The Contribution of ICT to Production Efficiency in Italy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the impact of information and communications technologies (ICTs) on technical production efficiency in a wide range of Italian industries. Technical efficiency, defined as the firm's distance from the production efficiency frontier, is one important component of productivity. Assessing the role of ICTs in the organisation and control of production processes may be of primary interest for those firms that are trying to rationalise their production organisation and techniques. The survey of firms examined, the Italian ISTAT SCI covering all firms with at least 20 employees, offers an opportunity to test the hypothesis that ICTs, in both hardware and software components, can positively influence production performance. The analysis is carried out within industries defined by the OECD STAN database, to ease international comparability of the empirical results. Technical efficiency of each individual firm is measured by means of data envelopment analysis, a non-parametric technique that is well known in the field of operations research. The correlation between ICT and technical efficiency is examined using cross-sectional regressions run on firm-level data within each industry. The main conclusion is that this correlation is not significantly rejected in the majority of the industrial sectors considered. In general, positive correlations are not rejected in all four groups of industries defined on the basis of R&D intensity of production. However, technical efficiency does not seem to be affected by ICT in a significant share of high R&D intensity industries. This paradoxical result can be explained by noting that almost all firms in these industries already operate at high relative levels of technical efficiency; there is little margin for further gains through increases in the ICT intensity of production.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle