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5 Clancy，2018 年开发了一个创新组合模型，该模型在美国专利数据上进行了测试，由学习（φ > 0）和渔捞（φ < 0）两种相反的力量驱动。 6 在我们的回归框架中，对数解释变量的系数表示弹性。这允许将经验系数映射到理论参数，如下所示：γ 1 = φ · θ ，γ 2 = φ · (1 − θ )，γ 3 = φ · ϑ ，γ 4 = φ · (1 − ϑ )，γ 5 = σ 和 γ 6 = ϱ 。请注意，只有在使用与专利信息和公司资产负债表匹配的数据进行估计时，才能识别出完整的理论参数集，从中我们可以提取企业就业指标，这对估计 γ 6 有用（第 4.2.2 节）。在本文的剩余部分，我们估计了γ1-γ5。在所有回归表中，标准误差在公司层面和时间范围内聚类。
欧洲企业人工智能创新的决定因素
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