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J-GLOBAL ID：202002263663810430   整理番号：20A2775915

米国農業における知識蓄積:研究と学習による学習【JST・京大機械翻訳】

Knowledge accumulation in US agriculture: research and learning by doing

著者 (2件)： Yang Sansi (School of Agricultural Economics and Rural Development, Renmin University of China, Beijing, China) ,  Shumway C. Richard (School of Economic Sciences, Washington State University, Pullman, WA, USA)
資料名： Journal of Productivity Analysis  (Journal of Productivity Analysis)
巻： 54  号： 2-3  ページ： 87-105  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0386A  ISSN： 0895-562X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 米国農業生産部門の経験的調査を通して生産性向上における公共研究投資(R&D)と学習(LBD)の役割を調べた。1世紀以上のデータを利用して,規模,生産コスト,および入力需要に対する利益に及ぼす二重モデルおよびトラックR&DおよびLBDの影響を構築した。Bayes手法を用いて,経済理論によって暗示された規則性条件を維持した。US農業は,R&DとLBDの両方が生産プロセスに含まれるとき,規模への収益増加の重要な証拠を示す。R&DとLBDは,1つのストックの増加がコスト低減効果を著しく強化するので,コスト低減に相補的である。スケール経済,コスト,および入力需要に対するR&DとLBDの直接的な影響は,R&D遅れ構造,LBDプロキシ,LBD知識減率,およびデータ期間の選択に敏感である。しかし,入力需要価格弾力性はモデル仕様を通して非常にロバストである。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *学習 ,  原価低減 ,  生産性向上 ,  製造原価 ,  投資 ,  農業 ,  費用関数 ,  規則度 ,  生産プロセス ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 実証的研究 ,  農業生産 ,  価格弾力性 ,  経済理論 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： コスト関数 ,  入力需要 ,  知識蓄積 ,  Doingによる学習 ,  研究投資 ,  R&D

分類 (2件)： 農業経済,農業経営  (FB01020L) ,  生物燃料及び廃棄物燃料  (LB02020Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 米国 ,  農業 ,  知識 ,  蓄積 ,  研究 ,  学習