公司技术投资组合的一致多元化

2022-6-1 02:39:42

企业技术投资组合的一致多元化Manuele Pugliese、Lorenzo Napolitano、Andrea Zaccaria*、Luciano Pietronescoverate Party of Physics，Sapienza University of Rome，ItalyInstitute for Complex Systems，Consiglio Nazionale delle Ricerche-Rome，Italy，ItalyNationale Ricerche-Rome*和zaccaria@gmail.comJuly2017年10月摘要我们利用从复杂性科学中借用的工具，研究企业绩效与其技术组合之间的关系。特别是，我们询问，与一组连贯的技术相关的知识和能力的积累是否会使企业在生产效率方面获得优势。为此，我们分析了2004-2013年期间至少拥有Stone专利的约7万家公司的资产负债表和专利活动。从该数据库中，可以根据技术领域网络确定企业一致性多元化的衡量标准，并与企业在劳动生产率方面的表现相关。这种衡量标准有利于多元化结构的公司，其多元化结构由密切相关的领域组成，而不是范围相同但更分散的公司。我们发现，企业的差异化在数量上与企业的经济绩效相关，并获取了企业生产结构的相关信息。特别是，我们在统计基础上证明，对技术多样性的天真定义只能作为规模和一致多样性的代理来解释劳动生产率。

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2022-6-1 02:39:45

该方法可用于调查企业内部可能的协同效应，并为并购推荐可行的合作伙伴。1引言本论文的目的是阐明不同领域的企业研发活动之间的相互作用和积极协同效应，这反映在大量样本企业的专利组合中。特别是，我们表明，专利公司的收益与其说来自于他们进行研发的技术数量，不如说来自于他们研究活动集中的连贯知识库块的平均规模。正如我们将看到的，这些效益可以用生产效率来衡量。然而，这种反直觉的发现与生产表示一致，其中一致的知识块映射到不同的内部一致的产品线。为了明确知识块的相关性，我们定义了一种连贯多样性的衡量方法，该方法根据企业全球知识库的差异衡量企业技术组合中包含的技术领域。因此，在相同的范围内，这一衡量标准将具有由密切相关领域区块组成的多元化结构的公司与技术组合更加分散的公司区分开来。其理念是，连贯的多元化结构是生产线的直接反映，能够带来更好的经济表现。虽然即使是一个简单的企业理论也能够捕捉到技术范围对企业生产力的相关性（Penrose，1959），但有必要采用一种更明确的基于能力的方法来论证范围的潜在回报与所追求技术的性质和互补性有关，而不仅仅是其数量。

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2022-6-1 02:39:49

能力最初被定义为企业的无形资产，与能够有效开发生产和其他内部组织流程的必要专有技术有关（Dosi等人，2008）。基于能力的企业模型可以看作是将特定技术或组织能力连接到一个或多个产品的网络，从而在特定技术领域之间创建异构和非平凡的交互。从（Teece et al.，1994）开始，许多研究试图利用企业和产品的数据来了解不同产品之间可能的协同作用。近年来，关于经济复杂性的文献倡导对同一概念的不同观点，它将能力建模为一个无形层，将经济主体与其活动的结果联系起来（Hausmann和Hidalgo，2011），并成功地尝试将这一概念扩展到公司领域之外，将其应用于国家和地理区域（Taccella et al.，2012；Zaccaria et al.，2014）。在某种程度上，这项工作介于传统观点和复杂性观点之间，将能力建模为一个隐藏层，同时将其解释为企业与其生产效率之间的中介。然而，与上述两种方法不同的是，分析侧重于技术创新的生产，而不是传统意义上的生产，因此应用了一个在精神上也与Granstrand等人提出的技术能力相近的概念。

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可人4

2022-6-1 02:39:52

(1997).以下各节将引出主要练习，并由Firstbriefy对结果进行讨论，描述我们用于研究的数据；回顾有关企业多元化主题的相关文献，同时概述重要的多元化措施；最后，我们将转向关联性和企业一致性这两个相关概念，这两个概念是很有用的垫脚石，可以明确地将我们的提案与现有文献联系起来，同时突出其对该领域的原始贡献。2数据2.1企业数据我们的目标是调查企业技术组合的结构与其绩效和效率之间的关系。为此，我们依赖AMADEUS，这是一个由Bureau van Dijk Electronic Publishing（BvD）维护的商业数据库，专门提供世界各地（几乎完全是私人）公司的财务、行政和资产负债表信息。特别是，AMADEUS专注于欧洲企业。该数据库是全面的，但并非详尽无遗，使用公共机构通常收集的大量数据，从多家供应商处获得了2000多万家公司（Ribeiro等人，2010年）。AMADEUS示例与patentdatabase PATSTAT有着直接的联系，如下节所述，因为两个索引专利申请都具有相同的专利标识。将这两个数据集结合起来，可以得到大约7万家公司的详细信息，这些公司在2004-2013年期间至少获得了AMADEUS版本所涵盖的一项专利，并显示了我们需要的有关公司规模和生产力的资产负债表信息。与AMADEUS相关的一个缺点是，它涉及一系列在地理上仅限于欧洲的公司。

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nandehutu2022

2022-6-1 02:39:55

因此，我们的结果基于在欧洲至少有一家子公司的公司的证据，这意味着只包括相对较大的非欧洲公司。第2.2节解释了我们为平衡样本和限制地理偏见而采取的策略。2.2专利和技术代码遵循创新经济文献中的既定传统（Griliches，1990；Hall et al.，2001；Strumsky et al.，2012），我们用专利代理创新活动，这是一个丰富且不断增长的信息来源，在过去几年中，得益于学者和公共机构的累积数据收集。在目前的分析中，我们集中于与发明相关的一组技术领域相关的信息；每个领域都由国际专利分类（IPC）中定义的标准代码表示，IPC是世界国际专利组织（WIPO）维护和不断更新的国际公认分级分类系统（Joo和Kim，2010）。除了依赖标准化定义的明显实际优势外，将专利分解为其组成技术，可以将发明视为各种相关现有技术和知识成功重组的产物。专利申请的核心是权利要求，即专利文件的一部分，该部分描述了与相关现有技术相关的发明的新颖方面，并对保护请求进行了调整，隐含地界定了所追求的垄断权的范围。

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2022-6-1 02:39:58

权利要求接受专利官员的单独审查，如果获得批准，将分配一个或多个与相应权利要求涉及的技术相关的IPC代码。本文专利（和技术）数据的主要来源是欧洲专利局（EPO）维护的EPO全球专利统计数据库（PATSTAT），该数据库汇集了来自国家和地区专利局的数据，并以清晰有序的方式呈现信息。例如，多个专利申请文件通常可用于同一发明。在这些情况下，PATSTAT收集了多组相关文件到所谓的专利族中，这些专利族代表了多个国家的专利集，通过识别第一个申请（优先权）与后来的其他专利之间的联系来保护单个发明（Martinez，2010）。正如我们在第2.1节中提到的，AMADEUS的地理覆盖范围仅限于至少有一家欧洲子公司的公司，这可能会在其他领域过度代表欧洲Ingeral。为了缓解这一问题，我们只考虑了也响应了更严格的三元专利族标准（Dernis和Khan，2004）的PATSTAT子系列，即包括一份在EPO提交的申请、一份在日本专利局（JPO）提交的申请和一份由美国专利局（USPTO）授予的申请。上述标准选择了受全球保护的发明，从而确保样本中只包括具有全球运营的相对较大的企业。

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mingdashike22

2022-6-1 02:40:01

因此，作为减少观察数量的交换，我们获得了一个更平衡的样本，该样本排除了仅在国家办事处申请专利的相对较小的欧洲公司，否则这一比例会过高。分析的出发点在于将特定年份内申请的专利族分解为一组相关的IPC代码，并将这些代码归属于专利企业。然后，我们为每个活动族分配一个等于1的权重，并将其平均分配给所有独特的技术公司对。每一对映射到二元矩阵的一个元素x，其值基于归属于相应技术和申请人公司组合的有效专利家族的份额之和来计算（该过程在补充材料中有详细描述）。总之，定义了目标年内所有活跃企业所领导的专利中嵌入的技术组合，从而使我们能够了解此类组合的结构，然后我们将其与企业效率联系起来。3文献综述本节致力于介绍与本次调查相关的文献中提出的一些显著的多样性和相关性度量。尽管本论文中的实证练习与技术有关，而与产品无关，但由于历史原因，对以前存在的衡量标准的讨论将始终从针对企业生产范围的贡献转移到关于技术范围的文献。事实上，技术在文学中比在生产中更为突出，因此大多数研究的根源和最初的灵感可以追溯到后一种趋势。

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2022-6-1 02:40:04

这并不是说我们认为生产范围只与历史原因有关；相反，我们认为，尽管技术和生产维度非常不同，但它们之间有着紧密的联系，相互补充，从而推动企业的发展。本节的目的是透视我们提出的方法的显著特征，同时强调其与现有贡献的关系。我们不打算对文献进行详尽的回顾，因为这超出了本文的范围；相反，我们的目的是对随着时间的推移提出的一些多元化指标进行简要概述，并以此为出发点来追踪文献中的演变，这后来导致学者们也将注意力集中在密切但不同的相关和连贯性主题上，这是我们在本文中提出的方法的组成部分。3.1生产和技术多元化至少从彭罗斯的工作开始，企业多元化及其影响就引起了学者们的兴趣，彭罗斯指出，“企业并不局限于‘给定’的产品，但它从事的活动类型通常在某种程度上与其现有资源有关”，因为存在“未使用的生产性服务池[……]，这些服务与不断变化的管理知识一起，为每个企业创造了独特的生产机会。”（彭罗斯，1960年）。这篇文章提供了案例研究的有力证据，证实了多元化在塑造企业机会方面所起的重要作用的直觉。随后，一些学者对该主题保持了浓厚的兴趣（例如。

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2022-6-1 02:40:07

Gort（1962）；Rumelt（1974）），他对Penrose提出的问题进行了扩展，并从数量上重新定义了一般问题，将分析扩展到不同行业的大型企业样本。早期有关多元化的量化研究主要集中在公司的生产范围，通过核算制造企业的材料投入或产出，并根据官方工业分类（如标准工业分类（SIC）代码）（Berry，1971；Gort，1962）或作者根据先前研究（Rumelt，1974，1982）自行开发的类别将活动分组，来衡量。例如，Gortb根据公司工资单中个人制造活动的份额构建了他的多元化衡量标准，Berry（1971）提出了一项措施，通过测量美国大型制造企业在四位数SIC行业中的产出分布，并根据Her Findahl（1950）提出的集中度指数总结产出份额向量，总结了美国大型制造企业的活动范围。参见Knecht（2013）对经济和管理文献中采用的多元化措施、其含义及其理论基础的全面审查，以及对一致性措施的审查。除了围绕企业产品多元化的广泛兴趣所激发的大量理论贡献和行业分类尝试之外（有关有趣的讨论，请参见蒙哥马利，1994年），许多实证研究也致力于理解企业绩效与商业活动和市场数量之间的关系（例如Miller，2004；Palepu，1985；Palich et al.，2000）。

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2022-6-1 02:40:10

然而，产品并不是公司表现出多元化迹象的唯一领域，也没有逃脱学术界的关注，即企业技术范围的定义对于企业的战略意义，就如同关于进入市场数量和产品线走向市场的决定一样。自二十世纪最后几十年以来，人们认为这一点尤其正确，因为产品和生产过程越来越复杂（如Cohen等人，2000年；Rycroft和Kash，1999年），知识生产的专业化程度越来越高（Pavitt，1998年），许多行业的创新步伐也在加快。这使得“多样性特别是跨技术[…]不再是一种选择”（Fai，2004年）。3.2关联性3.2.1产品关联性Rumelt（1974）首次尝试在多元化的同时隐含解释关联性，后来又对其进行了重新定义，试图在公司战略和盈利能力之间建立联系（Rumelt，1982）。这意味着早期论文的视角发生了重大变化，这些论文仅通过观察到的商业活动范围的广度来衡量产业多样性。这种转变体现在人们对新工具越来越感兴趣，这些工具旨在通过测量企业多元化活动之间的距离来探索企业和行业的演变。鲁梅尔特采用了与前任不同的方法，并放弃了官方行业分类代码，以此来定义企业从事的一系列活动。相反，他专注于多元化战略的分类（而非指数），他根据对美国大型工业企业样本的历史观察进行了阐述。

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2022-6-1 02:40:14

特别是，作者首先评估了单一产品线的收入份额，然后确定了业务单位之间的关联程度（“缺少或存在共享设施、共同销售群体和其他试图利用共同生产要素的有形证据”），并最终根据综合指数将企业划分为不同类别，同时考虑产品多样性和最大的密切相关产品集团对公司收入的贡献。根据Rumelt（1982）的说法，解决相关性的重要性源于需要检验基于美国制造业轶事证据的假设，即在多样化的企业中，“最具竞争力的是那些主要在那些利用共同核心技能或资源的领域进行多元化的企业。”Teece et al.（1994）基于Rumelt（1974）的直觉，并接受这样的观点，即通过在分析中包括对公司活动整体一致性的评估，可以更好地理解公司和产业结构演变范围的影响。这种方法反映了更普遍的假设，即应考虑多元化背后的战略动机，以便建立企业类型的分类法，进而将其有效地纳入其进化理论。为此，他们借助于有关美国制造业工厂的人口普查数据，依靠的样本比他们的前任大得多。数据量大得多，迫使他们放弃了对“判定相关性”的依赖，而是采用标准的4位数SIC分类作为单个工厂活动分类的基础。

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mingdashike22

2022-6-1 02:40:17

这意味着需要衡量相关性，而不是从外部信息中假设或推断。特别是，Teeceet等人（1994年）基于幸存者原则进行了衡量，即经济竞争最终将高效组织形式赶出市场的假设，从而通过依赖互补的技术能力促进相互融合的活动的共同发生。作者认为，根据生存原则，数据应显示出活动的有效组合，其发生频率明显高于纯粹随机性的预期。Teece et al.（1994）首先总结了二元矩阵C中的企业活动组合，从而将上述推理操作化∈ {0，1}F×P，其中非零值对应于企业经营所在的行业，然后使用C推导共现矩阵J∈ NP×P，使得JPPP0=XfCfpCfp0。（1）随后，他们通过基于标准t检验的统计（τ）得出活动的显著组合，将JP细胞的值与其在完全随机差异假设下的预期值进行比较。顺便注意，我们在上述符号中添加了上标Pto，以突出说明这些度量值指的是产品。

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可人4

2022-6-1 02:40:19

统计数据τ表明“两个行业之间观察到的关联程度超过了将行业简单地随机分配给公司并导致定义的预期程度”，这使得作者能够定义单个多活动公司活动之间的一致性度量，称为加权平均关联度W ARp=Pp06=pτpp0ep0Pp06=pep0，（2）评估生产工厂的每个活动p与其所有其他活动的相关性p0 6=p作为其共同发生的平均显著性，由参与活动p0的员工的EP0份额加权。同一篇论文中提出的关联度的一个关联度量是加权平均邻居关联度（WARN），它度量类似于战争的活动之间的关联强度，但只关注通过计算与JP相关的最大生成树定义的最近邻居之间的关联。Teece等人已经表明，随着企业规模的增加，战争往往会减少，这意味着多活动企业所有活动之间的平均距离随着多元化而增长，而WARN则趋于保守，这表明关联度更高的活动之间的联系会变得更强。因此，作者得出结论，一致性很重要，因为关于战争和警告的结果共同表明，“如果企业变得更加多样化，他们会增加与现有活动部分相关的活动”（Teece et al.，1994）。3.2.2技术相关性正如多元化的情况一样，企业一致性最初应用于产品领域，但已经证明，从技术角度研究企业绩效和演变非常有意义（Engelsman和van Raan，1994；Joo和Kim，2010；Leten等人，2007；Piscitello，2000；Rigby，2015）。

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2022-6-1 02:40:23

当然，从技术创新的角度来看，连贯性的含义不同于生产连贯性。尽管如此，这些概念在理解企业演化方面也是互补的，因此，对技术一致性感兴趣的学者从他们的研发人员的工具箱中借来也就不足为奇了，因为他们之前曾研究过产品。在一项著名的研究中，Breschi et al.（2003）恢复了Teece et al.（1994）的贡献，并以其中提出的方法论为基础，调查企业是否倾向于通过在与过去创新的技术领域共享共同知识库的技术领域申请专利，从而以一致的方式使其创新成果多样化。与Teece et al.（1994）类似，Breschi et al.（2003）分析了企业的技术多元化，采用了类似于方程式1的矩阵JP的共现矩阵JT0=XfMftMft0（3），并通过统计τ拒绝了随机多元化的零假设，它将观察到的技术间共现的数量与超几何分布下的预期进行比较。请注意，上述矩阵J是由二元矩阵M计算而成的，二元矩阵M与Teece et al.（1994）的矩阵C相似，不同之处在于，它将非零值与（企业，技术代码）对对应的拓扑位置MFTW关联，而企业f持有t领域的专利。在另一篇有趣的论文中，Nesta和Saviotti（2006）对美国制药行业的企业知识一致性进行了研究，结果表明，知识库的范围和一致性“对企业的创新绩效有着积极而显著的贡献”，这是通过其产生的专利数量和收到的引文数量来衡量的。作者进一步以Breschi等人的工作为基础。

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2022-6-1 02:40:26

（2003），并对其进行了调整，以确定企业内部知识一致性的衡量标准。特别是，他们采用了方程式2中定义的战争的技术对应物，其中技术领域之间的相关性现在由企业拥有的每个领域的专利份额加权。这使他们能够确定知识一致性asCOH=XtptPtptW ARt！。（4）将COH与数据样本中企业的研发产出进行回归（以引用次数加权的拥有专利数量衡量），他们发现知识一致性和知识范围对因变量都有积极影响。（a）能力在国家及其出口篮子之间起中介作用（b）由于能力是不可观察的，其作用必须从连接国家与产品的双边网络中推断出来。图1：无形能力的作用。3.2.3经济复杂性方法方程式1背后的直觉也是关于经济复杂性的文献中的核心，近年来，该研究试图解释从事国际贸易的国家出口篮子的组成和演变（例如，伊达尔戈等人（2007）的产品空间和扎卡里亚等人（2014）的分类网络），以及对国民经济未来增长轨迹的可靠预测（伊达尔戈等人，2007；塔切拉等人，2012）。所有上述贡献背后的假设是，国家出口篮子所揭示的竞争优势模式是无形国家级能力的结果（见图1），必须有效地拥有和组合这些能力，以便获得必要的实力，在全球竞争中茁壮成长。

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2022-6-1 02:40:29

这些方法旨在根据高效生产所需能力集的相似性重构网络链接产品。因此，如果一个国家单独在出口某一特定商品方面具有明显的竞争优势，那么可以推断该国家拥有所需的能力组合。为此，如果c国在出口产品p方面具有明显的比较优势（Balassa，1965），则可以定义一个二元矩阵，其中通用元素MCP取1。邻近度φ的测量是Hidalgo等人（2007）定义产品空间的关键，读取φpp0=minPcMcpMcp0up，PcMcpMcp0up0, （5）上哪儿去≡PCMCP是产品p的普遍性，即出口产品p的国家数量。接近度代表了一种产品出口的条件概率的经验对应物，考虑到另一种产品的出口。同样，Zaccaria et al.（2014）提出的分类网络公式可以通过定义矩阵B以M表示∈ NP×PBpp0=最大（up，up0）xCMPCP0DC，（6）其中dc≡PPMCP是c国的多样化，即其出口的产品数量。从概率的角度来看，这里一个产品的出现频率不仅取决于另一个产品的存在，而且还根据随机二项式情况进行评估，其频率等于dc/P（通常忽略常数因子P）。根据Zhou et al.（2007），方程式6也可以解释为在三方productcountry产品网络上进行随机游走，从一种产品到另一种产品的概率。值得注意的是，在关联性和企业一致性的总体框架内，指导不同贡献作者的动机是相当不同的。

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2022-6-1 02:40:32

一方面，一些研究的普遍目的是确定企业多元化战略和组织结构的分类，从中推断行业的动态特性（Bottazzi和Pirino，2010；Teece et al.，1994）。另一方面，一系列相关的文章关注差异、一致性和绩效之间的关系（Breschiet等人，2003；Nesta和Saviotti，2006；Rumelt，1982），旨在推断微观层面上的差异化战略对绩效的影响。本论文对技术组合中企业一致性的广泛文献进行了补充，提出了一致性多元化的企业层面衡量方法，该方法受Teeceet等人（1994）提出的基于能力的方法的启发，并使用了Zaccaria等人（2014）提出的公式。4连贯多样性本文的贡献在于有关企业连贯性的文献（尤其是Nesta和Saviotti，2006）与对经济复杂性文献的贡献之间的交叉点。特别是，我们的目标是将Zaccaria et al.（2014）提出的相关性定义在企业层面上进行转换，并将其提出的度量（方程式6）应用于公司专利投资组合，以揭示底层技术空间的结构。这将如图2所示：公司技术投资组合隐藏了关于可行产出篮子的信息。对技术组合进行建模，以了解产品篮子的基本结构，这在操作上与学者们所承担的任务类似，他们的目标是从代理商生产的产出组合的构成中了解无形能力的相关性（见图2）。

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kedemingshi

2022-6-1 02:40:35

然而，请注意，正如图1所示，这两项任务在概念上是不同的，能力是经济主体与其产出之间的实际中介，而这里的产品是隐藏层。作为垫脚石，在我们的数据集中阐述企业连贯的技术多样性的衡量标准，我们可以用它来检验它与绩效的关系。最后，我们提出的分析也遵循了Teece et al.（1994）的思路，即我们通过构建企业层面的技术能力是成功多元化的驱动因素这一前提来分析企业多元化中相关性的相关性。同时，它与Teece et al.（1994）在两个方面有所不同：i）它集中于分析与技术进步生产相关的能力所产生的公司技术组合，而不是集中于传统的能力概念，这涉及到产品创造和开发中的专有技术，和ii）采用Zaccaria等人（2014）中使用的不同CO发生公式。如图2及其与图1的比较所示，为技术组合建模以了解产品篮子的结构在操作上与学者们所做的任务类似，学者们的目标是从代理商生产的产出组合的构成中了解无形能力的相关性。然而，在概念上，这两个努力（a）矩阵M。圆圈代表企业，三角形代表构成其技术组合的技术领域。（b）矩阵b。图中的三角形节点对应于一个技术领域，并上色以突出与Heyar所连接的更频繁发生（因此更相关）的技术的接近程度。图3：基本矩阵。有很大不同。

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2022-6-1 02:40:37

请注意，在图1中，功能是经济代理与其输出之间的实际中介。图2将产品描述为隐藏层，但从产品在代理和技术领域之间起中介作用的推断是错误的，因为这等于假设生产对研发有帮助，而关系显然必须朝着相反的方向发展。此外，图2说明了我们对技术组合的可能一致结构的看法。左边的公司生产电脑和智能手机。一些基础技术仅用于特定产品，我们使用相同的颜色（橙色或浅蓝色）对其进行着色。然而，由于从技术角度来看，这两种产品高度相关，我们可以假设，制造一种产品所需的许多能力也将对另一种产品有用。这种情况也将描述专利活动，其中技术领域有时会在产品线之间共享（参见图2中的条带化技术）。从这个角度来看，图2中的coherentcompany par excellence是一家专注于单一产品的公司，因此只需要与业务活动相关的技术。相反，权利方的公司生产不相关的产品；这将导致不连贯的技术组合。在接下来的内容中，我们将测试一家公司的绩效是否不仅与多元化相关，还与其技术能力的一致性相关。为此，我们将引入一个公式来表示技术投资组合的此类特征，图4：B的最小生成树。图中的节点表示IPC子部分，并根据它们所属的部分进行着色。

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mingdashike22

2022-6-1 02:40:40

每个节点都与权重最高的技术领域相连。量化所谓的一致性差异。我们需要基本数据来确定企业技术投资组合中的一致性多元化。第2.2节定义了矩阵，第3.2节进一步讨论了矩阵。该矩阵代表了一个将公司与作为积极创新者的技术领域联系起来的两部分网络。在这项研究中，我们每年进行一次分析，并在每个时期选择公司作为所有者拥有股份的triadicpatent系列。我们指出，以下具体结果指的是2011年的数据，我们相信2011年的数据覆盖率是合理完整的；然而，结果是稳健的，并且也适用于以前的时间段。图3a描述了邻接矩阵为M的二分公司技术网络的样式化图形表示。为了确定连贯的多元化，我们首先需要衡量技术相关性。为此，我们使用方程式6中的矩阵B，我们重新定义了矩阵B，以说明表格和图5：通用技术和两个表格（1和2）的γ图解，分别在左面板和右面板中描述。在两个面板中，该图都代表了图3b中的二进制B：不透明三角形代表相关公司拥有专利的技术领域。这两家公司在相同数量的技术领域都有所不同。然而，表1中的项目与B区相连，形成一个独立的区块；相反，表2的数据分散在图表中。作为一个序列，技术在表1中的连贯性很强，而在表2中则没有。技术，获得BTT0=最大（ut，ut0）XfMftMft0df。（7）矩阵B可以被解释为一个单方技术网络的邻接矩阵，如图3b所示。

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2022-6-1 02:40:43

图中的每个三角形节点对应于一个技术领域，并涂上颜色，以突出其与更频繁发生（因此更相关）的关联技术的接近程度。图中显示，B嵌入了一个通知，即特定的技术组合可以同时生成产品，即使无法在技术和生产领域之间建立对应关系。此外，B将技术空间描述为一个整体，但不包含有关企业（图3a中的圆圈代表矩阵M）的信息，这些企业的技术组合是用来计算的。图4显示了根据用于计算b的经验数据确定的最小生成树；通过构造，每个节点代表一个技术领域，并与该领域相连，而该领域的链接最重。图中的节点代表IPC子部分，并上色。图6：Γ的图示，可以解释为企业多元化结构的重新加权。Γ重点介绍了互联技术的各个模块。原则上，这是与公司产品篮子的对应关系，然而，关于连接公司所知和所产的地图的信息仍然隐藏在表面上。根据他们所属的部门。图中的颜色模式突显出广泛的技术领域倾向于与类似领域的连接频率远低于相对较远的领域，这表明不同领域的混合绝非罕见。为了将技术相关性的一般结构与企业特定信息相结合，我们首先需要衡量每个公司拥有专利的所有技术之间的一致性。图5定性地说明了通用技术和两个玩具（1和2）的测量方法，分别在左面板和右面板中描绘。

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2022-6-1 02:40:46

在两个面板中，连接背景中三角形的网络结构表示B的简化（二进制）图示；不透明的三角形代表每家公司专利档案中包含的技术领域，而透明的三角形代表的是同一家公司在M所涵盖的时间段内未获得专利的技术领域。请注意，两家公司的专利分布情况相同，因为它们都拥有相同数量（八）的技术领域。表1和表2之间的显著差异在于它们的多元化结构。特别是，第一家公司的技术领域都连接在B中，形成一个独特的区块，而第二家公司的技术分散在B中。因此，两家公司都拥有的技术t在第一家公司中具有很高的公司内部一致性，但在第二家公司中得分较低。事实上，我们在公司和技术领域之间的每一步分析中衡量的联系不是二元的，而是加权的，我们必须在一致性的分析定义中考虑到这一点，这将取决于技术i和企业f的周围技术篮子。我们通过矩形矩阵γ来定义技术的内部一致性∈ NF×Twhereγft=Xt0Btt0Mft0，（8）图5的分析对应物。最后，可以通过在每个公司内汇总有关其持有专利的所有技术领域的公司内一致性的信息，来定义公司技术一致性指数，我们称之为一致性差异。

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kedemingshi

2022-6-1 02:40:49

如图6所示，这可以解释为对企业多元化结构的重新加权，这突出了相关技术，原则上与企业产品篮子相一致，尽管关于连接企业知识和生产的明确地图的信息仍在表面之下。在公式中，我们定义了一致性差异的具体指标Γ∈ RFasΓf=PtMftγftdf，（9），其中df≡PtMftis是f公司的多元化。在实践中，Γ计算组成每家公司技术组合的连贯技术区块的平均规模。4.1玩具示例一个简单的示例将有助于解释该框架如何奖励多元化，前提是它定义了一个连贯的投资组合。假设f公司拥有两种相近的技术，例如BTT0=1（t，t0）={1，2}。直接计算得出Γf=1+1=2：相干多元化等于多元化的标准定义。相反，如果这两个图7：玩具示例。矩阵B的图形表示，从M到文本中讨论的玩具示例。技术是不相关的，Btt0=δtt0，我们将得到Γf=（1+1）=1：在这种情况下，一致性的缺失平均了差异。为了进一步阐明连贯多元化的经济意义及其与生产线的关系，我们根据本节所示的插图进行了简单计算。让我们从图2所示的情况开始。

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2022-6-1 02:40:52

我们有三家公司：第一家（x公司）有两条生产线（电脑和智能手机），其产品组合包含八项技术，其中三项与电脑有关，三项是智能手机所必需的，两项对这两种产品都有用；第二家公司y专门从事汽车生产，并控制着与这条生产线相关的三项技术；最后，第三家公司z拥有两条不相关的生产线，电脑和汽车，分别依赖于三种和两种技术的组合。相关的M矩阵如图7右上角所示。为了计算这些技术投资组合的一致性，我们需要一个距离的度量，B。在这个例子中，我们不会像对真实情况那样，从M计算B；相反，我们假设这三家公司生活在一个由其他公司定义的技术空间中，这些公司没有单独包含在示例中。特别是，我们采用3b中描述的技术网络，其邻接矩阵如图7左上角所示。与汽车相关的技术是同质的（即完全连接的），并且独立于用于其生产线的技术（即没有任何对角线元素将其连接到其他技术），形成一个单一的整体。相反，计算机和智能手机技术是同质的，但通过两种对角技术（M第一行的第四种和第五种）略有关联。注意，这里我们有一个二进制矩阵，但一般来说，B的元素可以有任何值。现在，让我们计算技术的内部一致性，也就是说，由于加入了f公司的投资组合，T获得了增强技术。应用方程式8，我们得到图7的底部矩阵。

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2022-6-1 02:40:55

在这个简单的例子中，矩阵只计算公司拥有的A技术的邻居。请注意，汽车技术板块在企业y比在企业z更为一致，因为它们在该板块分别拥有3项和2项技术。最后，利用方程9，我们可以计算这三家公司的一致性差异。对于公司y，我们得到Γ=3。在这种简单的情况下，一致性差异仅仅是每条生产线使用的平均技术数量。这种解释是零阶近似，只有在独立和同质的生产线中才变得精确。现在让我们考虑一下x公司。在这种情况下，密切技术带来的增强更为强大，正如我们看到γ矩阵的第一行一样；对所拥有的技术进行平均，得到Γ=3.5。最后，z公司的Γ=2.6。这可以解释为生产线的加权平均数：第一条生产线（计算机）有三种技术，所有技术的企业内部一致性都等于三，而第二条生产线（cars）只能使用两种技术，这意味着一致性较低，等于两种。为了计算一致性，我们将一致性与每种产品所用技术的相对数量进行权衡：×3+×2=2.6.5结果我们现在通过将其与企业效率指数相关联来测试前一节中定义的企业一致性度量。事实上，如果我们的假设是，相关技术领域的创新有助于发展企业级能力的有效组合，这在生产中得到体现，那么这应该与企业绩效相关。第一个测试如图8所示，该图绘制了样本中企业的Γ的装箱值与劳动生产率的装箱分位数（以员工增加值衡量）。

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2022-6-1 02:40:58

该图显示了明显的正相关关系，初步证据表明图8：一致的多元化与劳动生产率。该图绘制了样本中企业相关多元化（Γ）的组合值与劳动生产率的组合内分位数。Γ与劳动生产率之间明显的正相关关系表明，技术组合的一致多元化获取了有关企业生产结构的相关信息。我们对技术投资组合一致性多元化的衡量，捕捉到了有关企业生产结构的相关信息。作为对Γ捕捉企业生产效率相关方面能力的进一步测试，我们将其与劳动生产率进行回归。表1总结了最小二乘回归的结果，进一步证实了图8所示的假设。即使我们将企业规模（以总资产衡量）和多元化（即企业专利组合中的技术代码数量）作为控制因素，与一致多元化相关的系数在所有回归中仍然是正的和显著的。此外，尽管单独使用简单的差异在统计学上显著，但当与Γ在同一模型中使用时，它会失去预测能力。这一点尤其有趣，因为它表明，一家公司的技术知识组合中相互关联的技术的数量（其关系由我们的一致性度量量化）比该公司创新的技术领域的法定数量更相关。特别是，一旦将一致的多元化添加到回归集中，多元化的统计意义（以构成固定技术组合的技术数量衡量）就会消失，这表明前者可以被视为后者的代理。

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可人4

2022-6-1 02:41:02

我们的发现表明，企业所知与其生产相关，其知识存量的内部一致性甚至比其范围更相关。变量（0）（1）（2）（3）大小0.079***0.079***0.081***（0.023）（0.008）（0.008）差异0.010 0.074***（0.045）（0.009）一致Div 0.136***0.154***0.200***（0.045）（0.017）（0.016）R0.063 0.062 0.040 0 0.060表1：劳动生产率与一致差异、差异的回归，和规模1中所示的结果可以用二维图表示，在二维图中，我们将劳动生产率视为多样性和连贯多样性的函数。在图9中，我们使用这两个变量将企业聚集到基于其劳动生产率排名的方形区域。正如所料，一致性和标准差异之间存在着很强的相关性，这导致主对角线之外出现白色（空）正方形。更有趣的是，与标准多元化相比，一致的多元化具有更强的解释力：平均而言，水平层面的劳动生产率梯度高于垂直层面。我们通过分析企业规模所起的作用来结束本节。与前一个图表类似，在图10中，我们将劳动生产率绘制为规模和连贯多样性的函数。这两个变量显然是互补的：平均而言，大规模或大一致的多元化与更高的劳动生产率相关，两者的线性组合也是如此。

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