吸引力与说服力

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英文标题：
《Attraction Versus Persuasion》
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作者：
Pak Hung Au, Mark Whitmeyer
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最新提交年份：
2021
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英文摘要：
  We consider a model of oligopolistic competition in a market with search frictions, in which competing firms with products of unknown quality advertise how much information a consumer\'s visit will glean. We characterize the unique symmetric equilibrium of this game, which, due to the countervailing incentives of attraction and persuasion, generates a payoff function for each firm that is linear in the firm\'s realized effective value. If the expected quality of the products is sufficiently high (or competition is sufficiently fierce), this corresponds to full information--search frictions beget the first-best level of information provision. If not, this corresponds to information dispersion--firms randomize over signals. If the attraction incentive is absent (due to hidden information or costless search), firms reveal less information and information dispersion does not arise.
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中文摘要：
我们考虑了一个存在搜索摩擦的市场中的寡头垄断竞争模型，在该模型中，具有未知质量产品的竞争公司会宣传消费者的访问将收集多少信息。我们刻画了该博弈的唯一对称均衡，由于吸引力和说服力的抵消激励，该博弈为每个企业生成了一个在企业实现的有效价值中呈线性的回报函数。如果产品的预期质量足够高（或者竞争足够激烈），这就相当于完整的信息——搜索摩擦产生了第一个最佳的信息提供水平。如果不是，这就相当于信息分散——公司对信号进行随机化。如果缺乏吸引力激励（由于隐藏信息或无成本搜索），公司会披露更少的信息，不会出现信息分散。
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分类信息：

一级分类：Mathematics        数学
二级分类：Probability        概率
分类描述：Theory and applications of probability and stochastic processes: e.g. central limit theorems, large deviations, stochastic differential equations, models from statistical mechanics, queuing theory
概率论与随机过程的理论与应用：例如中心极限定理，大偏差，随机微分方程，统计力学模型，排队论
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Computer Science and Game Theory        计算机科学与博弈论
分类描述：Covers all theoretical and applied aspects at the intersection of computer science and game theory, including work in mechanism design, learning in games (which may overlap with Learning), foundations of agent modeling in games (which may overlap with Multiagent systems), coordination, specification and formal methods for non-cooperative computational environments. The area also deals with applications of game theory to areas such as electronic commerce.
涵盖计算机科学和博弈论交叉的所有理论和应用方面，包括机制设计的工作，游戏中的学习（可能与学习重叠），游戏中的agent建模的基础（可能与多agent系统重叠），非合作计算环境的协调、规范和形式化方法。该领域还涉及博弈论在电子商务等领域的应用。
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一级分类：Economics        经济学
二级分类：Theoretical Economics        理论经济学
分类描述：Includes theoretical contributions to Contract Theory, Decision Theory, Game Theory, General Equilibrium, Growth, Learning and Evolution, Macroeconomics, Market and Mechanism Design, and Social Choice.
包括对契约理论、决策理论、博弈论、一般均衡、增长、学习与进化、宏观经济学、市场与机制设计、社会选择的理论贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Attraction_versus_Persuasion:_Information_Provision_in_Search_Markets.pdf (1.16 MB)

2022-6-14 00:31:18 上传

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关键词：说服力 吸引力 Applications Quantitative Contribution

吸引力与说服力：搜索市场中的信息提供*Pak Hung Au+Mark Whitmeyer2022年5月27日摘要我们考虑了一个具有搜索摩擦的市场中的寡头垄断竞争模型，其中拥有未知质量产品的客户关系经理会宣传消费者的访问将收集到多少信息。在这场博弈的独特对称均衡中，吸引力和说服力的抵消激励会产生一个回报 每个的功能rm在rm实现e目标值。如果产品的预期质量是su非常高（或竞争激烈科学地erce），这对应于完整信息——RMS提供rst最佳信息级别。如果不是，则对应于信息分散——rms随机化信号。*我们感谢编辑和我为许多优秀的评论提供匿名推荐。我们还感谢MarkArmstrong、V.Bhaskar、Laura Doval、Ayca Kaya、Willie Fuchs、Vasudha Jain、Elliot Lipnowski、Peter Norman、LarrySamuelson、Vasiliki Skreta、Isaac Sonin、Joseph Whitmeyer、Thomas Wiseman、Kun Zhang和众多观众的反馈。感谢徐克诚和周伟轩的出色研究协助。本文将“潘多拉盒子设计竞赛”和“说服消费者参观后者构成了第二作者在奥斯汀大学的论文的一章。这个rst作者感谢Lee Heng奖学金的财务支持。第二作者感谢波恩大学，他在那里得到了DFG项目390685813的支持。埃米尔·卡梅尼卡编辑+香港科技大学经济系。电子邮件：aupakhung@ust.hk.亚利桑那州立大学经济系。

电子邮件：mark。whitmeyer@gmail.com.1介绍公司通常对消费者的检查将带来多少信息有很大的控制权。汽车销售商选择是否er试驾，软件公司决定免费试用期的长度和规格集c功能包括在促销版本中，新闻纸显示消费者可以访问多少免费文章，图书供应商指定消费者可以免费取样的数量和页面。在选择提供多少信息时，每个rm显然很有说服力：每个人都希望消费者选择自己的产品，而不是竞争对手的产品。此外，有关这些检查的信息，如试验持续时间、功能限制以及免费文章和/或可用页面的数量，通常在潜在消费者遇到产品之前提供给他们。公司向消费者宣传他们与产品的试用互动将带来什么样的信息ects他们的搜索行为。

因此，另一个中心目标是吸引力：每个rm希望消费者在搜索的早期就考虑它（访问并检查其产品）。在本文中，我们研究了一系列基本问题：如何rms的信息提供政策受市场竞争的影响？如何搜索摩擦aect竞争的强度？在其他方面相同RM采用通用或特殊的信息策略？为了回答这些问题，我们研究了一个单一产品寡头垄断环境，其中RMS通过设计代表性消费者通过（昂贵的）检查获得的有关其各自产品的信息量来进行竞争。在我们的模型中，每个事前都是相同的rm的产品质量不确定，无论是高质量还是低质量。质量分布是独立的，并且在rms，高质量概率表示为. 每个rm完全可以自由决定消费者访问其产品质量的多少信息：rm同时选择并提前承诺信号或实验，其结果只有在访问该信号或实验时才会向消费者透露rm。这些选择的信号是公开发布的，并且是可选的，这种质量可以被解释为消费者与产品的匹配价值。我们使用QualityThrough以便于在它和分配给rm在消费者的搜索问题中。消费者在开始搜索前观察到。莫斯通产品的消费者需求。重要的是，我们从价格竞争中抽身出来，专注于rms。这是justi如果竞争对手RM是某些产品的经销商，其价格由中央o总工程师。这样的rms可以控制他们提供的信息级别，而不是价格。

同样，托管第三方产品的平台通常意味着可以通过价格限制这些第三方的竞争范围。这方面的例子包括苹果应用商店，它有一个应用程序开发人员可从中选择的固定价格层数量；任天堂交换机eShop不允许卖家将游戏定价低于1.99美元。消费者只知道所发布的信号的集合，而不知道它们的实现情况，从而决定rms访问以及访问顺序，搜索成本为>每次访问0次。按照消费者搜索文献中的标准，我们假设消费者必须访问rm之前，她可以从中购买，并且该召回是免费的：访问了rm，消费者可以始终返回选择rm的产品。因此，在顺序搜索的每个阶段，消费者都要做出两个决定：是停止（通过选择一种产品或外部选项）还是继续，以及如果她继续，下一步要访问谁。如上所述，模型中存在着一种重要的紧张关系，它推动了我们的结果。即，在选择其信号时rm交易o 在说服力和吸引力之间。以消费者访问为条件rm希望最大化其被选中的机会。劝诱激励鼓励在停止阈值以上汇集信念，如rms尝试最大化从访问到购买的转换率。另一方面，承诺提供更多信息可以提高rm在消费者搜索订单中的位置。Armstrong和Zhou（2011年）在证明价格导向搜索调查的相关性的同时，发现“价格比较网站现在是零售业的一个重要组成部分。”类似的工具允许用户观察的信息提供策略在他们检查产品之前。

不仅如此rms宣传其试验的长度、宽度和深度但网上也有现成的列表，便于比较这些披露政策。我们限制信息竞争的另一个理由是，关于消费者搜索的文献主要探讨了当信息结构X。我们的目标是了解相反的情况：如何RM通过在搜索环境中提供信息进行竞争（当价格X）？我们的模型扩展了Weitzman（1979）的模型，将消费者抽样的奖品分布集合内生化。早期arm已访问，对于rm，因为在搜索顺序中排名较低意味着消费者在访问之前在其他地方停留的可能性更大。与说服激励相反，吸引激励鼓励传播信仰，以吸引消费者前来参观。A.rm的最佳信号由这两种力的相互作用决定。当平均质量，, 产品数量或竞争对手数量rms，, 是su在相当高的水平上，吸引动机占主导地位，唯一的对称平衡是rm选择一个信息全面的信号。没有专业人士表格偏离完整信息，因为任何其他信号都会确保偏离由于市场上的高质量产品过剩，rm将是最后一次访问，这是一次罕见的事件。相反，如果或不高，在纯策略中不存在对称平衡。由于平均素质较低，竞争对手不多，说服动机更为重要。A.rm可以偏离pro避免以不具信息性的方式提供完整的信息：即使它是最后一次访问——事实上，只有在每隔一次访问时，它才会被访问rm质量较低–如果访问，将确保选中它。

然而，吸引力激励仍然存在，并且排除了任何其他对称性策略均衡的存在，如rms始终可以偏离pro通过提供稍微更多的信息并移动到消费者搜索顺序的顶部。为了描述高平均质量案例之外的独特对称均衡，我们使用Armstrong（2017）和Choi et al.（2018）的最新结果，他们展示了如何将Weitzman（1979）的顺序问题重新表述为静态离散选择问题，其中消费者选择实现e最高的rm目标值。调整ConcaviKamenica和Gentzkow（2011）的阳离子法在这种情况下，我们确定e上存在唯一的对称平衡分布目标价值观，这必然会产生apayo 每个的功能rm在rm实现e目标值。重要的是，此分发需要rms随机化他们的信号选择，即我们的模型生成。从这个意义上讲，这个结果是正确的，因为有许多市场rms向来访的消费者提供大量信息。这个一家名为Steinway&Sons的钢琴供应商在其展厅内设有练习室，许多汽车经销商都允许试驾，有些甚至允许潜在买家将汽车过夜，高档服装店包括试驾室（和镜子），任何逛过百货公司香水区的人都可以证明，香水销售商提供了关于他们产品的充分嗅觉证据。信息分散。我们对信息分散的预测是新颖的，并表明潜在的表A：实证研究的途径。

例如，在防病毒/安全软件市场，主要公司er潜在消费者免费试用，但di呃在这些预告片的长度上：阿夫甘德·阿瓦斯特7天，马尔瓦雷比14天，诺顿、麦卡菲和卡巴斯基30天。同样，免费试用期的长度也有变化音乐流媒体服务：谷歌播放音乐和潮汐音乐1个月，潘多拉2个月，Spotify和AppleMusic 3个月。语法检查软件的市场功能不仅仅是di不同的免费试用期，但也包括中的不同功能（包括字数限制和样式设置）rms的试用期ers。突出显示符号除了吸引动机驱动我们的结果外，我们还调查了仅存在说服动机的基准，尽管对于di不同的原因。在第5.1节中，我们探讨了消费者能够观察到所有rms（对应于设置=0在我们的主模型中）。在没有吸引动机的情况下，客户经理提供信息的动机较低；在独特的对称平衡中，rms不提供完整信息。因此，我们的结果表明，何时尽早就诊很重要(或高），消费者可以受益t来自一个小的积极搜索成本，这会产生吸引力激励。在第5.2节中，我们考虑另一个基准，在该基准中，消费者可以观察只有在拜访了它之后，我才收到信号。当信息以这种方式隐藏时，就完全没有吸引动机，我们指出了一个戏剧性的“信息钻石悖论”也就是说，唯一的均衡结果是rms没有提供有用的信息，消费者也不会主动搜索。

与其他信号的偏差无法提前观察到，因此消费者的搜索顺序完全由她的猜测而不是实际信号决定。剩下的就是共享激励，它消除了任何所谓的主动搜索均衡。同样，没有任何信息分散rms提供垄断水平注意，信息分散是指价格分散的信息模拟，即。，同一组织间信息提供水平的差异同一市场的rms。在这些行业中（杀毒软件、音乐流媒体服务和语法检查软件），rmsdo脚注2中提到的披露政策的广告类型。此外，调整这些试用版可能会短期内不可能，从而为我们的同步移动规范提供支持阳离子。的信息。对于可跟踪性，我们的主要模型假定事先均匀rms，所以关注对称平衡是很自然的。为简单起见，我们还假设消费者的外部选择是相关的。在第6节中，我们将讨论放宽这些限制的后果。Speci公司从理论上讲，我们证明了在某些参数区域中不对称平衡是可能的，并分析了两个不对称平衡之间的竞争rms，表明引入不可忽视的超前思维使均衡的定性特征保持不变，并认为主设置的NDING扩展到每个rm的质量按间隔连续分布。本节最后简要讨论了相关工作。模型在第2节中设置。第3节报告了一些初步的观察结果，并解释了如何将正在研究的游戏重新设计为更易于处理的游戏。关于平衡存在性、唯一性和特征的结果在第4节中详细介绍。

第5节通过考虑两个基准模型说明了主要的经济力量。在第7节结束之前，第6节考虑了一些扩展。除非另有说明，否则所有证据都留到附录中。1.1相关工作探索搜索环境中信息设计的论文相对较少。Board和Lu（2018）考虑了一种环境，即卖方通过设计实验和买方按顺序搜索进行竞争。与我们的论文不同，卖家的实验没有公开发布，也没有指导买家的搜索，消除了吸引力和说服力之间的紧张关系。他们表明，在某些条件下，垄断结果（无主动搜索）是唯一的均衡。在我们的隐藏信息基准中，RM希望将信息汇集到略高于消费者最高阈值的位置。Dogan和Hu（即将出版）在Wolinsky（1986）的顺序（无向）搜索框架中探索消费者最优信息结构。他们第二，消费者福利最大化的信号是产生（有条件的）单位弹性需求。Choi等人（2019年）研究了搜索商品垄断问题中的消费者最优信号，以及其他研究双边贸易信息结构的论文Roesler和Szentes（2017年）、Condorelliand Szentes（2020年）和Yang（2021）中，产生单位弹性需求的信号也是最优的。还有几篇论文探讨了在没有搜索摩擦的情况下通过信息提供进行竞争的问题(=0). 斯皮格勒（2006）探索了一个密切相关的（数学上的）情景，Boleslavsky和Cotton（2015）和Albrecht（2017）得出的结果描述了无摩擦竞争信息提供问题的两方解决方案，Au和Kawai（2020）描述了-玩家游戏。