Learning When to Quit: An Empirical Model of Experimentation in Standards Development
Rattachement africain : de, us, it. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Using data from the Internet Engineering Task Force (IETF), a voluntary organization that develops protocols for managing internet infrastructure, we estimate a dynamic discrete choice model of the decision to continue or abandon a line of research. The model's key parameters measure the speed at which authors learn whether their project will become a technology standard. We use the model to simulate two innovation policies: an R&D subsidy and a publication prize. While subsidies have a larger impact on research output, the optimal policy depends on the level of R&D spillovers. (JEL D83, L86, O31, O38)
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Learning When to Quit: An Empirical Model of Experimentation in Standards Development
- Date Crossref
- 01/08/2025
- Éditeur
- American Economic Association
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Technische Hochschule Mannheim pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Mannheim pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Boston University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Libera Università Internazionale degli Studi Sociali Guido Carli pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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LUISS and EIEF (email: ) pays non établi dans la noticeInstitution
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LUISS Guido Carli and EIEF pays non établi dans la noticeInstitution
Technische Hochschule Mannheim, University of Mannheim et Boston University, avec 3 autres affiliations.
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