数字平台定价与数据隐私激励——基于合约变量的结构估计
所屬分類:技术论文
上傳者:wwei
文檔大?。?span>1195 K
標(biāo)簽: 数据隐私损失 数字平台 非线性定价
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文檔介紹:大数据、人工智能等科技的发展,激励平台实施价格歧视并加剧了消费者数据隐私损失。研究了消费者数据隐私损失的边际分布状况,并分析了平台采用非线性合约获取用户数据隐私时的消费者净剩余变化。研究成果有助于为平台反垄断监管与数据隐私保护提供政策支持。根据结构估计以及反事实推断结果,数据隐私损失的边际分布在高曲率点显示出平台甄别激励强度高,消费者交易越频繁表示数据隐私损失越高,当平台采用线性定价时消费者剩余相对较高,消费者不存在隐藏行为时平台获取全部消费者剩余。
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