Coexistence and Market Tipping in a Diffusion Model of Open Source vs. Proprietary Software

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20 février 2012

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Riccardo Leoncini et al., « Coexistence and Market Tipping in a Diffusion Model of Open Source vs. Proprietary Software », Revue d’économie industrielle, ID : 10.4000/rei.5212


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La diffusion croissante de logiciels libres a motivé de nombreuses études. La littérature ne propose cependant pas encore d’analyse formelle de la concurrence entre logiciels Open-Source et propriétaires. Nous présentons un modèle épidémiologique de diffusion de l’innovation intégrant les différents facteurs (les profits du coté des logiciels propriétaires et les motivations des développeurs coté logiciels libres) sur lesquels repose le processus concurrentiel. Nous y adjoignons la prise en compte d’effets de réseaux et des coûts de changement de technologie, et rendons endogènes les paramètres relatifs à la vitesse de diffusion influençant le revenu final. Nous établissons les conditions d’existence d’un équilibre stable, tel que les deux types de logiciels coexistent. Quand le coefficient de propagation est endogène, les solutions de type winner-takes-all sont les plus probables.

A large number of studies has been canvassed by the growing rates of diffusion of Open Source Software. However, a formal analysis of the process of competition between open-source and proprietary software is still missing. We propose an epidemic model of innovation diffusion to deal with the different factors (profits for proprietary software and developers’ motivations for open-source software) upon which such a process of competition ultimately depends. Moreover, we add network effects and switching costs, together with the endogenisation of the parameters of the speed of diffusion influencing the final outcome. We show the conditions for an asymptotically stable equilibrium to exist, where both softwares coexist. When the propagation coefficient is endogenous, winner-take-all solutions are also likely. sts for one software increases the number of its adopters, while reducing that of the other one. If the negative network effects increase for one of the two softwares, then the equilibrium level of users of that software decreases.

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