Price discrimination and quality improvement
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.
Notice bibliographique
Résumé
This paper models quality improvements when multiple quality levels can sell, owing to differences in consumers' valuations of quality improvements. Firms can collude to price discriminate, so that consumers with high valuations pay a price premium, while others receive a quality level below the highest available. Imposing minimum quality standards or price ceilings can ensure that only the highest quality level of each product is sold. Such intervention reduces the quality‐adjusted price paid by consumers but also reduces the incentives for firms to innovate. When enough consumers have high valuations, such intervention must be welfare reducing, owing to reduced innovation. JEL Classification: O31, L16 Discrimination par les prix et amélioration de la qualité. Ce mémoire présente un modèle d'amélioration de la qualité quand on peut vendre des produits à divers niveaux de qualitéà cause des différences dans les évaluations d'amélioration de qualité par les consommateurs. Les entreprises peuvent entrer en collusion pour faire de la discrimination par les prix de manière à ce que les consommateurs qui apprécient davantage la qualité paient une prime pendant que les autres consommateurs reçoivent une qualité au‐dessous de ce qui est la meilleure qualité disponible. Si on impose des normes de qualité minimale ou des plafonds aux prix, on peut s'assurer que seuls les produits de la plus haute qualité seront vendus. De telles interventions réduisent le niveau de prix ajusté pour la qualité payé par les consommateurs, mais réduisent aussi les incitations des entreprises à innover. Quand un nombre suffisant de consommateurs apprécient beaucoup la qualité, de telles interventions peuvent réduire le niveau de bien‐être à cause des innovations moins importantes.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle