研究速递 | 知识溢出与创业——来自BITNET的证据

企业家精神被广泛认为是经济增长最有力的驱动力之一。因此，大量的研究一直致力于分析企业家精神是如何产生的，以及什么样的政策可以促进它。一种文献聚焦于企业家的动机、特征和背景，以理解创业过程。另一个方面考察了外部约束对创业和创业绩效的影响，如融资(例如，Black和Strahan, 2002;Krishnan et al.， 2015)以及供应商和工人的可用性(例如，Glaeser和Kerr, 2009)。这两种观点都认为存在创业机会是理所当然的。

另一类文献，包括Audretsch和Keilbach(2007)、Acs等人(2009)和Braunerhjelm等人(2010)，持截然不同的观点，认为创业机会不会自行到来。这篇文献提出了这样一种观点，即知识首先是通过研发支出在机构中创造的，比如大公司和大学。然而，如果不将这些发明的知识商业化，这些机构可能无法充分利用其投资的成果。因此，这些组织中的个人(或以某种方式与他们有关联或联系)理性地创建一个可以从这些知识中创造金钱回报的创业公司。根据这一理论，知识丰富的环境会有更大的创业活动，而信息贫乏的环境会有更低的创业活动。因此，知识从知识生产者溢出到将知识商业化并从中获得适当回报的初创公司。这一理论被称为“创业的知识溢出理论”。1在本文中，我们通过采用BITNET(互联网的早期前身)对美国大学的知识溢出渠道进行实证检验，作为对当地知识基础的冲击。

本文对现有创业知识溢出理论的研究(如Audretsch and Keilbach, 2007;Acs et al.， 2009)。虽然有几项研究考察了大学研究与新创企业之间的关系(例如，Audretsch和Lehmann, 2005;Audretsch et al.， 2005;Audretsch和Stephan, 1999)，这是文献中最早建立知识溢出和企业家精神之间因果关系的论文之一先前的研究主要集中在考察知识溢出对创新和增长的因果影响(例如，Agrawal和Goldfarb, 2008;Bloom et al.， 2013;Forman等人，2012)。我们对这些研究的贡献在于，BITNET通过对当地知识基础的冲击，促进了更大的创业精神。我们的研究结果表明，信息流可能与创业文化、能力和技能等其他因素一起是高科技创业活动的重要决定因素之一，从而对参与促进知识转移、经济增长和创新的政策制定者和利益相关者产生重大影响。

我们推测知识向潜在企业家扩散的过程如下。一旦知识产生(采用BITNET后数量和质量更高)或传播，研究人员或与大学有关联或有联系的其他人(如学生、博士后学生、大学附属人员的朋友和家人等)可以利用这些知识进行商业化因此，我们提出以下假设:

H1:在该县的研究机构采用BITNET后，该县的机构数量增加。

此外，我们预计新的创业公司的创建将由与研发开展实体相关的员工或其他代理人推动。因此，我们预测，这种知识溢出导致的大多数新成立的创业公司将相对较小。这是因为，在其他条件相同的情况下，大多数参与研发实体研究的员工不太可能拥有大量金融资本，因为他们很可能是拿薪水的员工。因此，他们的新创业企业的主要初始投入是这些企业家在以前的工作场所获得的知识。此外，创业的知识溢出理论表明，新的创业活动更有可能发生在知识密集程度更高的高科技行业(如计算机、软件、电信和医疗设备)。这些高科技企业也不太可能需要很大的初始规模。因此，我们提出以下两个假设:

H2:在该县的研究机构采用BITNET后，该县的高新技术机构数量的增长大于低技术机构数量的增长。

H3:在该县的研究机构采用BITNET后，该县小型高新技术机构的数量增长高于大型高新技术机构的数量增长。

采用BITNET的影响可能因当地现有的知识库而异。在知识已经丰富的地区，通过采用BITNET增加知识可能对增加企业活动的影响较小。因此，在知识生产数量和质量较高的县，以发明BITNET之前的县的专利和引文存量为代表，采用BITNET对机构数量的影响可能不太明显。这就引出了我们的最后一个假设:

H4。当采用BITNET的研究机构位于知识丰富的地区时，采用BITNET的研究机构对县内机构数量的影响较弱。

我们的知识溢出工具是在20世纪80年代在各个研究机构中引入BITNET。正如前一节所讨论的，我们推测BITNET导致了本地知识库的增加。如果与该机构相关的雇员和代理人决定将这些知识货币化以创办新公司，那么这些增量知识将反过来溢出到邻近地区。

在后来的测试中，我们发现支持这样一种观点，即一个县的研究机构采用BITNET也与该县随后的更大创新有关，这是通过从这些县申请的最终授予的专利和这些专利的引用来衡量的。结合Agrawal和Goldfarb(2008)以及Wernsdorf等人(2022)的研究结果，这些结果提供了支持性证据，证明BITNET确实在研究机构采用BITNET的国家内导致了更大的知识溢出。先前的文献发现有证据支持知识溢出发生在溢出源周围的短边界内的观点(例如，Jaffe, 1989;Jaffe et al.， 1993)。一个问题可能是大学等研究机构在知识溢出和地方创新活动中的相关性。幸运的是，Jaffe(1989)认为大学研究和工业实验室的研究都可以推动创新。事实上，他发现大学研究对企业专利以及企业在当地的研发投资有显著影响。

然后，我们讨论了我们的知识溢出工具是否满足排除限制条件。Agrawal和Goldfarb(2008)认为BITNET的引入与任何遗漏的变量无关。他们指出，在大学采用BITNET的决定是由计算中心的主管做出的，而不是由教师做出的。事实上，BITNET的创始人Ira Fuchs描述了他所熟悉的许多个别大学的采用决定，主要是由计算中心主任做出的。Agrawal和Goldfarb(2008)指出“例如，在网络的概念中，他[Ira Fuchs]亲自给大约50个机构的IT管理员(不是研究人员)写信，并以个人名义访问了更多机构，以传达加入BITNET的好处。此外，他还在主要由管理员参加的公共论坛(如EDUCOM)上讲授bitnet的机制和属性。福克斯博士说，用来说服大学管理人员建立联系的“价值主张”，主要是基于这样一个论点:“如果没有别的，它将非常有助于帮助你的it员工与他人沟通。”

采用BITNET的机构的一个有用特征是，这些机构没有进行研发的利润动机。这一事实将BITNET的引入与当地的企业活动区分开来。此外，这一特征与企业家精神的知识溢出理论的推测非常吻合，即知识生产机构可能不想从他们的发明和发现中榨取(至少是全部)商业利益(这反过来又导致拥有这些知识的员工创办新公司)。商业运作既不是既定目标，也不是大学等研究机构的专业领域。Bloom等人(2013)在分析知识溢出效应时指出的另一个值得关注的问题是，企业间知识溢出的度量也可以包含企业间产品市场竞争的影响。然而，我们的方法不受任何产品市场竞争的影响，因为知识生产实体并不从事生产产品或服务的业务。

BITNET采用的信息来自Agrawal和Goldfarb(2008)汇编的数据。他们提供的数据集包含研究机构的名称、该机构所在的县FIPS代码以及该机构采用BITNET的日期。研究机构可以是大学，也可以是政府和私人实验室。大约85%的BITNET连接在大学或学院。除此之外，BITNET可以连接到联邦机构和实验室(如NASA、NSF、EPA、费米国家加速器实验室)或私人研究机构(如冷泉港实验室，这是一个私人的非营利性机构，研究项目集中在癌症、神经科学、植物生物学、基因组学和定量生物学)。这两种机构的研究都符合我们对知识生产的要求，而这些机构本身并不从事销售产品或服务的业务此外，许多实验室与大学有联系。我们将机构级BITNET采用数据压缩到县一级，并创建一个名为AfterBit的虚拟变量，该变量表示县中的机构采用BITNET的年份和之后的年份，否则为零。这是我们在本研究中感兴趣的主要自变量。我们还分别创建了类似的变量，说明BITNET是被一所大学(AfterBit (Univ))采用，还是被一个县的研究中心(AfterBit (research Ctr))采用。BITNET的连接数据为1981 - 1990年。

我们创建变量“县机构”，这是一个县一年的机构总数。我们还获得了对数县机构，定义为1加上县机构的对数，以解释机构数据的偏态。除了企业总数之外，我们还根据企业规模(基于员工数量)和行业是否属于“高科技”来创建企业数量。我们将高科技产业定义为基于三位数SIC代码的高科技或生物技术领域的产业在我们的差异中差异(DiD)框架(如第5.1节中的Eq.(1)所示)中，考虑到我们包括县固定效应，我们利用县和年份中企业数量的增加有效地捕获了县和年份中的企业家精神。这与现有的研究一致，这些研究使用企业(尤其是小型企业)的数量来评估一个地区的创业活动(见Samila和Sorenson, 2010;Chang et al.， 2011)。表2的A组报告了我们编制级数据的汇总统计。1983-1993年样本期的中位数县有1223家企业。小组B报告了根据雇员人数(即1-19、20-49、50-99和100或更多)按细分的机构数量。与预期一致的是，小型企业(1 ~ 19人)的中位数(1093人)远高于大型企业(100人以上)的中位数(20人)。在表2的面板C中，我们看到，与直觉一致，高科技企业的中位数为10，而低技术企业的中位数为1222，这要小得多。

现在我们来描述分析中使用的其他变量。州GDP是按消费价格指数折算到1987美元的州一级国内生产总值。州人均收入的定义是1987年的州实际收入除以该州一年内的人口。我们还使用州人口作为控制变量。在我们的回归中，我们采用州GDP和州人口的对数项来解释它们的偏度。表2报告了这些变量的汇总统计数据。

除了上述变量外，我们还创建了1971 - 1980年的专利存量(Patent Stock 1971 - 1980)和1971 - 1980年的引文存量(Citation Stock 1971 - 1980)，这两个变量代表了一个县的知识丰富程度。1971 - 1980年的专利存量代表了一个县在1971 - 1980年间获得的专利总数。最后，为了分析采用bitnet对县域知识溢出的影响，我们使用了Log县域专利，这是一个给定县域一年内专利申请量的Log + 1。此外，我们创建Log县引用，它是1加上给定县一年内申请的专利引用数的对数。专利和引文数据来自Li et al.(2014)。

机构的数量主要来自大学的收养在第(5)列中，除了县固定效应外，我们还包括州年度固定效应，以排除当地经济状况对我们结果的任何潜在影响。在第(6)列中，我们运行回归时没有取县机构的日志。在第(7)列中，我们按县人口(以千人为单位)对县机构的数量进行缩放。AfterBit继续与这些规格中的县机构数量呈正相关。为了确定在一个县采用BITNET之前，Log县机构中没有先前的趋势，并减轻任何遗漏的变量或反向因果关系问题，我们在第(8)列中执行了动态DiD回归。根据Baker等人(2022)和Sun和Abraham(2021)的建议，这些回归包括完整的相对时间指标集，尽管为了简洁起见，我们报告了这些指标的系数估计的子集。我们去掉了最正和最负相对时间段的相对时间指标，以避免完全共线性。在一个县采用BITNET之前，我们在Log县机构中没有发现统计上显著的趋势效应。相对时间指标变量的系数估计值在采用BITNET两年后变得显著，并保持显著。这一结果与以下观点是一致的:采用BITNET刺激的知识生产与新企业形成之间可能存在滞后。这也与Wernsdorf等人(2022)的研究结果一致，他们表明BITNET对大学专利数量的影响始于采用BITNET后的一年。AfterBit的系数估计值仍然是正的和显著的，这表明我们的结果在解决了潜在偏差的问题后仍然是稳健的。

为了估计引入BITNET对真实创业活动的影响，我们评估了上述结果是否对高科技行业的企业更强。因此，我们分别对高技术产业和低技术产业的回归模型(1)进行估计。如果BITNET的采用影响了一个国家的创业活动，那么我们的结果应该在高科技产业中更强，在那里知识的影响将更加显著。表4报告了这些回归的结果。与我们的预期一致，我们发现AfterBit的系数估计值对于高科技行业的公司要大得多，尽管估计值对于高技术和低技术行业都具有统计学意义。此外，我们发现在1%的水平上，高技术和低技术回归之间的AfterBit系数估计值的差异具有统计学意义。从经济角度来看，采用BITNET的结果是，在我们的样本中，一个典型的中等县，高科技企业的数量增加了17.3%，低技术企业的数量增加了1.7%。因此，这些发现支持知识溢出机制，通过引入BITNET增加创业活动。在表5中，我们按规模和行业类型划分回归。我们的研究结果表明，AfterBit的系数估计在统计上一直是显著的，与低技术企业相比，对所有规模类别的高科技产业企业的影响都要大得多。此外，对于拥有19名或更少雇员的高技术行业和低技术行业，BITNET对企业数量的影响差异最为明显。对于超过100名员工的企业，这种差异要小得多，这些差异的差异在5%的水平上具有统计学意义(0.175 vs. 0.10)。从经济上讲，一个县采用BITNET对小型高科技企业的影响非常大(增加了19%)因此，表4和表5的结果表明，BITNET对小型高科技企业的影响最大，而对大型低技术企业的影响较弱，这与BITNET诱导的知识溢出对创业型企业创业有积极影响的观点是一致的。

接下来，我们检验了在知识丰富的地区，BITNET对县域内创业活动的影响是否不同。我们预计bitnet在知识丰富领域的增量影响将会减弱。我们使用一个县从1971年到1980年(在任何美国县引入BITNET之前)的专利和引文库存作为知识丰富程度的代理。这些指标表明一个县已经生产的数量和质量水平。我们推测，在已经拥有丰富知识基础和大量知识生产的国家，采用BITNET的影响可能不那么明显。分析结果见表6。在这里的回归中，我们将AfterBit与1971-1980年的专利股票和1971-1980年的引文股票进行交互。AfterBit与专利和引文存量变量之间的交互项的系数估计值为负且显著。因此，结果表明，在知识丰富的领域，采用BITNET的影响较弱，这与我们的猜想一致。

采用BITNET后，发明人增加了专利申请。18我们的证据表明，在一个县引入BITNET后，当地专利被引用的次数增加，这也表明所产生的新知识质量更高，从而可能成为创业的驱动力，因为现有证据表明，更高质量的专利(以更高的引用为特征)会导致创业更大的成功(例如，Balasubramanian和Sivadasan, 2011;Hsu and Ziedonis, 2013)。总体而言，这些结果表明县域高校知识创造对企业知识生产具有溢出效应。在互联网附录B的表B.1中，我们也进行了中介分析，发现采用BITNET对创业活动的影响是通过增加知识创造(以专利活动为代表)来中介的，这支持了采用BITNET对创业活动的影响至少部分是通过知识溢出来发生的观点。

我们执行了一系列稳健性检查和附加分析，并在互联网附录b中报告了这些测试的结果。首先，我们测试了我们的结果对BITNET采用时间的稳健性。我们的主要结果是基于日历年处理BITNET的采用。其次，我们考察了BITNET采用的密集边际对一个县的企业数量的影响。在这个测试中，我们创建了变量Frac Bit Adoption，作为在特定年份和国家采用BITNET的机构的比例。使用该变量的测试结果载于互联网附录B的表B.2的B组。我们发现，采用BITNET的机构比例也与县内机构数量呈正相关，这表明我们的结果在密集边际上成立。第三，为了解决商业模式县(CBP)数据中的企业定义也包含现有企业扩张和搬迁的问题，我们从人口普查局的商业动态统计(BDS)中收集数据。尽管与CBP不同，该数据集没有按规模和行业提供一个县的企业数量，但它确实提供了一个县的企业数量(而不是企业数量)和零龄企业的数量。因此，我们使用一个县的公司数量(而不是机构数量)重复我们的主要测试，并在表B.3的第(1)至(3)列中报告这些测试。结果继续显示，采用BITNET后，一个县的公司数量有所增加。在表B.3的第(4)至(6)列中，我们还使用创业公司(成立时间为零的公司)的数量作为回归的因变量。结果表明，采用BITNET后，创业公司的增长有所增加。这些额外的测试支持了我们的结论，即在采用BITNET的国家，BITNET导致了创业精神的增加。第四，我们考察了采用BITNET对信息和通信技术(ICT)生产行业的企业数量的影响是否更大。Agrawal和Goldfarb(2008)专注于检查BITNET对电气工程出版物的影响，认为这些技术领域的研究人员更倾向于接受新的通信技术。因此，采用BITNET对信息通信技术生产行业的企业数量的影响似乎更大。我们通过分别对信息通信技术生产行业、所有非信息通信技术生产行业和其他非信息通信技术生产高科技行业(如药品和医疗器械及用品)的企业数量进行回归来检验这一猜想。我们在互联网附录b的表B.4中给出了这些结果。我们的发现并没有显示出与其他高科技行业相比，ict生产行业采用BITNET的效果更强。然而，这些结果与Ding等人(2010)的证据一致，他们表明采用BITNET也提高了生命科学家的生产力和协作网络。第五，我们使用MSA作为观察单位来检查结果的稳健性，而不是在主要测试中使用县作为观察单位，因为采用bitnet的影响可能更广泛，并溢出到邻近的县。我们在互联网附录b的表B.5、B.6和B.7中报告了这些结果。当我们衡量BITNET的采用情况和MSA级别的机构数量时，我们的结果仍然稳健。最后，我们检查了动态DiD回归的稳健性(见表3的第(8)列)，以解决有关这些趋势前和趋势后假人截断的问题。与论文中报告的主要结果一致，我们在采用BITNET之前没有观察到显著的效果。这种影响主要从2011年开始，尽管当年的经济意义不大。在采用BITNET两年后，这种效果在统计上和经济上都是显著的。此外，我们通过在(4)和(5)列中分别排除1985年之前采用BITNET的国家和1984年之前采用BITNET的国家来检验结果的稳健性。这确保了对所有国家定义相同的领先和滞后。

创业机会是如何产生的?我们试图通过分析知识溢出创造创业机会的程度来回答这个问题。我们利用BITNET(互联网的早期前身)在美国各大学的采用，作为对大学所在县知识基础的外生冲击。我们分析了大学引入BITNET对当地创业的影响。利用县商业模式数据，我们记录了创业精神(通过县机构数量的增加来衡量)与该县大学采用BITNET之间的正相关关系。此外，这种关系在高科技行业和小型企业中更为明显。这些结果表明，当地大学的知识溢出对当地的创业机会有很强的影响。在专利和引文存量较高的国家，我们的结果较弱，这表明知识溢出可能是将BITNET采用与当地创业联系起来的机制。为了进一步为知识溢出效应提供支持，我们表明在县采用BITNET后，县的专利数量和引用数量都有所增加。此外，一项中介分析表明，采用BITNET对创业活动的影响是通过增加知识创造(以专利活动为代表)来中介的。综上所述，我们的研究结果支持这样一种观点，即采用BITNET对创业的影响至少部分是由于知识溢出。

我们的研究结果与创业的知识溢出理论基本一致，该理论认为，当研究机构无法将其生产的知识货币化时，创业机会就会出现，员工和其他相关代理人可以通过自己创业来征收这些知识的经济租金。我们通过展示BITNET的采用通过对当地知识基础产生积极的冲击而导致更大的创业精神，为现有研究提供了重要的新见解。通过强调信息技术在促进知识创造和传播方面发挥的关键作用，我们的研究也为改善创业前景提供了重要的政策启示。

与所有的研究一样，我们的研究也有一些局限性，为进一步的研究提供了机会。首先，我们为知识溢出对创业的潜在影响机制提供了一些间接证据:我们记录了采用BITNET对本地专利的积极影响，并发现本地专利(作为新知识创造的不完美代理)中介了采用BITNET对创业的影响。然而，需要更多的研究来提供更直接的证据，证明采用BITNET通过知识溢出影响企业家精神的确切机制，使用更好的数据和措施。其次，通过利用不同国家外生采用BITNET的情况，检验创业理论的知识溢出效应。为了确定采用BITNET的偶然影响，我们通过在实证框架中纳入县固定效应，控制了不同地区的地方创业人才库和文化、地方法规和政策。因此，我们的研究结果并没有揭示采用BITNET的溢出效应如何取决于创业文化以及技能和能力。我们鼓励未来对这些问题进行更深入的研究。

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