Entrepreneurship, Teamwork and the Commercialization of Ideas
Notice bibliographique
Résumé
Entrepreneurs are often advised to team up with other people in order to increase the chances to commercialize their ideas. Less known is the mechanism through which this occurs, and whether there is empirical evidence on the veracity of this advice and the measurement of the returns to team up with others. Understanding teamwork, however, matters for economic policy and business strategy. Without such knowledge, it is likely that existing economic policy addressed at promoting collaboration between entrepreneurs and partners is not optimal. The paper estimates the value added of teaming up with others for the commercialization of ideas. Estimating the effect of teaming up in the probability of commercialization and in the returns of commercializing ideas is subtle. It is subtle because teaming up in a project is endogenous to the quality of the project. For instance, partners are more likely to team up with better projects in order to compensate their opportunity cost of providing technical skills, social capital and financial resources. Similarly, entrepreneurs with quality projects are more likely to be financially constrained, and consequently they seek financial help through partners to commercialize their ideas. In our context, an implication of the endogeneity problem is that the fact that projects with teams have higher probability and larger profits is not only reflecting the value added of partners, but also captures that entrepreneurs with better projects are more likely to seek partners and that partners prefer to team up with better projects. To separately identify the quality of the project from the value added by partners, we propose a structural model of teamwork. We estimate the parameters of the model using a survey of individual inventors based on the list of independent inventors from the Canadian Innovation Center.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».