访谈2022乌家培资助计划获得者复旦大学管理学院窦一凡教授

2022年度中国信息经济学会乌家培资助计划授予重庆大学经管学院黄河教授、复旦大学管理学院窦一凡教授和北京大学光华管理学院刘烁助理教授，以表彰他们分别在信息管理和信息经济领域做出的理论创新。

为了能够总结他们的成功经验，鼓励更多的人投入到中国信息经济与信息管理领域的研究，学会近期对获奖者窦一凡进行了专访，深入了解他的学术成长历程和研究方法，以期对大家有所启发和助益。以下为窦一凡教授的专访内容。

您的学术成长经历是怎样的？

我是2003年到清华大学经济管理学院读信息管理与信息系统专业的本科，本科毕业后继续在管理科学工程希攻读博士学位。博士在读期间到美国佐治亚理工学院访学，并2012年毕业。随随后先是在北航经管学院工作，2014年底到复旦大学工作，现在担任复旦大学管理学院信息管理与商业智能系教授、博士生导师和副系主任。

在我的学术成长经历中，有三件事情对我的影响意义深远。一个是特别感谢清华经管学院对于课程的国际化建设，使得我在清华大学读书时，接受了信息系统类和经济学类的核心课程教育，给我之后的学术科研工作打下了很好的基础。例如，2008年，时任院长钱颖一教授特别邀请了哥伦比亚大学Patrick Bolton教授来给我们讲授契约理论相关课程，他本人正是《契约理论》经典教材的作者之一。Bolton教授不但在课程中讲解了契约理论方法，还安排和学生一对一交流，亲自鼓励我在一些当时新兴的应用领域开展契约理论相关的经济学研究。第二个是我有幸在学术科研期间遇到很多耐心认真的老师，例如，王刊良老师曾就我的研究论文中的概念细节与我面对面讨论，使我受益良多。第三是我2013年在姚忠老师的鼓励和介绍下第一次投稿参加中国信息经济学会年会，当时很少有机会和同行做面对面的交流，也不太清楚别人是否认可自己的研究。当我汇报了自己的工作后，在场的学者反响超出我的预期，我至今记得当时的分会场主席吕廷杰老师和嘉宾徐心老师给了我许多的鼓励和肯定，也让我在学会找到了归属感，对我来说帮助很大。

请介绍一下您的研究的理论意义、实践价值以及创新点。

我从攻读博士学位期间开始对网络效应带来的软件产品定价问题产生了浓厚的兴趣，并将此作为博士论文题目开展后续研究。我们的研究表明采用免费手段吸引用户和改善网络连接强度二者在产品定价场景下的作用是互补的——也就是说，如果网络强度不够高，用免费手段吸引来的用户也不能给企业带来大的利润提升。该研究发表在信息系统领域的顶刊Information Systems Research上。近十年互联网技术发展日新月异，网络效应无处不在，麦特卡夫定律一次一次被验证，这也带给了我诸多的研究场景和思考。

麦特卡夫定律提出了近40年虽然一字未改，但却对于认识未来基于各类大规模网络的智能技术的普及具有重要的启示。从区块链到5G技术，人类不断地创新彼此沟通的方式，只为与彼此更加紧密地连接。MIT的Cusumano教授2022年的研究曾指出，网络效应的连接基础已经从人际关系逐渐转变为数据，在5G技术和大规模模型的推动下，人类已经走入了“数据网络效应”时代——从手表到手机，再到汽车和家居，形形色色的终端设备采集数据，反哺到智能算法中不断迭代学习和训练，又通过软件升级的方式提升软件的表现能力。

基于这个时代背景，我们针对智能互联产品的供应链中的数据网络效应进行了研究，研究发现，如果产品制造商能够借助数据来持续提升产品，则不仅对下游零售企业有帮助，而且也会提升整体供应链的效率。互联互通时代下，如果一个网络有n个节点，则该网络的价值可能不止和n平方有关，并且联系节点的不再是通信电缆和人际关系，而是数据。人工智能技术将为40年后的麦特卡夫定律揭开新的一页。

您是怎样找到有趣的科学问题的？

我每天都会花一小时以上去阅读和技术发展有关的新闻和评论，这些最新的技术发展和百家观点经常能够给我带来新的观察角度。我也会和我的博士生们一起讨论各式各样的话题，更多思维的交流碰撞才会发现有趣的科学问题。第二点是我也努力参与到调研和案例开发当中去，在尝试和不同企业深度交流，并积累若干个案例之后，就会更容易发现其中的共性问题，也就是我们想要发现的有趣的科学问题。只有实地去相关科技公司调研考察，实际了解业界的真正做法，再从经济学的角度去抽象和提炼问题，这样才是一个有趣的科学问题和实际的科学问题。

您主要用什么研究方法分析和解决问题？

在我的认知当中，“信息经济学”这个表述其实涵盖了两种研究范式，一种是Economics of Information，例如经典的各类信息不对称问题及相关的契约设计和信息租金等问题。另一种则是信息系统学科中的Economics of Information System或者Economics of Information Technology，即从经济学视角去考虑各类新兴的技术如何能够找到更好的商业模式、组织模式或竞争模式，我主要做的就是第二种研究思路，从方法上主要是采用了博弈论和机制设计等工具。我近期做的最多的话题主要围绕数据要素市场建设展开，该研究问题中存在很多经济学问题，还涉及到计算机、统计学、法律等诸多因素，我也在不断学习。

您未来的研究计划是怎样的？

我现在主要做的有两个部分，第一个是数据要素市场。由于数据本身的各类特性，使得我之前做的软件市场和软件定价等相关的研究在这个场景经常无法直接套用，这也带来了诸多挑战。第二个是人工智能的创新与治理，具体指的是算法治理角度。有学者讨论过IT治理和数据治理，但算法治理没有被完整地讨论过。近两年，国家陆陆续续出台了相关的政策文件，国家对算法治理的重视程度可见一斑。算法治理研究方向从国家、学界和业界来看都具有较为光明的前景。很高兴这些研究都不是关起门来讨论，我们的很多研究在各种刊物和会议交流中产生了热烈反响，我也希望更多的学者参与到这类研究中。

请您谈谈科研心得，您是用什么样的生活和哲学态度看待科研工作的？

首先，我觉得科研工作是一个长期的、可持续的工作，是一个需要反复打磨的过程。科研工作一旦开始，要跟踪很长时间。科学研究是通过持续的投入和长期的思考，反复地去打磨你所提出的有价值的问题。然后就是对于科研工作认真的态度，就像上文中提到的多位前辈老师一样去把握科研工作中的每一个关键细节，认真严谨的态度是优秀科研工作的前提。

您承担了哪些课程的教学？您是如何指导学生的？

我主要承担了博士生的《信息系统经济学理论与方法》这门和研究直接相关的课程教学。在其他教学环节中，我从博士毕业以来就在承担编程类课程的教学，例如本科生的《程序设计》课程和硕士研究生的《商业数据可视化》等。

我希望刚开始接触科研的学生能够多尝试、多交流，哪怕是一些小的想法，也能通过一个相对完整的学术过程，尽早感受到做研究的乐趣和艰辛，知道“读博士”到底是在干什么。对于很多同学而言，写几页“论文”并不新鲜，但是第一次站在台上向素不相识的同行们汇报自己的成果，以及第一次收到期刊的审稿意见的时刻，可能是最难忘的时刻。我们很多同学将拼命读论文视作科研的唯一途径，而忽略了“木桶”的其他“短板”，从长期来看，这会对于学生走上科研岗位造成很大障碍。

请您谈谈获得乌家培资助计划的心得和感受。

非常感谢学会将这次宝贵的资助机会给我，特别荣幸能够将自己的名字和乌家培教授联系在一起。乌老是我们国家信息经济领域的奠基人和带路人，非常高兴能够在乌家培教授这一代开拓者所勾勒的数字经济的蓝图中能够做一些自己的微小贡献。

乌家培资助奖既是对我所做的信息管理研究的肯定，也是对我积极参加学会工作肯定。我会将这笔经费用到更多的学术交流合作和学生培养当中，同样也会为中国信息经济学会的发展壮大作出自己的贡献。