Mixed Market Structure and R &D: A Differential Game Approach
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
Abstract We consider a dynamic model of an industry consisting of a few large firms, which can manipulate the market outcome, and a mass of small enterprises, each of which has a negligible impact on the market. The production costs of the respective firms depend on the stock of knowledge capital, which accumulates over time through research and development (R &D) investment made by large firms. The model is a variant of the differential game of voluntary provision of public goods, but in contrast to previous studies, we focus on the interaction between market competition and dynamic game outcomes. We derive both open-loop and Markov-perfect Nash equilibria. There exists a unique open-loop Nash equilibrium. By contrast, depending on the parameters of the model, there can be two linear Markov-perfect Nash equilibria. We also examine the short- and long-run effects of a change in the number of large firms. An increase in the number of large firms unambiguously harms both types of firms in the short run but may benefit them in the long run. In the open-loop Nash equilibrium, the relationship between the number of large firms and the steady-state stock of knowledge capital is inverted-U shaped. Concerning the Markov-perfect Nash equilibria, the effect of increased competition from large firms depends on the specific feedback strategy chosen in equilibrium.
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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 | 0,000 | 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