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对发明者专利数据、财务数据和学业数据的组合分析 精选

已有 2805 次阅读 2019-7-10 10:22 |个人分类:科学计量学研究|系统分类:观点评述

对发明者专利数据、财务数据和学业数据的组合分析

武夷山

 

    2017年12月,美国哈佛大学经济系博士生Alex Bell、斯坦福大学经济学教授Raj Chetty、伦敦经济学院助理教授Xavier Jaravel、美国财政部经济学家Neviana Petkova和麻省理工学院应用经济学教授John van Reenen完成了合著的研究报告,Who Becomes an Inventor in America? The Importance of Exposure to Innovation (谁成为美国发明者?接触创新的重要性)。原文见 https://siepr.stanford.edu/sites/default/files/publications/17-041.pdf

    报告首次将120万美国发明者的专利数据、发明者的财务数据与发明者小时候的学区学业数据结合起来,进行了大数据分析。通过分析,得到了三条启示。

    首先,不同阶层、不同种族、不同性别群体的创新率(指拥有发明专利的数量) 有很大的差异。处于收入分布前1%的家庭的子女成长为发明者的概率是处于中位收入以下的家庭的子女的10倍。白人的孩子成长为发明者的概率是黑人孩子的3倍。创新率方面的男女差异正在缩小,但若按照目前的数据外推,还需要118年才能达到男女拥有专利数量平分秋色的程度。

    其次,接触创新的机会大大增加了孩子日后成为发明者的概率。生长在发明者人数较多地区(从而接触创新的机会较多)的孩子,日后更可能成为发明者。接触机会不仅影响着孩子日后成为发明者,还影响着他们的创新成果的类型。例如,波士顿的居民和在硅谷长大的孩子特别喜欢申请计算机方面的专利,而在明尼阿波利斯长大的孩子特别喜欢申请医疗器械方面的专利,因为此地的医疗器械厂家很多。同样,父母若拥有某个技术类别(如放大器)的专利,则其子女更可能申请同一类别的专利,而不是申请哪怕是密切相关类别(如天线)的专利。如果女孩所在的地区拥有较多的女性发明者从事某技术类别的发明创造,则她们长大后在该技术类别申请专利的概率也较高。

     再次,明星发明家每年收入超过100万美元,这其实说明,进一步增加经费激励或降税对创新的促进作用也许十分有限。美国专利拥有者在四十五六岁的时候平均年收入约25.6万美元。不过,拥有最重大科学影响的专利(如被引次数最高的专利)的发明者平均年收入超过100万美元。科技进步主要是少数明星发明家驱动的,市场已经给了他们充分的回报。

 

    该报告还披露了其他很多有意思的数据,例如:

----发明者中,只有18%是女性。

----童年早期的考试分数所反映出的学业能力与孩子长大后是否参与专利活动没有多大关联。

---- 三年级时数学成绩靠前的孩子长大后更可能成为发明者,但该结论只有当他们属于高收入家庭时才成立。低收入家庭或少数族裔家庭的孩子即使小时候学习成绩好,日后也不会成为发明者。

 

    该报告提出了一个模型来拟合经验数据。模型表明,少儿时代若能多接触创新,就会对其未来参与创新活动产生较大影响,比促进创新的经济刺激措施(如降税)要更管用。尤其是,存在着很多“错失了的爱因斯坦”----假定当年给他们更多的接触创新的机会,他们本可以贡献出影响巨大的发明的。


    博主:该报告给出的数据很有启发性,但更重要的是,我们要学习报告作者将各类数据组合起来进行分析的做法。这种组合方式也是创新。

 



 




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