網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)盈利模式、利潤變化及驅(qū)動(dòng)因素
——基于歡聚時(shí)代的探索性案例研究

張永安，王學(xué)濤

(北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 100124)

網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)盈利模式、利潤變化及驅(qū)動(dòng)因素
——基于歡聚時(shí)代的探索性案例研究

張永安，王學(xué)濤

(北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 100124)

分析網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)盈利模式，探析網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)獲利的內(nèi)在驅(qū)動(dòng)因素。將利潤變化分解為價(jià)格效應(yīng)和數(shù)量效應(yīng)，解釋導(dǎo)致企業(yè)利潤變化的驅(qū)動(dòng)因素和內(nèi)在機(jī)理。將數(shù)據(jù)包絡(luò)DEA方法與利潤分解結(jié)合，闡釋運(yùn)算機(jī)制和基本原理，同時(shí)對投入冗余和產(chǎn)出不足進(jìn)行量化分析，通過分析挖掘出效率沒有達(dá)到最優(yōu)的原因。對上市公司歡聚時(shí)代的探索性案例研究表明：①數(shù)據(jù)取樣時(shí)期歡聚時(shí)代的數(shù)量效應(yīng)對利潤變化的貢獻(xiàn)大于價(jià)格效應(yīng)對利潤變化的貢獻(xiàn)。②進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步是引起數(shù)量效應(yīng)的驅(qū)動(dòng)因素原因。③2009—2010年、2010—2011年歡聚時(shí)代的企業(yè)效率沒有達(dá)到最優(yōu)。結(jié)合DEA企業(yè)效率評價(jià)方法分析案例企業(yè)的投入冗余和產(chǎn)出不足，為分析企業(yè)效率的內(nèi)部原因提供新的分析思路。

盈利模式；利潤變化；價(jià)格效應(yīng)；DEA

作為一種新的商業(yè)模式，網(wǎng)絡(luò)直播將信息的傳播從單純的文字、圖片音視頻轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮楦呒壍膶?shí)時(shí)影像形態(tài)，提高了信息的價(jià)值和傳播效應(yīng)，引起了商界和學(xué)界的高度關(guān)注。在直播平臺(tái)中，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)會(huì)像滾雪球一樣不斷擴(kuò)大，同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)中存在邊際報(bào)酬遞增的規(guī)律[1]，網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的獲利也不斷增加。然而，網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的盈利模式是什么？導(dǎo)致利潤變化驅(qū)動(dòng)因素是什么？這些問題都沒有得到很好的回答，本文首先結(jié)合網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的實(shí)際運(yùn)營流程分析網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)盈利模式和盈利閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)，然后參考Grifell-Tatjé和Lovell[2]、Thomas[3]及De Witte和Saal[4]對企業(yè)績效分解的相關(guān)研究成果，將企業(yè)利潤變化分解為數(shù)量效應(yīng)QE(Quantity Effect)和價(jià)格效應(yīng)PE(Price Effect)。價(jià)格效應(yīng)反映了一定時(shí)期內(nèi)價(jià)格變化對利潤產(chǎn)生的影響，數(shù)量效應(yīng)反映了一定時(shí)期內(nèi)數(shù)量變化對利潤產(chǎn)生的影響。在投入不變的情況下如果能有更多產(chǎn)出，則企業(yè)能獲得更多利潤；在相同的產(chǎn)出情況下，如果能夠更少地投入，則企業(yè)能獲得更多利潤；在相同的投入和產(chǎn)出數(shù)量下，降低投入價(jià)格或增加產(chǎn)出價(jià)格也會(huì)增加企業(yè)的獲利。可見，投入或產(chǎn)出數(shù)量及價(jià)格的變化都會(huì)影響企業(yè)獲利。通過對利潤變化進(jìn)行分解，找出引起企業(yè)利潤變化的驅(qū)動(dòng)因素，進(jìn)而優(yōu)化企業(yè)投入結(jié)構(gòu)，對于提升企業(yè)競爭力有重大意義。因此，本文基于投入產(chǎn)出原理，分解引起企業(yè)利潤變化的不同來源，揭示企業(yè)利潤變化的內(nèi)部機(jī)制和驅(qū)動(dòng)因素分析。

本文的研究目的有三個(gè)：首先，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)直播的實(shí)際業(yè)務(wù)，分析網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)商業(yè)模式并闡述其盈利模式。然后，從投入產(chǎn)出視角對企業(yè)利潤變化進(jìn)行數(shù)量化分解，同時(shí)細(xì)化導(dǎo)致利潤變化的驅(qū)動(dòng)因素。最后，將測量企業(yè)效率方法的DEA與利潤變化分解結(jié)合，闡明其運(yùn)算過程與基本原理并結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行分析。結(jié)合研究內(nèi)容，本文可能在以下兩方面對管理研究領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)：第一，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)商業(yè)模式分析框架，為平臺(tái)商業(yè)模式的研究增添新內(nèi)容。第二，將企業(yè)利潤變化進(jìn)行分解，從投入產(chǎn)出的角度分析引起利潤變化的驅(qū)動(dòng)因素，為利潤變化的進(jìn)一步分析提供新思路。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)

互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的發(fā)展時(shí)間短，目前學(xué)界尚未形成統(tǒng)一定義，比較通俗的得到認(rèn)可的說法是通過屏幕錄制工具或者手機(jī)在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)上對表演、展示、互動(dòng)等行為進(jìn)行實(shí)時(shí)呈現(xiàn)，是一種新興的在線娛樂或服務(wù)方式[5]。網(wǎng)絡(luò)主播通過在直播現(xiàn)場搭建獨(dú)立的音頻或視頻信號采集設(shè)備，導(dǎo)入手機(jī)播放設(shè)備，然后發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)供觀眾觀看，從直播渠道分類，平臺(tái)主要包括兩類：PC 端與移動(dòng)端[6]。網(wǎng)絡(luò)直播是典型的傳受雙方信息適配的過程，賦予用戶更具深度的交互體驗(yàn)，生動(dòng)詮釋了場景化的精準(zhǔn)傳播理念[7]。

1.2 利潤變化與分解

Hasan等[8]通過對印度尼西亞市場中擬上市的企業(yè)利潤變化進(jìn)行測量，發(fā)掘影響利潤變化的因素進(jìn)行誤差修正。Fairfield和Yohn[9]通過資產(chǎn)回報(bào)率和利潤率預(yù)測企業(yè)利潤變化，研究結(jié)果表明把資產(chǎn)回報(bào)率分解為資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和利潤率不會(huì)提高實(shí)際的預(yù)測精準(zhǔn)度。Karagiannis和Mergos[10]利用參數(shù)估計(jì)測量企業(yè)利潤變化，提供了測量與分解全要素生產(chǎn)率的新的分析框架，但其研究只是針對技術(shù)變化在投入產(chǎn)出方面的分析，不能廣泛應(yīng)用于企業(yè)利潤變化的測量研究。在關(guān)注的利潤變化的同時(shí)，不少學(xué)者開始了對企業(yè)效率的研究。

1.3 利潤變化與分解

Serrano[11]用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)選取訪客數(shù)和網(wǎng)站收入為產(chǎn)出指標(biāo)評價(jià)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的運(yùn)營效率，研究結(jié)果表明網(wǎng)站的類型和獲得效率的方式存在關(guān)系。Li W.H[12]基于改進(jìn)的DEA模型對具有一定要素投入而沒有產(chǎn)出的情況進(jìn)行分析，構(gòu)建了新的投入產(chǎn)出分析模型。陳偉[13]在運(yùn)用DEA經(jīng)典模型的基礎(chǔ)上，引入兩個(gè)虛擬決策單元，建立了基于DEA和TOPSIS的評價(jià)模型,對區(qū)域高新技術(shù)企業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)運(yùn)營效率進(jìn)行研究。馬軍偉等[14]基于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的上市公司數(shù)據(jù)，應(yīng)用DEA-Tobit 兩階段方法，對江蘇省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的金融支持綜合效率及其影響因素進(jìn)行了評估，同時(shí)從金融技術(shù)水平、金融體制機(jī)制、金融發(fā)展環(huán)境提出對策建議。

2 網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)盈利模式

商業(yè)模式描述公司提供給潛在用戶群體的價(jià)值，以及公司和其合作伙伴所組成的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，通過這個(gè)體系創(chuàng)造、營銷和傳遞價(jià)值，以產(chǎn)生利潤和維持公司生存為目的[15]。網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)作為新興的平臺(tái)商業(yè)模式，涉及主播方、版權(quán)方、軟件硬件基礎(chǔ)設(shè)施提供商、直播平臺(tái)和用戶多個(gè)利益相關(guān)者。其中，主播方作為內(nèi)容提供者為直播平臺(tái)提供內(nèi)容，版權(quán)方向直播平臺(tái)提供游戲直播、賽事直播及演唱會(huì)直播需要的版權(quán)，軟件硬件基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)方則為直播平臺(tái)提供相應(yīng)的技術(shù)支持，當(dāng)平臺(tái)主播通過直播獲得用戶的打賞收益后，直播平臺(tái)和主播進(jìn)行收入分成，各參與方之間的協(xié)作方式和交互關(guān)系如圖1所示。

網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)整合相關(guān)資源打造核心產(chǎn)品，為網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)實(shí)現(xiàn)盈利提供了要素基礎(chǔ)。通過演繹類、游戲類、電商類UGC(User-Generated Content)內(nèi)容自創(chuàng)節(jié)目進(jìn)行內(nèi)容創(chuàng)新，專業(yè)的主播在提供個(gè)性化節(jié)目的同時(shí)，給用戶帶來體驗(yàn)層面的創(chuàng)新。在與專業(yè)主播、廣告商家和網(wǎng)絡(luò)推廣平臺(tái)的多聯(lián)動(dòng)合作中實(shí)現(xiàn)資源互補(bǔ)，通過以興趣聚集在一起形成的直播間為網(wǎng)絡(luò)社群，主播、用戶和平臺(tái)間的關(guān)系得到強(qiáng)化。在寬帶加速服務(wù)商、電信運(yùn)營商和支付服務(wù)商等其他參與者的協(xié)作下商業(yè)機(jī)制得到進(jìn)一步完善，進(jìn)而開展更多的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，如針對企業(yè)的直播網(wǎng)易直播推出了網(wǎng)易號直播，專為企業(yè)招商引資提供直播服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)形成了以分享、交友、表達(dá)感受、多樣性、參與感、炫耀、共鳴為生活方式的價(jià)值主張，這種價(jià)值主張以直播的形勢從后端供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)傳遞到前段客戶網(wǎng)絡(luò)，在主播、用戶和平臺(tái)的交互中實(shí)現(xiàn)價(jià)值傳遞。同時(shí)，主播創(chuàng)造話題內(nèi)容，粉絲參與話題的討論、打賞付費(fèi)和深度傳播，通過QQ、微信、手機(jī)App、移動(dòng)終端等在線鏈接就行價(jià)值創(chuàng)造。最后，基于直播平臺(tái)設(shè)定的收入分配機(jī)制將網(wǎng)絡(luò)流量轉(zhuǎn)化為現(xiàn)金，形成一個(gè)完整的盈利模式閉環(huán)。通過內(nèi)容創(chuàng)新、個(gè)性化體驗(yàn)創(chuàng)新、資源互補(bǔ)、關(guān)系強(qiáng)化、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、機(jī)制完善和互動(dòng)鏈接，有效對接了前端用戶需求網(wǎng)絡(luò)和后端供給網(wǎng)絡(luò)，完成了從價(jià)值主張、價(jià)值創(chuàng)造價(jià)值傳遞到價(jià)值獲取的過程，形成了一個(gè)有機(jī)閉環(huán)的網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)盈利模式生態(tài)系統(tǒng)，見圖2。

商業(yè)的本質(zhì)以獲利為根本目的，離不開對于利益的追逐。通過整合軟件硬件資源，為顧客提供個(gè)性化的創(chuàng)新產(chǎn)品或服務(wù)，企業(yè)能夠獲得超額的商業(yè)利潤[16]。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)人數(shù)和人均使用時(shí)長不斷增加，互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的完善和支付技術(shù)的成熟，網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)以獨(dú)特的商業(yè)模式實(shí)現(xiàn)了可觀的商業(yè)利潤。

圖2 直播平臺(tái)盈利模式生態(tài)系統(tǒng)

3 利潤變化與驅(qū)動(dòng)因素

3.1 理論綜述

Teece[17]等從企業(yè)產(chǎn)品市場的地位、企業(yè)現(xiàn)有的優(yōu)勢資源及通過創(chuàng)新獲得的報(bào)酬對利潤的本質(zhì)進(jìn)行定義。對利潤本質(zhì)的研究有利于更好地深入研究戰(zhàn)略研究范式和相應(yīng)的關(guān)注問題。但是，利潤僅僅是企業(yè)經(jīng)營結(jié)果的外在表現(xiàn)，關(guān)注利潤變化的原因及內(nèi)在的機(jī)理顯得更有意義和價(jià)值。Grifell和 Lovell[2]在生產(chǎn)效率和利潤變化的情況下，構(gòu)建了在不同情況下企業(yè)利潤變化的分析模型，同時(shí)將利潤進(jìn)一步分解為生產(chǎn)率效應(yīng)、價(jià)格效應(yīng)和行動(dòng)效應(yīng)。從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度分析，企業(yè)利潤的變化可能是投入要素?cái)?shù)量或價(jià)格的變化，產(chǎn)出數(shù)量或價(jià)格的變化。以企業(yè)利潤增加為例，利潤增加的驅(qū)動(dòng)因素可能是：第一，通過更低的價(jià)格獲得生產(chǎn)要素；第二，以更高的價(jià)格銷售產(chǎn)品；第三，在投入要素不變的情況下獲得更多的產(chǎn)品；第四，在產(chǎn)出數(shù)量不變的情況下投入更少的生產(chǎn)要素，見圖3。

圖3 企業(yè)利潤變化效應(yīng)分解圖

如圖3所示，從利潤來源的視角進(jìn)行分析，企業(yè)利潤的變化可能來源于兩個(gè)要素：價(jià)格變化和數(shù)量變化。價(jià)格和數(shù)量的變化都會(huì)引起生產(chǎn)要素的價(jià)格數(shù)量以及產(chǎn)出品的價(jià)格數(shù)量的變化，這基于企業(yè)利潤輸入與輸出的視角。假設(shè)要素市場和產(chǎn)品市場都是完全競爭的市場，當(dāng)市場中的產(chǎn)品趨于同質(zhì)化，企業(yè)必將更加關(guān)注數(shù)量效應(yīng)。行動(dòng)效應(yīng)，即企業(yè)員工在實(shí)施具體方案政策時(shí)的執(zhí)行效應(yīng)。生產(chǎn)率效應(yīng)和行動(dòng)效應(yīng)的變化會(huì)對產(chǎn)出的數(shù)量產(chǎn)生影響，這會(huì)進(jìn)一步影響企業(yè)最后獲得的利潤。本文參考De Witte和Saal[4]的相關(guān)研究成果，把生產(chǎn)率效應(yīng)分解為運(yùn)營效率和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)兩個(gè)維度。

綜上所述，通過結(jié)合現(xiàn)有研究對企業(yè)利潤變化進(jìn)行分解，從利潤輸入與輸出端、資源利用和產(chǎn)能增加以及技術(shù)進(jìn)步三個(gè)維度剖析企業(yè)利潤變化的內(nèi)在機(jī)理。

3.2 研究設(shè)計(jì)

(1)

同理，t+1時(shí)期的利潤∏(t+1)記為：

(2)

則t到t+1時(shí)期的利潤變化為:

Δ∏ =∏(t+1)- ∏(t) =[(yt+1-yt)pt-(xt+1-xt)wt]+[(pt+1-pt)yt+1-(wt+1-wt)xt+1]

(3)

這里令：

QE=(yt+1-yt)pt-(xt+1-xt)wt

(3-1)

PE=(pt+1-pt)yt+1-(wt+1-wt)xt+1

(3-2)

即有Δ∏ =QE+PE

(3-3)

式(3-1)解釋了產(chǎn)出數(shù)量與投入數(shù)量變化對利潤變化的影響；式(3-2)解釋了產(chǎn)出價(jià)格與投入價(jià)格變化對利潤變化的影響。

(2)數(shù)量效應(yīng)分解。參考De Witte和Saal[6]的相關(guān)研究成果，將數(shù)量效應(yīng)進(jìn)一步分解為行動(dòng)效應(yīng)、運(yùn)營效率效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)：

QE=(yt+1-yt)pt-(xt+1-xt)wt=[(xt-xA)wt-(xt+1-xC)wt+(xA-xB)wt+[(yt+1-yt)pt-(xC-xB)wt]

(4)

令:

OE=(xt-xA)wt-(xt+1-xC)wt

(4-1)

TE=(xA-xB)wt

(4-2)

AE=[(yt+1-yt)pt-(xC-xB)wt]

(4-3)

圖4反映了價(jià)格效應(yīng)與數(shù)量效應(yīng)的運(yùn)作機(jī)理，其中橫坐標(biāo)代表企業(yè)投入要素的數(shù)量，縱坐標(biāo)代表企業(yè)產(chǎn)出的數(shù)量。圖中標(biāo)注了t和t+1時(shí)期，在一定時(shí)期，特定的生產(chǎn)技術(shù)形成了該時(shí)期的生產(chǎn)可能性曲線，這里記作F(t),表示在t時(shí)期內(nèi)投入產(chǎn)出條件下能達(dá)到的最大產(chǎn)能的集合。F(t)曲線以內(nèi)的點(diǎn)，表示生產(chǎn)還有潛力，即存在資源沒有充分利用的情況；F(t)曲線之外的點(diǎn)則是現(xiàn)有技術(shù)條件達(dá)不到的；只有F(t)曲線上的點(diǎn)才是資源配置最有效率的點(diǎn)。圖中A點(diǎn)的生產(chǎn)含義為投入量為xA在t+1時(shí)期對應(yīng)的技術(shù)條件下產(chǎn)出yt，C點(diǎn)則是投入量為xC在t+1時(shí)期對應(yīng)的技術(shù)條件下產(chǎn)出yt+1。在生產(chǎn)可能性邊界曲線F(t+1)上，從A點(diǎn)到C點(diǎn)的過程表示，在t+1時(shí)期當(dāng)投入量從xA增加到xC時(shí)，產(chǎn)出量由yt增加到y(tǒng)t+1說明此時(shí)企業(yè)在充分利用當(dāng)時(shí)的技術(shù)條件下，最有執(zhí)行效率，解釋了行動(dòng)效應(yīng)：投入量和產(chǎn)出量的變化導(dǎo)致企業(yè)利潤的變化。在生產(chǎn)可能性邊界曲線F(t)上，從D點(diǎn)到B點(diǎn)表示，在t時(shí)期，投入量為xt和投入量為xB對應(yīng)的產(chǎn)出都是yt，其中xt-xB表示投入量不同而產(chǎn)出相同時(shí)運(yùn)營效率提高帶來的投入減少，即運(yùn)營效率效應(yīng)反應(yīng)在相同的產(chǎn)出情況下，投入情況的變化。從B點(diǎn)到A點(diǎn)的變化表示，t時(shí)期到t+1時(shí)期，投入量為xB和投入量為xA對應(yīng)的產(chǎn)出都是yt，其中xB-xA表示技術(shù)進(jìn)步帶來的投入減少，即技術(shù)效應(yīng)反映了由技術(shù)變化帶來產(chǎn)出相同的情況下投入的減少，生產(chǎn)可能集向上移。為了定性說明價(jià)格效應(yīng)與數(shù)量效應(yīng)的運(yùn)作機(jī)理，需要對式(4-1)、(4-2)及(4-3)進(jìn)行計(jì)算，由于xA、xB、xC均為理論構(gòu)建的三個(gè)投入量，無法直接計(jì)算，這里借助運(yùn)籌學(xué)中的投入距離函數(shù)進(jìn)行估計(jì)得到。

圖4 價(jià)格效應(yīng)與數(shù)量效應(yīng)的運(yùn)作機(jī)理

在t時(shí)期，若給定要素投入向量x=(x1,x2,…,xn)，產(chǎn)出向量y=(y1,y2,…,ym),則投入距離函數(shù)為：

D(yt,xt)=max{δ:(yt,xt/δ)∈F(t)}

(5)

其中，xt和yt分別表示t時(shí)期的投入要素量和t時(shí)期的產(chǎn)出量。F(t)表示在既定技術(shù)條件下，產(chǎn)出量為y時(shí)對應(yīng)的所有可能投入要素組成的集合。參數(shù)δ(0<δ≤1)，表示距離標(biāo)量，是企業(yè)先行生產(chǎn)技術(shù)水平與前沿技術(shù)之間的差距。當(dāng)δ=1時(shí)，此時(shí)的xt就是最佳生產(chǎn)前沿投入量。根據(jù)距離函數(shù)的定義和性質(zhì)，在圖4中有如下計(jì)算關(guān)系：

xA=xt/Dt+1(yt,xt)，其中0

(6)

xB=xt/Dt(yt,xt)，其中Dt(yt,xt)≥1

(7)

xC=xt+1/Dt+1(yt+1,xt+1)，其中Dt+1(yt+1,xt+1)≥1

(8)

通過式(6)～(8)計(jì)算出理論構(gòu)建的三個(gè)投入量xA、xB、xC，則可以進(jìn)一步得到技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)、運(yùn)營效率效應(yīng)和行動(dòng)效應(yīng)。計(jì)算距離函數(shù)，這里使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)為1978年由A.Charnes和W.W.Cooper在“相對效率評價(jià)”概念上發(fā)展起來的一種系統(tǒng)評價(jià)體系[16]。DEA是一種非參數(shù)的分析方法，具有無需預(yù)設(shè)投入與產(chǎn)出之函數(shù)關(guān)系的特點(diǎn)，可以直接通過各個(gè)決策單元(Decision Making Unit,DMU)的實(shí)際觀察資料中找出最適的效率值。

假設(shè)有n個(gè)決策單位，每個(gè)決策單元有m種投入要素xij(j=1,…,m)，有s種產(chǎn)出yir(r=1,…,s)(xij≥0，yir≥0)。則決策單位O的相對效率ho(u,v)可以寫成以下形式：

(9)

ur,vj≥0，i=1,…,n，j=1,…,m，

r=1,…,s

將式(9)的分?jǐn)?shù)規(guī)劃問題轉(zhuǎn)換成較容易處理的線性規(guī)劃問題，求解以下線性規(guī)劃:

minθb=Dt[yit,xit]-1S.T.Xsλs≤θbXitYit≤Ysλs，λs≥0，∑jλj=1

(10)

其中,矩陣Ys表示每個(gè)時(shí)期所有決策單元的產(chǎn)出矩陣,矩陣Xs表示每個(gè)時(shí)期的投入矩陣,并且Ys和Xs中的產(chǎn)出數(shù)據(jù)與投入數(shù)據(jù)都是連續(xù)的,包括了企業(yè)在t時(shí)期內(nèi)的所有投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，λ為動(dòng)態(tài)向量，約束條件∑jλj=1表示決策單元規(guī)模效益不變。

4 數(shù)據(jù)來源及結(jié)果分析

4.1 案例選擇與數(shù)據(jù)來源

(1)案例選擇。本文主要探究利潤變化的驅(qū)動(dòng)因素及內(nèi)在作用機(jī)理，屬于偏重過程的縱向研究、需要對網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)不同階段的投入要素、產(chǎn)出要素等與利潤變化等多個(gè)方面進(jìn)行測度和計(jì)量分析，發(fā)掘利潤變化背后的規(guī)律，因此采用單案例研究方法[19]。本文選擇歡聚時(shí)代為案例研究樣本，該公司成立于2005年4月，是全球首個(gè)富集通訊業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)直播公司，通過YY語音、多玩游戲網(wǎng)、YYLIVE、歡聚游戲、YY教育、虎牙直播等平臺(tái)的運(yùn)營發(fā)展，歡聚時(shí)代在短期內(nèi)獲得飛速發(fā)展，并于2012年11月在美國納斯達(dá)克上市。公司一直堅(jiān)持以用戶需求為導(dǎo)向，通過技術(shù)創(chuàng)新不斷革新行業(yè)技術(shù)水平，持續(xù)引領(lǐng)直播行業(yè)發(fā)展。

選擇的案例對象必須具有典型性和代表性[20]，選擇該樣本的原因有：①案例企業(yè)屬于網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)，歡聚時(shí)代的收入主要來源于游戲直播、娛樂直播、教育直播等直播業(yè)務(wù)，是為數(shù)不多的直播行業(yè)上市企業(yè)，具有代表性。②利潤變化和驅(qū)動(dòng)因素是本文的主要研究內(nèi)容，在2009—2015年間，歡聚時(shí)代的利潤變化顯著，同時(shí)技術(shù)變革和運(yùn)營效率提高能給公司利潤帶來顯著變化。③案例企業(yè)具有典型性。截至2015年9月，歡聚時(shí)代用戶數(shù)超過10億，龐大的用戶數(shù)為公司的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。同時(shí)，其商業(yè)模式也隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展進(jìn)行了變革，持續(xù)保持網(wǎng)絡(luò)直播行業(yè)的龍頭地位。研究對象的選擇符合案例對象的典型性和代表性。

只選擇歡聚時(shí)代一家企業(yè)作案例的原因有：①研究對象的典型性和代表性，前文已闡述。②數(shù)據(jù)的可獲得性。一方面，直播行業(yè)上市公司僅歡聚時(shí)代一家公司，其余非上市公司數(shù)據(jù)獲取較大且不準(zhǔn)確。另外一方面，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中講到在處理面板數(shù)據(jù)回歸時(shí)認(rèn)為靜態(tài)的面板數(shù)據(jù)分為6大類，其中固定效應(yīng)模型中有一種叫作個(gè)體固定效應(yīng)模型。該模型認(rèn)為對于不同時(shí)間序列，只是模型的縱截距不同，而模型的斜率系數(shù)相同，這種固定個(gè)體的解釋可以用來解釋只有一家企業(yè)的問題[21]，本文僅選取了一家企業(yè)，通過效率研究分析效率不足問題。③契合研究目的。分析盈利模式、利潤變化及驅(qū)動(dòng)因素，從而給同行業(yè)的其他企業(yè)以指引作用是本文研究目的。因而，在分析單元的選擇上將同一企業(yè)的不同年份作為分析單元，可以分析哪一年效率更高，進(jìn)而分析利潤變化驅(qū)動(dòng)因素背后的機(jī)理。④本文案例研究屬于探索性案例研究。探索性案例研究往往是界定一個(gè)研究問題前的試驗(yàn)性研究，主要解決的是 “怎么樣”和“為什么”的問題[22]。本文所要回答的是“網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)怎么盈利”和“利潤為什么變化以及利潤變化的驅(qū)動(dòng)因素”的問題，所以比較適合采用這種方法。

綜上，本文采用探索性單案例研究的方法,以歡聚時(shí)代為案例,來探討網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)盈利模式和利潤變化及驅(qū)動(dòng)因素。

(2)數(shù)據(jù)來源。由于單案例研究不具備大樣本的條件[21]，為了避免研究資料的片面性，本文綜合運(yùn)用了各種數(shù)據(jù)搜集方法，使用的數(shù)據(jù)來源于美國證券交易委員會(huì)官網(wǎng)www.sec.gov、公司披露的年報(bào)以及國家專利數(shù)據(jù)庫，針對部分缺失的數(shù)據(jù)，通過Wind數(shù)據(jù)庫中股票深度資料披露的“經(jīng)營數(shù)據(jù)”“財(cái)務(wù)摘要”中進(jìn)行補(bǔ)充。數(shù)據(jù)來源的多樣性保證了數(shù)據(jù)的有效性和準(zhǔn)確性。其中，關(guān)于歡聚時(shí)代的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)選取2009—2015年共7年的數(shù)據(jù)，2009—2011年為上市前的數(shù)據(jù)，2012—2015年為上市后的數(shù)據(jù)，從歡聚時(shí)代披露的年報(bào)及wind數(shù)據(jù)庫中獲取。

4.2 變量定義與測度

對于歡聚時(shí)代公司，根據(jù)前面的商業(yè)模式分析，通過產(chǎn)品研發(fā)、運(yùn)營推廣吸引用戶，最后將免費(fèi)用戶轉(zhuǎn)化為付費(fèi)用戶，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的盈利。由此，可以選取付費(fèi)用戶數(shù)為產(chǎn)出數(shù)量；選取ARPU(Average Revenue Per User)，即一段時(shí)間內(nèi)每位用戶平均付費(fèi)額作為產(chǎn)出價(jià)格。為了簡化問題，本文采取一產(chǎn)出二投入的方式進(jìn)行計(jì)算。投入指標(biāo)方面，本文借鑒了De Witte和Saal[4]的研究，選取勞動(dòng)力和資本為投入要素量，勞動(dòng)力價(jià)格和資本價(jià)格為投入要素價(jià)格。其中，勞動(dòng)力投入量用員工人數(shù)表示；資本投入量為上期資本投入量加上當(dāng)期投資額扣除當(dāng)期(累計(jì))攤銷，資本價(jià)格則在運(yùn)營成本中扣除人力成本再除以當(dāng)期投入資本量，見表1。

表1 變量名稱及測量方法

4.3 實(shí)證結(jié)果與分析

(1)利潤變化及驅(qū)動(dòng)因素分析。根據(jù)以上投入產(chǎn)出指標(biāo)的定義測度說明及前文利潤分解推導(dǎo)計(jì)算過程，借助MAXDEA和DEASOLVER，根據(jù)已有數(shù)據(jù)，通過公式(3-1)計(jì)算出數(shù)量效應(yīng)，通過公式(3-2)計(jì)算出價(jià)格效應(yīng)，進(jìn)一步地可以通過公式(5)～(10)計(jì)算出測算行動(dòng)效應(yīng)、運(yùn)營效率效應(yīng)和技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)所需要的參數(shù)，最后通過公式(4-1)計(jì)算出運(yùn)營效率效應(yīng)，通過公式(4-2)計(jì)算出技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，通過公式(4-3)計(jì)算出行動(dòng)效應(yīng)，結(jié)果如表2所示。

表2 價(jià)格效應(yīng)、數(shù)量效應(yīng)及二階分解效應(yīng)

為了更直觀地分析利潤變化、價(jià)格效應(yīng)和數(shù)量效應(yīng)的內(nèi)在變化關(guān)系，根據(jù)表2繪制出歡聚時(shí)代2009—2015年的利潤變化、價(jià)格效應(yīng)和數(shù)量效應(yīng)的關(guān)系圖，如圖5所示。

在圖5的利潤分解中，價(jià)格效應(yīng)和數(shù)量效應(yīng)都呈逐年上升趨勢，共同形成對利潤變化的影響。同時(shí)數(shù)量效應(yīng)上升幅度更快，且始終超過價(jià)格效應(yīng)，這表明網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)中數(shù)量效應(yīng)對利潤變化的影響更大。當(dāng)用戶的數(shù)量越多，直播平臺(tái)獲取用戶的邊際成本就越低，呈現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模效應(yīng)越明顯。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的日益完善，網(wǎng)民的數(shù)量持續(xù)增長，為直播行業(yè)的發(fā)展?fàn)I造了良好的外部環(huán)境。但隨著斗魚直播、花椒直播、全民直播、斗魚TV等直播平臺(tái)的加入，直播平臺(tái)數(shù)量急劇增長。在同質(zhì)化越來越嚴(yán)重的情況下，歡聚時(shí)代依然保持行業(yè)領(lǐng)先，表明歡聚時(shí)代在面臨外部競爭時(shí)能保持的核心競爭力，抓住機(jī)遇，獲得高速增長。

圖5 歡聚時(shí)代2009—2015年的利潤變化、 價(jià)格效應(yīng)和數(shù)量效應(yīng)

圖6將數(shù)量效應(yīng)進(jìn)一步分解為行動(dòng)效應(yīng)、技術(shù)效應(yīng)和運(yùn)營效率效應(yīng)，從三大效應(yīng)的走勢分析，歡聚時(shí)代的核心競爭力來源并不是行動(dòng)效應(yīng)和運(yùn)營效率效應(yīng)。技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)各時(shí)期明顯遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于行動(dòng)效應(yīng)和運(yùn)營效率效應(yīng)。這一結(jié)果與歡聚時(shí)代公司的技術(shù)創(chuàng)新有關(guān)。歡聚時(shí)代致力于以持續(xù)的技術(shù)革新改變?nèi)藗兊臏贤ǚ绞剑刂?015年，歡聚時(shí)代共獲得專利超過600件；公司總員工3317人，其中研發(fā)人員占比超過60%，僅2015年研發(fā)經(jīng)費(fèi)超過五億四千萬元人民幣，持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新使得歡聚時(shí)代在中國擁有比同行業(yè)其他企業(yè)更強(qiáng)的創(chuàng)新能力。2013—2014年，行動(dòng)效應(yīng)增速超過技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)的主要原因?yàn)椋诰€交友業(yè)務(wù)取得爆發(fā)式增長，平臺(tái)的變現(xiàn)能力提升[24]。YY作為一個(gè)豐富的生態(tài)系統(tǒng)，音樂O2O表演、游戲直播、在線交友、在線教育等多樣化的娛樂產(chǎn)品快速發(fā)展使得業(yè)務(wù)生態(tài)的多樣性保持持續(xù)增長。相比技術(shù)進(jìn)步而言，行動(dòng)能力和運(yùn)營效率對企業(yè)利潤的貢獻(xiàn)相對較小，主要原因可能為：在完全競爭市場中，為了保持持續(xù)的發(fā)展，創(chuàng)新型的企業(yè)會(huì)關(guān)注未來的機(jī)會(huì)，進(jìn)行戰(zhàn)略性布局，不會(huì)把更多資源分配到成熟的項(xiàng)目中，而新的項(xiàng)目往往需要一定時(shí)期的探索，這一時(shí)期運(yùn)營效率效應(yīng)和行動(dòng)效應(yīng)不能反映在企業(yè)的利潤變化。隨著企業(yè)規(guī)模增加以及不同員工背景的多元化等復(fù)雜形勢[25]，使得技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)、行動(dòng)效應(yīng)及運(yùn)營效率效應(yīng)表現(xiàn)出對企業(yè)利潤不一樣的貢獻(xiàn)。

圖6 歡聚時(shí)代2009—2015年的行動(dòng)效應(yīng)、 技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)和運(yùn)營效率效應(yīng)

(2)變量指標(biāo)相關(guān)性分析。本文選取的輸入指標(biāo)為資本價(jià)格、資本投入量、勞動(dòng)力價(jià)格、勞動(dòng)力投入量，輸出指標(biāo)為付費(fèi)用戶數(shù)和每位用戶平均收入。為了驗(yàn)證指標(biāo)的選取符合DEA分析法中單調(diào)性原則，即投入要素的增加不可導(dǎo)致產(chǎn)出數(shù)量的減少[26]，因此需要對各投入、產(chǎn)出要素資料進(jìn)行相關(guān)分析，其結(jié)果如表3所示。從表3中分析可知，各投入與產(chǎn)出要素間具有很高的顯著性，投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取符合DEA分析法的單調(diào)性原則。

表3 DMU輸入輸出指標(biāo)的相關(guān)性分析

(3)技術(shù)效率、規(guī)模效率與純技術(shù)效率分析。為了測量企業(yè)效率，從而分析利潤變化驅(qū)動(dòng)因素背后的機(jī)理，將同一企業(yè)的不同年份作為分析單元能分析哪一年效率更高。這一方法的使用有別于傳統(tǒng)DEA對決策單元的分析(傳統(tǒng)DEA是將企業(yè)作為決策單元，結(jié)果是分析哪家企業(yè)更有效率)。為了進(jìn)一步分析利潤變化驅(qū)動(dòng)因素背后的機(jī)理，對歡聚時(shí)代公司的技術(shù)效率、規(guī)模效率以及純技術(shù)效率進(jìn)行計(jì)算，使用DEAPSOLVER處理數(shù)據(jù)得到以下結(jié)果，如表4所示。

表4 歡聚時(shí)代2009—2015年技術(shù)效率、 純技術(shù)效率與規(guī)模效率

表4的結(jié)果表明，除2009—2010年、2010—2011年歡聚時(shí)代的綜合效率沒有達(dá)到最優(yōu)，其余時(shí)期均達(dá)到最優(yōu)。純技術(shù)效率僅2010—2011年間沒達(dá)到最優(yōu)，其余時(shí)期均為最優(yōu)。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，2009—2010年、2010—2011年綜合效率沒有達(dá)到最優(yōu)的原因歸因于公司在線音樂業(yè)務(wù)沒有找到合適的變現(xiàn)模式，前期的研發(fā)投入和運(yùn)營支出沒有得到回報(bào)。2009—2010年純技術(shù)效率沒有達(dá)到最優(yōu)的原因是外部環(huán)境開始從傳統(tǒng)PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，公司處于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)布局和轉(zhuǎn)型時(shí)期，前期的業(yè)務(wù)探索和戰(zhàn)略調(diào)整導(dǎo)致純技術(shù)效率沒有達(dá)到最優(yōu)。

(4)投入冗余與產(chǎn)出不足分析。為了進(jìn)一步分析投入過剩和產(chǎn)出不足的情況，對歡聚時(shí)代公司2009—2015年投入冗余與產(chǎn)出不足進(jìn)行計(jì)算，使用DEAPSOLVER處理數(shù)據(jù)得到以下結(jié)果，如表5所示。

表5的結(jié)果表明，2009—2010年歡聚時(shí)代公司在資本價(jià)格、資本投入量和勞動(dòng)力價(jià)格存在投入過剩，在付費(fèi)用戶數(shù)方面存在產(chǎn)出不足，這也解釋了2009—2010年、2010—2011年歡聚時(shí)代效率沒有達(dá)到最優(yōu)的。同時(shí)表明這一時(shí)期公司的行動(dòng)效率和運(yùn)營效率有提升空間，通過運(yùn)營可以將更多的免費(fèi)用戶轉(zhuǎn)化為付費(fèi)用戶。這一結(jié)果與表2中2009—2010年計(jì)算的運(yùn)營效應(yīng)一致，說明2009—2010年公司在運(yùn)營效率上存在提升空間。2010—2011年，歡聚時(shí)代公司在資本價(jià)格和勞動(dòng)力價(jià)格存在投入過剩，在每位用戶平均收入存在產(chǎn)出不足，通過提升用戶活躍度和延長用戶生命周期，提升付費(fèi)用戶的消費(fèi)金額。

表5 歡聚時(shí)代2009—2015年投入冗余與產(chǎn)出不足

5 結(jié)論與對策建議

5.1 結(jié)論

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的實(shí)際業(yè)務(wù)，分析了網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)盈利模式，闡述網(wǎng)絡(luò)直播盈利的內(nèi)在邏輯，基于相關(guān)參與者構(gòu)建了直播平臺(tái)的盈利生態(tài)系統(tǒng)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的實(shí)際業(yè)務(wù)，分析了網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)盈利模式，闡述網(wǎng)絡(luò)直播盈利的內(nèi)在邏輯，基于相關(guān)參與者構(gòu)建了直播平臺(tái)的盈利生態(tài)系統(tǒng)。在主播方、版權(quán)方、軟件硬件設(shè)施服務(wù)方、商家、工會(huì)和直播平臺(tái)的共同參與下，網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)形成了以內(nèi)容創(chuàng)新、個(gè)性化體驗(yàn)創(chuàng)新、資源互補(bǔ)、關(guān)系強(qiáng)化、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、機(jī)制完善和互動(dòng)鏈接的模式，有效對接了前端用戶需求網(wǎng)絡(luò)和后端供給網(wǎng)絡(luò)，形成一個(gè)完整的盈利模式閉環(huán)。

在對歡聚時(shí)代的案例研究表明，在網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)中，數(shù)量效應(yīng)對利潤變化的有著顯著的促進(jìn)作用，進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步是引起數(shù)量效應(yīng)變化的主要原因，其次是行動(dòng)效應(yīng)和運(yùn)營效率效應(yīng)。歡聚時(shí)代在研發(fā)方面的不斷投入是技術(shù)進(jìn)步的關(guān)鍵，持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新使得歡聚時(shí)代在中國擁有比同行業(yè)其他企業(yè)更強(qiáng)的創(chuàng)新能力。通過對2009—2015年歡聚時(shí)代的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)2009—2010年和2010—2011年企業(yè)的綜合效率沒有達(dá)到最優(yōu)，主要原因?yàn)樵诰€音樂業(yè)務(wù)沒有找到合適的變現(xiàn)模式，前期的研發(fā)投入和運(yùn)營支出沒有得到回報(bào)。分析投入冗余和產(chǎn)出不足發(fā)現(xiàn)，2009—2010年和2010—2011年存在資本投入、資本價(jià)格和勞動(dòng)力投入有著不同程度的投入冗余，在付費(fèi)用戶數(shù)和每位用戶平均收入存在產(chǎn)出不足，歡聚時(shí)代公司在運(yùn)營效率上存在提升空間。

5.2 對策建議

新技術(shù)的出現(xiàn)和行業(yè)的變革對網(wǎng)絡(luò)直播平臺(tái)的發(fā)展產(chǎn)生了影響，針對歡聚時(shí)代在付費(fèi)用戶數(shù)和每位用戶平均收入存在產(chǎn)出不足，筆者認(rèn)為歡聚時(shí)代在以后的發(fā)展中可以從以下方面進(jìn)行提升：①加速整合PC端直播和移動(dòng)端直播。歡聚時(shí)代從2009年開始從傳統(tǒng)PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，至今移動(dòng)端已經(jīng)出現(xiàn)很多直接競爭對手，利用傳統(tǒng)PC端的流量優(yōu)勢，充分發(fā)展移動(dòng)端直播，鞏固自己直播行業(yè)龍頭地位。②繼續(xù)加大研發(fā)投入，利用好大數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實(shí)VR技術(shù)和人工智能。根據(jù)歡聚時(shí)代2014年報(bào)和2015年報(bào)顯示，歡聚時(shí)代先后推出在線約會(huì)和在線教育業(yè)務(wù)，并且在細(xì)分領(lǐng)域初步取得成功。大數(shù)據(jù)、虛擬現(xiàn)實(shí)VR技術(shù)和人工智能的興起讓歡聚時(shí)代的泛娛樂戰(zhàn)略更具想象力：通過提升對直播平臺(tái)大數(shù)據(jù)的整合和利用，進(jìn)行用戶的個(gè)性化資訊推薦，提升用戶體驗(yàn)的同時(shí)強(qiáng)化參與感；通過對用戶行為數(shù)據(jù)的有效分析，采用精準(zhǔn)投放的策略進(jìn)行廣告商的廣告投放，提升廣告有效率的同時(shí)促成更多交易，進(jìn)而為直播平臺(tái)創(chuàng)造更多價(jià)值。此外，歡聚時(shí)代還可以加大對虛擬現(xiàn)實(shí)VR技術(shù)和人工智能的研發(fā)，將新技術(shù)應(yīng)用到在線約會(huì)和在線教育業(yè)務(wù)，讓用戶能夠有更真實(shí)的體驗(yàn)，進(jìn)而創(chuàng)造更多商業(yè)價(jià)值。③實(shí)現(xiàn)不同商業(yè)產(chǎn)品賬號體系互通，提升商業(yè)化效率。目前歡聚時(shí)代不同產(chǎn)品之間的賬號不能實(shí)現(xiàn)有效的互通，用戶需要重新注冊才能使用歡聚時(shí)代旗下的其他產(chǎn)品，這不利于提升用戶活躍度和延長用戶生命周期，也不能提升付費(fèi)用戶占比和提高用戶平均消費(fèi)金額。 合理規(guī)劃不同產(chǎn)品體系之間的賬號互通規(guī)則，對于改善用戶體驗(yàn)有著重要意義，也是提升直播平臺(tái)商業(yè)化效率的有效措施。

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ProfitModel，ProfitChangeandDrivingFactorsofNetworkBroadcastPlatformBasedonALongitudinalCaseStudyofYYInc

Zhang Yongan,Wang Xuetao

(School of Economics and Management，Beijing University of Technology，Beijing 100124，China)

The paper analyzes the profit model to get driving factors of webcast platform.Profit change is decomposed into price effect and quantity effect，to explain the driving factors and internal mechanism of the profit change.It combines DEA method and the profit decomposition to explain the computing mechanism and the basic principle.Also，input redundancy and output deficiency are analyzed.The conclusions are as follows.①Number effect contributes more to profit change than price effect during data sampling period.②In further analysis it finds that technological progress is the driving factor of number effect.③In 2009—2010 and 2010—2011，the efficiency of YY Inc did not reach the optimal level.This paper puts forward a new angle of view for enterprise efficiency.

Profit model；Profit change；Price effect；DEA

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目“基于CAS的焦點(diǎn)企業(yè)核型結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)理研究”(70972115),國家部委項(xiàng)目“基于復(fù)雜自適應(yīng)系統(tǒng)的集群創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)模擬研究”(3A011212200901)。

2017-02-22

張永安(1957-)，男，陜西咸陽人，博士，北京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師；研究方向：經(jīng)濟(jì)與管理系統(tǒng)復(fù)雜性、政策仿真、商業(yè)模式。

C931

A

(責(zé)任編輯 沈蓉)