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user: 5. 案例分析 (一) 研究对象选取 据《2017年(上)中国网络零售市场数据检测报告》显示：我国网络零售交易额于2017年上半年已经达到3.1万亿元，比2016年上半年同比增长了34.8%。而值得注意的是，京东和天猫长期占据B2C市场前两位，并且两者所占市场份额之和超过这个市场份额的七成。同时，这两家企业间竞争明显，适于应用本文模型进行模拟。因此，这两家企业具有很好的代表性和可操作性，本文将选取它们作为研究对象，运用本文所建立的模型模拟分析两家企业的竞争关系即竞争结果。 (二) 实证分析 记天猫相对占比为X(t)、京东相对占比为Y(t)，根据前文所建立的模型，得出天猫与京东间竞争的Lotka-Volterra模型： { d X d t = r 1 ⋅ X − a 11 ⋅ X ⋅ X − a 12 ⋅ Y ⋅ X d Y d t = r 2 ⋅ X − a 21 ⋅ X ⋅ Y − a 22 ⋅ Y ⋅ Y (4.1) 其中， r 1 表示在电子商务B2C市场中仅有天猫时，天猫的发展速度； a 11 表示天猫现有规模对自身的阻滞效应； a 12 表示京东对天猫的发展的阻滞效应。 由于电子商务发展时间短，所能收集到的数据有限，一定程度上限制了可以采集的到样本容量，同时由于企业内部数据较难采集，本文采用数据仅通过中国电子商务研究中心、艾瑞咨询等途径收集整理(如表2所示)，与实际数据或有偏差。 Table 2 Market share of Chinese B2C enterprises from 2011 to 201 时间 天猫 京东 其他 2011Q3 50.9% 18.6% 30.5% 2011Q4 39.9% 14.7% 45.4% 2012Q1 51.5% 22.7% 25.8% 2012Q2 41.5% 15.5% 43.0% 2012Q3 54.6% 21.8% 23.6% 2012Q4 56.7% 19.6% 23.7% 2013Q1 51.3% 17.5% 31.2% 2013Q2 50.8% 17.1% 32.1% 2013Q3 51.1% 17.5% 31.4% 2013Q4 52.1% 18.3% 29.6% 2014Q1 58.8% 19.2% 22.0% 2014Q2 57.4% 21.0% 21.6% 2014Q3 57.6% 19.3% 23.1% 2014Q4 59.3% 20.2% 20.5% 2015Q1 58.6% 22.8% 18.6% 2015Q2 55.7% 25.2% 19.1% 2015Q3 57.8% 23.3% 18.9% 2015Q4 55.7% 27.1% 17.2% 2016Q1 56.1% 24.8% 19.1% 2016Q2 56.5% 26.8% 16.7% 2016Q3 56.2% 25.1% 18.7% 2016Q4 57.7% 25.4% 16.9% 2017Q1 56.6% 26.0% 17.4% 表2. 2011~2017年中国B2C企业市场份额 考虑到数据的连续性及数据的可获取性，采集天猫、京东两家电子商务平台企业市场占有份额的季度数据作为研究数据，绘制折线图(见图1)： 图1. 2011~2017年中国B2C企业市场份额直线图 由于收集到的为季度数据，即数据为离散型数据，故此将式(4.1)转化为离散系统模型。 { X ( t + 1 ) = X ( t ) ⋅ exp ( r 1 − α 1 ⋅ X ( t ) − β 1 ⋅ Y ( t ) ) Y ( t + 1 ) = Y ( t ) ⋅ exp ( r 2 − α 2 ⋅ Y ( t ) − β 2 ⋅ X ( t ) ) (4.2) 式(4.2)中， r i ( i = 1 ， 2 ) 表示对应企业市场份额的单位增长率； α i ( i = 1 ， 2 ) 表示对应企业现有规模对自身的阻滞率； β i ( i = 1 ， 2 ) 表示其他企业对对应企业的阻滞率。从而可以通过分析各参数取值的正负来判断天猫与京东之间的竞合关系。用Eviews软件进行分析，以非线性最小二乘法进行参数估计： Table 3 Eviews parameter estimation stability test of Tmall’s relative proportion (X Dependent Variable: X(1) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2011Q3 2016Q3 Included observations: 21 after adjustments Convergence achieved after 4 iterations X(+1)=X*EXP(C(1)-C(2)*X-C(3)*Y) Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 0.629309 0.240020 2.621904 0.0173 C(2) 1.146746 0.550104 2.084597 0.0516 C(3) 0.012157 0.750535 0.016197 0.9873 R-squared 0.125382 Mean dependent var 0.541381 Adjusted R-squared 0.028202 S.D. dependent var 0.052169 S.E. of regression 0.051429 Akaike info criterion -2.965685 Sum squared resid 0.047608 Schwarz criterion -2.816467 Log likelihood 34.13969 Hannan-Quinn criter. -2.933301 Durbin-Watson stat 2.188474 表3. 天猫相对占比(X)Eviews参数估计稳定性检验 Table 4 Eviews parameter estimation stability test of Jingdong’s relative proportion (Y Dependent Variable: Y(1) Method: Least Squares Sample (adjusted): 2011Q3 2016Q3 Included observations: 21 after adjustments Convergence achieved after 6 iterations Y(+1)=Y*EXP(C(1)-C(2)*Y-C(3)*X) Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 0.614917 0.406481 1.512782 0.1477 C(2) 1.441794 1.180727 1.221107 0.2378 C(3) 0.539741 0.925887 0.582945 0.5672 R-squared 0.301750 Mean dependent var 0.211857 Adjusted R-squared 0.224167 S.D. dependent var 0.037155 S.E. of regression 0.032727 Akaike info criterion -3.869666 Sum squared resid 0.019279 Schwarz criterion -3.720448 Log likelihood 43.63149 Hannan-Quinn criter. -3.837282 Durbin-Watson stat 2.705647 表4. 京东(Y) Eviews参数估计稳定性检验 根据表3与表4显示的结果，可以得出天猫(X)与京东(Y)的离散时间条件下的Lotka-Volterra模型： { X ( t + 1 ) = X ( t ) ⋅ exp ( 0.629309 − 1.146746 ⋅ X ( t ) − 0.012157 ⋅ Y ( t ) ) Y ( t + 1 ) = Y ( t ) ⋅ exp ( 0.614917 − 1.441794 ⋅ Y ( t ) − 0.539741 ⋅ X (t)) (四) 案例结论 根据前文离散模型参数含义，天猫和京东的市场份额单位增长率均为正值，且天猫市场份额增长率略大于京东市场份额增长率。而由 α 1 < α 2 ， β 1 < β 2 ，可知天猫和京东在竞争中，天猫处于优势地位，但未达到捕食者地位，两企业仍处于竞争状态，从而可以得出，天猫与京东之间将在竞争中发展，逐步蚕食其他B2C平台企业。 同时，因两者的竞争中，京东目前处于劣势地位，故而京东应积极采取对策，或提高自身能力，或加快对其他B2C平台企业的蚕食，联合其他B2C平台企业，以防止与天猫的竞争关系由相互竞争转变为捕食者-被捕食者关系。