Research Joint Ventures with Asymmetric Spillovers and Symmetric Contributions
Notice bibliographique
Résumé
The paper proposes a new type of R&D cooperation between firms endowed with asymmetric spillovers, which we call symmetric Research Joint Venture (RJV) cartelization, based on reciprocity in information exchange. In this setting, firms coordinate their R&D expenditures and also share information, but such that the asymmetric spillover rates are increased through cooperation by equal amounts. It is found that this type of cooperation reduces R&D investment by the low spillover firm when its spillover is sufficiently low and the spillover of its competitor is sufficiently high. But it always increases the R&D of the high spillover firm, as well as total R&D (and hence effective cost reduction and welfare). A firm prefers no cooperation to symmetric RJV cartelization if its spillover rate is very high and the spillover rate of its competitor is intermediate. The profitability of symmetric RJV cartelization relative to other modes of cooperation is analyzed. It is found that symmetric RJV cartelization constitutes an equilibrium for a very wide range of spillovers, namely, when asymmetries between spillovers are not too large. As these asymmetries increase, the equilibrium goes from symmetric RJV cartelization, to RJV cartelization, to R&D competition, to R&D cartelization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».