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6月16日上午，2021年上財-暨南產(chǎn)業(yè)組織網(wǎng)絡(luò)研討會進行了第二場研討，羅切斯特大學西蒙商學院的YufengHuang教授介紹了題為“Seller-Pricing Frictions and Platform Remedies”的最新研究論文，密歇根大學的ZachBrown教授對論文進行了點評。

｜論文概要｜

作者以Airbnb民宿租賃平臺為例，通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)模型和使用民宿掛牌數(shù)據(jù)，分析了動態(tài)市場環(huán)境下賣家定價調(diào)整不足的問題并評估對市場均衡的影響。在民宿租賃市場中，Airbnb賣家面臨的主要定價問題包括：1.產(chǎn)品差異化明顯，不同區(qū)位的民宿價格不同，需要單獨定價；2.不同時段的市場需求不同（比如旅游旺季的房間會很快售罄)，需要根據(jù)市場情況高度靈活變通的定價。為了解決這一問題，并幫助賣家盡可能收益最大化，Airbnb平臺提供了簡單的定價調(diào)整界面和自動定價算法供賣家使用。但是因為平臺自動定價偏低，使用這一算法的賣家比例并沒有明顯增長。

研究發(fā)現(xiàn)Airbnb賣家中只有15%左右的賣家不存在明顯的價格調(diào)整成本，高達50%的賣家摩擦程度過高導致從未調(diào)整過房屋租賃價格，而賣家的價格調(diào)整成本及其認知約束是造成摩擦的主要原因；另外反事實分析表明，賣家的邊際成本是造成其與平臺之間激勵錯位的主要原因。因此，對平臺而言，其定價算法會幫助緩解定價摩擦，并引導賣家轉(zhuǎn)而偏向有利于平臺和消費者的期望結(jié)果。

｜點 評｜

密歇根大學經(jīng)濟系ZachBrown教授對文章進行了點評，并提出了建設(shè)性的意見。他回顧了文章的描述性事實與結(jié)構(gòu)模型，并主要討論了以下三個研究問題：

1.平臺激勵與賣家激勵有何不同？文章表明，平臺更偏好低價格，主要原因是來自于賣家的邊際成本，而是否存在另外的解釋，也即可能是逆向選擇導致賣家與平臺激勵之間的差異；

2.對于多樣化定價摩擦的建模問題：是否有辦法將多種定價摩擦嵌套在一個單一的定價模型中？

3.第三方定價算法的應(yīng)用，這一算法在Amazon、eBay、加油站等都實現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用，是否這一工具能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)解？

最后點評人進行小結(jié)，認為這篇文章對于測算定價摩擦以及定價技術(shù)對在線平臺重要性方面做出了重要的貢獻；另外，文章的結(jié)論在反壟斷案件審查及監(jiān)管方面也提供了一定的途徑與方法。

本次會議吸引了國內(nèi)外百余名產(chǎn)業(yè)組織領(lǐng)域的學者和專家參與討論。

• 2021上財-暨南產(chǎn)業(yè)組織網(wǎng)絡(luò)討論會（第一場）

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供稿 |陳慧銘（學）