2025年10月25日，山东大学经济研究院成功举办2025数字经济与人工智能学术论坛。清华大学王勇教授、中南财经政法大学帅杰教授、华中科技大学陈斌教授、山东大学郑捷教授、复旦大学李婷老师、香港科技大学欧栢雄教授、北京外国语大学邵小快教授以及山东大学李若辰副教授，分别带来了精彩的学术报告。本次会议由山东大学经济研究院郑捷教授主持。

会议伊始，山东大学经济研究院郑捷教授对各位学者的到来表示热烈欢迎。表示这是一次非常难得的信息经济学与产业经济学研讨交流机会，希望能够未来进一步加强与各位学者在学术上的交流互动。

研讨会上，清华大学王勇教授与傅芳宁博士生作了题为《AI与人工的动态定价博弈：理论分析与田野实验》的报告。研究构建了一个具有容量约束和需求学习下的双期机票定价博弈模型，以探讨AI算法定价的经济使用情景。模型设定两个参与方：具有学习能力的人工定价方与具有精准预测能力的AI定价方。其中，人工方在首期对机票需求存在系统性负向偏差，并在第二期根据学习因子进行修正；而AI方则能够准确评估需求与库存的影子价值。博弈结果显示：人工方在首期倾向于过度降价，提前消耗库存，从而削弱了第二期的提价空间，导致整体收益下降；随着需求学习能力提升，双方在第二期的价格差异呈单调收敛趋势。进一步分析表明：若需求学习由首期价差内生决定且AI方无法预判该机制，则第二期价差不受首期价差扩大的影响；若AI方预判人工方的学习能力，则其将在首期设定更小的价差，并在第二期设定更大的价差，限制人工方学习能力的收益改善。傅博士还基于某航空公司的田野实验数据，对比了同一航线上AI定价航班与人工定价航班的表现。估计结果显示，相较于人工定价，AI定价显著提升了收益率与座位利用率，且其价格动态路径与理论模型预测较为一致。

中南财经政法大学帅杰教授作了题为《实数融合赋能大型平台引领国际竞争：出海策略与福利效应》的报告。帅教授指出在实数融合发展的趋势下，大型平台在引领我国企业参与国际竞争中发挥着日益重要的作用。通过构建大型平台以国内市场为基础进入海外市场的分析框架，帅教授探究了实数融合赋能我国平台国际竞争力提升的路径。研究认为，平台进军国际市场的关键在于依托国内产业链扩大双边用户规模、带动更多商家出海；被携带出海的商家与消费者之间的交叉网络外部性通过“出海商家-国外消费者-国外商家”的正反馈循环进一步放大出海平台的战略优势，帮助海外站“领跑”国际竞争并能应对更高水平的海外平台先发优势，甚至促成海外市场的潜在帕累托改进。福利分析表明，平台携带商家出海能力的提升有益于国内双边用户及海外消费者；对于出海商家，平台的内外协同机制与利润挖掘机制形成相反方向影响，在其与消费者互动获得的效用较高时福利改善，反之降低。进一步，帅教授结合拼多多成立跨境电商平台TEMU的典型案例对我国大型平台及其所服务厂商的出海实践展开讨论，并验证理论分析结果。本文结论对于在全球视野下创新实数融合发展理论具有重要意义，也为监管部门支持我国平台做强做优、并跑领跑国际前沿提供了政策参考。

华中科技大学陈斌教授作了题为“Platform Certification and Consumer Verification”的报告。陈教授指出网络平台普遍面临第三方产品质量问题引发的担忧。许多平台采取卖家认证作为应对措施，而消费者则越来越多地借用验证工具。研究运用贝叶斯劝说理论，探讨平台应如何设计其认证体系与佣金结构，并重点分析认证机制、消费者验证行为与卖家价格信号传递三者之间的交互作用。主要发现如下：（1）在缺乏消费者验证的情况下，平台可能有意使认证标准保持一定的模糊性，从而维持质量不确定性；随着卖家进入成本的增加，认证信息度与佣金水平呈现非单调调整特征。（2）当存在消费者验证时，高质量卖家通过提高价格传递质量信号；平台则通过提供完全信息性认证予以应对，最终在均衡状态下消除验证需求。（3）更高的信息透明度未必总是有利：在没有验证工具时，认证机制可能损害消费者利益与社会福利；而赋予消费者验证能力则可能导致所有参与方福利受损。

山东大学郑捷教授作了题为《异质性需求、隐私披露激励与差异化定价》的报告。郑教授指出在垄断市场中，过度强调隐私保护或完全放任数据滥用，均难以在消费者权益与数据要素价值之间实现有效平衡。数字经济的发展加剧了垄断厂商对消费者隐私数据的依赖，且消费者异质性呈现出更复杂的多维特征。该研究构建了一个垄断市场中的“隐私-商品”交易模型，刻画消费者在“需求强度”与“隐私敏感度”双重异质性下的行为决策与厂商策略。厂商通过设置隐私激励，引导消费者自主披露隐私，并基于披露行为更新需求类型，实现差异化定价。研究发现：（1）披露行为方面，隐私敏感型消费者是否披露取决于其感知成本能否被补偿，而非其需求强度；整体上，隐私敏感度对披露意愿的影响强于需求异质性；（2）在数字经济发展初期（即隐私数据的商业价值较低时），完全激励、低价无激励、高价无激励三类策略皆可能最优。其中，完全激励策略在感知成本低、高低需求分布均匀时最优，且其适用范围随高需求群体比例上升呈倒U型变化；反之，高需求占比过低或过高时，分别对应低价或高价无激励策略最优。（3）伴随数字经济逐步走向成熟，完全激励策略的占优范围扩展；当数字经济发展足够成熟（即隐私数据的商业价值足够高时），仅使非敏感群体披露隐私的定向激励策略也可能成为厂商的最优策略；（4）社会福利层面，本文提出的“自主选择政策”以及现有的“禁止区别对待政策”均优于传统“一刀切”式的强制保护与完全无保护政策；尤其当数字经济发展足够成熟时，仅有“自主选择政策”可实现全局社会福利最优。综上，本文表明，隐私保护与垄断环境并非天然对立，适当的激励机制可兼顾隐私权益与数据价值，并为相关政策制定提供理论依据。

复旦大学李婷老师作了“The Role of First-Party Products in Platform Competition: Motivations and Welfare Implications”的报告。李老师研究了在竞争性市场中，平台提供自营产品的动机及其相关的福利影响。研究发现，平台引入第一方产品旨在吸引更多买家，而非替代第三方卖家。此类自营产品的数量随竞争强度的提升和跨群体外部性的增强而增加。这将导致一种“囚徒困境”：虽然平台获得了市场份额，但其利润反而下降，而消费者则从中受益。研究还表明，若通过监管禁令禁止平台提供自营产品，将会降低社会总福利。在扩展模型中，一个看似矛盾的现象是，当自营产品与第三方产品高度替代时，平台反而会减少自营产品的供给，反而缓和平台间的竞争。此外，当平台能够从其自营产品中直接获利时，其提供自营产品的动机会增强。这反过来又会加剧价格竞争，并导致平台利润的进一步下滑。

香港科技大学欧栢雄教授作了题为“Price Discrimination and Quality Signaling”的报告。欧教授讨了价格的两大基本功能——剩余提取与质量信号传递——之间的相互作用，并分析它们如何受到卖方获取买方偏好信息行为的影响。一个质量不确定的卖方可以通过收集买方信息来相应定价。研究发现，与无需传递质量信号的标准价格歧视模型不同，当卖方收集的信息较少时，利润和社会效率反而可能得以提升。通过优化权衡剩余提取与信号传递的均衡信息策略，卖方将实现准完全价格歧视：当且仅当买方类型超过某一阈值时，其才会以等于自身心理价位的价格完成购买。此外，研究还表明，更高质量的卖方对买方信息的获取程度反而更低。

北京外国语大学邵小快教授作了题为“竞争结构、需求分布与数据授权设计”的报告。邵教授指出当前我国数据要素市场初探阶段，明晰数据交易中的所有权、使用权、排他性和转让条件在数据确权问题中备受关注。邵教授考察了一家拥有用户数据的数据商，向两家存在潜在竞争关系的厂商转让数据过程的最优授权模式。厂商间对称或不对称的信息结构决定了双方间转售数据的动机，因此数据商的授权策略应明确排他性并区分数据使用权和所有权。研究结果表明：（1）对于策略互补式的竞争结构（如Hotelling），对双方产品持有同质性偏好的用户致使数据独占厂商更有动机向竞争对手转售数据以缓解竞争压力，此时数据商应全部授权给所有厂商，或授予独家所有权并加收转售差价；而用户的异质性偏好减少数据转售动机，独家使用权或所有权均为最优模式。（2）对于策略替代式的竞争结构（如Cournot），上述结论正好相反。（3）无论首次授权还是转售，提供对用户分类更详细的“精细数据”其价值高于模糊化处理后的“聚合数据”。

山东大学经济研究院李若辰副教授作了题为“Understanding Cost Pass-Through when Prices are Dispersed”的报告。目前，关于价格分散市场中的成本传导机制，学界尚缺乏充分的理论阐释。李若辰副教授基于一般需求函数，在一个开创性的价格分散模型（Varian, 1980）中分析了成本变动的影响——该模型假设部分消费者被特定卖家锁定，而其他消费者则不会。为研究这一混合策略情境下的成本传导，李若辰副教授采用了一种与纯策略设定下成本传导文献紧密衔接的新方法。研究显示，在全行业成本上升后，不同类型消费者面临的价格上涨幅度，以及其对价格分散的整体影响，均取决于广泛需求函数所具有的对数凹性或对数凸性特征。此外，李若辰副教授还检验了成本上升的负担是否会更多地由被锁定的消费者或非锁定消费者承担，并揭示研究结论如何随竞争程度而变化，以及价格分散条件下成本传导与需求冲击之间的内在关联。

本次研讨会，与会学者与同学们针对有关研究问题从多个角度进行了深入交流与探讨，现场气氛热烈。