Incentivized Mergers and Cost Effciency: Evidence from the Electricity Distribution Industry
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to lower costs of provision, authorities have encouraged the consolidation of providers for a number of services such as electricity distributors, school boards, hospitals, and municipalities. In this paper we propose an endogenous merger process to evaluate the impact of government-provided incentives on consolidation patterns, and to evaluate the resulting outcomes. The process takes as input estimates from a stochastic frontier cost model, which yields an average cost curve for the industry. Policy parameters are used to simulate final configurations using offers that are the output of a Nash Bargaining problem. The efficiency of candidate merged entities is determined by a relative-influence function that measures the degree to which the combination of the involved firms' levels of efficiency results in cost-increasing amalgamations, and an interconnection cost that measures the impact of the size of the conglomerate that is formed. We calibrate parameters by applying the merger process to replicate the observed industry reconfiguration and then use these parameters to simulate the consolidation patterns that would have resulted from different policy incentives. We apply the method to the case of Ontario, where past mergers of local electricity distribution companies were incentivized by transfer tax reductions and a further round of mergers was recently proposed. Our findings suggest that the proposed tax incentive would have no impact on efficiency levels and consolidation patterns, and that even a substantial subsidy would still leave about five times as many LDCs as desired by policy makers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».