Modelling and predicting the competitive effects of vertical mergers: The bargaining leverage over rivals effect
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract A new competitive effect of vertical mergers, based on the Nash bargaining model, has begun to play an important role in antitrust authorities’ evaluations of vertical mergers in the United States, Canada and abroad. The key idea is that a vertical merger will increase the bargaining leverage of the merged firm over its downstream rivals. Its bargaining leverage increases because it now takes into account the additional profit that its own downstream division will earn if it withholds inputs from downstream rivals, which changes its threat point in the bargaining game with downstream rivals. Consequently, the merged firm can increase the price that it charges rival downstream firms for inputs. One strong appeal of this theory is that it provides a simple and very intuitive formula to measure the upward pricing pressure caused by a vertical merger due to changes in bargaining leverage, based on variables whose values can generally be estimated using available data. This article describes this new competitive effect, which will be called the bargaining leverage over rivals (BLR) effect, and derives the upward pricing pressure formula. It also explains why this new competitive effect is distinct from the older raising rivals’ costs (RRC) effect that has been widely discussed in the economics literature, and discusses the relationship between the two different effects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle