ENTRY INTO PHARMACEUTICAL SUBMARKETS: A BAYESIAN PANEL PROBIT ANALYSIS
进入医药子市场：贝叶斯面板Probit分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确采用动态面板Probit研究企业进入这一离散决策。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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进入医药子市场：贝叶斯面板Probit分析
- 研究问题
- 企业首次产品进入与新增产品式进入医药子市场的决定因素有何不同，企业总体规模、子市场规模与沉没成本如何关联进入？
- 方法与思路
- 作者使用动态面板Probit，发展处理不可观测异质性的Wooldridge方法的贝叶斯版本，并纳入总体与子市场规模变量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两类进入的决定因素不同，两种规模指标作用不同；沉没成本经常与更高进入概率相关，作者将其解释为承诺机制。
- 阅读关注点
- 应核对初始条件和不可观测异质性的处理、两类进入事件的定义、先验设定，以及承诺机制解释所需的额外证据。
- 阅读边界
- 仅依据所给Crossref版本摘要，不能推断后续刊本变化；摘要未说明完整模型和识别条件，约化式结果不足以单独确立机制因果性。
原文摘要
SUMMARY We study entry into pharmaceutical submarkets by using a dynamic panel probit model. We develop a Bayesian version of Wooldridge's approach to dealing with unobserved heterogeneity. We distinguish between greenfield entry (entry with first product) and undifferentiated entry, which may take the form of introducing further products. We extend the standard reduced form model to consider company size in the submarket and across all submarkets. We find that greenfield and undifferentiated entries have different determinants, that global and submarket size measures have different effects and that sunk costs often have positive effects on entry due to a commitment mechanism. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.