电子商务市场中的价格离散度

SWUFE-FIFE电子商务市场中的价格离散度——基于淘宝市场的实证研究罗彬杰，林漳希，邱甲贤,谭君SWUFE-FIFE主要内容•研究背景•文献综述•模型•数据及分析•结论及淘宝建言2SWUFE-FIFE研究背景•对价格离散的研究对于了解市场竞争现状具有重要意义。这是因为，价格离散通常与卖家的定价策略相关，与买家的可能的选择有关（通常更大的离散度意味着更多的价格选择），与搜索成本和买家的购买决策相关，甚至与市场效率和社会福利都有关系。•电子商务市场结构三个显著特点：▫自由进入▫较低的买家搜索成本▫卖家对信誉的高度依赖性•数量众多的卖家，较低的买家搜索成本，更加多样化的需求，信誉扮演了更加重要的角色；这些电子商务市场中出现的新特点会对价格离散产生怎样的影响呢？3SWUFE-FIFE文献综述•Bertrand模型：均衡状态下，所有公司都将设定相同的价格—此价格与产品的边际成本相等，市场中不会出现价格离散的现象。•Bertrand模型假设条件：▫产品差异化，是有可能引起价格离散的原因之一。▫零搜索成本，获得完全信息的买家只会购买最低价格的产品。•电子商务市场：▫市场竞争激烈：卖家人数，可以反映这个市场内部的竞争程度，Cohen认为，卖家数量的增加可能对价格离散同时具有正、负两种作用。▫搜索成本低：Salop的模型发展了自己的模型并由模型推导出：如果价格信息可以零成本获取，这将引发电子商务市场的Bertrand类型的竞争。▫卖家信誉差异：rynjolfsson和Smith发现，电子商务市场中，价格最低的卖家并没有获得最高的销量，而这可以用信誉的差异来解释。4SWUFE-FIFE文献综述•实证研究▫Clemons[20]研究了产品差异化对价格离散度的影响。——网上的机票价格▫Baye[14]间接验证买家搜索成本对价格离散度的影响方面，一种可行的方法是比较网上与实体店之间的价格离散。▫Bailey，Brynjolfsson和Smith，Lee和Gosain等人发现网上交易可能并不能降低市场摩擦，因为，不论是价格平均水平还是价格离散度，网上店铺都要高于实体店铺。▫Stigler提出另外一种度量搜索成本对价格离散的影响：搜索次数的增加将导致较低的价格离散度。DahlbyandWest用汽车保险数据，Sorensen纽约地区购买处方的数据证实了搜索次数的增加将导致较低的价格离散度。5SWUFE-FIFE模型框架•市场结构对价格离散的影响▫市场中卖家、买家的数量是描述市场结构的众多指标中非常重要的两个指标•买家搜索成本对价格离散的影响▫一段时间内的，某个卖家所卖产品在一段时间内被点击的平均次数作为买家的搜索成本的代理变量。•卖家信誉对价格离散度的影响6SWUFE-FIFE数据及分析•数据采集▫数据采集将集中在产品层面，考虑到产品的同质性问题，我们选择数码相机作为采样的对象。从淘宝网售卖的相机种类中随机选择了47种数码相机的数据。▫数据项说明7ItemDescriptionPricePricelistedinsearchresultforangivenproductatthesampletimepointSellerTypeB2CorC2CReputationScoreTheaccumulatedreputationscoreforonesellersincehe/shehasregisteredSalesVolumeIn30DaysThevolumeofangivenproductsoldbyonesellerinthepast30daysClickTimesReceivedclickingtimessincethisofferinghasbeenlistedbysellerSWUFE-FIFE数据及分析•价格离散的度量8()PVarEPSWUFE-FIFE数据及分析•回归方程•模型估计效果901234log()iiiiiipdrepbuyersellerscMeasureofPriceDispersionR-squareAdjustedR-squareWhiteTestBreusch-PaganTestShapiro-WilkTest方法346.25%41.14%p-value0.3344p-value0.2040p-value0.7155方法625.07%17.93%p-value0.5942p-value0.8692p-value0.4427SWUFE-FIFE数据及分析•方法3估计结果10VariableEstimateP-valueStandardizedEstimateVarianceInflationIntercept0.28231.000100Log(sellers)-0.08749.0001-0.907982.41058rep1.325406E-70.02510.377902.06735sc0.296130.00040.510071.38944buyers3.228E-50.01100.427752.01840SWUFE-FIFE数据及分析•方法6估计结果11VariableEstimateP-valueStandardizedEstimateVarianceInflationIntercept0.419910.123000Log(sellers)0.057950.66020.414842.41058rep-1.17839E-70.79070.483712.06735sc2.067000.00130.719711.38944buyers0.000075520.42520.495442.01840SWUFE-FIFE结论及淘宝建言•建言1：▫如果将价格离散度视为市场效率高低的指标，那么，建立一个开放的、公平的网络平台，吸引更多的卖家、买家加入，良性的竞争将使得市场的效率大大提高。而网络平台的开放与公平正是阿里巴巴近年来积极提倡的网规的一部分，这涉及到卖家信誉的评估、欺诈控制、买家受损善后服务的等问题。当信誉信息准确度提高，欺诈行为可以得到有效控制。当低劣卖家被有效地排除后，价格的离散度自然就会下降。12SWUFE-FIFE结论及淘宝建言•淘宝建言2：▫基于价格离散度在经济学方面一直用于衡量市场效率的高低的原因，我们建议淘宝依据价格离散度的基本原理建立适用于自己的市场效率衡量指标，高指标的建立将有助于淘宝观测、了解市场的动态变化；同时有助于帮助淘宝对自己的市场管制行为进行评价。比如，某个市场的价格离散度在实行新的网规、或者搜索结果采用新的排序规则后减小了，这可能说明了新网规的实行对提高市场效率起到了积极的作用。同时，建立这样的价格离散度监测体系，对于检测其本身是否能真正反映市场效率，对于学术界的研究来讲，也具有重要的理论联系实际以及实际补充完善理论两方面的意义。13SWUFE-FIFE结论及淘宝建言•文章贡献▫本文除了对买家搜索成本的讨论之外，还引入了其它一些潜在的可能对价格离散具有重要影响的因素，并对其加以检验、讨论。▫其次，通过估计标准化系数对各个因素的权重进行比较。▫首次对电子商务市场中的买家搜索成本进行了量化，将其引入回归模型，并且得到了与理论推断一致的结果。•局限及未来研究方向▫同时收集电子商务市场和实体市场的数据，进行比较研究。14SWUFE-FIFEThankyou!15