来源：虎嗅APP

• 老罗对西贝预制菜开炮，但估计最后受伤的只是西贝，而预制菜就像冷兵器时代末的火器，非但不会衰落，只会更进化普及。

• 很久以前和做餐饮互联网的朋友交流，已经明确得知，在商场和外卖平台上的餐厅，基本有9成在9成的品类上采用了预制菜。

• 快速出餐、成本可控、后厨简单，如果不用预制菜和中央厨房，基本是不可能三角，尤其是中餐。

• 过去十年餐饮进商场化的浪潮加上外卖化，基本将餐饮工业品化了，在扩大了餐饮供给的同时，也让食物失去了锅气、烟火味和个性化。

• 现代人享受着工业化的产品，但依然怀念着田园时代的手工作业淳朴性，是人性使然，但很难实现。

除非加钱。

• 但能收取溢价的必要条件是什么？是消费者愿意为新鲜、手工和现做服务付费，并且预制还是鲜炒的信息能被清晰传递给消费者。

• 前者在中国已实属不易，后者更是难上加难。

先讲前者。

• 前者不易，是因为中国消费者整体为服务付费的意愿一直有限，长期大量剩余劳动力的供给在无数领域压低了薪资（“你不干有的是人干。”）。这几年开始有所改善，消费者意识到自己也可能是服务者，同时劳动力供给在加速下降，刚开始有机会进入良性循环。但考虑到当前的经济周期中，摩擦性失业率不低，且仍遗留了大量吃苦耐劳、学习新技能较慢的中老年群体，以及年轻人不愿进入制造业而更倾向于进入环境更佳的服务业，导致低技能劳动力局部供应过剩。服务工资的提升是缓慢的过程。

• 下沉市场尤其如此。消费者观念是一方面，另一方面，下沉市场仍有大量起早贪黑的家庭夫妻老婆店，成本是没有市场化定价的。下沉市场更习惯老人、妇女的无条件付出，在家煮饭作为一个低成本的替代品，没有人为之付费，通过替代效应挤压、压制了外出就餐的价格，那自然只能用工业化产品的低价来打手工产品。

• 这个故事在历史上屡屡上演，比如手工棉花和工业棉花造成的南北撕裂。

再讲后者。

• 当大量预制餐厅以手工菜的定价但对外宣传为新鲜、手工、现做时，市场信息是模糊的，商家没有动力提供差异化服务，最后都会臣服于工业产品。

• 一个市场愿意为好的、差异化的东西付费，才能吸引供给扩张。如果好的供给无法传递给消费者，消费者不能支付溢价，那为什么不降低成本呢？这是理性人无可奈何的道德风险。

• 一个基本经济学原理是，消费者获取信息是有成本的。更何况还有无数信息扭曲。比如，老练的消费者都知道点评上5分的店是要避雷的，但大部分民众不知道，游客没时间识别。而且即使有这个意识，如何在一票4到4.5理论上最优的区间快速找到心仪的餐厅，仍有更高的成本。

• 说句题外话，AI 产品的成本收益有异曲同工之处。所有消耗算力的大模型或AI产品逐渐偷工减料不可避免，是因为非标的输出很难清晰评估质量，要用一段时间、或者足够多的用户反馈和竞争压力。我最近一直在思考token经济学的一些基本原则，以后有机会单说。

• 预制菜的纷争中，确实大部分网友都表明其实不介意预制菜，介意的是工业品卖出手工品价格。这当然是西贝被吐槽的焦点。

• 但其实我更关注的是，预制菜和工业化都这么普及了，为什么餐饮行业的利润率竟然还如此之低？

究竟谁拿走了利润？地租？还是其他隐性成本？

• 还是说社会定价本身有扭曲，如果有，扭曲的原因是什么？当然，亏本定价已经是很中国的特色了，在工业品和出口上已经有着充分研究，服务业也值得研究。一个可能性是，数据上的亏损真的是全面亏损吗？有没可能核心利益方的利益已经得到满足了，计入在成本里了，留给数据的只是纸面。反正上市无望。对餐饮IPO的封锁使得行业更加远离合规化。另一个可能当然是统计的样本有偏差，样本外的社会餐饮仍然有着平均利润率。

• 回到餐饮工业化。工业化不可避免的另一个原因在于，餐饮服务人员的流动性极高，极高的流动性最适配的就是工业化的预制产品。

• 工业化的核心就是大规模、标准化。让简单培训后的服务员能快速上手。就像火器的出现大幅扩充了兵员、强化了动员潜力，将战争从昂贵的专业士兵带入了大规模平民列装时代。但也恰是如此，才让世界大战成为可能。

• 长期来看， 为手工服务、差异化支付溢价几乎不可避免，一线城市和年轻一代越来越习惯于此（举一个陪玩的例子，逗逗伙伴AI陪玩快速崛起覆盖了更多用户，但人工陪玩依然会有溢价的细分市场）。但全国扩散是漫漫长路。

• 欧美发达国家早已走过这条路。手工品和连锁预制区分定价、明星大厨和单体餐厅享受溢价，或许是解决方式。美国的外出就餐价格一直是推高CPI的重要因素。因为服务人员实在太贵了（蓝色线为外出就餐，涨幅一直高于家庭就餐）。虽然美国是连锁快餐的发源圣地，但个性十足的餐厅仍然占比较高。

• 美国餐饮服务软件Toast的客户有5万多家，很大一部分是单体客户。Toast股价IPO后下跌又逐步反弹，和疫情后大家愿意顶着高价外出就餐也有关系。赚到钱又没时间管理的老板当然愿意为信息化付钱。信息化的循环在这边第一步就断了：赚不到钱。

• 顺便说句，你可以质疑老美数据不可靠，但打下的数据基础和统计门类是真齐全（人造黄油、预制沙拉、汤、酱料和肉汁都有单独统计）。