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Enregistrement W3029740713 · doi:10.18800/economia.201902.002

Subsidizing Innovation and Production

2019· article· en· W3029740713 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEconomía · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésSubsidyProduction (economics)WelfareEconomicsGovernment (linguistics)MicroeconomicsBusinessPublic economicsMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies the interaction between production subsidies and innovation subsidies. We develop a model which allows us to calculate the socially optimal subsidies (and how they vary with changes in the economic environment), and to understand how firms react to each type of subsidy. In a three-stage game, the government chooses production and innovation subsidies in the first stage to maximize welfare in the presence of a shadow cost of public funds; two firms invest in cost-reducing R&D in the second stage; and the two firms compete in quantities in the last stage. We find that production subsidies crowd out innovation. On the other hand, providing a production subsidy reduces the cost of the innovation subsidy, and vice versa. The optimal production subsidy either increases monotonically with spillovers, or is U-shaped with respect to spillovers, depending on exogenous parameters. The innovation subsidy is increasing in spillovers. The production subsidy is higher for very low spillovers, while the innovation subsidy is higher for moderate/high spillovers. In equilibrium, because of the innovation subsidy, R&D increases with spillovers, and so does welfare. We also consider the case of a financially constrained government, as well as the case of a uniform subsidy to production and innovation costs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,181 · 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