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Enregistrement W3125824511 · doi:10.5509/2012853483

Cellular Mobile in India: Competition and Policy

2012· article· en· W3125824511 sur OpenAlexvenueno aff
Subhashish Gupta

Notice bibliographique

RevuePacific Affairs · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)BusinessPolitical scienceEconomic geographyEconomicsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telecommunications in India has been one of the success stories of economic reforms that increased GDP growth to 9% from the earlier “Hindu rate of growth” of 3%. The number of telephone connections per one hundred people, or teledensity, has increased from a low of 0.81 in 1994 to 64.34 at the end of 2010. By most standards this is a creditable achievement. The growth in telecommunication services has also been spectacular clocking some of the fastest growth rates in the world. A closer look at the sector though reveals a less rosy picture. It has become fashionable to compare China and India across most parameters of economic growth and well being. Here, as with other parameters, India does not compare favourably. In 2009 India’s mobile teledensity was 43.48 while that of China’s was 55.973. India also compares unfavourably with other Asian neighbours. It could of course be argued that given her late start and current robust growth rates she will catch up, sooner rather than later. Yet, there are other misgivings. One is the sorry state of rural teledensity and another is the lack of broadband penetration. Further, the telecommunications sector seems to get embroiled in political problems from time to time. Currently, the Controller and Auditor General of India (CAG) has suggested that in the last round of allocation of 2G spectrum using administrative procedures rather than an auction has led to substantial loss of revenue to the government. One estimate has pegged it at 176645 crores (1.76 trillion Rupees). Regardless of the truth of the charge this event has caused some turmoil in the telecommunications sector leading to the resignation of the telecommunications minister and calls for cancellation of licenses. Clearly events of this kind should affect the health of this sector. However, nothing much seems to have happened. It is as if the key drivers of this sector are so strong that minor hiccups don’t make a dent. The other possibility is that if such events had been avoided then telecommunications growth would have been even higher and conditions healthier. In this paper I aim to take a closer look at the cellular mobile segment from the standpoint of competition and policy. The usual assumption is that the cellular mobile segment enjoys strong competition. It would be useful to try and take a closer look at that assumption. It is also intriguing that the Telecommunications Regulatory Authority of India (TRAI) while not interfering on a regular basis does, at times regulate tariffs on the basis of insufficient competition. The rationale behind the TRAI’s decision seems to be based on casual observation of behaviour and not on robust analysis. The fact that now India has a 3 Competition Commission that is up and running makes the situation even more interesting. Anti-competitive behaviour is also the preserve of the Competition Commission of India (CCI). How the two agencies will coordinate their decisions in the future will be interesting to observe. Other actors like the Department of Telecommunications (DOT), the parent ministry, the incumbent state operators, BSNL and MTNL, also keep the plot ticking over.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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