Relative Industry Concentration and Customer-Driven it Spillovers
Notice bibliographique
Résumé
We examine how one industry’s productivity is affected by the IT capital of its customers and how this effect depends on industries’ relative concentration. These customer-driven IT spillovers result from customers’ IT investments in various information systems that reduce transaction costs through information sharing and coordination and lead to more efficient production and logistics upstream. The magnitude of IT spillovers depends on relative industry concentration because customers in more concentrated industries relative to those of their suppliers are better able to retain the benefits from their IT investments. We model customer-driven effects based on production theory and empirically test the model using two industry-level data sets covering different and overlapping time periods (1987-1999 and 1998-2005), different scopes of the economy (manufacturing only versus all industries), and different levels of industry aggregation. We find that, given an increase in a downstream industry’s IT capital, there is a significant increase in downstream industry output as well as significant increases in upstream industry output. Moreover, the magnitude of IT spillovers is related to relative industry concentration: A 1% decrease in a customer’s relative industry concentration increases spillovers by roughly 1%. Thus, further increases in IT capital can be justified along the supply chain, and an industry’s relative concentration — which can reflect market power — in part determines the distribution of productivity benefits.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».