劉卓琦, 彭 賡

(中國(guó)科學(xué)院大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,北京 100190)

0 引言

數(shù)字平臺(tái)的高速發(fā)展,推動(dòng)著生產(chǎn)方式,商業(yè)習(xí)慣及產(chǎn)業(yè)資源配置和優(yōu)化產(chǎn)生重要影響[1],諸多成功的平臺(tái)型企業(yè)開(kāi)始出現(xiàn)在市場(chǎng)中,如淘寶、攜程、拼多多等。然而,在這些企業(yè)采用補(bǔ)貼新用戶的殺熟策略后,在近十年間發(fā)展成為一個(gè)個(gè)體量龐大的實(shí)體。這反應(yīng)的問(wèn)題是什么?為探索補(bǔ)貼性殺熟對(duì)電商平臺(tái)的機(jī)理,幫助政府提高認(rèn)知與規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),本文提出如下問(wèn)題。第一,補(bǔ)貼性殺熟策略是否具有持續(xù)性;第二,補(bǔ)貼性殺熟策略的有效邊界是什么;第三,有哪些因素會(huì)對(duì)補(bǔ)貼性殺熟策略的效果產(chǎn)生影響。

補(bǔ)貼性殺熟策略是對(duì)新用戶進(jìn)行補(bǔ)貼,通過(guò)對(duì)新用戶采取低價(jià)來(lái)擴(kuò)張市場(chǎng)份額的策略。用戶規(guī)模是平臺(tái)重要的發(fā)展資源,呂本富指出,平臺(tái)經(jīng)濟(jì)依賴用戶的高度參與[2]。拼多多作為一個(gè)采用殺熟性補(bǔ)貼策略的企業(yè)典型,通過(guò)對(duì)用戶采用的百億補(bǔ)貼策略,為企業(yè)帶來(lái)流量與曝光。,企業(yè)盈利的背后是補(bǔ)貼策略在起作用。

根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信息中心每年發(fā)布的報(bào)告顯示,中國(guó)2010年至2022年的網(wǎng)民數(shù)目呈現(xiàn)遞增的態(tài)勢(shì)。在2022年的網(wǎng)民為10.51億人,且當(dāng)年的人口為14.12億人,在排除未成年人以后,中國(guó)的網(wǎng)民人數(shù)在接近中國(guó)的人口總數(shù)。隨著平臺(tái)用戶增長(zhǎng)的不斷萎縮,這一數(shù)據(jù)將在不久的將來(lái)達(dá)到峰值。如果平臺(tái)企業(yè)繼續(xù)采用殺熟性補(bǔ)貼策略,其成長(zhǎng)性將會(huì)不斷下降。與此同時(shí)補(bǔ)貼新用戶會(huì)使得老用戶退出平臺(tái),甚至將會(huì)增加對(duì)手企業(yè)的用戶數(shù)量,降低本公司市場(chǎng)占有率。

在一個(gè)成熟的市場(chǎng)中,是否應(yīng)該采用補(bǔ)貼性殺熟策略則是一個(gè)值得探討的問(wèn)題。一方面,當(dāng)企業(yè)發(fā)展進(jìn)入成熟期,新增市場(chǎng)不斷萎縮。該策略不僅消耗大量的資金,還會(huì)因?yàn)橹谎a(bǔ)貼新用戶而不補(bǔ)貼老用戶的策略反而會(huì)引起老用戶的流失。另一方面,采用補(bǔ)貼性殺熟策略可以擠壓競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的生存空間并提升網(wǎng)絡(luò)價(jià)值。根據(jù)麥卡夫定律,網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值等于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)目的平方。隨著用戶規(guī)模的增加,平臺(tái)的網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值也呈指數(shù)性增加。

因此,本文構(gòu)建了一個(gè)平臺(tái)壟斷市場(chǎng)模型,對(duì)補(bǔ)貼性殺熟策略的持續(xù)性進(jìn)行深度分析。本文所得結(jié)論如下。第一,補(bǔ)貼力度隨著新用戶對(duì)補(bǔ)貼的轉(zhuǎn)化率的上升而上升;第二,當(dāng)平臺(tái)實(shí)施補(bǔ)貼策略的用戶畫(huà)像成本小于一定閾值時(shí),就會(huì)采補(bǔ)貼性殺熟策略;第三,只有在市場(chǎng)早期階段才會(huì)采用補(bǔ)貼性殺熟策略,并且補(bǔ)貼策略的優(yōu)勢(shì)會(huì)逐漸變小。建議平臺(tái)企業(yè)要時(shí)刻關(guān)注平臺(tái)所處的市場(chǎng)條件,對(duì)平臺(tái)策略的實(shí)施效果應(yīng)做到充分的認(rèn)知。

1 文獻(xiàn)綜述以及問(wèn)題提出

對(duì)用戶進(jìn)行補(bǔ)貼的想法早有學(xué)者提出。根據(jù)由CAILAUD和JULLIEN提出的 “雞蛋相生”的問(wèn)題,初創(chuàng)平臺(tái)企業(yè)應(yīng)該首先對(duì)一側(cè)用戶進(jìn)行補(bǔ)貼,借助這一側(cè)用戶外部性平臺(tái)開(kāi)始運(yùn)營(yíng)[3]。AMSTRONG提到雙邊市場(chǎng)會(huì)根據(jù)用戶的外部性進(jìn)行收費(fèi),并且指出當(dāng)價(jià)格在用戶外部性差異比較大時(shí)可以為負(fù)數(shù),即平臺(tái)補(bǔ)貼策略[4]。

互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)采取補(bǔ)貼性殺熟的策略,目的是增加其網(wǎng)絡(luò)外部性。網(wǎng)絡(luò)外部性指的是平臺(tái)中用戶對(duì)其他進(jìn)行交易的用戶具有一定的影響。更多的消費(fèi)者的加入會(huì)吸引更多的商家進(jìn)入該平臺(tái),用戶就可以獲得更好的用戶體驗(yàn)。ROCHET和TIROLE提出對(duì)消費(fèi)者或者商家的收費(fèi)數(shù)目是和網(wǎng)絡(luò)外部性有關(guān)的。用戶的網(wǎng)絡(luò)外部性越大,對(duì)用戶的收費(fèi)越低[5]。

對(duì)用戶的殺熟性補(bǔ)貼策略,在平臺(tái)經(jīng)濟(jì)研究中十分常見(jiàn)。這種策略本質(zhì)上屬于歧視性定價(jià),是一種為了實(shí)現(xiàn)利潤(rùn)最大化,最大榨取消費(fèi)者剩余而采用的一種產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)行為。補(bǔ)貼性殺熟又叫反向差異化策略、轉(zhuǎn)變策略,即對(duì)新用戶進(jìn)行補(bǔ)貼,通過(guò)對(duì)新用戶采取低價(jià)來(lái)掠奪競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的用戶,從而擴(kuò)張市場(chǎng)份額[6]。

對(duì)大數(shù)據(jù)補(bǔ)貼性殺熟,有各個(gè)學(xué)者從不同的角度,表達(dá)了自己的態(tài)度。GUPTA等表明用戶的退出率對(duì)于價(jià)格有決定作用[7]。司銀元和楊文勝認(rèn)為與統(tǒng)一定價(jià)相比,歧視性定價(jià)降低廠商利潤(rùn)與社會(huì)福利,增加消費(fèi)者剩余[8]。通過(guò)消費(fèi)者的舉報(bào)行為可以阻止電商平臺(tái)“殺熟”定價(jià)[9]。

對(duì)于平臺(tái)中基于行為的用戶補(bǔ)貼性殺熟的文獻(xiàn),以往的研究重點(diǎn)都是以靜態(tài)研究的方式進(jìn)行展開(kāi),卻忽略了在動(dòng)態(tài)條件下平臺(tái)應(yīng)該如何定價(jià)。而且,現(xiàn)有文獻(xiàn)未考慮到隨著平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,在用戶增量不斷萎縮的情況下,是否還需要對(duì)新用戶進(jìn)行補(bǔ)貼。

綜上所述,本文主要研究的是用戶增長(zhǎng)有限的情況下,平臺(tái)使用融資獲得資金,并對(duì)新用戶的補(bǔ)貼定價(jià)行為分析。為解決上述問(wèn)題,首先構(gòu)建平臺(tái)用戶增長(zhǎng)函數(shù)以及用戶效用函數(shù),接著分析有老用戶退出和沒(méi)有老用戶退出的情況下的平臺(tái)利潤(rùn)模型,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行模型分析,并且通過(guò)數(shù)值模擬分析來(lái)描述平臺(tái)的最優(yōu)補(bǔ)貼與利潤(rùn)的變化,最后提出結(jié)論與未來(lái)的研究方向。

2 基礎(chǔ)模型建立

對(duì)于平臺(tái)用戶的增長(zhǎng),現(xiàn)有文獻(xiàn)的研究重點(diǎn)為靜態(tài)的用戶增長(zhǎng)以及市場(chǎng)穩(wěn)定的情況下對(duì)用戶的爭(zhēng)奪。研究問(wèn)題假設(shè)主要從用戶對(duì)平臺(tái)的忠誠(chéng)度[5]、對(duì)稱性定價(jià)[10]等角度入手。本文參考劉征馳等[11]的觀點(diǎn),假設(shè)用戶分不同的時(shí)間階段進(jìn)入該平臺(tái),并且根據(jù)進(jìn)入平臺(tái)的先后順序,將消費(fèi)者分成新用戶和老用戶兩部分。

在一段時(shí)間內(nèi)進(jìn)入平臺(tái)的新用戶數(shù)目為Nin,開(kāi)始時(shí)平臺(tái)上已有的老用戶數(shù)目為Nold。因?yàn)槔嫌脩粝M(fèi)習(xí)慣的形成,還會(huì)在該平臺(tái)上進(jìn)行消費(fèi)。而新增用戶因?yàn)閯傔M(jìn)入平臺(tái),所以平臺(tái)就選擇通過(guò)補(bǔ)貼的方式進(jìn)行差異化定價(jià)。假設(shè)在一個(gè)壟斷平臺(tái)市場(chǎng)中,平臺(tái)掌握著定價(jià)權(quán),向用戶出售商品。大量的用戶進(jìn)入市場(chǎng)。本文以此為背景進(jìn)行分析。假設(shè)用戶進(jìn)入平臺(tái)后隔一段時(shí)間T后都會(huì)進(jìn)行消費(fèi)。

平臺(tái)通過(guò)在金融市場(chǎng)上進(jìn)行融資,這個(gè)假設(shè)是有現(xiàn)實(shí)依據(jù)的。美團(tuán)、滴滴、拼多多等平臺(tái)就是使用這種融資手段對(duì)用戶進(jìn)行補(bǔ)貼。因此建立用戶增量萎縮情況下,平臺(tái)殺熟的機(jī)制兩階段分析模型。

2.1 進(jìn)入平臺(tái)的用戶數(shù)量

當(dāng)平臺(tái)進(jìn)入新市場(chǎng)后,用戶增長(zhǎng)速度十分巨大,但是增速會(huì)慢慢變緩。假設(shè)新的用戶不停進(jìn)入市場(chǎng),消費(fèi)者的數(shù)目不斷增加,增長(zhǎng)幅度不斷下降。令市場(chǎng)上潛在的用戶總量為M0,平臺(tái)上的用戶數(shù)量為F(t)=M0(1-e-δt)。F(t)指自然狀態(tài)下用戶數(shù)量隨時(shí)間變化的函數(shù),t指平臺(tái)在市場(chǎng)上的經(jīng)營(yíng)時(shí)間,δ指平臺(tái)用戶在自然狀態(tài)下的增長(zhǎng)系數(shù)。

平臺(tái)在時(shí)間點(diǎn)t時(shí)開(kāi)始進(jìn)行殺熟性補(bǔ)貼策略,已有的老用戶數(shù)量為Nold=M0(1-e-δt)。在接下來(lái)時(shí)間T內(nèi),平臺(tái)會(huì)實(shí)施殺熟的策略并補(bǔ)貼新用戶,進(jìn)入平臺(tái)的新用戶數(shù)量為Nin=M0(e-δt-e-δ(t+T))。假設(shè)每一位進(jìn)入平臺(tái)的用戶平均每隔時(shí)間段T就要進(jìn)行一次消費(fèi),新進(jìn)入平臺(tái)的用戶會(huì)在進(jìn)入后立刻進(jìn)行消費(fèi)。

2.2 在平臺(tái)中進(jìn)行交易的用戶行為

對(duì)于用戶的效用函數(shù)與需求函數(shù)假設(shè),參考FENG等[12]和ZHU等[13]對(duì)用戶交易的內(nèi)容。由于本文先考慮只有一個(gè)平臺(tái)進(jìn)行交易,用戶的消費(fèi)行為不受到其他平臺(tái)的影響。對(duì)于已進(jìn)入平臺(tái)的消費(fèi)者來(lái)說(shuō),我們假設(shè)用戶在一次交易中獲得的平均效用為v,不同的消費(fèi)者獲得的平均效用不同,且均勻分布在[0,a]上,在時(shí)間段T內(nèi),消費(fèi)者的效用函數(shù)為

ui=v-αp+βs

(1)

其中,α為平臺(tái)對(duì)用戶收費(fèi)增加對(duì)用戶的效用損失,β為平臺(tái)對(duì)于用戶的補(bǔ)貼增加對(duì)用戶的效用增加量,其中,1≤α≤β。s為平臺(tái)對(duì)用戶的補(bǔ)貼,且0≤s≤p,加入平臺(tái)的用戶是理性的,任何在時(shí)間T加入平臺(tái)并進(jìn)行交易的用戶效用一定大于等于零,即

ui=v-αp+βs≥0

(2)

假設(shè)消費(fèi)者的平均消費(fèi)效用v是一個(gè)在[0,a]之間均勻分布的隨機(jī)變量,那么在時(shí)間T內(nèi)進(jìn)入平臺(tái)的用戶數(shù)量,即在時(shí)間T段內(nèi)的需求函數(shù)為

(3)

當(dāng)平臺(tái)對(duì)消費(fèi)者收取的費(fèi)用足夠低時(shí),所有就在時(shí)間段T內(nèi)加入平臺(tái)的用戶都會(huì)選擇與平臺(tái)進(jìn)行交易。因此,我們可以計(jì)算出在時(shí)間T段內(nèi)平臺(tái)的利潤(rùn)函數(shù)如下

(4)

2.3 在壟斷條件下平臺(tái)正常定價(jià)的最優(yōu)策略及利潤(rùn)

假設(shè)用戶每隔一段時(shí)間T就會(huì)消費(fèi),每一個(gè)階段的時(shí)間貼現(xiàn)率為r(0

(5)

根據(jù)一階條件,平臺(tái)最優(yōu)定價(jià)、平臺(tái)進(jìn)行消費(fèi)的人數(shù)以及平臺(tái)的利潤(rùn)如下。

(6)

(7)

(8)

定理1平臺(tái)自然收費(fèi)的情況下,交易量會(huì)隨著最大用戶數(shù)目的增加而增加,平臺(tái)獲得的最大利潤(rùn)隨著市場(chǎng)容量的增加而增加。

2.4 平臺(tái)的融資行為

本文假設(shè)平臺(tái)選擇通過(guò)在金融市場(chǎng)上進(jìn)行融資,這個(gè)假設(shè)是有現(xiàn)實(shí)生活的依據(jù)的,像美團(tuán)、滴滴、拼多多等平臺(tái)就是使用這種融資手段對(duì)用戶進(jìn)行補(bǔ)貼。通過(guò)從金融市場(chǎng)上獲得的資金,對(duì)新用戶補(bǔ)貼,吸引更多的新用戶進(jìn)入市場(chǎng)。平臺(tái)在金融市場(chǎng)上的融資金額取決于其在金融市場(chǎng)上的估值。SHY等認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)型企業(yè)的股票市值與活躍用戶數(shù)、潛在用戶的增長(zhǎng)量有關(guān)[14]。因此,我們將平臺(tái)企業(yè)的最大融資金額函數(shù)設(shè)定為

(9)

其中,Nold指的是在融資時(shí)刻為t0時(shí)平臺(tái)已有的老用戶數(shù)量,Nin為平臺(tái)潛在用戶增長(zhǎng)量,指的是自然狀態(tài)下(當(dāng)平臺(tái)不采取殺熟等刺激性策略的情況下)在時(shí)間段T內(nèi)平臺(tái)新進(jìn)入的用戶數(shù)量。γ為平臺(tái)的融資系數(shù),受到平臺(tái)主要業(yè)務(wù)、金融市場(chǎng)融資情況等影響。

2.5 平臺(tái)的補(bǔ)貼決策行為分析

假設(shè)吸引到的新用戶平均每隔時(shí)間T就會(huì)進(jìn)行一次交易,平臺(tái)就能產(chǎn)生利益。如果采取補(bǔ)貼性殺熟的策略,分別計(jì)算平臺(tái)在各個(gè)階段的利潤(rùn)值,并利用時(shí)間貼現(xiàn)模型進(jìn)行處理,假設(shè)每一個(gè)階段的時(shí)間貼現(xiàn)率為r(0

2.5.1 殺熟階段帶來(lái)的利潤(rùn)貼現(xiàn)值

平臺(tái)執(zhí)行殺熟的策略,會(huì)有一批用戶被吸引到平臺(tái)中,新用戶在該階段產(chǎn)生的的利潤(rùn)函數(shù)為:

(10)

其中,Nin為殺熟后經(jīng)過(guò)時(shí)間T內(nèi)平臺(tái)的消費(fèi)者數(shù)量。

在殺熟期過(guò)后,因?yàn)橛脩袅?xí)慣已經(jīng)形成,其會(huì)在補(bǔ)貼期過(guò)后接受正常的價(jià)格。那么在未來(lái)的時(shí)間段n內(nèi),產(chǎn)生的貼現(xiàn)利潤(rùn)值為:

(11)

根據(jù)以上等式,得到在殺熟后獲得的總利潤(rùn)貼現(xiàn)值為

(12)

其中,Cs為補(bǔ)貼用戶畫(huà)像成本。

與此同時(shí),平臺(tái)對(duì)用戶的補(bǔ)貼也受到融資金額的限制:

(13)

因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)生活中,平臺(tái)企業(yè)從市場(chǎng)上籌到的資金足以滿足融資的限制。根據(jù)一階條件,求解出來(lái)的最優(yōu)補(bǔ)貼、最優(yōu)交易需求量、最優(yōu)收益為:

(14)

(15)

(16)

定理2在壟斷市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的條件下,平臺(tái)對(duì)用戶的補(bǔ)貼力度,隨著用戶的補(bǔ)貼轉(zhuǎn)化率的增加而增加,用戶對(duì)補(bǔ)貼的轉(zhuǎn)化率大于某一閾值時(shí),平臺(tái)選擇對(duì)用戶進(jìn)行補(bǔ)貼而不收取費(fèi)用。

定理3在壟斷市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的條件下,用戶對(duì)平臺(tái)的補(bǔ)貼轉(zhuǎn)化率越高,盈利能力就越強(qiáng)。

定理4當(dāng)補(bǔ)貼用戶畫(huà)像成本小于一定閾值的情況下,殺熟性補(bǔ)貼策略對(duì)平臺(tái)來(lái)說(shuō)是一種盈利策略。如果殺熟策略帶來(lái)的效果為負(fù),即殺熟帶來(lái)?yè)p失,那么平臺(tái)就不會(huì)采取殺熟的策略。

只有對(duì)用戶進(jìn)行補(bǔ)貼的成本小于一定閾值時(shí),平臺(tái)才會(huì)采用反向差異化定價(jià)策略。如果這些成本超過(guò)了某一閾值,平臺(tái)對(duì)用戶執(zhí)行的殺熟策略反而會(huì)使得平臺(tái)盈利能力下降,甚至影響平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)能力。

平臺(tái)使用的殺熟策略只能在市場(chǎng)發(fā)展早期使用,這種策略不可持續(xù)。對(duì)于平臺(tái)企業(yè)來(lái)說(shuō),隨著平臺(tái)市場(chǎng)的發(fā)展,企業(yè)無(wú)法一直使用補(bǔ)貼新用戶的策略,而只能在平臺(tái)成長(zhǎng)的初期使用這一策略。平臺(tái)如果一直使用補(bǔ)貼新用戶的策略,不僅會(huì)引起老用戶的反感,影響企業(yè)聲譽(yù)。

2.5.2 考慮平臺(tái)用戶退出情況下平臺(tái)對(duì)用戶的市場(chǎng)補(bǔ)貼

在壟斷市場(chǎng)中,雖然老用戶因?yàn)闆](méi)有收到補(bǔ)貼而選擇退出平臺(tái)市場(chǎng),但是退出平臺(tái)市場(chǎng)是有機(jī)會(huì)成本的。本節(jié)根據(jù)老用戶退出平臺(tái)進(jìn)行平臺(tái)的補(bǔ)貼策略分析。

在老用戶感知到自己被歧視性定價(jià)以后的需求函數(shù)為:

(17)

計(jì)算得出存在老用戶退出的情況下,在執(zhí)行補(bǔ)貼性殺熟策略后獲得的總利潤(rùn)函數(shù)為:

(18)

根據(jù)一階條件,求解出壟斷市場(chǎng)下的最優(yōu)補(bǔ)貼量為:

(19)

定理6在壟斷市場(chǎng)以及老用戶退出的條件下,當(dāng)補(bǔ)貼用戶畫(huà)像成本超過(guò)某一閾值時(shí)平臺(tái)不會(huì)采用殺熟的策略。

3 數(shù)值分析

本節(jié)將通過(guò)數(shù)值仿真進(jìn)一步研究在用戶增量萎縮市場(chǎng)中,補(bǔ)貼策略的效果,以及補(bǔ)貼策略的可持續(xù)性。仿真示意圖使用PYTHON軟件。本節(jié)數(shù)值模擬參數(shù),主要參考2010年到2022年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民人數(shù),考慮到2022年中國(guó)網(wǎng)民人數(shù)為1051(百萬(wàn))人,為起到方便展示的目的,本節(jié)仿真參數(shù)設(shè)計(jì)為M0=1000,通過(guò)中國(guó)網(wǎng)民增長(zhǎng)趨勢(shì)估計(jì)出用戶增長(zhǎng)速度。還參考吳志樵等[16]和TONG等[17]的研究?jī)?nèi)容,對(duì)參數(shù)進(jìn)行賦值。具體參數(shù)為M0=1000,δ=0.15,α=1.5,β=2,m=15,a=10,T=2,t=3,r=0.4,Cs=400。

根據(jù)圖1,只有在平臺(tái)市場(chǎng)發(fā)展的早期,平臺(tái)才能進(jìn)行補(bǔ)貼性殺熟策略。平臺(tái)只能在最優(yōu)時(shí)間點(diǎn)t*前才能進(jìn)行殺熟策略,而且這個(gè)最優(yōu)時(shí)間點(diǎn)受到市場(chǎng)最大容量的影響,當(dāng)市場(chǎng)容量越大,平臺(tái)可以選擇的殺熟時(shí)間段就長(zhǎng)。

圖1 平臺(tái)使用補(bǔ)貼性殺熟策略最后期限閾值與市場(chǎng)最大容量的關(guān)系

根據(jù)圖2,平臺(tái)使用殺熟性補(bǔ)貼策略是受到平臺(tái)補(bǔ)貼用戶畫(huà)像成本影響的。當(dāng)使用補(bǔ)貼性殺熟策略時(shí)所耗費(fèi)的成本超過(guò)某一閾值時(shí),企業(yè)采取殺熟策略指揮使得盈利能力下降。在這種情況下,使用殺熟策略反而會(huì)降低其競(jìng)爭(zhēng)能力。企業(yè)使用殺熟策略最大成本的閾值受到市場(chǎng)最大容量的影響,當(dāng)市場(chǎng)最大容量越大,殺熟策略所允許的最大成本也越大。

圖2 平臺(tái)可采取殺熟策略最大成本閾值與市場(chǎng)最大容量的關(guān)系

4 結(jié)論

本文從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度對(duì)平臺(tái)企業(yè)采用的歧視性定價(jià)策略進(jìn)行分析?？紤]到新增用戶數(shù)目不斷萎縮的壟斷平臺(tái)市場(chǎng)中,在對(duì)用戶正常收費(fèi)補(bǔ)貼、對(duì)新用戶進(jìn)行補(bǔ)貼,以及部分老用戶退出的三種情況下,對(duì)平臺(tái)的補(bǔ)貼策略效果進(jìn)行數(shù)理建模分析。

本文分析殺熟策略的最優(yōu)持續(xù)時(shí)間以及條件,并通過(guò)數(shù)值仿真對(duì)平臺(tái)的定價(jià)方式進(jìn)行分析。研究表明:(1)在壟斷市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下,新用戶對(duì)補(bǔ)貼的轉(zhuǎn)化率越大,平臺(tái)對(duì)新用戶的補(bǔ)貼力度就越大。(2)平臺(tái)使用的殺熟策略只能在市場(chǎng)發(fā)展早期使用,這種策略不可持續(xù)。對(duì)于平臺(tái)企業(yè)來(lái)說(shuō),一直使用補(bǔ)貼新用戶的策略,不僅會(huì)引起老用戶的反感,影響企業(yè)聲譽(yù),甚至很難在市場(chǎng)發(fā)展的后期產(chǎn)生理想的效果,還會(huì)對(duì)平臺(tái)的盈利能力產(chǎn)生負(fù)面的影響。(3)只有對(duì)用戶進(jìn)行補(bǔ)貼的成本小于一定閾值時(shí),平臺(tái)才會(huì)采用反向差異化定價(jià)策略。如果這些成本超過(guò)了某一閾值,平臺(tái)對(duì)用戶執(zhí)行的殺熟策略反而會(huì)使得平臺(tái)盈利能力下降,甚至影響平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)能力。

基于本文結(jié)果提出如下建議:對(duì)于政府部門(mén),第一,相關(guān)部門(mén)應(yīng)該做到對(duì)平臺(tái)自洽高度重視,防止政府過(guò)度干預(yù);第二,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的時(shí)代背景下,有關(guān)部門(mén)應(yīng)該加強(qiáng)監(jiān)管力度,維護(hù)消費(fèi)者的合法利益。對(duì)于平臺(tái)企業(yè)來(lái)說(shuō),要時(shí)刻關(guān)注平臺(tái)所處的市場(chǎng)條件,對(duì)市場(chǎng)的發(fā)展?jié)摿o予足夠的重視,對(duì)平臺(tái)補(bǔ)貼策略的實(shí)施效果應(yīng)保有充分認(rèn)知。

本文的研究還存在一些不足:(1)未進(jìn)一步分析平臺(tái)針對(duì)不同需求彈性下的補(bǔ)貼策略。(2)本文僅考慮單個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對(duì)用戶的補(bǔ)貼策略,未來(lái)可以拓展到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),并考慮多個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在競(jìng)爭(zhēng)條件下的補(bǔ)貼策略。(3)未進(jìn)一步分析商家的行為,探討平臺(tái)是否要對(duì)商家進(jìn)行激勵(lì)性補(bǔ)貼。