9月23日下午，CIDEG学术沙龙第182期在清华-丰田联合研究中心会议室举行。本次沙龙邀请了中国社会科学院经济研究所研究员、微观经济学研究室主任杜创做研究分享，分享主题为“算法推荐中的创新、组织结构与公共政策”。北京大学光华管理学院市场营销学系助理教授厉行、工信部信息通信研究院政策与经济研究所监管研究部主任李强治、电子科技大学公共管理学院副教授贾开参加本次沙龙并担任点评嘉宾，清华大学公共管理学院副教授、CIDEG主任助理赵静主持沙龙。

引言

在过去十年中出现了影响中国互联网格局的两项重大创新，一个是微信，另一个是字节跳动的今日头条和抖音系列。微信是一个典型的社交网络产品，而另外两个产品则是信息流算法推荐产品。这两类产品的公司，腾讯和字节跳动，都是中国非常重要的互联网公司，我们的研究就是通过案例比较分析的方法，对算法推荐中的创新、组织结构与公共政策进行研究。

我们的研究问题是：如何在经济学上去解释这两项重大创新？研究的重点在于算法推荐创新具有怎样的特征？是否提高了市场匹配效率？在研究过程中，我们发现了一个谜题：为什么在投入巨大努力后，腾讯在算法推荐方面的产品并不成功，字节跳动在社交推荐方面的产品也不成功？以及算法推荐引起了哪些值得关注的公共政策话题，如何去进行监管。

讲座实录

算法推荐中的商业模式创新

无论是对于纸媒还是搜索引擎还是算法推荐平台，都可以用一个多边的市场结构来标识（如下图所示）。算法推荐平台促进了内容生产者、用户和广告商之间的匹配，这也是其重要性所在。算法推荐系统实际上是拟合用户对内容满意度的函数，通过深度学习模型去进行拟合。

算法推荐中的商业模式创新有三个层面，

（1）基本模式：商业模式创新，即在多边市场平台框架下，借助算法驱动实现了系统界面的“千人千面”，促进了市场供需双方有效匹配。

（2）实现了内部平台创新，将算法推荐应用到不同产品，持续推动产品系列创新，可以基于智能化算法推荐核心技术和通用广告平台，开发APP产品系列。

（3）形成了平台创新生态系统：将算法驱动深入到内容生产、广告制作过程，即通过产业平台，推动生态系统中的内容生产者、广告商实现“互补性创新”。将智能算法推荐的逻辑贯彻到整个生态系统中，部分开放平台算法（创作管理平台数据看板），促进内容生产者和广告商以算法驱动的逻辑创新，比如推动内容创作行业的创新（抖音）、推动广告业的创新（巨量引擎）、搭建广告市场平台，协助实现创新收益（巨量星图达人扶持计划）。

创新性模式与组织结构的匹配性及其对竞争格局的影响

从创新模式与组织结构的匹配性来看，字节跳动的扩张有界限吗？创新总是可以被模仿吗？字节跳动虽然一直在尝试做社交类产品（花熊、多闪、飞聊），但总体来看并不是很成功。当我们看到腾讯，会发现相反的短板，腾讯在社交类产品上非常成功，而腾讯在尝试算法推荐类产品（QQ看点、微视、视频号）中却并不成功。

我们发现组织结构和创新模式要匹配。在算法推荐模式下，更适合U型组织结构，以字节跳动为例，它是一个多边的平台模式，不同职能（多边平台不同“边”）之间的互补比不同产品之间的标杆竞争更重要。从突破临界容量（实现正反馈的最小消费者/用户规模和创作者规模）的角度看，算法驱动的平台其临界容量具有多维性质。随着AI的发展，管理流程的数字化、自动化，已经降低了日常运营管理的负担，从而减弱了传统上U型组织的缺陷。

相比较来看，与字节跳动不同，腾讯是一个典型的M型组织，以事业部/事业群为主导制度，腾讯的几大事业群基本都是按照产品划分的，每一个事业群是相对独立的。这种M型的组织结构与其社交推荐模式相互匹配，社交推荐以直接网络效应为主，这是位于同一侧的用户间的网络效应，比如大多数QQ\微信用户注册账号主要是为了满足与其他用户（同一侧）的社交需求，而玩互动游戏等则是衍生需求。要想实现正向循环，需要达成临界容量，这种临界容量是一维性质的，只需要一个部门或者说一个事业群就可以完成。

M型组织与算法推荐模式不匹配。社交推荐，尤其是熟人社交网络，对于算法推荐本身是一种替代。U型组织也与社交推荐模式不匹配，缺乏突破一维临界容量的方式。

那么，能否在M型结构下，将其一个产品事业部作为独立支点，在其事业部内部再实行U型组织结构？H型组织可以作为折中选择，例如腾讯对另一家短视频平台——快手——的投资即具有这样的性质。

中国社会科学院经济研究所微观经济学研究所主任、研究员杜创发表主题演讲

相关公共政策议题

与此相关的公共政策议题涉及到互联互通的话题。互联互通总体上有利于在发挥网络外部性的同时保持竞争格局。字节跳动的崛起本身得益于开放的互联网生态。但是在互联互通的同时，竞争性平台之间的联通也应该形成价格机制，如何形成价格机制、如何定价，可能需要监管部门的介入。除此之外，可能还涉及到人工干预等等的问题。

嘉宾点评

贾开老师认为这个研究会打开我们在公共管理学科研究算法的思路，大家通常会把算法当做一个理想化的计算模型去讨论它的应用和风险，但事实上算法的影响要嵌入到它的组织结构中来讨论，这是对于我们研究问题的视角一个很大的拓展。

电子科技大学公共管理学院副教授贾开在线点评

李强治老师认为这个研究给了我们很大启发，有几个比较深刻的方向，第一个是从深度的案例解剖，包括深度的比较分析来展示企业的创新问题，第二个是从组织结构的视角来解释不同类型的平台创新的边界，这给了我们做政策研究和产业研究一个非常新的视角。同时杜老师分析的过程还融合了产业组织理论的一系列分析。

工信部信息通信研究院政策与经济研究所监管研究部主任李强治点评

厉行老师表示，组织经济学有一个发现，即科技进步和组织进步是平行的，当你有了新的技术进步之后，需要新的组织去匹配。现在组织经济学的关注的前沿问题是大数据是不是第四次工业革命，以及第四次工业革命对应的组织结构是什么？杜创老师在此次报告分析的组织结构非常有意义，值得继续进行研究。另外，厉老师认为算法推荐也是一个经济学中的反垄断问题，其中信息的披露应该是下一步应该重点考虑的事情。

北京大学光华管理学院市场营销学系助理教授厉行点评