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The aim of this paper is to study the influence of corporate social responsibility (CSR) over small and medium‐sized enterprise (SME) innovation and the effect of two mediating variables, debt terms and human capital. Based on a sample of 2825 Spanish SMEs and applying a structural equations modeling, the results demonstrate that the effect of CSR on innovation is mediated by debt terms and by good human resource practices. Part of the positive effect of CSR on innovation occurs through these two variables, which, alone, positively and significantly affect innovation in SMEs. Consequently, the positive effect of CSR practices on debt terms through a decrease in asymmetric information goes further, also having repercussions on innovation. Additionally, the suitable development of human resource practices based on strategies oriented toward CSR allow companies to carry out greater and more efficient innovative activities. This paper contributes to the CSR literature considering the human resource management and the debt access in the relationship between CSR and innovation. The findings reveal important implications for policy makers and managers. For the former, the results show that it would be interesting to carry out actions aimed at assisting SMEs, especially those with fewer resources available, to implement a suitable CSR strategy, supporting sustainable development in SMEs. And, for the latter, CSR‐oriented innovation has proven to be a valuable strategy for more efficient SMEs management because of the multiple competitive advantages it generates.

Social innovation has been increasingly regarded as an instrument through which transformative structural change, necessary to address grand societal challenges can be achieved. Social innovations are encouraged by the emergence of innovation systems that support changes not exclusively driven by a techno-economic rationality. In the context of this special issue, there has been both little understanding of social innovation systems within mainstream innovation ecosystem approaches and little analysis of the roles played by universities in social innovation systems. We here focus on the institutional complexity of universities and their field-level dynamics as serving as a potential break on the institutionalisation of social innovation. To deepen our understanding of this, we utilise a literature around institutional logics to foreground characteristics of organisational fields with regard to social innovation. Drawing on empirical data gathered in two public universities located in different countries, we show that in one case the potential of social innovation is undermined by two dominant institutional logics, in the other its permeation across the organisational field is seriously challenged by a more powerful dominant logic. The institutional logic approach is useful to highlighting the barriers to building productive innovation ecosystems incorporating social considerations, and helps to explain the persistent difficulties in reframing ecosystems approaches to reflect wider societal dynamics.

Nous présentons dans cet article les résultats d’une enquête sur les politiques publiques de régulation de l’intelligence artificielle et en particulier sur les stratégies mises en œuvre dans des cadres socio-politiques aux échelles nationales, européennes et internationales. La France a créé des instances dans lesquels des « frottements » entre acteurs différents sont possibles, comme les groupes d’experts ou le Partenariat Mondial sur l’Intelligence Artificielle. Nous considérons que le travail de la part de l’ensemble des groupes sociaux, impliqués dans les instances que nous observons, est consubstantiel à la régulation. Les acteurs publics et privés s’organisent pour échanger et interagir de façon structurée, notamment par la mise en place de ces instances, comme le PMIA. Les dispositifs et instruments, auxquels les différents acteurs participent, contribuent à conférer un sens aux activités de régulation. Notre hypothèse repose sur l’émergence d’un « modèle français » de la régulation qui tend à promouvoir la « confiance » et dont le sens est de parvenir à l’acceptabilité sociale de l’IA.

Nous présentons dans cet article les résultats d’une enquête sur les politiques publiques de régulation de l’intelligence artificielle et en particulier sur les stratégies mises en œuvre dans des cadres socio-politiques aux échelles nationales, européennes et internationales. La France a créé des instances dans lesquels des « frottements » entre acteurs différents sont possibles, comme les groupes d’experts ou le Partenariat Mondial sur l’Intelligence Artificielle. Nous considérons que le travail de la part de l’ensemble des groupes sociaux, impliqués dans les instances que nous observons, est consubstantiel à la régulation. Les acteurs publics et privés s’organisent pour échanger et interagir de façon structurée, notamment par la mise en place de ces instances, comme le PMIA. Les dispositifs et instruments, auxquels les différents acteurs participent, contribuent à conférer un sens aux activités de régulation. Notre hypothèse repose sur l’émergence d’un « modèle français » de la régulation qui tend à promouvoir la « confiance » et dont le sens est de parvenir à l’acceptabilité sociale de l’IA.

Whereas the economic impact of universities is undisputed, the social impact of universities remains vague. The purpose of this paper is to examine whether and how universities influence firms’ social engagement. Based on survey data of more than 7,000 German firms, our results reveal that universities positively affect firms’ social engagement mainly through teaching activities. Hence, our findings give impetus to a reinforcement of the university mission ‘teaching’ as a central lever for social change and increased social awareness as well as to a reorientation of the third university mission toward social needs. This paper thereby contributes to our understanding of the changing missions and values of universities and adds to the literature by exploring the underlying mechanisms of the social impact of universities. We conclude the paper with fruitful future avenues of research.

Whereas the economic impact of universities is undisputed, the social impact of universities remains vague. The purpose of this paper is to examine whether and how universities influence firms’ social engagement. Based on survey data of more than 7,000 German firms, our results reveal that universities positively affect firms’ social engagement mainly through teaching activities. Hence, our findings give impetus to a reinforcement of the university mission ‘teaching’ as a central lever for social change and increased social awareness as well as to a reorientation of the third university mission toward social needs. This paper thereby contributes to our understanding of the changing missions and values of universities and adds to the literature by exploring the underlying mechanisms of the social impact of universities. We conclude the paper with fruitful future avenues of research.

Conclusion du chapitre: L’investissement à impact social cherche à se réaliser et teste différents outils. Si son action concrète reste à ce jour faible, son idéologie infuse. Et avec elle l’idée que le marché répond mieux aux besoins sociaux que la subvention publique et la solidarité nationale. Autour de cette approche, des acteurs émergent pour parvenir à mesurer et convertir en indicateurs financiers les activités associatives, sociales et écologiques. Des agences se développent, notamment sur la mesure d’impact, pour nourrir ce nouveau marché en puissance. S’il est bénéfique pour les investisseurs qui y gagnent de l’argent et une belle image, il est destructeur pour les politiques sociales dont l’objectif ne peut être la recherche d’une rentabilité financière.

Conclusion du chapitre: L’investissement à impact social cherche à se réaliser et teste différents outils. Si son action concrète reste à ce jour faible, son idéologie infuse. Et avec elle l’idée que le marché répond mieux aux besoins sociaux que la subvention publique et la solidarité nationale. Autour de cette approche, des acteurs émergent pour parvenir à mesurer et convertir en indicateurs financiers les activités associatives, sociales et écologiques. Des agences se développent, notamment sur la mesure d’impact, pour nourrir ce nouveau marché en puissance. S’il est bénéfique pour les investisseurs qui y gagnent de l’argent et une belle image, il est destructeur pour les politiques sociales dont l’objectif ne peut être la recherche d’une rentabilité financière.

Artificial Intelligence (AI) reshapes companies and how innovation management is organized. Consistent with rapid technological development and the replacement of human organization, AI may indeed compel management to rethink a company's entire innovation process. In response, we review and explore the implications for future innovation management. Using ideas from the Carnegie School and the behavioral theory of the firm, we review the implications for innovation management of AI technologies and machine learning-based AI systems. We outline a framework showing the extent to which AI can replace humans and explain what is important to consider in making the transformation to the digital organization of innovation. We conclude our study by exploring directions for future research.

The coronavirus disease of 2019 (COVID-19) swiftly changed almost all aspects of our lives and society. In this paper, we depict course adjustments that we made to an undergraduate digital innovation course project, called Innovation Farm (IF), in response to the pandemic. Designed as an in-person course project, IF requires students to create AIpowered Android apps to address important social issues. As stay-at-home orders came into effect in March, 2020, we shifted the course to the online modality refocused its student topics to address social issues that COVID-19 has engendered. Accordingly, we also discuss three challenges that we faced and the strategies we employed to cope with them; namely, framing students' social innovation topics in the COVID-19 context, using virtual studios for online groupwork, and hosting a virtual pitch competition. Surprisingly, these strategies not only addressed the challenges but also created unintended benefits and opportunities. We hope to encourage educators to consider the possibilities in transforming challenges to opportunities during these unprecedented times.

The coronavirus disease of 2019 (COVID-19) swiftly changed almost all aspects of our lives and society. In this paper, we depict course adjustments that we made to an undergraduate digital innovation course project, called Innovation Farm (IF), in response to the pandemic. Designed as an in-person course project, IF requires students to create AIpowered Android apps to address important social issues. As stay-at-home orders came into effect in March, 2020, we shifted the course to the online modality refocused its student topics to address social issues that COVID-19 has engendered. Accordingly, we also discuss three challenges that we faced and the strategies we employed to cope with them; namely, framing students' social innovation topics in the COVID-19 context, using virtual studios for online groupwork, and hosting a virtual pitch competition. Surprisingly, these strategies not only addressed the challenges but also created unintended benefits and opportunities. We hope to encourage educators to consider the possibilities in transforming challenges to opportunities during these unprecedented times.

À seulement dix ans de l’échéance fixée pour atteindre les Objectifs de développement durable (ODD), les agences et organisations de développement ont besoin d’innover rapidement dans leurs approches en matière de processus décisionnels et de résolution des problèmes. De nouveaux enseignements et de nouvelles conceptions, nés des usages émergents des technologies, peuvent servir de vecteurs à certaines innovations. Ce document d’orientation applique le nouveau paradigme des intelligences – qui comprend l’intelligence des données, l’intelligence artificielle, l’intelligence collective et l’intelligence incorporée – pour présenter une vue d’ensemble des risques et bénéfices associés à différents usages émergents des technologies aux praticiens du développement ainsi qu’aux responsables et décideurs politiques. Ces analyses sont, dans la mesure du possible, illustrées d’exemples issus du terrain. Nous recommandons dans ce Policy Paper de créer un cadre décisionnel pour aider les praticiens à déterminer s’ils doivent investir dans des technologies émergentes et comment ces dernières peuvent être efficacement mises au service des objectifs de développement. Cette première itération du cadre décisionnel cherche à définir précisément les objectifs de développement pertinents tout en prenant en compte le contexte existant avant d’aborder la question des solutions en évaluant la maturité, les défis, les implications financières et les risques posés par l’usage des technologies, ainsi que la présence de facteurs limitants et de catalyseurs qui pourraient en moduler l’impact et l’adéquation.

À seulement dix ans de l’échéance fixée pour atteindre les Objectifs de développement durable (ODD), les agences et organisations de développement ont besoin d’innover rapidement dans leurs approches en matière de processus décisionnels et de résolution des problèmes. De nouveaux enseignements et de nouvelles conceptions, nés des usages émergents des technologies, peuvent servir de vecteurs à certaines innovations. Ce document d’orientation applique le nouveau paradigme des intelligences – qui comprend l’intelligence des données, l’intelligence artificielle, l’intelligence collective et l’intelligence incorporée – pour présenter une vue d’ensemble des risques et bénéfices associés à différents usages émergents des technologies aux praticiens du développement ainsi qu’aux responsables et décideurs politiques. Ces analyses sont, dans la mesure du possible, illustrées d’exemples issus du terrain. Nous recommandons dans ce Policy Paper de créer un cadre décisionnel pour aider les praticiens à déterminer s’ils doivent investir dans des technologies émergentes et comment ces dernières peuvent être efficacement mises au service des objectifs de développement. Cette première itération du cadre décisionnel cherche à définir précisément les objectifs de développement pertinents tout en prenant en compte le contexte existant avant d’aborder la question des solutions en évaluant la maturité, les défis, les implications financières et les risques posés par l’usage des technologies, ainsi que la présence de facteurs limitants et de catalyseurs qui pourraient en moduler l’impact et l’adéquation.

Potential contributions of universities to social innovation are explored with special attention to Southern countries. The normative guide is the notion of Sustainable Human Development understood as stressing the agency of least-advantaged sectors. The main challenges stem from decreasing sustainability and increasing inequality. Their impacts are highly dependent on how the tension between economic growth and environmental protection is managed. Improving actual perspectives demands harnessing advanced knowledge to foster inclusive and frugal innovation. For this to occur, universities need to be main actors. The context in which they act is analyzed with reference to the National Systems of Innovation conceptualization. Possible evolutions of universities as agents of social innovation are discussed with the aid of the Multi-Level Perspective. The importance of the Southern experience of innovating in scarcity conditions is highlighted and illustrated with the specific experience of a Latin American university. The cooperation of universities with weak social actors in ways that involve advanced knowledge appears as a key theoretical issue and as a difficult practical problem for the effective engagement of universities in social innovation. The diverse issues that such engagement needs to integrate conform an ambitious research program, of which the paper aims at giving a first glimpse.

Potential contributions of universities to social innovation are explored with special attention to Southern countries. The normative guide is the notion of Sustainable Human Development understood as stressing the agency of least-advantaged sectors. The main challenges stem from decreasing sustainability and increasing inequality. Their impacts are highly dependent on how the tension between economic growth and environmental protection is managed. Improving actual perspectives demands harnessing advanced knowledge to foster inclusive and frugal innovation. For this to occur, universities need to be main actors. The context in which they act is analyzed with reference to the National Systems of Innovation conceptualization. Possible evolutions of universities as agents of social innovation are discussed with the aid of the Multi-Level Perspective. The importance of the Southern experience of innovating in scarcity conditions is highlighted and illustrated with the specific experience of a Latin American university. The cooperation of universities with weak social actors in ways that involve advanced knowledge appears as a key theoretical issue and as a difficult practical problem for the effective engagement of universities in social innovation. The diverse issues that such engagement needs to integrate conform an ambitious research program, of which the paper aims at giving a first glimpse.

Qu’est ce que l’intelligence collective ? Comment mettre en œuvre l’intelligence collective dans les équipes et les pratiques quotidiennes ? Quelles gouvernances favorisent l\'intelligence collective ? Comment développer des manières de travailler collaboratives ? Vous saurez bientôt répondre à toutes ces questions, en utilisant les 66 outils de ce livre indispensable pour réussir la mise en place de l\'intelligence collective dans votre équipe ou votre entreprise.

Qu’est ce que l’intelligence collective ? Comment mettre en œuvre l’intelligence collective dans les équipes et les pratiques quotidiennes ? Quelles gouvernances favorisent l\'intelligence collective ? Comment développer des manières de travailler collaboratives ? Vous saurez bientôt répondre à toutes ces questions, en utilisant les 66 outils de ce livre indispensable pour réussir la mise en place de l\'intelligence collective dans votre équipe ou votre entreprise.

Qu’est ce que l’intelligence collective ? Comment mettre en œuvre l’intelligence collective dans les équipes et les pratiques quotidiennes ? Quelles gouvernances favorisent l\'intelligence collective ? Comment développer des manières de travailler collaboratives ? Vous saurez bientôt répondre à toutes ces questions, en utilisant les 66 outils de ce livre indispensable pour réussir la mise en place de l\'intelligence collective dans votre équipe ou votre entreprise.

Les Living Labs (LLs) sont de nouvelles formes de laboratoires mettant en œuvre des approches collaboratives et expérimentales centrées sur les utilisateurs. Récemment, les capacités des LLs à développer des réseaux d’innovation ouverts et collaboratifs ont été soulignées. Mais les recherches sont encore peu nombreuses, alors même que le phénomène ne cesse d’évoluer en pratique. En s’appuyant sur l’analyse longitudinale d’une initiative en cours, les « Concept Maturity Levels Santé », impulsée par le Forum des Living Labs en Santé et Autonomie, cet article présente une recherche abductive visant à explorer et caractériser la manière dont les LLs peuvent contribuer, au-delà de projets d’innovation temporaires, à structurer des écosystèmes d’innovation ouverts et collaboratifs sur le long terme. En sus de contribuer à la littérature sur les LLs, l’article ouvre de nouvelles pistes de caractérisation des écosystèmes communautaires d’innovation jusqu’ici encore peu étudiés.Code JEL : M100

Les Living Labs (LLs) sont de nouvelles formes de laboratoires mettant en œuvre des approches collaboratives et expérimentales centrées sur les utilisateurs. Récemment, les capacités des LLs à développer des réseaux d’innovation ouverts et collaboratifs ont été soulignées. Mais les recherches sont encore peu nombreuses, alors même que le phénomène ne cesse d’évoluer en pratique. En s’appuyant sur l’analyse longitudinale d’une initiative en cours, les « Concept Maturity Levels Santé », impulsée par le Forum des Living Labs en Santé et Autonomie, cet article présente une recherche abductive visant à explorer et caractériser la manière dont les LLs peuvent contribuer, au-delà de projets d’innovation temporaires, à structurer des écosystèmes d’innovation ouverts et collaboratifs sur le long terme. En sus de contribuer à la littérature sur les LLs, l’article ouvre de nouvelles pistes de caractérisation des écosystèmes communautaires d’innovation jusqu’ici encore peu étudiés.Code JEL : M100