自動価格設定システムが市場価格に与える影響
自動化された価格設定は、直接的な共謀なしに予想外に高い価格を招くことがあるよ。
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今の市場では、自動価格設定システムが一般的になってきてるね。これらのシステムは、売り手が自分の商品にいくら請求するかを決めるのを助けてくれる。ただ、売り手同士の直接的なコミュニケーションがなくても、これらのシステムが価格を上げるかもしれないって懸念が高まってるんだ。この記事では、これらの自動システムが協力して「共謀」し、通常の競争価格よりも自分たちに有利な価格を設定できるかもしれないってアイデアを探っていくよ。
競争の基本
同じ商品を2人の売り手が提供すると、競争が通常は価格を下げるんだ。一方の売り手が価格を高く設定すると、もう一方の売り手はちょっとだけ価格を下げて市場を全部取れる。これは、競争が価格を下げるっていう古典的な経済理論に基づいてるんだ。競争行動から生まれる価格を「競争価格」って呼ぶよ。
でも、もし価格が高いままだったら、反競争的行動を疑うかもしれない。反競争的行動っていうのは、売り手が協力して価格を高く保って、消費者の選択肢を制限したり、市場の効率を下げたりすることを指すんだ。
反競争的行動の定義は複雑で、従来の視点では共謀には明確な合意や脅威が必要だとされてる。最近の学術研究では、価格設定アルゴリズムが直接のコミュニケーションなしに高価格に達することができるって、アルゴリズミック共謀と呼ばれるプロセスで示唆されてる。これらのアルゴリズムは、売り手の一方が価格を下げた場合に罰する選択をすることを学ぶことで、高い価格を維持することができるかもしれない。
アルゴリズムの役割
売り手が価格を設定するために使うアルゴリズムは、その動作が異なることがあるよ。一部のアルゴリズムは競合他社の行動に基づいて適応するけど、他のは独立して動くんだ。最近の研究によると、たとえアルゴリズムが明示的に脅威を使ったり、他の売り手と調整しなくても、高い価格が生まれることがあるみたい。
もしある売り手が「後悔なし」アルゴリズムを使ったら、競合に価格を下げられる心配をしなくて済むかもしれないね。フォロワーの売り手は、先に価格を決めた売り手の選択肢の範囲内で収益を最適化する戦略を選ぶことで、全体的に高い価格になる可能性があるんだ。
価格戦略に関する発見
研究によると、売り手が後悔なしアルゴリズムを使うと、たとえ競合が単純な固定価格戦略を採用しても、高い収益を上げられることがわかった。これって、自動システムが明示的な協力や脅威がなくても、独占的な価格設定に似た結果をもたらすことができるってことを示唆してる。
結果は、売り手が後悔なしアルゴリズムを使うと、競合がさまざまな戦略で成功できる環境が生まれ、依然として競争価格を超える価格につながるってことを示している。だから、両方の売り手が伝統的な意味で共謀せずに高い価格から利益を得ることができるんだ。
競争的および非競争的価格の探求
この競争の環境では、3つの価格シナリオを区別してるよ:競争価格、超競争価格、独占的な価格。
- 競争価格:これは伝統的な競争から生まれる価格で、売り手が市場シェアを捕まえるために価格を設定する。
- 超競争価格:これは競争価格よりも高く、売り手が明示的には調整しなくても競争を制限する行動から生まれる。
- 独占的な価格:これは競争なしで売り手が請求できる最高価格に近い価格。
価格ゲームのメカニズム
価格ゲームは、売り手が時間をかけて繰り返し価格を設定する時に起こるんだ。これらのゲームでは、売り手は過去のやり取りから学んで、価格戦略を調整できる。ただ、基本モデルでは最も低い価格を設定した売り手が市場全体を捕らえ、より複雑なモデルでは高い価格でも需要を引きつけられることがある。
分析によると、たとえ単純な戦略でも高い収益を得られるし、これは売り手が脅威や複雑な戦略を使わなくても当てはまる。後悔なしアルゴリズムの存在が、これらの価格ゲームで売り手が成果を最大化するのを可能にして、明示的な共謀がなくても平均価格を引き上げるんだ。
売り手と消費者への影響
私たちの研究の結果は、売り手と消費者の両方にとって重要な意味を持っているよ。売り手は、意図せずにでも高価格に繋がるリスクを抱えつつ自動価格設定システムを使うのが有利だと感じるかもしれない。一方で、消費者はこれらの自動価格戦略によって、選択肢が限られたり高いコストを抱えたりするかもしれない。
結論
自動価格設定の状況は複雑で、単純な競争を超えた影響があるんだ。異なる価格戦略の相互作用は、反競争的行動の定義について疑問を投げかけてる。売り手がアルゴリズムにますます依存する中で、明示的な共謀なしでの高価格の可能性が明らかになってきた。
この洞察は、現代の市場において共謀や反競争的行動が何を構成するかを再評価するきっかけになるね。これらの価格アルゴリズムがどのように監視され、規制されるべきかを探るさらなる研究が必要だ。
タイトル: Algorithmic Collusion Without Threats
概要: There has been substantial recent concern that pricing algorithms might learn to ``collude.'' Supra-competitive prices can emerge as a Nash equilibrium of repeated pricing games, in which sellers play strategies which threaten to punish their competitors who refuse to support high prices, and these strategies can be automatically learned. In fact, a standard economic intuition is that supra-competitive prices emerge from either the use of threats, or a failure of one party to optimize their payoff. Is this intuition correct? Would preventing threats in algorithmic decision-making prevent supra-competitive prices when sellers are optimizing for their own revenue? No. We show that supra-competitive prices can emerge even when both players are using algorithms which do not encode threats, and which optimize for their own revenue. We study sequential pricing games in which a first mover deploys an algorithm and then a second mover optimizes within the resulting environment. We show that if the first mover deploys any algorithm with a no-regret guarantee, and then the second mover even approximately optimizes within this now static environment, monopoly-like prices arise. The result holds for any no-regret learning algorithm deployed by the first mover and for any pricing policy of the second mover that obtains them profit at least as high as a random pricing would -- and hence the result applies even when the second mover is optimizing only within a space of non-responsive pricing distributions which are incapable of encoding threats. In fact, there exists a set of strategies, neither of which explicitly encode threats that form a Nash equilibrium of the simultaneous pricing game in algorithm space, and lead to near monopoly prices. This suggests that the definition of ``algorithmic collusion'' may need to be expanded, to include strategies without explicitly encoded threats.
著者: Eshwar Ram Arunachaleswaran, Natalie Collina, Sampath Kannan, Aaron Roth, Juba Ziani
最終更新: Dec 13, 2024
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2409.03956
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2409.03956
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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