数字经济学术｜周刊·第129期｜2023.07.24-07.30

「数字经济学术」

7月28日 David Simchi-Levi等在Operations Research上发文Online Matching with Bayesian Rewards

摘要：本文研究的是一个在线匹配问题，在这个问题中，中心平台需要将一些有限的资源匹配给随时间依次到达的不同用户群。每个匹配选项的奖励取决于资源类型和用户到达的时间段。匹配奖励假定是未知的，但来自于先验已知的概率分布。然后，平台需要根据对匹配结果的实时观察，在线学习真正的奖励。中心平台的目标是在不违反资源容量约束的情况下，最大化所有匹配的总奖励。我们将这个带有贝叶斯奖励的匹配问题表述为一个具有预算约束的马尔可夫多臂赌博机问题，其中每个臂对应一个资源和一个时间段的组合。我们设计的算法是，首先通过松弛线性规划为每个单臂分别找到策略，然后通过审慎的选择标准和精心设计的拉动顺序将这些策略“组装”在一起。我们证明，我们算法的预期收益至少是最优算法预期收益的。

关键词：最优化；在线匹配；贝叶斯学习；马尔可夫赌博机；近似算法

7月25日 Ruth Beer和Anyan Qi在Management Science上发文To Communicate or Not? Interfirm Communication in Collaborative Projects

摘要：跨企业创新项目往往需要拥有互补技能和资源的企业紧密合作。此类项目的成功取决于所有企业都能产生高质量的产出，而对于那些不易观察或签约的质量方面，要实现这一点可能很困难。我们考虑一家焦点企业与其合作企业（以下简称合作方）共同参与一个项目，双方分别在一段时间内做出质量决策，并研究企业自愿向合作方传达其质量产出进展的决策。我们首先利用博弈论模型，通过分析企业可以向合作方报告一个可能不真实的质量（真实的质量）的报告（揭示）情况，得出规范性预测。我们发现，对于所有的项目价值，企业对于是否报告都应该持中立态度，对于高（低）项目价值，企业对于是否揭示也应该持中立态度（更倾向于揭示）。为了验证这一预测，我们按照2×3的设计进行了一次实验，改变了项目价值（高和低）和沟通形式（不沟通、报告和揭示）。我们发现，在所有处理中，质量提供都明显低于规范性预测。当项目价值较高时，报告的决策对公司有利（无论报告的质量如何），因为该决策表明公司有意愿提供高质量。揭示的决策也对公司有利；但在这种情况下，起作用的是另一种机制。决策本身并不直接影响质量提供，但揭示的质量会影响，因为合作方等待观察真实的揭示质量，并在后续选择质量时将这一信息纳入考虑。相比之下，当项目价值较低时，报告和揭示对公司都没有好处。特别是，报告的决策不再是一个积极的信号，因为它被那些试图欺骗合作方并从中获利的公司所利用。

关键词：行为运营管理；实验；项目管理；报告；揭示

7月26日 彭远怀在《数量经济技术经济研究》上发文《政府数据开放的价值创造作用：企业全要素生产率视角》

摘要：作为推进数字经济战略和数字政府建设的重大举措，政府数据开放被广泛预计将创造巨大经济社会价值，但政府数据开放如何甚至是否创造价值仍有待深入论证。基于省级政府开通政府数据开放平台的准自然实验，本文利用双重差分模型检验政府数据开放对企业全要素生产率的影响及机制，以揭示政府数据开放在微观企业层面的价值创造作用。稳健的经验证据表明，政府数据开放能显著提高全要素生产率，其主要原因是政府数据开放有助于优化营商环境、增强企业能力、促进高质量创新，且政府数据开放对全要素生产率的提高作用主要存在于年轻企业和非国有企业。此外，基于开放数林指数的检验结果表明，政府数据开放水平越高则全要素生产率越高，而开放数据质量、平台建设质量、政策保障力度是决定全要素生产率提高幅度的重要维度。文章从企业全要素生产率视角揭示了政府数据开放的价值创造作用，为推进政府数据高质量开放提供了重要决策参考。

关键词：政府数据开放；全要素生产率；价值创造

7月26日 施文和赵雪在《南开管理评论》上发文《在线消费者投诉对产品销量的影响机制：召回的中介作用》

关键词：在线消费者投诉；产品召回；销量；中介作用

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