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研究 | 动态价格竞争,实践中学习与战略型买方
发布时间:2021-10-06浏览次数:299次

企业可以在生产过程中,通过对经验的积累总结,达到更高的效率,经济学家也把这种行为称为“在实践中学习”(learning-by-doing,“LBD”)。比如在许多生产技术复杂的产业(如飞机、半导体等)中,都存在这种学习效应。对于具有这种学习现象的产业,要想实现生产效率的最大化,就需要将生产集中于一个生产商;而要想维持竞争,则需要将生产分散到多个公司——二者之间存在着一定矛盾。香港中文大学(深圳)助理教授惠珅及其合作者研究发现,如果在此类产业中引入具有长远眼光的战略型买家,虽然可能因为初期的竞争弱化而降低消费者剩余的净现值(NPV),但产业整体会有更高的概率维持长期的竞争格局,从而提高全部剩余(total surplus)的净现值。这一研究成果“Dynamic Price Competition, Learning-By-Doing and Strategic Buyers”被顶级期刊American Economic Review收录。

论文作者:

Andrew Sweeting, University of Maryland

Dun Jia, Peking University HSBC Business School

Shen Hui, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen

Xinlu Yao

惠珅

香港中文大学(深圳)助理教授

研究领域:定价、创新和产品开发

惠珅教授及其合作者研究了,在获益于“在实践中学习”的卖方动态价格竞争模型中,战略型买方行为如何通过允许每位买家期望从未来买方盈余中分得一杯羹,来影响市场均衡结果。当买方不再仅考虑自己的眼前收益时,许多包含激烈价格竞争从而有可能导致垄断的市场均衡会被消除,而那些更可能维持市场长期竞争格局的均衡则更可能成为事实。此项研究结果与反垄断政策相关,惠珅教授及其合作者的研究方法或对未来动态竞争分析的相关研究有益。

此篇论文不仅为经济学与管理科学领域的研究做出了贡献,而且做出了一项方法论贡献。该研究展示了战略型买家的有限行为在一个具有丰富供给侧竞争动态的市场模型中是如何影响市场博弈结果的。研究结果表明,考虑到战略型买方行为,不仅可以为实证分析增加现实性,而且还可以减少对多重市场均衡可能性的担忧。这种可能性通常难以探查,并有可能对实证研究者进行政策分析预演的努力造成困难。此论文的大部分分析采用了使用同伦算法确定“平衡集”的方法。惠珅教授及其合作者还开发了一种新颖的递归、回溯归纳算法,用以验证一类重要的均衡是否存在:在这种均衡中一旦领先企业率先突破了某一经验临界点,其对手的退出将导致领先者成为永久的垄断者。论文使用这种方法为市场均衡的唯一性提供了支持证据,并且由于基于同伦算法的分析结果与基于这种新算法的结果完全一致,研究还为同伦算法在实践中的有效性提供了新的证据。