观点聚焦

新产品上市之初，消费者往往难以判断其真实价值：有的消费者会通过观察他人的购买行为作出判断，有的则会主动查阅测评、评论或亲身体验。香港中文大学（深圳）经管学院宫郑教授与上海纽约大学黄金合作完成的研究 “A Model of Two Learning Processes” 指出，价格并非单纯的收益获取工具，它还会影响消费者是否愿意主动搜集信息，进而改变市场对产品质量的认知过程。研究发现，在特定情形下，适度较高的初始定价反而能够激励早期消费者深入了解产品，并通过其购买行为和信息反馈影响后来者；相反，一味低价可能削弱消费者的信息搜集动机，强化跟风购买，甚至导致市场形成错误判断。近期，该研究发表于管理学国际顶级期刊《Management Science》。

作者简介

宫郑

香港中文大学（深圳）经管学院助理教授

研究领域

量化营销、社交媒体、数字经济、产业组织和应用微观经济学理论

本文合著者

黄金

上海纽约大学

研究简介

研究背景

随着新产品与服务不断进入市场，消费者与卖方均面临产品真实价值的不确定性。在实践中，消费者通常依赖两类信息获取途径：一是观察学习，即通过观察先前消费者的购买行为，间接推断产品质量；二是主动学习，即通过投入时间与精力直接搜集产品信息，如查阅专业测评、用户反馈或进行实地体验。

既有研究多将两类学习过程分别考察，但现实中的信息传递往往存在交叉影响：早期消费者的主动学习成果不仅会通过购买行为传递给后续消费者，还可能丰富市场中的信息存量，进而改变后续消费者的学习激励。与此同时，卖方也能感知这种互动，并可能通过定价策略影响消费者的学习决策。然而，价格既承担租金提取功能，又具有跨期调节消费者学习动机的作用，其最优动态策略并不直观。基于此，论文旨在构建一个整合观察学习与主动学习的分析框架，并在此框架下系统考察卖方的最优动态定价行为及其对市场学习结果的影响。

研究内容

论文首先在外生价格设定下构建基准模型，刻画消费者在两类学习过程中的序贯决策。在该基准模型中，每个消费者先观察此前所有消费者的购买决策，随后在连续时间框架下，基于泊松信号结构决定是否主动学习以及学习时长，学习成本则表现为线性时间成本。研究发现，当价格外生固定时，从第二个消费者起即会形成羊群行为，且该羊群行为会以严格正概率导致错误决策，公共信念此后不再更新。

随后，论文将价格内生化，引入垄断卖方。卖方同样观察历史购买行为，并动态调整价格。在这一博弈中，价格既影响当期消费者的学习激励，又通过观察学习的信息传递效应影响未来消费者的信念与卖方未来利润。论文进一步对比了远视卖方，即考虑未来利润的卖方，与短视卖方，即仅关注当期利润的卖方，在最优定价策略上的差异。研究揭示，远视卖方更倾向于设定较高价格以诱导消费者主动学习。这一策略虽会牺牲短期利润，却能提升后续消费者的信息精确度，从而增进长期期望收益。此外，论文还考察了当信息到达率随累积销量递增时，市场能否实现完全学习。

研究模型

模型假定产品价值有高、低两种可能状态，消费者偏好同质，序贯进入市场，并具有共同的初始信念。主动学习采用连续时间随机过程，信息源仅在某一种状态下发送确定性信号，从而构成结论性坏消息或结论性好消息两类环境。消费者在主动学习中面临最优停止问题。以坏消息环境为例，其最优规则为：若无信号到达，则持续学习，直至学习带来的边际收益等于边际成本，此时停止学习并购买；若收到坏消息，则直接退出市场。

在观察学习阶段，消费者依据前人的购买行动更新自身信念。在外生价格下，羊群行为从第二期开始形成。在内生价格下，卖方每期设定价格，消费者则根据价格高低分别选择直接购买、直接退出或主动学习，这三类决策取决于价格所处的不同阈值区间。卖方以跨期折现总利润最大化为目标，折现因子反映其远视程度。当信息到达率随累积销量递增时，模型将信息到达率设定为累计购买量的增函数，并重新求解消费者的最优停止条件和卖方的动态定价策略，从而考察销量增长对信息传播和市场学习的影响。

研究结论

基准模型表明，在外生价格下，羊群行为从第二期开始形成，且形成错误羊群的概率严格为正。在内生定价下，短视卖方的最优策略要么始终抑制学习，使消费者直接购买；要么始终诱导学习。而在满足特定参数条件时，即使短视卖方选择抑制学习，远视卖方仍可能选择诱导早期消费者主动学习，且相关参数区域会随着折现因子 β 的增大而扩大。

学习诱导策略虽会降低短期利润，但能够提升公共信念。在坏消息环境下，长期信念会收敛至一个小于 1 的上界，因此市场无法实现完全学习：当真实状态为高时，错误决策概率为零；当真实状态为低时，错误决策概率仍为正。

当信息到达率随销量递增时，无论价格外生还是内生，低价值产品终将被识别并淘汰。在价格内生的情形下，由于长期内消费者必定会购买，信息到达率持续上升，最终使卖方无法通过价格阻止消费者主动学习，从而实现完全学习。这一机制有效修正了前述内生定价可能带来的负面效应。

研究意义

在理论层面，论文首次将观察学习、主动学习与动态定价纳入统一分析框架，填补了既有文献中三者分离研究的空白，并为信息外部性的跨期传导提供了精确的解析刻画。在方法层面，论文采用连续时间泊松学习框架，使信念演化、最优停时和卖方动态优化问题更具可处理性，也为后续研究提供了可拓展的建模工具。

在实践层面，研究为新产品上市时的定价策略提供了新洞见。面对“冷启动”问题，简单的低价促销可能适得其反；在特定条件下，远视卖方可通过设定较高的初始价格，激发早期消费者主动搜集信息。尽管这一策略存在暴露负面信息的风险，但从长期来看，它有助于提升信息传播效率和市场学习质量，并提高卖方总利润。同时，研究强调了加速口碑传播和完善用户反馈机制对市场学习的关键作用，也为企业设计营销激励措施、平台优化信息环境提供了理论依据。