近日，经济学院讲师罗茸论文《network effects and multi-network sellers’ dynamic pricing in the us smartphone market 》在《management science》正式在线发表。
no.1 个人简介：
罗茸，中国人民大学经济学院讲师。2008年于武汉大学获得经济学与理学学位；2010年于清华大学获得经济学硕士学位；2015年于宾夕法尼亚州立大学获得经济学博士学位。2015年至2020年于美国佐治亚大学特里商学院担任助理教授，2020年至今就职于中国人民大学经济学院。研究方向是产业组织经济学，现有研究涉及企业动态定价，产品网络效应，企业上下游合约，消费者选择，企业生产率估计，一价定律，以及独家合约对二手房价的影响。研究成果发表在management science, international journal of industrial organization, journal of economics & management strategy等期刊。主持国家自然科学基金青年项目。
no.2 论文简介：
题 目：network effects and multi-network sellers’ dynamic pricing in the us smartphone market
摘 要：
网络效应在经济中广泛存在，例如网上购物、外卖、操作系统等。网络的正外部性意味着其规模越大，参与者获得的效用越大。例如，对于智能手机操作系统，曾经有安卓，苹果ios，微软windows phone、黑莓等多种系统并存。当某种操作系统手机的用户增加时，用户之间的相互沟通会更方便（例如ios用户可以直接使用imessage发信息，可以使用airdrop共享文件），这表现为操作系统的直接网络效应；此外，会有更多的应用程序在该系统中提供服务，因此用户能从这些应用程序中获得更高的效用，这表现为操作系统的间接网络效用。类似地，电信运营商也存在网络效应，很多国家内部都有多家运营商在竞争，当一家运营商的用户越多时，其用户也能从中得到更好的服务和效用。
现有关于网络效应的理论文献主要关注单网络企业之间的竞争。这些企业在定价时面临着权衡取舍：通过低价来积累更多的消费者，从而扩大网络规模使得未来的收益更高；制定高价以从现有网络规模中取得更高收益。现有理论研究表明，当单网络企业之间间的网络规模存在差异时，具有更大网络规模的企业倾向于制定更高的价格。
然而，现实中很多行业的企业都是多网络企业，例如在智能手机发展早期，电信运营商是智能手机销售的一个重要渠道，并且同时销售不同操作系统的手机，由于每一个操作系统对应着一个网络，这些运营都是多网络企业。每家运营商会通过合约机等方式，对不同操作系统的手机制定差异化的销售价格（或者提供差异化的补贴）。此时，不同运营商之间的竞争就成为多网络企业之间的竞争。
相对于单网络企业，多网络企业之间进行着更复杂的定价博弈，这表现为三个方面。第一，多网络企业的利润会随着网络的集中度上升而增加。当网络集中度上升时，消费者从最大网络中得到的效用和支付意愿都会增加。为了获得更高的网络集中度，多网络企业会倾向于为大网络的产品制定低价从而积累更多消费者，增加长期的总利润。这跟文献中关于单网络企业之间竞争的研究结论完全相反。
第二，多网络企业有更大的市场势力，从而可以多个网络之间的竞争内生化。对于单网络企业，当其网络的价格上升时，消费者会转向其它企业的网络。但是，当多网络企业提高其销售的某个网络的价格时，消费者可以选择同一家企业的其它网络。因此多网络企业在提高价格时，转移到其它企业的消费者数量更小，这使得其有激励提高所有网络的价格。
第三，当不同的多网络企业在同一个网络上竞争时，如果一家企业制定低价，会对其它企业有正的溢出效应。因此一家企业的低价会吸引更多消费者进入该网络，增加消费者对该网络的效用和支付意愿，而这对所有企业都是有益的。这一溢出效应或搭便车行为也意味着企业会主动降价来扩大网络规模的激励变小。
然而，现有文献并没有关注多网络企业的定价行为。为了深入分析这一问题，本文作者建立了消费者对智能手机的离散选择需求模型和通讯运营商寡头的动态定价博弈模型，用来分析多操作系统通讯运营商的动态定价策略。通过结合模型与美国智能手机市场的数据，作者估计出智能手机操作系统层面存在正向的、显著的网络效应。作者进一步通过反事实分析发现如果通讯运营商都是单操作系统企业，这些企业会提高大操作系统的手机价格，并降低小操作系统的手机价格，这将使消费者福利损失69.9亿美元。作者还发现多操作系统运营商之所以给大操作系统定低价、而给小操作系统定高价的原因是由于运营商的利润随着操作系统市场集中度上升而增加。
本文的结论有助于理解多网络企业的动态定价及其对社会福利的影响。随着越来越多的行业依赖于消费者的网络规模，例如网上购物、外卖、共享出行、电动汽车等等，量化网络效应的大小，及其对市场结构和社会福利的影响变得越来越重要。当一个行业的企业包含多个网络时，其最优定价需要考虑网络集中度、企业间的溢出效应和企业市场势力的影响。此外，对于此类行业的反垄断监管也需要考虑网络集中度上升对福利的正面影响。