技术学习和创新孕育滞后于

(2015).  “CERN采购是否会带来创新？”创新：欧洲社会科学研究杂志，28（3），360-383。Adams，J.D.（1990）。“知识和生产力增长的基本存量。”《政治经济学杂志》，98（4），673-702。Aghion，P.、Van Reenen，J.和Zingales，L.（2013年）。“创新和制度所有权”。《美国经济评论》，103（1），277–304。Amaldi，U.，（2012年）。“Sempre PiúVeloci”。扎尼切利，博洛尼亚，IT。Aschhoff，B.，索夫卡，W.，2009年。“按需创新公共采购能否推动创新的市场成功？”研究政策38（8），1235–1247。Autio，E.（2014）。“大科学创新：加强大科学影响议程”。伦敦帝国理工学院商学院，地址：https://www.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/288481/bis-14-618-innovation-from-big-science-enhancing-big-science-impact-agenda.pdf.Autio，E.、Hameri，A.P.，&Vuola，O.（2004）。“大型科学中心的行业知识溢出框架。”研究政策，33（1），107-126。Battistoni，G.、Genco，M.、Marsilio，M.、Pancotti，C.、Rossi，S.、Vignetti，S.（2016）。应用研究基础设施的成本效益分析。来自医疗保健的证据。技术。预测社会变化112、79–91。Basu，S.、Fernald，J.G.和Kimball，M.S.（2006）。“技术改进是否具有竞争性？”《美国经济评论》，96（5），1418-1448年。Blind，K.、J.Edler、R.Frietsch和U.Schmoch（2006年）。“专利动机：来自德国的经验征税”，《研究政策》，35:655-672.Block，J.H.，C.O.Fisch，A.Hahn和P.G.Sandner（2015）。为什么中小企业要申请商标？来自创新产业公司的见解”，《研究政策》，44:1915-1930.Blundell R.，Griffith R.和Van Reenen J.（1999）。

“英国制造企业小组的市场份额、市场价值和创新”。《经济研究评论》，66（3）：529-54。Bresnahan，T.和Trajtenberg，M.（1995年）。“通用技术：增长引擎？”《计量经济学杂志》，65（1）：83-108Castelnovo，P.、Florio，M.、Forte，S.、Rossi，L.、Sirtori，E.（2018）。“大型研究基础设施技术采购的经济影响：来自CERN大型强子对撞机的证据”。《研究政策》，47（9），1853-1867年。CERN（2018年）。“欧洲核子研究中心2018年简讯”。在线提供时间（上次访问时间：2019年3月）：https://home.cern/resources/brochure/cern/quick-facts.CERN（2019a）。“大型强子对撞机研究计划的经济效益。是否值得投资于大型研究设施？”在线提供时间（上次访问时间：2019年3月）：http://fcc-cdr.web.cern.ch/webkit/.CERN（2019b）。“LHC指南”。在线提供时间（上次访问时间：2019年3月）：http://press.cern/press-kit.Chan、L.K.C、J.Lakonishok和T.Sougiannis。（2001）《股票市场研究与开发支出估值》《金融杂志》56（6）：2431-2456。Cohen，W.M.，&Levinthal，D.A.（1990）。“吸收能力：学习和创新的新视角。”《行政科学季刊》，35（1），128-152。Comin，D.A.和Gertler，M.（2006年）。“中期商业周期”。《美国经济评论》，96（3），523-551。Cox，D.R.（1972年）。“回归模型和生命表”。皇家统计学会杂志：B辑，34（2）：187-202。Crépon，B.、Duguet，E.和Mairesse，J.（1998年）。“研究、创新和生产力：企业层面的经济分析”。《创新与新技术经济学》，7（2），115-158。Dahlin，K.B和Behrens，D.M.（2005）。

“什么时候发明才是真正激进的？定义和衡量技术的激进性。”研究政策，34（5），717–737。Dennis，M.A.（2017）。大英百科全书，s.v.“大科学”。可在线访问：https://www.britannica.com/science/Big-Science-scienceDziallas，M.，&Blind，K.（2019）。“整个创新过程中的创新指标：广泛的文献分析。”Technovation，80-81，3-29。Edler，J.和Fagerberg，J.（2017）。“创新政策：什么、为什么和如何”，《牛津经济政策评论》，33（1）：2-23。Edquist，C.，&Hommen，L.（2000年）。“公共技术采购与创新理论”公共技术采购和创新（第5-70页）。斯普林格，马萨诸塞州波士顿。Evans，L.R.，（2009年）。“大型强子对撞机：技术的奇迹”。EPFL出版社。Fernández Olmos，M.，&Ramírez Alesón，M.（2017）。“随着时间的推移，内部和外部因素如何影响中小企业技术协作网络的动态”。Technovation，64，16-27。Florio，M.、Giffoni，F.、Giunta，A.和Sirtori，E.（2018）“大科学、学习和创新：来自CERN采购的证据”，工业和企业变革，27（5），1915-936。Giudice，G.F.（2010）。“塞普托太空之旅。大型强子对撞机物理学之旅”。牛津大学出版社，牛津。Griliches，Z.（1979）。“评估研发对生产率增长的贡献的问题”。贝尔经济学杂志，10（1），92-116。Gurmu，S.，&Pérez Sebastián，F.（2008）。“专利、研发和滞后效应：来自制造企业面板数据统计灵活方法的证据。”《实证经济学》，35（3），507-526。Hall，B.、Griliches Z.和Hausman J.（1984）。“专利和研发：是否存在滞后？”《国际经济评论》，第27（2）页，265-283页，Hallonsten，O.（2014）。

“大型科学有多贵？在大型科学设施的性能评估中使用simplepublication计数的后果”。科学计量学，100（2），483-496。Hameri，A.P.和O.Vuola（1996年）。“利用基础研究作为催化剂，开发基于新技术的创新。案例研究。”Technovation，16（10）：531-539。Hausman J.，Hall B.和Griliches，Z.（1984年）。“计数数据的计量经济学模型及其在专利与研发关系中的应用”，《计量经济学》，52（4），909-938。Heher，A.D.（2006年）。“创新投资回报：对机构和国家机构的影响。”《技术转让杂志》，31（4），403-414。Jia N.、Huang K.和Zhang C.M（2019）。“公共治理、公司治理和企业创新：对国有企业的考察”。《管理学院杂志2019》，第62卷，第1期，220–247Kiefer，N.M.（1988）。“经济持续时间数据和危险函数”。《经济文献杂志》，26（2），646-679。Kung，H.和Schmid，L.（2015年）。“创新、增长和资产价格”。《金融杂志》，LXX（3），1001-1037。Lane，P.J.，&Lubatkin，M.（1998）。“相对吸收能力和组织间学习。”《战略管理杂志》，19（5），461-477。Leiponen，A.和J.Byma（2009年）。“如果你不能阻止，你最好跑：小公司、合作创新和拨款战略”，《研究政策》，38:14781488。Leoncini，R.、Marzucchi，A.、Montresor，S.、Rentocchini，F.、Rizzo，U.（2017）。“迟做总比不做强：绿色技术与企业成长年龄之间的相互作用。”SmallBusiness Economics，1-14。Mansfield，E.（1968年）。产业研究与技术创新：计量经济学分析。纽约诺顿。Mansfield，E.（1991年）。

“学术研究和产业创新。”研究政策，20（1），1-12。Mansfield，E.（1998年）。“学术研究和产业创新：经验发现的更新。”研究政策，26（7-8），773-776。Marin，G.（2014）。“生态创新是否会通过排挤而损害生产率增长？意大利CDM扩展模型的结果。”研究政策，43（2），301-317。Nielsen，V.，Anelli，G.（2016年）。“CERN的知识转移”。技术。预测Soc。更改，112:113–120。Pakes，A.和Shankerman，M.（1984年）。“专利过时率、研究酝酿滞后以及研究资源的私人回报率”。摘自：Griliches，Z.（编辑）《研发、专利和生产力》，73-88，芝加哥大学出版社，芝加哥。Pakes，A.和Griliches，Z.（1980）。“公司层面的专利和研发：第一份报告”。《经济学快报》，5（4）：377-381Schaefer，A.、Schiess，D.、Wehrli，R.（2014）。由一系列通用技术推动的长期增长。经济建模，37，23-31。Sirtori，E.、Catalano，G.、Giffoni，F.、Pancotti，C.Caputo，A.和Florio，M.（2019年）。“CERN采购行动对行业的影响：28个成功案例。”在线可用时间（上次访问时间：2019年4月）：https://cds.cern.ch/record/2670056?ln=itSolow，R.M.（1997）。“从做中学：经济增长的教训”。斯坦福大学出版社。Sternitzke，C.（2010年）。知识来源、专利保护和药物创新的商业化研究政策，39（6），810-821。Stevenson，B.和Wolfers，J.（2006）。“法律阴影下的讨价还价：离婚法和家庭困境”。《经济学季刊》，121（1），267-288。Toole，A.A.（2012）。

“公共基础研究对产业创新的影响：来自制药行业的证据。”研究政策，41（1），1-12。Tuertscher，P.、Garud，R.、Kumaraswamy，A.（2014）。“欧洲核子研究中心ATLAS的正当性和交互知识”。《组织科学》，25（6），1579-1608年。乌亚拉，E。；Flanagan K.（2010），“理解公共采购的创新影响”，欧洲规划研究，18（1）：123-143。Vuola，O.，&Hameri，A.P.（2006）。“工业和大科学之间互利的联合创新过程。”Technovation，26（1），3-12。A2、高科技和低技术公司的分类为了将供应商分配给高科技或低技术集团，我们利用了一个事实，即在原始数据库中，CERN订单是通过一个“活动代码”进行分类的，该代码以高度详细的三位数级别标识每个产品类型。我们使用了两位数的分类法，该分类法涵盖了大约100个项目，对于我们的目的来说已经足够详细了。在某些情况下，wealso检查了3位数分类，以更好地解释技术内容。在对订单代码的总体分布进行初步分析后，我们遵循了Florio et al.（2016）的规定，确定了最有可能与LHC建造所需的高科技商品和服务相关的具体活动代码。在某些情况下，代码描述符是通用的（“28电气工程”或“45软件”）。为了尽量减少分类错误，我们抽取了300份订单进行更深入的分析。这些订单被207家不同的供应商取代，占分析期间至少收到一份THLHC订单的所有供应商的16%。

随后，CERN专家对由此抽样的订单进行了详细评估，并根据其技术强度，按照五点量表进行分类，该量表旨在捕捉供应商与CERN合作的产品特异性和密切程度的差异：  第1类：最有可能是低技术强度的“现货”订单；  第二类：平均技术强度的现货订单；  第三类：大多数是现成的，但通常是高科技的，需要一些仔细的规范；  第4类：为大型强子对撞机定制产品的中高强度规范活动的高科技订单；  第5类：技术前沿的产品，有欧洲核子研究所工作人员参与的密集定制和共同设计。我们将高科技代码定义为3、4和5类，然后根据大型强子对撞机供应商在初始采购活动中交付高科技订单的机会，将其分为两大类。根据分配给第一批订单的活动代码，我们的样本公司中有68.5%属于高科技类别，与原始CERN数据相比，略高于7.5%（61%）。存在一些分类不准确的风险，因为随着时间的推移，非高科技公司可能已经获得了满足高科技订单的能力，而且许多公司收到了不止一份订单，这些订单的编码不一定都相同。然而，数据表明，一阶通常是后续技术强度的良好预测因子。稳健性检查SA3.1生存分析：进一步结果表A1。

考克斯比例风险模型：替代性高科技分类（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）（8）（9）（10）k=0k=1k=2k=3k=4k=5k=6k=7k=8k≥ 90.0340.044*0.047**0.054**0.068***0.081***0.089***0.072**-0.0090.034（0.028）（0.026）（0.024）（0.023）（0.024）（0.025）（0.029）（0.033）（0.047）（0.052）%HTOi0.1790.1810.1850.1840.1880.1950.2010.1960.1770.180（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.223）订单10.003-0.001-0.002-0.004-0.008-0.011-0.0070.0020.0140.012（0.046）（0.046）（0.046）（0.046）（0.046）（0.046）（0.046）（0.046）（0.045）Mediumi0.5150.5170.5180.5230.5300.5340.5300.5230.5200.520（0.347）（0.346）（0.346）（0.346）（0.346）（0.346）（0.347）（0.348）（0.350）（0.350）更大1.162***1.160***1.159***1.164***1.171***1.175***1.167***1.162***1.171***（0.343）（0.342）（0.343）（0.343）（0.343）（0.344）（0.344）（0.346）（0.346）V Largei2.053***2.055***2.060***2.070***2.089***2.101***2.095***2.071***2.049***2.050***（0.367）（0.365）（0.365）（0.365）（0.366）（0.366）（0.367）（0.367）（0.369）（0.369）pctc，t0.0020.0020.0010.0010.0020.0010.0020.0020.002（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）CYESYESYESYESYESYESYESYESYESYESYESYES是SYESYESYESYESYESYESYESYESYESYESYESYES*p值<0.10，**p值<0.05，***p值<0.01注：国家(c） 和部门(s） 所有规范中都包含固定效果。。括号内为异方差稳健标准误差。%HTOi表示高科技订单占收到订单总数的份额。表A2。Cox比例风险模型：否。

代替总订单金额的订单（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）（8）（9）（10）k=0k=1k=2k=3k=4k=5k=6k=7k=8k≥ 90.0390.044*0.047**0.054**0.068***0.081***0.089***0.072**-0.0090.034（0.028）（0.026）（0.024）（0.023）（0.024）（0.025）（0.029）（0.033）（0.047）（0.052）高科技0.1440.1810.1850.1840.1880.1950.2010.1960.1770.180（0.215）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.222）（0.223）#订单I-0.073-0.001-0.002-0.004-0.008-0.011-0.0070.0020.0140.012（0.080）（0.046）（0.046）（0.046）（0.046）（0.046）（0.046）（0.046）（0.045）Mediumi0.4640.5170.5180.5230.5300.5340.5300.5230.5200.520（0.340）（0.346）（0.346）（0.346）（0.346）（0.346）（0.346）（0.346）（0.347）（0.348）（0.350）（0.350）更大1.151***1.160***1.159***1.164***1.171***1.175***1.167***1.162***1.171***（0.338）（0.342）（0.342）3）（0.343）（0.343）（0.344）（0.344）（0.346）（0.346）V大2.041***2.055***2.060***2.070***2.089***2.101***2.095***2.071***2.049***2.050***（0.355）（0.365）（0.365）（0.365）（0.366）（0.366）（0.367）（0.367）（0.369）（0.369）pctc，t0.0020.0020.0010.0010.0020.0010.0020.0020.002（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）（0.003）CYESYESYESYESYESYESYESYESYESYESYESYES是SYESYESYESYESYESYESYESYESYESYESYESYES*p值<0.10，**p值<0.05，***p值<0.01注：国家(c） 和部门(s） 所有规范中都包含固定效果。。括号内为异方差稳健标准误差#Orderi表示公司i收到的LHC相关订单总数的对数。A3.2计数数据模型：进一步结果表A3。

计数数据模型–全样本（1）（2）（3）（4）（5）（6）PoissonPoissonNegbinNegbinNegbinNegbin0.2590.2470.2290.1260.1540.130(0.167)(0.161)(0.180)(0.207)(0.193)(0.189)0.766***0.641***0.603**0.522**0.516**0.483**(0.217)(0.222)(0.249)(0.250)(0.257)(0.216)0.442***0.292*0.2510.2470.1780.135(0.150)(0.155)(0.212)(0.297)(0.283)(0.270)0.687**0.593**0.549*0.3550.2980.243（0.268）（0.274）（0.296）（0.326）（0.304）（0.327）CERN（5,6）1.528***1.394***1.368***1.012***0.963***0.899***（0.284）（0.292）（0.357）（0.348）（0.304）（0.316）1.297***1.264***1.165**1.352***1.410***1.303***(0.348)(0.376)(0.553)(0.404)(0.419)(0.390)1.076***0.807**0.7210.2350.1770.083（0.337）（0.355）（0.516）（0.574）（0.596）（0.732）高科技0.534*0.690**0.648***0.641*0.796**0.763**（0.284）（0.247）（0.336）（0.319）（0.329）Mediumi2.659**2.596**2.631**2.707**2.651**2.671**（1.281）（1.216）（1.172）（1.233）（1.155）（1.117）大3.005**2.926**2.932**3.082***3.025***3.033***（1.256）（1.267）（1.248）（1.144）（1.137）（1.130）V大5.519***5.173***5.123***5.274***4.890***4.855***（1.395）（1.425）（1.477）（1.254）（1.286）（1.321）平均pi0.1840.2500.2860.3830.5160.536（0.430）（0.438）（0.411）（0.411）（0.427）（0.399）IFAit0.121**0.121**0.133***（0.049）（0.048）（0.051）（0.052）订单10.0350.034（0.118）（0.124）pctc，t-0.028-0.020（0.024）（0.034）过度分散()3.51233.30613.3070c0.00000.00000.00000.00000.00000.0000s0.00000.00000.00000.00000.00000.0000t0.00040.00000.00000.00000.00000.0000*p<0.1，**p<0.05，***p<0.01。注：标准错误。括号内按扇区（即2位NACE代码）分组；“”国家FE（“部门FE”/“年度FE”）显示了与联合零假设Wald检验相关的p值，即国家（部门/年度）固定效应在统计上不显著。过度分散试验（p值）：414.90（0.0000）、380.55（0.0000）、377.23（0.0000）。