Nghiên cứu của Yoo Hwan Lee về sản xuất tri thức và đổi mới thương mại tại Đại học Bang Colorado

Tài liệu nghiên cứu Lee colostate 0053a 13791, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về ., phục vụ nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

• Tác giả: Yoo Hwan Lee
• Người hướng dẫn: Gregory D. Graff
• Trường học: Colorado State University
• Chuyên ngành: Agricultural and Resource Economics
• Đề tài: Nghiên Cứu Về Sản Xuất Tri Thức Và Đổi Mới Thương Mại Tại Đại Học Bang Colorado
• Loại tài liệu: dissertation
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Fort Collins

Mục lục chi tiết

• ABSTRACT
• ACKNOWLEDGEMENTS
• DEDICATION
• 1. CHƯƠNG 1: EMPIRICAL EVIDENCE OF THE UNIVERSITY KNOWLEDGE PRODUCTION FUNCTION AND KNOWLEDGE DISSEMINATION ACTIVITIES: THE CASE OF COLORADO STATE UNIVERSITY
• 1.1. The Knowledge Production Function: Theory and Empirical Analysis
• 1.2. Different Types of Knowledge Dissemination Channels
• 1.3. Empirical Model Framework
• 1.4. Functional Forms for Modelling Knowledge Production
• 1.5. Count Data as Research Output
• 1.6. Polynomial Distributed Lags (PDL) Model
• 1.7. Effective Labor in Knowledge Production Function
• 1.8. Research Input Data
• 1.9. Research Output Data
• 1.10. Outputs Disseminated via the Public Domain Mechanism
• 1.11. Outputs Disseminated via the Collaboration Mechanism
• 1.12. Outputs Disseminated via Technology Transfer Mechanism
• 1.13. Identifying Research Inputs on the Knowledge Production Function
• 1.14. Model Specification on the Lags of Research Expenditures
• 1.15. Research Productivity and Long-run Effect
• 1.16. Independent Regression Model Results
• 1.17. Estimating Output of Published Journal Articles
• 1.18. Estimating Output of Doctoral Degree Awards
• 1.19. Estimating Output Captured in the Collaboration Index
• 1.20. Estimating Output of Combined Tech Transfer Metrics
• 1.21. Returns to Scale and Long-run Productivity
• 1.22. System of Equation Model Results
• 1.23. Knowledge Production Based on the Theory of Classical Production
• 1.24. Knowledge Production in a Single Institutional Data versus an Aggregation Data
• 2. CHƯƠNG 2: SCIENTIFIC TEAMS AS QUASI-FIRMS: A NEW FRAMEWORK FOR UNDERSTANDING THE AGENCY OF KNOWLEDGE PRODUCTION WITHIN THE UNIVERSITY CONTEXT
• 2.1. Social Network Analysis and Research Teams
• 2.2. Academic Research Teams Operate Like Quasi-firms
• 2.3. Trend of Academic Research Teams within Colorado State University
• 2.4. Conceptual Frameworks of Academic Research Teams
• 2.5. Empirical Approaches to Analyzing Academic Research Teams
• 2.6. Social Network Analysis
• 2.7. The Structure of Ego-centric Research Teams
• 2.8. The Dynamics of Ego-centric Research Teams
• 2.9. Hypotheses for Academic Research Teams and Its Formations
• 2.10. University Research Teams Generating Published Journal Articles
• 2.11. Relative Proportion of Non-CSU Affiliations
• 2.12. University Research Teams Producing Patented Inventions
• 2.13. Independent and Control Variables
• 2.14. Impacts of Team Research
• 2.14.1. Impact of Published Journal Articles as Research Output
• 2.14.2. The Impact of Participated Private Companies per Article
• 2.14.3. The Impact of the Participation of CSU Departments per Article
• 2.14.4. The Impact of Team Size per Article
• 2.14.5. The Impact of Field Categories per Article
• 2.14.6. Research Impact of the Patents
• 2.14.7. The Impact of the Corporate Co-assignments per Patent
• 2.14.8. The Impact of the Participation of Researchers from Multiple CSU Departments
• 2.14.9. The Impact of the Cited References per Patent
• 2.14.10. The Impact of the DWPI Patent Family per Patent
• 2.14.11. The Impact of Team Size on Patent Citations
• 2.14.12. The Impact of Time Lag Between Application and Publication per Patent
• 3. CHƯƠNG 3: UNIVERSITY KNOWLEDGE SPILLOVERS TO THE AGRICULTURAL ECONOMY: THE IMPACT OF AGRICULTURAL RESEARCH AT COLORADO STATE UNIVERSITY ON THE COLORADO ECONOMY, AND BEYOND
• 3.1. Technology Change and Interaction Between University and Industry
• 3.2. Geographic Proximity and Localization
• 3.3. The Regional Agricultural Economy and Value Chains
• 3.4. Empirical Study of University Knowledge Spillovers in Agriculture
• 3.5. Geographic Footprint of University Knowledge Spillovers
• 3.6. Public Domain Mechanism of Knowledge Dissemination
• 3.7. Collaboration Mechanism of Knowledge Dissemination
• 3.7.1. Grants and Contracts Awarded from Private Sector Sponsors
• 3.7.2. Industry Co-authorship on Academic Journal Articles
• 3.8. Patenting/Licensing Mechanism of Knowledge Dissemination
• 3.9. Venture Creation Mechanism of Knowledge Dissemination
• 3.10. Non-parametric Tests of University Knowledge Dissemination Channels
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES

Tóm tắt

I. Tổng quan về sản xuất tri thức và đổi mới thương mại tại Đại học Bang Colorado

Nghiên cứu về sản xuất tri thức và đổi mới thương mại tại Đại học Bang Colorado (CSU) đã trở thành một chủ đề quan trọng trong lĩnh vực kinh tế học. CSU không chỉ là một trung tâm giáo dục mà còn là một nguồn lực quan trọng cho sự phát triển kinh tế địa phương. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các hoạt động nghiên cứu và chuyển giao công nghệ của CSU, từ đó đánh giá tác động của chúng đến các lĩnh vực liên quan đến nông nghiệp trong nền kinh tế Colorado.

1.1. Định nghĩa sản xuất tri thức và đổi mới thương mại

Sản xuất tri thức được hiểu là quá trình tạo ra và phát triển kiến thức mới, trong khi đổi mới thương mại liên quan đến việc áp dụng kiến thức đó vào thực tiễn kinh doanh. CSU đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối giữa nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn.

1.2. Tầm quan trọng của CSU trong nghiên cứu và đổi mới

CSU không chỉ cung cấp giáo dục chất lượng mà còn thúc đẩy đổi mới sáng tạo thông qua các chương trình nghiên cứu. Các hoạt động này không chỉ mang lại lợi ích cho sinh viên mà còn cho cộng đồng và nền kinh tế địa phương.

II. Thách thức trong sản xuất tri thức và đổi mới tại CSU

Mặc dù CSU đã đạt được nhiều thành tựu trong sản xuất tri thức, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức cần phải vượt qua. Các vấn đề như thiếu nguồn lực tài chính, sự cạnh tranh từ các tổ chức khác và khó khăn trong việc chuyển giao công nghệ là những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của các hoạt động nghiên cứu.

2.1. Thiếu nguồn lực tài chính cho nghiên cứu

Nhiều nghiên cứu tại CSU gặp khó khăn trong việc huy động vốn. Điều này ảnh hưởng đến khả năng thực hiện các dự án nghiên cứu quy mô lớn và đổi mới công nghệ.

2.2. Cạnh tranh từ các tổ chức khác

CSU phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các trường đại học và tổ chức nghiên cứu khác. Điều này đòi hỏi CSU phải cải thiện chất lượng nghiên cứu và tăng cường hợp tác với ngành công nghiệp.

III. Phương pháp nghiên cứu sản xuất tri thức tại CSU

Nghiên cứu tại CSU sử dụng nhiều phương pháp khác nhau để phân tích sản xuất tri thức. Các phương pháp này bao gồm phân tích hồi quy, mô hình hóa dữ liệu và nghiên cứu trường hợp. Những phương pháp này giúp xác định mối quan hệ giữa đầu vào nghiên cứu và đầu ra sản xuất tri thức.

3.1. Phân tích hồi quy trong nghiên cứu

Phân tích hồi quy được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa các biến số trong nghiên cứu. Điều này giúp CSU hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến sản xuất tri thức.

3.2. Mô hình hóa dữ liệu nghiên cứu

Mô hình hóa dữ liệu cho phép CSU dự đoán các kết quả nghiên cứu dựa trên các biến đầu vào. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình nghiên cứu và chuyển giao công nghệ.

IV. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu tại CSU

Nghiên cứu tại CSU không chỉ dừng lại ở lý thuyết mà còn có nhiều ứng dụng thực tiễn. Các kết quả nghiên cứu đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong nông nghiệp và công nghệ. Điều này giúp cải thiện năng suất và hiệu quả kinh tế cho các doanh nghiệp địa phương.

4.1. Ứng dụng trong nông nghiệp

Nghiên cứu tại CSU đã giúp phát triển các công nghệ mới trong nông nghiệp, từ đó nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm nông nghiệp.

4.2. Tác động đến ngành công nghiệp

Các kết quả nghiên cứu cũng đã được áp dụng trong ngành công nghiệp, giúp cải thiện quy trình sản xuất và tăng cường khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp.

V. Kết luận và tương lai của sản xuất tri thức tại CSU

Nghiên cứu về sản xuất tri thức và đổi mới thương mại tại CSU đã chỉ ra rằng việc kết hợp giữa nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn là rất quan trọng. Tương lai của CSU trong lĩnh vực này phụ thuộc vào khả năng vượt qua các thách thức hiện tại và tiếp tục đổi mới sáng tạo.

5.1. Tầm nhìn tương lai cho CSU

CSU cần tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu và phát triển công nghệ để duy trì vị thế của mình trong lĩnh vực sản xuất tri thức.

5.2. Khuyến nghị cho các nhà nghiên cứu

Các nhà nghiên cứu tại CSU nên tập trung vào việc xây dựng các mối quan hệ hợp tác với ngành công nghiệp để tối ưu hóa việc chuyển giao công nghệ và ứng dụng nghiên cứu.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kinh tế học của Yoo Hwan Lee (2016) với tiêu đề "Three Essays on the Economics of University Knowledge Production and Commercial Innovation: The Case of Colorado State University Research and Technology Transfer", được thực hiện tại Khoa Kinh tế Nông nghiệp và Tài nguyên (Department of Agricultural and Resource Economics), Đại học Bang Colorado (Colorado State University - CSU), dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Gregory D. Graff và Giáo sư Dana L. Hoag.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Hoạt động nghiên cứu và chuyển giao công nghệ tại các trường đại học đóng vai trò quan trọng đối với đổi mới thương mại và tăng trưởng kinh tế. Tại Hoa Kỳ, các trường đại học thực hiện khoảng 50% tổng khối lượng nghiên cứu cơ bản của quốc gia (Adams & Griliches, 1998). Trong giai đoạn 1996–2010, hoạt động cấp phép sáng chế của các trường đại học và tổ chức phi lợi nhuận ước tính đóng góp 388 tỷ USD vào GDP của Hoa Kỳ, 836 tỷ USD vào tổng sản lượng công nghiệp, và tạo ra hơn 3 triệu việc làm (AUTM, 2015).

Tuy nhiên, phần lớn các công trình nghiên cứu thực nghiệm trước đây bộc lộ hai khoảng trống lớn:

1. Khoảng trống về mức độ phân rã dữ liệu: Các nghiên cứu chủ yếu tiếp cận ở cấp độ tổng hợp toàn trường (institutional-wide level), chưa phân tích sâu ở cấp độ các khoa chuyên môn (academic departments) và đơn vị nghiên cứu cấu thành.
2. Khoảng trống về kênh phổ biến tri thức: Phần lớn tài liệu tập trung đơn lẻ vào một hoặc hai chỉ báo như bài báo khoa học hoặc bằng sáng chế, bỏ qua tính đa dạng của các kênh chuyển giao tri thức khác (Agrawal & Henderson, 2002) như hoạt động hợp tác nghiên cứu không chính thức, đào tạo sau đại học, dịch vụ khuyến nông và thành lập doanh nghiệp khởi nguồn (spin-off/startup).

Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu

Luận án xác lập 3 mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Phân tích xu hướng lịch sử và hệ thống sản xuất tri thức của trường đại học trên toàn bộ các trường thành viên (colleges), khoa (departments) và đơn vị nghiên cứu thông qua hệ thống các kênh phổ biến tri thức toàn diện từ năm 1989 đến 2012.
2. Khảo sát sự thay đổi trong cấu trúc tổ chức nghiên cứu khoa học dưới mô hình "đại học doanh nhân" (entrepreneurial university), xem xét các nhóm nghiên cứu như các "chuẩn doanh nghiệp" (quasi-firms) và cơ chế hình thành đội ngũ nghiên cứu.
3. Đo lường động thái lan tỏa tri thức (knowledge spillovers) của trường đại học và phạm vi không gian địa lý của các tác động kinh tế - thương mại, đặc biệt đối với các lĩnh vực công nghệ liên quan đến nông nghiệp và chuỗi giá trị thực phẩm tại bang Colorado và toàn cầu.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Hàm sản xuất tri thức (Knowledge Production Function - KPF), cơ chế hình thành nhóm nghiên cứu khoa học, và phạm vi lan tỏa địa lý của các kênh phổ biến tri thức học thuật.
• Phạm vi không gian: Toàn bộ hệ thống 54 khoa và đơn vị nghiên cứu trực thuộc Đại học Bang Colorado (Fort Collins, Colorado, Hoa Kỳ), mở rộng phạm vi lan tỏa sang nền kinh tế bang Colorado, toàn quốc Hoa Kỳ và quốc tế.
• Phạm vi thời gian: Chuỗi số liệu bảng 24 năm, kéo dài từ năm 1989 đến năm 2012.

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước trong tài liệu học thuật

Luận án hệ thống hóa các nền tảng lý thuyết và thực nghiệm kinh tế học liên quan đến sản xuất và chuyển giao tri thức:

• Lý thuyết hàm sản xuất tri thức: Khởi xướng bởi Griliches (1979) và Pakes & Griliches (1980, 1984), mô hình hóa mối quan hệ giữa chi phí R&D trong quá khứ và sản lượng sáng chế. Hausman, Hall, & Griliches (1984, 1986) phát triển các kỹ thuật ước lượng dữ liệu đếm cho các biến đổi mới sáng tạo.
• Ứng dụng kinh tế lượng trong nghiên cứu học thuật: Jaffe (1989) thiết lập hàm sản xuất lan tỏa thương mại từ R&D đại học và nhấn mạnh vai trò của khoảng cách địa lý. Pardey (1989) ước lượng hàm sản xuất tri thức tại các trạm thực nghiệm nông nghiệp bang (SAES) của Hoa Kỳ thông qua dữ liệu bảng, chỉ ra mối quan hệ dài hạn giữa chi tiêu nghiên cứu và công bố khoa học. Adams & Griliches (1998) kiểm định hiệu suất quy mô của hoạt động nghiên cứu tại các trường đại học Hoa Kỳ, phát hiện hiệu suất không đổi theo quy mô ở cấp độ tổng hợp nhưng có xu hướng giảm dần theo quy mô ở cấp độ từng cơ sở riêng lẻ.
• Mô hình độ trễ phân phối: Crespi & Geuna (2008) phê phán việc sử dụng hàm Cobb-Douglas kết hợp cấu trúc trễ hình học Koyck vì giả định hệ số giảm dần không phù hợp với chu trình R&D, từ đó đề xuất mô hình trễ phân phối đa thức (Polynomial Distributed Lags - PDL).
• Phân loại kênh tri thức và tổ chức khoa học: Mansfield (1991, 1995), Henderson, Jaffe, & Trajtenberg (1998), Cohen, Nelson, & Walsh (2002), và Agrawal & Henderson (2002) chỉ ra sự cần thiết phải nhìn nhận đa kênh trong chuyển giao công nghệ thay vì chỉ quy chiếu vào bằng sáng chế. Etzkowitz (2003) phân tích hai cuộc cách mạng học thuật (tích hợp nghiên cứu vào giảng dạy ở thế kỷ 19 và định hướng phát triển kinh tế - xã hội ở thế kỷ 20).

Hướng nghiên cứu	Tác giả tiêu biểu	Giả định / Phương pháp chính	Hạn chế mà luận án của Yoo Hwan Lee khắc phục
Hàm sản xuất tri thức công nghiệp & học thuật	Griliches (1979); Pakes & Griliches (1984); Pardey (1989)	Cấu trúc trễ phân phối tuyến tính hoặc phi tham số	Khắc phục vấn đề đa cộng tuyến và sai lệch dạng hàm bằng mô hình PDL bậc cao
Hiệu suất quy mô nghiên cứu đại học	Adams & Griliches (1998)	Dữ liệu tổng hợp cấp trường (institutional level)	Phân rã xuống 54 khoa và đơn vị nghiên cứu thuộc một đại học nghiên cứu
Đo lường đa kênh chuyển giao tri thức	Agrawal & Henderson (2002)	Tỷ lệ phần trăm và thống kê mô tả phi kinh tế lượng	Xây dựng hệ phương trình hồi quy dường như không liên quan (SUR) kết hợp dữ liệu đếm
Lan tỏa tri thức địa lý	Jaffe (1989); Cohen et al. (2002)	Tập trung vào bằng sáng chế và trích dẫn sáng chế	So sánh không gian qua 4 cơ chế lan tỏa dựa trên đặc tính loại trừ/cạnh tranh của hàng hóa

Khoảng trống luận án giải quyết

Luận án giải quyết đồng thời sự thiếu hụt về dữ liệu vi mô chi tiết ở cấp bộ môn/khoa và sự thiếu vắng một khung phân tích thống nhất cho nhiều loại hình đầu ra tri thức. Tác giả kết hợp lý thuyết hàng hóa công của Samuelson (1954) để phân loại 4 cơ chế phổ biến tri thức: công cộng (public domain), hợp tác (collaboration), cấp phép sáng chế (patenting/licensing), và thành lập doanh nghiệp (venture creation).

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung phân tích lý thuyết

Khung phân tích của luận án kết hợp các lý thuyết vi mô và kinh tế lượng ứng dụng:

1. Lý thuyết sản xuất tân cổ điển và kinh tế học tri thức: Xem xét tri thức như một dạng vốn tích lũy sinh ra từ các yếu tố đầu vào là vốn tài chính (chi phí nghiên cứu), vốn con người (nhân sự nghiên cứu quy đổi toàn thời gian - FTE) và vốn vật chất (thiết bị, diện tích phòng thí nghiệm).
2. Khái niệm hàng hóa công của Samuelson (1954): Phân loại tri thức dựa trên hai chiều kích: tính loại trừ (excludability) và tính cạnh tranh trong tiêu dùng (rivalry):
   • Cơ chế công cộng: Không loại trừ và không cạnh tranh (hàng hóa công thuần túy).
   • Cơ chế hợp tác: Không loại trừ nhưng có tính cạnh tranh cục bộ do tri thức mang tính ngầm định/kết dính ("sticky"/tacit knowledge), đòi hỏi tương tác trực tiếp.
   • Cơ chế cấp phép sáng chế: Có tính loại trừ thông qua quyền sở hữu trí tuệ và hợp đồng, nhưng không cạnh tranh trong sử dụng (hàng hóa câu lạc bộ/toll goods).
   • Cơ chế thành lập doanh nghiệp: Mang đặc tính của hàng hóa tư nhân khi tri thức được thương mại hóa trực tiếp và bảo hộ quyền sở hữu.
3. Mô hình lao động hiệu dụng (Effective Labor): Dựa trên Solow (1956) và Romer (1986, 1990) về thay đổi công nghệ nội sinh, đưa lao động vào hàm sản xuất dưới dạng nhân tố tăng cường kỹ thuật.

Phương pháp nghiên cứu định lượng và mô hình kinh tế lượng

Luận án áp dụng thuần túy các phương pháp định lượng kinh tế lượng và phân tích cấu trúc mạng:

1. Mô hình hồi quy dữ liệu đếm nhị thức âm (Negative Binomial Panel Regression): Do các biến đầu ra nghiên cứu (bài báo, bằng sáng chế, số lượng hợp tác) nhận giá trị nguyên không âm và có hiện tượng phân tán vượt mức (over-dispersion: phương sai thực nghiệm lớn hơn giá trị trung bình), hàm phân phối xác suất nhị thức âm được thiết lập: $$f(Y_{i,t}) = \frac{\Gamma(Y_{i,t} + r)}{\Gamma(r) Y_{i,t}!} \left(\frac{r}{r + \mu_{i,t}}\right)^r \left(\frac{\mu_{i,t}}{r + \mu_{i,t}}\right)^{Y_{i,t}}$$ Trong đó $E[Y_{i,t}] = \mu_{i,t}$ và $Var(Y_{i,t}) = \mu_{i,t} + \frac{\mu_{i,t}^2}{r}$.

2. Mô hình độ trễ phân phối đa thức Almon (Polynomial Distributed Lags - PDL): Để kiểm soát cấu trúc tác động trễ của chi phí nghiên cứu trong quá khứ ($R_{i,t-j}$) lên đầu ra hiện tại mà không làm mất bậc tự do, tác giả áp dụng lược đồ đa thức bậc $m$ với độ dài trễ $k$ ($m < k$): $$\beta_j = \sum_{p=0}^m \alpha_p j^p$$ Mô hình áp dụng các ràng buộc điểm mút xa (far-end restrictions) giả định rằng các khoản đầu tư vượt quá thời gian trễ $k$ năm không còn tác động trực tiếp đến sản lượng hiện tại.

3. Hệ phương trình hồi quy dường như không liên quan (Seemingly Unrelated Regressions - SUR): Ước lượng đồng thời các hàm sản xuất của 3 nhóm đầu ra (bài báo, hợp tác, chuyển giao công nghệ) nhằm kiểm tra ma trận hiệp phương sai của phần dư và xác định mối quan hệ bổ sung (complementary) hay thay thế (substitutional) giữa các kênh.

4. Kiểm định thay đổi cấu trúc Chow (Chow Test): Đánh giá tác động của việc tái cơ cấu Văn phòng Chuyển giao Công nghệ (CSU Ventures) vào năm 2007 đối với sản lượng chỉ số chuyển giao công nghệ.

5. Phân tích mạng lưới xã hội (Social Network Analysis - SNA) và hàm mật độ tích lũy (CDF): Phân tích mạng lưới đồng tác giả cá nhân (ego-centric network) của nhà nghiên cứu tiêu biểu (TS. Jorge Rocca, Khoa Kỹ thuật Điện và Máy tính) và sử dụng kiểm định phi tham số Kolmogorov-Smirnov một mẫu để so sánh phân phối khoảng cách địa lý của các kênh lan tỏa tri thức.

Nguồn dữ liệu

Dữ liệu được thu thập và chuẩn hóa cho 54 khoa/đơn vị tại CSU trong 24 năm (1989–2012):

• Vốn tài chính: Tổng chi tiêu nghiên cứu hàng năm (CSU Fact Book Online, Văn phòng Phó Hiệu trưởng phụ trách Nghiên cứu - OVPR); 38.792 hợp đồng và tài trợ nghiên cứu từ các nguồn bên ngoài với tổng giá trị 3.951,3 triệu USD.
• Vốn con người: Số lượng nhân sự nghiên cứu quy đổi toàn thời gian (FTE) bao gồm giảng viên, nghiên cứu viên, nghiên cứu sinh sau tiến sĩ và trợ lý nghiên cứu sau đại học (GRA).
• Vốn vật chất: Diện tích phòng thí nghiệm tại hai mốc 2008 (1.680.562 sq ft) và 2013 (1.899.843 sq ft); giá trị mua sắm trang thiết bị nghiên cứu giai đoạn 1981–2013 (Phòng Kế toán Chi phí CSU).
• Dữ liệu đầu ra: 38.916 bài báo khoa học (Web of Science - WoS); 16.839 bằng thạc sĩ và 4.609 bằng tiến sĩ nghiên cứu; thông tin công bố sáng chế, đơn cấp bằng, hợp đồng cấp phép và thành lập doanh nghiệp (CSU Ventures).

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Bằng chứng thực nghiệm về hàm sản xuất tri thức và các hoạt động phổ biến tri thức của trường đại học: Trường hợp Đại học Bang Colorado (Empirical Evidence of the University Knowledge Production Function and Knowledge Dissemination Activities: The Case of Colorado State University)

Chương 1 xây dựng mô hình ước lượng hàm sản xuất tri thức cấp khoa cho 4 nhóm chỉ số đầu ra: bài báo khoa học, bằng tiến sĩ, chỉ số hợp tác công nghiệp và chỉ số chuyển giao công nghệ tổng hợp.

Biến số / Chỉ số thống kê	Quy mô toàn trường (1989–2012)	Đơn vị / Khoa dẫn đầu (Năm đạt đỉnh)	Ghi chú từ văn bản
Tổng tài trợ nghiên cứu công bố	3.951,3 triệu USD (38.792 dự án)	Khoa Kỹ thuật: 61,3 triệu USD (2012)	Tổng tài trợ toàn trường năm 2012 đạt 257,4 triệu USD
Tổng chi tiêu nghiên cứu	Tăng trưởng liên tục qua các năm	Thú y & Khoa học Y sinh: 63,3 triệu USD (2012)	Dữ liệu phân rã chi tiết giai đoạn 2003–2012
Bài báo khoa học xuất bản	38.916 bài báo	Khoa Hóa học: 252 bài (2006); Trường Khoa học Tự nhiên: 603 bài (2011)	Năm cao nhất toàn trường: 2.211 bài (2011)
Bằng sau đại học (nghiên cứu)	16.839 Thạc sĩ; 4.609 Tiến sĩ	Phân bố theo 54 khoa	Loại trừ các văn bằng chuyên môn không nghiên cứu (MBA, DVM)
Diện tích cơ sở vật chất R&D	1.680.562 sq ft (2008) → 1.899.843 sq ft (2013)	Thú y & Y sinh: chiếm 29% diện tích; Kinh doanh: chiếm 2%	Bao gồm phòng lab, văn phòng nghiên cứu và cơ sở phụ trợ

Các phát hiện kinh tế lượng chính của Chương 1:

• Hiệu suất theo quy mô: Hoạt động công bố bài báo khoa học thể hiện mối quan hệ mang tính hệ thống chặt chẽ với các yếu tố đầu vào nhưng tuân theo quy luật hiệu suất giảm dần theo quy mô (decreasing returns to scale). Ngược lại, các hoạt động hợp tác công nghiệp và chuyển giao công nghệ mang tính chất hiệu suất tăng dần theo quy mô (increasing returns to scale).
• Kết quả ước lượng hệ SUR: Bài báo khoa học và các đầu ra chuyển giao công nghệ nhận được tác động tối đa từ chi tiêu nghiên cứu trong quá khứ.
• Tính thay thế giữa các kênh: Kết quả phân tích chỉ ra rằng các đầu ra thông qua kênh hợp tác đóng vai trò thay thế (substitutional) đối với các đầu ra chuyển giao công nghệ chính thức qua bằng sáng chế.
• Kiểm định Chow: Cho thấy sự thay đổi cấu trúc có ý nghĩa thống kê đối với sản lượng chuyển giao công nghệ sau mốc tái cấu trúc năm 2007 của CSU Ventures.

Chương 2: Nhóm nghiên cứu khoa học như một chuẩn doanh nghiệp: Khung phân tích mới về chủ thể sản xuất tri thức trong bối cảnh đại học (Scientific Teams as Quasi-firms: A New Framework for Understanding the Agency of Knowledge Production within the University Context)

Chương 2 tiếp cận vi mô về tổ chức khoa học, xem xét nhóm nghiên cứu như một "chuẩn doanh nghiệp" (quasi-firm) độc lập thực hiện các quyết định sản xuất tri thức trong trường đại học.

Mẫu nghiên cứu nhóm khoa học	Số lượng quan sát	Biến phụ thuộc	Phát hiện chính về cơ chế hình thành nhóm
Nhóm công bố bài báo khoa học	1.527 nhóm nghiên cứu	Quy mô nhóm: $\ln(\text{số tác giả})$; Tỷ lệ tác giả ngoài trường	Số lượng khoa tham gia có ý nghĩa thống kê dương đối với quy mô nhóm; hợp tác liên khoa làm tăng quy mô đội ngũ
Nhóm sáng chế công nghệ	123 nhóm nghiên cứu sáng chế	Quy mô nhóm: $\ln(\text{số nhà sáng chế})$	Số lượng khoa trực thuộc CSU có tác động cùng chiều rõ rệt đến việc tập hợp nhà sáng chế
Mạng lưới cá nhân (Ego-network)	GS. Jorge Rocca (Kỹ thuật Điện & Máy tính)	Mật độ mạng lưới, quy mô nhóm qua các giai đoạn (1989–2012)	Sự tham gia của thành viên ngoài làm tăng quy mô nhóm; tỷ lệ đồng tác giả cùng khoa có xu hướng giảm khi quy mô mở rộng

Tác động đến chất lượng và trích dẫn:

• Công bố khoa học: Các bài báo có sự tham gia của nhiều khoa thuộc CSU đạt tác động trích dẫn (times cited) cao hơn đáng kể so với các bài báo chỉ do một khoa thực hiện. Các nhóm có quy mô lớn hơn và tính đa dạng ngành cao hơn có hàm mật độ tích lũy (CDF) vượt trội về số lượt trích dẫn.
• Bằng sáng chế: Bằng sáng chế có nhiều tài liệu tham khảo dẫn chiếu (backward citations) có số lượt trích dẫn nhận được trong tương lai (forward citations) cao hơn nhóm có ít hoặc không có trích dẫn tham khảo. Quy mô gia đình sáng chế DWPI (Derwent World Patents Index) và quyền đồng sở hữu với doanh nghiệp (corporate co-assignments) tương quan thuận với tác động công nghệ của sáng chế.

Chương 3: Lan tỏa tri thức đại học sang nền kinh tế nông nghiệp: Tác động của nghiên cứu nông nghiệp tại Đại học Bang Colorado đến kinh tế Colorado và các khu vực khác (University Knowledge Spillovers to the Agricultural Economy: The Impact of Agricultural Research at Colorado State University on the Colorado Economy, and Beyond)

Chương 3 tập trung phân tích không gian địa lý của các dòng lan tỏa tri thức trong lĩnh vực nông nghiệp và công nghệ thực phẩm thông qua 4 cơ chế truyền dẫn:

Cơ chế phổ biến tri thức	Quy mô tập dữ liệu thực nghiệm	Phạm vi không gian địa lý chủ đạo	Bản chất tri thức
Công cộng (Bài báo khoa học)	1.202 bài báo nông nghiệp của CSU; 6.883 bài báo trích dẫn	Toàn quốc Hoa Kỳ và quốc tế (rất ít tính cục bộ tại bang Colorado)	Tri thức mã hóa, dễ lan tỏa (slippery/codified)
Hợp tác nghiên cứu & Khuyến nông	Hợp đồng tài trợ tư nhân; Bài báo đồng tác giả với công nghiệp	Gắn chặt với khoảng cách địa lý; tập trung cao tại bang Colorado	Tri thức ngầm định, kết dính (sticky/tacit)
Cấp phép & Bằng sáng chế	Danh mục sáng chế nông nghiệp của CSU và các sáng chế trích dẫn	Có thể kiểm soát quyền khai thác; mức độ tập trung địa phương ở mức trung bình	Tri thức bảo hộ qua pháp lý
Doanh nghiệp khởi nguồn (Startups)	Danh mục doanh nghiệp spin-off nông nghiệp của CSU	Rất tập trung tại địa phương xung quanh trường đại học	Phụ thuộc hỗ trợ hạ tầng ban đầu

Kết quả kiểm định phi tham số:

• Kiểm định Kolmogorov-Smirnov một mẫu đối với hàm phân phối khoảng cách xác nhận sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các kênh: Kênh xuất bản tạp chí có phạm vi địa lý rộng nhất (quốc gia và quốc tế), trong khi kênh thành lập doanh nghiệp và tài trợ tư nhân chịu sự ràng buộc không gian chặt chẽ nhất.
• Trong 6 phân ngành công nghệ nông nghiệp, mức độ kết dính thay đổi rõ rệt: các lĩnh vực như sức khỏe động vật và dinh dưỡng có xu hướng lan tỏa rộng hơn do tính chất mã hóa cao của công nghệ sinh học.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý luận

1. Luận án tích hợp lý thuyết hàng hóa công của Samuelson (1954) vào kinh tế học đổi mới sáng tạo, thiết lập khung phân tích 4 kênh phổ biến tri thức dựa trên tính loại trừ và tính cạnh tranh, làm rõ sự khác biệt giữa tri thức ngầm định ("kết dính") và tri thức mã hóa ("dễ lan tỏa").
2. Đóng góp về phương pháp luận kinh tế lượng khi kết hợp mô hình dữ liệu đếm nhị thức âm với cấu trúc trễ phân phối đa thức (PDL) Almon và hệ phương trình SUR, khắc phục các hạn chế về giả định dạng hàm Cobb-Douglas và trễ hình học Koyck trong các nghiên cứu hàm sản xuất tri thức trước đây.
3. Thiết lập khung lý thuyết "chuẩn doanh nghiệp" (quasi-firm) cho nhóm nghiên cứu học thuật, cung cấp cơ sở phân tích cấu trúc tổ chức vi mô bên trong trường đại học.

Đóng góp về mặt thực tiễn

1. Cung cấp bức tranh thực nghiệm toàn diện về sản xuất tri thức tại một đại học Land-Grant thông qua bộ dữ liệu bảng 24 năm phân rã tới 54 khoa và đơn vị chuyên môn.
2. Chứng minh rằng hiệu suất nghiên cứu khoa học cơ bản (bài báo) tuân theo quy luật hiệu suất giảm dần theo quy mô, trong khi nghiên cứu ứng dụng và chuyển giao công nghệ có hiệu suất tăng dần theo quy mô.
3. Xác định mối quan hệ thay thế giữa hoạt động hợp tác trực tiếp với doanh nghiệp và hoạt động chuyển giao công nghệ qua cấp phép sáng chế chính thức.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

• Ban quản lý trường đại học cần thiết kế chính sách hỗ trợ khác biệt cho từng kênh phổ biến tri thức, nhận diện rõ sự đánh đổi giữa hợp tác nghiên cứu trực tiếp và cấp phép độc quyền sáng chế.
• Khuyến khích hình thành các nhóm nghiên cứu liên khoa và đa ngành để nâng cao chất lượng học thuật và khả năng thương mại hóa sáng chế.
• Đối với các doanh nghiệp khởi nguồn (spin-off), cần duy trì các chính sách ươm tạo và hỗ trợ mặt bằng/phòng thí nghiệm tại chỗ trong giai đoạn đầu do tính nhạy cảm cao với khoảng cách địa lý.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận từ văn bản

• Dữ liệu vốn vật chất: Biến số diện tích phòng thí nghiệm chỉ được kiểm kê tại hai thời điểm (năm 2008 và năm 2013), không tạo thành chuỗi thời gian liên tục 24 năm.
• Khấu hao thiết bị: Giá trị mua sắm trang thiết bị nghiên cứu được ghi nhận theo giá mua ban đầu; tác giả phải sử dụng kỹ thuật cửa sổ trượt (moving window) thay vì tính toán khấu hao độc lập từng thiết bị do giới hạn dữ liệu kế toán.
• Phân bổ chi phí quá khứ: Chi tiêu nghiên cứu cấp khoa giai đoạn 1989–2002 phải ước lượng ngoại suy ngược (back-cast) dựa trên tỷ trọng trung bình của giai đoạn 2003–2012.

Hướng nghiên cứu tiếp

• Mở rộng phân tích sang các đại học nghiên cứu khác ngoài hệ thống Land-Grant để kiểm chứng tính tổng quát của các tham số ước lượng.
• Xây dựng chuỗi dữ liệu thời gian hàng năm đối với diện tích và khấu hao thiết bị để hoàn thiện mô hình bảng hai chiều hoàn chỉnh (two-way error component).

---

Giá trị tham khảo

Luận án cung cấp nguồn tài liệu tham khảo cho các nhóm đối tượng:

• Nghiên cứu sinh và nhà kinh tế lượng học: Tham khảo quy trình xây dựng mô hình dữ liệu đếm kết hợp trễ phân phối đa thức (PDL) trong ước lượng hàm sản xuất R&D (Chương 1).
• Nhà quản lý đại học và hoạch định chính sách khoa học: Sử dụng các phát hiện về hiệu suất quy mô và cơ chế hình thành nhóm nghiên cứu liên khoa để tái cấu trúc tổ chức viện - trường và văn phòng chuyển giao công nghệ (Chương 1 và Chương 2).
• Cơ quan phát triển kinh tế vùng và chính sách nông nghiệp: Tham khảo các phân tích không gian địa lý và mức độ kết dính tri thức để thiết kế các cụm đổi mới sáng tạo (innovation clusters) ngành nông nghiệp và thực phẩm (Chương 3).

---

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án sử dụng phương pháp kinh tế lượng nào để xử lý cấu trúc độ trễ của chi tiêu nghiên cứu?

Tác giả áp dụng mô hình độ trễ phân phối đa thức Almon (Polynomial Distributed Lags - PDL) bậc $m$ với độ dài trễ $k$ năm kết hợp ràng buộc điểm mút xa (far-end restriction), khắc phục nhược điểm của mô hình phân phối hình học Koyck vốn giả định sai lệch về sự suy giảm đơn điệu của tác động R&D.

2. Sự khác biệt về hiệu suất theo quy mô giữa bài báo khoa học và chuyển giao công nghệ tại CSU là gì?

Ước lượng thực nghiệm chỉ ra rằng công bố bài báo khoa học tuân theo quy luật hiệu suất giảm dần theo quy mô (decreasing returns to scale), trong khi các đầu ra hợp tác công nghiệp và chuyển giao công nghệ (sáng chế, cấp phép) thể hiện hiệu suất tăng dần theo quy mô (increasing returns to scale).

3. Quy mô và tính chất đa khoa ảnh hưởng như thế nào đến chất lượng nghiên cứu của nhóm khoa học?

Các phân tích hàm mật độ tích lũy (CDF) và hồi quy tại Chương 2 chứng minh rằng các bài báo khoa học và sáng chế có sự phối hợp của nhiều khoa thuộc CSU, cũng như các nhóm có quy mô tác giả lớn hơn, đạt số lượt trích dẫn trung bình cao hơn đáng kể so với các công trình đơn khoa hoặc quy mô nhỏ.

4. Phạm vi lan tỏa không gian của các kênh phổ biến tri thức khác nhau như thế nào?

Lan tỏa qua bài báo khoa học mang tính chất mã hóa nên phân tán rộng trên phạm vi quốc gia và toàn cầu. Ngược lại, lan tỏa qua hợp tác nghiên cứu tài trợ tư nhân và doanh nghiệp khởi nguồn (startups) mang tính kết dính cao, phụ thuộc chặt chẽ vào khoảng cách địa lý và tập trung chủ yếu trong phạm vi bang Colorado.

---

Kết luận

Luận án của Yoo Hwan Lee (2016) đã phân tích toàn diện kinh tế học sản xuất tri thức và chuyển giao công nghệ tại Đại học Bang Colorado giai đoạn 1989–2012 thông qua việc kết hợp các mô hình kinh tế lượng dữ liệu đếm, mạng lưới xã hội và phân tích không gian. Công trình đã làm rõ tính chất hiệu suất quy mô trái ngược giữa nghiên cứu cơ bản và nghiên cứu ứng dụng, đồng thời xác định cơ chế hình thành nhóm nghiên cứu liên khoa như một nhân tố nâng cao tác động học thuật. Cuối cùng, kết quả nghiên cứu khẳng định phạm vi địa lý của lan tỏa tri thức phụ thuộc căn bản vào đặc tính loại trừ và cạnh tranh của từng kênh truyền dẫn công nghệ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

DISSERTATION THREE ESSAYS ON THE ECONOMICS OF UNIVERSITY KNOWLEDGE PRODUCTION AND COMMERCIAL INNOVATION: THE CASE OF COLORADO STATE UNIVERSITY RESEARCH AND TECHNOLOGY TRANSFER Submitted by Yoo Hwan Lee Department of Agricultural and Resource Economics In partial fulfillment of the requirements For the Degree of Doctor of Philosophy Colorado State University Fort Collins, Colorado Summer 2016 Doctoral Committee: Advisor: Gregory D. Graff Co-Advisor: Dana L. Mushinski Copyright by Yoo Hwan Lee 2016 All Rights Reserved ABSTRACT THREE ESSAYS ON THE ECONOMICS OF UNIVERSITY KNOWLEDGE PRODUCTION AND COMMERCIAL INNOVATION: THE CASE OF COLORADO STATE UNIVERSITY RESEARCH AND TECHNOLOGY TRANSFER The central aim of this study is to analyze the research production and R&D activities of Colorado State University (CSU) across its different colleges, departments and other research units, and to evaluate how those activities impact the Colorado economy’s agriculturally-related sectors. The study consists of three main chapters, to introduce the dynamics of university knowledge transfer to local agricultural economies.

Chapter 1 explores CSU research production and technology-transfer activities, using a unique panel date set for each of 54 academic departments over the period of 1989-2012. In order to estimate the empirical knowledge-production function (KPF), this chapter attempts to build a negative binomial panel regression model with a polynomial distributed lags (PDL) of research expenditures. Three categories of research outputs are modelled, including (1) published journal articles, (2) industry collaboration, and (3) technology transfer mechanisms. In the regression results, publications are clearly the most common research outputs of the university, with a more systematic relationship between research inputs and publications than the other two types of research outputs.

Moreover, it appears to exhibit decreasing returns to scale, whereas the collaborative and tech transfer research outputs appear to show increasing returns to scale. In the results of a seemingly unrelated regressions (SUR) model among the three different types of research outputs, publications and the tech transfer mediated research outputs are the primary research outputs in the university and have the maximum impact from past research expenditures. ii Furthermore, results indicate that collaboration mediated outputs are substitutional relative to the more formal tech transfer outputs. Chapter 2 explores the agency of knowledge production, viewing scientific research teams as “quasi-firms” arising as independent knowledge-creating entities within the university context.

First, the findings from the ego-centric social network showed that the participation of outside members makes it possible to increase the size of the ego-centric teams and the growth patterns of the percent share are an obvious parallel to the patterns of team size. Particularly, the growth rate of team size is opposite of the percent share of ego’s home department co-authors with upward and downward tendencies, respectively. Second, the findings from the regression results showed that the number of CSU departments per team is statistically significant in the team’s assembly mechanism for both the article teams and patent teams. Thus, it seems reasonable to conclude that cross-functional team formation is more effective and common in the university research team formation and has a positive impact on the size of research teams.

Finally, the quality of research teams’ knowledge production tells us that the group with multiple departments per article has a higher research impact than a group using a single department per article. By the same token, larger-sized teams have higher impacts than relatively smaller-sized teams, as well as field variety. The group with multiple references per patent had a higher impact than the groups with a single or no reference per patent. This result tells us that the citation mapping from backward citations to forward citations is a significant factor for testing the research teams’ impacts on the economic and social benefits with respect to knowledge spillover.

Chapter 3 has focused on CSU’s knowledge spillovers within agriculturally related fields and technologies. The findings indicated that academic knowledge spillovers are geographically bounded, but they are not strictly limited to the regional scale. Crucially, the impact of university iii spillovers on agriculturally-related industries depends upon which type of knowledge dissemination channel is utilized by university researchers. Broadly speaking this chapter evaluates four types of channel—including the publication mechanism, the industry collaboration and extension mechanism, the technology patenting/licensing mechanism, and the venture creation mechanism—each of which are variously adapted to transmitting different degrees of sticky (tacit) versus slippery (codified) knowledge.

The results showed that in both aggregate level of technology and six different technological categories, the spillover impacts of journal publications, are rarely localized within Colorado; rather, the geographic scope of these impacts are national and even global. However, the extent to which the spillover impacts of patented knowledge is localized within Colorado is open to question because it is possible to control permissions for use, but at the same time it is impossible to limit everyone’s awareness and use of it, particularly in foreign jurisdictions where patents are not taken out by the university. However, the collaboration mechanism requires closer interaction and greater geographic proximity, which usually prevents global dissemination. Thus, we observe geographic proximity is significantly important for these channels.

However, there are even distinctions within these. For example, we find industry coauthorship on articles to be less likely to be localized than privately sponsored grant awards. Nevertheless, the stickiness of these channels might depend also on the different technological categories. As mention as above, the geographic proximity is important only in aggregate level of technology, but it can be varied across the different technological categories, especially the slippery form of knowledge in animal health and nutrition health technology.

Finally, university start-ups are highly geographically bounded near universities because in the early stages start-up companies need support from their host university. iv ACKNOWLEDGEMENTS I would like to sincerely thank my advisor, Professor. Graff, for supporting and advising me during my doctoral program years. Graff showed commitment to and put his heart into my dissertation and long-term career goals.

He always encouraged me to improve the most important skills to me as an economist and to grow as a creative and independent researcher. Particularly, I really love his academic leadership and economic intuitions, especially regarding technological innovation and the economics of entrepreneurship. Moreover, his mentorship is paramount in advising his students, especially his international students. Graff deeply and truly understands his students’ problems and concerns, and he always endeavors to solve their problems.

Whenever I suffered a hard time in my academic journey, he always cheered me up wholeheartedly and advised me how to resolve the problem. I would like to thank him again and to say that I could never have achieved my doctoral degree without his advice and encouragement. I would also like to thank my co-advisor, Professor. Dana Hoag, for his advice and insightful suggestions on my dissertation and for his letter of recommendation for my job applications.

He is the person I met first at Colorado State University, and he hooded me at the commencement ceremonies on behalf of Dr. Moreover, I am also grateful to my other dissertation committee members at Colorado State University, Professor. David Mushinski and Stephen Koontz, for their time and valuable feedback on a preliminary version of my dissertation, especially relating to their econometric knowledge. I would like to thank the members of the Department of Agricultural and Resource Economics at Colorado State University, including the professors (Dr.

Gregory Perry and Dr. Dawn Thilmany), the administrative staffs (Ms. Denise Davis and Donna Sosna), and my colleagues, especially v Ghulam Samad, Annabelle Berklund, Neama Lariel, Chuba Suntharlingam, and Jakrapun Suksawat (Ton), for their love and support. I would like to thank the members of CSU Ventures, Dr.

Todd Headley and Ms. Sarah Belford, for sharing their valuable dataset and our insightful discussions. I am also grateful to the members of the Office of the Vice President for Research at Colorado State University, Dr. Rudolph and Dr.

Pam Harrington, for sharing their valuable dataset, discussions, and suggestions. Finally, I thank my beloved family, my parents in Gumi, parents-in-law in Suji, my sister (Yoo Jin), my nephew (Jun Hyeok), my sister-in-law (Hye Won), for their endless love and commitment. I especially thank my lovely wife (Hye Jun) for her patience, love, and faith. I also thank my little princess: my daughter (Yerin_Manna).

In addition, I would like to thank my spiritual family: Pastor Paul J. Gim and Ms. Youngin Lee in the Korean Presbyterian Church of Lawrence for their prayer and love, and the other church family members: Pastor Gi Hyun Park and the other members of the First Korean Church of Fort Collins for also their prayer, love and support. vi DEDICATION I dedicate this dissertation to my Lord and Savior Jesus Christ for the unfailing love and eternal life.

“Surely God is my salvation; I will trust and not be afraid. The LORD, the LORD, is my strength and my song; he has become my salvation.", (Isaiah 12:2, NIV) vii TABLE OF CONTENTS Abstract. vii Overall Introduction. Empircal Evidence of the University Knowledge Production Function and Knowledge Dissemination Activities: The Case of Colorado State University.

The Knowledge Production Function: Theory and Empirical Analysis. Different Types of Knowledge Dissemination Channels. Empirical Model Framework. Functional Forms for Modelling Knowledge Production.

Count Data as Research Output. Polynomial Distributed Lags (PDL) Model. Effective Labor in Knowledge Production Function. Research Input Data.

Research Output Data. Outputs Disseminated via the Public Domain Mechanism. Outputs Disseminated via the Collaboration Mechanism. Outputs Disseminated via Technology Transfer Mechanism.

Identifying research inputs on the knowledge production function. Model specification on the lags of research expenditures. Research productivity and long-run effect. Independent Regression Model Results.

Estimating Output of Published Journal Articles. Estimating Output of Doctoral Degree Awards. Estimating Output captured in the Collaboration Index. Estimating Output of Combined Tech Transfer Metrics.

Returns to scale and long-run productivity. System of Equation Model Results. Knowledge Production Based on the Theory of Classical Production. Knowledge Production in a Single Institutional Data versus an Aggregation Data.

Scientific Teams as Quasi-firms: A New Framework for Understanding the Agency of Knowledge Production within the University Context. Social network analysis and research teams. Academic research teams operate like quasi-firms. Trend of Academic Research Teams within Colorado State University.

Conceptual Frameworks of Academic Research Teams. Empirical Approaches to Analyzing Academic Research Teams. Social network analysis. The structure of ego-centric research teams.

The dynamics of ego-centric research teams. Hypotheses for academic research teams and its formations. University research teams generating published journal articles. Relative proportion of non-CSU affiliations.

University research teams producing patented inventions. 127 2) Independent and control variables. Impacts of Team Research. Impact of published journal articles as research output.

The impact of participated private companies per article. The impact of the participation of CSU departments per article. The impact of team size per article. The impact of field categories per article.

Research impact of the patents. The impact of the corporate co-assignments per patent. The impact of the participation of researchers from multiple CSU departments. The impact of the cited references per patent.

The impact of the DWPI patent family per patent. The impact of team size on patent citations. The impact of time lag between application and publication per patent. University Knowledge Spillovers to the Agricultural Economy: The Impact of Agricultural Research at Colorado State University on the Colorado Economy, and Beyond.

Technology change and interaction between university and industry. Geographic proximity and localization. The Regional Agricultural Economy and Value Chains. Empirical Study of University Knowledge Spillovers in Agriculture.

Geographic footprint of university knowledge spillovers. Public domain mechanism of knowledge dissemination. Collaboration mechanism of knowledge dissemination. 163 1) Grants and contracts awarded from private sector sponsors.

164 2) Industry co-authorship on academic journal articles. Patenting/licensing mechanism of knowledge dissemination. Venture creation mechanism of knowledge dissemination .