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    大數據時代的網絡效應及其價值※

    2018-12-11 03:10:26
    現代經濟探討 2018年12期
    關鍵詞:維度效應用戶

    萬 興

    內容提要:網絡效應是信息經濟的一個重要概念,大數據時代的網絡效應有別于傳統的網絡效應。網絡效應包括強度、范圍、對稱性與演化這四個維度。網絡效應的影響因素,包括網絡的結構、用戶構成的多樣性,以及企業(yè)的戰(zhàn)略行為。這些影響因素將作用于網絡效應的四個維度,同時網絡效應的四個維度也會反作用于這些影響因素。在大數據時代,網絡效應的四個維度將發(fā)生變化,基于網絡效應實現價值創(chuàng)造與獲取的方式也在發(fā)生改變。企業(yè)可以利用大數據,精確識別網絡效應,有效內化與管理網絡效應,實現跨界的價值創(chuàng)造與多樣化的價值獲取。

    一、 引 言

    學者與相關行業(yè)從業(yè)人員很早就意識到了網絡效應及其重要性。近十幾年來,互聯網巨頭如阿里巴巴、騰訊、谷歌與臉書的快速崛起,很大程度上得益于網絡效應所帶來的正反饋:一邊用戶數量的增加會增加另外一邊的用戶數量;本期用戶數量的增加將增加下一期用戶的數量。在人類進入移動互聯網時代前,網絡效應就存在,比如電信運營商提供的固話等通信服務。進入移動互聯網社會后,大數據以及人工智能與云計算等相關技術迅猛發(fā)展。相比電信運營商,互聯網巨頭發(fā)展得更快,跨界運營更加明顯。兩者不同的發(fā)展是否因為大數據改變了網絡效應?大數據時代的網絡效應與傳統的網絡效應究竟有何不同?

    本文試圖回答這個問題。為了考察這個問題,我們先回顧了網絡效應的概念,并識別了其四個維度?;诰W絡效應的四個維度,分析了網絡效應的影響因素,以及網絡效應的價值。大數據時代,網絡效應的四個維度有何變化,基于網絡效應的價值創(chuàng)造與獲取有何變化,這是本文分析的重點。最后,我們通過案例分析了大數據時代的網絡效應,并從企業(yè)與政府角度提出了政策建議。

    二、 網絡效應的概念辨析

    經濟學者對網絡效應的最早認識來自電信網絡(Rohlfs, 1974)。這類網絡中,消費者的效用隨著加入這個網絡的消費者的數量增加而增加。某個消費者加入該網絡,將給該網絡中的其它消費者帶來效用的增加。這種加入行為具有正的外部性,同類用戶能夠享受到這種外部性,因此稱之為直接網絡效應。

    網絡效應不僅僅存在于同類用戶之間,而且存在于不同類的用戶之間。當一類用戶的數量增加能夠增加(或減少)另一類用戶的效用時,我們稱這種存在于不同類用戶之間的網絡效應為間接網絡效應或交叉網絡效應(Rochet & Tirole, 2003)。間接網絡效應通常出現在多種組件構成的產品系統中,比如DVD,游戲機等。一個完整的DVD(游戲機)產品系統中,包括播放機(游戲機)與內容(游戲)。不同的技術標準下,內容壓縮、錄制到DVD碟片上的技術不同。而這個技術標準本身也是一種產品,一般由多家企業(yè)一起提供。例如藍光DVD標準由索尼、蘋果等公司聯合提供;高清DVD標準由東芝和微軟等公司聯合提供。在技術標準所構成的產品系統網絡中,至少涉及兩類用戶:一類是終端消費者,一類是內容提供商(游戲開發(fā)商)。這里,內容提供商也是用戶,因為其采納了特定的DVD標準來錄制、提供內容。在產品系統網絡中,終端消費者的效用取決于采用某個標準的內容提供商的數量,而內容提供商則看重采用某個標準的終端消費者的數量。這樣,在終端消費者與內容提供商之間存在間接網絡外部性。

    無論是直接網絡效應或間接網絡效應,其關注的焦點都在用戶,或者需求側。正的網絡效應能夠帶來現有用戶與新用戶之間的正反饋,有利于推動用戶數量的增加。這種用戶增長的自增強效應,將減小企業(yè)獲得用戶的成本。仿照供給側的規(guī)模經濟,即企業(yè)生產的平均成本隨著生產規(guī)模增加而下降。因此,網絡效應被視為需求側的規(guī)模經濟。

    網絡效應這個概念本身有多個維度,包括網絡效應的強度、范圍、對稱性與演化。強度反映了網絡中個體之間互動的平均強度。數字經濟時代的網絡相比傳統通信網絡能夠支持視頻、音頻、文件等更多的互動模式,因此前者主體間關系更強,后者較弱。網絡效應的范圍指網絡中個體連接的其他個體的平均數量。從網絡整體宏觀上講,網絡效應范圍大的網絡其連接較為密集,反之則較為稀疏。網絡效應的對稱性是交叉網絡外部性的一個重要維度,雙邊用戶為對方帶來的效用一般并不相等。對稱性對平臺企業(yè)的商業(yè)模式很重要,平臺企業(yè)一般向網絡外部性較弱的一方(比如廣告商)收費,為網絡外部性較強的一方提供補貼。網絡產品或服務不是一成不變的,網絡效應也不是一成不變的。有的網絡演化速度較慢,其網絡效應相應較為固定;有的網絡演化速度較快,其網絡效應變化也較大。例如微信在2011年剛剛推出時,僅僅具有文本聊天等有限的功能。此后,微信版本快速迭代,截至2018年8月1日,其最新版本已經更新到6.7.2版本,具有微信支付、微信小程序、視頻通話、第三方服務,微信商城等功能。關于網絡效應四個維度的相關描述請見表1。

    表1 網絡效應的維度

    資料來源:作者整理,下表同。

    三、 網絡效應的影響因素

    網絡結構、用戶構成的多樣性,以及企業(yè)的戰(zhàn)略行為等都會影響到網絡效應。值得一提的是,這些影響因素一方面會直接影響網絡效應的各個維度;另一方面,網絡效應的各個維度也會反作用于這些影響因素。比如網絡效應的不對稱性會影響企業(yè)的戰(zhàn)略行為,企業(yè)會補貼一類用戶,從另一類用戶那里獲取收益;再如網絡效應的演化將可能改變原有的網絡結構,包括網絡連接的數量等。網絡效應的維度與影響因素的關系請見表2。

    網絡結構對網絡效應很重要。網絡結構指網絡成員的異質性和特征,以及成員之間的關系(Burt, 2009),其具體指標包括成員的中心度、結構洞、成員的鏈接、成員扮演的角色、地理范圍等(Afuah, 2013)。比如線上到線下的O2O(Online-to-offline)平臺,其網絡效應是一種本地的局部網絡效應(萬興、楊晶,2017);而B2C(Business-to-customer)平臺,其網絡效應是一種覆蓋全國,乃至全球的網絡效應。由于B2C平臺突破了地域的限制,若一個O2O平臺與B2C平臺擁有相同數量的用戶,后者網絡效應的范圍更大,潛在的交易數量更多。

    用戶構成的多樣性對網絡效應影響較大。在直接網絡效應中,某些用戶對其它用戶的行為能夠施加較大影響(可以用該用戶的入度衡量),另外一些用戶則較容易受到其它用戶行為的影響(可以用該用戶的出度衡量)(Fainmesser & Galeotti, 2015)。Fainmesser and Galeotti (2015)研究發(fā)現網絡企業(yè)會補貼有影響力的用戶以提升網絡效應,同時從受影響大的用戶處獲取收益。

    表2 網絡效應的維度與影響因素

    注:“+”表明某因素對網絡效應的維度有直接影響,⊕表示網絡效應的某維度對影響因素有直接影響。

    用戶構成同樣對間接網絡效應非常重要。用戶不僅僅看重另一類用戶的數量,還關注其構成。一類用戶構成的多樣性有利于其吸引具有不同需求的另外一類用戶。淘寶是中國最大的C2C平臺,其上不僅賣家數量眾多,而且賣家提供的產品和服務的豐富程度要遠遠超過其它同類平臺。賣家豐富的產品種類,吸引了大量的買家,帶來了需求側的長尾經濟。

    網絡效應也不總是外生給定的,企業(yè)的戰(zhàn)略行為也可以內生地決定網絡效應存在與否,及其強度(Hagiu & Yoffie, 2016)。在多邊市場平臺中,網絡效應存在與否取決于焦點公司和市場中其它企業(yè)的關系。例如,微軟的操作系統產品具有交叉網絡效應:一邊用戶是終端需求用戶;一邊用戶是應用軟件開發(fā)商。微軟向終端用戶收費,而將開發(fā)工具免費提供給開發(fā)商。雖然最終用戶與軟件開發(fā)商之間的互動也離不開計算機制造商如Dell等,但是電腦硬件卻不具有交叉網絡效應。應用軟件開發(fā)商采用操作系統的應用程序接口(Application Program Interface, API)以及軟件開發(fā)工具包(Software Development Kit, SDK),這個過程也是開發(fā)商對操作系統進行專用性投資的過程,在這個過程中兩者建立了直接關系。而電腦制造商并沒有與軟件開發(fā)商建立這種關系。在微軟操作系統的例子中,微軟通過其戰(zhàn)略行為(授權軟件開發(fā)商,電腦預裝Windows操作系統,向終端消費者收費)建立了一個技術平臺,部分內化了軟件開發(fā)商與終端消費者之間的交叉網絡效應。

    蘋果公司在智能手機設計中,加入了應用程序商店(App Store),這進一步內化了終端用戶和軟件開發(fā)者之間的交叉網絡效應。在微軟操作系統的例子中,微軟和終端用戶與軟件開發(fā)商分別建立了聯系,但是終端用戶和軟件開發(fā)商可以繞開微軟建立聯系(終端用戶可以直接從軟件開發(fā)商那里購買軟件,軟件開發(fā)商也可以為終端用戶定制軟件)。在蘋果應用程序商店的例子中,終端消費者無法和軟件開發(fā)商建立直接聯系,兩者的交易全部發(fā)生在應用程序商店中。微軟的商業(yè)模式是將操作系統銷售給終端消費者,并從中獲利;蘋果不僅能從其智能手機與操作系統的銷售中獲利,而且可以從應用程序交易中獲利。在蘋果公司的例子中,蘋果不僅僅像微軟一樣建立了一個技術平臺,允許應用程序開發(fā)商提供互補的產品;而且建立了一個多邊市場平臺,將應用程序交易置于其管理與監(jiān)督下(萬興, 2017)。從這個意義上講,在網絡結構中,處于結構洞位置的企業(yè),由于其直接和多邊不同的用戶建立了關系,并切斷了多邊用戶之間的直接聯系,從而提升網絡效應的強度,并更好地內化交叉網絡效應。

    四、 網絡效應的價值

    網絡效應的四個維度將影響用戶對網絡的評價,進而影響網絡價值,包括價值來源與價值獲取,具體請見表3。企業(yè)要從網絡效應中獲取價值,首先要識別網絡效應的每個維度相關的價值來源。網絡效應的強度刻畫了用戶之間連接的平均強弱,網絡效應的范圍刻畫了用戶之間連接的平均數量,針對個體不同的強度與范圍,平臺企業(yè)可以設計不同的產品或服務,并實行差別定價。隨著網絡型產品或服務的變化,網絡效應隨之變化,其強度、范圍與對稱性維度隨之發(fā)生變化,這為企業(yè)價值創(chuàng)造與獲取提供了新的機遇。

    因網絡具有的功能不同,網絡中同類用戶互動的形式、強度與范圍不同,從而帶來了不同的價值。移動通信網、社交網站、一般論壇、專業(yè)論壇是四類具有直接網絡效應的網絡。移動通信與社交網絡一般存在于熟人之間,論壇中的互動則既涉及熟人也涉及陌生人。相比傳統的通信網絡,社交網絡如微信、臉書提供了用戶深度交往的虛擬空間。社交網絡中的用戶參與度與粘度要遠遠高于傳統的通信網絡。因此如果一個通信網絡和一個社交網絡具有相同規(guī)模的用戶數量,社交網絡的價值要遠遠高于通信網絡。就一般論壇和專業(yè)論壇而言,后者往往具有更強的互動深度,網絡效應的強度更大。專業(yè)論壇或社區(qū)為具有特定興趣或背景的同類用戶提供了一個虛擬的空間。這些專業(yè)論壇具有知識管理的功能,甚至能夠解決組織不能解決的一些問題。知識作為一種公共產品,這類產品的生產本身具有市場失靈的現象:用戶希望其他用戶能生產并傳播知識,自己盡可能的搭便車。根據傳統經濟學“搭便車”的假設:隨著集體規(guī)模的增加,個人的貢獻會隨之下降。隨著集體規(guī)模的增加,平均貢獻水平趨于零,只有那些具有最低貢獻成本或最高收益的個人才會貢獻。然而論壇并不同于市場,用戶為論壇作貢獻,可能看重的是社會收益,而非經濟收益。虛擬的論壇是一種有別于市場的制度安排,在一定程度上可以克服市場失靈。論壇可以設計用戶激勵機制,比如聲譽值等,鼓勵用戶作出貢獻。

    表3 網絡效應與網絡價值

    間接網絡效應存在于不同用戶之間,市場無法處理這種外部性,平臺企業(yè)內化了這種外部性,創(chuàng)造了價值。具體而言,平臺企業(yè)須要匯聚大量的賣家和買家,匹配需求與供給,并促進買賣雙方的信任以促成交易。在這個過程中,平臺企業(yè)通過匯聚用戶與信息技術降低了需求側用戶的搜尋成本;平臺企業(yè)通過提供信用中介、物流支持、合同管理等降低了供需雙方的交易成本(Brousseau & Penard, 2007)。具有間接網絡效應的平臺能夠為用戶帶來需求側的范圍經濟。供給側的范圍經濟中,同一企業(yè)生產多種產品可以共享組件或生產過程,從而降低了生產成本。需求側的范圍經濟中,提供多種產品或服務的企業(yè)可以共享用戶,這樣不同的產品或服務獲得用戶的成本降低了。交易平臺上往往有不同類型的賣家與不同需求的買家。這些賣家共享數量眾多的買家,這樣賣家獲得用戶的成本大大降低了。

    五、 大數據賦能下的網絡效應

    1. 大數據的特點

    大數據是信息技術的產物?;ヂ摼W、傳感器、監(jiān)測器自動或者人為的提供了數據。大數據具有規(guī)模大(volume)、種類多(variety)、速率快(velocity)的特點。種類多表現在我們可以獲得以前難以測量到的數據,例如個人通訊、社會網絡、搜尋信息以及地理位置信息等;速率快表現在我們獲得數據的頻率更快,甚至可以獲得實時數據。大數據是企業(yè)的重要資產。大數據分析將為企業(yè)提供基于數據的洞見,有助于改善企業(yè)的戰(zhàn)略?;谶^去與實時的大數據能夠提高企業(yè)戰(zhàn)略決策的有效性和靈活性。企業(yè)運用大數據,可以進行商業(yè)模式的創(chuàng)新。

    大數據三個特點使得企業(yè)可以更加全面、深刻地理解單個用戶以及整體用戶網絡。規(guī)模大,意味著企業(yè)可以掌握全局的用戶網絡,而不再像過去一樣,只是掌握整體用戶的一個樣本。種類多,意味著企業(yè)可以獲得關于用戶的眾多維度的數據。如果將用戶視為網絡中的節(jié)點,企業(yè)對這個節(jié)點的理解大大加強了,而且可以洞察這個節(jié)點和其他節(jié)點之間的連接。速率快,意味著企業(yè)可以更快,乃至實時掌握用戶信息。同時由于大數據所具有的這三個特點,單純依靠人力或者傳統計算方式已經很難處理大數據。于是能夠動態(tài)按需分配的云計算,機器學習與人工智能方法的各類新的算法出現并不斷發(fā)展。

    那么大數據如何影響網絡效應呢?表4首先分析了大數據時代的網絡效應與傳統網絡效應在四個維度上的差異,接著給出了兩者在價值創(chuàng)造與獲取上的差異。大數據時代,網絡效應的強度增加了,范圍擴大了,不對稱性變得可控,演化速度加快。有了大數據與好算法,網絡效應可以精準地匹配需求側用戶與供給側用戶,這種匹配是任何專家所沒法實現的。有了大數據,企業(yè)可以更好地管理、利用網絡效應來創(chuàng)造價值與獲取價值。例如,一些平臺公司掌握了用戶的大數據,往往能夠給單個用戶打上幾百個標簽,對用戶進行精確畫像。此時,平臺可以向用戶推薦相關產品或服務,用戶因為使用新的產品或服務,粘性增強,網絡效應的強度增加;推薦相關客戶,這將增強網絡效應的范圍;向用戶精確投放廣告,從而有效利用網絡效應的不對稱性。網絡效應的變化也改變了企業(yè)創(chuàng)造價值與獲取價值的方式。因為擁有了用戶成千上百的屬性,企業(yè)可以通過平臺包絡的方式跨界創(chuàng)造與獲取價值(曲創(chuàng)、劉洪波, 2018)??v觀互聯網平臺巨頭的并購對象,要么是為了獲得用戶及其數據,要么是為了利用用戶或者數據,網絡效應扮演了兩者之間的橋梁。平臺企業(yè)獲得的用戶越多,網絡效應越顯著;網絡效應越顯著,企業(yè)可以根據掌握的用戶數據,向其推銷產品或服務;反過來,用戶行為與言論又將產生數據,強化網絡效應。

    表4 傳統網絡效應與大數據時代的網絡效應

    2. 案例分析——以滴滴打車為例

    在滴滴打車這樣的應用程序出現之前,司機與顧客之間也存在網絡效應。出租車公司可以居中協調這種外部性。顧客可以打電話給出租車公司,說明用車的時間和地點。出租車公司居中調度,安排車輛滿足用戶需求。

    滴滴打車出現后,數字化平臺居中協調。數字化平臺的協調與出租車公司的協調有何不同呢。第一,與傳統的電話叫車過程相比,滴滴打車實現了軟件驅動的自愿匹配,極大地提高了供需匹配效率。打車過程最大的障礙是司機與顧客之間的信息不對稱,主要是時間與地點信息,電話租車可以部分消除這種障礙,但是很難滿足實時租車需求。滴滴平臺實時發(fā)布顧客給出的位置與目的地信息,就近的車輛可以搶單。這個過程中,采用平臺的供需雙方須安裝定位系統,以實時自動向平臺匯報自己的位置;供方出租車選擇是否搶單,系統根據搶單結果來派單。滴滴打車通過軟件將這一過程實現自動化、將需求信息發(fā)布給最有可能提供服務的司機(附近運營的司機),從而大大消除了信息不對稱,促進了顧客與附近司機之間的自愿匹配。

    第二,與傳統的電話叫車過程相比,滴滴打車實現了數據與信用驅動的自愿匹配,促進了供需兩側行為的改善,優(yōu)化了社會資源配置。滴滴打車平臺已經建立了一個司機和顧客的評價體系。在該平臺上,顧客和司機可以基于打車體驗互相評價對方。根據累計歷史評價,平臺采用一定算法確定司機與顧客的綜合評分。這一評分為未來顧客與司機之間的雙向選擇提供了重要參考。這樣,在交易前司機和顧客能夠對陌生的交易對象有所了解,這進一步消除了信息不對稱,傳統的電話叫車過程很難做到這一點。這一評分系統作為一種信譽機制,也有利于規(guī)范交易雙方的行為:司機為了得到好評將改善自身服務,顧客為了打車方便也會注重自身言行。進一步,滴滴打車所提供的支付手段,為打車交易提供了平臺信用的保障。用戶可以選擇微信或支付寶等平臺內支付手段。這種支付手段不僅是支付工具,也是信用工具,有利于保障交易雙方的權益。

    相比電話叫車公司,滴滴平臺擁有大數據。這種大數據既包括在某個時間點上用戶需求的實時信息,司機車輛的實時信息,也包括歷史累計的交易信息;既包括顧客與司機的路線與行為信息,也包括用戶的評價信息。大數據如何改變了網絡效應呢?① 打車行為中顧客與司機之間的網絡效應,是局部網絡效應,更確切地說是鄰近地點的局部網絡效應。能給顧客帶來效用的是附近有多少運營車輛;能給司機帶來效用的是附近有多少潛在顧客。由于顧客和司機的流動性,這種網絡不是固定的。滴滴平臺通過定位系統與匹配算法,能夠產生流動與動態(tài)的實時數據(velocity),從而成功將這種網絡效應內化。② 滴滴平臺積累了大量的不同類型的數據(volume and variety)。從網絡效應看,滴滴的數據能將零散的局部網絡拼成一個完整的網絡。滴滴平臺能有效預測與識別,不同局部網絡在不同時段的交通繁忙狀況。大數據所賦予的這一平臺能力使得平臺能從全局網絡角度優(yōu)化交通資源的配置。這一信息對平臺用戶具有超越局部網絡效應的價值,趨利避害的用戶會根據局部網絡的繁忙狀況選擇有利的出行時間與地點,從而避免了網絡擁堵。③ 滴滴平臺積累了用戶與司機大量的交易數據與評價數據,這些數據的價值首先有利于兩者互相選擇,為出行提供安全保障。試想,滴滴可以為某個呼叫用戶提供3-5個候選車輛,由用戶根據司機的信用記錄選擇合適的司機。其次,這些數據可以用于其他場景,這樣平臺企業(yè)可以實現跨界的價值創(chuàng)造,比如外賣、汽車保險等。

    六、 結 論

    在信息經濟社會,網絡效應發(fā)揮重大作用。在大數據時代,數據成為平臺企業(yè)的重要資產。利用數據資產,平臺企業(yè)將不僅可以利用網絡效應,甚至可以改變網絡效應。平臺企業(yè)利用網絡效應創(chuàng)造價值與獲取價值的方式也隨之發(fā)生變化。大數據以及與之相關的新技術(人工智能與云計算等)要求我們深化對網絡效應的認識,以正確解讀出現的經濟現象。

    第一,網絡效應反映了網絡型產品或服務中用戶之間的影響,其有強度、范圍、對稱性以及演化四個維度。網絡效應的這四個維度將影響網絡價值的實現。在大數據出現之前,企業(yè)無法精確掌握個體的網絡效應,對網絡效應的演化也缺乏控制。因此,網絡效應更多表現為企業(yè)運營環(huán)境中的一個外生參數。

    第二,大數據時代,大數據及伴隨其出現的人工智能與云計算等技術將影響網絡效應的四個維度。相比傳統的網絡效應,大數據時代企業(yè)可以精確識別用戶的網絡效應,從而有效創(chuàng)造價值;有效內化網絡效應,從而實現價值獲取;甚至可以通過產品或服務的迭代以及平臺的包絡以控制網絡效應的演化。對于平臺企業(yè)而言,網絡效應已經逐漸成為企業(yè)可以控制的內部變量。

    第三,大數據時代,網絡效應給政府監(jiān)管提出了更高的要求。掌握了大數據的平臺企業(yè)為了追逐壟斷利潤,不僅會帶來高價低效等經濟問題,而且可能帶來社會問題。例如,企業(yè)精確識別個體的網絡效應可能與用戶隱私保護產生矛盾;企業(yè)內化網絡效應,設計的產品與服務可能為一些劣質產品與服務提供生存空間,甚至可能成為違法犯罪的溫床。正因為如此,如何有效分享與管理大數據,使得網絡效應為大眾造福已經成為社會問題。

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