摘 要：互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要構(gòu)成和關(guān)鍵形態(tài)，其影響并塑造了賣(mài)方與消費(fèi)者的交易行為。本文基于搜尋理論，解釋了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中價(jià)格離散的形成機(jī)制，理論推演了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為的關(guān)系；利用淘寶、天貓和京東三大電商平臺(tái)的260萬(wàn)條商品信息，實(shí)證檢驗(yàn)了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為的因果關(guān)系。研究結(jié)果顯示，信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“策略性”有正向影響，對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“波動(dòng)性”有正向影響，對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“優(yōu)惠性”有負(fù)向影響。本文的研究結(jié)果經(jīng)過(guò)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。本文建議監(jiān)管部門(mén)應(yīng)關(guān)注商品質(zhì)量信息，規(guī)范線上市場(chǎng)中的商品信息展示方式，加強(qiáng)對(duì)平臺(tái)的個(gè)性化信息展示行為的規(guī)范，促進(jìn)平臺(tái)形成機(jī)會(huì)均等的良性選擇機(jī)制。

關(guān)鍵詞：信息不對(duì)稱(chēng)；策略性定價(jià)；互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)；價(jià)格離散；平臺(tái)經(jīng)濟(jì)

中圖分類(lèi)號(hào)：F713.56 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-176X（2025）03-0101-15

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年項(xiàng)目“互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)中有效競(jìng)爭(zhēng)的識(shí)別及監(jiān)管研究”（20YJC790090）

一、引 言

平臺(tái)經(jīng)濟(jì)是數(shù)據(jù)與算法驅(qū)動(dòng)下的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)共生形成的一類(lèi)緊密協(xié)同生產(chǎn)、消費(fèi)、市場(chǎng)匹配與交易等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的經(jīng)濟(jì)模式。經(jīng)過(guò)多年的快速發(fā)展，平臺(tái)經(jīng)濟(jì)達(dá)到了前所未有的交易規(guī)模。平臺(tái)經(jīng)濟(jì)打破了經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的時(shí)空界限，大幅降低了消費(fèi)者對(duì)商品信息的搜尋成本，整體上提升了市場(chǎng)效率。但是，線上市場(chǎng)屢屢出現(xiàn)虛假信息、假冒偽劣等問(wèn)題。為促進(jìn)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)規(guī)范健康持續(xù)發(fā)展，2022年1月，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)等9部門(mén)聯(lián)合印發(fā)了《關(guān)于推動(dòng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)規(guī)范健康持續(xù)發(fā)展的若干意見(jiàn)》。2022年4月，《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于加快建設(shè)全國(guó)統(tǒng)一大市場(chǎng)的意見(jiàn)》提出，強(qiáng)化市場(chǎng)基礎(chǔ)制度規(guī)則統(tǒng)一。2024年11月，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議提出，“要規(guī)范市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)秩序，健全常態(tài)化監(jiān)管制度，推動(dòng)平臺(tái)企業(yè)規(guī)范經(jīng)營(yíng)、有序競(jìng)爭(zhēng)、提升質(zhì)量，促進(jìn)各方主體互利共贏”。公平競(jìng)爭(zhēng)、分工明確、法治完善的市場(chǎng)是高效可持續(xù)的，其關(guān)鍵在于市場(chǎng)參與者可以通過(guò)搜尋獲得充分的商品信息，作出“滿意”的決策。

價(jià)格越離散，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越不充分[1-4]。由于搜尋成本的存在，線下市場(chǎng)中的消費(fèi)者對(duì)商品價(jià)格信息掌握有限，買(mǎi)賣(mài)雙方之間存在信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，造成價(jià)格離散[5]。在淘寶、天貓和京東三大電商平臺(tái)中，商品價(jià)格信息的搜尋成本非常低，理論上趨近“一價(jià)定律”，即同一產(chǎn)品價(jià)格趨同。但是，F(xiàn)edoseeva等[6]認(rèn)為，線上市場(chǎng)中價(jià)格依然呈離散狀態(tài)，這與理論預(yù)判存在明顯差異。因此，在以互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為主導(dǎo)的線上市場(chǎng)中可能存在其他重要因素，導(dǎo)致價(jià)格難以收斂于完全競(jìng)爭(zhēng)時(shí)的水平。

線上市場(chǎng)中的價(jià)格離散現(xiàn)象可以基于搜尋理論進(jìn)行解釋。線下市場(chǎng)中的消費(fèi)者可以通過(guò)實(shí)際體驗(yàn)了解商品質(zhì)量，但通常難以全面掌握價(jià)格信息；線上市場(chǎng)中，由于搜尋成本低，消費(fèi)者能夠掌握價(jià)格信息，但由于商品以文字、圖片和視頻的形式展示，消費(fèi)者缺少對(duì)商品質(zhì)量的實(shí)際體驗(yàn)和感知，存在質(zhì)量信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。此外，由于線上市場(chǎng)價(jià)格調(diào)整的菜單成本較小，商家具備較高的策略性調(diào)價(jià)能力，增加了消費(fèi)者對(duì)價(jià)格信息的搜尋成本。目前，數(shù)字技術(shù)的使用雖然增加了線上市場(chǎng)的交易規(guī)模，但因信息不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致的市場(chǎng)失靈可能被放大[7]。

本文對(duì)淘寶、天貓和京東三大電商平臺(tái)的260萬(wàn)條商品信息進(jìn)行了分析。從市場(chǎng)總體看，線上市場(chǎng)的平均價(jià)格水平表現(xiàn)出頻繁而顯著的變化。①其中，京東的平均價(jià)格水平相對(duì)平穩(wěn)，淘寶、天貓的平均價(jià)格水平波動(dòng)明顯。從單一商品的價(jià)格看，分析期內(nèi)有超過(guò)95%的商品標(biāo)價(jià)都發(fā)生了變化。②由于時(shí)間間隔為日，統(tǒng)計(jì)范圍包含多類(lèi)日常消費(fèi)品，這些價(jià)格水平的變化很難解釋為是由經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的需求變化引起的，更可能是由賣(mài)方的策略性定價(jià)行為導(dǎo)致的?？紤]到促銷(xiāo)活動(dòng)的影響，市場(chǎng)價(jià)格可能呈集體漲價(jià)的趨勢(shì)，表明線上市場(chǎng)存在明顯的策略性定價(jià)行為，反映出平臺(tái)方或賣(mài)方一側(cè)的強(qiáng)市場(chǎng)勢(shì)力。

本文從理論推演和實(shí)證檢驗(yàn)兩個(gè)方面探究互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為的關(guān)系，并且試圖在以下三個(gè)方面作出貢獻(xiàn)。第一，在搜尋理論的基礎(chǔ)上，解釋互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的價(jià)格離散現(xiàn)象，認(rèn)為商品價(jià)格信息不對(duì)稱(chēng)和質(zhì)量信息不對(duì)稱(chēng)本質(zhì)上屬于同一范疇，都會(huì)導(dǎo)致價(jià)格離散。第二，利用淘寶、天貓和京東三大電商平臺(tái)的260萬(wàn)條商品信息，分析線上市場(chǎng)價(jià)格離散的特征，揭示賣(mài)方策略性定價(jià)行為的具體表現(xiàn)形式，刻畫(huà)價(jià)格總體分布的靜態(tài)形式，同時(shí)對(duì)動(dòng)態(tài)的價(jià)格變化規(guī)律進(jìn)行分析。第三，探究信息不對(duì)稱(chēng)在不同品類(lèi)商品中存在的差異，這對(duì)于提升商品信息真實(shí)性、提升市場(chǎng)效率、優(yōu)化數(shù)字平臺(tái)交易機(jī)制和制定平臺(tái)監(jiān)管政策具有重要的理論意義與應(yīng)用價(jià)值。

二、文獻(xiàn)回顧

價(jià)格是市場(chǎng)機(jī)制的核心，是市場(chǎng)參與者和監(jiān)管部門(mén)決策的關(guān)鍵因素?！耙粌r(jià)定律”描述了理想情況下商品價(jià)格趨于穩(wěn)定一致的高效率市場(chǎng)狀態(tài)，現(xiàn)實(shí)中由于競(jìng)爭(zhēng)不充分、信息不對(duì)稱(chēng)，商品價(jià)格呈離散狀態(tài)，降低了市場(chǎng)效率。

（一）價(jià)格離散的成因

由于市場(chǎng)中存在著信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，消費(fèi)者在獲得商品信息時(shí)會(huì)產(chǎn)生搜尋成本。消費(fèi)者的搜尋成本、商品異質(zhì)性、促銷(xiāo)和廣告等都會(huì)造成價(jià)格離散[8]。Stigler[5]認(rèn)為，信息不完全時(shí)的消費(fèi)者搜尋行為與商品價(jià)格分布是相關(guān)的，且賣(mài)方會(huì)在固定價(jià)格與混合策略之間作出決策。當(dāng)消費(fèi)者對(duì)市場(chǎng)的了解程度存在差異時(shí)，賣(mài)方會(huì)向不知情消費(fèi)者收取高價(jià)獲取剩余[9]，此時(shí)，對(duì)于少量的不知情消費(fèi)者而言會(huì)產(chǎn)生“掠奪外部性”[10]。在固定搜尋成本與先驗(yàn)價(jià)格分布的假設(shè)下，消費(fèi)者會(huì)綜合權(quán)衡價(jià)格變動(dòng)情況與搜尋成本，賣(mài)方則會(huì)提供混合策略的定價(jià)形式[5，11]。當(dāng)存在異質(zhì)消費(fèi)者時(shí)，賣(mài)方是否實(shí)施混合策略取決于消費(fèi)者的知情狀況[12]。如果商品信息在消費(fèi)者中不斷更新，則不會(huì)存在穩(wěn)定的市場(chǎng)均衡價(jià)格[13]。競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)中也可能出現(xiàn)壟斷性的定價(jià)行為，市場(chǎng)結(jié)構(gòu)會(huì)影響價(jià)格向消費(fèi)者傳遞質(zhì)量信息的程度，競(jìng)爭(zhēng)性市場(chǎng)中的賣(mài)方依然可以向不知情消費(fèi)者收取高價(jià)[9]，且通過(guò)策略性定價(jià)獲取更多利潤(rùn)[14]。此外，價(jià)格變化還受到廠商數(shù)目的影響，廠商數(shù)目的增加可能會(huì)增加消費(fèi)者的搜尋成本，進(jìn)而抬高價(jià)格[15-16]。

（二）信息不對(duì)稱(chēng)與價(jià)格離散的測(cè)算

信息不對(duì)稱(chēng)與價(jià)格離散的研究主要集中于單一或同品類(lèi)商品，以避免商品差異化對(duì)價(jià)格產(chǎn)生影響，減少數(shù)據(jù)中的噪聲[17]，航空、汽油、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、金融和電子產(chǎn)品是此類(lèi)問(wèn)題的主要研究領(lǐng)域。衡量信息不對(duì)稱(chēng)的指標(biāo)因研究主體的不同而異，但均以反映消費(fèi)者搜索行為覆蓋的市場(chǎng)空間范圍和觸及的商品密集程度為主，如針對(duì)汽油市場(chǎng)的研究使用加油站的地理密度[18-19]、針對(duì)網(wǎng)絡(luò)商品的研究使用搜索流量[20]、針對(duì)金融市場(chǎng)的研究使用距金融中心的地理距離[21]。衡量?jī)r(jià)格變動(dòng)時(shí)通常對(duì)價(jià)格進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化、正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化；衡量市場(chǎng)層面價(jià)格的離散程度時(shí)，通常采用基尼系數(shù)、價(jià)格范圍和價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)[22]。

（三）信息不對(duì)稱(chēng)與價(jià)格離散的關(guān)系

關(guān)于信息不對(duì)稱(chēng)與價(jià)格離散關(guān)系的研究存在兩種結(jié)論。一部分研究認(rèn)為，兩者之間呈倒U型關(guān)系，在信息不對(duì)稱(chēng)程度的極端情況下會(huì)導(dǎo)致價(jià)格接近壟斷市場(chǎng)水平或完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)水平。另一部分研究認(rèn)為，兩者之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，在信息不對(duì)稱(chēng)程度的極端情況下會(huì)導(dǎo)致完全價(jià)格歧視或完全競(jìng)爭(zhēng)性價(jià)格。兩種結(jié)論產(chǎn)生差別的原因在于對(duì)需求或市場(chǎng)的界定不同[23]。Tappata[24]對(duì)汽油市場(chǎng)的研究、周先波等[25]對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的研究、Gugler等[26]對(duì)德國(guó)電子產(chǎn)品零售業(yè)的研究、Lach和Moraga？González[19]對(duì)荷蘭汽油市場(chǎng)的研究均認(rèn)為，信息不對(duì)稱(chēng)與價(jià)格離散呈倒U型關(guān)系。但是，Barron等[20]與Chandra和Tappata[27]對(duì)汽油市場(chǎng)的研究、Tang等[21]對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中搜索行為的研究、Petrescu[28]對(duì)消費(fèi)者瀏覽量與價(jià)格關(guān)系的研究均認(rèn)為，價(jià)格離散與搜索行為呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（四）互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的信息不對(duì)稱(chēng)與價(jià)格離散

互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中也存在明顯的價(jià)格離散現(xiàn)象[29]，這是由于消費(fèi)者只能根據(jù)有限的數(shù)字信息作出購(gòu)買(mǎi)決策，相比于傳統(tǒng)線下銷(xiāo)售渠道可能存在更大程度的信息不對(duì)稱(chēng)[30]。Petrescu[28]認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的價(jià)格離散會(huì)受到平均價(jià)格、商品類(lèi)型、運(yùn)費(fèi)和消費(fèi)者瀏覽量的影響。另外，信譽(yù)、流量[31]等因素會(huì)促進(jìn)“羊群效應(yīng)”[32]的形成。

相較于傳統(tǒng)線下市場(chǎng)，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)能否降低信息不對(duì)稱(chēng)程度取決于信息傳遞的技術(shù)差異、信息篩選機(jī)制等因素[7]，擁有較強(qiáng)市場(chǎng)勢(shì)力的平臺(tái)往往會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)分割，加劇信息不對(duì)稱(chēng)[3]。Fedoseeva等[6]認(rèn)為，德國(guó)線上與線下的食品市場(chǎng)都存在價(jià)格離散現(xiàn)象，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的興起并沒(méi)有顯著消除該現(xiàn)象。從信息傳遞的技術(shù)看，互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)很大程度上減少了信息不對(duì)稱(chēng)[33]，對(duì)線下市場(chǎng)的商品價(jià)格形成明顯競(jìng)爭(zhēng)[34]。從互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的信息篩選機(jī)制看，平臺(tái)有能力和動(dòng)機(jī)降低搜索結(jié)果的質(zhì)量[35]，有可能最終抬高而不是降低總體的信息匹配成本[36-37]。非中立平臺(tái)存在混淆商品質(zhì)量的傾向，從缺少搜索行為的消費(fèi)者那里獲取更多剩余[38]?；谟脩籼卣鞯膬r(jià)格博弈次數(shù)增加，剩余由消費(fèi)者端轉(zhuǎn)移到商家端[39]。

大量研究在搜尋理論的基礎(chǔ)上解釋線下市場(chǎng)中的價(jià)格離散現(xiàn)象，而線上市場(chǎng)中價(jià)格多變和離散分布這一問(wèn)題有待更深入的研究。本文研究了淘寶、天貓和京東三大電商平臺(tái)的價(jià)格變動(dòng)情況，結(jié)合線上交易的特征，在搜尋理論的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型分析互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為的關(guān)系?；谥袊?guó)電商平臺(tái)的真實(shí)數(shù)據(jù)，本文對(duì)平臺(tái)內(nèi)價(jià)格的靜態(tài)分布、動(dòng)態(tài)變化和總體趨勢(shì)進(jìn)行了較為詳細(xì)的刻畫(huà)，對(duì)信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為的因果關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，為促進(jìn)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)規(guī)范健康持續(xù)發(fā)展提供了理論支撐。

三、理論分析與研究假設(shè)

線上市場(chǎng)的商品展示機(jī)制能夠傳達(dá)的商品質(zhì)量信息有限，消費(fèi)者對(duì)數(shù)字信息的想象與對(duì)真實(shí)商品質(zhì)量的實(shí)際體驗(yàn)存在明顯差異。與線下市場(chǎng)相比，消費(fèi)者通過(guò)文字、圖片和視頻等數(shù)字信息獲得的商品質(zhì)量信息較少，對(duì)商品質(zhì)量信息的掌握不足。本文從平臺(tái)交易的特征事實(shí)出發(fā)，基于Varian[12]提出的搜尋理論模型，從質(zhì)量信息不對(duì)稱(chēng)層面解釋互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的價(jià)格離散問(wèn)題，并且提出研究假設(shè)。

（一）互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的賣(mài)方策略性定價(jià)基本模型

（三）質(zhì)量信息不對(duì)稱(chēng)下的價(jià)格離散

與經(jīng)典理論中同質(zhì)商品價(jià)格離散有所不同的是，電商平臺(tái)中存在大量賣(mài)方，賣(mài)方的策略性定價(jià)行為是價(jià)格與質(zhì)量雙重因素的作用結(jié)果，不考慮圈定效應(yīng)的情況下，發(fā)生傳統(tǒng)市場(chǎng)中壟斷情形的可能性極低。質(zhì)量信息不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致了價(jià)格信息不對(duì)稱(chēng)，形成了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中特殊的價(jià)格分布形式，也為賣(mài)方創(chuàng)造了更為廣闊和特殊的定價(jià)策略空間。

消費(fèi)者經(jīng)驗(yàn)差異導(dǎo)致評(píng)價(jià)差異。由于消費(fèi)者為分散的獨(dú)立個(gè)體，無(wú)法掌握商品的供給情況，其依賴現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)而非競(jìng)爭(zhēng)性的市場(chǎng)評(píng)價(jià)商品或形成預(yù)期，這時(shí)買(mǎi)方的引導(dǎo)信息直接影響消費(fèi)者的評(píng)價(jià)和決策，當(dāng)消費(fèi)者掌握更真實(shí)的商品信息時(shí)，對(duì)商品的認(rèn)識(shí)相對(duì)更加客觀，商品質(zhì)量信息越對(duì)稱(chēng)，那么質(zhì)量與價(jià)格的對(duì)應(yīng)關(guān)系越明確，其在坐標(biāo)系中的區(qū)域面積越小。線上市場(chǎng)中商品價(jià)格差異本身并不能與質(zhì)量差異緊密對(duì)應(yīng)。由前文對(duì)質(zhì)量與價(jià)格的單獨(dú)分析可知，隨著知情消費(fèi)者比例的提高，同一價(jià)格下對(duì)應(yīng)的商品質(zhì)量水平會(huì)提高，并且接近于價(jià)格等于邊際成本時(shí)的質(zhì)量水平，同等質(zhì)量下的價(jià)格水平會(huì)下降，并且接近于邊際成本。最終，當(dāng)兩類(lèi)因素疊加時(shí)，線上市場(chǎng)中同類(lèi)商品的“質(zhì)量—價(jià)格”分布如圖1所示。

由圖1可知，深色區(qū)域?qū)?yīng)的知情消費(fèi)者比例小于淺色區(qū)域?qū)?yīng)的知情消費(fèi)者比例（δ2<δ1），即隨著信息不對(duì)稱(chēng)程度的降低，總體上策略性定價(jià)行為將更加穩(wěn)定。具體的含義為：

其一，在同一知情消費(fèi)者比例的區(qū)間內(nèi)，左上角表示向不知情消費(fèi)者出售商品的最高價(jià)格與最低質(zhì)量組合，右下角表示該情形下向知情消費(fèi)者出售商品的最低價(jià)格與最高質(zhì)量組合。

其二，在不同的消費(fèi)者知情程度下，區(qū)域的面積大小不同，深色區(qū)域的面積大于淺色區(qū)域，表示知情程度更低時(shí)質(zhì)量與價(jià)格的組合范圍更廣，同等質(zhì)量下賣(mài)方可能設(shè)定更高的價(jià)格，而同等價(jià)格下可能提供更低質(zhì)量的商品。

其三，在完全競(jìng)爭(zhēng)的情況下，質(zhì)量與價(jià)格的組合都位于45度線的上方，表示賣(mài)方在邊際成本上定價(jià)。

其四，當(dāng)消費(fèi)者對(duì)某類(lèi)商品的知情程度一定時(shí)，質(zhì)量的期望與價(jià)格的期望呈正相關(guān)關(guān)系。

其五，消費(fèi)者對(duì)市場(chǎng)的知情程度越高，質(zhì)量與價(jià)格的組合區(qū)域面積就越小，如果市場(chǎng)處于完全信息下的公平競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)，那么理論上價(jià)格將設(shè)定為邊際成本。

（四）研究假設(shè)

本文探究了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的賣(mài)家是否存在策略性定價(jià)行為。觀察同一時(shí)期內(nèi)多個(gè)賣(mài)方的價(jià)格變動(dòng)，當(dāng)賣(mài)方的出價(jià)分布一定且短期內(nèi)相互獨(dú)立時(shí)，單一賣(mài)方的提價(jià)或降價(jià)行為、市場(chǎng)均價(jià)的升降變化概率應(yīng)當(dāng)相同且都為1/2。因此，若賣(mài)方之間的獨(dú)立性較強(qiáng)，并且市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)充分，則提價(jià)或降價(jià)的概率應(yīng)該具有隨機(jī)性。市場(chǎng)供需原生于廠商與消費(fèi)者，短期內(nèi)廠商的提價(jià)行為將受到穩(wěn)定需求的約束，而信息不對(duì)稱(chēng)程度決定了供需力量作用下的價(jià)格變動(dòng)情況，當(dāng)賣(mài)方基于信息不對(duì)稱(chēng)實(shí)施策略性定價(jià)時(shí)，價(jià)格變化概率就會(huì)偏離1/2。因此，本文定義提價(jià)或降價(jià)行為的分布特征為“策略性”。綜上，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“策略性”有正向影響。

由前文論述可知，質(zhì)量與價(jià)格的策略空間隨著知情消費(fèi)者比例的增加而縮小。賣(mài)方策略性定價(jià)空間越大，商品的價(jià)格波動(dòng)幅度越大。因此，若不同品類(lèi)之間消費(fèi)者的知情程度存在差異，則賣(mài)方的價(jià)格波動(dòng)幅度也存在對(duì)應(yīng)的品類(lèi)間差異。從靜態(tài)的關(guān)系看，產(chǎn)品的價(jià)格波動(dòng)將與市場(chǎng)中知情消費(fèi)者的比例呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此，本文定義價(jià)格的波動(dòng)程度為“波動(dòng)性”。綜上，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“波動(dòng)性”有正向影響。

根據(jù)一定時(shí)期內(nèi)商品的價(jià)格分布，可將定價(jià)策略分為降價(jià)促銷(xiāo)和策略性提價(jià)兩類(lèi)。市場(chǎng)中知情消費(fèi)者的比例越高，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也越激烈，賣(mài)方設(shè)定策略性高價(jià)獲利就越困難。因此，商品價(jià)格水平一般更穩(wěn)定，策略性定價(jià)更可能傾向于降價(jià)促銷(xiāo)。該情形下價(jià)格時(shí)間序列一般表現(xiàn)為V形[40]，因而其價(jià)格分布高于均價(jià)的概率更大；知情消費(fèi)者比例更低的商品可能是不經(jīng)常消費(fèi)的商品，此類(lèi)商品偶爾會(huì)策略性地提價(jià)以獲得更多的利潤(rùn)，價(jià)格時(shí)間序列一般表現(xiàn)為倒V形，因而其價(jià)格分布低于均價(jià)的概率更大。因此，本文定義此類(lèi)定價(jià)策略為“優(yōu)惠性”。綜上，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“優(yōu)惠性”有負(fù)向影響。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)采集與特征說(shuō)明

本文采集整理了淘寶、天貓和京東三大電商平臺(tái)從2017年11月7日至11月25日的公開(kāi)數(shù)據(jù)，包含18個(gè)大類(lèi)商品的搜索結(jié)果。按照“輸入關(guān)鍵詞—抓取列表—清空緩存數(shù)據(jù)”的順序每日定時(shí)采集。18個(gè)大類(lèi)商品為“平板電視、臺(tái)燈、智能手機(jī)、面膜、電飯鍋、吸塵器、剃須刀、奶粉、女襯衫、男襯衫、女鞋、男鞋、紙尿褲、空調(diào)、洗衣機(jī)、眼霜、筆記本、洗發(fā)水”。這樣的設(shè)計(jì)滿足抽樣設(shè)計(jì)的四項(xiàng)原則，即目的性、可測(cè)性、可行性和經(jīng)濟(jì)性。每條樣本數(shù)據(jù)都包括了與關(guān)鍵詞相關(guān)的一系列信息，如商品名稱(chēng)、店鋪名稱(chēng)、商品價(jià)格、商品銷(xiāo)量、評(píng)價(jià)數(shù)、店鋪類(lèi)型、商品品類(lèi)、店鋪排名和采集時(shí)間等。每個(gè)平臺(tái)每日可得到18個(gè)大類(lèi)商品的約3 000條有效樣本數(shù)據(jù)，總共約260萬(wàn)條樣本數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)說(shuō)明如表1所示。

（二）變量選取

⒈被解釋變量

本文根據(jù)前文提出的研究假設(shè)，構(gòu)建不同指標(biāo)反映市場(chǎng)中商品價(jià)格的特征，同時(shí)使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)捕捉不同品類(lèi)商品的消費(fèi)行為特征。

⒊控制變量

由于商品差異、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、平臺(tái)因素和需求彈性等是影響商品價(jià)格的主要因素，本文選取商品標(biāo)準(zhǔn)化程度（STD）、是否耐用品（NAT）、店鋪類(lèi)型（STP）、店鋪排名（RANK）、平臺(tái)入駐費(fèi)率（FEE）、市場(chǎng)集中度（LGCS）、店鋪數(shù)量（lnMCON）和需求價(jià)格彈性（e）作為控制變量。其中，本文對(duì)店鋪數(shù)量取自然對(duì)數(shù)。

本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

（四）模型識(shí)別的假定

模型識(shí)別的基本原理是依靠大量個(gè)體數(shù)據(jù)捕捉賣(mài)方定價(jià)行為在不同商品品類(lèi)之間的差異，由此通過(guò)商品品類(lèi)之間的差異識(shí)別互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為的因果關(guān)系。本文假定：

其一，考察期內(nèi)消費(fèi)者對(duì)某品類(lèi)的小范圍市場(chǎng)情況的了解程度屬于買(mǎi)方的固有屬性，是穩(wěn)定的，消費(fèi)者對(duì)商品質(zhì)量的了解不會(huì)受到廣告等的影響。

其二，賣(mài)方行為是在觀察買(mǎi)方行為的條件下實(shí)施的策略性行為，短期內(nèi)是賣(mài)方的固有屬性，也是穩(wěn)定的。在數(shù)據(jù)采集期內(nèi)，賣(mài)方的策略性行為大多基于事前對(duì)市場(chǎng)和消費(fèi)者行為的判斷，策略性定價(jià)行為是賣(mài)方特定屬性下的反應(yīng)。

其三，買(mǎi)賣(mài)雙方的行為可能表現(xiàn)出不同商品品類(lèi)之間的差異，反映出兩類(lèi)屬性之間的穩(wěn)定關(guān)系，短期內(nèi)信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為不存在明顯的雙向因果關(guān)系。

其四，本文所選取的商品是正常消費(fèi)品，并且不同品類(lèi)商品在使用屬性上不存在或只存在十分微弱的替代性或互補(bǔ)性。

其五，消費(fèi)行為統(tǒng)計(jì)特征和定價(jià)行為特征分別表示信息不對(duì)稱(chēng)和策略性定價(jià)，通過(guò)不同品類(lèi)商品的買(mǎi)賣(mài)行為識(shí)別信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為的因果關(guān)系。

其中，前兩條為市場(chǎng)行為的基本假定，以保證數(shù)據(jù)分析的現(xiàn)實(shí)意義；后三條為計(jì)量分析的前提假定，以保證模型識(shí)別的有效性和回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果與分析

信息不對(duì)稱(chēng)與平臺(tái)價(jià)格分布的“策略性”的基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表3所示。

由表3可知，列（1）和列（3）中被解釋變量為CHGE，使用的是OLS線性回歸；列（2）和列（4）中被解釋變量為CHGE2，使用的是Logit回歸。另外，由于賣(mài)方提價(jià)或降價(jià)行為是動(dòng)態(tài)行為，數(shù)據(jù)中的部分樣本存在的時(shí)間較短，為提高樣本的代表性，列（1）和列（2）使用了全部樣本，列（3）和列（4）使用了同一商品在數(shù)據(jù)采集期內(nèi)連續(xù)出現(xiàn)至少6次的樣本。回歸結(jié)果顯示，總體來(lái)看，商品購(gòu)買(mǎi)頻率的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，信息不對(duì)稱(chēng)的程度越高，賣(mài)方實(shí)施策略性定價(jià)行為的概率越高，賣(mài)方提價(jià)行為發(fā)生的可能性越高，即信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“策略性”有正向影響，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

信息不對(duì)稱(chēng)與平臺(tái)價(jià)格分布的“波動(dòng)性”的基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表4所示。由表4可知，列（1）中被解釋變量為SD，列（2）中被解釋變量為L(zhǎng)NSD（以減少供需因素的影響并防止偽相關(guān)的出現(xiàn)，①本文使用價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差的自然對(duì)數(shù)進(jìn)行回歸），列（3）中被解釋變量為L(zhǎng)NSDN（由于價(jià)格范圍更大的品類(lèi)可能出現(xiàn)更大程度的商品差異化，為消除其影響，本文使用品類(lèi)內(nèi)部的商品數(shù)量作為權(quán)重的價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差的自然對(duì)數(shù)形式進(jìn)行回歸）?；貧w結(jié)果顯示，商品購(gòu)買(mǎi)頻率的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，信息不對(duì)稱(chēng)的程度越低，價(jià)格的波動(dòng)程度減小，即信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“波動(dòng)性”有正向影響，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

信息不對(duì)稱(chēng)與平臺(tái)價(jià)格分布的“優(yōu)惠性”的基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表5所示。由表5可知，列（1）中被解釋變量為HL，列（2）中被解釋變量為HL2?；貧w結(jié)果顯示，商品購(gòu)買(mǎi)頻率的回歸系數(shù)顯著為正，信息不對(duì)稱(chēng)的程度越低，賣(mài)方的商品價(jià)格分布中低于平均價(jià)格的概率更高，信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“優(yōu)惠性”有負(fù)向影響，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

影響本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健性的因素有兩個(gè)：一是本文使用的是非同質(zhì)的商品數(shù)據(jù)，商品差異可能會(huì)影響結(jié)果的穩(wěn)健性；二是消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策與商家定價(jià)行為長(zhǎng)期內(nèi)存在互為因果關(guān)系。

1.加入控制變量的回歸

本文將商品差異、平臺(tái)因素、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和需求特性等方面的控制變量加入模型中進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。加入控制變量的回歸結(jié)果如表6所示。由表6可知，商品購(gòu)買(mǎi)頻率的回歸系數(shù)與前文基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，表明本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。其中，在平臺(tái)價(jià)格分布的“策略性”方面，是否耐用品的回歸系數(shù)顯著為負(fù)；在平臺(tái)價(jià)格分布的“波動(dòng)性”方面，商品標(biāo)準(zhǔn)化程度的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，是否耐用品的回歸系數(shù)顯著為正；在平臺(tái)價(jià)格分布的“優(yōu)惠性”方面，是否耐用品的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，這均符合信息不對(duì)稱(chēng)的機(jī)制。不同店鋪類(lèi)型的服務(wù)要求和信譽(yù)存在差別，店鋪排名直接影響消費(fèi)者的選擇行為，因而店鋪類(lèi)型和店鋪排名會(huì)對(duì)賣(mài)方策略性定價(jià)行為產(chǎn)生影響。平臺(tái)入駐費(fèi)率本身會(huì)形成一定的進(jìn)入壁壘，不同的平臺(tái)入駐費(fèi)率下進(jìn)入平臺(tái)的賣(mài)家也會(huì)不同，會(huì)產(chǎn)生群體性差異，平臺(tái)入駐費(fèi)率的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，表明進(jìn)入壁壘相對(duì)高的平臺(tái)中賣(mài)方可能更相似，更容易形成價(jià)格均衡。

⒉分時(shí)間段回歸

從事件發(fā)生的時(shí)間順序與因果關(guān)系的對(duì)應(yīng)順序上看，商品購(gòu)買(mǎi)頻率是一種市場(chǎng)均衡結(jié)果，理論上受到兩個(gè)主要因素的影響：一是平穩(wěn)的供需結(jié)構(gòu)，結(jié)果體現(xiàn)為流量上的穩(wěn)定性；二是策略性的調(diào)整，結(jié)果體現(xiàn)為價(jià)格、銷(xiāo)量等的變動(dòng)，可以通過(guò)一段時(shí)間內(nèi)的變化量指標(biāo)描述。作為穩(wěn)定的消費(fèi)者群體，前一時(shí)期的商品購(gòu)買(mǎi)頻率會(huì)影響到后一時(shí)期的購(gòu)買(mǎi)行為，而后一時(shí)期的商品購(gòu)買(mǎi)頻率則不能影響到前一時(shí)期的購(gòu)買(mǎi)行為。因此，本文使用不同時(shí)間段的商品購(gòu)買(mǎi)頻率進(jìn)行回歸，如果結(jié)果發(fā)生變化，表明短期內(nèi)信息不對(duì)稱(chēng)與商品購(gòu)買(mǎi)頻率存在雙向因果關(guān)系；如果結(jié)果沒(méi)有明顯變化，則表明短期內(nèi)商品購(gòu)買(mǎi)頻率作為解釋變量具有穩(wěn)定的性質(zhì)。

前文基準(zhǔn)回歸中使用13日的數(shù)據(jù)計(jì)算商品購(gòu)買(mǎi)頻率，本文使用16日、21日和25日的數(shù)據(jù)計(jì)算商品購(gòu)買(mǎi)頻率，分別記為FREQ（16）、FREQ（21）和FREQ（25），并進(jìn)行回歸。不同時(shí)間段商品購(gòu)買(mǎi)頻率的回歸結(jié)果如表7所示?；貧w結(jié)果顯示，商品購(gòu)買(mǎi)頻率的回歸結(jié)果與本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，表明本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

3.分層回歸①

由于部分品類(lèi)中商品的價(jià)格范圍較大，而價(jià)格范圍與銷(xiāo)量范圍通常是商品差異化的結(jié)果，因而為降低同一品類(lèi)內(nèi)部的差異對(duì)基準(zhǔn)回歸結(jié)果的影響，本文按照商品價(jià)格分位數(shù)和銷(xiāo)量分位數(shù)進(jìn)行分層回歸。具體地，本文將每一大類(lèi)商品信息按照本品類(lèi)內(nèi)的價(jià)格與銷(xiāo)量的六分位數(shù)進(jìn)行劃分，并且對(duì)每一層進(jìn)行回歸分析?；貧w結(jié)果顯示，在“策略性”的分層回歸結(jié)果中，商品購(gòu)買(mǎi)頻率的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明信息不對(duì)稱(chēng)在各個(gè)區(qū)間內(nèi)的作用是一致的，信息不對(duì)稱(chēng)的程度越高，賣(mài)方提價(jià)的可能就越大；在“波動(dòng)性”的分層回歸結(jié)果中，商品購(gòu)買(mǎi)頻率的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明信息不對(duì)稱(chēng)的程度越高，價(jià)格的波動(dòng)程度越??；在“優(yōu)惠性”的分層回歸結(jié)果中，大部分商品的賣(mài)方策略性定價(jià)行為符合預(yù)期，商品購(gòu)買(mǎi)頻率的回歸系數(shù)顯著為正，但部分“長(zhǎng)尾”商品定價(jià)行為具有特殊性，其回歸系數(shù)不顯著，可能的原因是小眾商品的定價(jià)策略性更強(qiáng)。綜上，分層回歸結(jié)果與本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，表明本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

六、研究結(jié)論與政策建議

本文從互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的信息不對(duì)稱(chēng)出發(fā)，研究了線上市場(chǎng)的效率問(wèn)題?；谒褜だ碚摚疚慕忉屃嘶ヂ?lián)網(wǎng)平臺(tái)中價(jià)格離散的形成機(jī)制，理論推演了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為的關(guān)系。本文構(gòu)建了衡量賣(mài)方策略性定價(jià)行為的指標(biāo)，利用淘寶、天貓和京東三大電商平臺(tái)的260萬(wàn)條商品信息，實(shí)證檢驗(yàn)了信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為的因果關(guān)系。研究結(jié)果顯示，信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“策略性”有正向影響，對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“波動(dòng)性”有正向影響，對(duì)平臺(tái)價(jià)格分布的“優(yōu)惠性”有負(fù)向影響。這一研究結(jié)果經(jīng)過(guò)一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后仍然成立。根據(jù)以上研究結(jié)論，本文提出三條政策建議。

第一，信息不對(duì)稱(chēng)是線上市場(chǎng)中自然存在的特征事實(shí)，應(yīng)予以高度關(guān)注。目前，監(jiān)管部門(mén)主要關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的商品價(jià)格信息和定價(jià)行為，對(duì)于商品質(zhì)量信息領(lǐng)域的監(jiān)管相對(duì)欠缺。商品質(zhì)量信息較之價(jià)格信息更為間接、隱蔽，因而對(duì)線上市場(chǎng)的效率和消費(fèi)者福利的影響也更為深遠(yuǎn)。隨著平臺(tái)經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展從增量競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)入存量競(jìng)爭(zhēng)，競(jìng)爭(zhēng)程度日趨激烈，選擇降價(jià)的直接策略還是提升商品和服務(wù)的質(zhì)量成為這一階段平臺(tái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。因此，線上市場(chǎng)中的商品質(zhì)量信息問(wèn)題將成為影響中國(guó)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素，監(jiān)管層面應(yīng)給予密切關(guān)注。

第二，規(guī)范線上市場(chǎng)中的商品信息展示方式，以“最大程度接近正常人可感知的現(xiàn)實(shí)狀態(tài)”為目標(biāo)規(guī)范和約束平臺(tái)對(duì)圖片、視頻的美化行為。隨著人工智能等技術(shù)的應(yīng)用，平臺(tái)加工美化圖片、視頻等數(shù)字內(nèi)容的能力大幅提升，直接影響消費(fèi)者獲得的商品信息。以“競(jìng)價(jià)排名”方式通過(guò)圖片、視頻展示商品信息存在較強(qiáng)的“劣幣效應(yīng)”。同時(shí)，在電商平臺(tái)領(lǐng)域中，商品信息展示方式容易誘導(dǎo)消費(fèi)者形成不合理預(yù)期，又會(huì)引發(fā)虛假好評(píng)、差評(píng)屏蔽等嚴(yán)重降低線上市場(chǎng)效率的行為。這一問(wèn)題需要通過(guò)對(duì)平臺(tái)數(shù)字內(nèi)容的合理監(jiān)管加以解決。

第三，加強(qiáng)對(duì)平臺(tái)的個(gè)性化信息展示行為的規(guī)范，促進(jìn)平臺(tái)形成機(jī)會(huì)均等的良性選擇機(jī)制。平臺(tái)可以對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)化、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，如個(gè)性化定價(jià)、定向廣告、個(gè)性化內(nèi)容展示和商品推薦等。這一方面降低了消費(fèi)者的信息搜尋成本，短期內(nèi)滿足其偏好，但另一方面也會(huì)形成“信息繭房”等導(dǎo)致消費(fèi)者產(chǎn)生認(rèn)知偏差。為維護(hù)以價(jià)格、質(zhì)量、品牌、信譽(yù)、售后服務(wù)和歷史評(píng)價(jià)等多個(gè)因素形成的具備良好信譽(yù)的市場(chǎng)氛圍，應(yīng)以公平競(jìng)爭(zhēng)為原則創(chuàng)造機(jī)會(huì)均等的商品或服務(wù)信息展示方式，為用戶提供同類(lèi)型商品或服務(wù)信息的隨機(jī)推送渠道，以保證買(mǎi)賣(mài)雙方的機(jī)會(huì)均等和公平競(jìng)爭(zhēng)，促進(jìn)市場(chǎng)信息流通，凝聚市場(chǎng)機(jī)制共識(shí)，推動(dòng)形成客觀的市場(chǎng)預(yù)期和健康穩(wěn)定的商業(yè)環(huán)境。

參考文獻(xiàn)：

[1] 朱彤.Internet市場(chǎng)效率悖論：一個(gè)新的解釋框架[J].世界經(jīng)濟(jì)，2002（2）：12-20.

[2] 趙冬梅.電子商務(wù)市場(chǎng)價(jià)格離散度的收斂分析[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2008（2）：685-700.

[3] 孫震，劉健平，劉濤雄.跨平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)與平臺(tái)市場(chǎng)分割——基于中國(guó)線上市場(chǎng)價(jià)格離散的證據(jù)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2021（6）：118-136.

[4] 嚴(yán)玉珊.電商異質(zhì)性與線上價(jià)格離散[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2022（2）：17-28.

[5] STIGLER G J. The economics of information[J]. Journal of political economy，1961，69（3）：213-225.

[6] FEDOSEEVA S，HERRMANN R，NICKOLAUS K. Was the economics of information approach wrong all the way？Evidence from German grocery r（E） tailing[J]. Journal of business research，2017，80（C）：63-72.

[7] 曲創(chuàng)，劉重陽(yáng).平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)一定能提高信息匹配效率嗎？——基于中國(guó)搜索引擎市場(chǎng)的分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2019，54（8）：120-135.

[8] STIGLITZ J E. Equilibrium in product markets with imperfect information[J]. The American economic review，1979，69（2）：339-345.

[9] COOPER R，ROSS T W. Prices，product qualities and asymmetric information： the competitive case[J]. The review of economic studies，1984，51（2）：197-207.

[10] ARMSTRONG M. Search and ripoff externalities[J]. Review of industrial organization，2015，47（3）：273-302.

[11] ROTHSCHILD M，STIGLITZ J. Equilibrium in competitive insurance markets：an essay on the economics of imperfect information[J]. The quarterly journal of economics，1976，90（4）：629-649.

[12] VARIAN H R. A model of sales[J]. The American economic review，1980，70（4）：651-659.

[13] JANSSEN M，PICHLER P，WEIDENHOLZER S. Oligopolistic markets with sequential search and production cost uncertainty[J]. The Rand journal of economics，2011，42（3）：444-470.

[14] 李三希，武玙璠，鮑仁杰.大數(shù)據(jù)、個(gè)人信息保護(hù)和價(jià)格歧視——基于垂直差異化雙寡頭模型的分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2021，56（1）：43-57.

[15] SALOP S C. Dominant digital platforms：is antitrust up to the task？[J]. Yale law journal forum，2021，130：563-587.

[16] STIGLITZ J E. Competition and the number of firms in a market：are duopolies more competitive than atomistic markets？[J]. Journal of political economy，1987，95（5）：1041-1061.

[17] NOEL M D. Edgeworth price cycles， cost？based pricing， and sticky pricing in retail gasoline markets[J]. The review of economics and statistics，2007，89（2）：324-334.

[18] CHELLAPPA R，SIN R G，SIDDARTH S. Price？formats as a source of price dispersion：a study of online and offline prices in the domestic US airline markets[J]. Information systems research，2011，22（1）：83-98.

[19] LACH S，MORAGA？GONZáLEZ J L. Asymmetric price effects of competition[J]. The journal of industrial economics，2017，65（4）：767-803.

[20] BARRON J M，TAYLOR B A，UMBECK J R. Number of sellers， average prices， and price dispersion[J]. International journal of industrial organization，2004，22（8）：1041-1066.

[21] TANG Z， SMITH M D， MONTGOMERY A. The impact of shopbot use on prices and price dispersion：evidence from online book retailing[J]. International journal of industrial organization，2010，28（6）：579-590.

[22] GHOUl S E，GUEDHAMI O，NI Y， et al. Does information asymmetry matter to equity pricing？Evidence from firms’ geographic location[J]. Contemporary accounting research，2013，30（1）：140-181.

[23] PENNERSTORFER D，SCHMIDT？DENGLER P，SCHUTZ N，et al. Information and price dispersion： evidence from retail gasoline[R]. Vienna University of Economics and Business Working Paper，2014.

[24] TAPPATA M. Rockets and feathers： understanding asymmetric pricing[J]. The Rand journal of economics，2009，40（4）：673-687.

[25] 周先波，劉建廣，鄭馨.信息不完全、搜尋成本和均衡工資——對(duì)廣東省外來(lái)農(nóng)民工勞動(dòng)力市場(chǎng)信息不完全程度的測(cè)度[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2016（1）：149-172.

[26] GUGLER K P，HEIM S，LIEBENSTEINER M. Non？sequential search， competition and price dispersion in retail electricity[R]. Zew？Centre for European Economic Research Discussion Paper，2016.

[27] CHANDRA A，TAPPATA M. Consumer search and dynamic price dispersion： an application to gasoline markets[J]. The Rand journal of economics，2011，42（4）：681-704.

[28] PETRESCU M. Online price dispersion？more than imperfect information[J]. Journal of product and brand management，2011，20（7）：541-548.

[29] BAYE M R，MORGAN J，SCHOLTEN P，et al. Persistent price dispersion in online markets[C]// The new economy and beyond： past present and future. London： Edward Elgar Publishing，2006：122-143.

[30] LIEBER E，SYVERSON C.Online versus offline competition[C]// The Oxford handbook of the digital economy. Oxford： Oxford University Press，2012：1-29.

[31] YE Q，XU M，KIANG M，et al. In？depth analysis of the seller reputation and price premium relationship： a comparison between ebay US and taobao China[J]. Journal of electronic commerce research，2013，14（1）：1-10.

[32] CICOGNANI S，F(xiàn)IGINI P，MAGNANI M. Social influence bias in online ratings：a field experiment[R]. Universitàdi Bologna Working Paper，2016.

[33] LEWIS G. Asymmetric information， adverse selection and online disclosure： the case of ebay motors[J]. The American economic review，2011，101（4）：1535-1546.

[34] 孫浦陽(yáng)，張靖佳，姜小雨.電子商務(wù)、搜尋成本與消費(fèi)價(jià)格變化[J].經(jīng)濟(jì)研究，2017，52（7）：139-154.

[35] STUCKE M E，EZRACHI A. When competition fails to optimize quality： a look at search engines[J]. Yale journal of law and technology，2016，70（18）：70-110.

[36] ELIAZ K，SPIEGLER R. A simple model of search engine pricing[J]. The economic journal，2011，121（556）：F329-F339.

[37] HAGIU A，HA？ABURDA H. Information and two？sided platform profits[J]. International journal of industrial organization，2014，34（3）：25-35.

[38] HSU C L，MATTA R，POPOV S V，et al. Optimal product placement[J]. Review of industrial organization，2017，51（1）：127-145.

[39] HIDIR S，VELLODI N. Privacy， personalization， and price discrimination[J]. Journal of the European economic association，2021，19（2）：1342-1363.

[40] 姜婷鳳，湯珂，劉濤雄.基于在線大數(shù)據(jù)的中國(guó)商品價(jià)格粘性研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2020，55（6）：56-72.

[41] BORENSTEIN S，ROSE N L. Competition and price dispersion in the US airline industry[J]. Journal of political economy，1994，102（4）：653-683.

Information Asymmetry and Sellers’ Strategic Pricing Behavior in Internet Platforms： Evidence from E？Commerce Platforms in China

LIU Chongyang1， QU Chuang2， WANG Xichen3

（1. Energy Development Research Institute of China Southern Power Grid， Guangzhou 510700， China； 2. Center for Digital Economy and Platform Competition Studies， Shandong University， Jinan 250100， China； 3. School of Social Sciences， Tsinghua University， Beijing 100084， China）

Summary：In the era of the digital economy， platforms shape the trading behavior of small businesses and consumers. Platforms influence market efficiency by relying on massive information processing capabilities， bringing new opportunities to improve economic development. Fair competition， clear division of labor， and sound rule of law are the guarantees for the sustainable development of the market， and the key is that market participants can obtain real and sufficient information to make reasonable decisions. However， when the online market becomes a key transaction channel and platforms compete in a low？growth market， it is debatable whether the problem of information asymmetry has been essentially solved.

This paper first constructs a theoretical model based on the search theory to explain the price dispersion problem in platforms from the perspective of quality information asymmetry. The empirical work tests the obvious strategic pricing behavior in the online market based on 2.6 million lines of pricing data from the main online shopping platforms in China’s domestic market. This paper finds that the strategic pricing behavior is strengthened with the increase in the degree of information asymmetry. This result shows that although there are a large number of sellers， the equilibrium price is not as stable as that described by the theory of perfect competition market. Instead， these prices show a high degree of strategic volatility， and the stable relationship between the “strategic” “volatility” and “preferentiality” of market prices and information asymmetry is verified. This paper suggests that regulatory authorities should strengthen the protection of consumers’ right to know and set more clear rules and standards to regulate the behavior of setting virtual online advertisements.

The marginal contributions of this paper are as follows. First， this paper incorporates quality information asymmetry into the framework of search theory， theoretically explains the relationship between market pricing behavior and information asymmetry， enriches relevant research on the internal mechanism of Internet platforms， and provides inspiration for further demonstrating the economic efficiency of Internet platforms. Second， this paper constructs a proxy indicator of information asymmetry through real data of Internet platforms and proves the impact of key factors such as category characteristics， reputation characteristics， and platform characteristics on price formation within the platforms. This result provides direct empirical evidence for building an efficient market mechanism. Third， from the perspective of quality information asymmetry， this paper reveals the main real problems in the Internet platforms as a key transaction channel， providing regulatory policy inspiration for further promoting the healthy development of the internet platforms and the digital economy.

Key words：information asymmetry； strategic pricing； internet platforms； price dispersion； platform economy

（責(zé)任編輯：尚培培）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2025.03.008

[引用格式]劉重陽(yáng)，曲創(chuàng)，王夕琛.互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)中的信息不對(duì)稱(chēng)與賣(mài)方策略性定價(jià)行為——來(lái)自中國(guó)電商平臺(tái)的證據(jù)[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究，2025（3）：101-115.

① 平均價(jià)格水平指平臺(tái)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化后的價(jià)格日均值，由每日約15萬(wàn)條價(jià)格數(shù)據(jù)計(jì)算得到。

② 由76 734個(gè)商品的連續(xù)6日以上的價(jià)格數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)而得。

① 由于不同商品品類(lèi)之間本身存在價(jià)格水平的差異，而由供需理論可知，價(jià)格水平與需求數(shù)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，又由于商品購(gòu)買(mǎi)頻率包含部分需求信息，而價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)差與價(jià)格也呈正相關(guān)關(guān)系，那么可能導(dǎo)致使用絕對(duì)數(shù)值時(shí)產(chǎn)生的結(jié)果同時(shí)包含了需求因素與信息不對(duì)稱(chēng)的因素。

① 分層回歸結(jié)果未在正文中列出，留存?zhèn)渌鳌?/p>