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Oren Reshef, 2023, “Smaller Slices of a Growing Pie: The Effects of Entry in Platform Markets”, American Economic Journal: Microeconomics, 15 (4), 183-207.

DOI: 10.1257/mic.20220055

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引言

平台的一个核心问题是在市场的两端密集地扩大他们的用户群，以产生和利用网络效应。本文的目标是了解平台扩张如何影响已经在平台上运营的现有公司，以及对整个平台的影响。主要的影响存在于平台上日益激烈的竞争和网络效应之间，前者对现有企业产生了负面影响，后者可以通过吸引更多消费者进入平台而使现有企业受益。

本文实证估计了进入对主要平台市场内在位企业绩效的净影响，重点关注从进入中受益或损失的在位企业类型。文章关注YTP（Yelp Transactions Platform）——Yelp是美国著名商户点评网站，可类比中国的大众点评——与Grubhub（当时美国最大的食品配送服务平台）的合作事件，合作后YTP的用户立即获得了Grubhub整个附属餐馆网络的访问权，大幅增加了平台上的卖家数量，但没有直接影响消费者数量。研究发现，进入差异地使高质量的现任者受益。因此，进入的影响超越了网络效应，影响了平台上可用和购买的商品类型，改变了激励机制，并影响了整个平台。

研究表明，供给侧扩张导致平台每周用户数量和总收入大幅增加，但平均效应掩盖了企业结果中相当大的异质性。与未受影响的市场中的高评级餐馆相比，受合作事件影响的市场中的高评级已有餐馆的每周收入增长了9.8%-15.8%。相比之下，进入使低评级餐馆的周收入减少了9.2%。该结果暗示，进入的影响关键取决于在位者的身份。此外，分化模式表明，进入将消费者的注意力转移到更高质量的餐馆上，从而增加了高评级的回报，提高了平台上购买的平均质量。因此，证据表明，餐馆通过增加对评级的后续投资来应对平台上的变化。对高评级餐馆的差异影响似乎主要是由它们吸引新消费者的能力驱动的，其次是它们留住现有消费者的能力。

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相关文献综述

文章通过估算新的和重要的环境中以及跨多个市场的间接网络效应的大小，为越来越多的关于网络效应的实证文献做出了贡献(see, e.g., Rysman 2004; Nair, Chintagunta, and Dubé 2004; Kaiser and Wright 2006; Corts and Lederman 2009; Farronato, Fong, and Fradkin forth-coming; and Weiergraeber 2022) 。

更具体地说，本文还讨论了关于双边市场和平台的文献。理论文献主要集中于跨平台竞争、定价和平台设计(Cusumano and Gawer 2002; Rochet and Tirole 2003; Parker and Van Alstyne 2005; Armstrong 2006; Weyl 2010)。同样，现有的实证研究主要强调平台定价以及平台之间或与传统卖家之间的竞争（Jin and Rysman 2015; Seamans and Zhu 2013; Farronato and Fradkin 2021; Dubé, Hitsch, and Chintagunta 2010; Zhu and Liu 2018)。

两类相关的文献承认影响平台互补者和用户的抵消力量。第一类文献研究长期趋同于一个或多个平台，这类文献往往关注市场，而不是公司的特征，比如对品种或产品差异化的偏好(Church and Gandal 1992; Economides 1996; Ellison and Fudenberg 2003; Karle, Peitz and Reisinger 2020)。第二类文献确定了竞争对手间的商业窃取和网络效应之间的关系(Augereau, Greenstein, and Rysman 2006;Boudreau 2012;Haviv, Huang, and Li2020;Panico and Cennamo 2020;Marra 2021;Raj 2021)。

除了关于双边平台的文献外，本文还研究了在其他环境下进入对在位企业的影响(Bresnahan and Reiss 1991;Berry 1992; Hortaçsu and Syverson 2007)；它特别涉及探讨进入可能对成功的在位企业类型产生积极影响的文献(Melitz 2003 and Syverson 2004)。最后，本文还有助于我们理解在线评级机制以及它们如何随着平台的发展而发展(Luca 2016; Chevalier and Mayzlin 2006; and the review in Tadelis 2016）。

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文章研究了2017-2019年美国外卖服务行业的一部分。这项分析的主要焦点是YTP，YTP是消费者评论网站Yelp于2013年推出的一个在线平台，YTP允许用户从Yelp上的一些餐馆订购外卖和取餐。与其他双边平台(如eBay或Booking.com)类似，YTP聚合信息并协调平台用户之间的交易。值得注意的是，YTP并不直接与特定的餐馆合作;它与外卖服务合作，如Delivery.com、ChowNow和Eatstreet，它们被称为“合作伙伴”。为了使餐馆出现在YTP上，该餐馆必须首先与YTP附属的外卖服务签订合同，通过YTP的每个订单都由配送合作伙伴处理和执行。因此，YTP上的餐馆供应是由YTP合作伙伴及其附属餐馆网络决定的。

2017年8月， YTP与行业领导者Grubhub签署了新的合作伙伴关系，允许用户通过YTP开始从Grubhub订购，所有Grubhub餐馆都被自动添加到YTP中。此后，两家公司的系统将逐步跨平台(iOS、Android、桌面)和区域进行整合。

与其他外卖平台相比，平台上的餐馆数量在一夜之间大规模扩张，图1展示了随着时间的推移，商家数量的变化。短短几周内，餐馆数量增长了60%以上，达到了8万多家。加入平台的新业务总体上与现有餐馆相似，尽管它们的平均评级比现有餐馆低。

值得注意的是，这种合作关系并没有直接为该平台增加新用户，因为Grubhub的用户和新用户都可以直接使用Grubhub的应用程序和网站自由下单。主要分析的重点是已经在YTP上的现有餐馆，而不是在合作后添加到平台上的新餐馆。对于这些老牌餐馆来说，这种合作关系对他们的分销渠道影响有限，因为他们已经与一家配送公司建立了联系，并在YTP上有特色。更一般地说，合作关系本身并没有改变市场上的餐馆总数，也没有改变使用外卖服务的餐馆总数;它只是将已经在使用Grubhub的餐馆添加到YTP平台上。因此，对于YTP现有餐馆来说，2018年2月之后的主要变化是需求可能发生变化，原因是YTP上竞争对手餐馆的数量和身份发生了变化。

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A.数据

研究使用了从2017年初到2018年底这段时间的Yelp和YTP专有数据，包括在此期间在YTP上完成的所有食品订单；平台整合事件大约发生在这段时间的中期，从2018年2月开始。表1提供了数据的描述性统计。

对于每一笔交易，作者观察了相关商品的描述和价格、下订单的日期、用户的身份、送货合作伙伴以及餐馆属性，包括评级、运营日期和食物类别。将交易量汇总到营业周，最终样本包括56,493家机构和400多万个营业周观察数据。

Market Definition：考虑到生鲜食品配送的性质，本文中市场定义在地理区域上，最终样本包括3965个城市或城镇。

Treatment Definition：处理强度被定义为在Grubhub整合后，YTP上的餐馆占全市餐馆总数的百分比的变化。

Rating Data评级数据：YTP的评级是基于Yelp的星级评级系统，这是一种用户生成的评级，评分范围为一到五星级，文章选择使用基础的连续评级。地位高和地位低的餐馆是根据他们在整合前夕的Yelp评级来定义的。将高质量和低质量定义为(i)相关市场中高于或低于中位数评级的指标 (ii)高于75百分位或低于25百分位的指标。这两个定义在计算评级百分位时也包括新进入者。

B.研究设计

虽然合作对YTP餐馆数量的总体影响是巨大的，但研究发现城市之间的影响存在显著差异。图2展示了不同地区冲击强度的变化，很多地方并没有受到合作的影响，绝大多数受到影响的城市，餐馆的百分比增长都不到5%。文章利用处理强度的地区差异来采用DID分析，将YTP上餐馆增长份额变化很小或没有变化的城市与变化较大的城市进行了比较。

DID设计考虑了其他可能的平台冲击，例如YTP媒体报道，或YTP搜索和广告算法的变化。此外，文章研究的是平台环境改变的影响，而不是增加一个额外的分销渠道的影响。

关键的识别假设是，在没有与Grubhub合作的情况下，处理组的城市将具有对照组的类似趋势。分析表明，两个主要结果--每周收入和订单数量--在 Yelp 与 Grubhub 合作之前的一年里，处理组城市和对照组城市的企业也出现了类似的趋势。

最后，研究发现处理分配与城市特征相关：平均而言，处理组的城市更大，餐馆更多。作者通过测试几个替代规范解决了任何潜在的担忧，包括逆概率加权；按倾向计分箱比较接受治疗的市场；在数据中排除最大(和最小)城市；添加城市一级的时间趋势；以及重新定义市场边界。

C.实证分析

其中，t表示周数，j表示观测单位，s为状态指数。Y为每周收入和订单数量，作者对其应用反双曲正弦变换。系数解释为因变量的百分比变化。Post是合作关系是否生效的二元指标。Treat是处理强度，有三种形式：(i)如公式(1)所定义；(ii)是否高于所有城市的中位数；(iii)当该城市的处理强度高于75%时，该指标变量的值为1，当该城市的处理强度低于25%时，该指标变量的值为0。γj表示单位级(商业或城市级)固定效应，δst表示州-周固定效应。标准误差集中在城市级别。在主要分析中，样本只包括在合作之前已经在YTP上的现有餐馆。

随后的分析使用给出的DID框架，通过Yelp商业评级来评估餐馆质量的不同处理效果。

Lowj是前文定义的关于评级的二元变量，反映了餐馆在整合前夕的相对排名。β1捕捉了高评级餐馆进入市场对结果Y的影响。同样，β1+β2捕捉了进入对低评级餐馆结果Y的因果影响。

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A.总体影响

文章首先评估供给侧扩张对市场总规模的影响。图3描述了高质量和低质量餐馆之间每周独立用户和总收入的百分比差异，表明合作关系实施后，与未受影响的市场相比，受影响市场的每周用户数量和收入有了大幅且稳定的增长。另一个明显的趋势是，这种影响似乎会随着时间的推移而增强，这表明消费者的学习或口碑会导致平台用户数量的增加。图3还有助于审查在建立合作关系之前市场成果的发展趋势，表明DID的关键识别假设平行趋势假设成立。

总体而言，增加进入对需求和总市场规模的积极影响在1%统计水平上显著，在经济上有意义(超过30%)。这些结果与双边市场文献中关于网络外部性的理论预测和经验证据是一致的。

B.对现有餐馆的影响

平均效应：在确定供给侧扩张扩大了市场总规模后，文章转向探索对现有餐馆业绩——即在Grubhub整合之前仅在YTP上运营的餐馆的影响。结果如表2所示。第1栏中的餐馆高质量和低质量使用前述(i)定义，第2栏使用(ii)定义，第3栏采用连续处理强度。

Panel A展示了进入对每项业务每周订单数量的影响。结果表明，该平均影响为零。Panel B表明现有餐馆的收入在统计上具有显著的正向影响。综上，市场进入对现任者业绩产生了积极但微弱的影响，在规模上远远小于总需求和市场规模的增长。这些结果支持了前人研究中提出的两种反补贴力量的存在：平台中已有企业通过间接网络效应享受市场扩张的同时，平台上日益激烈的竞争使收益减少。

异质性——文章转而研究哪种类型的企业从供应侧扩张中受益最多或遭受最大损失。图4描述了按餐馆质量划分的处理市场和对照市场之间的周业绩差异，表明平均效应掩盖了进入对现有餐馆的影响中相当大的异质性。特别是，进入对高质量和低质量餐馆的影响是相反的。随着时间的推移，这种影响变得更加明显，从而表明消费者学习的潜在作用。

表3给出了正式结果。Panel A结果表明进入对高质量现任者的积极影响在各种定义中是一致的，范围在3.6%到6%之间，所有这些都在1%的水平上显著。第三行结果表明，对低质量餐馆的估计与高质量餐馆的情况相反，进入市场对评级较低的现任者产生了显著的负面影响，每周订单数量减少了2.6%至5.4%。同样，进入市场会增加高质量餐馆的每周收入。评级高的餐馆每周收入增长高达15.8%，评级低的餐馆下降高达9.2%。在所有定义方式中，对高质量餐馆的影响以及高质量餐馆和低质量餐馆之间的影响差异在1%的水平上始终显著。

总而言之，在新竞争者进入平台后，弱平均效应掩盖了餐馆业绩的相当大的异质性。进入的积极影响完全由高质量的企业产生。所有这些影响在统计上都是显著的，在经济上具有重要意义，特别是在食品行业这样的低利润率环境中。

C.质量投资

前述结果表明进入增加了对更高质量的回报。因此，如果餐馆能够（至少部分地）影响他们的评级，那么预计随后会看到餐馆在处理组的市场的评级上升。

在这一部分，作者估计了进入对在平台上餐馆每周评级流动的影响。评级的提高可能是餐馆层面质量改进的结果--比如提高食物质量或优先送货。然而，餐馆可能会找到其他方法来夸大它们的评级。例如，餐馆可能会选择通过发布虚假评论或通过征求满意的消费者在Yelp上发布评论来非法操纵评级。

表4列出了估算结果。第1列和第2列表示平均影响，第3-6列表示高质量和低质量餐馆的不同影响。研究发现，合作对后续评级的影响很小，但在统计上很显著，范围在0.6%到0.8%之间。这种影响似乎主要是由高质量的餐馆推动的，尽管餐馆类型之间的差异在统计上并不显著，对高质量餐馆的积极影响在各种定义方式中都是一致的。

这些发现提供了提示性证据，表明平台扩张为餐馆提高质量(或至少提高评级)创造了额外的激励。因此，更多的多样性不仅有可能促进网络效应，而且还可能间接地激励平台上的卖家提供更好的服务和产品。

D.机制分析

为什么评级较高的企业表现优于评级较低的企业？这可能是因为评级较高的餐馆较少受到业务窃取(竞争)效应的影响，也可能是因为它们更多地受益于网络效应。

表5试图(不完美地)将这两种力量分开。Panel A估计，在YTP与Grubhub合作后，高评级和低评级餐馆有能力吸引新加入的消费者，选取进入该平台不到一个月或合作后才加入的新用户进行分析。在不同的评级定义中，高评级餐馆的订单数量和新用户收入都有显著增长。相比之下，低质量的业务对新用户的吸引力明显下降，用户现在有了更多的餐馆可供选择。例如，第2栏表明，来自高评级餐馆中新用户的订单数量增加了4.8%，而低评级餐馆中订单数量减少了2.5%。这一差异估计为7.3%，在1%的水平上具有统计学意义。

Panel B估计了在YTP与Grubhub合作后，高评级和低评级餐馆留住现有客户的能力，选取过去从餐馆点餐的用户（重复用户）的订单进行分析。正如预期的那样，平台扩张带来了一种商业窃取效应--在合作之后，高评级和低评级的餐馆都不太可能留住现有客户，因为消费者现在可以在新开的餐馆里选购。对于评级较低的餐馆，负面影响（按绝对值计算）仅略大一些。例如，由第2栏可知，来自新用户的订单数量在高评级餐馆中下降了4.2%，在低评级餐馆中下降了5.1%。

综上所述，这组结果证实了：平台上添加新业务会产生商业窃取效应，对平台上评级较高和较低的餐馆都会造成损害。或许更重要的是，间接网络效应导致加入该平台的新用户数量增加，从而为高评级的现有餐馆创造了巨大的正面溢出效应。然而，由于对这些新用户的竞争也加剧了，与未受影响的市场中的低评级餐馆相比，评级较低的餐馆无法利用不断增长的消费者基础，服务的新消费者更少。

YTP正在蚕食其他平台的收入吗？

-尽管很明显，这种合作对该平台上的高质量餐馆产生了积极影响，但整合对总收入的影响仍不清楚。为了更正式地解决这一问题，作者利用了Yelp上详细的搜索数据。如果消费者在不改变他们对餐馆的选择的情况下从其他渠道进行替代，那么这意味着消费者已经知道他们想要从哪家餐馆点菜。如果是这种情况，那么可以预期看到搜索模式的变化：预计消费者会减少搜索，更快地进入订单菜单。

表6列出了处理对各种城市搜索指标的影响。这些结果表明，在整合之后，搜索强度并没有降低，相反，它似乎有所增加。这一观察结果与首次从餐馆点餐的用户一致，而不是简单地改变送货平台-这表明YTP上收入的增加也代表着总收入的增加。

消费者是对评级还是对搜索结果的排序做出反应？

搜索结果的一个潜在驱动因素是，搜索结果的顺序会影响消费者的选择。分析发现，尽管评级高的餐馆通常排名略低，但评级和搜索结果排序之间只有微弱的关系。

此外，文章还正式测试了主要结果是否由餐馆在搜索结果中的位置驱动。为此，作者构建了一家餐馆每周平均搜索结果排名的索引，包括该餐馆出现的所有搜索。不出所料，低质量餐馆的平均排名略低于高质量餐馆，分别为15.5和18.5。随后，作者重新评估主要指标，灵活地控制平均每周排名。结果如表7所示，主要结果对于包含平均搜索结果的排名来说是稳健的，故餐馆质量的异质性影响不仅仅是由餐馆在搜索结果中的排名驱动的。

产品差异化有多重要？

-本节研究横向差异化，即产品供应的相似性，作为现有结果的重要决定因素。差异化或缺乏差异化的定义是市场上提供与焦点餐馆相同菜肴的餐馆在市场餐馆总数中所占的份额，随着市场上类似餐馆的份额下降，餐馆的差异化程度更高。

结果如表8所示。在奇数列中，差异化由相似餐馆的份额来定义。在偶数列中，差异化通过类似业务份额高于或低于中位数的指标来体现。结果表明，差异化保护现有餐馆免受竞争加剧的一些负面影响，同时允许它们从市场扩张和网络效应中受益。

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综上所述，本文重点研究了平台市场中新企业进入对现有企业的净影响的异质性。使用差异性研究设计，研究发现新餐馆的进入对现有餐馆的好处很小，积极影响仅集中在高质量的餐馆，而低质量的餐馆在进入后经历了销售额和收入的下降。这些影响是由强大的网络效应推动的--供应方的增长导致了需求和平台总使用量的增加。此外，研究证据表明，企业通过增加对质量的投资来应对竞争环境的变化。

研究结果对理解平台动态增长和平台战略具有重要意义。研究表明，平台参与者数量增加带来的好处不仅仅是网络效应，进入通过两个不同的渠道提高平台的平均质量：第一，高质量的销售量增加，而低质量的销售量减少；第二，企业增加对质量的后续投资，提供更好的服务和商品。另一个尚未深入研究的潜在渠道是，较大的平台享有有利的选择--即它们将对高质量餐馆变得更具吸引力，因此进入者的平均质量将随着平台的发展而提高。

推文作者：黄锦儿，中国社会科学院大学经济学院2023级直博生；邮箱：huangjiner1@ucass.edu.cn  欢迎批评指正！