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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10400.5/1012

Title: Determinantes da propensão a inovar entre sectores industriais: análise empírica da sua variância e do seu posicionamento nos países desenvolvidos e Portugal
Authors: Rebelo, Guilherme Luís Sampaio
Advisor: Godinho, Manuel Fernando Cília de Mira
Keywords: Inovação
Patentes
Investigação e Desenvolvimento (I&D)
Sectores Industriais
Dimensão Empresarial
Tecnologia
Innovation
Patents
Research and Development (R&D)
Industrial Sectors
Firm Size (Firm Level)
Technology
Issue Date: Mar-2009
Publisher: Instituto Superior de Economia e Gestão
Citation: Rebelo, Guilherme Luís Sampaio. 2009. "Determinantes da propensão a inovar entre sectores industriais: análise empírica da sua variância e do seu posicionamento nos países desenvolvidos e Portugal". Dissertação de Mestrado. Universidade Técnica de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.
Abstract: O objectivo desta investigação é o de analisar a relação entre a variância da propensão a patentear por sectores industriais, e os possíveis determinantes dessa variância em 10 economias desenvolvidas (EUA, Canadá, Japão, França, Itália, Alemanha, Reino Unido, Finlândia, Holanda e Dinamarca), sendo um capítulo dedicado exclusivamente a Portugal. Até há bem pouco tempo atrás esta análise não era possível. As bases de dados de patentes estão organizadas de acordo com uma classificação tecnológica, enquanto que as estatísticas económicas são organizadas de acordo com a afiliação sectorial de empresas. Porém, a recente publicação de nome "OECD Technology Concordance -OTC" tornou compatível e disponível informação sobre patentes a um nível sectorial. A fonte original da OTC é o European Patent Office. A análise efectuada relaciona os dados por sector industrial provenientes do OTC com informação sobre possíveis determinantes do patenteamento. Uma matriz de concordância teve que ser construída para tornar a informação proveniente de 6 fontes diferentes, perfeitamente compatível. É efectuada uma análise empírica através de um modelo econométrico que foi corrido separadamente para cada país e assumiu a forma geral log-lin. Seguidamente foi estimado um modelo com todos os países agrupados, pretendendo-se criar um exemplo único que permitisse obter estimativas expectáveis comparáveis com dados reais. Foram utilizadas as médias dos anos 93/94/95/96. A variável dependente foi representada através de "patentes por trabalhador por sector industrial". As variáveis explicativas principais são: APP (eficiência das patentes na apropriabilidade dos lucros em inovação); EFFORT (intensidade em I&D); SIZE (distribuição dimensional de empresas em cada indústria); e X/VAB ou X/VBP (propensão à exportação). As variáveis explicativas secundárias são: GVAB (oportunidade de mercado para inovar) e StPATDID (produtividade do investimento em I&D). A estimação econométrica revelou que APP e EFFORT são significativas para a maioria das economias, enquanto X/VAB ou X/VBP tendem a ser estatisticamente significativas em países fora da UE, ou países com comportamentos desviantes dentro da UE. Finalmente, temos que a variável SIZE, apesar de significativa estatisticamente, tem um impacto negativo no patenteamento. As variáveis secundárias têm fraca aderência ao modelo. Utilizando os resultados estatísticos do modelo Europeu no modelo Português, efectuámos a comparação da procura de patentes efectivamente existente em Portugal com aquelas que seriam expectáveis de acordo com a norma dada pelo grupo de países da UE. Finalizamos o estudo com as possíveis implicações destes resultados para teoria de inovação e na formulação de política públicas.
The aim of this investigation is to analyze the relationship between the variance of patenting propensity across different industrial sectors, and the possible determinants of that variance in 10 economies (US, Canada, Japan, France, Italy, Germany, UK, Finland, Netherlands and Denmark). We dedicate a chapter exclusively to Portugal. Until recently such analysis would not be possible. Patent statistics have been organized according to a technological classification, while economic statistics are organized according to the sectoral affiliation of firms. However, the recently published "OECD Technology Concordance - OTC" database has made available patenting data on a sectoral level. The original source of the OTC information is the European Patent Office. The analysis we carried out related the sectoral OTC data with information about the possible determinants of patenting. A concordance matrix had to be built to make compatible information stemming from 6 different sources. The econometric model that was run separately for each country, assumed the log-lin form with average values for years 93/94/95/96. As it follows we ran a generic model to all 10 countries, in order to create a unique example that would allow comparable estimates with real data. The dependent variable has been represented by "patents per employee". The main explanatory variables are: APP (effectiveness of patents to appropriate the returns on innovation); EFFORT (R&D intensity); SIZE (dimensional distribution of firms in each industry); and X/GVA or X/GDP (export propensity). The secondary explanatory variables are: gGVA (market opportunity to innovate) and StPATDID (R&D productivity). The econometric estimation revealed that APP and EFFORT are significant for most economies, while X/GVA or X/GDP tends to be statistically significant only for non-EU countries, or countries with deviant behaviour inside EU. Finally SIZE despite always very significant has a negative impact on patenting. The secondary variables have poor adherence to the model. Applying the European results to the Portuguese Model, we can compare the patents actually requested to those expectable with the European structure. The paper finalizes with the implications of these results for both innovation theory and policy formulation.
Description: Mestrado em Economia e Gestão da Ciência Tecnologia e Inovação
URI: http://hdl.handle.net/10400.5/1012
Appears in Collections:DE - Dissertações de Mestrado / Master Thesis
BISEG - Dissertações de Mestrado / Master Thesis

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