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Enregistrement W3121837049 · doi:10.1093/joclec/nhi005

Did Mandatory Unbundling Achieve Its Purpose? Empirical Evidence from Five Countries

2005· article· en· W3121837049 sur OpenAlexaboutno aff
Jerry A. Hausman, J. Gregory Sidak

Notice bibliographique

RevueJournal of Competition Law & Economics · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMerger and Competition Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnbundlingCompetition (biology)Empirical evidenceCompetition lawEconomicsPolitical scienceLibrary scienceRegional scienceSociologyComputer scienceIndustrial organizationPhilosophyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we examine the rationales offered by telecommunications regulators worldwide for pursuing mandatory unbundling. We begin by defining mandatory unbundling, with brief descriptions of different wholesale forms and different retail products. Next, we examine four major rationales for regulatory intervention of this kind: (1) competition in the form of lower prices and greater innovation in retail markets is desirable, (2) competition in retail markets cannot be achieved with mandatory unbundling, (3) mandatory unbundling enables future facilities-based investment (‘stepping-stone’ or ‘ladder of investment’ hypothesis), and (4) competition in wholesale access markets is desirable. We proceed by testing empirically the major rationales in the United States, the United Kingdom, New Zealand, Canada, and Germany. For each case study, we review the mandatory unbundling experience with respect to retail pricing, investment, entry barriers, and wholesale competition. We review the lessons learned from the unbundling experience. We also identify which rationales were incorrect in theory and which rationales were correct in theory yet were not satisfied in practice. For the second category of rationales, we attempt to provide alternative explanations for the failure of mandatory unbundling to achieve its goals.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations115
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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