nep-com New Economics Papers
on Industrial Competition
Issue of 2019‒02‒25
24 papers chosen by
Russell Pittman
United States Department of Justice

  1. Vertical Integration and Foreclosure: Evidence from Production Network Data By Johannes Boehm; Jan Sonntag
  2. Organizing Competition for the Market By Iossa, Elisabetta; Rey, Patrick; Waterson, Michael
  3. The Origins of Firm Heterogeneity: A Production Network Approach By Bernard, Andrew B.; Dhyne, Emmanuel; Magerman, Glenn; Manova, Kalina; Moxnes, Andreas
  4. Competitors In Merger Control: Shall They Be Merely Heard Or Also Listened To? By Giebe, Thomas; Lee, Miyu
  5. Do Research Joint Ventures Serve a Collusive Function? By Helland, Eric; Sovinsky, Michelle
  6. Disclosure Regulation and Corporate Acquisitions By Bonetti, Pietro; Duro, Miguel; Ormazabal, Gaizka
  7. Optimal Partial Privatization in the Presence of Foreign Competition: The Role of Efficiency Differentials and Unemployment By Liu, Yi; Lahiri, Sajal; Liu, Tianqi
  8. Technology Adoption in Input-Output Networks By Xintong Han; Lei Xu
  9. Agglomeration Economies and the Firm TFP: Different Effects across Industries By Martin Gornig; Alexander Schiersch
  10. Monopsony Power and Guest Worker Programs By Gibbons, Eric M.; Greenman, Allie; Norlander, Peter; Sorensen, Todd A.
  11. The unilateral accidenct model under a constrained Cournot-Nash duopoly By Gérard Mondello; Evens Salies
  12. Public Interest or Regulatory Capture: Theory and Evidence from China’s Airfare Deregulation By Kai Li; Cheryl Long; Wei Wan
  13. The Impact of Price Adjustment Costs on Price Dispersion in E-Commerce By René Böheim; Franz Hackl; Michael Hölzl-Leitner
  14. Online privacy and market structure: Theory and evidence By Sabatino, Lorien; Sapi, Geza
  15. What drives pricing behavior in Peer-to-Peer markets? Evidence from the carsharing platform blablacar By Mehdi Farajallah; Robert Hammond; Thierry Pénard
  16. Quality Regulation and Competition: Evidence from Pharmaceutical Markets By Atal, Juan Pablo; Cuesta, Jose Ignacio; Sæthre, Morten
  17. Move a Little Closer? Information Sharing and the Spatial Clustering of Bank Branches By Qi, Shusen; De Haas, Ralph; Ongena, Steven; Straetmans, Stefan
  18. Market power, efficiency and welfare performance of banks: evidence from the Ghanaian banking industry By Adeabah, David; Andoh, Charles
  19. Forward trading and collusion in supply functions By Wölfing, Nikolas
  20. Soda tax incidence and design under monopoly By Cremer, Helmuth; Goulao, Catarina; Lozachmeur, Jean-Marie
  21. Corporate Capture of Blockchain Governance By Ferreira, Daniel; Li, Jin; Nikolowa, Radoslawa
  22. Valuing Product Innovation: Genetically Engineered Varieties in U.S. Corn and Soybeans By Ciliberto, Federico; Moschini, GianCarlo; Perry, Edward
  23. Spatial dependence in museum services: An analysis of the Italian case By Cellini, Roberto; Cuccia, Tiziana; Lisi, Domenico
  24. Concentración o desconcentración del mercado de telefonía móvil de Colombia By Oscar Javier Martínez Herrera

  1. By: Johannes Boehm (Département d'économie); Jan Sonntag (Département d'économie)
    Abstract: This paper studies the prevalence of vertical market foreclosure using a novel dataset on U.S. and international buyer-seller relationships, and across a large range of industries. We find that relationships are more likely to break when suppliers vertically integrate with one of the buyers’ competitors than when they vertically integrate with an unrelated firm. This relationship holds also, among other things, when conditioning on mergers that follow exogenous downward pressure on the supplier’s stock prices, suggesting that reverse causality is unlikely to explain the result. In contrast, the relationship vanishes when using rumored or announced but not completed integration events. Firms experience a substantial drop in sales when one of their suppliers integrates with one of their competitors. This sales drop is mitigated if the firm has alternative suppliers in place.
    Keywords: Mergers and acquisitions; Market foreclosure; Vertical integration; Production networks
    JEL: L14 L42
    Date: 2018–12
  2. By: Iossa, Elisabetta; Rey, Patrick; Waterson, Michael
    Abstract: The paper studies competition for the market in a setting where incumbents (and, to a lesser extent, neighboring incumbents) benefit from a cost advantage. The paper first compares the outcome of staggered and synchronous tenders, before drawing the implications for market design. We find that the timing of tenders should depend on the likelihood of monopolization. When monopolization is expected, synchronous tendering is preferable, as it strengthens the pressure that entrants exercise on the monopolist. When instead other firms remain active, staggered tendering is preferable, as it maximizes the competitive pressure that comes from the other firms.
    Keywords: asymmetric auctions; Competition; Dynamic procurement; Incumbency Advantage; local monopoly; staggered contracts; synchronous contracts
    JEL: D44 H40 H57 L43 L51 R48
    Date: 2019–01
  3. By: Bernard, Andrew B.; Dhyne, Emmanuel; Magerman, Glenn; Manova, Kalina; Moxnes, Andreas
    Abstract: This paper quantifies the origins of firm size heterogeneity when firms are interconnected in a production network. Using the universe of buyer-supplier relationships in Belgium, the paper develops a set of stylized facts that motivate a model in which firms buy inputs from upstream suppliers and sell to downstream buyers and final demand. Larger firm size can come from high production capability, more or better buyers and suppliers, and/or better matches between buyers and suppliers. Downstream factors explain the vast majority of firm size heterogeneity. Firms with higher production capability have greater market shares among their customers, but also higher input costs and fewer customers. As a result, high production capability firms have lower sales unconditionally and higher sales conditional on their input prices. Counterfactual analysis suggests that the production network accounts for more than half of firm size dispersion. Taken together, our results suggest that multiple firm attributes underpin their success or failure, and that models with only one source of firm heterogeneity fail to capture the majority of firm size dispersion.
    Keywords: firm size heterogeneity; production networks; productivity
    JEL: F10 F12 F16
    Date: 2019–01
  4. By: Giebe, Thomas; Lee, Miyu
    Abstract: There are legal grounds to hear competitors in merger control proceedings, and competitor involvement has gained significance. To what extent this is economically sensible is our question. The competition authority applies some welfare standard while the competitor cares about its own profit. In general, but not always, this implies a conflict of interest. We formally model this setting with cheap talk signaling games, where hearing the competitor might convey valuable information to the authority, but also serve the competitor's own interests. We find that the authority will mostly have to ignore the competitor but, depending on the authority's own prior information, strictly following the competitor's selfish recommendation will improve the authority's decision. Complementary to our analysis, we provide empirical data of competitor involvement in EU merger cases and give an overview of the legal discussion in the EU and US.
    Keywords: merger control, antitrust, European Commission, signaling, efficiency, competitors, rivals, competition
    JEL: C73 G34 K21 K4 L13 L2 L4
    Date: 2019–02–14
  5. By: Helland, Eric; Sovinsky, Michelle
    Abstract: Every year thousands of firms are engaged in research joint ventures (RJV), where knowledge gained through R&D is shared among members. Many members are rivals leaving open the possibility that firms form RJVs to facilitate product collusion. We exploit variation in RJV formation generated by a policy change that affects the collusive benefits but not the research synergies of a RJV. Estimates from our RJV participation equation indicate participation is impacted by the policy change. The magnitude is significant with an average drop in the probability of joining of 30%. Our results are consistent with RJVs serving a collusive function.
    Date: 2019–02
  6. By: Bonetti, Pietro; Duro, Miguel; Ormazabal, Gaizka
    Abstract: This paper examines the effect of disclosure regulation on the market for corporate control. We study the implementation of a recent European regulation imposing tighter disclosure requirements regarding the financial and ownership information provided by public firms. We find a substantial drop in the number of control acquisitions after the implementation of the regulation, a decrease that is concentrated in countries with more dynamic takeover markets. Consistent with the idea that the disclosure requirements increased acquisition costs, we also observe that, under the new disclosure regime, target (acquirer) stock returns around the acquisition announcement are higher (lower), and toeholds are substantially smaller. Overall, our evidence suggests that tighter disclosure requirements can impose significant acquisition costs on bidders and thus slow down the market for corporate control.
    Keywords: Acquisitions; Disclosure regulation; market for corporate control; mergers; Proprietary costs; Takeover laws
    JEL: G34 G38 K22
    Date: 2019–01
  7. By: Liu, Yi; Lahiri, Sajal; Liu, Tianqi
    Abstract: This paper studies the privatization policy on a domestic state-owned enterprise (SOE), by incorporating the features of unemployment and efficiency differentials-both exogenous and endogenous-between the SOE and a foreign-owned firm, in a partial-equilibrium mixed oligopoly setting. We characterize and compare the optimal privatization policies under different scenarios, and find that the presence/absence of labor efficiency differentials and unemployment interact in an interesting way. In addition, when there is unemployment, the trading of between labor inefficiency and unemployment in privatization decision depends on the magnitude of damage on the labor efficiency due to an increase in state ownership of the SOE, but not so under full employment.
    Keywords: Partial Privatization, Mixed Oligopoly, Efficiency Differentials, Unemployment
    JEL: D21 D43 D69 O53
    Date: 2018–08–10
  8. By: Xintong Han (Concordia University); Lei Xu (Toulouse School of Economics)
    Abstract: This paper investigates the role of network structure in technology adoption. In particular, we study how the network of individual agents can slow down the speed of adoption. We study this issue in the context of the Python programming language by modeling the decisions to adopt Python version 3 by software packages. Python 3 provides advanced features but is not backward compatible with Python 2, which implies adoption costs. Moreover, packages form an input-output network through dependency on other packages in order to avoid writing duplicate code, and they face additional adoption costs from dependencies without Python 3 support. We build a dynamic model of technology adoption that incorporates the input-output network. With a complete dataset of package characteristics for historical releases and user downloads, we draw the input-output network and develop a new estimation method based on the dependency relationship. Estimation results show the average cost of one incompatible dependency is one-third the fixed cost of updating a package’s code. Simulations show the input-output network contributes to 1.5 years of adoption inertia. We conduct counterfactual policies of promotion in subcommunities and find significant heterogeneous effects on the adoption rates due to differences in network structure. Length: 43 pages
    Keywords: dynamic adoption, network dependency, structural estimation
    Date: 2019–01–22
  9. By: Martin Gornig; Alexander Schiersch
    Abstract: This paper analyzes the effect of agglomeration economies on firms’ total factor productivity. We propose the use of a control function approach to overcome the econometric issue inherent to the two-stage approach commonly used in the literature. Estimations are conducted separately for four industry groups, defined by technological intensity, to allow for non-uniform effects of agglomeration economies on firms given their technological level. In addition, R&D is included to account for the firms’ own efforts to foster productivity through creating and absorbing knowledge. Finally, radii as well as administrative boundaries are used for defining regions. The results confirm differences in the strength and even in the direction of agglomeration economies: While urban economies have the largest effect on TFP for firms in high-tech industries, they have no effect on TFP in low-tech industries. For firms in the latter industries, however, the variety of the local economic structure has an impact, while this is irrelevant for the TFP of firms in high-tech industries. Only localization economies have a positive and significant effect on TFP throughout, but the effect increases with technological intensity of industries. Throughout, R&D is also found to have a positive effect that increases with technological intensity.
    Keywords: Total factor productivity, manufacturing firms, agglomeration economies, spatial concentration, structural estimation
    JEL: R11 R12 R15 D24
    Date: 2019
  10. By: Gibbons, Eric M. (Ohio State University); Greenman, Allie (University of Nevada, Reno); Norlander, Peter (Loyola University); Sorensen, Todd A. (University of Nevada, Reno)
    Abstract: Guest workers on visas in the United States may be unable to quit bad employers due to barriers to mobility and a lack of labor market competition. Using H-1B, H-2A, and H-2B program data, we calculate the concentration of employers in geographically defined labor markets within occupations. We find that many guest workers face moderately or highly concentrated labor markets, based on federal merger scrutiny guidelines, and that concentration generally decreases wages. For example, moving from a market with an HHI of zero to a market comprised of two employers lowers H-1B worker wages approximately 10 percent, and a pure monopsony (one employer) reduces wages by 13 percent. A simulation shows that wages under pure monopsony could be 47 percent lower, suggesting that employers do not use the extent of their monopsony power. Enforcing wage regulations and decreasing barriers to mobility may better address issues of exploitation than antitrust scrutiny.
    Keywords: guest workers, migration, monopsony, market concentration
    JEL: J42 F22
    Date: 2019–01
  11. By: Gérard Mondello (Groupe de Recherche en Droit, Economie et Gestion); Evens Salies (Observatoire français des conjonctures économiques)
    Abstract: Summary: This paper extends the basic unilateral accident model to allow for Cournot competition. Two firms compete with production input and prevention as strategic variables under asymmetric capacity constraints. We find that liability regimes exert a crucial influence on the equilibrium price and outputs. Strict liability leads to higher output and higher risk compared to negligence. We also study the conditions under which both regimes converge. Key Words: Tort Law, Strict
    Keywords: Tort Law; Strict liability; Negligence Rule; Imperfect competition; Oligopoly; Cournot competition
    JEL: D43 L13 L52 K13
    Date: 2018–03
  12. By: Kai Li; Cheryl Long; Wei Wan
    Abstract: The study is motivated by two seemingly contradictory patterns observed in China’s airline industry with prevalent airfare caps. On the one hand, airfares tend to be higher and thus airfare caps are more likely to be binding in routes operated by fewer airlines; but on the other hand, it is in these same routes where airfare caps are more likely to be deregulated. To explain this apparent paradox, we build a simple theoretical model, which derives distinctive predictions from the public interest theory versus the capture theory of regulation. When empirically testing the model, we find more support for the public interest theory. In particular, Chinese regulators seem to genuinely care about public interests when making deregulation decisions, and their concern with market exit and the consequent failure to serve certain markets is the main reason for removing airfare caps in routes served by fewer airlines. In contrast to most studies that investigate consequences of deregulation in the airline industry, we explore the motivation for deregulation. We also contribute to the literature by emphasizing the role of universal service obligations in understanding regulatory reforms in developing countries.
    Keywords: Regulatory Capture; Public Interest; Airfare Cap; Airline Deregulation
    JEL: D7 L5 L9
    Date: 2019–02–19
  13. By: René Böheim; Franz Hackl; Michael Hölzl-Leitner
    Abstract: We analyze price dispersion using panel data from a large price comparison site. We use past pricing behavior to instrument for potential endogeneity that might result from the selection of firms to certain product markets. We find that greater price adjustment costs result in greater price dispersion. Although the impact of price adjustment costs on price dispersion became weaker over time, the causal effect of price adjustment costs on price dispersion is still present at the end of the period. Our results are robust to many alternative empirical specifications. We also test a range of alternative explanations of price dispersion, such as search cost, service differentiation, obfuscation, vertical restraints, and market structure.
    Keywords: price dispersion, price adjustment costs, menu costs, e-commerce
    JEL: D40 L11
    Date: 2019
  14. By: Sabatino, Lorien; Sapi, Geza
    Abstract: This paper investigates how privacy regulation affects the structure of online markets. We provide a simple theoretical model capturing the basic trade-off between the degree of privacy intrusion and the informativeness of advertising. We derive empirically testable hypotheses regarding a possibly asymmetric effect of privacy regulation on large and small firms using a diff-diff-diff model with heterogeneous treatment timing. Our theoretical model predicts that privacy regulation may affect predominantly large firms, even if - as our data confirms - these large firms tend to offer more privacy. Our empirical results show that, if any, only large firms were negatively affected, suggesting that privacy regulation might boost competition by leveling out the playing field for small firms.
    Keywords: Privacy,Competition,Regulation,ePrivacy Directive
    JEL: D43 L86 M37 M38
    Date: 2019
  15. By: Mehdi Farajallah (ESC Rennes School of Business - ESC Rennes School of Business); Robert Hammond (NCSU - North Carolina State University [Raleigh]); Thierry Pénard (CREM - Centre de recherche en économie et management - UNICAEN - Université de Caen Normandie - NU - Normandie Université - UR1 - Université de Rennes 1 - UNIV-RENNES - Université de Rennes - CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique)
    Abstract: We examine how price and demand are determined on peer-to-peer platforms and whether experience and reputation have the same impact as in traditional markets. We use data from the world's leading intercity carsharing platform, BlaBlaCar, which connects drivers with empty seats to riders. We find that pricing decisions evolve as drivers gain experience with the platform. More-experienced drivers set lower prices and, controlling for price, sell more seats. Our interpretation is that more-experienced drivers on BlaBlaCar learn to lower their prices as they gain experience; accordingly, more-experienced drivers earn more revenue per trip. In total, our results suggest that peer-to-peer markets such as BlaBlaCar share some characteristics with other types of peer-to-peer markets such as eBay but remain a unique and rich setting in which there are many new insights to be gained.
    Keywords: blablacar,intercity carsharing platform,peer-to-peer market
    Date: 2019
  16. By: Atal, Juan Pablo; Cuesta, Jose Ignacio; Sæthre, Morten
    Abstract: We study the equilibrium effects of quality regulation on market outcomes by exploiting the staggered phase-in of bioequivalence requirements for generic drugs in Chile. While the objective of the regulation was to increase the perceived quality of generics to reduce vertical differentiation and enhance price competition, we find mostly adverse effects. Even if a large number of drugs obtained the quality certification mandated by the regulation, we estimate that the number of drugs in the market decreased by 13% as a result of the policy. Moreover, we find that prices increased on average by 13% as well as no significant effects on the market share of generics. These adverse effects were mostly concentrated in molecules with small market size. Put together, our results suggest that the intended effects of the regulation on competition through increased (perceived) quality of generics were overturned by adverse competitive effects arising from the costs of complying with the regulation.
    Keywords: Medición de impacto, Salud,
    Date: 2018
  17. By: Qi, Shusen (xiamen university); De Haas, Ralph (european bank of reconstruction and development); Ongena, Steven (university of zuerich); Straetmans, Stefan (Finance)
    Abstract: We study how information sharing between banks influences the geographical clustering of branches. We construct a spatial oligopoly model with price competition that explains why bank branches cluster and how the introduction of information sharing impacts clustering. Dynamic data on 59,333 branches operated by 676 banks in 22 countries between 1995 and 2012 allow us to test the hypotheses derived from this model. Consistent with our model, we find that information sharing spurs banks to open branches in localities that are new to them but that are already relatively well served by other banks. Information sharing also allows firms to borrow from more distant banks.
    Keywords: information sharing, branch clustering
    JEL: D43 G21 G28 L13 R51
    Date: 2019–02–12
  18. By: Adeabah, David; Andoh, Charles
    Abstract: The study analyses the welfare performance of banks’ lending services in the Ghanaian banking industry with emphasis on the role of market power and efficiency. We made use of pooled OLS regression with fixed effect model. For robustness, we adopted Prais–Winsten (1954) regression and two-stage least squares (2SLS) instrumental variables procedures on an unbalanced panel data of 24 banks for years 2009 through 2017. The results reveal that during our study period, there was a welfare loss of about 0.433 percent of observed total loans. Encouragingly, cost efficiency in the banking system fits well within the world’s mean efficiency but has been decreasing over time. Further, there is evidence that prices have not moved toward a competitive level. Cost efficiency estimates are found to be negatively associated with loss of consumer surplus estimates. Market power is found to be positively related to a loss in consumer surplus. Additional analysis shows that the market power effect is dominant in both domestic and large banks. Overall, the results indicate that market power and bank efficiency are competing interests for policymakers in their consideration of policy reforms geared toward an efficient and well-functioning banking system. An additional implication of these results suggests that antitrust enforcement may be socially beneficial to provide an incentive for competitive pricing in the lending business segment of banking. Other implications are also discussed.
    Keywords: Welfare Performance,Bank Efficiency,Market Power,Data Envelopment Analysis,Ghana
    JEL: D12 D18 D60 G21
    Date: 2019
  19. By: Wölfing, Nikolas
    Abstract: This paper studies the effect of forward contracts on the stability of collusion among firms, competing in supply functions on the spot market. A forward market can increase the range of discount factors which allow to sustain collusion. On the contrary, collusion is destabilised when a potential deviator sells a significant amount forward. Results do not depend on the type (financial or physical) of contract fulfilment and are robust to different levels of demand uncertainty. As a policy implication, the study finds that liquid and anonymous forward markets are incompatible with collusion.
    Keywords: forward trading,collusion,supply function equilibrium
    JEL: C73 D43 L13 G13
    Date: 2019
  20. By: Cremer, Helmuth; Goulao, Catarina; Lozachmeur, Jean-Marie
    Abstract: We consider an unhealthy good, such as a sugar-sweetened beverage, the health damages of which are misperceived by consumers. The sugar content is endogenous. We first study the solution under "pseudo" perfect competition. In that case a simple Pigouvian tax levied per unit of output but proportional to the sugar content is sufficient to achieve a first best solution. Then we consider a monopoly. Market power affects both output and sugar content, possibly in opposite directions, and these effects have to be balanced against Pigouvian considerations. We show that, nevertheless, a tax per unit of output achieves an efficient solution, but it must be an affine function of the sugar content; taxing "grams of sugar" is no longer sufficient. Interestingly, both the total tax as well as its sugar component can be positive as well as negative.
    Keywords: misperception; Monopoly; sin tax; Tax Incidence
    JEL: D42 H22 I12
    Date: 2019–02
  21. By: Ferreira, Daniel; Li, Jin; Nikolowa, Radoslawa
    Abstract: We develop a theory of blockchain governance. In our model, the proof-of-work system, which is the most common set of rules for validating transactions in blockchains, creates an industrial ecosystem with specialized suppliers of goods and services. We analyze the two-way interactions between blockchain governance and the market structure of the industries in the blockchain ecosystem. Our main result is that the proof-of-work system leads to a situation where the governance of the blockchain is captured by a large firm.
    Keywords: blockchain; governance; Industrial Ecosystem; Proof-of-Work
    JEL: G30 L13 M20
    Date: 2019–01
  22. By: Ciliberto, Federico; Moschini, GianCarlo; Perry, Edward
    Abstract: We develop a discrete-choice model of differentiated products for U.S. corn and soybean seed demand to study the welfare impact of genetically engineered (GE) crop varieties. Using a unique dataset spanning the period 1996-2011, we find that the welfare impact of the GE innovation is significant. In the last five years of the period analyzed, our preferred counterfactual indicates that total surplus due to GE traits was $5.18 billion per year, with seed manufacturers appropriating 56% of this surplus. The seed industry obtained more surplus from GE corn, whereas farmers received more surplus from GE soybeans.
    Date: 2019–02
  23. By: Cellini, Roberto; Cuccia, Tiziana; Lisi, Domenico
    Abstract: In this paper we investigate whether the services offered by museums are affected by the choices of neighbors, and we discuss whether the evidence can document that competition processes are at work. Specifically, we take into account the Italian case, where governmental and private museums co-exist. Resorting to Spatial Autoregressive Models, we show that a significant influence of neighbors’ choice concerning service supply does emerge. However, we cast several doubts that this piece of evidence can be solely due to sound competition among museums.
    Keywords: Museum; Services; Competition; Spatial dependence; Italy
    JEL: C21 L33 L83 Z10
    Date: 2019–02–09
  24. By: Oscar Javier Martínez Herrera
    Abstract: Concentración o desconcentración del mercado de telefonía móvil de Colombia Concentration or decentralization of the Colombia's Mobile communications market Oscar Javier Martínez Herrera* * Economista egresado de la Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito y Magíster en regulación económica de la Universidad de los Andes. Docente universitario en finanzas, microeconomía, macroeconomía, organización industrial, teoría de juegos, medición económica y evaluación social de proyectos de inversión. Profesor del programa de economía de la Escuela Colombiana de Ingeniería "Julio Garavito" y la Universidad Militar Nueva Granada(sede Cajicá).Con publicaciones en el área financiera, económica y empresarial, y autor de varios artículos en revistas indexadas. oscar. Correspondencia: Universidad de Cartagena, Claustro de San Agustín, Centro Carrera. 6 No. 36—100, Calle de la Universidad. Teléfono. (5) 6604634. RESUMEN Desde sus inicios, el mercado de la telefonía móvil en Colombia ha presentado periodos de alta y baja concentración según el proceso de compra, fusiones y la libre entrada de nuevas empresas prestadoras de este servicio. Hoy día, aunque existen 9 operadores, todavía este mercado se considera oligopólico porque la demanda se encuentra concentrada en tres empresas dominantes: Comcel (que ahora pertenece a Claro), Movistar y Tigo. Cabe añadir que ahora dos nuevos operadores, Virgin Mobile y ETB, conocidos también como operadores móviles virtuales (OMV), utilizan la red de Movistar y de Tigo, respectivamente, por la ausencia de espectro y su baja capacidad financiera para adquirir esta infraestructura de manera independiente. A pesar de que en los últimos 5 años en el mercado de telefonía móvil ha disminuido el nivel de concentración, luego de las subastas realizadas y la nueva participación de empresas, los precios bajos de los nuevos operadores y la mala prestación del servicio de las empresas dominantes han llevado a los usuarios a cambiar de operador, pero aun así la demanda sigue concentrada en Comcel, Movistar y Tigo. Palabras clave: telefonía móvil, concentración de mercado, oligopolio, red, medición. Clasificación jel: D43, L11, L13, L16. A22, B41, C88, L11. ABSTRACT Colombia's mobile communications have had changes of high and low market concentration due to the process of acquisition (or purchase), fusions and free entry of enterprises. Today, however the market has nine enterprises, but is an oligopoly because the demand concentrates consumers on three dominant enterprises (Claro, Movistar and Tigo). While Virgin Mobile and ETB connected to Movistar and Tigo, due to the low financial capacity and bargain for acquiring infrastructure, the market continue its decentralization process. It during the last 3 years, thanks to auctions and enterprises' free entry, also low prices and bad quality of services of incumbents firms. This phenomenon forces consumers to move to others operators but the market still is concentrated. Keyword: mobile phone,market concentration, oligopoly, net, measure. Jel Codes: D43, L11, L13, L16. A22, B41, C88, L11. 1. INTRODUCCIÓN El mercado de telefonía móvil en Colombia se ha mostrado dinámico en los últimos 5 años, gracias a los cambios demográficos, económicos, tecnológicos y regulatorios que buscan fomentar la libre competencia, vía precios y facilitar el acceso a la nueva tecnología, con la entrada de los Operadores Móviles Virtuales (OMV), es decir, aquellos ofertantes que no cuentan con espectro, ni infraestructura propia para funcionar de manera independiente, poniendo a prueba a las tres empresas dominantes en el mercado (Claro, Movistar y Tigo). Por otra parte, es importante resaltar que actualmente la libre entrada de los seis (6) OMV ha desconcentrado el mercado, este sigue siendo oligopólico y claramente dominado por Claro, Movistar y Tigo, mientras que los operadores entrantes (Virgin, ETB, Éxito y Avantel) buscan aumentar su número de usuarios en el mercado, bajando tarifas y diferenciando su producto, que en parte ha causado una guerra de precios. El objetivo de este trabajo es analizar con índices de concentración, el efecto que ha tenido la libre entrada de los operadores móviles virtuales (OMV) en el mercado de telefonía móvil en Colombia, que por efecto de la guerra de precios y las estrategias de diferenciación de producto que se originan entre ellos, han aumentado su participación en los últimos 5 años. El efecto de la guerra de precios ha transformado la estructura de mercado y su composición, que sigue siendode estructura oligopólica para el caso colombiano,mientras se presente dominancia entre los tres operadores tradicionales (Claro, Movistar y Tigo). Por lo tanto, se puede afirmar que es un mercado de libre entrada, pero no del todo competitivo. Este trabajo se divide en cuatro (4) partes. La primera explica la evolución de la telefonía móvil de Colombia, y su transición; la segunda parte trata de la metodología, la cual explica cada uno de los índices de concentración de mercado que se utilizaron para la elaboración de este estudio; la tercera muestra los resultados de la medición, y por último: las conclusiones y recomendaciones. 2. Evolución del sector de telefonía Móvil EN COLOMBIA La telefonía móvil en Colombia se implementó en el año 1994, gracias a la Ley 37/1993. Los primeros 6 operadores se instalaron en tres zonas del país: Oriente, Occidente y Costa; en oriente, Celumóvil (del Grupo Santo Domingo) y Comcel (Bell Canadá, ETB, Telecom); en occidente, Occel (Cable & Wireless, EPM) y Cotelco (Telefónica de España, Sarmiento Angulo y Ardila Lülle), y en la Costa Celcaribe (Millicom y Telecartagena) y Celumóvil de la Costa, desde entonces cada una con una participación público—privada. A finales de los noventa y principios del año 2000, gracias a la entrada de capital privado en el país, se inició un proceso de fusiones y adquisiciones que empezó a concentrar el mercado de telefonía móvil en Colombia.Durante ese periodo Comcel fue adquirida por América Móvil (empresa de Carlos Slim) y Celumóvil por Bellsouth (Caracol Noticias, 2013). En el año 2003, EPM y ETB conformaron un consorcio denominado Colombia Móvil para adquirir por concurso la primera licencia de PCS; las empresas instaladas en ese momento no participaron en el proceso selección para frecuencias en PCS. A finales del año 2003, entró la empresa Colombia Móvil con la marca OLA y compitió con un precio de 30 pesos por minuto con llamadas al mismo operador; aunque el bajo precio aumentó la demanda, dicha estrategia generó un descalabro tecnológico, puesto que la empresa no tenía la capacidad e infraestructura para prestar un servicio eficiente. En el año 2006, más de la mitad de las acciones se vendieron a Millicom International Celular, S.A. bajo la marca Tigo. En el año 2008 inició el servicio 3G, donde Claro (Comcel), Tigo y Movistarson los pioneros en adquirir esta tecnología. Luego, entre los años 2009 y 2010 entran 3 operadores móviles (UNE, ETB y Uff). En el año 2012, UNE lanza su red 4G LTE en Bogotá y Medellín gracias a una subasta ganada en el 2010, con soporte de hasta 12 Mbps en su primera fase, y luego fue extendiéndose hasta llegar a 6 ciudades; en ese mismo año, Telecom y Movistar se fusionan, empaquetando así sus ofertas fijas y móviles. Posteriormente las empresas Comcel y Telmex son adquiridas bajo la marca Claro, pero sin poder fusionar sus servicios fijos y móviles por el monopolio que mantiene la empresa en TV por suscripción y telefonía móvil. Actualmente ingresan al mercado operadores móviles virtuales (OMV), más exactamente en febrero y mayo, Virgin_Mobile y Uff Móvil, respectivamente, el primero está operando en la red de Movistar y el segundo utiliza la red de Tigo. En el año 2013, se anunció la subasta del espectro electromagnético en Colombia para la prestación del servicio de 4G, fomentar la libre competencia y limitar la posición dominante; se presentaron 6 empresas (Claro, Movistar, Azteca Comunicaciones, Avantel, DirecTV y la unión entre ETB y Tigo).Con el mecanismo se espera desconcentrar el mercado que se encuentra concentradoen 3 operadores: Comcel, Movistar y Tigo (Benavides, 2012). La subasta se realizó el día 26 de junio del año 2013, y los resultados obtenidos fueron según aparece en la tabla 1: Con este proceso de subasta se espera que los nuevos operadores tengan cobertura, tanto en los mercados más atractivos como en aquellos de difícil acceso y de mayor déficit tecnológico, como son los municipios pequeños y lejanos del país. Esto con el fin demejorar la cobertura y cerrar la brecha digital que tiene Colombia en comunicaciones móviles y de datos. Es de aclarar que la participación del operador dominante (Claro) no se limitó simplemente a aspectos regulatorios; la compañía no estaba interesada en participar en la frecuencia de 2.500 MHz por los altos costos que implicarían instalar una red en dicho segmento de usuarios (Benavides, 2012, pp. 30—31). Por ello, se dejó el segmento AWS1 a nuevos operadores, con el fin de fomentar la sana competencia y la reducción de precios a los consumidores en corto plazo; también con el objetivo de masificar el servicio hacia los consumidores de menor poder adquisitivo. Hoy en día, Colombia tiene 9 operadores, entre las que se encuentran Comcel S.A., Movistar, Tigo, UNE, EPM, Avantel, ETB, Uff Móvil, Éxito, Virgin Mobile. En el caso de los nuevos operadores, a la fecha siguen rezagadas para competir con las 3 principales empresas que conforman el oligopolio porque presentan una menor cuota de participación de mercado, no tienen la capacidad financiera para competir, o se encuentran conectadas a la red del prestador dominante como es el caso de Virgin Mobile y Uff Móvil. Dicha situación genera barreras a la entrada para la participación de nuevos operadores de telefonía móvil por el costo hundido que tendrían que asumir. El mercado de la telefonía móvil opera en red gracias al uso de tecnologías de la información y la comunicación (TIC) y su demanda depende del número de suscriptores que consumen el servicio de manera permanente y sin interrupciones; la entidad encargada de la regulación es la Comisión Reguladora de Comunicaciones (CRC), antes Comisión de Regulación de Telecomunicaciones (CRT), la cual se creó a partir de la Ley 142/1994, con el propósito de introducir competencia y la expansión de la inversión privada; la Agencia Nacional del Espectro (ANE) se encargada de definir la libre participación de empresas en la subasta de espectro electromagnético. Ambas se encuentran adscritas al Ministerio de Tecnologías de la Información y la Comunicación (MinTIC). Hoy en día la CRC debe regular el uso y abuso de posición dominante de los 3 grandes operadores que concentran gran parte de la demanda, incentivando la libre entrada y generando incentivos para la participación de nuevos inversionistas mediante subastas y facilitando el libre acceso al servicio a un menor costo, y también controlando los mercados de redes y los servicios de comunicaciones. En Colombia, las principales empresas de telefonía móvil aparecen a continuación en la siguiente tabla: Como se puede observar en la tabla 2, en el tercertrimestre del año 2016, las empresas Claro (Comcel), Movistar y Tigo concentraron el 91,19 % de la demanda total del mercado, mientras que el restante apenas tiene el 8,81 %. Ello implica que el mercado de telefonía móvil en Colombia se ha desconcentrado, si se tiene en cuenta que en el periodo 2010—2014 la participación de los tres grandes operadores (Comcel, Movistar y TIGO) era del 100 %. Se puede apreciar entonces que existe un crecimiento por parte de los operadores virtuales (OMV), es decir, aquellos que no poseen espectro ni infraestructura propia para operar, como es el caso de Virgin, que utiliza la red de Movistar, y ETB la de Tigo. En este caso, la mayor participación dentro de ese grupo de oferentes la tiene Virgin, con un 4,06 % (46,08 % de peso relativo dentro del grupo de OMV). El caso de los operadores virtuales (OMV), tácitamente lleva a que se concentraría más la demanda en los dos operadores dominantes (Movistar y Tigo), toda vez que así se crean tanto barreras a la entrada como dependencia por el uso de la infraestructura de los operadores dominantes; por lo tanto, dada su baja capacidad financiera para realizar inversiones de manera independiente o aislada, los OMV pueden salir del mercado si el dominante decide subir el costo de uso de la red o simplemente pueden terminar absorbidos por aquel. Al final esto terminaría afectando al usuario y provocando el efecto contrario que se persigue con los OMV, cual es el fomento de la competencia. De acuerdo con la teoría de la organización industrial, en la medida que la elasticidad en el precio de la demanda disminuya (o tienda a ser inelástica)y la demanda se concentre en un grupo reducido de empresas dominantes, se puede inferir que el sector y las empresas que pertenecen a la actividad económicatienen la capacidad de fijar elprecio por encima del costo marginal (Salinger, 1990, p. 294). Este índice de Lerner,o mark up, que cuantifica el poder de mercado, se deduce a partir de la oferta (con estructura monopólica, oligopólica o de competencia monopolística), y maximiza la función de beneficios tipo Cournot (Vallejo, 2006). La función de beneficios para n firmas y con idénticas funciones de costos marginales (ci), es: A partir de la maximización de la función de beneficios de la firma i, se obtiene el índice de Lerner con n firmas, propuesto por Abba Lerner (1934). Donde Sirepresenta la cuota o participación del mercado (o market share, en inglés) y ep es la elasticidad en el precio de la demanda del sector. La cuota de mercado se calcula así: A partir de la relación entre la cuota de participación en el mercado (Si) y la elasticidad en el precio de la demanda (ep), se puede inferir que el beneficio de cada una de las firmas depende del número de empresas que pertenecen al sector (que son competencia directa) y su respectiva participación en el mismo. Si cada una de las empresas fueran simétricas y contara con una participación pequeña sobre el total de la industria (Q=?qi), se puede inferir que el margen de ganancia de la industria es: Donde n es el número de compañías que pertenecen al sector o a la industria sujeta a estudio. Adicionalmente, aunque cualquier oligopolio presente una estructura de mercado que se caracteriza por tener pocos oferentes, un producto diferenciado u homogéneo, y barreras a la entrada, el precio en el oligopolio tipo Cournot se determinaría vía cantidades y no por fijación de precios (Tucker, 2010, p. 261).Por ello, el mercado de telefonía móvil se puede asemejar a un modelo tipo Bertrand, donde los precios bajos son una variable estratégica para aumentarla participación en el mercado, dado que el liderazgo de las empresas dominantes conlleva a que las empresas existentes emprendan guerras de precios para obtener más suscriptores y permanecer así en el mercado.La guerra de precios ocurre cuando un competidor busca aumentar su participación en el mercado bajando precios,quitándole así suscriptores a las empresas dominantes y los otros competidores, los cuales tratan de hacer lo mismo,pero imitando dicho comportamiento estratégico (Linares, 2015, p. 4). El modelo oligopolístico tipo Betrand propuesto, basado en el comportamiento de guerras de precios y deconcentración de mercado por parte de los operadores de telefonía móvil,infiere que las empresas líderes tienen el mayor número de suscriptores y dicha situación les permite generar una economía a escala creciente en lo posible, lo cual les permite maximizar su propio beneficio (García, Velásquez y Montenegro, 2014).El problema de maximización en un entorno de guerra de precios y de alta concentración de mercado se planteaa partir de la siguiente función de beneficios: Donde ?L es el beneficio económico de las empresas líderes, QL es la cantidad vendida por las empresas líderes, que se deduce de la diferencia entre la cantidad total de la industria QT y de la sumatoria de la producción individual de cada una de las empresas seguidoras ?qi que también se define como la producción total en la franja de empresas seguidoras o precio aceptante, así: El beneficio planteado en la ecuación 5 muestra que la empresa líder es la que maximiza utilidades y fija el precio a partir de su demanda, y de la participación total de las empresas seguidoras. Dado que las empresas líderes emiten señales de precios a otras que son seguidoras, que poseen menor participación en el mercado y aceptan precios bajos para permanecer en el mercado, según sea el caso, la condición de primer orden se resuelve así: Luego de transformar algebraicamente y agrupar en términos, se deduce el índice de Lerner o mark up, representado así: Donde es el costo marginal de la empresa líder; son las elasticidades en el precio de la demanda para la empresa líder y para la seguidora, respectivamente, es la participación relativa de la producción total de las empresas seguidoras sobre el total de la industria. Simplificando más, la expresión queda así: De acuerdo con lo anterior y como se explica en tabla 3, en la medida que SS tiende a cero, el margen de participación SL se acercaría a uno y la elasticidad precio de la demanda tendería al de monopolio. En cambio, si la participación de las empresas seguidoras aumenta SS, el poder de mercado se reduce en la medida que exista más competencia (García, Velásquez y Montenegro, 2014). En el caso de los tres operadores dominantes de la telefonía móvil en Colombia, que concentraron el 91,19 % de los suscriptores, el resto que son operadores móviles virtuales (OMV) con el 8,81 %, compiten vía precios bajos en igualdad de condiciones que las tres empresas líderes en el mercado (Claro, Movistar, Tigo). Con la creación de los operadores móviles virtuales (OMV), la regulación se enfocó en estimular la competencia en el corto plazo, ampliando la oferta de servicios con diferenciación de productos y la entrada de nuevos operadores móviles.Esta dinámica de libre entrada hace necesario que en el largo plazo se requiera invertir en infraestructura, si a futuro deciden entrar a competir nuevos OMV, dado que con la red actual puede verse afectada la prestación del servicio,en caso de que no se decida invertir en su mejoramiento (Linares, 2015, pp. 3—4). Demsetz considera que la correlación positiva entre beneficios positivos y concentración no necesariamente implica beneficios oligopólicos (Salinger, 1990, p. 293), porque los beneficios también hacen parte de un mercado competitivo; en el caso de la telefonía móvil se evidencia que luego de la libre entrada de empresas se tiene una demanda más elástica que 10 años atrás. Hoy en día, gracias al mecanismo de subastas y de libre entrada de empresas, el mercado de telefonía móvil en Colombia se está desconcentrando y diversificando, porque antes del año 2010 las empresas se especializaban únicamente en telefonía móvil, pero ahora con la implementación del internet móvil (planes de datos) en teléfonos inteligentes, tablets y IPads, cualquier usuario puede acceder a la mejor tecnología a un precio más bajo. 3. METODOLOGÍA Para medir la evolución del grado de concentración de mercado en la industria de telefonía móvil en Colombia, desde el periodo 2010—I hasta 2016—III, se utilizan los índices Herfindahl Hirschman Index (HHI), índice de diversificación (DIV), Hall TidemanIndex (HTI), índice de concentración industrial (CCI), entropía (E), Gini (G), índice de dominancia de Kwoka (K), índice Hannah—Kay (HK), índice de Linda (L) y el índice de dominancia (ID). La información utilizada para el cálculo de los índices es la proveniente de MinTIC, Fedesarrollo, CRC, DNP y las bases de datos internacionales. A continuación, las herramientas de medición. 3.1. HHI (Herfindahl Hirschman Index) Se calcula como la suma de cada una de las participaciones (Si) elevadas al cuadrado (Friedman, 1983). El rango establecido por el Departamento de Justicia de Estados Unidos—DOJ está en la siguiente tabla: El índice se ubica entre 0 y 10.000, siendo 10.000 una estructura monopólica y por debajo de 1500 de competencia perfecta. El siguiente índice, que se desagrega a partir del índice de Lerner que se explica en la ecuación, se descompone así: Si la elasticidad en el precio de la demanda tiende a infinito (perfectamente elástica) y la participación es baja, el beneficio de largo plazo sería cero y la empresa pertenecería a un mercado de competencia perfecta. En cambio, cuando el mercado es de carácter oligopólico, la demanda es inelástica al precio y el beneficio (mark up) se ubicaría por encima del 100 % (Tirole, 1998, pp. 221—222). 3.2. DIV (ÍNDICE DE DIVERSIFICACIÓN) Considera el número de categorías (bienes y/o servicios) que la industria o país produce. Si se acerca a 1, la industria se especializa en un bien y si se acerca a 4 (o más), ello implica que la industria (o país) es activo y se diversifica en varias categorías o mercados (Meilak, 2008, p. 39). 3.3. HTI (Hall Tideman Index) El índice refleja la contestabilidad (o cómo responde el mercado ante una nueva competencia o libre entrada) y se representa con un intervalo de nivel de barreras a la entrada (cercano a 1 es alta, mientras que cero baja o de libre entrada de firmas). Por lo tanto, en el caso de estudio, un número reducido de empresas dificulta la libre entrada de empresas a una industria en particular. El market share se pondera por su respectivo ranking. Si el índice se acerca a cero, el sector es de libre entrada y salida y si tiende a 1, es un monopolio con barreras a la entrada. Hall y Tideman consideran que las medidas de concentración deberían satisfacer algunas propiedades específicas; aceptan el HHI con base en dichas características, ya que estas acentúan la necesidad de incluir el número de empresas en el cálculo de un índice de centración, y hasta cierto punto refleja las condiciones de libre entrada de empresas en una industria particular. 3.4. CCI (ÍNDICE de concentración industrial) Combina las características de los índices de dispersión relativa y magnitud absoluta (Meilak, 2008). La participación de la empresa con mayor participación (o que es líder en el mercado) se compara con las demás (por ejemplo, el volumen de exportaciones de un país pequeño con respecto a otros países). CCI es la suma de las participaciones de la empresa más grande con las participaciones elevadas al cuadrado de las demás entidades, ponderadas por un multiplicador que refleja el tamaño proporcional del resto de la industria. 3.5. Entropía E El índice pondera con un menor valor a las empresas más grandes y está inversamente relacionado con el grado de concentración de mercado. Si la entropía converge a cero, hay alta concentración y la incer—tidumbre disminuye, mientras que si la entropía es mayor que 1, aumenta la incertidumbre porque hay más empresas buscando obtener participación de mercado. 3.6. Coeficiente de Gini Este índice no solamente considera la desigualdad de los ingresos de una población, sino que también es usado para medir la concentración en los mercados en función de determinar qué tan disímiles son las participaciones. Se calcula así: Otra forma de calcular el índice: Un Gini cercano a cero implica un mayor grado de competencia y menor concentración, cercano a 1 menor grado de competencia y alta concentración (Lis Gutiérrez, 2013). 3.7. Indice de dominancia de Kwoka (1977) Cuando las empresas agrupadas aumentan de tamaño, la desigualdad aumenta y, por ende, la dominancia. Se calcula así: Las participaciones se ordenan de mayor a menor y el índice varía entre 0 y 1. El valor de 1 corresponde a una estructura de mercado de monopolio y de alta dominancia. 3.8. Indice Hannah—Kay En el caso de empresas estrictamente iguales HK, será igual a 1/N; en el caso de monopolio, será 1. Siendo ? cualquier número real mayor que cero y diferente de 1. No hay criterios para definir el parámetro ?. Si ? = 2, HK es igual a HHI. 3.9. Indice de Linda Sirve para medir la existencia de oligopolio y la desigualdad entre diferentes cuotas de mercado, de acuerdo con el agrupamiento (Lis Gutiérrez, 2013). es la cuota de mercado media de las primeras i empresas, y XN es la cuota de mercado media de las restantes. El rango establecido es: 3.10. Indice de dominancia (ID) Mide la posición relativa de cada empresa en el nivel de concentración. Este índice varía entre cero y uno, según si corresponde a un mercado atomizado o monopolizado; mide la capacidad de la empresa (s) de dominar el resto. Dado que el HTI y el CCIno contemplan intervalos, para ubicar el grado de barreras a la entrada y de dispersión, en este trabajo se plantearon los siguientes intervalos como aproximación. 4. Resultados Por más que se haya dado libre entrada a las empresas y realizado la subasta en junio del año 2013 para ocupar el espacio electromagnético, el nivel de concentración en la estructura de mercado durante los últimos 5 años sigue siendo alto si se tiene en cuenta que el HHI promedio entre los años 2010—I y 2016—III es de 4.247. De esta manera el servicio de telefonía móvil mantiene la alta demanda en tres grandes operadores (Claro, Movistar y Tigo), tal como se muestra en la siguiente figura; por ello, aunque la concentración haya disminuído, el HHI conserva una estructura concentrada mientras sea mayor que 2.500. Considerando que el índice HHI se encuentra por encima de 2,500 durantelos 5 trimestres (2013—IV hasta 2016—III), se evidencia una alta concentración de mercado. Por otra parte, el índice de diversificación DIV, que se encuentra entre 2,41y 3,38, indica la alta diversificación del mercado,de acuerdo con el número de empresas que conforman la industria (en total 9); así mismo la alta diferenciación de producto reduce la especialización. En cambio, el HTI se encuentra en un rango entre 0,42 y 0,30, característico de una industria de libre entrada y salida, mientras que el CCI evidencia aún una baja dispersión debido a que las 3 empresas agrupan gran parte de la demanda.Se observa mayor grado de desigualdad, dado que el coeficiente de Gini pasó de 0,73 a 0,62, es decir, aun cuando se registra la existencia de más empresas, apenas 3 concentran el 91,19 %.Por último, con el índice de entropía se observa que la incertidumbre ha alcanzado el máximo, dado que hay más competencia por una determinada fracción de mercado. En cuanto a la razón 1/N, se observa que decrece en la medida que aumenta el número de empresa (N). En materia de oligopolio se puede afirmar que el índice de Linda para los dos casos (sea k = 2 y k = 3), encuentra dicho poder moderadamente concentrado cuando k = 2, pero pasa a ser concentrado en cuanto se analizan las tres dominantes (si k = 3): dado que el rango en los últimos 5 trimestres está situado entre 0,5 y 1, lo que indica un desequilibrio en la competencia. No obstante, el mercado de telefonía móvil en Colombia ha perdido dominancia por la libre entrada de empresas, tal como se evidencia en los índices ID y K. De acuerdo con la relación entre tasa de concentración y participación la empresa Comcel dentro del intervalo de concentración se ubica en el 71,95 %; Movistar, en el 15,788 % y Tigo, en el 11,56 % (99,30 %); el resto de operadores, apenas 0,693 %. Esto indica que aún el mercado está concentrado, a pesar de las políticas para estimular la libre entrada de empresas y de inversión, mediante la participación de OMV. Tal como se evidencia en la ilustración 2, aunque exista una alta participación de usuarios de la empresa Claro, la baja concentración de mercado se atribuye a que se han trasladado hacia Tigo o al resto de operadores móviles virtuales entrantes; por lo tanto, está claro que el mercado debe regularse para evitar que la guerra de precios y la ausencia de espectro en estos operadores terminen afectando a los usuarios finales, a quienes finalmente se les traslada el mal servicio o una tarifa que no refleja la expectativa del regulador con la política de garantizar la competencia, necesaria para mejorar el servicio y su adecuada cobertura. Dicha dominancia en el mercado se evidencia con las promociones y los productos de última tecnología que son exclusivos de las tres grandes firmas (Claro, Movistar y Tigo). 5. Conclusiones El objetivo de este trabajo es comprobar mediante índices de concentración de mercado, cómo influyó la guerra de precios causada por los operadores móviles virtuales (OMV) en la desconcentración del mercado de telefonía móvil en los últimos 5 años, que es caso de los nuevos operadores, Virgin, Uff Móvil y Éxito. Lo anterior se evaluó con la información secundaria existente en el Ministerio de Comunicaciones (MinTIC) y en la Comisión de Regulación de Comunicaciones (CRC). Si embargo, a pesar de la entrada de los nuevos operadores, el mercado sigue siendo concentrado si se tiene en cuenta que la participación de los operadores dominantes (Claro, Movistar y Tigo), en el 2016—I, es del 91,19 %. Por otra parte, el simple hecho de que los OMV no tengan su propia red o infraestructura, hace pensar que son operadores que pueden terminar integrados a la red del prestador dominante, o correr el riesgo de salir del mercado cuando el operador dueño de la infraestructura decida subirle el costo de uso de la red. Como mencionamos a lo largo de este documento, la Comisión de Regulación de Comunicaciones (CRC) es la entidad encargada de controlar y evitar cualquier abuso de posición dominante por parte de los grandes operadores. Conforme se ha evidenciado a través de los índices de concentración de mercado, la Comisión no ha generado ningún tipo de intervención; por lo tanto, Colombia aún presenta un oligopolio muy poderoso en el mercado de telefonía móvil, a pesar de la libre entrada a OMV en los últimos 5 años. Además, tratándose de empresas que entran sin espectro y en condición de dependencia de la red existente de Movistar y Tigo, como es el caso de Virgin Mobile y ETB, tácitamente se produce un aumento de ingresos del operador dominante, por lo cual el consumidor termina inscrito en el operador dominante sin saberlo. Los resultados arrojaron que Colombia presenta un mercado abierto para nuevos operadores; sin embargo, existen restricciones dicha entrada dado que no hay capital financiero ni infraestructura para acceder libremente. Por otra parte, la estructura de mercado de la telefonía móvil en Colombia aún presenta barreras a la entrada porque son tres empresas (Claro, Movistar y Tigo) las dominantes en el mercado. En consecuencia, se ha degradado la calidad del servicio, sobre todo en el operador dominante (Claro), aunque a la fecha todos en general acusan una prestación deficiente del servicio. Por último, se debe garantizar independencia en el regulador, que en este caso es la CRC, al momento de tomar decisiones si se tiene en cuenta que en la actualidad no tiene poder alguno para ejercer tal función e imponer multas y sanciones. De ahí resulta importante que el regulador, además de garantizar la competencia en el sector, establezca condiciones para la subasta del espectro y los cargos por acceso sean cercanos a cero para que los operadores entrantes, que no pueden contar con una infraestructura propia, no se vean afectados por el cobro que los operadores dominantes fijen por el uso de su red (OECD, 2014). Notas 1 En inglés es Advanced Wireless Services (AWS), que significa servicio de conexión avanzada. La banda AWS usa frecuencia microondas y comprende los segmentos desde 1710 hasta 1755 MHz parafrecuencia alta, y desde 2110 hasta 2155 MHz para frecuencia baja. En el caso de la tecnología Smart Phone, con plan de datos y redes sociales, la cobertura se da en este segmento y allí las compañías de menor economía a escala son las oferentes. Referencias bibliográficas Benavides, J. (2012). Promoción de la competencia en la telefonía móvil de Colombia. Bogotá: Fedesarrollo. Cabral, L. (2000). Introduction to Industrial Organization. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press. Caracol Noticias. (31 de mayo de 2013). Hitos de la telefonía celular en Colombia. Caracol Radio. Obtenido de—de—la—telefonia—celular—en—colombia/20130531/nota/1908446.aspx Friedman, J. (1983). Oligopoly Theory. Cambridge: Cambridge University Press. García, J. J., Velásquez, H., & Montenegro, C. M. (2014). El poder de mercado en industrias minoristas de gas natural vehicular. Revista de Economía Aplicada. Linares, D. F. (2015). Principales determinantes del precio de los servicios de voz de telefonia móvil en Colombia. Medellín: Universidad Eafit. Lis Gutiérrez, J. (2013). Medidas de concentración y estabilidad de mercado. Una aplicación para Excel. Bogotá: Superintendencia de Industria y Comercio. Martínez, O. (2011). El poder de oligopsonio en la compras de leche en Colombia: "Una medición del poder y concentración de mercado". Notas Económicas UniPiloto, 37. Meilak, C. (2008). Measuring export concentration: The implications for small states. Bank of Valletta Review, 38. OECD. (2014). Estudio de la OCDE sobre políticas y regulación de telecomunicaciones en Colombia. OECD. Rosenbluth, G. (1955). Measures of Concentration. NBER. Salinger, M. E. (1990). The Concentration—Margins Relationship Considered: Columbia University, 287 — 335. Tirole, J. (1998). The Theory of Industrial Organization. Massachusetts: MIT Press. Tucker, I. B. (2010). Microeconomics for Today's World. North Carolina, United States: Cengage Learning. Vallejo, H. (2006). A generalized index of market power. Revista de Economía del Rosario, 95—107.
    Date: 2017–12–15

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