Innovation Offshoring: Asia's Emerging Role in Global Innovation Networks
Notice bibliographique
Résumé
Most analysts agree that critical ingredients for economic growth, competitiveness, and welfare in the United States have been policies that encourage strong investment in research and development (R&D) and innovation. In addition, there is a general perception that technological innovation must be based in the United States to remain a pillar of the American economy. Over the past decade, however, the rise of Asia as an important location for "innovation offshoring" has begun to challenge these familiar notions. Based on original research, this report demonstrates that innovation offshoring is driven by profound changes in corporate innovation management as well as by the globalization of markets for technology and knowledge workers. U.S. companies are at the forefront of this trend, but Asian governments and firms are playing an increasingly active role as promoters and new sources of innovation. Innovation offshoring has created a competitive challenge of historic proportions for the United States, requiring the nation to respond with a new national strategy. This report recommends that such a strategy include the following elements: 1. Improve access to and collection of innovation-related data to inform the national policy debate; 2. Address "home-made" causes of innovation offshoring by sustaining and building upon existing strengths of the U.S. innovation system; 3. Support corporate innovation by (1) providing tax incentives to spur early-state investments in innovation start-ups and (2) reforming the U.S. patent system so it is more accessible to smaller inventors and innovators; and 4. Upgrade the U.S. talent pool of knowledge workers by (1) providing incentives to study science and engineering, (2) encouraging the development of management, interpretive, cross-cultural, and other "soft" capabilities, and (3) encouraging immigration of highly skilled workers.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».