模型3中， 在其他因素不变的情况下， 品牌、内存大� ⒂才倘萘俊PU频率每提高一个等级， 在价格上的平均差异分别是296.061元、881.337元、311.726元、445.119元； 上市时间每晚一年， 价格上的平均差异是-255.812
模型3中， 在其他因素不变的情况下， 品牌、内存大小、硬盘容量、CPU频率每提高一个等级， 在价格上的平均差异分别是296.061元、881.337元、311.726元、445.119元； 上市时间每晚一年， 价格上的平均差异是-255.812元； 城市规模、买家评价、消费者保护每增加一个等级， 给价格上带来的的平均差异分别是-132.264元、-433.371元、-83.699元； 以往销售量每增加一台， 价格平均下降-3.295元。
在模型4中， 在其他因素不变的情况下， 品牌、内存大小、硬盘容量、CPU频率每提高一个等级， 在价格上的平均差异分别是285.116元、874.908元、315.349元、447.980元； 上市时间每晚一年， 价格上的平均差异是-271.863元； 城市规模、买家评价、卖家声誉每增加一个等级， 给价格上带来的的平均差异分别是-127.112元、-398.126元、-260.408元。
以模型4的数据为例可以把笔记本电脑不同特征对总价格的贡献分离了出来， 具体做法是算出各个特征的平均值， 将相应的特征价格取绝对值后和特征的平均值相乘， 得到特征总价， 将每个特征总价除以特征总价之和， 就得到每个特征对总价格的贡献。对笔记本电脑价格影响最大的是内存， 此后依次是买家评价、CPU频率、硬盘容量、品牌价值、上市时间、买家信誉、卖家所在城市、历史销量、显卡类型、售后服务和消保服务。根据模型的测算， 与电脑有关的特征占总价格的70%左右， 由平台交易模式带来的特征占总价格的30%左右。
五、结论和政策建议
本文运用特征价格模型， 对影响笔记本电脑价格的特征进行了研究。研究发现： 和平台交易模式的相关特征都对价格产生了负向的影响。在选取的6个与商品相关的特征变量中， 除了显卡类型这一变量以外， 其他5个特征变量都对笔记本价格产生了显著的影响， 其中， 内存对价格的影响最大， 然后依次是CPU频率、硬盘容量、品牌价值、上市时间。在平台交易的特征中， 买家评价对特征价格的影响最大， 此后依次是卖家信誉、卖家所在城市、历史销量、售后服务和消保服务。在总价格的构成中， 笔记本电脑自身的特征贡献了近70%， 平台特征贡献了30%， 与商品自身特征相比， 平台交易模式已经对价格产生了显著的影响。
第一， 平台企业作为交易中介， 极大地降低了交易成本。首先， 平台企业为交易双方提供了及时透明的信息， 降低了搜寻成本； 其次，它提供的标准化合同降低了交易双方的谈判成本； 此外， 第三方信用评价系统和高效的信息传播机制以及抵押制度（如支付宝）又大大地降低了事后的监督成本。相对于传统的交易模式来讲， 交易成本的大幅下降使得平台对商品的价格产生了负向的影响。
第二， 在平台模式的特征中， 买家的评价和卖家信誉对价格的影响显著。买家的评价机制是形成声誉的主要方式。尽管这种影响是负向的， 但是获得高评价和高信誉的卖家会得到买家重复购买的激励。因此做一个有信用的卖家是有回报的。
第三， 对于买家而言， 通过平台交易时选择高信用等级和好评的卖家将会获得更大的价格优惠而不必为此额外付费。整个社会的福利水平将会提高。基于上述结论， 我们可以预测平台交易模式未来的重要性将日益突出， 平台的价值也会更大。
本文首次从实证的角度分析了平台交易模式对商品交易价格产生的影响， 并分析了影响的方式和程度。本研究也存在一些缺陷， 比如： 在研究对象的选择上， 因为笔记本电脑有其特殊性， 可能并不能完全代表在平台上交易的商品， 今后应在更广的范围进行研究； 在与平台有关的特征选择上， 也可能会遗漏其它的特征， 因而对模型结果产生影响； 在函数形式的选择上， 特征价格除了线性模型， 还有半对数、全对数形式， 对于模型的形式和量化方法进行改进， 会使结论更具说服力。
Research of Platform Impacts on Product Price Based on Hedonic Price Model
Qian Bing1，2,Zhou Qin1
(1.School of Economics & Management, Southeast University, Nanjing 210096, Jiangsu, China;
2. School of Economics & Management, Changzhou Institute of Technology, Changzhou 213022, Jiangsu, China)
Abstract: This paper studies platform impacts on product prices by using the hedonic price model. We get portable computer trade data from Taobao during May, 2010, and select 12 attributes which include 6 attributes from portable computer and 6 attributes from platform. We specify a hedonic price function and measure the impact of each of the attributes. Our results indicate that all the attributes from product (exclude time) have positive impact on price and, all the attributes from platform have negative impact on price. The hedonic price of product takes 70% of the total price, and the hedonic price of platform takes 30%. Our research proves that the platform has a major impact on product price.
keywords:platform; product price; hedonic price
（责任编辑： 邓泽辉）
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