| Journal: | Cuadernos de economía (Bogotá) |
| Database: | CLASE |
| System number: | 000482207 |
| ISSN: | 0121-4772 |
| Authors: | Coad, Alex1 Janzing, Dominik Nightingale, Paul2 |
| Institutions: | 1Pontificia Universidad Católica del Perú, Lima. Perú 2University of Sussex, Brighton, East Sussex. Reino Unido |
| Year: | 2018 |
| Volumen: | 37 |
| Number: | 75 |
| Pages: | 779-807 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico, descriptivo |
| Spanish abstract | Este artículo presenta un nuevo conjunto de herramientas estadísticas al aplicar tres técnicas de inferencia causal basada en datos tomadas de la comunidad del aprendizaje automático (maching learning) y que son poco conocidas entre los economistas y los académicos de la innovación: un enfoque condicional basado en la independencia, modelos de ruido aditivo e inferencia no algorítmica a mano. Incluimos tres aplicaciones a los datos de la CIS —la encuesta de la comunidad sobre la innovación— para investigar los modelos de financiación pública para inversión en investigación y desarrollo, fuentes de información para la innovación, y gastos de innovación y crecimiento empresarial. Los resultados preliminares proporcionan interpretaciones causales de algunas correlaciones observadas previamente. Nuestro conjunto de herramientas estadísticas podría ser un complemento útil a las técnicas existentes |
| English abstract | This paper presents a new statistical toolkit by applying three techniques for data-driven causal inference from the machine learning community that are little-known among economists and innovation scholars: a conditional independencebased approach, additive noise models, and non-algorithmic inference by hand. We include three applications to CIS data to investigate public funding schemes for R&D investment, information sources for innovation, and innovation expenditures and firm growth. Preliminary results provide causal interpretations of some previously-observed correlations. Our statistical 'toolkit' could be a useful complement to existing techniques |
| Portuguese abstract | Este artigo apresenta um novo conjunto de ferramentas estatísticas aplicando três técnicas de inferência causal baseadas em dados extraídos da comunidade de aprendizado automático (maching learning) e que são pouco conhecidas entre economistas e estudiosos da inovação: uma abordagem condicional baseada na independência, modelos aditivos de ruído e inferência não algorítmica à mão. Incluímos três aplicativos para os dados da CIS — a pesquisa da comunidade sobre inovação — para investigar os modelos de financiamento público para investimento em pesquisa e desenvolvimento, fontes de informação para inovação e gastos com inovação e crescimento de negócios. Os resultados preliminares fornecem interpretações causais de algumas correlações observadas anteriormente. Nosso conjunto de ferramentas estatísticas pode ser um complemento útil para as técnicas existentes |
| Disciplines: | Economía |
| Keyword: | Empresas, Estadísticas, Inferencia causal, Innovación, Aprendizaje autónomo |
| Full text: | Texto completo (Ver PDF) |
