和菜市场的摊贩上线外卖平台等 。 另外一些平台 ， 例如各种在线政务平台 ， 已经脱离了市场的范畴 ， 与商品交易无关 ， 但依然存在用户使用服务时的信息搜索和处理的过程 ， 所以我们也可以用搜索摩擦的视角来观察 。 决定一个平台好不好的因素有很多 ， 而搜索摩擦的视角关注的是平台在信息收集和匹配效率上的表现 。
数字化转型的第一种表现 ， 体现了从线下迁移到线上的过程 。 早期的电子商务和电子政务通常是类型 ， 主要工作是把线下的商品和服务信息发布到了网上 ， 用户可以通过浏览选用或购买 ， 几乎没有其他附加的辅助功能帮助用户收集和处理信息 。 目前这种情况也很普遍 ， 许多小程序级别应用也可以归为这种类型 。 严格地讲 ， 这种类型不能算是“转型”(transformation)而应该叫做“迁移”(transition) ， 因为线下是什么样子的 ， 线上是什么样子的 。 这种类型对我们的生活有什么改善吗？当然有 ， 改变还蛮大的 ， 至少我们不用跑线下的门店了 ， 其中减少了亲自前往的门店收集信息的时间开销 ， 这是减少搜索摩擦一种有效方法 。 原本一个用户线下只能跑一个市场才能看到产品和价格 ， 在线上的情景中 ， 这个资源约束已经被大大的降低了 。
第一种类型应对少量商品时尚可接受 ， 但是当商品或服务的条目和门类太多之后 ， 用户自然会面临信息过载的问题 。 数字化转型的第二种形态已经不满足于对原有模式的复制 ， 而是通过更深层次的改革来实现业务的目标 。 例如政府通过数字政务的建设 ， 不光是减少了市民往返线下政务大厅的时间 ， 同时也通过跨部门的数据共享 ， 减少了办事的环节 ， 以及对输入数据的要求 。 又比如平台型交易市场不仅仅可以浏览商品 ， 还可以通过各种排序和推荐功能更快地找到自己需要的产品并且很方便地对它们进行比较 。 这是我们现阶段见到比较多的情况 。 这一类型的数字化转型不再仅仅解决了资源约束的问题 ， 要么增加了单位时间内可以接触到和处理的信息量（例如商品排序和推荐） ， 要么减少了处理一件事情需要接触和处理的信息量（例如政务服务的一网通办） 。
到了这种程度 ， 我们的许多在线服务似乎已经做到很好了 ， 但仍旧无法很好地解决信息过载的问题 ， 因为人的认知能力始终存在一个瓶颈 。 笔者曾经做过一个实验 ， 发现在线众包市场的发包方（可以想象成公司的HR）在选择接包方（相当于应聘者）的时候 ， 需要同时考虑时间、合同报价、接包方的经验和能力等多个因素的情况下 ， 当候选人超过10个 ， 做出最优选择的可能性就会大大降低 。 即使这些众包平台提供排序和推荐等功能 。
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因此 ， 目前数字化转型正在逐步展现第三种形式 ， 即通过大数据和人工智能等技术手段 ， 绕开用户的认知能力的瓶颈 ， 代替人脑完成部分对信息的深度处理工作 。 这个阶段也被称为“数智化”阶段 。 有很多这方面的应用主要针对专业人士 ， 例如智慧城市建设中的“城市大脑”可以帮助政府更好地管理一个城市的交通运输等方面 ， 人工智能帮助生物学家和医学家更快地完成基因序列分析等工作 。 同时相当部分出现在了我们的日常生活当中 ， 例如即时在线语音翻译可以有效解决对外语的认知能力不足的问题 ， 无人驾驶可以解决对驾驶技能认知不足的问题等 。
由此可见 ， 数字化转型的不同类型通过减少个人的认知能力、信息收集和处理的时间限制和资源约束三个方面的搜索摩擦 ， 逐渐改变着人们的生活方式 ， 同时也在提高我们的工作和生活效率 。
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