El talento humano factor clave para la sustentabilidad e innovación de las organizaciones

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per cápita (EAT PIB), mientras que en el contexto de México el crecimiento económico cápita no causa la innovación de Granger (EAT PIB). Caso 6: Entre artículos de revistas científicas y técnicas (ARC) y crecimiento económico per cápita (PIB) Para países como Chile, Colombia, México y Perú encontramos causalidad bidireccional entre innovación y crecimiento económico per cápita (ARC PIB). Cuadro 9 Resumen de los resultados de las pruebas de cointegración Caso 2 Caso 3 Caso 4 Caso 5 Caso 6 Chile (2) Chile (0) Chile (0) Chile (1) Chile (0) Colombia (1) Colombia (1) Colombia (2) Colombia (1) Colombia (2) Mexico (2) Mexico (2) Mexico (1) Mexico (2) Mexico (2) Peru (2) Peru (2) Peru (2) Peru (1) Peru (2) Caso 1: cointegración entre PAR y PIB; caso 2: cointegración entre PAN y PIB; caso 3: cointegración entre GID y PIB; caso 4, cointegración entre AID y PIB; caso 4: cointegración entre EAT y AID; caso 6: cointegración entre ARC y PIB. PAR es el número de patentes de los residentes, PAN es el número de patentes de no residentes, GID es gasto de investigación y desarrollo, AID es actividades de investigación y desarrollo, EAT es exportaciones de alta tecnología y ARC es artículos de revistas científicas y técnicas, y El PIB es crecimiento económico per cápita. 0 significa ausencia de cointegración entre innovación (PAR / PAN / GID / AID / EAT / ARC) y crecimiento económico per cápita, 1 significa presencia de vector de cointegración entre innovación (PAR / PAN / GID / AID / EAT / ARC) y crecimiento económico per cápita. Los paréntesis indican el número de vectores cointegrantes. Los resultados se derivan de los resultados de los cuadros 7 y 8. Cuadro 10 Resultados de la prueba del modelo de corrección de errores 158
Países Prueba de causalidad Granger entre PAR y PIB PAN y PIB AID y PIB Short-run Long-run Short-run Long-run Short-run Long-run Chile 1.19/6.07 NA/NA 1.25/6.35* -2.24*/-2.23* 1.21/9.95** -0.69/0.57 Colombia 1.40/7.16 -3.22**/-4.30*** 1.36/6.93* NA/NA 1.09/7.88** -2.23*/-2.23 Mexico 0.05/0.24 -1.97*/-3.64*** 0.05/0.27 -2.02*/-2.24* 0.74/3.97 0.97/-0.54 Peru 3.04*/15.50*** NA/NA 2.84*/14.49*** -3.33***/-0.33 NA/NA NA/NA La causalidad short-run (corto plazo) se detecta a través de las estadísticas de Wald, mientras que la causalidad a long run (largo plazo) se detecta a través de la significación estadística del término de corrección de errores. Para ambos términos (PAR / PAN / GID) la innovación es la variable dependiente. * Indica la significancia estadística al nivel del 5%; ** indica la significancia estadística al nivel de 10%. Cuadro 11 Resultados de la prueba del modelo de corrección de errores Países Prueba de causalidad Granger entre GID and PIB EAT and GDP ARC and GDP Short-run Long-run Short-run Long-run Short-run Long-run Chile 1.03/5.26 NA/NA -2.91**/-1.5 1.67/8.54* 1.21/6.19 -2.34**/-3.05** Colombia 0.84/4.28 -3.42***/-5.49*** 0.76/3.87 -3.34***/-1.32 1.37/7.01* -3.08**/ -4.13*** Mexico 0.05/ 0.23 -1.98*/-3.90*** 1.17/5.99 NA/NA 0.05/0.25 -2.05*/-2.21* Peru 2.60/13.27*** NA/NA 3.41*/17.39*** -3.10**/-4.61*** 2.92*/14.89*** -3.15**/-0.68 La causalidad a corto plazo se detecta a través de las estadísticas de Wald, mientras que la causalidad a largo plazo se detecta a través de la significación estadística del término de corrección de errores. Para ambos términos (GID / EAT / ARC) la innovación es la variable dependiente. * Indica la significancia estadística al nivel del 5%; ** indica la significancia estadística al nivel de 10%. Cuadro 12 Resumen de la prueba de Causalidad de Granger 159
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