ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > The Impact of R&D Expenditures...>الوصف

The Impact of R&D Expenditures on the Small and Medium Firms’ Productivity in the Formal Private Manufacturing Sector in the Eastern Europe and Central Asia Economies and in the Middle East and North Africa Region

العنوان بلغة أخرى: أثر الإنفاق على البحث والتطوير على إنتاجية الشركات الصغيرة والمتوسطة في قطاع التصنيع الخاص الرسمي في أوروبا الشرقية واقتصادات آسيا الوسطى وفي منطقة الشرق الأوسط وشمال إفريقيا
المصدر: المجلة الأردنية للعلوم الاقتصادية
الناشر: الجامعة الأردنية - عمادة البحث العلمي
المؤلف الرئيسي: غيت، سالم (مؤلف)
المجلد/العدد: مج8, ع1
محكمة: نعم
الدولة: الأردن
التاريخ الميلادي: 2021
الشهر: كانون الثاني
الصفحات: 97 - 122
DOI: 10.35516/1250-008-001-007
ISSN: 2308-9946
رقم MD: 1129621
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الانفاق | البحث والتطوير | الإنتاجية | المؤسسات الصغيرة والمتوسطة
كلمات المؤلف المفتاحية:
الإنتاجية | الإنفاق على البحث والتطوير | Productivity | R&D Expenditures | Propensity Score Matching | Mahalanobis Distance Matching
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تبحث هذه الورقة تأثير الإنفاق على البحث والتطوير على الإنتاجية في المؤسسات الصغيرة والمتوسطة في الشرق الأوسط وشمال إفريقيا وأوروبا الشرقية وآسيا الوسطى، باستخدام قاعدة بيانات (BEEPS) 2013. تنبع المساهمة الرئيسية والأصيلة لهذا البحث من فرضية وحجة King and Nielsen عام 2016. اللذين اقترحا أن استخدام أسلوب Propensity Score Matching للمماثلة والمطابقة وتقدير تأثير مجموعة من المتغيرات المستقلة على المتغير التابع قد يؤدي إلى الحصول على نتائج غير متينة يمكن الاستناد إليها في التحليل السببي للعلاقات بين المتغيرات، كما أن هذا الأسلوب قد يتجاهل الكثير من المعلومات والبيانات المهمة حول المتغيرات أثناء القيام بعملية المماثلة مما يؤدي إلى اختلال النماذج المقدّرة والتحيّز في تقديرات المعلمات .لذلك فقد اقترحا حلاً عملياً فعالاً لهذه المشكلة وذلك باستخدام Mahalanobis Distance Matching كاستراتيجية داعمة للأسلوب السابق PSM، حيث أن نتائج تقديرات MDM تعتبر أكثر دقة ومتانة وموثوقية. كما أن النماذج المقدرة بهذا الأسلوب لا تعاني من تحيز في تقديرات المعلمات ولا تعاني من الاختلال الإحصائي والقياسي. وقد اتضحت صحة هذه الفرضية في هذا البحث بعد إجراء التقدير بالأسلوبين المذكورين أعلاه وكانت النتائج متوافقة تماماً مع ما افترضه King and Nielsen عام 2016. من الناحية القياسية أظهرت نتائج البحث وجود علاقة سببية ذات دلالة إحصائية وتأثير إيجابي للإنفاق على البحث والتطوير على الإنتاجية والأداء في المؤسسات الصغيرة والمتوسطة في الإقليمين موضوع الدراسة والمذكورين أعلاه.

This paper examines - through the lens of theory – the impact of R&D spending on productivity in small and medium enterprises SME’s in the Middle East and North Africa & Eastern Europe and Central Asia nations, using the BEEPS 2013 database. The main contribution and novelty of this research is inspired by the argument of (King and Nielsen, 2016). This is where they suggested that the propensity score matching techniques, could approximate a low-standard experimental design, and could ignore much of the potentially useful information without efficient use, leaving us with higher imbalance, model dependence, and ultimately bias. Thus, these recent developments in the matching methods suggested that the conclusions drawn from PSM analysis are best supported by a second estimator, such as MDM, which has the property of double robustness, and reduces imbalance, model dependence, and bias. Therefore, both the completely randomised experiment procedures by propensity score matching, and the fully blocked randomised experiment by Mahalanobis distance matching are recommended for more confidence and reliability in the obtained results. The findings of this paper show that there is statistically significant impact of R&D spending (Treatment) on firms performance proxied by output per worker as the (Outcome) variable. Taking into account hetergeneity across countries and firms.
ISSN: 2308-9946

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.