David Bounie, ENST www.enst.fr/egsh/bounie HEC 18 novembre 2005 Effets de réseau et concurrence entre technologies incompatibles Eléments théoriques et empiriques David Bounie, ENST www.enst.fr/egsh/bounie HEC 18 novembre 2005

Introduction (1) Vous avez étudié les effets de réseau et leurs effets sur la structure de marché à partir de Katz et Shapiro (1985). Les effets de réseau opèrent comme « des rendements croissants d’échelle du côté de la demande ». Les rendements d’échelle limitent le nombre de firmes sur le marché (nécessité de couvrir les frais fixes). Lorsque les consommateurs valorisent la taille d’un réseau, cela favorise la concentration. Katz, M. and C. Shapiro, (1985), “Network Externalities, Competition and Compatibility", American Economic Review , 75(3), 424-440

Introduction (1) Que peut-on dire de l’impact des effets de réseau sur la concurrence entre technologies incompatibles ? Lorsque les technologies sont incompatibles, deux effets sont à attendre : L’attractivité d’une technologie est influencée par sa base installée L’attractivité d’une technologie dépend de son utilisation future et de l’utilisation de produits compatibles.

Introduction (2) Ces deux effets peuvent conduire à : la domination exclusive d’une technologie (Farrell et Saloner (1986)) par excès « d’inertie » ou de « précipitation » la domination d’un standard technologique inefficace (Farrell et Saloner (1986)) des verrouillages technologiques irréversibles (Arthur (1988))

Introduction (3) Mais des stratégies existent pour lutter contre ces effets de domination technologique : Des stratégies de prix (Katz et Shapiro (1986) Des stratégies de coûts (Katz et Shapiro (1986) Des stratégies de pré-annonce (Farrell et Saloner (1986) Des stratégies de subvention des coûts de changement (Varian, 1999) La stratégie de compatibilité ne sera pas ici étudiée

Objectifs des séances Présenter les résultats de certains travaux académiques qui portent sur la concurrence entre technologies incompatibles soumises à des effets de réseau Présenter quelques stratégies de lutte contre le lock-in Illustrer ces résultats à l’aide de deux cas réels de concurrence technologique Systèmes de paiement électronique (Bounie, 2002, 2003) Monnaie électronique (Shy, 1996, Bounie, 2005)

Quelques questions Pourquoi Windows domine ses concurrents ? Pourquoi eBay est la seule plate-forme ? Pourquoi le porte-monnaie électronique est un échec ? Existe-t-il des stratégies pour lutter contre l’irréversibilité ? Que peut-on dire sur la concurrence entre technologies lorsque celles-ci sont soumises à des effets de réseau ?

Concurrence entre biens réseaux incompatibles Farrell, J. and G. Saloner, (1986), “Installed Base and Compatibility: Innovation, Product Preannouncement, and Predation", American Economic Review, 76, 940-955 Mettent en évidence des effets d’inertie et de précipitation dans l’adoption d’une technologie Montrent l’inefficacité de l’adoption technologique dans le cadre des effets d’inertie et de précipitation

Le modèle (1) Nouveaux utilisateurs potentiels arrivent dans le temps (t) Avant T* seule la technologie U est disponible Après T* la technologie V est disponible La nouvelle technologie V n'est pas anticipée Ceux qui ont acheté U avant T* conservent U Les nouveaux arrivants doivent décider de l’adoption ou non de V

Le modèle (2) Dans le cadre simplifié : u(x)= a + bx ; a = bénéfices intrinsèques de la technologie (si x=0 par ex.) bx = bénéfices liés à l’accroissement du réseau de taille x Ici x est approximé avec t u(t) = a + bt (au temps t le réseau croît de t)

Le modèle (3) Un utilisateur qui adopte U en T a un bénéfice de : , r = taux d’intérêt Le dernier utilisateur qui adopte U en T a un bénéfice de :

Le modèle (4) Un utilisateur qui adopte V en T a un bénéfice de : pour T>T* car V peut être préféré à U si c > a ou si d > b

Le modèle (5) Matrice des gains Imaginons un arrivant en t > T* Quelle stratégie : adoption ou non de V ? La stratégie dépend des valeurs de a, b, c et d.

The bandwagon effect (1) L’adoption est une stratégie gagnante (équilibre de Nash) Si le premier utilisateur pense que les autres adopteront V alors il est optimal d’adopter V L’utilisateur souhaite bénéficier des effets futurs de la technologie (d/r^2) L’anticipation des effets de réseau futurs compensent les gains générés par les effets de réseau liés à la base installée de l’ancienne technologie

The bandwagon effect (2) La non adoption est une stratégie gagnante (équilibre de Nash) les gains liés à la valorisation de la base installée passée et future de la nouvelle technologie sont plus importants que les gains anticipés pour la nouvelle technologie

The bandwagon effect (3) Deux autres équilibres existent: les gains liés à la valorisation de la nouvelle technologie excède les gains de la base installée passée de l’ancienne technologie les gains liés à la base installée passée de l’ancienne technologie excèdent les gains futurs de la nouvelle technologie

Efficacité des équilibres Les gains des gagnants peuvent excéder ou bien être inférieurs à ceux des perdants Les gagnants : tous ceux pour qui Les perdants : les nouveaux utilisateurs non suivis dans leur choix les anciens utilisateurs qui se retrouvent bloqués Il peut exister des équilibres avec adoption ou non adoption qui ne sont pas socialement optimaux

Efficacité des équilibres Deux cas sont généralement présentés : L’excès d’inertie : les utilisateurs valorisent plus la base installée passée de la nouvelle technologie que les gains de l’adoption de la nouvelle technologie (coût d’incompatibilité) L’ excès d’engouement : les utilisateurs valorisent les qualités hors réseau de la nouvelle technologie et par effet de contagion la nouvelle technologie est adoptée

Cas simples d’excès d’inertie et de précipitation 2 technologies, O (old) et N (new) 2 utilisateurs qui ont adopté O Les 2 utilisateurs doivent prendre la décision de changer ou non de technologie Un utilisateur connaît son type mais pas le type de l’autre

L’excès d’inertie La probabilité qu’un utilisateur soit de type N est de 80% et la probabilité qu’il soit de type O est de 20% Matrice des paiements Quel est l’équilibre du jeu ? Pour un type N Pour un type O

Analyse Considérons la décision d’adoption du premier joueur Considérons la décision d’adoption du deuxième joueur S’il est de type O, il choisit toujours O (stratégie dominante) S’il est de type N, il changera pour N ssi le 1er choisit N Considérons la décision d’adoption du premier joueur Le payoff espéré de choisir N est (0,8 * 17) + (0,2 * -10) = 11,6 Le payoff espéré de choisir O est 12 Un type N choisira O en tant que premier joueur car il est certain d’obtenir 12 Un type O choisira O en tant que premier joueur.

En résumé Il existe un effet d’inertie même si : La croyance préalable est que les utilisateurs préfèrent la nouvelle technologie avec une probabilité élevée Les deux utilisateurs préfèrent la nouvelle technologie Néanmoins, le seul résultat est la non adoption !!!

L’excès d’engouement La probabilité qu’un nouvel utilisateur soit de type N est de 1% ; la probabilité qu’il soit de type O est de 99% La matrice des payoffs est la suivante : Quel est l’équilibre du jeu ? Pour un type N Pour un type O

L’excès d’engouement Considérons la décision d’adoption du deuxième joueur S’il est de type N, il choisit O si le 1er choisit O ou N si le 1er choisit N S’il est de type O, il choisit O si le 1er choisit O ou N si le 1er choisit N Considérons la décision d’adoption du premier joueur S’il est de type N, il choisit N (sachant que le second le suivra) S’il est de type O, il choisit O (sachant que le second le suivra)

Résultats Si le 1er adopteur est de type N, les deux consommateurs choisissent N Le bénéfice moyen de leur action est : 0,01 * 13 + 0,99 * 5 = 5,08 Alors que le bénéfice moyen d’un type N qui choisit O est de : 0,01 * 12 + 0,99 *100 = 99,12 Voici un exemple de “bandwagon equilibrium” qui conduit à un excès de précipitation (« penguin effect »)

En résumé L’adoption de la nouvelle technologie a deux effets Effet positif sur les agents qui sélectionneront dans le futur la nouvelle technologie Effet négatif sur les consommateurs ayant adopté l’ancienne technologie Les bénéfices privés de l’adoption ou de la non adoption peuvent être inférieurs aux pertes supportées par les consommateurs ayant adopté l’ancienne technologie Non-endogénéisation des comportements d’adoption

Le verrouillage technologique irréversible (lock-in) Arthur, B. W., (1989), “Competing Technologies, Increasing Returns, and Lock-In by Historical Events”, The Economic Journal, 99, 116-131. L’adoption et la diffusion d’une technologie est d’autant plus importante que la base installée est importante Plus la base installée est importante, plus la probabilité d’adoption de la technologie dans le futur est importante (rendements croissants d’adoption ou économies d’échelle du côté de la demande) Ce phénomène conduit à des irréversibilités

Le modèle (1) Deux types de technologies A et B Deux types de consommateurs a et b nA et nB désignent le nombre de conso. n qui ont adopté les techno A et B k, paramètre de réseau c et d, les préférences des individus pour les deux technologies

La matrice des payoffs Hypothèses : ca > da, les consommateurs de type a préfèrent A à B cb < db, les consommateurs de type b préfèrent B à A

Résultat si k = 0 La probabilité d’arrivée sur le marché d’un type a ou b est égale à 1/2 Les choix des consommateurs sont définitifs Si k = 0, alors la part de marché de A ou B est égale à 0,5 lim (x → ∞) = 0,5 (loi des grands nombres) Que se passe t-il si k > 0 ?

Résultat si k > 0 Considérons le choix du n + 1ème consommateur Si ce dernier est de type a, alors : Il choisit A si et seulement si : Il choisit B si et seulement si : Si ce dernier est de type b, alors :

Résultat si k > 0 Un agent de type a adopte sa technologie préférée A si : La part de marché de A (par rapp. à B) est supérieure à la valorisation des techno / effet de réseau De manière inverse, un agent de type b adopte sa technologie B préférée si :

Résultat si k > 0 Comme alors on peut illustrer 3 résultats : RI : les agents a et b choisissent B. RII : les a choisissent A et les agents b choisissent la technologie B. RIII : les agents a et b choisissent la technologie A.

Analyse Dans les régions I or III, il existe une domination d’une technologie qui devient irréversible La domination est un résultat pérenne à long terme La trajectoire éventuelle dans la région 2 est inconnue a priori et liée à des événements aléatoires Lorsque les préférences sont très similaires Les premiers utilisateurs influencent la trajectoire

Conclusion Les états finaux d’équilibre de la diffusion sont incertains mais la domination technologique est une certitude Arthur (1988) montre à l’aide d’un processus aléatoire connu sous le nom d’urnes de Polya que si l’on assiste à une arrivée massive d’un type d’agent particulier sur le marché, la technologie subira un enfermement (lock-in) Un agent économique peut être amené à adopter une technologie dont les qualités intrinsèques sont les plus pauvres si l’ensemble des autres utilisateurs l’adopte

Les stratégies de lutte contre le verrouillage Quatre stratégies peuvent être distinguées: La stratégie de prix La stratégie de coût La stratégie de préannonce La stratégie de subvention des coûts de changement

Subventionner les « switching costs » (Varian) Exemple de deux ISP qui se font concurrence c, coût de fourniture d’un service Internet Marché concurrentiel (nombreux ISP) En l’absence de coûts de changement, le prix du service Internet sera : p = c (= coût marginal de production du service) Supposons un coût de changement d’ISP de s (équivalent monétaire des coûts de changements (résiliation, etc.))

Arbitrage du consommateur Pour attirer les consommateurs, les ISP peuvent dédommager les nouveaux utilisateurs d’un montant égal à d (offre 1er mois) Comment cette option affecte la stratégie de tarification de la firme et l’équilibre de marché ? Au début du mois, le conso se pose la question du changement S’il le fait, il paie p – d, mais il doit supporter s. S’il reste, il paie toujours p et évite de supporter s.

Arbitrage du consommateur Après le 1er mois, les ISP facturent le même prix. Le consommateur changera si la valeur présente (VP) du changement et supérieure à la VP de l’offre qu’il possède. Soit, r le taux d’intérêt mensuel La condition de changement peut être réécrite :

Arbitrage du consommateur L’hypothèse de concurrence implique une égalisation des prix : (p-d) + s = p Il suit que d = s ; le discount doit être au moins égal au coût de changement !! Si une entreprise peut « verrouiller » sa clientèle avec d < s alors il est intéressant de le faire !!!

La stratégie de pré-annonce (1) On reprend le cadre de Farrell et Saloner (1986) Les utilisateurs ne savaient pas que V allait apparaître en T* Imaginons que la sortie de V soit pré-annoncée en [ T*-ξ ] pour une sortie en T* Si tous les conso potentiels dans l’intervalle [ T*-ξ , T*] préachétent V alors le « bandwagon effect » de U est stoppé La valeur de la techno en T*-ξ sont égaux à ceux qui auraient prévalu en t > T* sans préannonce

La stratégie de pré-annonce (2) Permet de pré-constituer une base installée tout en limitant l’effet de réseau associé à l’ancienne technologie. Les gains liés à l’attente de la nouvelle technologie peuvent être alors supérieurs aux bénéfices liés à l’adoption de l’ancienne technologie Mais l’équilibre obtenu avec pré-annonce peut être inefficace !

Les stratégies de prix et de coût Katz, M. and C. Shapiro, (1986): “Technology Adoption in the Presence of Network Externalities”, Journal of Political Economy, 94, 822-841 Les consommateurs valorisent le succès futur des technologies Mais, ce succès dépend de l’intensité de la concurrence (en prix et coût) sur le marché

Le modèle (1) 2 période de temps (t=1,2) 1 consommateur achète en t (différent dans chaque période) 2 biens à choisir : A et B Les prix des biens en t sont notés pt et qt Les ventes en t sont xt et yt L’utilité qu’un conso tire de l’achat d’un bien A en t est : i.e. dépend du nombre total de consommateurs qui achètent A sur les deux périodes (idem pour B)

Le modèle (2) Les coûts marginaux constants des 2 biens sont ct et dt, avec ∆ ≡ ct – dt (avantage en coût de B en t) Supposons que ∆1 ≤ 0 et ∆2 ≥ 0 (B est plus couteux en 1 et moins coûteux en 2) Considérons la 2ème période quand le conso en 1 a acheté A: Le conso de 2ème période achètera aussi A ssi: v(2) – p2 ≥ v(1) – q2 v(2) – v(1) ≥ p2 – q2 ≡ δ2 Avantage en termes de base installée de A (v(2) – v(1)) et avantage en prix de δ2

Le modèle (3) Considérons la 2ème période quand le conso en 1 a achète B: Le conso de 2ème période achètera aussi B ssi: v(2) – p2 ≤ v(1) – q2 v(2) – v(1) ≥ - δ2 Considérons maintenant la 1ère période Si - δ2 ≤ v(2) – v(1) ≤ δ2, le conso de 2ème période suit tjs le conso de 1ère → le conso de 1ère choisit A ssi: v(2) – p1 ≥ v(2) – q1 → p1 ≤ q1 i.e., δ1 ≤0

Le modèle (4) Si v(2) – v(1) ≥ δ2, mais v(2) – v(1) ≤ -δ2, le conso de 2ème période achète A → le conso de 1ère choisit A ssi: v(2) – p1 ≥ v(1) – q1 → v(2) – v(1) ≥ δ1 Si v(2) – v(1) ≤ δ2, mais v(2) – v(1) ≥ -δ2, le conso de 2ème période achète B → le conso de 1ère choisit A ssi: v(1) – p1 ≥ v(2) – q1 → v(1) – v(2) ≥ δ1 Considérons ce qui se passe lorsque les firmes contrôlent les prix des biens A et B πA = (p1 – c1) x1 + (p2- c2) x2 πB = (q1 – d1) y1 + (q2- d2) y2

Le modèle (5) En période 2, les firmes se concurrencent en prix. Considérons 2 cas : Cas 1 ∆2 ≥ v(2) – v(1): le bien B peut être vendu profitablement en 2 même si A est acheté en 1 et tarifé au coût en 2 Si A est acheté en 1, alors le profit de B est : πB = ∆2 – (v(2) – v(1)) Si B est acheté en 1, alors le prix de 2ème période peut être fixé au max à v(2) – v(1) + c2 B sera acheté en 1 si v(2) – q1 ≥ v(1) – c1 → q1 ≤ v(2) – v(1) + c1 B compare les 2 profits : ∆2 ≥ v(2) – v(1) v. v(2) – v(1) + c1 + v(2) – v(1) + c2

Le modèle (6) En conséq. B est acheté en 1 et 2 ssi: Cas 2 ∆2 ≥ v(2) – v(1) ≤ (v(2) – v(1) + c1) + (v(2) – v(1) + c2) 3(v(2) – v(1)) ≥ -∆1 Cas 2 ∆2 < v(2) – v(1): B n’est pas garantie en 2 Qqsoit la firme qui capture les ventes en 1 gagnera en 2 Etant donné les ventes en 1, les profits en 2 sont (v(2) – v(1)) - ∆2 pour A (v(2) – v(1)) + ∆2 pour B

Le modèle (7) Si A gagne en 1, son profit est : πA = (p1 – c1) x1 + (v(2) – v(1)) - ∆2 p1* = c1- (v(2) – v(1) - ∆2) Si B gagne en 1, son profit est : πB = (q1 – d1) x1 + (v(2) – v(1)) + ∆2 q1* = d1- (v(2) – v(1) + ∆2) La firme qui a le prix le plus bas s’impose, B s’impose ssi ∆1 + 2∆2 ≥ 0

Conclusion La technologie qui bénéficie d’un avantage en coûts dans la première période est adoptée. Il existe alors un avantage pour les « first-movers » qui contraignent par la suite les choix des nouveaux consommateurs. La technologie qui bénéficie d’un avantage en prix dans la première période sera adoptée en seconde période. Le prix de prédation peut être considéré comme un investissement en termes de base installée pour les périodes futures