Using big data for generating firm-level innovation indicators - a literature review


Rammer, Christian ; Es-Sadki, Nordine


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URN: urn:nbn:de:bsz:180-madoc-623377
Dokumenttyp: Arbeitspapier
Erscheinungsjahr: 2022
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: ZEW Discussion Papers
Band/Volume: 22-007
Ort der Veröffentlichung: Mannheim
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Sonstige Einrichtungen > ZEW - Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung
MADOC-Schriftenreihe: Veröffentlichungen des ZEW (Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung) > ZEW Discussion Papers
Bereits vorhandene Lizenz: Creative Commons Namensnennung 3.0 Deutschland (CC BY 3.0 DE)
Fachgebiet: 330 Wirtschaft
Fachklassifikation: JEL: O30 , C81,
Freie Schlagwörter (Englisch): big data , innovation indicators , CIS , literature review
Abstract: Obtaining indicators on innovation activities of firms has been a challenge in economic research for a long time. The most frequently used indicators - R&D expenditure and patents - provide an incomplete picture as they represent inputs and throughputs in the innovation process. Output measurement of innovation has strongly been relying on survey data such as the Community Innovation Survey (CIS), but suffers from several short-comings typical to sample surveys, including incomplete coverage of the firm sector, low timeliness and limited comparability across industries and firms. The availability of big data sources has initiated new efforts to collect innovation data at the firm level. This paper discusses recent attempts of using digital big data sources on firms for generating firm-level innovation indicators, including Websites and social media. It summarises main challenges when using big data and proposes avenues for future research.




Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt.




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