洞察 | 平台经济有哪些独特的经济价值和社会功能？（上）——《平台经济与普惠金融——拥抱变革、共建生态》（3）

导 语

过去20年，蓬勃发展的平台经济形成了一个庞大的生态网络，连接着数亿消费者、千百万小微商户和灵活就业群体。互联网平台企业的核心贡献在于利用数字技术显著降低交易成本，使得原本难以实现的交易变得可行。海量的线上交易推动了电商、社交和出行等领域的平台企业纷纷进入金融行业，从支付结算起步，逐步拓展至信贷、理财和保险等多个业务板块。这一跨界浪潮改变了金融服务的供给方式，重塑了金融市场的竞争格局，让金融服务从“高不可攀”变得“触手可及”，极大推动了我国普惠金融的发展。然而，我们也需要清醒认识到，平台经济在促进普惠金融发展的同时，也引发了一系列值得思考的问题，这些问题关乎普惠金融生态的长期健康与可持续发展。鉴于此，中国普惠金融研究院（CAFI）围绕“平台经济”深入开展了专门的调研，并撰写出版了专著。

本期“洞察”栏目主要关注平台模式的核心机制与价值创造（上）。

平台经济为什么能在短短20年间从无到有、从边缘走向主流？仅仅将其归因于技术进步是不够的。平台模式之所以具有如此强大的生命力和竞争优势，根本原因在于它创造了独特的经济价值，并发挥着传统商业模式难以实现的社会功能。

数字技术：降低交易成本

交易成本理论是理解平台经济价值的关键视角。交易成本是经济活动中除生产成本之外的额外成本，包括信息搜寻、谈判协商、合同执行等环节的成本。数字技术的广泛应用和平台模式的兴起，最核心的经济贡献就是大幅降低了交易成本，让原本因成本过高而无法发生的交易变得可行，从而释放出巨大的经济潜力。简单地看，交易成本主要包括下面三个方面：

搜索与匹配成本

与线下商场相比，电子商务平台常常展现出“长尾效应”——即商品销售不再被少数畅销品类垄断，更多小众商品脱颖而出并占据一席之地。人们普遍认为这主要是因为线上平台可展示的商品种类更加丰富，而线下商场受货架空间限制，商品种类相对有限。然而，Brynjolfsson、Hu和Simester（2011）的研究发现[1]，即便在商品种类相同的情况下，线上平台的商品销售仍然呈现“长尾效应”。这主要归因于互联网搜索工具和基于消费者偏好的精准推荐系统的出现，大幅降低了搜索成本，使小众商品更容易被目标消费者发现。

特别需要指出的是，经过多年的打磨，平台推荐算法可以在一定程度上预测用户的喜好，并据此推送相关内容和产品。当然这样也可能导致一些问题，例如“信息茧房”——用户只接触到符合自己既有偏好的信息，视野反而变窄。

比价议价与谈判协商成本

多项研究证实，数字技术推动比价成本下降，最终推动了商品价格的下降。例如，Brown和Goolsbee（2002）对人寿保险市场的研究[2]，Morton、Zettelmeyer 和 Risso （2001）对汽车市场的研究[3]。Brynjolfsson和Smith（2000）对图书和CD的价格比较显示[4]，网上零售价格比实体店低9%—16%。这和大家的观感是比较一致的，这些年大家形成共识的购物经验就是：网上买更便宜。

交易监督与执行成本

在传统商业中，交易双方——尤其是陌生人之间——建立信任的成本很高。买家担心商品质量不好或遭遇欺诈，卖家担心买家拖欠款项或恶意退货。

平台通过点评等反馈机制，让“口口相传”规范化、数字化，从而让大家更有信心和陌生人做“一锤子买卖”。Luca（2011）对Yelp餐厅评价的研究发现[5]：在线评价每提高一星，餐厅营收平均增加5%—9%，且这种效应主要由独立餐厅驱动。这说明数字化的声誉机制帮助消费者更容易识别高质量的服务提供者，而独立餐厅作为缺乏品牌背书的经营主体，更能从在线评价中获益。

网络效应：驱动极速增长

如果说降低交易成本解释了平台“为什么有用”，那么网络效应则解释了平台“为什么能快速崛起”。通俗地说，网络效应指的是一个平台上的用户数量越多，平台给每个用户提供的价值就越大。这是平台经济最核心的增长引擎，也是平台企业能够在短时间内实现爆发式增长的关键机制。

以打车出行平台为例。当有更多消费者使用平台打车，就会吸引更多网约车司机加入——毕竟订单多了，司机收入更有保障；当网约车司机更多，打车的等待时间就会更短、价格也会更低（因为供给充足、竞争充分），这样又会吸引更多的用户使用打车软件。这就形成了一个正反馈循环：用户越多→司机越多→服务越好→用户更多。Parker、Van Alstyne和Choudary（2016）在《平台革命》一书中将这种机制称为“网络效应”，认为它是平台商业模式区别于传统商业模式的最本质特征。[6]

这种正反馈带来的增长速度是惊人的。一个平台在起步阶段可能用户增长速度比较慢——就像推动一个静止的轮子需要很大的初始力量。但是当获得了一定数量的用户后，因为网络效应的作用，就可以实现极速增长——轮子一旦转起来就会越转越快。

Airbnb就是最典型的例子。2007年,它起步于旧金山一个不起眼的尝试——两个年轻人在自己家里摆了几张气垫床。到2014年，创立仅7年就达到100亿美元估值；到2024年，市值超过800亿美元，平台提供了240多个国家（或地区）800多万个房源，规模上已经可以比肩全球头部星级连锁酒店。[7]这种增长速度在传统酒店业是不可想象的——希尔顿、万豪这些连锁酒店巨头花了近百年时间才建立起全球网络，而Airbnb用不到20年就实现了。

支付宝的增长曲线同样体现了网络效应的威力。从0到1亿用户用了5年（2004—2009），但从1亿到2亿只花了9个月。[8]

正因为网络效应的存在，平台企业在起步阶段常常会使用一些激进的手段来实现用户数量的突破。最典型的策略就是“补贴”。支付平台PayPal在起步阶段，给每个新注册用户直接补贴10美元，如果新用户还能推荐其他人注册，还可以再获得10美元。这看起来是在“烧钱”，但实际上是在购买网络效应——每多一个用户，平台对所有现有用户的价值都会增加。[9]

所以我们常常看到平台企业在早期疯狂“烧钱”推广。例如，滴滴和快的打车软件大战时期，消费者打车可以获得大额补贴，司机接单也有奖励。这些看似不理性的行为，背后的逻辑都是抢夺用户规模，以触发网络效应。在平台市场中，赢家往往是最先达到临界用户规模、启动网络效应飞轮的那一方。

网络效应不仅驱动平台的高速增长，还会形成“赢者通吃”或“赢者多得”的市场格局。一旦某个平台在用户规模上建立起优势，网络效应会让这种优势不断扩大，后来者很难追赶。这也解释了为什么在很多平台市场中，最终往往只有两三家平台能够生存，市场集中度非常高。

当然，网络效应也有其局限性。并非用户越多，价值一定越大。当平台规模过大时，可能会出现“拥挤效应”（过多用户导致体验下降）或“质量稀释”（过多低质量参与者影响整体体验）。此外，网络效应的强度在不同类型的平台中也有差异：社交网络的网络效应最强（因为人们需要和朋友在同一个平台上），而电商平台的网络效应相对较弱（消费者可以同时使用多个电商平台）。但总体而言，网络效应仍然是理解平台经济增长逻辑的核心概念，也是平台企业最重要的竞争优势来源。

网络外部性

Katz和Shapiro（1985，1992）将“网络外部性”（即通常指的“网络效应”）定义为“产品价值随着消费者数量的增加而增加”，他们认为网络外部性分为直接与间接两类，直接网络外部性是某产品或服务与使用的用户数量相关的价值（也常被称作：同一类用户之间的网络效应，Within-group network effects）；间接网络外部性则主要指由互补性的产品和服务带来的外部性效应（也常被称作：不同类用户之间的网络效应，Cross-group network effects）。[10] Rochet和Tirole（2006）注意到两种间接网络外部性：使用外部性（usage externality）和成员外部性（membership externality），并以此来解释平台交易费和会员费。[11] [12]

使用外部性：交易参与者们通过使用平台达成交易而获得的外部性。

以银行卡为例，持卡人和商户在使用银行卡而非现金交易时都能获得便利，若持卡人通过使用银行卡获得优惠或其他收益，商户通过接受银行卡的使用，即对持卡人施加了正向的使用外部性。

由于平台价格结构的不对称，使用外部性可能对一方是正的，对另一方是负的，但只要外部性的净值为正，促进双方的互动就有收益。例如，广告商受益于触达潜在客户，但消费者可能对看到广告持有负面评价，平台通过补贴消费者使其愿意看到广告，从而实现增值互动。

成员外部性：一方获得的价值随着另一方参与数量增加而增加时，会产生成员外部性。如手机应用平台，如果平台拥有更多潜在用户，应用程序开发者就会更看重平台；如果平台拥有更多应用程序，用户就会更看重平台。类似的正反馈循环会持续推动平台使用者的效用增加。

[1] Brynjolfsson, Erik, Yu Hu, and Duncan Simester. 2011. “Goodbye Pareto Principle, Hello Long Tail: The Effect of Search Costs on the Concentration of Product Sales.” Management Science 57 (8): 1373–86.

[2] Brown, Jeffrey R., and Austan Goolsbee. 2002. “Does the Internet Make Markets More Competitive? Evidence from the Life Insurance Industry.” Journal of Political Economy 110 (3): 481–507.

[3] Scott Morton, Fiona, Florian Zettelmeyer, and Jorge Silva-Risso. 2001. “Internet Car Retailing.” Journal of Industrial Economics 49 (4): 501–19.

[4] Brynjolfsson, Erik, and Michael D. Smith. 2000. “Frictionless Commerce? A Comparison of Internet and Conventional Retailers.” Management Science 46 (4): 563–85.

[5] Luca, Michael. 2011. “Reviews, Reputation, and Revenue: The Case of Yelp.com.” Harvard Business

School Working Paper 12-016.

[6] Parker, G. G., Van Alstyne, M. W., & Choudary, S. P. (2016). Platform Revolution: How Networked Markets Are Transforming the Economy and How to Make Them Work for You. WW Norton & Company.

[7] 参见https://news.airbnb.com/airbnb-q4-2024-financial-results/ 以及https://radicalstorage.com/travel/airbnb-statistics/。

[8] 参见《中国支付行业的黄金时代——支付企业创始人访谈笔记（上册）》中对彭蕾的采访。

[9] Parker, G. G., Van Alstyne, M. W., & Choudary, S. P. (2016). Platform Revolution: How Networked Markets Are Transforming the Economy and How to Make Them Work for You. WW Norton & Company.

[10] Katz, M. L., & Shapiro, C. (1985). Network externalities, competition, and compatibility. The American economic review, 75(3), 424-440.

Katz, M. L., & Shapiro, C. (1992). Product introduction with network externalities. The journal of industrial economics, 55-83.

[11] Rochet, J. C., & Tirole, J. (2006). Two‐sided markets: a progress report. The RAND journal of economics, 37(3), 645-667.

[12] Evans, D. S., & Schmalensee, R. (2013). The antitrust analysis of multi-sided platform businesses (No. w18783). National Bureau of Economic Research.

THE END

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