平台经济学：为什么平台会倒贴钱补贴用户？- 讲座稿

时长: ~30分钟 | 字数: 6247字 基于: 平台经济学第五章第一节（定价工具、最优定价原则、中国案例） 生成时间: 2026-02-07

李教授: 同学们好。今天我想问大家一个问题，如果你开了一家餐厅，你会不会花钱请顾客来吃饭？你会不会倒贴钱给他们？大多数人肯定会说，疯了吗，我又不是开慈善机构的。但你看看现在那些平台，滴滴是怎么做的？它不仅不向乘客收平台费，还经常发优惠券，那就是补贴啊。美团呢，对买家不收会员费，还时不时满减补贴。淘宝更夸张，对买家完全免费。这些平台是在亏钱吗？还是在赚钱？这个问题，今天我们就要来揭开这个谜底。

李教授: 我先给你们讲个反直觉的现象。传统企业怎么定价？很简单，价格要高于成本，这样才能盈利，对不对？但平台企业完全不一样。滴滴向司机收百分之二十的佣金，转过头却给乘客发红包。信用卡网络呢，商户要付百分之一点五到二的手续费，持卡人呢，不付费还能拿返现。淘宝更经典，卖家要付各种增值服务费和佣金，买家一分钱不花。原因就在于平台的定价逻辑和传统企业根本不同。

[停顿]

李教授: 要理解这个现象，我们得先搞清楚平台有哪些收费工具。平台不像传统企业只有一个价格，它有两大类费用可以调节。我们先来看看这两类费用到底是什么。

李教授: 第一类叫会员费。它是固定的费用，用户一次性付或者定期续费。健身房的月卡，你办了卡，一个月交三百块，不管你去一次还是去二十次，都是三百块。视频网站的年费会员也是这个道理。购物中心向商户收的租金，也属于会员费。这种费用调节的是什么？是平台的准入，也就是说，谁能进来，平台上有多少用户。

李教授: 第二类叫交易费，也叫使用费。它是按实际交易收的，可以是每笔交易收固定金额,也可以是交易额的一定比例，也就是佣金。外卖平台向商家收的抽成，信用卡网络向商户收的手续费，电商平台的成交服务费，都属于这一类。交易费调节的是什么？是平台上的活动强度，用户进行多少交易，交易规模多大。

李教授: 最理想的做法，是两种费用一起用。比如说，降低交易费来刺激交易量，这样用户对平台的估值就提高了，然后再通过提高会员费把这部分增值捕获回来。但实际中呢，这两种费用能不能用，受很多限制。

李教授: 会员费的难点在哪？在启动阶段那个鸡生蛋蛋生鸡的问题。你想啊，如果用户不确定能不能找到交易对手，他们愿不愿意预付入场费？万一进去之后没人可交易，钱不就白花了吗？所以很多新平台启动的时候，都选择免会员费，只收交易费。因为交易费只在实际成交时才收，这就规避了风险。

李教授: 交易费的难点呢，在于监控和防绕道。平台必须能观测到交易的发生，不然怎么收费对吧？更麻烦的是什么？是平台泄漏问题。用户在平台上找到交易对手之后，可能绕开平台在线下完成交易，这样就不用付平台费了。这在房产中介特别常见，叫做"跳单"。你看房的时候中介带你去看，看完之后你私下联系房东直接签约，中介就白忙活了。

李教授: 那平台怎么应对泄漏呢？有些用非价格手段。Airbnb在订单确认之前不会告诉你房东的具体地址。淘宝早期严格禁止买卖双方交换站外联系方式，如果发现在聊天记录里留电话号码，会被警告甚至处罚。有些平台更狠，即使你们绕道交易了，只要能证明是在平台上认识的，也要收介绍费。

李教授: 好在数字技术的发展让交易费越来越好收了。在线支付让交易可追溯，区块链提供不可篡改的记录，平台深度嵌入交易流程也提高了绕道的成本。这就解释了为什么佣金模式在数字平台中这么普遍。Uber向司机收百分之二十的佣金，Amazon和eBay向卖家收百分之十左右的费用，Airbnb更是向房东和房客双边都收费。

李教授: 我们来看一个中国案例，特别有意思。中国三大电商平台，淘宝、京东、拼多多，它们的收费策略演化非常典型。

李教授: 先说淘宝。2003年淘宝上线的时候，面对的是占据百分之八十市场份额的eBay易趣。eBay收什么费呢？开店费、商品登录费、交易费，各种费用。淘宝怎么做？宣布"免费三年"。这一招太狠了，五年时间，淘宝和易趣的地位就完全颠倒了。但免费不可能永久啊。2007年起，淘宝开始收增值服务费用，旺铺啊、橱窗推荐位啊，还有按点击付费的直通车广告。2008年天猫商城独立之后，向B端商家收保证金、年费和佣金。你看，淘宝的路径是什么？先用零会员费吸引卖家，等双边市场成熟了，再通过增值服务和佣金变现。

李教授: 京东是另一个路数。它以自营模式起家，后来开放第三方商家入驻，也就是POP店铺。POP商家要交保证金、百分之零点六的交易服务费，还有百分之一到八的品类佣金。有趣的是，京东自营商家不交佣金，但要承诺百分之二十到三十的毛利保障。这体现了会员费和交易费的差异化组合。

李教授: 拼多多呢，早期几乎不收佣金，只收百分之零点六的微信支付服务费。2021年起，百亿补贴频道开始收佣金。到2024年，拼多多交易服务费收入达到1959亿元，首次超过广告收入。这标志着它从广告费模式向收佣金模式的转变。不过它的综合佣金率大概是百分之九，还是低于同行的。

[停顿]

李教授: 三家平台的差异反映了什么？反映了不同的战略定位。淘宝用免费策略颠覆在位者，京东用自营模式建立品质壁垒，拼多多用低费率吸引价格敏感型商家。但这些还没回答我们开头的核心问题，为什么要补贴一边？我们现在来看一个具体的数值例子，看看补贴到底能不能赚钱。

李教授: 我设计了一个简单的模型，用具体数字，这样大家好理解。市场上有6个潜在买家和6个潜在卖家。平台对每笔交易向买家收费，记为 a 下标 b，向卖家收费，记为 a 下标 s。每个买家最多从每个卖家那里购买一单位商品。

李教授: 假设买家是同质的，每个买家从与每个卖家的交易中获得的毛剩余是6。卖家呢，是异质的——也就是说，每个卖家的成本和收益不一样。卖家编号1到6，他们从每个买家的交易中获得的毛剩余分别是负2、负1、0、1、2、3。卖家1和卖家2，即使免费也不愿意加入，因为他们觉得不划算。卖家3刚好持平，是边际的。卖家4、5、6愿意在合理收费下加入。

李教授: 如果你是平台老板，面对这6个买家、6个卖家，你会怎么定价？先别急着回答，我们一步步算。我们先算买家这边。因为买家同质，最优的买家费用是6，恰好让所有买家刚好愿意参与。那卖家这边呢？

李教授: 如果平台只关注卖家侧的利润，会怎么算？向卖家收费3元，能吸引1个卖家，卖家侧利润是18。收费2元，能吸引2个卖家，卖家侧利润是24。收费1元，能吸引3个卖家，卖家侧利润是18。收费0元，能吸引4个卖家，卖家侧利润是0。哪个最好？收费2元，卖家侧利润24，这是最大的。

李教授: 如果选择收费2元，吸引2个卖家，买家侧利润是多少呢？6个买家乘以2个卖家乘以6元，等于72。总利润是24加72，等于96。这就是短视策略，只看卖家侧的利润。

[停顿]

李教授: 但这种策略忽视了一个关键点。什么关键点？每增加一个卖家，平台可以从买家侧额外获得多少收入？6个买家乘以6元，等于36！这个36，是关键，后面会用到。

李教授: 我们重新算一遍，这次考虑跨边网络效应。向卖家收费2元，吸引2个卖家，卖家侧利润24，买家侧利润72，总利润96。向卖家收费1元，吸引3个卖家，卖家侧利润18，买家侧利润108，总利润126。向卖家收费0元，吸引4个卖家，卖家侧利润0，买家侧利润144，总利润144。

李教授: 好，现在关键来了。如果向卖家收费负1元，也就是补贴卖家1元，能吸引5个卖家。卖家侧利润是多少？负1乘以6乘以5，等于负30，亏了30。但买家侧利润呢？6乘以5乘以6，等于180。总利润是负30加180，等于150！这比短视策略的96高了多少？高了50多！

李教授: 如果继续补贴到负2元呢？能吸引6个卖家，卖家侧亏72，买家侧赚216，总利润144。反而比负1元的时候低了。为什么？因为多吸引一个卖家的边际收益是36，但边际成本已经超过了。所以最优策略是补贴1元，吸引5个卖家。

[停顿]

李教授: 这个例子告诉我们什么？卖家侧亏了30，为什么总利润反而更高？因为每增加一个卖家，买家侧多赚36。补贴不是慈善，而是投资。你在一边亏的钱，能从另一边赚回更多。

李教授: 这个例子揭示了平台定价的三个核心原理。第一，补贴可能是最优的。在没有网络效应的市场中，企业不会花钱请顾客来，但在双边市场中，补贴一边用户能带来另一边的收益，只要后者足以弥补前者，补贴就是有利可图的。

李教授: 第二，价格结构非中性。市场结果不仅取决于总费用，还取决于费用在两边的分配。同样是总费用5元，向买家收6元、向卖家补贴1元，和向买家收3元、向卖家收2元，导致的参与率和利润完全不同。这个非常反直觉，但很重要。

李教授: 第三，定价取决于弹性和网络效应。平台倾向于对价格敏感度高的一边收取较低费用，对施加较强网络效应的一边给予较大补贴。

[停顿]

李教授: 这个例子算得很清楚，对吧？但你可能会问，这只是一个特殊情况，如果买家卖家数量不一样呢？如果毛剩余不是这些数字呢？有没有更一般的规律？我们现在来建立一个框架。

李教授: 考虑一个连接买家和卖家的平台。每个买家对每个卖家有一单位的需求，交易的收益对买家是 β 下标 b，对卖家是 β 下标 s。平台对每边设定会员费和交易费。当有 n 下标 b 个买家和 n 下标 s 个卖家加入平台时，买家的净效用怎么算？三块。第一块，你本来就喜欢这个平台，有个固定的好处，记为 r。第二块，你每和一个卖家交易，能赚多少？这取决于每笔交易的价值减去你付的费。平台上有多少个卖家，你就有多少次交易机会。第三块，要减掉入场费。卖家也一样算。

李教授: 平台的利润怎么拆分？拆成两块。一块是固定收入，就是会员费减去服务成本，乘以用户数量。另一块是可变收入，就是交易费减去交易成本，乘以交易数量。交易数量是什么？是买家数量乘以卖家数量。

李教授: 我们先看只收交易费的情况。假设用户的固定收益和平台的固定成本都为零。买家在交易收益大于等于交易费时参与，卖家也一样。平台的利润就是两边的交易费之和减去成本，再乘以参与的买家数和卖家数。

李教授: 通过数学推导，我们能得到一个调整后的Lerner公式。这个公式说的是什么？买家交易费减去有效边际成本，再除以买家交易费，等于买家需求弹性的倒数。卖家那边也有一个类似的公式。

李教授: 这里的关键是什么？是有效边际成本。买家这边的有效边际成本不是交易成本 c，而是 c 减去卖家交易费。为什么？

[停顿]

李教授: 换个角度想。这就像开饭店，如果供应商愿意分担你的水电费，那你服务顾客的净成本就降低了，对不对？平台向卖家收费，卖家就是在为平台"分担"服务买家的成本。所以从平台角度看，服务买家的真实成本，不是总成本 c，而是 c 减去卖家的贡献。平台向卖家收1元，就相当于服务买家的成本降低了1元。

李教授: 这和传统垄断定价有什么区别？在传统垄断中，如果一个市场的需求弹性低——也就是说，价格涨了用户也不太会跑——垄断者应该收高价还是低价？

[停顿]

李教授: 高价，对吧？需求弹性低，价格不敏感，垄断者就会收高价。但在双边市场中呢？整理两个一阶条件，我们得到一个惊人的结果：卖家交易费除以买家交易费，等于卖家弹性除以买家弹性。

李教授: 这意味着什么？如果买家弹性高，卖家弹性低，那卖家交易费应该更高，买家交易费应该更低，甚至是负的。这和传统垄断定价的逻辑完全相反！为什么会这样？

李教授: 因为双边市场追求的不是单边需求，而是总交易量的最大化。这里要用经济学的边际思维。每多吸引一个卖家，平台获得什么？不仅是卖家的交易费，还有买家侧因为多了一个交易对手而产生的额外收益。你想啊，如果买家很敏感，一涨价就跑了，那平台就得在买家侧收低价。但平台还得赚钱啊，怎么办？从另一边收回来。如果卖家不敏感，转换成本高，那就向卖家收高价。

李教授: 滴滴的佣金结构就是这个逻辑的完美体现。乘客的出行选择多，公交、地铁、出租车、共享单车都是替代品，需求弹性高。司机呢，一旦投入车辆和时间成为网约车司机，转换成本高，弹性低。所以滴滴向司机收百分之二十的佣金，向乘客不仅不收费，还发优惠券。

李教授: 2014年滴滴快的补贴大战，双方合计烧掉约24到40亿元。这些补贴大部分流向了乘客端，因为补贴高弹性一边才是理论最优策略。表面看这是烧钱抢用户，本质上是在执行理论预测的最优策略：补贴高弹性、高网络效应价值的一边。

[停顿]

李教授: 好，交易费我们算清楚了。那会员费呢？它和交易费有什么本质区别？会员费的逻辑更微妙，因为它直接决定谁能进来，调节的是平台的规模。我们来看。

李教授: 假设平台只收会员费，用户对交易收益的估值是同质的，但外部选择异质。买家的净效用是交易收益乘以卖家数量减去会员费。参与人数由自由进入条件决定。平台利润是两边的会员费减去服务成本，乘以用户数量。

[停顿]

李教授: 这个框架和交易费有什么区别？区别在于，会员费是在用户进入平台时就收的，所以它调节的是谁愿意进来，而不是进来后交易多少次。

李教授: 通过数学推导，利润最大化的会员费满足什么？卖家会员费等于服务成本减去网络效应价值，再加上市场势力加成。买家那边也一样。

李教授: 这可以改写成Lerner形式。有效边际成本是什么？是服务成本减去网络效应价值。如果卖家给买家带来很大价值，吸引卖家的有效成本是高了还是低了？

[停顿]

李教授: 低了，对不对？因为买家愿意为更多卖家付更高的会员费，所以平台吸引卖家的成本就降低了。网络效应价值越大，有效成本越低。网络效应把有效成本拉低了。如果网络效应价值特别大，有效成本可能变成负的。什么时候会员费会变成负的？

[停顿]

李教授: 当网络效应价值大于服务成本加上市场势力加成的时候。这时候平台会倒贴钱请你来，因为你给另一边带来的价值，远超过平台给你的补贴。想象一个极端情况。你开了一家健身房，每增加一个会员，其他会员就更愿意来，因为可以组队锻炼。如果这个价值足够大，你甚至愿意倒贴钱请新会员加入。

李教授: 我举个例子，外卖平台佣金对比。美团的佣金率是百分之十八到二十五，一线城市更高。饿了么的佣金结构和美团相近，两家平台在佣金上形成了事实上的价格锁定，这是双寡头竞争中常见的现象。

李教授: 2025年2月京东入局外卖市场，打出什么策略？零佣金加全员社保。5月前入驻商家全年免佣，之后仅收百分之五的佣金加配送费，远低于美团的百分之十五到二十五。这是典型的分而治之策略，用极低的商家费用吸引供给侧，再争夺消费者。

李教授: 从理论角度看，外卖平台对商家收取高佣金、对消费者提供补贴，符合双边市场定价原则。消费者的替代选择多，自己做饭、堂食、其他平台，弹性高。商家一旦依赖平台获客，转换成本高，弹性低。但京东的进入正在改变这一格局。当商家有了低费率的替代选择，其弹性上升，可能倒逼美团降低佣金。京东能否成功，取决于它能否改变商家的弹性。

[停顿]

李教授: 如果商家发现有了可靠的替代选择，他们对美团的依赖就会降低，谈判能力就会上升。这就是竞争的力量。但外卖佣金是不是越低越好？

[停顿]

李教授: 不一定。如果佣金太低，平台可能无法覆盖配送成本和技术投入，服务质量下降，最终损害消费者利益。所以要看效率，不能只看价格。

李教授: 我们现在有了完整的框架，交易费和会员费的定价原则。让我们用几个中国案例来检验这套理论。

李教授: 第一个案例，淘宝对战eBay。2003年eBay占据中国C2C市场百分之八十的份额，收取开店费、商品登录费、交易费等多项费用。淘宝怎么做？宣布"免费三年"。理论怎么解释？启动期会员费面临鸡生蛋蛋生鸡问题，交易费更灵活。结果呢？五年时间市场地位完全逆转。

李教授: 第二个案例，信用卡网络的费用分配。商户付手续费百分之一点五到二，持卡人不仅不付费还拿返现。为什么？商户弹性低，因为必须接受主流支付方式。持卡人弹性高，因为可以用现金。Rochet和Tirole在2003年正是通过分析信用卡市场，奠定了双边市场定价理论的基础。

李教授: 第三个案例，我们刚才讲的外卖平台佣金。美团、饿了么百分之十五到二十五，京东进入用百分之五低价进攻。理论解释是什么？消费者弹性高，商家弹性低，所以向商家收费。但京东的进入改变了商家的弹性，可能重塑竞争格局。

[停顿]

李教授: 好，我们看了这么多案例。现在让我们回到开头的问题。为什么平台会倒贴钱给用户？

李教授: 今天我们从一个反直觉的现象出发，平台为什么倒贴钱？我们发现，在双边市场中，补贴不是慈善，而是投资。补贴一边用户，能吸引另一边，从另一边赚回更多。

李教授: 关键是理解三个原则。第一，价格结构非中性。怎么分配费用，比收多少总费用更重要。第二，有效成本调整。向一边收费，就降低了服务另一边的成本。第三，弹性与网络效应。对谁补贴、对谁收费，取决于谁更敏感、谁更有价值。

李教授: 这套理论既能解释淘宝、滴滴、美团的策略，还能预测未来的竞争格局。比如京东外卖能否撼动美团，就看它能否改变商家的弹性。如果商家发现有了可靠的替代选择，他们对美团的依赖就会降低，谈判能力就会上升。

李教授: 但我们也要看到，平台追求的是利润最大化，不是社会福利最大化。垄断平台的定价会不会偏离社会最优？如果平台被监管要求对两边收相同费用，会发生什么？

[停顿]

李教授: 这些问题，我们下一讲继续讨论。我们会看到四种定价扭曲，以及不同平台竞争下的定价策略。这个很有意思，因为竞争改变了一切。垄断平台和竞争平台的定价逻辑完全不同，竞争可能让定价更接近社会最优，也可能带来新的扭曲。

李教授: 今天的内容就到这里。记住三个关键词，价格结构非中性、有效成本调整、弹性与网络效应。这三个原则是理解平台定价的核心。下课！

讲座信息

时间线

核心要点

1. 定价工具二分法：会员费调节准入，交易费调节交易强度
2. 补贴逻辑：在一边亏的钱，能从另一边赚回更多
3. 价格结构非中性：费用在两边的分配比总费用更重要
4. 有效成本调整：向一边收费=降低服务另一边的成本
5. 弹性比例原则：向不敏感一边收费，补贴敏感一边
6. 网络效应价值：用户给另一边带来的价值越大，越值得补贴

修辞问题清单

案例清单

• 淘宝"免费三年"对战eBay（2003-2008）
• 京东自营 vs POP店铺佣金差异
• 拼多多佣金模式演化（2021-2024）
• 滴滴快的补贴大战（2014）
• 美团/饿了么/京东外卖佣金对比（2025）
• 信用卡网络费用分配（Rochet & Tirole 2003）
• Airbnb/淘宝防平台泄漏机制

修改说明

本稿基于审阅报告的反馈进行了以下高优先级和中优先级修改：

高优先级修改：

1. 有效边际成本概念增加了"开饭店分担水电费"的比喻（第80-84段区域）
2. 公式符号完全口语化，避免直接念符号，改用"记为...""下标..."等自然表达
3. 弹性概念增加了定义铺垫（第86-88段）

中优先级修改： 4. 会员费部分增加了停顿和例子（健身房组队锻炼的例子） 5. 术语首次出现时增加解释（如"异质"） 6. 修正了翻译腔/AI味表达（如"理想情况下"→"最理想的做法"，"平台的利润可以写成"→"平台的利润怎么拆分？拆成两块"） 7. 开场问题间隔调整（第5段改为陈述句） 8. 增加了口语化过渡（如"我们来看一个中国案例，特别有意思"） 9. 边际分析思维明确说明（第93段）

其他优化：

• 修辞问题后增加了足够的停顿空间
• 滴滴补贴表述更精确（"大部分流向乘客端"）
• 京东案例补充了理论解释
• 增加了"如果你是平台老板"等代入感问题

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