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2022年經濟學“主編面對面”之主編系列專題講座（四）：產業經濟學頂刊International Journal of Industrial Organization主編講座成功舉辦
2022-06-27 16:03 信息來源：經管學院 4588

2022年6月24日北京時間20:00至22:00，產業經濟學頂刊International Journal of Industrial Organization主編、歐洲大學學院（European University Institute）經濟學Giacomo Calzolari教授線上作了題為AI, Algorithmic Recommendation and Competition的學術講座。該講座是2022年經濟學“主編面對面”會議第二模塊“主編系列專題講座”的第四場，由北京交通大學經濟管理學院主辦，愛思唯爾集團與經管之家論壇協辦，通過Zoom在線會議、Bilibili平臺、經管之家視頻號在線直播。本場講座由北京交通大學經濟管理學院唐代盛教授主持，特邀清華大學周俊杰教授、嶺南大學張天樂副教授為點評嘉賓。會議吸引了1743位觀眾在線參與，其中zoom會議室參會120人，經管之家視頻號觀看1500人次，Bilibili平臺觀看114人次。

 

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產業經濟學頂刊International Journal of Industrial Organization主編專題講座開啟

 

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北京交通大學經濟管理學院唐代盛教授主持

 

Giacomo Calzolari教授是產業經濟學頂刊International Journal of Industrial Organization的現任主編。Giacomo Calzolari教授在圖盧茲大學（University of Toulouse）獲得博士學位，曾在博洛尼亞大學（University of Bologna）任教，目前是歐洲大學學院教授。他的研究領域包括競爭政策、監管經濟學、產業組織、銀行監管和激勵經濟學問題，有多項研究成果發表在American Economic Review、Rand Journal of Economics、International Economic Review、Games and Economic Behavior、Journal of Financial Intermediation、Review of Financial Studies、Journal of Economic Theory 等國際頂級期刊。他曾獲得歐洲經濟學會青年經濟學家獎和競爭經濟學協會頒發的 2014 年最佳論文獎。他是《國際工業組織雜志》、《歐洲經濟——銀行、監管和實體部門》等多家期刊的聯合主編。

在本次講座中，Giacomo Calzolari教授以“AI, Algorithmic Recommendation and Competition”為主題進行了學術分享。Giacomo Calzolari教授和他的合作者通過計算機模擬平臺的推薦算法，探討了使用個人數據預測偏好并向消費者推薦產品的算法推薦系統對市場集中和競爭強度的影響。教授和合作者建立了考慮不同程度的垂直和水平產品差異的消費者偏好模型。模型結果分析表明，相比個體搜索基準程序，算法推薦系統將顯著提高市場集中度，但卻同時會增強競爭程度，從而使得產品價格顯著下降。

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Giacomo Calzolari教授分享最新研究成果

 

隨后，清華大學周俊杰教授、嶺南大學張天樂副教授分別進行了點評。周俊杰教授表示，算法推薦系統在現代網絡世界具有重要地位，社交媒體上呈現的社交網絡具有推薦、傳播的效果。關于該研究，俊杰教授提出了三個可以進一步探討與澄清的地方，一是將個人搜索、算法推薦系統和社交媒體結合考慮會如何影響消費者行為；二是加入進入成本因素，研究結論是否會改變；三是如何理解算法推薦系統將成為企業競爭優勢的來源之一。

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清華大學周俊杰教授精彩點評

 

嶺南大學張天樂副教授指出將推薦系統這類計算機技術運用于產業經濟領域研究讓人耳目一新。張天樂副教授首先總結了Giacomo Calzolari教授的研究問題、結論與貢獻，Giacomo Calzolari教授設定了有算法推薦系統與無算法推薦系統兩種情景，通過對比突出算法推薦系統對市場集中度的影響，發現算法推薦系統促進市場集中，競爭薄弱時價格趨向提高。接著，張天樂副教授就有偏推薦、非隨機個人搜索、算法推薦系統下的企業戰略定價、是否考慮產品價格等問題提出了有益的補充建議。

Giacomo Calzolari教授一一回應了兩位點評人的意見和提問，并表達了對兩位點評人的衷心感謝，表示所提疑問正是接下來的研究改進的重點方向。

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嶺南大學張天樂副教授精彩點評

 

在本次講座中，產業經濟學領域知名學者Giacomo Calzolari教授緊緊圍繞“AI, Algorithmic Recommendation and Competition”這一主題探討算法推薦系統對市場競爭的影響，通過構建結構方程模型在有算法推薦系統情景以及無算法推薦系統下得出結論。Giacomo Calzolari教授逐步引入研究問題，深入淺出地剖析問題，引導聽眾跟著思考，令參會者大有獲益。兩位特邀點評人周俊杰教授、張天樂副教授則在總結這一前沿研究的內容與貢獻之后，分別提出對研究的幾個有待澄清的問題，給出了可進一步改進與拓展的建議，為參會者提供了更為豐富的思考視角。精湛的最新研究、深入的同行點評、多層的參會互動，很好地為參加本次講座的全部人員提供了學術成長的機會。