平台跨界经营、市场势力变化与区域经济高质量发展
作者简介:
荆文君,山西财经大学经济学院副教授,中央财经大学中国互联网经济研究院研究员,Email:
基金项目:
国家社会科学基金项目“平台跨界发展对市场效率的影响研究”
教育部人文社会科学研究项目“数字平台的跨界竞争、市场势力传导与监管创新研究”
中图分类号:
F276.8
文献标识码:
A
欢迎按以下格式引用:
荆文君,牛妍妮,黄冰虹. 平台跨界经营、市场势力变化与区域经济高质量发展[J]. 重庆大学学报(社会科学版),2025(2): 35-51. Doi: 10.11835/j.issn.1008-5831.jg.2024.11.006.
摘要
跨界经营是平台企业近年来兴起的运营模式,回答头部平台的跨界行为是否会产生更为广泛的垄断力量这一问题,是构建既能激发活力又能保障安全的平台经济治理体系以及充分发挥平台经济赋能区域经济高质量发展作用的重要前提。首先,文章梳理了平台跨界的典型事实,分析了平台企业在跨界中市场势力变化的两种相反机制——杠杆效应和竞争效应。其次,运用新实证产业组织理论,并根据平台经济特征作适应性改进,构建考虑网络外部性与创新因素的平台企业市场势力测度模型。通过在模型中加入反映跨界行为的参数——业务多样化程度,实现测度单一领域经营和跨界经营两种情境下的市场势力实际值,对比两种情境的测度结果,得出市场势力的变化情况。实证结果显示:当考虑与主营业务相似领域的跨界时,市场势力不变或略微下降,说明巨头企业在进入与主营业务相关的领域时,可以维持原有的市场势力,存在一定程度的杠杆传导效应;当考虑向与主营业务差异较大的领域跨界时,市场势力呈现下降态势,说明大幅度的跨界行为可以通过加强大型平台企业之间的业务重叠程度,强化市场竞争,对大型平台企业市场势力的多市场传导起到一定制衡作用。在此基础上,文章对平台竞争格局提出了新的判断:平台市场头部企业具有的市场势力可以有限制范围地传导,但随着企业经营业务范围扩大,“赢者通吃”的结局被大型平台企业之间的新一轮竞争取代,平台竞争由“赢者通吃”向“赢者博弈”转变。从时间维度上动态考虑,平台竞争的结局从“寡头化”向“逆寡头化”转变,在全业务领域内,寡头企业仍然面临着激烈的竞争。这一结论表明,在跨界竞争场景下,平台经济对区域经济高质量发展将发挥两方面作用:一是竞争可以更好地发挥平台经济的匹配作用,推动经济总量增长,打造区域经济高质量发展的物质基础;二是跨界场景不断激发新兴商业模式,有利于区域因地制宜地寻找新增长点,缩小区域内部差距。最后,文章给出了相应的对策建议:以服务质量为突破口,引导平台企业在区域协调发展中发挥新型基础设施属性;提升平台业务与区域特征的关联性,塑造区域经济的独特增长点。
关键词
平台跨界;市场势力;竞争格局;新实证产业组织理论;区域经济高质量发展;
Platform cross-border operation, market power changes and regional economy high-quality development
Citation Format:
JING Wenjun, NIU Yanni, HUANG Binghong. Platform cross-border operation, market power changes and regional economy high-quality development[J]. Journal of Chongqing University (Social Science Edition), 2025(2): 35-51. Doi: 10.11835/j.issn.1008-5831.jg.2024.11.006.
Abstract
Cross-border operation is the emerging operation mode of platform enterprises in recent years. Answering the question of whether the cross-border behavior of the head platforms will produce more extensive monopoly power is an important premise for building a platform economic governance system that can stimulate vitality, ensure security and give full play to the role of platform economy in empowering the high-quality development of regional economy. First of all, this paper combs the stylized facts of platform cross-border operation, and analyzes the two opposite mechanisms of platform enterprises' market power change during cross-border operation: leverage effect and competition effect. Secondly, using the new empirical industrial organization theory and making adaptive improvements according to the economic characteristics of the platform, the market power measurement model of platform enterprises is constructed considering network externalities and innovation factors. By adding a parameter reflecting cross-border behavior—business diversification degree—into the model, the actual value of market power under the two scenarios of single-field operation and cross-border operation can be measured, and the change of market power can be obtained by comparing the measurement results of the two scenarios. Empirical results show that: When considering the cross-border areas similar to the main business, the market power is unchanged or slightly decreased, indicating that the giant enterprises can maintain the original market power when entering the fields related to the main business, and there is a certain degree of leverage transmission effect. Meanwhile, when considering cross-border activities in areas that are quite different from the main business, the market power shows a declining trend, indicating that large cross-border behaviors can strengthen the degree of business overlap between large platform enterprises, strengthen market competition, and play a certain role in balancing the multi-market transmission of market power of large platform enterprises. On this basis, this paper puts forward a new judgment on the platform competition pattern: The market power of the leading enterprises in the platform market can be transmitted in a limited scope, but with the expansion of the business scope of the enterprises, the outcome of winner-takes-all is replaced by a new round of competition between large platform enterprises, and the platform competition changes from winner-takes-all to winner competition. Considering dynamically in the time dimension, the outcome of platform competition has changed from oligopoly to anti-oligopoly, and oligopoly enterprises are still facing fierce competition in the whole business field. This conclusion shows that in the scenario of cross-border competition, platform economy will play two roles in the high-quality development of regional economy: First, competition can better play the matching role of platform economy, promote the growth of economic aggregate, and create the material foundation of high-quality development of regional economy; Second, cross-border scenarios continue to stimulate new business models, helping regions find new growth points according to local conditions and narrow intra-regional gap. Finally, this paper gives corresponding countermeasures and suggestions: With service quality as the breakthrough point, platform enterprises are guided to exert the new infrastructure attributes in regional coordinated development; Enhance the correlation between platform business and regional characteristics, and shape unique growth points of regional economy.
Keywords
platform cross-border
中国共产党第二十届中央委员会第三次全体会议明确提出高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务,完善实施区域协调发展战略机制,构建优势互补的区域经济布局和国土空间体系等要求。可见,区域经济的高质量发展是推动经济高质量发展的重要组成部分。其不仅仅是以往区域发展战略的演进与优化,也是长期以来我国区域发展路径的更加全面的转型升级[
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鉴于此,需要对跨界情景下平台经济的竞争结构、市场效率进行判断,才能进一步明确其在赋能区域经济发展中的具体作用。市场势力是产业组织理论中衡量市场偏离帕累托最优的常用变量。因此,本文以市场势力为入手点,讨论平台跨界过程中的市场势力变化,由此明确平台跨界这一新兴现象产生的竞争效应和经济后果,以期助力平台经济持续健康发展,充分发挥其在区域经济高质量发展中的积极作用。
已有研究关注到了平台经济助力区域经济高质量发展的典型事实与机制路径。在典型事实方面,研究集中在平台经济衍生的各类商业模式对缩小区域收入差距的作用,如农业电商、农村电商、生鲜电商有利于缩小城乡居民收入差距[
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陈楠, 蔡跃洲. 人工智能技术创新与区域经济协调发展:基于专利数据的技术发展状况及区域影响分析[J]. 经济与管理研究, 2023(3): 16-40.
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随着平台经济的快速发展和日趋成熟,企业间的竞争不再是构建最大的网络[
8
9
在跨界动机方面,已有研究形成了两类不同的观点。一种观点认为,平台跨界是出于经济动机。持这种观点的学者认为,大型平台企业可以利用杠杆效应,将市场势力传递到多个业务领域,从而攫取更多消费者剩余[
李勇坚, 夏杰长. 数字经济背景下超级平台双轮垄断的潜在风险与防范策略[J]. 改革, 2020(8): 58-67.
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在跨界行为方面,研究集中在梳理平台跨领域经营的一般规律。早期平台跨界主要是围绕主营业务的资源整合行为,平台企业通过兼容的形式形成共生关系,由此提升服务质量[
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在跨界结果方面,已有研究主要关注了平台企业竞争优势的维持、垄断力量的多领域传导以及跨界对创新的影响。首先,平台跨界不会因资源分散等原因削弱其积累起来的竞争优势[
荆文君, 刘璇, 何毅. 跨界经营行为会削弱大型平台企业的竞争优势吗[J]. 财贸经济, 2022(11): 156-172.
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综上所述,已有研究已经关注到了平台跨界行为及其产生的部分经济后果,但仍有两方面的研究不足,制约了对平台经济在区域经济发展层面的认识,值得进行更为深入的研究。一是与平台跨界相关的市场效率分析,没有较为扎实的经验证据。尽管新实证产业组织理论(New Empirical Industrial Organization,NEIO)为实际测量企业市场势力提供了可行办法,但是该方法尚不能完善地应用于平台跨界背景下的市场势力测度,导致现有关于平台市场势力杠杆传导的相关结论仍停留在思辨性、演绎性的层面,进一步导致了研究结论的不一致。二是在平台跨界的描述与阐释上,缺少与传统理论在解释框架上的一脉相承。已有研究对平台跨界的讨论多基于企业行为,如总结行为规律,并讨论行为结果,对跨界行为产生的市场结构、市场效率变化涉足不够,但传统的产业组织框架更关注于什么样的市场结构能产生更高的经济效率,由此造成了已有研究未与经典理论形成学术对话。鉴于此,本文主要进行两方面工作:一方面,将平台企业特征与跨界情景融入新实证产业组织,对平台跨界中的市场势力变化进行定量估计,在一定程度上解决经验证据缺失问题;另一方面,从平台跨界行为的杠杆效应与竞争效应入手,结合实证结果,从产业组织的规范视角进一步分析平台跨界所形成的竞争结构,扩展传统产业组织理论在平台经济的应用场景,由此即可从竞争机制这一基础视角明确平台经济是否会对区域高质量发展产生积极作用。
对于平台企业跨界经营产生的效率影响可以通过市场势力变化来反映,集中在如下两个相反方向:一方面,较多地关注跨界产生的负面效应——市场势力的跨界传导问题,学界常以“杠杆效应”予以阐释;另一方面,在实践发展中,平台市场的可竞争(contestable)属性逐渐显露,“竞争效应”是指大型平台的跨界竞争能够形成对彼此的制衡,会约束大型平台对市场效率的损害,表现为市场势力并未随着跨界行为出现而明显上升。以上正反两方面效应构成了经济分析中的权衡关系,也成为了本研究的基本框架。
市场势力是产业组织理论中用以衡量市场偏离最优运行状态的常用变量。但理论上关于市场势力的讨论,是基于同质产品或服务的,对于涉及异质产品或服务的企业,市场势力将呈现何种特征尚没有形成成熟的分析框架。与之联系较为密切的,是因现实发展而催生的“杠杆传导理论”或“杠杆效应”,该理论指出,企业可能利用自身已有资源,将自己在一个市场上的市场势力传递到另一个市场中。
杠杆效应的描述对象是微观主体。在杠杆效应提出之初,学界对其存在性就有过争议。例如,芝加哥学派曾通过“定额理论”(Fixed Sum Theory)质疑了企业传导市场势力的激励,认为企业不论是否通过策略性行为将市场势力传导到其他市场,它可以获得的利润总是恒定的[
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41-42
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在平台经济领域,“提升对手成本理论”的解释力似乎更强,主要表现为两个方面。
一方面,通用技术(General Technology)的广泛应用强化了平台传递市场势力的动机。平台经济作为数字经济的重要组成部分,其具有数字经济典型的“技术—经济”二元属性[
44
另一方面,平台的自身特征使“流量”成为发挥杠杆效应的主要着力点。平台经济因具有显著的网络外部性,易形成“强者愈强,弱者愈弱”的马太效应,在单一业务竞争时,表现出寡头或垄断的竞争结局。目前来看,头部企业在跨界过程中面对的目标市场存在两种情况:一种是“蓝海型”的新兴市场,如网络健康、远程办公等领域。对于这类目标市场,竞争比较充分,尚未形成明显的市场壁垒。另一种是潜在利润可观但相对成熟的市场,如网络游戏、网络视频等领域。对于第一类市场,大型企业可以通过提供接口、业务互联互通等方式引导已有用户进入新市场,激发新市场中的马太效应,进一步地将这种地位锁定,从而将对手排挤到市场之外,最终获得稳定的利润新来源。对于第二类市场,因其已经存在一家或几家在位企业,跨界企业想成功进入市场,需要跨越网络外部性形成的市场壁垒。跨界企业除了需要通过“引流”的方式突破市场壁垒,还需要考虑在用户“多归属性”(Multi-homing)的环境中胜出。综上所述,两类目标市场都需要跨界平台企业能将已经积累起来的用户规模在多个市场发挥网络价值,而这事实上正是跨界企业通过网络效应“提升对手成本”的典型做法。
上述两个方面表明,跨界企业确实具有通过“杠杆效应”传导市场势力的激励与能力,由此可能会导致其市场势力水平提升。
从竞争关系的角度看,平台跨界还可能存在另一种效应,即能够使大型平台企业彼此形成制衡的竞争效应。
一方面,平台跨界范围的扩大,形成了大型平台企业之间竞争关系的基础。随着平台跨界范围扩大,近年来也发生了诸多因跨界而产生的不正当竞争案例,如2018年美团与滴滴强迫用户“二选一”、2020年华多诉网易滥用市场支配地位等。可见,平台企业的跨界行为,已经由发展差异化、互补性业务,演变为触及多领域的生态化布局。由此产生的结果是,分属不同业务领域的企业出现业务重叠,使本无竞争关系的平台企业走向竞争。
另一方面,大型平台资源优势在多领域的扩散,构成了彼此的竞争压力。从企业个体的视角看,平台经济中一些新兴的资源,如用户规模、数据、注意力等,对大型平台企业更为友好[
45
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上述分析表明,平台企业的跨界会提升业务之间的替代性,平台企业之间的竞争将由单一领域的规模争夺转向平台生态系统的优劣比拼。在此背景下,大型平台企业可能面对更强的竞争压力与行为约束,致使其市场势力下降。
综上所述,我们对平台跨界中的市场势力变化与竞争态势可以得到一个初步结论:平台跨界会对市场势力产生两种效应——杠杆效应和竞争效应,其中,杠杆效应针对企业自身行为与主营业务领域,可能会使企业在主营业务领域的市场势力提升;竞争效应针对竞争关系和多领域市场,可能会降低企业整体的市场势力。
下文引入新实证产业组织理论(New Empirical Industrial organization,NEIO)分析方法,并根据平台经济特征作适应性改进,实际测度平台跨界情景下的市场势力变化,为上述分析提供经验证据。
本部分的主要目的,是识别跨界情景下平台企业的市场势力变化。新实证产业组织理论是测度市场势力的典型方法。在新实证产业组织理论的演进过程中,Klette[
46
一是在基准模型中加入反映跨界行为的参数——业务多样化程度,同时,本文将业务多样化程度分为“与主营业务相关”“与主营业务差异较大”两部分,既可以对应现实中平台跨界范围不断扩张的典型事实,也可以更好地估计不同跨界行为产生的经济后果。二是设计多阶段回归,通过比较,得出市场势力变化程度。首先,对经典Klette模型进行平台经济特征的适应性改进,进行市场势力估计,得出不涉及跨界情景的市场势力溢价“基本面”,之后,加入跨界因素(业务多样化程度)再次进行市场势力估计,得出包含跨界情景下的市场势力“真实值”,其与“基本面”的差值即为市场势力溢价的变化值。
本文以Klette模型为基础,参考孙宝文等[
47
假设行业内企业的生产函数为:

其中:

其中:“^”表示
,参照企业是人为设定的反映行业平均产出水平的变量,参照已有研究,本文使用所有企业各指标的均值作为参照企业[
48
表示企业
(介于
企业实现利润最大化的一阶条件为:

其中,
为生产要素价格,(1-1/

其中,
是第

由于资本项作为特殊的生产要素,因税收、利率等因素,不适用于公式(5),此处参考陈甬军和周末[
49
,

令
表示企业除资本投入以外的其他投入的总和,并设
,表示固定效应部分

在基准模型的基础上,进行两方面改进,使其更好地适应平台经济的发展特征,并能测度跨界情景下的市场势力溢价变化。
一方面,对模型进行平台企业适应性改造。主要考虑技术创新驱动和网络外部性的影响。具体做法为:(1)参照Aghion和Howitt[
49
;(2)在最终的回归式中加入可以考察网络外部性的控制变量ln


另一方面,在模型中加入“业务多样化”变量,考察平台跨界行为对市场势力溢价的影响。具体而言,从企业官网、权威新闻、行业报告等处人工搜集样本企业的跨界领域,将其划分为“与主营业务相关”“与主营业务差异较大”两部分,分别进行变量化处理为
和
,分步加入公式(9),可得到式(10)—式(12):



下文将分别对式(7)—式(12)进行回归,比较平台企业跨界前后的市场势力变化。
考虑到数据的可得性,本文以上市平台企业作为样本,时间跨度为2019年一季度至2023年三季度。所选企业覆盖了网络销售、生活服务、信息资讯、社交娱乐等平台经济典型领域。样本情况见表1,变量说明见表2,描述性统计见表3。
| 网络销售 | 生活服务 | 信息资讯 | 社交娱乐 |
|---|---|---|---|
| 阿里巴巴、苏宁易购、唯品会、京东、拼多多 | 美团、携程、汽车之家、贝壳找房 | 百度、搜狐 | 腾讯、哔哩哔哩、爱奇艺、快手、网易、微博、陌陌 |
| 变量 | 计算方法 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 产出 | 直接对应各企业财务报表中“营业收入”一栏 | |
| 劳动投入 | 劳动投入=各企业员工总数×平均薪酬 | “员工总数”来自各企业财务报表中“员工总数”,平均薪酬按统计局公布的“信息传输、计算机服务和软件业城镇单位就业人员平均工资”计算 |
| 管理投入 | 直接对应各企业财务报表中“销售、行政及一般费用”一栏 | |
| 资本投入 | 资本投入=固定资产净值×五年以上贷款基准利率 | “固定资产净值”来自各企业财务报表中“固定资产净值”项,“五年以上贷款基准利率”来自中国人民银行网站 |
| 研发投入 | 直接对应各企业财务报表中“研发费用”一栏,由于研发投入的作用不会立刻对产出产生影响,此处研发投入取一期滞后 | |
| 各投入占比 | 各投入占比=劳动(资本,管理或研发)投入/营业收入 | 企业财务报表 |
| 活跃用户数 | 互联网公司APP季度活跃用户数 | 易观千帆公开数据 |
| 业务差异程度(主营业务相关) | 根据对企业业务的梳理,整理出与主营业务相关(或差异较大)的跨界业务并按成立的年度时间梳理出次数,由于平台跨界影响市场势力这一过程需要时间,故将每一年度的跨界次数均放在此年度末季度 | 上市企业财报,权威网站公开新闻等 |
| 业务差异程度(主营业务无关) |
| 变量名 | 样本量 | 最大值 | 最小值 | 平均值 | 标准差 | 中位数 | 方差 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
产出![]() |
342 | 1.602 | -2.682 | -0.689 | 1.206 | -0.914 | 1.454 |
研发投入项![]() |
342 | 0.244 | -0.485 | -0.040 | 0.135 | -0.035 | 0.018 |
中间投入项![]() |
342 | 0.638 | -2.533 | -0.303 | 0.625 | -0.159 | 0.391 |
资本投入项![]() |
342 | 1.847 | -6.712 | -1.302 | 1.880 | -1.202 | 3.535 |
| 活跃用户数lnNit | 342 | 3.888 | -1.437 | 1.257 | 1.254 | 1.338 | 1.572 |
本部分在Klette模型的基础上,考虑了平台经济中的创新驱动与网络效应的因素。通过GMM方式进行回归估计,结果如表4所示。
| 模型 | 常数项 | xm | xk | xR | LnNit | R2 | 样本量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 基准Klette模型 | 0.044(1.364) | 1.039<表注号 rid="TF1">***表注号>(15.029) | 0.316<表注号 rid="TF1">***表注号>(16.188) | 0.876 | 342 | ||
| 考虑创新驱动的Klette模型 | 0.078<表注号 rid="TF1">**表注号>(2.139) | 1.138<表注号 rid="TF1">***表注号>(11.102) | 0.344<表注号 rid="TF1">***表注号>(14.626) | -0.889<表注号 rid="TF1">**表注号>(-1.999) | 0.878 | ||
| 考虑网络效应的Klette模型 | -0.137<表注号 rid="TF1">**表注号>(-2.063) | 0.936<表注号 rid="TF1">***表注号>(13.333) | 0.311<表注号 rid="TF1">***表注号>(18.693) | 0.113<表注号 rid="TF1">***表注号>(3.861) | 0.887 | ||
| 综合考虑创新驱动与网络效应的Klette模型 | -0.115<表注号 rid="TF1">*表注号>(-1.793) | 1.085<表注号 rid="TF1">***表注号>(11.451) | 0.358<表注号 rid="TF1">***表注号>(16.636) | -1.497<表注号 rid="TF1">***表注号>(-3.576) | 0.133<表注号 rid="TF1">***表注号>(4.596) | 0.892 |
表4显示,
接下来在模型中加入两类业务差异化变量——
| 模型 | 跨界参数 | 常数项 | xm | xk | xR | LnNit | R2 | 样本量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 基准Klette模型 | 基准 | 0.044(1.364) | 1.039***(15.029) | 0.316***(16.188) | 0.876 | 342 | ||
| xC1 | 0.045(1.393) | 1.038***(14.968) | 0.316***(15.992) | 0.877 | ||||
| xC2 | 0.046(1.416) | 1.033***(14.875) | 0.315***(15.795) | 0.877 | ||||
| xC1 & xC2 | 0.046(1.412) | 1.032***(14.918) | 0.315***(15.843) | 0.877 | ||||
| 考虑创新驱动的Klette模型 | 基准 | 0.078**(2.139) | 1.138***(11.102) | 0.344***(14.626) | -0.889**(-1.999) | 0.878 | ||
| xC1 | 0.079**(2.177) | 1.138***(11.076) | 0.344***(14.507) | -0.898**(-2.021) | 0.879 | |||
| xC2 | 0.08**(2.211) | 1.135***(10.955) | 0.344***(14.527) | -0.914**(-2.045) | 0.879 | |||
| xC1 & xC2 | 0.08**(2.21) | 1.134***(10.956) | 0.344***(14.604) | -0.915**(-2.044) | 0.879 | |||
| 考虑网络效应的Klette模型 | 基准 | -0.137**(-2.063) | 0.936***(13.333) | 0.311***(18.693) | 0.113***(3.861) | 0.887 | ||
| xC1 | -0.136**(-2.048) | 0.936***(13.294) | 0.311***(18.515) | 0.112***(3.844) | 0.887 | |||
| xC2 | -0.134**(-2.013) | 0.933***(13.198) | 0.31***(18.301) | 0.112***(3.804) | 0.887 | |||
| xC1 & xC2 | -0.135**(-2.021) | 0.932***(13.221) | 0.31***(18.361) | 0.112***(3.815) | 0.887 | |||
| 综合考虑创新驱动与网络效应的Klette模型 | 基准 | -0.115*(-1.793) | 1.085***(11.451) | 0.358***(16.636) | -1.497***(-3.576) | 0.133***(4.596) | 0.892 | |
| xC1 | -0.113*(-1.773) | 1.085***(11.427) | 0.357***(16.523) | -1.5***(-3.589) | 0.133***(4.576) | 0.892 | ||
| xC2 | -0.111*(-1.731) | 1.083***(11.306) | 0.357***(16.516) | -1.511***(-3.61) | 0.132***(4.545) | 0.892 | ||
| xC1 & xC2 | -0.111*(-1.739) | 1.081***(11.301) | 0.357***(16.625) | -1.513***(-3.61) | 0.133***(4.56) | 0.892 |
表5显示,在考察企业跨界行为后,市场势力发生了变化。在考虑平台跨界影响时,产生了两种效应:一方面,当考虑与主营业务相似领域的跨界时,市场势力的变化不变或略微下降,说明巨头企业在进入与主营业务相关的领域时,可以维持原有的市场势力;另一方面,当考虑向与主营业务差异较大的领域跨界时,市场势力呈现下降态势,说明大幅度的跨界行为可以通过加强大型平台企业之间的业务重叠程度,强化市场竞争,竞争效应起主导作用,对大型平台企业市场势力多市场传导起到一定制衡作用。
平台市场中不同的业务领域有不同的竞争环境,在头部企业市场份额、市场壁垒、收益方式等方面存在差异。这些因素影响着市场势力在多领域的传导方式与溢出效果。因此,此处按照业务类型,将样本企业分为网络零售、社交娱乐两个细分领域进行异质性检验
| 领域 | 模型 | 跨界参数 | 常数项 | xm | xk | xR | LnNit | R2 | 样本量 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 网络零售 | 基准Klette模型 | 基准 | -0.062(-1.014) | 3.417***(14.899) | 0.077***(2.777) | 0.846 | 95 | ||
| xC1 | -0.062(-1.014) | 3.411***(15.277) | 0.076***(2.693) | 0.846 | |||||
| xC2 | -0.061(-1.009) | 3.396***(14.521) | 0.077***(2.7) | 0.846 | |||||
| xC1 & xC2 | -0.06(-0.998) | 3.396***(14.874) | 0.078***(2.715) | 0.846 | |||||
| 考虑创新驱动的Klette模型 | 基准 | 0.008(0.106) | 3.775***(12.067) | 0.142***(3.093) | -3.521**(-2.148) | 0.853 | |||
| xC1 | 0.014(0.176) | 3.777***(11.564) | 0.147***(3.312) | -3.8**(-2.262) | 0.854 | ||||
| xC2 | 0.019(0.24) | 3.773***(11.504) | 0.151***(3.32) | -3.971**(-2.335) | 0.855 | ||||
| xC1 & xC2 | 0.019(0.242) | 3.77***(11.515) | 0.151***(3.32) | -3.943**(-2.314) | 0.855 | ||||
| 考虑网络效应的Klette模型 | 基准 | -0.291***(-2.707) | 2.311***(5.101) | 0.173***(4.288) | 0.193***(2.734) | 0.857 | |||
| xC1 | -0.291***(-2.703) | 2.312***(5.128) | 0.173***(4.233) | 0.193***(2.726) | 0.857 | ||||
| xC2 | -0.289***(-2.708) | 2.309***(5.097) | 0.172***(4.207) | 0.192***(2.721) | 0.857 | ||||
| xC1 & xC2 | -0.288***(-2.695) | 2.312***(5.186) | 0.173***(4.279) | 0.191***(2.704) | 0.857 | ||||
| 综合考虑创新驱动与网络效应的Klette模型 | 基准 | -0.311***(-2.675) | 2.249***(4.034) | 0.363***(4.509) | -6.746***(-3.92) | 0.324***(3.623) | 0.876 | ||
| xC1 | -0.309***(-2.653) | 2.232***(3.91) | 0.371***(4.581) | -7.118***(-4.03) | 0.328***(3.669) | 0.877 | |||
| xC2 | -0.304***(-2.621) | 2.228***(3.915) | 0.375***(4.696) | -7.267***(-4.131) | 0.328***(3.688) | 0.878 | |||
| xC1 & xC2 | -0.303***(-2.619) | 2.23***(3.957) | 0.375***(4.748) | -7.241***(-4.107) | 0.327***(3.69) | 0.878 | |||
| 社交娱乐 | 基准Klette模型 | 基准 | 0.176***(4.141) | 1.123***(7.793) | 0.374***(9.909) | 0.963 | 133 | ||
| xC1 | 0.177***(4.17) | 1.123***(7.781) | 0.374***(9.88) | 0.963 | |||||
| xC2 | 0.177***(4.161) | 1.122***(7.735) | 0.373***(9.774) | 0.964 | |||||
| xC1 & xC2 | 0.175***(4.1) | 1.122***(7.723) | 0.372***(9.77) | 0.964 | |||||
| 考虑创新驱动的Klette模型 | 基准 | 0.156***(3.589) | 0.909***(4.695) | 0.352***(9.614) | 1.345**(2.145) | 0.966 | |||
| xC1 | 0.158***(3.635) | 0.907***(4.664) | 0.352***(9.595) | 1.355**(2.161) | 0.966 | ||||
| xC2 | 0.157***(3.612) | 0.91***(4.662) | 0.351***(9.57) | 1.331**(2.13) | 0.966 | ||||
| xC1 & xC2 | 0.157***(3.612) | 0.911***(4.655) | 0.35***(9.604) | 1.326**(2.092) | 0.966 | ||||
| 考虑网络效应的Klette模型 | 基准 | 0.202(1.256) | 1.124***(7.846) | 0.379***(7.613) | -0.009(-0.19) | 0.963 | |||
| xC1 | 0.206(1.277) | 1.124***(7.834) | 0.379***(7.615) | -0.01(-0.21) | 0.963 | ||||
| xC2 | 0.201(1.261) | 1.123***(7.787) | 0.377***(7.584) | -0.009(-0.177) | 0.964 | ||||
| xC1 & xC2 | 0.195(1.223) | 1.122***(7.771) | 0.375***(7.562) | -0.007(-0.145) | 0.964 | ||||
| 综合考虑创新驱动与网络效应的Klette模型 | 基准 | 0.33**(2.411) | 0.871***(4.495) | 0.378***(8.156) | 1.636***(2.681) | -0.063(-1.493) | 0.966 | ||
| xC1 | 0.337**(2.451) | 0.867***(4.454) | 0.379***(8.158) | 1.657***(2.708) | -0.065(-1.534) | 0.967 | |||
| xC2 | 0.327**(2.421) | 0.873***(4.47) | 0.376***(8.156) | 1.617***(2.662) | -0.062(-1.486) | 0.967 | |||
| xC1 & xC2 | 0.330**(2.453) | 0.871***(4.449) | 0.377***(8.215) | 1.627***(2.629) | -0.063(-1.517) | 0.967 |
本文的测度结果反映了平台跨界情景中形成的新竞争格局。
第一,“赢者通吃”的平台竞争格局会在有限范围内延伸。在实践中,平台经济的各细分领域均呈现出市场份额高度集中的结构。可以认为,每个领域中的头部企业都积累了一定的资金、流量、技术等方面的优势,这些优势构成了企业的市场势力,且市场势力可以在一些与主营业务相似的领域继续发挥作用——头部平台企业不仅可以免受新进入企业的竞争干扰,也可以“自上而下”地传导市场势力,在差异化的竞争中仍享有“赢者通吃”红利。如在网络零售领域,尽管有诸多依靠差异化业务进入市场的中小型企业,但这类企业的生存空间并不广阔,巨头企业可以通过自行开发、资本运作、流量引导等方式,在相似领域轻易占据优势地位,典型地,在网络零售业务中,阿里巴巴已经将业务范围扩展至生鲜电商、二手电商、本地生活服务、折扣电商等一系列新兴领域,几乎囊括了当前所有差异化发展方向,且已经积累了明显的市场优势,说明市场势力跨界传导的“杠杆效应”在该场景下确实存在。
第二,从更广泛的范围看,平台竞争由“赢者通吃”向“赢者博弈”转变。随着平台企业跨界范围与主营业务差异逐渐扩大,原本在主营业务领域并无交集的头部平台企业开始在新业务领域出现业务重叠。如主营业务分属不同领域的百度、阿里巴巴、腾讯均开始涉足企业服务、汽车交通、文娱传媒等新兴领域,相应地产生了竞争关系。此时,头部平台企业间的竞争模式已经不是在单一领域争夺流量,获得足以激发正反馈效应的临界容量,而是商业生态模式的优劣比拼。此时,“赢者通吃”的规律不再显著,市场势力不再进一步溢出,头部平台企业之间产生了新的竞争制衡关系,开启了新一轮的博弈。
第三,从时间维度上动态考虑,平台竞争的结局从“寡头化”向“逆寡头化”转变。最初,平台企业在网络外部性的影响下,凭借先入优势、模式创新等因素会在某一领域很快形成规模上的优势。在此基础上,大型平台企业会进行业务扩张。大型平台企业早期围绕主营业务的多元化经营,其市场势力会通过杠杆效应传导,这不仅巩固了其在主营业务领域的主导地位,也使其竞争优势在多个领域存在,形成一定业务范围内的、多领域寡头化局面。随着大型平台企业跨界范围的不断扩大——超出与主营业务相关的业务范围,此时,业务之间的重叠衍生了分属不同领域之间大型平台企业的竞争关系,平台生态系统上的相互制衡使市场势力的多领域传导受阻,大型平台企业之间的竞争效应开始显现。如果说早期平台竞争的结局是“寡头化”,甚至是多领域的“寡头化”,那么随着平台跨界经营范围的扩大,这种“寡头化”在多领域存在的局面被自然打破,大型平台企业因兴起的竞争关系呈现出“逆寡头化”的发展趋势。
本文结果显示:(1)大型平台企业存在一定的市场势力,且在进行与主营业务相关领域跨界时,平台企业的市场势力可以通过杠杆效应传导到其他领域;(2)当跨界目标领域与主营业务相关性不强时,大型企业之间出现了业务重叠与制衡效果,竞争效应发挥主要作用。上述结论表明,平台跨界形成的新型竞争格局将从两方面助力区域经济高质量发展。
一是竞争可以更好地发挥平台经济的匹配作用,推动经济总量增长,打造区域经济高质量发展的物质基础。平台跨界经营使得巨头平台企业的业务重叠度不断加大,激发了新的竞争关系,巨头平台企业之间形成了制衡关系,由此避免了经营者集中产生的负面影响,使平台的匹配效率进一步提升。在需求侧,平台经济促成了直播电商、折扣电商、社交电商等各类交易模式,不断激发市场中的长尾效应,持续释放内需潜力;在供给侧,互联网技术的连通属性,加强了资本间的协作,可以克服传统市场中线性生产活动时间继发性问题[
3
二是跨界场景不断激发新兴商业模式,有利于区域因地制宜地寻找新增长点,缩小区域内部差距。平台企业跨界的动机,本质上是在传统线上业务市场饱和的情况下,寻找新的增长点。逐利性的本质特征使平台企业对市场发展趋势有着深入洞察及迅速反应,在各类数字技术的帮助下,可以实时抓取并实现市场中的偶发性价值,在实践中表现为不断涌现的新型业务,这些多元化的业务为区域实现跨越式发展建立了依循。同时,跨界中激发的竞争因素,也在平台提供服务过程中起到了质量保证。从基础功能的角度看,平台能够有效降低信息搜寻成本,简化信息搜集路径,缓解区域间的信息不对称,能够为各类禀赋不同的区域寻找适应的发展模式提供依据。从区域关联性的角度看,一是平台经济与区域融合发展产生的先进经验,可以通过示范效应带动同类区域通过后发优势实现快速发展;二是平台经济有利于加强各区域间的经济社会发展联系,本地区的平台经济发展往往能够通过新业态和数字基础设施的关联对相邻地区产生溢出效应。
据此,本文提出如下对策建议。
一方面,以服务质量为突破口,引导平台企业在区域协调发展中发挥新型基础设施属性。平台企业呈现出一定的“新型基础设施”特点,本文结论验证了平台跨界中,大型平台企业的相互制衡关系与竞争因素保障了大型平台企业的服务质量,平台经济可以作为区域经济发展的底座,贡献更多力量。在此背景下,引导大型平台企业提供低成本、易操作的技术产品和服务方案,建立地方与平台企业的联合体,将平台经济的发展实践融入区域发展大局,推动形成“平台—区域”的协同发展模式。
另一方面,提升平台业务与区域特征的关联性,塑造区域经济的独特增长点。平台的跨界经营行为将产生多元化的业务类别,这为区域经济的发展路径选择提供了参考。不同类型的区域在政策设计和发展规划上,既要积极拥抱各类新业态,也要避免“一刀切”式的技术应用与商业模式引进。应结合各地资源禀赋、产业结构、技术优势等特征,寻找适应区域经济发展的平台利用模式,加强数字基础设施与各产业、智能应用以及其他设施的集成融合,以应用需求和场景牵引加强与平台企业的联系,实现地区经济跨越式发展。
由于信息资讯、生活服务领域样本量过小,故不加入异质性检验部分。
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