2022年12月2日-3日，由清华大学国家金融研究院国际金融与经济研究中心(CIFER)主办的“2022国际贸易争端与全球化重构”学术研讨会圆满举办。上海人工智能实验室规划发展部部长、数字经济研究团队执行负责人杨燕青出席由CIFER研究员、北京师范大学统计学院教授兼副院长李昕主持的技术竞争与产业政策分论坛四，分享其与合作者们（如下图）题为《科技脱钩还是小院高墙？——基于专利大数据与机器学习对中美贸易冲突的实证分析》(Technology Decoupling or Small Courtyard with High Walls? An Empirical Analysis of the Sino-U.S. Trade Conflict Based on Patent Big Data and Machine Learning) 的文章。
杨燕青，上海人工智能实验室规划发展部部长、数字经济研究团队执行负责人。国家金融与发展实验室特邀高级研究员，复旦大学经济学院客座教授，中国侨联第四届青委会常委、第十三届上海市政协委员、上海市民营经济发展战略咨询委员会委员、中新（重庆）金融专家顾问团成员、复旦大学校友会理事。复旦大学经济系本科、硕士、博士，约翰-霍普金斯大学访问学者。国内首份市场化财经日报《第一财经日报》核心主创团队之一，创立多个高端财经对话电视栏目，对话全球百余位中央银行家、财长、政要、商界领袖、经济学家和科学家；作为发言者和主持人出席世界经济论坛、国际货币基金组织年会、博鳌亚洲论坛、中国发展论坛、陆家嘴论坛、世界人工智能大会等国内外顶级论坛。领导第一财经研究院转型为经济政策智库，入选上海市（首批）重点智库。在宏观金融、数字经济、全球治理等领域有长期跟踪和积极研究，在权威学术期刊发表论文多篇，主持多项省部级课题，出版中英文著述几十种。近期研究重点为人工智能和创新经济学。
杨燕青
基于全球发明专利大数据，本文利用机器学习的实证方法研究了中美贸易冲突第一阶段中的科技摩擦对中国不同科技领域的异质性冲击，探索了受到不同冲击的科技领域特征。由于中美科技摩擦对中国不同科技领域的影响各异，因此本文使用了C-Lasso的机器学习方法和DID因果推断框架，以2018年3月美国政府公布的301调查为政策时间节点，分别基于战略新兴产业分组和超过3万个的微观层面IPC分组这两个分类标准，系统地刻画了科技摩擦对不同科技领域的冲击。C-Lasso方法的分组结果显示，中国受到冲击科技领域局限在某些特定领域：40个战略性新兴产业中有13个显著受到了影响，在31851个IPC编码组中受影响的组别占3.3%，这符合“小院高墙”而非“科技脱钩”的特点。
Su et al.（2016）提出了一种基于罚函数法的机器学习方法来识别面板数据中的潜在组群结构，并发现在异质性的面板回归中往往存在很强的参数稀疏性（parameter sparsity），这一特征可以很好地契合于机器学习中的Lasso方法。本文章运用C-Lasso方法识别而板数据中的潜在组群结构，选用三套专利数据（美国在中国专利局的专利申请数据；美国在其本国专利局（USPTO）的申请数据以及全球七个主要专利授权国的发明专利引用数据；和美国专利对于基础科学论文的引用数据），充分考虑专利申请的滞后期因素。
文章使用了C-Lasso的机器学习方法和DID因果推断框架，以2018年3月美国政府公布的301调查为政策时间节点，分别基于战略新兴产业分组和超过3万个的微观层面IPC分组这两个分类标准，系统地刻画了科技摩擦对不同科技领域的冲击。C-Lasso方法的分组结果显示，中国受到冲击科技领域局限在某些特定领域：40个战略性新兴产业中有13个显著受到了影响，在31851个IPC编码组中受影响的组别占3.3%，这符合“小院高墙”而非“科技脱钩”的特点。DID框架的实证结论显示，中美贸易冲突的第一阶段中，“小院高墙”中的美国来华发明专利申请持久性地下降了15.6%。
在美对华科技展中，我方受冲击的技术领域具备三个特点：一是美国的科技比较优势更强；二是中美的差距正在快速缩小；三是技术上具有更强的科学依赖度。中美科技摩擦阻断和扰乱了中美正常的科技交往，其对全球与中国的科技创新所带来的影响将重大而深远。中国加快科技自立自强的过程离不开基础科学研究的发展，尽快补上基础科学研究的短板，形成科学推动技术创新的良性科技发展新格局，也是当务之急。
李昕
北京师范大学统计学院教授兼副院长李昕认为，这是一篇研究性和政策意义较强的文章，该研究从结构上就美对华科技摩擦的影响进行了更加细致的分析，利用美在华发明专利申请量所反映的美国301调查对中国不同科技领域的异质性冲击进行研究，得出总量数据无法放映的中美科技摩擦的真实情况。
该文章可以从以下两方面进一步对此问题进行探讨：一是文章可考虑纳入跨部门联系情景。文章的研究思路是通过考察美国来华专利申请的变化来锚定中美科技摩擦的领域，并直接度量科技摩擦的冲击与影响。由于专利申请的滞后性使得对2020年以来的中美科技摩擦的冲击缺乏讨论，是否可以利用IPC的信息匹配微观产品，例如利用海关数据，考察中美技术摩擦对反映技术联系的两国中间品贸易的冲击进行考察？二是文章是否可以纳入联盟效应？不同于2020年以来Trump时代，美国现在采取的是竞争＋投资+联盟的策略。如果只是美国一家可能对华科技脱钩影响总量上不显著，但如果考虑到联盟效应的话．这个影响可能在总量就会比较大。特别是美国不断通过各管制，构筑“小院高墙”，鼓动“脱钩断链”的同时还在推行“友岸外包”，建立“芯片联盟”的背景下，考虑联盟效应更加重要。
审稿：李昕
撰稿：张曼露
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