985高校教授发表顶刊UTD
同济大学管理科学与工程系老师胡一竑作为第一作者，与在读博士研究生渠胜男等人的合作论文“Information Sharing and Personalized Pricing in Online Platforms”（在线平台上的信息共享和个性化定价）被运营管理类国际顶级期刊《Production and Operations Management》录用并在线发表。
作者简介
胡一竑 博士，同济大学经济与管理学院讲师，硕士生导师。
已在European Journal of Operations Research、Annals of Operations Research, Asia Pacific Journal of Operations Research, Service Science等期刊发表多篇论文，主持国家自然科学基金项目和教育部项目，获上海市浦江人才计划支持。
文章概述
在大数据时代，个性化定价和杀熟现象在网络平台上变得更加普遍。平台可以从海量的交易数据和浏览数据中分析得到顾客个人偏好等信息，实施个性化定价以提高利润。目前，有些平台还进一步为第三方卖家提供顾客数据，并收取相应费用。与第三方卖家分享顾客信息，会增加该平台的佣金和信息收入，但同时也会赋予卖家个性化定价的能力，从而加剧价格竞争，损害平台自身产品的盈利能力。这一分享行为也让政府担心平台会滥用顾客信息，榨取更多消费者剩余并损害社会福利。平台应审慎决策信息分享的问题。
本项研究采用博弈论模型刻画平台的信息共享与企业定价策略的交互作用。研究了平台和第三方卖家分别实施统一或个性化定价政策的四种基本场景，然后比较得出平台作为领导者的最优选择。研究发现，当佣金率和新消费者比例适中的时候，客户信息不被分享也不用于价格歧视，即信息完全没有被使用。而在佣金率较高和新消费者比例较低情形下，平台放弃自身产品的市场需求，让卖方占据整个市场并进行个性化定价，从而导致消费者盈余和社会福利降至最低水平。最后，在佣金率较高的情况下，禁止信息共享能增加消费者盈余和社会福利，验证了政府监管的必要性。但是在佣金率较低的情况下，市场能发挥调节作用，政府无须介入。本项研究结果不仅能为平台设计信息共享和价格歧视策略提供决策参考，同时也能为政府和行业监管机构出台政策提供理论依据。
来源：社科学术汇
