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“数字经济的博弈论基础”学术研讨会举行
2022年09月05日 13:02 来源:中国社会科学网 作者:卫思谕 字号
2022年09月05日 13:02
来源:中国社会科学网 作者:卫思谕
关键词:数字经济;博弈论;平台企业;反垄断;数据价值

内容摘要:8月22日,《经济理论与经济管理》编辑部与中国运筹学会博弈论分会联合主办,中国人民大学经济学院和中国人民大学数字经济研究中心承办,中国信息经济学会青工委和中国人民大学数字经济文理交叉平台协办的“数字经济的博弈论基础”学术研讨会在线上举办。

关键词:数字经济;博弈论;平台企业;反垄断;数据价值

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  中国社会科学网讯(记者卫思谕) 8月22日,《经济理论与经济管理》编辑部与中国运筹学会博弈论分会联合主办,中国人民大学经济学院和中国人民大学数字经济研究中心承办,中国信息经济学会青工委和中国人民大学数字经济文理交叉平台协办的“数字经济的博弈论基础”学术研讨会在线上举办。

 

数字经济中的市场博弈

 

  《经济理论与经济管理》常务副主编郭庆旺首先从数字经济作为新兴业态对政府税收和对市场竞争的影响的角度,引出“数字经济的博弈论基础”这一主题。

  中国运筹学会博弈论分会理事长孙宁指出,数字经济时代涌现了很多新问题,比如平台经济、共享经济、区块链、数据要素等等,这些值得经济学家和数学家从各个角度深入研究,他强调了理论研究和通用学术规范的重要性。

  北京交通大学教授曹志刚分享主题报告“Walrasian PMAS”。首先,曹志刚对Core和PMAS两个概念进行分析,指出合作博弈主要关注分配问题和定价问题,而本次研究的主要目的是在超可加市场博弈中,对PMAS和Walrasian均衡做进一步精炼。他认为,如果一个合作博弈存在PMAS,那就一定可以表示为超可加市场博弈(SMG),并提出了四类函数,即PMAS kind,monotonically kind,constantly kind和perfectly kind,由于其限制条件层层包含,最后一类perfectly kind代表任意的一个价格向量都是Walrasian均衡向量,即合作博弈互补性极强,在这四类函数基础上,利用PMAS进一步完善了Walrasian均衡。

  山东大学数学学院副研究员徐进分享题为“Uniform vs. Discriminatory Effort in Conflict Networks”的研究。一致性努力(UE),是指在竞赛中每个参赛者都被限制在他参加的所有竞赛中付出相同的努力,而歧视性努力(DE)则取消了这种限制,本研究主要讨论了一致性(UE)和歧视性努力(DE)在冲突性网络中的问题。徐进和其合作者构建了一个半对称网络模型,参与人可以选择一致性努力和歧视性努力,并假设不同大小的竞赛可以有不同生产函数的理论模型。研究表明,当每场竞赛中的生产函数为Tullock形式时,UE与DE的总努力结果都是相同的,反之,如果两种努力下的总努力相同,即结果中性,则竞赛的生产函数也是Tullock的形式。

  北京师范大学数学科学学院教授张博宇分享了研究《带顽固者的离散网络舆情演化动态》,指出研究目的是在网络舆情演化背景下,预测信息传播的长期演化,并预测最后达成的均衡。首先,张博宇等刻画了具有顽固者的社会网络中的离散意见动态,并将这种意见动态转化为一个等价的n策略演化博弈模型。其中,从众者采取邻居采取的最普遍策略,而顽固派的意见则不受他人影响。研究得出,在完全信息的情况下,对于任意有向和无向网络,从众者和顽固者的博弈是完全势博弈,具有纯策略纳什均衡,并且异步最优反应动态一定收敛至纯策略纳什均衡。同时,张博宇等给出了在有限信息下,从众者和顽固者的演化博弈存在唯一纯策略纳什均衡的条件,其直观解释是每个从众者只受到相同策略的顽固者的影响,具有相同意见的从众者在网络中聚集于的唯一纯策略均衡。之后,通过仿真实验证明了上述理论。

 

平台企业与反垄断

 

  武汉大学经济与管理学院教授孙祥分享了报告《平台“二选一”与反垄断》,该报告通过考虑平台企业之间和卖家之间的不完全竞争,研究非对称平台企业实施“二选一”行为的动机,并系统分析其对市场竞争、消费者福利的影响。研究发现,只有当平台之间差异化足够小以及卖家之间同质性较强时,具有市场支配地位的平台企业才能通过与卖家签订“二选一”形式的排他性合约从而排除其竞争对手。此时,“二选一”行为将通过提高平台制定的佣金水平,进而提高卖家产品的零售价格,并最终降低消费者剩余以及社会总福利。因此,禁止平台实施“二选一”未必会提高卖家与竞争平台的利润,但可以提高消费者剩余以及总福利水平。孙祥等认为,在评估平台企业是否通过“二选一”滥用市场支配地位时,除了重点关注平台之间以及卖家之间差异化程度,还应当综合考虑平台合约信息以及卖家之间的竞争模式等因素。

  清华大学经济管理学院副教授郑捷分享了主题报告“Warm up by Revelation to Cool down in Competition: Strategic Provision of Relationship-sensitive Information”,该研究采用信息经济学和博弈论相结合的工具,研究现实世界中数字经济企业之间的信息共享行为,主要关注三个问题,一是存在不对称信息的商家之间,其中一家掌握两类商品的依存度信息而另一家没有,研究此时两商家的最优定价策略,二是探讨拥有依存度信息的商家是否选择信息共享,三是作为政策制定者,如何最大化社会福利。研究表明,在信息不对称下,如果产品变成了替代品(或互补品),从而导致竞争(或独立),那么知情的卖家愿意分享(或隐瞒)信息。此外,如果互补程度足够高,知情的卖家就会无条件地保持沉默。因此,将互补性的信息公开是有社会效益的。

  中山大学岭南学院副教授焦倩分享了《竞争、消费者信息收集与个人信息保护》,该研究从信息收集与个人信息保护两个角度出发,构建了差异化双寡头模型,重点研究在信息政策强度是否可观测的两种情况下,竞争如何影响企业信息收集政策和个人信息保护投资。焦倩等使用了两种方式刻画竞争效果:讨论双寡头市场中产品差异化程度变化对均衡的影响,以及对比寡头市场结构和卡特尔市场结构的均衡结果。结果表明,竞争会降低企业的信息收集强度,提高个人信息保护投资水平,这一结论在信息收集强度不可观测、企业可能偏离信息保护承诺的条件下依然成立。在福利方面,竞争增加了消费者剩余,降低了行业利润。因此,竞争可以作为一种降低企业信息收集强度、提高消费者个人信息保护的有效机制,与政府监管之间存在互补关系。因此,焦倩等指出,创造良好的竞争环境,鼓励企业将信息收集与个人信息保护作为市场竞争手段,是解决数据治理问题的重要途径。

  天津财经大学商学院教授刘玉斌分享了论文《寡头竞争结构下数字平台企业横向并购的社会福利效应》,该文基于数字平台功能和交叉网络外部性的不同,将数字平台分类为交易类平台和非交易类平台,运用Salop圆周模型探索寡头竞争结构下不同类型数字平台企业横向并购的福利效应。研究表明,不同类型的数字平台并购对福利的影响具有差异:对于交易类平台并购,当交叉网络外部性强度较大时,平台企业采取降价让利措施,用户福利和社会福利上升;对于非交易类平台,平台企业涨价获利,消费者福利受损,广告商福利大概率损失,但社会总福利有一定概率上升。基于此,刘玉斌等提出对不同类型数字平台横向并购进行分类监管,为反垄断执法提供理论依据。

  清华大学社科学院经济所副教授谢丹夏分享了主题报告“Platform Dynamics and Economic Development”,该研究建立了一个新颖的双边市场动态模型,可以用来探讨平台企业的跨边和跨时期的定价策略以及与经济发展的互动关系。文中的两期模型超越了传统的双边市场框架,研究了新的垄断平台在制定不同时间段的差异化价格时面临的新的跨时空权衡问题。通过这个动态框架,可以分析经济发展的一个新现象:中国新兴的“电商村”从电子商务平台(比如阿里巴巴)上获得了最初补贴,这些来自农村的低收入卖家通过边做边学提高了销售和经营能力,电子商务平台也能向他们收取更高的费用。因此,该研究有助于在双边市场理论和经济发展之间建立一座桥梁。理论研究表明,如果允许新老卖家在第二阶段进行三级价格歧视,那么平台在一阶段向卖家收取的费用将低于后期。此外,当网上卖家的交叉网络外部性强于每个网上买家的网络外部性,或者卖家获得的能力提升的收益较高时,平台会在第一期为其提供补贴。此外,如果第一期的卖家获得的补贴增加,那么第二期的卖家获得的补贴会减少。但是,如果禁止卖家的价格歧视,那么第一期卖家获得的补贴将会增加,平台对第一期卖家收取的费用将会减少。

 

数据价值与产业

 

  西南财经大学大数据研究院教授赵琳分享了主题报告《数据价值与数据产业》,该报告主要聚焦于四个板块,一是数字化生活和数字足迹,聚焦生活中的数字价值体现,二是数字化生产与数字契约,三是调研得出的数据产业的发展现状,四是数据交易该何去何从。首先,赵琳通过介绍数字足迹以及其在生活中的利用,引出数据价值化的多种形式,例如目前业界探索的网络银行。然后,对数字产业化价值链进行梳理,以区块链和分布式记账技术为例,说明数字契约在现实中的运用。之后,赵琳将目前的数据产业模式分为自产自销型、外包型、交易型以及产业链型。最后,赵琳提出,数据价值的实现依赖于商业模式的变革、线下行业资源的整合以及信息技术手段的变革,政府主导的交易平台或许可以从规范性服务入手找到其市场定位。

  华东师范大学经济与管理学部研究员周晓岚分享了论文《需求不确定性算法、中国汽车企业社会责任承担与寡头垄断竞争》,该文指出在中国汽车市场需求存在不确定性、政府制定关税的框架下,通过建立混合寡头垄断竞争的博弈模型,研究能改善需求预测的算法将如何影响社会福利、以及对企业自愿承担的企业社会责任的程度的影响。研究发现,当公共的市场需求信号为高需求时,需求预测的算法精度(简称算法精度)的提高或更好的需求预测将降低市场均衡价格、提高产量、提高消费者剩余、提高企业利润的条件期望值;当公共的市场需求信号为低需求时,则反之;总体而言,算法精度的提高不改变市场均衡价格、产量的期望值。周晓岚等进一步提出,虽然算法精度的提高能提高消费者剩余、提高企业利润的期望值,但是政策制定者需要担忧的是,算法精度的提高会降低国企承担企业社会责任的意愿。

作者简介

姓名:卫思谕 工作单位:

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