Three Essays on R&D Competition with Spillovers: Theory and Experiment
Notice bibliographique
Résumé
This thesis consists of three chapters. The first chapter reports a laboratory experiment on dynamic patent races in an indefinite horizon with complete information. In the experiment, we examine how the players react to a leader/follower or symmetric/asymmetric position as well as the distance between the initial knowledge stock and the target. Our results show that the individual average effort is highest for the players who are in a tie position, second highest for the leaders and lowest for the followers and the spillovers in the previous round significantly increase the players’ investment in the current round. By comparing the first and second half of the session, we observe an overall learning effect on the pure-strategy equilibrium play, but efficiency loss remains throughout the session. \n \nThe second chapter investigates the effect of R&D subsidies on the innovating firms’ quality investment choices and profits as well as social welfare in a duopoly market with product substitutability, demand spillovers and consumers’ quality sensitivity. Taking the non-cooperative and cooperative scenarios into account, the optimal R&D subsidy levels are solved in a way to maximize the social welfare. Compared with no-subsidy, the firms are better off under the R&D subsidy policy. Furthermore, it is always socially beneficial to subsidize the non-cooperative regime or the cooperative agreement. \n \nThe third chapter considers a two-stage strategic R&D model in a duopoly market. In the first stage, two firms decide simultaneously whether to compete or to cooperate by choosing the level of R&D investment that might decrease the investing firm’s production cost and the rival’s cost through the absorptive capacity. In the second stage, after observing the R&D outcome, the two firms play the classical Cournot in order to maximize their own profits. Under the stochastic R&D technology with low or high symmetric absorptive capacity, I find that the difference between the optimal R&D expenditures under defection and those under cooperation becomes larger as the probability of success increases. Regardless of whether the absorptive capacities of the two firms are same or different, except at the critical threshold, the R&D outcomes always align with the prisoner's dilemma situation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».