Unintended and Persistent Consequences of Regulation: The Case of Cable Television Provision in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Economic regulation can have unintended consequences that are detrimental to subsequent policy change if the regulatory regime has institutionalized certain aspects of firm behaviour. For example, in a post-deregulation environment, unforeseen scalerelated phenomenon may persist in an industry that was formerly regulated according to firm size. Unfortunately, in many industries such effects can be difficult to identify. We examine measures of efficient scale for annual cross-sectional data from the cable television industry in Canada from 1992–1996, a time when the industry was being partially deregulated. Due to sample size problems among some of the size categories of interest, we estimate efficient scale in the industry using both a translog cost function and a non-parametric efficiency estimation method. We find that well after partial deregulation, the points of efficient scale in the industry can still be found at those size categories specified in the repealed rules. We label this phenomenon “regulatory persistence” and offer an explanation specific to this industry: the technology of cable television provision encouraged optimal firm sizes corresponding to the size categories found in the regulatory regime. These findings are further evidence of the existence of complex incentive structures between firms and regulators in the cable television industry.JEL Classification: C61, L82
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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 | 0,000 |
| 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 ».