Nonmarket Strategies of New Entrants and Incumbents: Evidence from Ridesharing and Taxi Firms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Technological innovations by digital platform-based firms have led to public debates about the legitimacy of new entrants’ business strategies in a range of industries, prompting governments to revisit industry regulations – and triggering competition between new entrants and incumbents in the nonmarket environment in order to shape the future “rules of the game”. In this paper, we examine the lobbying strategies employed by market incumbents and new entrants to shape emerging industry regulations. Our central thesis is that the asymmetry in political resources and capabilities of incumbents and new entrants will result in them pursuing divergent lobbying strategies. Focusing on the key legislator attributes of committee assignment, seniority, and ideology, we hypothesize that incumbents will leverage their superior political experience and relationships to lobby members of industry-relevant committees and more senior legislators. On the other hand, new entrants circumvent the resulting political barriers to entry by focusing on legislators outside of the committee, those who have more recently been elected, and those who are relatively more pro-competition. We also argue that the response of firms to their rivals’ lobbying will be contingent on the nature of their political support, and as such, incumbents and new entrants will respond differently to the lobbying actions of their rivals. Utilizing a novel dataset of lobbying contacts made by incumbent taxi firms and new entrant Uber with legislators in Toronto from 2014 - 2016 we find support for our hypotheses. Our findings emphasize how heterogeneous political resources drive nonmarket actions of firms when they compete with each other to influence policy outcomes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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