相同的技术代码在前一种情况下比在后一种情况下更集中。不同的实体，通过定义，可以探索更大的组合集，从而更好地突出技术领域之间真正的全球关联结构。另一方面，无论单个公司的规模有多大，它们的产出篮子和参考市场的广度都必然受到限制，因此，它们也将局限于开发有效生产相对狭窄的商品和服务所需的技术能力组合。然而，问题仍然是B的不同定义如何影响Γ和特定特征之间的相关性，以及最终是否存在一个最佳的地理尺度来定义全球技术相关性矩阵。表2总结了劳动生产率与基于B的一致性差异的回归，提供的证据符合以下假设，即地理聚合实际上具有影响力，并且衡量公司层面的多元化是衡量企业层面一致性多元化相对于更聚合定义的更合适起点。请注意，如表1所示，在所有情况下，一致的多元化在统计上都是显著的，并且也比多元化更好地解释了生产率。然而，在表2的回归中，由Ris衡量的解释力明显较低，这表明，如果在更粗略的地理尺度上定义，连贯的多样性不会起到很好的作用。变量（0）（1）（2）（3）大小为0.082***0.081***0.082***（0.056）（0.009）（0.009）的差异-0.047 0.068***（0.071）（0.010）的相干Div。

0.148**0.089***0.121***（0.071）（0.013）（0.013）R0.057 0.056 0.031 0.055表2：劳动生产率与国家层面一致的多元化、多元化和规模的回归。该结果对于将基于国家的措施直接应用于企业层面数据的研究，如asHidalgo et al.（2007）和Zaccaria et al.（2014）具有明确的意义。7结论在这项工作中，我们对企业技术组合与其绩效之间的关系进行了定量评估。其理念是，成功的公司在完善的生产线的基础上塑造他们的专利活动，而这种战略行为可以通过观察公司的技术组合来追踪。特别是，我们引入了Methodology来重建对企业所拥有的连贯知识块的大小和数量的估计，并表明它们的平均大小与企业绩效相关。从实用的角度来看，我们使用了约7万家公司的数据库，包括他们的专利活动，以确定双方公司的技术网络。如果一家公司在一个给定的技术领域中处于活跃状态，则会显示一个链接，正如其提交的专利中的代码所报告的那样。然后，我们通过应用相关性度量建立了一个技术代码的单方网络，该度量最初旨在揭示各国出口一对产品的共同能力。该网络可用于评估企业内技术活动的相对整合。其结果就是所谓的一致性差异，即企业技术相关性的加权平均值，可以看作是企业一致性知识块平均规模（就技术领域而言）的代表。

我们发现，即使将标准的多元化和规模作为对照，一致的多元化以统计显著的方式解释了以劳动生产率衡量的企业绩效。这一发现具有显著的实际后果：例如，它指出，在公司之间的合并或收购中，应考虑一致的多元化，而不是多元化本身。最后，我们对国家和非企业被视为专利实体时的技术空间结构进行了比较分析。我们发现，如果在企业层面进行汇总，可以获得更好的企业绩效解释力，因此这代表了此类研究更具代表性的尺度。这项工作开启了许多可能的进一步研究。例如，在我们的分析中，生产线代表了一个隐藏层，可以通过精确定位公司技术组合中的一致块来代理。当人们直接分析产品时，这些区块应该清晰地出现，从而产生可能与标准分类一致的定义良好的集群，而这对于技术领域可能不是真的。关于产品和技术的差异集群行为的研究将是即将发表的论文的主题。参考Balassa，B.（1965年）。贸易自由化和“显示”的比较优势。曼彻斯特学校33（2），99–123。Berry，C.H.（1971年）。公司增长和多元化。《法律与经济杂志》14（2），371–383。Bottazzi，G.和D.Pirino（2010年）。衡量行业相关性和公司一致性。SSRN 1831479提供。Breschi，S.、F.Lissoni和F.Malerba（2003年）。企业技术多元化中的知识相关性。研究政策32（1），69–87。Cohen、W.M.、R.R.Nelson和J.P.Walsh（2000年）。

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