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Enregistrement W2106488039 · doi:10.1287/mnsc.1050.0466

Price Competition with Reduced Consumer Switching Costs: The Case of “Wireless Number Portability” in the Cellular Phone Industry

2006· article· en· W2106488039 sur OpenAlexaff
Mengze Shi, Jeongwen Chiang, Byong‐Duk Rhee

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhoneService providerCompetition (biology)BusinessMarket shareService (business)TelecommunicationsIndustrial organizationMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless number portability (WNP) is a telecommunication regulatory policy that requires cellular phone service providers to allow customers who switch service subscriptions to retain their original phone numbers. The right to retain the number lowers the switching cost for a consumer. Thus, the purpose of the policy is to induce more competition and facilitate the growth of new or small service providers. In this paper, we show that WNP drives market price downward as expected but with a surprising twist—rather than helping the smaller firms grow, the policy may accelerate the process of market concentration. We find that the main contributing factor to this peculiarity is the discriminatory pricing scheme prevalent in the industry—that is, a service provider charges a lower per-minute fee for the calls initiated and received within the same network than for the calls connected across two networks. Under this pricing scheme, a consumer who subscribes to a larger network would benefit more than if subscribing to a smaller network, despite the relatively higher fixed access fee that the former may charge. By lowering the barrier of switching, WNP creates a market condition conducive for a larger network to gain market share. We support our analysis with the empirical evidence gathered from Hong Kong where WNP was adopted in March 1999.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations101
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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