第一部分 估计创新跨时比较与跨国比较
莱彻·博吉洛夫
第一章 创新：高速增长的来源
本章证明了生产率增长以及创新是人均GDP（国内生产总值）长期增长的主要甚至最重要的来源。我们回顾了经济增长研究中几个主要概念的历史沿革，强调了创新在其中的核心地位，以及在总量水平上衡量生产率增长的难度。我们发现，标准经济分析很难适用于对创新的研究。我们将介绍我们的研究工作是如何与新近出现的制度和经济文化的研究相联系的。本章最后对我们的数据来源进行了综述，并通过描述性分析得到一系列特征性事实，为我们接下来的分析指明了方向。
引言
一直以来不断有经济学家发现，发达经济体超过50%的经济增长无法用生产投入要素（如劳动和资本）的积累来解释。类似地，他们发现在发达经济体，特别是在美国，各行业劳均产出40%~60%的增长是由TFP的增长驱动的，后者被定义为无法用生产投入要素的数量解释的那部分产出。因此，我们观察到的很多经济增长并不能归因于那些容易测量和理解的力量。然而，TFP的持续差异对于解释我们所观察到的经济绩效的持续差异是至关重要的。
我们在本章对基本增长解释进行了简要回顾，并将我们的研究与现有文献关联起来。通过这种方式，我们希望强调在我们的调查研究中亟待解决的主要问题，特别是使用TFP总量数据的优势和弊端。接下来，我们展示了我们在生产率和创新的跨国比较中使用的数据，并以一系列特征性事实结尾，作为对后文分析的一个指引。
具体来说，各国人均GDP增长在相当程度上可以由TFP增长以及创新来解释。我们发现，20世纪70年代初以来，发达经济体的生产率普遍下降了。IT革命只是部分地减缓了这一趋势。因此，IT产业的创新似乎未能提升创新总量以及TFP增长，即使在美国也是如此。同时，战后几十年的TFP增长在很大程度上是由于对世界最佳实践国家的追赶，而各国在追赶的能力上有很大差异。最后，得益于一个较长时间的TFP序列数据，我们证明了在早期，英国曾是TFP的全球领导者，但是美国成功迎头赶上，并在20世纪30年代取代了英国的位置。因为没有哪个国家可以只靠追随别人而成为领导者，对数据的任何理论或实证检验都需要允许多个世界创新中心的存在。
黑匣子
1927年，保罗·道格拉斯和查尔斯·柯布提出了一种函数形式，用以描述美国资本、劳动力和以GDP衡量的总产出之间的显著特征。
这两位美国人发现，多年以来，总产出在资本和劳动之间的分配几乎是不变的。他们由此发明了一个数学表达式以描述美国宏观经济生活的这一典型特征。他们的公式在分析上具有重要用途，却非常简单：
其中，Yt代表t年的产出，At代表t年总的技术水平，Kt代表t年的资本，Lt代表t年的劳动，β表示总产出中用于资本的份额，1—β表示总产出中用于劳动以作为补偿的部分。总的技术水平At在经济学术语中被称为TFP或多要素生产率。在公式的各组成部分中，TFP是最神秘而难以理解的：作为增长回归的残差，它正代表了经济学家们的无知。尽管如此，人们普遍认为，创新会促进At的增长。尽管后来又出现了一系列变体，这一公式仍是分析包括美国在内的整个世界经济增长的基准模型。
这个基准公式可以帮助我们对增长核算方法做一个有益的检验，我们对其取自然对数，得到：
对上式进行差分，我们得到，产出到t年的增长可以近似地由下式描述：
其中，
是总产出的增长，
是总的技术水平的增长，
是资本的增长，
是劳动的增长。在全国统计数据的帮助下，经济学家们一般很容易就能获得相当精确的产出、资本和劳动者等指标的跨时数据。尽管如此，还有一个无法观测到的指标，那就是TFP，即At。然而，假设经济学家们正确地设定了所有这些要素的函数关系，他们就可以得到At的一个估计值，作为产出Yt对Kt和Lt回归的残差：通过类似的过程，我们也可以从增长回归中得到残差
。
对TFP及其增长的估计结果有很多局限。其中之一就是这些估计量没有自然或有意义的单位。另一个更严重的局限是作为回归残差，它们描述了经济学家无法测量和解释的一切东西。因此，TFP是一个黑匣子，它的组成部分和内部构成机制仍然是难以甚至无法进行研究的。也许是为了向学生们证明这门“沉闷的科学”还有那么一点幽默感，很多经济学家会将TFP称为索洛残差。
因此，经济学家们很难从总量上测量一个经济的创新水平及其增长。他们只知道创新是TFP的一个组成要素，并且估计的TFP是创新水平的上限。更糟糕的是，自Barro and Sala-i-Martin（1992）以来的增长文献不断发现，无论是在发达经济体还是发展中经济体，标准增长回归中的劳动和资本变化对观测到的40%~60%的产出增长都无法做出解释。换句话说，有40%~60%（有时甚至更多）的产出增长落入了索洛残差，或者委婉地说，TFP的范畴。这一结果表明了经济学家一贯无知。
以上的简短讨论证明了我们对创新及其活力的研究挑战根植于标准经济学理论之中。直到最近，经济学家们还对宏观经济学抱有一种相当机械化的观点：经济活动的要素——TFP增长、企业投资规模、就业水平和工作满意度，全部是由被称为经济状态的初始条件决定的。标准模型就是为阐明这种决定机制而建立的。在微观经济学方面，个人也没有被看作可以发挥积极作用的角色。市场经济的标准模型基本上将经济中的个体参与者视为机器人，就好像他们被编制了程序，可以计算出对价格等数据的正确反应。在这样的框架下，标准经济学理论除了在数量上为创新设置上限，不可能对这一经济生活中的核心要素做出任何有意义的解释。然而，近期欧美糟糕的经济表现诱使不少经济学家放下了从大学里获得的标准工具包，将目光投向更远的地方。我们希望对这方面的研究做出一定贡献。
我们通过一组给定的发达经济体的TFP估计值来研究TFP冲击的跨国和跨时传播。接着我们研究了TFP冲击（可能是创新冲击的代理指标）动态的典型特征差异与各国之间关于经济生活的信念和态度差异具有怎样的相关关系。在深入分析这些问题之前，我们先对相关研究进行综述，并通过对这些数据的简单描述性分析总结出一些特征性事实。
相关研究
除了对TFP与创新有关的这一宽泛性理解，经济学家对于TFP的来源及其活动规律都没有太多认识。Nelson and Phelps（1966）以及最近的Aghion and Howitt（1992）和Aghion,Howitt and Murtin（2011）在对TFP增长的统计结构的理解上取得了一些进展。直观地说，他们定义了一个最佳生产实践的前沿，并且规定一个国家以TFP增长衡量的生产率增长，随着该国自身的技术水平接近世界最佳实践而逐渐上升。其他相关研究包括Amador and Coimbra（2007）、Barro（1991）、Baumol（1986）、Lucas（1988）、Romer（1986,1990）和Sala-i-Martin（1997）。我们的研究遵循了相同的研究传统，但与现有文献在几个方面有所区别。
我们考虑一个一般化的Aghion-Nelson-Phelps框架，由此我们能将各国的TFP增长分解成两个部分。第一个部分是我们熟悉的引进创新，与之相联系的是追赶世界最佳实践。第二个部分是自主创新，它来自一个国家本身并同时推进了该国和整个世界的最佳实践前沿。这一设定使我们可以进一步探讨被前述研究忽略的几个问题。首先，我们允许每个国家产生创新，这将在世界范围内推进技术前沿。其次，我们允许创新以不同的速度在国家间扩散，具体取决于两国之间传播机制的有效性。因此，一项创新在全世界被采用的速度可能取决于这项创新的来源国。最后，这样的一般化使我们能够详细地描绘出创新冲击是如何在整个世界传播的。
总量TFP数据的局限性促使很多研究者使用微观层面的数据来研究创新。Acemoglu,Akcigit,and Kerr（2016）使用1975-2010年的专利数据测量不同领域之间的文献引证网络，发现一个领域专利数量的上升会带来相连领域的未来创新。Akcigit,Grisby,and Nicholas（2017）基于美国1880-1940年的专利数据发现，地理上连接更多州的州更具有创造力。此外，Mohnen and Belderbos（2013）描述了部门之间与国家之间基于引证数据的溢出权重矩阵，以研究和评估R&D政策在欧洲范围内的影响。Moser,Voena,and Waldinger（2014）基于1880-1940年和1920-1970年的数据证明了移民更多的领域经历了更快的增长。
最近这些使用微观数据的研究做出了非常重要的贡献，但是研究中所使用的指标，尤其是专利指标，有其本身的问题，并且只提供了对于创新的部分理解。例如，由于购买专利产品后对其使用而产生的创新和生产率增长没有通过专利数测量出来。此外，行业机密也是没有专利的创新。还有很多像互联网之类的创新，特别是在过去，也是没有专利的，但是它们确实对生产率产生了巨大的积极影响。在其他一些情况下，专利被用于阻止潜在竞争者的进入，美国政府对莱特兄弟的飞机授予的专利就是如此，结果，尽管是最早制造出现代飞机的国家，美国却不得不在一战期间购买和使用法国和英国的飞机。事实上，之所以是法国和英国相继开创了商事权利，而不是美国，正是由于美国受困于与专利权有关的漫长司法斗争。企业和产品的周转率也具有类似的优点和弊端。
我们并没有完全抛弃基于具体创新指标的前人研究，也没有贬低其作用。在我们的研究中，我们只是沿着从代表性的总量指标出发的另一条路径，去分析它们在不同国家之间和随时间变化的统计学特征。事实上，我们认为对具体创新指标的研究对我们的研究是一种补充而不是替代。我们所选择的要素分析或空间计量经济学方法，是由我们对TFP动态指标的研究选择所决定的。创新并没有一个通用的测量方法，所有现有的备选方案都各有利弊，具体取决于研究背景。我们提出的研究议程旨在探索TFP这一现有指标在不同国家和不同时期的动态机制和空间依赖，从而在国家层面研究创新动态是如何变化的。
我们的研究还涉及内生增长的文献以及在创新和自动化方面最新的一些研究进展。Zeira（1998）基于任务的模型对自动化建模提供了一个较早的简洁而优雅的方法。我们设定的模型高度借鉴了Zeira（1998）的框架。这样做的一个重要原因是Kaldor（1961）发现的稳定增长率和资本份额模式在近几十年似乎已经不再成立。这一类扩展文献最新的重要成果包括Peretto and Seater（2013）、Hémous and Olsen（2016）和Aghion,Jones,and Jones（2017）。后两篇论文考虑了固定的替代弹性而不是Zeira（1998）使用的柯布—道格拉斯技术。除了讨论将自动化引入内生增长模型的不同方法以及相关的对稳态经济的描述，这些论文还讨论了他们的框架对于高技能和低技能工人之间收入不平等的启示。我们的理论和实证研究重新检验了Baumol（1967）所强调的一些问题，该文发现生产率在某些部门相对于其他部门的高速增长可能会导致一种“成本病”，即增长缓慢的部门在经济中的重要性不断上升。
一个流行的替代性一般均衡框架假设资本、劳动和产品市场方面的经济制度对该经济的运行和绩效具有重要影响。这类文献中最重要和有影响的成果是Acemoglu,Johnson,and Robinson（2001）及相关后续研究，包括Acemoglu and Robinson（2012）。较早之前，Kydland and Prescott（1990）提出了一组特征性事实，来说明就业税与劳动参与率之间的负相关关系。Hoon and Phelps（1997）证明了在一个封闭经济中，对工资的增税在某些特定条件下会使自然失业率上升。但Hoon and Phelps（1997）也指出，在一个小型开放经济中，利率由世界利率决定，税收转移对就业是中性的。这个框架得到了大量证据的支持，那些自20世纪90年代（至少在2008年以前）以来经济表现不佳的经济体，恰好采用了被认为“糟糕的”制度，比如对劳动力市场的过度监管、烦琐的办事程序、对资本和贸易流的控制等。例如，Prescott（2004）比较了美国和欧盟的税制和政府转移支付，并将两者之间的差异与其经济绩效差异联系起来。Aghion and Howitt（1998,2006）对相关文献做了更详细的综述。
我们的研究方法与这类文献有关，但有两点主要的不同之处：首先，我们试图在一个经济体的特征与个人态度和信念之间建立联系；其次，我们关注创新的条件和创新倾向，而不是产权保护、过度监管等方面。这种差异乍看起来可能并不显著，但它是真实存在的，我们很快就会看到。在Phelps（2013）中引入并在本书中使用的活力理论建立在休谟、柏格森、弗里德里希·哈耶克和迈克尔·波兰尼等人的见解基础之上。如哈耶克所说，每个人都掌握着被称为“专门技能”的某些知识，它们是实用的、具体的。它们往往又难以用正式的科学术语做出解释，也就是“个人的知识”。这种知识生长于已知与未知的边界。Bergson（1911）认为这种知识是任何行为背后的驱动力，是生命本身的力量。因此，在一个结构适当的经济中，新的商业想法可能会因行为人将他们的哈耶克式专门技能与休谟式想象结合在一起而产生。
数据与描述性分析
我们使用的是法兰西银行研究部Bergeaud,Cette,and Lecat（2016）慷慨提供的人均GDP、TFP和劳动生产率数据。简单地说，Bergeaud,Cette,and Lecat（2016）试着尽可能严格地遵照佩恩表的编制方法，将人均GDP和TFP的时间序列数据尽量回推。他们的论文详细地介绍了相关研究方法。我们计算了13个发达国家的人均GDP、劳动生产率和TFP，包括澳大利亚、加拿大、芬兰、法国、德国、意大利、日本、荷兰、挪威、西班牙、瑞典、英国和美国。用于计算劳动生产率的是国民经济账户的历史数据，这使国际比较（如Maddison 2003）成为可能。这些数据都是年度数据并且大都覆盖了1870-2014年这一时期。对TFP的计算依据三个基本序列：GDP、劳动力和资本。对于劳动力，Bergeaud,Cette,and Lecat（2016）需要关于总就业和工作时长的数据。资本指标是通过对两个对应的投资数据集（IE和IB）分别使用永续盘存法构建的。为此，我们使用了尽可能长时期的投资信息。与Cette,Kocoglu,and Mairesse（2009）相同，用于构建资本序列的折旧率分别为设备10.0%、建筑2.5%。
我们首先简要介绍人均GDP在几个主要发达国家的总体发展趋势。图1.1描述了人均GDP在美国、英国、法国、德国和日本的变化情况。从图中可以看出，在一战之初，美国已经成功赶上英国，且两国在两次世界大战之间继续保持了相似的人均GDP水平。然而，在二战期间及战后，美国的人均GDP增长明显加速，并导致了美英两国走上了分岔的路径。英国在整个20世纪六七十年代持续低于美国的增长水平，直到90年代才开始向美国的人均GDP水平收敛，但收敛程度仍然有限。事实上，图1.1最显著的特征是，在整个研究时段虽然有几次快速的经济增长，但没有一个主要经济体实现了与美国人均GDP水平的收敛。显而易见，两次世界大战必然对这种差异负有一定责任，但即使在全球经历了相对和平的六七十年之后，仍没有出现完全的收敛，这是令人困惑的。
图1.1 法国、德国、日本、英国和美国的人均GDP比较
数据来源：法兰西银行。
接下来，图1.2描述了同一组国家对应的TFP数据的变化情况。以TFP来看，美国直到20世纪30年代才赶上英国。而且，从图中可以看出，在整个战后时期，尤其是20世纪五六十年代，主要的欧洲大陆经济体的TFP都在向美国收敛。然而，一方面是美国和英国，另一方面是法国和德国，增长路径在90年代中期后又开始出现分岔。有趣的是，图1.2显示日本人均GDP的惊人增长大部分应归因于资本积累，而不是TFP以及创新的增长。
图1.2 法国、德国、日本、英国和美国的TFP指数比较
数据来源：法兰西银行。
图1.3展示了美国人均GDP的累积增长和TFP累积增长之间的长期关系。直到20世纪60年代中期，两个增长率都在相互重叠且具有几乎相等的量级。在此之后，人均GDP的增速就远超TFP。事实上，我们能注意到在60年代末和70年代，TFP增长实际上变慢了。然而，在80年代后，TFP增长又重新提速，但相对其五六十年代的表现只实现了部分的恢复。图1.3中最令人惊讶的是，以TFP增长衡量，美国的最好时期竟然是在三四十年代。
图1.3 美国TFP增长与人均GDP增长比较
数据来源：法兰西银行。
美国人均GDP增长高于相关的TFP增长这一事实，可能部分地可由人力资本对经济增长的贡献增加来解释。但图1.3仍反映了一个关键的不良趋势：TFP增长在绝对和相对的两个方面都出现了放缓。我们将在后面的章节中进一步对此进行研究。因为创新是包含在TFP之中的，我们观察到的这一动向就凸显了一个令人不安的前景，即创新自20世纪60年代以来实际上在减慢。而且，令人有些惊讶的是，没有证据显示80年代末期以来的IT革命使创新总量产生了前所未有的加速增长。实际上，对于TFP增长率，我们只记录到一个温和的复苏，略低于其五六十年代的水平，并远低于三四十年代的最高水平。
图1.4显示了TFP增长的减慢不是美国特有的现象，而是过去四五十年的一个全球性趋势。图中描述了美国、法国、德国、日本和英国的TFP累积增长。这5个经济体在20世纪70年代初之后都经历了TFP增长的整体下滑，可能只有英国例外。英国在80年代末和90年代实际上短暂地使它的TFP增长得到加速，在同一时期达到了与美国的增长率相当的水平。总的来说，美国和英国在90年代和21世纪初表现得比同组的其他国家要好，因为它们实现了高于70年代但略低于五六十年代的TFP增速。最引人注目的是，在2005-2006年后所有5个经济体的TFP增长都几乎为零。过去10年的结果甚至比大萧条还要令人担心，因为它们显示了在每个发达经济体内部创新总量的枯竭。
图1.4 法国、德国、日本、英国和美国1890年以来的TFP累积增长
数据来源：法兰西银行。
表1.1和表1.2是对同样的数据截取了不同部分。它们分别报告了数量稍多的几个国家TFP和人均GDP的累积增长，报告的5个时期界定清晰，包括一战前的20年、1919-1939年的两次世界大战之间、1950-1970年的战后恢复时期、1970-1990年的石油危机时期和1990-2010年的IT革命时期。每个时期各等于20年，这使我们可以对增长率进行有意义的比较。
表1.1 一战前、两次世界大战之间、战后恢复时期、石油危机时期和IT革命时期的TFP累积增长
（续表）
数据来源：法兰西银行。
表1.2 一战前、两次世界大战之间、战后恢复时期、石油危机时期和IT革命时期的人均GDP累积增长
数据来源：法兰西银行。
表1.2和表1.3显示，美国和其他主要经济体在二战后“辉煌的”三四十年中经历了人均GDP和相应的劳动生产率的最高增长。表1.1证实了人均GDP很大一部分的增长可以归因于TFP的高速增长。并且，它突出地显示了在二战结束后，所有国家都在20世纪五六十年代经历了它们最高水平的TFP增长。该表还显示，大部分欧洲大陆国家在1970-1990年的TFP增长实际上都要高于之后的时期。而即使是美国、英国和瑞典在1990-2010年记录的TFP增长也远低于战后恢复时期。关于这个数据的另一个有趣的地方在于，大部分国家在战后恢复时期都实现了比美国更高的TFP增长率。但是似乎与美国的TFP水平差距越小，TFP增长也变得越慢。
表1.3 一战前、两次世界大战之间、战后恢复时期、石油危机时期和IT革命时期的劳动生产率累积增长
数据来源：法兰西银行。
我们进一步研究这个假设。首先对每个时期的平均TFP增长率和相应国家与期初TFP水平最高的国家间的差距绘制相关图，结果如图1.5—图1.9所示。我们在每张图中加上了简单回归线及相关的回归等式和拟合优度。结果显示，在所有研究时期，TFP前沿距离（各国TFP水平与世界最高水平之差）与TFP增长之间呈正相关关系。因此，这一简单回归分析有力地说明了对世界最佳实践的追赶是战后取得TFP和人均GDP稳健增长的主要原因。然而，这些图也显示了不同时期之间令人难以理解的差异。特别是，我们发现追赶假设似乎在解释20世纪50年代初到80年代末的数据模式方面表现极佳，而对1990年后和一战前的数据拟合性较差，这表明在这些时期各国之间还未出现较大规模的技术收敛。
图1.5 TFP增长与TFP前沿距离之间的相关关系（一战前）
数据来源：法兰西银行。
图1.6 TFP增长与TFP前沿距离之间的相关关系（两次世界大战之间）
数据来源：法兰西银行。
图1.7 TFP增长与TFP前沿距离之间的相关关系（战后恢复时期）
数据来源：法兰西银行。
图1.8 TFP增长与TFP前沿距离之间的相关关系（石油危机时期）
数据来源：法兰西银行。
图1.9 TFP增长与TFP前沿距离之间的相关关系（IT革命时期）
数据来源：法兰西银行。
特征性事实
从前文对数据的描述性分析，我们可以得到几个结论，为后面的模型和实证研究提供指引。
1.20世纪70年代初以来，TFP增长在全球范围内普遍放缓，到2005-2006年后已接近零增长。实证结果显示了创新的下降。
2.特别是美国和英国的TFP增长率在20世纪90年代和21世纪前10年只取得了部分的恢复，与20世纪30年代、50年代和60年代的情况形成鲜明对照。因此，即使在美国和英国，IT产业的创新似乎也并没有提升总的创新水平，也没有改善TFP增长。
3.各国人均GDP增长在相当程度上可以由TFP增长以及创新来解释，在一战前、两次世界大战之间以及战后恢复时期尤其如此。
4.与此同时，TFP增长很大程度上也是出于对世界最佳实践国家的追赶。
5.各国在追赶世界最佳实践的能力上有很大差异。
6.早期，英国曾是全球TFP领导者，但是美国成功赶上并在20世纪30年代取代了英国的位置。因为没有哪个国家可以只靠追随别人而成为领导者，对数据的任何理论或实证检验都需要允许多个世界创新中心的存在。