Doing R&D In A Closed Or Open Mode: Dynamics And Impacts On Productivity
Notice bibliographique
Résumé
On the one hand, firms prefer to perform R&D in an open mode (letting R&D be performed extramurally or even selling their R&D services) to benefit from knowledge spillovers and complementarities between internal and external R&D. On the other hand, they may also like to perform R&D in a closed mode (funding and executing their R&D intramurally) to minimize outgoing externalities. We examine the dynamic process by which firms change the way of doing R&D and how these strategic choices of doing R&D affect their productivity growth. This study is based on the Statistics Canada Research and Development in Canadian Industry survey (RDCI), which collects data on R&D performed in the business sector in Canada. The paper is based on data for the period 1997 to 2006. The panel dimension of the data allows to control for unobserved characteristics of R&D performers by estimating a multinomial Logit model with unobserved heterogeneities using maximum simulated likelihood (MSL) method. Les firmes sont tiraillees entre deux facons de faire de la R-D. D'un cote, elles preferent faire la R-D de maniere ouverte (en faisant faire de la R-D extramuros ou meme en vendant des services de R-D) afin de beneficier d'externalites de connaissance et de complementarites entre la R-D interne et la R-D externe. D'un autre cote, elles preconisent de faire la R-D en mode ferme (en faisant de la recherche intramuros et en se financant sur base de fonds propres ou de subventions) afin de minimiser les fuites de connaissance. Dans cette etude, nous examinons la dynamique des choix quant a la facon de faire de la recherche et l'effet de ces choix sur les rendements de celle-ci. Nous nous basons sur les donnees de l'enquete de Statistique Canada sur la recherche et developpement dans l'industrie canadienne (RDIC) pour la periode 1997-2006. La dimension panel de la base de donnees nous permet de controler pour l'heterogeneite individuelle inobservee dans l'estimation d'un modele Logit multinomial dyna (This abstract was borrowed from another version of this item.)
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».