| Revista: | Problemas del desarrollo |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000491973 |
| ISSN: | 0301-7036 |
| Autores: | Gatica Neira, Francisco Eduardo1 |
| Instituciones: | 1Universidad del Bío-Bío, Concepción, Bío-Bío. Chile |
| Año: | 2019 |
| Periodo: | Jul-Sep |
| Volumen: | 50 |
| Número: | 198 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | El presente trabajo busca determinar los factores que explican las diferentes tasas de innovación al nivel de las regiones de Chile. Se emplearon datos de la Décima Encuesta de Innovación en Empresas 2016, publicados en 2018, por el Instituto Nacional Estadística (INE). Se desarrollaron regresiones logísticas binarias (Logit) para cada región, identificando los factores explicativos específicos que determinan la mayor probabilidad de las empresas locales para innovar. El trabajo concluye que las heterogeneidades detectadas obligan a que las políticas públicas deben adaptarse a las dinámicas regionales entendidas como espacios subnacionales |
| Resumen en inglés | This paper seeks to determine the factors which explain differing levels of innovation in Chile at the regional level. Data used in the study was obtained from the Tenth Inquiry into Innovation in Businesses 2016, published in 2018 by the National Institute of Statistics (INE). Binary logistic regressions (Logit) were developed for each region, identifying the specific explanatory factors which determine the greatest likelihood of innovation among local businesses. The study concludes that the heterogeneities detected call for an adjustment in public policies in accordance with regional dynamics, which should be understood as subnational spaces |
| Disciplinas: | Economía |
| Palabras clave: | Condiciones económicas, Chile, Innovación, Gestión de la innovación, Empresas innovadoras, Sistemas regionales, Investigación y desarrollo, Políticas públicas, Modelos de regresión discreta |
| Keyword: | Economic conditions, Chile, Innovation, Innovation management, Innovative businesses, Regional systems, Research and development, Public policies, Discrete regression model |
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