经济学院成功举办2021年秋季学期国际经济系第四期研究生新生讲座
2021年9月28日中午，由中国人民大学经济学院主办的国际经济系第四期研究生新生讲座在明德主楼0304举行。来自人民大学国家发展与战略研究院的陈强远副教授进行了题为“中国技术创新激励体系：政策导向、现实选择与激励效应”的讲座。本次讲座由人大经济学院的范志勇老师主持，参与人员包括孙浦阳老师、全体国际经济系研究生新生以及其他专业学生。
讲座伊始，陈老师介绍了创新在生活中生动有趣的例子，从均等化切西瓜工具到如何在地震时吃泡面不受影响、再到新的梅干菜烧饼制备方法，这些事例无一不体现了创新就在我们身边。另外，陈老师指出，测度创新的指标通常有三类：研发活动的投入、研发活动的中间产品（如专利）以及研发投入的最终产品（新产品等）。而目前专利尤其是发明专利在文献中测度技术创新时使用较多。
其次，陈老师介绍了进行创新研究的两大背景：第一，技术创新政策环境向好，创新数量跃迁而质量跛足。在新阶段、新形势和新理念下，国家大力鼓励创新，提出了“创新驱动发展”这一国家重大发展战略。但是，目前中国是“创新大国”而非“创新强国”——《2019年全球创新指数报告》指出，我国专利申请数量和科技出版物数量都位列全球第一，而创新指数仅排在全球第17位。此外，“策略性创新”在现实中也较为常见：企业为获得“高新技术企业”的帽子而突击、专利交易在灰黑色地带“明码标价”、职业专利编造师的存在，等等。第二，创新质量和数量的偏差，可能源于政策激励导向的偏差。目前中国整体技术创新激励体系相对完善，激励创新的职能部门、政策措施和创新载体都已较为完备。但是当创新政策落实到操作层面时，实践中往往更强调数量而非质量。这一现象的主要原因可能是创新质量难以测度，因此实践只能将创新数量作为工作抓手。
随后，陈老师提出了一种测度创新质量的新方法：基于机器学习和文本分析方法，将所有专利名称进行文本分词，按照基础和行业词汇库去除无关词并提取出关键词，最终得出包含专利信息的核心词汇。进一步的，可基于提取的关键词构建原创性（最早提出创新概念）、创新影响力（被引用次数）和生命力（持续期）的指标。此后，通过将每个专利的技术创新质量加总到行业和地区层面，可得到各个行业和地区的技术创新质量。
另外，除了创新质量的测度难度高，引起地方政府更加注重数量的原因还可能是政策文本的表述差异。陈老师通过整理中国技术创新激励体系的基本架构，以及2000-2019年主要国家部委和地方政府关于创新激励的政策文本，发现关于技术创新数量和质量的文本都非常多，且如今各部委联合发文的现象愈加明显。这表明从政策文本来看，质量和数量都得到了重视。但从操作层面上来看，强调质量的词频要远低于数量的词频。为了验证现实中创新质量高的企业还是数量多的企业更容易得到政策激励，陈老师进行了企业层面的实证研究，结果表明：对于普适型政策而言，创新数量多的企业更容易得到优惠政策；对于选择支持型政策而言，创新质量和数量对于企业获得激励都有显著的影响；而对于自由裁量型政策，创新数量还是质量都不会影响企业是否获得激励。最后，陈老师还分析了三大类技术创新激励政策的创新效应。
在最后的讨论环节，参会老师和同学们就相关问题展开了进一步探讨。孙浦阳老师提出，用企业层面数据分析技术创新可能会出现较严重的反向因果问题，如果用地区层面数据来做时反向因果会较弱。也有同学提问，计算指数的时候是否需要分行业或者加权重？针对这些问题，陈老师耐心、详细地提出了自己的看法。本次讲座内容有趣易懂，现场气氛活跃，在陈老师和同学们的热烈讨论中，本次讲座圆满落下帷幕。
