Selection Bias in Innovation Studies: A Simple Test

Studien, die Innovationen von Unternehmen untersuchen, stützen sich häufig auf die Zahl der Patentanmeldungen eines einzigen Patentamtes, obwohl Unternehmen die Möglichkeit haben ein Patent an mehreren Patentämtern zu melden, wie beispielsweise dem nationalen Patentamt, dem Europäischen Patentamt (EPA), dem World Intellectual Property Office, dem US Patentamt oder anderen Patentämtern. Da nicht alle Unternehmen ein Patent beim EPA anmelden, kann dies bei der Zählung der Patentanmeldungen beim EPA zu einer Selektionsverzerrung führen.

Diese Studie untersucht deshalb erstens, ob die einfache Zählung der Patentanmeldungen an nur einem Patentamt die ökonometrische Schätzung von Innovationsproduktionsfunktionen verzerrt. Denn Innovationsproduktionsfunktionen, die das Verhältnis von Mitteleinsatz und Ergebnis des Innovationsprozesses aufzeigen, stehen im Fokus der Innovationsliteratur. Zweitens, stellen wir einen einfachen Weg vor, um auf die Existenz einer möglichen Verzerrung zu testen, falls Analysen lediglich die Patentanmeldungen eines einzelnen Patentamtes zugrunde liegen.

Die Analyse beruht auf einem Paneldatensatz patentierender Unternehmen in Belgien. Zu diesem Zwecke wurden drei Datenbanken miteinander kombiniert: Das belgische Innovationspanel, das jährlich Firmen zu ihrer Forschung- und Entwicklungstätigkeit befragt, die Belfirst Datenbank vom Büro van Dijk, welche Finanzdaten der Firmen enthält, sowie die Patstat Datenbank des EPA (Ausgabe April 2009), welche alle Patentanmeldungen belgischer Unternehmen verzeichnet.

Die Analyse weist auf, dass die Zählung von Patentanmeldungen eines einzigen Patentamtes zu einer Selektionsverzerrung führt, die sich auf die Schätzergebnisse der Innovationsproduktionsfunktion auswirkt. Zudem zeigt sich, dass der Test auf mögliche Verzerrung der Schätzergebnisse, angewendet werden kann, um zu prüfen, ob die Nutzung der Patentanmeldungen lediglich eines Patentamtes die Schätzergebnisse verzerrt. Der Test basiert auf einfach zugänglichen Informationen und kann erfolgreich einzelne Variablen identifizieren, die durch die Selektion verzerrt werden. Aufgrund der einfachen Anwendung des von uns vorgeschlagenen Tests und der großen Beliebtheit der Analyse auf Basis von Patentanmeldungen eines einzelnen Patentamtes, gehen wir davon aus, dass unsere Ergebnisse auf das Interesse einer breiten Leserschaft treffen.

de Rassenfosse, Gaétan und Annelies Wastyn (2012), Selection Bias in Innovation Studies: A Simple Test, ZEW Discussion Paper Nr. 12-012, Mannheim.