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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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图1.6 不同年限的企业在就业中所占的份额
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资料来源：转引自P. Aghion, A. Bergeaud, T. Boppart and S. Bunel,“Firm Dynamics and Growth Measurement in France,”Journal of the European Economic Association16, no. 4（2018）:933 -956，图6。
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创造性破坏的力量 [:1704513534]
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创造性破坏的力量 5.有关增长的几个谜题
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我们对经济学模型和范式的评判标准是，它们能否解释某些现象，帮助我们理解现实。创造性破坏的研究范式可以帮助洞悉与增长有关的几个谜题，我们在这里仅介绍其中的五个。
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从停滞到增长的转型
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本书第2章将详细阐述，增长是近期才发生的现象。根据经济学家安格斯·麦迪森于2001年的估计，公元1000年时的全球人均GDP同公元元年相近，[17]1820年的全球人均GDP仅比1000年高出53%，相当于在820年里保持年均0.05%的极低增速。经济起飞发生在1820年，首先是英国，法国紧随其后。这两个国家的起飞力度非常显著，使年均增长率从1820年之前的0.05%跃升至1820—1870年的0.5%。此后，全球增长持续加速，在1950—1973年间达到近3%。
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我们该如何解释经济增长在近代的这一突然腾飞？为什么它是发生在欧洲，而非从中世纪以来曾做出过许多重要发现的中国？更一般地说，其他经济转型现象又如何解释，例如从制造业转向服务业，从追赶经济转向创新经济？
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