FDI and cities: network dynamics in cleantech innovation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to understand the relationship between foreign direct investment (FDI) and cities and how the relationship between multinational enterprise (MNEs) and local firms facilitates regional cleantech innovation. Design/methodology/approach Using a combination of social network analysis, regression analysis and interview analysis, the authors map and analyze a cleantech cluster to investigate the relationship between MNEs and local firms and the resulting effects on cleantech innovation. Findings The findings of the paper indicate that FDI plays a crucial role in cities and their local clusters by acting as a broker between a diverse set of actors: firms, institutions, universities, financial and other intermediaries. Additionally, connectedness to MNEs improves local firms’ innovation. Research limitations/implications This study is not free of limitations, mainly, because of the aspects that the analysis is based on one city and one cleantech hub. Further research could verify whether the findings of this paper hold in other cities and industries. Practical implications The findings, elucidating the connection between MNEs and local firms, as well as MNEs being important brokers in the local system, and the resulting impact, will help policymakers to take appropriate actions and support the local cleantech innovation. It is important to not only attract high-quality FDI into local clusters, but also to create and support collaborations between foreign firms and local actors, because colocation does not automatically leads to positive spillovers and a lot depends on how MNEs are integrated into the local milieu. Social implications The present paper argues that FDI plays an important role in local cleantech innovation and it is important to integrate foreign firms in local social networks. Originality/value The authors analyze FDI patterns in an emerging industry at the city and local cluster level using a unique database containing the information on relationships between MNEs and local firms, as well as interview data.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».