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Decoding the Key Determinants of Innovation Ecosystems Performance
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Authors
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Abstract(s)
This study aims to decode the factors that affect the performance of innovation ecosystems. By understanding how these factors influence innovation ecosystems, it is possible to determine what policies are needed to improve the performance of these ecosystems. Considering aggregate data from 100 countries, there are regional and sectoral variations that condition the reading and economic interpretation of the results on the performance of innovation ecosystems. The main motivation is to explore how each of the dimensions of analysis (economic and structural conditions; risk conditions; sectors of economic activity; and crisis episodes) affects the performance of innovation ecosystems. The data were divided into two samples: developed countries and developing countries. After analysing the descriptive statistics and performing a battery of specification tests, we opted to use the Feasible Generalised Least Squares (FGLS) model. The main results reveal that bureaucracy hinders the performance of innovation ecosystems. Furthermore, education is a statistically significant facilitator of the performance of innovation ecosystems. The impacts of corruption control, migration and industry depend on the country's level of development. Furthermore, agriculture has a negative impact, while services have a positive impact. Considering the episodes of crisis, no evidence of significant impacts was found. The results also suggest that public policies should be directed towards promoting digitisation, skills, social integration, corruption control and the social inclusion of skilled migrants.
Este estudo tem como objetivo descodificar os fatores que afetam o desempenho dos ecossistemas de inovação. Ao compreender como esses fatores influenciam os ecossistemas de inovação, é possível determinar quais são as políticas necessárias para melhorar o desempenho desses ecossistemas. Considerando dados agregados de cem países, existem variações regionais e setoriais que condicionam a leitura e interpretação económica dos resultados sobre o desempenho dos ecossistemas de inovação. A motivação principal é explorar como cada uma das dimensões de análise (condições económicas e estruturais; condições de risco; setores de atividade económica; e episódios de crise) afeta o desempenho dos ecossistemas de inovação. Os dados foram divididos em duas amostras: países desenvolvidos e países em desenvolvimento. Após analisar as estatísticas descritivas e realizar uma bateria de testes de especificação, optou-se por utilizar o modelo Feasible Generalized Least Squares (FGLS). Os principais resultados revelam que a burocracia dificulta o desempenho dos ecossistemas de inovação. Acresce ainda que, a educação é um facilitador estatisticamente significativo do desempenho dos ecossistemas de inovação. Os impactos do controlo da corrupção, da migração e da indústria, dependem do nível de desenvolvimento do país. Adicionalmente, a agricultura revela ter um impacto negativo, ao passo que os serviços evidenciam um impacto positivo. Considerando os episódios de crise, não foram encontradas evidências de impactos significativos. Os resultados também sugerem que as políticas públicas devem ser direcionadas para promover a digitalização, as competências, a integração social, o controlo da corrupção e a inclusão social de migrantes qualificados.
Este estudo tem como objetivo descodificar os fatores que afetam o desempenho dos ecossistemas de inovação. Ao compreender como esses fatores influenciam os ecossistemas de inovação, é possível determinar quais são as políticas necessárias para melhorar o desempenho desses ecossistemas. Considerando dados agregados de cem países, existem variações regionais e setoriais que condicionam a leitura e interpretação económica dos resultados sobre o desempenho dos ecossistemas de inovação. A motivação principal é explorar como cada uma das dimensões de análise (condições económicas e estruturais; condições de risco; setores de atividade económica; e episódios de crise) afeta o desempenho dos ecossistemas de inovação. Os dados foram divididos em duas amostras: países desenvolvidos e países em desenvolvimento. Após analisar as estatísticas descritivas e realizar uma bateria de testes de especificação, optou-se por utilizar o modelo Feasible Generalized Least Squares (FGLS). Os principais resultados revelam que a burocracia dificulta o desempenho dos ecossistemas de inovação. Acresce ainda que, a educação é um facilitador estatisticamente significativo do desempenho dos ecossistemas de inovação. Os impactos do controlo da corrupção, da migração e da indústria, dependem do nível de desenvolvimento do país. Adicionalmente, a agricultura revela ter um impacto negativo, ao passo que os serviços evidenciam um impacto positivo. Considerando os episódios de crise, não foram encontradas evidências de impactos significativos. Os resultados também sugerem que as políticas públicas devem ser direcionadas para promover a digitalização, as competências, a integração social, o controlo da corrupção e a inclusão social de migrantes qualificados.
Description
Keywords
Ecossistemas de Inovação Condições Económicas e Estruturais Condições de Risco Sectores de Atividade Económica Episódios de Crise Innovation Ecosystems Economic and Structural Conditions Risk Conditions Economic Activity Sectors Crisis Episodes