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Enregistrement W3124428265 · doi:10.5465/ambpp.2017.11121abstract

Competition, Licensing, and Innovation Strategy

2017· article· en· W3124428265 sur OpenAlexaff
Jean‐Etienne de Bettignies, Bulat Gainullin, Huafang Liu, David T. Robinson

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDownstream (manufacturing)Upstream (networking)Competition (biology)Industrial organizationLicenseMonopolistic competitionInnovatorBusinessCompetitor analysisIncentiveEconomicsMicroeconomicsMarketingMonopolyEngineeringTelecommunicationsEntrepreneurshipComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider an upstream innovator and two downstream competitors; and examine the impact of product market competition on the innovator's R&D strategy, when she can license her innovations to either one downstream competitor (targeted licensing) or both (market-wide licensing). We show that downstream competition unambiguously increases the appeal of targeted licensing over market-wide licensing. Moreover, competition increases the innovator's incentives to innovate under targeted licensing, but decreases these incentives under market-wide licensing. Thus, a threshold level of competition may exist such that above (below) that threshold, targeted (market-wide) licensing is optimal and innovation is increasing (decreasing) in competition. Using U.S. data across all industries over the period 1976--2006, we then empirically investigate the impact of downstream competition on upstream innovation. We find that there is an U-shaped relationship between downstream competition and upstream innovation. Furthermore, using import tariff rates as a quasi-natural experiment, our identification tests suggest that downstream competition has a non-linear causal effect on upstream innovation.

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 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 candidatesaucune
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 enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil0,501

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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,128 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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