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Enregistrement W2123195780

The Allocation of Resources to Cooperative and Noncooperative R&D

2004· article· en· W2123195780 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMerger and Competition Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCournot competitionSubsidyMicroeconomicsDuopolyEconomicsInformation sharingOptimal allocationMathematicsComputer scienceMathematical optimization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precompetitive R&D literature has viewed cooperative and noncooperative R&D as substitutes. In this paper a more realistic approach is taken, where both cooperative and noncooperative R&D are performed in parallel. In the first stage firms determine the optimal investments in both types of R&D, and in the second stage they compete in output. It is found that information sharing between cooperating firms contributes not only to cooperative R&D, but also to noncooperative R&D. The two types of R&D reinforce each other. The level of cooperative R&D may be higher or lower than noncooperative R&D. In a Cournot duopoly, the share of cooperative R&D lies between 20% and 80% of total R&D, and this share increases with spillovers and information sharing. It is always optimal to subsidize half the costs of cooperative R&D, while the subsidy to noncooperative R&D is unchanged form the standard model. Consumers prefer intermediate levels of spillovers and information sharing, while firms prefer higher levels of spillovers, which entail lower levels of information sharing. La littérature sur la R&D préconcurentielle a toujours considéré la coopération et la non-coopération comme des substituts. Dans ce papier, on adopte une approche plus réaliste, où la R&D coopérative et non-coopérative sont effectuées en parallèle. Dans la première étape, les firmes investissent dans les deux types de R&D. Dans la deuxième étape, elles se concurrencent en quantités. Il est démontré que le partage d'information entre les firmes contribue à la R&D non-coopérative, en plus de contribuer à la R&D coopérative. Chaque type de R&D renforce l'autre, impliquant une complémentarité entre les deux. L'investissement en R&D coopérative peut être supérieur ou inférieur à l'investissement en R&D non-coopérative. Dans un duopole de Cournot, la part de la R&D coopérative se situe entre 20% et 80% de la R&D totale, et cette part augmente avec les externalités de recherche et le partage d'information. Il est optimal de subventionner la moitié des coûts de la R&D coopérative, alors que la subvention à la R&D non-coopérative est inchangée par rapport au modèle standard. Les consommateurs préfèrent des niveaux intermédiaires d'externalités de recherche et de partage d'information, alors que les firmes préfèrent des niveaux plus élevés d'externalités, ce qui implique des niveaux très faibles de partage d'information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle