Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a new type of R&D subsidy, which is conditional on the success of the R&D project. In a threestage model, the government chooses a subsidy(ies) in the first stage; in the second stage, a monopolist chooses R&D effort which determines the size or the probability of success of the R&D project; in the last stage, the firm chooses its output. It is found that conditional subsidies can yield the same level of innovation and welfare as unconditional subsidies. However, when the probability of success is sufficiently low (be it endogenous or exogenous), conditional subsidies yield suboptimal levels of innovation and welfare. When the firm chooses the probability of success, conditional subsidies can have the advantage of a lower expected cost of the subsidy to the government. I consider the simultaneous use of conditional and unconditional subsidies, and show that different combinations of the two can lead to the same levels of innovation and welfare as unconditional subsidies alone. Finally, reverse conditional subsidies, which the firm gets only if the project fails, are considered. It is found that they yield the same level of innovation as unconditional subsidies, except when the probability of success is sufficiently high. Comparing conditional subsidies with reverse conditional subsidies, conditional subsidies yield higher (lower) welfare when the probability of success is high (low).
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».