区块链赋能下电商平台的网络效应重构与定价研究

王 静，李永林

(上海工程技术大学 管理学院，上海 201620)

0 引言

随着数字经济的发展，电商平台凭借技术优势向入驻商家实施数据赋能策略，帮助平台与商家实现价值共创[1]。截至2021年我国网络购物用户规模已超过8.12亿，网上零售额130 884亿元，电商平台已经成为提高全社会资源配置效率和治理能力现代化水平的重要推动力量。但平台发展过程中也出现了一些新问题，如部分平台企业滥用市场支配地位，侵害消费者和商家利益，传统互联网技术可信性的缺陷，正成为平台规范运营的重要障碍[2]。区块链是一种全网共识共同维护的分布式数据库技术，其去中心化、时间可追溯性、自治性及信息不可篡改等特性[3]可以弥补传统电商平台的可信性缺陷，有效增加平台双边用户的交易信任度和交易量[4]。如蚂蚁区块链赋能免押租赁行业，用户转化提升6倍，商家使用的是租赁平台与蚂蚁区块链合作，整个租赁流程全部通过区块链存证，在蚂蚁区块链的支持下，商家将客户订单信息、发货信息等全链路接上司法链，提升透明度，增加用户信任，并且商家可以通过区块链技术低成本挽回损失，为租赁行业带来大幅增益。京东区块链助力生鲜复购率提升47.5%，食品行业的质量安全问题重中之重，区块链防伪溯源保证食品从产地到餐桌的各个环节都记录在案，例如海参产品加入到了京东云的区块链防伪追溯平台，将海参“育种—育苗—养殖—加工”各阶段生产信息加入到了追溯，每只海参有自己的“身份证”，消费者只需要扫码就可了解。区块链技术在保障消费者权益的同时提高商家和平台营收，成为当前平台商业的主要变革力量之一。

电商平台不仅需要合理定价使得交易各方共同受益，而且追求通过网络效应持续强化竞争力，因此其定价相较于传统单边定价问题更复杂。平台定价受多方面因素的影响，如需求的价格弹性、商品的可替代性等因素，ARMSTRONG[9]进一步提出，平台的定价要充分考虑平台的网络效应，即为平台一方用户的规模显著导致另一边用户效用的增加，特别是交叉网络效应影响更为显著。李雷等[11]发现平台企业应依托各种“诱因”吸引用户进入生态圈，不断激发网络效应，迅速扩张规模。GROSSMANN等[12]研究了具有网络效应的动态竞争问题，表明平台企业可以通过网络效应弥补成本劣势，通过网络效应获得垄断地位，但同时发现平台的规模和利润并总是正相关。夏德建等[13]基于双边市场理论，研究了具有垄断定价权的平台定价问题，提出3种不同交易收费类型，不同交易费用组合定价不影响平台盈利水平。王述等[14]研究了零售商不同信息分享模式对制造商生产决策的影响，建立了4种策略组合分析各成员的最优决策。

区块链对平台技术架构或运营管理的赋能受到越来越多的关注，呈现出对平台技术和管理创新的良好态势，助力平台系统的有序发展。目前来说，对区块链技术特征与平台架构融合的相关研究较多，杨慧琴等[15]建立了以区块链为核心的信息平台，促使供应链中商流、物流、资金流、信息流四流合一，从而构建互信共赢的供应链生态。CHANG等[16]指出区块链数字证书为供应链节点之间提供整个交易过程数据，并以增加透明性和可追溯性。平台运营管理受到越来越多的关注，张志等[17]结合区块链独特优势，以制造商、销售商及2个第三方物流企业组成的三级供应链为研究对象，在采用和不采用区块链的基础上建立企业间的博弈模型，分析博弈模型下各节点企业的最优策略。CHOI[18]探索了区块链在支持奢饰品平台治理的效用，分析了传统零售网络运营和区块链驱动的销售平台之间的差异，发现区块链能够有效降低钻石的认证成本并有利于供应链各方共同受益。梁喜和肖金凤[19]基于Stackelberg模型探讨了传统技术下和区块链技术情形的差异，区块链通过影响消费者的敏感度进而引起双渠道供应链决策的变化，发现区块链的采用技术使得最优批发、直销和零售价格均低于传统技术场景。张令荣等[20]探讨了区块链对减排技术投入补贴、低碳产品产量补贴的定价问题和政府低碳补贴策略，研究发现政府建设区块链平台可以获得更高的社会福利，促进企业减排并提高消费者低碳产品需求。CHOI等[21]研究了一类服务平台运营的最优定价问题，探索了在共同定价政策和定制定价政策下的最优服务价格，结论表明区块链有助于平台准确评估风险寻求、风险中性和风险厌恶客户的比例。崔铁军和姚万焕[22]针对农产品供应链信息不对称、缺乏信任等问题，搭建了区块链技术的农产品供应链框架。对该供应链的参与主体是否守约构建演化博弈模型，研究表明区块链技术的运用可为各参与方提供对策，提高农产品供应链的整体效率。

综上可知，平台定价、区块链特征与电商平台融合的研究受到越来越多的关注，而网络效应作为区块链的核心特征发挥关键作用，但现有文献关于区块链对平台网络效应的影响机制研究仍不丰富。因此，本研究将从区块链的技术特征出发，分析区块链赋能下使得传统中心化平台模式向分布式模式的转变背景下，区块链对电商平台网络效应的结构、强度重构以及对电商平台、商家和消费者这三方效用的影响，分析区块链赋能下平台、商家和消费者三者间的博弈问题，分析不同情况下区块链新型网络效应对平台运营的影响作用制定以及平台运营管理中的定价决策问题。

1 电商平台分析框架与基本假设

1.1 问题描述

考虑由电商平台、消费者和商家三方构成的电商系统，消费者和商家通过平台进行交易。平台对双边用户实行差别定价和两步收费制，商家需要先交纳一个注册费PS，从而获得到平台上交易的资格，并按照交易额向商家收费；对消费者采取免费注册措施。n1,2分别为消费者和商家的数量，消费者在平台购物的平均消费价格PC，由于交叉网络效应，对平台任意一边而言，另一边用户越多，则加入平台获得的价值越大，即平台一方的效用会随着另一方群体规模的增大而增加。参照文献[28]的做法，假设平台两边用户交叉网络外部性相同均为α(0<α<1)，目标是平台如何定价以最大化平台三方的收益。

在传统平台(Traditional Platform，以下简称TP)模式中，如图1所示，消费者和商家通过TP平台获得中心化的共享需求，由于信息非对称等因素信息不够透明，用户和商家缺乏信任，导致用户转化率和复购率相对较低。TP平台导致交易质量较低，而中心化的信任机制(如支付宝)仍难以解决交易效率和信息质量问题，网络效应难以激发。

图1 传统平台模式(TP模式)

为增加用户信任等，将区块链融合新平台[23]架构形成了区块链平台模式(Blockchain Platform，以下简称BP)，例如电商企业-京东依托区块链的支持，为用户提供更加安全可靠、功能丰富的平台服务功能，提高消费者交易信任和交易质量，使越来越多的用户加入平台，并提升用户转化率和复购率。由图2可见，TP平台模式中心化信息共享，用户基数较大，但用户转化率、复购率相对较低；BP平台模式由于采用区块链赋能，一方面使得交易节点减小(即共享人群减少)，去中心化使得用户与商家呈现出“小世界网络”特征，另一方面，区块链时间可追溯性、自治性及信息不可篡改等特性使得交易质量提升，用户转化率及回购率提高(即节点之间连接紧密，使得网络效应强度增加)，顾客满意度增加[24]，平台交易效率[25]提高。因此，区块链从两方面使得网络效应重构。

对于BP模式，如图3所示，区块链的应用使得平台、消费者和商家的信息具有透明性、一致性和分布式分割性，进而形成不同的匹配结构和购买意愿，即对网络效应结构和强度进行重构，在TP交叉网络外部性α的基础上，进行区块链影响因子e的加成作用。

图3 区块链赋能下的平台模式(BP模式)

1.2 基本假设

1)n1,2分别代表平台两端用户消费者和商家的数量。

2)V1,2分别代平台两端用户的效用，即V1代表消费者加入平台后所获得的效用；V2代表商家加入平台后所获得的效用。用户得到的效用与平台另一端用户的数量的平方呈正相关。

3)α表示TP平台双边用户的网络效应因子，其含义为平台商家(消费者)数量的边际递增给另一边消费者(商家)带来的边际效用。

4)PS是商家加入平台时需要缴纳的服务费；PC是消费者在平台购物的平均消费价格；TC是消费者光顾平台的平均购物频率;PCTC代表商家从消费者处获得的销售收入。假设为了维持平台用户的稳定性，对于区块链的技术费用均由平台承担，用户缴纳的服务费并不做任何改变。

5)平台对消费者不收费，平台的利润为从消费者的购物金额从中获取收益。Ra代表平台的收入，通常与交易额有关，本文假设平台的收入通过商品的交易额分成获得，分成比例为ra，则Ra=ran1TCPC。

6)fc,fs分别代表消费者或商家加入平台需要支付的成本，本研究假设消费者的加入成本fc=0。

7)e代表的区块链对网络效应因子的提升因子;e与α共同组成重构后的网络效应因子α×e。

2 两类平台定价模型与对比分析

2.1 TP平台模式的定价模型

METCALFE[26]认为网络的价值随着用户数量的平方的增加而增加，两者之间成正比，即V=K·N2，其中，N为用户规模，V代表网络效用，K为网络效应强度，根据网络结构和网络密度而定。ALABI和KEN[27]进一步发现区块链的网络效应仍符合梅特卡夫定律(Metcalfe’s Law)。

本研究通过梅特卡夫定律对商家和消费者的网络效用描述，即平台一方用户的效用与另一端用户数量的平方呈正比，即V=K·N2，在TP平台中网络效用公式为V=α·N2，依此可得消费者和商家的网络效应见式(1)、(2)

(1)

(2)

进一步考虑消费者和商家的成本等，则消费者和商家后的总效用可分别标识为式(3)、(4)

(3)

(4)

则，平台的利润为

πTP=n2α(Ps-fs)+ran1αTCPC

(5)

对式(3)、式(4)PC和Ps进行一阶导数，可以得到相应的最优定价分别为

(6)

(7)

将PC和Ps代入式(5)，则平台利润可得

(8)

进一步考虑消费者与商家的数量与两者的网络效应有关，则其包含着线性关系：根据反应函数，n1,2可表示为u1,u2的函数，即：n1=ψ(u2)、n2=θ(u1)可得：n1′=α、n2′=α。

代入式(5)对利润偏导

(9)

得出商家总效用函数为

(10)

=0

(11)

得出消费者总效用函数为

(12)

带回到原式，得出相应的最优定价

(13)

(14)

简化后的利润为

πTP=n1n2(ra+1)-2n1n2α2(n2ra+n1)

(15)

从上述可以看到平台的利润、平台两边的用户规模与网络效应相关，引进区块链进入平台后，尽管双边用户数量可能会减少，但在区块链的赋能下，网络效应结构重新构建，双边用户的信息透明度提升，提高交易效率，降低交易成本。

2.2 BP平台模式的定价模型

根据梅特卡夫定律公式可以得出BP平台两侧的消费者和商家的网络效应为

(16)

(17)

根据上述的参数和假设，在引用区块链技术后消费者和商家加入电商平台并完成销售流程后得到的效用分别为

(18)

(19)

平台的利润为

πYQ=n2αe(Ps-fs)+ran1αeTCPC

(20)

根据式子得出

(21)

(22)

(23)

又因为平台的消费者与商家的数量与两者的网络效应有关，则其包含着线性关系，即n1=ψ(u2)、n2=θ(u1)；由此可得：n1′=αe、n2′=αe

且两者是正相关函数，代入式(23)由此对利润偏导可得

(24)

商家、消费者效用函数为

(25)

(26)

(27)

将式(25)、(27)带到式(21)、(22)，得出相应的最优定价函数

(28)

(29)

πBP=n1n2(ra+1)-2n1n2α2e2(n2ra+n1)

(30)

2.3 模型对比分析

从上节模型建立中分析汇总了2种模式下的定价(见表1)，本研究基于平台内网络效应，对TP平台模式和BP平台模式下，对平台定价和利润进行深入分析。根据上述结果，可以得到以下初步结论。

表1 平台运营模式比较分析

πBP-πTP=2(1-e2)n1n2(n2ra+n1)

(31)

3 数值模拟分析

为观察不同情景下的差异性，在MATLAB进行仿真。假设初始商家和消费者的都为100人[25]，加入平台的注册fs为500，交易费率交易额的5%收取，消费者的平均购买频率为20。网络效应因子α的取值范围应在[0，0.1]，区块链的提升因子e为[0，2]，参数见表2。

表2 参数赋值

3.1 最优定价分析

根据推论1，对于TP平台模式，平台对消费者和商家的交易的定价随着网络效应因子α的增加而逐步减小，商家的成本降低，平台双边用户效用提高；BP平台模式下，平台运用区块链技术重构网络效应，从消费者的角度来看，PC的价格随着重新架构网络效应的增加而大幅降低，消费者的平均购物价格下降，增加了额外利润，消费者效用增加。从商家的角度来看，平台对商家的入驻费降低，双边用户在增加，成本减少，利润提高。由图4可见，随着网络重构效应网络效应因子α的增加，商家和用户的成本都下降，PS下降的幅度比PC下降的幅度更大，消费者在平台的平均购物价格下降幅度小于平台对商家收取的入驻费，这说明平台在通过降价吸引商家入驻平台，然后通过这些商家吸引更多的用户加入平台，平台的网络用户规模增加，提高交易量，商家的利润在随着消费者消费次数的增加而增加，商家利润呈上升趋势，仿真结果与推论1相同。

图4 区块链重构网络效应因子α×e对最优定价的影响

3.2 利润分析

为分析区块链使用前后平台利润的变化，即BP平台与TP平台利润之差，见式(31)。结果如图5所示，随着网络效应因子α×e的增加，利润差不断增加。由此可见，区块链对网络效应重构和提升作用越强，平台的获利提升空间越大，结论3获得仿真证实。

图5 区块链重构网络效应因子α×e对平台利润差的影响

由图6可以看到TP平台和BP平台这2种情况下消费者利润和商家利润与网络效应呈正相关，同时可以看到在区块链赋能下的平台双边用户的利润曲线在传统平台双边用户的利润曲线上方，说明了区块链赋能下网络效应重构和节点关联度的增加提高网络效应，进而平台双边用户的利润高于传统平台双边用户。其中区块链赋能下平台模式下的消费者利润增长趋势尤为明显，这说明了消费者对区块链技术的应用较为敏感，也更易接受，消费者会更倾向于在平台上交易，同时会吸引更多的用户加入该平台；对于商家来说，利润增长幅度小于消费者增长幅度，但整体是呈现增长趋势，对于商家，一旦有适当的利润就会加入该平台参与竞争，市场活跃吸引更多的商家进入平台，双边用户规模增加，促进平台效用提升，正与推论2相似。

图6 区块链重构网络效应因子α×e对双边用户的影响

4 结论

本研究分析了区块链的去中心化、时间可追溯性、自治性及信息不可篡改等特性对电商平台网络效应结构和强度的影响与重构，构建了传统平台和区块链赋能平台下的最优定价模型，对比分析了平台定价、区块链网络效应和以及对平台三方效用和利润的影响，并通过数值仿真对模型加以验证。研究发现区块链能够为平台双边用户提供精准资源与数据，减少双边用户的机会成本，影响网络效应结构和强度进而提高交易匹配和复购率，吸引更多的用户进入该平台，并得出如下结论：

1)消费者一方：在传统平台模式下，平台用户的网络效应对定价和利润正相关。网络效应的取值范围[0，0.1]，当网络效应在一定范围内小于0.1时，消费者对网络效应的敏感度远小于商家。BP平台模式下，平台双边用户利润与重新架构的网络效应正相关，并且区块链赋能平台的双边用户利润高于传统平台用户，消费者的效用增长趋势大幅提升，原消费者会倾向选择此平台交易，提高交易频率，该利润趋势同时激励了新消费者进入平台、扩大消费者规模。

2)商家一方：区块链的使用对消费者和商家正反馈，降低定价，提升利润，用户获得利润空间越来越大。在区块链应用因子一定时，网络效应重构与平台产生正反馈，重构网络效应增加会为平台吸引更多的新用户，扩大用户规模；商家利润会随网络效应的增大而上升，刺激原商家在平台交易和新商家的加入，用户规模扩大。

3)平台一方：在TP平台模式下，平台利润随着网络效应负相关，网络效应降低利润，区块链应用因子在一定范围内增长时，网络效应重构，节点关联度增加进一步提高网络效应，平台利润空间扩大；区块链的使用通过影响双边用户的效用进而影响双边用户规模，本文对此添加基于区块链技术应用下双边用户数量对平台利润的影响，对BP平台模式下提高用户交易效率，减少交易机会成本，吸引用户规模增加平台效用。

本文仍有进一步拓展的研究空间，如进一步假定用户与商家具有不同的交叉网络效应因子，如对于平均购物的频率与区块链提升因子具有随机相关关系等，这两点今后需要对此做进一步的研究。