Using Subsidies, Fines, and Restitution with Budget Balance to Combat Digital Piracy
Notice bibliographique
Résumé
Despite utilizing technical prevention methods and enacting copyright protection legislation, digital piracy has remained a persistent problem. We examine policy remedies to digital piracy whereby the policymaker has to balance its budget between fines on detected pirates, subsidies for legal purchases, and restitution to the firm. In our model, users choose whether to subscribe, copy, or not use the good, a firm decides on subscription fee and quality, and a policymaker determines subsidies, fines, and restitution. We find that the firm’s subscription fee is always increasing in subsidies, fines, and restitution under a budget balance constraint. The impact of these policy instruments on the firm’s investment in quality depends on how user marginal utility is influenced by the quality of the good and how the policymaker redistributes fines back to society, if at all. Using two specific functional forms with additive and multiplicative utility, we explain how these factors come into play. With additive utility, fines increase the firm’s investment in quality. However, with multiplicative utility the firm’s investment in quality decreases with fines if fines are used alone or alongside subsidies. In contrast to prior research, findings of our general framework illustrate that imposing fines on detected pirates “can” be socially optimal when accounting for the policymaker’s budget balance. Our specific functional forms also serve as two instances where imposing fines is always welfare maximizing. Finally, we find that although the policymaker’s optimal intervention improves social welfare and mitigates digital piracy, it leads to a reduction in consumer surplus. This paper was accepted by Hemant Bhargava, information systems. Funding: This work was supported by the Social Sciences and Humanities Research Council of Canada [Grant 435-2016-0431]. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2021.03463 .
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».