共享经济表面上是在分享房间、车等实体商品或各种虚拟的服务，其实是商品（或服务）使用权和所有权的分离。其催生了一种双层的产权结构：资源的所有权在底层，资源的使用权在表层；在商品上私有，但在服务上变为公有。这样的话，就造成了供应和需求的信息不对称。

共享经济可以极大程度地扩展供应的网络，理论上可以盘活几乎所有闲置的资源，供需求者选择。与传统市场相比，这就是经济学上所谓的“稠密市场”（Thick Market）。根据斯坦福大学经济学教授保罗·欧耶尔（Paul Oyer）的理论，稠密市场效应带来了两大好处：①因为供应极大的增加，所以增加了匹配成功的可能性；②因为稠密市场可以源源不断地从竞争对手那里吸收供应资源与消费者用户，所以降低了竞争对手的威胁程度。

但同时，稠密市场也带来了一个很大的问题，即市场拥塞。2012年诺贝尔经济学奖得主埃尔文·罗斯（Alvin Roth）教授在其2015年出版的新书《谁将获得什么，并且为什么》（Who Gets What And Why）中也论述了共享经济的稠密市场会导致的供需匹配速度问题。在书中，埃尔文·罗斯教授提到像Airbnb在其发展初期，由于模式的新颖、定位的独特、充分满足游客希望个性化住宿的需求，可以迅速发展并对酒店行业造成极大的冲击。但是随着Airbnb真的壮大到可以与全球性连锁酒店抗衡的地步，全球性连锁酒店在客户预订方面的快速优势就得到了体现。因为客户可以在线或者通过呼叫中心迅速知道哪家酒店在什么时间有空房，从而成功预订。但Airbnb上由于海量的客房属于不同个人，难以集中控制，因为房源状态更新不及时，房源过多反而困扰用户选择等原因，很容易产生预订不成功的现象。这样的话，会造成客户体验下降，从而抑制其规模的进一步扩大。

此外，在交通出行、物流递送等领域，供应者和/或需求者还都处于一个移动的状态，甚至在某些小范围内需严重大于供。当你在城市一角苦苦等车的时候，可能有很多车正在城市的另一侧；当你顶着寒风去餐厅吃饭的时候，可能不知道你身边走过的人正从餐厅走向你家附近，而他可以帮你带外卖回来。如何去定位需求、如何确保能最快地提供供应，这也给供需关系的配对造成了很大的困难。

由此可见，当共享经济平台发展到一定程度，解决“稠密市场”效应产生的问题，以及动态环境下的供需匹配将十分重要。

在2013～2014年，NBER（美国国家经济研究署）的经济学家安德烈·弗莱德金（Andrey Fradkin）与Airbnb一起对这个问题进行了详细的分析。

案例5-6

如何消除稠密市场拥塞，Airbnb的尝试

2012年后，Airbnb已经拥有了超过500万名房客，并且每年新增超过20万间房源，给了房客们极大的选择空间。但Airbnb上资源日益丰富的同时，安德烈·费德金发现房客有高达49%的比例，在第一次尝试预订时失败。根据分析，失败的原因包括：

（1）房客没有遍历所有可能的房源就进行了预订，增加了失败的概率。

（2）由于多人同时预订同一个房源，其中一个人成功会造成他人的失败。

（3）房主看到房客的信息后拒绝了房客（有时甚至只是看到了其头像便决定拒绝）。

（4）网站上显示房间空置，但房主临时计划有变，或者房源其实早有用途但房主没有及时更新房源的状态。

（5）房客在最后时刻发现了新的信息，如房间的某个设施不符合自己的条件，或者房间地理位置不佳等，于是取消或改变预订。

对此，弗莱德金与Airbnb一起进行了大量的研究分析，最后进行了四项改进。

首先，优化数据模型。Airbnb的预订流程，包括房客搜索、联系房主、房主接受、房客预订四步。Airbnb对其中每个步骤的用户行为数据都进行了分析，包括用户下拉菜单的行为、房客写给房主的信息内容、房客的个人资料与头像照片、房客与房主的偏好等，以找出潜在的与预订失败的相关性。然后根据此相关性，在搜索结果中进行自动过滤。这样的话，可以呈现给房客更优化的搜索结果。

其次，增加了“即时预订”功能，房客只要有真实的头像照片便可以使用此功能（见图5-13）。Airbnb鼓励房东开放可即时预订的房间，缩短流程步骤，加快预订速度，降低预订失败的概率。(www.daowen.com)

图5-13 Airbnb网站新增的即时预订功能

再次，鼓励房东使用移动应用，并提供提醒功能。这样房东无论何时何地，却能及时审阅房客的请求，也能及时修改房源状态信息。

最后，对界面设计做了大量的优化。图5-14是改版前的界面。可以看到采用下拉列表的形式，导致房客平均只浏览40%的搜索结果；地图显示过小，且难以使用，而研究显示地理位置是房客选择的最重要因素之一；缺少更多的搜索/筛选条件，而房客关心的因素还包括是否与人合用、床的尺寸、浴室是淋浴还是盆浴等。

图5-14 Airbnb网站原来的搜索页面

改版后，界面有了很大的调整，如图5-15所示。下拉列表改成了卡片状排列，这样房客可以看得更清楚，也方便房客浏览更多的搜索结果；地图位置显示增大，使用也更方便；增加了更多的筛选项，其中房客很看重的是否使用整幢房子、是否单独一间、是否与人合用等更醒目，并且增加了“更多筛选项”（More Filters）的按钮，引导用户进行进一步筛选。

图5-15 Airbnb网站改版后的搜索页面

通过以上四项优化，Airbnb的搜索拥塞现象得到了很大的改善。根据弗莱德金的计算，首次预订成功率可以提升102%，平均每次搜索带来的收入可以增加117美元。

由此可见，为了消除稠密市场带来的负面作用，可以考虑以下几个方面：

（1）建立筛选与过滤机制。通过显性或隐性地提供筛选条件，可以在供需进行匹配之前过滤掉不合格的请求，从而大大提高匹配成功的可能性和匹配的速度。这种筛选可以通过大数据分析等技术手段来实现，也可以通过业务流程、用户交互界面等形式鼓励供需双方主动实施。

（2）削减降速环节。像上面案例中的“即时预订”功能，就构建了一个越过原有流程环节，快速响应的场景；鼓励房主通过移动应用及时更新状态，也是另一个快速响应的场景。通过对运营的分析，可以挖掘出更多阻碍供需双方意向达成一致的环节，并通过业务或者技术手段加以削减。

（3）提供推荐选择。在稠密市场上，存在着大量的长尾资源。就如以上案例描述的，需求方不可能遍历所有的选项。除了通过优化搜索结果给予更多相关性强的结果外，还可以像亚马逊等网站一样，向用户推荐其可能感兴趣的选项，供其选择。

对于动态环境中的供需匹配，我们也对现在比较成功的共享经济企业采取的策略做了分析与总结。