Information Technology and Intangible Output: The Impact of IT Investment on Innovation Productivity
Notice bibliographique
Résumé
Prior research concerning IT business value has established a link between firm-level IT investment and tangible returns such as output productivity. Research also suggests that IT is vital to intermediate processes such as those that produce intangible output. Among these, the use of IT in innovation and knowledge creation processes is perhaps the most critical to a firm's long-term success. However, little is known about the relationship between IT, knowledge creation, and innovation output. In this study, we contribute to the literature by comprehensively examining the contribution of IT to innovation production across multiple contexts using a quality-based measure of innovation output. Analyzing annual information from 1987 to 1997 for a panel of large U.S. manufacturing firms, we find that a 10% increase in IT input is associated with a 1.7% increase in innovation output for a given level of innovation-related spending. This relationship between IT, research and development (R&D), and innovation production is robust across multiple econometric methodologies and is found to be particularly strong in the mid to late 1990s, a period of rapid technological innovation. Our results also demonstrate the importance of IT in creating value at an intermediate stage of production, in this case, through improved innovation productivity. However, R&D and its related intangible factors (skill, knowledge, etc.) appear to play a more crucial role in the creation of breakthrough innovations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».