副教授Nathan Schiff

       在这篇文章中，Schiff教授与其合作者以餐饮业为例，研究了企业在面临新竞争者时的应对策略。他们从一家网站上搜集了一个非常新颖的数据——纽约市众多餐厅在不同时期的菜单的追踪数据。基于菜单所提供的信息，他们可以精确衡量现有餐厅在面对新餐厅时如何调整价格和产品。考虑到餐厅选址的内生性，他们在应用差分回归方法时，首先根据菜单的相似度和区位特征，将面对新竞争者的“实验组”餐厅和无新竞争者的“控制组”餐厅进行匹配。这里，他们参照了计算机科学中的文字处理技术，用余弦相似性来衡量菜单之间的相似度，即产品特征空间上的距离。初步的分析结果表明，面临新竞争者时，餐厅会降低价格，但并没有显著地调整产品数量。他们的研究对于理解垄断竞争企业面临竞争所做出的价格反应有所启示。他们还计划用更长期的数据更新扩展其计算结果。