法国预测与国际信息中心知识在空间中的渗透（英）

202408七月 工作论文 知识的渗透穿越空间 皮埃尔科特尔拉斯阿瑟纪鲁祖瓦克 要点 我们表明，地理距离对知识流动的负面影响源于企业通过其现有网络获取知识来源的方式。 总体而言，自从20世纪80年代以来，尽管互联网兴起，专利引文流量的距离弹性一直保持恒定。 在微观层面，企业不成比例地引用现有知识资源，以及他们源头引用的专利。 我们引入了一个模型，该模型表现出后一现象，并在总需求中产生了负距离弹性。 尽管在保持国家组成不变的情况下，距离效应本应降低，但东亚经济的崛起，与其较大的距离弹性相关，抵消了其他国家较低摩擦的影响。 CEPII工作论文知识在空间中的渗透 摘要 此论文表明，地理距离对知识流动的负面效应源于企业如何通过现有的网络获得知识来源。我们首先记录了两个典型事实。首先，从总体来看，自20世纪80年代以来，专利引证流动的距离弹性保持稳定，尽管互联网的兴起。其次，在微观层面上，企业不成比例地引用现有的知识来源以及其来源引用的专利。我们引入一个以后者现象为特征的框架，并在总体上产生负距离弹性。该模型预测帕累托分布的创新者规模，以及随着创新者规模增加的引证距离。这些预测在实证研究中得到了很好的验证。我们研究了在一段时期内，基本参数和地理成分效应的变化。尽管距离效应应该随着国家成分的保持稳定而降低，但东亚经济的兴起，与较大的距离弹性相关，弥补了其他国家的摩擦下降。 关键词 知识传播、创新网络、空间摩擦、专利引用。 JEL L14O33R12 工作论文 CEPII巴黎，2024 展望性研究中心 CEPII工作论文促进国际研究经济学 CEPII（前景研究中心） E编辑部D导演 一A个ntoineBout V视觉设计与制作 ISSN2970491X 2024年7月 国际信息 国际信息（etd’InformationsInternationales）L是au一re个Boivin订阅至 20avenuedeSgurTSA10726 75334巴黎市第七区 contactcepiifrwwwcepiifrCEPIIParis媒体联系人：pressecepiifr 法国致力于生产的研究机构独立、政策导向型经济 研究有助于理解 国际经济环境及 挑战领域包括贸易政策，竞争力、宏观经济学、国际金融与增长。 《CEPII通讯》 wwwcepiifrKeepInformed 版权所有。表达的观点在本出版物中为那些属于作者（们）独占。 1引言 虽然创新和知识溢出是经济增长的关键引擎（阿贡和雅拉维尔，2015年这类溢出效应似乎在近期有所减弱，而且似乎越来越难以找到好的想法AkcigitandAtes2021Bloometal2020尽管这些趋势可能部分是由于企业积极试图避免知识扩散以保护其竞争优势，但知识传播的主要宏观障碍仍然是创新者之间的纯粹地理距离。因此，了解导致知识在不完美传播中起作用的力，以及这些力如何受到过去四十年信息搜索技术巨大进步的影响，至关重要。 本文研究了地理距离对知识流动产生的负面影响背后的网络形成。我们首先记录了两个关键事实。在宏观层面，自20世纪80年代以来，尽管互联网兴起，专利引用流量与距离的弹性一直保持显著稳定。在微观层面，我们观察到网络内知识渗透的模式，创新者不成比例地引用他们自己的来源。然后，我们开发了一个模型，将这些观察结果联系起来，包括创新者之间的网络形成过程，并生成距离的总体效应。该模型得出两个预测：创新者的规模应该是帕累托分布的 ，并且应该有一个系统关系将公司规模与他们引用的距离联系起来。满足这两个预测依次产生知识流动相对于地理距离的负距离弹性，即我们的初始事实。数据很好地符合这些预测，预测参数的变化与距离弹性的变化相关。为了研究距离效应动态的驱动因素，我们将它分解为两个维度：技术和国家。我们发现，尽管在此期间创新技术组成的变化对整体距离弹性没有影响，但创新者的地理组成具有重要意义。距离效应应该已经减小，但中国和韩国的崛起，以及显著的距离效应，最终抵消了这些收益。这表明这些国家知识获取的不同模式，我们假设这可能是部分由于语言障碍。 我们首先记录，在近40年（19802017）的时间里，关于距离的引文流动弹性一直保持惊人的稳定。正如研究贸易流动的标准做法，我们采用万有引力方程框架（）。HeadandMayer2014并发现距离弹性为021，约为贸易流距离弹性的五分之一。尽管先前研究已经记录了引文流中存在负距离弹性的情况（MaursethandVerspagen20022005年期间GriffithLee andVanReenen2011李，2014年这些研究各自仅关注一个专利局，并止步于2000年左右。我们提供了更广泛的研究证据，涵盖了所有专利局，并将现有结果扩展了近二十年。研究近期时期至关重要，因为它标志着某些普遍化趋势的出现。 互联网的使用以及搜索引擎如Google专利的出现，这些本应极大地限制搜索摩擦，从而减少距离的影响。相比之下，我们的研究结果表明，2010年代的距离弹性与1980年代测量的距离弹性没有区别。 在第二个事实中，我们记录了微观层面的链接形成模式，其中企业不成比例地与来源的来源形成链接。这一扩散过程类似于物理现象中的渗透，将知识视为一种流体，沿着网络路径从一家企业流向另一家企业。具体来说，我们观察到一旦建立了链接，创新者更有可能引用来自源企业及其被引用的专利。为了证明这一现象，我们设计了一个沿网络链接扩散的测试，将实际引用与一个无摩擦场景进行对比，在该场景中，创新者将引用每个相关的专利。我们利用审查员添加的引用，这些引用与申请人引用的唯一区别可能是申请人不知道它们，构建了一个反事实的引用集，在无摩擦的世界中，所有相关的专利都将被引用。通过允许我们比较观察到的引用与这个反事实，这种设置确定了创新者网络中意识链接对知识利用的影响。我们的分析表明，与网络外部的专利相比，企业更有可能引用来自其来源的专利，这表明这些链接持续具有价值 。此外，这种影响超出了直接链接，至少被企业的一个来源引用的专利更有可能被引用。我们的发现经受了各种稳健性测试，包括检查潜在的策略性引用遗漏或申请人和审查员添加参考之间的相关性差异。 我们提出一个能够弥合上述两种事实的模型：从微观网络形成过程出发，该模型在总体中产生距离的负面效应。为此，我们进行了以下调整：陈尼（2018）以知识扩散的背景对’s模型进行建模。在此动态模型中，新成立的企业具有空间聚集的来源，并通过其网络获得新的来源。即： 在社交网络文献中调整三联闭合的既定观点，thedis 成比例地高度可能性与朋友的朋友交朋友（）Jackson和Rogers2007该模型生成两个预测 。首先，企业规模（知识来源数量）的分布应该是帕累托分布。其次，存在一种系统性关系，将企业规模与它们引用的距离联系起来，反映了它们来源的空间分布。在温和的条件下，这两个事实可以结合起来生成一个负的距离弹性，该弹性是规模分布的形状参数以及规模与引用（平方）距离之间的关联参数的函数。 最后，我们将理论预测与数据相对比，并评估模型拟合度。我们发现创新者的规模分布非常符合帕累托定律，其形状参数（称为）略高于1，使其进入遵循Zipf定律的广泛对象类别（加巴伊克斯，2016年第二个预测也成立：公司引用的距离（平方）与其规模系统地相关（斜率表示为）。此外，分解我们的样本 在各国、技术和时间段中，我们发现测量的距离弹性与估计的参数相关变化。并且源自网络形成模型，相应于理论预测。然后，我们研究距离弹性系数的稳定性，并利用距离弹性系数与弹性之间的等价性，并且由模型提供以评估技术构成和各国在该时期变化所贡献的 。我们表明，参数的整体变化并且在距离效应的基础上，源自网络搜索的影响与观察到的稳定性一致。虽然 在研究期间有所下降，反映了创新集中度的提高，这降低了距离的影响。同样减少了，以补偿先前的效应。此外，我们发现技术组成的变化对距离效应没有影响，但地理组成的影响相当大。特别是，如果国家组成保持不变，距离效应的影响本应减弱，但东亚经济体的兴起及其较大的距离效应抵消了这一趋势。 这篇论文的一个重要启示是，小型企业对距离的整体效应具有重要意义。创新者在起步阶段依赖于他们附近的知识来源，随着他们通过网络搜索的成长，他们会与更远处的创新者建立联系 ，随着年龄的增长逐渐摆脱引力。这蕴含着自然的政策含义：如果提供所有必要知识使企业更接近创新前沿，那么创新政策应专注于让企业接触各种知识来源。为了实现这一目标，涉及研发合作的项目可能允许大小企业之间的交流，拓宽小型企业的视野，而像直接补贴或研究税收抵免这样的标准政策工具可能会增加小型企业的努力，但不太可能扩大他们依赖的知识集，而集群政策可能只是允许形成更多的联系，但这些联系的企业在空间上非常接近。 我们的论文对文献中的多个分支做出了贡献。首先，我们的研究对一系列研究地理距离对知识流动影响的文献做出了贡献，无论是在微观（JaffeTrajtenbergandHenderson1993汤普森和福克斯基恩，2005年汤姆森，2006年 Murataetal2014）和总水平（MaursethandVerspagen20022005年期间GriffithLeeandVanReenen2011李，2014年与后者相比，我们的估计涵盖了所有专利局，并将系列扩展到最近时期（2000年代和2010年代），考虑到在这一时期搜索和交流想法的技术发生了深刻变化，这一增加是至关重要的。 其次，我们的工作有助于研究网络邻近性效应与距离对技术知识传播影响的相互作用。大多数现有文献表明，当考虑到发明者之间强联系的网络结构时，距离效应会被削弱（。Singh2005Kerr2008AgrawalKapurandMcHale2008BreschiandLissoni2009这些社会联系的措施包括共同专利申请、熟练劳动力的流动性，或如共同民族性等代理指标。专注于科学家，HeadLi和Minondo2019研究数学领域文章之间的引用关联，并以细致的方式控制社会关系，基于过去的相识建立联系（在同一个研究领域工作）。 在相同的机构中，担任某人的博士导师等）。他们发现，在控制了这些关系后，距离系数的关联性减半，这一系数在近期很小，且与0无显著差异。与文献中上述分支的研究相比，我们没有将我们的关注点局限于发明者之间的特定类型联系。相反，我们使用意识联系作为弱联系的一种衡量标准，并在创新企业之间构建这些联系，而不是在发明者之间。我们的方法从企业之间弱联系的形成开始，并展示了网络形成过程如何产生总体的距离效应。 我们的研究也为提供对贸易和知识流动中观察到的总地理摩擦的微观基础的文献做出了贡献（ 。BueraandOberfield2020蔡尼，2014年2018通过应用该框架，陈尼（2018）将到一个新的对象，我们发现贸易流动与知识流动之间存在重要的相似性。这使我们能够记录关于创新者的新事实，例如他们规模的帕累托分布，或创新者规模与其被引用的距离之间存在的系统性联系，为早期案例研究的结果提供一般证据（。阿尔梅达和科古特，1997年 论文的其余部分如下。第2描述了我们的数据来源，并发展了两个我们分析的基础事实。第 section3开发了一个连接我们两个典型事实的模型。部分4将模型的预测应用于数据并构 建反事实，以及章节5结论。 2数据和风格化事实 21数据 我们的研究依赖于Patstat数据库，春季2022版。Patstat由欧洲专利局编制，涵盖了世界上几乎所有专利局的专利申请。鉴于其范围，它是专利信息中最广泛使用的资源之一。在本小节中 ，我们描述了数据及其在论文中使用的概念的关键特征。 专利引用。文献中跟踪知识流动的标准方法一直是使用专利引用：在申请专利时，申请人必须引用其发明所依据的相关现有技术。申请人添加的专利引用已被证明反映了引用专利对引用专利的认知和潜在的知识转移。1尽管不够完美。2 1参考以下调查，例如JaffeTra