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Revisión empírica al modelo de desarrollo endógeno a partir de la…
Revisión empírica al modelo de desarrollo endógeno a partir de la innovación empresarial en Chile
El modelo de desarrollo endógeno: una apuesta interdisciplinaria
Desarrollo Urbano
Enfocarse en ciudades para aprovechar la concentración de talento y facilitar la innovación, pero abordar la segregación social y mejorar la gobernanza.
Producción Flexible
Adoptar tecnologías de la Cuarta Revolución Industrial para ser adaptable y eficiente, especialmente en sectores liderados por empresas de TIC.
Innovación en Ciudades
Aprovechar la cercanía en las ciudades para fomentar la colaboración entre innovadores, pero trabajar en superar la segregación social
Gobernanza Efectiva
Establecer gobiernos metropolitanos sólidos para mejorar la planificación urbana y el desarrollo socioeconómico.
Difusión de la innovación
Clústeres
Productivos
La formación de clústeres facilita la innovación al reunir empresas en entornos que promueven la colaboración, proveedores especializados y acceso a mano de obra calificada.
Flexibilidad Institucional
La adaptación de las instituciones al cambio, como la descentralización y la participación ciudadana, es clave para la eficiencia y capacidad de aprendizaje en los territorios.
Desarrollo de Clústeres
y Tecnologías 4.0
La presencia de subclústeres y el uso de tecnologías 4.0 permiten a las empresas acceder a una variedad de conocimientos, impulsando la innovación.
Desarrollo Urbano
e Innovación
Ciudades con mejor calidad de vida urbana están positivamente relacionadas con comportamientos innovadores de las empresas, ya que fomentan la interacción, la cultura emprendedora y relaciones cercanas con los clientes.
Metodología para revisar el desarrollo endógeno con información limitada
Variables Clave:
Se consideran variables como presencia de I+D regional, innovación pasada, porcentaje de trabajadores con postgrado, entre otras, en la construcción de los modelos.
Desafíos y
Limitaciones
La falta de seguimiento del comportamiento innovador de las empresas en años anteriores y la imposibilidad de realizar un análisis de datos de panel son limitaciones reconocidas en el estudio.
Metodología de Análisis:
Se emplea un modelo de regresión logística binaria para evaluar la probabilidad de que una empresa declare innovación en los próximos dos años y haya innovado en los dos últimos años. Se ajustan las tasas de innovación a distribuciones binarias debido a la falta de normalidad en las variables.
Resultados del modelo Logit
Factores Clave en la
Innovación Futura:
La investigación y desarrollo (I+D) en regiones y la vinculación con universidades e institutos tecnológicos son cruciales para la probabilidad de innovación futura.
El índice de calidad de vida urbana y la decisión regional de inversión pública presentaron resultados inesperados y sugieren la necesidad de análisis a escalas más detalladas.
Determinantes de la
Innovación Pasada:
La inversión pública de decisión regional es significativa en la innovación pasada, destacando su papel en el proceso.
La eficacia de los instrumentos públicos y la vinculación con universidades muestran resultados mixtos, señalando desafíos en la eficiencia de los esfuerzos de innovación.