网络商品价格离散度实证研究--手机产品为例

论文总字数：19381字

摘 要

网络商品，是随着互联网发展所带来的产物，由于网络技术近几年的发展十分迅速，网络购物成为了一种新的主流趋势，而这种趋势也给人们的生活带来了巨大的影响和冲击。在当前的发展形势下，网络产品营销和传统产品营销将长期保持相互促进和互补。价格分散率用于衡量商品在市场中的价格分散程度。它可以用来比较不同市场上不同商品的价格差异。一般而言，价格分散是由市场双方信息分布不均衡引起的。价格离散可以反映市场信息的充分性和市场的发展。

论文首先比较数学离散性和价格离散性的异同，分析价格离散影响因素，构建价格离散率计算模型，展开算例分析，并以手机产品为例，收集现实数据对模型进行计算验证，同时对手机店铺运营提供辅助决策建议。

关键词：离散度；价格离散；网络商品；手机市场

An EmPirical Study on the DisPersion of Internet Commodity Price

——A Case Study of Mobile Phone Products

Abstract

With the development of the internet, network goods are the products. Because of the rapid development of network technology in recent years, online shopping has become a new mainstream trend, and this trend has also brought tremendous impact and impact on people"s lives. Under the current development situation, network product marketing and traditional product marketing will maintain mutual promotion and complementarity for a long time. The price dispersion rate is used to measure the degree of price dispersion of commodities in the market. It can be used to compare the price differences of different commodities in different markets. Generally speaking, price dispersion is caused by the unbalanced distribution of information between the two sides of the market. Price dispersion can reflect the adequacy of market information and market development.

Firstly, the paper compares the similarities and differences between mathematical discreteness and price discreteness, analyzes the factors affecting price dispersion, constructs a price dispersion rate calculation model, and starts a case study. Taking mobile phone products as an example, collecting real data to calculate and verify the model, and simultaneously Store operations provide advice on decision making.

Key words: Dispersion; Price Dispersion; E-Commerce; Mobile Phone Market.

目 录

摘 要 I

第一章 绪 论 2

1.1 研究背景 2

1.2 研究目的及意义 2

1.3 研究内容及方法 2

1.4 论文框架 2

第二章 相关文献综述 4

2.1网络商品价格研究综述 4

2.2价格离散度研究综述 4

第三章 离散度概述 6

3.1 离散度概念 6

3.1.1 泊松分布 6

3.1.2 欧几里得度量 6

3.1.3 超几何分布 7

3.1.4 离散系数指标 7

3.2 离散度特点 7

3.3 价格离散的概念 8

第四章 价格离散度的影响因素及度量 9

4.1 价格离散的影响因素 9

4.2 价格离散的度量 9

4.3 价格离散的算例分析 10

第五章 手机网络市场价格离散分析 12

5.1 手机网络市场的样本数据收集 12

5.2 手机网络市场价格离散度的计算 13

5.2.1 手机市场价格离散幅度 13

5.2.2 1月平均市场销售价格 14

5.2.3 1月手机价格离散率 14

5.2.4 1月手机价格数据分析 15

5.3 手机网络市场销售策略 15

结 论 17

致 谢 18

第一章 绪 论

1.1 研究背景

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2018年7月发布的第42份《中国互联网络发展统计报告》显示，截止到2018年6月，中国网民数量已经达到了8.02亿，网民数量较2017年底新增加了2968万，互联网普及率达到57.7%，移动互联网用户达到7.88亿；上半年，新增移动互联网用户3509万，高达98.3%的网购和网上支付已成为网民比例较高的应用。其中，中国网络购物用户达到5.69亿，比2017年底增长6.7%，占网民总数的71.0%，手机网络购物用户达到5.57亿，比2017年底增长10.2%，使用率达到70.7%。2018年上半年，我国网络零售交易额达到4080亿元，同比增长30.1%，仍旧保持着增长的态势。

在互联网高速发展的时代，电子商务开始迅速蔓延，电子商务的兴起扩大了对价格离散的研究范围，同时也带来了对网络商品价格离散的新一轮研究。而新的研究就会出现新的问题。在传统市场中，我们发现相同的产品可以以不同的价格在不同的地方销售，这就是同质产品的价格分散。网络商品价格离散是电子商务研究领域的一个重要内容。

它和传统交易市场不同，交易人群，商品数量，交易方式，交易平台等和过去有着明显的不同。但是，我们仍然可以发现问题，网上商品的价格不集中，价格的离散性仍然很明显。那么，在线市场价格差异的原因是什么呢？网络市场比传统市场更有效吗？由此可以看出，对网络商品价格离散现象的研究是一个非常有价值的问题。

1.2 研究目的及意义

本文将从离散度的计算方式展开，通过建立价格离散模型来了解网络商品价格的离散度及其分布情况，分析网络商品，以手机价格为例，通过它的离散度来了解市场动向，产品定位以及顾客满意度，同时提供可以改变商品价格离散度的可行建议，以此来为企业的经济管理工作者提供更多的有效的帮助。

1.3 研究内容及方法

通过在原有的数学，统计上的离散概念以及价格离散理论的基础上，以手机产品在网络市场的销售实例来分析手机在网络产品市场的上的离散度，并进行研究和证明其影响和意义。首先通过分析数学离散和价格离散的异同点，然后探寻和建立适合的价格离散模型，最后结合现实数据对网络手机市场进行价格离散计算，对结果进行分析和建议。

1.4 论文框架

通过文献综述来对离散度和价格离散进行一段总述，然后根据近年的网络手机市场销售记录来对样本数据进行收集和计算，最后通过得出的结果来制定手机网络市场的定价策略。

图1.1 论文框架

第二章 相关文献综述

2.1网络商品价格研究综述

与传统市场相比，价格是网络市场吸引消费者的最大原因。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）的调查，淘宝的网络购物普及率在2018年上半年达到了81.5%，位居第一。淘宝成功的验证表明，网上购物主要以低价获得消费者的青睐。网络购物商品价格有以下特点，来自不同文献的总和。

1.网上购物商品的价格水平很低。消费者普遍认为，网络市场价格普遍低于传统市场价位。马庆国（2006）[1]发表的文章认为是搜索成本降低造成的。在网络市场中，消费者可以通过强大的引擎网络搜索，在不同的时间和地点搜索所需产品的价格、质量和售后服务，扩大消费者的范围市场，提高知情消费者的比率。葛禄青（2007）[2]的分析则认为网上零售商经营成本较低也是原因之一。互联网是一个全球性的现象。市场上竞争对手越多，价格就越透明。然而，在线零售商无法完全控制价格。他将不可避免地对竞争对手的价格策略做出反应。网上商品的价格将逐渐接近边际成本。但并不等于边际成本，所以网上市场并不是一个没有摩擦、完全竞争的市场。

2、网上购物商品缺乏价格需求弹性。与大多数消费者的直觉相反，网上购物商品的定价实际上是相对不灵活的，杨黎波和思友和（2011）[3]文章认为主要有两个原因：（1）价格只是消费者选择在线产品的依据之一。消费者会考虑在线产品的其他属性，如熟悉度、信任度和水平服务。（2）消费者表现经常出的满意行为。消费者有限的理性，如果消费者觉得不再需要，他们就会减少或放弃理性。在通过对1万多个在线家庭和3种产品（书籍、CD和航空旅行服务）的调查和分析中，消费者的在线搜索数量确实有限。每个家庭每月只访问1.2个图书网站、1.3个CD网站和1.8个旅游网站。只有8%的在线消费者更喜欢价格搜索。因此，虽然网上商品的价格透明度有所提高，但其价格仍然不灵活，使消费者难以找到网上商品的最低价格。

3、感知风险是网络购物产品定价的基础。陈娟（2010）教授[4]提出网上感知购物风险是指消费者因网上购物环境和渠道的变化而产生的风险感知。消费者在实施特定的网上购买行为时，主观地决定了损失的预期。网上零售商的虚拟性质为企业提供了匿名或不断改变身份的机会。因此，客观风险的主观评价成为消费者选择网络产品的基础。除了网上零售商的信誉和交易记录历史外，价格也是吸引消费者购买在线商品的一个重要因素。如果网络商品的价格低于消费者的主观预期损失，即感知风险，那么消费者愿意购买，这就是为什么大多数消费者更喜欢在网络市场购买价格低廉小商品而不是昂贵的电子产品。在边际成本的月至下，消费者的感知风险即将成为网络商品的定价基础。

从上述特点可以知道，网络商品的价格现状主要由低价格水平，缺乏价格需求弹性和感知风险造成的，以此可以为网络商品价格的价格离散分析打下坚实的基础，同时也表现出了以上这些特点与网络价格离散的关联性，说明网络价格离散的出现并不是网络市场的不成熟，而且这个现象会长时间存在。

2.2价格离散度研究综述

价格分散是指不同销售者和同质商品在同一市场上的价格分布，是信息流、市场结构、交易成本、消费者搜索行为和企业定价策略在市场中的综合体现。各种学者对网络商品价格离散的原因进行了大量的分析和研究。

David和Robert(2004)[5]提出了供应商的商品渠道差异的问题。网络市场由多众零售商组成，形成了所谓的“网络市集”。 由于网络市场拥有许多的零售商，从理论上讲，它趋向于完全竞争的市场。然而，情况并非如此。网络零售商和传统零售商一样，也面临渠道控制的混乱。完全竞争的市场是建立在同质产品的基础上的，产品的边际成本是相同的市场上只有一个价格。网上零售商不是网上商品的生产者，因此他们无法控制自己的边际成本。同时，Michel[6]通过对统计网络数据的调查发现，在线商品的边际成本实际上是由供应商控制的。由于网上零售商的渠道控制权差异很大，不同的网上零售商会受到不同上游经销商的影响。

陈曦[7]在2011年提出交易双方信息不对称也会造成价格离散。由于网络零售商的虚拟性，消费者无法全面、真实地理解网络商品的质量，这反映了网络市场中买卖双方的信息不对称现象。像Akelof的“二手车市场”理论，在线零售商的数量越多，必然导致“柠檬市场”（有缺陷的市场）。由于低质量网络商品的边际成本较低，因此网络零售商为了吸引消费者，故意降低价格，使消费者可以使用的在线商品比他们感知到的风险更有效，从而减少了消费者在购买时的犹豫程度。

李宇欣（2017）[8]在研究价格离散的时候提出了网络购物商品的感知价值。在网络市场上，消费者只能依靠感知价值进行网上购物。消费者感知价值是由卖方的声誉、网络商品的品牌等因素构成的。对于同样的产品，品牌意识在消费者的购买决策中起着重要的作用。特别是对于信誉良好的网上零售商来说，消费者有时不仅想去购物，还想花更多的钱买他的商品，也就是说，消费者愿意为品牌更好、信誉更好的零售商品付出更高的价格。同时，马天玲（2017）教授[9]提出，如果网络零售商能够通过网络商品的品牌和信誉使消费者对网络商品的感知价值增加，必然会获得更大的价格空间。相反，感知价值低的在线零售商只能依靠低价来吸引消费者。这就形成了所谓的价格分散，这实际上是基于在线产品的差异化，并产生了积极的影响。

在2014年，金会鹏[10]教授发布的文章认为网络购物商品信息披露也是重要原因之一。网上购物商品信息的深度也可以降低的价格敏感性，因此那些能够提供丰富商品信息的网上零售商可以设定较高的价格。张雅静（2016）[11]在她的研究中，在线零售商应该在自己的网站上提供一定深度和广度的产品信息。这些商品信息不仅包括网上零售商提供的商品的名称、产品类型、数量、质量、来源、图片样本，而且还应包括历史记录，其他人就商品进行审查并提出建议，以便消费者在网上商品信息披露的基础上，改善不对称交易信息的不利状况。李海波（2016）[12]在他的文章中提出结论：网络商品的信息披露程度越高，网络零售商的信任和顾客忠诚度就越高，从而可以提高价格，建立价格与网络商品之间的关联机制。

综上所述，价格离散的主要原因是供应商商品渠道的差异，交易双方信息不对称，网上购物商品的感知价值和网上购物商品信息的披露；传统市场的价格离散肯定与网络购物商品的离散有所不同，但从以上文献也不难看出两者也有很多相似之处，这些不同点和相同点可以成为研究网络商品价格离散的突破口。

第三章 离散度概述

3.1 离散度概念

离散度，也称为分散度，是一种通过观察随机变量值之间的大小差异来表现风险大小的数据。离散的测量方式按重要的程度可以分为两类：1、通过测量随机变量值之间的离散，可以反映单个被观察个体之间的差异，从而反映出每个被观察变量的分布指数中心。2、通过测量随机变量之间的离散性，可以反映随机变量分布曲线的稀疏性和短小性。有许多指标可用于测量变量之间的差异，统计和分析中最常用的计算公式是极差、平均差和标准差。

（1）极差

极差，又称为全距，是选取数据的最大值与最小值之差，也就是变量的最大值与最小值的区间值。极差的计算公式为：R=Max(x_i)−Min(x_i)，以R表示，是用来表示统计数据中的所能变动的最大范围，其最大值与最小值之间的差距，即最大值减去最小值后所得到的数据。

它显示的是所选数据数值变动的最大范围，标志着变量变动的范围大小，然而极差是不能用作比较的，因为每个数据组的极差所选单位不同，比如手机销售量数据组和汽车销售数据组，它们的衡量单位就不一样，无法比较。

（2）平均差

总体各个数据对其数据组的算术平均数进行离差计算，再把得到的绝对值进行算术平均，最后得到的数据就是平均差。它能够反映出各个数据在数据组中的变化程度，平均差越大，则表示各个数据的变动幅度越大，反之则表示数据变幅动度越小。

（3）标准差

标准差是数据组中的各个数据和数据组的算术平均数相减再平方，得到的数据加起来再取根号的出来的数值，是反映数据组中数据变量离散分布程度最常见的指标。

标准差可以表现出一组数据能从平均值分离到何种程度，较大的标准差说明大多数值与平均值相差较大，反之则说明相差较小。举个例子，有两组数字，{6、10、16、20}和{10、12、14、16}的平均值都是13，但第二组的标准差较小，说明第二组数据与其平均值相差较小。

标准偏差可作为不确定数据组的度量。例如，在物理科学中，当重复测量时，测量数据集的标准差表示这些测量的准确性。测量值的标准差在决定测量值是否符合预测值时起着非常重要的作用，甚至是决定性的。但如果被测平均值与预计的数值相差太大(并与标准差相比)，则认为测量值与预测值相矛盾，因为这些测量值已经超出了一定的预测值的范围，以此来判断这些测量数据是否合理。

统计数据的离散度所用的方法和鉴定方式也不同，其中包括泊松分布，欧几里得度量和超几何分布。

3.1.1 泊松分布

泊松分布是一种统计学与概率论里常见的离散概率分布，由法国数学家西莫恩·德尼·泊松在1838年时发表。泊松分布是以18～19 世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松命名的，他在1838年时发表。

泊松分布的概率函数为：

泊松分布的参数n是单位时间（或单位面积）的平均随机事件数。泊松分布适用于描述一个时间单位内的随机事件数。

3.1.2 欧几里得度量

欧几里得度量（又称欧几里得距离）是距离的常用定义，是指m维空间中两点之间的实际距离，或向量的自然长度（即点与原点之间的距离）。二维和三维空间中的欧几里得距离是两点之间的实际距离。

二维空间的公式,。其中，P为点(x₂,y₂)与点(x₁,y₁)之间的欧氏距离；|X|为点(x₂,y₂)到原点的欧氏距离。三维空间的公式。n维空间的公式。

闵氏距离，又叫做闵可夫斯基距离,是欧氏空间中的一种测度，被看做是欧氏距离的一种推广，欧氏距离是闵可夫斯基距离的一种特殊情况，定义式：。

3.1.3 超几何分布

超几何分布是一种统计离散概率分布。它描述了从有限数量的对象(不放回)中成功提取指定对象的次数。称为超几何分布，是因为其形式与“超几何函数”的级数展开式的系数有关。

超几何分布中的参数为m，n，n。上述超几何分布表示为x~h（n，m，n）。

在产品的样品检验中经常遇到一类实际问题，假设n种产品中存在m不合格品，即不合格率。。在产品中随机抽n件检查，发现k件不合格品的概率为,max{0,n M-N}≦k≦min{n,M}，为古典概型的组合形式，a为下限，b为上限，这个就是随机变量X符合超几何分布。

3.1.4 离散系数指标

离散系数指标有：极差(全距)系数、平均偏差系数、方差系数和标准差系数等。常用标准差系数用CV表示，公式表示为： CV=σ/μ。（σ为标准差，μ为均值）

3.2 离散度特点

相对离散指标，又被称作是变异系数，通常是运用标准差公式来进行计算，主要是计算出一组数据中标准差和平均值的比值。显示用于测量数据色散程度的相对指标。由于总距离、四分位距、平均偏差、标准差等数据都是绝对值，所以它们都有测量单位，因此它们反映了不同群体、不同平均水平或不同测量单位等的变量值，并且由于数据的绝对值，如总距离、四分位距、平均偏差、标准差等。然而，色散的标准差不能直接比较。为了消除变量值和不同测量单位对离散数据的影响，需要计算相对离散指数。

标记变化，包括总距离、平均差和标准差，都是绝对指标，所有标记变化的测量数据与数据组的算术平均数相同。数据组中各个数据的变化大小不仅受色散程度的影响，而且还受到数据自身的影响。因此，在比较分析中，上述标记变异指数不应直接用于比较不同序列水平之间的标记分散程度。有必要将其与反映标记变异程度的相关指标进行比较，即比较不同序列水平之间的差异程度。

因为相对离散指数是标准差与变量平均值之比，因此，离散系数越大，变量分布的离散越强，平均值的表示越差，离散系数越小，变量分布的离散越弱，数据的表现出来的情况更好。

3.3 价格离散的概念

市场价格分散现象是1978年诺贝尔经济学奖得主乔治·斯蒂格勒首次对市场价格分散现象进行的研究。所谓价格分散，是指同一商品的价格分布偏离某一中心的程度。在这里，同一商品指的是同质产品，即同一类型的产品，或功能相同或相似的产品。价格分散率可以用来衡量商品在市场上的价格分散程度，也可以用来比较不同市场上不同商品的价格分散程度。一般来说，价格分散是由于市场两侧交易信息分布不均造成的。价格分散的程度可以反映市场信息的充分性和市场发展的程度。价格分散是市场上普遍存在的现象。通过对这一现象的研究，可以深入了解和研究市场经济中的实际问题，为经济管理提供帮助。具体来说，价格离散包括以下几个方面：价格区间；最高价格和最低价格之间的差额；价格分布的变化；价格分布的不一致性；相对平均价格变化率。

商品的价格是离散的，当市场达到某一均衡点时，商人就会以各自不同的价格出售同一商品，这种现象就可以称作是商品的价格离散现象。这一现象最初在传统市场普遍存在，反映出真正的市场是充满竞争的市场，是产品质量，信息，价格等不一致的市场。 为了能够更好地去解释价格离散，最初的学者们提出了两种不同模型，能够利用不同企业之间的价格离散和同一企业不同时期的价格离散的角度来解释这一问题。

第一个模型是由Salop（萨洛普）和Stieglitz（"施蒂格利兹"）提出的。他们考虑了市场上两个消费者的情况。了解整个价格分布并购买最低价格的消费者。另一种是不了解总价格分布的消费者。随意购买商品。这种模型是由未形成消费者的存在使得均衡价格的分散实现的。

第二种模型着眼于“暂时”的价差，并认为随着时间的推移，价格是离散的。学者们讨论了在区域垄断的情况下，本地消费者需要花费“搜索成本”来购买低成本的外国商品，而外国制造商则使用“搜索成本”来采用随机定价策略来与本地制造商竞争，从而随时间产生价格差异。价格离散由此而生。

"哈尔"·R·瓦里安结合了两种不同的价格模式，考虑到市场上有知情和不知情的消费者、当地制造商和外国供应商，在这种情况下，不了解市场信息的消费者只会从当地供货商购买货物，并被告知自己购买的所有商品是供应商已经所能提供的最低价位的商品。该模型得出的结论是，消费者是否能够获取信息，获取的信息是否充足以及消费者获取信息的成本决定了市场信息是否被告知，当不了解市场信息的消费者存在时，商品价格就会存在离散均衡。

这些都是对传统市场的研究，说明搜索成本的存在使得商品价格在均衡条件下不一致，也出现了商品的价格离散。但是，随着网络技术的飞速发展，信息传递的效率越来越高，消费者搜寻市场信息的成本越来越低，价格分散的程度也越来越低。

随着网络购物的不断普及和搜索技术应用的不断发展，新一代的学者们发现了“无摩擦”交易的可能性，他们的观点认为，由于在线市场的搜索成本大大降低，在线零售商之间的价格差异可能会低于传统零售市场，当然这也只是预测，是否正确也需要今后的事实来检验。

第四章 价格离散度的影响因素及度量

4.1 价格离散的影响因素

（1）产品价格幅度

产品价格无疑是形成价格离散的主要因素。而产品价格的幅度就会影响价格离散的大小，在一般情况下，产品价格幅度越大，则展现出的价格离散度越大，如果产品价格幅度越小，则价格离散度越小。

（2）同质产品种类

同质商品种类多少也会影响价格离散，例如，从市场上同质货物总数的最低价值可以看出，有些卖方只提供少数物品供买方选择。就市场的平均水平而言，很少有卖家提供大而全面的选择，他们中的大多数都是数量较少的商品，而买家可以选择的范围相对较小。因此种类多的同质商品往往离散率较高，反之则会变低。

（3）产品销量

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