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Enregistrement W4412031952 · doi:10.1287/mnsc.2024.04555

Is the Price Right? The Role of Economic Trade-Offs in Explaining Reactions to Price Surges

2025· article· en· W4412031952 sur OpenAlexaboutno aff
Julio Elías, Nicola Lacetera, Mario Macis

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsInternational economicsPrice settingMonetary economicsMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public authorities often introduce price controls following price surges, potentially causing inefficiencies and exacerbating shortages. A survey experiment with 7,612 Canadian and U.S. respondents shows that unregulated price surges raise moral objections and widespread disapproval. However, acceptance increases and demand for regulation declines when participants are prompted to consider economic trade-offs between controlled and unregulated prices, whereby incentives from higher prices lead to additional supply and enhance access to goods. Moreover, highlighting these trade-offs reduces polarization in moral judgments between supporters and opponents of unregulated pricing. Textual analysis of responses to open-ended questions provides further insights into our findings, and an incentivized donation task demonstrates consistency between stated preferences and real-stakes behavior. Although economic trade-offs do influence public support for price control policies, the evidence indicates that even when the potential gains in economic efficiency from unregulated prices are explicit, a significant divide persists between the utilitarian views that standard economic thinking implies and the nonutilitarian values held by the general population. This paper was accepted by Dorothea Kübler, behavioral economics and decision analysis. Funding: This work was supported by Johns Hopkins “Catalyst Award” and Business of Health Initiative (HBHI) and the Sandra Rotman Centre for Health Sector Strategy at the University of Toronto. Supplemental Material: The online appendix and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2024.04555 .

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)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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