Trois essais en microéconomie appliquée : des normes et des réseaux

Cette thèse s’articule autour de deux thèmes : les normes sociales et les réseaux de production. Le premier chapitre porte sur une étude de cas où les normes sociales sont utilisées dans la lutte contre le discours haineux en ligne. A l’aide de méthodes de machine learning, je montre que le fait de dénoncer les opinions haineuses est un moyen de dissuader d'autres discours haineux. Cet effet s’explique par le fait que cette forme de contradiction sert de communiquer la présence d'une norme sociale ou en accentue l'importance. Au-delà de la lutte contre les discriminations, ce chapitre peut nous éclairer sur la façon dont les normes influencent le comportement politique plus généralement. Le deuxième chapitre porte sur le rôle que joue le goût pour l'image sociale pour expliquer l'effet des normes sociales sur le comportement. De nombreuses études montrent que ces goûts affectent le comportement des gens en moyenne, mais nous ne savons pas encore quels individus sont les plus susceptibles d’adapter leur comportement. Je présente une expérience novatrice conçue pour combler ce vide. Elle permet de calculer une mesure individuelle de préoccupation pour l'image, montre qu'il y a une hétérogénéité substantielle et analyse sa corrélation avec d'autres préférences sociales. Le dernier chapitre étudie les réseaux de production. L'intégration verticale des entreprises peut donner lieu à des comportements anticoncurrentiels. J'aborde l'un de ces comportements, appelé verrouillage, par lequel les entreprises verticalement intégrées coupent l'approvisionnement de leurs concurrents en intrants essentiels. J'utilise de nouvelles données sur les réseaux de production pour identifier les fusions et acquisitions entre entreprises verticalement liées. Je montre ces fusions affectent les chaînes d'approvisionnement de leurs concurrents et j’interprète cela comme preuve de verrouillage.This dissertation revolves around two wider topics: social norms and production networks. The first chapter investigates a specific modern-day case study where social norms are leveraged in the fight against online hate speech to shed light on how norms shape political behavior more broadly. Using machine learning techniques, I show that speaking out against hateful views is an effective way of deterring further hate speech. The mechanism that most likely explains this effect is that vociferous contradiction in fact serves as a form of non-monetary punishment that raises the salience of a social norm. The second chapter focuses on the crucial role of image concerns in explaining the effect of social norms on behavior. While there are now plenty of studies showing that image concerns affect people on average, we still know very little about which individuals specifically drive that effect. I introduce a novel laboratory experiment designed to fill this gap. It generates an individual-specific measure of image concern, shows that there is substantial heterogeneity even in a small laboratory sample, and investigates how it correlates with other social preferences. The final chapter of my thesis focuses on production networks and in particular on vertical integration. Vertical integration give rise to anticompetitive behavior or indeed be a motive for it. I discuss one such mechanism, called vertical foreclosure, by which vertically integrating firms disrupt the supply of critical inputs to competitors. I leverage novel production network data to identify mergers and acquisitions between vertically related firms and show taht these mergers affect the supply chains of their rivals, which I interpret as evidence for foreclosure