Moore's Law and Price Trends of Digital Products: The Case of Smartphones
Notice bibliographique
Résumé
Since the introduction of the iPhone by Apple in 2007 and Google's Android platform in 2009, the two systems have accounted for a total of 90 per cent of the U.S. smartphone market. Apple, however, reaps most of the profit in the industry. In the second quarter of 2016, for example, Apple's iPhone gets 104 per cent of the sector's profit. This suggests that the smartphone market resembles a Stackelberg leadership model. Despite Apple's strong market power, we investigate if the market leader is under pressure to be price competitive. We calculate a quality-adjusted price index for smartphones from 2007 to 2016. Our results show that the average price declines at an average rate of over 27 percent per year. The price trend is similar to other digit products such as computers, cameras, and portable music players. We observe that the large price decline reflects the effect of Moore's Law, which predicts that the capacity of integrated circuits undergoes an exponential growth. The effect of Moore's Law is incorporated into the Stackelberg model. We also observe that price trends of other digital products also follow a similar pattern. This suggest that the long-run price trends of digital consumer goods are somewhat independent of the market structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».