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Inbound Open Innovation and Innovation Performance: A Robustness Study

机译：入境开放创新与创新性能：稳健性研究

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In studies of firm's innovation performance, regression analysis can involve a significant level of model uncertainty because the 'true' model, and therefore the appropriate set of explanatory variables are unknown. Drawing on innovation survey data for France, Germany, and the United Kingdom, we assess the robustness of the literature on inbound open innovation to variable selection choices, using Bayesian model averaging (BMA). We investigate a wide range of innovation determinants proposed in the literature and establish a robust set of findings for the variables related to the introduction of new-to-the-firm and new-to-the-world innovation with the aim of gauging the overall healthiness of the literature. Overall, we find greater robustness for explanations for new-to-the-firm rather than new-to-the-world innovation. We explore how this approach might help to improve our understanding of innovation.
机译：在公司的创新性能研究中，回归分析可能涉及显着的模型不确定性，因为“真实的”模型，因此是适当的解释性变量未知。 借鉴法国，德国和英国的创新调查数据，我们使用贝叶斯模型平均（BMA）来评估对入境开放创新的文献对变量选择选择的鲁棒性。 我们调查文学中提出的广泛创新决定因素，为与引入新的新的创新有关的变量建立了一套强大的调查结果，目的是衡量整体的目的 文学的健康。 总体而言，我们为新致敬而不是世界新的创新来说，找到更大的稳健性。 我们探讨这种方法如何有助于提高我们对创新的理解。

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