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Enregistrement W4406831487 · doi:10.1111/caje.12751

Welfare improving common ownership in successive oligopolies: The role of the input market

2025· article· en· W4406831487 sur OpenAlexvenueno aff
Toshihiro Matsumura, X. Henry Wang, Chenhang Zeng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Economics/Revue canadienne d économique · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMerger and Competition Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOligopolyWelfareBusinessIndustrial organizationMarket shareMicroeconomicsEconomicsMarket economyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates the welfare consequences of common ownership in a successive vertical oligopoly, in which upstream firms produce a homogeneous input and compete in quantities, while downstream firms produce differentiated final products and compete either in quantities or prices. Common ownership in both markets internalizes a negative horizontal externality and a positive vertical externality. The interaction between these externalities shapes market outcomes. Our main results are summarized as follows. If the downstream market is monopolized, common ownership always improves welfare. However, if the upstream market is monopolized, common ownership benefits welfare under Bertrand competition but harms it under Cournot competition when the downstream market is competitive. Further, greater upstream competition weakens the pro‐competitive effect. Under Bertrand (Cournot) competition, common ownership harms welfare unless the upstream is (both upstream and downstream markets are) highly concentrated. These results suggest that whether common ownership benefits consumers and social welfare is crucially dependent on the competitiveness of upstream and downstream markets and the competition mode in the downstream market.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,128 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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