本文研究了影响制造企业生产效率水平和动态的因素。在我们的实证分析中，我们使用了1992-2005年德国成本结构普查中256个行业约39000家公司的独特样本。我们估计企业的效率，并将其与企业特定因素和环境因素联系起来。我们发现（1）该模型的解释力约有一半是由于行业影响，（2）企业规模约占20%，（3）总部所在地约占15%。有趣的是，大多数其他企业特征，如研发强度、外包活动或所有者数量，几乎没有解释力。令人惊讶的是，我们的研究结果表明，研发强度越高，效率越低，尽管随着时间的推移，研发支出越高，公司的效率越高。

本文考察了股票市场对企业创新活动的估值。我们估计了市场对企业有形资产和无形资产的相对估值，重点关注以R&；D和专利。我们试图通过引入耶鲁大学工业研究与发展调查中一家公司所面临的适宜性环境的衡量标准，来提高我们对股票市场对这些“股票”中所体现的知识资本的估值的估计。对调查中关于专利作为保护创新回报机制的有效性问题的回答有一定的用处：有证据表明，行业层面的专利有效性衡量标准与市场对公司过去研发的估值之间存在相互作用；D和专利性能，以及目前的研发；D移动。然而，我们没有发现任何证据表明，其他可适用性机制在不同行业之间的差异足以在我们的数据中留下可衡量的痕迹。耶鲁调查的结构使我们能够估计从中得出的适当性度量中的抽样误差。我们曾在变量误差的情况下使用过这些信息，但收效甚微。在缺乏R&；D变量，我们的估计表明，我们的专利有效性指数增加两个标准差，将使我们普通公司持有的专利价值从40万美元提高到100万美元。当R&；方程中引入了D变量，专利变量变得不重要；D支出是衡量企业创新功能投入的更好指标，而不是衡量专利产出的更好指标——但我们估计，同样的实验会导致普通企业的q变化在10%到27%之间，大约是市场对这类资本估值的两倍。