Recognizing the benefits (and pitfa

Recognizing the benefits (and pitfalls) associated
with each identification strategy, our analysis explicitly
compares how estimates vary depending on the
source of identification. In most (but not all) of our
analysis, we include either year dummies or a time
trend in order to account for the evolving differences
across years in the overall level of innovative output.
Much of our analysis also includes either country dummies
or measures which control for aggregate differences
in technological sophistication (e.g. as reflected
in GDP PER CAPITA). 9 The analysis is organized
around a log–log specification, except for qualitative
variables or variables expressed as a percentage. The
estimates thus have a natural interpretation in terms
of elasticities, are less sensitive to outliers, and are
consistent with the majority of prior work in this area
(Jones, 1998). Finally, with regard to the sources of
error, we assume that the observed difference from the
predicted value given by Eq. (2) (i.e. the disturbance)
arises from an idiosyncratic country/year-specific
technology shock unrelated to the fundamental determinants
of national innovative capacity. Integrating
these choices and letting L denote the natural logarithm,
our main specification takes the following form:
L A˙j,t = δYEARYEARt + δCOUNTRYCj
+δINFL XINF
j,t + δCLUSL Y CLUS
j,t
+δLINKL ZLINK
j,t + λ L HA
j,t
+φL Aj,t + εj,t (3)
Conditional on a given level of R&D inputs (HA),
variation in the production of innovation (A˙) reflects
R&D productivity differences across countries or time.
For example, a positive coefficient on elements of
δINF, δCLUS or δLINK suggests that the productivity
of R&D investment is increasing in the quality of the
common innovation infrastructure, the innovation environment
in the nation’s industrial clusters, and the
quality of linkages. As A˙j,t , measured by the level of
international patenting, is only observed with delay,
our empirical work imposes a 3-year lag between the
measures of innovative capacity and the observed realization
of innovative output.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตระหนักในผลประโยชน์ (และข้อผิดพลาด) เกี่ยวข้องกับแต่ละรหัสกลยุทธ์ วิเคราะห์ของเราอย่างชัดเจนเปรียบเทียบวิธีการประเมินแตกต่างกันขึ้นอยู่กับการแหล่งที่มาของรหัส ในที่สุด (แต่ไม่ทั้งหมด) ของเราวิเคราะห์ เรารวมหุ่นปีหรือเวลาแนวโน้มการบัญชีสำหรับผลต่างที่เกิดขึ้นข้ามปีในระดับภาพรวมของผลผลิตนวัตกรรมมากการวิเคราะห์ของเรายังมีหุ่นทั้งสองประเทศหรือมาตรการที่ควบคุมสำหรับรวมความแตกต่างในความซับซ้อนทางเทคโนโลยี (เช่นเป็นสะท้อนใน GDP ต่อหัว) 9 วิเคราะห์จัดระเบียบรอบล็อกล็อกสเปค ยกเว้นเชิงคุณภาพตัวแปรหรือตัวแปรที่แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ ที่ประเมินจึงมีความเป็นธรรมชาติในเงื่อนไขelasticities มีน้อยสำคัญ outliers และมีสอดคล้องกับส่วนใหญ่ของงานก่อนหน้านี้ในพื้นที่นี้(Jones, 1998) สุดท้าย ตามแหล่งมาของข้อผิดพลาด เราสมมุติว่าความแตกต่างที่พบจากการคาดการณ์ค่าที่กำหนด โดย Eq. (2) (เช่นความยินดี)เกิดขึ้นจากการ idiosyncratic เฉพาะประเทศ/ปีเทคโนโลยีช็อกที่ไม่เกี่ยวข้องกับดีเทอร์มิแนนต์พื้นฐานของกำลังการผลิตนวัตกรรมแห่งชาติ รวมตัวเลือกเหล่านี้และแจ้ง L แสดงการหาค่าลอการิทึมธรรมชาติข้อกำหนดหลักของเราใช้รูปแบบต่อไปนี้:L A˙j, t = δYEARYEARt + δCOUNTRYCj+ ΔINFL XINFj, t + δCLUSL Y CLUSj, t+ ΔLINKL ZLINKj, t + λ L ฮาj, tΦL Aj, t + εj, t (3)มีเงื่อนไขในระดับกำหนดของอินพุต R & D (ฮา),สะท้อนให้เห็นถึงความผันแปรในการผลิตนวัตกรรม (A˙)R & D ผลิตความแตกต่างระหว่างประเทศหรือเวลาตัวอย่าง สัมประสิทธิ์บวกกับองค์ประกอบของΔINF, δCLUS หรือ δLINK แนะนำที่ประสิทธิผลของ R & D เพิ่มลงทุนในคุณภาพของการทั่วไปนวัตกรรมโครงสร้างพื้นฐาน นวัตกรรมสิ่งแวดล้อมในคลัสเตอร์อุตสาหกรรมของประเทศ และคุณภาพของลิงค์ เป็น A˙j, t วัดระดับของเพียงตรวจสอบอินเตอร์เนชั่นแนล patenting หน่วงเวลางานรวมกำหนดช่วงห่าง 3 ปีระหว่างนี้มาตรการการผลิตนวัตกรรมกระทั่งสังเกตของผลผลิตใหม่ ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตระหนักถึงผลประโยชน์ (และข้อผิดพลาด) ที่เกี่ยวข้องกับการระบุกลยุทธ์แต่ละการวิเคราะห์ของเราอย่างชัดเจนเปรียบเทียบวิธีการประมาณการแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับแหล่งที่มาของประชาชน ในที่สุด (แต่ไม่ใช่ทั้งหมด) ของเราวิเคราะห์เรารวมทั้งหุ่นปีหรือเวลาที่มีแนวโน้มในการสั่งซื้อไปยังบัญชีสำหรับความแตกต่างของการพัฒนาข้ามปีในระดับโดยรวมของการส่งออกที่เป็นนวัตกรรมใหม่. มากของการวิเคราะห์ของเรายังมีทั้งหุ่นประเทศหรือมาตรการที่ควบคุมความแตกต่างรวมในความซับซ้อนทางเทคโนโลยี(เช่นที่สะท้อนอยู่ใน GDP ต่อหัว) 9 การวิเคราะห์ที่มีการจัดรอบเปคเข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบยกเว้นคุณภาพตัวแปรหรือตัวแปรแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ ประมาณการจึงมีความหมายธรรมชาติในแง่ของความยืดหยุ่น, มีน้อยไวต่อค่าผิดปกติและมีความสอดคล้องกับส่วนใหญ่ของการทำงานก่อนที่ในพื้นที่นี้(โจนส์, 1998) สุดท้ายเกี่ยวกับแหล่งที่มาของข้อผิดพลาดที่เราคิดว่าความแตกต่างที่สังเกตจากมูลค่าที่คาดการณ์ที่ได้รับจากสมการ (2) (เช่นรบกวน) เกิดขึ้นจากประเทศที่มีนิสัยแปลก / ปีเฉพาะช็อตเทคโนโลยีที่ไม่เกี่ยวข้องกับปัจจัยพื้นฐานของกำลังการผลิตนวัตกรรมแห่งชาติ การบูรณาการทางเลือกเหล่านี้และให้ L แสดงลอการิทึมธรรมชาติ, ข้อกำหนดหลักของเราจะใช้เวลาในรูปแบบต่อไปนี้: LAJ, t = δYEARYEARtδCOUNTRYCj + + δINFL XINF เจที + δCLUSL Y CLUS ญ, เสื้อ+ δLINKL ZLINK เจที + λ L HA ญ, เสื้อ+ φL Aj, เสื้อ + εjที (3) เงื่อนไขในระดับที่ได้รับการวิจัยและปัจจัยการผลิตที่ดี (ฮา) รูปแบบในการผลิตของนวัตกรรม (A) สะท้อนให้เห็นถึงการวิจัยและพัฒนาที่แตกต่างกันในการผลิตทั่วประเทศหรือเวลา. ยกตัวอย่างเช่น ค่าสัมประสิทธิ์เชิงบวกเกี่ยวกับองค์ประกอบของδINF, δCLUSหรือδLINKแสดงให้เห็นว่าการผลิตของการลงทุน R & D จะเพิ่มขึ้นในคุณภาพของโครงสร้างพื้นฐานนวัตกรรมร่วมกันสภาพแวดล้อมนวัตกรรมในกลุ่มอุตสาหกรรมของประเทศและคุณภาพของการเชื่อมโยง ในฐานะที่เป็น AJ, เสื้อวัดจากระดับของการจดสิทธิบัตรในต่างประเทศเป็นที่สังเกตเท่านั้นที่มีความล่าช้าในการทำงานเชิงประจักษ์ของเราประเด็นความล่าช้า3 ปีระหว่างมาตรการของกำลังการผลิตที่เป็นนวัตกรรมใหม่และก่อให้เกิดการตั้งข้อสังเกตของการส่งออกที่เป็นนวัตกรรมใหม่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตระหนักถึงประโยชน์ ( และข้อผิดพลาด ) ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละตัว
กลยุทธ์การวิเคราะห์ของเราอย่างชัดเจน
เปรียบเทียบว่าประมาณการขึ้นอยู่กับ
แหล่งที่มาของรหัส ใน ที่สุด ( แต่ไม่ทั้งหมด ) ของการวิเคราะห์ของเรา
เรารวมทั้งปี Dummies หรือเวลา
แนวโน้มเพื่อบัญชีสำหรับพัฒนาความแตกต่าง
ข้ามปีในระดับโดยรวมของผลผลิตใหม่
.มากของการวิเคราะห์ของเรายังรวมถึงทั้งประเทศให้

หรือมาตรการควบคุมความแตกต่างรวมในความซับซ้อนทางเทคโนโลยี ( เช่นที่สะท้อน
ใน GDP ต่อหัว 9 การวิเคราะห์จัด
รอบเข้าสู่ระบบเข้าสู่ระบบและข้อมูล นอกจากคุณภาพ
ตัวแปรหรือตัวแปรที่แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์
ประมาณการจึงมีการตีความธรรมชาติในแง่ของความยืดหยุ่น
,มีความไวน้อยผิดปกติ และมี
สอดคล้องกับส่วนใหญ่ของการทำงานในพื้นที่นี้ก่อน
( Jones , 1998 ) สุดท้าย ในเรื่องแหล่งที่มาของ
ข้อผิดพลาด เราสันนิษฐานว่า สังเกตความแตกต่างจาก
ทำนายค่าโดยให้อีคิว ( 2 ) ได้แก่ การรบกวนที่เกิดจากประเทศ )

มี / ปีเฉพาะเทคโนโลยีช็อกไม่เกี่ยวข้องกับปัจจัย
พื้นฐานความจุนวัตกรรมแห่งชาติ การบูรณาการทางเลือกเหล่านี้และปล่อยให้ฉันแทน

ลอการิทึมธรรมชาติหลักของเราใช้แบบฟอร์มต่อไปนี้ :
ฉัน˙ J , t = δ yearyeart δ countrycj
δ infl xinf
J , t δ clusl Y clus
J , T
δ linkl zlink
J , t λผมฮา
J , t
φผม AJ , T ε J , T ( 3 )
เงื่อนไขระดับที่กําหนดของ R & D ปัจจัยการผลิต ( ฮา )
รูปแบบในการผลิตนวัตกรรม ( ˙
) สะท้อนเวลา R & D การผลิตความแตกต่างข้ามประเทศหรือ .
ตัวอย่างเช่น ค่าเป็นบวกในองค์ประกอบของ
δ INF δ clus หรือδลิงค์แสดงให้เห็นว่าผลผลิต
R & D การลงทุนเพิ่มขึ้นในคุณภาพของ
โครงสร้างพื้นฐานนวัตกรรมทั่วไป นวัตกรรมสิ่งแวดล้อม
ในกลุ่มอุตสาหกรรมของประเทศ และ
คุณภาพของการเชื่อมโยง . เป็น˙ J , T , วัดโดยระดับ
ระหว่างการจดสิทธิบัตรเป็นเพียงและล่าช้า
งานเชิงประจักษ์ของเราเก็บ 3 ล่าช้าระหว่าง
มาตรการความจุของนวัตกรรม และสังเกตการผลผลิตใหม่

.