Characteristics of innovation systems that lead to greater productivity and economic development

Abstract

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.