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Enregistrement W3123399380

Evaluating the Impact of R&D Tax Credits on Innovation: A Microeconometric Study on Canadian Firms

2004· preprint· en· W3123399380 sur OpenAlexaffabout
Dirk Czarnitzki, Petr Hanel, Julio M. de la Rosa

Notice bibliographique

RevueMADOC (University of Mannheim) · 2004
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueInnovation Policy and R&D
Établissements canadiensInnovation, Science and Economic Development CanadaUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTax creditBusinessIncentiveTax incentiveMatching (statistics)Monetary economicsIndustrial organizationEconomicsPublic economicsMicroeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the effect of R&D tax credits on innovation activities of Canadian manufacturing firms. Over the 1997-1999 period the Federal and Provincial R&D tax credit programs were used by more than one third of all manufacturing firms and by close to two thirds of firms in high-technology sectors. We investigate the average effect of R&D tax credits on a series of innovation indicators such as number of new products, sales with new products, originality of innovation etc. using a non-parametric matching approach. Compared to a hypothetical situation in the absence of R&D tax credits, recipients of tax credits show significantly better scores on most but not all performance indicators. We therefore conclude that tax credits increase the R&D engagement at the firm level and that the R&D activities induced by fiscal incentives lead to additional innovation output.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,016
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,155 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations82
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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