Behavioural Remedies in Oligopolistic Markets under the Indian Merger Control Regime
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Competition authorities primarily make use of two types of remedies, namely, “structural” and “behavioural,” or a combination of the two1, before clearing mergers that are likely to cause substantial harm to competition. Of these, structural remedies have been the predominant choice. However, of late, in the wake of the digital revolution and greater emphasis on designing remedies on a case-by-case basis, behavioural remedies have witnessed increased use. To this end, this paper seeks to address the role of behavioural solutions in the oligopolistic market structure under Indian competition law, with a focus on the merger control regime. It also intends to understand and critically analyse the literature on the problem of oligopolistic markets and the approach adopted with respect to remedies employed by the competition authorities of various jurisdictions (including the European Union (EU), the United States of America (USA), Canada, South Korea, Brazil, and India) to address the problem. Furthermore, the paper aims to examine the scope and limitations of behavioural remedies and their potential role in the conditional clearance of mergers. We use the number and nature of merger control investigations in the aforementioned jurisdictions in which behavioural remedies were adopted during 2015–19 to examine the conditions under which these remedies were used. The findings indicate that there is no straitjacket rule in the design and implementation of remedies employed while assessing the potential competition harm of mergers. The incidence of the implementation of behavioural remedies varies according to, inter alia, the nature of the concerned industry, the nature of competition harm (unilateral/coordinated, vertical/horizontal concerns), and the specific facts of the case.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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