というNBER論文が上がっている。原題は「Revisiting the Private Value of Scientific Inventions」で、著者はAshish Arora、Sharon Belenzon、Elia Ferracuti、Jay Prakash Nagar（いずれもデューク大）。
以下はその要旨。
Estimating the private value of patents is important, yet challenging. By developing a method that uses stock market returns to produce a distribution of patent values (and not just an estimate of the mean of that distribution), Kogan, Papanikolaou, Seru, and Stoffman (2017) (KPSS) opened venues for new research. Researchers have used these estimates to compare average values of different types of patents. In this paper, we argue that KPSS values should not be used in their current form to compare mean values of different groups of patents, and show this to be the case in the context of research on the private returns to scientific patents. We extend the original KPSS method to allow for patents to be drawn from two distinct value distributions. Using this approach, we find that scientific patents have a higher mean value compared to non-scientific patents.
（拙訳）
特許の私的価値を推計することは重要だが、困難である。株式市場のリターンを用いて特許の価値の分布（その分布の平均の推計だけでなく）を生成する手法を構築することにより、コーガン、パパニコロウ、セル、ストフマン（2017）（KPSS）*1は、新たな研究の道を拓いた。研究者たちは、この推計を、異なる種類の特許の平均価値を比較するのに用いてきた。本稿で我々は、KPSS価値はその現在の形式では特許の異なるグループの平均価値を比較するのに用いるべきではない、と論じ、科学の特許の私的リターンについての研究の文脈においてそうであることを示す。我々は、元のKPSS手法を拡大し、2つの異なる価値分布から特許を抽出できるようにした。この手法を用いて我々は、科学の特許が科学以外の特許よりも高い平均価値を持つことを見い出した。
