Palikot, Emil (2020) Essays in Industrial Organization. Toulouse School of Economics (Toulouse).

Preview

Text Download (2MB) | Preview

Abstract

This thesis is composed of three chapters. The first chapter (coauthored with Matias Pietola) provides a theoretical model of pay-for delay settlements with multiple firms. The second chapter (co-authored with Xavier Lambin) studies the impact of online reputation on ethnic discrimination. The third chapter (co-authored with Rossi Abi Rafeh) develops and estimates a model of industry dynamics. The first chapter is motivated by recent antitrust cases in the pharmaceutical industry. It studies the interplay between pay-for-delay settlements, licensing deals and litigation. Our analysis highlights the externalities that they generate: pay-for-delay settlements reduce competition which encourages entry; licensing and litigation make entering less profitable. Faced with multiple entrants, the incumbent exploits these externalities by offering licensing deals to some entrants or by pursuing litigation in order to decrease the cost of delaying contracts offered to others. The number of delayed entrants increases with patent strength. Entrants without pay-for-delay settlements pursue litigation for patents of intermediate strength; otherwise, they receive licensing deals. The second chapter shows that reputation systems can mitigate ethnic discrimination by enabling ethnic minority sellers to accrue a high reputation quickly, leading buyers to update their beliefs. Using data from a ridesharing platform, we find that minority drivers with no reviews make 12% less revenue relative to similar nonminority drivers. This disparity gradually shrinks and almost disappears for experienced drivers. To understand the mechanism behind this process, we construct a model of career concerns’ of discriminated sellers in the presence of a reputation system. The model’s estimates show that minority drivers, who just entered the platform, face overly pessimistic beliefs about the quality of their service. To alter these beliefs, they exert high effort and offer low introductory prices, swiftly boosting their reputation. Counterfactual simulations reveal that the cost of incorrect prior beliefs is high and that the reputation system strictly benefits minority drivers. The final chapter studies the entry and pricing decisions of sellers in a market with a reputation system. We provide a model of dynamic oligopoly with heterogeneity in marginal and opportunity costs and individual reputation as a state variable. We show that new sellers are generally less likely to reenter the platform than incumbents and sellers who have a lower chance of entering in subsequent periods set on average higher prices. The mechanism behind these findings is selection on marginal costs. We apply our model to a dataset on sellers on a large ridesharing marketplace. We showcase a negative correlation of tenure on the platform, measured by the number of reviews, and prices set by drivers. However, after accounting for drivers’ unobserved characteristics, which we interpret as marginal costs, we find a positive relationship. We provide, further, evidence of selection on unobservable by studying reentry decisions. Finally, we calibrate our dynamic model to uncover the distribution of opportunity costs.

Le premier chapitre (rédigé en collaboration avec Matias Pietola), fournit un modèle théorique de règlements ‘pay-for-delay’ avec plusieurs firmes. Le deuxième chapitre (en collaboration avec Xavier Lambin) étudie l’impact de la réputation digitale sur la discrimination ethnique. Le troisième chapitre (rédigé en collaboration avec Rossi Abi Rafeh) développe et estime un modèle de dynamique industrielle. Le premier chapitre est motivé par les cas récents de politique de concurrence dans le domaine pharmaceutique et analyse les relations entre les règlements ‘pay-for-delay’, les contrats de licence et les litiges. Notre analyse met en lumière les externalités de ces contrats : les règlements pay-for-delay réduisent la concurrence, ce qui encourage l’entrée dans le marché ; les contrats de licence et le litige rendent l’entrée moins rentable. Avec plusieurs entrants en cours, le titulaire du brevet exploite ces externalités en proposant des accords de licence à certains entrants ou en poursuivant des contentieux afin de diminuer le coût des contrats dilatoires offerts aux autres. Le nombre des entrants tardifs augmente en fonction de la solidité du brevet. Les entrants sans règlements ‘pay-for-delay’ poursuivent des contentieux des brevets de solidité intermédiaire ; sinon, ils reçoivent des accords de licence. Le deuxième chapitre montre que les systèmes de réputation peuvent atténuer la discrimination ethnique en permettant les vendeurs appartenant à des minorités ethniques de construire une bonne réputation rapidement, ce qui entraîne les acheteurs d’actualiser leurs convictions. En utilisant une base de données collectée sur une plateforme de covoiturage, nous trouvons qu’en absence d’avis, les conducteurs membres des minorités ethniques gagnent 12% moins de revenue par rapport aux conducteurs non membres des minorités. Cette disparité diminue progressivement en fonction du nombre d’avis et disparaît presque complètement pour les conducteurs expérimentés. Pour comprendre le mécanisme derrière ce processus, nous concevons un modèle de ‘career concerns’ des vendeurs discriminés en présence d’un système de réputation. Les estimations du modèle montrent que les conducteurs appartenant à des minorités ethniques, qui viennent d’entrer dans la plateforme, font face à des convictions trop pessimistes quant à la qualité de leur service. Pour changer ces convictions, ils exercent de grands efforts et proposent des bas prix de lancement, pour renforcer rapidement leur réputation. Des simulations contrefactuelles révèlent que le coût des croyances antérieures erronées est élevé et que le système de réputation bénéficie strictement aux conducteurs des minorités ethniques. Le dernier chapitre étudie l’entrée sur un marché avec un système de réputation et les décisions de formation de prix des vendeurs. Nous proposons un modèle d’oligopole dynamique avec une hétérogénéité des coûts marginaux et des coûts d’opportunité, et avec la réputation individuelle comme une variable d’état. Nous montrons que les nouveaux vendeurs sont généralement moins susceptibles de rejoindre la plateforme par rapport aux anciens, et les vendeurs avec une faible chance de rejoindre dans les périodes suivantes mettent des prix moyens plus élevés. Le mécanisme derrière ces résultats est la sélection selon les coûts marginaux. Notre modèle s’appuie sur une base de données de vendeurs sur une grande plateforme d’un marché de covoiturage. Nous constatons une corrélation négative des utilisateurs expérimentés de la plateforme, mesurée par le nombre d’avis et les prix déterminés par les conducteurs. Cependant, après avoir pris en compte les caractéristiques non observées des conducteurs, dont lesquelles on interprète comme coûts marginaux, nous trouvons une relation positive. Par ailleurs, en étudiant les décisions d’une nouvelle entrée sur la plateforme, nous démontrons la sélection des non-observables. Finalement, nous découvrons la distribution des coûts d’opportunité.