印第安纳州的知识创造和创新

得到本文的PDF

不管你喜欢与否,全球经济正日益以知识为基础的。在未来,知识将变得更加重要。本文着眼于knowledge-producing机构可能扮演的角色在创建一个竞争激烈的地区,提高经济效益。

机构如大学知识生产或研发(R&D)设施导致创新?它导致更多的创新活动越接近那些知识是一个锚机构?

通常认为知识生产及其相关创新活动的强度取决于知识和信息来源的地理距离。另一方面,随着通信技术的快速发展,地理距离对创新结果的重要性将会大大减少。

距离有关系吗?本文提出了一种测量接近知识创造的重要性并解释它如何可能是有用的业务,与技术创新相关的宏观经济政策。我们使用这个衡量是否有地理知识创造和创新之间的联系为印第安人。

回顾知识和接近

实验室和大学知识生产有形的:一个穿着白色实验服的科学家可以数一数,显微镜的数量或长度的直线加速器。一个看不见,更不用说计数,知识的流动。也就是说,知识的扩散是重要的用于创建新产品或服务。因此,学术研究人员测量知识生产和传播很感兴趣。很多研究人员利用专利的数量或率作为知识创造的指标(例如,Bontazzi &仙女,2003;贾菲,1986;Jaffe et al ., 1993)。

根据克鲁格曼(1991),知识流是无形的:“他们没有留下任何书面记录,他们可能被测量并跟踪,并没有阻止理论家假定任何关于他们,她喜欢…”跟踪这些无形的知识流是由贾菲(1986)。专利引文的知识溢出效应的书面记录。但使用专利引文作为计测量溢出从创造知识和创新并非完美:“只有一小部分研究产出的专利。特别是,大部分的非常基本的研究结果不能专利”(Jaffe et al ., 1993)。

距离也是至关重要的知识溢出效应的概念。许多研究人员明确地理邻近合并到测量知识创造的影响源。知识是植入人体内,因此,需要人们的面对面的互动交流和扩散的知识,例如,在专业协会和社区(Bontazzi &仙女,2003;池塘et al ., 2009)。

有几种方法大学作为知识生产者可以测量他们的潜在或实际影响创新。

1. 干度一个机构毕业生的数量。虽然许多,如果不是大多数,毕业生将获得工作远离分校大学干细胞毕业生的数量将反映出干细胞项目和教师,分散在本地知识。
2. 大学本身的专利数量的文件。
3. 由教师或学生科技创业公司的数量可以归因于大学。许多大型大学支持技术创新中心和公园。
4. 研发资金的水平进行科学探索大学接收。大学研发支出也可能帮助发展担保企业,合作网络和供应链在周围地区。

鉴于我们正在试图确定知识的溢出效应,大学研发支出可能是最直接和全面的度量来确定区域创新活动的水平。问题就变成了,研发支出的影响感到有多远?大学知识创造也可能波及邻近的县或地区。许多研究人员试图量化这些知识溢出效应通过构造不同的措施,减弱研发影响提升研究型大学和社区之间的距离(Anselin et al ., 1997年,2000;Audretsch et al ., 2005;费舍尔和巴尔加,2003;伍德沃德et al ., 2006)。

Anselin和同事(1997)发现,大学积极研发溢出效应影响区域内的专利和创新大学距离延长超过50英里。伍德沃德和他的同事(2006)表明,最佳半径的影响大学研发新植物形成60英里。距离的影响,然而,也可能取决于行业的类型。

实证分析和发现

关键的因果关系的核心假设是,研发生产知识和促进创新和知识创新活动创造专利达到高潮。

因此,在我们探索知识的溢出效应在印第安纳州,我们使用大学研发支出作为基础度量知识的溢出效应和使用衰减函数来反映这些支出和减少的影响,因此,普及率变化大学的距离增加。换句话说,大学校园知识对创新有正面的溢出效应,这是衡量专利活动。

大学校园的知识溢出效应计算使用大学研发支出,由大学和中心之间的距离加权的选择。我们将研发支出在以下领域:工程、地球科学、生命科学、数学和计算机科学,物理科学。更高的分数代表高的地区接近大学的科学和工程领域的研发支出。我们检测距离通过使用三个距离阈值的影响对我们的知识溢出变量:在50 - 100和250英里半径县的大学。

另一种概念化的路径从研发到专利是知识生产函数(KPF)。生产函数在经济学是像食谱:添加输入,如鸡蛋和奶酪,得到一个输出,就像煎蛋卷。KPF输出是生成专利的数量在每一个印第安纳州县表示为一个线性组合的几个输入措施,其中之一就是大学校园知识溢出效应(KSPL)。其他投入包括县人口的受教育程度,职业,的数量(就业)高科技公司,和风险资本投资。表1报告的完整列表的输入、数据来源和汇总统计。

表1:数据源和汇总统计

N = 92
来源:1)IBRC职业统计,2)IBRC QCEW-Complete就业估计,3)美国专利和商标办公室,4)美国教育部(爱浦多),5)ThompsonOne, 6)美国经济分析局、国家科学基金会,8)美国社区调查(美国人口普查局),9)县业务模式(美国人口普查局),10)业务动态统计(美国人口普查局),11)IBRC距离衰减函数

图1通过5为国家提供关键数据。图1显示专利创建国家、缩放的专利数量的工人的数量。我们看到,更高科技的县industries-medical设备,尤其专利热点。我们也看到,更多的农村县工人相对较少比许多大城市。代表在大学城好,看来专利利率更强烈的行业,不是学术界。

图1:每1000名工人的专利数量,2010 - 2011年的平均水平

来源:IBRC,使用美国专利和商标局的数据和IBRC QCEW-complete就业预期

图2和3显示三个距离阈值的两个措施,大学知识的溢出效应。50英里的半径,我们看到县靠近芝加哥的地区,如果距离相当重要,最受益于芝加哥地区的研发和创新活动。有点令人惊讶的是,这两个大型国有研究型大学门罗县(印第安纳大学和普渡大学的蒂珀卡努河县)没有产生高分各自县而是似乎“加热”县预期溢出雷竞技官方网站下载效应会重叠。

图2:大学校园知识溢出效应,50英里半径,2011 - 2013年的平均水平

资料来源:IBRC,使用国家科学基金会数据

在图3,我们看看会发生什么在我们的预期范围扩大的溢出效应。与一个更大的半径,芝加哥大学的影响感到在印第安纳州县北部多,得分更高的溢出。此外,芝加哥大学研发的影响压倒印第安纳大学研发的影响,因此创建一个溢出的逐渐递减分数作为一个南通过状态转移。

图3:大学校园知识溢出效应,250英里的半径,2011 - 2013年的平均水平

资料来源:IBRC,使用国家科学基金会数据

图4提出了一种代理值在一个县科学技术活动。茎学位授予数量占当地人口的比例是衡量人的浓度可以创建知识,因此,措施的潜在或能力创新新产品,服务和生产流程。不足为奇,在知识溢出分数和专利利率相比,大学的家县在国家干细胞研究生热点。

图4:干度授予总人口的百分之一,2010 - 2012年的平均水平

来源:IBRC,使用美国教育部(爱浦多)和美国人口普查局(美国社区调查)数据

图5介绍了高科技公司雇用超过500人的相对浓度。巴塞洛缪和Ripley县是由康明斯和Hill-Rom主导,分别。科修斯科山县,高科技的重量级人物,有一个广泛的许多不同大小的公司,它是关于三次Ripley县的大小,从而降低测量的总体价值。

图5:每1000名工人的大型高新技术企业,2012 - 2013年的平均水平

来源:IBRC,使用美国人口普查局(县业务模式)数据和IBRC QCEW-complete就业预期

图6显示了高科技就业的浓度。它可能类似于干细胞的就业的职业。我们看到马丁县的海军水面作战中心(NSWC)起重机部门及其相关的研究实验室,是一个高科技行业热点。隔壁,奥兰治县,一个旅游胜地,有低浓度的STEM-type职业。我们也可以看到,许多县是“先进制造”设施(包括许多汽车制造商),使用各种各样的技术人员和工程师。

图6:就业份额(%)在技术职业,2013年

来源:IBRC,使用美国人口普查局(县业务模式)数据和IBRC QCEW-complete就业预期

KPF分析是探索性的。显然,几个印第安纳州县是特殊情况,云调查。经过若干次迭代的分析,我们从分析:排除四县科修斯科山,湖,波特和马丁。这些县离群值统计分析,但他们不是证明研发和接近科学活动推动创新的浓度(后面详细讨论)。

几个KPF输入的统计模型,我们使用两个二进制(即。一或零)和水平变量。例如,如果一个县的一个机构获得任何干度,这将是编码一(1)和一个零(0)如果不是。水平变量杆毕业生学位授予数量。使用二进制测量是由于大多数的州县没有高等教育机构颁发的干度。使用水平衡量是否有“群众的力量”把它用通俗语。水平测量显示的强度变化阻止学位授予和它是否解释了变化的距离阈值内的专利数量。

表2总结了实证结果。我们的主要假设司机innovation-university-based知识spillovers-does似乎对专利有积极的影响,尽管其影响是边际。距离也显得十分重要。与之前的研究一致,溢出分数测量使用的最小半径(50英里)对专利最伟大和最重要的影响。随着距离增加到100和250英里,减少的影响。我们看到这一现象生动图2和3。50英里溢出的分数图2显示几县的距离值,而250英里溢出分数显示更顺利,更强烈的色散。(一个可能属性这些影响不能统计证实了使用标准的学术实践,我们的数据集是仅限于印第安纳州县。说,知识溢出效应的强度评分结果的影响基于距离是令人鼓舞的。)

表2:距离如何影响知识溢出的大学校园在印第安纳州的专利

如上所述,我们测试了其他潜在的创新驱动一个县(或地区)。最的变量对专利统计证实了积极影响是大型高科技企业的数量(从技术上说,高科技企业)。县的大型高科技企业,我们的模型估计,创建的专利的数量将增加五每1000名员工的大型高科技公司。茎毕业生和受教育程度(即。,学士学位以上的份额)对专利创造都有显著的积极作用。

一个输入有显著负面影响专利所有权。在反射,一般的独资企业负面影响并不令人惊讶,因为我们控制的浓度小的高科技企业。另一个措施,一个县的相对强度的小型企业在高科技领域,对专利所示有积极影响,拿起proprietorship-albeit的积极影响业主的一个子集。其他负面,统计相关变量还包括二进制措施,如生产干的毕业生,在大学研发支出和大型高科技公司的存在,以及人口密度。虽然这些变量可以通过统计相关性,负面影响的大小远小于正面效应的大小与高科技公司规模和茎的毕业生。对于那些感兴趣的统计信息,请参阅在线附录www.ibrc.indiana.edu/ibr/2016/spring/appendix.html。

图7通过9当前选择的结果分析。几个研究人员推测,大公司会相对更具创新性,因为深口袋给他们的资源致力于研发。我们的研究结果也证实了这点。图7表明,专利和大型高科技公司之间的关系清晰的县相对较高数量的大型高科技企业。但大型高科技公司和专利之间的关系并不是硬性。了解俄亥俄州县的确很不错的专利利率需要进一步调查。

图7:大型高新技术企业和专利利率之间的关系在印第安纳州县

注意:专利数据是2010 - 2011年平均和大型高科技公司数据,2012 - 2013年平均水平。
来源:IBRC,使用IBRC QCEW-complete就业预期,美国专利和商标局的数据

图8表明,县培养干细胞的毕业生不一定产生最多的专利。一般来说,没有明确的协会之间存在专利和干细胞的比例的毕业生。然而,一个积极的线性关系可以看到几个县,干细胞项目蒂珀卡努河和门罗县。问题在于我们的茎研究生假说不能支持。

图8:茎毕业生和专利在印第安纳州县之间的关系

注意:专利数据,2010 - 2011年平均和茎毕业生2010 - 2012年的平均水平。
来源:IBRC,使用IBRC QCEW-complete就业估计,美国专利和商标办公室和美国教育部(爱浦多)数据

图9显示没有明显的关联专利和一般的大学学位。也就是说,有一个积极的线性关系的一个子集的县相对更高的大学学位和更高的专利。

图9:受教育程度之间的关系(学士学位及以上)和专利在印第安纳州县

注意:专利数据是2010 - 2011年平均水平和受教育程度为2013年数据。
来源:IBRC,使用IBRC QCEW-complete就业估计,美国专利和商标办公室和美国人口普查局(美国社区调查)数据

讨论和结论

我们的结果是受到我们的分析仅限于印第安纳州,一个相对较小的,也许不具备代表性,数据集。因为我们的数据集是小,突出的县的影响更强烈的感受。科修斯科山,湖,波特和马丁县的佼佼者。湖和波特是足够接近芝加哥及其养老的顶级大学,添加到靠近巴黎圣母院,导致知识溢出的分数特别高。科修斯科山县是高浓度的医疗设备制造、研发和专利申请所有的抵押品。科修斯科山的图表、地图显示的数组。NSWC Crane家马丁县,是一个工程热点和结果,从图表的干的职业。然而,起重机不是专利热点或可能出现。专利技术开发的起重机是由于和海军部长提交。换句话说,专利和技术开发的位置之间的联系被打破了。(更多的努力,可以重新建立这种联系,深入探讨了专利申请)。

据说城市(如大城市)想法的地方(因此创造力和创新)去生育。如果一个大致等同于创新与专利(不是所有的),我们可以看到,国家是一种奇怪的异常值。人口密度相对较低的地区国家专利率高的地点:巴塞洛缪,科修斯科山,马丁,梦露,莱利和蒂珀卡努河县。政策影响是不确定的。印第安人,然而,可以感觉非常好,干密度高于人口密度。保持这种优势的政策制定者应该在屏幕上的状态。

总之,创新在印第安纳州,以专利活动,受益于体育校本知识溢出效应。印第安纳州说,创新在很大程度上是由县巴塞洛缪和雷普利的大型高科技企业。县,如蒂珀卡努河和梦露,家乡的旗舰公立大学培养出众多干细胞的毕业生,也受益于高浓度的人力资本。

查看完整的回归结果www.ibrc.indiana.edu/ibr/2016/spring/appendix.html。