黄益平：如何以品质竞争打破低价内卷？

经济发展

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2025年7月3日，2025中国数字经济发展和治理学术年会在清华大学举办。北京大学国家发展研究院院长、数字金融研究中心主任黄益平教授应邀发表主旨演讲。本文根据演讲内容整理。

当前中国经济面临的一个重大挑战是如何扩大消费，提高消费在GDP中的比重、增加消费对经济增长的贡献。这与经济发展的长期目标是一致的，毕竟发展经济的目的是满足人民群众对美好生活不断增长的需求，而美好生活的具体体现就是更多、更好的消费。但在现实中遇到了很大的困难，一方面是消费占GDP比例过低，每100元人民币的GDP中只有大约56元用于消费，这个比例比国际平均少大约20元。消费占比低，不仅影响了生活质量提升，还可能造成供大于求、产能过剩的矛盾。另一方面是所谓的消费降级现象，即消费品品质持续下降。这就引发关于消费质量问题的思考。客观地说，数量问题还比较直观，例如社会零售总额显示消费金额增长快慢，最近几个月社会零售总额增长表现相对强劲，可能与年初推出的提振消费的行动计划有关。

目前似乎没有比较好的反映消费品质量的指标。最近几个月CPI指数一直维持在-0.1%的水平，可能在一定程度上反映了质量问题。但价格指标是很多复杂因素比如市场供求的结果，有的时候价格低不一定反映产品质量差，而是因为供大于求。不过价格持续疲软，也会反过来对产品质量产生负向影响。在电商市场上，曾经看到有平台用“全网最低价”的策略吸引消费者，这乍看不是坏事，因为消费者能用更少的钱买到同样的消费品。但其实这只是局部均衡分析的结论，如果用一般均衡的方法做分析，结果可能不一样。

诺奖得主乔治·阿克尔洛夫曾经提出“柠檬市场”概念用于分析信息不对称的后果，其经典例子就是二手车市场。在二手车市场，买家在做购买决策的时候需要了解价格和质量两个方面的信息。价格信息直观可见，但质量信息往往难以获取。由于价格信息易传递而品质信息难传递，导致买家只好关注价格信号。其结果是质量好的二手车难以卖出高的价格，这样会导致市场价格和品质都不断走低，市场会逐步萎缩。同样道理，“全网最低价”的营销策略可能会使得价格高一些的产品失去市场，为了生存，供应商被迫追求更低的价格，而这往往会以降低产品质量为代价。毫无疑问，这样的低价内卷不但会降低经济增长的质量，最终也会影响经济增长的数量。

当然柠檬市场也并非完全没有解决办法，比如通过利用第三方检测机构提供二手车质量的信息。实中这样的做法也很普遍，比如二手车车行，有时候车行还可以提供一定期限的保修，这样不但为买主提供了更多的信息，也消除了一些不确定性。

因此，解决柠檬市场问题的关键是为市场参与者特别是消费者提供更多关于产品质量的信息，这一方法不仅适用于二手车市场，也同样适用于其它消费品市场特别是电商市场。下面分享一项最近和中山大学的纪洋教授一起完成的研究。研究的初衷很简单，在线上消费时，除了向消费者告知价格，是否有可能让消费者同时获得一定程度上的质量信息。具体做了两个指数和一个榜单。第一个是消费品牌指数，第二个是品牌购买力指数（即在品牌基础上花费的金额，相当于对品牌的购买力）。第三个是榜单，展示哪些产品的消费品牌指数较高或较低。关于消费品质度量和指数构建，有很多相关的文献，但时间关系不具体展开介绍了。

衡量或披露产品品质信息的难度很大，既有如何获取数据的问题，也有如何度量的问题。有些产品的质量信息相对容易获得，比如大多数消费者都知道苹果手机品质比小米手机好。但问题是，市场上的大多数产品的品质差异并不清晰，比如在网上订一碗牛肉面，除非是名店，否则很难判断哪家好。这又回到柠檬市场问题：如果想吃牛肉面，有8元、10元、15元三种外卖，消费者会选择哪一款？如果知道15元的确实更好，可能会有人选择。但事实上外卖市场上食品信息不对称的矛盾非常突出，如果选择15元的牛肉面，消费者其实并不知道到底值不值。最安全的做法是选择8元的牛肉面。这个例子揭示的核心问题是：当只能关注价格信号而缺乏充分质量信号时，你不知道多花几块钱能换来什么。所以结果是大家都去选择最便宜的产品，这样，原先卖得贵的店家也只能降低价格，而降低价格的方法是同时降低质量。

价格持续往下走还可能引发一个严重的宏观问题，就是经济衰退。伯南克等的研究发现，导致上个世纪二十年代末“大萧条”的一个重要机制是当时实行的古典金本位，因为黄金供应量跟不上经济活动的增长速度，单位产品的价格持续下降。这样就会在消费者、生产者和投资者之间形成预期的恶性循环，即消费者不愿意接受涨价，投资者不愿意增加投资，生产者也不愿意增加工人工资，更不愿意多雇人。这也说明，所谓的“全网最低价”、低价内卷的做法可能会导致严重的宏观经济后果。

在研究方法上，首先是选择数据来源，本研究用的是线上数据。选择线上消费品的优势在于已有大量可用数据，无需额外调查。关键是如何定义品牌和构建指数，最终形成榜单。具体而言，本研究使用了淘天的全网数据，包括消费者在平台上的全部行为数据。

第二是定义品牌及其高低。主要从四个维度构建指标评判品牌：知名度（搜索量、成交金额、成交人数等）、忠诚度（老客户复购情况）、美誉度（用户评分）、新锐度（吸引年轻消费者能力及近期成长速度）。通过专家打分法为这些指标赋予权重，最终合成0-100分的指数，在指数构建方法方面借鉴了北京大学数字金融研究中心构建的“北京大学数字普惠金融指数”的方法，也得到了指数主要作者上海财经大学郭峰教授的帮助。

具体做法是：将各维度指标打分，最后排列得出0-100分的指数。具体构建了多个指数：消费品牌指数（综合上述维度）、品牌购买力指数（消费品牌指数乘以购买力即销售量）、综合指数（用CPI权重调整以反映平台代表性不足）、地区指数（用GDP行业加总权重）。

简单报告结果：消费品牌指数按季度计算，细分到行业和地级市。从2023年第一季度开始，季度数据显示：2023年Q1平均指数为59.4，到2025年Q1为63.4，呈现上升趋势。季度间波动明显，上升较快的主要在Q2和Q4，猜测这与电商平台618和双11促销期间消费者更集中购买有品牌的产品有关。因此第一个分享是：尽管当前对消费形势不甚乐观，但平均而言品牌指数仍在上升。

将指数分解到地级市，可以绘制两张地图。第一张是品牌购买力指数（地区品牌指数乘以总销售额），颜色越深表示购买实力越强，基本沿胡焕庸线分布，东部沿海地区最强。第二张是平均消费品牌指数地图，结果出乎意料：品牌指数最高的在华东偏北（华北、东北看上去很高），而通常认为经济非常活跃的珠三角，甚至部分长三角地区，品牌指数反而不特别高。直观感觉北上广深指数应更高，但实际并非最高，最高的是其他一些地区。

为探究原因，做了几个简单的回归分析。第一，城市劳动人口中流动人口占比越高，其总的品牌购买力指数越高，但对平均消费品牌指数有负面影响（即流动人口占比越高，该地区平均消费品牌指数越低）。第二，“非私营单位就业”（即体制内就业，包括国企、政府雇员、事业单位人员）占比，不仅对总购买力有帮助，对品牌指数水平的提升作用更大。这具有重要政策含义：大量农民工为城市建设做出巨大贡献，但其自身消费品质不高。这反映了一系列政策问题。流动人口占比与不同行业的消费品牌指数回归也几乎呈负相关，这是非常有意思的现象。

将品牌购买力指数与平均消费品牌指数作图，会发现实力强的城市两者总体成正比。但有些城市（如宜春、七台河）购买力虽非最强，其平均品牌指数却与上海、北京、杭州几乎处于同一水平。为什么？这可能与体制内员工有关——他们的收入未必最高，却消费意愿和实力较强。榜单前列显示：品牌购买力最强的城市是经济最好的城市（意料之中）；但平均品牌指数最高的城市包括合肥（有一定道理）、郑州（较难理解）、淮安、南昌、南京（不错）、周口、淮北、盐城、开封、临沂等。我们发现一个现象：平均品牌指数高的城市，既没有大量人口流出，也没有大量流入，处于相对稳定状态；而人口大量流失的城市则不那么稳定，这非常有意思。

最后本项目还做了一个包含一千个品牌的榜单。第一，很多上榜品牌是过去几年建立的。在上榜品牌来源地上，广东和珠三角生产的著名品牌很多，但其本地消费品牌指数不高（即生产地很多人并非集中消费这些品牌）。榜单前十名品牌符合大众认知（如无需指数也能判断）。但有一些新兴品牌值得关注：泡泡玛特（年轻人熟知）、卡游。更有趣的是新消费动向：例如森森（鱼缸）——当消费层次达到一定水平，消费者不满足于简单鱼缸，而追求带有溪流场景、让鱼活得更好的产品；再如宠物粮，猫粮总开支已超过奶粉，鸟粮、鼠粮、蜥蜴粮等均呈爆发式增长。

最后做一个简单的总结。此项研究的目的是推动更多关注、归纳和传递产品质量信息，而不仅是关注价格信号。价格重要，但品牌尤其重要。在数字经济时代，信息不对称问题突出。目前看到发展品牌主要是两条路径：一是把产品质量做得非常好（技术好、质量好、口碑好）；二是新兴品牌注重提供情感体验（一个概念引发大众追逐）。

从学术与政策的角度看，上述结构提出了一个非常有意思的研究点：不同劳动人口组成（流动人口与体制内人口等）对消费品牌的追求差异，这个问题值得深入探讨与重视。

【黄益平：长安街读书会主讲人、北京大学国家发展研究院院长】

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责编：马嘉均；初审：李雨凡、许雪靖；复审：韩培涛、程子茜

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