Technology licensing contracts in supply chains with carbon cap-and-trade and vertical shareholding
Notice bibliographique
Résumé
This study explores technology licensing in a low-carbon supply chain under cap-and-trade regulations, with an upstream firm holding partial shareholding in a downstream firm. We established a Stackelberg game to analyze four licensing strategies: free, fixed fee, royalty, and revenue-sharing. We investigate the effects of vertical shareholding and cap-and-trade regulation, as well as whether technology licensing yields a more favorable outcome compared to non-licensing and which licensing strategy proves superior. The findings reveal that when the upstream firm holds a higher share in the downstream firm, it results in increased profits for the upstream firm, the supply chain system, and consumer surplus, but decreased profit for the downstream firm. Furthermore, when carbon emission quotas are sufficiently high (low), a higher carbon trading price leads to increased (decreased) supply chain profitability, while inevitably decreasing consumer surplus. Increased carbon emission quotas consistently contribute to increased supply chain profitability, but have no impact on consumer surplus. All licensing contracts enhance the profitability of the upstream firm, the supply chain system, as well as consumer surplus, with revenue-sharing emerging as the most effective strategy. However, whether technology licensing promotes social welfare depends on factors such as the carbon emissions per unit of product and the environmental impact of each unit of carbon emission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».