杂交玉米的粮食生产率趋势：统计分析

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英文标题：
《Food Productivity Trends from Hybrid Corn: Statistical Analysis of
  Patents and Field-test data》
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作者：
Mariam Barry, Giorgio Triulzi, Christopher L. Magee
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  In this research we study productivity trends of hybrid corn - an important subdomain of food production. We estimate the yearly rate of yield improvement of hybrid corn (measured as bushel per acre) by using both information on yields contained in US patent documents for patented hybrid corn varieties and on field-test data of several hybrid corn varieties performed at US State level. We have used a generalization of Moore\'s law to fit productivity trends and obtain the performance improvement rate by analyzing time series of hybrid corn performance for a period covering the last thirty years. The linear regressions results obtained from different data sources indicate that the estimated improvement rates per year are between 1.2 and 2.4 percent. In particular, using yields reported in a sample of patents filed between 1985 and 2010, we estimated an improvement rate of 0.015 (R2 = 0.74, Pvalue = 1.37 x 10^-8). Moreover, we apply two predicting models developed by Benson and Magee (2015) and Triulzi and Magee (2016) that only use patent metadata to estimate the rate of improvement. We compare these predicted values to the rate estimated using US States field-test data. We find that, due to a turning point in patenting practices which begun in 2008, only the predicted rate (rate = 0.015) using patents filed before 2008 is consistent with the empirical rate. Finally, we also investigate at the micro level - on the basis of 70 patents (granted between 1986 and 2015) - whether the number of citations received by a patent is correlated with performance achieved by the patented variety. We find that the relative performance (yield ratio) of the patented seed is positively correlated with the total number of citations received by the patent (until December 2015) but not the citations received within 3 years after the granted year, with the patent application year used as control variable.
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中文摘要：
在本研究中，我们研究了杂交玉米的生产力趋势，这是粮食生产的一个重要子领域。我们通过使用美国专利文件中包含的杂交玉米专利品种的产量信息以及在美国各州进行的几个杂交玉米品种的田间试验数据，估计了杂交玉米的年产量提高率（以每英亩蒲式耳为单位）。我们利用摩尔定律的推广来拟合生产力趋势，并通过分析过去三十年期间杂交玉米的表现时间序列来获得表现改善率。从不同数据来源获得的线性回归结果表明，每年的估计改善率在1.2%到2.4%之间。特别是，使用1985年至2010年间提交的专利样本中报告的产量，我们估计改善率为0.015（R2=0.74，Pvalue=1.37 x 10^-8）。此外，我们应用了Benson和Magee（2015）以及Triulzi和Magee（2016）开发的两个预测模型，它们仅使用专利元数据来估计改进率。我们将这些预测值与使用美国各州现场测试数据估计的速率进行比较。我们发现，由于2008年开始的专利实践的转折点，只有2008年之前申请的专利的预测率（比率=0.015）与经验率一致。最后，我们还以70项专利（1986年至2015年授予）为基础，在微观层面上调查一项专利收到的引文数量是否与该专利品种的绩效相关。我们发现，专利种子的相对性能（产量比）与专利收到的总引文数（截至2015年12月）呈正相关，但与授予年份后3年内收到的引文数无关，以专利申请年份为控制变量。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> Food_Productivity_Trends_from_Hybrid_Corn:_Statistical_Analysis_of_Patents_and_F.pdf (1.69 MB)

2022-5-31 23:58:43 上传

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关键词：统计分析 生产率 计分析 Productivity Quantitative

杂交玉米的粮食生产力趋势：专利和田间试验数据的统计分析Mariam BarryENSTA ParisTech Giorgio Triulzi和Christopher L.Magee MIT数据、系统和社会研究所摘要在本研究中，我们研究了杂交玉米的生产力趋势，这是粮食生产的一个重要子领域。我们通过使用美国专利文件中包含的杂交玉米专利品种的产量信息以及在美国各州进行的几个杂交玉米品种的田间试验数据，估计了杂交玉米的年产量提高率（以每英亩蒲式耳为单位）。我们利用摩尔定律的推广来拟合生产力趋势，并通过分析过去三十年期间杂交玉米的表现时间序列来获得表现改善率。从不同数据源获得的线性回归结果表明，估计改善率在0.012和0.024之间（每年改善1.2%到2.4%）。特别是，利用1985年至2010年间提交的专利样本中报告的产量，我们估计改善率为0.015(    ). 此外，我们应用了Benson和Magee（2015）以及Triulzi和Magee（2016）开发的两个预测模型，它们仅使用专利元数据来估计改进率。我们将这些预测值与使用美国各州现场测试数据估计的比率进行比较。我们发现，由于2008年开始的专利实践的转折点，只有2008年之前申请的专利的预测率（比率=0.015）与经验率一致。

最后，我们还以70项专利（1986年至2015年授予）为基础，在微观层面上调查一项专利收到的引文数量是否与该专利品种的绩效相关。我们发现，专利种子的相对性能（产量比）与专利收到的总引文数（截至2015年12月）呈正相关，但与授予年份后3年内收到的引文数无关，以专利申请年份为控制变量。摩尔定律；专利杂交玉米；生产率改善率；现场试验；性能趋势响应作者：mariam。萨。barry@gmail.com1.导言托马斯·罗伯特·马尔萨斯是最早研究人口增长及其与粮食供应相互作用的学者之一。他在1798年的论文[1]中指出，人口将以几何级数（指数）增长，并超过粮食产量的增长（他将其量化为算术线性），从而导致世界上间歇性的饥荒和贫困。其他人也遵循这些结论，例如莱斯特·R·布朗（LesterR.Brown）在其1991年的论文[5]中声称，世界粮食平均增长速度正在急剧放缓。然而，马尔萨斯的理论在很大程度上受到了许多反马尔萨斯主义者的批评，如美国经济学家朱利安·L·西蒙（JulianL.Simon），他说：“最终的资源是那些有技能、有精神、充满希望的人，他们将为自己的利益发挥意志和想象力，从而不可避免地为我们所有人的利益。”[3] 两百多年后，我们可以说马尔萨斯的灾难性预测是不正确的，或者至少从世界范围来看是不正确的。

事实上，农业变化提高了世界提供粮食数量的能力，特别是为发达国家提供粮食的能力。联合国粮食及农业组织（FAO）在2012年的一份报告中指出，粮食供应增长速度快于人口增长速度。随着时间的推移，灌溉技术的创新，加上可耕地的扩大和农作物产量的显著提高，导致世界粮食生产率大幅提高。绿色革命最初出现在20世纪60年代末的美国，指的是通过使用现代技术和农业技术（如化肥和农药）以及农业机械化提高作物产量，从而增加了全球粮食供应。Evenson和Gollin（2004）[6]指出，如果没有绿色革命，发展中国家的作物产量将降低20%-24%。继这些现代农业技术和变化之后，生物技术的引入和转基因生物（转基因生物——通过基因拼接等高科技和尖端技术在实验室培育出种子）和杂交作物的发展。自引进以来，生物技术作物在许多国家得到了广泛的应用并取代了以前的技术。根据一篇文章[8]，在各种具体情况下，生物技术作物在引入后仅14年就达到了90%的替代率（如图2所示）。图1：农场主对生物技术作物的采用参见朱利安·林肯·西蒙的书《终极资源》（1981年，第348页）。请注意，许多发展中国家仍然面临饥饿问题，例如2014年，南亚国家有1.76亿人营养不良，撒哈拉以南非洲地区的患病率为23.2%。

资料来源：FAO等人，2015年，第8-12页。特别是，在引进生物作物14年后，美国玉米、大豆、甜菜和棉花超过了生物作物的85%，而在引进生物作物10年后，中国和印度棉花以及巴西玉米生物作物占了作物的80%以上。根据美国农业部（USDA）的数据，美国是世界上第一个玉米生产国和消费国，上一个销售年度（2015年10月1日至9月30日）生产了1360.1亿蒲式耳玉米，消费了1187.7亿蒲式耳。以蒲式耳/英亩计算，从1940年到2015年，美国玉米平均生产率增长了五倍多。如下文所述，这些表现可以通过农业技术的改进和变化以及“绿色革命”的传播来解释，即系统地使用杀虫剂、除草剂和肥料。然而，20世纪30年代杂交玉米的引入也起到了关键作用。事实上，在杂交玉米种子为美国农民所用仅30年后，大约 与1930年相比，美国种植杂交玉米的面积 玉米产量增加 更少的英亩【11】。下图2显示了我们观察到美国玉米取得重大进展的主要年份【23】。图2：美国玉米创新的历史和关键年份\\u来源：美国农业部数据，由嘉吉分析指出，玉米（因此是杂交玉米）代表着食品生产的一个重要分支，因为生产的约80%的玉米用于饲养动物。例如，1公顷的玉米可以生产大约9000磅的肉。玉米因其淀粉浓度高而被食品加工业大量使用。

本研究的目的是量化杂交玉米生产力的进展速度，这是粮食生产中的一个重要子领域。特别是，杂交玉米是一个有趣的案例研究，因为首先，它代表了颠覆马尔萨斯灾难性预测的发明之一，其次，它允许研究人员利用专利和田间试验数据，将玉米产量的宏观数据与种子层面的微观数据联系起来。这就引出了本报告中调查的第一个研究问题，即美国每英亩杂交玉米的蒲式耳改良率是多少？此外，杂交玉米领域是专利涉及一种产品（杂交种子）并特别包括专利产品性能数据的罕见案例之一。这使得杂交玉米成为研究技术变革速度的独特案例。众所周知，技术变革是累积的，即建立在先前产生的知识基础上。专利文献中的引用是量化这种影响的一个重要指标。在这种背景下，就微观层面而言，本文分析的第二个研究问题是：表现更好的杂交玉米品种是否会获得更多的引用（即后续发明）？本文的工作如下。第2节概述了以前和最近关于性能趋势和技术进步的文献，然后是第3节，其中我们详细介绍了用于进行这项研究的数据以及我们如何收集这些数据。第4节描述了调查这两个研究问题所用的方法以及所拟合的不同模型。在第5节中，我们首先对数据进行统计描述和总结，然后分析与研究问题相关的结果，然后讨论研究结果。

最后，第7节对本文进行了总结，并给出了后续研究的一些扩展。2、关于性能趋势的文献综述摩尔在1965年发表的关于半导体性能改进的开创性论文[12]中指出，性能（通过微芯片上的晶体管数量衡量）是时间的指数函数，后来被称为摩尔定律。自那以后，许多学者一直在研究技术进步和预测。在本报告中，为了适应性能趋势并计算改进率，我们将参考以下摩尔定律的推广（1），其中 是杂交品种在一年中的相对表现（以蒲式耳/英亩衡量的品种产量比） 和 表示改善率：                                                  （1） 最近，Benson和Magee（2015）[17]和Magee et al（2016）[18]表明，28个不同技术领域的性能与时间之间存在指数关系。更准确地说，他们的作者【17-19】通过使用71个指标检验绩效的经验趋势，量化了28个技术领域的绩效改善率。这些结果显示了这28个技术领域的广泛改善值（每年3-65%），如表1所示。Benson和Magee还开发了一种称为分类重叠法（COM）[20]的方法，该方法提供了一种可靠、客观和自动化的方法，将专利数据分类到可以衡量性能的技术领域。

Benson和Magee（2015）[17]发现，专利中包含的信息（引用和专利出版年份）具有很强的相关性       随着该领域技术性能的提高。特别是，他们建立了一个统计上一致的模型来预测技术领域的改善率，其中预测方程的系数是通过拟合28个技术领域数据得到的。获得的这28个技术领域的预测改善率与观察到的改善率接近。我们将在杂交玉米领域应用该预测模型，以获得该领域的速率性能改进估计，并比较估计速率和观测速率。戈登E。

Intel联合创始人Moore在1965年的论文中指出，密集集成系统中的晶体管数量呈指数增长，从1959年到1965年，每两年增长一倍，然后使用他的模型拟合预测。加州理工学院教授卡弗·米德给这种关系贴上了“摩尔定律”的标签。表1:Benson和Magee（2015）计算的28个技术领域的改进率专利类别相关3D打印（工业立体光刻）的技术领域大小37.60%93%飞机运输12.20%79%相机灵敏度15.60%86%电容储能14.60%84%内燃机5.70%96%计算机断层扫描（CT）36.70%88%电动机3.10%86%电能传输14.90%86%电气信息传输14.30%67%电化学电池能量存储7.00%83%电子计算33.00%97%飞轮能量存储9.00%70%燃料电池能量生产14.40%97%基因组序列29.30%74%白炽人工照明4.50%89%集成电路信息存储43.20%81%集成电路处理器36.30%81%LED人工照明照明36.20%85%磁共振成像（MRI）47.50%86%磁信息存储31.90%93%铣床3.40%93%光信息存储27.10%82%光信息传输65.10%82%光刻24.00%87%太阳能光伏发电9.50%85%超导9.50%85%风力涡轮机发电9.20%94%无线信息传输50.40%94%Triulzi和Magee（2016）[21]开发了一种替代性的经验模型，用于预测技术绩效改进率。

他们建立了几个自变量，即技术过时率、有影响力发明的年增长率、被引用专利的中心性、搜索广度（被引用专利的中心性变异系数）和竞争因素，并在8个不同的模型中进行了测试。他们的研究表明，被引用的专利在包括所有USPTO专利在内的整个引用网络中的中心地位，以及被高度引用的专利数量的年增长率，是最能估计技术领域性能改进率的两个变量。这两个变量将在本报告第4节和第5节中进行更详细的描述，我们将比较从上述两个模型中获得的估计进展率与从专利文件中获得的经验观察到的12个杂交玉米产量的提高率。Moser等人（2015）[22]最近发表了一份NBER（国家经济研究局）工作文件，分析了专利引用与单个专利杂交玉米种子发明步骤大小之间的相关性，其中他们的数据包括1986年8月26日至2005年3月8日授予的269项专利，属于800/320.1玉米子类。他们将专利的正向引用次数作为因变量，并将OLS（普通最小二乘法）和QML（准最大似然法）泊松回归与产量、水分和专利申请年份等自变量作为固定效应进行测试。他们发现了这些变量之间的相关性，回归结果给出了 之间 和 具有   使用OLS模型和R^2= 对于QML泊松模型。