--- id: "5-52Mw_PNek" title: "中国已经成为创新巨头了吗？" channel: "Hoover Institution" host: ["Steven Davis"] guests: ["Josh Lerner","Amit Seru"] date: "2026-10-28" updated: "2026-10-29" duration: "53:29" duration_seconds: 3209 source_type: "youtube" youtube: "https://www.youtube.com/watch?v=5-52Mw_PNek" canonical: "https://pod-exp.pages.dev/5-52Mw_PNek/" transcript_jsonl: "https://pod-exp.pages.dev/5-52Mw_PNek/transcript.jsonl" language: "zh-CN" translation: true translated_from: "en" timestamp_precision: "block" topics: ["科技趋势","产业科技","商业分析"] series: [] --- # 中国已经成为创新巨头了吗？ > 中文译文，由英文原音字幕翻译整理，不是官方逐字稿；引用原话请核对英文原视频。说话人标签由整理者依上下文标注，带「未确认 / 未标注 / 不确定」等字样的标签不可靠。时间戳一般为块级（所在时间块的起点），不是逐句时间；正文自带 [hh:mm:ss] 的段落除外。 **内容提要：** Josh Lerner、Amit Seru 与 Steven Davis 讨论中国科学技术创新是否真实增长，以及专利能否作为有效衡量指标。研究将专利数量、关键技术、科学论文、专利文本新颖性与影响力等证据相互对照，发现中国创新增长并非单纯的申报膨胀，近年在多个关键技术领域已追赶甚至局部领先。对比还显示，中国大学在关键技术专利中发挥的作用更大，专利活动也更分散；中国创新主要由本土人才推动，而美国创新对移民人才的依赖更高。谈话最后转向美国的大学商业化、研究审批、科研经费与高技能移民政策。 ## [0:02] 开场：创新是否已成中国的优势？ · YouTube **Steven Davis：** 进入21世纪以来，中国科学与技术创新的步伐大幅加快。本期节目邀请了两位嘉宾，他们研究了近几十年来中国创新的速度与特征。可以毫不夸张地说，他们的证据令人警醒。请继续收听，你就会明白原因。 **Steven Davis：** 欢迎收听《Economics Applied》。我是 Steven Davis，胡佛研究所高级研究员兼研究主任。今天和我一起的是两位杰出且颇具影响力的经济学家。Josh Lerner 是哈佛商学院教授，也是哈佛商学院私人资本项目的主任，还承担许多其他工作。Amit Seru 也是胡佛研究所高级研究员、商学院教授。我想先欢迎二位，不过先说明一下，我们相识已久。坦白说，Josh 和我曾合作研究私募股权收购对工资、生产率和就业的影响；Amit 和我长期共事，先是在芝加哥大学布斯商学院，现在在胡佛研究所。说清这些之后，欢迎二位。 **嘉宾：** 谢谢。 **Steven Davis：** 很高兴请到你们。我们就从你们的研究谈起吧。 **嘉宾：** 《中国的“斯普特尼克时刻”？》 **Steven Davis：** 这个标题已经让人有些担忧了。为什么这么说？先谈谈标题背后的想法，再进入研究内容。 **嘉宾：** 从数据中可以清楚看到，中国的创新确实增长了。最引人注目的一点，是专利数量的变化：中国一路向上，美国则是另一种走势。但该如何解读这些数字，并不清楚。有人看了就说：“这不过是个幌子，对吧？人们只是为了满足政府配额而申报专利，没什么真正有意义的东西。即便申报了专利，想法也都是从美国偷来的，或者来自少数受政府青睐的大公司。” 另一方面，稍微观察一下就会发现，有些领域取得了相当惊人的进步。眼下大家关注的当然是人工智能。看看2026年，美国公司从 DeepSeek 等中国开源、开放权重 AI 服务商那里购买的 token 数量，增长非常快。这只是许多领域中的一个例子，显示中国似乎正在惊人地追赶，甚至在不少领域超过美国。 **嘉宾：** 是的。我们为这个研究项目的标题斟酌了很久。DeepSeek 出现后，挺有意思的是，许多人都用了同一个“斯普特尼克”类比。 **嘉宾：** 没错，这个类比确实常见。我们几年前启动这个项目——之后可以谈谈为什么花了这么久——当时想弄清楚：这是不是只是写文件、印文件，表面上忙得热闹，实际上什么都没发生？我们用各种方法做了压力测试，结果让我们感到意外。至少我自己是这样。 ## [4:03] 为什么用专利衡量创新 · YouTube **嘉宾：** 中国的创新是真实存在的。 **Steven Davis：** 好。我们早就知道，中国的专利总量大幅增长。但正如 Josh 指出的，这些数据常被从各种角度质疑：有人说中国学者有动机发表没有意义的专利，或把世界其他地方的专利拿来在中国申报；还有一种说法是，成果都是在美国受训的科学家做出来的，所以不值得太担心。正如我们接下来会谈到的，这些理由都不意味着我们可以掉以轻心。 在讨论你们的发现和解读之前，我想先为不熟悉科学技术创新过程的听众铺垫一下：为什么你们如此关注专利？ **Josh Lerner：** 这有点像那个醉汉找钥匙的故事：他在路灯下找，不一定是因为钥匙掉在那里，而是因为那里有光。我们这个生产率、创新与创业研究团队，从上世纪80年代 Zvi Griliches 在这方面开创性研究以来，一直关注专利。不是因为专利是衡量创新的唯一指标，而是因为数据确实存在，而且我们知道许多重要发现都与专利相关。 例如，Amit 的研究显示了股市估值与专利授权之间的关系，这又提供了一种验证。当然，专利并不能完整呈现创新全貌。我们知道，还有一些成果通过商业机密保护，或者属于更无形的知识。但在今天这个世界里，专利似乎越来越紧密地关联着创新项目。 **Steven Davis：** 所以，我理解你们的回答有两层：我们有一部分是因为路灯下有光才在那里找，但专利这盏路灯下确实有很多东西。 **嘉宾：** 完全正确。 **Steven Davis：** 所以这不是说专利是唯一值得观察的地方。 **嘉宾：** 是的。不过仍须谨慎对待。关键之一是验证专利是否与其他创新进展指标相互印证；我们可以再谈具体做法。另一个关键是考察质量，因为即使在伟大的美国，也有人为用激光逗猫、让秋千横向而非前后摆动申请专利。 **另一位嘉宾：** 或者迈克尔·杰克逊的太空步。 **嘉宾：** 太空步。确实有许多古怪的专利，因此不能只看数量，还要看质量。我再补充一点，Steve。宏观来看，我们关心生产率和经济增长。过去50年，经济学家从不同角度研究专利数据；专利中确实存在一个相当强的信号，能够预测未来生产率。忽略眼前这项证据似乎很奇怪：不仅因为数据就在这里，也因为它与生产率有关。 **Steven Davis：** 好，我们有几十年的研究表明这里确实有信息。还有一点让我想到—— **嘉宾：** 关于专利，我还能补充一点吗？即使你看…… ## [8:04] 专利的价值与中美制度差异 · YouTube **嘉宾：** 在一些最敏感、甚至接近军事应用的技术领域，专利也变得越来越重要，主要有两个原因。如今许多技术都是所谓的“双用途”技术，既有军事用途，也有民用用途；即使人们不打算为军事目的保护它们，它们在民用领域仍有价值。另一个现象是，不少国家越来越重视为国防类应用申请专利，部分原因是相关领域的初创企业增加了，它们也需要专利保护。就像 Amitai 关于金融创新的研究所显示的，金融科技公司等初创企业推动了专利申请，随后大公司也作出回应；国防领域也出现了类似现象。 **Amit Seru（身份推断）：** 我觉得有一点对听众很重要：美国的法律和制度与中国很不一样，我们非常重视知识产权。中国专利局授予的专利，是不是同一回事？我们可以谈谈为什么严肃研究这个问题——合理的疑问是，关于专利的各种信号，在中国专利上是否也成立。 **Steven Davis：** 这是个很好的问题。我们关于美国专利信号价值的研究积累很丰富，但不能想当然地认为，同样的信号在中国也成立。 **嘉宾：** 这件事花了我们好几年。 **Steven Davis：** 听起来你们已经说服自己，答案是肯定的。 **嘉宾：** 我还想补充一点。从研究者的角度看，专利是信息宝库：它们描述技术，也会通过引用其他专利来展现技术脉络，因此包含大量信息。据我理解，自然语言处理和文本分析的发展，大幅推进了对专利及其文本信息的分析。这也是这项研究令人兴奋的地方。 **Amit Seru（身份推断）：** 完全同意。你和我们胡佛的同事 Nick Bloom 的研究，以及你们两位的合作，都尝试把文本数据与政策不确定性、宏观事件和股市波动联系起来。这是类似的一场分析革命：现在我们能够深入文本，构造各种指标，观察信号的广泛程度。否则只能依赖引文，而引文由专利局决定。专利局也在做类似判断：是否新颖、是否有创造性，然后决定应引用哪些专利。借助文本，我们能更自由、更广泛地开展分析。我想 Josh 和我的一些专利研究都在做这件事。 **另一位嘉宾：** 尤其是引文非常依赖制度环境。在美国，有些行业引用很多，有些则不多。中国发明人总体上很少引用专利，这可能只是专利局的惯例造成的。我们在 NBER 的创新小组花了30年，基本上都在使用…… ## [12:06] 中国专利增长的规模 · YouTube **嘉宾：** 以前我们主要看专利首页信息，比如专利类别、引用等。过去十年，Amit 与 Gordon Phillips 等合作者的研究让专利文本的丰富信息得以释放。这像是另一场革命，足以让研究者再忙上30年。 **Amit Seru（身份推断）：** 大约在你和 Nick Bloom 研究政策不确定性的同一时期，我、芝加哥的前同事 Matt Dadd，以及其他几个人决定利用专利文本构建指标，结果发现其中包含重要信息。后来 Josh 等人又把这项工作推进了一步。 **Josh Lerner（身份推断）：** 我在其他情境下用过 Matt 的一些研究成果，他的文本分析方法很有用。 **Steven Davis：** 那我们进入你们的发现。先摆出基本数字。我们已经讨论了专利信号的价值等问题，但中国专利数量增长的原始数据是什么样？与21世纪以来美国的情况相比如何？ **嘉宾：** 我们研究的大致时期是1985年至2023年，中国在1985年建立了专利局。我们只关注主要专利，把各种设计类和特殊的实用专利先放在一边。中国发明人在中国申请的这类专利大约有1,400万件。美国对应的数量大约是300万到400万件。 当然，日本、韩国、英国等国的发明人也有大量专利。但如果看美国发明人在美国申请的专利，20世纪最后15年里，美国的活跃程度远高于中国。中国专利法出台后，专利活动也过了很久才逐步增加。之后，尤其最近十年，中国专利数量呈指数式增长。 如果进一步细分，观察美国国防部认定的关键技术——其中既有人工智能这类具有明显双重用途的技术，也有高超音速、定向能等更直接用于国防的技术——每个领域都能看到类似模式：美国专利活动相当稳定、略有增长；中国发明人在这些领域的专利则近年高速增长。 **Steven Davis：** 现在已经比美国的专利活动水平高出很多倍了？ **嘉宾：** 按照表面数字，确实如此。 **Steven Davis：** 但我们马上就得追问：中国发明人在中国申请的专利，是否等同于美国专利？这究竟是真实现象到什么程度？我们应该有多担心？背后的驱动因素又是什么？ **嘉宾：** 这还需要放在历史背景中理解。我们花了多年收集这些数据。在此之前，人们衡量中国的专利表现，一种做法是看中国发明人在美国专利局申请的专利…… ## [16:09] 如何检验专利增长的真实性 · YouTube **嘉宾：** 中国发明人在美国申请的专利数量，并没有同样爆发式增长。如果只看这个数字，可能会觉得中国并没有追赶。但我们整理了中国国内专利数据后发现，在从先进材料到高超音速等每一项关键技术上，中国都在追赶，有些领域甚至略微领先。也就是说，他们在中国申请专利，却没有在美国申请。 **Josh Lerner（身份推断）：** 申请美国专利显然有选择性。偏向国防用途的技术，较少在美国申请，这并不意外。总体而言，中国发明人更倾向于在本国申请；大约只有3%的专利会在美国申请。 **Steven Davis：** 申请和审批专利都要花钱。如果你觉得某项技术不会在中国以外商业化，那就没有多少商业动机去申请专利，对吗？ **嘉宾：** 对。此外还有执行方面的担忧。美国公司在中国打专利官司很困难。反过来，如果中国或韩国公司在德州东区参加陪审团专利审判，可以说局势也对他们不太有利。 **Steven Davis：** 好。回到刚才提出的专利信号质量问题：你们怎么评估中国专利数量激增到底反映了多少真实的技术追赶或进步？ **Josh Lerner（身份推断）：** 我们做了几件事。有些是粗略的初步验证，之后再做更深入的技术和文本分析。我先讲前面的部分，然后让 Amit 谈谈 KPSD 评分之类有意思的技术细节。 首先，可以问：中国发明人是不是提交了海量专利，导致信号失真？如果比较中美每位 STEM 毕业生提交或获得的专利数量，结果非常相似，并没有显著差异。 **Steven Davis：** 这个结果让我印象很深，我以前没见过。 **嘉宾：** 这也说明了中国 STEM 毕业生群体相对于美国的规模，以及为什么专利总量会达到那个水平。另一个办法是考察这些领域中被引用最多的科学论文。我们把美国国防部认定的关键技术与专利和论文对应起来。这需要用文本方法做映射；我们再根据引文加权，不采用中国论文的引用数——因为可能存在人为因素——而是看全球引用、全球认可的情况…… ## [20:12] 用论文和文本分析交叉验证 · YouTube **嘉宾：** 我们会看顶级期刊论文，观察中国在相关领域取得了哪些进展。 **Steven Davis：** 你指的是科学论文？ **嘉宾：** 是的，具体说是顶级期刊发表的论文。我们会按年份观察中国在某个技术领域的顶尖发表情况和整体表现，再与专利格局对应起来。 **Steven Davis：** 也就是说，如果我们相信顶级期刊的审稿过程能保证论文质量，就可以观察高引用论文与专利活动是否出现在同一领域。结果是，不同年份、不同国家之间，专利活动与科学文献的独立质量验证呈现很强的线性关系。 **嘉宾：** 正是如此。先进材料就是个例子：相关研究在《自然》《科学》等期刊发表，再看中国专利按年份的变化，两者相互吻合。这强烈说明它是真实现象。美国专利也能做同样的比较；美国专利与科学论文高度相关，中国专利也呈现相同情况。 **另一位嘉宾：** 在美国，许多研究认为科学研究会影响专利申请，并最终促进创新。但我们现在只是说，在中国也能看到同样的关联：一个领域的科学进展与专利活动之间有很强联系。这是我们采取的一种检验方法。 更广义地说，利用文本数据还可以判断一项专利是否属于重要突破。 **嘉宾：** 思路是：如果一项专利的文本与此前任何专利都很不相似，说明它具有新颖性；如果它的文本与后续专利很相似，就说明它产生了重要影响。把这两项结合起来，就能了解一项专利有多重要。 **Steven Davis：** 所以你描述的是如何利用文本，找出既新颖又有影响力的专利。 **嘉宾：** 没错。我们用美国专利文本来做这类分析，过去的研究也是这么做的。你可能会问，中国专利怎么做文本分析？我和 Josh 都不会中文，但我们花了足够时间研究，发现直接照搬同一套中文文本分析方法很难，因为中文文本的运作方式不一样。于是我们把文本译成英文，再把中国和美国专利结合起来分析，从不同角度切分数据…… ## [24:14] 新颖性指标显示追赶加速 · YouTube **嘉宾：** 我们会结合中文文本中的部分内容，不只依赖美国专利文本，得到了一系列稳健证据。 **Steven Davis：** 这里做了大量细致的核查和研究。基本思路是，只要足够谨慎地分析、考虑语言差异，就能利用文本。过去十年，中文文本分析取得很大进展，所以语言曾经可能是障碍，但并非无法克服。 **嘉宾：** 还有一点可以谈。我想 Josh 也许可以介绍你们的项目，因为它很直观。 **Josh Lerner（身份推断）：** 我和 Nick Bloom、Tara，以及一批合作者一起做过相关研究。Nick 最近上播客时还说，参与的人挺多的。我先从另一个前同事说起——我们曾和 Tara 共事，对吧？ 我们研究的是首次出现在专利中的短语，也就是新颖的二元词组（由两个词组成），比如“机器学习”。我们确认这些词组确实指向某项技术，然后查看它们是否出现在招聘信息、财报电话会等材料中，从而观察技术在美国各地的扩散情况。 同样的思路也可以用于比较美国和中国专利中这些新颖词组的出现情况。虽然我们用的是翻译后的文本，结果不一定完全一样，但仍看到一个清楚的模式：这些新颖表达最初在美国专利中更多；在关键技术领域，中国后来出现了追赶。 **Steven Davis：** 这是我读你们论文前没听说过的新发现：中国专利相对美国专利的新颖性显著提高。 **嘉宾：** 是的，这基本是21世纪才出现的现象。这个方法的好处是结果很直观：不必把所有文本丢进机器里运行好几天才得到答案，我们可以直接看使用这些二元词组的比例如何变化。 **Steven Davis：** 这意味着，过去用来否定中国专利激增的一些论点——比如这些专利只是衍生品、并不重要——可能曾经成立，但现在已经不成立了。如果有人用“数量呈曲棍球杆式猛增，是因为中国专利质量下降”来解释这一现象，你们看到的不是质量下降的证据，而是相反的情况。 **嘉宾：** 完全正确。真要说的话，趋势正好相反。 **Steven Davis：** 很有意思。那我们继续谈谈你们关于专利来源的新发现：这些专利来自中国的哪些类型机构？ ## [28:14] 中国大学在关键技术专利中的作用 · YouTube **Steven Davis：** 这些机构在专利中占了很大比重。请讲讲你们的发现。 **嘉宾：** 我们汇总并验证这些指标之后，想知道专利能告诉我们中国与美国创新过程的哪些差异。有些结果令我们惊讶。先说大学体系的重要性，尤其是在关键技术领域。根据衡量方法和所选样本，美国学术机构在关键技术专利中的占比约为3%；中国则大约是这个水平的八倍，接近四分之一。 **Steven Davis：** 你说的是美国国防部认定的关键技术？其中有多少是军事用途？ **嘉宾：** 有些像人工智能，是明显的军民两用技术；有些如先进材料，也有很多不同用途。 **另一位嘉宾：** 储能、可再生能源也是重要技术。 **Steven Davis：** 所以这些不只是军事技术，而是国防部认定面向未来的关键技术。你们通过技术分类和文本，把这些领域与中美专利对应起来。我想换种说法复述一下，因为这个结果让我很惊讶：在中国，大学在产生新技术、特别是国防部认定的关键技术方面，所占的作用大约是美国的八倍，对吗？ **嘉宾：** 对，这和我们通常对美国创新体系优势的认识相当不同。只要简单看看两国专利申请最多的机构，就能发现差异：中国前十名中有七家基本上是大学；美国则要往排名表下方找，才能看到大学。 **Steven Davis：** 这也改变了我们对另一个现象的理解：如今美国前沿技术创新有多少发生在私营部门，人工智能领域尤其明显，人们有时认为这是技术进步的必然特征。但中国似乎是个反例，因为…… **嘉宾：** 某种程度上是这样，Steve。不过证据也显示，中国私营部门同样开展了大量创新。 **Steven Davis：** 明白。 **嘉宾：** 美国大约90%的专利活动来自企业私营部门。 **Steven Davis：** 你说的90%是指什么？ **嘉宾：** 指发生在私营企业中的创新，也就是企业专利。 **Steven Davis：** 明白。 **嘉宾：** 中国这个比例大约是55%到60%，并不低。 **Steven Davis：** 但这至少说明美国大学体系或许没有发挥应有的作用。 **嘉宾：** 是的。 **Steven Davis：** 我们当然可以继续讨论。另一个有意思的现象是，美国企业专利活动非常集中……比如苹果、谷歌和 IBM。 ## [32:15] 创新活动为何更分散 · YouTube **嘉宾：** 美国的专利活动集中在苹果、谷歌、IBM、波音、高通等少数头部申请人手中。中国这边，华为也很重要，但整体分布要分散得多。 **Steven Davis：** 这至少令我惊讶。我的印象是，中国的创新主要来自华为，也许还有少量外围知识产权，且集中在少数地方。 **嘉宾：** 美国政策话语中常说，少数与党和国家关系密切的中国企业受到偏袒、拥有不公平优势，拿到大量补贴，推动了中国创新。但如果看前十或前五十名，美国的创新活动反而更加集中。 **Steven Davis：** 这是个重要发现。我想再深入一点：你们所说的新颖、有影响力的专利，在中国是否也比美国分布得更广？ **嘉宾：** 是的。 **Steven Davis：** 这不仅与“中国巨头获得补贴”的说法相悖，也与一种观点相悖：当前技术前沿需要大企业才能推进，因为美国的情况看起来正是如此。中国又提供了一个反例，创新并没有那么集中。这让我想到，我们的制度可能更偏向大型企业，而不利于中小企业。 **嘉宾：** 目前我们只有一些猜想，这就进入推测范围了。 **Steven Davis：** 正因为有新证据，这些问题才令人兴奋。 **嘉宾：** 这个发现也让我们非常感兴趣。我们起初想，也许中国政府在运行实验室，以较为集中的方式推动创新和知识产权。但我们还在讨论能否进一步查明。政府可能更像“牵线人”。集中式协调相比市场化的分散经济有其优势，也有很多缺点；但在某些方面，它似乎正在促成市场可能做不到的匹配。 **Steven Davis：** 给我一个具体例子。 **嘉宾：** 大学的创新活动很多，企业创新也分布广泛。我们知道资源实际上流向了国有企业，但许多大学和不同企业都在做研发。这种分布在一个并非市场经济的体系里出现，说明一定有人在协调，或者在提供激励。 **另一位嘉宾：** 这是推测。 **嘉宾：** 或者说提供某种激励。如果你能领先中国的大学体系，创造出更多新颖且有影响力的专利，并因此得到丰厚回报，可能就会激励更多这种活动。 **另一位嘉宾：** 他们确实有这样的做法。 **嘉宾：** 还有一项有意思的发现会放进我们的下一篇论文，而不是当前这篇：你能看到中国学者采用了各种不同的专利安排。有些人既在大学申请专利，也通过企业申请专利。 **Steven Davis：** 这似乎显示了某种流动性……我还不确定该怎么说。 ## [36:17] 人才流动与中国创新来源 · YouTube **Steven Davis：** 这似乎反映出一种流动性。在斯坦福或哈佛，如果教职员工说自己除了大学工作之外，还要和某个机构合作做创新，马上就会有总法律顾问办公室、研究合规部门等人来找你，提醒你有利益冲突。美国的规定是为了解决某些问题，但也让合作过程变得沉重。说到合作，我相信你会感兴趣：美国专利中有多少是移民参与的？中国专利又有多依赖移民？ **嘉宾：** 请先说，我正要问你这个问题。其他研究也表明，美国的专利创新比中国更依赖移民。与此同时，还有一种说法认为，中国很多创新来自美国归国人员：他们在美国受教育、读博士，或在高通等公司工作，然后把知识产权带回中国。但我们的发现并非如此。 **Steven Davis：** 好，把这两点都摆出来，我们就可以充分讨论相关政策。我们稍后转到政策，不过先复述一下我从你们研究中学到的另一点：美国培养、受教育的中国人回国之后，对中国创新——至少以专利衡量——的贡献非常小。 **嘉宾：** 对，比例很小。 **Steven Davis：** 我理解对了吗？ **嘉宾：** 他们的数量并不算少，但中国整体创新规模极大，因此回流人员只占整个大盘中很小的一部分。 **Steven Davis：** 所以，“世界顶尖科学家仍然是在美国受训”这种说法，已经不再适用于中国了？ **嘉宾：** 也许过去是否如此都还值得讨论。我可以推测，他们可能帮助了中国大学和其他体系的起步，但现在那些体系已经建立起来，而且相当稳固。 **Steven Davis：** 好，我想我们已经把论文的主要发现摆出来了。现在转到政策，接下来会超出论文的范围。论文基本上是在说明事实，以及如何确认这些事实。我们已经谈到一些政策问题，我想请你们轮流说说：这项研究对美国创新政策、移民政策、大学体系运行方式等方面，最重要的启示是什么？我先提两个候选。我仍然在华盛顿听到很多人说，中国确实在创新上取得进展，但本质上还是个“偷窃大师”，他们都是…… ## [40:19] 高校商业化与研究审批的阻力 · YouTube **Steven Davis：** ……中国的进步基本上是在美国企业的基础上实现的，或许再加上少数拿到巨额补贴的大公司。我不知道你们是否也常听到这类说法。 **嘉宾：** 常听到。 **Josh Lerner（身份推断）：** 但我认为这严重歪曲了实际情况。首先，我们必须认真认识中国的变化与进步。其次，大学也有值得关注的问题。我知道这只是个故事，但大家都说“一个轶事的复数就是数据”，所以也算有参考意义。 在美国，大学研究商业化的过程被我们弄得异常困难。我有一位以前的学生经营着一家专注于 AI 和医疗健康的风险投资基金。他最近参加了哈佛医学院的高管课程，花了些时间讨论案例，之后用一天拜访了几位想创业的哈佛医学院教师。这些创业者说，他们的临床 AI 应用要先在哈佛内部花12到18个月取得机构审查委员会（IRB）批准，然后还要再经过美国卫生与公众服务部的审查。如果在 AI 领域，上市前的第一步就要花两年申请许可，那就完全处于不利地位。他说，他在中国投资的创业者基本不需要经历这一套。 当然，如果事情出了问题，他们可能要承担风险，也不知道结果会怎样。但至少，那种鼓励人们先进入市场、试试看、把想法付诸实践的态度，与我们看到的情况形成了鲜明对比，尤其是大型机构的做法。 **Steven Davis：** 任何想做研究的学术研究者，特别是涉及人类受试者的研究，都可能需要审批。哪怕只是让受访者回答一系列问题、参与某种思想实验，有些情况下也要获得批准。这过程既痛苦又缓慢，在我看来负担过重，极大拖慢研究，甚至会彻底扼杀研究，或让人觉得这条研究路线太难走、不值得做。审查制度当然有正当理由，比如人体医学实验，但我认为美国的制度已经失控。 **嘉宾：** 是的。我本来会从你提的几个候选里选一个，但我还想提另外两点。 **Steven Davis：** 好。 **Amit Seru（身份推断）：** 可以把 Josh 刚才谈的内容理解为大学官僚体系和机构臃肿的问题，很多人都说这种状况已经“失控”。另一方面，大学在“斯普特尼克时刻”之后也发生了变化：当年它推动了科学与技术领域的大力发展，为大学投入资金，并建立起整套体系，因为大学当时是…… ## [44:22] 研究体系受阻与移民人才 · YouTube **Amit Seru（身份推断）：** 大学里确实有臃肿和偏离使命的活动，但大学内部承担创新的核心体系，正受到多项政策影响。研究经费和合作受到的审视可能超过合理程度。这是我最想提的一项政策问题。 **Steven Davis：** 你说得还算客气。 **嘉宾：** 是的，我是尽量委婉。这确实让我很担心，因为建设这些体系需要时间；破坏之后再重建，也需要时间。许多关键技术领域里，我们已经与中国旗鼓相当，有些甚至稍落后。创新引擎——大学——正受到阻碍，这种时候并不理想。 **Josh Lerner（身份推断）：** 这样的例子很多。哈佛联邦经费被冻结时，不少实验室不得不裁员。后来法院判决政府不能削减研究拨款、必须恢复经费。但这不像建筑工地，盖张防水布，之后说“我们需要三个电工、两个水管工”就能恢复。这些都是高度专业化的团队，期间许多人已经散去，有的去了其他国家的实验室，有的去了私营部门。由此造成的巨大中断很难修复。 **嘉宾：** 相关的另一项政策当然是高技能移民。 **Steven Davis：** 正如你们的研究显示，移民对创新过程至关重要，而且美国比中国更依赖移民。回到你们的事实发现：中国创新已经大幅增长，是个真实现象，而且几乎完全依靠中国本土人才。 **嘉宾：** 本土人才。 **Steven Davis：** 美国的创新增长则比较温和，其中25%到50%可归因于外国人才，也就是在美国境外出生的人。 **嘉宾：** 是的。我们仍然在做很多突破性工作。 **另一位嘉宾：** 但许多突破性工作需要美国人和高技能移民共同完成。 **Steven Davis：** 近年来出台的一些政策，以及更广泛的移民话语，正在抑制人才流入。自二战以来，美国一直极大受益于这种人才流入。 **嘉宾：** 没错。 **Steven Davis：** 还有30年代初欧洲难民科学家的外流，推动了美国许多技术领先产业、科学领域和大学系所的发展；此后我们一直保持优势。但如今创新企业方面更像是势均力敌。我对你们整体观点的理解是：过去几十年里，我们正在逐渐侵蚀创新生态系统中最大的优势之一。这样总结公平吗？ **嘉宾：** 我认为这个总结相当公平。就我而言…… ## [48:24] 全球人才竞争正在加剧 · YouTube **嘉宾：** George。 **嘉宾：** 是的。只要在这里稍微走一走，就能看到许多突破性创新公司高度依赖、或由出生在国外的人领导。 **Steven Davis：** 这倒是个不错的视频片段创意。只要在斯坦福周边25英里范围内走走，去几家领先企业看看，问问谁在那里工作就行。 **Josh Lerner（身份推断）：** 没错。我在哈佛大学教创业课程时，也会问是谁在创办独角兽公司。来自移民群体的人很多，尤其是亚洲移民，特别是印度裔。 **Steven Davis：** 我补充说明一下 Josh 的背景，免得所有观众都知道：他教创业课程，尤其是风险投资和创新企业方面，也几十年来一直为世界各地的国家和公司提供建议。如果有人能一代代亲眼观察这些变化，那就是你。 **Amit Seru（身份推断）：** 我常这样介绍 Josh：他在创业、风险投资和私募股权还不流行的时候，就已经在研究这些领域了。 **Josh Lerner：** 当时确实还不流行。我记得有一次我在 MIT 教了一年书，邀请你到我的课上做客座讲师。 **嘉宾：** 我记得你讲了风险投资之类的内容。 **Josh Lerner：** 我肯定讲了。 **Amit Seru（身份推断）：** 那时做这个领域的人大概只有三位。人们会问：“这是什么小玩意儿？以后会怎样？”大约是1990或1991年前后。 **Josh Lerner（身份推断）：** 但我想强调，今天确实存在全球人才争夺战。上个月我去了在北卡罗来纳州举行的G20创新部长会议，来自G20和其他国家的人都在讨论如何应对 AI 带来的挑战，以及技术如何变得越来越重要。谈到政策时，即使是没有美国那么多天然优势的国家，也都投入大量资源，思考如何吸引世界各地最优秀的人才、如何把科学和管理人才吸引到本国。 **Steven Davis：** 人才竞争已经加剧。 **嘉宾：** 确实如此，但与此同时，美国至少变得没那么欢迎人才了。 **Steven Davis：** 什么？ **嘉宾：** 没那么欢迎。 **Steven Davis：** 我们的政策更限制有才华的移民来到美国。这些担忧很严肃，我想我们都认同：国家安全、创新、社会形态，以及其他人向上流动的机会，都与此有关。我们今天没谈到的一点是，有大量证据表明，本地创新会外溢到本地经济中没有直接参与创新的人身上。所以，推动创新引擎很重要，而且我认为我们在这方面可以做得更好。你们二位还有什么最后想说的吗？ **嘉宾：** 我只想说，审视推动生产率和增长的引擎时，始终应该保持审慎，因为它总有改进空间。大学和其他创新形式都值得研究…… ## [52:24] 结语：美国需要恰当的回应 · YouTube **嘉宾：** ……在美国发生。但在所有这些方面都需要保持强劲的时候，持续削弱创新体系，时机似乎很不合适。与其把这称为一次“斯普特尼克时刻”，不如说这件事已经持续十多年了。我们早有足够时间整顿好自身。如今一边说要警醒，一边采取许多扰乱创新的做法，似乎并不明智。 **另一位嘉宾：** 问题在于，我们没有作出恰当的“斯普特尼克式回应”。 **嘉宾：** 是的。大学和创新体系的其他部分当然也有问题，仍有很大改进空间。但用个通俗说法，这就像“把婴儿和洗澡水一起倒掉”。 **Steven Davis：** 对。谢谢二位。这是一场非常精彩的谈话。希望它能得到应有的关注。谢谢你们。 **嘉宾：** 谢谢你，Steve。 **嘉宾：** 谢谢你一直以来做我的同事，也谢谢这场精彩的谈话。