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资料来源：转引自U. Akcigit, J. Grigsby and T. Nicholas,“The Rise of American Ingenuity: Innovation and Inventors ofthe Golden Age” （NBER Working Paper No. 23047,National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA, January 2017），图6。
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表1.1 2005年美国私人部门不同年限企业创造的新就业数量
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资料来源: J. Haltiwanger, R. S. Jarmin and J. Miranda,“Who Creates Jobs? Small versus Large versus Young,”ReviewofEconomicsandStatistics95, no. 2（2013）:347 -361.
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图1.2a显示的是就业增长率与企业年限之间的关系：最年轻的企业在净就业增长方面强于成立已久的企业。图1.2b显示的是不同年限企业的退出率，较年轻的企业的退出率远高于成立已久的企业，这就是人们所说的“不进则退”现象：每一代新创企业都会创造大量新就业岗位；由于其中许多企业会在成立不久后消失，很多岗位也随之被摧毁；但在这一达尔文式演化淘汰过程中幸存的企业则会继续创造就业并发展壮大。我们由此可以勾画出熊彼特式企业家的形象，他们有很大的失败概率，但如果存活则将迎来显著增长。
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图1.2 不同年限的企业的净就业增长与退出率
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资料来源：转引自J. Haltiwanger, R. S. Jarmin and J. Miranda,“Who Creates Jobs?Small versus Large versus Young,”ReviewofEconomicsandStatistics95, no. 2（2013）:347 -361，图4B和图5。
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最后，我们可以用企业创造率与企业破坏率之间的平均值来测算创造性破坏。这是研究企业与就业动态变化的文献最常采用的指标。[13]该指标与人均GDP增长又该如何联系起来呢？图1.3包含了17个欧洲国家的587个地区2012—2016年的数据，表明在这一时期，创造性破坏平均水平更高的地区，其人均GDP的年均增长率也更高。
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图1.3 人均GDP增长与创造性破坏率之间的正相关关系
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注：图中数据包含的国家有奥地利、保加利亚、捷克共和国、克罗地亚、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、匈牙利、意大利、拉脱维亚、立陶宛、波兰、葡萄牙、罗马尼亚、斯洛伐克和西班牙。
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资料来源: Eurostat。
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一边是用就业或企业的创造与摧毁来测算创造性破坏，另一边是用新专利数量来测算创造性破坏，二者之间有怎样的关系？我们发现两个指标间存在正相关：在美国，1985—2010年就业创造与摧毁率最高的各县，也是产生新专利数量最多的地区。该数据覆盖了1 100多个县，相关系数为0.456。这一相关关系主要源于最具创新力的企业是年轻的小企业，它们也是创造和摧毁就业岗位最多的企业。事实上，从图1.4可以清晰地看出，（以单位员工专利数量测算的）创新密度随着（以员工数量测算的）企业规模的扩大而递减。企业规模越扩张，创新概率就越低。此外，与较大的企业相比，小企业推出的创新还更为激进，影响更深远。[14]
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图1.4 美国不同规模企业的创新密度
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资料来源：转引自U. Akcigit and W. R. Kerr,“Growth through Heterogeneous Innovations,”Journal of Political Economy126, no. 4（2018），图2。
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在总结这段对创造性破坏现实的介绍时，我们还想与读者分享两颗思想的“种子”。图1.5展示了美国、墨西哥和印度的工厂规模（以员工数量测算）随工厂年限的变化。[15]从中可以看到，相比墨西哥和印度，美国的工厂规模随工厂年限增长的变化更为迅速，这反映了两个彼此密切相关的事实：其一是美国企业更容易找到支持增长必需的融资；其二是美国金融体系会选择业绩最好的企业，或者说最具增长潜力的企业。
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图1.5 工厂规模与工厂年限的关系
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资料来源：转引自C. T. Hsieh and P. J. Klenow,“The Life Cycle of Plants in India and Mexico,”QuarterlyJournalofEconomics129, no. 3（2014）:1035 -1084，图Ⅳ。
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图1.6对美国和法国做了类似的比较，即就业在不同年限的企业间的分布，它反映的事实是，相比法国同行，美国老牌企业的经营业绩更好，也更容易获得支持增长所需的融资。[16]因此不出意料，从最古老的企业在全体就业中所占的份额看，美国远远高于法国。
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