論文の概要: Seeing Through Green: Text-Based Classification and the Firm's Returns from Green Patents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02287v1
- Date: Thu, 03 Jul 2025 03:51:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.578139
- Title: Seeing Through Green: Text-Based Classification and the Firm's Returns from Green Patents
- Title（参考訳）: グリーンで見る: テキストによる分類とグリーン特許からの企業復帰
- Authors: Lapo Santarlasci, Armando Rungi, Antonio Zinilli,
- Abstract要約: 本稿では,公文書から真のグリーン特許を識別するための自然言語処理について紹介する。
これまでの文献から緑に分類されていた約1240万件の特許について、トレーニングを開始します。
true'のグリーン特許は、以前の文献からグリーンに分類された特許の全体の20%を占めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper introduces Natural Language Processing for identifying ``true'' green patents from official supporting documents. We start our training on about 12.4 million patents that had been classified as green from previous literature. Thus, we train a simple neural network to enlarge a baseline dictionary through vector representations of expressions related to environmental technologies. After testing, we find that ``true'' green patents represent about 20\% of the total of patents classified as green from previous literature. We show heterogeneity by technological classes, and then check that `true' green patents are about 1\% less cited by following inventions. In the second part of the paper, we test the relationship between patenting and a dashboard of firm-level financial accounts in the European Union. After controlling for reverse causality, we show that holding at least one ``true'' green patent raises sales, market shares, and productivity. If we restrict the analysis to high-novelty ``true'' green patents, we find that they also yield higher profits. Our findings underscore the importance of using text analyses to gauge finer-grained patent classifications that are useful for policymaking in different domains.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,公式な支援文書から 'true' グリーン特許を識別するための自然言語処理について紹介する。
これまでの文献から緑に分類されていた約1240万件の特許について、トレーニングを開始します。
そこで我々は,環境技術に関連する表現のベクトル表現を通じて,ベースライン辞書を拡大するために,単純なニューラルネットワークを訓練する。
テストの結果、'true'のグリーン特許は、以前の文献からグリーンに分類された特許の合計の約20%を占めていることがわかった。
技術的階級による異質性を示し、次に次の発明によって引用される「真の」グリーン特許が約1\%減少していることを確認する。
論文の第2部では、EUにおける企業レベルの金融口座の特許とダッシュボードとの関係を検証した。
逆因果関係をコントロールした後、少なくとも1つの 'true' グリーン特許を保有することで、販売、市場シェア、生産性が向上することを示す。
分析を高名な ‘true' グリーンの特許に制限すれば、高い利益を得ることになる。
本研究は,異なる分野の政策立案に有用な,よりきめ細かい特許分類をテキスト解析を用いて評価することの重要性を明らかにするものである。
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