战双溢出商店_应用商店溢出

手机预置应用商店的策略増强,这一用户习惯扩溢出大以应用商店代表的整个应用分发市场的需求,行业需求的扩大势必为第三方竞争平台所分享。47在上一小节的回归分析中,本文明确搭售确实会对第三方竞争平台形成需求溢出效应,战双但该需求溢出效应的大小取决于第三方竞商店争溢出平台的特性。为进一步验证搭售需求溢出效应的稳健性以及明商店确需求溢出效应对不同第三方应用商商店店的影响的差异,选取应用商店的应用商店日数据溢出进行战双检验。

受限于日数据的获取及Talkingdata数据库统计口溢出径的调整,本文选取topl6列表中的八个样本(华为应用市场、小米应用商店、vivo应用商店、oppo软件商店、应用宝、百溢出度手机助手、豌豆荚、战双安智市场)2017年5月15日至2017年1战双2月10日210天的日数据进行检验。首先对需求溢出效应的稳健性进行检验,对该长面板数据进行处商店理时,考虑到可能存在组间异方差、组内自相关以及组间的同期相关,本节对应用溢出商店的日数据选取面板校正标准误和全面FGLS估计,虽溢出然从计量的角度面板校正标准误更稳健而全面的商店FGLS估计更有效率,但无论是面板校正标准误还是全溢出面的FGLS的回归结果都表明行业搭售程度越强对自有商店越有利,并且对于规模较大的应用商店而言,其用户需求也越旺盛。但是对于规模较小的应商店用商店而言,搭售是不利溢出的,随着行业搭售程度的溢出上升,其用户需求存在萎缩。这都显示搭售在将终端用户转化双边市场中的商店用户价值过商店程中确实对第三方竞争平台存在一定的需求溢出效应,并且对于市场份额较大产溢出品该需求溢出效应是溢出较强的,即假说3是稳健性的。

为进一步检验需求溢出效应对不同的第三方竞争平台影响的差异性,对第三方应用商店的日数据进行变商店系数检验,参数稳溢出定性检验的P值为0.0000,故强烈拒绝各应用商店行溢出业搭售程度“参数不变”的原假设,使用变系数模型。考虑到不同溢出的应用商店的扰动项可能相关,为更有效率溢出的估计搭售带来的需求溢出效应,采用SUR进行系统估计,表5-6中Breusch-PaganLM检验的P值为0.商店0000溢出,强烈拒绝无同期相关的原假设,故SUR比单一OLS更有效率,行业搭售程度的上升对不同应用商店的需求影响存在差异。

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