创新的背后
到目前为止，我们一直把创新当作黑匣子来处理：某个抽象的人物投资于研发活动，按照与投资性质有关的概率，他将产生创新成果，随后申请专利并开发其市场价值。然而，现实情况更为复杂。
首先，并非所有人都有相同的机遇成为创新者。家庭与社会环境，尤其是父母的收入水平、教育和职业等，都影响个人从事创新的倾向性。内在的创造力和天赋在个人之间的分布并不均衡，也会发挥作用。我们能否识别哪些因素对个人成为创新者的影响最大？此外，创新会在多大程度上让同一企业的其他人（包括雇员和经理人等）获得好处？
其次，创新并不等于在某个给定时刻投资于研发活动，然后就能以给定概率在将来收获成果。创新是包含若干阶段的整体过程。第一阶段通常是基础研究，即研发中“研”的部分。这些研究得出的成果未必可以用来申请专利，其主导者也未必是为了盈利动机而工作。接下来是应用研究和开发阶段，即研发中“发”的部分。基础研究的动力来自哪里？基础研究如何与更直接面向市场的应用研究相结合？什么样的制度对创新过程中的各个阶段最适用？这些将是本章试图解答的问题。
1.谁会成为发明家？
个人成为发明家的概率在多大程度上受社会与家庭因素的影响？根据本节的讨论需要，我们把发明家定义为在其一生中至少能获得一项专利的人。[1]图10.1a显示的是：一位居住在美国的人在1996—2012年从美国专利商标局获得一项专利的概率同他父母的收入有多大关联。[2]父母的收入以x轴的点表示，划分为百分位。该图展示了对应每个百分位的父母收入，有子女在其一生中至少获得一项专利的比率。图中的J形曲线说明，当父母的收入较低时，子女做出发明的概率很低，而且随收入的增加也没有多少提升。相反，如果进入收入分配的较高部分，特别是最高的20%，子女做出发明的概率随父母收入增加迅速上升。
基于美国历史数据的图10.1b则显示，父母收入与子女做出发明的概率在更长和更早的时期里（1880—1940年）有着同样的J形关系。[3]
最后，图10.1c利用1988—2012年芬兰的数据，再次证明父亲的收入水平与子女做出发明的概率之间存在这种J形关系。[4]这一相似性很令人惊讶，因为芬兰的受教育机会比美国平等得多。根据PISA项目（国际学生评估项目）的评估成绩，芬兰的中小学教育质量非常出色：在2018年的PISA阅读测试中，芬兰在77个国家里排名第7位，美国和法国则分别排名第13位和第23位。[5]另外，芬兰从幼儿园到博士的教育完全免费提供，因此是全民可及的。
图10.1 父母收入水平与子女做出发明的概率
资料来源: a.转引自A. Bell, R. Chetty, X. Jaravel, N. Petkova and J. Van Reenen,“Who Becomes an Inventor in America? The Importance of Exposure to Innovation,” Quarterly Journal of Economics 134, no. 2（2019）:647 -713，图1A; b.转引自U. Akcigit,J. Grigsby and T. Nicholas,“The Rise of American Ingenuity: Innovation and Inventors of the Golden Age” （NBER Working Paper No. 23047, National Bureau of Economic Research,Cambridge, MA, January 2017），图8A; c.转引自P. Aghion, U. Akcigit, A. Hyytinen and O. Toivanen,“The Social Origins of Inventors” （NBER Working Paper No. 24110, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, December 2017），图1C。
美国的J形曲线该如何解释，为什么在芬兰这样平等程度高得多的国家也能看到类似的曲线？
美国社会与家庭因素对创新的阻碍
为解释美国的J形曲线（图10.1a），我们首先想到两个因素。首先，父母的收入对个人能力有初始影响：遗传差异，表现在从事创新类职业的天赋和愿望上。此外，收入较高的父母还能帮助子女克服成为创新者的各种进入壁垒。
图10.2展示了个人在一生中做出发明的概率（纵轴表示每千人发明家的数量）与他的自身能力（横轴表示标准化的数学测试成绩）之间的关系。其中的三角形曲线代表父母收入属于最高的20%群体的子女，圆点形曲线代表其他父母群体的子女。对这两种情形而言，成为发明家的概率与自身能力的关系均呈现J形曲线。即是说，能力一般的孩子成为发明家的概率较低，能力突出的则有较高的成功概率。图中最右侧部分两条曲线之间的差距则说明，对于有类似极高天赋的子女而言，如果父母的收入状况很好，他们做出创新的概率将大大提升。这种差距在能力普通的子女中间则并不突出。总之，该图证实了个人自身能力的重要性，同时显示父母收入状况对于天赋出众的孩子取得成功也非常关键。
图10.2 获得专利的比率与三年级数学测试成绩的关系
资料来源：转引自A. Bell, R. Chetty, X. Jaravel, N. Petkova and J. Van Reenen,“Who Becomes an Inventor in America? The Importance of Exposure to Innovation,” Quarterly Journal of Economics 134, no. 2（2019）:647 -713，图Ⅳ （A）。
为了区分自身能力同家庭环境对发明创造概率的影响，亚历山大·贝尔（Alex Bell）及其合作者在研究中划分出两组群体：位居收入分配顶部的20%群体，以及剩余的80%群体。[6]在此基础上，他们模拟了一种虚拟场景：三年级学生的自身能力在这两组群体中呈均匀分布。也就是说，他们假设社会环境对这些学生自身的能力没有影响。在此假设之下，他们证明两组学生在创新成就上的差异有68.8%（超过2 /3）可归因于社会背景。我们需要留意到，上述假设过于严格，因此68.8%的估计是个下限值，社会环境对子女们做出发明创造的概率的影响无疑还要大得多。
我们可以推测，有多种影响创新的社会壁垒。首先有财务壁垒，父母收入有限会使子女在追求学业时面临不利条件。其次有知识壁垒，较富裕的父母通常有较高的教育水平，有更多知识传授给子女。最后还有文化和志向的壁垒，子女会受父母期许的目标以及父母自身职业选择的影响。
我们可以从多个维度描述环境与社会背景的影响。从地理维度看，我们观察到子女所处的就业区的创新性越强，他们后来做出创新的概率也越高。从父母的职业维度看，父母从事的产业的创新性越强，子女做出创新的概率也越高。此外，我们还发现父母与子女在创新领域上存在重合现象，创新者的子女如果能做出创新成果，其创新领域几乎总是与父母的相同。
从美国关于发明的社会与家庭背景的数据中，我们能得出哪些启示？首先，父母收入水平与子女创新概率之间有明显关联，特别是对高收入父母群体。这种关联部分源于家庭背景对子女自身能力的影响，但更主要是因为下层家庭的子女从事创新要面临各种进入壁垒。另外还有明显的文化壁垒，子女的目标选择因为家庭出身而存在差异。
芬兰的谜团
在观察芬兰时，我们看到父母收入水平与子女做出创新的概率之间存在与美国类似的关联性，然而芬兰社会的不平等程度远低于美国，这个悖论何解？有研究试图对此做出回应，[7]依据是芬兰在1988—2012年的三个数据库，包括该国关于收入、社会职业状况、父母教育水平的行政数据，欧洲专利局关于12 575位芬兰发明家在此期间的数据，以及芬兰的义务兵役制度提供的全体男性国民（包括发明家在内）的智商成绩。虽然智商的测评方法有时存在争议，却与上述三年级测试成绩类似，依然可作为对个人能力的一种度量。
图10.3展示的是，个人做出创新的概率与父母教育水平的关系（其中图10.3a是父亲，图10.3b是母亲）。从中可见，父母的教育水平越高，子女做出创新的概率越大。尤其是父母在科学领域获得博士学位时，子女做出创新的概率比其他人明显更高。
我们来看看对芬兰谜团的解释。在估计芬兰的创新概率与父母收入的关系时（图10.1c），我们也发现了熟悉的J形曲线：发明概率随父母收入上升。根据这一基本关系，我们模拟了一个大致相同的场景：发明概率是父亲收入在全国收入分配阶梯中的位置的函数（图10.4中的实线）。区别在于，这里的父母收入不是连续测算，而是划分为多个等级。较低的收入等级位于图中的左侧，较高的收入等级位于右侧。
接下来，我们对发明概率与父亲的收入等级做回归测算，得到了与图10.1c相同的图形：发明概率随父母收入的等级上升而提高。从基本的实线开始，我们分析了在控制父母的社会经济地位之后（图中虚线），发明概率与父母收入变化的关系。[8]我们看到曲线变得略为平缓了一些，表明父母的社会经济地位对发明概率存在影响。
图10.3 父母受教育程度与子女成为发明家的关系
资料来源：转引自P. Aghion, U. Akcigit, A. Hyytinen and O. Toivanen,“The Social Origins of Inventors”（NBER Working Paper No. 24110, National Bureau of Economic Research,Cambridge, MA, December 2017），图5A和图5B。
接下来我们控制了父母的教育水平（图中虚点线）：该曲线变得平缓了许多，尤其是在父母的高收入水平上。这一结果确认了教育对解释芬兰的J形曲线的重要意义：较富裕家庭的子女做出发明的概率较高，主要原因之一是其父母的受教育程度通常较高，这对孩子有影响。尽管芬兰的教育体系有高度平等性和很高质量，父母的影响依旧是一个决定因素。此类影响无疑是通过知识传授产生的，另外也与父母可能给子女赋予的目标有关：一般来说，在科学领域有博士学位的父母会激发子女更强的人生志向与奋斗目标。
最后，我们考虑了个人的智商因素（图中点线）：使J形曲线变得更平直。它表明父母收入与子女智商之间存在正向联系，对此该如何解释？这里我们感到缺乏把握，社会学家与心理学家显然比经济学家更有资格作答。[9]一种可能的说法是较富裕家庭的子女对智商测验的准备更充分。另一种说法是较富裕的父母有更高的技能，而父母的技能水平同智商之间有正向关联，父母的智商与子女的智商之间同样有正向关联。
简单来说，芬兰谜团很大程度上可以理解为收入较高的父母往往追求更高的学业，继而影响了其子女做出创新的概率。
图10.4 分解父亲收入的影响
资料来源：转引自P. Aghion, U. Akcigit, A. Hyytinen and O. Toivanen,“The Social Origins of Inventors”（NBER Working Paper No. 24110, National Bureau of Economic Research,Cambridge, MA, December 2017），图7。
与美国的案例相比，在芬兰的案例研究中利用了父母受教育水平的数据，证实了教育和目标设定在培养创新方面的重要性。但同时也显示了另一个因素的作用：子女智商与父母收入之间的联系。
芬兰的数据还引发我们进一步思考：家庭环境可能成为下一个爱因斯坦出现的障碍吗？回答是肯定的。我们设想有两个兄弟A和B，其父亲的收入属于最低的20%群体。A的智商接近平均水平，B的智商则非常高。如果我们把这位父亲替换为收入极高的人，则数据显示，这会使B做出创新成就的概率提升幅度达到A的提升幅度的3倍以上。更一般地说，与普通人相比，高智商的人成功做出创新的概率随父母收入增加而提高的速率会快得多。或者说，较为贫穷的父母由于先天缺乏教育和人际关系资源，会制约高智商子女的创新潜力。所以，家庭背景的差异会让我们损失潜在的爱因斯坦。
教育政策与研发补贴之间的互补性
个人在先进知识的获得、科研职业的吸引力以及智能方面存在差异，这一现实直接影响增长政策的选择。有研究指出，人们会出于至少两方面原因而回避科研与创新类职业（Akcigit、Pearce and Prato, 2020）:要么缺乏从事此类职业必需的物质资源和人力资本，要么拥有这些资源，却愿意选择其他发展路径。[10]
研发补贴的主要作用是增加科研与创新职业的回报（尤其是减少使用实验室设备的成本、提高研究人员的待遇），以鼓励有资质的人更多选择此类职业。另一方面，公共教育投资让出身平凡的人才能够追求更高学业，从而获得成为研究者与创新者的机遇。公共研发补贴与公共教育投资这两类政策可以鼓励不同人群从事科研职业，因此对创新与增长具有互补的积极效应。
当政府预算较为紧缺的时候，它应该把大多数资源投入教育，以使创新引领型增长最大化。相反，如果预算资源更为充足，最优创新政策应该把公共教育投资与研发补贴结合起来，不至于为后者而牺牲前者。只有当足够数量有天赋之人达到知识前沿，并可以决定是否从事科研职业的时候，公共研发补贴才能对创新与增长发挥显著作用。[11]
谁是企业创新的获益者？
在分析不同类型的制度和经济政策对创新的影响时，到目前为止，我们都是把创新者视为个体创业者，全部创新租金将归其所有。但在现实中，创新经常是在企业内产生，由此带来了创新租金如何在创新者与企业的其他利益相关人之间分配的问题。
近期有项研究试图解答上述问题，同样是参考芬兰的相关数据（Aghion、Akcigit、Hyytinen and Toivanen, 2018）。该研究分析了雇主与雇员的关系，依据是企业招募每名雇员的详细信息：个人的工作类型（蓝领或白领等）、薪水状况等。[12]学者们收集了1988—2012年的此类信息，并与欧洲专利局的专利数据做匹配。与之前的例子一样，把发明家定义为在1988—2012年从欧洲专利局至少获得一项专利授权的人。从数据中能够直接看到一个人是独立工作还是在企业内工作。该研究只针对在企业内工作的发明家，以及白领雇员、蓝领雇员和企业主等，[13]并且集中分析刚从欧洲专利局获得某项专利授权的发明家，关注这一事件对他们的收入及企业中的其他利益相关人会带来何种影响。
研究者把创新从专利获得前5年到之后10年产生的总收入做了分解，划分到企业中的四类角色身上：企业主、发明家、白领雇员、蓝领雇员。图10.5描述的分解结果显示，企业主占据创新回报的最大份额，达到44.6%。之后为人数比其他类型员工更多的蓝领雇员，占比为25.7%;白领雇员占比为21.8%;最后是只占总收益7.9%的发明家。总体而言，雇员在创新回报中的占比接近47%。这种情况是芬兰独有的吗？
图10.5 根据社会职业类别划分的创新回报的份额分配
资料来源：转引自P. Aghion, U. Akcigit, A. Hyytinen and O. Toivanen,“On the Returns to Invention within Firms: Evidence from Finland,” AEA Papers and Proceedings 108（2018）:208 -212，图2。
有项类似研究采用的是美国企业与雇员的纳税数据，结合美国专利商标局在2000—2014年的登记数据（Kline、Petkova、Williams and Zidar, 2019）,[14]主要针对有税收和专利数据可查并首次获得有高潜在价值的专利的美国企业。[15]这一样本共包含约2 000家企业。此类企业的规模通常小于在美国递交专利申请的企业的平均水平：在考察期内，其平均雇员人数为61人。研究者希望弄清楚，新专利带来的收入冲击对企业雇员的薪酬有何影响。为此，他们对比了专利申请获得美国专利商标局批准的企业与相同技术领域的申请被驳回的企业。
该研究首先发现，近30%的专利收益以工资形式归属了雇员，这个比例小于芬兰的47%。另外，工资涨幅对不同类型的雇员有所区别。新专利对新近入职的雇员的薪酬没有影响，只有资深雇员从创新中获益。而在这些资历较深的雇员中，男性员工从创新中获益最多，也就是说创新扩大了性别工资差距。最后一点是新专利带来的薪酬提高集中在公司收入最高的25%群体（即第4个四分位群体）。这对应着我们在芬兰看到的情形：在芬兰的企业中，白领员工人均获得的创新收益更高。
所以，本节得出的总体结论是，创新不只奖励了企业内部的发明家，还让该企业的员工与企业主获益，但根据其社会职业类型、资历和性别存在显著差别。上述分析的一个有意思的启示是税收对创新的影响：我们不能只关心所得税对发明家本人的影响，还应该考虑对企业的所有利益相关者的净收入的作用。为理解这一点，可以设想发明家属于收入分配中最高的5%群体，企业主则属于顶层0.1%群体。采用过于简化的推理可能认为，只提高最顶层0.1%群体适用的税率，而不改变顶层5%群体的税率，将不会影响创新。然而这一推理并未考虑企业主在创新进程中的重要性。通常来说，企业主需要牺牲自己的一大笔收入，以支持创新投资。打击他们也可能让整个创新进程遭到破坏。
2.基础研究的推动力
企业家和创新者居于此前各章中揭示的熊彼特范式的核心，[16]他们依靠前人积累下的知识，投资于研究开发，以提高实现成功创新的可能性。为什么要创新？因为创新可以市场化并带来货币租金。由此可见，知识产权发挥着关键作用，保护创新者及其货币租金不被抄袭模仿侵害。这一范式为理解之前各章提到的若干事实与经验谜团提供了极为有用的思路，不过与经济学中所有范式一样，它们反映的现实本身更为复杂。
我们先谈谈知识积累过程。在现实中，创新不只是基于过去的创新，还更主要地依靠基础研究，后者并不遵循企业研发的逻辑和激励。学术界与独立实验室的研究者往往比企业中同等水平的研究人员待遇更低。[17]那为什么本可以在企业获得更高待遇的人会选择大学的职位呢？此疑问可以用一个词回答：学术自由。学术界的研究者可以决定自己的工作计划，他可以投入某个新项目，但在中途选择放弃，转到新路径上去探索。他可以自由地启动结果并不成功的研究项目，或未必有市场化应用前景的项目。此外，他可以同其他科研人员开放交流，自主决定与哪些人开展合作，并自由地传播推广其研究成果。因此，这是在薪酬与自由之间的一种权衡取舍。
大学的学术自由与企业的专注研究
为什么我们既需要基础研究，又需要应用研究？为什么基础研究主要在以学术自由为规则的大学开展，而应用研究和商业创新主要在企业进行？为简化起见，我们设想所有创新并不像之前讨论的那样只需要一个步骤，而是如图10.6所示包含两个阶段。[18]第一个阶段是基础研究的发现，例如发现一个新定律、一个新分子式或一种新的细菌。这称为阶段0，从事基础研究。之后，基于这个理念或初始发现，将有第二个发现来完成创新进程，并产生市场化的产品，例如某种疫苗或新药。这称为阶段1，从事应用研究。
图10.6 研究开发进程的图示
资料来源：本书作者。
每个阶段都有不确定性，无论是基础研究还是应用研究，未必都能得到预期结果。尤其是，如果阶段0的基础研究未取得成功，则不会有后来的阶段1。从理论上讲，每个阶段都可以在学术界开展，研究者可以自由选择项目和传播成果；也可以在企业里开展，研究计划与成果传播受严格管束。那为什么现实中的基础研究大多数时候是在大学里进行呢？
对此可以做如下解释。[19]基础研究尤其具有不确定性，依靠试错推进：研究者在探索新领域时，并不清楚可能有何种具体应用。允许研究者自由选择研究策略具有双重优势：其一是信息优势，开展基础研究的学者比其他任何人都更清楚，为取得最大成功概率应该如何前进、选择哪条路径以及放弃哪些方向；其二是财务优势，为换取学术自由，学术界的研究者通常接受比企业研究人员更低的薪酬。如果在研究进程的所有阶段（包括那些并不带来更加实用的可市场化的研究）都按私人部门的水平支付薪酬，无疑会过分昂贵。最后还有第三个优势：研究人员之间的开放思想交流。基础研究的进步很大程度上得益于研究者之间的自由交流，以及每位研究者都能在开展项目时自由地参考同行在过去获得的成果。A学者提出某个思想，但没能看到最终的结论，不过B学者知道如何把这一萌芽转化为成熟的理念，或许还能在后期（阶段1）实现市场化。如果限制阶段0的开放式思想交流，则能够进入阶段1（具有成功创新潜力）的思想流量必然萎缩。
基础研究人员并不总能预先知道自己应该选择哪条研究道路（提出正确的问题与解决它们同样关键），可是对阶段1的应用研究而言，前进的方向却较为清晰。为了在阶段1实现可市场化的创新，研究队伍必须心无旁骛地专注于特定的创新领域。企业的作用是预先弄清楚准备投资于哪条产品线，然后把极为准确的指令传递给自己雇用的研究人员。于是，这些研究者不能自由决定研究计划，也没有同其他研究人员交流相关工作信息的自由，因为企业必须防范创新被窃夺的风险。越是靠近市场化的创新，此类风险越突出。而自由的这种双重损失则依靠比学术界更高的薪酬来弥补。
简言之，学术研究有三个特点：比私人部门的研究成本更低；允许研究者自由决定研究计划；允许研究者利用学术自由与其他同行开放交流。[20]妨碍学术界研究者的自由只会干扰创新进程，最终削弱新思想的流动与丰富，也不利于新的研究者进入学术界，让他们转向其他职业。
我们暂时设想在这个世界中，每一步研究进展和每一个新定理都以专利形式受到严格的知识产权保护。那么每一位应用研究者都必须为参与阶段0的所有基础研究者支付专利费，为此要承担巨大的财务和行政成本，因而可能严重制约阶段1的工作开展。例如，众多的专利拥有人可能阻塞某种新药物的研究路线，这种现象被称为“反公地悲剧”，意指公共品的产权过于碎片化，以至于妨碍了潜在的创新。[21]虽然确实应该利用专利保护商业创新及相关应用研究的产权，但如果将其滥用于基础研究阶段，则可能变得事与愿违。这个范式的另一个启示是，最具突破性的商业创新更容易出现在更自由的制度环境中。
老鼠与学术
扩大基础研究成果的开放获取对创新有何影响？菲奥娜·穆雷等人（Fiona Murray, 2016）在《论老鼠与学术》一文中以美国的生物学界为例，分析了削弱基础研究的产权（相当于扩大开放度）的自然实验对创新的影响。[22]
一个多世纪以来，在老鼠身上做实验对推动生命科学发展至关重要。不过在30年前，掀起了一场名副其实的科学革命：人们有能力培育经基因改造的老鼠，例如可以加入或删除一个导致癌症或糖尿病的基因。[23]类似基因实验在超过1.3万只老鼠身上开展，每个实验都在科学期刊上刊登出首发成果。我们可以把此类首发文献称为“老鼠—论文配对”。这一技术革命包含两个关键步骤，第一步是哈佛大学的研究者发展出了Onco（癌基因）技术，用于制造“肿瘤老鼠”（Onco Mouse，源自希腊语中的肿瘤一词onkos），即植入致癌基因的转基因老鼠，使之有很高概率患上特定类型的癌症。[24]做这种基因改造的目的是推进癌症研究。1988年，该发明获得了美国专利商标局的专利批准。杜邦公司由于为此研究提供了部分资助，因而掌握了该专利的排他性控制权。接下来的第二步，杜邦公司开发出了Cre-lox（重组酶）技术，通过它可以制造出特定基因能被打开或关闭的老鼠。
自然实验的由来如下。美国国立卫生研究院（NIH）要求杜邦公司同美国政府及杰克逊实验室（Jackson Labs） ——位于缅因州巴尔港的老鼠资源库——签署与Onco和Cre-lox技术有关的谅解备忘录。这些备忘录的作用是取消杜邦公司的产权，让学术研究者更容易获得这两项技术以及由此改造的老鼠。Cre-lox和Onco技术的谅解备忘录分别于1998年和1999年签署。于是通过备忘录签署前后的情况变化，我们可以推测出这些技术的获取便利性是否对基础研究产生了积极作用。
根据我们对基础研究与应用研究关系的分析，这一自然实验应该首先带来基础研究中的新思想的更多涌现，然后会促进研究理念的多样性和新奇性。穆雷等人看到的结果正是如此。具体来说，他们分析了截至2006年引用过一次或多次1983—1998年“老鼠—论文配对”文献的全部论文。总计有2 171篇这样的原始配对文献，被引用次数超过43.2万。这些学者发现，在Cre-lox技术备忘录签署后出现了两个现象：第一，与经过该技术改造的老鼠有关的配对文献的引用次数增长了近20%;第二，引用次数的增长主要来自：有新鲜内容的论文、[25]新作者发表的论文、之前从未引用过此类配对文献的机构的研究人员发表的论文，以及新创立的科学期刊发表的论文。Onco技术备忘录产生的效果与之类似。由此可以认为，提高基础研究的开放性确实促进了创新。
基因测序
人类基因组测序是另外一个案例，表明知识产权保护会对基础研究的发现产生负面效果。对此的开创性研究来自海蒂·威廉姆斯（Heidi Williams, 2013）。[26]基因组测序意味着分析构成基因的DNA（脱氧核糖核酸）序列。基因是DNA片段，包含制造一种或多种蛋白质的指令。这些蛋白质决定每个人的全部显性特征，名为表型（phenotype）。基因型（genotype）是指一个人的基因构成，它会导致每个人特定的表型。由于基因型与表型之间的联系，“异常”基因会给出制造异常蛋白质的指令，引发病症。[27]例如，囊性纤维化、血友病或亨廷顿病等遗传疾病就是由病人的基因所致。DNA测序的意义何在？它可以给我们展示基因型与表型的具体联系，以便检测出疾病，并可能开发出基因疗法，即尝试用健康的基因替代导致疾病的基因。
海蒂·威廉姆斯构建了一个数据库，以追踪基因组测序的时间进展。从图10.7能看到，该领域的两个主要参与者是：人类基因组计划（HGP），由美国国立卫生研究院牵头协调的公共资金支持研究项目；以及赛雷拉公司（Celera Corporation），专业从事基因测序的私人企业。1998年创立的赛雷拉公司拥有若干基因的知识产权，从1999年启动人类基因组测序工作，但在2001年中断，只完成了部分基因的测序（名为“赛雷拉基因”）。人类基因组计划则始于1990年，目标是把全部测序成果公开。该计划持续到2003年，完成了全部人类基因组的测序，也包括赛雷拉基因。到2003年4月，全部基因的测序信息都已免费提供给公众，包括被人类基因组计划重新测序的赛雷拉基因。
图10.7 基因测序的关键事件的时间线索
资料来源: H. L. Williams,“Intellectual Property Rights and Innovation: Evidence from the Human Genome,” Journal of Political Economy 121, no. 1（2013）:1 -27，图1。
2001—2003年，赛雷拉公司试图利用自己的知识产权保护它已经做完而人类基因组计划尚未开展的那部分基因测序。设想另一家公司（如辉瑞）根据赛雷拉已获得知识产权的某个基因发现了某种遗传病的检测方法。在没有交易成本的情形下，辉瑞公司与赛雷拉公司最后会达成一份互利的授权协议，使该检测的累积式研究进程不会遇阻。然而在有交易成本的情形下，例如当研发成本存在信息不对称时，这两家公司或许就无法达成协议，使基因检测方法不能被开发出来。
赛雷拉公司的知识产权保护对涉及相关基因的科学发表有何影响？海蒂·威廉姆斯的研究显示，在赛雷拉公司的基因信息于2003年被人类基因组计划重新测序并公布之前，与之有关的研发活动比人类基因组计划测序并立刻公开的其他基因少20%~30%。此外，赛雷拉基因产生的科学发表成果在2001—2009年比其他基因少大约40%。最终使得赛雷拉基因被用于诊断检测的机会减少了38%。因此，该公司的知识产权保护对基础研究与应用研究都造成了负面效应。
私人企业中的基础研究与应用研究
我们的多步骤研究模型试图解释，为什么基础研究要在大学开展，而应用研究多见于企业。但在现实中，基础研究与应用研究的这一区分并不如模型所示的那般鲜明。首先，在两个极端之间，还有在一定程度上偏向应用性或偏向基础性的大量研究。其次，在给予研究者充分自由的大学与完全指挥其行动的企业之间，还有些企业允许研究人员有部分自主权，例如谷歌公司。最后，即使在同一企业内部，也经常有某些研究更偏重于基础，某些研究更偏重于应用。
近期有研究区分了企业内部的基础研究与应用研究。[28]许多企业有不止一家工厂，往往对应不同的产品线，这些产品线可以属于相同或不同的产业部门。该研究表明，一家企业内部经营的产业部门数量越多，对基础研究的投资就越多。对此的基本解释是，基础研究要为多个产业的应用研究发挥阶段0的作用，而应用研究从一开始就针对特定产业。这个例子让我们再次看到，基础研究促进了创新的多样性。当然，由于基础研究会带来比应用研究更多的正外部性，而这些外部性对该企业的竞争对手同样有利，故企业对基础研究的投资通常还是不足。[29]因此，政府与大学仍然要扮演关键角色。
3.结论
本书第5章提到了创新可以促进社会流动性的观念。然而如本章所示，个人成为创新者的机遇存在严重不平等，尤其是，父母的受教育水平和社会经济地位是子女做出创新成就的关键决定因素。相应地，学校在促进机会平等上发挥着重要作用，特别是通过有效传播知识，并激发学生成为未来的创新者。
本章还把创新描述为一个多步骤的进程，从基础研究起步，再进入更实用阶段，并推出市场化的新产品。我们强调了大学作为学术自由和开放精神的守护者的角色，这些环境对保证基础研究必不可少，而应用研究阶段自然更适合在企业内部开展。至于大学的治理及其与外部经济环境的相互作用如何有助于它们发掘最大的创新潜力，在很大程度上仍是尚待探究的课题。[30]
[1] 需要注意到，从更为广泛的创新视角看，这一定义或许过于严格。
[2] Alex Bell, Raj Chetty, Xavier Jaravel, Neviana Petkova, and John Van Reenen,“Who Becomes an Inventor in America? The Importance of Exposure to Innovation,”Quarterly Journal of Economics 134, no. 2（2019）:647 -713.
[3] U. Akcigit, J. Grigsby, and T. Nicholas,“The Rise of American Ingenuity:Innovation and Inventors of the Golden Age” （NBER Working Paper No. 23047,National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, January 2017）.
[4] Philippe Aghion, Ufuk Akcigit, Ari Hyytinen, and Otto Toivanen,“The Social Origins of Inventors” （NBER Working Paper No. 24110, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, December 2017）.该研究对于发明的定义是，向欧洲专利局提出专利申请。
[5] 如果看数学和科学的测试成绩，则芬兰在77个国家里排名第10位，美国和法国分别居于第25位和第26位。
[6] Bell, Chetty, Jaravel, Petkova, and Van Reenen,“Who Becomes an Inventor in America?”
[7] Aghion, Akcigit, Hyytinen, and Toivanen,“The Social Origins of Inventors.”
[8] 我们把父母的社会经济地位分为四类:蓝领、低层白领、高层白领、其他。
[9] 关于这一主题一本特别有启发的书是Steven Pinker的The Blank Slate: The Modern Denial of Human Nature （New York: Viking, 2002）.
[10] Ufuk Akcigit, Jeremy G. Pearce, and Marta Prato,“Tapping into Talent:Coupling Education and Innovation Policies for Economic Growth”（NBER Working Paper No. 27862, National Bureau of Economic Research, Cambridge,MA, September 2020）.
[11] 与芬兰的案例分析一样，这项研究在估计中利用智商测试成绩（但这次是丹麦的数据）来测算个人的初始能力。而Bell et al. （2019）对美国的研究则是采用三年级的数学测试成绩。参见Bell et al. ,“Who Becomes an Inventor in America?”
[12] Philippe Aghion, Ufuk Akcigit, Ari Hyytinen and Otto Toivanen,“On the Returnsto Invention within Firms: Evidence from Finland,” AEA Papers and Proceedings 108（2018）:208 -212.
[13] 企业主的含义是占企业资本份额不低于50%的股东。
[14] Patrick Kline, Neviana Petkova, Heidi Williams and Owen Zidar,“Who Profits from Patents? Rent-Sharing at Innovative Firms,” Quarterly Journal of Economics 134（2019）:1343 -1404.
[15] 专利的潜在价值由专利申请中的某些客观特征来判断。
[16] 与前一小节不同，我们在本节中对企业主与创新者的身份不做区分。
[17] Scott Stern考察了同时收到大学与企业的职位邀请的研究人员的情况，并证明选择在大学工作会有财务损失，参见Scott Stern,“Do Scientists Pay to Be Scientists?” Management Science 50, no. 6（2004）:835 -853. See also Jeffrey L. Furman and Scott Stern,“Climbing atop the Shoulders of Giants: The Impact of Institutions on Cumulative Research,” American Economic Review 101,no. 5（2011）:1933 -1963.
[18] 对研究进程的这一线性描述本身也是高度简化的。在现实中，经常有基础研究的新思想来自靠近市场化的应用研究。
