一、选题背景与意义

在平台经济蓬勃发展的当下，数据已成为核心生产要素，电商平台通过收集用户数据构建画像，实施个性化定价（价格歧视），而数据产权归属、数据供求行为对市场效率的影响，是当前学术研究与产业实践的核心议题。该创新项目立足实验经济学视角，结合亿邦动力积累的电商领域数据，聚焦平台经济中数据供求与产品定价的互动机制，具有重要价值：

从学术层面看，现有研究多基于理论模型（如关于数据产权与价格歧视的二元/均匀分布均衡分析），缺乏实验数据对理论假设的验证与补充。本选题通过实验设计模拟电商平台数据供求场景，可填补“理论模型-实验验证-实证检验”的研究缺口，为数据权利最优配置、个性化定价的福利效应提供实验和实证证据。从实践层面看，课题成果能为电商平台优化数据收集策略、平衡企业收益与消费者权益提供参考，同时帮助监管部门完善数据产权相关规制，契合数字经济高质量发展需求。此外，依托亿邦动力的数据资源，课题可实现“数据支撑-实验设计-结论应用”的闭环，提升大学生创新项目的实践导向性与成果转化潜力。

二、核心研究问题

电商平台数据供求行为的影响因素：在实验场景中，用户的数据授权意愿受哪些因素（如隐私补偿、数据用途透明度、定价公平性感知）影响？平台的数据收集策略（如定向索取特定类型数据、阶梯式隐私合同）如何反作用于用户行为，形成“用户授权-平台收集”的互动均衡？

数据驱动的个性化定价机制有效性：基于亿邦动力的用户消费数据（如浏览历史、购买记录），设计实验模拟不同数据完备度下的定价场景，验证“数据量提升是否必然带来定价精度优化”，以及研究假设“离散类型完全分离均衡、连续类型多区间混同均衡”在实验环境中的适用性。

数据产权配置对市场福利的影响：通过对比“用户控制数据产权”（用户自主决定数据是否授权）与“平台控制数据产权”（平台默认收集数据）两种实验场景，量化分析不同产权配置下的消费者剩余、平台收益及社会总福利，为数据权利最优配置提供实验依据。

三、研究方案设计

（一）数据来源与处理

以亿邦动力积累的电商平台数据为基础，筛选核心数据维度：用户基础信息（匿名化处理，如年龄分层、消费能力标签）、行为数据（浏览时长、商品点击频次、加购/收藏记录）、交易数据（历史购买金额、购买频次、价格敏感度）、平台运营数据（不同时段定价策略、广告投放记录）。对数据进行预处理，包括匿名化脱敏（符合隐私保护法规）、异常值剔除（如极端消费数据）、数据标准化（将不同维度数据转化为统一量级，便于实验参数设定），最终构建实验所需的“用户-平台”基础数据库。

（二）实验设计框架

采用“实验室实验+模拟场景实验”相结合的方式，分三阶段开展：

第一阶段：数据供求行为实验

实验对象：华东理工大学学生（模拟不同消费能力的电商用户），随机分为3组，每组50人。

实验变量：自变量为“隐私补偿金额”（0元、5元、10元）、“数据用途透明度”（完全透明：明确告知数据用于个性化推荐与定价；部分透明：仅告知用于优化服务；不透明：不说明用途）；因变量为“用户数据授权率”“授权数据类型数量”。

实验流程：向每组受试者展示不同参数的“数据授权协议”，记录其授权决策，分析自变量对因变量的影响，揭示数据供求的互动规律。

第二阶段：个性化定价机制实验

实验场景：基于亿邦动力的商品分类数据（如服饰、电子产品、日用品），构建模拟电商平台，设置“低数据完备度”（仅掌握用户基础信息）、“中数据完备度”（增加行为数据）、“高数据完备度”（补充交易数据）三种场景。

实验任务：让受试者在模拟平台购物，平台根据数据完备度实施个性化定价，记录不同场景下的“定价误差率”（实际定价与用户支付意愿的偏差）、“商品成交量”，验证数据完备度与定价效果的关系，检验理论均衡的实验适用性。

第三阶段：数据产权配置福利实验

实验分组：将受试者分为“用户产权组”（可自主选择是否授权数据，授权可获得补偿）、“平台产权组”（默认授权数据，平台提供小额优惠券）、对照组（无数据收集，统一定价）。

福利衡量：计算每组的“消费者剩余”（用户支付意愿-实际支付价格）、“平台模拟收益”（成交量×（定价-成本））、“社会总福利”（消费者剩余+平台收益），对比不同产权配置的福利差异。

（三）研究方法与工具

实验经济学方法：采用“随机对照实验”控制无关变量，通过受试者决策数据检验研究假设，避免传统实证研究中“内生性问题”的干扰。

数据分析工具：使用SPSS26.0进行实验数据的描述性统计与回归分析，验证变量间的相关性；使用Python（Pandas、Matplotlib库）处理亿邦动力的原始数据，构建实验所需的数据库与模拟场景。

理论结合方法：将实验结果与王Jianyun的数据产权-价格歧视理论模型对比，验证理论假设的现实适用性，若存在偏差，分析偏差原因（如用户行为的非理性因素）。

四、预期成果与创新点

（一）预期成果

学术成果：形成1篇《电商平台数据供求与个性化定价的实验研究报告》，包含数据供求行为影响因素、定价机制有效性、产权配置福利效应的量化结论，可进一步整理为学术论文，投稿至《商业研究》等期刊。

实践成果：针对电商平台提出《数据收集与定价优化建议手册》，内容包括“如何通过透明化与合理补偿提升用户数据授权率”“基于数据完备度的阶梯式定价策略”，为亿邦动力等电商平台提供实践参考。

竞赛成果：参加中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛并争取获奖，题目“基于实验经济学的电商平台数据供求与个性化定价优化系统平台设计”。

创新项目成果：完成项目结题报告，制作实验过程视频与数据分析可视化图表，参与华东理工大学大学生创新项目竞赛，争取优秀项目认定。

（二）创新点

研究视角创新：突破现有理论研究的局限，从实验经济学视角验证数据产权与价格歧视的理论结论，为该领域提供“理论-实验”结合的新研究范式。

数据应用创新：首次将亿邦动力的电商实操数据与实验设计结合，避免实验数据的“理想化偏差”，提升研究结论的实践适用性。

成果形式创新：不仅产出学术报告，还形成面向企业的实践手册，实现“学术研究-产业应用”的无缝衔接，符合大学生创新项目“产学研融合”的导向。

五、进度安排

时间阶段    具体任务

第1-3个月  完成文献梳理（重点研读王Jianyun及实验经济学相关文献）、亿邦动力数据对接与预处理，设计实验方案，通过学校伦理审查（涉及人类受试者实验）

第4-6个月  开展第一阶段“数据供求行为实验”，收集数据并进行初步分析，调整实验参数（如补偿金额梯度）

第7-12个月 开展第二阶段“个性化定价机制实验”与第三阶段“数据产权配置福利实验”，完成所有实验数据收集

第13-18个月 进行实验数据深度分析，撰写研究报告与实践手册，整理项目成果，准备结题与竞赛申报

六、可行性分析

数据可行性：亿邦动力作为电商领域专业数据服务平台，积累了海量用户行为与交易数据，且愿意为大学生创新项目提供脱敏数据支持，数据维度与质量能满足实验需求。

实验可行性：华东理工大学拥有云端史密斯实验经济学实验室（或可借用商学院多媒体教室搭建模拟场景），受试者（学生群体）易招募，实验成本（如补偿金额、模拟平台搭建）较低，在项目经费（学校创新项目资助）范围内可覆盖。

团队可行性：项目团队成员可由“经济学+数据科学+电子商务”等专业学生组成，分别负责实验设计、数据处理、报告撰写，具备跨学科协作能力，同时可邀请学校实验经济学领域的教师担任指导老师，保障研究质量。