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原文信息：Ufuk Akcigit. Nathan Goldschlag. (2023) Where Have All the "Creative Talents" Gone? Employment Dynamics of US Inventors, NBER Working Paper #31085.
原文链接：www.nber.org/papers/w31085
成熟的大企业和新进入企业在很多方面的表现都不同，一个发明人可以选择入职一家大企业，也可以选择一家新进入企业。这些发明人的就业选择其实体现了创新人才在经济中的不同配置，那么发明人在美国经济中是如何配置的，这种分配是否影响了创新能力？Ufuk教授最新的Working paper对这些问题进行了回应。
01
引言
国家通过在研发上投入大量资金以促进技术进步，最终实现了经济增长。因此目前关于创新投入对经济增长影响的研究，主要将创新投入定义为RD占GDP的比重或者发明人数量占劳动力的比例。创新投入固然会影响经济增长，但是这些投入的不同配置也很重要。这篇文章从发明人供职的企业类型出发，探讨创新人才在成熟企业和年轻企业之间配置时有何不同。
内生增长模型指出经济增长应该与研发部门的劳动力比例成正比，但是当聚焦到发明人时，却发现发明人占比上升时，TFP却下降了；换句话说：创新投入增加了，但是技术进步却放缓了（Figure 1a）。根据文章统计，受雇于大型在位企业的发明人比例从2000年的48%上升到2016年的57%左右（Figure 1b）。如果比较在位企业和新进入企业的创新产出，发现在位企业的发明人的创新产出质量更低（Figure 1c）。这些令人惊讶的事实让人不禁思考：发明人在美国经济中是如何配置的，这种分配是否影响了创新能力？
这篇文章发现：（1）发明人越来越集中于大型在位企业，不太可能供职于新进入企业，也不太可能自己创业。（2） 横截面分析表明：与新进入企业相比，在大企业工作的发明人赚得更多，但进行重大创新的数量更少。（3）相比于新进入企业，当一名发明人受雇于大企业时，他们的收入增加了12.6%，而创新产出下降了6%至11%。
模型
02
这篇文章模型设定为在位企业面临着被具有创新能力的进入者取代的局面。在位企业可以雇佣一个有的创新想法的发明人，这些创新能够以一定的成本落地实施，且能帮助提升产品质量。在一定的情况下，在位企业将战略性地从新进入企业挖走这些发明人，但是并不会实施这能提高产品质量的创新。这时在位企业提高发明人工资而不实施发明人的创新会更加有利可图，这样也能避免被新进入的企业取代。基于此，模型预期在位企业雇佣的发明人的工资比新进入企业的更高，创新产出更少。
模型的核心是如下的博弈树。φ是发明人实现创新的成本，ε是在位企业在劳动力市场遇到新进入企业的发明人的概率。πi和πe分别是在位企业和新进入企业的利润。wi和we分别是在位企业和新进入企业的发明人的工资。
Branch A表示在位企业没有遇到新进入企业的发明人，那么新进入企业如果选择实施发明人的创新，获得利润πi，发明人获得we_tilde的工资。将新进入企业的议价能力定义为γ，那么此时发明人的均衡工资为：
Branch B的情况表示在位企业遇到了新进入企业的发明人，并且需要决定是否挖走发明人。如果选择不挖人，那么后续决策和均衡工资（Branch BC）和Branch A相同。如果在位企业选择挖人（branch BD），那么进一步的创新决策为比较实施发明人创新和不实施至今的价值：
根据模型的推导，实施发明人创新带来的价值为负（详见正文），因此在位企业招聘到发明人之后，会选择不实施发明者的创新，符合Branch BDJ这一条路径。接下来，模型估计了在位企业需要付多少工资才能挖走发明人，发明人会比较在位企业和新进入企业提供的工资水平。
经过模型推测和验证，可以得到在位企业提供的最优工资高于新进入企业，也就是wi*>we*。同时注意当we*=πe时，发明人是新进入企业的创办者。
综上，当在位企业使用旧技术生产比新进入企业创新具有成本优势时，可以得到如下推论：
推论1:在位企业将挖走发明人，但不实施发明人的创新，总体创新活动减少。
推论2:在位企业将挖走发明人创办的企业，而不实施发明人的创新，总体创新活动减少。
推论3:在位企业将提供比新进入企业更高的工资，以便从新进入企业那里挖走发明人。
03
实证分析
3.1 数据
1. 专利数据：使用2000-2019年USPTO的专利授权数据，识别每个授权专利的发明人和发明产出的时间，包括发明人的姓名和地址信息。
2. 人口普查数据：来自美国人口普查局，并与发明人数据匹配，匹配后获得2000年至2016年期间约76万名发明家的历史就业情况，涉及360万件授权专利。
3. 行政调查数据：美国人口普查局的LEHD项目包含从行政州一级失业保险记录中提取的季度工作观察值，最终样本包含了近3500万个季度工作观察值。
3.2测量
1. 发明人生产率用以下几种方式衡量：授权专利数量（Apps）、授权后五年内被引次数加权后的授权专利申请数量（Cites）、专利平均被引次数(Cites Per App)、专利自引率(Sel f Cite Rate)、独立权利要求比例 (Independent Claims)
2. 发明人就业情况：发明人季度真实收入的自然对数(ln( Earnings))衡量工资；入职或离职可以通过发明人雇主变化情况判断；将创业的发明家定义为第一天就从创业公司获得收入，并且是公司第一年收入最高的员工。
3. 企业分类：根据企业规模和年龄将企业分为年轻企业和老牌企业。年轻企业是指成立不到6年的企业，在位企业是成立时间21年以上、至少有1000名员工的企业。
3.3 描述性分析
描述性统计分析表明：大约9%的发明人在样本期间至少创办了一家企业，大约55%的发明家为在位企业工作，而大约10%在新进入企业。发明人的就业率和离职率分别约为4.6%和4.4%。
观察就业情况在时间维度的动态变化（Figure 1a），发现在位企业雇用的发明人比例从2000年的48.9%上升到2016年的57.3%。此外，发明人的就业率和离职率都在下降。从2000年到2016年，发明家的就业率和离职率从大约7%降至不到4%。与此同时，相似行业的其他员工就业率和离职率稳定在6%至6.5%之间，这表明发明人的就业活力正在下降。
发明人的创业率也有所下降，在2000年只有0.639%的人创办了公司，到2015年下降到0.3%。对比发明人和非发明人成立的企业，发现发明人创立的公司不仅有更高的增长率，而且创立初期的规模也更大。因此，随着时间的推移，由发明家创造的高增长的年轻公司变得越来越少。
发明人换工作和创业的可能性越来越小，而且就业选择越来越多地集中在历史更悠久、规模更大的在位企业。在横截面分析中，在位企业的发明人获得授权的专利具有更少的引用，更少的独立权利要求和更多的自引(Figure1c)。在位企业雇用的发明人的收入比年轻公司的发明人高13%。
3.4 识别策略
以上描述性的结果可能不是由于企业类型不同而导致了不同的创新，也可能是由于发明家年龄的结构性变化而带来的。比如年纪较大的发明人创新产出较低，工资也更高，而且更有可能为在位企业工作，这时文章观察的差异只反映了发明人的生命周期和年龄构成的结果。
为了更准确地估计年轻公司和老牌公司的发明人产出和收入的差异，文章使用了匹配和事件研究法，也就是找识别两个相似的发明人，分别就职于年轻公司和老牌公司，比较他们在入职之后的创新产出的差异。比较的窗口期为入职前后4年，匹配相似发明人的方法为：对入职前发明人的创新产出和收入进行十等分，在同一分位中进行匹配，并且匹配的发明人要处于相同行业且同季度入职。当匹配到的发明人数量超过一个时，则选择年龄和雇佣前的创新产出或收入最接近的一个人。
（1）事件研究法
事件研究法的模型为：
Y为创新产出；如果发明人入职老牌在位企业时，Incumbent取1，否则取0。δ、γ、ψ分别为行业、年份、发明人个体固定效应。λ捕捉了入职年份的动态效应。重点关心的系数为η，表示每一年老牌企业的发明人和年轻企业的发明人在创新产出Y上的差异情况。
动态效应图（Figure4）表明，发明人入职前（t-4到t-2年），年轻公司和老牌公司的发明人的创新产出和收入没有显著差异。在入职当年（t年），入职老牌公司的发明人收入比年轻公司的高接近15%，创新产出少0.023件专利。
（2）DiD
为了探究不同的创新产出的影响，构建DiD模型：
结果表明（Table 1），老牌企业的发明人入职后专利授权数量减少0.036，大约是入职前的6%。被在位企业聘用的发明人的收入比新进入企业发明人的收入增加12.6%。对这些进入在位企业的发明人而言，相比入职前，他们的引用率降低11.9%，平均引用率降低11.3%，独立权利要求数量降低5.4%，自引率提高了37.7%。也就是他们拿了更高的工资，但是创新产出下降了，这一结论与描述性分析和模型推论一致。
（3）稳健性
文章进行了一些稳健性检验：观察发明家入职的工作变动（大约40%的老牌企业员工和33%的年轻企业员工在入职五年后仍留在公司）、排除非主观自引的影响、排除岗位类型的差异的影响（老牌公司和年轻公司入职的发明人的岗位不同）、排除发明人年龄和研发生命周期的影响、调整在位企业的成本、排除经济大萧条对人才招聘的影响。
结论
04
人才是创新最重要的组成部分，企业之间的人才配置对国家创新能力具有重要影响。这篇文章有重要的政策启示：增加创新总量投入（资金或人才）并不一定是好的，资源不同类型的公司中的配置也很关键；人才资源如果向老牌企业分配，可能会降低国家经济增长能力；鼓励大型老牌企业创新很可能是以牺牲那些创新能力更高、创新质量更好的新进入企业为代价。
05
彩蛋
回应现实问题的文章总是更有魅力。
以下节选自华尔街日报2023年4月8日的报道：
导航应用Waze的前CEO诺姆•巴尔丁(Noam Bardin)在将公司卖给谷歌(Google)后不久，意识到在大公司的生活将与经营一家初创公司截然不同：“收购后的头几个星期，我们开始处理令人困惑的公司官僚主义，”巴尔丁说。“在公司里，每个决定都要经过多次审批和会议，这似乎是很自然的事情，但在创业公司的环境中，这是完全陌生的：迅速做出决策，如果你错了，那就迅速改变。”
*Is Big Tech’s R&D Spending Actually Hurting Innovation in the U.S. The Wall Street Journal. April 8, 2023. https://www.wsj.com/articles/is-big-techs-r-d-spending-actually-hurting-innovation-in-the-u-s-acfa004e
推文作者：厦门大学 李季
Abstract
How are inventors allocated in the US economy and does that allocation affect innovative capacity? To answer these questions, we first build a model of creative destruction where an inventor with a new idea has the possibility to work for an entrant or incumbent firm. If the inventor works for the entrant, the innovation is implemented and the entrant displaces the incumbent firm. Strategic considerations encourage the incumbent to hire the inventor, offering higher wages, and then not implement the inventor’s idea. To test this prediction, we combine data on the employment history of over 760 thousand U.S. inventors with information on jobs from the Longitudinal Employer-Household Dynamics (LEHD) Program at the U.S. Census Bureau. Our results show that (i) inventors are increasingly concentrated in large incumbents, less likely to work for young firms, and less likely to become entrepreneurs, and (ii) when an inventor is hired by an incumbent, compared to a young firm, their earnings increase by 12.6 percent and their innovative output declines by 6 to 11 percent. We also show that these patterns are robust and not driven by life cycle effects or occupational composition effects.
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