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碳定价策略：
面向未来和风险管理：通过碳定价应对气候变化对于企业长期韧性至关重要。积极主动地管理碳足迹的企业能够更好地适应不断变化的监管框架、市场需求以及与气候变化影响相关的实体风险。通过将碳定价纳入战略规划，企业可以降低与碳密集型资产、供应链中断和声誉损害相关的风险。此外，现在投资减排措施可以帮助企业向低碳经济转型，确保其在未来市场中的竞争力和生存能力。最终效益：实施碳定价可以节省成本并提高运营效率。正如Harpankar（2019，221）所指出的，“碳管理正在成为一种不仅应对法规或社会压力，而且主动将碳相关问题纳入商业战略的方式。” 通过激励减少碳排放，企业将被迫采用更清洁的技术，提高能源效率并优化资源利用。这通常会降低能源支出，提高生产力，并降低与法规合规性和碳密集型实践相关的运营风险。此外，碳定价可以刺激创新，促进低碳产品和服务的发展，以满足消费者不断变化的可持续性偏好。道德责任：企业有责任减轻其对环境的影响，并为应对气候变化做出贡献。碳定价反映了碳排放的真实成本，符合可持续性和环境管理的伦理考量。通过将碳排放的社会和环境成本内部化，企业履行了对子孙后代和地球的道德义务。
人工智能设计对定价的影响
人工智能 (AI) 算法的行为取决于它们如何学习环境。我们比较了在市场互动时使用不同学习协议的 AI 生成的价格。异步学习发生在 AI 仅学习其采取的行动所带来的回报时。同步学习发生在 AI 进行反事实推理以了解如果采取其他行动将获得的回报时。两者导致截然不同的市场价格。当 AI 不给予未来利润正权重时，（完美的）同步更新会导致竞争性定价，而异步可能导致接近垄断水平的定价。我们研究当反事实只能不完美地计算和/或当 AI 为未来利润赋予权重时，这一结果如何变化。
基于算法定价的道德挑战
基于算法的定价正变得越来越流行（Bertini 和 Koenigsberg，2021 年）。原则上，它涉及根据供求力量制定价格的做法。因此，其利润最大化意图应转化为公司利润，而不一定危及消费者福利。然而，在实践中，它可能产生一些对消费者可能有害的下游后果，从而带来深刻的道德困境（联邦贸易委员会，2014 年；Martin，2019 年；Tanner，2014 年）。该项目将重点确定与基于算法的定价相关的一些最突出的道德问题，以及营销人员如何解决这些问题以实现公司的长期成功和消费者福利。现有的基于算法的定价研究主要涉及三个与消费者福利相关的问题：（a）掠夺性差别定价、（b）危机期间的价格欺诈和（c）价格透明度。我们将在接下来的几节中简要概述每一个问题。
卢卡斯资产定价模型
亚里士多德 [ 公元前 350 年 ] 列出了人类常见推理错误，其中一条比较微妙的谬误是“合成谬误”，推理者认为，如果一个命题对整体的每个元素都成立，那么它对整体也一定成立。卢卡斯模型提供了一个反例。从任何个体（原子）行为者的角度来看，决定多储蓄一单位确实会带来更多的未来资源，数量为 R t +1 。但从整个社会的角度来看，如果每个人都决定做同样的事情（多储蓄一单位），那么在 t + 1 时期对总资源就不会产生任何影响。换句话说，对任何个体行为者来说，“资本边际产量”似乎都是 R t +1 ，但对整个社会来说，资本边际产量为零。认为整个社会的回报必须与个人可获得的回报相同这一命题是错误的，因为它隐含地假设普遍的储蓄意愿不会产生一般均衡效应（或者更广泛地说，一个人做出的决定与另一个人的决定之间没有相互作用）。卢卡斯模型提供了一个反例，如果每个人的偏好都发生变化（例如，每个人的 ϑ 都下降），未来资产的价格就会受到影响——事实上，它受到的影响足以抵消对未来股息所有权增加的渴望（因为资产的供应量是固定的，需求必须与预先存在的供应量相协调）。亚里士多德是个聪明人！
数字环境中的定价策略
摘要：本文旨在找出在线和离线环境中定价策略是否存在差异，以及确定公司在数字环境中最常用的定价策略。为此，对 150 家提供三类产品服务的公司的执行董事/经理/专家进行了在线研究：数字产品；线下和线上销售或仅线上销售的非数字产品；以及除传统产品外的数字化服务。结果表明，对于大多数同时进行线下和线上销售的公司而言，所使用的定价策略没有差异。根据采用的收入模式，在数字环境中应用的最常见定价策略是动态定价，产品组合定价策略是捆绑定价，根据支付方式是回扣系统。关键词：数字环境中的定价策略，根据采用的收入模式的定价策略，产品组合定价策略，根据支付方式的定价策略 JEL：M39，D47