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Enregistrement W3125844636

Does Intellectual Property Lead to Economic Growth? Insights from an Improved IP Dataset

2017· article· en· W3125844636 sur OpenAlexaff
E. Richard Gold, Jean‐Frédéric Morin, Erica Shadeed

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIntellectual Property and Patents
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual propertyContext (archaeology)IncentiveOrder (exchange)Index (typography)Empirical evidenceCausality (physics)EconomicsValue (mathematics)Developing countryLead (geology)BusinessInternational tradeLaw and economicsIndustrial organizationMicroeconomicsPolitical scienceComputer scienceEconomic growthLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While policymakers often make bold claims on the positive impact of intellectual property (IP) rights on both developed and developing country economies, the empirical literature is more ambiguous. IP rights have both incentive and inhibitory effects that are difficult to isolate in the abstract and dependent on economic context. To unravel these contradictory effects, this article introduces an index that evaluates the strength of IP protection in 124 developing countries for the years 1995 to 2011. We illustrate the value of this index to economics study and show evidence that is consistent with IP leading to increased growth. Our results are further consistent with two causal pathways highlighted in the literature: that IP leads to greater levels of technology transfer and increased domestic inventive activity. Yet, other aspects of our study fit uneasily with this simple story. We find, for example, evidence suggesting that increased levels of growth lead to greater levels of IP protection, contradictory evidence in the literature linking IP with growth, a lack of evidence that increased levels of IP protection lead to actual use of the IP system and problems with what IP indexes measure. Because of this, we suggest another – and so far undertheorized – explanation of the links between IP and growth: that IP may have few direct effects on growth and that any causality is due to belief rather than actual deployment of IP.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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