优先配
在数字经济迅猛发展的当下，各类即时配送平台竞相繁荣，电商、外卖、社区团购等业态在极大地丰富着消费者选择空间的同时，也在不断重塑商家的经营逻辑。而伴随着平台算法的精细化与竞争态势加剧，许多商家为了争夺客流量和订单数，不得不采取越来越激进的"促销战术"——打折、满减、赠品，乃至主动承担配送费用。
平台配送费的国际差异
从全球视角来看，配送费通常被视为由消费者直接支付的交易成本。例如，美国、英国、印度等多数国家的外卖平台普遍采用"订单结算时由消费者单笔支付"的模式，并通过会员体系（如 UberEatsPass、DashPass 等）吸引消费者购买配送服务的免除权利。这种机制强化了消费者对配送成本的感知，也保障了商家的收入独立性。与此同时，这一制度安排与海外消费者对价格透明度的高度敏感及对服务"按需计价"的广泛接受密切相关。
而在中国，尽管平台也允许消费者单笔支付配送费用，甚至推广会员制配送服务（如京东 PLUS、美团外卖会员等），但实际运行中，配送费承担主体更多地偏向商家，尤其是中小商家。其直接体现为：平台在结算时向消费者显示配送费金额的同时，也会在商家端设置"承担配送费"或"参与减配优惠"等选项，并鼓励商家为提升销量而主动承担全部或部分配送费用。
这种差异的形成并非源于平台机制设计本身的强制性安排，而更深层地与中国市场结构和企业运营特征相关。一方面，这反映了中国同质化产品和相似业务的经营主体过多、竞争过度激烈、卖家市场影响力极小的窘境；另一方面，也折射出中国企业沉迷低价促销手段的现实。例如，中国平台企业出海后往往在他国采取低价策略，延续了在国内的"成功经验"，实则对国内外市场是不利的。
此外，配送费在各国的收费水平也存在较大差异，微观因素考虑配送工具、距离、时段、订单金额，宏观因素则要考虑当地劳动力工资、供给规模、交通状况、能源价格等优先配，较为复杂。总体来看，劳动力成本高的地区配送费比例也高，劳动力成本低则低。中国外卖平台的收费水平大概与东南亚市场持平，与欧美有明显差距。
平台配送费的理论渊源
配送服务作为链接商家与消费者的关键环节，在平台经济高速发展的背景下愈发重要。广义上的配送费是指商家或平台在将商品从供给端（店铺或仓库）送达消费者手中过程中所发生的物流服务费用。在平台经济的语境下，配送费已不仅仅是"送货上门"所需的基础成本，更演变为商家和平台进行流量分配、市场竞争乃至利润博弈的重要工具和变量。
从起源来看，配送费的概念最早可以追溯到传统零售与物流体系中，尤其是邮政、快递、电商快递的兴起。以淘宝、京东为代表的电商平台在 2000 年代初兴起时，消费者普遍需要承担由第三方物流公司（如顺丰、中通等）收取的配送费用，配送费往往根据商品重量、体积、距离和时效决定，体现了物流服务的"按需付费"原则。但随着电商竞争白热化，越来越多平台开始以"免运费"作为吸引用户的营销手段。2010 年以后，许多平台引入"满减运费""包邮专区"等机制，以补贴配送成本来换取流量增长。这一阶段，配送费由消费者承担，逐渐向平台或商家部分转移。
进入 2015 年前后，随着美团、饿了么、顺丰同城等即时配送平台的兴起，" 30 分钟送达"的本地生活服务迅速普及。在即时消费生态的语境下，配送费被进一步细化、算法化，其结构不仅涵盖基础物流成本，还包括骑手服务成本（人工时薪、接单效率）、高峰时段溢价（如中午、晚上）、天气 / 距离附加费用以及平台抽成与商务补贴机制等。这也意味着配送费早已不再由简单的"油钱＋人工"所决定，而是一个多变量动态计算的结果。在这套机制下，配送费开始承担更多功能：它既是对消费者体验的一种定价机制，也是对平台调度效率、商家曝光量、甚至区域市场竞争格局的隐性调节器。例如，平台可能在某些时段通过提高配送费来"引导"骑手优先接单；也可能通过鼓励商家"自付配送费"来换取更高排名或流量扶持。
近年来配送费的承担主体逐渐发生着从买方到卖方的转变，配送费本应由享受服务的消费者承担，但在现实竞争中，配送费逐渐被商家部分乃至全部接管，在中小商家竞争激烈的行业尤为普遍。
商家承担配送费是主动还是被迫优先配
在数字平台主导的零售与服务生态中，配送费本应是消费者对"便捷上门"服务支付的合理对价，但如今却在市场竞争机制异化下，被逐步转移至商家身上。平台通过流量分配机制和算法规则，实质上将配送费转化为商家"争夺曝光"的隐性成本。为了获取更高的排序、更好的展示位和更多的用户转化机会，商家不得不主动让利，将原本属于用户的配送成本部分或全部纳入自负范畴。
由于即时配送的服务属性天然具有"非物理店铺可见性"，消费者对商家认知更多依赖平台排序、价格展示与评价反馈，导致品牌辨识度弱化、交易决策碎片化。在此背景下，配送费被"工具化"：成为商家提高转化率的隐性折扣，也是获得平台流量算法青睐的重要因子。尤其是对中小商家而言，由于其缺乏稳定的用户基础和可识别的品牌符号，只能通过承担配送费来提升产品在价格维度的相对优势，以换取短期曝光和交易量。
但从长期看，这种将配送费"外在化"为竞争手段的行为实则是一种"路径依赖陷阱"：它掩盖了商家在出品、服务、口碑建设上的结构性短板，导致资源配置长期偏离核心价值链，从而加剧了低质同质化的市场格局。这与消费者行为理论中的"信任成本"密切相关：消费者在平台上作出购买决策时，品牌信任与产品认知是关键考量因素。一旦商家始终依赖配送补贴获取订单，而非以口味、服务、卫生、安全等维度赢得客户忠诚，其获客成本将持续上升，复购率难以提升，最终也难以形成稳定的盈利模型。
与之形成对比的是，大型连锁品牌或具有区域知名度的餐饮商家，则表现出显著的抗内卷能力。这类商家通常拥有成熟的供应链管理体系、标准化生产流程及较强的品牌资产积累，使其能够维持稳定的出品质量与服务体验，形成高度可预测的消费者满意度。因此，它们在配送费承担上拥有更大的选择空间——可以根据时段、区域或品类策略性投入，而非被迫"全线包邮"。更重要的是，品牌所带来的议价能力让这些商家即使不打价格战也能维持订单量，实现健康增长。
更深一步，从制度经济学视角来看，配送费承担行为的泛滥，反映出当前平台生态中规则设计尚未有效区分商家的长期价值与短期行为。算法逻辑往往优先响应即时的用户转化率和下单量，这种"激励短期、忽视积累"的机制在客观上削弱了品牌建设的重要性，抑制了商家在品质与创新方面的积极性。商家若要真正跳出"谁让利更多谁获得订单"的恶性轨道，必须将品牌打造和产品优化置于长期战略核心，以品质稳固用户黏性，以声誉降低边际获客成本。
因此，在当前平台流量竞争逻辑中，主动承担配送费虽是一种可行但非优解的应对方式，而真正具备长期竞争力的企业，必须通过强化品牌辨识度、提升产品稳定性与服务体验，逐步脱离价格机制的单一路径依赖，迈入以价值为导向的良性发展阶段。
提高质量是商家保持竞争力的唯一良方
破解当前配送费过度竞争的困局，不能仅寄希望于某一方的让步或自律，而应从平台治理、制度监管、商家升级、消费者教育等多维联动出发，推动行业生态由"低水平重复竞争"走向"高质量分层发展"。
从平台视角来看，应当推动算法治理转向"价值导向型"机制。平台作为流量分发的中枢，其核心职能不仅是匹配供需，更应引导供给结构优化及社会福利最大化。当平台利润与行业进步、员工福祉、社会回馈同频共振，将被视作社会贡献者；但当盈利靠挤压供应链、透支员工、透支未来，则将被贴上"内卷"的标签。当前，平台算法过于强调"即时性指标"，如转化率、下单量、价格敏感度等，往往在无形中鼓励商家通过让利承担配送费以博取流量。未来，平台可逐步引入"质量权重""商家成长值""服务稳定性"等长期评价维度，将优质出品、良好服务、真实复购率等因素纳入排序体系，建立"高品质商家优先获得流量"的正向反馈机制，弱化单纯价格因素在算法中的主导地位，从机制上降低"以价换量"的路径依赖。
从商家视角来看，应通过品牌建设和质量能力提升实现"价值突围"。对于中小商家而言，要走出"承担配送费换流量"的低效竞争逻辑，关键在于提升自身产品力与服务力，构建差异化认知。要强化标准化与稳定性，提高出品效率与品质一致性，提升顾客满意度和复购意愿；还要深耕品牌形象，通过线上内容运营（如短视频、图文故事等）增强消费者认同感，在同质化平台界面中"被看见"；还应当拓展多渠道布局，在不放弃平台订单的前提下，适度布局私域流量或直营外送体系，以减轻对平台单一入口的依赖。唯有通过"做强"来实现定价与流量的议价权，中小商家才能在激烈的竞争中摆脱被动承担配送成本的宿命。
从消费者视角来看，应当引导形成愿意为品质与服务付费的理性消费文化。在高度"价格可视化"的平台环境中，消费者对"配送费是否为 0 "的敏感度被平台机制不断放大，这在某种程度上助推了商家对价格战的过度依赖。要改变这一趋势，需在消费端逐步建立"性价比不等于最低价"的认知体系。一方面，平台可通过页面设计、标签推荐等方式突出"高评分""高复购率"等非价格指标，引导消费者关注综合服务体验。另一方面，媒体与教育机构也可强化"服务劳动应有合理定价"的公共传播，提升大众对配送人员与服务者劳动价值的认可，促进社会整体向"有质量的消费"转型。
从监管者视角来看，应当强化平台经济的公平竞争规则与成本分摊透明。监管层可从《反不正当竞争法》以及反"内卷"角度出发，厘清配送成本转嫁中的责任边界，尤其对强平台地位滥用算法操控定价、压低商家议价空间的行为进行重点整治。与此同时，监管应推动配送费定价机制的公开化、透明化，出台针对即时零售、即时配送行业的成本核算参考标准，明确配送费用的构成与合理区间，避免平台通过技术"黑箱"加重商家隐性负担。此外，监管还可借助数据披露制度，引导平台公开不同类型商家的利润率、补贴结构及配送成本承担比例，提升行业治理透明度，倒逼平台优化生态结构。
本文来自微信公众号：经济观察报 （ID：eeo-com-cn）优先配，作者：刘诚，题图来自：AI 生成
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