1 Role of Skills and Government Support in Stimulating Innovation By
Notice bibliographique
Résumé
Rapid progress in skill-biased technologies has increased the demand for skilled workers in all countries. Lack of skilled workers could become a serious impediment to innovation. In this study, we first examine the importance of skills and government support for innovation using firm-level data from Statistics Canada’s Survey of Innovation 1999. We then investigate the role of differences in skills in explaining the differences in productivity levels among Canadian manufacturing industries. After controlling for other factors, we find that firms ’ practices of hiring new graduates from universities and hiring experienced employees have positive and significant impacts on innovation outcomes, and that they are equally important for both product and process innovation. In addition, after controlling for industries characteristics, inter-industry differences in labour productivity levels among Canadian two-digit manufacturing industries are positively related to differences in capital intensity, R&D intensity and skills intensity, proxied by two variables: the proportion of employees with 1-3 years post-secondary education; and the percentage of employees with a university degree and more. ∗ We would like to thank Frances Anderson, Brian Nemes, Guy Sabourin, and Susan Schaan of Statistics Canada for their support and facilitation of our access to the Linked 1999 Survey of Innovation database. The views expressed in this paper are of the authors only and do not reflect in any way those of either Industry Canada or the Government of Canada. We are also grateful to Renée St-Jacques for her support and comments. 2
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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 | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».