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从“美国主导”到“中国推动”,全球创新生态呈现新格局

2019-11-22 16:43:26  点击:[171]

记者|江悦

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发达国家的创新优势一直很明显,但现在它们正显示出向东扩张的迹象。德勤在9月25日发布的《中国创新崛起:2019年中国创新生态发展报告》中指出了这一趋势。

随着科学技术在国民经济发展中的重要性日益提高,世界各国都把创新作为核心战略,全球创新竞争呈现出新的格局。

虽然发达国家仍然主导着科技和专利领域的顶尖人才等创新资源,但它们的比例正在逐步下降:欧美在全球R&D投资总额中的比例从61%下降到52%,亚洲经济体的比例从33%上升到40%。

世界知识产权组织总干事弗朗西斯·高瑞(Francis Gao Rui)曾表示:“中国正逐渐成为创新和品牌领域的全球领导者。”曾经与“低成本和剽窃”联系在一起的“中国制造”正在转变为“中国创新”,并能与领先国家竞争。

在世界知识产权组织评选的“全球创新指数”(gii)名单中,中国从2016年的第26位攀升至2019年的第14位,成为前30名中唯一的中等收入经济体。在发明专利、工业设计、原始商标、高技术净出口和创意产品出口等国内创新指标方面,中国也名列第一。

全球金融危机后,中国将创新作为国家的核心战略发展目标,不断加大人才和技术投入,不断开放市场,促进国家科技创新能力稳步增长。

目前,中国的研发支出占国内生产总值的2.1%,居世界第15位,研究人员、科技出版物和国内专利申请绝对数量居世界第一。在作为检验国家科技创新实力指标的“pct专利申请”中,中国的pct专利申请人数仅次于美国,居世界第二位。此外,华为还是2018年全球专利申请百分比最高的公司。

中国对创新研发人才和技术的投入也在不断增加。在欧盟委员会下属的研究机构iri每年公布的“全球R&D投资最大的2500家企业”中,上榜的中国企业数量逐年增加,过去10年R&D上市企业投资增长率远远高于世界平均水平。

然而,德勤也指出,中国在科学研究上的巨额投资对生产率提高和技术商业化的影响需要提高——中国在研发转移方面在54个国家中排名第28位,仍然远远落后于美国和以色列等发达国家。

在过去的几十年里,国家和私营部门对教育的投资为创业和创新带来了大量的工程技术人才,与发达国家的差距正在逐渐缩小:中国在教育综合排名中位列第13位,领先于美国和以色列。中国科研发展的重点逐渐从追求论文数量转向提高论文质量和国际影响力:2018年,中国在主要国际学术期刊上发表的论文数量排名第四,被引论文数量排名第二。

随着消费和互联网行业的发展,以华为、中兴、百度、阿里巴巴、腾讯和JD.com为代表的ict和互联网企业通过技术和商业模式创新迅速崛起,每年都有数万家新企业诞生。例如,2015年,中国成立了16,239家互联网初创企业。

中国占据了世界独角兽企业的四分之一。截至2019年8月,中国内地的独角兽初创企业数量为96家,仅次于美国,位居世界第二。此外,今天的头条是世界上最有价值的独角兽,市场估值为750亿美元。

从行业分布的角度来看,中国独角兽企业主要关注消费和服务领域,针对下沉市场的长尾需求,通过将传统产业与互联网等科技相结合,例如今天头条的内容分布模式,来创新其商业模式。在技术创新方面,中国独角兽企业的数量仍然落后于美国。然而,自2018年以来,以上塘科技为代表的高科技领域独角兽企业开始出现。它们主要分布在人工智能、机器人、新能源汽车、大数据等领域。

与此同时,中国也在风险投资和孵化器方面投入了大量资金。2018年,中国风险投资总额达到938亿美元,居世界第一,远远超过美国投资22亿美元。德勤认为,作为创业生态系统的催化剂和养分,对风险资本的巨额投资表明,全球创业创新生态系统正在从“美国的绝对主导”向“中国的积极推动”转变。

创新已经成为全球竞争的焦点。发达国家还部署了面向未来的科技创新战略和行动,以建立和优化其创新生态。

德国重视稳定和持续的创新基础,政府在支持创业和创新的政策中强调连续性和系统性。德国政府提供公共研究基金,而经济部门支持应用研究项目。大学和四个主要非营利研究机构发挥着科研执行机构的作用。在社会各界的合作下,形成了分工明确、运行高效的科研创新体系。

以色列稳步推进政府主导的风险投资体系的创新和发展。国家大力发展教育和科学研究,完善移民安置政策,通过集中激励和创新政策为企业家提供支持,避免自然资源短缺,成为科技强国,引领世界各领域的技术创新。

美国重视以创新集群为主导的生态系统建设。硅谷模式是由创新集群领导的创新生态系统的典型代表。该模式由大学、政府和企业领导。凭借相对自由开放的经济体系,它吸引了大量高科技移民,成为天使投资者和风险资本家的天堂。硅谷模式中的竞争是残酷的,但它也鼓励公司之间更多的合作,以促进整个地区的创新和生产力。例如,2015年,谷歌为tensorflow软件库实现了开源,这使得谷歌能够利用外部智慧来改进其机器学习程序,也使得硅谷的公司能够加速他们的机器学习程序。

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