基于双边市场的b2b垄断平台自网络效应强度研究.pdf

■现代管理科学■2010年第6期一、 引言随着互联网经济以及电子商务的蓬勃发展，涌现出了越来越多的B2B平台 为了有效的竞争，B2B平台需要依据平台特性寻求合理的定价方式和盈利模式，一方面保持平台业务的持续快速增长；另一方面通过合理的定价实现平台利润最大化 网络外部性是具有双边市场特征的B2B电子商务平台的核心特性之一，B2B平台中通常存在两类网络外部性，即交叉网络外部性和自网络外部性 一般而言，B2B平台的交叉网络外部性表现为平台某一边用户规 模的变化与另一边用户接入平台的意愿或效用的正相关关系 以买方企业为例，在其他条件不变的情况下，如果B2B卖方的平台接入规模上升，将会提高买方企业接入平 台后交易成功的可能性， 从而提高他们接入平台的意愿，反过来亦如此 所谓自网络外部性是B2B市场上某一边用户的行为对同一边其他用户影响的效应 它可能来自于两个方面，一方面是B2B平台上某一边用户之间的竞争所带来的，将它称之为“竞争自网络外部性”，竞争自网络外部性通常为负；另一方面是用户接入行为或交易行为所带来的集聚和示范作用，将这类自网络外部性称之为“示范自网络外部性”，示范自网络外部性通常是为正的。

因此，可以将B2B平台的自网络外部性表示为B2B平台自网络外部性=竞争自网络外部性（0）交叉网络外部性、自网络外部性以及负网络外部性成为众多学者研究的热点Armstrong、Rochet和Tirole等人将交叉网络外部性特征应用于双边市场的研究Armstrong（2002） 认为交叉网络外部性表现为一方用户的净效用随 着另一边用户数量的增长而增加； 在此基础上，Rochet和Tirole（2005）进一步解释了双边市场的网络外部性问题， 认为一边用户获得的网络外部性收益随着另一边用户数量的增加而增加是有前提的， 即必须保证其他条件不变，包括平台向双边用户收取的费用并不随着用户数量的变化而改变Gokce Kurucu（2008）基于自网络外部性特征，分析了双边市场中垄断媒体平台的最优市场结构和定价策略问题 程贵孙、李银秀（2009）以电视媒体平台为产业背景，考察了具有自网络外部性特征的双边市场中单平台接入和多平台接入对电视媒体双边价格结构的影响 但是，已有的相关研究并没有解决在B2B平台中双边用户自网络外部性正负关系、强弱关系以及如何影响平台策略等一系列内生性问题通过B2B平台的自网络外部性的分类刻画，构建双边市场理论模型，重点分析B2B垄断平台中是否存在自网络外部性、 平台双边用户的自网络外部性强弱关系， 揭示B2B平台的自网络外部性内在机理。

二、 基本模型假定市场上存在一个B2B垄断平台A，同时存在两类用户买方企业B和卖方企业S，买方和卖方的市场总体规模都是1，它们基于平台的服务，如交易信息发布、企业产品展示、广告宣传等等，来完成交易 由于平台向双边用户提供的服务具有一致性，假定买方和卖方接入平台的保留效用都是V 当平台的保留效用足够大时，可以使得市场上的双边用户存在接入平台的意愿假定买方和卖方接入平台的双边用户规模分别为nb、ns，这里ni∈[0，1]；平台双边用户的交叉网络外部性强度分 别为λb、λs（λi>0），买方和卖方的交叉网络效应可以分别表示为λbns、λsnb 由于平台用户之间存在竞争自网络外部性和示范自网络外部性，假定双边用户的自网络外部性强度分别为eb和es 双边自网络外部性强度满足表达式eb=εb+ηb；es=εs+ηs（1） 这里，εi是示范自网络外部性，ηi是竞争自网络外部性，并且有εi>0和ηi0时，可以得到λb+λs叟2es和λb+ λs叟2eb；（2）当4ebes-（λb+λs）20和λb+λs叟2eb>0， 可以推倒求得交叉网络外部性和自网 络外部性强度满足4ebes-（λb+λs）2燮0， 这意味着平台的双边市场份额均满足nb*燮0和ns*燮0。

同样地，如果平台的交叉网络外部性没有足够大，即有00， 且λb+λs叟2es和λb+λs叟2eb，其中λ>0，e 0） 因此，在垄断B2B平台中，如果存在自网络外部性，那 么平台双边用户的竞争自网络外部性要强示范自网络外部性，即有η >ε，这里ηε，这里η0 因此，存在有es>eb，即卖方自网络外部性要强于买方自网络外部性，这里ei0；卖方竞争自网络外部性强于买方竞争自网络外部性， 即ηb0，且自网络外部效应始终为负，即有e0 同时，存在坠π/坠λ>0、坠π/坠e<0 这说明，B2B平台始终能够获得正利润，并且平台利润会随着交叉网络外部性增强而增加，随着双边自网络外部性强度的增强而减少四、 结论与建议通过引入竞争自网络外部性和示范自网络外部性，基于双边市场理论模型，分析了B2B垄断平台自网络外部性的内生性问题 通过分析发现，在B2B垄断平台中，双边用户的自网络外部性始终给平台带来负效应， 即竞争自网络外部性总是强于示范自网络外部性；一般而言，也总是存在卖方的竞争和示范这两类自网络外部性水平要相应的强于买方的；此外，平台的利润与自网络外部性呈负相关关系基于上述理论分析，建议：（1）B2B垄断平台立足于提高交叉网络外部性强度，强化服务水平，通过高效服务来提高平台的交易效率；（2） 扩大平台的示范自网络外部性效应，从侧面降低平台整体的自网络外部性；（3）通过倾斜定价、买方用户价格补贴等方式尽可能扩大平台的买方用户规模，并控制或降低卖方用户规模。

通过以上策略，达到弱化平台自网络效应，提高平台利润水平的目的参考文献：1. 程贵孙,李银秀.具有负网络外部性的媒体平台双 边定价策略.山西财经大学学报,2009,31 （4 ） . 2. Farrell,J.andG.Saloner.InstalledBase andCornpatibility:Inovation,ProductPreannounce- ments, and Predation.TheArnericanEcnomicsRe- view,1986,76 （5 ） :940-955. 3. Katz, M. and C. Shapiro.Networkexternali- ties,competitionandcompatibility.AmericanEco- nomicReview,1985, （75 ） :424-440. 4. 潘小军,陈宏民,侯和银.网络外部性与产品垄断定 价策略究.管理工程学报,2006,20 （1 ） :67-70. 5. PAN Xiuo-jun,CHENHong-min,HOUHe-yin. Monopolypricingstrategywithnetworkexternality. JournalofIndustrialEngineeringandEngineering Management,2006,20 （1 ） :67-70. 基金项目： 国家自然科学基金项目 （70672070 ） ； 教育 部人文社会科学规划项目 （06JA630038 ） 。

作者简介： 陈宏民， 上海交通大学安泰经济与管理学 院副院长、 教授、 博士生导师； 曹俊浩， 上海交通大学安泰 经济与管理学院博士生收稿日期：2009-12-12上接第 63 页 ）于SVR算法的涂料价格波动模型的拟合性能，选用基于自回归移动平均（以下简称ARMA）模型的涂料价格波动模型作拟合对比，拟合效果图如图2所示从图2可以看出，前面大致11个点基于SVR算法的拟合效果略低于ARMA拟合效果，但曲线拟合效果相差不大，ARMA拟合曲线更贴近涂料价格的实际波动曲线 在大致 11个点以后的拟合数据中基于SVR算法的模型拟合曲线 突然有一个大的凸起， 随后开始逐渐向实际价格波动曲线靠拢，凸起可能是残留在处理后的数据中的噪音数据导致而ARMA拟合值虽然整体趋势趋向逐渐拟合实际价格曲线，但波动程度逐渐加大，其精度难以得到保证，可以认为在这个实验条件下，基于SVR算法的模型在11个点后的时间范围内拟合数据较ARMA拟合的精度更高， 即基于SVR算法的模型更适宜反映涂料价格的中长期波动状况五、 结论本文将基于大跨度详实数据， 采用现代科学方法，对舰船建造涂料价格波动数据进行了定性和定量分析，得到的主要结论如下： 1.参考涂料价格波动规律进行舰船建造进度优化，可 以降低造船企业的生产成本。

2.涂料价格波动逐年呈上升趋势，即波动深度逐渐减 小，波动高度逐渐增大 每个阶段中相对应的波动幅度都比较大，并且后一个周期的波动幅度总是大于前一个周期的波动幅度 3.舰船建造涂料价格波动是多种因素造成的，其中成 本因素、供求因素、经济环境因素是影响涂料价格波动的主要因素4.对政府而言，可以通过支持舰船物资国产化水平的 提高和增强舰船建造主要物资信息的披漏对其价格波动进行干预，尽量减少人为原因，降低船舶工业的舰船建造风险； 5.对企业而言，可以充分利用舰船建造主要物资价格 波动的规律进行库存、采购和生产安排，以便控制其建造成本，进而规避价格波动带来的风险 参考文献： 1. He Weiming, Fu Dexiang, Prices Collection of Ship Products. Beijing: Financial Department of China State Ship- building Corporation,2008. 2. 何维明,傅德祥等.船舶产品价格汇编.北京:中国船 舶工业集团公司财务部,2008. 3. Kiseok .Lee, Shawn Ni. On the dynamic effect of oil price shocks: a study using industry Level data.Journal of Monetary Economics,2002（49 ） :823-852. 4. Xia Guoen, Shao Peiji, The Application of Improved SVR In Financial Time Series Forecast. Financial Theory & Practice,2008, （11 ） :95-98. 5. 夏国恩， 邵培基.改进 SVR 在金融时间序列预测中 的应用.金融理论与实践， 2008，（11 ） ： 95-98. 作者简介： 李曼静， 哈尔滨工程大学管理科学与工程 专业 2007 级博士生， 中国注册会计师， 中国注册税务师， 国际注册内部审计师， 高级会计师； 吴庆， 就职于黑龙江省 审计厅。

收稿日期： 2009-12-05■发展战略77--。