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Enregistrement W3027089670 · doi:10.1287/mnsc.2019.3545

Trust, Collaboration, and Economic Growth

2020· article· en· W3027089670 sur OpenAlexaff
Jiro Kondo, Danielle Li, Dimitris Papanikolaou

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Policies and Impacts
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommitInvestment (military)ProductivityEconomicsEx-anteIndustrial organizationValue (mathematics)Production (economics)MicroeconomicsCapital (architecture)Construct (python library)BusinessComputer scienceMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a macroeconomic model in which variation in the level of trust leads to higher innovation, investment, and productivity growth. The key feature in the model is a hold-up friction in the creation of new capital. Innovators generate ideas but are inefficient at implementing them into productive capital on their own. Firms can help innovators implement their ideas efficiently but cannot ex ante commit to compensating them appropriately. Rather, firms are disciplined only by the value of their reputations—the present value of their future partnerships. We model trust as a public signal and construct a correlated equilibrium. When trust is high, firms anticipate fruitful collaborations and thus can credibly commit to not expropriating inventors, leading to the more efficient production of new capital. Our model can be used to qualitatively replicate the empirical relation between measures of trust and investment, innovation, and productivity growth—at both the micro and macro level. This paper was accepted by Tomasz Piskorski, finance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,191 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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