Acquisitions as a Response to Deregulation: Evidence from the Cable Television Industry
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the dynamics of an industry that is subject to exclusive geographical licensing. I develop a model of license ownership that predicts the evolution of profit-maximizing entry and acquisition decisions by firms over time, starting from an initial allocation of licenses. The entry and acquisition process is modeled as a one-sided coalition-formation game as in Farrell and Scotchmer (1988), where acquisition payoffs depend on economies of scale and agglomeration (economies of density). I estimate the model for the cable television industry in Canada using a panel that I have constructed from 1990 to 1996. The dataset builds up from the national regulator’s license-ownership decision files, and contains license-level information on acquisition decisions, subscribership, and subscription profits. The model is estimated in two steps. I first estimate firms’ license-level profit functions, and then estimate the parameters of the fixed, merger and entry cost functions by Simulated Maximum Likelihood. Through counterfactual simulations, I use the estimated model to quantify the extent to which economies of scale and density drive acquisition behaviour, and to evaluate how merger activity reacts to a partial deregulation that occurs in 1994. Counterfactual experiments are also used to evaluate policies that stimulate entry or reduce acquisitions in the early years of the sample. The main finding is that these policies can lead to more productive dominant firms in the long-run as the industry consolidates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».