程郁琨:数据驱动下的拍卖挑战

中国拍卖行业2024年度

拍卖理论座谈会

 

作者:江南大学商学院教授、博导 程郁琨

 

 

 

在当今数字经济迅猛发展的时代背景下,人类认知的深刻变革正引领经济学、运筹学与计算理论步入前所未有的发展轨迹,催生出一系列令人瞩目的新兴研究领域与方向。本报告主要探讨数据驱动情境下,参与者的策略行为对拍卖均衡结果的挑战,借助算法博弈论作为分析工具,对参与者进行激励分析,旨在刻划博弈过程中参与者之间的竞争与合作关系,同时评估各类策略行为对系统均衡结果的多维影响。此外,报告还将介绍新型的数据要素拍卖场景,探讨相关竞价拍卖面临的挑战。

 

 
 
 

一、数据驱动下的拍卖均衡面临的挑战

 

近年来,互联网平台的崛起引发了一场商业革命,彻底改变了传统商业模式,使数字经济的发展呈现出飞速增长的态势。这一变革为全球范围内的企业带来了诸多机遇与挑战。在政府政策的有力扶持和市场力量的共同推动下,我国数字经济实现了跨越式发展,其规模稳步扩大,从而进一步巩固了我国全球数字经济大国的地位。在此过程中,一些关键技术的进步起到了至关重要的作用。计算网格技术的应用使得全球范围内的计算资源能够实现高效的共享和调度,极大促进了科学研究和工程应用的发展;同时,云计算技术的普及则为企业和个人用户提供具有高度弹性的计算和存储资源,大幅提高了互联网服务的灵活性和效率;此外,无线网络技术的不断进步也推动了移动通信技术的快速发展,这不仅改善了用户的通信体验,而且为移动商务和远程工作提供了强大的技术支撑,进一步推动了社会经济结构的转型升级。

在数据驱动的背景下,拍卖均衡正遭遇前所未有的挑战。拍卖作为一种古老而有效的资源分配方式,其机制规则简单易懂、操作方便,并且能够保障卖家收益或社会福利。大量物品、各种使用权、服务等都可以通过拍卖的方式进行交易。然而,随着数据的海量化与信息的复杂化,拍卖过程中买卖双方之间的信息不对称问题愈发凸显。尤其是买家对商品的内在价值及市场潜力的独特认知,作为他们的私有信息,极大地影响了拍卖的竞争格局。在这样的背景下,买家有动机进行策略性报价,以干扰卖家的市场判断,力求在竞争中占据有利地位。那么买家会有哪些策略性行为来干扰卖家对其价值分布的学习?卖家又有哪些应对策略?

(一)拍卖机制与算法博弈论

拍卖是一种通过买家之间的竞争来确定商品价格和分配方式的机制。这一过程不仅体现了市场供需关系的直接作用,还深刻反映了买家与卖家之间错综复杂的策略互动与利益博弈。算法博弈论,作为博弈论与计算机科学交叉融合的产物,致力于运用算法的力量来分析和设计策略互动场景下的最优决策。在算法博弈论中,拍卖机制设计是一个重要领域,因为它涉及买家和卖家之间的策略互动和利益最大化。在这一框架下,拍卖机制的设计不仅要考虑如何确保交易的公平、透明与效率,更要深入探索如何在买家与卖家的策略博弈中,实现社会福利的最大化或特定参与者的利益优化。

(二)激励相容性

激励相容性(IncentiveCompatibility,IC)是拍卖机制设计中的一个关键概念,它确保了在拍卖过程中,每位参与者报告其真实估值是其最优策略。具体来说,这一设计原则要求,当买家在拍卖中诚实地反映他们对商品或服务的真实评估时,他们能够获得最大效用。换句话说,买家没有动机去谎报其估值。激励相容性的实现对于确保拍卖结果的公平性和效率至关重要。如果拍卖机制可以设计成激励相容的,那么它能够有效避免买家通过策略性报价来操纵拍卖结果,从而提高资源配置的效率。在这种机制下,买家被激励去揭示他们的真实私有信息,这样拍卖者可以准确地了解市场需求,进而做出更合理的资源分配决策。

(三)马尔森最优拍卖机制

马尔森(Myerson)在1981年的突破性工作中提出了最优拍卖机制,该机制在假设买家估值的概率分布已知的情况下,能够最大化卖家的期望收益,同时保持机制的激励相容性。马尔森的最优拍卖机制的核心在于设计关于商品的一个保留底价以及为每位买家计算其相应的虚拟报价,卖家将根据商品的保留底价以及买家的虚拟报价来分配商品和确定支付价格。

具体来说,如果没有买家的报价高于底价时,则商品将会流拍,没有买家获得商品。如果至少有一位买家的报价高于底价,商品将被分配给虚拟报价最高的买家,而该买家支付的价格则是确保他仍是虚拟报价最高者所必需的最低价格。这种方法不仅确保了卖家收益的最大化,还通过确保了机制的激励相容性减少了买家之间的操纵空间,提高了拍卖的整体效率和公正性。马尔森的理论展示了经济理论如何通过精确的数学建模和对市场机制深刻的理解来解决实际问题。这一机制不仅在理论上具有创新性,而且在实际应用中也极具价值,为设计更为高效和公平的拍卖系统提供了可靠的理论基础。

(四)数字经济时代的挑战

在数字经济时代,我们拥有前所未有的数据访问能力,这使我们可以通过分析大量历史交易数据来更精准地估计买家估值的概率分布。然而,这种数据驱动的估计方法也面临着新的挑战,尤其是来自买家策略性报价的干扰。买家可能会通过不真实的报价行为,如故意报出高于或低于其真实估值的价格,来操控卖家对市场估值概率分布的判断。这种策略性报价行为的动机可能多种多样。例如,一些买家可能会故意报出高于其真实估值的价格,企图通过制造竞争激烈的假象,干扰他人对他关于商品的真实估值的学习,误导其他买家提高报价。相反,另一些买家则可能采取低报策略,以试探卖家的底价与市场的反应,或是为了在未来的多轮拍卖中保留更多的竞价空间。

这些策略性报价行为,不仅增加了拍卖过程中的不确定性与复杂性,也对卖家的定价策略与市场预测能力提出了更高的挑战。卖家需要更加敏锐地洞察市场动态,运用更加复杂的分析模型与预测算法来识别并剔除那些由策略性报价产生的噪音数据,从而更准确地把握买家的真实估值与市场需求。

(五)机器学习在拍卖机制设计中的应用

为了有效应对数字经济时代策略性报价给拍卖带来的挑战,研究者开始探索利用机器学习方法来设计拍卖机制。这一过程主要涉及以下几个关键步骤:

1.将最优拍卖机制抽象为数学优化问题

将拍卖机制设计的问题抽象成一个带有多重约束条件的优化问题。这些约束条件主要包括激励相容性(IC),即保证每位买家按照其真实估值出价是最优策略,以及个体理性(IR),即确保参与拍卖对每位买家来说是利益正向的。通过这种方式,拍卖机制设计不仅要追求效率和收益最大化,还要确保每位参与者的合理利益。

2.构建参数化机制

使用包括神经网络在内的机器学习模型来构建参数化的拍卖机制。这些机器学习模型具备强大的功能,能够根据不同买家的行为和估值分布进行学习和适应。通过参数化的方法,拍卖机制可以更灵活地调整和优化,以应对复杂多变的市场环境。

3.训练和优化

通过采集和生成大量的训练数据,并使用标准的机器学习优化方法来更新模型参数,从而找到最优或近似最优的拍卖机制。这一步骤是实现高效拍卖机制设计的关键,它依赖于强大的算法和适当的数据支持来确保模型的准确性和可靠性。

通过这些步骤,机器学习方法为拍卖机制的设计和实施提供了一种新的途径,使其更加智能化和自适应。这种技术的应用不仅可以提升拍卖的效率和公平性,还能在更大程度上自动化地应对策略性行为和市场变化,为现代数字经济下的市场交易提供强有力的支持。

(六)示例分析

在云计算资源市场的情境中,买家通过策略性报价显著影响了卖家对其估值概率分布的学习过程。这种操作使得传统的马尔森最优拍卖机制在这类环境下无法保持其激励相容性,因为买家的报价不再反映其真实的估值意图。这一变化导致拍卖机制无法有效地提取真实信息,从而影响整体市场的效率和公平性。然而,借助于机器学习技术,我们有可能设计出更为灵活和稳健的拍卖机制。这些机制利用算法的学习能力,能够识别并适应买家的策略性报价行为。通过对历史数据的分析和模式识别,机器学习模型可以预测并调整拍卖规则,以确保即使在面对非真实报价的情况下也能维持市场的激励相容性。

 

 
 
 

二、数据要素拍卖面临的挑战

 

 

(一)数据要素市场现状与挑战
数据要素市场建立广泛但交易规模小:尽管全国范围内大数据局、大数据集团和大数据交易所的建立呈现出广泛性,但这些机构的场内数据交易量仅占整个行业交易总额的5%,这一现象反映出市场活跃度不足,且交易模式仍较为传统。
缺乏有效竞价机制:当前的数据交易主要依赖于面对面协商或固定定价机制,而缺乏如竞价拍卖等有效的市场竞价机制。这种局限性导致了资源配置效率的降低,从而未能充分发挥市场在资源分配中的作用。
(二)竞价拍卖机制的引入
经济学意义:竞价拍卖机制作为一种激励竞争和优化资源配置的有效工具,能够显著提升市场活跃度,对于完善数据要素市场至关重要。在当前的数据市场中,由于交易方式相对保守和单一,市场活跃度不高,缺乏足够的竞争动力,这直接影响了数据资源的有效配置和价值实现。通过引入竞价拍卖机制,市场可以实现更加公开透明的价格形成过程。
技术挑战:数据要素本身具有时效性、差异性以及组合效应等多重特性,加之不同个体间需求的显著差异和信息不对称性,这些因素共同增加了数据价值评估的复杂性。
(三)数据价值评估的技术路线
该技术路线主要包含以下信息:
面向数据特性建模——深入剖析数据的多维度属性,包括但不限于其显著的外部性、严格的时效性以及广泛的差异性,进而基于这些特性量身定制高效且精准的价值评估模型,以确保评估结果的科学性和实用性。
面向个体需求——通过分析买家的历史行为数据,深入学习其需求模式和估值偏好,从而实现对数据价值的更精确评估,提供更加个性化、高效益的数据解决方案与策略。
平台效应——考虑平台掌握的信息优势,平衡信息不对称,提高数据价值评估的准确性和可靠性。
(四)竞价机制设计的三层架构
完全理性假设下的定价机制:在完全理性假设下,定价机制通常基于经济学中的理性行为者模型,这些行为者能够做出最大化自身利益的决策。在这一假设下,基于博弈论,设计基于参与者完全理性的竞价机制,例如麻省拍卖机制。
非完全理性行为建模:通过利用大数据分析和机器学习技术,深入挖掘参与者的历史行为数据,理解其非完全理性竞价策略。
博弈论与大模型联合驱动:将博弈论模型与大模型学习结果相结合,设计双层优化的竞价机制,实现机制参数的动态调整和优化。
(五)数字经济场景下的研究意义
契合数字经济主题:数据要素是数字经济的重要组成部分,研究其市场化配置和竞价机制对于推动数字经济发展具有重要意义。
通过引入竞价拍卖机制和完善数据价值评估体系,可以显著提升数据要素市场的活跃度和资源配置效率。未来,随着技术的不断进步和跨学科合作的深入,数据要素市场有望实现更加高效、公平和可持续的发展。
同时,数据要素市场的繁荣还将为数字经济的各个领域注入强劲动力,推动传统产业转型升级,催生新兴业态与商业模式的不断涌现。在这一过程中,数据将不再仅仅是信息的载体,而是成为驱动经济社会发展的新引擎,为人类社会带来前所未有的变革与福利。

 

 

 

 

原文发表于《中国拍卖》杂志2024年10月刊
 

 

创建日期:2024年12月11日