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实证研究结论:技术推动比需求拉动更重要 精选

已有 4933 次阅读 2023-2-25 07:05 |个人分类:科学计量学研究|系统分类:观点评述

实证研究结论:技术推动比需求拉动更重要

武夷山

 

Research Policy(科研管理)杂志2023年6月号(网上优先出版)发表了英国牛津大学新经济思维研究所的访问学者、英国伦敦阿兰图灵研究所的博士后Kerstin Hötte(她从法国巴黎第一大学和德国比勒菲尔德大学的博士学位联合培养计划获得博士学位)的文章,Demand-pull, technology-push, and the direction of technological change(需求拉动、技术推动和经济变革的方向)。原文见https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733323000240

 

     文章的“摘要”大意如下:

本文研究了需求拉动(DP)和技术推动(TP)对市场成长、创新和技术变革的要素偏向的影响,其做法是针对1977–2012年间用6位数代码表示的307个美国制造业的数据,构建了投入-产出(市场)和专利引用(创新)之间关系的双层网络。通过网络分析,可区分出两类TP 和DP关系:(1)二者是层间的溢出关系,此时,市场需求的冲击拉动着创新,创新又推动着市场成长。(2)发生在层内的DP,此时下游用户触发了上游的创新,而TP影响着从上游产业到下游产业的溢出。研究结果支持层间和层内均发生技术推动的看法:来自上游产业的创新溢出驱动着市场成长和创新。在市场之内,上游的供应冲击推动着市场成长,但该效应随产业而异。需求拉动效应未获支持,但显现出偏好劳动力的要素偏向,而技术推动伴随着转向非生产性工作的趋势。对于21世纪头十年之后的数据,研究结果更为显著,从而有助于人们认识技术变革及其要素偏向之驱动力。

本文的“结论”说:

理解和型范技术变革是21世纪的政策制定者的核心任务。减缓气候变化要求人们向气候友好的技术迅速激烈地转型,数字化进程也许破坏劳动力市场,给收入分配造成不利影响。弄懂作为技术变革驱动力的TP和DP的影响,有助于制定出有效的政策,从而引导相关过程,减轻不希望出现的副作用。

     本文将TP和DP理解为层间效应和层内效应,利用投入产出和专利引用关系的双层网络探讨了TP和DP对市场成长、创新和技术变革的方向之影响。

    研究结果强烈支持TP,说明已有的技术知识基础可以激发市场成长及随后的创新。创新回报递增现象说明,这可能是一个自我强化的过程。这就为旨在激励相关技术知识之创造的研发政策之效果提供了证据,说明研发政策也许是加速产业层面技术变革的有效工具。不过,研究结果也表明,TP驱动的技术变革是有要素偏向的,于是,也许需要补充配套政策来减轻人们不希望出现的分配效应。

    还可以看出,DP往往有与TP相反的要素偏向,也许有助于发展出一些政治工具来抵消TP的节约劳动力效应。这一研究结果对“技术变革是否节约劳动力又是如何节约劳动力的”辩论带来重要启示:技术变革的要素偏向也许是依赖于技术变革之驱动力的。

     与以往研究不同,本文用专利来测度创新,因此不支持DP为创新与市场成长的驱动力的看法。专利代表着较为不同凡响的发明,但也许并不适合反映技术扩散与使用的实际模式。创新政策制定者在选择DPTP作为政策工具时,需要明了自己的目标。本文支持的看法是:TP是专利新颖性所推动的技术变革的驱动力,但不应该质疑已有的证据:DP作为技术扩散和渐进变革的驱动力还是很有效的。

 

 




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