创造一个想法需要一个村庄:过去几百年的知识溢出和生产力

创造和采用新技术是现代经济增长的核心。例如，Clark和Feenstra(2003)以及Klenow和Rodríguez-Clare(1997)发现，20世纪人均收入的大部分差异可以归因于全要素生产率(TFP)增长的跨国差异。这一发现与内生增长理论的见解一致，内生增长理论强调创新和创意的产生是生产力的核心驱动力，最终也是经济增长的核心驱动力(例如Romer 1990年，Aghion和Howitt 1992年)。同样，思想在国家间扩散的过程是解释全球收入分配演变的关键，也是解释新的创新在多大程度上可以建立在现有外国知识基础上的关键(例如，见Keller 2002年、Melitz和Redding 2021年关于知识溢出的讨论)。

也许令人惊讶的是——尽管经济学家赋予创新以解释跨国人均收入差异演变的重要性——覆盖一系列技术、国家和时期的创新的直接衡量方法很少。相反，大量工作集中于对相对较少的技术和国家的技术扩散进行分析(例如，Gort和Klepper 1982年)。一个值得注意的例外是Comin和Hobijn (2004,2009a, 2010)、Comin等人(2008)以及Comin和Mestieri(2018)的一系列论文中的工作。这些作者在CHAT数据集(Comin和Hobijn 2009b)的基础上，使用技术采用的直接度量来记录一些主要技术在国家间的缓慢扩散，并证明了技术扩散在解释人均收入跨国分配演变方面的重要性。虽然由于研究直接的技术措施而非常有用，但这篇文献面临着获得技术扩散的详细、粒状措施的限制。

在最近的一篇论文中(Berkes et al. 2022)，我们提出了一种替代方法来记录创新在时间和空间上的演变，并使用创新的颗粒数据研究其对生产力的影响。我们的实证分析利用了丰富的历史专利数据，涵盖了过去一个世纪的一大批国家，并提供了关于专利特征的详细信息——这种方法已经在专注于近几十年和一小部分国家的研究中被证明是有用的，例如Pezzoni等人(2019)和Bloom等人(2021)。我们数据的丰富性提供了一个独特的机会来衡量以专利引用为代表的全球层面的知识溢出网络。我们利用这一网络估算了国际溢出效应对2000年至2014年国家部门人均部门产出和TFP增长的因果影响，以及对1960年以来长期人均总收入的因果影响。

创新跨越时间和空间的演变

我们使用从欧洲专利局全球专利统计数据库(PATSTAT)收集的专利数据来衡量创新，该数据库包含来自世界主要专利局(包括工业化国家和发展中国家)的1.1亿多项专利的文献和法律状况信息。基于知识嵌入发明者的前提，我们首先使用机器学习方法将专利划分为“知识领域”。这一新分类可从作者的网站获得，解决了属于不同广泛专利技术类别的专利之间相互关联并捕获同一类型创新的问题(Keller 2002)。¹此外，为了避免重复计算在多个专利局提交的专利，我们将分析限制在其(DOCDB)家族中的第一个专利;为了控制专利质量，我们通过专利族收到的总引用量来对它们进行加权。

有了我们新定义的技术类别，我们展示了它们在创新领域的重要性——通过跨知识领域的专利份额来衡量——随着时间的推移而演变(图1)。有两个事实值得注意。首先，我们发现创新的集中度大幅提高，尤其是在20世纪90年代前后。本世纪头十年，大约10%的知识领域占了所有专利活动的60%，而20世纪上半叶这一比例为30%。其次，我们发现，随着时间的推移，知识领域的演变存在着巨大的异质性，自2000年代以来，“数字信息”和“计算，计算”领域最为突出。

图1顶级知识领域的演变

笔记:这个数字代表了每个知识领域的份额，用家族第一专利的数量除以向后引用的权重来衡量，在给定时期内所有领域的专利活动总量。彩色条的宽度反映了知识领域的份额。

然后，我们表明，尽管发达经济体占了专利活动的大部分，但各国在不同知识领域的专业化程度存在很大差异。此外，随着时间的推移，这些专业化模式是不同的(图2)。具体而言，我们将注意力集中在1970年至2015年期间，我们拥有几乎所有国家的可用数据。我们记录了在这段时间内，在顶尖知识领域有两个明显的技术领导者:日本和美国。与此同时，1995年后，欧洲国家在创新领域的重要性下降，而一些亚洲国家，如韩国，开始上升到技术前沿的前沿。

图21970-2015年各国顶级领域份额

最后，我们将注意力转向知识溢出。虽然大多数现有文献关注的是本地知识溢出，或少数国家的溢出(例如Hanlon和Jaworski 2020年，Liu和Ma 2021年)，但我们将分析扩展到全球层面。我们通过跨知识领域和跨国家的专利引用来衡量知识溢出效应。我们发现，对于平均专利而言，引用倾向于偏向国内发明(而不是国际发明)和同一知识领域内的专利。与此同时，自20世纪90年代以来出现了一个惊人的事实。在图3中，我们记录了除美国和日本外，国际引用的增长速度快于国内引用。如图4所示，这一增长主要是由对美国和日本专利的引用，以及与计算、信息通信技术和医学相关的创新的重要性增加所驱动的。

图3引文动态，1970-2015

a)美国和日本

b)除了美国和日本以外的所有国家

图41970-2015年按知识领域划分的美国和日本专利引用份额(FoK)

a)美国和日本

b)除了美国和日本以外的所有国家

笔记:图中的每条线表示某一特定知识领域的美国和日本专利被引用的比例。图(a)描述了美国和日本专利在国内被引用的比例;图(b)描述了在美国和日本申请的专利被其他国家引用的比例。

创新与生产力

基于这些事实，我们利用了跨越时间、空间和知识领域的引文关联的丰富结构，并提出了一种识别策略，以量化知识溢出对各国和行业生产率和经济增长的创新影响。具体而言，我们按照Acemoglu等人(2016)和Berkes和Gaetani(2022)的精神，构建了一个移位-份额工具，利用技术波动中的国家和时间变化，以及知识溢出的网络结构。²

在我们的基线回归中，36个发达和新兴经济体的主要兴趣变量是2000年至2014年期间按国家和部门划分的人均增加值。我们发现，创新对每个工人的增加值增长有强劲的影响。平均而言，专利活动每增加一个标准差，就会导致每个工人的产出增长1.1个百分点。^3.为了有一个量级的感觉，一个标准差的增加对应于制药行业的创新活动从加拿大的创新水平增加到2000年美国的创新水平，或者从澳大利亚或法国的计算机和电子产品的创新水平增加到2000年美国的创新水平。看看我们样本中专利分布最低四分之一的国家，我们估计的弹性表明，在其他条件不变的情况下，如果2000年墨西哥在计算机、电子产品和药品方面的创新达到美国的水平，这些部门的人均产出将分别高出3.1%和2.9%。我们通过使用TFP增长而不是每个工人的产出作为因变量来扩展我们的分析，并发现了相似的结果。

最后，我们将实证策略应用于更长的时间框架，研究了从1980年开始在国家层面上创新活动与人均国内生产总值(GDP)之间的关系。我们还使用1960年至2016年和1970年至2016年的人均收入数据，将分析期限延长到更长的时间范围(以丢失一些国家的专利数据为代价)。我们发现，在所有样本中，创新对人均GDP都有积极而显著的影响。我们估计的规模略大于2000-2014年期间每个工人的部门产出。我们发现，专利申请对人均收入的弹性表明，在其他条件不变的情况下，专利申请活动相差一个标准差的国家，其人均GDP增长相差1.6-2.8个百分点。在我们的样本中，增长率的这些差异代表了人均收入增长标准偏差的24%到41%。

综合来看，我们的研究结果显示，创新是生产力和收入增长的驱动力。此外，我们还证明了国际知识溢出在国家创新活动中的重要性。有趣的是，我们的实证分析表明，近几十年来，欧洲国家越来越依赖美国和日本的创新，而欧洲国家在创造新知识方面失去了突出地位。

参考文献

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