InnovaTIon In General PurPose TechnoloGIes: how KnowledGe GaIns when IT Is shared nIna TeIcherT Nina Teichert Innovation in General Purpose Technologies: How Knowledge Gains when It Is Shared Innovation in General Purpose Technologies: How Knowledge Gains when It Is Shared by Nina Teichert KIT Scientific Publishing 2012 Print on Demand ISBN 978-3-86644-915-2 Impressum Karlsruher Institut für Technologie (KIT) KIT Scientific Publishing Straße am Forum 2 D-76131 Karlsruhe www.ksp.kit.edu KIT – Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum in der Helmholtz-Gemeinschaft Dissertation, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Fakultät für Wirtschaftswissenschaften Tag der mündlichen Prüfung: 16.11.2012 Referentin: Prof. Dr. Ingrid Ott Diese Veröffentlichung ist im Internet unter folgender Creative Commons-Lizenz publiziert: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/ Innovation in General Purpose Technologies: How Knowledge Gains when It Is Shared Zur Erlangung des akademischen Grades eines Doktors der Wirtschaftswissenschaften (Dr. rer. pol.) der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) vorgelegte DISSERTATION von Nina Teichert, geb. Menz, M.A. Referentin: Prof. Dr. Ingrid Ott 2012 Karlsruhe Acknowledgements During the course of this work I was mainly funded by the German National Academic Foundation (Studienstiftung des deutschen Volkes). Far beyond the financial support, I very much appreciated their ideal support – it shaped me to a certain extent. Preced- ing this scholarship, I shortly benefited from a scholarship by the Landesgraduierten- förderung Baden-Württemberg. Substantial financial support came from the Chair in Economic Policy at the Karlsruhe Institute of Technology. Moreover, parts of my work were sponsored by the evoREG project at the Bureau d’Economie Théorique et Ap- pliquée (BETA) in Strasbourg. Last, I was funded by the Karlsruhe House of Young Scientists (KHYS), particularly for the participation in summer schools and for the stay at the London School of Economics as a visiting research student. I would like to thank my supervisor Prof. Dr. Ingrid Ott for introducing me to the topic and for her guidance throughout the work. The completion of this doctoral thesis would not have been possible without her unrestricted support. I very much appreciated the very knowledgeable and helpful comments of Prof. Dr. Ulrich Schmoch who supported me in the final stages of this work. I moreover want to thank my colleagues, in particu- lar Antje Schimke and Florian Kreuchauff for professional, organisational and personal support and advice as well as the fruitful cooperation on joint projects. Antje, more than that, always motivated me and literally gave me a home. I very much appreciated the cooperation with the researchers from the Bureau d’Econo- mie Théorique et Appliquée in Strasbourg, special thanks go to Prof. Dr. Emmanuel Muller for his encouragement and his ideas. During my time as a visiting research student I was lucky to be a part of the inspiring environment at the London School of Economics, where Prof. Dr. Simona Iammarino acted as my supervisor. I have to thank her for the faith in me that made her invite me to the LSE in the first place. I very much benefited from our critical discussions and her honest comments. Words of thanks are also due to my friends, who distracted and motivated when I needed one or the other. Last but not least, I owe tribute to my family. During the ups and downs throughout the whole course of this work I was wholeheartedly backed by my husband Max. Thank you for all your patience and love. Nina Teichert ix Abstract This dissertation tackles the different aspects of the creation and transmission of (new) knowl- edge in the context of the characteristics of a general purpose technology (GPT). Particular emphasis is put on the role of the composition of knowledge as well as the corresponding (pre- sumed) knowledge spillovers on the one hand and on the concrete impact of collaboration and knowledge sharing in innovator networks on the other hand. The thesis offers a coherent lit- erature review in its first part, analysing the theoretical role of knowledge for innovation and growth as well as the role of knowledge diffusion and sharing. Although the development of GPTs is particularly knowledge- and innovation-intensive and GPTs are found to be ’engines of growth’, the role of knowledge for innovation in GPTs has not been distinctive subject to investi- gation yet. Therefore, the two mentioned sets of research questions were tackled empirically in this thesis using the showcase example of nanotechnology. Nanotechnology is argued to be the key technology of the future, and empirical analyses in this thesis using patent and publication data provided evidence that there is sensible reason to consider nanotechnology as GPT. The first array of research questions is concerned with the role of local knowledge composi- tion and spillovers for the development of nanotechnology. Two different approaches capture these issues. The first one investigates how the characteristics of the regional technological nano-knowledge base as approximated (mainly) by patents influence the creation of new nano- knowledge. Panel negative binomial regression analyses are employed to disentangle the effects. The second approach captures the performance of nano-firms depending on the local endow- ment with knowledge as investigated by means of OLS and fixed effects panel analyses. The central finding is that the regional endowment with knowledge impacts the development of nanotechnology. Concerning the composition of the knowledge bases, evidence suggests that specialisation and diversity are positively impacting innovation in nanotechnology. More par- ticularly both are necessary to support nanotechnology’s characteristics both as high-technology and as GPT. Focusing on the role of collaboration and knowledge sharing in networks, the second array of research questions is tackled by another two analyses. One analysis focuses on the devel- opment of the role of collaboration and networking. The means of social network analysis of German nanotechnology patents’ co-contributorship networks shed light on the relationship be- tween collaboration, the efficiency of the networks and the technological overlap (and hence the potential for cooperation) and the development of nanotechnology. The second analysis more particularly puts an emphasis on the factors that impact the generality of a patent. There- fore variables such as intensity of collaboration, access to knowledge, experience and overlap of technological background are included into fractional logit analyses. Findings include that the performance of a GPT can be enhanced through collaboration by offering efficient means for the organisation and coordination of knowledge sharing and knowledge spillovers and by fostering an increase in the technology’s generality level due to knowledge sharing in teams and networks. Keywords: Knowledge, Innovation, General Purpose Technology, Spillovers, Networks, Specialisation, Di- versity, Patents, Nanotechnology. xi Zusammenfassung Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit den verschiedenen Aspekten des Entstehens und der Übertragung von (neuem) Wissen im Kontext der Eigenschaften von Querschnittstech- nologien (QSTen). Der erste Teil der Dissertation enthält einen umfassenden Überblick über die Literatur, die die theoretische Rolle von Wissen für Innovation und Wachstum wie auch die Rolle von Wissensdiffusion und -transfer behandelt. Obwohl die Entwicklung von QSTen besonders wissens- und innovationsintensiv ist und QSTen gemeinhin als ’Wachstumsmotoren’ betrachtet werden gibt es bis dato keine umfassende Untersuchung dieser Zusammenhänge mit QSTen. Hiermit beschäftigt sich diese Dissertation anhand des Beispiels der Nanotechnologie. Nanotechnologie wird als Schlüsseltechnologie der Zukunft angesehen, und eine entsprechende empirische Analyse in dieser Dissertation zeigt, dass Nanotechnologie durchaus zu Recht als QST betrachtet wird. Das erste Set von Forschungsfragen analysiert den Einfluss der Zusammensetzung von (lokalem) Wissen und von Spillovern auf die Entwicklung von Nanotechnologie und wird durch zwei verschiedene Ansätze aufgegriffen. Zunächst wird untersucht, wie die Charakteristika von regionalem technologischem Nano-Wissen (abgebildet durch Patente) die Entstehung neuen Nano-Wissens beeinflusst. Eine zweite Analyse greift den Effekt von regionaler Verfügbarkeit von Wissen in Form von hochqualifiziertem Personal auf das Wachstum von Nano-Firmen auf. Zentrales Ergebnis dieser Analysen ist, dass die regionale Verfügbarkeit von Wissen und dessen Zusammensetzungen die Entwicklung von Nanotechnologie beeinflussen. Präziser sind es Spezi- alisierung und Diversität gleichermaßen, die das Wachstum von Nanotechnologie-Innovationen beschleunigen und die nötig sind, um den Charakteristika von Nanotechnologie als Hoch- und Querschnittstechnologie gerecht zu werden. Zwei weitere Analysen werden durchgeführt, um die Rolle von Kooperation und gemeinsamer Wissensnutzung in Innovationsnetzwerken im zweiten Set von Forschungsfragen genauer zu beleuchten. Mithilfe der Methoden der sozialen Netzwerkanalyse wird die Entwicklung von Co-Erfinder und Co-Anmeldernetzwerken, die auf der Grundlage von Nanotechnologie-Patenten aus Deutschland konstruiert sind, evaluiert, um den Zusammenhang zwischen Kooperation, Net- zwerkeffizienz und der Überschneidung technologischem Wissens zu der nationalen Innovation- sproduktivität zu beleuchten. Im Anschluss wird der Fokus eingeengt auf diejenigen Faktoren und Einflussmechanismen, die die Generalität bestimmen. Dafür werden Variablen wie Inten- sität der Kooperationen, Zugang zu Wissen über Netzwerke, Erfahrung und Überschneidung des individuellen technologischen Wissens in Betracht gezogen und ausgewertet. Ein wichtiges Ergebnis ist, dass die Entwicklung der QST Nanotechnologie durch Kooperationen und Innova- tionsnetzwerke entscheidend vorangebracht werden kann, weil diese nicht nur einen effizienten Mechanismus zur Organisation und Koordination von gemeinsamer Wissensnutzung und der Ef- fektivität von Spillovern bieten, sondern ebenfalls die Generalität und damit den (potentiellen) Effekt von Querschnittstechnologien auf das Wachstum erhöhen. xiii Contents Introduction 1 I LITERATURE REVIEW 5 1 Knowledge and Innovation 7 1.1 Knowledge as Economic Entity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2 Knowledge, Innovation and Growth . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2 Knowledge Diffusion for Innovation 15 2.1 Knowledge Spillovers and Innovation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.1.1 Evidence for Localised Spillovers . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.1.2 Marshall-Jacobs Controversy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 2.2 Mechanisms of Knowledge Transfers and Spillovers . . . . . . . . . . . . 24 2.2.1 Preconditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.2 Actual Transfers and Spillovers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.2.3 The Realisation of Face-to-Face Interaction . . . . . . . . . . . . . 29 2.3 Collaboration in Networks and Innovation . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.3.1 Geographic and Cognitive Systems of Innovation: Which Network to Consider . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.3.2 Knowledge Diffusion for Innovation in Networks . . . . . . . . . 35 2.3.3 Network Structure Properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.3.4 Network Structure and Knowledge Diffusion . . . . . . . . . . . . 40 3 General Purpose Technologies 47 3.1 Characteristics of General Purpose Technologies . . . . . . . . . . . . . . 47 3.2 Innovation Processes in GPTs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.2.1 Social Increasing Returns and Externalities . . . . . . . . . . . . . 49 3.2.2 Dynamics of a GPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 3.3 GPTs, Diffusion and Aggregate Growth . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 II RESEARCH SET-UP 55 4 Motivation and Organisation 57 4.1 Research Gap and Research Questions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 4.1.1 Knowledge Composition and Localised Knowledge Spillovers . . 59 4.1.2 Collaboration and Knowledge Sharing in Networks . . . . . . . . 59 4.2 Research Organisation and Contributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 xv Contents 4.2.1 Building Blocks – Working Package 1 . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.2.2 Knowledge Composition and Localised Knowledge Spillovers – Working Package 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 4.2.3 Collaboration and Knowledge Sharing in Networks – Working Pack- age 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 5 Methodology and Data 67 5.1 Patents as Resource for Innovation Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . 68 5.1.1 Benefits and Shortcomings of Patent Data . . . . . . . . . . . . . 69 5.1.2 Using Patents as an Indicator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 5.1.3 Patent-Databases used in this Thesis . . . . . . . . . . . . . . . . 74 5.2 Publication Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 5.2.1 Benefits and Shortcomings of Publication Data . . . . . . . . . . 77 5.2.2 Using Publications as an Indicator . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 5.2.3 Publication-Databases used in this Thesis . . . . . . . . . . . . . . 79 5.3 Analysing Spillovers: An Approach Based on the Knowledge Production Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5.4 Patents (and Publications) as a Source of Network Data . . . . . . . . . . 81 III EMPIRICAL ANALYSES 85 III.a Working Package 1: Building Blocks 87 6 Nanotechnology as an Emerging General Purpose Technology 89 6.1 Derivation of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 6.2 Methodology and Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 6.3 Analyses and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 6.3.1 Pervasiveness (H6.1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 6.3.2 Scope for Improvement (H6.2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108 6.3.3 Innovation Spawning (H6.3) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 6.3.4 Innovational Complementarities (H6.4) . . . . . . . . . . . . . . 118 6.3.5 Knowledge Mergence (H6.5) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 6.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 7 Localised Nanotechnology: The Case of Hamburg 127 7.1 Derivation of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 7.2 Methodology and Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 7.2.1 Data Collection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 7.2.2 Case Description: Nanotechnology in Hamburg . . . . . . . . . . 132 7.3 Analyses and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 7.3.1 Knowledge Sharing (H7.1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 7.3.2 Compatibility (H7.2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 7.3.3 Composition of the NKB (H7.3) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 7.3.4 Feedbacks over Time (H7.4) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142 7.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 xvi Contents III.b Working Package 2: Knowledge Composition and Localised Knowledge Spillovers 153 8 The Impact of the Knowledge Composition on the Innovation Outcome: Specialisation vs. Diversity 155 8.1 Derivation of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155 8.2 Methodology and Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158 8.2.1 Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 8.2.2 Descriptive Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163 8.2.3 The Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 8.3 Results and Interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 8.3.1 Compatibility (H8.1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 8.3.2 Composition of the NKB (H8.2) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 8.3.3 Dynamics (H8.3) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167 8.3.4 Diffusion (H8.4) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 8.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 9 Impact of Local Knowledge Endowment on Nanotechnology Firm Growth 175 9.1 Derivation of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175 9.2 Methodology and Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180 9.2.1 Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 9.2.2 Descriptive Statistics and Stochastic Properties . . . . . . . . . . 186 9.2.3 Regression Approach and Model Fit . . . . . . . . . . . . . . . . . 187 9.3 Results and Interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 9.3.1 Location Characteristics (H9.1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189 9.3.2 Specialisation of the Regional Knowledge Base (H9.2) . . . . . . 193 9.3.3 Robustness of the Impact of Specialisation (H9.3) . . . . . . . . . 195 9.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 III.c Working Package 3: Collaboration and Knowledge Sharing in Networks 201 10 The Development of Nanotechnology through a Network of Collaboration 203 10.1 Derivation of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204 10.2 Methodology and Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208 10.3 Analyses and Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210 10.3.1 Collaboration Pattern in General (H10.1) . . . . . . . . . . . . . 211 10.3.2 Efficiency of the Innovation Network (H10.2) . . . . . . . . . . . 220 10.3.3 Technological Overlap (H10.3) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 10.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 xvii Contents 11 What Drives Generality? Assessing the Mechanisms of Knowledge Creation 237 11.1 Derivation of Hypotheses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238 11.2 Methodology and Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 11.2.1 Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242 11.2.2 Descriptive Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246 11.2.3 Regression Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250 11.3 Results and Interpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 11.3.1 Collaboration (H11.1) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 11.3.2 Access to (New) Knowledge (H11.2) . . . . . . . . . . . . . . . . 252 11.3.3 Experience (H11.3) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 11.3.4 Technological Background (H11.4) . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 11.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 259 IV FINAL CONCLUSION 261 12 Conclusion and Policy Implications 263 12.1 Findings and Summary of Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 264 12.1.1 Building Blocks – Working Package 1 . . . . . . . . . . . . . . . . 264 12.1.2 Knowledge Composition and Localised Knowledge Spillovers – Working Package 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 12.1.3 Collaboration and Knowledge Sharing in Networks – Working Pack- age 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 12.2 Main Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 269 12.3 Limitations and Future Research . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 12.3.1 Limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 271 12.3.2 Future Research . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 272 12.4 Policy Implications and Recommendations . . . . . . . . . . . . . . . . . 274 References 279 xviii