2021年11月13日，首届网络经济博弈论坛在线成功举办。论坛由北京大学前沿计算研究中心和苏州科技大学城市发展智库联合主办，聚焦于算法博弈论、信息与计算社会科学、互联网经济学、网络博弈等相关的前沿研究。

　　论坛邀请了网络博弈以及计算经济学领域的国内外专家和研究人员带来7个精彩的特邀报告和1个圆桌交流论坛，观看者总计千余人次。本期带来部分特邀报告的精彩回顾。

Eliciting Thinking Hierarchy without Prior

孔雨晴 助理教授，北京大学

　　众包问题的一个关键挑战在于参与者可能会出现系统性的错误，甚至会发生大部分人给出的都是错误答案的情况，并且我们往往必须在无先验的情况下分辨获得的答案的正确程度。针对该挑战，讲者及其合作者提出了一个新的方法：在做调查的时候同时询问人们自己和对他人的选择的预测，并且对每个受访者的两个回答的分布建立一个矩阵。在矩阵中，讲者及其合作者发现，人们对问题的回答具有层级关系，高专业度的人可以预测低专业度人的答案，因此通过重排操作最大化矩阵的上三角区域的和即可得到这样的答案层级。随后，讲者及其合作者通过几个精心设计的例子说明了这个方法的应用，并且提出了该方法的适用范围与之后可以进行的工作。

财政收支平衡视角下的最优房产税研究

李博 助理教授，北京大学

　　房产税是近期国家开始试点的重要工作。然而，基于较少的试点的数据分析仍然具有较大的局限性。因此，讲者基于当前中国市场的现实情况构建了一个包含异质性家户的世代交叠模型，通过一系列数值实验具体分析了房产税的最优改革方案。讲者列举了一些具体的实验数据，表明房产税改革将优化居民的资产结构，刺激消费，降低房价并显著的提振实体经济。当不对住房面积减免时，最优改革方案是房产税部分替代收入税，税率为1.3%的改革带来了显著的效率红利和福利改善，低财富群体福利改善最明显，而高财富群体福利改善最低，征收房产税具有再分配效应；而对征收面积减免时，穷人更容易买房的同时伴随着消费和福利的下降，尽管家户的总福利提升，但房产税的再分配效应减弱。

网络上的博弈动力学

张博宇 教授，北京师范大学

　　数字经济时代，人们的博弈互动关系呈现出复杂的网络特征。近年来网络博弈理论发展迅猛，并在群体决策、舆情传播、投票选举等方面有广泛的应用。讲者希望通过网络性质分析找到一个适用性较强的网络博弈演化分析方法。讲者首先介绍了网络建模的一些基本概率统计方法。通过这些方法，讲者建立了任意网络上对称博弈的模仿动态和非对称博弈的随机最优反应动态，并且使用数值实验检验了理论结果的正确性。最后，讲者在此基础上讨论了博弈互动网络结构和信息网络结构对个体和群体行为，特别是合作、竞争和公平行为的影响。

Fisher Markets with Linear Constraints: Equilibrium Properties and Efficient Distributed Algorithms

祁琦 副教授，中国人民大学

　　市场均衡是博弈论中非常常见的概念：人们花费若干预算购买物品并最大化自己的效用。然而，仅考虑两种约束条件限制了市场均衡的使用范围。讲者介绍了自己对市场均衡的调整：为消费者增加了若干线性约束，并且引入了 BP-SOP 问题，以计算出市场物资分配的最优结果。通过若干理论分析，讲者提出了计算 BP-SOP 问题的算法，并且证明了若干良好性质，如收敛速度，收敛性等等。

群体系统的激励机制设计

黄建伟 教授，香港中文大学（深圳）

　　群体系统是指由许多普通人共同合作来解决复杂问题的系统，经典的群体系统在生活中非常常见，例如包括投票系统，众包平台等等。在群体系统中，一个最关键的问题就是如何设计激励机制才能使参与者自愿参与系统并付出努力。讲者介绍了两种在无法验证信息正确性条件下的群体系统激励机制的设计方式，并证明了两种机制下的均衡结果，说明了在模型下机制如何激励参与者付出努力，并给出正确的信息。

Class Fairness in Online Matching

黄志毅 副教授，香港大学

　　讲者介绍了在线匹配问题中的公平性研究成果。在线匹配问题是一类经典的匹配问题，其需要在连续时间中不断分配新出现的物品给不同的人。需要分配的物品包含多个分类，且每个人对不同分类的物品有不同的偏好。讲者主要于在线匹配问题中引入了公平性原则，介绍了针对该问题设计了新的算法，并证明了新算法对可分割和不可分割物品都具有类公平性的保证。