技术专利再分类的经验现象 [page::2][page::3]

• 近期期限专利被再分类的概率更大，且大规模技术类获得更多正的再分类专利。

- 再分类数量与技术类别规模呈线性正相关，为创新活跃度的重要标志。

理论模型框架及数理解 [page::4][page::5]

• 模型以两个核心参数α（新发明的触发率）和β（再分类率）描述技术包的增长和再分类动态。

- 解析解显示专利数量呈指数增长，且近期专利存在“伪下降”现象，符合实证规律。

模型实证验证与主要预测指标 [page::7][page::8]

• 估计参数α∈[0.024,0.027]，β约为0.4，预测整体技术增长因子g约1.07-1.08，实证拟合高度匹配。

- 预测的专利“下降时间”T、再分类比例V及专利平均分类数W均与实际数据吻合。

技术领域内再分类数与增长率的关联 [page::9]

• 各CPC分类组的增长率与平均每专利分类数呈显著正相关，部分技术板块相关性更强，支持模型预测。

- 斜率与模型参数α/W₀数量级相符，表明再分类活动推动技术进步速度。

量化模型对创新加速的内生性解释及政策启示 [page::10]

• 再分类作为技术知识重构的持续过程，有助于理解技术范式转变及创新加速机制。

- 该机制解释了如绿色技术专利产出“下降期”，提供对创新速度波动的知识内生性替代理论。

模型稳健性测试及相关性分析摘要 [page::20][page::21][page::24][page::26]

• 控制技术组规模及专利年份分布后，增长率与平均分类数的正相关仍显著。

- 采用年度平均分类度、及专利分数归属修正后相关性依然稳健。

• 多项OLS回归分析结果显示分类数量显著预测技术增长速度。

金融研究报告详细分析报告

报告标题：Can knowledge reclassification accelerate technological innovation?
作者：Peter Persoon
发布机构及时间：Oxford Martin School（牛津大学）、Wageningen University and Research，2025年6月
主题概述：本报告聚焦于技术知识如何通过重新分类（reclassification）促进技术创新的速度，核心研究对象是专利及其分类，力图揭示知识再分类在推动创新方面的作用机制及其对技术进步速度的影响。

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一、元数据与概览

该研究以专利数据作为技术知识的代理指标，探讨了重新分类对技术创新速度的影响。核心观点是技术进步不仅源于新思想的生成，也来源于对既有思想的重新解释与归类。文章概括了两大实证模式：（1）较新的专利更容易被重新分类；（2）规模更大的技术类别会获得更多重新分类的专利。这两个模式成为作者构建促进创新加速模型的基础。通过模型验证，该机制在多个主要技术领域中普遍成立。总体而言，报告提出知识的重新分类是技术创新内在机制的重要组成部分，能够解释技术进展的多样性和增长模式。作者希望传递的主信息是：通过优化技术知识分类系统，有助于加快技术创新的速度。

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二、逐节深度解读

2.1 摘要（Abstract）

摘要部分明确表明技术创新动力不仅涵盖新发明，更涵盖已有知识的再分类。此再分类不仅反映知识的“重新解读”，也为创新注入新的动力。通过专利数据两条实证规律的梳理，作者建立模型阐释为什么被重新分类的发明会加快创新步伐。模型预测得到广泛验证，暗示了知识结构本身与发展速度密切相关。

2.2 引言（Introduction）

引言强调科学技术的累积性特征，且指出“重组”或“重新解释”对创新极为重要，举例说明太阳能电池的应用扩展及科学理论的重释。尽管社会普遍认知新思想生成的价值，但重新分类的作用尚不明确。引言提出挑战：分离新思想生成和知识重分类两种动力机制，并探讨其相互作用。现有文献大多聚焦于其中一方，本文尝试整合二者，使用专利分类作为数据窗口深化理解。

推荐阅读图1（第1页）来理解知识类别随时间的动态变化，区分“新发明”与“重新分类”带来的技术类别变动。此图展示了专利如何在重分类前后，技术类别内专利数发生添加或删除，体现知识库的动态调整过程。

2.3 知识再分类的现象学分析（Phenomenology of reclassification）

作者以专利分类（如CPC）为技术知识的经验指标，指出分类系统持续演进，重新分类成为容纳新技术和更新社会视角的重要手段。报告利用了1970-2019年间500多万专利数据，着重分析了三个重新分类时点（2013/2016、2016/2019、2019/2023）的数据，兼顾了不同分类层次（section、subclass、main group）。

2.3.1 重新分类的时间与规模特征

图2（第3页）呈现了不同重新分类时点中，按专利申请年份计算的重新分类比例。图中可以观察到一个显著现象：越接近重新分类时点的专利，重新分类率越高，呈现出与时间差的反比关系 $r(\tau,t) \propto \frac{\beta}{t-\tau}$ 。这说明新近专利具有更高的重新归类概率，这与当前的知识更新速度、检索和分类机制匹配度，以及技术应用广度普及有关。

2.3.2 技术类别规模与重新分类数量关系

图3（第4页）显示了2019/2023年重新分类时点，技术小类（subclass）大小与其新增和删除专利的数量之间的关系，在双对数坐标系下均呈近似斜率为1的正比例关系，说明类别越大，重新分类动作为数量上也是成比例增加的。值得注意的是，新增重新分类专利数与类别规模正相关，这暗示大类别的技术包容性在增加。作者认为这可能与技术范围随新专利而扩展有关，但细节留待后续研究。

2.4 重新分类与技术增长的数学模型

报告基于两条实证规律（新发明触发新发明，以及技术类别重新分类概率随时间递减且类别规模关联重新分类数量）构建动态模型。模型定义了在时间$t$，不同申请年份$\tau$的专利数量$n\tau(t)$及其变化：

• 当$t<\tau-1$，变化为0（未来事件不影响当前）；

- 当$t=\tau-1$，新发明的触发效果，变化值为$\alpha n(t)$，其中$\alpha$是技术类别的“触发常数”；

• 当$t>\tau-1$，重新分类带来的增益，以$\beta \frac{n{\tau}(t)}{t-\tau+1}$给出，$\beta$为重新分类率。

通过求解递推式，导出了$n\tau(t)$和总体专利数$n(t)$的闭式表达式，结果显示专利数随时间呈指数增长，但在靠近当前时间点的年份出现“下降趋势”，反映了重新分类对专利计数的影响，这种“下降”是暂时的，随着时间推移峰值会向更晚年份移动。

图4（第6页）直观展示了模型预测的专利数分布曲线，体现出指数增长和近期下滑的双重动态。

2.5 模型的数理性质与解析解

模型利用生成函数技术推导出增长因子$g$的确定方程：

$$(1-\frac{1}{g})^{1+\beta}=\frac{\alpha}{g}$$

该方程加深理解了模型参数$\alpha$（新专利触发效应）和$\beta$（重新分类率）对增长速率$g$的影响。解析显示：

• $\alpha$和$\beta$均增大时，增长速率$g$加快；

- 低增长速率与低$\alpha$时，增长因子具有非线性关系，体现重新分类的潜在“加速器”作用。

基于模型公式，报告还推导了几个关键量：

• 专利数峰值与当前时点的时间差 $T \approx \frac{\beta}{g-1}$，用于解释为何专利计数出现暂时下降；

- 重新分类比例 $V = g - 1 - \alpha$，体现重新分类对总专利数量增长的比例贡献；

• 每个专利的平均分类数 $W \approx W0 \frac{g-1}{\alpha}$，说明技术包容度越高的类别，创新增速越快。

2.6 实证检验

报告选取1970-2019年所有技术类别，估计参数区间$\alpha\in[0.024, 0.027]$，$\beta \approx 0.4$。利用这些参数：

• 增长因子检验，预测$g \in [1.07, 1.08]$，与OLS估计的$g \approx 1.079$高度吻合（图5，第9页）；

- 专利数下降时长预测，$T \approx 5.1$年，具体不同数据集实际下降窗口为4-9年，基本匹配，调整$\beta$可改善拟合；

• 重新分类比例对比，模型预测$V \approx 0.056$，实测值从0.023至0.053不等，数量级一致；

- 每专利平均分类数预测，模型值$W$预测介于2至4.1之间，实测3.6（组级），2.14（子类级），符合预期。

图6（第10页）展示不同CPC组内增长率$(gk - 1)$与其平均分类数$(wk)$的关系，结论是多数行业内均体现正相关，特别是“人类必需品”、“物理学”、“电力”等分类间。异常部分在“化学；冶金”中，通过排除极端高分类数的子类修正后关系稳健。回归结果与模型参数$\alpha$数量级一致。

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三、图表深度解读

• 图1（第1页）：显示技术类别内的新发明与重新分类发明如何随年份增减。重分类不仅删除旧专利、也加入新专利，体现类别的动态调整，非常直观地揭示了分类系统随时演化的实际过程。
• 图2（第3页）：三个时间段的重新分类率显示，重新分类率与申请年限差呈反比，支持模型核心假设。同时，随着时间推移，重新分类比率$\beta$有所上升，表明技术创新动态加剧。
• 图3（第4页）：重新分类数量与技术子类规模之间的比例关系，强调大类在重新分类中起到更强的吸纳作用。图中绿色钻石代表添加专利，红色倒三角代表删除专利，拟合直线斜率接近1，反应正比例线性关系。
• 图4（第6页）：模型计算的专利数量随申请年份变化图，分三时点$t=30,35,40$，展示专利数量的指数增长及近期似乎出现下降的趋势，指向重新分类对专利统计的动态影响。
• 图5（第9页）：四个数据集的专利分类总数及其对应年份，用对数坐标展示专利分类量的指数增长趋势，及其显著的近期“下跌”，其时间点对应数据集不同的峰值，呼应模型对专利数下降时段的预测。
• 图6（第10页）：针对不同技术领域绘制分类数与增长率的关系，显示大部分领域或分类内两者正相关，支持“更多分类数促成更快增长”的理论结论。
• 图7（第18页）（支持信息）：不同$\beta$假设下，计算得到的参数$\alpha$稳定，表明模型参数估计的可靠性。
• 图8（第19页）（支持信息）：以对数坐标详细演示积极和消极重新分类随年限的逆向关系，支持时间衰减的再分类机制。
• 图9（第20页）（支持信息）：剔除异常分类后，同样展示分类数与增长率间的正相关关系，进一步增强模型的鲁棒性。

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四、估值分析（模型解析）

报告明确提出估值相关的核心参数为$\alpha$（新专利触发常数）和$\beta$（重新分类率），通过模型方程（特别是生成函数形式）推导出技术增长因子$g$。在参数空间内，增长速度与两者呈正相关，但在低增长区域$\beta$的效应可能放大，体现出重新分类的加速作用。

模型通过求解组合数学的递推关系，解析了专利数各时间点的变化，结合生成函数找到增长基底$g$的隐式定义，体现数学严谨性。进而推导出相关关键指标（专利下降时长、重新分类比例、平均分类数）与参数的定量关系，为实证验证提供了坚实基础。

这种严密的数学架构不仅保证了模型的解释力，也为专利分类体系的干预提供了清晰的理论依据。

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五、风险因素评估

报告明确指出以下风险与不足：

• 因果关系的不确定性：即便观察到再分类与增长正相关，尚无法断定重新分类直接促使创新速度加快，需进一步揭示“触发”机制的内在逻辑和实证证据。引用已有研究指出再分类专利的引用率更高，暗示可能的知识流动效应，但专利引用是否准确反映知识流仍存在争议。
• 重新分类异质性：包含深层的科学范式转换也包含表面上的检索方便，难以实证区分，影响对模型参数的解释和政策的针对性。
• 分类体系局限性：基于CPC分类，对比其他体系如IPC可能带来评价差异。CPC虽更细化，但其局限性与数据一致性问题依然存在。
• 模型简化假设：模型采用线性和幂律假设，忽略了潜在非线性依赖和技术间复杂互动，后续工作应加强扩展。

报告也建议对上述风险开发更细化的分析和数据验证，避免政策应用的误判。

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六、批判性视角与细微差别

尽管模型在理论与实证上显示良好适配，但以下问题值得关注：

• 模型的核心假设即“重新分类等同于创新加速”虽有理论依据，但较难直接观察“触发事件”，缺乏定性验证，可能隐性假设忽视了因果反向或共同驱动因素；
• 技术类别大小与重新分类数比例关系虽明显，却暧昧于“规模效应”还是“范围拓展”，未来研究应细化区分；
• 各技术领域展示的相关度差异较大（如化学领域异常），表明模块化创新和知识结构对分类影响复杂，模型未充分涵盖异质性；
• 再分类概率依赖距离重新分类时间的反比关系，虽然符合统计规律，但由此衍生的政策建议需考虑时间滞后与机制复杂性；
• 重新分类的潜在激励机制（如分类标准改变、政策驱动）未被充分纳入模型，可能影响参数稳定性。

综上，模型提供了理论新颖且数据支持充分的分析框架，但实际应用时需结合多层因素和领域差异细致解析。

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七、结论性综合

本报告深入探讨了技术知识重新分类作为创新动力之一的机理，结合大规模专利数据和数学模型，系统性地揭示了两个重要实证常量：

1. 新近专利更易被重新分类，呈时间反比衰减；
2. 技术类别规模越大，接受的重新分类专利数量越多；

由此，作者构建的模型成功解释了专利数呈现爆炸增长且近期出现“下降”假象的现象。模型参数$\alpha$（新发明触发效应）和$\beta$（重新分类率）不仅对应增长因子$g$，而且构成了多个可实证检测指标，对技术类别增长率、专利再分类比例和专利平均分类数的预测均与实际数据高度匹配。多图表分析验证了模型的鲁棒性和广泛适用性，特别是在技术领域的跨行业表现。

报告进一步讨论重新分类对技术创新的潜在加速作用，强调该机制对技术和经济发展研究的重要价值，还挑战了传统关于创新动态的单一生成观点，提出重分类是一个持续和常规的过程，而非偶发性范式转移事件。

尽管存在因果关系及分类异质性等风险，作者建议通过改进分类体系和深化理解知识结构本质，能够有效促进技术创新进程。验证和拓展模型有望为创新政策设计提供理论支持，以及为理解技术变革的微观动力学提供新视角。

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本分析报告依赖原始报告各页内容，相关引用标记如下：

• 摘要及引言：[page::0, page::1]

- 知识再分类现象学及实证数据：[page::2, page::3]

• 数学模型建立与解析：[page::4, page::5, page::6]

- 模型参数估计与实证验证：[page::7, page::8, page::9]

• 讨论与风险评估：[page::10]

- 支持信息及图表补充：[page::13至page::27]

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本报告力求对原始研究报告的每个主要论点、数据、模型及图表予以详尽解读和客观分析，为读者提供了一份具有高度专业性和全面性的技术创新加速机制评估参考。

报告