Неоднородность продукта: значение неучтенных факторов
Первый, и наиболее очевидный, источник ценовой дисперсии в онлайне - неоднородность продукта. Если сравниваемые товары каким-то образом отличаются , не будет ничего удивительного если их цены также различны. Можно пойти дальше и отметить, что даже когда продукты физически идентичны, они не всегда будут хорошими заменителями. Например, они могут быть доступны в различных местах или периодах времени - бутылка вина в супермаркете не полноценный заменитель вина идентичного года изготовления из хорошего ресторана. Несложно применить этот вид аргумента и к товарам, которые сопровождаются различными уровнями послепродажного обслуживания, рекламы или даже осведомленности потребителя. Однако, вместо того чтобы эту цепочку рассуждений подвести к логическому заключению, имеет больший смысл прислушаться к Джорджу Стиглеру который говорил, что " было бы противоестественно и бесплодно утверждать, что вся дисперсия только из-за неоднородности " (Stigler 1961, с. 214)[xxx]. Для большинства случаев, разумный подход состоит в том, чтобы рассмотреть неоднородность продукта как относящейся только к материальным или сущностным характеристикам товара. Эти характеристики включают различия в физических свойствах продукта или различиях в услугах продавца, которые приобретаются с товаром (например, условия возврата). Другие источники неоднородности мы обсудим в последующих секциях.
Можно отследить этот тип неоднородности продукта, используя регрессионный анализ (см. например Chow 1967[xxxi], Griliches 1961[xxxii]). Регрессионные модели предполагают, что продукты могут быть смоделированы как (гетерогенные) связки (гомогенных) характеристик. В уравнении регрессии цены товара коэффициенты при характеристиках изделия могут интерпретироваться как скрытые цены этих характеристик. Скрытые цены показывают, как рынок оценивает определенный параметр. Например, цена компьютера может быть выражена как функция памяти, микропроцессора, объема диска и других компонентов.
Важно заметить, что, в то время как дифференцирование изделия - важный потенциальный источник ценовой дисперсии, это, кажется, не объясняет ценовую дисперсию, обсужденную в предыдущей секции. Clemons, Hann, и Hitt (1998)[xxxiii]
использовали регрессионный анализ, чтобы наблюдать за несколькими отмеченными ими источниками неоднородности авиабилетов : время прибытия и вылета, количество пересадок , и остановки в ночь на субботу. Даже с учетом этих источников ценовой дисперсии авторы находят ценовую дисперсию до 20 %.
Точно так же Brynjolfsson и Smith (1999) находят мало доказательств, что наиболее очевидные типы неоднородности могут объяснять выявленную ими ценовую дисперсию. Сначала они преднамеренно выбрали продукты - книги и компакт-диски - которые будут одинаковы у разных продавцов. Книга с данным номером ISBN будет идентична вплоть до запятых, независимо от того, где была куплена. Кроме того, они тогда использовали регрессионный анализ цен на книги и компакт-диски с учетом нескольких сервисных характеристик розничного продавца. Авторы находят, что коэффициенты базовых сервисных характеристик "или не изменяются существенно у разных розничных продавцов, или негативно коррелируют с ценой" (с. 22). Авторы предполагают, что эти результаты могли быть из-за других неучтенных специфических розничных факторов типа торговой марки, доверия, и осведомленности. Эти факторы обсуждены более подробно ниже.
