Overcoming obstacles to innovation: Can an educated workforce help?
Notice bibliographique
Résumé
Firms face many obstacles in their pursuit of innovation. However, the mechanisms that enable firms to surmount these challenges and foster innovation are less understood. This study thus investigates whether the better performance of firms with higher human capital is due to their increased ability to overcome obstacles to innovation. Our estimation strategy accounts for the fact that facing obstacles is endogenous by correcting for the sample selection bias that is involved in determining which firms face obstacles. It appropriately estimates the impact of firms’ skill intensity on their propensity to innovate under two sets of circumstances—facing obstacles or not. Using a combination of rich survey and register data from over 2000 Danish firms for the period of 2006 to 2018, we also address several other biases that could affect our estimation of the impact of skill intensity on overcoming obstacles. Our results provide strong evidence that firms facing challenges in their innovation process are more likely to succeed when they have higher skill intensity. This applies to large and small firms as well as to firms in the service and manufacturing sectors , and it applies regardless of the type of innovation and, to some extent, which obstacles they face. Interestingly, we find that increasing skill intensity has no impact on the likelihood of innovation for firms that do not face obstacles. In contrast, firms that face obstacles can increase their likelihood of innovation by up to 25 %-points through higher skill intensity.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».