Characteristics of innovation systems that lead to greater productivity and economic development
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Fecha
2024-09-04Autor
Gutiérrez Rojas, Cristián
Smith-Uldall, Jerome
Ganga-Contreras, Francisco
González, Patricia
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The national R&D system is a concept that has gained significant recognition;
however, measuring it is challenging and not devoid of difficulties. In this paper the
method of composite variables is applied to configure R&D systems and with this
examines their characteristics and subsequent impact on fostering greater innovation
by studying a group of OECD countries. Starting with many variables, 31 variables were
selected for the second step and used in a factor analysis to create composite indicators
or unobservable abstract variables. Each variable’s assignment to a single factor is
clear, allowing the identification of five distinct and interpretable factors. Subsequently, a
knowledge production function was estimated, considering the technological outcome of
the R&D systems as the dependent variable; another function was configured reflecting
scientific output. Finally, an additional model was estimated, using productivity as the
dependent variable. In all models, the National R&D Effort and Innovative Firms Factor
emerged as the most significant variable, underscoring the importance of reaching
certain thresholds in terms of available human and physical resources for carrying out
innovative efforts within an R&D system. El sistema nacional de I+D es un concepto que ha ganado un reconocimiento
significativo; sin embargo, su medición es un desafío y no está exenta de dificultades. En
este trabajo se aplica el método de variables compuestas para configuar los sistemas de
I+D y con ello se examinan sus características y su posterior impacto en el fomento de
una mayor innovación mediante el estudio de un grupo de países de la OCDE. Partiendo
de muchas variables, se seleccionaron 31 variables para el segundo paso y se utilizaron
en un análisis factorial para crear indicadores compuestos o variables abstractas no
observables. La asignación de cada variable a un único factor es clara, lo que permite
la identificación de cinco factores distintos e interpretables. Posteriormente, se estimó
una función de producción de conocimiento, considerando como variable dependiente
un resultado tecnológico de los sistemas de I+D, y se configuró otra función que refleja
la producción científica. Finalmente, se estimó un modelo adicional, utilizando como
variable dependiente la productividad. En todos los modelos, el factor de esfuerzo
nacional en I+D y de empresas innovadoras emergió como la variable más significativa,
lo que subraya la importancia de alcanzar ciertos umbrales en términos de recursos
humanos y físicos disponibles para llevar a cabo esfuerzos innovadores dentro de un
sistema de I+D.