大数据技术的创新为构建交易平台，打破时空限制，实现市场大范围的非面对面交易提供了基础条件，破解建设统一市场面临的信息传递难题。在此基础上，高效的物流市场建设还需要解决交易中面临的信息不对称问题，而满足说真话约束的交易机制设计是解决这类问题的交易成本比较低的交易方式。《大数据背景下基于双边模式的物流市场竞价交易研究》针对物流市场大量存在的信息不对称交易问题和较大规模的交易需求，对不同类别的市场结构进行基于竞价形式的交易模式创新，主要是对双边多对多交易模式进行研究，并结合交易平台的创新性设计，从而实现物流市场交易效率的提升。
第一章 大数据时代的物流服务交易
随着信息技术的不断发展，人类生产生活中呈几何级数增长的数据信息预示着大数据技术将改变世界[1]。尤其是近年来移动终端的普及，人类已经迎来大数据时代。在大数据背景下，物流产业也在转型升级，其正由初级状态向服务专业化、特色化的高级状态不断蜕变。射频技术、分布式网络、物联网、信息平台等为物流信息的读取和汇聚提供了有力工具，物流**、二方及第三方之间的信息交流和共享将会变得更加便捷。在大数据推动产业融合及万物互联背景下，物流生态系统与产业经济系统之间的互动交流变得越来越频繁，物流创新驱动的产业间价值关联不断呈现新的形式，利用网络技术将竞价交易模式引入物流信息平台变得越来越有可能。大数据是指基于大量设备和经济活动创造出的大量各类数据，针对大数据的研究无疑将是影响各行各业发展的关键方面之一，并将催生众多的商业模式和产业生态的变革。
在物流市场中，服务采购方和供给方之间是典型的委托-代理关系。这一市场前提下，物流服务的供给方具有需求方所不具有的信息优势，从而使传统的标价交易方式产生信息不对称问题，使议价交易方式产生交易成本高的问题，造成传统交易方式不能在较广范围内以便捷和低成本的方式了解到物流服务的真正市场价值，并形成交易价格。竞价交易方式是一个集体决定资源价格及分配的过程，是构建公开、公平、高效的交易市场的有力手段。不完全信息博弈重要的应用领域之一就是竞价交易的博弈。现代物流交易市场的发展是以经济的高速发展和现代物流产业第三方崛起为代表的市场结构变革为背景的。竞价交易方式有悠久历史，古代战争结束后，竞价方式就被战争的赢家用来出售战俘、战利品等。古罗马时期就出现了竞价交易形式，通过竞争性报价的方式，交易包括艺术品、贵重物品等非常广泛的物品。这些古代的竞价交易和现代的竞价交易虽然有很大的不同，却已经具备了竞价的基本特征，但由于传统竞价交易形式的束缚，竞价交易长久以来被限制在非常小的领域内，信息技术时代使得竞价交易方式获得了突破固有束缚的物理和技术条件。
基于大数据平台的物流竞价交易模式具有节约成本、供需快速匹配、为商业企业扩大潜在市场范围、提升信息处理能力和增强供应链整合能力等优势，而基于物流大数据平台的竞价交易系统具有交易个体多、进入退出费用低、交易时间短、交易效率高等特点。因此，现代意义上的竞价交易如何借助大数据工具突破传统的交易模式，以及如何构建具有公开性、公平性和公正性的高效交易平台等将成为值得研究的问题。
1.1 理论基础
1.1.1 大数据交易理论
1. 大数据特征及物流采购交易
据统计，2012年全球各类数据的总量达到了2.7～3.5ZB，2020年全球数据产生量达到47ZB，而到2035年，这一数字将达到2142ZB，全球数据量即将迎来更大规模的爆发[2]。在日常生活中产生的大量数据以不同形式在网络空间里传播，数以亿计的数据等待着挖掘。在大数据时代，数据扮演石油对于工业时代的类似角色，在人类技术创新、新商业形态的形成中起到越来越不可替代的作用。在新的技术条件下，双边“多对多的竞价交易机制设计，能够支撑较多数量的买方和卖方在已知交易规则下实现同时交易。大数据技术将从四个方面支撑物流竞价交易市场的高效运行[3]：①数据源产生；②数据采集与存储；③数据处理与集成；④数据分析与解释。依托射频识别、条形码、传感器、搜索引擎、移动互联终端等信息技术设备的采用，可采集并存储海量数据，形成快速发展的大数据运行环境，为大规模的群体竞价提供可靠的运行环境及技术支撑，再通过对已经采集到的数据进行适当的“处理“清洗“去噪，从而实现数据的标准化和进一步集成存储等运用。为了适应大数据的趋势，需要依托云计算(cloud computing)技术和一系列分布式平台对海量数据进行快速处理。云计算是大数据诞生的前提和必要条件[4]，是集中采集和存储数据的商业基础。在大数据时代，传统的数据显示方法已经不能满足数据分析、结果输出的需求。通过竞价机制设计来对大量的交易信息进行处理、生成交易价格并实现市场出清将有力提升交易效率，使得大数据环境为将竞价机制引入物流市场交易提供了基础。传统依靠人工进行数据搜索并进行讨价还价的机制，只能局部搜寻有限的交易机会，而基于竞价机制的交易模式，可以通过机制设计来搜索所有交易机会，并在非常短的时间内完成交易匹配。
在现有的技术、竞价理论和信息经济学理论基础上，构建一个区域化的竞价交易系统和交易中心，将使得物联网、第四方物流平台、竞价理论及竞价系统成为该交易系统的重要理论支撑。物联网的产生源于对电子数据进行交换的需要，并*先运用在国际海运过程中，实现了国际化标准电子数据标签的交换，但在深入到港口转铁路、公路运输的过程中，现代管理的链条断裂了。第三次信息技术革命以物联网为核心，物联网离不开全球定位系统、射频识别和云计算等信息技术，并可以与移动信息化实现有机结合，有关大数据的处理技术，有助于物流、资金流、信息流的“三流合一。目前，在医药、农产品、食品、烟草等行业领域，基于万物互联技术的产品追溯体系发挥着货物追踪、识别查询、信息采集与管理、车辆定位、运输物品监控、在线调度与配送可视化及管理的巨大作用，对传统产业效率的提升发挥了重要作用。我国物流通过建设物联网形成了集成化的信息平台，并把面向企业的局部物流扩展到面向全社会的物流，从而实现了物流系统的管理现代化。通过物联网实现的物流、信息流与商流的“三流合一，能够保证在同一规模化市场中物流供需双方在同一物流项目中实现竞价“标的的标准化和无异议化。因此，物联网是物流竞价交易系统突破信息障碍的必要保障，物流竞价交易系统也将拓展物联网获取信息的应用领域。
2. 大数据条件下的竞争性价值发现机制
在传统的决策模式中，由于技术手段的限制，决策者主要关注大概率区间的信息(图1.1的A区域，该区域集中了消费者的主要诉求)，而忽略了小概率区间的信息(图1.1的B区域，该区域是消费者个性化需求的集中反映)。这使得决策体现了“抓大放小的特点，市场受交易成本的限制将服务限制在一定范围内。但在大数据时代，商业已经开始更多地关注个性化、分散化和定制化的服务及商品需求。通过交易模式的创新来反映个性化需求的成本及价值，将更好地满足有价值的个性化需求，这就构成了大数据技术驱动下呈现的市场长尾理论特征。
图1.1 长尾理论结构图
长尾理论的核心发现在于：当技术创新使得市场对各种产品的存储和流通渠道变得越来越宽时，在传统市场中需求不旺或销量不佳的产品经过重新对市场进行定义并发掘市场需求后，能够与大市场分割产品相抗衡，甚至能够实现更高的销售额，通过市场交易模式的创新将很多低销售额产品汇聚起来，能够产生匹敌大市场产品的市场能量[5]。因此，“长尾效应的意义在于：将所有传统市场中非流行的市场累加起来，形成一个比流行市场还大的交易市场[6]。20世纪末，经济学者帕累托(Pareto)通过观察19世纪英国人的财富和收益模式，并在大量调查研究的基础上，发现在很多领域都存在的“二八定律：社会人群中20%的人占有80%的社会财富。二八定律意味着80%的产品即使是优秀产品也会被埋没。在互联网时代，在传统市场中二八定律揭示的处于长尾部分不显现的产品交易问题，被通过关注该区域的商业创新所解决，比如亚马逊平台针对长尾部分的产品进行营销，使其销售额达到与传统意义上的热门产品足以匹敌的水平。通过交易模式的创新及利用新技术挖掘市场中的长尾商品，就服务而言，无论是对用户还是对企业均具有巨大的价值。随着大数据时代的到来，新技术支撑下的平台化交易对长尾部分商品及服务价值的挖掘力度越来越大，个人在面对产品和服务的采购需求时都会得到与自己的真实需求相契合的产品**，这使得产品**对于每个人来说都实现了定制化。可以预见，在物联网、移动互联、云计算、存储等技术支撑下的大数据分析技术将会有越来越成熟的未来，长尾产品的市场范围和价值贡献将会越来越大。物流作为产品生产与再生产过程中的重要一环，其对应的现实经济环境的需求是个性化、多样化的。只有在大数据环境下，物流服务的采购方才能被广泛发现和深度满足，物流交易的“长尾才能真正形成。其原因在于：**，大数据能有效找到个性化物流需求。可通过对物流采购方大数据的全面采集，精准反映用户的需求，并通过机制设计显示用户价值。另外，大数据还具有打破“数据孤岛的效应，海量数据的“关联性能实现物流服务的定制化。第二，市场决策的分散性和资源配置的优化需要构建统一大市场的冲突，被大数据技术的使用改善；从理论上来说，每类物流服务需求聚合成一个小群体，其交易需求具有个性化。
1.1.2 竞价交易理论
1. 竞价理论介绍
竞价交易是一个简单但实用的能够反映卖者或买者估价的价格发现机制，特别是在物品或服务的价值不确定时。随着竞价交易理论和现代信息技术的发展，竞价交易被不断地用于构建多个领域的现代交易市场，比如排污权交易市场、电力市场和债券市场等。这些市场的一个共同特点就是，由于交易者的立场、拥有信息多少等的不同，交易的各个可能买方或卖方对同一商品或服务的价值认定可能不同，进而他们的支付意愿也就不同。高效率的资源配置需求要求资源流向能发挥其*大价值的地方，从交易的角度就是要让资源流向估价*高的交易方。物流作为产品生产与再生产过程中的重要一环，其对应的现实环境是个性化、多样化的，因为物流市场也表现出了上述特点，即物流供给方对物流成本等信息的私有化。而作为一种市场交易机制的竞价交易，是一种价格发现和实现机制。这一机制是通过竞争性报价，多个具备个体理性的博弈方在特定规则下做出*优决策的过程。竞价交易过程中各竞标方将自己的所有私有信息，包括成本、估价和偏好等，都反映在其竞标价或竞标向量中，并*终在各竞标方竞标向量的相互比较中确定资源的流向，这实际上就是现有市场条件下资源价值的发现过程，进而确定商品或服务的交易价格。随着互联网技术的日益成熟和完善，构建一个覆盖广泛和使用便捷的交易平台，以及通过竞价按一定规则进行分配和支付的交易方式变得更加现实。与传统的议价交易方式相比，该种交易方式必然大大减少等量信息获取情况下的交易成本。当然竞价交易这一交易方式的*终高效运行还需借助相关制度和配套机制的构建，比如更为专业化的资质评价体系和更为标准化的物流服务划分。这些配套措施使得交易双方在交易前即对将被交易的物流服务“标的达成共识，并保证其交付。
竞价交易通常指一个包含了卖方和数个买方的实例(买方为获得拍品相互竞价)，然而采购竞价交易却是反向竞价交易，因为这里由卖方竞标。当我们将竞价交易理论运用于物流交易时，*终演化出来的研究问题可能是探讨社会福利*大化的问题，也可能是探讨使商品或服务的出售方或采购方收益*大化的问题，但这都不违背通过竞价交易理论来构建高效的物流交易市场的基本原则，只是要依据具体的交易条件来设计不同的分配规则和支付规则，从不同角度去实现物流资源优化配置的目标。竞价交易的历史和研究的核心问题揭示，在特定的交易条件下，竞价交易是揭示商品或服务的真正市场价值的*优方式。这一市场条件下，商品或服务的需求方具有出售方所不具有的信息优势，从而使传统的交易方式(标价、议价)不能在较广范围内以便捷和低成本的方式了解到商品或服务的真正市场价值。本书希望对一些特定条件下的物流交易进行探讨，从而设计出相对应的物流竞价交易机制，使得物流资源在一个较大市场范围内实现优化配置。物流作为一种商品或服务，既具有一般商品的普遍特性，也具有其自身的特征，针对物流领域所特别具有的一些交易问题进行探讨是本书的主要目标。
现代意义上的竞价交易具有的显著特点是公开性、公平性和公正性，并因此深受交易双方和社会的认同。随着社会经济的发展，竞价交易被越来越多地运用到现实的产品交易市场和资本交易市场。
竞价交易是一种关于资源配置和价格形成的经济机制。在“一对多、“多对一
目录
第一章 大数据时代的物流服务交易 1
1.1 理论基础 2
1.1.1 大数据交易理论 2
1.1.2 竞价交易理论 4
1.2 大数据时代物流服务采购竞价交易模式 20
1.2.1 物流交易信息不对称问题 22
1.2.2 国内外物流竞价交易研究现状 24
参考文献 27
第二章 物流采购大数据竞价平台构建 33
2.1 物流市场交易主体 33
2.1.1 第三方物流的产生及特点 33
2.1.2 各种所有制的物流企业 35
2.1.3 政府机构 36
2.2 资质及指标能力评级系统 37
2.3 物流大数据信息及在线竞价交易平台 38
2.4 基于数据加速的企业治理效能提升 43
参考文献 43
第三章 物流专用资产投资运营竞价机制 44
3.1 相关理论文献回顾 45
3.2 区域物流中心专用资产招投标问题说明 46
3.3 *佳专用物流储备规模确定 47
3.3.1 基于趋势*线图确定 48
3.3.2 基于市场机会确定 48
3.4 专用物流资产二维成本变量招投标 49
3.4.1 多阶段多轮序贯招投标 49
3.4.2 期望成本*小化招投标 54
3.5 二维成本招投标与传统一维成本招投标的差异分析 56
3.5.1 传统一维成本招投标 56
3.5.2 二维成本招投标与传统一维成本招投标的差异 58
3.6 新旧招投标的差异及市场风险规避仿真实验分析 59
3.6.1 新旧招投标的差异 59
3.6.2 算例仿真 59
3.7 结论 61
参考文献 62
第四章 多式联运二级市场VCG机制 63
4.1 多式联运二级市场的基础概念及交易结构 64
4.1.1 相关基础概念 64
4.1.2 二级市场交易平台 65
4.2 模型建立 65
4.2.1 运输路线成本*小化模型 65
4.2.2 分配规则 67
4.2.3 支付规则 68
4.3 博弈结构与机制性质分析 69
4.3.1 博弈结构分析 69
4.3.2 机制性质分析 70
4.4 控制模型 71
4.4.1 分配规则 71
4.4.2 支付规则 72
4.4.3 机制性质分析 73
4.5 算法及算例仿真 73
4.5.1 算法 73
4.5.2 算例仿真 74
4.6 总结 76
参考文献 77
第五章 多属性密封竞价交易 78
5.1 问题描述 79
5.2 **评分招投标模型 80
5.2.1 分配规则和支付规则 80
5.2.2 竞标过程描述 81
5.2.3 竞标方*优均衡策略 81
5.2.4 招标方的*优均衡策略 82
5.3 算例 83
5.4 总结 85
参考文献 85
第六章 物流多环节采购双向竞标机制 86
6.1 采购平台 87
6.2 双向竞标模型 88
6.2.1 相关变量 88
6.2.2 价值*大化的分配规则 89
6.2.3 支付规则 91
6.3 机制性质 93
6.4 信息平台交易模式交易效率比较及仿真分析 96
6.4.1 信息平台传统标价交易模式 96
6.4.2 信息平台传统议价交易模式 97
6.4.3 信息平台三种交易模式的社会效益分析 98
6.5 *优组合演化激励中的作用分析 100
6.6 结论 103
参考文献 104
第七章 多单位同质双边竞价交易机制 106
7.1 多单位同质物流采购双边竞价交易机制 106
7.1.1 物流双边竞价交易的框架 107
7.1.2 物流双边竞价交易模型 108
7.2 参与理性约束与激励相容约束分析 112
7.2.1 参与理性约束分析 112
7.2.2 激励相容约束分析 112
7.3 算例仿真 113
7.4 结论 114
参考文献 114
第八章 物流基础资源采购竞价合谋及规避 116
8.1 物流基础资源采购单边竞价模式的合谋问题 118
8.2 **价格竞价交易下的合谋 118
8.2.1 合谋规则 118
8.2.2 竞标合谋转移支付机制 119
8.2.3 激励相容性分析 119
8.2.4 参与理性分析 120
8.3 估价均匀同分布条件下的合谋分析 121
8.4 算例 122
8.5 结论 124
参考文献 124
第九章 网约车市场双边报价交易机制 126
9.1 网约车双边报价平台构建 127
9.2 双边报价机制模型 128
9.2.1 赢得交易者确定 128
9.2.2 价格生成 129
9.2.3 交易配对及预算平衡分析 130
9.3 机制性质 131
9.4 投机报价策略仿真分析 137
9.4.1 单个投机报价交易者仿真 137
9.4.2 多个投机报价交易者仿真 139
9.5 结论 141
参考文献 141
第十章 公路货运平台竞价交易机制 143
10.1 研究目的和意义 144
10.1.1 国内外研究现状 145
10.1.2 研究内容和技术路线 147
10.2 公路货运信息平台概述 148
10.2.1 公路货运信息平台的内涵 148
10.2.2 公路货运信息平台的运营模式 149
10.2.3 公路货运信息平台现有交易方式分析 151
10.3 公路货运信息平台的竞价交易机制分析 152
10.3.1 主要大数据理论基础 152
10.3.2 平台VCG竞价交易运行机理分析 153
10.3.3 平台功能需求分析 153
10.4 公路货运信息平台VCG竞价交易机制设计 156
10.4.1 货运市场信息处理 156
10.4.2 同质货物间VCG竞价机制设计 157
10.5 以“货车帮”信息平台为例 160
10.5.1 “货车帮”信息平台现状 160
10.5.2 “货车帮”信息平台竞价交易构思 162
10.5.3 竞价交易的价值体现 167
10.6 结论 167
参考文献 168
后记 171
