基于寡头竞争结构的移动通信市场广告博弈策略研究

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1、中文摘要我国的移动通信行业在经过f多年的高速发展后，移动用户总数和嘲络容量均跃居世界第一位，并打破当初由“中国电信”一家垄断经营移动通信网络的格局，形成中国移动和中国联通的双头竞争结构。随着两大运营商的资源和实力越来越接近，各企业的市场营销能力强弱就成为影响其市场份额与业务收入的～个重要因素。在市场营销的诸多手段中，广告作为一种具有重塑行业竞争格局巨大能力的企业竞争手段，日益得到业界的重视。在这种背景下，本文将专门研究我国移动通信运营商在寡头竞争结构下如何确定最优化广告策略．从而使行业竞争格局朝有利于自己的方向演化。本文利用服务营销与广告原理、寡头竞争结构经典模型、博弈论、微分对

2、策与动态优化等工具，在回顾总结我国移动通信市场竞争结构形成与特征以及国外广告分类研究成果的基础上，对我国移动通信运营商广告博弈竞争镱略进行了定性和定量的研究。在定性研究方面，本文通过对广告对美国银行业和汽车业影响的比较研究和对移动通信市场特征的分析，探讨广告对我国移动通信市场竞争格局的影响和运营商应采取的广告博弈策略。研究发现，由于我国移动通信市场的高进入壁垒和产品的无形性，我国移动通信企业不必采取很高的广告强度来吓阻竞争对手．并应采取以投放品类广告和信息型广告为主的策略。但另一方面，较低的转品牌成本会影响广告策略．要求增加广告强度和良誉广告的投放。在定量研究方面，本文以Seth

3、i模型为基础讨论了寡头竞争结构的广告博弈策略模型；并进一步通过模型仿真的方法．对移动通信市场广告博弈策略进行了研究．研究得出的重要结论包括：企业从所占据的市场份额中的获利能力是决定市场份额和广告支出的最莺要的因素；因此，移动通信企业确定自己的广告策略时要基于自身的获利能力和围绕提高这个能力，而提高商誉和累计品牌资产是提高获利能力的重要手段。从仿真还可以看出，在两个比较接近的对手之间，广告对市场份额的影响是显而易见的。广告支出的作用是有时滞的。急剧改变广告支出规模将引起市场结构较长时期的波动。因此移动通信企业需要根据自己的盈利能力和财务状况，协调地逐步改变，“告支出，以适应对手和市

4、场结构的变化，避免突变式的广告投资策略引发广告战和行业动荡。由于本文的研究方法具有一定的普遍性，因此研究成果对于其他具有寡头竞争结构行业的广告博奔策略也有借鉴意义。关键词：移动通信寡头竞争结构广告博弈微分对策ABSTRACTAtieradecadeoffastdeveloparent，ChinesemobiletelecommunicationindustryhasmountedtothefirstplaceintheworldbothintermsofcustomervolumeandnetworkcapacityDuringtheperiod，theindustryalsoh

5、asundergoneaprofoundrestructuringprocesswhichresultedinaduopolyofChinaMobileandChinaUnicomWiththegapofresourcesandcapabilitiesnarrowing。marketingstrategyofthetWOcarriersisbecomingsomehowcrucialinthecompetition．Particularly,beingallelementofmarketingportfolioandanimportantmeanseffectingthemark

6、etshareandrevenueofthecarriers．advertisingstrategyisgainedmoreandmoreattentionsUnderthiscircumstance，thisthesisfoeusesontheoptimaladvertisingstrategythatChinesemobilecommunicationcarriersshouldholdbasingonanoligopolymodel．Thethesisfirstreviewedthe1atestdevelopmentinservicemarketingandadvertis

7、ingtheoryThenthestructureofChinesemobilecommunicationindustryandtraditionoligopolymodelsiscloselyexamined．Thefollowingchaptersummarizestheconclusionsofresearchesinthewesternliteratureconcerninggeneticandbrandadvertisement．andintroducestheinst