Мортен Хансен - Великие по собственному выбору

246

При оценке инновационности исследователи обычно учитывают не только количество патентов (которое сильно зависит от склонности компании патентовать каждое свое новшество), но и среднее количество цитирований этих патентов в дальнейшем. Это позволяет точнее понять качество и значимость каждого открытия. Мы попросили профессора Ясита Сингха подобрать данные о цитированию патентов Amgen и Genentech (профессор располагает обширнейшей базой данных по патентному цитированию для тысяч компаний в разных странах). При всем разнообразии параметров, которые учитываются в патентном цитировании, мы прибегли к самому простому методу: профессор сообщил нам количество случаев цитирования для каждого патента и среднее число цитирований на патент. Немногие патенты упоминались часто, большинство крайне редко, но средняя величина по базе данных профессора Сингха составила 6,6. Сингх писал нам: «Даже внутри своей специфической отрасли Genentech превышает среднюю величину – ее коэффициент 1,1 (1,0 составляет норму), Amgen же и тут оказалась ниже среднего – 0,78» (личное письмо от 2 июня 2010 года). См. статью о применении патентного цитирования как метода оценки и описание базы данных Сингха: Jasjit Singh, “Distributed R&D, Cross-Regional Knowledge Integration and Quality of Innovative Output,” Research Policy, 2008, 77–96.

Поскольку пули по определению – эксперименты небольшого масштаба, они могут порой и не отражаться в документах компании и в СМИ. Поэтому мы, возможно, указываем заниженное число пуль, но и в таком случае погрешность должна быть более-менее одинаковой для всех рассматриваемых компаний. При классификации ядер подобных проблем не возникает – это большие, хорошо заметные инвестиции и усилия компании.

Многие ученые проявили интерес к фактору удачи в обществе и в особенности на финансовых рынках. Их труды побудили нас рассмотреть удачу как одну из переменных. Хотя работ в этой области существует уже немало, самыми известными остаются две книги Нассима Талиба: Fooled by Randomness: The Hidden Role of Chance in Life and in the Markets (New York: Random House, 2005, 2nd ed.) и The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable (New York: Random House, 2010, 2nd ed.).

The Hockey Hall of Fame, http://www.hhof.com.

Мы специально разделили уроженцев Канады, принятых в Зал Славы, рожденных до 1950 года и сыгравших хотя бы один сезон в НХЛ, на группы по году рождения: 1873–1899 (N = 21), 1900–1929 (N = 63) и 1930–1949 (N = 36). На январь-март приходится такой же процент игроков, принятых в Зал Славы, как и в целом детей в популяции, рожденных в этот сезон, – для всех годов, кроме 1900–1929, когда 15,9 % игроков из Зала Славы появились на свет в январе против 8 % «обычных» детей в популяции, и 12,7 % рождений пришлось на декабрь против также 8 % в популяции. В 1930–1949 годах больше всего игроков из Зала Славы дали январь (13,9 %), август (13,9 %) и декабрь (13,9 %), то есть никакого преимущества за первым кварталом года. Короче говоря, даже поднимая данные за много десятилетий, мы не выявим определенной тенденции в пользу рожденных в январе или в первом квартале.

Франк Тровато и Дейн Одинак снабдили нас приблизительными данными по рождаемости в Канаде с 1926 по 1981 год – эти данные приведены в их журнальной статье: Frank Trovato and Dave Odynak, “The Seasonality of Births in Canada and the Provinces 1881–1989: Theory and Analysis,” Canadian Studies in Population, 1993, 1–41. Мы использовали неоткорректированные цифры, поскольку они весьма схожи с данными, приводимыми в других исследованиях. См., например, само исследование о связи месяца рождения с успехом хоккеиста: Roger H. Barnsley, Angus H. Thompson, and Paula E. Barnsley, “Hockey Success and Birth-Date: The Relative Age Effect,” Journal of the Canadian Association for Health, Physical Education, and Recreation, November 1985, 23–28.