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        知识可以无限共享,就意味着它会扩散到世界各地吗?

        知识可以无限共享,就意味着它会扩散到世界各地吗?

        本文来自微信公众号:集智俱乐部(ID:swarma_org),编译:集智俱乐部翻译组,来源:scientificamerican,原题:The Rise of Knowledge Economics


        将近30年前,Paul Romer 发表论文,阐述了知识的经济价值。


        他在文章中提出,知识是一个“非竞争性商品”(“non-rival good”)。不同于生产的传统要素(资本和劳动力),知识可以无限共享。因此,唯有知识会随人口增长。


        Paul Romer,美国经济学家,2018年诺贝尔经济学奖得主


        论文标题:Endogenous Technological Change 

        论文地址:http://pages.stern.nyu.edu/~promer/Endogenous.pdf


        Romer 的研究意义已被诺贝尔奖认可。但是,这仅仅是个开端。知识可以无限共享,就意味着会扩散到世界各地吗?


        在 Romer 发表开创性论文不久后,Adam Jaffe、Manuel Trajtenberg 和 Rebecca Henderson 发表了一篇关于知识地理扩散的论文。采用匹配(matching)的统计方法,他们识别了每项专利的“双胞胎”,也就是同时申请并提出类似技术要求的专利。然后,他们比较了每对“双胞胎”专利收到的引用。相比之下,同城专利比其他地方平均多近4个引用。


        Romer 是对的,知识确实可以被无限共享,但同时,知识也很难走得太远。


        论文标题:Geographic Localization of Knowledge Spillovers as Evidenced by Patent Citations

        论文地址:http://homes.chass.utoronto.ca/~serrano/eco2404/Jaffe&Tratjenberg&Henderson1993.pdf


        什么导致知识的集中?


        跟随 Romer 和 Jaffe 的脚步,学者们绘制了发明者的合作网络。限制知识扩散的是发明者的合作范围,而非其他地理因素(如制度环境、共享文化)。即使专利已经发表,发明者在该领域的知识依旧受限于合作网络的范围。过去几十年的研究,让我们明白了为什么知识处于经济价值的中心,人人想要,却极少得到。


        论文标题:Knowledge Networks from Patent Data

        论文地址:https://link.springer.com/chapter/10.1007/1-4020-2755-9_2


        论文图1:专利和发明人的二分图,下图为发明者的合作网络


        尺度1:知识关联性



        作者 César A. Hidalgo 是MIT媒体艺术与科学专业副教授,领导着MIT媒体实验室集体学习小组。Hidalgo 研究知识流(knowledge flow),并且开发了促进组织学习的软件工具,于2018年被授予拉格朗日奖(Lagrange Prize)。


        当 Romer 发表经济增长的开创性论文时,我只有10岁。16年后,我在圣母大学读博士。不同于Romer,我有海量数据:手机通话记录了社交网络和人员流动,国际贸易细致入微地体现了国家的生产模式,第三个数据集是知识的经验测量——用大数据检验 Romer 的想法!


        知识的第一个尺度是关联性(relatedness),衡量的是一个经济体拥有的关于某一特定活动的知识,反映这个经济体产生该活动的“潜力”。这里的活动是个广义的概念,包括工厂(衬衫制造)、产品(衬衫)、技术(纺织机器),甚至研究领域(纺织业)。关联性体现了知识的一项重要属性:知识不容易在不同活动间迁移。成为音乐专家不能让你也擅长运动。同样的,一个常常出口电子元件的经济体可能矿业并不发达。


        论文标题:The Product Space Conditions the Development of Nations

        论文地址:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/0708/0708.2090.pdf


        论文图7:最终版本的产品空间中,节点大小表示其世界贸易,节点颜色表示Leamer分类,链接颜色表示距离(proximity)


        测量关联性很简单。首先,你需要建立一个连接相似产品的网络。在我们的案例中,我们把容易一起出口的产品连接起来,如衬衫和手套,苹果和梨,公交车和汽车。然后,你要用其中一个产品的网络来计算各国出口的“姐妹产品”的比例。如果“姐妹产品”的出口比例高,这个国家更可能开始出口这个产品。


        数据告诉我们,经济体更容易与已有关联开展活动。这个结论适用于国家和商品,地域和工业,城市和专利,甚至是大学和研究领域。关联性原理,和经济原理一样可靠。


        尺度2:知识强度


        几年后,我们提出了国家、地区、城市总体知识的第二个尺度——知识的强度。知识会有重叠,并以离散的块状出现,因此,知识不能简单加和。基本观点是:一个地方的知识体现在当地的活动中,一个活动的知识体现在活动的地方上。这让我们能够使用递归或与主成分分析有关的数学方法技术、以完全循环的方式定义知识。


        这种测量方法没有任何知识强度的假设,我们称之为经济复杂性指数(Economic Complexity Index)。


        论文标题:The building blocks of economic complexity

        论文地址:https://www.pnas.org/content/pnas/106/26/10570.full.pdf


        经济复杂度排名前十的国家 | 来源:OEC


        但是,经济复杂度可以证明 Romer 的观点吗?答案是响亮的“Yes”。


        知识强度高的国家更富、平等,当他们的人均知识超过单位GDP的时候,国家发展迅速。这个神奇的尺度解释了东亚的崛起、希腊的;屠∶乐薜耐V。然而,这些发现仍然不能解释知识是怎么扩散到新地方的,这是接下来的研究方向。


        如何应用知识的尺度


        当我向学者、企业家、部长和公务员展示我的工作时,他们通;嵛饰彝桓鑫侍:“列表在哪里?”他们想要知道与地点最相关的活动列表,需要重点关注的工业发展列表。我从不喜欢“列表”这个词,所以,最近我们和 Aamena Alshamsi 、Flávio Pinheiro 一起,探索了上百万个列表,而不是专注于一个。数学表明,按照关联性递减顺序排列的一张列表实际上是退而求其次的。


        论文标题:Optimal diversification strategies in the networks of related products and of related research areas

        论文地址:https://www.nature.com/articles/s41467-018-03740-9


        论文图3:经济动力学和研究多样化。紫线为最优策略,黑线为随机策略,红线为经验拟合,也就是按照关联性递减的顺序排列的策略。


        这是因为列表包括了高度相关的产品,但也包括了终端产品(不与其他产品相关的产品)。终端产品在“列表”上名列前茅,但有时,更需要关注难以开发但指向崭新道路的产品。此外,数学表明,当国家偏离最相关的活动时,存在一个狭窄的机会窗口,这对国家来说是最佳时机。太早行动或太过激进会导致发展项目的失败,但是,在最优窗口期太过保守同样会丧失良机。


        知识探索无止境


        更好的数据和方法让我们可以把知识流放在显微镜下研究:我们可以观察到工人转业、失业时知识如何流动;可以看到通信和运输技术如何影响知识扩散:从近代欧洲发明印刷机,到中国火车的提速;我们可以研究移民对知识流的影响;甚至可以利用专利探索创新活动的关联性与复杂性。


        但是,我们可以加速知识的流动吗?


        对知识的研究会把我们引向何方?会有一天,我们可以像测量GDP一样,精准测量国内知识总值吗?未来我们会发现操控知识扩散的方法吗?知识会继续集中在城市,还是最终打破社会的桎梏,扩散到世界的每一个角落?


        我们唯一知道且肯定的是:对知识的研究是个激动人心的旅程。枝条上最低的果实已被摘下,但是知识之树依然缀满果实和香料。


        本文来自微信公众号:集智俱乐部(ID:swarma_org),编译:集智俱乐部翻译组,原文地址:https://blogs.scientificamerican.com/observations/the-rise-of-knowledge-economics/

        *文章为作者独立观点,不代表容易资讯网立场
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