| Título: | A Novel way of measuring regional systems of innovatios: factor analysis as a methodological approach |
| Autores: | Martínez Pellitero, Mónica ; Buesa Blanco, Mikel ; Heijs, Joost ; Baumert, Thomas |
| Tipo de documento: | texto impreso |
| Editorial: | Instituto de Análisis Industrial y Financiero, Universidad Complutense de Madrid, 2008 |
| Dimensiones: | application/pdf |
| Nota general: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Idiomas: | |
| Palabras clave: | Estado = Publicado , Materia = Ciencias Sociales: Economía: Economía regional , Tipo = Documento de trabajo o Informe técnico |
| Resumen: |
Este artículo de trabajo trata de los problemas que surgen al medir un fenómeno tan complejo como lo es un sistema de innovación, ofreciendo una nueva aproximación empírica para medir sistemas regionales de innovación. La teoría evolutiva del cambio tecnológico muestra la complejidad de los sistemas de innovación y llega a la conclusión de que indicadores individuales no son el camino idóneo para valorar dichos sistemas. Por tanto nosotros defendemos el uso de un amplio número de variables y el uso de la Técnica de Análisis del Factor para simplificar la información de esas variables convirtiéndolas en unas pocas hipotéticas no observables, denominados factores. Cada una de esas nuevas variables sintéticas incluye un juego de variables correlacionadas que juntas reflejan algunos aspectos específicos del sistema de innovación manifestando de mejor manera la realidad de estos sistemas que mediante indicadores individuales. ABSTRACT This working paper deals with the problems in measuring such a complex phenomenon as an innovation system, offering a new empirical approach for measuring regional innovation systems. The evolutionary theory on technological change shows the complexity of the innovation systems which leads to the conclusion that individual indicators are not the optimum way to value such systems. Therefore we defend the use of a broad number of variables and the use of the Factor Analysis Technique to reduce the information of those variables converting them into a few non-observable hypothetical ones, called factors. Each of those new synthetic variables includes a set of correlated variables that reflects together some specific aspect of the innovation system. These factors reflect better the reality of those systems than each of the individual indicators could do on its own. |
| En línea: | https://eprints.ucm.es/id/eprint/7979/1/60-08.pdf |
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