Reducing Rivals Prices: Government-Supported Mavericks as New solutions for Oligopoly Pricing
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important market imperfections in modern capitalism, and surprisingly one of the most under-regulated, is oligopoly pricing (conscious parallelism). Only a few suggestions have been made over the years to regulate oligopoly pricing, and all of them pose serious obstacles to their efficient application. Consequently, oligopoly pricing is left to the workings of the market (or pure luck), even though the market's limited regulatory role is acknowledged. This article proposes a novel method for regulating oligopoly pricing by way of introducing a governmentsupported maverick into an oligopolistic industry for a limited time. The maverick will price its products at competitive or near-competitive levels, based on considerations of consumer or total welfare. Its rivals will follow its pricing strategy or incur significant losses, and possibly exit the market. As will be shown, the proposal may significantly reduce allocative inefficiency by reducing the welfare losses from supra-competitive pricing. The threat of intervention might be sufficient, in itself, to reduce the problem of oligopoly pricing. It may also reduce productive inefficiency by combatting the problem of inefficient plant and firm sizes. This article analyzes the market conditions that must exist for this proposal to be operational and indicates its benefits as well as its costs and limitations. More subtle versions of the model, such as granting tax exemptions to new entrants and reducing transportation costs into the market, may also potentially reduce oligopoly pricing. * Assistant Professor, Haifa Univeristy School of Law and Academic Fellow, NYU Center for Law and Business, NYU Law School and Stern School of Business. LL.B. (Tel Aviv University) LL.M., S.J.D. (University of Toronto). The author wishes to thank Bill Allen, Jennifer Arlen, Ian Ayres, Dafna Barak-Erez, Jean Pierre Benoit, Margaret Bloom, Rob Daines, Aaron Edlin, Alan Fels, Victor Goldberg, Marcel Kahan, Ehud Kamar, Menni Mautner, Geoff Miller, Januz Ordover, Ariel Porat, Steven Salop, Michael Trebilcock and Omri Yadlin for helpful comments on previous drafts or helpful discussions. All errors and omissions remain the author's. HeinOnline -7 Stan. J.L. Bus. & Fin. 73 2001-2002 Stanford Journal of Law, Business, & Finance
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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) | 0,011 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».