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隐匿价值、社群学习与知识付费动态定价
作者姓名:刘征驰  马滔  叶宇阳
作者单位:1.湖南大学经济与贸易学院,湖南 长沙410079;2.清华大学经济管理学院,北京100084
基金项目:国家自然科学基金重大研究计划资助项目(92046004);国家自然科学基金资助项目(71771081,72071073);中国博士后科学基金资助项目(2021M701957)
摘    要:互联网知识付费中,知识产品价值对供需双方皆具有“隐匿性”。而网络社群作为产品体验信息的重要来源,在知识价值“显现化”过程中发挥着关键作用。基于此,本文将社群交互因素纳入知识付费两期动态定价博弈模型,深入探讨社群学习机制对最优定价策略的影响。模型分析发现:①最优社群价格存在上限阈值,以确保营造良好社群学习氛围。②最优市场价格依赖于知识成本、消费者参与收益和知识价值后验信念,与知识价值之间呈现“非线性”关系。③知识产品一般应采取渗透式定价方式,而消费者耐心程度、社群活跃度与社群交互效率对均衡价格具有重要影响。进一步福利分析表明,互联网社群学习情境将提升提供者收益。本文揭示了互联网知识交易定价的深层逻辑:社群学习引致的“策略效应”和“信息效应”重塑了消费者行为模式,进而倒逼提供者采取适应性动态定价机制。

关 键 词:知识付费  隐匿价值  社群学习  动态定价,
收稿时间:2019-09-23
修稿时间:2020-03-11
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