Innovative firms behind the regions: Analysis of regional innovation performance in Portugal by external logistic biplots
Notice bibliographique
Résumé
The strategic choices regarding innovation and research and development (R&D) policy in Portugal have, over the past two decades, produced various positive benefits, in which the regions of Lisbon and Algarve, in particular, have taken the lead. These are the only regions in Portugal which converge towards the European average growth rate with respect to gross production, investment and employment creation. It is now timely to evaluate firms’ contributions to national and regional growth, their obstacles, and impacts. After a conceptualization of innovation policy in Portugal, the present paper treats innovation as a major criterion for the policy evaluation process referred to above. Our empirical investigation aims to explain the innovation performance of Portuguese firms throughout the country, and to explore those determinants of innovation which are region-specific. Therefore, the analysis addresses a set of firms’ achievement patterns, by focusing on ways in which institutions interact in the process of innovation at the regional level. In our modelling study, we employ a new methodology, viz. the external logistic biplot method, which is applied to an extensive sample of innovative institutions in Portugal. Variables identified as crucial determinants in earlier studies are used to describe regional institutional profiles. Such profiles exhibit a great variety of ways in which these determinants are able to promote regional innovation. The creation of a Gradient of Capacity to Dynamically Innovate associated with each firm enables an analysis of the innovation gradient of each region in Portugal. Our paper presents and investigates these findings, and offers some policy lessons.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».