Productivity, Competitiveness, and Territories of the Italian Medium-Sized Companies
Notice bibliographique
Résumé
The medium-sized firms (MEs) are the cutting-edge of the Italian manufacturing sector. They have a crucial role in influencing the behavior of the local systems whose they are part (2/3 of the total firms are located in industrial districts). This study investigates the drivers of Italian MEs’ productivity, a fundamental aspect for assessing their ability to compete successfully. The classical approach (i.e. TFP) in measuring productivity is inapplicable to MEs, whose business model is characterized by: i) specialized production at the leading technological edge; ii) organization based on vertical and horizontal supply chains, where the major players are small companies, specialized on single production phase; iii) marketing strategy focused on market niches, which are created/dominated thanks to product differentiation and continuous innovation and where MEs impose premium prices. The empirical evidence shows that: i) the RTS are not constant, but decreasing and size and productivity are inversely related; ii) the quality of the workforce is the major driver of productivity: companies that employ a low-salary workforce are less productive than those that use more skilled and costlier workers; iii) territories matter: knowledge-intensive service firms as well as infrastructures and managerial skills have a positive impact on productivity.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».