云鹰读书会2024第12期（总第196期）
2024-05-232024年4月13日下午，南开大学经济学院云鹰读书会在圆阶205教室“数字经济与贸易科研训练：理论”课堂上顺利进行，本次读书会由2022级本科生郝旭杰、郭卜嘉、汪嘉琪同学展示Ufuk Akicigit, Murat Alp Celik, and Jeremy Greenwood的发表在Econometrica的论文“Buy, Keep, or Sell: Economic Growth and the Market for ideas，由国际经济贸易系何秋谷老师跟进指导，助教彭睿提供答疑。
特别鸣谢
本次云鹰读书会由南开大学国际经济贸易系
系友苏武康博士赞助支持
摘 要
本文构建了一个内生增长模型。在这个模型中，每个时期企业都会投资于研究和开发新创意（ideas），创意可以提高公司的生产力。提高程度取决于一个创意与公司业务之间的技术接近度。创意可以在专利市场上买卖。公司可以出售与业务无关的创意，也可以在创新失败时购买创意。本文的模型符合美国专利市场的典型现象，下面的分析衡量了专利市场的效率如何影响经济增长。
目录
一、引言
二、模型构建
三、实证分析
四、模型校准
五、发现
六、授权和诉讼
七、结论
01｜引言
1.1 介绍
创意是经济增长的根源。增长的生活水平依赖于将新的创意转化为消费者产品或生产流程的效率。将一个创意转化为产品或者生产流程不可能是立刻完成的。需要有人有远见或者了解这个创意的应用并且知道如何实施这个创意。
举个例子，1849年Hunt发明了回形针专利。Hunt将他的专利卖给了著名的化工企业W.R.Grace公司，得到了10000美元（以现在的物价水平计价），W.R.Grace公司批量生产这种回形针并且收益数百万。
Walter Hunt绝不是个例外。厂商经常研发出与自身主要商业产品距离较远的专利。近期发布的U.S专利市场数据表明大部分专利被发明它的厂商卖给了其他厂商。在美国专利和商标局（USPTO）1976到2006年注册的专利中，16%被交易，只考虑企业间交易时，这个比例上升到20%。
因此本文提出了一个核心的概念“技术接近度”。下面是关于专利和厂商之间技术接近度的关键发现：
（1）如果一个专利在技术接近度上更加接近这个厂商，那么这个专利对这个厂商的市值贡献更大。
（2）一个专利与创造出专利的厂商的技术接近度越远，越有可能被卖出。
（3）一个专利在技术上更接近买方而不是卖方。
1.2 文献综述
从理论角度来看，本文的模型基于内生增长文献。自从1986年Romer的经典文章，经济学家已经开始关注知识如何影响经济增长。Romer增长模型提示了创意的技术外溢效应。Aghion and Howitt（1992）提出的观点认为一个厂商通过将新的创意融入生产过程来促进生产效率。不同于Aghion and Howitt（1992），本文采用竞争环境。
近期的关注点已转向了发展新的创意如何在经济体中传播的微观基础。一些研究强调通过创新和模仿进行技术扩散，例如Jovanovic and MacDonald(1994)等等。另外的研究强调在创意的转移中的匹配和摩擦问题，例如Benhabib,Perla,and Tonetti(2014)等等。本文强调匹配摩擦，与上述文献在很多重要的地方都不一样。第一，本文关注点在一个通过厂商发明各类创意来促进经济增长的经济体，一个厂商不一定能够将它发现的idea用得最好。第二，厂商交易创意的能力取决于匹配摩擦。第三，尽管关于增长的文献是高度理论化的，此研究使用专利转移的微观数据来推动和规范化这个分析。
此文重点强调厂商已有的知识存量和新专利互补。这些发现自然和多元化的研究相关，在一个关于多元化和一体化的经典研究中，Gort(1962,p.108)指出“当面临多个同等吸引力的活动但是技术距离同主营业务不同，厂商将选择与主要活动的技术距离最近的活动。”Gort(1962)给出了早期的证据来支持这个假说。另外，Figueroa and Serrano(2013)检验了关于专利和许可证的这种idea的实证意义。
从实证角度来看，本文使用的数据被Serrano(2010,2015)首次使用。他使用自我引用的比例代表一个idea在发明它的厂商中的适用率，并且记录下来不合适的专利很大可能在市场上被卖掉。一种新的测度创意和厂商之间技术距离在本文被提出，Serrano的发现也被证实。另外，关于一个厂商的市场价值和它的距离调整后的专利库的关系的新的事实被展示出来。同时也展示了一个idea和它的所有者之间的技术距离如何根据销量变化。从美国数据中获取的微观数据被用来指引建立一个基于搜寻的内生增长模型，这个模型被用来量化在美国经济中创意的不合理配置以及量化专利市场对经济增长的贡献。
一支文献关注创意的不匹配与资源错配（如Acemoglu, Akcigit, Bloom, and Kerr (2013), Guner, Ventura,and Xu (2008), Hsieh and Klenow (2009), and Restuccia and Rogerson(2008)），这支文献主要关注要素不合理配置，尤其是资本和劳动的不合理配置。创意不一定由它们最佳使用者发现。创意市场的存在和市场的效率对于减轻初始的不合理配置有着主要影响。因此，创意市场的出现可能对生产效率增长贡献较大。
现有文献没有解决的问题以及本篇文章要解决的问题如下：
（1）厂商中创意的不合理配置规模多大？
（2）创意市场的效率如何影响经济增长？
（3）创意市场的摩擦会导致更多研究（R&D）还是会阻碍整体创新？
02｜模型构建
2.1 背景
为研究专利的错配问题，模型将专利分为两类d型与n型。
d型专利：d型专利的价值取决于该专利与公司主营业务的接近度。想法越接近，越有价值。为了获得d型专利，企业必须投入资源，要么通过研发，要么通过在市场上购买专利。
n型专利：n型专利的价值与该专利与公司业务范围之间的距离无关。公司可能会通过意外发现n型专利，n型专利的价值与公司的技术等级无关，且一个n型专利以外生概率p出现。
2.2 代表性工人/消费者
2.3 公司：购买者；持有者；卖出者
2.3.1 企业决定是否创新
2.4 专利代理人
2.5 沿着平衡增长路径的对称均衡
对称均衡（symmetric equilibrum）:经济中的所有单位（如消费者，工人，公司等）都面临相同的经济环境和条件，并且他们的行为和决策是相似的。
2.5.1 一些关于均衡增长路径的特征
03｜实证分析
3.1 数据来源
•实用专利授权数据库（NBER-USPTO Utility Patents Grant Data）包含了美国专利商标局在1976年至2006年间授予的3,210,361项实用专利详细信息。
• 专利再分配数据库（Patent Reassignment Data）提供了有关1980年至2011年专利所有权变更的详细信息。记录了966,427项专利再分配，不仅是由于销售，还包括合并、许可授予、拆分、抵押、抵押品、转换、内部转让等。
•北美基本面与市场数据库（Compustat North American Fundamentals）提供了1974年至2006年间 Compustat 公司的资产负债表。
• 美国知识产权纠纷诉讼数据库（Lex Machina Database on Patent Litigations）是2000年以来最全面的专利诉讼数据库，提供了诉讼相关信息。
•德温特专利数据库（Derwent LitAlert Database on Patent Litigations）提供了2000年之前的诉讼信息。
•卡内基梅隆工业研发调查数据库（Carnegie Mellon Survey on Industrial RD）是美国为数不多的研发调查之一，其中包含有关公司许可活动的信息，提供了部门级许可信息。
3.2 技术接近度
3.3 典型事实
C面板列出了使用专利转让数据得出的汇总统计数据。平均而言，样本中的15.6% 的专利至少被交易过一次。专利自其授权日期出售的平均时间为5.5 年。每项专利的平均交易次数为0.2。
• 事实1：大约16% 的专利被出售，平均需要大约5.5 年才能将它们出售。
表II 展示了公司市价对专利存量、其距离调整后的专利存量以及公司在同一年中的规模的回归结果。
• 事实2：如果一项专利在技术距离方面更接近公司，那么它对公司股票市场价值的贡献更大。
表III 报告了专利是否被出售或保留的指标变量在许多可能相关的回归变量的OLS 回归结果，包括专利与最初所有者的距离。第1 列表明，如果专利与公司距离较远，则更有可能被出售。
• 事实3：专利距离公司越远，越有可能被出售。
• 事实4：专利在技术上更接近购买公司，而不是销售公司。
3.4 加入n型专利市场
04｜模型校准
4.1 先验信息的使用
为了模拟模型，必须为各种参数分配值。与宏观经济学标准一致，一些参数值是根据先验信息选择的，而另一些参数值则使用最小距离估计例程在内部确定。通过使用先验信息选择一些参数，可以减少校准过程的大小。
4.2 最小距离估计法
对于剩余参数必须赋值。这是通过最小化一些数据目标(下面将讨论)和模型对这些目标的预测之间的平方和来实现的。该模型本质上是高度非线性的，计算模型的解本质上涉及求解非线性方程组。因此，特定参数不是由特定数据目标唯一标识的。通过计算系统的雅可比矩阵，可以衡量各参数对数据目标的影响。下面演示使用雅可比矩阵和框架的其他特征，以启发式的方式讨论如何识别参数。
1. 产出的长期增长。在美国，战后时期的产出每年增长约2%。直观上，人们会期望参数d 在决定企业生产率增长的运动定律中起到重要作用，该参数控制了d 型创新的影响。
6. 相对于距离调整后的专利存量，专利存量对公司市值的相对强度。这是根据微观数据估算的。它通过距离调整后的专利存量系数与专利存量系数之比来衡量。
7. 专利存量与就业对公司市值的相对强度。这也是根据微观数据估算的。它被测量为专利存量系数的对数与就业系数的对数的比率。该比率可以被认为是衡量专利存量增加对就业的影响。
05 | 发现
此部分将衡量专利市场的重要性。在模型中有两个效率低下的原因：第一个是通常的知识外部性，第二个是匹配摩擦。为了分析后者，本部分进行三个改变d型专利市场效率的实验分析由此带来的福利变化。
5.1 福利比较
在进行实验前首先明确福利的比较方法。设定A、B两个经济体遵循平衡增长的路径，其总消费、总增长率及总效率由c、g、z表示，且两个经济体初始时的生产力相同。两经济体的福利水平由以下给出：
5.2 改变匹配率
本部分对匹配率进行改变并观察几个关键因素：增长率、福利、创新率、卖出经过时间、市场拥挤度、专利卖出价格、创新者和买家的截断点。
5.3 模型扩展
本部分应用四个模型：基准模型(BM)：x满足均匀分布，接触率与基准回归保持一致；完美定向搜索模型(PDS)：x=1，接触率与基准回归保持一致；完美定向搜索与高接触率模型(PDSwHC)：x=1，接触率为1；完美想法模型(PI)：x=1，所有创新公司都具有完美的想法。
由图可知，完美定向搜索模型、完美定向搜索与高接触率模型、完美想法模型设定下的增长率、创新率、福利水平都有所上升；完美定向搜索模型、完美定向搜索与高接触率模型设定下的售出的专利比率、售出专利带来的增长比例都有所上升。
x的高值表明专利接近该公司的技术水平，由图可知，在完美定向搜索模型、完美定向搜索与高接触率模型中x的分布有所改善。
06 | 授权和诉讼
本部分考察前文模型中忽略的两个问题：一是授权，前文以专利的买卖作为技术转移的唯一途径，但授权可被用作专利销售的替代安排；二是诉讼，前文构建的模型中将技术转移视作专利买卖的目的，但是专利的买卖可能是为了避免诉讼。
对授权信息代替专利买卖信息构建的模型而言，市场关闭时，现在会导致更大的福利损失（1.40%对1.18%）；和以前一样，增长的减少仍然很少，但略高（0.07%对0.06%）。发现关注于授权对前文所得结论影响不大。
对低诉讼部门构建模型而言，市场关闭时，现在会导致更少的福利损失（1.12%对1.18%），但减少很少；增长的减少和以前一样。发现关注于诉讼对前文所得结论影响不大。
07 | 结论
本文建立了专利市场模型，以内生增长模型为基础，在这个模型中，每企业可以出售与其业务无关的专利，或者在创新失败时购买专利。进行实证分析，发现所得出的典型化事实与美国专利市场的典型事实相匹配，进行校准模型并设置实验研究专利市场。最后，作者提到未来研究一个方向是分析最优专利政策，考虑垄断和创新激励措施，通过专利交易想法的可能性；另一个方向是分析公司动态，公司可从外部购买专利；金融摩擦的作用也可能是一个新的渠道。这些方向都是科技进步领域的重要议题，等待着未来研究。
参考文献
[1] Akcigit U , Celik M A , Greenwood J .Buy, Keep or Sell: Economic Growth and the Market for ideas[J].Econometrica, 2016, 84(3):943-984.DOI:10.3982/ECTA12144.
文稿：郝旭杰 郭卜嘉 汪嘉琪
编辑：冯双婷 程一然
审校：何秋谷
2024年5月23日