7月1日上午9点，来自香港科技大学的助理教授Sunny Huang展示了题为“Building Reputation on Online Platforms”的论文，来自马里兰大学的教授Ginger Jin对论文进行了点评。

论文对在线平台的信用系统进行了讨论。基于评论的信誉系统的效率取决于两个条件：消费者从他人留下的评论中学习的能力和企业加速评论累计过程的动机。对于不同性质的商品市场，质量不透明和竞争程度影响企业获得有效评论的能力及其建立信誉的动力。该文构建模型讨论这两个因素如何影响企业的价格和销量动态，并运用“在行”咨询平台的数据进行实证分析，研究市场不透明度及竞争强度对信誉建立进程的影响。

在理论模型中，作者的基本设定包括高低两种可能的质量类型，以及企业面临的需求函数取决于产品销量以及消费者对产品的期望质量。在这一模型中，作者考虑两种信息假设：完全信息（FI）与不对称信息（AI）。相对而言，在完全信息条件下，消费者能够完全区分高低质量的产品，因此不同质量产品的价格差距更大。

然后，作者通过构造两期模型以讨论企业定价在不同期的差别。第一期为导入期，消费者对产品质量未知，期望质量取决于先验概率，第二期的消费者能够从第一期的评价中获得部分信息，更新对产品质量的信念，也即质量推断过程。给定两期消费者的期望质量，企业选择两期的价格，实现总利润最大化。通过引入消费者的信念函数，求出第二期的期望产品质量。早期销量越多，后期所获得的质量信息也越多，更容易区分产品质量，因此高质量企业为了建立信誉，在早期定低价以吸引更多销量，建立好口碑后逐步提高价格，享受信誉溢价；低质量企业为了避免差评，在早期定高价，但后期质量信息逐步暴露，信誉崩塌，销量与价格也随之下滑。

作者随后进行比较静态分析，发现市场不透明度与竞争强度均会影响信誉系统的有效性：市场越不透明，竞争越激烈，高质量企业降价的激励变弱，前后两期价格差异变小，阻碍了信誉建立的进程。另外，将两期模型推广至多期模型，也可以得到与上述相似的结论。

最后，作者将理论模型应用于实证分析。作者使用2015年01月01日至2018年09月30日“在行”网站上九个城市的运营数据。在该平台上，消费者向具有相应专业知识的专家寻求建议并购买相应服务。首先，作者估测每位专家的质量。基于理论分析，我们可以通过专家的价格路径和销售路径来推断其服务质量。其次，通过每笔交易的平均评论字数作为质量的不透明程度的测度。最后，作者完成竞争和质量不透明程度对于信誉系统有效性的实证验证。实证研究发现不同市场的质量不透明程度差异很大。由于等级评定的异质性，跨行业的回归可能是有问题的，这是因为公司的定价、产品特征、销售和收入取决于声誉系统的有效性，也就是存在较大的内生性问题。另外，作者通过提供服务产品的专家数量衡量一个市场的竞争力并进行分类。研究发现，激烈的竞争会延缓信誉系统的建设。

通过以上讨论，作者提出多项政策建议。第一，激烈的竞争危及信誉体系的有效性，这一结果说明平台可以通过进入限制来减轻信息不对称的可能性，促进平台发展。第二，从社会福利角度出发，限制竞争与促进信誉系统的有效性之间应该存在一定的均衡，同时需要保证质量的透明性。例如，美国医学会通过许可考试和证书来限制医生的数量，以保持高质量的医疗实践。第三，信誉系统设计应考虑到质量不透明、竞争在质量推断和信誉建设过程中可能与其他因素相互作用等多种因素。

来自国内外百余名产业组织领域的专家学者针对理论模型的设定、评价系统的多种可能机制进行了热烈讨论。