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Enregistrement W7047915436

Innovation and Establishments' Productivity in Canada: Results from the 2005 Survey of Innovation

2009· report· en· W7047915436 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2009
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSuperconducting Materials and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndustry CanadaUniversité de Sherbrooke
Mots-clésProductivityRevenueGovernment (linguistics)Econometric modelSurvey data collectionCapital expenditureCapital (architecture)Market share
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research teams from 18 OECD countries used the methodology introduced by Crepon-Dugay and\nMairesse (CDM) to analyze the impact of innovation on labour productivity using firm data from\nnational innovation and administrative surveys. To ensure international comparability, the OECD ‘core’\nCDM model did not include variables for which data were missing in some countries. In spite of this\nshortcoming, the results are broadly in line with theoretical hypotheses and previous studies and show\na surprising degree of similarity between countries. This paper builds on the Canadian application of\nthe ‘core’ model used for the OECD project. It uses to the full extent all information available on\nmanufacturing establishments from the Canadian Survey of innovation 2005 linked with the Annual\nSurvey of Manufactures and Logging (ASML).\nThe estimated econometric model controls for selection bias, simultaneity, size of firm and industry\neffects. The main findings suggest that (1) export outside of the US market, size of the firm and use of\ndirect or indirect government support are factors increasing the probability to innovate and having\npositive innovation sales. (2) Exports (both to the US and outside of the US market), cooperation with\nother firms and organizations, and high share of the firms’ revenue coming from sales to its most\nimportant client are all factors correlated with higher innovation expenditures per employees.\nMoreover, firms with a higher market share at the beginning of the period are spending more on\ninnovation by the end of the period. (3) Firms with higher innovation expenditures per employee\ngenerate more innovation sales per employee. Other factors increasing innovation sales are human\nand physical capital and introduction of process innovations. (4) Finally, the firms generating more\ninnovation sales per employees achieve higher labour productivity, even when the size of firms, the\nintensity of human and physical capital and labour productivity at the beginning are taken into account.\nThe results add valuable further information to and are in line with the simpler model applied to 18\nother OECD countries. The paper concludes with discussion of policy implications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,686
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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