3月21日Huseyin Gurkan 和 Francis de Véricourt在Management Science上发文Contracting, Pricing, and Data Collection Under the AI Flywheel Effect摘要：本文探讨了缺乏机器学习（ML）专业知识的企业如何利用所谓的人工智能飞轮效应。这种效应意味着一种良性循环，通过这种循环，随着ML产品的采用，新的用户数据反馈给算法，产品会得到改进，从而能够进一步采用。然而，管理这种反馈回路是困难的，尤其是当算法外包时。事实上，人工智能飞轮效应产生的额外数据可能会随着时间的推移改变提供商改进算法的动机。我们在一个简单的两阶段道德风险框架中形式化了这个问题，该框架捕捉了ML、数据采集、定价和合同之间的主要动态。我们发现，公司的决策在很大程度上取决于培训机器所依据的数据量如何与供应商的工作相互作用。如果这种努力对更大数据量的准确性有更大（不太大）的影响，公司就会低估（高估）产品的价格。有趣的是，这些扭曲有时会改善社会福利，这是公司和供应商的客户盈余和利润的原因。此外，激励问题和人工智能飞轮效应的正外部性之间的相互作用对公司的数据收集策略具有重要影响。特别是，该公司可以通过提高产品获取使用数据的能力来提高利润，这种能力只能达到一定的水平。如果产品每个用户收集的数据太多，公司的利润实际上可能会下降（即，数据越多并不一定越好）。3月22日刘英恒太等人在《统计与决策》上发文《我国数字经济发展的结构分解、经济联系与产业融合》摘要：文章基于中国30个省份2007年、2012年及2017年的投入产出数据，采用结构分解技术揭示中国省域层面数字经济产出增长的具体来源及结构变化，使用归因矩阵分析法测算数字经济与传统产业的融合状况。结果显示：我国数字经济产出增长的地区差异正在缩小，中西部地区数字经济产出增速较高并在绝对值上向东部地区收敛；国内市场需求扩张对数字经济产出增长的促进作用显著，国外市场需求扩张的作用在东部地区显著，在中西部地区并不显著；数字经济与上游产业的关联紧密，与下游产业的关联有待加强；数字经济与能够快速进行生产方式转变的服务业融合程度较高，与生产方式调整周期较长的加工制造业的融合程度较低。3月22日王玥芸在《统计与决策》上发文《中国数字经济核算：基于GDP和生产率视角的检验》摘要：通过样本初选和再筛选，文章选取中国各省份2015—2019年的数字经济相关面板数据为研究对象，构建研究模型，实证分析其对中国国内生产总值和劳动生产率指标的作用和影响，探究数字经济的重要性。研究结果显示，数字经济与国内生产总值有显著正向相关关系，与劳动生产率指标有正向相关作用。研究丰富了数字经济的文献内容，并为中国各省及企业大力发展数字经济提供了理论依据和实践动力，为将数字经济纳入国民经济核算体系提供了数据支持和实证结果支撑。关键词：数字经济；国内生产总值；生产率；中国经济；核算3月24日Cuihong Li 和Brian Tomlin在Manufacturing & Service Operations Management上发文After-Sales Service Contracting: Condition Monitoring and Data Ownership摘要：问题定义：耐用资产的状态监测（CM），即传感器持续监测资产的健康状况，被称为物联网的关键应用。然而，有关传感器数据所有权的问题被视为采用的关键障碍。我们模拟了一个售后供应链，其中资产制造商向运营资产的客户提供维护和维修服务。资产状况以随机方式恶化，如果不修复，最终将失败。方法/结果：我们分析了基于绩效的合约问题，考虑了制造商维护工作（执行预防性维护的条件）和客户操作工作（降低条件恶化的速度）。在顾客努力成本信息不对称的情况下，我们在一个具有双重道德风险的委托代理模型中分析了这个契约问题。在集中设定中，我们确定CM的收益在资产的劣化率中先增加后减少，并且CM可能会根据劣化率增加或减少客户努力的收益。在分散设定下，我们证明了CM总是有利于制造商和供应链，但如果资产可靠性足够高，它可能会损害客户。管理含义：这些结果对传感器数据所有权的影响具有重要意义。如果制造商拥有数据，将采用CM，但如果客户拥有数据，则可能会阻止采用CM。我们表明，制造商愿意支付适当的数据访问费，就可以克服这种CM采用障碍。然而，在这种安排下，制造商可能无法从更有效的客户运营中获益。我们将讨论由此产生的对制造商产品设计的影响，以及销售和租赁之间的商业模式。本期责任编辑：李卓伦 刘智凯
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