Моделирование ценообразования на рынке информационной продукции тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Капустина, Ольга Владимировна

• Капустина, Ольга Владимировна
• кандидат экономических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Капустина, Ольга Владимировна

Введение.

Глава 1. Микроэкономика рынка информационной продукции.

1.1. Особенности рынка информационной продукции.

1.2. Сфера производства и сфера потребления на рынке информационной продукции

1.3. Обзор теоретических концепций моделирования ценообразования на рынке информационной продукции.

Выводы.

Глава 2. Моделирование ценообразования на рынке информационной продукции.

2.1. Функция полезности потребителей и равновесие на рынке информационной продукции.

2.2. Модели ценообразования с учетом ограничения уровня полезности.

2.3. Модели ценообразования для функции полезности Леонтьева.

2.4. Моделирование ценообразования с учетом фактора морального износа и дискретным временем.

Выводы.

Глава 3. Эмпирическая оценка моделей ценообразования.

3.1. Обзор эмпирических моделей по проблеме ценообразования на рынке информационной продукции.

3.2. Количественная оценка взаимосвязи параметров моделирования и показателей равновесия на рынке информационной продукции.

3.3. Эконометрическая оценка распределения предпочтений на рынке антивирусного программного обеспечения.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование ценообразования на рынке информационной продукции»

Актуальность темы исследования

В современной экономике все большая роль отводится информационным товарам и услугам, которые выступают в качестве объектов конечного потребления. Информация является не только фактором производства, задающим технологию, но и продуктом, самостоятельно реализуемым на рынке. Компьютеризация практически всех сфер человеческой деятельности послужила катализатором развития виртуальных торговых площадок, позволила снизить трансакционные издержки участников рынка и способствовала усилению конкуренции между производителями информационной продукции. Однако значительное снижение цен явилось стимулом к сегментации рынка, когда фирмы-разработчики получили возможность действовать на своем участке рынка как монополисты и использовать различные механизмы ценовой дискриминации.

Проблема ценообразования является одной из ключевых на рынке информационной продукции в первую очередь из-за особой структуры издержек. Нулевые предельные издержки и высокие первоначальные затраты не находят отражения в методиках, основанных на сопоставлении предельных величин дохода и затрат. Решение оптимизационной задачи в ее классической постановке приводит к установлению нулевых цен, что не позволяет производителям компенсировать издержки создания продукции.

В последние годы в экономической теории активно разрабатываются альтернативные подходы к определению цены информационной продукции. Наиболее проработанным является ценообразование для случаев вертикальной дифференциации (когда информационный продукт представлен на рынке несколькими различными по цене и качеству версиями), а также механизмов совместных продаж информационных продуктов, объединенных в общий «интегральный» продукт.

В основе моделирования ценообразования на рынке информационной продукции лежит принцип неоднородности предпочтений потребителей. Оценка параметра предпочтений определяет склонность потребителей к приобретению продукции высокого качества и может быть как задана априори (модели с детерминированными предпочтениям), так и выступать одной из эндогенных переменных (модели со стохастическими предпочтениями). В последнем случае традиционно выдвигается предпосылка о том, что параметры предпочтений потребителей распределены равномерно на отрезке, определяющем возможные уровни качества. Между тем, нет четкого ответа на вопрос, каким образом другие способы представления предпочтений потребителей влияют на процесс ценообразования.

Поведение потребителей на рынке информационной продукции описывается функцией полезности, аргументами выступают качество информационной продукции и параметр предпочтений, характеризующий чувствительность потребителей к качеству продукции. В моделях с детерминированными предпочтениями качество является эндогенной переменной и его оптимальный уровень рассчитывается на основе одной из общепризнанных методик (сложность программного кода, функциональность программного продукта). В моделях со стохастическими предпочтениями потребителей уровень качества выступает в роли экзогенной переменной и именно он определяет оптимальные цены. В существующих исследованиях традиционно рассматривается линейная функция полезности потребителей по переменной качества и параметру предпочтений. Однако полученные для данной функции результаты не могут быть обобщены на случай более двух версий продукции, что в значительной степени снижает их практическую значимость.

Важным направлением в исследовании рынков информационной продукции является анализ последствий создания и реализации менее качественных версий продукта. В экономической литературе отмечалось, что расширение числа видов информационной продукции приводит к двум эффектам: ухудшающему отбору и расширению рынка. Однако данный вывод был получен на примере перехода от одной эталонной версии продукции к двум версиям, процесс перехода к большему числу версий, а также определение их оптимального количества в исследованиях подробно не рассматривался.

Дальнейшее развитие теории рынков информационной продукции заключается в разработке комплексного подхода к построению моделей ценообразования, который содержит инструментарий для решения более общего класса задач и предполагает как ослабление существующих ограничений, связанных со способами задания предпочтений потребителей, так и рассмотрение более широкого спектра функций полезности. На основании вышеизложенного тема диссертации является актуальной и представляет как теоретический, так и практический интерес. Цель и задачи исследования

Целью исследования является разработка экономико-математических моделей ценообразования на рынке информационной продукции, учитывающих особенности ее создания и распространения, а также неоднородность потребительских предпочтений.

Для достижения указанной цели в работе были поставлены следующие задачи: — на основе анализа существующих моделей ценообразования выделить факторы, определяющие сферы производства и потребления на рынке информационной продукции;

- разработать комплекс моделей, учитывающих разнообразные способы формирования потребительских предпочтений, а также возможность выпуска нескольких различных по качеству версий информационного продукта;

- обосновать влияние выбора функции полезности потребителей на количество версий информационной продукции на рынке;

- определить оптимальные значения цены и потенциального объема спроса при реализации различных по качеству версий информационного продукта;

- оценить взаимодействие эффектов расширения рынка и ухудшающего отбора с точки зрения их влияния на оптимальные значения цены продукции и прибыль фирмы;

- определить степень влияния предельных издержек и издержек создания различных по качеству версий информационной продукции на стратегию фирмы;

- эмпирически оценить зависимость цены информационной продукции от уровня качества, рассматриваемого как совокупность различных характеристик.

Объект и предмет исследования

Объектом исследования является рынок информационной продукции. В качестве предмета исследования выступает механизм определения цены на рынке информационной продукции.

Теоретическая и методологическая основа исследования

В основу диссертации легли исследования, посвященные различным вопросам взаимодействия контрагентов на рынке информационной продукции. Предложенная концепция формирования индивидуального спроса базируется на работах X. Вэриана, К. Шапиро, X. Баргава, В. Чоудари. Оценка фактора гетерогенности потребителей, используемая в модельных построениях, основывается на работах Г. Хотеллинга, М. Спенса, П. Болтона, М. Дэветрипонта, В.Л. Макарова, К. Мурси, X. Вэриана, К. Шапиро А. Дедеке, Д. Фаррелла, Г. Иллинга, М. Пейтса Э. Бринджолфссона, Я. Бакоза, А. Сандарараджана, С. Андерссона, Б. Нолта, Д. Вея и др.

Экономико-математический инструментарий работы включает методы решения оптимизационных задач (в т.ч. выпуклое программирование), методы математической статистики, имитационное моделирование, регрессионный анализ. Для выполнения расчетной части использовались математические пакеты МаЛСАХ), Е\/1е\УБ и А^тВиСз. Научная новизна

Научная новизна работы заключается в следующем:

- На основе обобщения современных моделей ценообразования предложены три варианта постановки задачи максимизации прибыли фирмы: задача с детерминированными предпочтениями, частная задача со стохастическими 5 предпочтениями и общая задача со стохастическими предпочтениями. Первые две модели являются развитием предлагаемых в литературе подходов за счет увеличения допустимого количества версий продукции и расширения способов формирования предпочтений потребителей. В третьей модели в число эндогенных переменных впервые одновременно включены и качество информационной продукции, и параметры предпочтений.

- Доказано, что для ограниченной функции полезности решением частной модели со стохастическими предпочтениями являются цены конкретных версий продукции, которые зависят только от собственного качества, а не от качества других версий. Показано, что размеры рынка определяются уровнем качества наихудшей продукции, а создание промежуточных версий, хотя и способствует повышению прибыли фирмы за счет переключения части потребителей на продукцию лучшего качества, не приведет к расширению рынка за счет увеличения общего объема продаж. Данный результат дополняет представленные в литературе выводы, полученные для линейной функции полезности и двух версий продукции.

- Теоретически обосновано, что в общей модели со стохастическими предпочтениями в отличие от задачи с детерминированным качеством увеличение числа версий продукции всегда способствует росту совокупного спроса, а последствия ухудшающего отбора полностью компенсируются приростом прибыли. Цена определяется числом версий продукции на рынке и способом представления предпочтений потребителей. Показано, что темп роста прибыли от каждой дополнительной версии продукции падает вне зависимости от потребительских предпочтений.

- Доказано с помощью разработанного в среде МаШСАБ алгоритма, что для функции с ограниченной полезностью и для функции полезности Леонтьева варианты формирования параметров чувствительности потребителей к качеству в общей модели со стохастическими предпочтениями будут определять оптимальную степень дифференциации продукции. На основе проведенных расчетов показано, что чем большее количество потребителей склонно к приобретению высококачественных информационных товаров, тем меньшее число версий будет представлено на рынке.

- Оценено на основе калибровки общей модели со стохастическими предпочтениями влияние издержек создания первой наилучшей версии продукта, ее менее качественных аналогов и предельных издержек тиражирования на решения, принимаемые фирмой в области стратегии и ценообразования. Для функции с ограниченной полезностью показано, что вне зависимости от характера формирования предпочтений потребителей оптимальное число версий продукции напрямую определяется затратами на разработку модификаций наилучшего информационного продукта.

- Обобщены выводы, представленные в современных исследованиях для. линейной функции полезности. Теоретически доказано, что стратегией, позволяющей максимизировать прибыль, в случае мультипликативных функций полезности при отсутствии сетевых эффектов будет выпуск только одной версии продутсции. При наличии сетевых внешних эффектов для частной задачи со стохастическими предпочтениями на рынке останутся только две версии информационного продукта

- Разработана имитационная модель, позволяющая восстанавливать эхуспцрИчесКуЮ функцию распределения параметров предпочтений потребителей Хтгх основе информации об уровне цен и качестве информационной продукции на принтере рынка антивирусного программного обеспечения. Для определения качества Предложена методика расчета интегрального показателя, использующая как количественные характеристики продукта, так и экспертные оценки информационных издание

Теоретическая и практическая значимость работы

Теоретическая значимость работы заключается в разработке систег^Ь1 моделей ценообразования на рынке информационной продукции с учетом неоднородности потребителей и возможности выпуска нескольких различных по качеству версий. Особый интерес представляет общая модель со стохастическими предпочтениями, в которой впервые в число оптимизируемых переменных одновременно включены Как качество информационного продукта, так и определяющий уровень цен параметр предпочтений потребителей. Важным теоретическим результатом являются также выводы, полученные на основе рассмотрения широкого класса функций полезности потребителей позволяющие обосновать соотношения между видом функции и количеством версий продукции на рынке.

Практическая значимость заключается в возможности применения: Разработанных моделей для определения оптимальных значений цен информационных Продуктов на конкретных рынках. Предложенная методология позволяет определять дену? исходя из априорных представлений о распределении предпочтений потребителей на рынке, и в дальнейшем корректировать ее в соответствии с изменением потребительского восприятия качества. Дополнительный интерес представляет возможность получения и использования при разработке стратегии фирмы эмпирических оценок: Распределения показателей чувствительности потребителей к качеству информационного продукта.

Апробация результатов исследования

Результаты исследования были представлены на ежегодной научной конференции «Немчиновские чтения» (Москва, МГУ имени М.В. Ломоносова совместно с ЦЭМИ РАН, 2009, 2011), а также на Международных конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» (Москва, МГУ имени М.В. Ломоносова, 2009, 2010). Основные положения работы неоднократно обсуждались в рамках научного семинара «Динамические модели экономики» кафедры математических методов анализа экономики экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова. Публикации

Основные положения изложены в 5 опубликованных работах общим объемом 2,5 п.л. (2,5 п.л. лично), в том числе, в 3 статьях в журналах, входящих в перечень ВАК, общим объемом 1,5 п.л. (1,5 п.л. лично).

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Капустина, Ольга Владимировна

Выводы

Сложность эмпирического оценивания различных моделей ценообразования заключается в первую очередь в том, что нет единой системы определения качества и параметров предпочтений потребителей. На рынках информационной продукции наибольшее распространение получили различные методы калибровки и имитационные модели, позволяющие формировать исходные данные с учетом целей моделирования.

В разделе 3.2 на основании калибровки моделей из главы 2 оценено влияние закона распределения параметров предпочтений на показатели цены и качества информационной продукции, а также ее версий. Продемонстрировано, что чем большая доля потребителей характеризуется высокими предпочтениями, тем большую прибыль сможет получить фирма. Включение различного рода издержек в общую модель со стохастическими предпочтениями позволило сделать вывод о том, что наиболее существенное влияние на стратегию фирмы при выборе числа версий продукции играют издержки расширения.

Несмотря на сложности, связанные с практической реализацией моделей ценообразования, в разделе 3.3 предложена эмпирическая оценка модели зависимости цены антивирусного обеспечения от его качества на основе данных сайта Amazon.com. Технически модель реализована с помощью разработанного в диссертации вычислительного алгоритма на языке программирования WinBUGs. Полученные оценю! продемонстрировали лучшие статистики по сравнению с традиционными эконометрическими методами. Результаты расчетов по модели послужили основой для формулировки практического правила корректировки цены информационной продукции при изменении спроса и субъективного восприятия ее качества.

Заключение

Данная диссертация посвящена проблемам моделирования ценообразования на рынке информационной продукции. В отличие от рынков классических товаров, где цена определяется соотношением предельных величин, для рынков информационной продукции требуется совершенно иной подход, в основе которого лежит анализ потребительских предпочтений и оценок уровня качества. Для информационной продукции, как ни для каких других видов товаров и услуг, качество является величиной в достаточной степени субъективной, зависящей от индивидуального восприятия. Поэтому в моделях вводится показатель параметра предпочтений, который отображает отношение индивида к качеству и показывает, сколько именно он готов заплатить за улучшение качества. На основе взаимосвязи качества и параметра предпочтений строится функция полезности, позволяющая определить условия участия и самовыявления на рынке информационной продукции. С учетом этих условий происходит формирование цен, которые задействуются в функции прибыли фирмы. Для рынков информационной продукции характерна высокая степень рыночной сегментации, что позволяет использовать механизмы дискриминации.

Представленные в диссертации оригинальные модели базируются на возможности вертикальной дифференциации продукции, которая заключаются в продаже различных по качеству версий информационной продукции различным группам потребителей по различным ценам. Анализ существующих исследований выявил две формы постановки задачи максимизации прибыли: поиск оптимального уровня качества при детерминированных предпочтениях и поиск оптимальной цены при детерминированном качестве.

Помимо усложнения существующих моделей в диссертации сформулирована авторская постановка задачи максимизации прибыли, заключающаяся в оптимизации одновременно как параметров предпочтений, так и уровня качества. Оригинальная постановка задачи не предъявляет больших требований к исходной информации и ослабляет предпосылки о необходимости детерминированности одного из двух показателей (либо качества, либо параметров предпочтений). Функционирующая на рынке фирма таким образом получает более эффективный инструмент для проведения ценовой дискриминации и изъятия большей части потребительского излишка.

Отметим, что для линейных функций полезности в процессе решения задачи максимизации прибыли в ее авторской постановке был выявлен ряд особенностей, связанных с ограничением количества версий продукции на рынке. Для мультипликативных функций полезности в диссертации были доказаны утверждения относительно числа версий продукции на рынке. Было продемонстрировано, что для частной модели со стохастическими предпочтениями при наличии сетевых внешних эффектов на рынке будут присутствовать две версии информационного продукта, а при их отсутствии только одна.

На основе проведенного исследования были сформулированы требования к виду функции полезности, которая будет гарантировать наличие нескольких версий продукции для каждой модели ценообразования. Функция должна быть ограничена сверху и этот предел должен быть достижим. По результатам исследования существующих работ был выбран итоговый вид функции полезности, для которого были рассчитаны все три постановки задачи. Результаты решения в условиях детерминированных предпочтений полностью повторили выводы классической теории контрактов для традиционных продуктов. Однако в данном случае показано, что вместо недопотребления количества продукции потребители с более низкими параметрами предпочтений будут недопотреблять ее качество. Для частной модели со стохастическими предпочтениями показано, что расширение рынка всегда будет ограничиваться уровнем качества наихудшей продукции, хотя в целом увеличения количества версий продукции будет способствовать приросту прибыли. Для авторской постановки модели показано, что с увеличением количества версий продукции границы рынка будут расширяться, а ухудшающий отбор будет всегда полностью компенсироваться еще большим приростом прибыли. Тем не менее, темп прироста прибыли от каждой дополнительной единицы продукции будет падать.

В диссертации впервые для рынка информационной продукции была построения модель с функцией полезности Леонтьева, позволяющей проводить прямую аналогию между ценой информационной продукции и индивидуальным желанием платить. Использование данной функции показывает эквивалентность случая симметрии и асимметрии информации при детерминированных параметрах предпочтений, а также устанавливает строгое равенство между параметрами предпочтений и уровнем качества для общей модели со стохастическими предпочтениями. Для частной модели со стохастическими предпочтениями показано, что при достаточно высоких значениях качества фирме будет выгоднее назначить цену ниже уровня, соответствующего равенству параметра предпочтений и оценки качества, что объясняется возможностью выигрыша за счет увеличения доли рынка.

Для оценки дискриминации во времени в диссертации была сформулирована отдельная модель, в рамках которой было продемонстрировано, что на оптимальные показатели влияют два эффекта, с одной стороны, падение со временем качества

140 продукции, с другой, рост автономной полезности за счет сетевого эффекта. Таким образом, момент принятия решений о покупке зависит от соотношения скорости морального износа и темпа прироста автономной полезности.

Для проведения исследований и получения решения моделей в явном виде на рынке информационной продукции традиционно использовался равномерный закон распределения. В среде МаШСАО был реализован алгоритм расчета, позволяющий оценить оптимальные величины при различных вариантах распределения предпочтений потребителей. Проведенный анализ показал, что хотя изменение закона распределения влияет на расчетные значения показателей цены и качества, вывод относительно доминирования эффекта расширения рынка над эффектом ухудшающего отбора остается неизменным. В то же время закон распределения параметров предпочтений определяет темп прироста прибыли при увеличении количества версий и тем самым создает ограничения на оптимальное число версий продукции на рынке.

Важным шагом в оценке равновесия на рынке информационной продукции является отказ от предпосылок относительно издержек создания, тиражирования и расширения ассортимента. Калибровка моделей показала, что именно издержки расширения оказывают наиболее существенное влияние на количество версий продукции.

Последним этапом в исследовании рынков информационной продукции стал эмпирический анализ зависимости цены антивирусного программного обеспечения от уровня его качества. С использованием инструментария имитационного моделирования было получено уравнение регрессии, которое демонстрирует лучшие по сравнению со стандартными эконометрическими статистики. Предложенное уравнение доказывает справедливость использования нелинейных функций полезности для описания поведения потребителей на рынке информационной продукции. На основе данной регрессии было разработано правило корректировки цены информационной продукции с учетом величины спроса и субъективной оценки качества.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Капустина, Ольга Владимировна, 2011 год

1. Антипина О.Н. (2009) Информационная экономика: современные технологии и ценообразование. М.: ТЕИС

2. Вулкан Н. (2003) Электронная коммерция. Стратегическое руководство. Москва. Интернет-Трейдинг.

3. Вэриан Н.Р. (1997) Микроэкономика Промежуточный Уровень: Современный Подход. Москва. Юнити.

4. Грачева М.В., Фадеева JI.H., Черемных Ю.Н. (2004) Количественные методы в экономических исследованиях. Москва. Юнити.

5. Казакевич Г., Торлина JI. (2004) Монополистическая конкуренция и монополия на рынках информационных продуктов. Экономика и математические методы. Т .40(3). 51-60

6. Капустина О.В. (2010) Моделирование структуры портфеля информационных продуктов. Вестник Российской таможенной академии. №4, 2010

7. Капустина О.В. (2010) Специфика ценообразования на рынке информационной продукции. Вестник Университета (Государственный университет управления) — №10, 2010.

8. Капустина О.В. (2010) Оптимизация стратегии ценообразования на рынке диверсифицированных информационных продуктов. Вестник Университета (Государственный университет управления) — №16, 2010.

9. Кобелев O.A. (2006) Электронная коммерция. Москва. Дашков и К0

10. Колесов В.П. и др. (2008) Экономика знаний. Москва. Инфра-М.

11. Лугачев М.И., Анно Е.И., Когаловский М.Р., Липунцов Ю.П., Скрипкин К.Г., Смирнов С.Н., Смирнова Е.Е. (2005) Экономическая информатика. Введение в экономический анализ информационных систем. Москва. Инфра-М.

12. Макаров В.Л., Клейнер Г.Б. (2007) Микроэкономика знаний, М.: ЗАО «Издательство «Экономика»

13. Рищенко Д. В. (1995) Рынок информационного продукта: особенности и механика функционирования: автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. экон. наук: 08.00.01 Москва

14. Рудник П.Б. (2009) Модели ценового равновесия в высокотехнологичных отраслях: диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.13. Москва

15. Соловьев В.И. (2010). Стратегия и практика конкуренции на рынке программного обеспечения. Москва. Вега-ИНФО

16. Царев В.В., Кантарович А.А. (2002) Электронная коммерция. СПб: Питер.

17. Черемных Ю.Н (2008). Микроэкономика. Продвинутый уровень. Москва. Инфра-М.

18. Шерер Ф., Росс Д. (1997) Структура отраслевых рынков. Москва. Инфра-М.

19. Albrecht and Gaffney (1983) Software Function, Source Lines of Code, and Development Effort Prediction, IEEE Transactions on Software Engineering, Vol. SE-9, No. 6, 639 647.

20. Alvaro, de Almeida and de Lemos Meira (2005) Quality Attributes for a Component Quality Model, 10th WCOP / 19th ECCOP, Glasgow, Scotland.

21. Anderson and De Palma (2005) Price Dispersion and Consumer Reservation Prices. CEPR Discussion Paper

22. Anderson and Dana (2009) When Is Price Discrimination Profitable? Management Science, Vol. 55, No. 6, 980-989

23. Bakos and Bryanjolfsson (1999) Bundling Information Goods: Pricing, Profits and Efficiency, Management Science 45, 1613-1630.

24. Bakos and Bryanjolfsson (2000) Bundling and Competition on Internet, Management Science 19, 63-82.

25. Bayliss and Perloff (2002) Price dispersion on the Internet: good firms and bad firms. Review of Industrial Organization, 21(3), 305-324.

26. Bensanko and Winston (1990) Optimal Price Skimming by a Monopolist Facing Rational Consumers, Management Science, 36, 5, 555-567.

27. Bhargava and Choudhary (2001) Second-Degree Price Discrimination for Information Goods Under Nonlinear Utility Functions, Proceedings of the 34th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, Volume 7

28. Bhargava and Choudhary ( 2004 ), Economics of an information intermediary with aggregation benefits. Information Systems Research, 15, 1, 22-36

29. Bhargava and Choudhary (2008) When is Versioning Optimal for Information Goods, Management Science.

30. Bolton and Dewatripont (2006) Contract Theory MIT Press.

31. Brynjolfsson and Kemerer (1996) Network Externalities in Microcomputer Software: An Econometric Analysis of the Spreadsheet Market Management Science, 42? 1627-47

32. Chang and Yuan (2007) A Recommendation-Based Pricing System for Information Goods Versioning. JCP 2(9): 67-76 (2007) 2006.

33. Chapell, Guimaraes and Ozturk (2008) Confessions of an Internet Monopolist: Demand Estimation for a Versioned Information Good, University Library of Munich, Germany

34. Chen and Seshadri (2007) Product development and pricing strategy for information goods under heterogeneous outside opportunities, Information Systems Research V.18 (2), 150-172

35. Cho and Ahn (2010). Versioning of Information Goods under the Threat of Piracy. Information Economics and Policy 22, 332-340.

36. Choudhary, Ghose, Mukopadhyay and Rajan. (2005). Personalized Pricing and Quality Differentiation. Management Science, 51 (7), pp. 1120-1130.

37. Chuang and Sirbu (1999) Optimal Bunding Strategy for Digital Information Goods: Network Delivery of Articles and Subscriptions, Information Economics and Policy, 11, 147-176.

38. Church and Ware (2000) Industrial Organization: A Strategic Approach. McGraw-Hill Companies, Inc.

39. Clemons and Weber (1994) Segmentation, Differentiation, and Flexible Pricing: Experiences with Information Technology and Segment-Tailored Strategies Journal of Management Information Systems (11:2), pp. 9-36.

40. Dedeke (2002) Self-Selection Strategies for Information Goods, First Monday, V. 7(3)

41. Dewan, Jing, and Seidmann (2003). Product Customization and Price Competition on the Internet. Management Science, 49 (8), pp. 1055-1070.

42. Economides (1989) Quality Variations and Maximal Variety Differentiation, Regional Science and Urban Economics, 19, 21-29.

43. Economides (1996) The economics of networks. International Journal of Industrial Organization 14 (6), 675-699.

44. Economides (2000) Durable Goods Monopoly with Network Externalities with Application to the PC Operating Systems Market Quarterly Journal of Electronic Commerce, v.l,no3 (2000)

45. Ekeland, Heckman, andNesheim (2004). Identification and estimation ofhedonic models. Journal of Political Economy, 112(1), 60-109.

46. Farrell and Saloner (1985) Standardization, Compatibility, and Innovation, Rand J Economics, 16, 1,442-455.

47. Farrell, Shapiro and Varian (2005) The Economics Of Information Technology, Cambridge University Press

48. Fishburn, Odlyzko and Siders (1997) Fixed fee versus unit pricing for information goods: competition, equilibria, and price wars, First Monday, Vol. 2, №7.

49. Fudenberg andTirole (1998) Upgrades, tradeins, and buybacks, Rand Journal of Economics 29, 235-258

50. Fudenberg and Villas-Boas (2007), Behavior-Based Price Discrimination and Customer Recognition. In Handbook on Economics and Information Systems, ed. by T. Hendershott. North-Holland, Amsterdam.

51. Ghose (2006) Information Uncertainty in Electronic Markets: An Empirical Analysis of Trade Patterns Proceedings of ZEW Workshop on ICT, Germany, Oct.

52. Ghose and Sundararajan (2005). Versioning and quality distortion in software? Evidence from e-commerce panel data NET Institute Working Paper 05-14, NYU, New York.

53. Ghose and Sundararajan (2006) Evaluating pricing strategy using e-commerce data: Evidence and estimation challenges Statistical Science 21 (2): 131—142.

54. Gopal and Sanders (1998) International Software Piracy: Analysis of Key Issues and Impacts Information Systems Research (9), pp. 380-397.

55. Greenstein (1993) Lock-in and Costs of Switching Mainframe Computers Vendors: What Do Buyers See? University of Illinois Faculty Working Paper 91-0133

56. Hahn (2001). Functional Quality Degradation of Software with Network Externalities. Discussion Paper, Keele University.

57. Halstead (1977). Elements of Software Science. Amsterdam: Elsevier North-Holland, Inc.

58. Hui and Chau (2002) Classifying Digital Products Communications of the ACM, V.45(6),73-79

59. Hui, Yoo and Tam (2007) The Optimal Number of Versions: Why Does Goldilocks Pricing Work for Information Goods? Journal of Management Information Systems, 24(3), 167-191

60. Illing and Peitz (2006) Industrial Organization and the Digital Economy. MIT Press.

61. Inderst (2008), Durable Goods with Quality Differentiation, Economics Letters 100(2), 173-77.

62. Jain (2008) Digital Piracy: A Competitive Analysis. Marketing Science 27(4) 610-626.

63. Jing (2000) Versioning Information Goods with Network Externalities Proceedings of the Twenty-First International Conference on Information Systems, December 10-13

64. Jing (2002) Market Segmentation for Information Goods with Network Externality Mimeo, Stern School of Business, New York University, 2002

65. Jones and Mendelson (2005). Information Goods: Development, Quality and Competition. Discussion paper, Stanford University.

66. Jones and Mendelson (2010) Information Goods vs. Industrial Goods: Cost Structure and Competition, Management Science, 56(10): 1766 1780.

67. Hubbard, Atanu Saha and Andriychenko (2005), Prices, Consumer Surplus, and Profits Under Pure Bundling, http://hubcap.clemson.edu/~sauerr/seminarpapers/bundling.pdf

68. Lancaster (1966) A new approach to consumer theory Journal of Political Economy, 74(1),132-157

69. Lancaster (1979) Variety, equity and efficiency. Oxford: Basil.

70. Lancaster (1990) The economics of product variety: a survey. Marketing Science, 9(3),189-206.

71. Levhari and Peles (1973), Market Structure, Quality and Durability, Bell Journal of Economics 4, 235-48.

72. Liebeskind and Rumelt (1989) Markets for experience goods with performance uncertainty RAND Journal of Economics Vol. 20, No. 4, Winter 1989

73. Katz (2005) A Network Effects Perspective on Software Piracy, University of Toronto Law Journal 55.2, 155-216.

74. Katz and Shapiro (1985) Network Externalities, Competition and Compatibility, American Economics Review, 424-440

75. Klemperer (1987) Markets with Consumer Switching Costs Quarterly Journal of Economics, 102, 375-394.

76. Maskin and Riley (1984) Monopoly with incomplete information Rand Journal of Economics, 15,171-196.

77. McAfee, McMillan and Whinston (1989). Multiproduct monopoly, commodity bundling, and correlation of values. Quarterly Journal of Economics, 104, 371-383.

78. Moorthy (1984) Market segmentation, self-selection, and product line design, Marketing Science, 3, 4, 288 307.

79. Moorthy and P. L. Png (1992) Market Segmentation, Cannibalization, and the Timing of Product Introductions. Management Science, Vol. 38, No. 3, 345-359.

80. Mussa and Rosen (1978) Monopoly and product quality, Journal of Economic Theory, Vol. 18, №2, 301-317.

81. Shaffer and Zhang (2000) Pay to Switch or Pay to Stay: Preference-Based Price Discrimination in Markets with Switching Costs Journal of Economics and Management Strategy, 9, 397-424.

82. Sairamesh and Kephart (1998). Price dynamics of vertically differentiated information markets. In Proceedings of First International Conference on Information and Computation Economies.

83. Salant (1989) When is inducing self-selection suboptimal for a monopolist? Quarterly Journal of Economics, 104(1), 391-397.

84. Sibley and Srinagesh (1997) Multiproduct nonlinear pricing with multiple taste characteristics. RAND J. Econom. 28(4) 684-707.

85. Shapiro and Varian (1999) Information rules. A Strategic Guide to the Network Economy, Harvard Business School Press

86. Shapiro and Varian (1998) Network effects, University of California, Berkeley

87. Shen, Conte, Dunsmore (1983), Software Science revisited: a critical analysis of the theory and its empirical support, IEEE Transactions on Software Engineering, 9, 2. 155-165

88. Spence (1975) Monopoly, quality and regulation. Bell Journal of Economics, Vol. 6

89. Spence (1980) Multi-product quantity-dependent prices and profitability constraints, Review of Economic Studies. 47. 5 821-841

90. Stigler (1961) The Economics of Information, Journal of Political Economy, Vol. 69, No. 3, Jun 1961, pp.213-225.

91. Stokey (1979) Intertemporal price discrimination Quarterly Journal of Economics. 93(3),355-371

92. Sundararajan (2004) Nonlinear Pricing of Information Goods, Management Science, Vol. 50, №12, 1660-1673

93. Sundararajan (2007) Local Network Effects and Complex Network Structure The B.E. Journal of Theoretical Economics: Vol. 7

94. Tiróle (1988). The Theory of Industrial Organization. The MIT Press, Cambridge, MA.

95. Varian (1980). A model of sales. American Economic Review, Papers and Proceedings, 70(4):651-659

96. Varian (1988) Revealed preference with a subset of goods, Journal of Economic Theory, 46(1), 179-185.

97. Varian (1990) Economic Incentives in Software Design, University of Michigan

98. Varian (1992) Microeconomic Analysis, Third Edition, W. W. Norton & Company

99. Varian (1995) Pricing Information Goods, University of Michigan.

100. Varian (1997) Versioning Information Goods, University of California, Berkeley.

101. Varian (1998) Markets for Information Goods, University of California, Berkeley.

102. Varian (2000) Economic Mechanism Design for Computerized Agents, University of California, Berkeley.

103. Varian (2003) Economics of Information Technology, University of California, Berkeley.147

104. Wang (2004) Pricing Strategies for Information Products : A Review, IEEE International Conference on e-Commerce Technology for Dynamic E-Business, Beijing, China, Sep. 13-15

105. Weber (2002) Mixed Differentiation of Information Goods under Incomplete Information in Proceedings of the 23rd International Conference on Information Systems, L. Applegate, R. D. Galliers, and J. I. DeGross (Eds.), Barcelona, 2002 pp. 81-94.

106. Wei and Nault (2005) Product Differentiation and Market Segmentation of Information Goods. Discussion Paper at Workshop on Information Systems and Economics.

107. Wei and Nault (2006) Vertically differentiated information goods: Entry deterrence, rivalry clear-out or coexistence. INFORMS Conf. Inform. Systems Tech., INFORMS, Hanover, MD.

108. Wei and Nault (2008) Vertically differentiated information goods: Monopoly power through versioning, MIS Research Workshop

109. Wu, Chen and Anandalingam (2003) Fighting Information Goods Piracy With Versioning, International Conference on Information Systems, Seattle, WA.

110. Wu, Hitt, Chen and Anandalingam (2008) Customized Bundle Pricing for Information Goods: A Nonlinear Mixed Integer Programming Approach, Management Science, Vol. 54, No. 3, pp. 608-622