Maxim Sandiumenge I Boy (CREST-Télécom Paris)
Les fusions verticales le long de la chaîne d’approvisionnement peuvent générer des gains d’efficacité en améliorant la coordination, mais aussi entraîner des effets anticoncurrentiels en désavantagent les concurrents. Cependant, en raison de leur complexité, elles sont généralement analysées dans un cadre statique, ce qui limite notre capacité à évaluer les préoccupations récentes des décideurs politiques concernant leurs conséquences dynamiques. Cet article évalue comment la dynamique induite par la demande modifie les effets des fusions verticales et utilise l’apprentissage par renforcement profond pour surmonter les défis computationnels associés. Pour ce faire, je développe un modèle dynamique dans lequel les entreprises en aval ont plusieurs fournisseurs et sont confrontées à une demande dynamique, et j’entraîne des réseaux neuronaux pour approximer l’équilibre parfait de Markov. J’estime le modèle à l’aide de données issues d’un secteur américain des biens de consommation, où la formation d’habitudes dans la demande induit une forte dynamique. Les résultats révèlent que les considérations dynamiques amplifient les conséquences de tout désavantage concurrentiel. Cela incite les entreprises à modérer leurs marges, mais renforce également leurs incitations à désavantager les fournisseurs non intégrés. Conjuguées, ces forces produisent un résultat pervers : à mesure que la dynamique de la demande s’intensifie, les gains d’efficacité liés à l’intégration diminuent jusqu’à 35 % par rapport au cas statique, et les entreprises intégrées réduisent les prix des produits intégrés jusqu’à 30 % de moins, tout en excluant plus sévèrement les produits non intégrés. Globalement, les liens intertemporels atténuent les effets proconcurrentiels des fusions verticales et amplifient leurs risques anticoncurrentiels.