Production Technology, Information Technology, and Vertical Integration Under Asymmetric Information
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse l'effet du changement technologique sur les frontières de la firme en se basant sur la théorie des coûts de transaction et la théorie de l'agence. Le modèle incorpore quatre types de coûts: coûts de production, de coordination, de management et de transaction. Le marché a des coûts de production plus faibles, mais des coûts de coordination plus élevés, que la firme. L'analyse est effectuée dans un cadre principal-deux agents, avec antisélection et risque moral. Les changement technologiques concernant la technologie de production et les technologies de l'information entraînent des effets diamétralement opposés sur l'intégration verticale. En général, le changement technique concernant la technologie de production se traduit par davantage d'intégration verticale, alors que le changement technique concernant les technologies de l'information se traduit par davantage d'impartition. Lorsque le changement technologique concerne le niveau des coûts, son effet sur l'impartition dépend du différentiel de coûts entre la firme et le marché, et de l'importance relative des coûts de production et de coordination; tandis que, lorsque le changement technologique concerne les efforts de réduction des coûts, son effet est sans ambiguïté. Le papier propose une explication du changement dans l'effet du progrès technique sur l'impartition durant le vingtième siècle: pourquoi il a favorisé l'intégration verticale historiquement, et favorise l'impartition (ou du moins a un effet ambigu) aujourd'hui. L'explication repose sur l'impact de l'évolution de l'importance relative des activités de production et de coordination sur la relation entre le progrès technique et l'intégration verticale. Cet article constitue un mariage entre les explications contractuelles et les explications technologiques de l'existence et des frontières de la firme.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".