Modes of innovation in an emerging economy : a firm-level analysis from Mexico
Notice bibliographique
Résumé
Firms that combine both the science, technology, and innovation (STI) and learning-by-doing, learning-by-using, and learning-by-interacting (DUI) modes of innovation are more likely to attain innovation outcomes than those employing either mode separately. Different studies across Europe and Canada support this proposition to different extents. However, the core of these studies has been carried out in advanced economies, inadvertently neglecting other relevant innovation milieus. This study examines the nuances of such innovation strategy in an emerging economy context. We explore differences and potential limitations in the existent literature. The analysis covers 9 628 Mexican firms with 10 or more employees. The results of the logit regressions suggest that a combined STI and DUI innovation approach yields better results in terms of product innovation. Contrary to the existing literature, our results point out that in an emerging economy context, the weight of DUI mode of innovation is larger on product innovation than the STI mode. Finally, DUI mode has a greater impact on process innovation than STI mode as well as the combination of STI and DUI; thus, showing that the benefits of combining STI and DUI are limited only to product innovation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».