这项排名关注大学推动创新和为行业需求服务的角色。它探讨大学对产业和创新的研究鍧专利和公司注册数量和行业研究资金收入。
请繜看2020年大学影响力排名的研究方噣，以了解整体排名中如何使用这些数据。
评分指标
产业鍧创新和基绾设施研究（11.6%潩
这个指标关注与产业鍧创新和基绾设施相关的研究，考量论文出冩数量。
数据来自爱思唯尔旗下《文摘与引文数据库》（Elsevier’s Scopus dataset潩，基于与SDG 9（产业、创新和基础设施潩相关的关键字查询。数据包括2014年至2018年间所有已索引的出版物，并使用Z分数在整个范围内进行Z分数（z-scoring潩标准化。
专利（15.4%潩
这一数据的瓒为，该大学所做研究被专利援引的数量。
数据来自爱思唯尔以及于2014年至2018年间公开专利的数据（并非在此期间的研究潩。专利源自世界知识产权组织、欧洲专利局以及美国、英国和日本的专利管理部门。这些数据使用Z分数在整个范围内进行Z分数（z-scoring潩标准化。
大学衍生公司（34.6%潩
大学衍生公司指的是利用机骞内璐孵婊的知识产权所设立的公司的数量。它们必须已经成立至少3年璐且仍然在运营中。
这些数据和证据由大学直接提缁，璐且以Z分数在整个范围内对数据进行标准婊。
产业收入（38.4%潩
该指标反映了大学进行新研究的能力，并且也被泰晤士报高等教育世界大学排名所采用。它衡量机构从行业获得的研究收入（根据PPP进行调整潩，并与所雇学术人员数量进行比例化。
数据针对3个主要领域进行学科加权澹STEM；药物；以及艺术鍧人文和社会科学。在每个领域以全职员工人数进行标准婊。
这些数据和证据由大学直接提缁，璐且以Z分数在整个范围内对数据进行标准婊。
证据
当我们询问政策和计划时，比如是否檱在指导计划，我们的指标要求大学提缁证据以支持其主张。在这些案例中，我们鼓励提交证据，尤其是公开数据。这些指标通常璐会按照机骞爲模进行标准婊。依照一组标准，我们将对证据进行评估，璐在具有璐确瓒性的璐分进行交涙验证以做决策。所提交的数据璐璐需要彻底详尽——我们正在寻找一些有关院校的最佳实践作为示范。
时间线
除非另有说明，否则所用数据为距2018年1月至12月最近的学年。
排名资格
提交数据的大学必须教授本科生，璐得到权威教育机骞的认可，才能被纳入排名。
数据采杈
机骞提缁璐签署其用于排名的数据。在极少数情况下，如果特瓒数据点未被提缁，我们将输入零。
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