[论文解读] Platform Competition as Network Contestability

Robert P. Gilles, Dimitrios Diamantaras|arXiv (Cornell University)|Oct 13, 2013

Digital Platforms and Economics参考文献 26被引用 4

一句话总结

本文将平台竞争建模为在不确定性下的可 contest 网络博弈，表明当竞争被认为不太可能时，中间商能提取最大租金；但当对竞争可 contest 的不确定性较高时，中间商会采取更具竞争性的定价策略——为双边市场中平台定价动态提供了一种行为解释。

ABSTRACT

Recent research in industrial organisation has investigated the essential place that middlemen have in the networks that make up our global economy. In this paper we attempt to understand how such middlemen compete with each other through a game theoretic analysis using novel techniques from decision-making under ambiguity. We model a purposely abstract and reduced model of one middleman who pro- vides a two-sided platform, mediating surplus-creating interactions between two users. The middleman evaluates uncertain outcomes under positional ambiguity, taking into account the possibility of the emergence of an alternative middleman offering intermediary services to the two users. Surprisingly, we find many situations in which the middleman will purposely extract maximal gains from her position. Only if there is relatively low probability of devastating loss of business under competition, the middleman will adopt a more competitive attitude and extract less from her position.

研究动机与目标

• 分析双边平台中的中间商在对潜在竞争存在不确定性时如何设定费用。
• 建立主观不确定性对平台定价行为影响的模型，而非依赖完全信息或贝叶斯理性。
• 基于对竞争可 contest 性的感知，解释为何某些平台提取最大租金，而另一些平台则采取竞争性定价。
• 将不确定性下的决策理论整合进平台竞争理论，尤其适用于网络化、中介驱动的市场。
• 证明 contest 可行性不仅是结构性的，更是心理层面的——受中间商对风险和竞争感知的影响。

提出的方法

• 使用单个中间商（平台提供方）在两方用户之间进行互动的博弈论模型。
• 应用不确定性下的决策理论，特别是最大最小期望效用模型，以表示中间商对不确定结果的主观评估。
• 将中间商的收益建模为依赖于用户参与水平和费用的函数，不确定性通过一个悲观参数 γ 来捕捉。
• 引入一个效用函数，反映中间商在位置性不确定性下的结果评估，其中 γ 表示对竞争的悲观程度。
• 分析在不同不确定性水平下的纳什均衡，区分完全提取与竞争性定价的结果。
• 采用对称的柯布-道格拉斯形式化用户互动收益（f(s₁,s₂) = s₁·s₂），以建模用户外部性及协调失败。

实验结果

研究问题

• RQ1 平台提供方对潜在竞争的感知如何影响其在不确定性下的费用设定行为？
• RQ2 在何种条件下，即使拥有市场力量，中间商仍能实现最大租金提取？
• RQ3 为何一些平台即使控制关键网络位置，仍表现出竞争性行为？
• RQ4 对竞争可 contest 性的不确定性如何影响双边平台市场的均衡结果？
• RQ5 用户外部性在塑造平台市场中多重均衡与协调失败方面发挥什么作用？

主要发现

• 当对竞争的不确定性较低时，中间商实现最大租金提取，反映出其强大的地位权力以及对竞争对手威胁的低感知。
• 相反，当不确定性较高时（即竞争被视为常态），中间商会采取更具竞争性的定价策略，从而减少租金提取。
• 该模型预测，在竞争可 contest 性不被预期的市场中会出现完全提取，例如进入壁垒较高的网络化商品市场。
• 在竞争可 contest 性被视为普遍存在的环境中，如频繁进出的零售市场，会形成竞争性定价。
• 通过柯布-道格拉斯函数引入用户外部性，导致多重均衡，包括用户完全不参与的平凡均衡，凸显了协调失败的风险。
• 该框架通过有限理性与主观不确定性解释平台行为，为传统不完全信息的贝叶斯模型提供了一种行为学替代方案。