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网络货运平台供需调控和定价策略研究

2025-06-01 72 上传者：管理员

摘要：本文研究了网络货运平台在供需调控和定价策略方面的挑战。通过分析平台经济、双边市场理论、拥挤效应等相关研究，结合实际案例，提出了一系列优化供需调控和定价策略的建议。研究发现，随着用户数量的增加，平台的拥挤效应逐渐显现，影响用户体验和平台盈利能力。为此，本文提出了动态定价、差异化定价、补贴等策略，以通过经济手段调节用户行为，平衡供需关系，提升服务效率。本文的研究为网络货运平台的运营管理提供了理论支持和实践参考。

关键词：
供需调控
双边市场理论
定价策略
平台经济
网络货运平台
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一、概述

1.背景

近年来,中国政府为支持灵活用工的发展,出台了一系列政策措施｡2020年7月,国务院办公厅发布《国务院办公厅关于支持多渠道灵活就业的意见》,鼓励个体经营和非全日制就业,支持新就业形态的发展｡2021年5月,国务院常务会议确定了支持灵活就业的措施,包括研究制定灵活就业人员参加基本养老保险的措施,开展职业伤害保障试点｡2024年9月,人力资源社会保障部发布“四条措施”,强调灵活就业和新就业形态是重要的就业“蓄水池”,需进一步促进其权益保障｡这些政策为网络货运平台的发展提供了有力的支持和保障,同时也凸显了平台经济中供需调控和定价策略问题的重要性｡本文将基于这些政策背景,结合实际案例,提出一系列优化供需调控和定价策略的建议,以期为网络货运平台的运营管理提供理论支持和实践参考｡

2.网络货运平台的定义

网络货运平台是通过互联网技术为货主和司机搭建的交易市场｡平台通过智能匹配系统,通过数字化手段实现服务需求与供给的高效对接,提高服务效率和质量,降低成本,满足用户多样化需求,这类平台的代表包括货拉拉､运满满､快狗打车等公司｡网络货运平台通常具备以下特征:

(1)平台经济特征:这些平台通过开放性连接双边或多边市场,吸引资源加入,形成复杂生态系统,并且提供数字化交易和协调空间以及标准化､规范化的生态规则,以促进多方价值交换,实现规模经济和范围经济｡

(2)双边市场机制:网络货运平台属于双边市场,连接着有货物运输需求的消费者(货主)和提供运输服务的货运司机,体现跨边网络效应,即随着需求侧用户数量的增加,吸引更多供给侧司机的加入｡

(3)众包模式:平台以众包模式招募司机,司机与平台建立劳务､承揽等法律关系,平台司机属于灵活就业人员｡用户通过平台下单,司机通过平台接单,平台从中抽取一定比例的平台服务费｡

网络货运平台实现了海量司机的供给,为用户提供了高效的服务体验,还为零工经济的发展提供了有力支持｡

3.网络货运平台的发展历程

(1)初期探索阶段

在PC时代,网络货运平台主要属于信息发布平台,为供给端提供简单的信息发布和初级的匹配功能｡例如,服务提供方可以在平台上自由发布其提供的服务信息,用户可以浏览并通过电话联系服务提供方,这一阶段的代表平台包括早期的“58同城”等｡

(2)众包模式的引入

随着移动互联网技术的发展,为了满足海量的需求,各网络货运平台逐渐发展出众包模式,招募聚集了大量的司机｡这种模式不仅提高了司机的招募速度､服务的覆盖范围和响应速度,还降低了企业和家庭用户的用工成本｡

(3)数字化与标准化

进入成熟阶段,网络货运平台开始注重服务的数字化和标准化｡通过云计算､大数据和人工智能等技术,平台实现了订单的动态定价､自动指派､服务流程的可视化和实时数据监控分析,实现了高效的订单调度和服务质量的标准化｡(4)多元化与全球化

随着业务的不断扩展,平台开始向多元化和全球化方向发展｡例如,货拉拉公司不仅提供同城货运服务,还提供了跨城､搬家､出行､跑腿等新类别服务,并逐渐将服务范围扩大到全球市场｡

二、平台供需平衡问题

随着网络货运平台的发展,不同于传统互联网平台那样实现指数级的增长,网络货运平台均逐渐显现出了发展的瓶颈,当规模发展到一定程度时出现了副作用,即出现了边际效应递减的现象｡

1.规模效应

规模效应理论指出,随着客户量､交易量､使用量的增加,企业能获得成本优势或提升用户体验｡规模效应的显著性因市场而异,如手机等可批量生产的商品规模效应明显,而奢侈品和艺术品则不具备规模效应,后者甚至呈现反规模效应,强调稀缺价值｡例如,达·芬奇的《救世主》在2017年以4亿美元成交,体现了艺术品的高价值｡规模效应可分类为指数增长(A)､线性增长(B)和对数增长(C)三种类型(见图1)｡

图1规模效应曲线

A曲线在互联网领域通常指某类市场具备网络效应,其网络节点数的平方和网络价值成正比,当一家公司的用户量突破某个临界点(CriticalMass关键/临界规模)时,其网络效应将显现,实现指数级的增长｡以微信为例,2011年推出后,到2013年短短两年就从百万用户增长到3亿用户,到了2024年月活跃用户量更是达到15亿｡

(2)曲线B:正网络外部效应

B曲线代表双边市场中的“正网络外部效应”或“跨边网络效应”,即平台一侧用户增加,另一侧用户的效用也随之提升｡例如,更多供给方加入平台,需求方的选择增多,服务响应速度加快,效用提高;反之亦然,需求方增加,供给方更容易获得客户｡这种效应增强了平台的整体价值和吸引力｡电商平台中如京东､淘宝等,随着用户规模的扩大而线性增长价值｡然而,这些平台难以在成本或体验上与竞争对手拉开显著差距,导致新竞争者如拼多多仍能获得市场份额｡网络货运平台面临类似挑战,服务体验成为竞品间竞争的关键｡

(3)曲线C:同边负向效应C

曲线代表同边负向效应,即规模增长到一定程度后,规模效应放缓,甚至产生副作用｡这通常由于业务可触达范围的上限造成｡与B曲线业务不同,B曲线业务的供给侧服务范围广,如电商卖家可全国销售,需求侧用户间无竞争关系｡例如,杭州的卖家可以将商品卖至新疆,使得商品供给比较充分｡而C曲线业务,如货运平台,供给侧司机服务范围有限,需求侧用户间存在竞争,一个用户的服务满足可能影响其他用户,司机接单机会也受限于订单分配｡

2.同边负向效应的影响因素

网络货运平台的同边负向效应主要受地理位置和车型需求限制｡司机服务范围有限,通常不超过10公里,类似打车平台,规模效应不如微信､淘宝｡车型需求进一步限制了司机数量,降低了需求响应效率｡需求侧的增加导致竞争加剧,延长了等待时间,降低了整体成交率｡供给侧司机过多则减少个体成功获取订单的机会,可能导致交易量下降,这种现象称为“拥挤效应”,其与平台用户体量直接相关,反映经济学意义上的供需失衡

三、措施与建议

本部分提出基于经济学原理的定价策略,通过量化评估拥挤程度,运用供需平衡和价格弹性理论设计动态定价模型｡这些模型将帮助平台根据实时供需状况,灵活调整价格,调节用户行为,优化资源配置,平衡供需关系,提高服务效率,进而提升平台盈利能力｡

1.拥挤程度量化

拥挤程度是对拥挤效应强度的量化描述,表示同侧用户数量增加对用户效用影响的程度｡一般情况下,对于拥挤程度的判断可通过观察平台运营数据实现｡如观察用户的平均等待时间､匹配成功率､服务满意度等指标的变化趋势,可以反映拥挤效应存在与否以及严重程度｡

以某货运平台为例,当消费者数量增加时,平均等待时间增加,满意度下降,匹配成功率降低｡数据显示,每增加1000名消费者:

·平均满意度下降0.5分｡

·平均等待时间增加2分钟｡

·匹配成功率降低1%｡

为了量化拥挤系数β,需要考虑这些因素对消费者效用的影响｡可通过建立拥挤效用损失函数,计算单位消费者对效用的影响:

β=ΔU满意度+ΔU等待时间+ΔU匹配成功率=-0.0005σ-0.002θ-0.001φ

这里拥挤系数β反映了每增加一名用户,对另一用户效用的总负面影响｡

为了方便计算,可将影响因素的单位统一为“效用单位”,用于准确地计算β值｡通过调查历史数据,评估得出以下数值:

σ=1(满意度每下降1分,效用下降1个单位)

θ=0.5(等待时间每增加1分钟,效用下降0.5个单位)

φ=2(匹配成功率每降低1%,效用下降2个单位)

最终计算可得:β=-0.0005×1-0.002×0.5-0.001×2=-0.0035效用单位｡

在实际运用拥挤效用损失函数时,需进一步考虑以下几点:

获取真实数据:建议通过用户调查或平台运营数据,准确估计σ､θ､φ的值,以提高模型的准确性｡

考虑权重差异:根据实际情况,可能需要调整各因素的权重｡例如,用户可能更在意匹配成功率而非等待时间｡

限定评估范围:可根据特定地区､特定时间段以及需求类别的市场差异,单独计算效用变化,以获得更细化的评估｡

2.拥挤程度预测

确定了拥挤效用损失函数后,还需要运用它来预测未来的拥挤程度,步骤如下:

设定阈值:首先根据历史数据以及综合用户反馈,设定一个或多个阈值来定义不同的拥挤级别｡例如,可以设定三个级别:轻度拥挤(β<0.01)､中度拥挤(0.01≤β<0.02)､重度拥挤(β≥0.02)｡

实时监控和分析:通过实时监控平台的性能指标如平均等待时间､匹配成功率､用户满意度等,分析这些指标的变化趋势,以判断当前的拥挤程度｡

用户反馈:收集用户的直接反馈,了解他们对服务的感知｡如果大量用户报告服务延迟或质量下降,这可能是拥挤的一个信号｡

模型预测:使用机器学习模型预测未来的拥挤趋势,基于预测结果调整服务和定价策略｡

3.定价策略的影响

定价策略是平台为用户和司机设定的最佳交易费用,旨在最大化平台盈利并缓解拥挤效应｡良好的定价策略对双边平台有以下作用:

吸引和留住用户:合理定价吸引新用户,留住现有用户｡对司机而言,较高收益使平台更具吸引力;对用户而言,合理价格和高效服务能够提升满意度｡

调节用户活动:通过战略性调整价格,平台可鼓励或抑制特定用户行为,防止或缓解拥挤现象｡

实现利润最大化:平衡交易量和每笔交易收益,维持健康的用户生态系统,实现平台利润最大化｡

提升平台价值:精心设计的定价策略能够提升用户体验,增加用户忠诚度和口碑,提升平台整体价值｡

4.价格策略制定

在评估出拥挤程度β之后和制定价格策略之前,要对造成拥挤的原因进行分析,原因大致可以分为以下几类:

需求激增:同城物流业务的需求端通常为中小商家用户,对于司机的需求量会受到其采购需求的影响,特定时间或突发事件会导致需求突然激增｡

供给流失:由于平台大多采用众包模式,平台与司机之间的关系较为松散,导致平台司机的流动性较大,这也是平台经济理论中的双边多归属情形｡

供给招募不足:平台基于成本管理的考虑,部分偏远地区未成立相应的司机运营团队,导致司机招募数量不足｡

服务效率低下:因平台的流程设计或司机培训体系不完善而造成的平台整体服务效率偏低

针对以上几类原因,制定应对策略如下:

动态定价:根据实时数据监控拥挤程度的变化,当需求激增,也就是拥挤程度β值增加时,可实施高峰时段定价,提高高峰时段对消费者的价格以缓解拥挤效应｡当需求量处于低谷时间段时,提供非高峰时段的折扣｡根据实时数据监控拥挤程度的变化,动态调整定价策略或资源分配,以缓解拥挤效应｡

补贴:当拥挤程度较高时,除了动态定价的策略之外,对于已下单的用户,为了减少用户因等待时长过久而取消交易的情况,平台可通过延时情况监控,为用户派发优惠券,以争取留住用户｡

差异化定价:根据用户的个性化需求,制定不同的价格策略｡例如,对于有加急或者夜间要求的用户,可以单独收费,如设计加急费､夜间服务费等专项费用,从而提升司机匹配的成功率｡

抽佣比例调整:当需求不变供给流失,或者处于司机资源不足的偏远地区时,拥挤程度β值同样会得到体现｡此时,为了吸引更多的司机,平台可以通过降低抽佣比例或以补贴的形式提高司机报酬,以确保平台的服务供给充足｡

竞争策略:考虑到竞争平台的存在(特别是在多归属环境下),应随时获取市场定价的波动情况,设定对用户有吸引力且具有竞争力的价格｡

在实施定价策略时,平台必须仔细分析市场动态､用户行为以及拥挤效应和网络外部性之间的相互作用｡通过体系化的综合分析,设定既能解决当前拥挤问题又能支持长期增长和提升盈利能力的价格策略｡

四、结语

本文分析了网络货运平台在供需调控和定价策略中的挑战,特别关注拥挤效应对平台运营的影响｡通过建立量化模型,发现用户数量增加引发的拥挤效应会削弱用户体验和降低盈利能力｡为此,本文提出了动态定价､差异化定价､补贴等策略,旨在通过经济手段调节用户行为,平衡供需,缓解拥挤｡此外,本文强调在不同拥挤程度下采用灵活定价的重要性,建议平台运用人工智能算法,更准确地预测和应对拥挤效应｡

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文章来源:李茂政,夏晶.网络货运平台供需调控和定价策略研究[J].商场现代化,2025,(12):49-51.