Three Essays on Innovation: A Text-Analysis Approach

Abstract

La innovació exerceix un paper fonamental a l’hora d’afrontar els reptes de l’economia moderna, des de l’estancament del creixement de la productivitat de les empreses fins a la degradació del clima i l’empitjorament dels resultats sanitaris. Entendre com i per què innoven els inventors és, per tant, de vital importància per a les polítiques públiques.

Aquesta tesi examina la innovació a través dels textos de patents, aprofitant els recents avenços en l’anàlisi de textos i l’aprenentatge automàtic. Aquests mètodes estan transformant la vida quotidiana, la cultura popular i la ciència, inclòs l’estudi de la innovació. En integrar aquestes tècniques amb una teoria econòmica rigorosa, aquesta tesi millora la nostra capacitat per mesurar el coneixement que posseeixen els inventors, els equips i les empreses, i per comprendre com produeixen les innovacions necessàries per afrontar els reptes del futur.

Al capítol 1, Equips i text: Modelització de la col·laboració a través dels documents de patents, presento una metodologia innovadora que integra els equips d’inventors i els textos de les seves patents en un marc unificat per estudiar la innovació col·laborativa. En aquest treball desenvolupo un model bayesià de Processament del Llenguatge Natural que capta la divisió científica del treball dins dels equips. Combinant dades de patents d’alta dimensió amb un model estadístic de treball en equip, el mètode desenvolupat em permet inferir la contribució de cada membre de l’equip al contingut de coneixement d’una patent.

Partint d’aquest marc, el capítol 2, Catalitzador o restricció: El doble paper de la innovació prèvia en els avenços, examina com les innovacions prèvies determinen la capacitat d’un equip per fer avançar la frontera de la innovació. Aplico de nou el model del capítol 1 a les dades de textos de patents. En aquest cas, poso junts inventors, equips i camps de recerca en una mateixa estructura que anomeno l'espai del coneixement. Ho combino amb dades sobre morts prematures de membres de l’equip per proporcionar una pertorbació quasi aleatòria al potencial de recerca de l’equip. Mitjançant un model de tractament continu, identifico com canvien les innovacions dels equips a mesura que pivoten cap a àrees de recerca més o menys avançades. Aquest marc ofereix un enfocament flexible i manejable per estudiar la creació de nous camps de recerca, un àmbit que la bibliografia sovint passa per alt a causa de la manca de models i dades adequades.

Al capítol 3, De les accions a les màquines: Com la propietat comuna impulsa l’automatització, examinem tres fenòmens econòmics cada cop més importants: l’augment de la propietat comuna en les empreses públiques, el poder del monopsoni i el canvi cap a processos de producció automatitzats. Aquest capítol està escrit en coautoria amb Dennis C. Hutschenreiter, Felix Noth, Stefano Manfredonia i Tommaso Santini. Proposem la teoria que un major solapament dels accionistes dels competidors locals al mercat laboral impulsa la innovació relacionada amb l’automatització. Mesurem l’automatització utilitzant una classificació derivada del text de cada patent produïda en una empresa. Per estimar un efecte causal, explotem augments exògens de la propietat comuna deguts a fusions d’inversors institucionals, que proporcionen un entorn quasi experimental. Els nostres resultats confirmen que quan augmenta la propietat comuna entre competidors locals, les empreses amplien l’automatització i redueixen l’ocupació.

La innovación desempeña un papel fundamental a la hora de afrontar los retos de la economía moderna, desde el estancamiento del crecimiento de la productividad de las empresas hasta la degradación del clima y el empeoramiento de los resultados sanitarios. Entender cómo y por qué innovan los inventores es, por tanto, de vital importancia para las políticas públicas.

Esta tesis examina la innovación a través de los textos de patentes, aprovechando los recientes avances en el análisis de textos y el aprendizaje automático. Estos métodos están transformando la vida cotidiana, la cultura popular y la ciencia, incluido el estudio de la innovación. Al integrar estas técnicas con una teoría económica rigurosa, esta tesis mejora nuestra capacidad para medir el conocimiento que poseen los inventores, los equipos y las empresas, y para comprender cómo producen las innovaciones necesarias para afrontar los retos del mañana.

En el capítulo 1, Equipos y texto: Modelización de la colaboración a través de los documentos de patentes, presento una metodología novedosa que integra los equipos de inventores y los textos de sus patentes en un marco unificado para estudiar la innovación colaborativa. Desarrollo un modelo bayesiano de Procesamiento del Lenguaje Natural que capta la división científica del trabajo dentro de los equipos. Combinando datos de patentes de alta dimensión con un modelo estadístico de trabajo en equipo, el método desarrollado me permite inferir la contribución de cada miembro del equipo al contenido de conocimientos de una patente.

Partiendo de este marco, el capítulo 2, Catalizador o restricción: El doble papel de la innovación previa en los avances, examina cómo las innovaciones previas determinan la capacidad de un equipo para hacer avanzar la frontera de la innovación. Aplico de nuevo el modelo del capítulo 1 a los datos de textos de patentes. En este caso, mapeo inventores, equipos y campos de investigación en una estructura conocida como espacio de conocimiento. Combino esto con datos sobre muertes prematuras de miembros del equipo para proporcionar un choque cuasi aleatorio al potencial de investigación del equipo. Mediante un modelo de tratamiento continuo, identifico cómo cambian las innovaciones de los equipos a medida que pivotan hacia áreas de investigación más o menos avanzadas. Este marco ofrece un enfoque flexible y manejable para estudiar la creación de nuevos campos de investigación, un ámbito que la bibliografía pasa por alto debido a la falta de modelos y datos adecuados.

En el capítulo 3, De las acciones a las máquinas: Cómo la propiedad común impulsa la automatización, examinamos tres fenómenos económicos cada vez más importantes: el aumento de la propiedad común en las empresas públicas, el poder del monopsonio y el cambio hacia procesos de producción automatizados. Este capítulo está escrito en coautoría con Dennis C. Hutschenreiter, Felix Noth, Stefano Manfredonia y Tommaso Santini. Proponemos la teoría de que un mayor solapamiento de los accionistas de los competidores locales en el mercado laboral impulsa la innovación relacionada con la automatización. Medimos la automatización utilizando una clasificación derivada del texto de cada patente producida en una empresa. Para estimar un efecto causal, explotamos aumentos exógenos de la propiedad común debidos a fusiones de inversores institucionales, que proporcionan un entorno cuasi experimental. Nuestros resultados confirman que cuando aumenta la propiedad común entre competidores locales, las empresas amplían la automatización y reducen el empleo.

Innovation plays a central role in tackling modern economic challenges, from stagnant firm productivity growth to climate degradation and worsening health outcomes. Understanding how and why inventors innovate is therefore of vital public policy importance.

This thesis examines innovation through patent texts, leveraging recent advances in text analysis and machine learning. These methods are transforming daily life, popular culture, and science–including the study of innovation. By integrating these techniques with rigorous economic theory, this thesis improves our ability to measure the knowledge held by inventors, teams, and firms and to understand how they produce the innovations needed to tackle tomorrow’s challenges.

In Chapter 1, Teams and Text: Modelling Collaboration Through Patent Documents, I introduce a novel methodology that integrates inventor teams and their patent texts into a unified framework for studying collaborative innovation. I develop a Bayesian model of Natural Language Processing that captures the scientific division of labour within teams. By combining high-dimensional patent data with a statistical model of teamwork the method developed allows me to infer each team member’s contribution to a patent’s knowledge content.

Building on this framework, Chapter 2, Catalyst or Constraint: The Dual Role of Prior Innovation for Breakthroughs, examines how prior innovations shape a team’s ability to push the innovation frontier forward. I once again apply the model from Chapter 1 to patent text data. In this case mapping inventors, teams, and research fields into a structure known as the knowledge space. I combine this with data on premature team member deaths to provide a quasi-random shock to the research potential of the team. Through a continuous treatment model, I identify how team innovations change as they pivot to more or less advanced research areas. This framework offers a flexible and tractable approach to studying the creation of new research fields, an area largely overlooked in the literature due to a lack of suitable models and data.

In Chapter 3, From Shares to Machines: How Common Ownership Drives Automation, we examine three increasingly important economic phenomena: the rise of common ownership in public firms, monopsony power, and the shift toward automated production processes. This chapter is co-authored with Dennis C. Hutschenreiter, Felix Noth, Stefano Manfredonia, and Tommaso Santini. We propose a theory that greater overlap in the stockholders of local labour market competitors drives automation-related innovation. We measure automation using a classification derived from the text of each patent produced at a firm. To estimate a causal effect, we exploit exogenous increases in common ownership due to institutional investor mergers, which provide a quasi-experimental setting. Our findings confirm that when common ownership among local competitors increases, firms expand automation and reduce employment.