Innovation and Establishments' Productivity in Canada: Results from the 2005 Survey of Innovation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».