R&D Competition in the Chemicals Industry.
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the effect of the Research and Experimentation Tax Credit on the Chemicals Industry. The subsidy program was put into place to counteract the underinvest-ment in private R&D caused by firms not internalizing the benefits of technological spillovers from their research. However, the rationale ignored the impact of competition in the product market. I propose and estimate a structural dynamic oligopoly model of competition in intel-lectual assets to capture the impact of interactions between firms in the industry. I estimate the dynamic parameters of the model using methods from Bajari, Benkard, and Levin (2007). In the data, I observe firms that persistently invest more in research and generate more in-novations than other firms that are observationally similar. I build upon previous estimators by incorporating this unobserved firm-level heterogeneity using techniques from Arcidiacono and Miller (2007). I find that increased investment in R&D by more advanced firms due to the subsidy, was largely offset by decreases by smaller firms because of the substitutability of knowledge in product market. This greatly reduced the effectiveness of the policy to spur innovation and limited its impact on social welfare. ∗I would like to thank Andrew Sweeting, Paul Ellickson, Chris Timmins, and Tracy Lewis for their helpful comments. All remaining errors are my own.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».