When Gray is Good: Gray Markets and Market‐Creating Investments <sup/>
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Notice bibliographique
Résumé
Gray markets arise when an intermediary buys a product in a lower‐priced, often emerging market and resells it to compete with the product's original manufacturer in a higher priced, more developed market. Evidence suggests that gray markets make the original manufacturer worse off globally by eroding profit margins in developed markets. Thus, it is interesting that many firms do not implement control systems to curb gray market activity. Our analysis suggests that one possible explanation lies at the intersection of two economic phenomena: firms investing to build emerging market demand, and investments conferring positive externalities (spillovers) on a rival's demand. We find that gray markets amplify the incentives to invest in emerging markets, because investments increase both emerging market consumption and the gray market's cost base. Moreover, when market‐creating investments confer positive spillovers, each firm builds its own market more efficiently. Thus, firms can be better off with gray markets when investments confer spillovers, provided the spillover effect is sufficiently large. These results provide a perspective on why firms might not implement control systems to prevent gray market distribution in sectors where investment spillovers are common (e.g., the technology sector) and, more broadly, why gray markets persist in the economy.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle