第 4 章平台成长

本章配套播客

2014 年初的北京，寒风凛冽，但网约车市场却异常火热。滴滴和快的两家公司正在进行一场史无前例的补贴大战：乘客打车不花钱甚至倒贴，司机每单额外奖励十几元。短短四个月，双方烧掉超过 20 亿元。这场补贴大战反映了平台经济学的核心问题——如何让一个双边市场从零开始运转起来？

平台的价值创造遵循两步走的逻辑：第一步是把不同群体的用户聚集到一起，第二步是管理用户之间的网络效应。第一步并不简单。没有司机，乘客不会来；没有乘客，司机也不愿加入。这种相互依赖的困境被称为鸡生蛋蛋生鸡问题（Chicken-and-Egg Problem）。本章将系统分析平台如何破解这一难题，以及如何在站稳脚跟后实现进一步扩张。

学习目标

分析企业选择平台模式与传统模式的权衡因素
理解鸡生蛋问题的博弈论本质和多重均衡结构
掌握分而治之策略、种子用户策略等冷启动方法
设计平台信任建立机制
评估平台包络与生态系统扩张决策

4.1 平台还是非平台？

在决定如何启动平台之前，企业首先要回答一个更根本的问题：是否应该采用平台模式？

旅游住宿行业的演变说明了这个问题。几十年前，酒店业几乎完全采用垂直整合模式——企业拥有物业、雇佣员工、控制服务的全过程。如今，Airbnb 和途家等平台彻底改变了这一格局：它们不拥有任何房产，却撮合了数以亿计的住宿交易。类似的变革也发生在出行领域——Uber、滴滴不拥有车辆，却成为全球最大的出行服务提供者。

两种模式的区别是：平台赋能（enable）交易，而垂直整合企业控制（control）交易。

4.1.1 基本权衡：赋能 vs 控制

Hagiu 和 Wright（2015）提出了一个分析框架，将组织模式的选择归结为三个维度的权衡：激励、适应与协调。

激励问题

在平台模式下，服务提供者（如 Airbnb 房东、滴滴司机）是独立的个体经营者，他们保留对交易的剩余控制权，因此有充足的动力提升服务质量——付出的努力越多，获得的回报也越多。相比之下，在垂直整合模式下，服务人员是企业雇员，拿固定工资，缺乏同等的激励去额外付出。

用经济学术语来说，平台模式更好地解决了道德风险（moral hazard）问题。

适应问题

服务提供者往往拥有企业难以获取的私人信息。一位经验丰富的房东最清楚什么样的布置能吸引租客，一位老司机最了解哪条路线最省时。平台模式让拥有信息的人做决策，因此能更好地适应本地化、个性化的需求。

在垂直整合模式下，企业可能因为缺乏这些私人信息（hidden information）而做出次优决策。

协调问题

然而，平台模式有一个明显的劣势：难以协调外部性。当多个服务提供者之间存在相互影响时——比如产品之间是替代品或互补品，或者一个商家的行为会影响其他商家的声誉——平台很难协调这些关系。

垂直整合企业则可以从全局出发，统筹安排。例如，连锁酒店可以根据各门店的入住率动态调整价格，而 Airbnb 很难让独立房东配合这样的协调定价。

Hagiu-Wright 框架

维度	平台模式（赋能）	垂直整合（控制）
激励	强——服务者保留剩余控制权	弱——雇员缺乏足够激励
适应	强——服务者可利用私人信息	弱——企业缺乏本地知识
协调	弱——难以协调外部性	强——可统筹跨产品溢出效应

核心洞察

模式选择取决于信息结构与激励结构的匹配程度。市场变化越快、服务个性化要求越高，平台模式的适应优势越明显。

4.1.2 激励、适应与协调

上述三个维度并非固定不变。平台可以通过设计机制来弥补自身劣势，垂直整合企业也可以改进激励方案。

平台如何改善协调能力？

平台可以通过交易费来调节服务者的行为。如果服务者之间存在负向溢出效应（如恶性价格战），平台可以提高佣金率以抑制过度竞争；如果存在正向溢出效应（如品质提升的示范效应），平台可以降低费率以鼓励投入。

垂直整合企业如何改善激励？

企业可以设计与业绩挂钩的薪酬方案。例如，将奖金与客户满意度、销售额等指标关联，部分模拟平台模式下的激励效果。

4.1.3 选择决策

综合以上分析，我们可以得出以下判断原则：

倾向选择平台模式的情形： - 服务质量高度依赖个人努力（激励问题重要） - 服务需要因地制宜、因人而异（适应问题重要） - 服务提供者之间的相互影响较小（协调问题不严重） - 市场变化快速，需要灵活响应

倾向选择垂直整合的情形： - 服务标准化程度高，个人努力影响有限 - 规模经济显著 - 质量控制和品牌一致性至关重要 - 服务之间存在强互补性，需要统一协调

Amazon 的混合策略

Amazon 同时扮演零售商（控制模式）和电商平台（赋能模式）两种角色。Hagiu 和 Wright（2015）的研究发现，Amazon 在不同品类的模式选择符合理论预测：

图书：变化慢、标准化程度高，Amazon 自营比例达 54%
电子产品：更新快、适应性要求高，Amazon 自营比例仅 1%

这说明：市场变化越快，平台模式的适应优势越明显。

4.2 鸡生蛋问题

决定采用平台模式后，企业面临的第一个挑战就是启动问题。双边平台的价值来源于两边用户的互动，但在平台诞生之初，两边都没有用户——这就是所谓的鸡生蛋蛋生鸡问题。

4.2.1 问题本质

鸡生蛋问题本质上是协调博弈（coordination game），存在多重均衡。

考虑一个简单的模型。假设平台试图连接买方和卖方两个群体，分别有 $N_b$ 个买方和 $N_s$ 个卖方。如果 $n_b$ 个买方和 $n_s$ 个卖方加入平台，他们的净效用分别为：

\[ v_b = r_b + \beta_b n_s - A_b \quad \text{和} \quad v_s = r_s + \beta_s n_b - A_s \]

其中： - $r_b, r_s$：用户从平台获得的独立价值（不依赖对方群体规模） - $\beta_b$：卖方对买方的跨组网络效应强度（每多一个卖方，买方效用增加 $\beta_b$） - $\beta_s$：买方对卖方的跨组网络效应强度 - $A_b, A_s$：平台向买方、卖方收取的接入费

用户的外部选项价值分别为 $v_b^0$ 和 $v_s^0$。

多重均衡的产生

分析第二阶段的用户决策，可以发现四种可能的均衡：

好均衡 $(N_b, N_s)$：所有人都加入，条件是： \[A_b \leq r_b - v_b^0 + \beta_b N_s \quad \text{且} \quad A_s \leq r_s - v_s^0 + \beta_s N_b\]
坏均衡 $(0, 0)$：没人加入，条件是： \[A_b > r_b - v_b^0 \quad \text{且} \quad A_s > r_s - v_s^0\]
部分均衡 $(N_b, 0)$ 或 $(0, N_s)$：只有一边参与

问题是：当定价处于某个中间区域时，好均衡和坏均衡同时存在。均衡的选择取决于用户的预期，而非基本面。如果用户悲观地认为对方不会来，这种预期会自我实现，平台陷入零均衡的陷阱。

多重均衡的自我实现

鸡生蛋问题的核心是预期协调失败。两个均衡都是自我实现的预言（self-fulfilling prophecy）： - 乐观预期：大家都相信平台会成功 → 都加入 → 平台真的成功 - 悲观预期：大家都相信平台会失败 → 都不加入 → 平台真的失败

平台的挑战是如何打破悲观预期，引导用户走向好均衡。

4.2.2 分而治之策略

分而治之策略（Divide-and-Conquer）是解决鸡生蛋问题的核心武器。其基本思路是：通过差异化定价，让一方的加入成为占优策略，从而消除坏均衡。

策略逻辑

为了确保 $(0,0)$ 不是均衡，平台需要让至少一方在对方不来的情况下仍然愿意加入。这要求：

\[A_b \leq r_b - v_b^0 \quad \text{或} \quad A_s \leq r_s - v_s^0\]

也就是说，即使没有跨组网络效应的好处，被补贴的一方加入平台也比外部选项更好。

一旦买方确定会来，卖方看到这一点，愿意支付的最高价格变为 $r_s - v_s^0 + \beta_s N_b$。平台通过补贴一方，从另一方赚回利润。

补贴哪一边？

一个关键问题是：应该补贴买方还是卖方？

答案是：补贴对另一边网络效应更大的群体。

如果买方是补贴方，平台利润为： \[\Pi = N_b(r_b - v_b^0) + N_s(r_s - v_s^0 + \beta_s N_b)\]

如果卖方是补贴方，平台利润为： \[\Pi = N_b(r_b - v_b^0 + \beta_b N_s) + N_s(r_s - v_s^0)\]

比较两式可知，当 $\beta_s > \beta_b$（买方对卖方的吸引力更大）时，应该补贴买方。

核心结论

补贴侧的选择与群体规模无关，只与跨组网络效应强度有关。应该补贴对另一边吸引力更大的群体，从吸引力较小的群体那里赚钱。

这解释了为什么： - 夜店给女性免费入场，向男性收费（女性对男性吸引力更大） - 购物中心给顾客免费停车，向商户收租金（顾客对商户吸引力更大） - 游戏主机补贴硬件，从游戏开发商赚钱（玩家对开发商吸引力更大）

竞争条件下的分而治之

当两个同质平台竞争时，情况更加激烈。双方都会采用分而治之策略，竞相压低价格。最终结果是市场倾覆（tipping）到只剩一个平台，且该平台可能零利润。

这一结论与我们在第 3 章关于网络效应与市场结构的分析一致：强跨组网络效应 + 平台无差异 = 赢者通吃。

4.2.3 动态定价策略

前面的分析假设用户同时决策，但现实中平台是逐步发展的。动态视角下，平台可以采用种子用户策略（seeding strategy）。

种子用户策略的基本原则

核心思想是：先吸引一小批用户作为种子，然后利用网络效应的正反馈逐步扩大规模。

应该优先吸引哪些用户？综合考虑两个因素：

优先级 = 产生的网络效应 / 获取成本

明星用户（marquee users）是指能为对方群体带来巨大价值的用户。典型例子包括： - 游戏主机平台上的明星游戏（如《侠盗猎车手》对 PlayStation） - 购物中心里的主力店铺（如超市、电影院） - 社交媒体上的意见领袖

明星用户的问题是：他们知道自己的价值，会要求更好的条件。平台之间对明星用户的竞争可能让收益化为乌有。

低成本用户是另一类值得优先争取的对象，包括： - 外部选项较差的用户（尚未被其他平台锁定） - 对平台服务本身有高估值的用户（早期采用者） - 更看重独立价值而非网络价值的用户 - 忠诚度高、不易流失的用户

种子用户策略的成功要素

种子用户策略能否奏效，取决于三个条件：

可观察性：后来者能观察到早期用户的存在
信号解读：后来者能正确理解平台的补贴政策
承诺可信：后来者相信早期用户会留下来

如果这些条件不满足，平台需要通过广告、公关、数据披露等方式提高早期行动的可见度。例如，滴滴会公布「5 公里内平均响应时间」来向乘客展示司机供给充足。

案例：滴滴的启动策略

滴滴出行的冷启动策略是种子用户策略的经典案例。

2012 年滴滴刚成立时，面临典型的双边协调困境。滴滴选择先司机、后乘客的顺序：

司机侧启动（2012-2013）：运营人员到北京南站等出租车聚集地，逐个帮司机安装 APP，通过注册返现、接单奖励等方式拓展司机数量。
临界规模判断：当司机覆盖率达到能保证 5 公里内 10-15 分钟响应时，开始重点拓展乘客。
补贴大战（2014-2016）：与快的、Uber 展开激烈补贴竞争，实施双边补贴。

为什么先攻司机侧？因为在网约车市场，乘客对司机数量（等待时间）极其敏感，而司机对乘客数量的敏感度相对较低（只要有单接就行）。用我们的模型语言，$\beta_b > \beta_s$，所以应该先确保司机供给，再吸引乘客。

4.2.4 混合商业模式

有时候，鸡生蛋问题太过棘手，纯平台模式在短期内无法运转。此时，一个务实的策略是：先做管道（pipeline），再做平台。管道模式指企业自己生产产品或提供服务，而非撮合第三方。

自我供给策略

平台可以通过自己提供一方的服务来启动市场，而不是等待第三方加入。这相当于分而治之策略的非价格版本：通过直接供给来确保一方的参与。

历史上，许多成功平台都经历过这个阶段： - 早期游戏机自带游戏，后来才开放给第三方开发者 - Apple 最初自己开发应用，后来才开放 App Store - Amazon 从纯零售商起步，后来才建立第三方市场

案例：拼多多的社交裂变

拼多多 2015 年进入电商市场时，面临的是红海竞争——淘宝、京东已经占据主导地位。传统的补贴策略成本太高，拼多多另辟蹊径，采用社交裂变模式。

拼多多的创新在于： 1. 借力微信生态：将购物嵌入社交场景，通过小程序降低使用门槛 2. 砍一刀机制设计： - 用户发起砍价，初始砍掉大部分价格 - 邀请好友帮忙，每人砍随机金额 - 系统根据用户社交关系动态调整难度 - 利用沉没成本效应：越砍越难，促使用户持续邀请 3. 病毒式传播：单次活动平均邀请 20+ 好友，获客成本仅为传统电商的 1/3

理论上，拼多多的策略可以理解为： - 种子用户选择：瞄准淘宝、京东忽视的下沉市场用户 - 网络效应放大：将社交关系链转化为增长动力 - 成本最小化：让用户自己承担获客工作

4.3 建立信任

平台赋能交易而非控制交易，这意味着交易质量取决于独立的服务提供者。在陌生人之间的匿名交易中，信任是稀缺资源。如果用户不信任彼此，悲观预期会导致平台陷入零均衡。

4.3.1 平台信任机制

平台面临的信息不对称问题主要有两类：

隐藏信息（逆向选择）

交易一方拥有另一方不知道的重要信息。例如： - 二手交易中，卖家比买家更了解商品真实状况 - 众筹平台上，创业者比投资人更了解项目风险 - 求职平台上，求职者比雇主更了解自己的能力

如果买家无法区分高质量和低质量卖家，他们只愿意支付基于平均质量的价格。这个价格可能让高质量卖家无利可图而退出。接着买家会下调质量预期，导致更多卖家退出……最终市场崩溃，只剩下低质量商品——这就是经典的柠檬市场问题。

隐藏行动（道德风险）

交易质量取决于一方或双方的努力程度，而这些努力难以监督。例如： - 拼车平台上，司机的驾驶是否安全、态度是否友好 - 外卖平台上，骑手是否按时送达、食品是否妥善保管 - 短租平台上，房东是否打扫干净、房客是否爱护房屋

由于交易双方可能不会再见面，缺乏维护声誉的动力，机会主义行为可能泛滥。

4.3.2 保险与担保

平台可以部署多种策略来解决信任问题：

事前措施：认证与筛选

强制认证：Uber 检查司机的驾驶记录；滴滴要求司机人脸识别
自愿认证：Airbnb 房东可以认证照片真实性；淘宝卖家可以申请实名认证
质量门槛：App Store 审核应用安全性；天猫设置商家入驻标准
分层管理：Amazon 区分普通卖家和 Prime 卖家；淘宝区分普通店铺和天猫店铺

事中措施：支付托管

平台提供第三方支付托管，确保买家付款后卖家才能收到钱，商品确认收货后资金才释放。支付宝的担保交易功能是这一机制的典型代表。

事后措施：保险与担保

卖家保护：Airbnb 为房东提供房屋损坏保险
买家保护：淘宝承诺假一赔三；美团对外卖超时提供赔付
争议解决：平台介入处理买卖双方纠纷

评价系统

评价系统将事后信息转化为事前信息，是平台最重要的信任基础设施之一。我们在第 2 章已经详细讨论过。

4.3.3 认证与筛选

案例：闲鱼的芝麻信用

闲鱼是中国最大的二手交易平台，面临的信任挑战尤其严峻：非标准化商品、陌生人交易、信息不对称严重。闲鱼的解决方案是借用阿里生态内的信用资源。

闲鱼的信任机制设计：

芝麻信用分引入：用户可查看对方的芝麻信用分。研究显示，买家信用分每提高 100 分，成交率提升 30.3%；卖家每提高 100 分，成交率提升 18.6%。
实人认证：卖家需上传身份证进行实人认证，2024 年认证率达 92%。
支付宝担保交易：利用支付宝的资金托管功能降低交易风险。
鱼塘社区：通过兴趣社区让同好的陌生人拉近关系，增强信任感。

这个案例的启示是：新平台不必从零建立信用体系，可以借用既有平台的信用资源。这是一种跨平台的资源杠杆策略。

信任机制与网络效应的关系

信任机制直接影响跨组网络效应的强度 $\beta_b$ 和 $\beta_s$： - 更好的推荐算法 → 匹配质量提升，$\beta_b$ 和 $\beta_s$ 都增加 - 对卖家严格的退货政策 → $\beta_b$ 增加（买家更放心），$\beta_s$ 可能减少（卖家负担加重） - 对买家严格的取消政策 → $\beta_s$ 增加，$\beta_b$ 可能减少

平台政策的权衡

平台在设计规则时面临风险分配问题。例如： - Airbnb 相对保护房东：房东取消只需付罚金 - Booking 相对保护房客：房东取消必须提供替代方案

不同政策导致不同的网络效应强度分布，影响平台的用户结构。

4.4 平台拓展

成功克服冷启动难题的平台，下一步要考虑的是如何扩张。平台拓展主要有两个方向：进入邻近市场（平台包络）和构建生态系统。

4.4.1 平台包络

平台包络（Platform Envelopment）是指平台利用在核心市场积累的资源优势，进入相邻市场的战略。

进攻性包络

平台利用既有用户基础、数据资产、技术能力等资源，以较低成本进入新市场，对该市场的在位者形成竞争威胁。

防御性包络

平台通过拓展服务范围，增加用户转换成本，防止竞争对手蚕食自己的核心市场。

资源杠杆的来源

平台在扩张时可以利用的资源包括：

用户基础：既有用户可以低成本地被引导到新服务
技术能力：算法、系统、基础设施可以复用
数据资产：用户数据可以提升新服务的质量
品牌信任：用户对品牌的信任可以溢出到新服务
运营能力：地推、客服、供应链等能力可以迁移

案例：美团的多边延伸

美团是平台包络战略的典型案例。从团购起家，美团逐步扩展到外卖、酒旅、电影、单车、买菜等领域，成为本地生活服务的超级平台。

美团扩张的核心资源是地推铁军。2011 年，王兴六顾茅庐从阿里挖来干嘉伟，打造了一支强大的地面推广团队。这支团队帮助美团在千团大战中胜出，积累了大量商家资源和运营经验。

当美团进入外卖市场时，地推能力成为关键优势： - 团购业务积累的餐饮商家可以快速转化为外卖商家 - 地推团队熟悉如何说服商家上线新服务 - 本地运营经验可以直接迁移

用理论框架分析，美团的扩张体现了： - 供给侧范围经济：地推团队、商家关系、运营系统可以跨业务复用 - 需求侧范围经济：用户可以在一个 APP 内完成多种本地生活消费 - 网络效应扩展：餐饮商家既是团购的供给方，也是外卖的供给方，用户基础可以共享

4.4.2 生态系统构建

平台也可以通过引入互补服务来扩展，而不是直接进入竞争性市场。

供给侧范围经济

当联合提供多种服务的成本低于分别提供时，就存在供给侧范围经济。来源包括：

软件复用：Facebook 和 Instagram 共用广告系统
数据复用：电商数据用于仓储决策
用户基础复用：Uber 将 Uber Eats 的配送网络扩展到 Uber Freight

需求侧范围经济

当用户从同一平台获取多种服务的价值高于从不同平台分别获取时，就存在需求侧范围经济。来源包括：

互补性：Xbox Live 增强游戏体验
便利性：一站式购物减少交易成本
信任溢出：Google 新服务借用品牌信任

多边网络效应

当平台从双边扩展到多边时，会产生复杂的间接网络效应。

考虑三个用户群体 A、B、C，其中 A 是枢纽群体。扩展到群体 C 后： - A 和 C 之间形成新的吸引螺旋 - 虽然 B 和 C 没有直接互动，但 B 间接关心 C 的参与（因为 C 影响 A，而 A 影响 B） - 网络效应链条从双边扩展为多边

案例：字节跳动的生态扩张

字节跳动的扩张路径体现了流量优势如何支撑业务多元化：

今日头条建立流量基础（2012-2016）：用算法推荐颠覆传统新闻门户
抖音继承算法能力（2016-2020）：短视频借助推荐算法快速崛起
从内容向交易延伸（2020 至今）：抖音电商、本地生活业务

字节跳动的核心资源是推荐算法能力。这一能力从新闻推荐迁移到短视频推荐，再迁移到电商的商品推荐和本地生活的服务推荐。同时，庞大的用户流量为新业务的冷启动提供了天然优势。

平台自营的双刃剑

当平台通过自营产品进入第三方卖家的市场时，会产生复杂的影响：

对平台：可以直接捕获高利润品类的价值，但可能损害生态系统健康

对第三方卖家：面临平台的直接竞争，可能减少投资或离开平台

对消费者：影响是模糊的——竞争加剧可能降价，但生态系统萎缩可能减少选择

Amazon 自营产品挤压第三方卖家的问题已经引发了反垄断调查。平台需要在价值捕获和生态系统健康之间寻找平衡。

本章小结

本章分析了平台从无到有、从小到大的成长过程。本章要点：

模式选择：平台模式（赋能）在激励和适应方面有优势，垂直整合（控制）在协调方面有优势。选择取决于具体业务特征。
鸡生蛋问题：双边平台面临协调博弈中的多重均衡问题。悲观预期会自我实现，导致平台无法启动。
分而治之策略：通过补贴一方使其加入成为占优策略，消除坏均衡。应该补贴对另一边网络效应更大的群体。
种子用户策略：优先吸引网络效应/获取成本比值最高的用户。可以借助既有资源（如其他平台的信用体系）降低启动成本。
信任机制：平台通过认证筛选、支付托管、保险担保、评价系统等手段解决信息不对称问题，增强网络效应强度。
平台扩张：成熟平台可以通过平台包络进入邻近市场，或通过生态系统构建实现多边延伸。核心是利用既有资源的范围经济。

思考题

概念理解：解释为什么分而治之策略中，补贴侧的选择与群体规模无关，只与跨组网络效应强度有关。用夜店定价的例子说明这一原理。
模型应用：假设一个外卖平台面临 $\beta_b = 0.3$（每多一个商家，消费者效用增加 0.3）和 $\beta_s = 0.5$（每多一个消费者，商家效用增加 0.5）。消费者的外部选项价值为 2，商家的外部选项价值为 1。平台应该补贴哪一边？如果平台被迫对两边收取相同费用，会发生什么？
案例分析：比较滴滴和拼多多的冷启动策略。两者分别采用了什么方法解决鸡生蛋问题？为什么拼多多没有采用滴滴式的直接补贴？
批判性思考：闲鱼借用芝麻信用的策略有什么潜在风险？如果支付宝决定限制芝麻信用对外开放，闲鱼应该如何应对？
延伸讨论：美团从团购扩展到外卖，再到酒旅、买菜等业务，体现了什么样的平台扩张逻辑？这种无边界扩张策略是否可持续？可能面临哪些挑战？

延伸阅读

Hagiu, A., & Wright, J. (2015). Marketplace or reseller? Management Science, 61(1), 184-203.
Caillaud, B., & Jullien, B. (2003). Chicken & egg: Competition among intermediation service providers. RAND Journal of Economics, 34(2), 309-328.
Evans, D. S. (2009). How catalysts ignite: The economics of platform-based start-ups. In A. Gawer (Ed.), Platforms, Markets and Innovation (pp. 99-128). Edward Elgar.
Zhu, F. (2019). Friends or foes? Examining platform owners’ entry into complementors’ spaces. Journal of Economics & Management Strategy, 28(1), 23-28.

--- title: "第 4 章平台成长" --- ::: {.callout-tip} ## 本章配套播客 <audio controls style="width: 100%;" src="../../参考资料及素材/textbooks/economics_of_platforms/中长度播客/chapter-4/podcast.mp3"></audio> ::: 2014 年初的北京，寒风凛冽，但网约车市场却异常火热。滴滴和快的两家公司正在进行一场史无前例的补贴大战：乘客打车不花钱甚至倒贴，司机每单额外奖励十几元。短短四个月，双方烧掉超过 20 亿元。这场补贴大战反映了平台经济学的核心问题——如何让一个双边市场从零开始运转起来？平台的价值创造遵循两步走的逻辑：第一步是把不同群体的用户聚集到一起，第二步是管理用户之间的网络效应。第一步并不简单。没有司机，乘客不会来；没有乘客，司机也不愿加入。这种相互依赖的困境被称为鸡生蛋蛋生鸡问题（Chicken-and-Egg Problem）。本章将系统分析平台如何破解这一难题，以及如何在站稳脚跟后实现进一步扩张。 ::: {.callout-important} ## 学习目标 1. **分析** 企业选择平台模式与传统模式的权衡因素 2. **理解** 鸡生蛋问题的博弈论本质和多重均衡结构 3. **掌握** 分而治之策略、种子用户策略等冷启动方法 4. **设计** 平台信任建立机制 5. **评估** 平台包络与生态系统扩张决策 ::: ![第4章思维导图](images/img_00_chapter4_mindmap.png) ## 4.1 平台还是非平台？在决定如何启动平台之前，企业首先要回答一个更根本的问题：是否应该采用平台模式？旅游住宿行业的演变说明了这个问题。几十年前，酒店业几乎完全采用垂直整合模式——企业拥有物业、雇佣员工、控制服务的全过程。如今，Airbnb 和途家等平台彻底改变了这一格局：它们不拥有任何房产，却撮合了数以亿计的住宿交易。类似的变革也发生在出行领域——Uber、滴滴不拥有车辆，却成为全球最大的出行服务提供者。两种模式的区别是：平台**赋能**（enable）交易，而垂直整合企业**控制**（control）交易。 ### 4.1.1 基本权衡：赋能 vs 控制 Hagiu 和 Wright（2015）提出了一个分析框架，将组织模式的选择归结为三个维度的权衡：**激励**、**适应**与**协调**。 **激励问题** 在平台模式下，服务提供者（如 Airbnb 房东、滴滴司机）是独立的个体经营者，他们保留对交易的剩余控制权，因此有充足的动力提升服务质量——付出的努力越多，获得的回报也越多。相比之下，在垂直整合模式下，服务人员是企业雇员，拿固定工资，缺乏同等的激励去额外付出。用经济学术语来说，平台模式更好地解决了道德风险（moral hazard）问题。 **适应问题** 服务提供者往往拥有企业难以获取的私人信息。一位经验丰富的房东最清楚什么样的布置能吸引租客，一位老司机最了解哪条路线最省时。平台模式让拥有信息的人做决策，因此能更好地适应本地化、个性化的需求。在垂直整合模式下，企业可能因为缺乏这些私人信息（hidden information）而做出次优决策。 **协调问题** 然而，平台模式有一个明显的劣势：难以协调外部性。当多个服务提供者之间存在相互影响时——比如产品之间是替代品或互补品，或者一个商家的行为会影响其他商家的声誉——平台很难协调这些关系。垂直整合企业则可以从全局出发，统筹安排。例如，连锁酒店可以根据各门店的入住率动态调整价格，而 Airbnb 很难让独立房东配合这样的协调定价。 **Hagiu-Wright 框架** ![赋能模式与控制模式对比](images/img_01_enable_vs_control.png) | 维度 | 平台模式（赋能） | 垂直整合（控制） | |------|-----------------|-----------------| | **激励** | 强——服务者保留剩余控制权 | 弱——雇员缺乏足够激励 | | **适应** | 强——服务者可利用私人信息 | 弱——企业缺乏本地知识 | | **协调** | 弱——难以协调外部性 | 强——可统筹跨产品溢出效应 | ::: {.callout-note} ## 核心洞察模式选择取决于信息结构与激励结构的匹配程度。市场变化越快、服务个性化要求越高，平台模式的适应优势越明显。 ::: ### 4.1.2 激励、适应与协调上述三个维度并非固定不变。平台可以通过设计机制来弥补自身劣势，垂直整合企业也可以改进激励方案。 **平台如何改善协调能力？** 平台可以通过交易费来调节服务者的行为。如果服务者之间存在负向溢出效应（如恶性价格战），平台可以提高佣金率以抑制过度竞争；如果存在正向溢出效应（如品质提升的示范效应），平台可以降低费率以鼓励投入。 **垂直整合企业如何改善激励？** 企业可以设计与业绩挂钩的薪酬方案。例如，将奖金与客户满意度、销售额等指标关联，部分模拟平台模式下的激励效果。 ### 4.1.3 选择决策综合以上分析，我们可以得出以下判断原则： **倾向选择平台模式的情形**： - 服务质量高度依赖个人努力（激励问题重要） - 服务需要因地制宜、因人而异（适应问题重要） - 服务提供者之间的相互影响较小（协调问题不严重） - 市场变化快速，需要灵活响应 **倾向选择垂直整合的情形**： - 服务标准化程度高，个人努力影响有限 - 规模经济显著 - 质量控制和品牌一致性至关重要 - 服务之间存在强互补性，需要统一协调 ::: {.callout-tip} ## Amazon 的混合策略 Amazon 同时扮演零售商（控制模式）和电商平台（赋能模式）两种角色。Hagiu 和 Wright（2015）的研究发现，Amazon 在不同品类的模式选择符合理论预测： - **图书**：变化慢、标准化程度高，Amazon 自营比例达 54% - **电子产品**：更新快、适应性要求高，Amazon 自营比例仅 1% 这说明：市场变化越快，平台模式的适应优势越明显。 ::: ## 4.2 鸡生蛋问题决定采用平台模式后，企业面临的第一个挑战就是启动问题。双边平台的价值来源于两边用户的互动，但在平台诞生之初，两边都没有用户——这就是所谓的鸡生蛋蛋生鸡问题。 ### 4.2.1 问题本质鸡生蛋问题本质上是**协调博弈**（coordination game），存在**多重均衡**。考虑一个简单的模型。假设平台试图连接买方和卖方两个群体，分别有 $N_b$ 个买方和 $N_s$ 个卖方。如果 $n_b$ 个买方和 $n_s$ 个卖方加入平台，他们的净效用分别为： $$ v_b = r_b + \beta_b n_s - A_b \quad \text{和} \quad v_s = r_s + \beta_s n_b - A_s $$ 其中： - $r_b, r_s$：用户从平台获得的独立价值（不依赖对方群体规模） - $\beta_b$：卖方对买方的跨组网络效应强度（每多一个卖方，买方效用增加 $\beta_b$） - $\beta_s$：买方对卖方的跨组网络效应强度 - $A_b, A_s$：平台向买方、卖方收取的接入费用户的外部选项价值分别为 $v_b^0$ 和 $v_s^0$。 **多重均衡的产生** 分析第二阶段的用户决策，可以发现四种可能的均衡： 1. **好均衡** $(N_b, N_s)$：所有人都加入，条件是： $$A_b \leq r_b - v_b^0 + \beta_b N_s \quad \text{且} \quad A_s \leq r_s - v_s^0 + \beta_s N_b$$ 2. **坏均衡** $(0, 0)$：没人加入，条件是： $$A_b > r_b - v_b^0 \quad \text{且} \quad A_s > r_s - v_s^0$$ 3. **部分均衡** $(N_b, 0)$ 或 $(0, N_s)$：只有一边参与问题是：当定价处于某个中间区域时，好均衡和坏均衡同时存在。均衡的选择取决于用户的**预期**，而非基本面。如果用户悲观地认为对方不会来，这种预期会自我实现，平台陷入零均衡的陷阱。 ![多重均衡示意图](images/img_02_multiple_equilibria.png) ::: {.callout-note} ## 多重均衡的自我实现鸡生蛋问题的核心是预期协调失败。两个均衡都是自我实现的预言（self-fulfilling prophecy）： - 乐观预期：大家都相信平台会成功 → 都加入 → 平台真的成功 - 悲观预期：大家都相信平台会失败 → 都不加入 → 平台真的失败平台的挑战是如何打破悲观预期，引导用户走向好均衡。 ::: ### 4.2.2 分而治之策略分而治之策略（Divide-and-Conquer）是解决鸡生蛋问题的核心武器。其基本思路是：通过差异化定价，让一方的加入成为占优策略，从而消除坏均衡。 **策略逻辑** 为了确保 $(0,0)$ 不是均衡，平台需要让至少一方在对方不来的情况下仍然愿意加入。这要求： $$A_b \leq r_b - v_b^0 \quad \text{或} \quad A_s \leq r_s - v_s^0$$ 也就是说，即使没有跨组网络效应的好处，被补贴的一方加入平台也比外部选项更好。一旦买方确定会来，卖方看到这一点，愿意支付的最高价格变为 $r_s - v_s^0 + \beta_s N_b$。平台通过补贴一方，从另一方赚回利润。 **补贴哪一边？** 一个关键问题是：应该补贴买方还是卖方？答案是：**补贴对另一边网络效应更大的群体**。如果买方是补贴方，平台利润为： $$\Pi = N_b(r_b - v_b^0) + N_s(r_s - v_s^0 + \beta_s N_b)$$ 如果卖方是补贴方，平台利润为： $$\Pi = N_b(r_b - v_b^0 + \beta_b N_s) + N_s(r_s - v_s^0)$$ 比较两式可知，当 $\beta_s > \beta_b$（买方对卖方的吸引力更大）时，应该补贴买方。 ::: {.callout-important} ## 核心结论补贴侧的选择与群体规模无关，只与跨组网络效应强度有关。应该补贴对另一边吸引力更大的群体，从吸引力较小的群体那里赚钱。这解释了为什么： - 夜店给女性免费入场，向男性收费（女性对男性吸引力更大） - 购物中心给顾客免费停车，向商户收租金（顾客对商户吸引力更大） - 游戏主机补贴硬件，从游戏开发商赚钱（玩家对开发商吸引力更大） ::: ![分而治之策略](images/img_03_divide_and_conquer.png) **竞争条件下的分而治之** 当两个同质平台竞争时，情况更加激烈。双方都会采用分而治之策略，竞相压低价格。最终结果是市场倾覆（tipping）到只剩一个平台，且该平台可能零利润。这一结论与我们在第 3 章关于网络效应与市场结构的分析一致：强跨组网络效应 + 平台无差异 = 赢者通吃。 ### 4.2.3 动态定价策略前面的分析假设用户同时决策，但现实中平台是逐步发展的。动态视角下，平台可以采用**种子用户策略**（seeding strategy）。 **种子用户策略的基本原则** 核心思想是：先吸引一小批用户作为种子，然后利用网络效应的正反馈逐步扩大规模。应该优先吸引哪些用户？综合考虑两个因素： **优先级 = 产生的网络效应 / 获取成本** **明星用户**（marquee users）是指能为对方群体带来巨大价值的用户。典型例子包括： - 游戏主机平台上的明星游戏（如《侠盗猎车手》对 PlayStation） - 购物中心里的主力店铺（如超市、电影院） - 社交媒体上的意见领袖明星用户的问题是：他们知道自己的价值，会要求更好的条件。平台之间对明星用户的竞争可能让收益化为乌有。 **低成本用户**是另一类值得优先争取的对象，包括： - 外部选项较差的用户（尚未被其他平台锁定） - 对平台服务本身有高估值的用户（早期采用者） - 更看重独立价值而非网络价值的用户 - 忠诚度高、不易流失的用户 ::: {.callout-tip} ## 种子用户策略的成功要素种子用户策略能否奏效，取决于三个条件： 1. **可观察性**：后来者能观察到早期用户的存在 2. **信号解读**：后来者能正确理解平台的补贴政策 3. **承诺可信**：后来者相信早期用户会留下来如果这些条件不满足，平台需要通过广告、公关、数据披露等方式提高早期行动的可见度。例如，滴滴会公布「5 公里内平均响应时间」来向乘客展示司机供给充足。 ::: **案例：滴滴的启动策略** 滴滴出行的冷启动策略是种子用户策略的经典案例。 2012 年滴滴刚成立时，面临典型的双边协调困境。滴滴选择**先司机、后乘客**的顺序： 1. **司机侧启动**（2012-2013）：运营人员到北京南站等出租车聚集地，逐个帮司机安装 APP，通过注册返现、接单奖励等方式拓展司机数量。 2. **临界规模判断**：当司机覆盖率达到能保证 5 公里内 10-15 分钟响应时，开始重点拓展乘客。 3. **补贴大战**（2014-2016）：与快的、Uber 展开激烈补贴竞争，实施双边补贴。为什么先攻司机侧？因为在网约车市场，乘客对司机数量（等待时间）极其敏感，而司机对乘客数量的敏感度相对较低（只要有单接就行）。用我们的模型语言，$\beta_b > \beta_s$，所以应该先确保司机供给，再吸引乘客。 ### 4.2.4 混合商业模式有时候，鸡生蛋问题太过棘手，纯平台模式在短期内无法运转。此时，一个务实的策略是：**先做管道（pipeline），再做平台**。管道模式指企业自己生产产品或提供服务，而非撮合第三方。 **自我供给策略** 平台可以通过自己提供一方的服务来启动市场，而不是等待第三方加入。这相当于分而治之策略的非价格版本：通过直接供给来确保一方的参与。历史上，许多成功平台都经历过这个阶段： - 早期游戏机自带游戏，后来才开放给第三方开发者 - Apple 最初自己开发应用，后来才开放 App Store - Amazon 从纯零售商起步，后来才建立第三方市场 **案例：拼多多的社交裂变** 拼多多 2015 年进入电商市场时，面临的是红海竞争——淘宝、京东已经占据主导地位。传统的补贴策略成本太高，拼多多另辟蹊径，采用**社交裂变**模式。拼多多的创新在于： 1. **借力微信生态**：将购物嵌入社交场景，通过小程序降低使用门槛 2. **砍一刀机制设计**： - 用户发起砍价，初始砍掉大部分价格 - 邀请好友帮忙，每人砍随机金额 - 系统根据用户社交关系动态调整难度 - 利用沉没成本效应：越砍越难，促使用户持续邀请 3. **病毒式传播**：单次活动平均邀请 20+ 好友，获客成本仅为传统电商的 1/3 理论上，拼多多的策略可以理解为： - **种子用户选择**：瞄准淘宝、京东忽视的下沉市场用户 - **网络效应放大**：将社交关系链转化为增长动力 - **成本最小化**：让用户自己承担获客工作 ## 4.3 建立信任平台赋能交易而非控制交易，这意味着交易质量取决于独立的服务提供者。在陌生人之间的匿名交易中，信任是稀缺资源。如果用户不信任彼此，悲观预期会导致平台陷入零均衡。 ![平台信任机制框架](images/img_04_trust_mechanism.png) ### 4.3.1 平台信任机制平台面临的信息不对称问题主要有两类： **隐藏信息（逆向选择）** 交易一方拥有另一方不知道的重要信息。例如： - 二手交易中，卖家比买家更了解商品真实状况 - 众筹平台上，创业者比投资人更了解项目风险 - 求职平台上，求职者比雇主更了解自己的能力如果买家无法区分高质量和低质量卖家，他们只愿意支付基于平均质量的价格。这个价格可能让高质量卖家无利可图而退出。接着买家会下调质量预期，导致更多卖家退出……最终市场崩溃，只剩下低质量商品——这就是经典的柠檬市场问题。 **隐藏行动（道德风险）** 交易质量取决于一方或双方的努力程度，而这些努力难以监督。例如： - 拼车平台上，司机的驾驶是否安全、态度是否友好 - 外卖平台上，骑手是否按时送达、食品是否妥善保管 - 短租平台上，房东是否打扫干净、房客是否爱护房屋由于交易双方可能不会再见面，缺乏维护声誉的动力，机会主义行为可能泛滥。 ### 4.3.2 保险与担保平台可以部署多种策略来解决信任问题： **事前措施：认证与筛选** - **强制认证**：Uber 检查司机的驾驶记录；滴滴要求司机人脸识别 - **自愿认证**：Airbnb 房东可以认证照片真实性；淘宝卖家可以申请实名认证 - **质量门槛**：App Store 审核应用安全性；天猫设置商家入驻标准 - **分层管理**：Amazon 区分普通卖家和 Prime 卖家；淘宝区分普通店铺和天猫店铺 **事中措施：支付托管** 平台提供第三方支付托管，确保买家付款后卖家才能收到钱，商品确认收货后资金才释放。支付宝的担保交易功能是这一机制的典型代表。 **事后措施：保险与担保** - **卖家保护**：Airbnb 为房东提供房屋损坏保险 - **买家保护**：淘宝承诺假一赔三；美团对外卖超时提供赔付 - **争议解决**：平台介入处理买卖双方纠纷 **评价系统** 评价系统将事后信息转化为事前信息，是平台最重要的信任基础设施之一。我们在第 2 章已经详细讨论过。 ### 4.3.3 认证与筛选 **案例：闲鱼的芝麻信用** 闲鱼是中国最大的二手交易平台，面临的信任挑战尤其严峻：非标准化商品、陌生人交易、信息不对称严重。闲鱼的解决方案是借用阿里生态内的信用资源。闲鱼的信任机制设计： 1. **芝麻信用分引入**：用户可查看对方的芝麻信用分。研究显示，买家信用分每提高 100 分，成交率提升 30.3%；卖家每提高 100 分，成交率提升 18.6%。 2. **实人认证**：卖家需上传身份证进行实人认证，2024 年认证率达 92%。 3. **支付宝担保交易**：利用支付宝的资金托管功能降低交易风险。 4. **鱼塘社区**：通过兴趣社区让同好的陌生人拉近关系，增强信任感。这个案例的启示是：新平台不必从零建立信用体系，可以借用既有平台的信用资源。这是一种跨平台的资源杠杆策略。 ::: {.callout-note} ## 信任机制与网络效应的关系信任机制直接影响跨组网络效应的强度 $\beta_b$ 和 $\beta_s$： - 更好的推荐算法 → 匹配质量提升，$\beta_b$ 和 $\beta_s$ 都增加 - 对卖家严格的退货政策 → $\beta_b$ 增加（买家更放心），$\beta_s$ 可能减少（卖家负担加重） - 对买家严格的取消政策 → $\beta_s$ 增加，$\beta_b$ 可能减少 ::: **平台政策的权衡** 平台在设计规则时面临风险分配问题。例如： - Airbnb 相对保护房东：房东取消只需付罚金 - Booking 相对保护房客：房东取消必须提供替代方案不同政策导致不同的网络效应强度分布，影响平台的用户结构。 ## 4.4 平台拓展成功克服冷启动难题的平台，下一步要考虑的是如何扩张。平台拓展主要有两个方向：进入邻近市场（平台包络）和构建生态系统。 ### 4.4.1 平台包络平台包络（Platform Envelopment）是指平台利用在核心市场积累的资源优势，进入相邻市场的战略。 **进攻性包络** 平台利用既有用户基础、数据资产、技术能力等资源，以较低成本进入新市场，对该市场的在位者形成竞争威胁。 **防御性包络** 平台通过拓展服务范围，增加用户转换成本，防止竞争对手蚕食自己的核心市场。 **资源杠杆的来源** 平台在扩张时可以利用的资源包括： 1. **用户基础**：既有用户可以低成本地被引导到新服务 2. **技术能力**：算法、系统、基础设施可以复用 3. **数据资产**：用户数据可以提升新服务的质量 4. **品牌信任**：用户对品牌的信任可以溢出到新服务 5. **运营能力**：地推、客服、供应链等能力可以迁移 **案例：美团的多边延伸** ![美团平台扩张路径](images/img_05_meituan_expansion.png) 美团是平台包络战略的典型案例。从团购起家，美团逐步扩展到外卖、酒旅、电影、单车、买菜等领域，成为本地生活服务的超级平台。美团扩张的核心资源是**地推铁军**。2011 年，王兴六顾茅庐从阿里挖来干嘉伟，打造了一支强大的地面推广团队。这支团队帮助美团在千团大战中胜出，积累了大量商家资源和运营经验。当美团进入外卖市场时，地推能力成为关键优势： - 团购业务积累的餐饮商家可以快速转化为外卖商家 - 地推团队熟悉如何说服商家上线新服务 - 本地运营经验可以直接迁移用理论框架分析，美团的扩张体现了： - **供给侧范围经济**：地推团队、商家关系、运营系统可以跨业务复用 - **需求侧范围经济**：用户可以在一个 APP 内完成多种本地生活消费 - **网络效应扩展**：餐饮商家既是团购的供给方，也是外卖的供给方，用户基础可以共享 ### 4.4.2 生态系统构建平台也可以通过引入互补服务来扩展，而不是直接进入竞争性市场。 **供给侧范围经济** 当联合提供多种服务的成本低于分别提供时，就存在供给侧范围经济。来源包括： - **软件复用**：Facebook 和 Instagram 共用广告系统 - **数据复用**：电商数据用于仓储决策 - **用户基础复用**：Uber 将 Uber Eats 的配送网络扩展到 Uber Freight **需求侧范围经济** 当用户从同一平台获取多种服务的价值高于从不同平台分别获取时，就存在需求侧范围经济。来源包括： - **互补性**：Xbox Live 增强游戏体验 - **便利性**：一站式购物减少交易成本 - **信任溢出**：Google 新服务借用品牌信任 **多边网络效应** 当平台从双边扩展到多边时，会产生复杂的间接网络效应。考虑三个用户群体 A、B、C，其中 A 是枢纽群体。扩展到群体 C 后： - A 和 C 之间形成新的吸引螺旋 - 虽然 B 和 C 没有直接互动，但 B 间接关心 C 的参与（因为 C 影响 A，而 A 影响 B） - 网络效应链条从双边扩展为多边 **案例：字节跳动的生态扩张** 字节跳动的扩张路径体现了流量优势如何支撑业务多元化： 1. **今日头条建立流量基础**（2012-2016）：用算法推荐颠覆传统新闻门户 2. **抖音继承算法能力**（2016-2020）：短视频借助推荐算法快速崛起 3. **从内容向交易延伸**（2020 至今）：抖音电商、本地生活业务字节跳动的核心资源是**推荐算法能力**。这一能力从新闻推荐迁移到短视频推荐，再迁移到电商的商品推荐和本地生活的服务推荐。同时，庞大的用户流量为新业务的冷启动提供了天然优势。 ::: {.callout-caution} ## 平台自营的双刃剑当平台通过自营产品进入第三方卖家的市场时，会产生复杂的影响： **对平台**：可以直接捕获高利润品类的价值，但可能损害生态系统健康 **对第三方卖家**：面临平台的直接竞争，可能减少投资或离开平台 **对消费者**：影响是模糊的——竞争加剧可能降价，但生态系统萎缩可能减少选择 Amazon 自营产品挤压第三方卖家的问题已经引发了反垄断调查。平台需要在价值捕获和生态系统健康之间寻找平衡。 ::: ## 本章小结本章分析了平台从无到有、从小到大的成长过程。本章要点： 1. **模式选择**：平台模式（赋能）在激励和适应方面有优势，垂直整合（控制）在协调方面有优势。选择取决于具体业务特征。 2. **鸡生蛋问题**：双边平台面临协调博弈中的多重均衡问题。悲观预期会自我实现，导致平台无法启动。 3. **分而治之策略**：通过补贴一方使其加入成为占优策略，消除坏均衡。应该补贴对另一边网络效应更大的群体。 4. **种子用户策略**：优先吸引网络效应/获取成本比值最高的用户。可以借助既有资源（如其他平台的信用体系）降低启动成本。 5. **信任机制**：平台通过认证筛选、支付托管、保险担保、评价系统等手段解决信息不对称问题，增强网络效应强度。 6. **平台扩张**：成熟平台可以通过平台包络进入邻近市场，或通过生态系统构建实现多边延伸。核心是利用既有资源的范围经济。 ## 思考题 1. **概念理解**：解释为什么分而治之策略中，补贴侧的选择与群体规模无关，只与跨组网络效应强度有关。用夜店定价的例子说明这一原理。 2. **模型应用**：假设一个外卖平台面临 $\beta_b = 0.3$（每多一个商家，消费者效用增加 0.3）和 $\beta_s = 0.5$（每多一个消费者，商家效用增加 0.5）。消费者的外部选项价值为 2，商家的外部选项价值为 1。平台应该补贴哪一边？如果平台被迫对两边收取相同费用，会发生什么？ 3. **案例分析**：比较滴滴和拼多多的冷启动策略。两者分别采用了什么方法解决鸡生蛋问题？为什么拼多多没有采用滴滴式的直接补贴？ 4. **批判性思考**：闲鱼借用芝麻信用的策略有什么潜在风险？如果支付宝决定限制芝麻信用对外开放，闲鱼应该如何应对？ 5. **延伸讨论**：美团从团购扩展到外卖，再到酒旅、买菜等业务，体现了什么样的平台扩张逻辑？这种无边界扩张策略是否可持续？可能面临哪些挑战？ ## 延伸阅读 - Hagiu, A., & Wright, J. (2015). Marketplace or reseller? *Management Science*, 61(1), 184-203. - Caillaud, B., & Jullien, B. (2003). Chicken & egg: Competition among intermediation service providers. *RAND Journal of Economics*, 34(2), 309-328. - Evans, D. S. (2009). How catalysts ignite: The economics of platform-based start-ups. In A. Gawer (Ed.), *Platforms, Markets and Innovation* (pp. 99-128). Edward Elgar. - Zhu, F. (2019). Friends or foes? Examining platform owners' entry into complementors' spaces. *Journal of Economics & Management Strategy*, 28(1), 23-28.