一、从B2C到C2C

随着电子商务的发展及人们消费观念的转变，线上二手平台应运而生。二手平台不仅解决了人们闲置物品处置的问题，而且为个人卖家带来了收益，减少了资源的浪费。作为在线交易的典型模式，C2C平台与起步较早的B2C平台相比，一方面C2C平台中流转的为二手商品，具有存量少、独特性强的特点，且个人卖家在定价、调价以及交易中较为业余；另一方面，虽然平台具有一定的用户量，但商品转换率较低。因此，如何通过科学合理的定价以及调价机制实现平台二手商品的高效流转，成为亟待解决的问题。

对现有文献综述，发现研究卖家定价行为对提高商品售出率和平台活跃率具有重要意义，但是却较少涉及C2C市场。虽然现有研究表明在多数情况下，采取动态定价策略更加有益，但是C2C市场中部分个人卖家由于其自身的非专业性，还未充分意识到这一点。另外，对于调价策略选择的研究大多针对单一品类或不划分品类，但交易市场中商品品类众多，不同品类对应的调价策略也不尽相同，因此跨品类对卖家调价行为进行研究十分必要。

目前将B2C平台的相关理论拓展到C2C平台进行分析已成为主要的研究方法之一。本研究借鉴B2C市场中的定价和调价理论，在考虑C2C平台特征和策略型消费者的基础上，构建了个人卖家的双期定价模型，并利用相关平台的数据进行了实证分析。一方面从理论上补充了现有文献中关于C2C二手交易平台中动态定价和跨品类定价研究的空白。另一方面通过实证对二手商品个人卖家的动态定价行为进行研究，对于优化个人卖家定价引导，提高平台的交易量和活跃度，实现二手商品的高效流转，具有较强的现实意义。

二、模型构建及两期讨价策略

1）问题描述：在构建C2C二手交易平台卖家双期定价决策模型过程中，假设个人卖家出售一个单位的闲置商品，可以自由与众多买方交流，也可以通过买家留言了解买家需求，从而根据买家一段时间内的反馈进行调价。将卖家双期定价模型分为转售定价和调价定价两期。由于C2C二手平台上的卖家大多是业余卖家，一般不具备定价的专业知识以及丰富的售卖经验，因此假设个人卖家的定价及调价行为是不具备前瞻性的，也就是个人卖家在第一期制定转售价格不会考虑商品未售出的情况。而买家一般希望以更低的价格购买二手商品，因此在二手商品不十分稀缺的前提下会存在一定的策略型行为。平台上的个人卖家每期会遇到数量为N的浏览者，浏览者会以一定概率转化为潜在买家，个人卖家将依据可能的购买情况，采取最优的定价或调价决策以获得最大收益。

2）第一期定价策略：商品浏览者可分为两类，潜在买家(即满足心理期望有可能购买商品)和单纯浏览者(即只是浏览或询问但不会购买商品)。个人卖家无法准确推算购买意愿，但是明确购买意愿服从均匀分布。其中，最低购买意愿是个人卖家对此二手商品可接受的最低卖出价格，最高购买意愿是买家愿意支付的最高价格与对应的新品价格有关。个人卖家的最大化预期收益函数如下：第一期价格乘以潜在买家购买意愿超过第一期价格的概率，再乘以众多浏览者中至少有一个成为潜在买家的概率。通过对预期收益函数求偏导，可以得到第一期的最优定价是新品价格的二分之一。

3）第二期定价策略：当商品在二手平台上以第一期价格挂出一段时间后，商品仍未售出，个人卖家将会根据第一期获得的市场信息决定维持转售价格还是进行调价。在第二期，卖家会根据第一期的经验，更新买家在第二期的购买意愿。第一期商品未成交有两种情况：一是所有浏览者都不会成为潜在买家；二是浏览者中至少有一个成为潜在买家，但是买家的购买意愿小于第一期转售价格。根据第一期商品未成交的概率，以及贝叶斯学习更新第二期买方购买意愿。同样，对卖家的预期收益函数求偏导，可以获得第二期的最优价格。基于结果，可以了解到第二期最优价格随第一期价格、新品价格以及浏览者数量递增。

根据对两期最优定价的分析，提出假设，即：

假设1：二手平台上，二手商品的售卖价格与其对应新品价格正相关。

假设2：二手平台上，二手商品的调价定价与转售价格、对应新品价格及浏览量正相关。

4）调价策略：为了确定卖家调价的最优策略，分别针对卖家可能调价的两个方向进行了分析。第二期的最优价格减去第一期价格，得到卖家在第一期定价不合理的情况下第二期的调价幅度。根据结果提出新的假设：

假设3：卖家调价方向的决策与转售价格、新品价格和浏览量相关。

上述已经分析卖家调价方向的影响因素，但在两个调价方向上，调价行为可能会有所差异。根据双期价格的差异，即调价的幅度，可以具体分析两个不同方向上的调价幅度与前一期价格之间的关系。即通过对第一期价格求偏导的结果，提出新的假设：

假设4a：当第二期降价时，降价的幅度与转售价格正相关。

假设4b：当第二期涨价时，涨价的幅度与转售价格负相关。

二手交易平台中的商品涵盖众多品类，不同品类商品具有不同特征，最优调价决策会因商品的品类特征有所调整。因此本研究进一步对时间敏感度不同的商品的调价幅度进行分析。商品的时间敏感度体现在各品类商品自身折旧或贬值的速度不同，不同的折旧或贬值速度使得买家的购买意愿发生了差异性变化，商品时间敏感度越高，买家第二期的购买意愿越低。在卖家的购买意愿参数中考虑了新的因素（商品时间敏感度）。同上，为了分析不同时间敏感度商品间调价幅度的变化趋势，对不同调价方向上的调价幅度根据时间敏感度参数求偏导，根据结果提出假设：

假设5a：当第二期降价时，时间敏感度越低的品类降价幅度越小。

假设5b：当第二期涨价时，时间敏感度越低的品类涨价幅度越大。

三、数据和主要结果

为了验证模型分析提出的假设，本研究从闲鱼二手交易平台收集了407件商品在2019年11月20日至12月22日的售卖信息。数据集内共243651条商品信息，具体字段包括：商品ID、转卖价格、浏览量、商品折旧情况、卖家注册时长、商品品类、新品价格、是否涨价、是否降价、涨价幅度、降价幅度。

采用面板数据混合回归模型对售卖价格影响因素进行分析，发现二手商品的售卖价格与其对应新品价格存在显著的正相关关系，假设1成立。

进一步探讨个人卖家调价定价的影响因素，对发生调价行为的220条数据进行分析，发现二手商品的调价定价与其对应的新品价格和转售价格存在显著的正相关关系。但是还发现调价定价与浏览量之间并未存在显著的正相关关系，这与假设2的相关条件不符。分析其原因，如果浏览量较少，卖家可能认为定价不太合理，价格对买家不具有吸引力，从而考虑调整价格。而如果浏览量较多但又没有成交，卖家可能会认为定价不符合买家心理预期，从而同样也会考虑调价。所以，不论浏览量多少，卖家都可能做出调价的决策，因此通过实证数据没能考察到浏览量与调价的相关性。

在分析调价方向的影响因素时，采用稳健标准误的probit模型进行分析，发现卖家的调价决策(涨价或降价)与转售价格、市场价格和浏览量均显著相关，假设3成立。

对于涨价和降价两个不同调价方向的调价幅度影响因素分析，选用面板数据的固定效应模型进行回归分析。发现降价幅度与卖家转售价格显著正相关，而涨价幅度与转售价格显著负相关，假设4a和4b得到支持。

对于时间敏感度不同的商品的调价行为分析，本研究首先比较六个品类的时间敏感度，然后采用面板数据的混合效应回归。通过验证发现，假设4a和4b未充分得到支持，并不是所有个人卖家在调价时都会充分考虑到商品的品类特征，这可能是由于C2C平台中销售二手商品的卖家较为业余，缺乏丰富的售卖经验以及专业的定价知识，导致调价时不能全面考虑到各方面的因素以确定合理的调价幅度。

此外，经过统计发现生鲜和美妆品类的涨价次数高于降价次数，为了验证生鲜和美妆品类在调价行为上的差异并未使验证成立的结果产生偏误，分品类回归进行了稳健性检验，检验结果与上述验证结果一致。

四、结论及建议

研究发现，二手商品的定价会考虑新品价格，当商品一段时间没有卖出时，卖家会参考转售价格进行调价，转售价格、新品价格和浏览量都是选择调价方向时重要的参考依据，在确定各调价方向上的调价幅度时也会参考转售价格，这些定价行为都符合相关的理论；此外，虽然目前个人卖家会选择跨期调价，但是个人卖家在考虑时间敏感度进行调价时表现出了非专业性，未能充分考虑商品的特征确定合理的调价策略。

本研究一方面通过理论和实证分析证实了个人卖家的定价和调价行为存在一定的非专业性。另一方面，基于各品类商品的时间敏感度不同，探讨了不同品类商品调价幅度的差异，丰富了跨品类的定价理论。基于研究结论，二手平台在卖家上架商品时可以根据经典动态定价理论、C2C交易平台的特征以及基本的商品信息对个人卖家进行定价引导；当商品未能如期卖出，卖家进行调价时，平台应针对不同品类商品的特性对个人卖家给予调价引导，帮助个人卖家快速满意的卖出商品。

本研究以优化卖家定价行为、提高商品流转率为目标，主要从卖方的角度分析了动态定价的理论规律和实际中存在的不足之处，未来的研究将进一步从买方的角度探讨动态定价对消费者选择的影响。

本文摘编自《系统工程理论与实践》第41卷第5期论文《C2C二手交易平台动态定价行为研究》，点击链接下载全文：http://www.sysengi.com/CN/abstract/abstract112747.shtml

作者：谷炜，教授，博士生导师，研究方向 收益管理、物流及供应链管理、大数据分析及挖掘；于晓茹，硕士研究生，研究方向 收益管理、大数据分析；李晴，硕士，研究方向 收益管理、大数据分析；宋亚楠，,副教授，硕士生导师，研究方向 收益管理、策略型消费者行为；闫相斌，教授，博士生导师，研究方向 电子商务与商务智能、商务数据分析。