Voix VS SMS, Une analyse par les relations individuelles

VOIX VS TEXTEUne analyse par les relations individuelles

Thomas Cadet

JMA 05 /06/2014

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Aliquam leo elit, vestibulum nec rhoncus scelerisque, molestie vel justo. Aenean non turpis at nunc rutrum congue vitae quis velit. Proin fermentum faucibus sapien, sed scelerisque dolor lobortis nec. Suspendisse ac quam dignissim elit egestas mattis a at eros. Suspendisse molestie magna libero, fringilla facilisis nisl accumsan eget. Nunc vel pulvinar ante. Proin vel porttitor metus. Mauris quis consectetur dolor. Nunc orci nisi, facilisis quis imperdiet scelerisque, venenatis eget augue. Curabitur egestas ullamcorper mauris, auctor aliquam urna porttitor vel. Pellentesque ornare ultrices urna. Phasellus in rutrum quam. Nulla adipiscing id nulla vitae posuere. Aliquam rhoncus hendrerit ante, at vestibulum lectus venenatis sed. In vestibulum risus vel est varius, a tempor purus porttitor. Aliquam eu dapibus magna.


33,4 Minutes

45 SMS

source : ARCEP



?

ARCEP ⦚ AGCOM

LITTÉRATURE ?

Grzybowski, L., et Pereira, P. (2008)

Méthode

Tobit (RE)

Données individuelles

Grzybowski, L., et Pereira, P. (2008)

Méthode

Tobit (RE)

Données individuelles

Résultat

Compléments

Kim, Y., Telang, R., Vogt, W. B., et Krishnan, R. (2010)

Méthode

Modèle Structurel

Prix

Kim, Y., Telang, R., Vogt, W. B., et Krishnan, R. (2010)

Méthode

Modèle Structurel

Prix

Résultats

Faibles substituts

Andersson, K., Foros, Ø., et Steen, F. (2009).

Méthode

Modèle log-lineaire

2SLS


Méthode


2SLS

Résultats

Substituts


Méthode


2SLS

Résultats

Substituts

Compléments

?

Enjeux

Définition des marchés pertinents

Enjeux

Tarification des services

Définition des marchés pertinents

Enjeux

1

Grzybowski et Pereira, (2008)

AGCOMPr

ép

ay

é

1


AGCOM

Kim, Telang, Vogt, et Krishnan (2010)

ARCEP

Pr

ép

ay

éP

os

tp

ay

é

1


AGCOM

Kim, Telang, Vogt, et Krishnan (2010)

ARCEP

Pr

ép

ay

éP

os

tp

ay

é

Type de contrat ?

1

2

2

2

2

2

Hétérogénéité des relations

2

Résultats

voix / SMS

Résultats

voix / SMS•pour les postpayés+

Résultats

voix / SMS•pour les postpayés•pour les prépayés

+

Résultats

MODÈLE

« Point-to-point »




i j

Utilité

i j

Utilité

Iij = f(qij , qji)

i j

Contrainte

Ri

� pi

(qij

) + px

Xi

i

Problème de maximisation

Dans le modèle initié par Larson et al. (1990), les auteurs font l’hypothèsed’une utilité quasi-linéaire 15 par rapport au bien composite et normalisent leprix de ce dernier à 1. Cette hypothèse paraît raisonnable, car une faible por-tion du revenu est utilisé pour la téléphonie mobile (Economides et al., 2008;Park et al., 1983). La portion du revenu serait encore plus faible dans le casprésent, puisque seule la communication entre deux individus est modélisée.

Le problème d’optimisation auquel le consommateur i fait face dans sarelation ij est alors :

Max U

i

(Iij

;Xi

)

s.l.c I

ij

= f(qij

, q

ji

)

R

i

= p

i

(qij

) +X

i

(3)

En substituant X

i

dans la fonction d’utilité grâce à la contrainte de re-venu, la quantité émise par l’individu i vers j va être optimale lorsque :

@f

@q

ij

=p

i

Ce qui implique que la quantité optimale de communication (Voix ouSMS) émise par l’individu i dans sa relation ij va donc dépendre du prixde la communication (p

i

) mais également de la quantité de communicationémise de j vers i (q

ji

) :

q

⇤ij

= q

⇤ij

(q⇤ji

, p

i

) (5)

15. Une utilité est quasi-linéaire lorsque que sa fonction peut s’exprimer de façon linéairepar rapport à l’une des variables la composant tel que : U(x1, x2, ..., xn) = x1+u(x2, ..., xn).L’utilisation de ce type d’utilité permet de s’affranchir de l’effet revenu.

9

i

Problème de maximisation

Dans le modèle initié par Larson et al. (1990), les auteurs font l’hypothèsed’une utilité quasi-linéaire 15 par rapport au bien composite et normalisent leprix de ce dernier à 1. Cette hypothèse paraît raisonnable, car une faible por-tion du revenu est utilisé pour la téléphonie mobile (Economides et al., 2008;Park et al., 1983). La portion du revenu serait encore plus faible dans le casprésent, puisque seule la communication entre deux individus est modélisée.

Le problème d’optimisation auquel le consommateur i fait face dans sarelation ij est alors :

Max U

i

(Iij

;Xi

)

s.l.c I

ij

= f(qij

, q

ji

)

R

i

= p

i

(qij

) +X

i

(3)

En substituant X

i

dans la fonction d’utilité grâce à la contrainte de re-venu, la quantité émise par l’individu i vers j va être optimale lorsque :

@f

@q

ij

=p

i

Ce qui implique que la quantité optimale de communication (Voix ouSMS) émise par l’individu i dans sa relation ij va donc dépendre du prixde la communication (p

i

) mais également de la quantité de communicationémise de j vers i (q

ji

) :

q

⇤ij

= q

⇤ij

(q⇤ji

, p

i

) (5)

15. Une utilité est quasi-linéaire lorsque que sa fonction peut s’exprimer de façon linéairepar rapport à l’une des variables la composant tel que : U(x1, x2, ..., xn) = x1+u(x2, ..., xn).L’utilisation de ce type d’utilité permet de s’affranchir de l’effet revenu.

9

@f

@qij= pi

i

Solution

i

q⇤ij = q⇤ij(q⇤ji, pi)

Solution

i

q⇤ij = q⇤ij(q⇤ji, pi)

Solution

i

q⇤ji = q⇤ji(q⇤ij , pj)

j

Données

Données

2 592 276individus

Données

2 592 276individus

26 semaines

Focus

« on-net »

Focus

« on-net »

23 semaines

Focus

« on-net »

23 semaines

1 020 273 relations

Focus

Modèle économétrique

Vij,t = ↵0 + ↵1Vji,t + ↵2Pv,i

+ ↵3Sij,t + ↵4Sji,t + uij + ✏ij,t

Distribution non-normale

Distribution non-normale

x ) ln(x+ 1)


« Within »


prix contratsexe âge

« Within »


prix contratsexe âgeprix contratsexe âge

« Within »


Simultanéité

2SLSSortant | Entrant

Voix | SMS

Simultanéité

�ln(Vij,t) = ↵1�ln(Vji,t) + ↵2�ln(Sji,t) + ↵4�ln(Sij,t)+ ↵3�ln(Sij,t) ⇤ prepayei + ↵5�ln(V lagi,t)+ ↵6�ln(Slagi,t) + ↵7�ln(V exi,t) + ↵8�ln(V ini,t)+

P25z=1 ⇡Dz +�✏ij,t

Finalement


P25z=1 ⇡Dz +�✏ij,t

Finalement


P25z=1 ⇡Dz +�✏ij,t

Finalement


P25z=1 ⇡Dz +�✏ij,t

Finalement


P25z=1 ⇡Dz +�✏ij,t

Finalement

Résultats

4.5. Résultats 179

une estimation sans la prise en compte de l’endogénéité des variables Sij, Vji et

Sji (FE). Dans les colonnes suivantes, l’endogénéité est contrôlée à l’aide de la

méthode des variables instrumentales sur l’ensemble des individus (IVFE 19)

et par type de contrat des deux interlocuteurs (postpost, postpre, prepre,

prepost) 20.

Tableau 4.4 – Résultats des estimation du modèles

FE IVFE postpost prepre postpre prepostln(Vji) 0.149⇤⇤⇤ 0.289⇤⇤⇤ 0.401⇤⇤⇤ 0.250⇤⇤⇤ 0.273⇤⇤⇤ 0.304⇤⇤⇤

(0.000280) (0.000827) (0.00144) (0.00114) (0.00114) (0.00156)

ln(Sij) 0.447⇤⇤⇤ 1.535⇤⇤⇤ 0.408⇤⇤⇤ -0.00229 0.319⇤⇤⇤ -0.0696⇤⇤⇤(0.00155) (0.0225) (0.00634) (0.00445) (0.00646) (0.00496)

ln(Sij) ⇤ prepayei -0.253⇤⇤⇤ -2.260⇤⇤⇤(0.00171) (0.0358)

ln(Sji) 0.0887⇤⇤⇤ -0.119⇤⇤⇤ -0.246⇤⇤⇤ -0.0863⇤⇤⇤ -0.0175⇤⇤⇤ -0.168⇤⇤⇤(0.00107) (0.00319) (0.00609) (0.00421) (0.00502) (0.00568)

ln(V lagi) 0.0413⇤⇤⇤ 0.0478⇤⇤⇤ 0.0282⇤⇤⇤ 0.0390⇤⇤⇤ 0.0440⇤⇤⇤ 0.0375⇤⇤⇤(0.000298) (0.000288) (0.000471) (0.000369) (0.000514) (0.000336)

ln(Slagi) -0.0335⇤⇤⇤ -0.00373⇤⇤⇤ -0.0320⇤⇤⇤ 0.00932⇤⇤⇤ -0.0394⇤⇤⇤ 0.0169⇤⇤⇤(0.000522) (0.000565) (0.000957) (0.000819) (0.00101) (0.000742)

V exi 0.187⇤⇤⇤ 0.168⇤⇤⇤ 0.151⇤⇤⇤ 0.259⇤⇤⇤ 0.137⇤⇤⇤ 0.243⇤⇤⇤(0.00114) (0.000522) (0.000792) (0.000439) (0.000769) (0.000402)

V ini -0.0283⇤⇤⇤ -0.0449⇤⇤⇤ -0.0545⇤⇤⇤ -0.0460⇤⇤⇤ -0.0301⇤⇤⇤ -0.0596⇤⇤⇤(0.000635) (0.000339) (0.000572) (0.000484) (0.000578) (0.000523)

Dummies Temps Oui Oui Oui Oui Oui OuiObservations 25506825 25506825 9974175 6952900 8579750 8579750R

2 0.250 -0.013 0.082 0.129 0.083 0.079ll -52223894.5 -54183913.4 -20951310.3 -14020000.2 -17939818.8 -17424092.5

Écart-type Robustes entre parenthèses ⇤p < 0.05, ⇤⇤

p < 0.01, ⇤⇤⇤p < 0.001

19. Nos estimations ont été réalisées à l’aide du module Stata (?) permettant d’estimer un

modèle à l’aide de la méthode des variables instrumentales en données de panel et utilisant

des variables robustes.20. L’estimation de ce modèle a également été réalisée en utilisant la méthode des moments

généralisés (GMM). Les estimations disponibles dans le tableau D.4 en annexe donnent les

mêmes résultats que l’estimation par les variables instrumentales.

Résultats

4.5. Résultats 179





prepost) 20.



(0.000280) (0.000827) (0.00144) (0.00114) (0.00114) (0.00156)

ln(Sij) 0.447⇤⇤⇤ 1.535⇤⇤⇤ 0.408⇤⇤⇤ -0.00229 0.319⇤⇤⇤ -0.0696⇤⇤⇤(0.00155) (0.0225) (0.00634) (0.00445) (0.00646) (0.00496)

ln(Sij) ⇤ prepayei -0.253⇤⇤⇤ -2.260⇤⇤⇤(0.00171) (0.0358)

ln(Sji) 0.0887⇤⇤⇤ -0.119⇤⇤⇤ -0.246⇤⇤⇤ -0.0863⇤⇤⇤ -0.0175⇤⇤⇤ -0.168⇤⇤⇤(0.00107) (0.00319) (0.00609) (0.00421) (0.00502) (0.00568)

ln(V lagi) 0.0413⇤⇤⇤ 0.0478⇤⇤⇤ 0.0282⇤⇤⇤ 0.0390⇤⇤⇤ 0.0440⇤⇤⇤ 0.0375⇤⇤⇤(0.000298) (0.000288) (0.000471) (0.000369) (0.000514) (0.000336)

ln(Slagi) -0.0335⇤⇤⇤ -0.00373⇤⇤⇤ -0.0320⇤⇤⇤ 0.00932⇤⇤⇤ -0.0394⇤⇤⇤ 0.0169⇤⇤⇤(0.000522) (0.000565) (0.000957) (0.000819) (0.00101) (0.000742)

V exi 0.187⇤⇤⇤ 0.168⇤⇤⇤ 0.151⇤⇤⇤ 0.259⇤⇤⇤ 0.137⇤⇤⇤ 0.243⇤⇤⇤(0.00114) (0.000522) (0.000792) (0.000439) (0.000769) (0.000402)

V ini -0.0283⇤⇤⇤ -0.0449⇤⇤⇤ -0.0545⇤⇤⇤ -0.0460⇤⇤⇤ -0.0301⇤⇤⇤ -0.0596⇤⇤⇤(0.000635) (0.000339) (0.000572) (0.000484) (0.000578) (0.000523)


2 0.250 -0.013 0.082 0.129 0.083 0.079ll -52223894.5 -54183913.4 -20951310.3 -14020000.2 -17939818.8 -17424092.5


p < 0.01, ⇤⇤⇤p < 0.001






Résultats

4.5. Résultats 179





prepost) 20.



(0.000280) (0.000827) (0.00144) (0.00114) (0.00114) (0.00156)

ln(Sij) 0.447⇤⇤⇤ 1.535⇤⇤⇤ 0.408⇤⇤⇤ -0.00229 0.319⇤⇤⇤ -0.0696⇤⇤⇤(0.00155) (0.0225) (0.00634) (0.00445) (0.00646) (0.00496)

ln(Sij) ⇤ prepayei -0.253⇤⇤⇤ -2.260⇤⇤⇤(0.00171) (0.0358)

ln(Sji) 0.0887⇤⇤⇤ -0.119⇤⇤⇤ -0.246⇤⇤⇤ -0.0863⇤⇤⇤ -0.0175⇤⇤⇤ -0.168⇤⇤⇤(0.00107) (0.00319) (0.00609) (0.00421) (0.00502) (0.00568)

ln(V lagi) 0.0413⇤⇤⇤ 0.0478⇤⇤⇤ 0.0282⇤⇤⇤ 0.0390⇤⇤⇤ 0.0440⇤⇤⇤ 0.0375⇤⇤⇤(0.000298) (0.000288) (0.000471) (0.000369) (0.000514) (0.000336)

ln(Slagi) -0.0335⇤⇤⇤ -0.00373⇤⇤⇤ -0.0320⇤⇤⇤ 0.00932⇤⇤⇤ -0.0394⇤⇤⇤ 0.0169⇤⇤⇤(0.000522) (0.000565) (0.000957) (0.000819) (0.00101) (0.000742)

V exi 0.187⇤⇤⇤ 0.168⇤⇤⇤ 0.151⇤⇤⇤ 0.259⇤⇤⇤ 0.137⇤⇤⇤ 0.243⇤⇤⇤(0.00114) (0.000522) (0.000792) (0.000439) (0.000769) (0.000402)

V ini -0.0283⇤⇤⇤ -0.0449⇤⇤⇤ -0.0545⇤⇤⇤ -0.0460⇤⇤⇤ -0.0301⇤⇤⇤ -0.0596⇤⇤⇤(0.000635) (0.000339) (0.000572) (0.000484) (0.000578) (0.000523)


2 0.250 -0.013 0.082 0.129 0.083 0.079ll -52223894.5 -54183913.4 -20951310.3 -14020000.2 -17939818.8 -17424092.5


p < 0.01, ⇤⇤⇤p < 0.001






Résultats

4.5. Résultats 179





prepost) 20.



(0.000280) (0.000827) (0.00144) (0.00114) (0.00114) (0.00156)

ln(Sij) 0.447⇤⇤⇤ 1.535⇤⇤⇤ 0.408⇤⇤⇤ -0.00229 0.319⇤⇤⇤ -0.0696⇤⇤⇤(0.00155) (0.0225) (0.00634) (0.00445) (0.00646) (0.00496)

ln(Sij) ⇤ prepayei -0.253⇤⇤⇤ -2.260⇤⇤⇤(0.00171) (0.0358)

ln(Sji) 0.0887⇤⇤⇤ -0.119⇤⇤⇤ -0.246⇤⇤⇤ -0.0863⇤⇤⇤ -0.0175⇤⇤⇤ -0.168⇤⇤⇤(0.00107) (0.00319) (0.00609) (0.00421) (0.00502) (0.00568)

ln(V lagi) 0.0413⇤⇤⇤ 0.0478⇤⇤⇤ 0.0282⇤⇤⇤ 0.0390⇤⇤⇤ 0.0440⇤⇤⇤ 0.0375⇤⇤⇤(0.000298) (0.000288) (0.000471) (0.000369) (0.000514) (0.000336)

ln(Slagi) -0.0335⇤⇤⇤ -0.00373⇤⇤⇤ -0.0320⇤⇤⇤ 0.00932⇤⇤⇤ -0.0394⇤⇤⇤ 0.0169⇤⇤⇤(0.000522) (0.000565) (0.000957) (0.000819) (0.00101) (0.000742)

V exi 0.187⇤⇤⇤ 0.168⇤⇤⇤ 0.151⇤⇤⇤ 0.259⇤⇤⇤ 0.137⇤⇤⇤ 0.243⇤⇤⇤(0.00114) (0.000522) (0.000792) (0.000439) (0.000769) (0.000402)

V ini -0.0283⇤⇤⇤ -0.0449⇤⇤⇤ -0.0545⇤⇤⇤ -0.0460⇤⇤⇤ -0.0301⇤⇤⇤ -0.0596⇤⇤⇤(0.000635) (0.000339) (0.000572) (0.000484) (0.000578) (0.000523)


2 0.250 -0.013 0.082 0.129 0.083 0.079ll -52223894.5 -54183913.4 -20951310.3 -14020000.2 -17939818.8 -17424092.5


p < 0.01, ⇤⇤⇤p < 0.001






RobustesseTableau 5 – Estimations du modèle par la méthode 3SLS

postpost prepre postpreln(Vij)

ln(Vji) 0,452⇤⇤⇤ (0,0013) 0,243⇤⇤⇤ (0,0010) 0,270⇤⇤⇤ (0,0011)ln(Sij) 1,257⇤⇤⇤ (0,0057) -0,0389⇤⇤⇤ (0,0043) 0,670⇤⇤⇤ (0,0058)ln(Sji) -1,224⇤⇤⇤ (0,0056) -0,133⇤⇤⇤ (0,0041) -0,364⇤⇤⇤ (0,0047)ln(V lagi) 0,0278⇤⇤⇤ (0,0004) 0,0391⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0419⇤⇤⇤ (0,0004)ln(Slagi) -0,0163⇤⇤⇤ (0,0008) 0,00408⇤⇤⇤ (0,0007) -0,0310⇤⇤⇤ (0,0009)V exi 0,115⇤⇤⇤ (0,0002) 0,248⇤⇤⇤ (0,0003) 0,118⇤⇤⇤ (0,0002)V ini 0,0178⇤⇤⇤ (0,0003) 0,00977⇤⇤⇤ (0,0004) 0,0243⇤⇤⇤ (0,0003)ln(Vji)

ln(Vij) 0,456⇤⇤⇤ (0,0013) 0,243⇤⇤⇤ (0,0010) 0,300⇤⇤⇤ (0,0014)ln(Sji) 1,290⇤⇤⇤ (0,0057) -0,0625⇤⇤⇤ (0,0043) -0,0265⇤⇤⇤ (0,0046)ln(Sij) -1,240⇤⇤⇤ (0,0056) -0,118⇤⇤⇤ (0,0041) -0,394⇤⇤⇤ (0,0054)ln(V lagj) 0,0286⇤⇤⇤ (0,0004) 0,0398⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0370⇤⇤⇤ (0,0003)ln(Slagj) -0,0164⇤⇤⇤ (0,0008) 0,00265⇤⇤⇤ (0,0007) 0,0148⇤⇤⇤ (0,0007)V exj 0,115⇤⇤⇤ (0,0002) 0,248⇤⇤⇤ (0,0003) 0,228⇤⇤⇤ (0,0003)V inj 0,0166⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0113⇤⇤⇤ (0,0004) 0,0118⇤⇤⇤ (0,0004)ln(Sij)

ln(Sji) 0,713⇤⇤⇤ (0,0011) 0,645⇤⇤⇤ (0,0008) 0,602⇤⇤⇤ (0,0008)ln(Vij) 0,0682⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0144⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0389⇤⇤⇤ (0,0003)ln(Vji) -0,0657⇤⇤⇤ (0,0003) -0,0135⇤⇤⇤ (0,0003) -0,0196⇤⇤⇤ (0,0002)Sexi 0,0138⇤⇤⇤ (0,0000) 0,0323⇤⇤⇤ (0,0001) 0,0176⇤⇤⇤ (0,0000)Sini 0,00335⇤⇤⇤ (0,0001) -0,00392⇤⇤⇤ (0,0001) 0,00173⇤⇤⇤ (0,0001)ln(Sji)

ln(Sij) 0,714⇤⇤⇤ (0,0011) 0,645⇤⇤⇤ (0,0008) 0,716⇤⇤⇤ (0,0012)ln(Vij) -0,0658⇤⇤⇤ (0,0003) -0,0142⇤⇤⇤ (0,0003) -0,0413⇤⇤⇤ (0,0003)ln(Vji) 0,0682⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0137⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0168⇤⇤⇤ (0,0002)Sexj 0,0136⇤⇤⇤ (0,0000) 0,0322⇤⇤⇤ (0,0001) 0,0278⇤⇤⇤ (0,0000)Sinj 0,00336⇤⇤⇤ (0,0001) -0,00351⇤⇤⇤ (0,0001) -0,00108⇤⇤⇤ (0,0001)

Dummies Temps Oui Oui Oui

Observations 9974175 6952900 8579750

(Écart-type Robustes) ⇤p < 0.05, ⇤⇤

p < 0.01, ⇤⇤⇤p < 0.001

28

3SLS

RobustesseTableau 5 – Estimations du modèle par la méthode 3SLS

postpost prepre postpreln(Vij)

ln(Vji) 0,452⇤⇤⇤ (0,0013) 0,243⇤⇤⇤ (0,0010) 0,270⇤⇤⇤ (0,0011)ln(Sij) 1,257⇤⇤⇤ (0,0057) -0,0389⇤⇤⇤ (0,0043) 0,670⇤⇤⇤ (0,0058)ln(Sji) -1,224⇤⇤⇤ (0,0056) -0,133⇤⇤⇤ (0,0041) -0,364⇤⇤⇤ (0,0047)ln(V lagi) 0,0278⇤⇤⇤ (0,0004) 0,0391⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0419⇤⇤⇤ (0,0004)ln(Slagi) -0,0163⇤⇤⇤ (0,0008) 0,00408⇤⇤⇤ (0,0007) -0,0310⇤⇤⇤ (0,0009)V exi 0,115⇤⇤⇤ (0,0002) 0,248⇤⇤⇤ (0,0003) 0,118⇤⇤⇤ (0,0002)V ini 0,0178⇤⇤⇤ (0,0003) 0,00977⇤⇤⇤ (0,0004) 0,0243⇤⇤⇤ (0,0003)ln(Vji)

ln(Vij) 0,456⇤⇤⇤ (0,0013) 0,243⇤⇤⇤ (0,0010) 0,300⇤⇤⇤ (0,0014)ln(Sji) 1,290⇤⇤⇤ (0,0057) -0,0625⇤⇤⇤ (0,0043) -0,0265⇤⇤⇤ (0,0046)ln(Sij) -1,240⇤⇤⇤ (0,0056) -0,118⇤⇤⇤ (0,0041) -0,394⇤⇤⇤ (0,0054)ln(V lagj) 0,0286⇤⇤⇤ (0,0004) 0,0398⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0370⇤⇤⇤ (0,0003)ln(Slagj) -0,0164⇤⇤⇤ (0,0008) 0,00265⇤⇤⇤ (0,0007) 0,0148⇤⇤⇤ (0,0007)V exj 0,115⇤⇤⇤ (0,0002) 0,248⇤⇤⇤ (0,0003) 0,228⇤⇤⇤ (0,0003)V inj 0,0166⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0113⇤⇤⇤ (0,0004) 0,0118⇤⇤⇤ (0,0004)ln(Sij)

ln(Sji) 0,713⇤⇤⇤ (0,0011) 0,645⇤⇤⇤ (0,0008) 0,602⇤⇤⇤ (0,0008)ln(Vij) 0,0682⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0144⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0389⇤⇤⇤ (0,0003)ln(Vji) -0,0657⇤⇤⇤ (0,0003) -0,0135⇤⇤⇤ (0,0003) -0,0196⇤⇤⇤ (0,0002)Sexi 0,0138⇤⇤⇤ (0,0000) 0,0323⇤⇤⇤ (0,0001) 0,0176⇤⇤⇤ (0,0000)Sini 0,00335⇤⇤⇤ (0,0001) -0,00392⇤⇤⇤ (0,0001) 0,00173⇤⇤⇤ (0,0001)ln(Sji)

ln(Sij) 0,714⇤⇤⇤ (0,0011) 0,645⇤⇤⇤ (0,0008) 0,716⇤⇤⇤ (0,0012)ln(Vij) -0,0658⇤⇤⇤ (0,0003) -0,0142⇤⇤⇤ (0,0003) -0,0413⇤⇤⇤ (0,0003)ln(Vji) 0,0682⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0137⇤⇤⇤ (0,0003) 0,0168⇤⇤⇤ (0,0002)Sexj 0,0136⇤⇤⇤ (0,0000) 0,0322⇤⇤⇤ (0,0001) 0,0278⇤⇤⇤ (0,0000)Sinj 0,00336⇤⇤⇤ (0,0001) -0,00351⇤⇤⇤ (0,0001) -0,00108⇤⇤⇤ (0,0001)

Dummies Temps Oui Oui Oui

Observations 9974175 6952900 8579750

(Écart-type Robustes) ⇤p < 0.05, ⇤⇤

p < 0.01, ⇤⇤⇤p < 0.001

28

3SLS

Conclusion

voix / SMS

• postpayé• prépayé

Conclusion

voix / SMS1,53%

0,72 %

+

Conclusion

voix / SMS

Conclusion

voix / SMS

Tarification ?

Conclusion

voix / SMS

Tarification ? Externalités ?

Conclusion

émission / réception•Mais faible

Conclusion

+

émission / réception•Mais faible

Conclusion

« Crowding-out effect » ?

+

Conclusion

Conclusion

Prudence

Conclusion

PrudenceAnalyse de marché

Conclusion

PrudenceAnalyse de marché

Tarification des terminaisons

Limitations

Limitations

Tarifs

Limitations

Tarifs

On-net

Merci pour votre attention :)

Documents

Voix VS SMS, Une analyse par les relations individuelles