2024年10月15日，经济研究院"山大经济学讲坛"2024年第15期在邵馆500顺利召开。厦门大学李智副教授应经济研究院邀请，开展了主题为"Equilibrium Transitions in Sampling Dynamics: An Experimental Investigation"的学术报告。山东大学经济研究院郑捷教授主持会议。

       李智，厦门大学经济学院财政系和王亚南经济研究院副教授，博士生导师，财政系副主任，美国华盛顿大学（西雅图）经济学博士。以博弈论和经济实验为主要工具，对各类公共政策进行制度设计和事前量化评估。论文发表于Journal of Public Economics，Journal of Environmental Economics and Management等期刊。目前担任国际期刊Resource and Energy Economics副主编（Associate Editor），中国环境科学学会碳排放交易专业委员会委员。

       李智老师通过实验探讨了动态抽样中的均衡演化，考察了抽样大小对转换效率的影响。李老师考虑了一个具有三个帕累托排序均衡的协调博弈的均衡转换，从最低效均衡出发，通过改变个体获得的关于对手行为信息的样本数量，对完全信息与不完全信息对转换均衡的影响进行理论预期与实验说明。

       研究发现，实验结果与理论预期效果不同。理论预期信息抽样数量越少，越多个体转向最高效均衡。而实验结果发现样本数量越大，向更高效均衡的演化越快，累积收益也越高。李教授通过结合实验、结构估计和模拟，确定了均衡演化的两个渠道，即策略教学和加权虚拟博弈，它们分别导致向更高效和更低效均衡的偏离。

       策略教学是均衡演化的主要驱动力，精明的个体考虑到他们在当前时期的决策会影响他人未来时期的决策，愿意故意偏离并承担短期成本以实现更好的长期结果，从而促进向更高效均衡的演化。并且，在"教师"人数较少时，sBRD确实有助于提高效率，实现均衡过渡。当"教师"人数较多时，考虑到较高的转换率，不完全信息可以成为完全信息的经济高效的替代方案。

       加权虚拟博弈是指个体在决策时，会对现在信号和历史信号赋予不同的权重，不完全信息导致参与者依赖于过去的信号，忽略了抽样的影响，这可能会导致个体做出错误的决策，从而阻碍均衡转换。总体而言，该研究为采样最佳反映动态模型提供了实验证据，强调了样本数量对均衡转换的影响，并为理解个体在不完全信息和完全信息环境下的行为提供了新的视角。

       在热烈的讨论和交流中，分享会圆满结束。与会老师和同学们纷纷表示受益匪浅，对李智老师的分享表示感谢。这场分享会不仅传递了宝贵的知识，更激发了大家对相关领域的探索热情，为未来的研究合作奠定了良好基础。