网络经济,电子商务的超边际分析

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1、网络经济,电子商务的超边际分析要了解网络经济,我们首先要了解什么是网络效果以及什么是网络决策。网络决策是指一个决策者对与他人是否建立关系的决策,它被称为超边际决策,不同于决定买卖量的边际决策。超边际决策是种“有”与“无”的决策,而边际决策是在对某一活动选择了“有”以后,再决定活动水平高低的决策,或者关于“多”与“少”的决策。  一个不太恰当的例子是,一个女人决定是否嫁给一个男人,或者是否与丈夫离婚的决策就是超边际决策,而已决定与他结婚或不离婚,在婚姻关系内搞好夫妻关系就是边际决策。一个人大学时选专业也是超边际决策,他做此决策时对某一专业(例如经济学)说“是”,

2、而对其它专业(例如化学,物理学)说“否”。所有学生的这类决策决定一所大学的专业设置网络结构,所以是一种网络决策。传统的边际分析对这类决策不适用,而需要应用超边际分析。他选定经济学专业和要上的课以后,再将有限时间在所有选定的课之间分配的决策就叫资源分配的边际决策。传统的边际分析可用于这类决策。  边际分析中,所有决策变量都取内点值,它是决策变量可能的最大与最小值中间的一个值。这种边际分析就是只允许内点解的古典数学规划。而超边际分析允许内点和角点解,角点解就是有些决策变量取其最大或最小可能值。超边际分析对每一角点和内点解用边际分析法求解,将目标函数在给定角点或内点

3、内最大化,然后再用总费用一效益分析比较所有角点。内点解中的局部最优目标函数值以选择全局最优解。这种超边际分析就是1950年代发展起来的非线性规划及其它非古典数学规划。  网络决策只能用超边际分析,而传统的边际分析不足以处理网络决策问题。  由于网络决策影响到社会分工网络的拓扑性质,所以又叫拓扑决策,而给定网络模式选择买卖量属于选择经济组织的非拓扑性质,所以边际决策又叫非拓扑性决策。拓扑性质是关于每两两个体之间是否有联接的经济组织特性,它与联接方式,联通流量多少无关。  网络效果是指每个人的网络决策不但影响他本人的生产力,而且影响对他人产品的市场,因而影响他人的

4、生产力。因此每人的生产力不但与他的努力有关,而且与参加网络的人数(网络规模)有关,而这网络规模又反过来由所有人的网络决策所决定。每个人选择职业和选择买哪些产品或自给自足哪些产品的决策就是典型的网络决策,它决定全社会的分工网络,其产生的网络效果被罗森(ROSEN,1977)称为“一加一大于二效果”(Superadditivity)。  网络决策分为两类,一类叫对策网络决策,它是指决策人在其生产行业有垄断权,可以控制价格,或者网络决策之间有直接交互作用。另一类叫非人格网络决策,它是指信息成本很高或产品提供者很多时,人们按非人格价格作网络决策,而不对他人的网络决策直

5、接作反应。非人格网络决策之间的交互作用是通过市价而间接进行的。在西方自由世界,与电子商务有关的决策,大多是非人格网络决策,电子信件服务或信息搜寻服务都有数千家类似的提供者,无人能操纵价格。买卖双方并不关心谁是买者或卖者,而只关心是否与某一类专业电子服务提供者联接。  我们举个例子说明网络效果。当汽车发明并商业化以后,如果我们不考虑网络效果,则会预见汽车将代替过去步行去买东西的活动,因此汽车的市场是有限的。所以以此预测的汽车生产量少,成本高,进一步限制了其市场。如果象福特这样的企业家认识到低汽车价格可以减少交易成本,因此使分工促进生产力的好处超过其增加的交易费用

6、,因此很多过去无法赚钱的专业由于便宜汽车的出现,而可以赚钱,例如没有汽车时,大超级购物中心亏本,汽车普及后,这种购物中心利润滚滚。因此汽车的普及使分工水平上升,所有行业生产力上升,收入上升,因而进一步增加对汽车的需求,使汽车成本下降,因而使汽车真正能普及。这就是福特用1000美元一辆的廉价T型汽车利用网络效应发大财的故事。福特把汽车价格定在比当时市价低得多的水平,不是用边际分析,而是用超边际分析,预见到分工网络扩大后,可以使汽车大幅降价的同时使利润大幅上升。我们今天用超边际分析电子网络时也应看到很多现在亏本的行业或很多人们今天无法预见的行业在电子网络扩大,通讯

7、成本大降后有可能变成赢利性行业。很多这类行业的出现会使分工网络大大扩张,生产显著的网络效应。  下面的电子商务现象就是以此网络效果为基础。这种现象是:很多与电子商务有关的公司市赢率(P/Eratio)大大超过任何传统财务理论中的边际分析预见的水平。按传统理论,如果反映股价和利润比的这一市赢率高于10,此公司一定要破产了。但是很多与电子商务有关的公司市赢率往往高达700,800,甚至还有上了1000的。不少人指出这是以对网络效果的合理预期为基础。此话只对了一半。不错,如果很多目前无法预见的行业会因电子网络和分工网络的扩张而出现和赚钱,因此对这种无法预见的事的合理

8、预期就应该对与电子商务有关的股价作出较

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