Notice bibliographique
Résumé
The paper explores the role of R&D investments reducing fixed production costs in entry deterrence. An incumbent monopolist performs R&D to reduce its fixed production costs. There is a potential entrant, which can also perform R&D for the same purpose. There are bidirectional technological spillovers between the incumbent and the potential entrant. It is shown that deterrence, which takes the form of underinvestment in R&D by the incumbent, is more likely when the spillover from the incumbent to the potential entrant is high, when the spillover from the potential entrant to the incumbent is low, and when the fixed cost is intermediate. The comparative statics of the model depend heavily on which of two cases obtains: the first case is when separation between deterrence and accommodation is dictated by the relative profitability of these strategies; the second case is when separation between these two strategies is dictated by the positivity of R&D investments. The role of two policy tools, R&D subsidies and intellectual property protection, is examined. R&D subsidies, while they generally facilitate entry, move R&D investments in socially undesirable directions, except when accommodation is the equilibrium with and without the subsidy. As for intellectual property rights, they have no effect on R&D investments (except under deterrence) and tend to reduce entry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».