THE IMPACT OF TRADE POLICY REGIMES ON FIRMS' LEARNING FOR INNOVATION FROM SUPPLIERS
Notice bibliographique
Résumé
Using data on the textile-based Mauritius export processing zone (MEPZ) collected just prior to the demise of the preferential trade agreement (PTA) with Europe, we compare the acquisition and absorption of innovative technological capabilities (ITCs) of domestic firms and Asian-owned subsidiaries through domestic, Asian and European-based supplier linkages. Our results show that there are significant differences in learning for innovation from suppliers by MEPZ domestic firms and Asian-owned subsidiaries. The study firstly reveals that domestic supplier firms in a developing sub-Saharan African country like Mauritius can be an important source of ITCs to both domestic firms and foreign subsidiaries. Secondly, despite the presence of appropriate policies and institutions, Asian-owned subsidiaries did not fully harness learning opportunities and absorb acquired ITCs through supplier linkages in order to create new technology locally. We conjecture that their learning strategy was dictated by their foreseen exit from the MEPZ due to the anticipated end of the PTA. Thirdly, domestic firms exhibited a higher commitment to the acquisition and absorption of ITCs through supplier linkages and to the development of local ITCs. We infer that their learning strategy is a consequence of their need to continue to thrive and expand post-PTA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».