Cet article appartient au dossier : Recherche, ESCP Europe Applied Research Papers 8.

Opérateurs de téléphonie

Les enchères comme instruments de valorisation du spectre

Cette étude cherche un moyen de déterminer la valeur et le prix des fréquences radioélectriques utilisées par les opérateurs de téléphonie. Alors que les enchères sont le moyen privilégié pour allouer le spectre de fréquences aux opérateurs, la question est de savoir par quelles variables le prix final est impacté, et en particulier s’il est fortement corrélé à la mise minimale requise par l’organisateur de l’enchère.

1. Données de l’enchère AWS-3

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  • 2. Tableau récapitulatif des résultats

    2. Tableau récapitulatif des résultats

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Banque & Stratégie n°359

ESCP Europe Applied Research Papers 8

Le spectre de fréquence est à ce jour un enjeu majeur pour nombre d’opérateurs télécoms, tant la demande en capacité exigée par l’utilisation massive des données mobiles s’est accrue depuis l’apparition des offres 3G (2000) et 4G (2010) au niveau européen. Pour répondre à l’augmentation du trafic des données, deux solutions s’offrent aux opérateurs :

  • utiliser plus de spectre (diversifier ses fréquences, permettre un débit plus important) ;
  • mieux utiliser son spectre (grâce à de nouvelles technologies de compression du signal ou en réduisant la taille des cellules pour permettre une plus grande disponibilité des fréquences).

Ce qu’il est important de mentionner ici, est que les premières enchères relatives à l’industrie du mobile en Europe ont eu lieu dans les années 1980. Le spectre a alors été alloué aux acteurs historiques pour un montant nominal, relativement faible, afin d’inciter à l’investissement dans des infrastructures couvrant un maximum de territoire. À l’époque, les opérateurs affichaient des marges faibles et des cash-flows négatifs dus aux investissements massifs et à une clientèle encore très réduite. L’industrie est entrée dans une phase de renouvellement des droits et licences après 2010. La profitabilité accrue du secteur aujourd’hui change la donne quant aux prix de réserve fixés par les États, qui cherchent à maximiser le profit qu’ils peuvent tirer d’un bien dont ils sont propriétaire. La situation budgétaire européenne est également une forte incitation à rentabiliser les biens pour laquelle la demande est de plus en plus forte. Il est donc sous-optimal de considérer des prix (subventionnés) passés pour estimer les droits de renouvellement d’une licence actuelle.

Dans certains marchés, les régulateurs combinent des enchères pour l’acquisition de spectre disponible (encore inutilisé) avec le renouvellement d’anciennes licences tandis que dans d’autres, ils utilisent les enchères de nouvelles fréquences comme un mécanisme de détermination du prix à attribuer pour le renouvellement d’anciennes licences (enchères différenciées).

Valeur du spectre

Tout d’abord, pour estimer la valeur du spectre, les opérateurs se basent sur les prix proposés lors des enchères passées. La plupart des enchères étaient alors organisées selon le type de fréquence mis en jeu. Le premier paramètre fondamental de la valeur du spectre est donc la fréquence qu’il permet d’exploiter. Pour faire simple, on pourrait diviser le spectre de fréquences en trois parts. Les fréquences modulées autour de 700, 800 et 900 MHz (souvent dénommées below 1GHz frequencies ou coverage spectrum), autour de 1800, 1900, 2000 et 2100 MHz (above 1GHz frequencies ou capacity spectrum), et autour de 2 600 MHz (high capacityspectrum) [1].

Ceci nous amène à un point fondamental dans la détermination de la valeur du spectre. Plus les fréquences sont élevées, moins le spectre est « efficient ». Les fréquences élevées correspondent à des longueurs d’ondes courtes qui permettent des débits plus élevés (en pratique aux alentours de 20 à 30 Mbps) que les basses fréquences sous réserve d’un nombre raisonnable d’utilisateurs par cellule. Plus le nombre d’utilisateurs est élevé, moins le débit est rapide puisque la bande passante est multi-fractionnée. Ce qui signifie que les données mobiles voyagent bien, mais sur de courtes distances, d’où la nécessité de relayer le signal fréquemment.

Ceci implique de disposer d’un nombre de stations de base (BTS) plus important. Pour relayer le signal d’une part, et pour réduire la taille d’une cellule d’autre part et permettre ainsi une meilleure répartition du nombre d’utilisateurs par antenne-relais. Donc en réalité, l’opérateur se doit d’investir massivement dans l’infrastructure pour potentialiser la qualité des hautes fréquences qu’il vient d’acquérir.

Pour prolonger la logique, plus la région dans laquelle l’opérateur a acquis les fréquences élevées est peuplée, plus l’investissement consécutif dans l’infrastructure deviendra rentable. Car la dépense d’équipement permettra au réseau d’augmenter sa capacité et donc le débit et la quantité de données mobiles utilisables. C’est pour cela que l’on appelle le spectre de fréquences supérieures à 1GHz, le capacity spectrum.

Par réciprocité, les fréquences inférieures à 1GHz sont assimilables à du coverage spectrum. La longueur d’onde que parcourt le signal est plus longue, ce qui sous-entend que ce dernier peut parcourir de plus longues distances avant de s’affaiblir et de devoir être relayé. L’opérateur aura donc besoin d’investir moins dans l’infrastructure en disposant de ce type de spectre.

Généralement, les opérateurs utilisent ce type de spectre dans les régions moins densément peuplées, dans lesquelles le nombre d’habitant par cellule est plus faible et l’incitation à multiplier les antennes relais est un mauvais calcul. Car une antenne relais traversée par des fréquences inférieures à 1GHz couvre une superficie bien plus élevée qu’une antenne qui relaye des fréquences supérieures à 1GHz.

Ainsi, pour des fréquences de l’ordre de 2GHz ou plus, la distance qui sépare deux antennes relais sera de 400 m à 2 km, pour des fréquences situées entre 1GHz et 2GHz, elle sera de 2 à 10 km, et enfin, pour des fréquences inférieures à 1GHz, il sera possible de relayer le signal tous les 10 à 30 km, voire plus [2].

Par absence d’opportunités d’arbitrage, le type de spectre et les dépenses d’infrastructure qu’il engendre s’équilibrent. Ainsi un spectre de très hautes fréquences sera moins cher qu’un spectre de fréquences moins élevées puisqu’il impliquera de plus lourdes dépenses d’équipement.

Par ailleurs, le revenu disponible par habitant dans la région où est alloué le spectre est également une variable à prendre en compte dans la détermination de la valeur des fréquences. En effet, plus le revenu disponible sera important, plus le spectre sera cher car la base d’abonnés potentiels et le prix facturé au client seront positivement impactés.

Variables fondamentales

Si l’on récapitule, trois variables fondamentales interviennent dans un premier temps dans la valeur intrinsèque du spectre :

  • le type de fréquence : plus les fréquences sont élevées, moins la valeur du spectre sera importante ;
  • la densité de population de la région dans laquelle le spectre est alloué : plus la région est densément peuplée, plus la valeur du spectre sera forte ;
  • le revenu disponible par habitant de la région dans laquelle le spectre est alloué : plus le revenu disponible sera important, plus la valeur du spectre sera forte.

Ainsi, on ajustera la valeur du spectre à ces différentes variables. Les régulateurs utilisent d’ailleurs l’indicateur P/MHz/Pop pour déterminer le prix de réserve (prix minimum demandé par l’État) auquel sera alloué le spectre. Grâce à cet indicateur on peut aisément comparer le prix estimé d’un MHz en Allemagne pour un certain type de fréquence avec le prix d’un MHz alloué en France par exemple.

Ces trois paramètres sont déterminants quant à la valeur intrinsèque du spectre. Cependant, le prix final est impacté par d’autres variables, la plupart directement liées aux modalités de l’enchère.

Après revue de plusieurs articles de recherche sur la formation du prix du spectre lors d’une enchère, nous tenterons de démontrer, en nous appuyant sur l’enchère AWS-3 ayant eu lieu aux USA en 2014, comment le prix minimum d’ouverture impacte directement et de façon majeure le prix final payé.

Revue de littérature

De nombreux articles ayant pour but de déterminer l’impact de certaines variables sur la formation du prix lors d’enchères ont été publiés ces dernières années. Ici seront étudiés deux d’entre eux.

Le premier [3] est un article cherchant à mesurer l’impact de différentes variables sur le prix des licences de bande passante 700MHz ayant été allouées par la Federal Communications Commission en 2008 aux États-Unis. Lors de ces différentes enchères (ascendantes combinatoires), 1090 licences (appariées ou uniques) classées en cinq blocs ont été allouées à plus d’une centaine d’acteurs, non sélectionnés (entrée volontaire et sans qualification). On est en mesure de répertorier pour chaque acteur, avant l’ouverture de l’enchère, un prix de réserve (prix minimum auquel il sera prêt à miser pour la licence) et un upfront deposit (prix gagé, donné en caution au vendeur), et après l’enchère, un prix d’ouverture (première mise) et un prix final (mise gagnante).

Ce qui nous intéresse ici ce sont les conclusions de l’article et plus précisément l’impact positif ou négatif de certaines variables sur les prix effectifs des licences. Après régression, les auteurs constatent que :

  • les variables géographie, économie et démographie ont un impact sur le prix. Plus la population est large, plus le prix sera élevé. Plus la zone géographique sera grande, plus le prix sera faible (nécessité d’investir plus a posteriori). Plus le revenu disponible par habitant sera fort, plus le prix sera élevé ;
  • la variable caractéristique du spectre a un impact sur le prix. Si le spectre est apparié (ex 2*10 MHz), et permet donc une optimisation du download et de l’upload, le prix de sa licence sera plus important que celui d’une licence à spectre unique. Le prix de la licence est également inversement proportionnel au risque d’interférence provenant de spectres adjacents (même fréquence vendue en quantité dans une zone géographique délimitée) ;
  • les variables prix d’ouverture et upfront deposit ont un impact sur le prix. En effet, plus la mise de départ réglementaire et le paiement cash irrécouvrable seront élevés, plus le prix final sera fort (incitation à réduire les comportements collusifs et à sceller l’engagement de l’acteur en diminuant le risque d’aléa moral).

Le second article [4], plus complet, se focalise sur 27 enchères nationales s’étant déroulées entre 2000 et 2011 en Europe, et ayant permis d’allouer 93 licences de spectre 3G (entre 1 GHz et 2 GHz).

L’hypothèse des auteurs concerne plusieurs facteurs, en lien direct ou indirect avec l’enchère :

  • la compétitivité du marché : les opérateurs historiques seraient prêts à payer plus cher pour une licence de peur de perdre leur rente oligopolistique (Klemperer, 2002). La variable compétition se mesure selon le nombre d’opérateurs sur le marché national et la variable population est définie selon la taille potentielle du marché du mobile (nombre d’habitants). Le résultat confirme l’impact positif du nombre d’acteurs sur le marché et du nombre d’habitants sur le prix ;
  • les caractéristiques du spectre : plus la durée de la licence accordée est longue, plus le prix devrait être important, mais plus la rente annuelle de la licence (intérêts) est élevée, moins ce prix devrait être fort. Ces deux paramètres sont respectivement définis par les variables durée et pourcentage. La variable part caractérise quant à elle la part de l’infrastructure du réseau réglementairement partagée entre un opérateur historique et un alternatif (dégroupage). Intuitivement, un opérateur exploitant son réseau à pleine capacité ne serait pas prêt à payer plus cher sa licence tandis qu’un opérateur ne l’exploitant que partiellement économiserait des coûts opérationnels et pourrait dans ce cas valoriser en conséquence la licence. Enfin, la variable dépense se borne à quantifier l’obligation de couverture de la population, autrement dit l’exigence de déploiement du réseau sur une certaine période. Après expérience, les auteurs constatent que la durée et l’obligation de couverture (compensée par l’effet positif d’une large population à couvrir) ont un impact positif sur le prix. L’effet de la variable pourcentage est indéterminé, alors que la variable part a un effet négatif sur le prix ;
  • la compétition au sein de l’enchère : la variable compétition est définie comme étant le ratio du nombre de participants sur le nombre de licences disponibles. Par hypothèse, on s’attend à ce que le nombre de participants augmente les coûts de mise en place de comportements collusifs et augmente en conséquence le revenu généré (McAfee et Mc Millan, 1986). L’hypothèse est validée par l’expérience ;
  • les caractéristiques de l’enchère : les opérateurs historiques ont tendance à payer moins cher pour une licence si lors de l’enchère, les régulateurs ont réservé des licences pour les nouveaux entrants uniquement dans le but de réduire les barrières à l’entrée [5] (variable entrants). Ceci s’explique ici aussi par la peur de perdre une situation de rente oligopolistique. Lorsque le commissaire-priseur annonce publiquement l’identité des acheteurs et leurs offres respectives (variable information), les prix ne s’en trouvent pas modifiés si les participants disposent de valeurs indépendantes. Cependant, dans une enchère ascendante avec des acteurs asymétriques aux valeurs interdépendantes, si les mises ne sont pas annoncées, les acheteurs disposant d’une information privilégiée peuvent la protéger et limiter ainsi le risque d’augmentation du prix et « d’entraînement spéculatif ». Par ailleurs, avec des mises non publiques, le risque de collusion est moins présent, ce qui conduit au résultat opposé (revenu plus fort sans collusion) [6]. Concernant le nombre de licences mises en jeu (variable nombre), l’effet sur le revenu généré serait en théorie indéterminé puisque d’un côté, les opérateurs historiques ne pourront plus autant faire jouer le levier prix sur le marché secondaire (disparition des rentes), donc miseront moins lors de l’enchère [7], mais d’un autre côté, miser plus pourrait leur permettre d’empêcher les nouveaux entrants d’obtenir des licences. Mettre en jeu des licences complémentaires (variable package) pourrait produire deux effets contraires ; a) une réduction de l’exposure problem (risque de remporter uniquement l’objet 1 sans pouvoir miser assez pour remporter l’objet 2, complémentaire à l’objet 1) incitant à proposer des offres élevées et b) une dissuasion des « petits » acteurs de miser pour des lots qui seront de toutes les manières remportés par les opérateurs historiques (enjeu du lot limitant les comportements agressifs des « petits acteurs » et conduisant à une baisse du revenu généré). La variable prix de réserve aurait quant à elle un impact positif sur le prix, la logique sous-jacente étant que plus le prix de réserve est important, moins les acteurs seront encouragés à développer des comportements collusifs [8]. Par ailleurs, lorsque le prix de réserve est suffisamment élevé, les acteurs n’ont pas intérêt à diminuer leur demande lors d’une enchère à objets multiples (ex : uniforme) [9]. Enfin, il apparaît difficile de formuler une hypothèse tranchée à propos de l’effet du type d’enchère sur le prix [10].

Objet de recherche fondamentale de la théorie des enchères, quelques grands résultats de la doctrine peuvent toutefois être mentionnés ici. Dans le cadre d’une enchère à objet unique, plus de nouveaux entrants et un revenu supérieur sont attendus de l’enchère à prix caché que de l’enchère ouverte simultanée (Klemperer, 2002). De plus, lorsqu’il s’agit d’une enchère common value, la winner’s curse est moins sévère pour des petits acteurs dans une enchère à prix caché. En conséquence, les petits acteurs sont plus enclins à participer à une enchère à prix caché et à miser agressivement [11] (le prix misé dans le cas d’un petit acteur est plus proche de sa valeur réelle, son surplus est donc plus mince). Par ailleurs, avec des acheteurs averses au risque, une enchère de premier prix offre un revenu supérieur à une enchère ascendante [12]. Comme énoncé plus haut, une enchère à prix caché est moins sujette à collusion ou à réduction volontaire de la demande qu’une enchère ascendante. Enfin, à acheteurs identiques (symétriques, neutres au risque, et à budgets illimités) mais dont les valeurs sont interdépendantes ou présentent un risque de corrélation, les enchères à prix caché sont moins lucratives que les enchères ascendantes [13]. Tous ces paramètres seront définis par la variable cachée.

Après expérience, on constate que les variables information, package, prix de réserve et cachée ont un impact négatif sur le prix, alors que les variables entrants et nombre ont un impact positif sur le prix. Les résultats confirment donc les hypothèses pour les variables entrants (compétition entre les nouveaux entrants pour les licences réservées contrebalançant largement l’effet négatif de l’anticipation d’une disparition des rentes oligopolistiques des opérateurs historiques), nombre (mises plus élevées pour empêcher la dispersion trop importante des licences entre les participants) et cachée (phénomène d’entrainement des valeurs lors d’une enchère ascendante, démontrant qu’en pratique, les valeurs des acteurs sont largement interdépendantes). Plus surprenants sont les effets des variables information, package et prix de réserve. L’effet négatif de la diffusion de l’information suggère que la mise en place de comportements collusifs suite à la révélation des offres de chacun se traduit bel et bien par une baisse du revenu généré, alors que l’impact négatif sur le prix de la vente de licences complémentaires indique une réelle incapacité des petits acteurs à miser pour des lots dont ils ne valorisent qu’une partie (exemple de threshold problem avec un lot de deux licences en jeu : un petit acteur valorise une licence à un prix de 15 mais dispose d’une valeur marginale nulle pour la seconde, un second petit acteur n’est intéressé que par la seconde licence à 15, alors qu’un grand opérateur n’est disposé qu’à payer pour la somme des deux à 20 contre 0 pour une unique licence. Dans ce cas c’est le grand opérateur qui remportera le lot de deux licences alors que l’allocation optimale est d’allouer la première licence au premier petit acteur et la seconde au second petit acteur). Enfin, les résultats de l’étude indiquent que l’instauration d’un prix de réserve élevé est préjudiciable au prix. Une première explication à cela peut être qu’un prix de réserve trop élevé pour des licences ne générant que peu de revenus après enchère décourage la participation et réduit ainsi la compétition. Une seconde hypothèse peut être que la présence de packages complémentaires lors d’une enchère à prix de réserve élevé dissuade également les petits acteurs (plus agressifs) d’entrer.

Hypothèse, tests et résultats

Formulation de l’hypothèse

L’hypothèse formulée concerne deux variables : la mise minimale requise lors du lancement de l’enchère et le prix final payé.

Hypothèse : le prix final payé est positivement corrélé à la mise minimale requise par l’organisateur de l’enchère.

Données et méthodologie

Les données utilisées pour tester l’hypothèse sont tirées des résultats de l’enchère AWS-3 (hautes fréquences) ayant eu lieu aux États-Unis en 2014 [14], présentés dans le Tableau 1.

Il s’agit d’une enchère de type SMRA (Simultaneous Multiple Round Auction).

L’hypothèse concerne six blocs. Il s’agit donc de caractériser le type de relation qu’il existe entre la variable indépendante offre minimale requise (en anglais minimum opening bid) et la variable dépendante prix final payé (net winning bidding price). Étant donné la multicolinéarité qu’il existe entre les différentes variables indépendantes influençant le prix, une régression multiple serait plus difficile à mettre en place dans ce cas précis.

C’est pourquoi une régression linéaire à deux variables est privilégiée ici, se bornant à calculer le coefficient de corrélation et l’équation de la droite linéaire correspondant à chaque bloc.

Enfin, pour chaque bloc également, le coefficient de détermination R2 est calculé afin de mesurer la qualité d’ajustement des deux variables.

Résultats

On constate une relation linéaire positive entre l’offre minimale requise et le prix final du spectre pour les fréquences des blocs A1, B1, G, H, I et J. Les corrélations élevées (entre 0,85 et 0,99) suggèrent également un lien fort entre les deux variables. Enfin, la variable indépendante x explique en grande partie la variable y (0,73 ≤ R2 ≤ 0,97), ce qui confirme l’hypothèse établie et le fort pouvoir prédictif du modèle. Le pouvoir explicatif de la variable indépendante est également majeur dans le cas de cette enchère comme l’attestent les prix d’équilibre trouvés pour les licences des blocs H et I. Le prix final est légèrement inférieur pour les licences du bloc I étant donnée la nature des bandes passantes, à peine plus élevées que celles proposées pour les licences du bloc H. Il est utile de préciser que la qualité du mécanisme d’ajustement est d’autant plus forte qu’il s’agit d’une enchère simultanée, lors de laquelle les acteurs misent parallèlement sur différents blocs, et où les seuls paramètres non homogènes d’un bloc à l’autre sont liés à la nature du spectre et au prix de départ.

Conclusion

On constate à l’issue des tests de régression une corrélation forte entre l’offre minimale requise à l’ouverture de l’enchère et le prix final du spectre. Une décision réglementaire de fixation d’une offre plancher, qu’elle soit basse ou élevée, impacte donc substantiellement le résultat et le revenu généré de l’enchère. Ainsi, les organisateurs, sous contrôle des régulateurs nationaux, sont en mesure de moduler les modalités de l’enchère pour s’ajuster au mieux au contexte réglementaire et concurrentiel. On peut, dans certains cas, parler d’une volonté de façonner le paysage concurrentiel, l’idée étant d’influencer la situation post-enchère afin d’aboutir à une structure de marché optimale. Cependant l’établissement des conditions de l’enchère peut s’avérer approximatif – voire expérimental – et conduire à un résultat inattendu, engendrant une situation d’équilibre sous-optimale.

Il pourrait s’avérer intéressant de mener un double travail sur une période délimitée dans différents pays. Le premier se focalisant sur le degré de corrélation entre chaque variable indépendante et le prix final, le second ayant pour but de mesurer l’impact du prix payé sur la structure de marché post-enchère et de comparer cette dernière aux objectifs du régulateur. Toutefois la colinéarité avérée entre les différents paramètres est à prendre en compte dans l’analyse et l’interprétation des résultats.

 

[1] http://www.dotecon.com/expertise/spectrum-awards-database/.

[2] http://www.wirelesscommunication.nl/reference/chaptr04/cellplan/cellsize.htm.

[3] Madden G., Bohlin E., Kraipornsak P. et Tran T. (2014), « The Determinants of Prices in the FCC’s 700 MHz Spectrum Auction », Applied Economics, n° 17, vol. 46, 1953-1960.

[4] Madden G., Saglam I. et Hussain I. (2015), « Spectrum Auction Designs and Revenue Variations », Applied Economics n° 17, vol. 47, 1748-1763.

[5] Gruber (2006).

[6] Banks et al. (2003).

[7] Ausubel et Cramton (2002) ; Grimm et al (2002).

[8] Klemperer (2002) et Cramton (2004).

[9] Cramton (2002).

[10] Milgrom et Weber (1982).

[11] Klemperer (1998) ; Bulow et al. (1999).

[12] Holt (1980) ; Harris et Raviv (1981).

[13] Milgrom et Weber (1982) ; McMillan (1994).

[14] http://wireless.fcc.gov/auctions/default.htm?job=auction_factsheet&id=97.

 

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