平台经济学 思考题及答案 刘小鲁

第一章思考题1.网络效应对引发的正反馈和锁定效应对技术进步有何影响？2.请判断以下业务是否具有平台特征：（1）滴滴专车（2）共享单车（3）鸿蒙操作系统（4）电视、报纸和杂志参考答案1.正反馈和锁定将消费者选择限制在具有强网络效应的在位企业的产品和服务上。消费者迁移到新产品面临网络效应损失。所以，这两个效应会阻碍新技术的采用。新企业可以通过主动的兼容性策略来绕开网络效应上的进入障碍，但在位企业也可能拒绝双向兼容。2.（1）是，连接司机和乘客；（2）不是，单车所有权归共享单车企业，属于分时租赁业务；（3）是，连接硬件设备生产商、App开发商和用户；（4）是，连接观众（读者）和广告商。

第二章思考题第二节的二（五）部分指出，如果用户之间存在转移支付，那么价格结构非中性的结论就无法成立。在这部分内容里，本书引入了一个简单的模型来说明这一点。该模型中，商家是充分竞争的。请思考：1.如果商家具有市场势力，那么结论是否还能成立？2.现实中是否存在一些因素，使得即使用户之间有转移支付，但价格结构非中性仍然成立？参考答案1.可以证明，商家有市场势力时，结论仍成立。简单起见，假设商家是完全垄断的。考虑如下两阶段博弈：第一阶段，平台设定使用费，第二阶段，商家设定商品价格。如果商家将商品的价格设定为g，那么由第二节的二（五）部分中各变量的定义可知，消费者购买商品实际需要支付：P而在扣除平台收费后，商家从每单位商品销售中实际获得的收入为：g−博弈可以使用逆向归纳法进行求解。在博弈的第二阶段，给定平台设置的费率，商家的利润最大化问题可以表述为选择一个垄断价格来最大化它的利润。即：max该最优化问题等价于： maxP其中，T≡pb下面，考虑博弈的第一阶段。平台从每次商品交易中得到的收入为T，所以它的利润为T−cD2.一种现实的情况是平台干预用户的定价。比如，滴滴出行上的快车司机和乘客是平台上的两类用户。乘客需要向司机支付乘车费用，所以两者之间存在着转移支付。但是，滴滴快车的起步价和里程费等收费标准都是由平台直接决定的，快车司机并没有定价权。回到（2.22）式所对应的情景，但假设平台直接规定商品的售价为p。这样，平台的利润变为：π由于平台选定了商品价格，为了使商家愿意加入平台，对他们收取的使用费需要满足ps≤p除了平台对定价的干预外，Rochet和Tirole（2003）还讨论了交易成本和固定成本这两个因素对价格结构中性的影响。第三章思考题1.双边市场中，两边用户的多归属倾向有何关联？2.平台的数据能力和“赢者通吃”之间有何关系？参考答案1.如果用户可以自由在平台间迁移，那么两边用户的多归属倾向会相互影响。如果一边用户全部多归属，那么另一边的用户就没有必要多归属，而是只加入一个平台。如果一边用户存在单归属的情况，那么另一边的用户出于能和更多用户互动的考虑，就会存在多归属的倾向。但是，是否会多归属最终取决于和相应的成本进行权衡的结果。现实中有很多因素会妨碍用户在平台之间的流动，这就导致多归属可能面临很高的成本。比如，很多情况下用户切换平台或者加入新的平台需要承担一个较高的成本。现实的例子是安卓手机用户如果想切换到iOS系统，需要重新购买一台手机，或者Xbox平台上的游戏玩家想要玩到索尼PS平台上的独占游戏就必须购买一台新的游戏主机。在这些例子里，即使某一边用户普遍存在单归属的情况（如各游戏平台上的独占游戏），但另一边的用户通常也只单归属于一个平台。2.更大的用户规模是不是一定带来更强的正向交叉网络外部性？答案是否定的。以电商平台为例。商家数量的增长首先意味着消费者有更大的概率找到符合自身偏好的商品，这意味着更强的交叉网络外部性。但是，需要注意的是，消费者并非天然就知道哪个商家的商品适合自己，而是需要花费时间和精力来搜寻。如果没有他人的帮助，那么商家数量的增加对消费者来说一般意味着需要花费更多搜寻成本才能找到合意的商品。如果平台不能帮助消费者有效控制搜寻成本，那么商家数量的增长反而会导致消费者体验的下降：设想你需要自行在数千件甚至数十万件商品中进行挑选，这样的购物体验想必会很不愉快。这种负向的交叉网络外部性会导致平台难以维持较大的用户规模，也就难以实现“赢者通吃”。所以，平台应该致力于帮助用户实现匹配。这就是为什么电商平台普遍引入搜索引擎和在线广告的原因。但是，要想在消费者和商品之间进行精确的匹配，平台就必须有能力搜集并处理好消费者特征和商品特征的数据，并开发个性化的推荐算法。这对平台的数据规模、数据处理能力和算力上的基础设施都提出了很高要求。个性化推荐可以缓解甚至消除用户数量对匹配效率的负面影响，从而使“赢者通吃”更有可能出现。此外，大数据技术和个性化推荐算法的引入也会强化交叉网络外部性的作用机制，形成更多用户产生更多数据，更多数据能更好提升用户体验，进而带来更多用户的新的正反馈机制。第四章思考题1.为什么在VCG机制下说真话是占优策略，但在GSP机制下说真话却不是占优策略？2.GSP机制下，局部无嫉妒纳什均衡和全局无嫉妒纳什均衡的关系是什么？3.为什么在实际应用中，VCG机制的推广程度远不如GSP机制？4.你认为关键词竞价应该是静态的、有占优策略的还是可信的？参考答案1.首先证明在VCG机制下说真话是占优策略。假设对于广告商i而言，每次用户点击链接会为其带来的真实收益为s，这一收益不会因为位置高低而发生变化。当广告商i选择说真话时（即b1vi=s），获得广告位j；当广告商i选择不说真话时，即b2vi<s，则获得广告位对于位置j，Pj=z=j对于位置j+c，Pj+c=即：uu故有：u由于bz+1u即uj>uj+c下面证明GSP机制下说真话不是占优策略。只需给出一个反例即可。考虑到例题5.2，其他条件保持不变，但两个广告位的点击率发生变化：第一个广告位每小时获得200次点击，第二个广告位每小时获得199次点击，B获得第一个广告位，但他需要支付A的报价，即P1=200×3=600元，ug1=200×42.假设广告商i获得第i个广告位，局部无嫉妒纳什均衡是指一个广告商既不能通过与他相邻的上一个广告商交换位置来增加收益，也不能通过与他相邻的下一个广告商交换位置来增加收益，即满足aisi−Pi≥ai−事实上，在关键词拍卖中，局部无嫉妒纳什均衡和全局无嫉妒纳什均衡是等价的。我们知道，当广告商的报价向量为局部无嫉妒均衡报价时，获得第i个位置的广告商的真实估价一定大于获得第i+1个位置的广告商的真实估价，即si≥si+1，进而对于任意的i和j，且j<i−1，对于获得第i个广告位和第在局部无嫉妒纳什均衡时，没有广告商有动机和上一个位置的广告商交换广告位，即有：aa……a对于任意的k，j<k≤i，由于aksk−Pk≥ak−1sk−Pk−1，则有Pk−Pk−1≤aa……a将所有不等式求和，得到：aisi同理，处于局部无极度纳什均衡时，也没有广告商有动机和下一个位置的广告商交换广告位，重复上述过程，得到：aisi综上所述，任意j≠i，均满足ai3.（1）历史因素。大部分广告平台一开始就使用了GSP机制并获得了长期持续的成功，然而转向VCG机制后，广告商调整出价策略带来的收入不确定性是完全不可预测的，除非是第一次使用拍卖机制的广告平台，否则对大部分平台来说，这种不确定性都是不可接受的。（2）复杂度问题。VCG机制最直接的缺点是在多物品拍卖中理解起来远不如GSP机制简单，难以向所有的广告商解释，会面临极大的教育成本。谷歌首席经济学家HalVarian曾经就明确表示谷歌在2002年不愿意从GSP转到VCG其中一个原因就是用户教育成本太高。此外，VCG机制中对获胜者的计费采用受损者的社会总效用，在实际中难以计算，操作成本太高。（3）利润考虑。理论上，若广告商诚实出价，GSP机制收益至少不低于VCG机制收益。而引入新系统的实现与测试费用远比完善旧系统要高，从收益角度来看转型是不划算的。4.由于存在拍卖的三难困境，关键词竞价具备的性质取决于现实需要。以当前现实生活中广泛运用的GSP机制为例，为了适应互联网广告拍卖以毫秒为单位举行的节奏，GSP机制是静态的，这避免了多轮拍卖带来的延迟，符合广告商的需求；互联网降低了广告投放的门槛，同时带来的问题是涌入大量缺乏拍卖经验的广告商，寻租活动的可能性也随之上升，因而GSP机制的防策略性变得重要。接受GSP机制的这两种性质，意味着放弃了拍卖的可信性，即拍卖是不完全公开信息的，发布商有动机并且有能力实施安全偏差。因此在现实中，通常允许拍卖外的私人交流并建立声誉机制，来弥补拍卖中可信性的缺失。

第五章思考题进一步考察第二节中平台误导性搜寻承担误导推荐成本的情形。假设平台无论是当状态为a时，把消费者误导到商品B，还是当状态为b时，把消费者误导到商品A，都需要承担成本∆w。可以把误导成本想象为平台的声誉成本，即平台误导消费者后，消费者以后信任平台的可能性降低，甚至不再相信平台的推荐。假设平台知道自己的误导成本，消费者只知道平台的误导成本∆w在0,w请分析当商品A的价值高于商品B的价值时，平台不误导消费者，但商品B的价值高于商品A时，向消费者推荐商品A的误导概率。参考答案显然，此时，α=PrmAvB此时，对于误导消费者与不误导消费者无差异的平台∆wq类似地，可以解出α=可以发现，尽管随着平台误导消费者的成本增加，引起消费者误导行搜寻的概率在降低，但平台仍然会对消费者进行误导推荐。

第六章思考题1.为何可以将平台生态系统视为一种元组织？2.平台在开放性的选择上面临哪些权衡取舍问题？3.从社会福利的视角来看，平台治理可能存在哪些问题？参考答案1.略。2.略。3.平台的利益诉求与平台生态的整体利益乃至全社会的福利通常都不一致。这导致两方面的问题。第一，平台可能采取一些损害平台生态利益的行为。平台在生态的创新活动中有自己的利益诉求，而它既当“运动员”，又当“裁判员”，这可能威胁到平台生态。比如，本章的实例分析6.3曾讨论了亚马逊是如何利用第三方商家的数据，并通过用户匹配机制来侵占它们的市场的。第二，平台治理可能损害社会福利。首先，损害平台生态整体利益的行为本身就可能是有损于社会福利的。其次，平台可以通过各种治理手段来塑造平台生态的发展方向。但是，平台基于自身利益诉求所主导的平台生态发展可能偏离社会福利的要求，引发垄断和滥用市场支配地位、不正当竞争、低水平扩张以及隐私和数据安全等一系列问题。上述两个问题引发了平台生态的公共治理问题，即应该如何处理平台治理和政府治理的关系。

第七章思考题1.数据的非竞争性意味着在效率上，应该让数据在社会中所有存在数据需求的市场主体之间共享和流通。但是，平台出于竞争的考虑，一般不会愿意把自己掌握的数据提供给竞争对手。那么，政府是否应该引入规制政策，强制性要求平台将数据免费向社会开放？2.在双边市场中，应如何界定相关市场？3.“大数据杀熟”是指企业利用大数据基础分析消费者的特征，并对他们进行价格歧视。在反垄断规制中，是否应该对“大数据杀熟”行为进行处罚？参考答案1.数据并非天然就具有价值。数据成为生产要素的前提是经过数据处理的一系列环节，包括采集、存储、加工和分析，而这些环节都不是免费的，而是需要技术和基础设施的支撑，这些都需要平台进行投入。如果因数据开放方面的强制性要求，竞争对手可以免费获取平台的数据来改善服务，那么竞争的强化会降低平台数据处理投入的边际收益，抑制平台进行相关投入的动力。所以，这种规制政策一般会造成新的扭曲。上述分析说明，数据充分共享和数据处理投入的激励两个目标是相冲突的。因此，不存在能同时实现两个目标的规制政策。实际的政策制定应考虑两个目标之间的权衡取舍。一种对政策进行调整的思路是允许数据处理企业在政府规定的范围内获取数据交易收益。这类似于传统领域中的“关键设施规制”。政府可以强制数据转让，并在规制的前提下（比如引入一个价格上限管制）允许数据处理企业对数据定价。价格上限的设置面临两个约束，一是价格不能过高，以至于不会有人愿意购买数据，二是数据处理企业在管制价格上获得的数据转让收益应足以覆盖相应的投资和数据转让所可能对其造成的损失（比如数据转让强化了竞争对手的能力，导致竞争加剧）。因此，直觉上来看，这种规制政策并不总是具有可行性。它只有在数据处理的相关投资成本较低的时候才是适用的。2.略。3.价格歧视并不一定损害社会福利。比如，在垄断市场中，完全价格歧视仍能实现社会福利最大化。反垄断中禁止价格歧视的意义主要在于保障消费者福利。然而，如果市场结构不是完全垄断的，价格歧视也不一定损害消费者福利，反而可能对消费者更有利。为说明这一点，考虑一个简单的寡头垄断模型。市场中有A和B两个厂商，以及1和2两个消费者。两个消费者都具有单位需求，即他们要么不购买，要么就只买1件商品。消费者1对A和B商品的最高支付意愿分别为2元和10元；消费者2对A和B商品的最高支付意愿分别为10元和2元。厂商生产每单位产品的成本均为1元。如果厂商无法进行价格歧视，那么均衡时每个厂商的定价为10元，而消费者1和2分别购买厂商B和A的商品；每个厂商都销售1单位商品，并获得10元的收入。首先，消费者没有动力单方面偏离。对消费者1来说，无论是不买还是转换到厂商A的商品，都不能带来更高消费者剩余。这一结果对消费者2也是适用的。对任意一个厂商来说，肯定不会再提高价格，否则就没有消费者愿意购买了。而厂商要想获得更多需求，就必须把价格降低至2元以下，但这样最多只能获得4元的总收入，所以没有一个厂商有动力单方面降价。如果厂商可以通过大数据技术分析消费者的最高支付意愿，并在此基础上实施价格歧视，结果会有何不同？如果厂商B维持原先的价格不变。现在，厂商A可以制定两个价格：对消费者2定价为原先的10元，但对消费者1提供优惠价1.99元。消费者1发现，如果像原来那样购买厂商B的商品，消费者剩余为0，而转向厂商A可以得到0.01元的剩余。所以，通过价格歧视，厂商A可以尝试去抢占竞争对手原有的市场空间。当然，厂商B不会坐等市场的流失。它会以降价作为回应。最终在均衡时，两个厂商对消费者1制定的价格会等于它们生产的平均成本。如果厂商B也能进行价格歧视，那么按照相同的逻辑，它也会试图去抢占厂商A原先的市场。均衡时，消费者2面对的价格也等于厂商的平均成本。在这个例子里，价格歧视的结果是厂商之间的价格竞争变得更加激烈。最终，价格歧视反而使厂商的处境变得更差，而消费者的处境改善了。社会总福利则没有改变。既然大数据杀熟会让厂商变得更差，那厂商会不会放弃实施价格歧视？答案是否定的。因此即使自己不应用大数据技术来实