“实施理论及其在数字经济中的应用”孙一飞教授在中国信息经济学会第1期“数字经济轻功沙龙”的主旨报告
发布时间:2024-05-17 来源: 浏览数:11
2024年4月30日上午,中国信息经济学会第1期“数字经济轻功沙龙”在中国人民大学明德主楼成功举办。本期沙龙主题为“信息经济学对数字经济的贡献”。
以下是孙一飞教授的主旨报告内容:

一、如何解决敲竹杠问题
买卖双方在交易的时候,可能会面临产品质量无法被第三方验证的情况。卖方在出售这个商品之前,可以对这个商品进行加工或者投入更多的精力去思考怎么去做。比如说我要找一个艺术家定制一个花瓶,那么艺术家花多少精力会影响花瓶对我的价值。艺术家的投入可能是在把我的价值观世界观融入到产品中,而在最终交易的时候面临一个问题:产品的价值卖方知道,买方知道,但是很难或者不愿意向第三方去披露。这种产品有一定的专用性,比如艺术家按照对你的解读给你定制的产品很难再卖给别人。假设艺术家最大程度的投入是社会福利最大化的选择,那么我们的出发点是,如何设计机制让买方在一开始就能真实的报价,从而让艺术家不用担心在投入之后被不认账。将这个问题总结一下就是,产品价值对于买方和卖方都可以观测,但这个价值无法被第三方验证。那如何能制定一个机制,能够让买方真实的曝出自己价值?我们就需要构造一个机制,一个规则一个组织的形式,让大家在这种博弈的过程当中去实现我们想要的好的均衡。
按照传统的机制,我们先让买方先去汇报一个价值。传统的动态机制要求买方先报告一个价值,然后卖方可以选择同意还是不同意,如果同意了就成交,但是不同意的话,可能会去叫一个仲裁委员会来中间讨论一下。那就可以进入第三个阶段,考虑买方再选一次会怎么做。这样的机制存在一些问题。首先,如果阶段过多,那么推演就会变得十分复杂,对于参与人的理性程度就要有一个判断。此外,如果在博弈的过程中,观测到对方做出了一些非理性的行为,那么你是要当作这是偶尔的一次,还是从此以后就不再相信对方?除此之外,还可能存在报复的情况。比如理性下我应该选择合作,但是由于对方之前伤害过我,我就想选择报复,可能我在报复的时候,内心会有快感。这些问题都可能导致传统的分析方法失效。
二、新的机制
在动态博弈中,每个参与者的理性行为是关键。但如果参与者并不都具备博弈论的知识,那么博弈的结果可能会五花八门,无法预测。从这个意义上讲,我们希望提供一个新的思路,使得实施问题最大可能得不依赖对理性人理性认知程度的假设。我们做了一个实验去检验我们的想法。在实验室中,不仅艺术家可以投资产品,买方也可以投资产品。买方可以主动和艺术家分享自己的兴趣爱好,还有各种其他的偏好。艺术家知道这些信息后,可以降低生产成本。比如知道你不喜欢红色,就不会在花瓶上用红色颜料。我们希望买方可以投资,使得卖方成本下降。而卖方增加投资,可以使得买方价值提高。我们希望最终的结局是,买方也去投资,使卖方的成本降低;卖方也会增加投资,使得买方价值很高,最终实现一个好的均衡。
在实验中,两个人坐在机房里面,我们会要求买方可以去汇报自己的价值是多少,当然他也知道自己的价值跟对方的成本是什么样的。这时候我们希望买方卖方能够诚实报出自己的价值跟成本,那这样的话最终我们能够以一个合理公平的价格成交。那问题在于如果答案不一样了怎么办?
我们假设一旦进入这种状态,如果买方跟卖方在买方的价值上出现了分歧,买方来付钱。只要汇报价值不一样,买方马上被罚一笔钱,罚完之后,我让买方再去报告一次自己的价值。选择不同的报价,会得到不同的收益。但这次选就跟卖方没有任何关系了,只是单独对于买方的一个选择。这种机制可以保证买方和卖方诚实报出自己的价值。其实机制基本上就已经讲完了,一样我们就成交,不一样我们就来仲裁,但仲裁的过程是让价值不一样的这个买方,去重新报一次。那报完之后,这个东西就可以去检验在第一阶段到底谁在撒谎,并相应进行奖惩。那这个奖励和惩罚,就会激励卖方在第一阶段去说真话,那卖方说的这个真话,又反过来会影响买方,在第一阶段会报自己的什么价值。通过这个传导,就可以让买卖双方在第一阶段都真实的报出自己的价值跟成本。在实验室的时候也去做了一些实验,最终发现结果不错,实现了我们理论上的一个预期。
三、信息不完全的挑战
在网络时代,尤其是数字经济和区块链技术中,要求所有参与者都完全了解世界的真实状态是非常困难的。在信息不完全的情况下,通过收集和汇总分散的信息(如通过重复实验获得的信号),可以推测出真实世界的状态。在区块链等分布式系统中,通过投票和信号机制,可以汇总信息,即使存在策略性投票,也能接近真实状态。为了鼓励参与者真实地报告信息,需要设计包含奖励和惩罚的机制,以激励真实报告并避免虚假信息。通过实验室实验验证理论预期,并探讨如何将这些理论应用到现实世界中,尤其是在信息汇总和决策过程中。在设计机制时,通常假设参与者是理性的,但现实中可能需要考虑非理性行为的影响。希望纯理论和应用领域如计算机科学、管理学之间能有更多互动,共同推动机制设计的发展。在信息不完全的环境下,机制设计面临的挑战是如何有效地汇总信息并设计出能够激励真实信息报告的机制。
盲人摸象是一个相对的概念。如果每个人都能够如实报出自己的信息,那么即使每个人的信息并不完全,汇总起来也可以得到相对准确的信号。未来的研究可以探索在不完全信息下的信息汇总技术,以及计算机科学和博弈论与信息经济学可能在工程设计和激励设计上实现优势互补。
【主讲人简介】
孙一飞,对外经济贸易大学教授,国家级人才入选者,主要研究领域为博弈论与信息经济学,侧重于机制设计与实施理论,研究成果发表于Journal of Political Economy、Theoretical Economics、Journal of Economic Theory、Games and Economic Behavior等高水平国际期刊,主持并完成国家自然科学基金青年项目一项(结项获评“特优”),面上项目一项,入选2023年中国信息经济学会乌家培资助计划。
