2024年3月27日发(作者：)
第2020年第1期
（总第521期）
商业经济
SHANGYEJINGJI
No.1，2020
TotalNo.521
微信小程序对APP市场扰动的
博弈论分析
韩玉坤
（香港浸会大学传理学院，香港999077）
[摘要]
腾讯推出在线应用平台
“小程序”，开启了
APP市场结构转型的关键步骤
。在寡头垄断类型的
APP分发商
市场上，小程序将引发新一轮竞争博弈。本文从APP市场类型定位出发，先后使用智猪博弈模型与无限次重复古诺模型进
强化入口效应的行业意义进行了总结。
行分析，并对小程序推进场景化变革、
[关键词]
小程序APP；分发商；博弈论；无限次重复古诺模型
[中图分类号]
F321
[文献标识码]
A
[文章编号]
1009-6043（2020）01-0070-04
影响有两方面：一是更多的有效信息提高了消费者的决
策质量；二是信息搜寻和处理的边际成本递增。因此消费
者信息搜寻的动力和在充分信息下的决策能力将互为制
衡。这种制衡关系如图所示。
随着5G时代到来，APP移动应用的流量限制被进一
步打破，由微信小程序代表的场景化在线应用平台，势必
将迎来新一轮的爆发期。APP流量分发模式，将由应用商
店中心化分发，进一步向在线平台场景化分发转变。面对
应用汇等移动应用商店为代
小程序的冲击，以安智市场、
阿里等
APP寡头采表的中等规模APP分发商，将与百度、
取不同的应对策略。而这些策略的选择，则取决于其在
APP市场中的各自地位。因此，对APP分发市场新一轮博
将从对
APP市场类型的分析展开
。
弈的分析
，
一、APP市场类型定位
(一)厂商与消费者数量众多，分发商分布集中
使
数量众多的厂商和消费者可以增强市场竞争性
，
艾
供需双方间的潜在市场得以拓展。2018年12月24日，
媒咨询发布的《2018-2019中国中国移动应用商店市场监
测报告》显示，2018年中国第三方移动应用商店活跃用户
达4.72亿人，2020年用户预计达4.85亿人
[1]
。巨大的市
场规模吸引了大批APP开发商
，使
APP市场竞争空前激
烈。数据显示，每分钟用户从GooglePlay和AppleITunes
下载的APP数量近5.1万个。同时，仅在AppStore中，来
自中国的僵尸应用就多达110万个，占比高达81.3%
[2]
。
根据艾媒咨询数据统计，85%的移动用户会在一月内将其
已上线
APP的留存率仅为5%。下载的APP删除，五月后
，
也即市场竞争中APP产品的长期淘汰率高达95%。但另一
方面，由于APP产品的流量属性明显，市场用户资源在很
大程度上得以集中，从而形成了由数个应用商店构成的
使整个
APP市场分发商群体。分发商之间的兼并和挤压
，
在产品分销层面具备了很强的垄断性。
(二)信息不对称，产品后验性特征明显
经济现实中消费者往往只能掌握有限信息
，因而信
息增加能够相对提高市场效率
。信息搜寻对于消费者的
图1信息搜寻边际分析示意
正如图1所表明的，信息搜寻的边际成本等于边际
整个市场的信息配置
收益时，信息搜寻时间达到最优点
，
信息搜寻中边际
上实现效率最大化。这里需要指出的是
，
成本和边际收益曲线的形状和斜率受搜索形式的影响而
变化。与二元市场相比，APP市场上分发商作为中间商提
供了更加便利的信息获取渠道。从这个角度看，应用平台
通过相对消除信息不对称提高了市场效率
，增进了社会
福利。但APP市场中，与消费者相比生产者对其产品仍具
备一定的信息优势。信息不对称使得生产者在供需博弈
中仍处于相对有利的位置，从而弱化了整个APP市场的
竞争性。
(三)网络外部性强化了APP市场的垄断性
当移动市场上一个消费者从另一消费者消费的某种
商品中受益或受损时，就产生了网络外部性。网络外部性
可能会对APP市场的规范竞争产生扰动
，造成不合意的
即其
后果。例如，市场竞争中一旦某个APP达到临界点
，
产品被大量推广而成为行业标准
，则其他同类竞争者将
会消失，该APP生产商将会获取稳定的垄断收益
[3]
，即从
网络外部性中获益。在这方面微信对于社交应用的挤压
、
[作者简介]
韩玉坤(1997-)，山西大同人，硕士研究生，研究方向：新闻学。
-70-
同花顺对于股票应用的挤压都是显著的例证
。
(四)生产成本中沉没成本占比较高，市场进入退出
壁垒较严
APP生产的成本主要为开发成本
、宣传成本和流量成
本。三类成本均为沉没成本。当前应用平台中心化流量分
发模式下，用户争夺使流量成本长期递增
，形成了较为严
格的进入退出壁垒，增强了APP市场的垄断特征。综合以
上分析，在现有市场结构下，整体APP市场在分发商层面
表现出了很强的垄断性。根据目前国内应用平台竞争态
势，可以初步将APP分发市场定位于寡头垄断市场。
事实上，小程序上线之前，APP分发市场已经呈现明
显的寡头垄断特征。除苹果独立的APP商店外，腾讯下设
应用宝，阿里下设豌豆荚和PP助手，而百度旗下则拥有
91无线。此外还有360手机助手、安卓市场等其他应用平
台。BAT与360等APP分发商在市场竞争中实力相当，形
成均势。
二、微信小程序自身竞争优势分析
面对相对稳定的寡头垄断APP市场，微信小程序定
位于应用平台与应用工具之间，以社交、轻型、长尾等优
势改变当前市场均势。小程序用户无需下载APP，通过扫
一扫或者搜一下即可打开应用。作为在线轻型应用平台，
微信小程序在创新中表现了较多显著优势。
(一)小程序强化了搭载APP产品的社交属性
根据设计，小程序可以进行微信群、朋友圈转发，充
分利用人际互动、上下游联动，提供社交化服务。腾讯公
开数据显示，目前微信拥有8.46亿月活跃用户
。巨大的
用户基数将给社交化发展的小程序带来很大空间。
(二)小程序将以低频长尾应用市场为切入点
小程序以无须安装、用完即走
、无须卸载为特征。在
例如公积金查询、航班查询、餐厅点餐等低频刚性应用场
景中，下载专门APP占用移动端内存，
同时调用频次较
低。此时微信小程序的线上功能就可以解决这类问题。借
力微信自身的巨大流量池，长尾App的低频刚性功能将
获得更多的展示
。
(三)小程序将推动APP市场竞争“去中心化”
微信作为社交产品，在发展过程中一直坚持“去中心
化”原则。小程序的上线，同样将对流量竞争公平化产生
推力。当前，国内应用商店均采用中心化的流量分发模
式。用户面对的APP排名只是流量竞价排名。与此不同，
小程序向用户推荐APP将会综合用户实际使用量
、反复
打开率、活跃用户趋势等复合指标。
三、小程序与传统APP分发商各自决策的博弈论
分析
(一)小程序与中等规模APP分发商博弈论模型分析
在对小程序与中等规模APP分发商的博弈分析中，
将引入博弈模型作为工具
[4]
。短期博弈可以采用模型分
析，并适用于完全信息静态博弈的情况
。完全信息静态博
弈中博弈各方同时决策或先后决策均可，但后行动者对
韩玉坤:微信小程序对APP市场扰动的博弈论分析
先行动者的具体行动并不知晓
，因此可视为同时博弈，另外
博弈各方对各种策略组合下对方相应的支付都完全了解
。
在小程序对APP市场进行技术革新后，中等规模APP分发
商的策略选择存在模糊性。此外，APP市场份额变动明显，博
弈各方可以对彼此用户流量及变现程度做出清楚刻画。因
此，小程序与中等规模APP分发商的短期博弈符合完全信息
静态博弈的情况，可以使用博弈模型进行分析。
考虑到小程序上线后，腾讯将具备先发优势与规模
(流量)优势，从而改变博弈态势：小程序与中等规模APP
分发商双方博弈地位不再对等
，腾讯在博弈中会获得更
大的占优空间。因此，
在小程序与中等规模
APP分发商的
博弈论分析中，适合引入智猪博弈模型
。
智猪博弈是分析实力失衡双方彼此进行创新与模仿
的经典模型。模型假设猪圈中有一头大猪和一头小猪
。两
猪均可自行按铃获得饲料。
但按铃与食槽分设在猪圈两
端。每按一次铃
，食槽中共有
10单位饲料进槽
，但两猪进
食均需跑到猪圈另一端，跑动将消耗各自相当于2单位
饲料的体能。
由于大猪速度和体格占优
，因此双方博弈中将出现
如下结果：若大猪按铃，小猪等待，则大猪获得6单位饲
料，而小猪获得4单位；若双方同时按铃，则大猪获得7
单位,小猪获得3单位；若小猪按铃，大猪等待，则大猪获
得9单位，小猪获得1单位(如表1所示)。
智猪博弈中，对大猪而言没有出现劣策略
，所以无需
剔除劣策略均衡。但对于小猪而言
，无论大猪策略如何，
选择等待的结果总是优于选择按铃。因此，小猪将规避劣
策略按铃，选择等待。而此时大猪知道小猪的唯一占优策
略是等待，必定放心地选择最优策略按铃
。综上，智猪博
弈的纳什均衡解将是(按铃，
等待
)，即表1中的
（
4，4）。
表1智猪博弈支付矩阵
小猪
大猪
按铃等待
按铃5，14，4
等待9，-10，0
智猪博弈反映了博弈方地位不对等的博弈结构。
小
程序上线后，APP市场呈现的不对等可以是腾讯具备的
技术能力和长期的流量积累，也可以是腾讯在博弈中采
取的先发策略。在微信小程序与中等规模APP分发商的
博弈中，腾讯作为先发者是大猪
，并投入了大量资金和时
间创新平台。
而中等规模
APP分发商，例如目前的安智市
场、应用汇等移动应用商店，由于市场势力较弱，同时又
必须应对小程序带来的市场扰动，可归为小猪一列。根据
智猪博弈的模型分析，腾讯上线小程序进行平台创新后
，
中等规模APP分发商的初期策略将是观望等待
。
事实上在线应用平台作为对传统APP流量分发模式
的根本革新，在开发、测试、运维等各方面都是全新开局。
此外，中等规模APP分发商跟进创新还需考虑自身学习
成本和市场风险，同时需要对旗下业务进行多头维护
。整
体而言投资回报(ROI)指数并不乐观。此外，当前在线应
用平台仍处于市场教育阶段，较低的单位用户价值对于
-71-
商业经济第2020年第1期
中等规模APP分发商入局无疑同样具有负面影响。
综上，根据智猪博弈模型及现实情况分析，由于创新
平台及获取用户的成本较高，小程序上线后中等规模
APP分发商不会立刻跟进。长期来看，中等规模APP分发
商也不会另起炉灶，进行大规模的技术创新
，而是有极大
可能采取跟随策略。在腾讯的小程序技术成熟、市场稳定
后，中等规模APP分发商将仿制小程序，
开发类似在线应
用平台，竞争市场份额。
(二)小程序与其他APP寡头的博弈论分析
——
—引入
无限次重复古诺模型
在小程序扰动APP市场的博弈论分析中，与
腾讯实
力相当的百度、阿里等APP寡头将引出另一种情况。事实
上，百度旗下
“
91无线”曾尝试过引入在线应用平台的运
营形式。目前360手机浏览器8.0版也已经具备了部分
轻应用”的功能。区别于中等规模APP分发商，百度、阿
里等APP寡头具备与腾讯同时创新、长期竞争的技术实
力与流量入口。在对腾讯
、百度、阿里等同级别
APP分发
商的博弈分析中，描述实力相当的寡头同时竞争的古诺
模型，可以很好地拟合现实条件
，作为研究工具。
根据分析
，当前
APP分发市场属于寡头垄断类型
。经
济现实中，寡头垄断市场是一种状态稳定、持续时间很长
的市场类型。因此，各寡头会在长期内重复进行相同竞
争，而且每次的竞争形式都十分类似。但可以预期，这样
长期竞争的最终结果与一次性竞争是不同的。此类竞争
格局需要用“重复博弈”来描述。
在使用无限次重复古诺模型分析APP寡头长期竞争
策略之前，需要指出的是：整个分析适用于完全信息动态
博弈的情况。完全信息动态博弈的条件在于
：博弈各方先
后行动，且后行动者知晓先行动者的具体行动，同时博弈
各方对各种策略组合下的对应得益完全了解
。动态博弈
中，博弈方的一个完整策略包括其在各时点上的各种可
能选择，即一个策略往往会包括多重行动。
假设APP市场上有A、B两家平台运营商，进行用户
流量分发并获利
。设
A分发商的现有用户流量为q
1
，B分
发商的现有用户流量为q
2
，APP市场总用户流量为
Q=q
1
+q
2
，设用户流量被全部分销时的价格为P=10-Q，考虑
到创新在线应用平台需要固定成本和非固定成本，为简
化分析，设固定成本FC=0，只有非固定成本
：
A、B两家平
台运营商技术创新后引流q
1
、q
2
单位用户流量的非固定
成本为3q
1
、3q
2
。
在完全信息静态博弈模型中，
有如下结果：
A分发商在平台创新中获利为：
t
2
1
=q
1
[10-(q
1
+q
2
)]-3q
3
=7q
1
-q
1
q
2
-q
1
B分发商在平台创新中获利为：
t
2
=q
2
[10-(q
1
+q
2
)]-3q
2
=7q
2
-q
2
1
q
2
-q
2
求解纳什均衡(q
**
1
,q
2
)
即求解max{t
1
}，max{t
2
}
分别求偏导得
：
坠
坠
q
t
1
=7-q
2
-q
1
=0
1
-72-
SHANGYEJINGJINo.1，2020
坠
坠
q
t
2
=7-q
1
-2q
2
=0
2
上述一阶条件分别定义了A、B分发商的反应函数：
q
*
1
=
7
q
*
2
-
q
7
2
2
2
=
则可
2
-
q
1
得反
2
应函数图示
：
图2q
*
1
反应曲线
图3q
*
2
反应曲线
反应函数体现了各分发商的最优策略是另一分发商
行动的函数。两反应曲线交点即为纳什均衡
：
q
*
=(q
*
1
,q
*
2
)
则如图6所示：
图4古诺模型的纳什均衡
求解两个反应函数
，得纳什均衡为：
q
**
1
=q
2
=
蓸
7
7
3
即此博弈的唯一纳什均衡组合是
3
,
7
3
此时，A分发商创新获利t
蔀
1
=B分发商创新获利t
2
=
49
上述为古诺模型一次性博弈，现在构建无限次重
9
复
古诺模型，考察动态博弈下的市场均衡。
首先求出使原完全信息静态博弈中A、B两家分发
商创新总利润最大化的用户流量Q：
创新总利润TR=Q(10-Q)-3Q=-
蓸
Q,
7
2
求得创新总利润最大化用户流量Q=
7
蔀
2
+
49
4
2
，此时A、B两
家分发商创新总利润TR=
49
4
“
在引进贴现系数啄
蓸
啄=
1
1+r
蔀
后，无限次重复古诺模型
各博弈方总得益的现值计算公式为：
∞
仔=仔
1
+啄仔
2
+啄
2
仔
3
+……+
移
啄
t-1
(1)
t=1
=仔
t
其中仔
1
，啄仔
2
，啄
2
仔
3
……为博弈双方各阶段得益
。
假设A、B两家分发商运用如下策略：
第一阶段双方均进行平台创新，各获得用户流量份
额为
：
Q
2
=
7
4
将
蓸
第n
各获得
蔀
阶段如果前n-1阶段的博弈结果均为
7
,
7
44
，那么双方将重复竞争，
继续平台创新，双方仍
7
4
的用户流量份额。如果一方放弃平台创新，
则另一方具备更优策略，将获得前述完全信息静态博弈
下
7
3
的用户流量份额。
以A分发商运用如上策略为例，下面对B分发商博
弈策略进行分类讨论：
B分发商运用以上策略，持续平台创新，进行重复博
弈。
则
B分发商在该无限次重复古诺模型中创新总利润
的现值为：
49
B
8
(1+啄+啄
2
+……)=
分发商未采取以上
8(1+
49
策略
啄)
(2)
。A分发商创新平台上线之
初，新兴市场尚未稳定，原有市场投资缩减。B分发商乘
机将平台创新的机会成本转投其他领域，
例如营销推广
和市场维护，以扩大自身市场占有率。此时，B分发商在
博弈的第一阶段单独决策，其获得的用户流量应满足自
身利润最大化条件
嗓
：
max{t'
2
}=maxq
2
蓸
10-
7
4
-q
2
-3q
2
=-q
2
2
+
21
4
q
2
=-
蓸
q
2
-
21
8
蔀
2
+
441
蔀瑟
64
解得q
2
8
，B分发商在博弈的第一阶段获利为
441
=
21
64
从第二阶段开始
，
A分发商创新平台逐渐成型
，市场
占有率回升。如前所述，A分发商平台创新后，所得用户
流量将趋近并稳定于
7
3
。B分发商第一阶段放弃创新策
略后，所获用户流量为
441
64
，此时将受到A分发商挤占难
以持续。因此，B分发商必须跟进平台创新，以获取
7
3
的
用户流量。
该种情况下，B分发商在无限次重复古诺模型中创
新总利润的现值为
：
441
64
+
49
9
(啄+啄
2
+……)=
441
64
+
9(1-
49啄
啄)
韩玉坤:微信小程序对APP市场扰动的博弈论分析
令
即
8(1+
49
81啄
2
-584
啄)
逸
441
啄-521
64
+
逸
9(1-
49啄
0
啄)
解得啄逸
2540
317
所以当啄逸
2540
的最佳反应策略是
317
时
，
B分发商对A分发商平台创新
跟进创新
，重复博弈以争夺市场空间。
这种博弈结果的原因在于当贴现系数较大时
，未来得益
折算的现值较大，即博弈各方相对看重未来收益，
或者基
于某种原因未来的等额收益对现在更具影响。
相对于眼
前利益，博弈各方会更加重视避免未来市场份额缩减带
来的不利局面。综上所述，小程序上线对APP市场产生扰
动后，腾讯、百度、阿里等寡头的长期竞争策略在无限次
重复古诺模型下得以论证。当贴现系数较大时，各寡头均
采用带有试探性质的“触发策略”，构成一个子博弈纳什
均衡。即在腾讯推出小程序后
，百度、阿里等
APP寡头均
有极大可能跟进创新，上线类似轻型应用平台
。对于
啄逸
2540
各
317
可以在更严格的数学证明中得到更大精度，但博弈
方在重复博弈中的策略组合是基本类似的。
四、结语
微信小程序切入了低频长尾应用的细分市场
。凭借
社交化”和“去中心化”方面的创新优势
，引发了整体
APP
市场的新一轮博弈。厂商与消费者数量众多
，但分发商分
布集中；信息不对称与产品后验性特征明显
；网络外部性
强化垄断性；沉没成本的高占比导致市场进入退出壁垒
较严。
鉴于
APP市场的以上特征
，可以在
APP分发层面将
市场定位于寡头垄断类型，进行寡头博弈分析。在对小程
序与中等规模APP分发商的博弈论分析中，完全信息静
态博弈下的智猪模型能够较好地拟合现实。分析表明，小
程序上线后中等规模APP分发商不会立刻跟进创新。中
等规模APP分发商在未来有极大可能采取跟随策略。在
对百度、阿里等其他APP寡头的博弈论分析中，本文使用
了完全信息动态博弈下的无限次重复古诺模型
。进行初
步数理论证后，结果表明：当贴现系数啄逸
2540
时，APP
寡头的博弈各方将对另一方的创新策略采取
317
跟进，展开
重复博弈以争夺市场份额。在对无限次重复古诺模型下
双寡头情况进行推广后，
可以认为：百度、阿里等
APP寡
头均有极大可能跟进创新在线应用平台
。
[参考文献]
[1]2018-2019中国移动应用商店市场监测报告[R].艾媒
咨询，2018-12-24.
[2]刘韩松.用户驱动创新与竞争产品驱动创新———基于
移动应用市场的实证研究[D].南京：南京大学，2014.
[3]郭志光.电子商务环境下的信用机制研究[D].北京：
北京交通大学，2012.
[4]肯·宾默尔谢识予.博弈论教程[M].北京：格致出版
社，2010.
[责任编辑：赵磊]
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