为什么上架量最大的车型永远不是最便宜的

把大量供给投放到一个市场,价格理应下跌。这是任何经济学入门课都会教的第一课,但用在二手车上是错的——至少大多数买家理解和运用这条规律的方式是错的。在我们的数据集中,上架量最多的十个品牌,几乎无一例外,反而是最难从要价上砍下来的。

我盯着这些上架信息滚动看了有一段时间了,每次跟人提起这一点,对方还是会感到意外。几个月前有位读者给我发邮件,言之凿凿地说他发现了一个"定价漏洞":一辆五年车龄的卡罗拉,要价与同年份、里程数几乎相同的伊兰特相差不到 4%,尽管当时他所在地区在售的卡罗拉数量是伊兰特的三倍还多。供给更多,相对价格反而更高。他想知道我们的模型到底漏算了什么。其实什么都没漏算。

这种集中度是真实存在的

目前我们正在追踪来自 1,375 个来源、覆盖 73 个地区的 1,108,535 条在售车辆信息。仅丰田一个品牌就占了其中 91,730 条——占平台全部车源的 8.3%,遥遥领先于其他任何品牌。大众紧随其后,为 84,580 条。两家制造商合计占到全球我们所见二手车总量的近 16%。

把视野拉大到前 15 大品牌,这种集中度对于一个常被形容为"高度分散"的市场来说,已经近乎荒谬:

把这些加起来——在我们追踪的数百个品牌当中——这 15 个品牌合计有 747,143 条上架信息,占整个数据集的 67.4%。也就是说,我们所见到的每三辆在售二手车里,就有两辆来自这十五个品牌之一。

如果二手车的定价方式真像大宗商品市场那样运作,这种集中度对买家来说本该是天大的好事。但事实并非如此。

为什么"量大"不等于"便宜"

问题出在把"上架量更多"直接等同于"相对于固定买家池的供给更多"。这个前提是错的,因为丰田和大众所面对的需求池既不固定,也不局限于本地,甚至大多数都不是零售买家。我们在阿联酋数据中看到的一辆五年车龄的陆巡(仅该地区就有 59,393 条上架信息),它要竞争的对手不只是本地想买一辆 SUV 的人——还包括把车运往东非的出口买家、正在补充二手出租车和租赁车队库存的车队运营商,以及三个国家之外、比起任何验车报告更信赖这个车标的私人买家。可靠性口碑实际上起到了需求倍增器的作用。它不仅让丰田更容易卖出去,还会在每一次有卖家挂出一辆车时,让潜在买家池变得更大。

大众在我们欧洲地区市场的丰富供给出于类似但不完全相同的原因:它是半个欧洲大陆车队用车和租赁到期回收车辆的默认选择,这意味着流转率极高——供给量大——但与此同时,大众二手车配件和维修服务生态也成熟到让买家纯粹出于方便而默认选择它。高供给遇上结构性的高需求,并不会以折扣价出清,而是会在两者达到平衡的价位上成交,而对这些品牌来说,那个平衡点顽固地维持在高位。

对比一下那些需求真正稀薄、且地理上被局限住的品牌——某个只在一个国家流行、别处无人问津的车型。本地供给充裕,却没有外部买家来消化,这种情况才会出现折价,因为多余的库存无处可去。这才是人们在提起"供求关系"时,依稀记得却没说清楚的真正机制。关键不在于数量本身,而在于买家池能否消化这个数量。

批评者说得也有道理的地方

这不代表车源数量毫无意义,我也不想把话说得太绝对。在同一个品牌内部,更多的上架信息确实能帮到买家——只是不是在车标这个层面上起作用。一位在三种配置、四种颜色、不同里程区间中挑选卡罗拉的买家,如果能用来交叉比对的同类型上架信息有几百条而不是十几条,会受益匪浅。数量的丰富让买家能更精准地判断某一具体配置该出多少钱,即便这个品牌整体依旧保值。而那些不起眼的配置和不起眼的颜色确实挂得更久、也确实会被压价——这部分经典的供求关系依然真实有效、按剧本运作,只不过是在比人们预期的更下一层的地方发挥作用。

所以这条规律诚实的版本应该是这样的:品牌层面的车源丰富度,几乎说明不了这个品牌是否划算;而具体配置层面的车源丰富度,却能很好地告诉你眼前这辆车定价是否合理。把这两者混为一谈,你很可能会在议价时,去争论一个市场早已盖棺定论的问题。