Ownership, innovation, and variable institutional quality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research question/issue Innovation has been a constant feature of the tales of transition and transformation. State ownership as the engine of innovation and technological change may be juxtaposed with the “liability of stateness” and the notion that “privatization works.” This study seeks to investigate the relationship between legal ownership and innovation inputs and outputs, while accounting for the moderating effect of institutional quality on this relationship. Research findings/insights We exploit unique data from a very large‐scale panel survey of enterprises (65,750 firms between 2006 and 2014) in Vietnam, a fast‐growing but understudied transition country, and apply advanced methodologies that control for the endogeneity of institutions. Our findings point to the continued dominance of state‐owned enterprises (SOEs) in innovation activities in Vietnam. However, the returns to innovation in SOEs accrue only up to a point and improving institutional quality serves to diminish their advantage over privately‐owned enterprises (POEs) and to level the playing field. Theoretical/academic implications We employ an integrated framework that develops predictions from resource dependence, agency, and institutional theories to explore the direct and contingent influences of ownership and institutional quality on firm‐level innovation activities. Our study contributes to the growing literature on state ownership and innovation in transition and emerging economies and the recent calls for greater attention to local institutional context and revising the existing theories on “state underperformance.” Practitioner/policy implications This study offers insights to policy makers in enhancing the quality of local institutions. Higher‐quality institutions moderate the advantages state ownership confers and ameliorate the disadvantages associated with private ownership.
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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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».