Startup Acquisitions, Error Costs, and Antitrust Policy
Notice bibliographique
Résumé
Startup acquisitions by dominant incumbents, especially in high tech, have recently attracted significant attention. Many researchers and practitioners worry about harms to competition or innovation. However, there has been very little antitrust enforcement in this area. This is emblematic of a prominent feature of modern antitrust law: a strong preference for erring on the side of nonenforcement. A leading rationale for this preference is the claim that market power self-corrects by attracting new entrants who discipline incumbents.\nAs a result, plaintiffs generally face very demanding evidentiary requirements, which are particularly hard to satisfy in the case of startup acquisitions. A typical startup is both new and small, providing little data for estimating competitive effects. Despite this uncertainty, it is unlikely that society is best served by a policy of near-universal inaction. Recent work in economics, both empirical and theoretical, identifies various harms to competition and innovation as a result of startup acquisitions in concentrated markets. Further, the traditional error cost argument is particularly inapposite in this context, as startup acquisitions may be undertaken precisely because they forestall competitive entry. We therefore argue for expanded antitrust intervention (that is, more than zero) in startup acquisitions by dominant incumbents. In practice, the acquirer’s market power and the transaction value may be useful signals of the risk of harm
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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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».