Recruiting for Ideas: How Firms Exploit the Prior Inventions of New Hires
Notice bibliographique
Résumé
When firms recruit inventors, they acquire not only the use of their skills but also enhanced access to their stock of ideas. But do hiring firms actually increase their use of the new recruits' prior inventions? Our estimates suggest they do, quite significantly in fact, by approximately 202% on average. However, this does not necessarily reflect widespread "learning-by-hiring." In fact, we estimate that a recruit's exploitation of her own prior ideas accounts for almost half of the above effect. Furthermore, although one might expect the recruit's role to diminish rapidly as her tacit knowledge diffuses across her new firm, our estimates indicate that her importance is surprisingly persistent over time. We base these findings on an empirical strategy that exploits the variation over time in hiring firms' citations to the recruits' pre-move patents. Specifically, we employ a difference-in-differences approach to compare pre-move versus post-move citation rates for the recruits' prior patents and the corresponding matched-pair control patents. Our methodology has three benefits compared to previous studies that also examine the link between labor mobility and knowledge flow: 1) it does not suffer from the upward bias inherent in the conventional cross-sectional comparison, 2) it generates results that are robust to a more stringently matched control sample, and 3) it enables a temporal examination of knowledge flow patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».