我们可以映射创新能力吗 ？

第81/ 2024号经济研究 工作文件 我们可以映射创新能力吗？ FedericoMoscatelli,ChristianChacua,ShreyasGadginMatha,MatteHartog,EduardoHernandezRodriguez,JulioRaffo,MuhammedA.Yildirim 我们可以映射创新能力吗？ 费德里科·莫斯卡塔利*,ChristianChacua,ShreyasGadginMatha,MattéHartogEduardoHernandezRodriguez‡，JulioD.Raffo*MuhammedA.Yildirim *瑞士WIPODEDA-IPIES创新经济科 美国HKS国际发展中心 ‡荷兰乌得勒支大学 ABSTRACT: 近年来，全球产业政策复苏。通过各种产业政策工具，政府做出关键的科学和技术选择，塑造创新路径和资源分配。我们的论文探讨了创新能力作为竞争成果的基本驱动力，跨越科学，技术和生产领域。基于经济复杂性文献，我们提出了一个方法框架来实证衡量创新能力，利用科学出版物，专利和贸易的数据。我们的发现强调了创新能力的多维性质，并强调了理解这些能力的专业化和质量的重要性。我们的结果与复杂性文献一致，因为我们还发现：（i）创新复杂性与经济增长之间存在正相关关系；（ii）现有创新能力对培育新创新能力的预测能力。基于这些发现，我们提出了新的指标，为生态系统的科学，技术和生产领域的创新潜力提供了创新政策的制定。我们建议，需要通过对创新能力的更深入见解来制定创新政策，这对于长期增长和竞争力提高至关重要。 关键词：创新能力;复杂性度量;创新生态系统;科技政策;产业政策;经济发展;智慧专业化 JEL代码:O25;O31;O33;O30;O11;O14 建议引用： Moscatelli,F.,C.Chacua,S.GadginMatha,H.Hartog,E.HernandezRodriguez,J.D.RaffoandM.A.Yildirim(2024).Canwemapinnovationcapability?WIPO经济研究工作文件第 81世界知识产权组织。 1I介绍 近年来，全球产业政策复苏。这些政策大多不是由对其有效性的新见解推动的，而是由政府应对气候变化、供应链中断和国家安全问题等挑战来推动的。在某种程度上，这些最近的产业政策揭示了政府对哪些工业活动将为其经济带来长期利益的预期。 通过采用一系列产业政策工具，政府也在（明确或暗示）做出广泛的科学和技术选择。这些选择塑造了任何利益相关者（个人或机构）的经济动机，以促进新的科学，技术和生产性知识的产生 ，获取和传播。因此，产业政策通过一系列公共政策工具分配人力和财力资源，影响一个地区或国家的创新路径。成功的产业政策将旨在开发新的能力，培育新生的能力，并保持现有的优势。 从本质上讲，创新能力代表了一个国家在创新过程的某个领域提供有竞争力的产出的能力。在许多情况下，这些包括嵌入工具，程序或计算机代码中的技能和知识，可以轻松共享或在世界各地运输 。然而，这些通常是默契的，这意味着它们嵌入在个体中，但不容易编码，因此不容易转移。这些不容易转移的事实使得它们的理解和衡量对于创新政策的制定至关重要。 但是，与产业政策相关的正确科学或技术相关的能力是什么？例如，政府应优先考虑哪些科学研究领域？哪种有前途的胚胎技术应获得政府资助以实现商业可行性？回答这些问题并不简单。它们涉及这样的信念，即今天支持新兴的当地工业将在未来以具有竞争力的价格为其他当地工业产生关键的投入，或者它将为当地经济带来巨大的溢出利益。市场机制通常提供不完整的信号来告知此类决策。评估这些干预措施的收益和成本对于不断变化的产业政策至关重要。 创新是推动进步，经济增长和竞争力的多维力量。它涵盖了国家，地区和行业之间人类努力的各个方面。创新的许多相关方面包括与科学，技术和产品生产有关的人员和机构。有效的 创新生态系统通过促进科学、技术和生产利益相关者之间的强有力的相互作用而蓬勃发展。这三个相互依赖的子生态系统可以表征全球创新生态系统的景观。然而，这种能力的复杂性各不相同，需要一种细致入微的方法来利用每个生态系统的独特优势。 我们的实证方法侧重于科学、技术和产品这三个维度。在宏观层面上，发达国家经济通常表现在所有这三个方面。然而，这些经济体在这些维度及其子类别的专业化、强度和组合方面可能存在很大差异。一些经济体在科学研究方面表现出色，但难以将科学成果转化为技术进步，从而导致未开发的潜力。其他人可能在一个技术领域表现出非凡的独创性，但在将这些进步转化为商业上可行的产品方面面临挑战。 我们开发了一种方法，以每个国家或地区现有的科学，技术和生产知识（默认或可编码）来衡量创新能力。评估这三个维度的能力对于基于证据的决策至关重要，但并不简单。我们的论文对当前经济体的创新能力进行了新颖的实证分析，以进行国际比较。这依赖于经济文献的语料库，这些文献侧重于经济和技术的相关性和复杂性，适用于科学出版物，专利申请和国际贸易的数据 。 本文的其余部分结构如下。第2节总结了围绕该主题的文献，介绍了复杂性和相关性等概念。第3节定义了创新能力，讨论了如何衡量创新能力，并描述了论文中使用的数据。第4节通过引入创新复杂性的概念来探讨创新能力的质的差异。第5节阐明了如何利用当前的能力来开发新的能力。最后一部分总结了本文的主要内容，局限性和进一步的研究。 2M激活和LITERATUREREVIEW 成功和创新产品的道路可以追溯到一些技术和科学能力。一些最先进的创新源于基础的探索性科学。事实上，科学突破可以为突破性能力打开大门，催生新的技术解决方案，促进经济增长，更重要的是，有助于应对社会挑战。例如，青霉素和半导体的科学和技术发现导致了突破性的创新 。这些措施首先分别促进了卫生和电子行业的直接增长；后来又将生产率增长分散到整个经济中 （WIPO，2015年）。1 从科学发现和技术发展到工业生产的相对线性的路径在当今的医学创新中仍然值得注意，例如新药和医疗植入物。通常，市场上的新药物产品可以与分子的科学发现以及随后的大规模合成技术联系起来。这同样适用于先进的医疗植入物，如起搏器和人造器官，这源于对人类生物学的科学理解和材料工程和小型化电子产品的技术能力的协同作用。 但是，掌握科学能力并不一定会导致产品和过程创新，原因有几个。首先，科学家可能缺乏与其他参与者联系的动力，因为创新不是他们的主要目标。其次，科学能力可能非常理论化，当与最基本的科学相关时，不容易适用。 第三，科学机构的具体设置——如组织实践和文化——可能与私营机构有很大不同，导致在建立科学与产业联系方面存在障碍。 同样，并非所有技术都发展到商品和服务在市场上商业化。例如，基于申请人调查的研究发现 ，一半到三分之一的专利从未在商业上使用。使用广泛的Pat-Val调查，Torrisietal（2016）和Giurietal（2007年）发现，三分之一到一半的被调查专利仅被战略性地使用或根本不使用。其他研究发现，由于其他法规-例如药物批准-阻止专利产品商业化，结果甚至更低。 1《2015年世界知识产权报告》讨论了青霉素和半导体的发现和发展及其对经济增长的贡献（WIPO，2015年）。 例如,3D打印或增材制造是近年来显著发展的技术。 然而，基本原理已经知道了几十年。3D打印的创新通常涉及新材料的开发和完善打印过程，而不是开创性的科学进步。这项技术被广泛用于各个行业的快速原型制作，允许快速和经济高效地生产原型和定制产品。 此外，一个国家或一个公司不需要掌握成功开发新生产能力所需的所有科学技术能力。确实，熟练工人通常是通过系统地使用先进设备而不是通过正式的科学或工程培训来获得生产能力的。这在经济文献中被称为通过做学习阿罗（Arrow，1962）认为学习是经验的产物，因此，假设创新 （技术变革）可能与经验有关。他将经验定义为“……生产活动本身就会引起问题，随着时间的推移，选择有利的反应。” 这些创新能力不是在真空中浮动的。它们作为隐性知识嵌入个人和组织中，以促进新的科学，技术和生产产出的产生，获取和传播。这些创新利益相关者包括公司和学术机构（如大学和公共研究组织）。它们还包括没有主要科学或技术使命的公共机构，例如政府机构，金融机构和知识产权 （IP）办公室。一个国家，地区或行业中所有这些利益相关者的集合定义了一个活的“创新生态系统”。2 Hidalgo和Hasma（2009）设计了复杂性指标，目标是衡量嵌入创新生态系统的知识水平。计算复杂性指标涉及一个迭代过程，既要考虑每个国家如何专门研究每种能力，也要考虑有多少国家专门研究每种能力。换句话说，复杂的能力是那些罕见的，只有多元化的创新生态系统才能利用它们 。相反，复杂的创新生态系统是那些专注于罕见的能力，并且只有其他多样化的创新生态系统才是专门的。 2有关创新生态系统的概念以及讨论创新生态系统的经济和社会科学文献的介绍，请参阅WIPO（2022）的第1章。 从概念上讲，复杂性可以根据其能力的复杂程度对国家进行排名。高复杂性国家专门从事最复杂的能力 。 经济文献发现，复杂性与经济绩效之间存在密切的关系。首先，发达国家不仅更加多样化，而且更加复杂。充满活力的创新生态系统可以产生复杂而独特的技术，从而创造复杂的产品。其次，研究发现，实现技术复杂的生产结构的经济体通常会看到更高的经济绩效。复杂性较高的国家也更有可能实现未来的经济增长。 事实上，通过观察长期运行的经济表现模式，这些更复杂的经济体更有可能具有弹性。此外，更高的复杂性的回报超出了经济增长，因为发现更高的复杂性与更少的不平等、更低的温室气体排放和更多的经济发展相关。 结果，复杂性文献将经济发展视为结构转型过程。各国通过将其生产结构从低技术，无处不在的活动为主的结构转变为产出稀少的更先进的结构来实现增长。此外，复杂性较高的国家具有很强的可预测的经济增长模式。相对于其收入水平具有高复杂性的国家的增长速度要快于那些在复杂性方面表现不佳的国家（豪斯曼。etal，2024；Hidalgo，2021；Balland和Rigby，2017；Hidalgo和Hausmann，2009）。Mewes和Broekel（2022）发现，技术能力（及其复杂性）是2000年至2014年欧洲NUTS2地区经济增长的有力预测指标。实际上，他们估计复杂性增加10％与人均GDP增长0.45％有关。Hidalgoetal.（2022）发现经济复杂性与更高的经济增长，更少的不平等，更少的温室气体排放和更多的经济发展相关。 Countrydynamicshaveverydifferentpatterns:thoseeconomswithlowercomplexitymeasureshaveamoreturbledeconomicgrowthpath.Usingthe健身度量-相当于Hidalgo和Hausmann复杂性的度量-Cristellietal（2015）发现，适应度对经济增长的预测能力取决于前者的水平。适应度较低的经济体将具有“混乱”的增长路径，而复杂性较高的经济体将具有“层状”（即更具预测性）的增长路径。 尽管如此，在解释这些结果时还是需要一些谨慎，因为在大多数情况下，经济研究发现了一种很强的相关性，而没有一个强有力的实证背景来检验因果关系(Kogleretal, 各国如何选择追求哪些能力？多年来，政策制定者为在各自的地区和州“重建硅谷”做出了几次不成功的努力（WIPO，2019年）。著名的加利福尼亚热点地区在20世纪初是一个小型的农村社区，现在被全球公认为技术和创新的主要枢纽，使其成为世界上拥有最多样化和最复杂知识的地方之一。这个成功故事在决策中引起了极大的共鸣。然而，其他经济体可能无法复制导致这种情况发生的多重因素。 寻求在没有坚实基础的情况下开发高复杂性技术，就像在冰山上建