Notice bibliographique
Résumé
Problem definition: We consider a two-sided market competition problem where two platforms, such as Uber and Lyft, compete on both supply and demand sides and study the impact of precommitments in a variety of practically motivated instruments on the equilibrium outcomes. Academic/practical relevance: We extend a set of classic oligopoly pricing results to account for two-sided competition under demand uncertainty. Methodology: We investigate multi-stage competition games. Results: We start with a sufficiently low demand uncertainty. First, we show that a precommitment made on the less competitive (demand or supply) side (on price or wage) has a less intense outcome than no commitment (i.e., spot-market price and wage competition). Then we show that, somewhat surprisingly, if the competition intensities of both sides are sufficiently close, the commission precommitment, where the platforms first compete in setting their commission rates and then their prices, is less profitable than no precommitment at all, and vice versa. Furthermore, we show that the capacity precommitment, in which the platforms first commit to a matching capacity and then set price and wage simultaneously subject to the precommitted capacity, leads to the most profitable outcome of all competition modes and extends the celebrated Kreps-Scheinkman equivalency to the two-sided market (without demand uncertainty). Then we extend the comparisons of various competition modes to account for a relatively high demand uncertainty. We show that the comparison between the spot-market price and wage competition and the commission precommitment stays the same as that with a sufficiently low demand uncertainty. In addition, the more flexible competition modes, such as no commitment and commission precommitment, benefit from higher demand uncertainty (with a fixed mean demand) because of their operational flexibility in response to the market changes. Further, a relatively high demand uncertainty may undermine or enhance the value of the wage precommitment, as opposed to no commitment. Finally, we also account for platforms with asymmetric parameters and matching friction and find that our main insights tend to be robust. Managerial implications: Our results caution platforms that a precommitment to the wrong instrument can be worse than no commitment at all. Moreover, the regulation of classifying gig workers as employees, despite many of its benefits to workers, may lead to a less competitive market outcome and, surprisingly, hurt gig workers by paying them lower wages. Funding: M. Hu was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [Grants RGPIN-2015-06757, RGPIN-2021-04295]. Y. Liu was supported by the Hong Kong Research Grants Council, Direct Allocation Grant [Project ID P0036818]. Supplemental Material: The online appendices are available at https://doi.org/10.1287/msom.2022.1173 .
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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; 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 ».