逆向選擇視角下電子商務盈利模式的最優模型構建
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中圖分類號：F062.5 文獻標識碼：A
內容摘要：電子商務市場快速發展的同時，電商企業為彌補早期推廣所采用的低價推廣措施中的損失，采用了一系列逆向選擇手段消耗顧客的忠誠度，以實現企業的短期盈利，但這一模式具備不可持續性和信用欺詐的核心問題。為保障電商企業的可持續發展，增強消費者所能獲取的消費者剩余，本文在Wilson模型的基礎上，構建了“傳統-電商”雙市場逆向選擇模型來分析電商企業產生盈利的最優策略。研究發現，控制價格因素在預期區間，能夠幫助消費者的交易決策達成;歷史購物行為所產生的產品評論能替代逆向選擇風險，提升交易成功率。
關鍵詞：電子商務 逆向選擇 雙市場模型 盈利模式
以線上交易為主的電子商務企業往往會面臨企業盈利的實際問題。以京東商城為例，在美股上市的前五年一直無法實現轉虧為盈而飽受投資者的質疑，出現這一問題的核心原因在于，這一類電商企業往往需要面臨大額的物流設施建設以及商品信息維護，同時為了招徠客戶從傳統線下場景至線上平臺消費，需要電商企業以更低的價格來獲取市場。由于消費者本身具備產品消費的“棘輪效應”，在享受到較低的價格服務后，電商企業做出提升產品價格的決策會流失大量的已有客戶，在這一現實情況下，電商企業選擇采用“大數據殺熟”、“大數據定價”等逆向選擇盈利模式來壓縮消費者剩余，進而提升自身利潤。
“大數據殺熟”，顧名思義可以得知這是一種采用了“大數據技術”的新型價格歧視手段，電商企業通過一致傳統購物場景中對不同時間、不同地域的消費者進行差別收費的價格歧視模式來增強企業競爭力。由于現有科技的不斷發展，消費者的個人信息難以做到完全的保密，電商企業通過大數據收單深度挖掘個人的消費能力、購物偏好等內容進行差別定價，實現了覆蓋消費者剩余曲線邊際的強關聯定價策略。但同時，由于消費者通過自身經歷和新聞途徑開始逐漸了解到“大數據殺熟”策略的存在，也開始重新轉向線下場景進行購物，根據中國互聯網信息中心（CNNIC）的調查，2017年我國選擇網上購物為主要購物方式的網民有13.8%比例的下滑，說明大量顧客因為互聯網購物成本的提高正在逐步回歸線下購物模式，電商平臺為市場盈利而采取的一系列逆向選擇措施正在導致市場份額的全面退步。那么，電商平臺應該如何在規避逆向選擇風險同時實現盈利，成為了一個亟待解決的問題。
文獻綜述
美國經濟學家Akerlof因發現“檸檬問題”并提出逆向選擇模型而獲諾貝爾獎。逆向選擇模型揭露了信息不對稱帶來的風險，信息已經被視為重要的市場條件，納入均衡市場分析之中。
當前，對于市場信息不對稱的研究逐步擴展到各個領域，但這些研究僅僅考慮在傳統市場中信息不對稱帶來的利益損失，以及對逆向選擇、道德風險問題的規避措施。周雄偉等（2016）的研究從契約理論出發，分析了雙寡頭市場中質量差異化產品的虛假信息問題，對傳統市場中信息的偏離有較為全面的解讀;王化成（2017）則從企業經營角度衡量了逆向選擇對權益資本及盈利水平的影響。目前少有研究聚焦于電子商務市場的分析，更多的研究更是未關注電子商務市場中的逆向選擇情況。常亮（2017）的研究中探討了信號機制對網絡零售市場的風險規避作用，其研究依據不完全信息動態博弈理論，分析了網絡零售市場的有效性，但研究僅僅從定性角度出發，沒有量化的統計風險程度;孫小明（2017）嘗試從P2P網貸市場分析互聯網金融的檸檬困境，分析了出借人和借貸人的雙重困境，同樣的未從定量角度解讀風險規模?，F有研究針對電商視角中的信息分析，多采用瓦爾拉斯均衡理論分析框架，高麗霞（2016）從非市場均衡這一信息經濟學理論出發分析電商市場聲譽和經濟收益關系，但沒有把逆向選擇納入分析框架。本文認為，僅僅考慮買賣雙方的市場均衡情況，就會不斷收縮交易達成條件的假設，將顧客的主觀偏好作為唯一判斷標準。本文將在雙市場分析前提中加入期望效用函數，更全面地衡量這一問題。
逆向選擇模型在電子商務產業的擴展
竇一凡（2016）的研究認為，電子商務市場天然存在的自由性與虛擬性，在契約理論中采取放松買家消費偏好這一假設，將更具合理性。本文基于這一思想，聯系Akerlof所采用的vonNeumann-Morgenstern期望效用函數，建立了一個電子商務視角下的Akerlof逆向選擇模型。這一模型中，假定商品服從 q∈[q0，q1]的質量分布，且質量分布函數可以寫為f（q），進而分析每一個決策單元的效率。
（一）電商賣家
本文將在電子商務平臺上售賣各類服務的賣家定義為“電商賣家”，其業務方向包括實物商品和虛擬產品（理財產品、遠程服務等）。電商賣家提供具備差異性的商品（服務），并攫取利潤，電商賣家作為典型理性人，其目標是實現利潤最大化，假定其效用函數為：
由于電商賣家更仰賴于商品評價和推廣等營銷內容向買家展出產品價值，所以在效用函數中定義c作為支出項目;n作為一個離散項代表電商賣家是否出售物品，且服從分布 n∈（0，1）。逆向選擇發生的可能與賣家對于商品（服務）質量的偏好有關聯，公式（1）中定義為m，商家的售出決策是根據商品的絕對價格，故而可以用p代替這一價值指標。利潤最大化的決策服從下述情況：
電商賣家的運營成本是有限的，假定其預算約束為Ys=c+pn ，并代入公式（1）的函數即可得到Us=Ys+（mq-p）n，那么聯系利潤最大化決策（2）即可得到賣家達成交易的充要條件為：
此外，滿足上述充要條件的產品所占比例為：
（二）電商消費者
首先根據Akerlof（1970）中對消費者的基本假設定義買家的效用函數：
相比于公式（1），該效應函數中t代表了消費者的產品質量偏好，交易達成的基本條件是 t≥m（消費者偏好高于賣家售出偏好），而買家面臨的效用最大化決策是： 消費者的預算約束為YB=c+pr ，這一約束也可以被視作消費者的收入。在上述基礎假設的基礎上，由于網絡購物存在質量不確定性，這也是逆向選擇情況產生的核心原因，消費者為獲取更優的效用，往往不會單純選擇價格最低的產品，而是根據平均質量水平μ決定支出額，其決策的期望效用可以視為根據公式（1）中的效用函數的一個擴展函數：
該擴展函數納入了消費者根據網絡評價等因素所衡量的平均質量水平，這一水平實際上反映了產品實際的期望質量，亦可以寫成μ=E（q），從而可以向期望效用函數代入擴展預算約束，即為E（UB）=YB+（tμ-p）r，那么買家達成效用最大化的充要條件為：
?。ㄈ╇娚探灰讻Q策達成的均衡情況
本文引入信息不對稱的Wilson模型衡量電商決策達成的情況，Wilson模型衡量了一個密度函數區內的交易達成可能性，模型（8）中的平均質量μ與產品價格間服從下述關系：
公式（9）同時滿足了公式（3）與公式（8）的兩個充要條件，在這一情況下再引入瓦爾拉斯均衡（產品交易邊際交集）的概念，假定產品質量q服從均勻分布，那么存在一個密度函數區f（q）=1/（q1-q0），從而可以根據m的大小分兩種情況分析長短期電商市場的選擇情況。
情況1：假定m=1（長期顧客選擇模型），那么公式（9）變化為：
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在長期博弈情況下，由于買家會因為“逆向選擇”風險的存在可能性而降低期望，從而會降低其對產品平均質量的判斷，即t趨向于1，均衡價格也會同步下降。對公式（10）采用洛必達分析，p1不斷趨向于p0，即逆向選擇風險會導致電商市場的均衡價格普遍降低，這也是商家通過信息不對稱進行差別定價的根本原因，當商家無法進行高均衡價格下的利潤攫取時，會采用逆向選擇手段以消耗長期購物者的忠誠度利潤。
情況2：假定m≠1（短期顧客選擇模型），那么公式（9）變化為：
在這一假定下，消費者缺乏長期網上購物的經驗，會根據其傳統市場中的消費體驗對網絡產品的質量進行預設，即消費者會增加對產品質量的偏好。同時短期情況下瓦爾拉斯均衡區間會受到壓縮，電商賣家為引致更多顧客，通過降低均衡價格的方式尋求最優交易均衡。這一情況與現實相對應，電商企業會推出大量優惠活動推動新顧客的進入，這是由于該類顧客對于網絡交易產品的信心并不充分，會因為價格因素選擇更低的市場產品，從而導致了商家為招攬顧客，而降低均衡價格以贏得市場。從上述理論模型分析中蘊含兩個重要結論：
第一，電商視角下的經典Akerlof逆向選擇模型能夠有效解釋電商企業采取逆向選擇模式盈利這一現象的本質。由于電子商務環境下，電商企業能夠更有效地刻畫消費者的情況（是否長期購物者、是否新進入購物者、是否具備消費能力等），電商企業對于潛在客戶會降低均衡價格（低于均衡價格的交易會導致企業虧損），以引致更多顧客的加入;而長期客戶因為充分的信息了解（對逆向選擇風險的預設），為保證購物品的有效性，會選擇在均衡價格之上進行交易，電商企業利用這一購物心理，會主動調整均衡價格區間來適應長期顧客，從而產生了逆向風險模式以獲取更多收益，來彌補對新入顧客進行折扣而產生的損失。
第二，電子商務市場上存在信息不對稱，進而存在逆向選擇和差別定價問題。從公式（9）不難看出，均衡價格p是由產品力q1與q0的水平所決定的。張科、裴平（2016）的研究中表明，選擇電商市場的消費者絕大多數是為了購買與線下價差較大的產品，那么在線下市場上絕大多數供大于求的無差別低價產品并非網絡市場的銷售主體，在線上進行銷售的往往是供小于求的高附加值產品，這一類產品并不缺乏產品力，所以廠商會主動選擇差別定價的方式保障交易利潤。
逆向選擇視角下的盈利模式選擇
基于電商數據下從定量角度分析上述問題，以爬蟲技術收集了“京東商城”上評論數據與銷量之間的關系。本文的數據所包含的時間維度為12個月，自2016年11月至2017年11月，這一時間期限的選擇是為了避免“雙十一”購物節所產生的極端銷量，總共收集的數據條目為22780個，對比數據為15270個，并將有效數據分為400組。
本文設定了三個解釋變量即賣家信用度、商品好評率、商品價格，被解釋變量為月累計銷量。一般而言，高信用度的賣家在進行價格變更時更加審慎;商品好評率是指好評數量在總銷量中的占比;商品的月累計銷量則是指一個自然月內的總體銷量數。根據上述變量，本文構造的模型如下：
模型（12）中x1、x2、x3、y分別表示賣家信用度、商品好評率、商品價格及月累計銷量，本文在Eviews 8.0環境下代入相關數據進行了多元線性回歸分析，結果如下：
從回歸結果可以得出如下結論：第一，商品價格上升會顯著地降低消費者的購物意愿，這一影響因子的水平（-11.4223）遠大于商品好評、商品價格所產生的正面影響（0.5123、3.2864），甚至可以認為，電子商務環境下在描述情況類似時消費者的購物決策達成，唯一的影響因素就是產品的價格。電子商務“逆向選擇”問題的根源就來源于價格的不合理分配，企業為保證客戶規模的擴大而不斷采用差別定價方法，在優惠了新消費者同時，讓長期消費者產生了損失。第二，賣家信用度和商品好評率與產品銷量間存在顯著的正向關系，且商品好評率的影響程度更高（1.2596>0.5124）。常亮等（2017）的研究中認為，網絡購物的典型特點就是顧客并不會因為商家的口碑因素產生購買決策的偏移。本文的實證分析否定了這一結論，商家的評價要素在實踐層面促進了交易的達成，這是因為隨著電子商務的不斷發展，消費者逐漸開始從多個角度分析電子商務企業的歷史價格因素，從而產生了顧客角度的價格比較機制，這一比較機制已經開始對“逆向選擇”風險產生反制作用。
策略建議
本文的理論研究表明，電子商務采用偏離均衡價格的手段招徠新消費者，這一成本被轉嫁到了長期消費者的購物決策中，商家充分運用了長期購物者的比價心理，建立了在均衡價格上下波動的定價渠道。同時，本文采用京東商城數據擬合了價格、好評率及信用度對銷量的影響，結果表明目前的網上購物中，價格仍是最具決定性的影響因素。
電子商務企業受法律制約程度較低，在定價層面仍具備較大的自主權，對于盈利方式進行選擇時，會運用價格因素進行成本嫁接。從消費者層面來說，首先要注重自身信息披露，以保障自身的利益;其次，相關部門需要更剛性的信息監管方法，避免電子商務企業為取得最大利潤而反復采用逆向選擇模型，操縱市場價格產生歧視定價情況。只有進一步建立更合理的行業規范，才能保證電子商務行業的可持續發展。
參考文獻：
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2.孫小明.信息不對稱下互聯網金融的檸檬困境——以P2P網絡借貸市場為例[J].商業經濟研究，2017（22）
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5.王化成，張修平，侯粲然.企業戰略差異與權益資本成本——基于經營風險和信息不對稱的中介效應研究[J].中國軟科學，2017（9）
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