International Journal of Industrial Organization, Volume 88, May 2023

タイトル: Price authority and information sharing with competing supply chains (競合するサプライチェーンにおける価格権限と情報共有)

筆者: Enrique Andreu, Damien Neven, Salvatore Piccolo

要旨:

・ 競合する製造業者が、需要が不確実であり、小売業者のみがそれを観察する一方で、製造業者は確率的にそれを学ぶフレームワーク内で、小売業者に与える価格の裁量度を特徴づける。

・ 製造業者が小売業者の動機を消費者に配布コストを渡すように整えるための金銭的インセンティブを使用できないと仮定。

・ この文脈で、製造業者が需要情報を共有する情報共有合意が、価格、利益、消費者の余剰にどのように影響するかを調査する。

 

 

 

 

 

タイトル: Search algorithm, repetitive information, and sales on online platforms (オンラインプラットフォームにおける検索アルゴリズム、反復情報、および販売)

筆者: Yangguang Huang, Yu Xie

要旨:

・ オンライン販売の顕著な特徴は、製品を検索する際にプラットフォームが提供する検索ツールに頼ることである。

・ 検索アルゴリズムが購入者の検索プロセスにどのように影響するかを捉えるモデルを開発し、これが市場の均衡と福祉にどのように影響するかを探る。

・ 高度に不平等な検索アルゴリズムが採用されると、購入者は少数の売り手に関する繰り返しの情報を得る可能性が高くなる。

 

 

 

 

 

タイトル: Securities auctions with pre-project information management (事前プロジェクト情報管理を伴う証券オークション)

筆者: Tak-Yuen Wong, Ho-Po Crystal Wong

要旨:

・ 入札者がプロジェクトを開発する権利を獲得した後に情報を取得するオプションを持つ証券オークションを分析する。

・ 支払いは、最初の最適なものに対して投資と情報取得を歪める前払いの現金入札と条件付きの証券入札で構成される。

・ 証券の急な度合いの観点から証券を順序付ける。

 

 

 

 

 

タイトル: Who are you? Cartel detection using unlabeled data (あなたは誰?ラベルなしデータを使用したカルテルの検出)

筆者: Douglas Silveira, Lucas B. de Moraes, Eduardo P.S. Fiuza, Daniel O. Cajueiro

要旨:

・ ブラジルの道路維持セクターでの入札リグカルテルを特定するためのデータ駆動型の機械学習アプローチを提案する。

・ クラスタリングアルゴリズムを使用して、入札をその属性に基づいてグループ化する。

・ 入札リグカルテルが実践する戦略の広範なプロファイルを認識するためのスクリーンの範囲を使用する必要性を強調する。

 

 

 

 

 

タイトル: Platform competition in the tablet PC market: The effect of application quality (タブレットPC市場におけるプラットフォーム競争:アプリケーションの品質の影響)

筆者: Thanh Doan, Fabio M. Manenti, Franco Mariuzzo

要旨:

・ タブレットPC市場は、iOSおよびAndroidの2つのプラットフォームによって支配されている。

・ アプリの品質がタブレットの消費者選好にどのように影響するかを評価するためのモデルを提案。

・ 高品質のアプリケーションが提供されると、消費者は特定のプラットフォームに強く引きつけられる可能性がある。

 

 

 

 

 

タイトル: Mergers with future rivals can boost prices, bar entry, and intensify market concentration (将来のライバルとの合併により価格上昇、参入障壁、市場集中の強化が可能)

筆者: Maysam Rabbani

要旨:

・ 現行事業者と将来の競争相手との合併が価格上昇を引き起こし、消費者に損害を与える可能性が理論的に示される。

・ 実証的なエビデンスが不足しているため、この理由で合併が訴訟にかけられたことはない。

・ 大手製薬企業による有望な将来の競争相手の買収事例を研究し、合併により現行事業者の価格が上昇する強力で因果的なエビデンスが存在する。

・ 将来の競争相手との合併は実質的に規制されておらず、賢明に利用される場合、独占禁止法執行を回避し、参入障壁として機能する。

・ 将来の競争相手との合併が市場集中度を変えないという主流の予測とは対照的に、合併後の市場集中度の大幅な増加を報告。

・ 合併と市場集中度の間の影響の可能性のあるチャネルとして、広告支出を導入。

・ 合併が現行事業者の直接の競争相手には影響を与えるが、遠い競争相手には影響を与えない副作用を文書化。

 

 

 

 

 

タイトル: Bank regulation and market structure (銀行規制と市場構造)

筆者: Carsten Krabbe Nielsen, Gerd Weinrich

要旨:

・ 入場コストにおいて異質な銀行が、Salopによる預金者のためのユニットサークルで競合するモデルを提案。

・ リスクシフトを防ぐために意図された資本要件が増加すると、結果としてのコストが預金者に削減された預金金利またはサービス品質の形で転嫁される。

・ これにより、預金者が規制されていないシャドーバンクに移行する可能性が生じ、規制された銀行の市場構造の変化が生じる。

・ 資本要件が低い場合、独占的競争が観察され、資本要件が高くなると制約された寡占、そして最終的に地域的独占が生じる。

・ 後者の2つの市場構造の下では、より高い資本要件が銀行の利益マージンとフランチャイズ価値を減少させ、意図しない効果として銀行が投資のリスクを増加させる可能性がある。

 

 

 

 

 

タイトル: Demand for in-app purchases in mobile apps—A difference-in-difference approach (モバイルアプリ内購入の需要—差分法アプローチ)

筆者: Andreea Enache, Richard Friberg, Magnus Wiklander

要旨:

・ 6つのヨーロッパ市場で5つの「フリーミアム」モバイルアプリゲームを使用し、価格変動が転換率、ユーザー数、報酬付きビデオの視聴に与える影響を検証。

・ AppleとGoogleのプラットフォームの両方で利用可能なゲームが、片方のプラットフォームでのみ価格変動があることに基づく差分法推定に依存。

・ 主な同定は、2021年のAppleの価格調整から来る。

・ 転換の独自価格弾力性は-1から-4の範囲にある。

・ アプリ内価格の低下に伴い、報酬付きビデオの視聴が減少し、平均弾力性は約0.5だが、アプリ内価格の変動による全体的なプレイは影響を受けない。

 

 

 

 

 

タイトル: Policy orientations and technology choices in standards wars (標準戦争における方針の方向性と技術の選択)

筆者: Xiao Fu, Guofu Tan, Jin Wang

要旨:

・ 標準設定組織(SSO)は、技術開発者と採用者の対立する利益に対してさまざまな方針を示す。

・ SSOの技術選択と、基本技術の開発者によるロイヤルティ決定を組み込んだモデルを分析する。

・ 開発者に対する方針の方向性と競合する標準を発行するSSOによる調整された標準設定は、最適以上の数の基本技術をもたらす可能性がある。

・ SSOの技術選択が、標準採用におけるネットワーク効果と開発者間の連合形成の両方によってどのように影響を受けるかを検討する。

 

 

 

 

 

タイトル: Comparing procedures for estimating random coefficient logit demand models with a special focus on obtaining global optima (グローバルオプティマの取得に特化した、ランダム係数ロジット需要モデルの推定手順の比較)

筆者: László Pál, Zsolt Sándor

要旨:

・ Berry et al. (1995)によって開発された広く使用されている実証市場需要モデルの推定子を計算するためのいくつかのネストされた固定点および最適化手順を比較する。

・ 最適化は、多数の局所的な最適解をもたらす可能性があることがよく知られている。これが無視されると、誤った政策結論が導かれる可能性がある。

・ グローバル最小値を見つける頻度と計算時間を組み合わせることで、グローバル最小値を取得するために必要な計算時間を提供する新しい指標を提案する。

・ この指標を使用して、SpectralおよびSquarem方法(Reynaerts et al., 2012)が、ベンチマークの収縮繰り返し方法やMPEC(Dubé et al., 2012)、ABLP(Lee and Seo, 2015)方法よりも優れていることが分かった。

・ 外部代替のシェアが比較的大きい場合、導関数を使用しない最適化アルゴリズムは、導関数ベースのアルゴリズムよりも少ない計算とコーディングを必要とし、最も良い導関数ベースの方法よりも優れている。