金融におけるビッグデータと大企業の成長

というNBER論文が上がっているungated版)。原題は「Big Data in Finance and the Growth of Large Firms」で、著者はJuliane Begenau(スタンフォード大)、Maryam Farboodi(プリンストン大)、Laura Veldkamp(NYU)。
以下はその要旨。

One of the most important trends in modern macroeconomics is the shift from small firms to large firms. At the same time, financial markets have been transformed by advances in information technology. We explore the hypothesis that the use of big data in financial markets has lowered the cost of capital for large firms, relative to small ones, enabling large firms to grow larger. Large firms, with more economic activity and a longer firm history offer more data to process. As faster processors crunch ever more data – macro announcements, earnings statements, competitors' performance metrics, export demand, etc. – large firms become more valuable targets for this data analysis. Once processed, that data can better forecast firm value, reduce the risk of equity investment, and thus reduce the firm's cost of capital. As big data technology improves, large firms attract a more than proportional share of the data processing, enabling large firms to invest cheaply and grow larger.
(拙訳)
現代マクロ経済学で最も重要な潮流の一つは、小企業から大企業へのシフトである。また、金融市場は情報技術の進歩によって変貌した。金融市場でのビッグデータの利用により、大企業の資本コストが小企業に比べて低くなり、大企業が一層大きくなることを可能にした、という仮説を我々は探究した。大企業は、より多くの経済活動を行い、会社の歴史がより長いため、処理すべきデータが多くなる。高速化したプロセッサーのデータ処理量――マクロ指標の公表、損益計算書、競合相手のパフォーマンス指標、輸出需要、等々――が多くなるにつれ、そうしたデータ分析における分析対象としての大企業の価値が高まる。処理されれば、それらのデータは企業価値の予測精度を高め、株式投資のリスクを低め、それによって企業の資本コストを下げる。ビッグデータの技術が改善すると、大企業は比例分以上のデータ処理を惹きつけ、大企業が安く投資してさらに成長することが可能になる。