Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10773/33973
Título: Do Prémio Nobel às políticas públicas: uma discussão holística sobre os impactos dos determinantes da inovação
Outros títulos: From the Nobel Prize to public policy: a holistic discussion of the impacts of innovation determinants
Autor: Walter, Cicero Eduardo de Sousa
Orientador: Oliveira, Manuel Au-Yong
Veloso, Cláudia Miranda
Palavras-chave: Inovação
Vantagem competitiva
Investigação científica
Incentivos fiscais
Ciência e tecnologia
Competitividade
Data de Defesa: 3-Mai-2022
Resumo: A presente investigação teve como objetivo geral apresentar uma série de 5 investigações originais com o intuito de identificar e discutir os impactos dos determinantes da inovação por meio da análise dos elementos constituintes da tríade governo-indústriaacademia. Mais especificamente, pretendeu-se apontar caminhos para a promoção da inovação a partir de uma visão holística, adotando-se para tal uma abordagem multifacetada, considerando-se a inovação de maneira assintótica, consubstanciada em proxies como os números de registos de marcas e pedidos de depósitos de patentes, ativos intangíveis e novo conhecimento científico. Para tal, foram analisados diversos elementos constituintes da tríade governo-indústria-academia, ao longo das 5 investigações realizadas, sobretudo no Brasil e em Portugal, tais como os investimentos públicos e privados em ciência e tecnologia, os investigadores científicos, a força de trabalho das empresas, os incentivos fiscais para as atividades de I&D (Investigação e Desenvolvimento), a colaboração científica entre os pares e, o atual estado da adoção de estratégias de Big Data para a promoção da inovação, cujas informações foram coletadas em diversas bases de dados como a do Ministério da Ciência e Tecnologia do Brasil, no Pordata e na Autoridade Tributária e Aduaneira de Portugal, no SABI e na Scopus. Os dados foram analisados na sua maioria por meio da utilização de técnicas estatísticas como Regressões baseadas no Método dos Mínimos Quadrados Ordinários (OLS) e pela Modelagem de Equações Estruturais com a estimação pelos Mínimos Quadrados Parciais (Partial least squares structural equation modeling-PLS-SEM). Os resultados encontrados sugerem que a inovação não é determinada por um fator isolado. Nesse sentido, para que os níveis agregados de inovação sejam potencializados, quer a nível empresarial, regional ou nacional, torna-se necessário que os formadores de políticas públicas, em termos de inovação, bem como as empresas em geral, compreendam a inovação como o resultado de uma cadeia de relacionamentos entre os investimentos públicos em ciência e tecnologia, os incentivos fiscais para atividades de I&D, a investigação científica e a criação de condições internas favoráveis (i.e. recursos e competências) que possibilitem o tratamento do Big Data.
The general objective of the present research was to present a series of 5 original investigations to identify and discuss the impacts of the determinants of innovation through the analysis of the constituent elements of the triad government-industryacademia. More specifically, it was intended to point out ways to promote innovation from a holistic view, adopting for this a multifaceted approach, considering innovation in an asymptotic way, embodied in proxies such as the number of trademark registrations and patent applications, intangible assets, and new scientific knowledge. To this end, several constituent elements of the government-industry-academia triad were analyzed over the 5 investigations carried out, especially in Brazil and Portugal, such as public and private investments in science and technology, scientific researchers, the workforce of companies, tax incentives for R&D (Research and Development) activities, scientific collaboration among peers, and the current state of adoption of Big Data strategies for the promotion of innovation, whose information was collected in several databases such as the Ministry of Science and Technology of Brazil, in Pordata and the Tributary and Customs Authority of Portugal, in SABI, and in Scopus. The data were analyzed mostly through the use of statistical techniques such as Regressions based on the Ordinary Least Squares (OLS) Method and by Structural Equation Modeling with estimation by Partial Least Squares (Partial least squares structural equation modeling-PLS-SEM). The results found suggest that innovation is not determined by an isolated factor. In this sense, for aggregate levels of innovation to be enhanced, whether at the firm, regional or national level, it becomes necessary that public policymakers, in terms of innovation, as well as firms in general, understand innovation as the result of a chain of relationships between public investments in science and technology, tax incentives for R&D activities, scientific research, and the creation of favorable internal conditions (i.e. resources and competencies) that enable the handling of Big Data.
URI: http://hdl.handle.net/10773/33973
Aparece nas coleções: DEGEIT - Teses de doutoramento
UA - Teses de doutoramento

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