The impact of private R&D on the performance of food-processing firms: Evidence from Europe, Japan and North America
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This report investigates the impact of corporate research and development (R&D) on firm performance in the food-processing industry. The agro-food industry is usually considered to be a low-tech sector (the share of total output that is attributable to R&D is around 0.27% in the EU). However, the agro-food industry is very heterogeneous. On the one hand, there are many highly innovative food-processing firms with intensive R&D activity and, on the other hand, many food-processing firms derive and adopt innovations from other sectors such as machinery, packaging and other manufacturing suppliers. We perform data envelopment analysis (DEA) with two-step bootstrapping, which allows us to correct the bias in (in)efficiency and generate unbiased estimates for (in)efficiencies. We use a corporate dataset of 307 companies from agriculture and food-processing industries from the EU, the USA, Canada and Japan for the period 1991–2009. The estimates suggest that R&D has a positive effect on firms’ performance, with marginal gains decreasing at the R&D level, and performance differences detected across regions and food sectors. General public expenditure in R&D is also associated with a positive impact on firm performance. As a result, policy support for this type of non-high-tech innovative sector is expected to generate growth. However, results that suggest heterogeneity in R&D effects across EU Member States may point to differences in the implications of innovation policies across EU regions.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle