复旦管院举办数智化运营创新研究研讨会

7月8日，复旦管院举办数智化运营创新研究研讨会。来自圣克拉拉大学、华盛顿大学、明尼苏达大学、伦敦商学院、加利福尼亚大学戴维斯分校、香港大学、康涅狄格大学、香港中文大学的8位学者做精彩学术分享，用一系列前沿研究拆解了AI时代运营创新的真实图景。来自国内外40所高校的百余名师生参加了会议。

会议联席主席、复旦大学管理学院院长张付强教授主持开幕式并致开幕词。

张付强院长致开幕词

研讨会上半场

上半场分享中，圣克拉拉大学蔡港树教授作题为“Do Green Bonds Reduce Carbon Emissions? Bounded Stewardship and Carbon Outsourcing in Supply Chains”的主旨报告。他表示，在全球气候变化与“双碳”目标背景下，绿色债券成为企业获取资金与环保声誉的重要工具，但供应链上下游的碳排放转移问题日益凸显。蔡港树教授基于有限管家理论，利用中国大型发票管理平台的千万级企业供应链数据构建实证模型，探讨了企业发行绿色债券对自身及供应链上下游碳排放的真实影响。研究揭示，发行绿色债券虽能显著降低发债企业自身的碳排放，但企业会通过拖欠上游货款等方式转移减排压力，导致上游企业碳排放增加，最终使得供应链整体碳排放不降反升。此外，研究还识别出企业信任度与行业特征的调节作用，这些发现为政府精准监控供应链碳排放、差异化制定绿色金融政策提供了重要的实证依据。

蔡港树教授作主旨报告

华盛顿大学陈达源教授作题为“How Does AI Reshape Physician Effort? Evidence from a Telemedicine Field Experiment”的主旨报告。当前，生成式人工智能在医疗领域的应用日益广泛。陈达源教授通过一项大规模远程医疗随机对照试验，深入探究了AI辅助系统对医生工作投入、精力分配及患者治疗质量的综合影响。通过构建效用函数并考虑不同工作间的互补或替代关系，理论上推导出AI在信息收集阶段的介入将促进医生在诊断和治疗阶段的精力再配置。实证上，针对医生不依从性问题，采用工具变量两阶段回归识别因果效应。结果表明，AI辅助显著增加了医生总投入，且表现为互补效应；文本分类分析发现，医生询问病情的时间减少，给出诊断的时间增加。患者购药率和三个月内复诊同一位医生的概率均显著提高，且AI放大了医生间的异质性效应，为AI在临床实践中的价值评估提供了新证据。

陈达源教授作主旨报告

明尼苏达大学崔海涛教授作题为“Filling Gaps or Replacing Creators? Strategic AIGC Adoption in Stock Content Platforms”的主旨报告。随着AIGC技术的迅猛发展，素材内容平台面临是否引入AI生成工具及调整收益分配的抉择。崔海涛教授构建了包含平台、创作者与消费者的两期博弈模型，结合AI训练缩放定律，探讨存量平台是否应引入基于创作者内容训练的AIGC，以及如何调整收入分成。研究发现，对于小市场，采用AIGC总是最优的；但对于大市场，盈利能力取决于AI学习率是否超过临界阈值。与普遍认知相反，采用AIGC并不必然导致平台降低创作者的收益分成，平台反而可能通过提高分成来激励创作者提供更多训练数据。此外，研究揭示了AI引入对各方福利影响的层级差异及共赢边界。该研究为内容平台在AIGC时代的生态治理提供了重要理论依据。

崔海涛教授作主旨报告

伦敦商学院杨颂教授作题为“The Platform State: How China Governs Innovation”的主旨报告。针对中国创新模式的演进，杨颂教授提出“平台国家”的概念框架，深入探讨中国政府如何以平台化思维治理创新：通过各种手段激励、吸引平台参与者，制定参与者的交互规则，并通过限制流出来保持自己的竞争优势。研究系统剖析了该框架的运作机制，将其核心杠杆归纳为“增长”、“治理”与“守卫”三大维度，涵盖基建投资、生态对齐与反内卷、以及要素流动限制等策略。研究揭示，依托强大的国家能力，政府通过“战略超调”式投资有效解决市场冷启动问题，进而推动产业经历从繁荣到下行再到整合的周期演进。该结论为理解国家在创新生态中的治理角色提供了全新视角，并为应对全球技术竞争与政治经济格局提供了战略启示。

杨颂教授作主旨报告

研讨会下半场

下半场分享中，加利福尼亚大学戴维斯分校陈蓉教授作题为“Vertical Competition on a Common Platform”的主旨报告。研究聚焦于平台提供的公共基础设施如何影响垂直差异化数字商品市场中高低端供应商的个体属性与定价策略。陈蓉教授构建了包含平台与两类供应商的序贯博弈模型：平台先决定基础设施水平与佣金率，供应商随后内生选择个体质量并定价。研究发现，公共基础设施的提升会促使高端供应商提高个体质量、低端供应商降低个体质量，但双方整体质量与价格均上升，且价格差距扩大，呈现自下而上的影响模式；而佣金率上升则使双方降低质量与价格，呈现自上而下的效应。平台的最优策略最终使供应商、平台及消费者三方获益，但平台攫取社会福利增量的最大份额，揭示了平台在技术进步中市场权力不断增强的深层机制。

陈蓉教授作主旨报告

香港大学万智玺教授作题为“From Hardware to AI Orchestration: Designing the Future EV Charging Marketplace for Global Megacities”的主旨报告。以电动汽车为代表的新质生产力快速发展，但充电网络的运营效率与互联互通问题日益突出。万智玺教授关注于香港电动汽车充电基础设施的供需失衡问题，对比了中国大陆的集成模式与西方及其他特大城市的方法，提出了从硬件扩张向AI驱动的市场编排转变的解决思路。万智玺教授系统梳理了充电市场从静态规划到平台化运营再到AI编排的三个演进阶段，提出通过开放数据与平台打通实现容量池化、构建车桩距离最短的智能导航系统与借助AI驱动的虚拟排队系统，指出政府应从补贴硬件转向补贴数据互通。本研究为破解充电网络信息孤岛悖论、提升城市级EV充电市场运营效率提供了前瞻性的系统设计思路。

万智玺教授作主旨报告

康涅狄格大学许发胜教授作题为“When LLM Agents Negotiate: Private Information and Dynamic Bargaining in Supply Chains”的主旨报告。许发胜教授聚焦大语言模型代理在供应链谈判中的实际部署与战略行为，设计了一个包含私人需求信息、交替报价和耐心参数的动态议价博弈，并以完美贝叶斯均衡作为理论基准。通过涵盖9种模型、3个能力层级、超过9300场谈判的大规模实验，研究发现旗舰模型可实现近95%的无折扣效率，但谈判轮次比基准多出几倍。模型的能力层级存在显著阈值效应，基线模型的非理性报价率高达19.2%，而旗舰模型几乎为零。不同模型的买卖方身份显著影响剩余分配，OpenAI偏向卖家，Google接近均衡，而Qwen则强烈偏向买家。跨模型对抗中，Gemini在买卖双方角色中均能或取更多剩余。该研究为评估AI代理在复杂商业谈判中的可靠性、价值分配机制及协商策略设计提供了宝贵的实验依据。

许发胜教授作主旨报告

香港中文大学张任宇教授作题为“Calibrating GenAI for Simulation and Inference in Operations”的主旨报告。大语言模型为运营研究提供了廉价的社会模拟决策者和预测标签，但AI输出在非结构化的复杂场景下存在系统性偏差，直接使用会导致因果估计失真。为此张任宇教授提出了一套结合了事前模拟和事后推断的校准框架。事前校准方面，他提出“情境形成+导航提示”框架，通过少量人类实验数据优化提示权重，成功复现了观察学习与金钱请求博弈中的原始行为假设，实现样本外泛化。事后校准方面，他设计了一种融合稀疏真实标签与大量LLM伪标签的半参数估计方法，在X5 RetailHero大型随机营销实验中，仅用1%的真实标签即可将平均绝对百分比误差降低32%。张任宇教授强调，AI的价值并非在于替代理论与实验，而是作为经校准的补充工具嵌入实证流程，为数据驱动的决策提供更稳健、高效的支撑。