邹至庄青年学者交流工作坊第6期

论文题目：技术创新的识别与扩散：来自分布尾部依赖的证据

报告人：方顺超

导师：洪永淼教授

摘要：

技术创新是经济增长的驱动力，而高影响力创新通常并非创新分布中的平均事件，是集中于极少数极端尾部观测。本文以专利被引用数据为经验场景，研究如何识别突破性创新，以及这类尾部事件如何在空间创新系统中扩散。本文以2015年至2020年中国A股上市企业专利及其五年期被引数据为样本，首先证明专利引用分布具有显著右偏、厚尾和尾部稳定性特征，并采用数据驱动的方法进行识别行业年度层面的突破性创新。进一步地，本文通过回归分析表明该测度能够解释企业后续生产率提升和技术领域拓展，说明其具有明确经济含义。最后，本文通过构造滞后尾部依赖矩阵和扩散网络，研究发现突破性创新的扩散并非均质外溢，而是围绕少数核心区域形成具有时间方向的网络化传播路径，这意味着创新扩散主要由尾部事件间的依赖所驱动。

地点：经济楼D136

腾讯会议：586-6075-8211

时间：5月25日，周一中午，12:30-14:00

语言：中文