The Intensity of Knowledge Capital Investment in Kenya: Evidence from Manufacturing and Service Sectors
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the extent to which firms in Kenya manufacturing and service sectors invest in knowledge capital leading to innovations. 534 firms were included in the analysis. This was the combined data from the first Kenya innovation survey data of 2012, which covered 158 firms, (2008-2011) and the second Kenya innovation survey of 2015 which covered 376 firms (2012-2014). The Crépon, Duguet, and Mairessec (CDM) (1998) model, which considers a system of four equations: innovation propensity, innovation investment, innovation output and performance equations, was used as the estimation technique. The results revealed that, a firm’s decision to spend on R&D was significantly influenced by firm ownership, financial turnover and product innovativeness. A firm’s R&D intensity was significantly determined by its financial turnover and ownership. A firm’s activity and financial turnover were also significant in determining whether it introduced a new product in the market or not. The results of this paper suggest that a firm’s financial turnover was significant in R&D decisions but R&D intensity did not significantly matter to a firm’s product innovativeness. Further, a firm’s level of innovativeness was a significant determinant of its productivity. In addition, the results suggest that, innovations among the Kenyan firms in the manufacturing and service sectors were heavily reliant on financial capital and were struggling to convert knowledge inputs into product output. This study thus recommends a policy that incorporates the academia and firm level innovation with national innovation systems to enhance knowledge and skill intensive innovations that are new to the world.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».