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来源:泉果视点
哈佛最新报告:中国经济稳坐全球“黄金象限 ”(上)
在(下)期中 ,我们继续引用哈佛增长实验室最新提出的‘科学-技术-产业’黄金三角模型,来解析王国斌在策略会上提到的另外两个关注点:“中国科技企业的创新爆发力”和“工程师红利爆发”。
关于科技创新,王国斌提到 ,“中国科技企业展现出的创新爆发力,特别是中国在AI和机器人领域的前沿突破,让全球资本重新审视中国经济的增长韧性 。 ”
他进一步以近期引发热议的DeepSeek为例 ,说明中国科技创新类企业的成功绝非偶然。“过去十年中,中国是全球范围内创新力攀升最快的经济体,包括中国新生代科研力量的崛起(80后 、90后已成为创新主力) ,这也是泉果基金对投资中国一直充满信心的原因”。
王国斌还特别以高端制造业举例:中国造船业2024年新接的订单量占全球总量的7成,新能源汽车产销量连续10年全球领跑;创新药领域同样迎来突破:2023年中国药企海外授权交易数量首次超越引进数量,而在2024年创新药出海收入已突破600亿美元 。
同样 ,哈佛增长实验室的最新报告中,也以中国在生物医药和工程计算机领域的高度专业化发展,来说明中国已然突破发展中国家“技术升级受限”的“知识陷阱”,在“科学-技术-产业 ”三个维度上 ,构筑了科技创新的“黄金三角”,共同驱动中国的经济复杂度提升。
什么是创新能力的
“黄金三角”?
创新不仅仅是前沿领域的单点突破,更是一个“科学-技术-产业 ”协同作用的系统。
哈佛增长实验室在最新的研究报告《Innovation Policies Under Economic Complexity》中 ,进一步完善了“经济复杂性”指数的评估模型,增加了“科学复杂度”和“技术复杂度 ”等指征,以进行更具前瞻性的评估 。
这篇56页的新论文基于经济复杂性的框架 ,探讨了创新模式的全球趋势:技术进步的动力不仅取决于产生的新知识数量,还取决于经济体系中,已有知识的复杂性和关联性。要真正评估国家的创新潜力 ,需要从三个维度入手。
创新的黄金“三角形”:
1. 科学能力:
通过基础研究积累知识储备,为技术突破奠定基础(衡量指标:科研论文数量) 。
2. 技术能力:
让科学研究走向应用,转化为具体的技术发明(衡量指标:发明专利数量)。
3. 工业能力:
将技术成果推向市场 ,实现商业化(衡量指标:出口产品的复杂度)。
这三者通过知识溢出、技术转化、产业升级形成闭环,共同驱动经济复杂度提升 。
之所以选择了出版物和专利这两新维度,因为研究发现,这两个数据和人均收入的相关性很高 ,甚至比出口数据更高。
图1.人均科研论文与人均收入的相关性分析
根据研究,假设某个地区的人均收入增长10%,这里的专利数量大约会增长11.5% ,科学论文数量会增长9.7%——它们的增长幅度基本和收入增长同步(接近1:1),而相比之下,出口的增长只有7%。
换句话说 ,一个国家的创新能力,不仅体现在贸易数据的复杂度上,更体现在科学研究和技术发明的积累上 ,而在这些关键领域,中国的表现已然跻身全球前列。
从“工程师红利”
到“创新复利 ”
中国的两大优势,庞大人口基数构筑的创新基础和工程师红利的持续爆发 。
泉果基金创始人王国斌在2025春季策略会提到的另一个值得关注的优势 ,是“工程师红利爆发”。他引用美国乔治敦大学安全与新兴技术中心(CSET)的数据:中国科学 、技术、工程、数学(STEM)专业的博士毕业生人数从2007年起已经超过美国,预计今年将达到7.7万人,接近美国(4.0万人)的两倍。
他还特别提到了中国庞大的人口基数对创新的加持力量 。
哈佛增长实验室基于学术的研究,和王国斌基于资产管理行业的分析 ,得出了几乎完全一样的洞察与结论。
哈佛在报告中提出了“国家级隐形知识网络”的框架:国家“集体知识 ”的积累,需要规模化 、专业化的人才网络。
中国的“工程师红利”为构建“隐性知识网络”提供了核心支持——大量受过系统科研训练的工程师,通过企业、实验室和产业集群的协作 ,将分散的个体知识,整合为可复用的集体创新能力 。
中国的“工程师红利”正在转化为“创新复利 ”。7.7万STEM博士如同7.7万颗种子,让中国在人工智能、机器人 、新能源等多个前沿领域的“集体知识”加速累积。
泉果视点注:“STEM”指攻读“科学(Science)、技术(Technology)、工程(Engineering)和数学(Mathematics) ”等专业 ,涵盖了传统工程和计算机科学领域,还包括生物科学、化学 、物理等多个学科 。
例如,一场惊艳的无人机表演背后 ,是数千名中国工程师在飞控算法、材料科学等领域的默契协作——这种能力无法通过购买设备或复制图纸获得,而是依赖于工程师网络的长期磨合。
图3.沙特阿拉伯国庆日的中国无人机秀6000架无人机搭载柔性显示屏,在空中呈现2K高清的沙特王储小萨勒曼人像
研究表明 ,作为衡量创新力的“关键指标”,中国在科研论文和专利方面的表现已跻身全球前列:
1. 【科研论文】
2000年至2020年,全球科研论文主要集中在医学和生物学领域,其次是工程和计算机科学。这两个方向占全球科研论文的一半以上 。
按作者所属国家划分 ,美国约占25%,而中国紧随其后占14%,居全球第二位。
图4.全球科研论文占比(按国家分)
2. 【发明专利】
美国约占全球专利的1/4 ,中国占了11.98%,仅略低于日本和韩国。
图5. 全球发明专利占比(按国家分)
科技版图的复杂性竞争
中国仍是全球优秀案例
国家的创新发展如同马拉松赛跑,过去的积累决定了未来的竞争赛道。中国通过20年积累已从“跟跑者”升级为“并跑者 ” ,并在人工智能、新能源等新赛道抢占身位 。
除了静态数据,该论文着重研究了过去20年,核心国家科学技术的演进以及全球创新格局的变化。
增长实验室认为 ,国家的结构转型具有“路径依赖”,“跨越式发展”是不可能的。你必须要首先获得发展所需要的新的能力,才能通过每一个节点 ,移动向新的相邻节点 。因为每个经济体都有自己独特的多样化模式,所以也会倾向于在不同的领域去深耕和拓展。
数据显示,在科技版图的复杂性竞争中,中国同样是全球的优秀案例。
下面两张图分别是“科学复杂度 ”和“技术复杂度”在过去20年的发展 。
其中 ,第一行是美国,第二行是中国。每一个节点代表一个科学/技术领域,两点连接越近 ,说明它们越容易融合协作。
图6. 3个国家在20年内的“科学复杂度”的演进
在科学和技术领域,我们都能看到类似的趋势——在过去的20年,美国在“原地踏步 ” ,基本没有提升,而中国则是从“单点突破”到“全面开花” 。
从科研论文看,中国在20年的时间内 ,实现了非常显著的科学多元化提升,尤其在工程和计算机科学(红色) 、医学和生物学(绿色)以及化学(紫色)领域,显示出非常高度的专业化和复杂度 ,这也预示着这些领域及其交叉领域的创新潜力巨大。
从发明专利看,中国“技术复杂度”的提升,比“科学复杂度 ”更加显著。在2000年,中国的专利只集中于几个领域——工程机械(粉色)和生活必需品(红色) 。然而在20年内 ,中国的专利已经实现了极大的丰富度及多领域的覆盖,在专利总量上,实现了20多倍的增长 ,与美国基本持平,这意味着,中国为更多前沿技术的延展和创新铺平了道路。
泉果视点注:世界知识产权组织近日公布了“2024年全球知识产权申报”统计数据。数据显示 ,2024年,国际专利申请总量达27.39万件,同比增长0.5%。其中中国申请量为70160件 ,同比增长0.9%,仍是申请量最大的来源国(占总申请量的1/4),而美国以54087件申请量位居第二 ,同比下降2.8% 。日本、韩国和德国紧随其后。中国的全球创新排名位列第11位,是过去10年创新能力提升最快的经济体之一。同时,中国也是排名前30的经济体中唯一的中等收入经济体 。
古希腊哲人品达(Pindar)曾说:
学习什么是自己,
然后成为那样的自己。
Become such as you are ,
having learned what that is。
哈佛增长实验室的创始人里卡多·豪斯曼(Ricardo Hausmann)指出:通用的增长指标,比如GDP或者GNP虽然能衡量经济总量,但无法解释经济体的发展潜力 。而“经济复杂度”从更深层的角度 ,解释了增长的原因中国创新的最大底气,不是某一项技术领先,而是“科学-技术-产业 ”黄金三角的协同进化。
正如泉果基金创始人王国斌反复强调的 ,中国科技企业展现出的创新爆发力,让全球资本重新审视中国经济的增长韧性……中国新生代科研力量的崛起,是泉果基金对投资中国一直充满信心的原因。
参考资料:
Global Trends in Innovation Patterns: A Complexity Approach , Harvard Growth Lab;
Innovation Policies Under Economic Complexity, Harvard Growth Lab;
America is missing the new labor economy - Robortics part 1, Semianalysis , March 11, 2025
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