Industrial R&D and national innovation policy: an institutional reappraisal of the US national innovation system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Studies highlight how the once envied US national innovation system (NIS) is now showing signs of slowing down. In this article, we unpack this issue from an industrial R&D perspective. First, we highlight that open innovation (OI) practices (i.e., external sources and markets for technologies) have increased the rate of inventive activity in the current wave of industrial R&D, but financialization skews the firms’ focus on short-term profits and shareholder value maximization. When OI intersects with an institutional context that propagates such shareholder-centric governance of R&D, three social costs are incurred by the US NIS: (i) irrational relationship between risks and rewards, (ii) weak antitrust and intellectual property (IP) rights that result in a lack of business dynamism, and (iii) austerity and weak demand-side policies. We contend that these social costs tilt the R&D trajectory toward incremental R&D at the expense of the blue-sky science needed to retain US leadership in technological innovation. Second, we document three social benefits that public-sector R&D agencies generate for the US NIS: (i) undertaking a technology brokerage role, (ii) creating radical R&D markets, and (iii) embracing stakeholder governance. We emphasize how a hidden “entrepreneurial network state” subtly creates and shapes breakthrough R&D and markets for private sector firms but cannot recoup the rewards for society due to political rhetoric that favors incumbent market power. Third, we recommend both incremental and radical policies to drive institutional reforms that promote a stakeholder-centric form of R&D governance so that the future wave of industrial R&D creates value for society. Overall, we draw attention to the role politics plays in industrial R&D and the US NIS and how small adjustments in institutional dimensions and governance modes can impact the US R&D trajectory and competitiveness.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».