社会网络在协调网络成员博弈中的作用：实验研究

The proposed study investigates the effect of social network on coordinating decentralized activities of agents being networked. We consider two types of decentralized activities, herding / shirking, corresponding to the situation where a player’s incentive to take a certain action increases / decreases if more players connected to her in the network follow the same action. Typical applications include strategic customer’s adoption of compatible products under network effects (herding), and the supply of informational goods in P2P networks (shirking). We shall examine laboratory experiments on herding and shirking in which each player engages with an exogenously connected subset of the player population, the pattern of connections defining a social network. We address the question: How does the social network structure leverage the outcomes of herding and shirking, and foster socially beneficial behavior in strategic contexts? In theory, the player’s choice in equilibrium is influenced by both her local network and the global network, and the pattern of influence robust to the degree of rationality of the players involved. The laboratory experiments we designed aim to test the local and global network effects. We plan on gathering experimental data, and explaining the rationale of subjects behavior from the perspective of bounded rationality.

本项目旨在通过实验研究社会网络在协调网络成员自主性决策方面的作用。我们考察两类由自主性决策产生的博弈问题，从众(herding) / 规避(shirking)，分别指代决策者采取某一行动的动机随采取相同行动的网络邻居的数量增加而升高/降低的情形。典型的例子包括网络效应下消费者产品购买（从众），以及P2P网络中信息产品的提供（规避）。本研究的核心问题即是社会网络的结构如何决定网络中成员博弈的结果，以及何种社会网络能够促使个体作出符合整体利益的选择。在理论中，网络结构对个体决策影响可分解为个体网效应和整体网效应，且这些网络效应对不同理性程度的参与者均适用。我们计划以实验手段检验上述网络效应，并从被试的有限理性出发，解释实验现象背后的行为动因。

在现实中，社会网络的规模动辄以亿兆计。在厂商-消费者的互动中，社会网络信息的不完全和不对称已成为常态。本项目探究不完全信息下，社会网络在协调网络成员策略性行为中的作用及其对运营管理的启示。通过被试实验，我们发现个体在从众和规避博弈中的决策以完全相反的方式受到其邻居数量(度)的影响。局部网络效应在规避博弈中更强，而整体网络效应在从众博弈中更明显。我们亦着眼于社会偏好对网络博弈的影响。在实验中我们观测到网络中的被试对公共物品的贡献高于理性水平，且处在网络中心位置的被试贡献水平高于边缘被试。这些反常的结果表明网络中个体的福利偏好强于对公平性和理性的偏好。作为管理学启示，我们研究了网络的最优设计问题。.在考虑上述消费者策略性和不对称网络信息的基础上，本项目探讨厂商的最优定价策略。我们发现，顾客受邻居消费的影响程度 (social susceptibility) 和对邻居消费的影响程度 (social influence) 均随邻居数量增加而升高。如果前者的增幅高于后者，那么最优定价应侧重提取度更高顾客的剩余价值，因而呈现出批量加价 (quantity premium) 的形态；如果前者的增幅小于后者，那么最优定价应偏重刺激度更高顾客的购买，通过他的影响提升更多人的消费，于是导致批量折扣 (quantity discount) 的定价方式。我们亦考查策略型个体的交互对于库存管理的意义。根据我们建立的基于参照点依存的行为理论，厂商的订货量会随策略型顾客比重增大而降低。由于策略型顾客的作用，即使在成本较低时，厂商参照点依存下的订货量依然可能偏移至需求的期望值以下，因而挑战了传统的pull-to-center effect。我们的行为理论同时预测，策略型顾客增多在低成本下会降低厂商的决策偏差，而在高成本下则会加重该偏差，这些均得到了实验验证。此外，依托于本课题的关键技术——机制设计——我们又进行了一些供应链和质保领域的研究。