What distinguishes creative industry exporters? And does engaging in innovation, R&D and design matter?
Notice bibliographique
Résumé
Post-Brexit, the UK government is keen to accelerate UK exporting, including in creative goods and services. To best support and expand exporting, it is vital to better understand the characteristics that distinguish businesses that export from those that don’t. It is also valuable to recognise businesses which have a greater potential for exporting. Such knowledge can be used to better design policy, target support and benefit the economy. This paper identifies the characteristics that distinguish exporters from non-exporters among Creative Industries Organisations (CIOs). It also identifies the characteristics of high-intensity exporters, defined as those that earned at least a quarter – and typically half – of their sales income from exports. It does so by examining the responses from 625 CIOs, to the DCMS’s 2020 survey on new product and service development activities. The paper finds that even very small CIOs export, including at high intensity. Tradability of outputs is found to matter most, as does productivity and innovation. Importantly, the paper notes exporting need not involve the development of ‘new to the market innovations’, and while creative Industry exporters tend to invest in R&D and/or design, the amounts invested are usually modest. Engaging in both R&D and design is more strongly associated with exporting than engaging in R&D alone. In the conclusion the paper sets out how policymakers might further support creative industry exporting
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».