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Enregistrement W2235155228 · doi:10.1515/1935-1704.1837

Outsourcing and Downstream R&D under Economies of Scale

2012· article· en· W2235155228 sur OpenAlexaff
Yutian Chen, Debapriya Sen

Notice bibliographique

RevueThe B E Journal of Theoretical Economics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGlobal trade and economics
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutsourcingDownstream (manufacturing)IncentiveEconomies of scaleUpstream (networking)Competition (biology)Industrial organizationCompetitor analysisBusinessScale (ratio)Knowledge process outsourcingExploitEconomicsMicroeconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While the significance of economies of scale in outsourcing has been well-documented, the consequences of outsourcing on firms' R&D efforts, when outsourcing is driven by scale economies, remains unexplored. We investigate a simple model where downstream competitors outsource to a common upstream supplier out of their incentive to better exploit scale economies. We find that the efficiency gain of outsourcing in virtue of economies of scale helps to internalize R&D spillovers, which tends to enhance outsourcing firms' R&D incentives. On the other hand, outsourcing also mitigates downstream competition, which imposes an ambiguous impact on outsourcing firms' R&D incentives. The aggregate effect is that outsourcing enhances R&D investments only when R&D spillovers are sufficiently large, or when upstream economies of scale are sufficiently small.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,002
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,175 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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