艾文衛(wèi)

(中國人民大學(xué) 商學(xué)院，北京 100872)

一、 引 言

隨著互聯(lián)網(wǎng)普及率的逐年提高，中國網(wǎng)絡(luò)零售呈爆發(fā)式增長。從微觀企業(yè)來看，以阿里巴巴為例，自2009年首次啟動“雙十一”購物狂歡節(jié)以來，單日成交額從最開始的5000萬元飆升至2015年的921億元，而2016年更是突破1200億元。從宏觀數(shù)據(jù)來看，據(jù)CNNIC的統(tǒng)計報告，截至2015年12月底中國網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到6.88億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率超過50.3%；網(wǎng)購用戶規(guī)模達(dá)到4.13億，網(wǎng)絡(luò)零售交易額為3.88億元，占社會消費品零售總額10.8%。*中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC),“第37次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告”(2016-01-22)[2016-11-03].http://www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/.

在這樣的背景下，研究線上市場的交易效率問題也顯得日益重要。按照一般的預(yù)期，在線上市場同時匯聚大量的買家和賣家，市場競爭十分激烈，并且得益于互聯(lián)網(wǎng)時代信息獲取方式的革命性創(chuàng)新，消費者在鼠標(biāo)點擊間就能輕易獲得所有商家的產(chǎn)品價格信息，而搜索引擎和專業(yè)比價網(wǎng)站的出現(xiàn)更是進一步降低了消費者的搜尋成本。所以，對于完全同質(zhì)產(chǎn)品而言，其網(wǎng)絡(luò)零售環(huán)境接近完全競爭市場，應(yīng)該是無摩擦、高度有效率的，均衡結(jié)果當(dāng)是所有賣家對同一產(chǎn)品收取相同價格，實現(xiàn)“一價定律”(Law of One Price)(Baylis和Perlott,2002)[1]。但是事實上卻非如此，在網(wǎng)上進行簡單地搜索嘗試即可發(fā)現(xiàn)，即便是高度標(biāo)準(zhǔn)化、完全無差異的產(chǎn)品，譬如圖書，在同一時間不同商家對同一本書的定價也存在差異，即價格離散現(xiàn)象，這種實踐與理論的悖離又被有的學(xué)者稱為Internet市場“效率悖論”(朱彤，2002)[2]。那么，這種悖離是偶然現(xiàn)象還是必然現(xiàn)象？如果是必然現(xiàn)象，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)零售市場背離“一價定律”的機制是什么？哪些因素會影響到價格離散程度？這些問題早已引起國外學(xué)者的重視，然而國內(nèi)學(xué)界的關(guān)注度顯然不夠，基于本土線上市場微觀數(shù)據(jù)的實證研究仍然較少。本文擬依托于中國最大的B2C電子商務(wù)網(wǎng)站——天貓商城的一手?jǐn)?shù)據(jù)來研究價格離散現(xiàn)象及其影響因素，將對上述問題進行一一解答。本文的研究或許具有如下意義：首先通過檢驗基于西方市場得出的價格離散理論是否適用于中國情境，能夠直接與西方主流文獻(xiàn)對話，對已有文獻(xiàn)形成有益補充；其次，見微知著，本文關(guān)于價格離散和價格水平的影響因素分析及結(jié)論，能夠增進對中國線上市場效率的認(rèn)識，也為電子商務(wù)市場的監(jiān)管提供一些借鑒。

本研究的創(chuàng)新之處在于：(1)數(shù)據(jù)創(chuàng)新。首先，本文首次采用手機充值卡這一最契合產(chǎn)品同質(zhì)化要求卻一直被忽視的商品來檢驗價格離散現(xiàn)象及其成因，相比較以往研究中所選取的圖書、CD、電器等樣本，本研究能夠最大化地減少不可觀測的產(chǎn)品異質(zhì)性對價格的影響，并且由于手機充值卡是虛擬產(chǎn)品，也就回避了這類研究中到底要不要考慮運費的難題；其次，本文選取的樣本來自同一個電子商務(wù)平臺網(wǎng)站即中國最大B2C網(wǎng)絡(luò)零售平臺天貓商城，而以往研究中樣本數(shù)據(jù)通常來自不同的網(wǎng)站，可能會受到不可觀測的平臺異質(zhì)性的干擾；*本文研究主旨在于考察零售商異質(zhì)性和消費者搜尋成本對價格離散的影響，而非平臺的影響，所以僅選取天貓商城作為數(shù)據(jù)來源，這對于降低樣本的異質(zhì)性、提高研究的信度是有益處的。當(dāng)然，正如同匿名評審專家所指出的，研究平臺的特點、性質(zhì)，譬如平臺的“收費性競價排名”盈利模式對價格離散的影響，也是一個非常有意思且有價值的方向，今后可以同時搜集多個平臺的數(shù)據(jù)，譬如京東和天貓，研究兩個平臺的經(jīng)營模式差異是否會影響到各自的價格離散程度。最后，本文采用的樣本數(shù)據(jù)涵蓋了天貓商城上出售充值卡的所有商家，而以往文獻(xiàn)則是選取出售某種商品的部分商家，可能存在選擇性偏誤，無法反映真實的價格離散情形。(2)方法創(chuàng)新。以往關(guān)于價格離散的國內(nèi)研究基本上是以文獻(xiàn)綜述、構(gòu)建理論模型為主，試圖從理論上說明為什么存在價格離散，僅有少數(shù)的研究利用微觀數(shù)據(jù)來檢驗現(xiàn)實中是否存在價格離散現(xiàn)象。而本文基于天貓商城手機充值卡的價格銷量等數(shù)據(jù)，不僅要揭示是否存在價格離散現(xiàn)象，進一步地，本文構(gòu)建計量模型來實證檢驗?zāi)男┮蛩貢绊懙絻r格離散程度，并且采用了固定效應(yīng)向量分解模型和蒙德拉克模型進行估計，從方法上來說對已有文獻(xiàn)形成有益補充。

二、 文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

對價格離散的研究由來已久，最早可以追溯到Stigler[3]于1961年發(fā)表在《政治經(jīng)濟學(xué)雜志》(JPE)題為“The economics of information”的論文，該文首次從信息經(jīng)濟學(xué)視角對現(xiàn)實中無處不在的價格離散現(xiàn)象予以理論解釋。自Stigler(1961)[3]之后，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注這個問題，逐漸意識到價格離散現(xiàn)象是如此普遍，“一價定律”在現(xiàn)實中根本無法成立(Varian,1980)[4]，并試圖從不同角度對價格離散現(xiàn)象予以解釋。早期的研究主要聚焦于線下市場價格離散現(xiàn)象，直到20世紀(jì)90年代之后，隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的興起，研究焦點逐漸從線下市場轉(zhuǎn)移到線上市場?；诰€下市場形成的價格離散理論為線上市場價格離散研究奠定了理論基礎(chǔ)，經(jīng)過學(xué)者的不斷補充和豐富，形成了譬如搜尋成本、零售商異質(zhì)性等理論，并且由于互聯(lián)網(wǎng)時代數(shù)據(jù)獲取難度大大降低，逐漸出現(xiàn)基于微觀數(shù)據(jù)的實證研究，對理論模型予以檢驗。

(一) 價格離散和搜尋理論

搜尋理論認(rèn)為消費者無法事先獲知市場上的價格分布及商品質(zhì)量等信息，而獲取這些信息是有成本的，因此商家利用消費者的信息不完全和邊際搜尋成本為正便可以對完全相同商品制定不同價格(杜芳莉，2012)[5]。隨著搜尋成本的降低，價格離散程度也將減小。實證研究從搜尋理論出發(fā)，主要檢驗了搜尋收益和搜尋成本對價格離散的影響。

通常用來刻畫搜尋收益的指標(biāo)是商品價值，正如同Stigler(1961)[3]所指出的，對于單價較高的商品來說，消費者通過搜尋獲得的支出節(jié)約潛力更大，因此消費者會付出更多的搜尋努力來獲得更充分的價格分布信息，導(dǎo)致商家無法利用消費者的信息不對稱制定畸高價格，因而價格離散程度下降。Gatti和Kattuman(2003)[6]搜集了六大類產(chǎn)品在歐洲七個國家的線上銷售價格數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)不同類別的商品價格離散程度差異很大，回歸結(jié)果顯示價格越高的商品其以變異系數(shù)、極差比率衡量的價格離散程度越低。因而，可以提出本文第一個假設(shè)：

H1:商品價值越高，價格離散程度越低。

而對于搜尋成本，實證研究中主要采用商品暢銷度和商家數(shù)量作為代理變量來研究其對價格離散的影響。一般認(rèn)為越是暢銷的商品，或者通過各種媒體廣告或者通過口碑宣傳都能讓消費者在不需要額外付出搜尋成本的情況下就具有較充分的價格信息，因而其價格離散程度應(yīng)該更低。Baye等(2003)[7]利用比價網(wǎng)上1000種暢銷品的價格數(shù)據(jù)表明，越是暢銷的商品其價格離散程度確實更低。但是，Clay等(2001)[8]利用32個網(wǎng)站上搜集399種圖書的價格數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)暢銷書的價格離散程度比一般性圖書更高，對此他們的解釋是，可能零售商會選取暢銷書來進行促銷達(dá)到吸引消費者的目的，由于不同零售商選擇的暢銷書不同，因而暢銷書總體上呈現(xiàn)出更大的價格分化。Pan等(2001)[9]也認(rèn)為價格離散程度應(yīng)當(dāng)與熱銷度負(fù)相關(guān)，但是實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩者的關(guān)系并不顯著。因而，本文第二個有待進一步檢驗的假設(shè)：

H2：商品暢銷度越高，價格離散程度越低。

關(guān)于商家數(shù)量對價格離散的影響可能是雙向的。一方面商家數(shù)量增加導(dǎo)致競爭加劇，從而價格水平和離散程度均下降，另一方面競爭主體的增加導(dǎo)致信息的扭曲程度上升使得消費者獲取有用信息的難度上升，從而價格離散程度變高(Cohen,1998)[10]。實證研究也的確呈現(xiàn)多樣性結(jié)果：有的研究發(fā)現(xiàn)價格離散程度隨商家數(shù)量上升(趙冬梅，2008)[11]；有的研究發(fā)現(xiàn)商家數(shù)量增多降低了價格離散程度，但是速度是遞減的(Pan等,2001)[9]；還有的研究雖然沒有直接考察商家數(shù)量和價格離散的關(guān)系，但是發(fā)現(xiàn)價格離散程度與市場競爭程度成倒U型關(guān)系，寡頭壟斷市場的價格離散程度要高于完全競爭市場和壟斷市場，而商家數(shù)量正是影響市場競爭結(jié)構(gòu)的重要因素之一，從而間接表明商家數(shù)量對價格離散具有非線性的影響(Mian等，2014)[12]。Gatti和Kattuman(2003)[6]指出這種多樣性的結(jié)果可能源于使用的價格離散指標(biāo)不同，他們發(fā)現(xiàn)在使用變異系數(shù)、極差比率時價格離散與商家數(shù)量正相關(guān)，而使用最低價與次低價之差比上最低價來衡量的價格離散度與商家數(shù)量負(fù)相關(guān)。進一步地，Baye等(2006)[13]解釋了為什么市場中商家數(shù)量會變化，他們認(rèn)為這與產(chǎn)品生命周期相關(guān)，在產(chǎn)品生命周期的后期企業(yè)數(shù)量會減少，利用從比價網(wǎng)站上連續(xù)18個月的追蹤結(jié)果顯示，暢銷電子產(chǎn)品的商家數(shù)量在最后幾個月明顯減少、并且價格離散程度減少。因而，本文第三個假設(shè)：

H3：商家數(shù)量與價格離散的關(guān)系具有不確定性，有待進一步實證檢驗。

(二) 價格離散和零售商異質(zhì)性

零售商異質(zhì)性理論的核心觀點是，盡管產(chǎn)品相同，但是出售商品的零售商存在異質(zhì)性，體現(xiàn)為服務(wù)異質(zhì)性、信譽、知名度異質(zhì)性和成本異質(zhì)性等。按照Stigler(1961)[3]的觀點，“價格離散是市場無知的表現(xiàn)和衡量，但卻是有偏衡量，因為如果將銷售條款包含進商品的概念內(nèi)，根本不存在絕對的同質(zhì)性商品”。這些差異使得不同商家制定不同價格從而出現(xiàn)價格離散現(xiàn)象，零售商之間異質(zhì)性越大、價格離散程度越大(Pan等，2001)[9]。

1.服務(wù)異質(zhì)性。關(guān)于零售商服務(wù)異質(zhì)性與價格離散的關(guān)系，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量差異是導(dǎo)致線上市場價格離散的主要原因。Pan等(2001)[9]搜集了105家電子零售商出售的581個產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)零售商在購物便利性、發(fā)貨速度、信息深度等方面的服務(wù)差異越大，價格離散程度越大。但是不同屬性的服務(wù)對價格水平的影響方向卻并非都是正向促進，譬如購物便利性與價格正相關(guān)，而信息深度卻與價格負(fù)相關(guān)，對此Pan等(2001)[9]解釋道，有可能是能夠提供豐富信息的商家同時具有規(guī)模經(jīng)濟因而能制定低價格。趙冬梅(2008)[11]也發(fā)現(xiàn)不同購物網(wǎng)站在配送與支付、信息提供、交易可靠性方面的差異越大，價格離散程度越大。

2.信譽和知名度異質(zhì)性。關(guān)于零售商信譽與價格離散的關(guān)系，鄧之宏和邵兵家(2009)[14]研究了零售商個體商譽和集體商譽差異帶來的價格分化現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)商譽能為零售商帶來溢價。進一步地，王強等(2010)[15]指出正是因為搜尋成本的存在導(dǎo)致不同信譽的商家可以同時存在于線上市場，并且低商譽的商家會制定低價格來與高商譽商家進行競爭，因此商譽的異質(zhì)性會導(dǎo)致價格離散。關(guān)于零售商知名度異質(zhì)性與價格離散的關(guān)系，Smith(2001)[16]將零售商知名度與消費者搜尋成本聯(lián)系起來，提出線上搜尋成本是消費者認(rèn)知度(Mental Awareness)的函數(shù)，認(rèn)知度越高搜尋成本越低，這樣會導(dǎo)致消費者的搜尋集中于某些知名電商，均衡結(jié)果顯示知名電商通常會共同制定高價，而不知名電商則會單獨行動、采取隨機定價策略，利用從24個網(wǎng)絡(luò)零售商搜集的書籍價格數(shù)據(jù)支撐了這一理論預(yù)測。Chen和Hitt(2004)[17]構(gòu)建理論模型也表明通常知名度更高的零售商平均定價水平更高，但是偶爾會對一些產(chǎn)品制定低價。Ellison等(2014)[18]將網(wǎng)上二手書市場的價格離散歸因為不同網(wǎng)絡(luò)零售具有不同的知名度或者是在Google等搜索引擎中的排名差異。

綜上，提出本文第四個假設(shè)：

H4:商家異質(zhì)性越大，包括服務(wù)異質(zhì)性、商家信譽和知名度差異越大，價格離散程度越高。

3.成本異質(zhì)性。商家成本異質(zhì)性也會導(dǎo)致價格離散，這一點實際上在Stigler(1961)[3]之后的許多搜尋理論模型中均有所提及。MacMinn(1980)[19]證明了在消費者搜尋成本為正且采用固定樣本搜尋模式下，商家之間的成本差異越大價格離散程度越大；同時，隨著固定樣本n的規(guī)模擴大價格離散也越大，因為樣本n擴大意味著彼此競爭的賣家數(shù)量變多，從而整體的成本差異水平變大，導(dǎo)致價格離散程度上升。Spulber(1995)[20]構(gòu)建的模型表明，盡管消費者可以無成本地獲取全部商家報價信息，但是只要商家存在成本差異且該信息只有商家自己知道，那也會出現(xiàn)價格離散均衡；并且當(dāng)商家數(shù)量較少的時候，通常定價高于邊際成本，當(dāng)商家數(shù)量較多的時候，價格分布會收斂于成本分布，所以在這種情況下商家數(shù)目增加會導(dǎo)致以極差衡量的價格離散程度加劇，因為成本差距擴大，導(dǎo)致相應(yīng)的價格差距擴大。但是由于現(xiàn)實中難以獲取商家成本數(shù)據(jù)，關(guān)于成本異質(zhì)性對價格離散的影響僅僅是從理論層面進行探討，經(jīng)驗研究幾乎沒有，不管是國外學(xué)者Pan等(2002)[21]、Baye等(2006)[13]、Mian等(2014)[12],還是國內(nèi)學(xué)者趙冬梅(2008)[11]、姜永玲等(2015)[22]，在實證模型中均未能引入成本異質(zhì)性變量,*事實上，獲取商家成本數(shù)據(jù)是幾乎不可能實現(xiàn)的，因為不僅要了解每個商家單位商品的采購成本，還要了解附加于單位商品的人工成本等，而在研究線上市場價格離散時所涉及的商家數(shù)量和產(chǎn)品數(shù)量都非常大，所以，幾乎所有經(jīng)驗研究都回避了成本異質(zhì)性對價格離散的影響。但另一方面，因為成本異質(zhì)性其實和商家數(shù)量具有正相關(guān)關(guān)系，商家數(shù)量越多顯然成本異質(zhì)性越大，所以，已有文獻(xiàn)以及本文所考察的商家數(shù)量對價格離散的影響一定程度上可以彌補該缺憾。此外，雖然研究中沒有直接考察成本異質(zhì)性的影響，但是因為零售商服務(wù)異質(zhì)性很大程度上體現(xiàn)了除采購成本以外其他人工成本的差異，所以，在模型中引入零售商服務(wù)異質(zhì)性變量一定程度上也可以緩解成本異質(zhì)性變量的缺失問題。本文同樣受到這一數(shù)據(jù)限制，因此僅從理論上提出第五個假設(shè)：

H5：商家成本差異越大，價格離散程度越高。

(三) 其他理論

盡管搜尋成本、異質(zhì)性理論對于解釋價格離散現(xiàn)象大有作為，仍有一部分價格離散是無法被解釋的，學(xué)者們提出其他的觀點對其進行補充，主要包括：(1)商家的策略性行為。盡管互聯(lián)網(wǎng)會降低網(wǎng)絡(luò)購物環(huán)境的摩擦(friction)，但是網(wǎng)絡(luò)零售商為了維護自身的利益，避免陷入價格競爭會采取模糊定價策略來增加摩擦，使得消費者無法根據(jù)先前的購物經(jīng)驗形成可靠的判斷，也使得競爭對手無法預(yù)測自己的定價規(guī)律。(2)有限理性。Baye等(2004)[23]通過分別構(gòu)建包含有限理性系數(shù)的ε-均衡模型以及隨機最優(yōu)反映均衡模型(Quantal Response Equilibrium)，表明只需要很小程度的有限理性就可以引致很大的價格離散。(3)價格粘性。當(dāng)遇到需求沖擊時，有些商家能夠及時調(diào)整價格，有些商家卻不能，因而價格粘性可能導(dǎo)致價格離散現(xiàn)象。(4)平臺外部性。以往關(guān)于價格離散的現(xiàn)象都是從商家和消費者角度進行解釋，近幾年有學(xué)者開始關(guān)注平臺因素的影響，王強和陳宏民(2013，2017)[24-25]通過構(gòu)建理論模型并進行仿真分析發(fā)現(xiàn)，平臺收費會對線上市場價格離散產(chǎn)生顯著影響，無論交易平臺對賣家還是買家收費，都會導(dǎo)致價格離散程度降低，這無疑開辟了一個新的研究視角，為后續(xù)研究提供了有益的啟發(fā)。

(四) 小結(jié)

對已有的價格離散理論和相關(guān)實證文獻(xiàn)進行梳理，可以發(fā)現(xiàn)如下三點：

第一，本質(zhì)上只存在兩個理論體系：一個是服務(wù)異質(zhì)性理論，通過使用“商品+服務(wù)”的零售組合概念，使得同質(zhì)商品的內(nèi)涵得以拓展因而具有差異化屬性，價格離散也就成了商家對于差異化商品進行差別定價的合理又必然現(xiàn)象；另一個可以稱為搜尋理論及其衍生理論，也就是說信譽和知名度異質(zhì)性、成本異質(zhì)性、策略性行為、有限理性、價格粘性理論等都是依附于搜尋理論而存在的，其本身并不能單獨解釋價格離散現(xiàn)象的存在。以成本異質(zhì)性理論為例，如果成本決定價格水平，具有成本優(yōu)勢的商家確實可以制定更低的價格，那么這些高成本從而制定高價格的商家又是怎么不被市場競爭所淘汰的呢？低成本的商家只要將價格定在比高成本商家略低的水平就可以獲得所有的市場份額，從而市場均衡結(jié)果是只存在低成本、低價格的商家，不會出現(xiàn)價格離散。所以，成本異質(zhì)論必須和消費者信息不完全、搜尋成本理論聯(lián)系在一起才具有解釋力。

第二，已有文獻(xiàn)對于部分價格離散影響因素的檢驗并未得到一致的結(jié)論，譬如價格離散和商家數(shù)量之間的關(guān)系，對此，本文認(rèn)為主要的原因是不同文獻(xiàn)采用的樣本存在差異，包括樣本采集時間、國家、網(wǎng)站、商品類別的差異，以及使用的價格離散指標(biāo)存在差異。部分影響因素的實證檢驗結(jié)果與理論預(yù)期不一致，譬如價格離散和商品暢銷度的關(guān)系，對此，本文認(rèn)為最主要的原因可能是文獻(xiàn)所采用的樣本商品是類似產(chǎn)品而非完全同質(zhì)化產(chǎn)品，樣本商品本身存在較多不可觀測的異質(zhì)性，從而違背了“一價定律”的先決條件。因此，有必要重新選擇一種更加接近“同質(zhì)化產(chǎn)品”這一分析前提的樣本商品。

第三，在所有的實證文獻(xiàn)中，以國外文獻(xiàn)為主，基本是對歐美網(wǎng)絡(luò)零售市場的檢驗，基于中國電子商務(wù)情境的實證研究并不多見，并且這些有限的文獻(xiàn)所依賴的樣本集中于2005—2007年期間。而之后的幾年中國電子商務(wù)行業(yè)經(jīng)歷了轉(zhuǎn)型與升級，市場格局發(fā)生巨變，許多小規(guī)模電子商務(wù)網(wǎng)站被淘汰出局，因此，有必要對新時期的中國網(wǎng)絡(luò)零售市場是否存在價格離散及其影響因素進行重新檢驗。

三、 樣本選擇、數(shù)據(jù)來源與處理

(一) 樣本選擇

樣本選擇是價格離散研究的一大難點，從理論上來說該商品所在市場越接近完全競爭市場越好，從實際出發(fā)其至少符合如下三個條件才能滿足研究目標(biāo)：(1)具有高度標(biāo)準(zhǔn)化特征，這是因為價格離散研究針對的是同質(zhì)化產(chǎn)品卻不同價的現(xiàn)象，非標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品很難保證其同質(zhì)性；(2)能夠通過有限的關(guān)鍵詞來唯一確定，也就是說商品本身或附屬的異質(zhì)性越少越好，來降低商品篩選和數(shù)據(jù)獲取的難度；(3)該商品須較為暢銷，具有較多的賣家，理論上來說研究價格離散要求某一商品至少有兩個以上賣家，但在實際中賣家數(shù)量越多銷量越大越好。

所以國外學(xué)者多選擇圖書、CD(Clay等，2001)[8]作為研究對象，兩者都屬于高度標(biāo)準(zhǔn)化且能通過很少的關(guān)鍵詞來唯一識別的商品。以圖書為例，可以通過國際標(biāo)準(zhǔn)書號(ISBN)來篩選出所有同類書籍，包括書名、作者、版本等屬性都將統(tǒng)一。也有一部分學(xué)者將研究對象擴展到消費電子產(chǎn)品(Baye等，2003)[7]或電腦軟件(Pan等,2001)[9]。但是本文認(rèn)為，首先，CD、書籍還有電腦軟件均不適合中國情境下的研究，最主要的原因是中國的版權(quán)保護力度不及國外，市場上充斥較多的盜版產(chǎn)品；而對于消費電子產(chǎn)品而言，雖然產(chǎn)品本身高度標(biāo)準(zhǔn)化，但是在銷售過程中仍存在不同程度的異質(zhì)性，主要體現(xiàn)在商家是否附贈禮品、是否提供上門安裝服務(wù)和售后維修服務(wù)等。為了盡可能地減少產(chǎn)品本身異質(zhì)性，還原同質(zhì)化產(chǎn)品競爭市場，受到李維安等(2007)[26]的啟發(fā)，本文擬選擇在線虛擬產(chǎn)品作為研究對象，但是不同于李維安等(2007)[26]采用的“魔獸世界”游戲點卡，本文創(chuàng)新性地使用手機充值卡，一方面是因為手機充值卡在某種程度上已經(jīng)成為剛需，網(wǎng)上賣家數(shù)量和整體銷量都非常大，能夠獲得充足的樣本，另一方面手機充值卡可以按照面值、運營商等進行細(xì)分，從而可以進行細(xì)分樣本之間的比較。

(二) 數(shù)據(jù)來源

在選定手機充值卡之后，下一個問題是確定從什么網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)。已有文獻(xiàn)通常是從不同電子商務(wù)網(wǎng)站上獲取數(shù)據(jù)，這樣會存在一個問題：網(wǎng)站之間存在知名度高低、關(guān)注度多少的差異，而這已經(jīng)被許多文獻(xiàn)證實會產(chǎn)生價格離散(Smith,2001)[16]。因此，為了減少外部環(huán)境對價格離散的影響，本文擬從同一個網(wǎng)站平臺獲取所需的樣本，而在中國電子商務(wù)市場中能夠同時存在大量賣家出售同一產(chǎn)品的平臺無疑以阿里巴巴旗下的“淘寶網(wǎng)”為首。*據(jù)CNNIC公布的“2014年中國網(wǎng)絡(luò)購物市場研究報告”，充值卡、游戲點卡等虛擬卡占到所有網(wǎng)絡(luò)購物用戶購買商品總額的33.1%。據(jù)CNNIC公布的“2014年中國網(wǎng)絡(luò)購物市場研究報告”，淘寶集市、天貓的品牌滲透率分別為87%、69.7%，各自占據(jù)電子商務(wù)網(wǎng)站排行榜第一、第二位。由于淘寶集市上存在許多長期銷量為0的不活躍賣家，并且定價較為混亂，相對而言，天貓商城是一個更加理性的市場，其價格數(shù)據(jù)也更加可信。因此，為了進一步地避免平臺間差異而導(dǎo)致的價格差異，本文最終選擇從天貓商城獲取手機充值卡的價格數(shù)據(jù)，具體包括中國電信、中國移動、中國聯(lián)通三大運營商的10元、20元、30元、50元、100元充值卡。

(三) 數(shù)據(jù)搜集與處理

使用數(shù)據(jù)采集軟件，分別于2016年2月10日、17日、24日從天貓商城上抓取數(shù)據(jù)。初步獲得14801個觀測值。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，充值卡往往會限定其使用地區(qū)，為了最大限度地減少樣本的異質(zhì)性，本文進一步按照適用省份對不同運營商不同面值的充值卡進行細(xì)分，然后合并“運營商”“面值”和“適用地區(qū)”三項信息獲得譬如“適用北京地區(qū)中國移動100元充值卡”的充值卡類別共423類。其次，由于本文主要研究價格離散現(xiàn)象，因此在同一時間至少需要兩個以上商家出售同一產(chǎn)品才能構(gòu)成有效研究樣本[6]，剔除掉只有一個價格觀測數(shù)據(jù)的情形后，最終還剩下346類充值卡、總共10865個觀測值，每個觀測值可由“充值卡-日期-店鋪”*此處“充值卡-日期-店鋪”，是指充值卡類別與特定采集日及店鋪名稱一一配對后得到譬如“適用北京地區(qū)中國移動卡10元充值卡-2016年2月10日-北京移動充值專營店”的最小單位?！俺渲悼?日期”同理。唯一定義。最后，由于直接獲取的是價格水平數(shù)據(jù)，以上述10865個觀測值為基礎(chǔ)分別計算每類充值卡在三個日期的價格離散指標(biāo)，得到由938個觀測值所構(gòu)成的非平衡面板數(shù)據(jù)。同時，淘寶網(wǎng)的評價體系給出了每個商家的“商品描述”“服務(wù)態(tài)度”“物流服務(wù)”打分情況，相應(yīng)地也計算了這三項的離散指標(biāo)來反映零售商異質(zhì)性情況。

四、 價格離散的測度及其統(tǒng)計分析

(一) 價格離散的測度指標(biāo)

有兩類指標(biāo)來測度價格離散：絕對指標(biāo)和相對指標(biāo)。絕對指標(biāo)主要有：(1)極差，等于最高價與最低價之差，反映了整個樣本的價格區(qū)間跨度；(2)方差或標(biāo)準(zhǔn)差，反映了樣本中價格與均值的偏離程度；(3)平均價與最低價之差，平均價是市場上不知情消費者平均付出的價格，最低價是市場上知情消費者付出的價格，因此該指標(biāo)反映的不知情消費者比知情消費者多支付的價格，也就是信息的價值。相對指標(biāo)就是用上述指標(biāo)除以最低價或者平均價格得到的比率指標(biāo)，極差除以最低價得到極差比率，標(biāo)準(zhǔn)差除以平均值得到變異系數(shù)。

在所有離散指標(biāo)中，絕對指標(biāo)不便于不同商品之間的橫向比較，也不便于同一商品跨時間的比較，因而優(yōu)先選擇相對指標(biāo)。在相對指標(biāo)中，變異系數(shù)由于包含所有的樣本價格信息，更充分地反映市場中的價格離散程度，因此受到最廣泛的使用；其次，極差比率雖然存在容易受到離群點干擾的缺陷，但是由于具有高度的敏感性能夠捕捉到極細(xì)微的價格離散，也受到較多的應(yīng)用。因此，在本文研究中擬使用變異系數(shù)和極差比率指標(biāo)。

(二) 價格離散的統(tǒng)計分析

通過計算不同運營商不同面值充值卡在三個日期的平均價格、價格標(biāo)準(zhǔn)誤、變異系數(shù)、極差比等指標(biāo)，*限于篇幅，此處沒有列出描述統(tǒng)計表格，感興趣的學(xué)者可以向作者索取?？梢园l(fā)現(xiàn)如下兩點：(1)最重要的一點，盡管充值卡作為完全同質(zhì)化產(chǎn)品且出售充值卡的商家來自同一個電子商務(wù)平臺，也存在價格離散現(xiàn)象，并且這種價格離散現(xiàn)象在不同運營商、不同面值的充值卡中都存在，說明“一價定律”即便是在最接近Betrand假設(shè)的網(wǎng)絡(luò)零售市場情境中也并未得到實現(xiàn)，Internet市場“效率悖論”在中國電子商務(wù)市場同樣存在。(2)離散程度與面值相關(guān)，總體上來看，以絕對指標(biāo)衡量的價格離散反映出面值越高的充值卡通常價格離散程度越高，而相對指標(biāo)反映出面值越高的充值卡通常價格離散程度越低，這種差異主要源于絕對指標(biāo)受到量綱的影響較大，不便于不同價值的商品之間橫向比較，這也為本文擬選取相對價格離散指標(biāo)提供了依據(jù)。

為了更加直觀地觀測價格分布特征進而得到價格是否離散的結(jié)論，本文利用非參數(shù)估計方法之一的核密度估計(Kernel Density Esitmation)給出不同面值充值卡在不同日期的價格核密度分布曲線圖。具體選取了Gaussian核函數(shù)，利用Stata 13軟件輸出的概率密度分布圖如圖1所示，圖中橫軸表示充值卡的實際售價，縱軸表示核密度?？梢钥闯鏊谐渲悼ǖ膬r格核密度分布圖呈明顯的雙峰特征，并且三個日期的價格分布曲線形狀相似。雖然核密度估計圖并非嚴(yán)格依據(jù)具體類別充值卡(精確到運營商類別、適用地區(qū))做出的，但是其也能間接反映出充值卡價格是否背離了“一價定律”。因為在信息充分、轉(zhuǎn)換成本為零的完全競爭市場條件下，不同運營商的充值卡互為替代品，適用某一地區(qū)的充值卡與全國充值卡互為替代品，因而各個零售商最終應(yīng)該對適用不同地區(qū)的不同運營商的充值卡制定統(tǒng)一價格，從而在核密度估計圖中只存在一個波峰，而圖中明顯的雙峰特征，表明其背離了“一價定律”。

圖1 不同面值充值卡的價格核密度分布圖

五、 價格離散的實證分析

(一) 實證模型

前文通過對手機充值卡的價格離散度進行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)“一價定律”并不成立。進一步，我們試圖探索哪些因素會影響價格離散程度，依據(jù)前文的文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè)以及本文的數(shù)據(jù)可獲得性，構(gòu)建如下計量模型：

Dpriceit=α0+∑αjDum_facevaluej+β1Rank_salesit+β2Num_sellerit+β3Ditem_scoreit+β4Dship.scoreit+

β5Dserv_scoreit+∑γkDum_operatork+∑λnDum_daten+∑δmDum_placem+ui+εit

(1)

其中，i和t分別表示充值卡i和日期t，前綴D表示離散程度(dispersion)，前綴Dum表示虛擬變量(dummy)，ui表示個體效應(yīng)，εit表示殘差。其中核心解釋變量有：Dum_facevalue衡量了商品的價值，通過影響搜尋收益進而影響價格離散，檢驗H1；Rank_sales衡量了商品的暢銷程度，通過影響搜尋成本進而影響價格離散，檢驗H2；Num_seller代表出售某種充值卡的商家數(shù)量，主要通過競爭效應(yīng)和信息扭曲效應(yīng)影響價格離散程度，其系數(shù)反映了哪種效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，檢驗H3；Ditem_score、Dship_score、Dserv_score分別是商家商品描述打分變異系數(shù)、物流服務(wù)打分變異系數(shù)、服務(wù)態(tài)度打分變異系數(shù)，衡量了零售商異質(zhì)性，其系數(shù)反映了零售商異質(zhì)性對價格離散的影響，共同檢驗H4。為了控制不同運營商品牌對價格離散的影響，在模型中加入了運營商虛擬變量Dum_operator；為了控制特殊日期促銷活動可能對價格波動造成的影響，在模型中加入了采集日期虛擬變量Dum_date；同時考慮到各大運營商可能對適用于不同省份的手機充值卡制定不同價格策略，為了控制這種系統(tǒng)性差異對價格離散的影響，在模型中加入了適用地區(qū)虛擬變量Dum_place。各變量含義、量化操作及其對因變量預(yù)期影響方向如表1所示。

表1 變量含義、量化操作及其對因變量預(yù)期影響方向

因為總體上樣本的價格離散度相對較小，為了避免由于因變量數(shù)值太小導(dǎo)致的自變量系數(shù)過小的問題，本文在進行回歸估計時，對實證模型中的所有連續(xù)變量進行了標(biāo)準(zhǔn)化操作。

(二) 估計方法

本文數(shù)據(jù)格式為面板數(shù)據(jù)，最常用的估計模型有固定效應(yīng)模型或者隨機效應(yīng)模型。固定效應(yīng)模型的優(yōu)點是能夠得到一致估計量，缺點也很明顯：任何不隨時間變化也就是組內(nèi)方差為0的自變量都會因為與個體截距項的完全共線性而被自動剔除，組內(nèi)方差很小的變量其系數(shù)也無法很好地被識別和估計。隨機效應(yīng)模型雖然能夠估計不隨時間變化的變量的系數(shù)，但其缺陷是假定遺留在殘差中的不可觀測性與個體無關(guān)，而這在現(xiàn)實中很少成立，可能導(dǎo)致估計結(jié)果不一致。鑒于本文的實證模型中含有價格水平(充值卡面值)、運營商類別等不隨時間變化的虛擬變量，為了同時估計組內(nèi)方差為0的自變量系數(shù)和得到一致的估計結(jié)果，固定效應(yīng)或隨機效應(yīng)模型都不適用，因此本文擬分別采用固定效應(yīng)向量分解模型(Fixed Effects Vector Decomposition, FEVD)和蒙德拉克模型(Mundlak)進行估計。

假設(shè)Y為因變量，X為所有隨時間變化的自變量，Z為所有不隨時間變化的自變量，F(xiàn)EVD分為如下三個步驟進行：第一步，令Y對X進行標(biāo)準(zhǔn)固定效應(yīng)回歸，得到個體固定效應(yīng)ui，同時包含了不可被觀測的個體效應(yīng)和不隨時間變化變量Z的效應(yīng)；第二步，令ui對Z進行普通最小二乘回歸，得到殘差h，h僅包含了不可被觀測的個體效應(yīng)；第三步：令Y對X、Z、h進行混合最小二乘回歸，估計出的結(jié)果即為FEVD模型最終結(jié)果(Greene,2003)[27]。

蒙德拉克模型的核心思想是在隨機效應(yīng)模型的基礎(chǔ)上加入隨時間變化變量的組內(nèi)均值來近似替代個體虛擬變量，從而部分地修正隨機效應(yīng)的缺陷，實際上是對固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)模型的折衷。

(三) 實證結(jié)果及其分析

表2的模型(1)(2)(3)為基于變異系數(shù)的價格離散實證回歸結(jié)果。模型(1)是固定效應(yīng)向量分解模型的回歸結(jié)果；模型(2)(3)分別為蒙德拉克模型的廣義最小二乘估計(GLS)和極大似然估計(MLE)結(jié)果。從表2可以看出固定效應(yīng)向量分解模型和蒙德拉克模型的估計結(jié)果非常一致。

反映商品價值的面值虛擬變量Dum_facevalue均為負(fù)且都在1%的水平下顯著，這說明與價值最低的10元充值卡相比，其他面值的充值卡的價格離散程度都更低；并且可以看到在除了FEVD以外的模型中，代表更高面值的虛擬變量的系數(shù)絕對值更大，反映出總體上價格離散程度都隨著商品價格上升而下降，證實了H1假設(shè)，也印證了Stigler(1961)[3]的預(yù)測，即商品價值越高，消費者搜尋努力程度越大，信息不對稱程度越低，因而價格離散程度越低。

反映了商品暢銷程度的Rank_sales在所有模型中系數(shù)均顯著為負(fù)，說明越是暢銷的商品，其價格離散程度越低，H2成立。這是因為，一方面暢銷的商品很有可能反復(fù)出現(xiàn)在電子商務(wù)網(wǎng)站的商品推薦欄等顯眼位置，使得所有登陸網(wǎng)站搜尋該產(chǎn)品的消費者都能在第一時間了解到其全網(wǎng)均價、價格走勢等信息，降低了消費者的搜尋成本，也使得商家很有可能按照均價定價從而縮小價格離散區(qū)間；另一方面暢銷商品也很可能是消費者重復(fù)購買的產(chǎn)品，因而消費者對價格分布具有經(jīng)驗知識從而以下單的方式來給物美價廉的零售商投票，其他零售商迫于消費者的這種“投票壓力”也會主動降價使得價格在一個較低的水平收斂。

反映市場結(jié)構(gòu)的Num_seller在所有模型中均顯著為正，說明在H3假設(shè)中，商家數(shù)量上升帶來的信息扭曲效應(yīng)比價格競爭效應(yīng)更大，加劇了整體的價格離散程度。在網(wǎng)絡(luò)零售市場中，信息容易獲取也容易制造，消費者能夠輕易獲得大量的商家報價信息，商家也能夠輕易地制造出具有混淆性的產(chǎn)品信息，使得消費者搜尋信息難度下降的同時甄別信息真?zhèn)魏捅容^商品優(yōu)劣的難度在上升。零售商數(shù)量越多，這種對信息的干擾越嚴(yán)重，消費者總體上的搜尋成本越大，因而最終價格離散程度越大。另外一方面，商家數(shù)量增加也會通過加大服務(wù)異質(zhì)性從而加劇價格離散程度。

在刻畫零售商異質(zhì)性的三個變量中，Dserv_score和Dship_score的系數(shù)符號基本為正且大部分都顯著，與預(yù)期一致，支持了H4假設(shè)，說明不同零售商會利用其自身服務(wù)水平(服務(wù)態(tài)度、物流服務(wù))的差異進行差別定價，從而零售商服務(wù)異質(zhì)性越大，價格離散程度也越大；Ditem_score的系數(shù)符號與預(yù)期相反，但是除了在固定效應(yīng)向量分解模型中全部都不顯著，對此本文認(rèn)為，這是由于充值卡屬于高度標(biāo)準(zhǔn)化的虛擬商品，幾乎不存在商品描述與實際商品有偏差的情況，不同商家的商品描述打分都高度相近，由于變量本身波動很小，因此估計結(jié)果可能有偏。

時間虛擬變量Dum_17Feb的系數(shù)符號基本為正、Dum_24Feb系數(shù)全部顯著為負(fù)，說明與2月10日相比，2月17日價格離散程度有所上升，而2月24日價格離散程度顯著下降。然而由于本文樣本所選取的三個觀測時點相距很近，該結(jié)果只能說明時間確實會影響到價格離散程度，至于具體的變化規(guī)律有待日后選取時間跨度更長的樣本進行檢驗。

運營商虛擬變量Dum_operator的系數(shù)并不具有規(guī)律性，說明運營商品牌對價格離散沒有明確影響。

表2 價格離散影響因素回歸結(jié)果

注:(1)括號中為標(biāo)準(zhǔn)誤，其中FEVD、FE均采用穩(wěn)健型標(biāo)準(zhǔn)誤，Mundlak_GLS考慮了異方差。(2)*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著。(3)限于篇幅略去虛擬變量Dum_place的回歸結(jié)果。

(四) 穩(wěn)健性檢驗

出于穩(wěn)健性考慮，本文使用了另一種指標(biāo)——極差比率來計算價格、商品描述、服務(wù)態(tài)度、發(fā)貨速度的離散程度進行實證分析，回歸結(jié)果如表2中的模型(4)(5)(6)所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，基于極差比率的回歸結(jié)果與基于變異系數(shù)的回歸結(jié)果高度相似：代表商家異質(zhì)性的變量如果系數(shù)是負(fù)的基本都不顯著，正的則基本顯著，再次說明商家異質(zhì)性會正向加劇價格離散程度；暢銷度指標(biāo)也與離散程度顯著負(fù)相關(guān)；商家數(shù)量與價格離散程度顯著正相關(guān)；所有面值虛擬變量的系數(shù)符號為負(fù)，且都在1%的水平下顯著，說明商品價值上升帶來的消費者關(guān)注度和搜尋努力上升對價格離散的消除作用很顯著；時間虛擬變量的估計結(jié)果也與基于變異系數(shù)的回歸結(jié)果類似。這說明本文的結(jié)論不會隨著變量的處理方法改變而改變，因而具有穩(wěn)健性。

本文的另外一種穩(wěn)健性檢驗，已經(jīng)暗含在表2中，即利用不同的模型和方法來進行估計，可以發(fā)現(xiàn)FEVD、Mundlak_GLS、Mundlak_MLE的估計結(jié)果都高度一致，說明本文的結(jié)論不會隨估計方法改變而變化，因而是穩(wěn)健的。

六、 總結(jié)與討論

本文首先試圖檢驗線上市場是否遵循“一價定律”，通過對天貓商城上的手機充值卡的價格進行描述性統(tǒng)計分析以及核密度估計，發(fā)現(xiàn)其確實存在價格離散現(xiàn)象，“一價定律”并不成立。進一步，本文構(gòu)建計量模型探索哪些因素會影響到對“一價定律”的偏離程度，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：零售商服務(wù)異質(zhì)性越大、商家數(shù)量越多，價格離散程度越大；商品暢銷度越高、商品價值越大，價格離散程度越低。這一結(jié)論受到兩種穩(wěn)健性檢驗的支持。

本文的結(jié)論表明即便對于最接近同質(zhì)產(chǎn)品競爭的線上市場也不遵循“一價定律”，推而廣之，其他具有更多異質(zhì)性的產(chǎn)品也必然會出現(xiàn)價格離散現(xiàn)象。以往線上市場之所以被寄予厚望會消除交易摩擦、實現(xiàn)“一價定律”，一方面是認(rèn)為電子商務(wù)突破了時空的限制，從而不同于線下市場以商圈為單位的競爭，理論上所有線上零售商都構(gòu)成競爭關(guān)系，競爭者數(shù)量十分龐大；另一方面是認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)極大降低了信息搜尋成本，消費者能夠獲取充分的價格分布信息，兩方面原因共同促進市場競爭，促使網(wǎng)絡(luò)零售商紛紛降價直至等于邊際成本、實現(xiàn)價格收斂。然而，實際上這兩種因素未必能完全發(fā)揮預(yù)期的功效。首先，商家數(shù)量上升是客觀現(xiàn)象，但是其是否在真正意義上形成有效競爭是有待商榷的，因為這還取決于消費者端。消費者或許因為購物習(xí)慣、時間成本、認(rèn)知局限、品牌忠誠度、風(fēng)險偏好等因素，在實際購物中只考慮從若干商家中進行選擇，在這種情形下，競爭僅僅在這若干商家中展開，而整體的競爭環(huán)境(商家數(shù)量)對消費者的決策并沒有多大影響。其次，互聯(lián)網(wǎng)雖然降低了信息獲取難度，但是信息數(shù)量也呈爆炸式增長，給消費者帶來的信息甄別和篩選難度也上升，整體上搜尋成本和信息不完全程度可能不降反升(潘勇，2002)[28]?；趦r格離散的實證分析結(jié)果也可以看出，商家數(shù)量上升會加劇價格離散程度。并且，再考慮零售商采取差異化競爭策略、商家和消費者的有限理性等情況，可以發(fā)現(xiàn)價格離散具有深厚的現(xiàn)實基礎(chǔ)。而以往預(yù)期線上市場會實現(xiàn)“一價定律”，是夸大了電子商務(wù)的部分功能，且忽略了電子商務(wù)環(huán)境下的諸多“摩擦”因素。這里的部分“摩擦”因素是合理的，譬如線上零售商通過差異化競爭策略獲得不同程度的溢價而導(dǎo)致的價格離散是遵循市場規(guī)律的；而部分“摩擦”因素是不合理、應(yīng)予糾正的，譬如零售商通過不正當(dāng)宣傳、提供誤導(dǎo)性信息來扭曲市場所造成的消費者搜尋成本上升而導(dǎo)致的價格離散。當(dāng)然，對于本文研究的手機充值卡而言，這種信息扭曲效應(yīng)所導(dǎo)致的價格離散可能并不十分顯著，這一結(jié)論需要通過研究更多的商品類別來驗證。此外，可以將研究范疇擴大到多個電子商務(wù)平臺，驗證平臺異質(zhì)性對價格離散的影響。

本文結(jié)論的啟示意義在于：首先，對于線上零售商來說，在電子商務(wù)市場競爭日益激烈的背景下，可以采取差異化競爭策略獲得差異化定價能力來避免直接的價格戰(zhàn)，商品質(zhì)量、服務(wù)態(tài)度、物流速度都可以作為差異化競爭的手段；其次，對于電子商務(wù)平臺網(wǎng)站來說，由于消費者主要依據(jù)網(wǎng)頁宣傳描述信息以及評價系統(tǒng)信息對商家及其產(chǎn)品進行判斷，為了避免商家人為制造信息“噪聲”來增加消費者搜尋成本，平臺網(wǎng)站必須遵照相關(guān)法律法規(guī)，對商家經(jīng)營行為進行督查和規(guī)范，嚴(yán)禁夸大其實的虛假宣傳以及刷信譽行為，對于違反規(guī)則的商家可以考慮實施黑名單制度，采取一定期限內(nèi)的市場準(zhǔn)入禁止措施；最后，對于政府監(jiān)管部門來說，加快《電子商務(wù)法》的出臺，加強對電子零售商不正當(dāng)競爭行為特別是提供虛假信息行為的規(guī)范和整頓，并且通過明確電子商務(wù)平臺網(wǎng)站的連帶責(zé)任來實現(xiàn)以點帶面的市場治理，為我國電子商務(wù)市場的長遠(yuǎn)發(fā)展?fàn)I造良好有序的競爭環(huán)境。