Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The role of foreign technologies and R&D in innovation processes within catching-up CEE countries

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F21%3A39917956" target="_blank" >RIV/00216275:25410/21:39917956 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216224:14560/21:00119000

  • Výsledek na webu

    <a href="https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0250307" target="_blank" >https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0250307</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0250307" target="_blank" >10.1371/journal.pone.0250307</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The role of foreign technologies and R&D in innovation processes within catching-up CEE countries

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Prior research showed that there is a growing consensus among researchers, which point out a key role of external knowledge sources such as external R&amp;D and technologies in enhancing firms &apos; innovation. However, firms &apos; from catching-up Central and Eastern European (CEE) countries have already shown in the past that their innovation models differ from those applied, for example, in Western Europe. This study therefore introduces a novel two-staged model combining artificial neural networks and random forests to reveal the importance of internal and external factors influencing firms &apos; innovation performance in the case of 3,361 firms from six catching-up CEE countries (Czech Republic, Slovakia, Poland, Estonia, Latvia and Lithuania), by using the World Banks &apos; Enterprise Survey data from 2019. We confirm the hypothesis that innovators in the catching-up CEE countries depend more on internal knowledge sources and, moreover, that participation in the firms groups represents an important factor of firms &apos; innovation. Surprisingly, we reject the hypothesis that foreign technologies are a crucial source of external knowledge. This study contributes to the theories of open innovation and absorptive capacity in the context of selected CEE countries and provides several practical implications for firms.

  • Název v anglickém jazyce

    The role of foreign technologies and R&D in innovation processes within catching-up CEE countries

  • Popis výsledku anglicky

    Prior research showed that there is a growing consensus among researchers, which point out a key role of external knowledge sources such as external R&amp;D and technologies in enhancing firms &apos; innovation. However, firms &apos; from catching-up Central and Eastern European (CEE) countries have already shown in the past that their innovation models differ from those applied, for example, in Western Europe. This study therefore introduces a novel two-staged model combining artificial neural networks and random forests to reveal the importance of internal and external factors influencing firms &apos; innovation performance in the case of 3,361 firms from six catching-up CEE countries (Czech Republic, Slovakia, Poland, Estonia, Latvia and Lithuania), by using the World Banks &apos; Enterprise Survey data from 2019. We confirm the hypothesis that innovators in the catching-up CEE countries depend more on internal knowledge sources and, moreover, that participation in the firms groups represents an important factor of firms &apos; innovation. Surprisingly, we reject the hypothesis that foreign technologies are a crucial source of external knowledge. This study contributes to the theories of open innovation and absorptive capacity in the context of selected CEE countries and provides several practical implications for firms.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50601 - Political science

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA20-03037S" target="_blank" >GA20-03037S: Návrh dynamického znalostního business modelu založeného na principech otevřených inovací</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    PLoS One

  • ISSN

    1932-6203

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    16

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    23

  • Strana od-do

    "e0250307"

  • Kód UT WoS článku

    000644138300096

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85104717343