MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4223893530 · doi:10.3390/g13020032

Endogenous Abatement Technology Agreements under Environmental Regulation

2022· article· en· W4223893530 sur OpenAlexaff
Naoto Aoyama, Emilson Silva

Notice bibliographique

RevueGames · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésDuopolySubsidyIndustrial organizationWelfareCournot competitionMicroeconomicsEconomicsOligopolyEnvironmental policyBusinessMarket economyEnvironmental economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a domestic market, a duopoly produces a homogeneous final good, pollution, pollution abatement, and R&D, which reduces abatement cost. One of the firms (foreign) has superior technology. The government regulates the duopoly by levying a pollution tax to maximize domestic welfare. We consider the potential implementation of three innovation agreements: cooperative research joint venture (RJV), non-cooperative RJV, and licensing. In the cooperative (non-cooperative) RJV, the firms (do not) internalize R&D spillovers. We show that, for the domestic firm, the cooperative RJV dominates, and licensing is the least desirable alternative. Although licensing is dominant for the foreign firm, it is not implementable. Both RJVs are implementable. Implementation of both types of RJVs improves the competitiveness of the domestic firm and welfare. This study yields an important policy prescription: a subsidy policy that induces the foreign firm to accept a feasible cooperative RJV when it strictly prefers a feasible non-cooperative RJV is always welfare improving.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,130 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGamesMême sujetClimate Change Policy and EconomicsTravaux en français237 207