李英群,范亚文,李亚菲,胡志伟,陈 曦
(南京大学 信息管理学院,江苏 南京 210023)
目前,高校图书馆采购商业性学术数据库的价格持续性上涨已经引起了各方的广泛注意。近10年来,麻省理工学院[1]、加州大学[2]、纽约州立大学[3]等海外高校曾因价格问题宣布终止与Elsevier的协议;武汉理工大学、浙江大学、清华大学等国内高校也在买卖双方的博弈中处于劣势。商业性学术数据库的采购困境已经成为国内外高校图书馆共同面临的严峻问题。
面对这一现状,已有众多研究从不同角度对该现象产生的原因进行分析:Bergstrom T.C.[4]表示“大宗交易”的采购模式是学术期刊价格快速上涨的重要原因;Liu L.G.[5]通过回归建模的方式分析了出版商的类型,出版物的位置等因素对商业期刊订阅价格的影响;国内有学者[6]将涨价痛斥为“霸权行为”“资源讹诈”;还有研究分别从版权法的过度保护[7]、滥用技术措施[8]、独家授权策略[9]的角度进行原因分析。为解决该问题,主要观点如下:McCabe M.J.[10]提出有效沟通、风险评估、时间管理等优化方案;余力杨[11]从推荐机制、智能采选、大数据技术等方面提出采购策略;李朝阳[12]认为采购策略的制定要从资源效益评价角度出发;储文静[13]通过研究台湾地区高校的采购方式,提出联盟采购、政府采购等多主体采购模式;赵艳枝[14]通过国外的实践经验提出了评估成本,建立谈判组织的对策。综合现有文献来看,目前的研究主要以“道德标准”“法律文献”“技术发展”等视角针对采购现状做出分析与解释,少有从经济学理论的角度针对该问题进行剖析。此外,采购策略主要以宏观规划和指导性意见为主,不同市场状态下“针对性”的采购策略尚未形成。
对于买卖博弈与资源分配,经济学能够很好地揭示产业组织活动的底层逻辑,揭示市场运行规律。为此,本文将以客观性经济规律为切入点,首次将商业性学术数据库这一特殊知识产权商品放置于多级价格歧视视域下进行研究。通过高校图书馆当前所面临的采购现状入手,利用信息商品的异质性、时效性[15]等特征与多级价格歧视有机结合,分析价格歧视产生的底层逻辑与影响机制,据此优化图书馆采购策略,为高校学术数据库的采购工作提供参考。
经济学家Mccabe M.J.[10]提出价格涨幅与价格歧视是由纸本资源转向电子资源后的主要特点,也是当前国内图书馆采购市场所面临的首要难题。本文以国内100所高校图书馆采购数据为例,通过政府采购网的公开数据显示,知网成交价格在近5年呈现出明显的增长趋势,如图1,整体增长率高达61.31%。
Fig.1 The increase of transaction price in the following year for the purchase of China National Knowledge Infrastructure Database by universities(Unit:ten thousand Yuan/RMB)
从个体价格涨幅来看,众多价格涨幅出现在10%以内,但依然存在价格涨幅超10%的情况,如图2所示。
Fig.2 The increase of transaction price in the following year for the purchase of China National Knowledge Infrastructure Database by universities(Unit:ten thousand Yuan/RMB)
除价格涨幅外,价格歧视也给高校图书馆采购带来了巨大的难题。价格歧视的产生需要满足严格的外部条件。首先,知识产权制度过度保护[7],技术层面的限制与监控[8],文献传递和馆际互借的弊病[9],使得不同的图书馆之间无法进行数据资源的高效转移与沟通,信息交流不通畅,这就为价格歧视现象提供了前提条件。其次,高校图书馆有着显著的分级标准与属性特征。数据商可以根据地理位置、科研经费、学科专长、院校规模等指标将市场进行有效的拆分[16],为价格歧视提供了可能。最后,各个高校对学术数据库的需求弹性不同[17],这使得数据商可以针对价格需求弹性小的图书馆实行高价格,以此获得额外的消费者剩余。
检验价格歧视的方法是考察不同市场间的价格比与边际成本比值是否相同[18]。基于商业性学术数据库的特点,每一单位产品销售的边际成本较低且趋于相同,因此商业性学术数据库最终采购价格是衡量价格歧视是否存在的唯一指标。此外,商品之间附加权利不同,形态数量上略有差异,若销售价格的巨大差异无法与其边际成本差异相对应,从成本视角来看依然可以将其视为同种产品。为此,本文以Elsevier ScienceDirect数据库为例,通过明确采购内容一致,筛选出2021年23所国内高校采购Elsevier ScienceDirect数据库成交价格,如表1所示。可发现不同高校采购该数据库的价格有着明显差异,商业性学术数据库采购市场存在明显的价格歧视。
表1 高校采购Elsevier SD数据库价格区间分布表(单位:万元/人民币)
在常规市场环境中,我们设置P为高校图书馆订购数据库的最终价格,Q为订户数,以此构建价格需求函数曲线D(P=a-b·Q)(a、b为参数),边际受益(MR)为通过G点的一条向下倾斜的直线,边际成本(MC)为一条U型的曲线。当MC=MR时,数据商可以基于两者交点Em横坐标向上寻找达到均衡价格点F,如图3阴影部分的面积,消费者剩余为SΔGFPm。
Fig.3 Demand function curve of university library acquisition database under the normal market
一级价格歧视主要发生在不同的高校个体间,数据商可以观察到市场上每一所高校的购买意愿和支付能力,并向其收取愿意支付的最高价格,从而全完剥削采购市场上的消费者剩余。由于数据库商品的特殊性,边际成本(MC′)曲线斜率较小且趋于水平[19],如图4所示,此时数据商最大受益调整为蓝色阴影部分的面积(SPmFF′O)。我们将价格需求曲线(D)上每一处细化成一个可以独立计算的点,即每一单位的图书馆之间个体独立,且均能以愿意支付的最高价成交,在一级价格歧视中,所有的消费者剩余均被数据商所剥削,生产者剩余达到最大值,图中绿色阴影部分的面积为实行一级价格歧视后数据商产生的额外受益。
Fig.4 Demand function curve under first-order price discrimination
二级价格歧视指数据商对高校图书馆的购买偏好的多样性有所了解,通过提供多种购买合同条款,调整资源打包模式等方式在不同的高校图书馆之间进行价格歧视。该模式表现为数据商在价格均衡点F2之外,提供额外的F1、F3等交易价值点。如图5a所示,在实行二级价格歧视后,原本消费者剩余的面积SΔGF2P2被阴影部分的面积所侵占,但也出现了新的消费者剩余SΔF2F3H。随着更加细致的数据包划分,数据商会进一步侵占原有的消费者剩余(如图5b),赚取超额的利润与受益。为此,数据商会采用学科、期刊类型,时间等多维度,多视角来区分数据资源,从而加强划分细度,保证给高校图书馆更多选择的同时,完成生产者剩余的增值。
Fig.5 Demand function curve under secondary price discrimination
基于上述原因,大宗交易为首的数据打包销售的形式格外普遍[4]。同时,数据商会提供以内容、主体、学科等维度划分的电子学术期刊包[22],有时更会依据图书馆需求提供出规模更小,但是更加符合图书馆实际应用的数据包。
三级价格歧视主要发生在不同的高校消费者群体之间,是目前市场上最常用的,也是最为有效的价格歧视策略。数据商依据全日制教职员工数,高校办学等级,区域位置等外部因素,与用户访问量,文献下载量,学科发展重心等内部因素将不同高校划分为多个不同需求弹性的消费市场,并在实行高价格的市场上获得超额利润。依据不同市场下的高校图书馆购买情况刻画不同的需求曲线,公式为:
PA=P(QA)PB=P(QB)…Pn=P(Qn)。
总成本为TC=TC=(QA+QN+…+Qn),则数据商总利润公式为:
π=PA·QA+PB·QB+…Pn·Qn-TC(QA+QN+…+Qn)。
为了计算不同市场下的利润最大值,针对不同市场下的变量Q求偏导:
根据公式可以看出,不同市场下的需求弹性不同,则对应市场下收取的价格也有差异。需求弹性与价格之间成负相关关系:需求弹性越小的市场,高校图书馆对数据库的依赖性越强,对价格的变动反应并不显著,则数据商会对该市场收取额外的价格;反之,在价格弹性较大的市场,数据商往往会采取低价策略。Elsevier于2000年进入我国市场时,我国高校的需求弹性大,数据库依赖程度低,每年仅需至少订购2万美元的纸质期刊,再此基础上额外支付3万美元即可获得Science Direct数据库,直至2010年,我国高校采购Science Direct数据库的价格依然仅为美国市场的40%[23]。
此外,不同市场之间的价格比可以转化为不同需求弹性之间的函数,这也进一步为不同高校之间的价格差异现象作出解释。其中,PA与PB分别表示为不同采购主体下对于同一数据库的最终成交价格,edA与edB分别代表不同采购主体的需求弹性。根据公式可知,最终的成交价格与需求弹性呈现出负相关,价格歧视策略进一步得到强化。
高校图书馆需求弹性的影响因素主要由采购预算、数据库使用成本、学科发展重心、高校办学等级等因素决定。同时,也与数据库的不可替代性息息相关。为此,数据商与出版商签订“独家授权协议”[24],加大了市场垄断力度,直接或间接地影响了高校图书馆的选择偏好。
多级价格歧视依据消费者特征从三级逐渐向一级转化,直至通过完全价格歧视剥削所有的消费者剩余(如图6所示)。三级价格中的需求弹性受到外部与内部两种因素的制约:外部因素为高校客观属性,一段时间保持相对稳定;内部因素是通过不断的谈判、交易中挖掘出来的用户使用数据和行为偏好数据,同时对二级价格歧视所提供的多种打包购买形式与合同条款有着指导意义。通过高校群体中个体的使用偏好,进一步评估高校最低采购意愿与最大支付能力,达到一级价格歧视。
从宏观层面来看,价格歧视效应在一定程度上提高了社会总资源的使用效率,减少资源浪费,促进社会福利效应最大化。但福利效应分配极度不均,数据商在多级价格歧视中逐渐剥离高校消费者剩余。以高校消费者剩余为基础,可将市场划分为三个阶段。如图7所示:在初探期阶段时,市场信息单向透明,且高校图书馆对数据库的依赖程度小,需求弹性大,有众多的选择余地,数据商往往被迫让渡出部分的利润;在增长期阶段,数据商将市场进行了初步的划分,了解不同的细分市场中高校图书馆的购买能力和数据库的依赖程度,此时数据商大幅度涨价的行为不但要榨取这个阶段的消费者剩余,寻求利润的快速增长,同时要将第一阶段中所让渡出来的生产者剩余全部再次收回;在稳定期阶段,数据商压榨图书馆所有的消费者剩余价值,获得超额的垄断利润,此时的价格涨幅趋于稳定,往往与一个地区的通货膨胀率持平。
Fig.7 Stages of university library acquisitions from a consumer surplus perspective
在微观层面,价格歧视通过评估高校图书馆的需求弹性,在市场价格高于均衡价格的消费者群体收取超额利润的同时,也给经费不足、需求弹性大的高校图书馆带来了数据资源使用的可能,地处偏远的高校有了和顶级高校共同使用数据资源的机会,为促进知识公平,教育公平做出了一定的贡献。大宗交易的订购模式使得数据资源每单位平均使用价格下降,学科建设齐全,师生人数较多的高校在使用时可以获得额外的消费者剩余。但不断扩大的市场占有率也加大了数据垄断,使得高校议价权减弱,随时面临着中断采购的风险。在交易过程中,数据商通过技术手段深度挖掘不同高校群体间的使用偏好与行为习惯,将不同高校群体进一步颗粒化细分,精确预测不同个体所能承受的最高价格,从而实现自身的利益最大化。而高校图书馆只能被迫接受数据商所提供的价格与资源结构,无法独立构建自身数据资源体系。
不同市场条件下高校图书馆所面临的市场特征各有不同,不考虑价格歧视造成的市场环境因素则无法使相应的采购策略发挥最大成效。所以,本章以市场阶段为分割点,针对不同市场阶段下的特点进行总结分析,充分梳理在该市场情况下最为有利的采购策略,结合不同视角下的采购要素,有针对性地提出采购方案。
在初探期阶段,高校图书馆处于优势地位。图书馆此时要合理利用这个阶段的话语权,在为自己争取最大利益的同时也为即将步入的下一个阶段做好铺垫。该阶段的采购策略主要以单一主体采购,合约内容优化和引入商务谈判人员为主。
3.1.1 单一主体采购
联合采购模式多数以数据库打包的形式进行,图书馆的选择较为单一,同时大宗订购也很容易造成图书馆资源体系重复问题出现[25]。丧失了馆藏建设的主动权。单一主体采购的灵活性较高,合同周期短,同时因为数据资源边际成本较低的特点,单一主体在这个阶段往往更能取得价格上的优势。
3.1.2 合同内容优化
采购合同中的每一次变动都会给采购方带来巨大的沉默成本和机会成本,所以需要在优势期尽早将合同内容朝着图书馆有利的方向进行调整。主要可以从以下三个方面着手。第一是丰富合约购买模式,添加多种付费方式、更多的变动条款和可操作性内容。台湾的高校曾与Elsevier谈判优化合同内容,包括取消最小单元订购,取消纸本绑定订购,更加前沿化的学科分类形式等。第二是明确价格涨幅影响因素与合理限定。第三是在交易售后层面做出合理的合同约束。
3.1.3 引进商务谈判人员
高校图书馆采购是商业行为,签订合同是双方博弈的过程。国内外众多的实践经验表明,专业的商务谈判人员引进确实可以在图书馆采购的过程中带来极为正面的影响。加利福尼亚数字图书馆曾在与Elsevier进行数据库采购时引进了专业的商务谈判人士,直接使得当前所签订下的价格与去年相比下降了9个百分点,而且在接下来的几年时间涨幅最高也仅有5%[26]。在图书馆处于绝对优势的初探期,引进专业的商务谈判人士更可以最大程度上地发挥人员的主观能动性,充分发挥图书馆的优势地位,将采购的效益最大化。
增长期是高校图书馆与数据商地位开始逆转的一个阶段,针对数据商在此阶段主要采取的分化市场为切入点,提出联盟采购与联合采购两种采购方式。
3.2.1 图书馆联盟
我国的图书馆联盟最开始研究起源于1999年,2005年左右得以爆发式增长[27]。加入图书馆联盟,在增长期是高校图书馆重要的采购策略。目前高校图书馆数字资源采购联盟(DRAA)是较为成熟的图书馆联盟形式,主要面向海外的学术数据库联采。此外,高校图书馆还可以尝试多种联盟形式,以适应我国高校教育资源分布不均的情况,例如电子期刊联盟、电子图书联盟、专项学科联盟等。大量的研究和事实可以表明,图书馆联盟采购可以带来非常显著的效果[28]。究其根本,在于阻碍了三级价格歧视中细化市场的操作,使得价格歧视策略难以继续进行,降低了增长期消费者剩余下降的速度,从而大大减缓了市场到达完全价格歧视的进程。
3.2.2 参与方策略评估模式
教师既是学术资源的创作者、审阅者和编辑者,同时亦是数据库资源的筛选者和利用者。但是因为在财务方面的几乎没有参与,他们往往没有充分意识到采购问题的严重性。图书馆应主动发起倡导,联合教师、学生成立相关评估采购方案小组。蒙特利尔大学曾邀请教师和学生参加工作小组来进行合作[29],取得了显著的效果。同时,在此期间协同教师一同探求需求驱动采购的可行性,将选择权逐步交还给教师、学生等终端用户。有研究表明,以需求为导向的资源采购策略能极大提高资源利用效益[30]。
在稳定期阶段,图书馆采购市场已经全面完成分化,完全价格歧视基本形成。这要求图书馆必须将有限的经费实现最大化的价值。同时,前两个阶段的采购合同结构的优化以及相关专业的教师采购联合策略,为这一时期的策略实施做了良好的铺垫,更让精细化挑选策略成为可能。
需求分析是精细化采购策略中尤为重要的一个环节。中国科学院在订购电子资源时首要考虑是否可以满足相关需求[31]。需求可以分为三类:分别是现实需求、潜在需求、未来需求。在传统打包订购的模式中,图书馆选择用海量的数据对需求缺口进行填补,但如果要是通过精简采购范围,实现点对点式的需求补充,就要保证精细化的数据资源采购可以同时满足这三类需求,结合行为、类比、预测的方式解决需求问题(见图8)。
Fig.8 Analysis of multiple needs of university libraries
3.3.1 现实需求
现实需求指保证高校现阶段正常开展学术研究的需求。为了精准地找出核心资源,国内外相关研究表示可以通过数据库与使用人员两者产生的行为数据进行分析。Sjoberg C.[32]通过对文献的调研,确定了常用的量化指标:文章下载量、每次使用成本、重叠分析、其他文献计量数据等。国内也有众多学者对其评价指标进行了研究[33-34],把数据库评价指标分为使用成本、资源质量与资源有限性三个维度。在收集用户行为数据的同时,需要开展需求调研,邀请专家组来进行进一步地分析[35]。使用定性加定量的方式确定哪些细致的数据资源更加值得采购。
3.3.2 潜在需求
潜在需求指现有资源体系下的数据库可能暂时无法满足相关要求,师生会根据文献获取成本来考量是否需要进一步发起资源获取行动。图书馆可以通过文献传递数据来进一步挖掘师生的潜在需求,同时类比同类科研机构的数字资源布局、馆藏资源、引文分析等进一步了解分析本校师生的潜在需求,从更大的资源包内切分出可能使用到的资源模块加以采购。
3.3.3 未来需求
未来需求指科研未来发展方向可能涉及的相关数据库资源。想要实现对未来需求的精准判断,需要明确高校未来研究发展方向、科研特色、学科布局和相关领域,对核心资源的主要发文机构、国家一级期刊进行详细地研究分析,并与相关专家、老师、学生等进行深度访谈。同时,基于统计数据,利用大数据算法对未来发展方向进行预测,保障最前沿领域的学术数据需求。
本文以经济学视角下的采购问题切入,围绕数据商歧视定价的产生原因以及采购策略展开探讨。首次将数字资源这一特殊知识产权商品的放置于多级价格歧视视域下进行研究,从经济学角度对现有问题进行了分析解释,揭示了影响数据库定价的核心问题并不是传统视角下的生产销售、利润成本的问题,而是通过不同级别下的价格歧视进行消费者最大承受价格评估。最后优化采购策略使其具有针对性、可行性和实操性,为高校采购策略的制定提供了良好的参考。
本文的结论如下:第一,国内目前高校图书馆在采购数据库过程中会遇到价格歧视,数据商会依据相关指标进行差异性定价;第二,采购市场会在多级价格歧视的作用力下逐渐走向完全价格歧视,根据发展阶段的差异性,我们可以将市场分为初探期、增长期、稳定期三个阶段,不同阶段下的采购效应有所差别;第三,价格歧视对市场的影响是双向的,给图书馆采购带来一定负担的同时,也使得经费有限的高校拥有使用数据资源的可能。为了解决数据商的歧视定价策略带来的负面影响,针对不同采购时期提出针对性的采购策略:在初探期要以单一主体采购为主,优化合同内容,引进商务谈判人员;在增长期要采用联盟采购与联合采购两种采购形式;在稳定期主要以需求性导向的采购策略为主。
此外,本文的数据来源于官方近些年的公开披露数据,样本量有待扩充,涉及年限较短,历史数据无法追溯,不利于长期轨迹的描绘以及单一主体的刻画。今后亟需拓展数据来源渠道,通过第三方数据平台,历史新闻公告等方式更加全面地收集数据,使得分析结果更加的客观合理。