线上分类回收平台的道德风险决策研究

初 翔, 王 蕊, 于洪雷

(大连海事大学 航运经济与管理学院,辽宁 大连 116026)

0 引言

近年来，随着移动互联网发展以及民众低碳意识提高，出现大批线上回收商(以下简称平台)采用“线上分类交易+线下物流”商业模式回收手机、电脑、相机等高价值的中小件二手电子产品。国内外知名平台包括爱回收、回收宝、Recellular、Gazelle、Bestbuy等。线上回收具有规模效应，可提供更高的回收价格，更好的消费者隐私保护，增强用户参与意愿，发展潜力巨大。

线上回收商业模式的收入来源于回收后的多渠道再销售，目标客户主要包括个人和制造商。质量较高的二手产品，通过电商或运往经济欠发达地区销售给个人消费者。质量较差的产品，转售给制造商用于再制造[1]。线上分类回收是关键业务，交易流程如图1所示：①平台公布价格菜单，明确各等级产品对应的回收价格1；②根据菜单，顾客评估自有产品等级，决定卖出后邮寄；③收货后，平台重新分级；④如果顾客接受平台的分级，平台按此支付顾客，否则产品寄返顾客。

与线下回收不同，线上回收采用非面对面交易，产品质量信息不对称。平台最终决定产品分级，利用信息优势，存在恶意压低等级的道德风险，顾客并不信任回收平台。例如，爱回收交易议价率高达30%[2]。那么从收益角度，平台是否存在事后道德风险的动机？本文通过分析回收平台的事后道德风险决策机理，判断“动机”的存在性。具体研究以下问题：①道德风险对顾客选择行为的影响；②道德风险与平台收益的关系；③诚实能否最大化线上平台利润。

1 相关文献与理论

线上分级回收属于逆向物流的研究范畴。图2将逆向物流运营管理研究予以细分，从而定位本文的创新之处。按产品特点分类，逆向物流存在于新产品退货和旧产品回收再制造两个场景。退货是指下游顾客将存在缺陷[3]、不符合预期[4]的新产品退回给上游供应商。

回收与再制造研究已有20余年[5]，关注主导者选择[5]、联合回收[6]、以旧换新[7]、成本结构[8]、顾客动机[9]、广告营销[10]、激励合同[11]等问题。对旧产品按等级回收和再制造，可以降低生产成本[12]，然而分级可能出错。因此，学者们[13,14]开始关注，由于回收商与制造商之间信息不对称而导致的旧产品等级分类错误，以及其对运营策略的影响。这些研究中，回收商与制造商之间的合作模式为B2B，参与主体较少，交易频率较低。

近年，线上分级回收采用C2B模式，为数众多的顾客成为产品检测主体，从而在运作领域形成新的理论研究空白。本文与文献[15]相同，在回收运作模型中考虑顾客的产品分级行为，研究回收平台的收益管理。与之不同的是，文献[15]利用平台的后动优势，通过优化二次报价策略应对顾客在执行分级过程中高估行为；而本文借鉴关于回收活动的实证研究进展[9,16]，关注交易过程中回收商的道德风险和顾客的投机行为，即从收益管理视角研究，如何通过分级机制设计制约道德风险和投机行为。

企业与个人之间信息不对称，早已受到不完全信息博弈理论的关注和研究[17]，特别是近些年，模糊销售成为机票、酒店、服装等在线零售中广泛采用的营销策略[18～20]。信息不对称在回收活动中具有特殊的影响作用[21]，从而需要创新的激励机制设计[11,22]。

2 线上回收的模型描述

考虑一个垄断的线上回收平台，向大量顾客收购一款旧产品，该产品有H和L两个质量等级(H质量高于L)，数量分别为ζ和1-ζ，ζ∈[0,1]是平台的私有信息。支付翻新成本CR后，平台以价格PH和PL将产品再销售，PH>PL。模型假设如下，相关符号在表1中列出。

表1 符号定义

假设1回收价格外生，取决于二手市场行情。

在线上回收行业中，平台在各自官网公布回收价格菜单，报价是公开信息，市场呈现Bertrand竞争。在此环境下，所有同质平台的最优决策是提供与竞争对手相同的回收价。因此，沿用Hahler & Fleischmann[15]的假设，认为H和L等级产品的回收价格pH和pL(pH>pL)由外部市场行情决定，而非平台的内生决策。

假设2每位顾客持有并卖出一件产品，不存在顾客退货现象。

虽然，顾客可能拒绝平台的二次报价，然而，为了简化模型，假设顾客总会接受平台的分级，因而不存在退货现象。该假设具有行业数据支持，爱回收网CEO曾表示：该公司虽然议价率约30%，但退货率不足2%[2]。

假设3在再销售市场中，翻新产品全部卖出，且价格外生。

调查表明[1]：翻新产品需求稳定，高价值设备主要流向欠发达地区的二手市场；而高价值设备，则转售给拆解公司。另外，再销售价格不影响本文中平台的运作决策，不妨假设PH和PL是外生变量。

假设4顾客的质量分级准确率异质，服从均匀分布，ε～U[0.5,1]。

由于专业背景各异，假设顾客分级准确率异质，以随机变量ε表示，ε～[0.5,1]。分级准确率最低的顾客，如同扔硬币一般，以0.5的概率将持有产品质量认定为H或L。将分级结果为H的顾客记为H，分级结果为L的顾客记为L。

假设5回收平台存在道德风险β∈[0,1]。

如果顾客高估产品等级，平台纠正错误，成交价为pL，顾客付出成本C1，包括议价过程带来的麻烦成本和产品贬值等，平台付出成本C2，包括流程管理和客服工资等。如果顾客低估产品等级，平台以β概率默许低估并支付pL，以1-β概率纠正低估并支付pH。β∈[0,1]表示平台的事后道德风险。β=0代表平台总是诚实，所有低估被纠正，顾客不存在低估风险和成本。β=1代表平台绝对不诚实，所有低估被默许，理性顾客会权衡低估损失与高估错误的议价成本。

假设6两等级回收价差较大，Δp>2C1。

因为顾客的分类结果可能是错误的，所以，当顾客议价成本C1较小而等级价差Δp较大时，顾客有动机将分类结果为L的产品以订单H提交。将顾客的这种行为称为逆向选择。当Δp≤2C1时，顾客的占优策略中不存在逆向选择。相反，当Δp>2C1时，情况变得复杂：如果β较小，顾客不会逆向选择；如果β较大，顾客可能逆向选择。假设6旨在研究最复杂情形，其它情形可以此类推。

假设7所有参与者可观测平台事后道德风险概率β。

顾客可通过轶闻推理[23]等间接手段推测平台的事后道德风险概率。虽然，观测值与真实值有所偏差，但是，有限理性模型对应的决策分析较为复杂，本文聚焦于线上回收的基本理论研究。因此，假设β值是平台和顾客的公开信息。平台和顾客执行Stackelberg博弈，平台是领导者，顾客是跟随者。第3章和第4章采用逆向归纳法，依次分析顾客和平台的最优决策。

3 顾客的订单提交决策

顾客行为可细分为两个阶段：产品分级和订单提交阶段。在产品分级阶段中，顾客检测并分级产品，分级准确概率服从参数为ε的伯努利分布。ε值是顾客的私有信息，顾客掌握自己的ε值，但不知道分级是否准确。在订单提交阶段，顾客以期望收益最大化为目标，风险中性地选择订单类型，存在逆向选择可能。

Ui(j)表示顾客的期望收益函数，其中顾客类型i=H,L，订单决策j=H,L。例如，UH(L)表示顾客分级结果为H却提交订单L的期望收益。表2依次列出UH(H)、UH(L)、UL(H)和UL(L)的表达式。

表2 顾客决策与期望收益

当β较高时，为规避平台的道德风险，所有H型顾客都会提交订单H。ε较高的L型顾客，为避免高估带来的议价成本，会提交订单L。ε较低的L型顾客，在道德风险与议价成本间权衡，最终提交订单H。当β较低时，为避免高估议价成本，所有L型顾客都会提交订单L。ε较高的H型顾客，为规避平台道德风险，坚持选择订单H。ε较低的H型顾客为避免高估议价成本，转而提交订单L。以上顾客订单选择行为总结如下：

定理1表明：平台降低道德风险，可以减少顾客高估错误的处理成本，同时，也损失了从顾客低估中赚取额外收益的机会。从平台收益的角度看，平台策略选择需要权衡二者，第4章对此详细分析。

4 平台道德风险概率决策

在回收价格pi和再销售价格Pi(i=H,L)给定的条件下，平台选择道德风险概率β以最大化利润。考虑正常交易收益、低估额外收益和高估处理成本等因素，平台利润函数如下：

Π(β)=A+Δpβa(β)-C2b(β)

(1)

其中，A=ζ(PH-pH)+(1-ζ)(PL-pL)-CR为常量，表示无错误情形下平台的利润；a(β)表示顾客提交低估订单数量；b(β)表示顾客提交高估订单数量。平台的优化问题为maxβΠ(β)。根据引理1和定理1的结论，平台采取低、中、高道德风险策略时，H和L两类顾客的订单决策关于β非连续，并影响平台期望收益。平台期望利润呈现为分段函数：

(2)

其中，Πi(β)(i=1,2,3)均为连续函数。以下分别讨论Π(β)在三个定义域内的极值点。

4.1 低道德风险策略

(3)

Π1(β)关于β的一阶和二阶导数分别为：

(4)

(5)

(4)式右侧的两项表达式分别表示，提高一单位道德风险，所引发的边际低估收益和边际高估成本。显然，平台的最优道德风险决策，权衡边际低估收益和边际高估成本。定理2对此进行探讨。

综上所述，命题得证。

4.2 中道德风险策略

(6)

Π2(β)的性质易于分析，显然关于β单调递增，易知如下定理。

由引理1可知，在中道德风险策略下，全部顾客的提交订单类型与其分级结果一致。所以，在保持顾客订单选择行为不变的条件下，平台的最优决策是使道德风险概率β最大化，借此从顾客低估行为中获得尽可能高的额外利润。

4.3 高道德风险策略

(7)

此时，Π3(β)的性质易于分析，显然关于β单调递减，由此可得引理2。

引理2在高道德风险策略下，Π3(β)关于β单调递减。

综合以上两个引理可知，在中和高两个定义域内，最优道德风险概率决策唯一，并且始终位于中等道德风险定义域的上边界处。据此得到定理4。

定理4高道德风险策略一定不是平台的最优策略。

4.4 策略比较

综上所述，命题得证。

4.5 管理启示

分析结果表明，平台并非总是有动机不诚实，动机的存在取决于产品质量分布以及买卖双方争价的相对成本。基于本文结论，为了提高平台的整体诚信程度，提出以下潜在措施，供市场监管部门参考，用以规范线上回收市场。

第一，通过建立平台的信誉评价体系，增加估价争议发生时平台的无形成本。近期，美国线上回收行业，积极引入BBB、Trustpilot和Reseller Ratings等知名第三方顾客评论平台，借以构建平台的信誉评价体系。

第二，制定行业标准，简化估价争议发生时顾客的操作流程，缩小顾客的议价成本。目前，中国和美国的线上回收行业均缺少相应的标准。例如，平台将同类产品划分为三到五个质量等级不等；一些平台存在付款周期和退货响应承诺缺失现象。

第三，规范回收旧产品菜单，警惕高质量类产品市场规模远大于低质量类产品的场景。鼓励将高质量类产品进一步分类，或者将高类产品的低质量部分划入低质量类别，并相应地调整类别价格。图3选取了美国8个线上回收平台，基于2019年10月15日口碑平台数据，分为两组：口碑较好的4个平台以实线表示，其余以虚线表示。基于2019年10月15日各平台官网报价数据，对比15款回收机型Good等级和Poor等级的回收价格数据，结果显示，较好口碑组的平台，等级价差明显低于另外一组。

5 结论

为了解决线上回收模式遭遇频繁估价争议的困境，本文从收益管理角度研究平台不诚实能否增加收益。考虑一个平台向顾客收购两个等级旧产品的交易模型，其中顾客可能低估或高估持有产品等级。平台总是纠正顾客的高估行为，但存在道德风险，以一定概率不纠正低估行为。为规避平台的道德风险，考虑分级的准确率，顾客可利用逆向选择，即使分级结果为低级产品，仍然按照高级产品操作，在平台道德风险与高估错误议价成本之间进行权衡，最大化自身的收益期望。

在价格由外部市场决定的前提下, 平台通过决策道德风险概率优化收益。结果表明，平台并非总是有动机不诚实，动机的存在取决于两个等级产品的相对市场规模以及高估错误出现时买卖双方的相对议价成本。研究结论能够帮助行业监管者规范线上回收市场，有的放矢地提高平台的整体诚信程度。

线上回收商务模式具有规模效应和网络效应，为回收体系建设提供了新思路，也带来很多需要进一步深入研究的问题。本文在研究平台的事后道德风险管理问题过程中对模型进行了简化处理，例如，假设顾客完全可观测平台的事后道德风险概率。然而在实践中，顾客对此风险概率的观测通常是有限理性的，观测值与真实值之间存在偏差。考虑有限理性观测的风险道德研究，必然具有更强的现实管理意义。另外，机制设计问题是非对称信息博弈论研究的核心内容，也是优化线上回收商业模式的直接手段。因此，结合供应链协调理论和定价方法，设计符合激励相容和参与约束的最优交易契约规避顾客的投机行为从而指导回收实践，将产生更强的理论和现实意义。