《圣 經·新約·馬太福音》：“凡有的，還要加給他，叫他有余；沒有的，連他所有的，也要奪過來?！边@是互聯網經濟信奉的馬太效應。為什么互聯網公司會相信強者恒強的馬太效應呢？
(資料圖片僅供參考)
根據美國晨星公司原首席分析師馬克·塞勒斯（Mark Sellers）的觀點，企業競爭壁壘包括網絡效應、成本優勢、無形資產和轉換成本四種。其中網絡效應是互聯網行業馬太效應的基石。
網絡效應表明，互聯網公司為用戶提供的價值會隨著用戶數量的增多而增長，比如微信的用戶越多，用戶使用體驗越好（單邊網絡效應）；電商平臺消費者越多，商家越愿意入駐，商家越多，消費者越愿意使用（雙邊網絡效應）。
2015年以前，中國互聯網行業一直遵循這樣的規律發展。但是2015年以后，互聯網行業集中度開始降低，電商行業尤為突出，阿里巴巴市場份額從2010年的87%下降到2019年的61%，拼多多、抖音、快手先后搶灘登陸。
對比太平洋彼岸，亞馬遜在美國電商行業獨領風騷，市場份額從2011年的23.3%上升至2020年的32.1%，老對手eBay和沃爾瑪幾乎毫無還擊之力。
在網絡效應作用下，為什么美國電商行業會一家獨大（亞馬遜），而中國電商行業卻呈現兩超（阿里巴巴、京東）多強的格局呢？究其根源，中美電商行業的交易成本結構正在發生不同的改變。
本文將探討以下三個問題：
（1）交易成本如何影響電商乃至零售行業？
（2）中美電商行業交易成本結構有何不同？
（3）中國電商行業交易成本結構如何變化？
1937年，諾貝爾經濟學獎獲得者科斯提出交易成本，交易成本包括在交易過程中的廣告傳播、物流運輸和商業談判以及行業和政府監督等活動所花費的成本。
放到實際商業活動中，商品價格包括生產成本、生產商利潤和交易成本，交易成本又分為信息流通成本、商品流通成本和資金流通成本。
比如一瓶1.5元的礦泉水，生產成本（水和包裝成本）只有0.18元，生產商利潤只有0.20元，剩下75%都是交易成本，包括商品流通成本（經銷和零售費用）0.90元，信息流通成本（廣告和運營費用）0.22元。
消費者用1.5元購買一瓶礦泉水，竟然有1.1元屬于交易成本，那么交易成本是企業賺的黑心錢嗎？
接下來看看交易成本的存在意義。
信息流通成本包括信息傳遞成本和信息篩選成本。
交易達成前，商家利用各種傳播方式發布商品信息，消費者也需要意識到需求，并搜集商品信息，這就產生了信息傳遞成本。
交易過程中，商家需要確認消費者需求是否匹配，消費者需要確認商家信譽是否可靠，這就產生了信息篩選成本。
對商家而言，信息流通成本是向媒體和渠道支付的廣告位、貨架位置、搜索排名等費用，俗稱流量成本、獲客成本。
對渠道而言，信息流通成本是為促進交易達成而設置的廣告位、貨架位置、搜索排名等手段的費用，包括渠道租金、貨架、電商服務器等成本。
對消費者而言，信息流通成本是獲取和篩選商品信息的時間、腦力乃至體力。
如果品牌認知足夠強大，消費者獲取和篩選商品信息的成本則較低，其中節省的信息流通成本中，有一部分會變成品牌溢價。
比如歐萊雅能夠令消費者毫不猶豫地完成購買，其節省的一部分信息流通成本，就會變成超額利潤，成為歐萊雅的品牌溢價。
然而，絕大多數品牌并沒有強大的消費者認知，即便是歐萊雅這樣的超級品牌，也需要不斷更新品牌認知。這就需要渠道（還有媒體）來降低信息流通成本。
當渠道的廣告位、貨架位置、搜索排名等機制降低了信息流通成本時，其中節省的信息流通成本中，有一部分就會變成渠道的利潤。
品牌和渠道之間的合作與對抗，本質上是在比拼降低交易成本的能力，誰能最大程度降低交易成本，誰就是主導話語權的一方。
交易達成需要商品從商家的工廠交付到消費者手中，期間產生的運輸、存儲、冷藏、分揀、派送、損耗等費用就是商品流通成本。
對商家和渠道而言，商品流通成本就是倉儲和物流成本；對消費者而言，商品流通成本就是下單后等待接收商品所需的時間和貨幣成本。
比如天貓依靠的通達系物流單票貨幣成本只有2元，但送達需要3-4天，而京東物流憑借倉配模式單票貨幣成本高達11元，但是京東物流次日達極大節省了時間成本，實現了商品流通成本的結構創新，因此在阿里巴巴的鐵蹄之下殺出了一條血路。
交易達成需要資金從消費者支付到商家，期間產生的資金流轉費用就是資金流通成本。
對商家和渠道而言，資金流通成本就是商家與渠道之間的交易手續費，對消費者而言，資金流通成本就是資金流轉的時間成本（相當于失去了一段時間的銀行存款利息）。
隨著移動支付普及，現金紙幣逐漸淡出市場，資金流通成本的降低極大提升了零售效率。
零售商作為銷售渠道，其商業本質就是降低交易成本。零售商的贏利，就是通過行業競爭與創新，不斷降低商家和消費者之間的交易成本，并在節省的交易成本中，抽取自己的利潤。
電商企業無論設計多么精妙的商業模式，制造多么花哨的商業概念，都逃離不了零售的本質。
交易成本的降低通常源于規模經濟，即隨著規模的上升，平均成本會攤低。比如在同一個工廠，只生產1件產品的平均成本必然會高于生產100件產品的平均成本。
因此，信息和商品流通的規模經濟就是電商行業降低交易成本的主要途徑。但是信息和商品流通的規模經濟性質不同。
隨著信息量的增長，信息流通成本先降低（正規模經濟），后提高（負規模經濟），而隨著商品量的增長，商品流通成本可以持續降低。（其實也存在拐點，只是現實中商品供給量還不足以達到這個拐點）
2015年以前，由于信息和商品流通呈現正規模經濟，阿里巴巴得以飛速發展，市場份額持續攀高。
但是2015年以后，隨著信息量的繼續增長，負規模經濟啟動，信息流通成本轉而走高，于是阿里巴巴的交易成本優勢開始倒退，其他電商企業趁勢崛起。
那么，為什么美國電商行業一家獨大，而中國電商行業兩超多強呢？其原因亦是交易成本結構不同。
中美電商行業依托的物流模式和格局不同，導致了中美電商企業的商品流通成本不同。
中國大多數電商企業采用的物流模式為加盟制快遞，只有京東依托自建的倉配物流模式，但是訂單量占比很低。2020年，與大多數電商企業合作的通達系加盟制快遞公司訂單量約為京東物流的19倍。
中國物流3-4元即可發往全國各地，這樣的規模經濟讓很多發達國家望塵莫及。然而，如此巨大的通達系物流紅利卻是中國電商行業共享的，沒有一家電商企業可以獨攬商品流通的規模經濟。因此在這個因素上，中國電商行業難以形成一家獨大的局面。
而在美國，亞馬遜自建倉配物流體系，推出兩日達的物流服務，消費者購買Prime會員即可免費使用。截至2020年，約2/3的美國消費者成為了亞馬遜Prime會員。
根據BOA數據，2019年亞馬遜在美國市場中承擔的電商件數占到22%，預計到2025年可達38%-50%。根據Pitney Bowes的數據，2020年亞馬遜物流包裹量首次超越了聯邦快遞。亞馬遜的倉配物流正在成為美國物流市場的主流。
亞馬遜的倉配物流體系在商品流通上形成了獨有的規模經濟，成為亞馬遜增長飛輪的重要一環，也是堅實的護城河。
中國開放共享的物流體系，盡管形成了極大的規模經濟，但是在一定程度上遏制了電商企業實現差異化競爭和壟斷。因此，在難以獨攬商品流通的規模經濟的情況下，中國電商企業的競爭焦點，幾乎都放到了信息流通成本上。這就是近5年互聯網流量焦慮的根源所在。
中國電商企業未能在商品流通成本上建立競爭壁壘，因此，信息流通成本成為中國電商行業的第一大變量，也是消費企業進行媒體和渠道布局的第一大因素。李叫獸曾經說過“媒介是目前影響營銷的最大單一變量”，道理是一樣的。
但是隨著商品信息量的增多，信息流通成本先降低、后提高的U型曲線結構，導致中國電商企業在該因素上難以一家獨大。
信息流通成本的變化可以在此拆解為信息傳遞成本和信息篩選成本兩部分。
傳統零售渠道的物理空間有限，能夠容納的商品及信息不足。而電商渠道的商品信息都是由數字代碼編寫、服務器存儲的，幾乎可以無限擴張。電商平臺的商品信息越充足，越有利于消費者購物。
因此電商企業憑借先發優勢和網絡效應，可以匯聚海量的商家和消費者信息，促進電商平臺的無限擴張。
盡管電商平臺可以容納近乎無限的信息，但是商家的營銷預算是有限的，不可能發布無限的廣告，而消費者的精力也是有限的，不可能在無限的信息中篩選商品。
因此，隨著信息量的增長，信息篩選成本會逐漸上升。這就是為什么天貓的商品量比從前更豐富了，但是消費者選擇合適的商品卻更困難了，選擇困難癥由此而來。
綜上所述，隨著信息量的增長，信息傳遞成本逐漸下降，但是信息篩選成本逐漸上升，兩線合并就形成了信息流通成本的U型曲線。
對比近年阿里巴巴商家營銷成本，你可以看到同樣的先下降、后上后的U型曲線，并且正是在2015年以后，中國電商行業集中度開始下降，京東地位快速躍升，拼多多、抖音、快手陸續登上舞臺。
簡言之，從前的社會問題是信息缺乏，電商平臺率先匯聚大量商家和消費者，就能一家獨大，而現在的社會問題是信息過多，難以篩選，電商平臺的海量信息反而導致商家和消費者難以匹配交易訴求。
在線下零售時代，超市與便利店共存，打折店與精品店共存，不同零售商在有限的物理空間內篩選出差異化的商品，從而提升交易信息匹配的精準度。這種降低交易成本的方式，并不是靠增加信息，反而是靠縮減信息。
近年，DTC、私域流量、品牌自營電商等營銷概念分外火爆，本質原因是一樣的——避開商品信息過載及交易成本高企的公共電商平臺，找到更高效匹配交易信息的方式。
中國電商行業由一家獨大變成兩超多強，正是遵循了這一規律。京東專注于家電、3C品類和優質服務，拼多多專注于廉價和下沉市場，抖音專注于消費者興趣，快手專注于消費者信任，各大電商企業紛紛從不同領域找到降低交易成本的途徑。
那么中國電商企業能夠用技術手段避免信息流通成本U型曲線上揚嗎？
其實，技術上無法實現，只能一定程度上延緩U型曲線上揚拐點的到來。
電商本質上是運用信息技術匹配交易關系。中國電商企業較早關注到千人千面的商品推薦機制，試圖利用算法技術降低商家和消費者匹配交易信息的成本。
但是數據的有限和人性的復雜是電商底層技術難以逾越的難關。
在以前的文章中，Grant說過互聯網平臺最大的隱患是用戶數據，因為隱私保護將極大地限制互聯網平臺的數據能力。果然從2021年開始，數據安全治理成為中國互聯網行業政策監管的重要任務。沒有足夠的數據，千人千面將難以為繼。
況且人性是多變的，消費者的面孔又何止一面，在朋友圈里是社會精英，在拼多多里是持家能手，在抖音里是潮男靚女，在快手里是真誠老鐵……數據反映的只是海平面上的冰山一角而已。
總之，交易成本結構一定程度上限制了中國電商企業一家獨大，同時也激勵了電商、零售乃至消費行業的創新。未來，誰有降低交易成本的實力，誰就有話語權。
