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蒙格斯智库:如何才能让孩子成为爱因斯坦?

作者:admin发布时间:2019-05-26 17:40

栏目介绍:“有趣的经济学”是《蒙格斯报告》公众号推出的国际前沿经济学论文评论类推文。论文一般来自《美国经济评论》(AER)、《计量经济学杂志》(ECA)、《政治经济学杂志》(JPE)、《经济学季刊》(QJE)等国际顶尖学术刊物,我们希望用通俗易懂的介绍和评论使高大上的经济学有趣起来。

导言

创新是经济增长的重要驱动力,因此各国政府纷纷用减税及技术教育等诸多政策鼓励创新,以促进经济发展。世行首席经济学家、斯坦福大学教授罗默认为:发展中国家为了实现长期的经济增长需具备一种使新设计或创意能产生和使用的机制,这就要求政府政策的制定必须重视教育发展和科技投入、激励和保护创新。理解鼓励创新政策的方式之一是研究成为发明家的决定性因素。哪种人会成为成功的发明家呢?他们的成功经历给我们何种启示?发明率又是由哪些因素决定的呢?

哈佛大学的Bell、斯坦福大学的Chetty、伦敦政经学院的Jaravel、美国财政部的Petkova和麻省理工学院的VanReenen联合发表的NBER(美国国家经济研究局)工作论文《在美国谁成了发明家?——论接触创新活动的重要性》(Who Becomes an Inventor in America? The Importance of Exposure toInnovation)研究了120万名发明家的生活,发现家庭出身越好、童年期间接触创新发明的机会越多的儿童日后成为发明家的可能性越高,这意味着对创新活动的接触是决定其能否成为发明家的关键因素,而增加接触创新及跨代流动的政策有利于促进经济增长。本期有趣的经济学为你解析此篇论文,讲讲如何才能让孩子成为爱因斯坦。

研究背景

学术界对发明者特征知之甚少,数据缺失是其根本诱因,美国现有的专利登记制度甚至不会登记诸如年龄、性别等基本人口统计信息。对发明者特征研究的缺失不利于研究经济增长的重要驱动力之一——创新活动。

作者利用美国专利申请和发放记录及联邦所得税退还记录,对1996-2014年120万专利申请人及获取人进行梳理,构建面板数据,并利用该数据追踪发明家的生活,分析出成为发明家的决定性因素以及能够有效提升创新能力的政策。这是首个对美国发明者的综合画像。

研究数据

作者共使用以下三类数据:

1. 专利数据:作者通过谷歌旗下的某数据库获取了170万例专利获取数据,此外还从Strumsky处获取了160万例专利申请数据。从上述330万条目数据中作者提取了发明者姓名、地址(城市、州)、专利申请时间及3位数的技术分类代码。

2. 税收数据:作者采用了1996-2012年联邦所得税退还记录,该记录包括了纳税人的性别、年龄、地理位置及家庭收入。通过匹配姓名、地理位置,作者在专利记录和税收记录间实现了88%的匹配。

3. 纽约学区数据:作者采用了1988-2008年入学的3-8年级学生共250万条记录,以追踪发明者上学期间的语文及数学成绩。Chetty等学者将该数据与税收数据匹配(89%),作者直接将这些关联数据用于他们的分析中。

实证分析的样本也包含三类:

1. 全部发明家样本:作者在第一个分析中包括了所有匹配成功的发明家样本,共计120万项。

2. 跨代样本:实证分析部分比较了发明家和非发明家在出生和童年的所处环境,因此作者将发明家与其父母关联起来,最终获取了1640万个样本,其中发明家有近三万五千名。

3. 纽约学区样本:在这组样本中作者筛选了1979-1985年出生的儿童以分析测试成绩对发明率的影响,共获取了43万样本,其中后来成为发明家的儿童有452人。

三组样本的描述性统计数据如下:

研究方法及结论

作者通过实证分析,研究了家庭出身、儿童时期生活环境及职业轨迹对创新活动的影响。

1. 家庭出身对创新的影响

这部分中作者研究了父母收入、种族和性别等因素对创新活动的影响。研究发现:

(1)父母收入与每千人中的发明家数呈显著正相关,其中在收入分配中处于前百分之一的家庭中出生的儿童比出生在低于平均收入水平家庭的儿童成为发明家的可能性高十倍。

(2)不同种族间发明率存在显著不同,其中白人婴儿成为发明家的可能性是黑人婴儿的三倍,亚裔成为发明家的可能性显著高于其他种族。

(3)从性别上来看,男女也有较大差异。随着时间的推移,发明家群体的性别差别正逐渐缩小,但是根据目前的速率,还需要118年才能在发明方面实现性别上的完全平等。

2. 儿童时期生活环境对创新活动的影响

作者发现,在童年时期通过家庭或社区接触创新活动会提高一名儿童成为发明家的概率。在有较高的专利率的社区长大的儿童更有可能成为发明家,即使只是在成年后在这样的区域工作,成为发明家的可能性也会更高。如下图所示,发明家存在着显著的聚集效应。

此外,在家庭因素方面也发现了类似的模式,儿童的父母或父母的亲友、同事在某一技术领域获得专利,那么这些儿童很可能在相同的领域获取专利。

3. 发明者进入职场后的职业轨迹

作者首先研究了收入因素,发现发明者的分布是极度不平衡的,排名前1%的发明家的收入比所有发明家收入的22%还多。

此外,作者发现创新的收益与其科学影响力(引用数)呈显著相关,引用数量越多的专利收入越高。

最具影响力的专利通常是发明者在40到50岁之间发明的。这些个体的大多数收入都是在获取专利前赚到的,这意味着其收入不仅来自专利也来自薪资等其他方面。

处在相对弱势的女性、少数族裔或低收入的发明家通常和其他发明家具有类似的收入和引用数量,然而无论在著名的发明家中还是整个发明家群体中这些弱势人群均占比极少的。这一发现也支持了对创新活动的接触是成为发明家的决定因素这一观点。如果缺乏对创新活动的接触,即使具有较高天赋,这些儿童也会像消失的爱因斯坦亦或是仲永一样无法追求创新方面的事业。

结语

这篇论文提供了首个对美国发明家的综合画像。研究结果表明,家庭出身越好、童年期间接触创新发明的机会越多的儿童日后成为发明家的可能性越高,这为接触创新活动是成为一名发明家的决定因素提供了新的证据。从政策上来看,接受发明家的指导、在地方公司参与实习项目等均会提高发明创新率,尤其是增加弱势群体接触创新发明的机会会显著提高整个国家的创新能力。国家的经济发展很大程度上由其创新能力决定,由此来看加强对儿童的创新教育与创新意识的培养格外重要。

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