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Enregistrement W64661844

R&D Policy Competition with Process Innovation in a Multi-Product Duopoly

2013· article· en· W64661844 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen Jui-Hsien Chou

Notice bibliographique

RevueReview of Economics and Finance · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMerger and Competition Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuopolySubsidyCompetition (biology)Product (mathematics)Core (optical fiber)MonopolyIncentivePortfolioIndustrial organizationInvestment (military)MicroeconomicsEconomicsBusinessProduct differentiationCore productMarket economyCournot competitionFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers a reciprocal dumping model which consists of two countries, each owning a multi-product firm which sells products to both countries. The firms choose the R&D investment portfolio for their products, and a government may subsidize or tax its domestic firm for the R&D investment. It is shown that a firm invests more in R&D for its core (non-core) product if products are sufficiently differentiated (similar) to each other. Moreover, if a firm invests more in its non-core product than its core product, it does that to an extent such that the non-core product becomes the core product after the R&D process. Policy competition results in a unilateral incentive of a subsidy, and the stable optimal policy is always a subsidy. When two governments harmonize their policies, it is optimal for them to set subsidies to zero. The optimal subsidy in a duopoly is higher than that in a monopoly if and only if two governments' policies are strategic substitutes.

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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