深藏若虚：美国新技术扩散
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原文信息：Kalyani A, Bloom N, Carvalho M, Hassan T, Lerner J, Tahoun A, The Diffusion of New Technologies[J].The Quarterly Journal of Economics, 2025, 140(2):1299-1365.
原文链接：
https://academic.oup.com/qje/article-abstract/140/2/1299/7959830?redirectedFrom=fulltext
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推文期数：第265期
引言
新技术的产生与发展和经济增长密切相关。已有文献主要从发明家、投资者、高技能工人、就业和收入变化等方面讨论新技术的经济收益。也有部分学者担忧新技术的发展会加剧不平等现象，例如新技术所提供的就业岗位是否存在技能偏好？新技术是否会加剧地区间不平等？但是探讨这些问题面临一大挑战：如何在一个统一框架内衡量多种新技术的发展和扩散，并系统地识别哪些技术进步影响就业和企业。
本文利用美国专利全文信息、岗位招聘信息和上市公司财报电话会议内容提供的大规模语料库，开发了一种辨别新技术的新方法，识别了美国1976年以来有影响力的技术创新，通过追溯这些新技术的诞生时间和地点，讨论了新技术跨地区和跨技能层面的扩散过程，得出以下结论：①美国新技术开发有明显的地理集中特征，主要集聚在美国硅谷和东北走廊地区；②新技术扩散过程缓慢，随着技术成熟和相关岗位增加，与新技术相关的工作岗位会在地理上逐渐扩散，但完全扩散到全美大致需要50年，新技术先驱地区长期集中大量相关岗位份额；③新技术岗位存在技能偏好，与新技术相关的低技能工作在地理上的扩散速度明显快于高技能工作，新技术岗位地理扩散主要由低技能工作驱动。
本文研究贡献主要有以下五点：①以往关于技术扩散的研究通常关注某一项新技术（计算机、宽带、机器人和人工智能）的扩散模式，本文利用专利文本数据识别了美国上千项新技术地理起源，刻画了这些新技术在技能水平和地理范围等不同维度的扩散路径；②以往关于技术与不平等的研究估计了技术进步的技能偏好，从理论上研究了推动自动化、资本替代劳动及不平等的驱动力，而本文则根据新技术岗位招聘要求提供了新技术的扩散与技术偏好之间关系的实证证据；③以往关于创业活动和创新集聚的研究指出某些地区在创新创业方面的“优势”，并指出员工流动等机制在其中发挥的作用，本文则描绘了这种“优势”在美国的分布情况，展示了这些地区新技术的产生与高技能劳动力之间的关系；④本文补充了集群在创新活动中作用的研究，通过识别每一项新技术的先驱地区（Pioneer Locations），讨论了先驱地区与高技能岗位集中的关系；⑤本文对经济学中文本分析的研究方法做出了补充，使用招聘信息文本识别了新技术在就业方面的扩散。
数据介绍与新技术识别
1.专利数据与新技术
本研究基于1976-2014年间美国授予发明家的约300万项实用新型专利文本识别新颖且有影响力的技术创新。首先，提取专利文本中出现至少两次的二元词组（Bigrams）作为候选创新术语。其次，为筛选新颖性与影响力：基于美国英语语料库剔除1970年之前已普遍使用的非新颖词组；同时仅保留出现在被引用超过1000次的专利中的词组。最后，为确保技术相关性：在维基百科中检索每个候选词组，剔除未匹配到任何页面的词组；利用匹配到的维基百科页面信息，仅保留页面至少包含一个技术创新相关标题且不包含管理类相关标题的词组。最终获得4277个技术相关的二元词组，作为体现新技术的关键词组，并与2746个维基百科页面成功匹配，这些页面代表了不同的技术分组。
进一步，本文交叉引用技术关键词组列表与专利引用、申请地点等数据，识别了新技术诞生年份和先驱地区：
（1）新技术诞生年份
根据新技术相关的专利在各年的加权引用数量判断新技术诞生年份。当技术相关的专利在某一年累计引用数量达到100，且接下来5年保持每年引用量增长10%，将累计引用达到100的年份视为该新技术的诞生年份。
（2）新技术先驱地区
针对每项新技术，将其发展初期占据大多数专利数量的地区视为该技术的先驱地区。具体方法是：统计技术诞生后10年内，各地区包含该技术关键词组的专利数量；计算各地区相关专利数量占全球总量的比例，并按此比例排序；将累计占比最早达到50%的地区确定为该技术的先驱地区。
2.新技术岗位
为识别工作岗位是否涉及特定技术，我们将技术关键词组列表与招聘信息文本进行匹配。招聘信息数据来自美国Burning Glass数据库（BG），涵盖了2010-2019年间在线招聘岗位的职业编码、行业分类和招聘信息文本。我们构建了一个二元变量，用以表示岗位i 是否与技术关键词组τ相关：
具体而言，对于 t 年发布的岗位 i，提取其招聘信息文本（排除全文首尾各 50 个单词后）中出现的所有二词组，构成集合 D(i,t)。若给定的技术关键词组τ存在于D(i,t) 中，则判定该岗位与技术关键词组τ相关，对应变量取值为 1。
3.具有经济影响力的技术
本文将技术关键词组列表与2002-2019年期间11905家上市公司的321373份财报电话会议全文匹配，衡量特定技术对公司经营活动的影响。将被上市公司提及超过100次的技术视为具有经济影响力的技术。
新技术的空间集聚
新技术的分布具有显著的地理集中特征。如表3所示，在全美917个核心基础统计区（Core Base Statistical Areas，CBSA）中，在与新技术相关的专利中，专利数量最多的前五大CBSA贡献了总量的33.3%；而与具有经济影响力的技术相关的专利，其集中程度更高，数量最多的前五大CBSA聚集了总量的42.1%。图4展示了美国具有经济影响力技术的先驱地区分布情况。本文将圣何塞和旧金山合并称为“硅谷”，将纽约、波士顿、华盛顿和费城合并称为“东北走廊”。如图B所示，在具有经济影响力技术的先驱地区中，“硅谷”和“东北走廊”两地合计占全美56.3%。可见，过去几十年里，美国最具经济影响力的创新活动在地理上高度集中。
新技术的地区扩散
本文利用岗位招聘的地理分布衡量技术扩散，构建了各地区在t年与技术关键词组τ相关岗位的标准化份额指标：
其中，分子表示c地在t年发布的与技术关键词组τ相关岗位数量与该年与技术关键词组τ相关的全美岗位数量之比，分母表示c地在t年占全美劳动力市场中的份额。本文使用（2）式指标考察新技术跨地区扩散和先驱地区优势。
1.新技术的扩散速度
为了衡量技术跨地区扩散速度，本文计算了技术相关岗位标准化份额的变异系数CVτ，t，反映了某一技术相关岗位招聘在各地的分布情况，变异系数取值为0时，表示技术相关岗位在全国均匀分布。本文构建（3）式回归模型，考察该变异系数在技术生命周期的演变情况，其中，t0，τ表示技术关键词组τ的诞生年份，βRB表示某一技术相关岗位在全国的扩散速度。
（3）式估计结果如表3所示。第（1）列结果表明，具有经济影响力的技术，在诞生之初平均变异系数为5.578，每增加一年，变异系数下降0.068。第（3）列将样本扩大到全部新技术，在控制技术关键词组固定效应后，发现技术诞生之初的平均变异系数为8.269，每增加一年，变异系数下降0.153，意味着新技术需要54年才能扩散到全国。
2.先驱地区的岗位集中特征
为了考察新技术先驱地区在岗位招聘方面是否存在优势，本文构建（4）式回归模型：
其中Pionnerc,τ表示c地是否属于技术关键词组τ的先驱地区，βP表示在技术诞生年份与新技术相关岗位的标准化份额，βB衡量了新技术先驱地区的相关岗位份额随年份变化的情况。
表5展示了（4）式回归结果。第（1）（2）列表明，对于具有经济影响力的技术，先驱地区在岗位招聘上具有明显优势，拥有更高的与新技术相关的岗位份额，这种优势将持续34年，随着时间推移逐渐减弱。第（3）列针对全部专利样本进行考察，发现先驱地区优势依然存在，在新技术诞生年份，先驱地区拥有的相关岗位的标准化份额更高，平均每年减少0.035，先驱地区优势持续数十年。
3.先驱地区长期优势的机制分析
为了探究新技术岗位扩散背景下先驱地区保持优势的原因，本文从岗位技能类型和任务类型两方面展开分析。岗位技能方面，根据美国社区调查（American Community Survey，ACS）2015年样本数据，将受访者大学学历占比大于60%的职业界定为高技能岗位，占比小于30%的职业界定为低技能岗位。任务类型方面，基于招聘文本分析，将岗位划分为研发生产类（RDP，Research，Development and Production）和技能应用类。
结合上述分组，本文重新估计了新技术跨地区扩散模式和先驱地区优势变化。表6结果显示，低技能岗位和技术应用岗位扩散速度显著更快；高技能岗位和研发生产岗位在先驱地区的集中程度更高，且其所带来的先驱优势减弱缓慢。总的来看，新技术岗位的地理扩散主要由低技能岗位驱动，而研发生产活动长期集中在先驱地区并吸引了更多的高技能员工，这也是先驱地区维持竞争优势的关键。
新技术岗位的技能偏好
本文进一步讨论了新技术岗位招聘中技能偏好的变化，构建了技术关键词组τ在t年的技能要求指标和技能偏好的回归模型，分别如（6）、（7）式所示：
（6）式中，表示t年技术关键词组τ在职业类型o的招聘岗位数量，x0,2015表示ACS2015年调查数据中，属于职业类型o的受访者的平均技能水平，本文将平均技能水平确定为受大学教育的比例。从表7第（1）列可以看出，具有经济影响力的技术在诞生之初的招聘中，有57.1%的岗位要求大学学历，存在明显的技能偏好，随着时间推移，这一要求的比例平均每年减少0.228%，与新技术相关的技能偏好会持续相当长时间。
已有文献主要从技术标准化、技能培训和经验等方面解释技能偏好变化的原因，随着技术逐渐成熟，标准化水平提高有利于受教育水平低的工人使用技术，而培训和经验为使用新技术提供了更直接的帮助。本文对这两条机制分别进行了检验。从表8结果可以看出，增加技术标准化特征时，核心解释变量系数绝对值变小，说明技术标准化可以部分解释技能拓展，而培训和经验的作用未被验证。
结论
本文利用专利文本信息、招聘信息和上市公司财报电话会议文本，识别了美国有影响力的技术创新，追踪了新技术的地区扩散和技能偏好。研究发现，新技术诞生地区高度集中，新技术有关的工作岗位会在地理上逐渐扩散，但这一过程十分缓慢。新技术岗位地理扩散主要由低技能工作驱动，新技术岗位存在技能偏好，高技能工作地理扩散更慢。在技术诞生数十年后，先驱地区仍然集中大量高技能工作。
推荐理由
创新和新技术的扩散都是经济增长的核心要素。既有文献主要从发明家网络（引用、合作）与专利行为（申请、交易）识别技术扩散，如何从企业劳动力需求中衡量技术扩散，仍是一个未被充分讨论的难题。本文突破传统视角，利用新技术相关岗位的招聘信息分布衡量技术扩散，将观察角度下沉至企业的日常经营活动中，为量化技术扩散提供了全新视角。后续可结合中国专利信息和招聘的文本数据考察我国技术扩散的地区动态演化和先驱地区优势，为理解中国新技术诞生、发展以及区域扩散过程提供经验证据。
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