Three Essays on the Economics of Digitization and Industrial Organization
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation is composed of three chapters. The first, jointly authored with Jin Huang and Yuxin Chen, both from NYU-Shanghai, explores the economic role of price trackers. The second, jointly authored with Jin Huang, studies limited-time offers in the search market. Finally, the third one studies content design in the influencer market. In the first chapter, we investigate how the presence of online price trackers changes consumers' behaviors and market equilibrium by providing historical price information. We build a theoretical framework and find that a monopolist seller uses a high-low cyclical dynamic pricing when consumers are unaware of past prices. With the rise of price trackers, more consumers become informed about historical prices, which results in lower regular prices and more frequent sales. We study the economic role of limited-time offers in the second chapter. We highlight that consumers need time to investigate each product, and firms can endogenously direct the consumer search order by advertising limited-time offers, inducing potential consumers to sample its product early. We show that the length of limited-time offers depends on the reservation values of products to the consumer. A firm with a higher reservation value product gives a shorter sale in equilibrium, and is investigated earlier in a consumer's endogenous search order. This implies that search competition with limited-time offers leads to a socially efficient search order in equilibrium. In the last chapter, I aim to understand how new firms grow and establish themselves through their product design. I answer this question with theoretical modeling and empirical findings on the online influencer market. I collect new blog post data from WeChat Official Account, and use machine learning methods to categorize the topics and advertising in posts. I find that new entrants to the influencer market begin their careers by specializing in niche topics with minimal advertisements. Over time, they cover a wider range of topics, and the extent of advertising grows. To understand the underlying mechanism, I develop a theoretical model of dynamic reputation and content design. And I employ a shock to the reputation of influencers to cross-validate the model.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».