Business Model Innovation for Ambulance Systems in Low- and Middle-Income Countries: “Coordination and Competition”
Notice bibliographique
Résumé
Several low- and middle-income countries’ emergency transportation systems (ETSs) do not have a centralized emergency number. Instead, they have many independent ambulance providers, each with a small number of ambulances. As a result, ETSs in these contexts lack coordination and ambulances. Using a free-entry equilibrium model, we show that in such decentralized systems, the probability that any given call can be served by at least one ambulance, that is, its coverage, is at most 71.54%, regardless of the ETS’s profitability. We examine three business models that can address the ETS’s lack of coordination and ambulances: (i) a competitor-only business model, where an entrepreneur enters the ETS and acquires ambulances to compete with existing providers; (ii) a platform business model, where an entrepreneur coordinates existing providers; and (iii) an innovative platform-plus business model, where an entrepreneur combines (i) and (ii): setting-up a platform and acquiring platform-owned ambulances. We also examine a government-run platform that takes no commissions from providers. Using a game-theoretic approach, we find that it is optimal for all platform models to incentivize all providers to join. However, only the government-run platform may incentivize providers to acquire additional ambulances. Furthermore, a government-run platform offers higher coverage than a platform-plus only when the platform’s power to coordinate ambulance providers is moderate. Our results can help entrepreneurs and policymakers in LMICs navigate various tradeoffs in improving their countries’ ETS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».