平台领导视角下电商平台竞争力前因组态研究

杜华勇 郭旭光 滕 颖

(1.西华师范大学管理学院； 2.电子科技大学经济与管理学院)

1 研究背景

电子商务是数字经济和实体经济的重要组成部分，是催生数字产业化、拉动产业数字化、推进治理数字化的重要引擎。商务部等联合出台的《“十四五”电子商务发展规划》指出，2020年我国电子商务交易额达到37.2万亿元，比2015年增长70.8%。电商交易额的快速增长离不开电商平台的推动，依赖于电商平台竞争力的不断提升。作为电商平台生态的核心角色，电商平台领导在推动电商平台交易效率提升和创新驱动方面发挥着关键引领作用，是推动电商平台竞争力提升的重要力量[1,2]。为此，平台领导因素对电商平台竞争力构建的影响过程成为亟待考察的热点话题。

围绕该话题，现有研究主要以线性因果关系为基础展开实证分析和案例讨论，通过平台领导角色作用的研究[3～7]，考察特定情境下平台竞争力的影响因素。然而，这些研究推进电商平台竞争力分析的同时却存在两个关键问题：①大多笼统地将电商平台视为“同质化”个体，基于传统的“赢家通吃”逻辑分析竞争力构建过程，忽略了由于电商平台类别差异(综合电商平台和垂直电商平台(1)事实上，由于平台具有极强的包络特征，严格区分垂直电商平台与综合电商平台较为困难。鉴于此，本研究以平台产品/服务市场(行业)多样性来区分，垂直电商平台服务于单一市场(行业)，综合电商平台则服务于多品类(多行业)或全品类市场。)可能产生的竞争力构建思路的差异；②在研究范式上大多依赖于相关分析思路，解析单因素对竞争力构建的“净效应”，而平台竞争力往往受到多重因素的交互影响[8]，因此单因素的“净效应”分析可能难以独立解释平台竞争力。

鉴于此，本研究运用NCA与fsQCA方法，围绕研究问题“什么样的因素组合有利于推动电商平台竞争力构建”，分析平台领导视角下前因条件对电商平台竞争力构建的必要性程度，深入考察电商平台产生高竞争力和低竞争力的前因组态。

2 文献回顾与研究框架

平台竞争指平台不同主体之间为相同目标或资源所采取的对抗行动，竞争结果往往体现为强势平台部分或全面占据竞争优势，这种竞争优势地位也被直观地理解为平台竞争力[8]。围绕电商平台竞争力影响因素，当前平台领导视角的研究主要基于电商平台企业如何有效发挥平台领导角色作用展开讨论。在早期的研究中，CUSUMANO等[3]提出，塑造平台竞争力必备的平台领导策略，体现在界定产品市场范围等4个方面的内外部经营决策。EVANS[4]则将平台竞争力的塑造归功于平台领导3种重要角色的发挥，即交易促成者、受众汇聚者和需求协调者。后续研究也发现，平台领导重要角色作用的发挥，对于构建竞争优势[5]、解决平台结构性功能失灵[6]和推进创新活动[7]都有积极推动作用。张镒等[1,9]进一步将平台领导力影响因素提炼为4种角色：资源编排者、架构缔造者、关系协调者和创新引领者。尽管在角色划定上有所不同，但现有研究都强调通过交易促成、用户汇集、关系协调、创新引领等方面提升平台领导力，以塑造电商平台竞争力。据此，可结合平台领导发挥不同角色作用所对应的关键因素的思路，梳理电商平台竞争力的影响因素。

首先，在交易促成方面，解决信息不对称问题成为电商平台竞争的起点。相比生态内的其他成员，电商平台由于连接多边用户，具有天然的网络中介优势，可通过虚拟或物理的平台界面和规则，使电商交易透明化、可视化[4]，从而降低交易费用率。其次，在用户汇集方面，开放的平台不仅可以让用户更顺利地参与平台，同时也推动了生态种群多样化发展、互补者创新和价值创造潜力的提升[2]。再次，在关系协调方面，由于用户在平台内投资专用性资产会产生互补性和依赖性同升同降的问题[10]，如果电商平台企业依赖于少数核心用户，可能导致平台控制力下降而削弱平台竞争力。最后，在创新引领方面，电商平台可以凭借独特的平台架构和平台内容来塑造平台独特性[11]，为用户提供附加值更高的服务，从而打破电商平台“赢家通吃”的规律，创造利基市场的有利地位。

除了上述因素，平台领导对电商平台竞争力的影响，也可能因电商平台类别差异而形成不同的竞争力塑造思路。相比综合电商平台，垂直电商平台的用户偏好并不等同[12]，独具异质性的用户需求要求垂直电商平台利用差异化的平台身份定位[13]，通过“小而美”的平台领导思路满足用户异质性需求。同时，电商平台具备交易和创新双重属性[2]，交易属性遵循“效率”逻辑，旨在全面提升平台服务效率以构建竞争优势；创新属性遵循“创新”逻辑，旨在通过全新独特体验构建竞争优势。不同类别的电商平台也可能由于平台属性的偏重产生不同的竞争力构建思路。

综合上述分析，现有研究解析了平台领导角色作用发挥对电商平台竞争力构建的影响，极大推进了平台竞争力的研究。在分析范式上，现有研究多以理论分析或案例分析为主，少量实证分析侧重通过相关分析探究单个因素对平台竞争或创新结果的“净效应”[9]，相对忽略了多因素间的内在依存关系和“组态效应”。同时，基于平台“同质化”假设，也没有考虑到可能由于电商平台类别差异造成平台领导力因素推动竞争力构建思路上的差异，弱化了学界对电商平台竞争力内在构建过程的微观理解。鉴于此，本研究立足平台领导视角，综合交易费用率、用户依赖性、平台开放度、平台独特性和电商平台类别五因素，考察电商平台竞争力的前因组态。研究框架见图1。

图1 研究框架

3 研究设计

3.1 研究方法

本研究关注平台领导视角下前置因素如何塑造电商平台竞争力，在塑造电商平台竞争力的过程中是否存在“殊途同归”的多种竞争力塑造路径。具体而言，综合交易费用率、电商平台类别、平台开放度、用户依赖性和平台独特性五因素综合考察前因条件如何共同影响电商平台竞争力，适合采用NCA(necessary condition analysis)和fsQCA(fuzzy set qualitative comparative analysis)相结合的方法展开分析。原因在于：①QCA方法侧重多重复杂因果关系，以集合为核心的“组态”思想替代“净效应”[14]，输出结果是条件组合而不是讨论单个变量对结果的“净影响”，更加符合经验事实。②鉴于QCA方法在必要条件分析中只能定性地描述某个条件是否为必要条件，而结合NCA方法可以依据单一要素必要性分析和瓶颈水平分析，判别前因条件的“必要程度”[15]；同时，NCA方法可对每个前因条件单独执行分析，使必要条件的效应量不受模型中其他条件的影响。③在因果构型上，QCA强调因果等效性，即多条不同的原因组合可能导致相同的结果，同样的条件在不同的案例中发挥的作用也不完全相同[16]。④QCA方法通过集合关系推断条件与结果的因果联系，并可基于结果状态的高低隶属情况，考察前因组态是否具有“不对称因果关系”，从而为竞争力塑造提供更为细致的实证支持。在具体的方法类型选择上，鉴于fsQCA可以兼顾类别和程度问题[14]，能够通过更加细致的隶属度划分揭示潜在组态，故选择fsQCA方法分析电商平台产生高竞争力和低竞争力的前因组态。因而，结合NCA和fsQCA方法能够准确判别前因条件的必要性程度和组态类型，从而有助于在平台领导视角下回答研究问题“什么样的因素组合有利于推动电商平台竞争力构建”。

3.2 样本选择与数据来源

鉴于本研究同时关注垂直电商平台和综合电商平台，涉及领域较广且对电商平台知名度要求较高，故根据中国知名电商智库网经社电子商务研究中心发布的《2019年度中国电商百强数据报告》(简称《百强报告》)公布的电商平台企业为数据研究样本，结合CSMAR和WIND两大数据库综合搜集的数据，再结合巨潮资讯网和各电商平台在线商城或APP补足部分变量涉及的数据。具体而言，首先，本研究根据《百强报告》公布的185家电商平台企业，筛选出截至2020年9月1日在中国境内外上市的企业样本83家(沪深上市22家，赴港上市24家，赴美上市37家)；其次，结合变量数据搜集情况剔除部分变量数据缺失的样本，最终保留79家上市电商平台样本。所得数据样本除了综合电商平台，也包括大量专注服务于餐饮、住宿、医疗、家电、服装等细分领域的垂直电商平台。因此，门类多样的电商平台样本亦有利于本研究划分电商平台竞争力组态类型。

3.3 条件选择与测量

对于前因条件的测量具体如下：①电商平台类别(PP)旨在衡量电商平台是属于经营多行业(市场)的综合电商平台，还是专注于单一行业(市场)的垂直电商平台。结合《百强报告》给出的电商行业分类信息，采用二分类别加以区分，0表示综合电商平台，1表示垂直电商平台。②交易费用率(TF)旨在衡量电商平台的交易费用的高低。考虑不同行业间交易费用差异较大，结合郑军等[17]的研究，采用交易费用率作为测算指标，公式为交易费用率=销售费用/主营业务收入，指标数据来自CSMAR和WIND数据库。③平台开放度(PO)衡量电商平台多大程度上对平台用户开放。参考JACOBIDES等[18]、PARKER等[19]和BENLIAN等[20]的研究，综合用户注册难度、审核要求和是否易于多归属3个维度，分别从供方用户和需方用户角度综合测量。具体思路为：首先，根据电商平台官网查找其主要在线商城网站或APP；其次，邀请被试(研究生)模拟供方和需方用户注册，记录注册难度、审核要求和易于多归属三方面的具体要求和感受(每个平台至少分配两人独立注册以减少主观偏见)；再次，邀请专家根据被试记录和描述的信息判断平台开放度，并在(0.05,0.33,0.67,0.95)四值中选择一个赋值，参考相似研究[21]对供方用户开放度和需方用户开放度赋值取均值。④用户依赖性(UD)衡量电商平台是否依赖少数核心用户。借鉴何小杨[22]和KONG[23]的企业关系网络测量方法，通过前五大供应商采购占比和前五大客户销售占比的平均值，来反映电商平台的用户依赖性。数据来自CSMAR和WIND数据库，缺失数据通过下载年报和官方信息补齐。⑤平台独特性(PU)衡量平台是否具备独特的身份定位。借鉴CENNAMO等[11,13]的研究，通过平台架构独特性和平台内容独特性两方面加以衡量。即以电商平台官方商城或APP信息为基础，邀请被试详细记录平台界面体验、基本功能、平台上主要产品特色及配套服务信息，并详尽记录与同类平台可能存在的差异；然后邀请专家依据上述信息，对平台架构独特性(界面和功能)、平台内容独特性(主要产品及配套服务)在(0.05,0.33,0.67,0.95)中选择一个进行赋值，并根据二者的均值确定平台独特性的数值。

3.4 结果与条件的校准

参照fsQCA分析的数据要求，对搜集到的原始数据进行校准。未经校准的数据由于测量尺度和绝对值差异的问题，并不能准确反映在某个条件上的隶属情况。因此，将案例和条件赋予集合隶属得分数[24]的校准工作，可以有效刻画条件的隶属属性。然而，相对于自然科学的直观测量标准，社会科学研究相对缺少直观标准作为校准参考依据[25]。本研究中所构建的研究框架也是从平台领导及平台竞争力文献整理得出，在研究问题上缺少可参考的理论经验和实践指南。为避免主观偏见，采用主流的分位数值法确定3个定性锚点的校准参考值。即结合主流的四分位数刻度法，将前因条件与结果条件的数据校准参考值完全不隶属、交叉点、完全隶属分别设置为25%、50%和75%分位数。具体的数据校准参考值见表1。

表1 数据校准参考值(N=79)

4 实证分析

4.1 必要条件分析

必要性分析可用于检验前因条件是否构成结果条件的必要条件，即前因条件是否可以独立解释结果条件[25]。本研究使用fsQCA 3.0软件进行必要条件分析，当前因条件的一致性系数大于0.9，可判断为近似必要条件。针对5个前因条件交易费用率(TF)、电商平台类别(PP)、平台开放度(PO)、用户依赖性(UD)和平台独特性(PU)，对结果条件高竞争力(PC)和低竞争力(～PC)的必要性分析结果见表2。由表2可知，前因条件均对结果条件有一定解释力但都不构成近似必要条件。

表2 fsQCA方法的必要性分析结果(N=79)

为了进一步考察单一条件对于结果条件的必要性程度，本研究借助R软件，开展NCA方法的单一必要条件分析和瓶颈水平分析，结果分别见表3和表4。其中，为了比较测试结果形成更为稳健的结论，采用回归上限技术(CR)和包络上限技术(CE)两种不同方法，分别计算效应量等数值，瓶颈水平分析遵循连续变量的准则，采用CR-FDH技术方法加以分析。按照该方法提出者DUL等[15]的建议，判别前因条件为必要非充分条件需要满足两个前提：①单一条件的效应量大于等于0.1；②根据置换检验(置换次数为10 000次)的显著性p值达到显著水平。由表3可知，所有前因条件的效应量为0，均不构成结果的必要非充分条件；同时，进一步结合表4瓶颈水平分析结果来看，要实现100%的高电商平台竞争力，需要平台开放度达到1.1%的水平，交易费用率达到1.0%的水平，其余条件均不存在瓶颈水平。因此，尽管平台开放度和交易费用率在一定水平上对结果条件具备必要性，但其效应量微乎其微。由此可见，所有前因条件均不是结果的必要条件，符合fsQCA分析的基本原则，适合进一步采用充分性分析考察前因条件的组态效应。

表3 NCA方法单一必要条件分析结果(N=79)

表4 NCA方法瓶颈水平分析结果(N=79)

4.2 充分性分析

充分性分析可以考察导致结果出现的前因条件的组态，从而指明多重路径引致相同结果的“殊途同归”特性；同时，还可以通过考察高隶属结果和低隶属结果在前因条件组态上的差别，揭示组态分析的“非对称因果”特性。本研究旨在分别揭示促进和抑制电商平台竞争力的前因组态，故而在分析思路上同时考察产生高竞争力和低竞争力的前因组态。按照组态理论化过程的基本要求，依据各组态构成特征和理论经验对组态进行命名[26]。具体操作如下：①结合已有研究经验[24]，采用fsQCA软件将校准后的数据模糊集转换成真值表，设定相关阈值(原始一致性阈值为0.8，PRI阈值为0.7，案例频数阈值为1)；②进行反事实分析，鉴于缺少理论经验参考且必要性分析并未出现必要条件，故将所有前因条件设置为出现与否都可能影响结果；③开展充分性分析，并根据结果汇报的3种解选择中间解和简约解作为比较的对象；④按照QCA分析经验，将同时出现在中间解和简约解的条件设定为核心条件，只在中间解出现的条件设定为边缘条件[25]；⑤根据条件组态和系数整理绘制充分性分析的图形表达，大号实心圆(●)表示为核心条件存在，大号带叉圆(⊗)表示为核心条件缺席，小号实心圆(●)表示边缘条件存在，小号带叉圆(⊗)表示边缘条件缺席[25]。参照上述思路，本研究针对电商平台高竞争力和低竞争力的充分性分析结果见表5。

表5 充分性分析(N=79)

4.2.1产生高竞争力的组态

由表5可知：产生高竞争力的组态共有5个，涉及4类组态；总体解的一致性系数达到0.84，各组态解的一致性系数也超过0.80的阈值，表明模型一致性程度较高；组态总体解的覆盖度为0.48，远远高于单个组态的覆盖度，表明联合组态具有较强的解释力。具体而言，5个高竞争力组态的构成情况如下。

(1)综合电商主导的开放驱动型组态H1a表明，综合电商平台的低交易费用率和低用户依赖性作为核心条件，高平台开放度作为边缘条件，平台独特性出现与否对结果无影响。对综合电商平台而言，在交易成本较低的情形下，可以不依赖于少数核心用户群体，而是通过充分开放的平台架构引导用户加入平台，打造用户基础。此时，无论是供方还是需方用户市场都应充分开放，以便更多的用户采用平台服务；同时，平台自身为了确保整体服务质量，也会加强服务体系的完善，通过高效平等化服务提升平台增长潜力。在组态案例中，阿里巴巴旗下的大部分平台无论是面向商家还是面向消费者都完全开放，用户可以轻易地加入和使用平台。一方面，阿里巴巴整合的配套闭环服务体系带来了显著的交易成本优势，为电商交易提供良好的基础条件；另一方面，大量用户使用平台也会增加平台专用性资产的投资(如评价、信誉、装饰、推广等方面的投入)，推动平台与用户形成更紧密的利益联结关系，促进平台服务的不断完善和创新。长此以往，该类综合电商平台通过大量活跃用户互动，将沉淀出不可替代的数据资产，又进一步成为平台实施精准营销和业务推送的必要条件，打造平台的边界资源“高地”。

(2)综合电商主导的独特定位型组态H1b表明，综合电商平台的低交易费用率和低用户依赖性作为核心条件，高平台独特性作为边缘条件，平台开放度的高低对结果没有显著影响。对综合类电商平台而言，在具备交易费用优势的条件下，通过平等化服务和打造独特定位而赢得优势。此时，平台创造的独特性是基于其共有用户基础，而非依赖少数核心用户群体。对于全品类综合电商平台而言，平台覆盖的产品领域广，平台间围绕相同用户基础的争夺十分激烈，容易造成“赢家通吃”格局。因此，要想在竞争激烈的综合电商服务市场拔得头筹，就必须在交易服务环节提供更优质精细的服务场景，从而以独特定位赢得用户市场。在组态案例中，苏宁易购围绕全品类商品提供完善的交易、对话、支付、物流和售后服务，同时在线下搭建覆盖全国的全场景购物网络，打造独特的“全场景智慧零售”身份标签，实现电商平台线上线下的全渠道、多场景融合。

(3)垂直电商主导的独特定位型组态H2表明，垂直电商平台的高交易费用率、低用户依赖性和高平台独特性作为核心条件，平台开放度的高低对结果没有显著影响。组态H2揭示了垂直电商平台构建竞争力的第一种思路：在不具备交易费用优势的情况下，可以利用服务共同用户基础的独特平台定位打造新颖的身份标签，从而塑造竞争优势。与组态H1b不同的是，组态H2平台内容独特性更强，意在利用独特的平台产品和配套体系打造差异化定位。组态案例中，从线下起家的良品铺子对零食零售有着深厚的理解，在产品销售上针对休闲零食的区域性口味差异，开设产品品类不同的门店，采取“旗舰店塑品牌、标准店增毛利、加盟店促扩张”的思路，推进生活化品牌塑造和市场占领。

(4)垂直电商主导的核心用户依赖型组态H3表明，垂直电商平台的低交易费用率、高用户依赖性和高平台独特性构成该组态的核心条件，低平台开放度作为边缘条件。组态H3揭示了垂直电商平台构建竞争力的第二种思路：通过限制开放策略，服务细分市场的核心用户群体以打造独特身份，推动平台优势塑造。对垂直电商平台而言，由于平台上的产品(服务)品类较综合电商平台更少，服务的目标客户群体要求更高，服务的定制化需求更高，导致其在平台发展思路上不能单纯依靠快速做大的方式谋求单方面用户体量的增加[11]。相反，这类电商平台需要从一般用户中精准识别存在长期需求的核心用户群体，通过提供交易成本更低的定制服务方案赢得核心用户青睐，或是与用户达成更加紧密的战略合作关系。在组态案例样本中，南极电商与其前五大供应商和客户的项目合作金额平均占比达到54%，且交易费用率不到3%。正是南极电商通过限制开放策略过滤用户群体，精准服务核心用户以提升用户体验，形成了垂直电商平台与核心用户的紧密嵌套关系，使其品牌授权商数量在6年内增长了460%。

(5)垂直电商主导的开放驱动型组态H4表明，垂直电商平台的高平台开放度、低用户依赖性和高平台独特性作为该组态的核心条件，交易费用率的高低对结果没有显著影响。组态H4揭示了垂直电商平台构建竞争力的第三种思路：在不依赖核心用户的情况下，也可以通过充分开放平台架构和服务专业细分市场打造独特身份标签，提升竞争力。组态案例中，携程结合不同消费群体的用户画像，围绕机票、住宿、旅游等核心业务实施平台赋能，推进旅游产品新品类和供应链体系的精耕细作，打造开放驱动的独特生态系统。基于开放驱动的垂直电商平台经营思路，在旅游业深受新冠肺炎疫情影响的严峻形势下，携程仍然实现了快速复苏。2021年携程集团全年净营业收入达到200亿元，恢复至2019年的56%，全年携程会员规模同比增长超过20%，表现出显著高于同行业竞争对手的组织韧性。

4.2.2产生低竞争力的组态

由表5可知：产生低竞争力的组态有3个，涉及3类组态；总体解的一致性系数达到0.85，各组态解的一致性系数也超过0.80的阈值，表明模型一致性程度较高；组态总体解的覆盖度为0.36，远远高于单个组态的覆盖度，表明联合组态具有较强的解释力。具体而言，3个低竞争力组态的构成情况如下。

(1)综合电商主导的低效依赖型组态L1表明，综合电商平台的高交易费用率、高平台独特性作为核心条件，低平台开放度和高用户依赖性作为边缘条件。组态L1揭示了综合类电商平台产生低竞争力的内在逻辑：在不具备交易费用优势的情况下，试图通过限制开放策略服务核心用户群体形成独特定位，导致平台既不能创造高效的用户体验，也不能形成优质的用户基础。结合理论文献来看，综合类电商平台由于具有很强的网络效应和转换成本，使得用户基础成为塑造“赢家通吃”格局和平台竞争力的重要砝码[13]。因此，过度依赖少数用户不仅不利于积累用户基础，还可能因为路径依赖产生“核心刚性”，陷入“劣势循环”。在组态案例中，天泽信息作为综合类电商平台，严重依赖于前五大客户(金额占比达到74.92%)，致使其难以发挥综合类电商平台吸引用户体量的优势，平台网络效应难以积累到最佳状态。2021年上半年，天泽信息净亏损9.37亿元，电商业务营业收入同比下降51.12%。

(2)垂直电商主导的特色匮乏型组态L2表明，垂直电商平台的低交易费用率、高用户依赖性和低平台独特性作为该组态的核心条件，平台开放度的高低对结果没有显著影响。组态L2揭示了垂直电商平台产生低竞争力的第一种思路：服务的细分市场领域缺乏独特性，导致依赖于核心用户的情况下，垂直电商平台难以将用户流量转化为实际交易。在垂直电商服务领域，用户需求的高异质特性使其并非形成全域网络效应，而是分散地形成局部网络效应[12]。在此基础上，平台如果丧失独特性，按照通用的“流量思维”抢占高用户流量，并不能带来积极的用户互动和交易，反而可能丧失平台自身在服务专业市场的经验优势。组态案例中，宝宝树作为母婴电商平台，既面临来自在线医疗平台(如阿里健康、京东健康等)的间接竞争，也面临来自母婴护理信息平台(如网易亲子、腾讯育儿、母子健康等)的直接竞争。相比之下，宝宝树选择供方用户只作为“售货员”的角色，参与固定商家产品的售卖并给付佣金，既可能挫伤用户积极性，又不利于平台塑造明确定位特色。

(3)垂直电商主导的核心用户脱耦型组态L3表明，垂直电商平台的高平台开放度、高交易费用率、低用户依赖性和低平台独特性共同作为该组态核心条件。组态L3揭示了垂直电商平台产生低竞争力的第二种思路：平台在核心用户脱耦(低依赖关系)的情形下未能塑造平台独特性，而高交易费用也进一步恶化了垂直电商平台的服务优势。对垂直电商平台而言，这种选择既不能发挥专业服务优势，也不利于激发基于用户体量的网络效应优势，从而降低了平台竞争力。在组态案例中，无忧英语没有一家供应商和客户销售占比超过10%。无忧英语试图通过开放的商城和APP连接足够多的用户，并尝试把平台特色定位于“外教教英语”。然而，由于业内已有VIPKID英语、哒哒英语、GoGoTalk英语等相似度极高的教育平台，且无忧英语缺乏对用户的过滤和筛选(如外教质量、用户深度需求)，导致其特色并不凸显。在发展思路上，无忧英语缺少与关键核心用户(优质师资)的紧密合作关系，也加剧了低竞争力的形成。

4.2.3组态比较

比较不同类别电商平台竞争力的组态构成和核心条件可知，综合电商平台和垂直电商平台在平台竞争力塑造上遵循截然不同的思路(见表6)。从组态共有核心条件可以看出，综合电商平台的竞争力塑造主要遵循“效率”逻辑。基于低交易费用率和低用户依赖性，综合电商平台可以打造针对总体用户群体的高效交易服务体系。在此基础上，无论采取开放驱动(H1a)还是独特定位(H1b)的辅助策略，都有助于形成高竞争力；反之，不具备交易费用优势的前提下还试图打造独特性(L1)，可能会使综合电商平台效率缺失问题进一步恶化，从而产生低竞争力。同样，对于垂直电商平台，从组态共有核心条件上可以看出，该类平台竞争力塑造主要遵循“创新”逻辑。基于高平台独特性，垂直电商平台无论是采取独特定位主导的策略(H2)，还是搭配核心用户依赖(H3)或开放驱动(H4)的辅助策略，都有助于形成高竞争力；而在低平台独特性的基础上，结合上述辅助策略都只会产生低竞争力。

表6 不同类别电商平台的组态机制

由此可见，尽管电商平台存在交易和创新双重属性[2]，但不同类别电商平台在平台属性上有所偏重，造成竞争力构建思路的差异。对服务全品类产品市场的综合电商平台而言，平台往往更偏重于交易属性，基于“大而全”的平台领导经营思路，打造普惠、高效、全面的多样化市场，是平台占据先机、形成“赢家通吃”格局的必备条件；对服务单一品类产品市场的垂直电商平台而言，平台则更偏重于创新属性，基于“小而美”的平台领导经营思路，打造差异化的新颖独特的用户体验和平台身份定位，成为平台精耕细分市场、产生用户高粘性的必要前提。

4.3 稳健性检验

为检验分析过程和研究结论的稳健性，本研究参照如下标准开展稳健性检验。首先，通过改变校准方式检验稳健性，将平台开放度(PO)3个定性锚点的校准刻度从25%、50%、75%改为20%、50%、80%，并命名为PO1；其次，改变阈值检验稳健性[27]，将真值表中原始一致性从0.80提高到0.85。分析结果表明，组态构成完全相同且只有系数的微小变化，组态分析结果能够呈现清晰的子集关系。据此表明，本研究结论稳健。

5 结语

本研究采用NCA与fsQCA结合的方法，基于平台领导视角分析了电商平台竞争力的必要条件和前因组态，研究发现：单一前置因素都不能单独解释电商平台竞争力结果，表明平台领导视角下单一前置因素均不构成平台竞争力的必要条件；电商平台竞争力前因组态具备“殊途同归”(多种不同因素组合引发相同结果)和“非对称因果”特性(造成“高竞争力”和“低竞争力”的因素组合不等同)；综合电商平台侧重“效率”逻辑，围绕用户基础的“快速做大”的平台领导策略有利于其构建竞争力；垂直电商平台侧重“创新”逻辑，围绕核心用户的“精细化服务”和“独特定位”的平台领导策略有利于其构建竞争力。

本研究的贡献在于：①突破传统的平台“同质化”假设[8]，基于平台领导视角，揭示了不同类别电商平台(综合电商平台和垂直电商平台)在竞争力构建的组态类型差异和逻辑差异，为电商平台竞争力分析框架下的平台分类研究提供新的思路；②摆脱传统的单一要素“净效应”分析思路[9]，基于NCA和fsQCA方法相结合的分析，不仅在实证层面印证了单一因素不能独立解释平台竞争力，也通过组态分析揭示了平台领导因素组合对电商平台竞争力的影响，为电商平台竞争力研究提供了平台领导视角下复杂因果关系的微观理解。

结合本研究分析，电商平台应着重立足平台领导的角色定位，结合不同平台类别，通过实施有效的平台领导策略分类发展。对于垂直电商平台而言，应在适度开放平台的基础上识别核心用户，通过与核心用户建立更加紧密的依赖关系，或是打造细分市场的差异化平台特色，促进平台市场增长。这就要求垂直电商平台重点搜寻那些需求体量大、影响力大和核心业务范围关联度高的头部用户，通过紧密互嵌和战略互动为平台架构的优化带来关键创新元素，促进平台独特身份的塑造和认同。对于综合电商平台而言，应在充分开放平台的基础上，侧重提供完善的平等化平台服务打造用户基础，从而激发活跃用户创新互补品的积极性。

本研究在平台领导视角下通过电商平台竞争力的分析推演提炼出主要因素，但现实中电商平台竞争力可能还受到平台领导之外的其他因素的影响(如平台生态环境、政策与制度环境)。未来研究可以切换到平台生态环境等视角，探讨竞争力的前因要素和构成组态；同时，可以结合案例研究，进一步考察不同类别电商平台领导策略的成因和作用机理。