论文研究 - 不确定条件下创新集群对通用技术采用的影响

本文分析了信息不完善的情况下，创新集群对通用技术（GPT）的采用以及企业R＆D投资水平的影响。 我们开发了一种垂直关系的理论模型，该模型描述为提供创新GPT的上游公司与该技术的集成者，下游创新部门之间的四步博弈。 下游部门忽略了GPT的质量，我们将创新集群建模为企业的协调模式，从而提高了下游企业接收有关GPT技术质量信息的可能性。 然后，我们确定了企业均衡（即价格和技术质量），并表明创新集群对质量选择，采用行为，R＆D投资水平以及社会福利的影响取决于所开展的R＆D活动的质量。在建立集群之前没有出现阈值效应（即集群临界质量）； 如果未达到信息共享和交互的临界数量，则集群可能会产生负面影响。 换句话说，必须对创新集群的预期积极作用达成共识。