2025年5月15至16日，应北京大学经济学院“国际顶刊主编讲坛”系列讲座邀请，Theoretical Economics副主编及American Economic Review Insights编委、美国波士顿学院经济学教授Rahul Deb来访经济学院并开展学术讲座与交流。5月15日上午，Rahul Deb教授在经济学院302会议室进行了题为《云计算的稳定定价机制》（Robust Pricing for Cloud Computing）的专题学术汇报。讲座由北京大学市场经济研究中心特聘研究员、经济学院石凡奇助理教授主持。

Rahul Deb教授进行讲座

　　随着云计算服务在全球范围内的迅速普及，如何为多种云服务产品设计既能确保卖方利润又能适应用户需求不确定性的定价机制，成为理论界与业界关注的重要问题。在现实中，云服务提供商广泛采用“最低承诺支出”定价机制（Committed Spend Mechanism）：用户在签约时需承诺在一个计费周期内至少支付一定金额，并获得一个总量额度内的资源包（例如存储、计算、IO等服务的总和）；若实际使用超出此额度，超出部分将按一个统一单价计费。在理论层面，该类机制是否具有稳定性与最优性，一直是机制设计理论中的难题。

　　Rahul Deb教授在报告中指出，云计算服务提供者面临的是一个“多维顺序筛选”问题。用户对各类服务的具体需求在签约时尚未完全确定，仅掌握关于总需求的分布式信息，而卖方仅知总需求的均值。该论文通过引入稳定机制设计（Robust Mechanism Design）方法，研究了在卖方只知总需求均值的情形下，如何设计能在所有可能需求分布中实现最小利润最大化的机制。Rahul Deb教授指出，最低承诺支出机制在该模型下是稳定最优的（Robustly Optimal）。该机制要求用户承诺一组最低支出水平与资源配额，且对额外使用部分按边际成本定价。这一机制无需卖方获知或诱导用户的具体需求分布，在保证利润下限的同时，赋予用户在各类服务间灵活配置资源的自由，实现了资源配置的效率最优化。该研究不仅为现实中广泛应用的云计算定价模式提供了严谨的理论支持，更进一步表明在面对复杂信息结构和不确定性的市场中，简单、透明、易于实施的机制依然可以达到稳定最优。这一发现具有重要的政策与实践意义，尤其适用于需要在不完备信息环境下制定激励兼容定价机制的数字平台和新兴市场。此外，该机制的定价结构（边际价格等于边际成本）也强调了在实际操作中实现效率与激励相容之间的协调，为未来关于多产品垄断、顺序筛选与信息设计的研究提供了有力的理论工具和研究范式。

　　讲座结束后，Rahul Deb教授与现场师生就模型构建动机进行讨论，并指出该模型并不局限于云计算，而是研究了一个一般性的稳定机制设计问题。在答疑环节，Rahul Deb教授进一步解释了为何在该模型下的多维筛选问题中，显示原理依然成立。