王國強
【摘要】歷史表明,高水平科技自立自強是世界科技強國的戰(zhàn)略支撐。人才使用與培養(yǎng)、科學技術研究的創(chuàng)新、科技資源的優(yōu)化配置、學術環(huán)境建設是實現(xiàn)高水平科技自立自強的關鍵驅(qū)動要素。通過定量與定性的研究方法,可以在上述四個維度厘清中美之間科技發(fā)展的實質(zhì)差距。堅持以“面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟主戰(zhàn)場、面向國家重大需求、面向人民生命健康”為發(fā)展方向,以科技創(chuàng)新與體制機制創(chuàng)新為發(fā)展動力,以“科技自立自強”為發(fā)展能力,以“人才是第一資源”為發(fā)展保障,以實現(xiàn)基礎研究和關鍵核心技術的突破并形成系統(tǒng)、完備、高效的國家科技創(chuàng)新體系為發(fā)展關鍵,加快建設科技強國。
【關鍵詞】自立自強? 一流人才? 科技領先地位? 資源配置? 創(chuàng)新環(huán)境
【中圖分類號】F124.3/G322? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻標識碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2022.20.002
黨的十九屆六中全會通過的《中共中央關于黨的百年奮斗重大成就和歷史經(jīng)驗的決議》指出,黨的十八大以來,“黨堅持實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,把科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”[1]。黨的二十大報告提出,到二〇三五年,“實現(xiàn)高水平科技自立自強,進入創(chuàng)新型國家前列”[2],以中國式現(xiàn)代化全面推進中華民族偉大復興。這是以習近平同志為核心的黨中央科學把握世界發(fā)展大勢,立足當前、著眼長遠作出的戰(zhàn)略部署。中美競爭愈演愈烈、新冠肺炎疫情暴發(fā)并持續(xù)在全球蔓延、烏克蘭危機驟然而起,讓人真實感受到“世界百年未有之大變局”正在加速演進。中美競爭無疑是這個變局的關鍵變量,世紀疫情和烏克蘭危機也沒能延緩美國對華實施全面戰(zhàn)略競爭的沖動與步伐,以競爭為主、以合作為輔將成為中美關系的“新常態(tài)”。科技創(chuàng)新作為應對世界秩序變革和提升自身實力的主要手段,成為中美戰(zhàn)略博弈的主戰(zhàn)場。因此,新時代如何適應新一輪科技革命、科研范式的發(fā)展變化和組織變革,立足我國現(xiàn)實狀況,利用中國特色社會主義制度優(yōu)勢,實現(xiàn)高水平科技自立自強,進入創(chuàng)新型國家前列,成為擺在我們面前的新課題。對于這個問題的回答,學界已有不少研究,在此不再贅述。本文也嘗試從歷史和現(xiàn)實出發(fā)就“為什么”和“怎么辦”兩個方面來探索我國實現(xiàn)高水平科技自立自強的路徑這個問題。
科技自立自強是大國崛起的戰(zhàn)略支撐
科技自立自強是指在新的歷史階段下強調(diào)要靠自主創(chuàng)新把國家發(fā)展和國家安全的主動權掌握在自已手里,貫徹新發(fā)展理念,構建新發(fā)展格局,以推動高質(zhì)量發(fā)展和實現(xiàn)社會主義現(xiàn)代化的遠景目標。綜合分析國內(nèi)外形勢,當前和今后一個時期,我國發(fā)展仍然處于重要戰(zhàn)略機遇期,但機遇和挑戰(zhàn)都有新的發(fā)展變化。從內(nèi)部看,中國科技事業(yè)發(fā)展面臨由“量大”到“質(zhì)強”及構建新發(fā)展格局的迫切需求;從外部看,中國面臨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革快速演進、以美國為首的西方國家的科技封鎖、逆全球化思潮的興起、烏克蘭危機帶來的世界秩序的變化,以及全球蔓延的新冠肺炎疫情對經(jīng)濟社會的沖擊等。因此,“自立”可理解為自主創(chuàng)新,國家發(fā)展的安全、可控、可持續(xù)發(fā)展;“自強”可理解為創(chuàng)新的高質(zhì)量高水平,科技引領能力和原始創(chuàng)新能力的極大提升。
歷史經(jīng)驗表明,科技自立自強似乎是成為世界強國或大國崛起一個不言自明的前提,但是其發(fā)展和崛起的路徑又有很大的不同。世界科學中心相繼在意大利、英國、法國、德國、美國轉(zhuǎn)移,或者說世界科技革命的發(fā)生,都伴隨著人才培養(yǎng)模式、資源條件配置、科研范式轉(zhuǎn)變以及創(chuàng)新生態(tài)建設等主導要素條件的變化。這些大國崛起的主導要素驅(qū)動著一國的發(fā)展,以不同的方式和路徑最終奠定了世界科技的領先地位。
近代科學從16世紀中葉復興,并于17世紀初在意大利開花結果,最大的原因就是宗教改革所帶來的文化環(huán)境上的變化,哥白尼、維薩留斯、第谷、開普勒、伽利略等科學家的科學活動由此開始,“求是”科學精神由此誕生,“理性”(實驗觀察和歸納推理)科學方法得以確立。國家社會沒有什么資源提供,他們完全憑借自身對真理的執(zhí)著,不懼困苦,一往無前。
17世紀下半葉至18世紀上半葉是科學的1.0時代。在這一時期發(fā)生了以牛頓發(fā)現(xiàn)萬有引力定律為標志的第一次科學革命和以瓦特改良蒸汽機為標志的第一次技術革命,世界科學中心從它的誕生地意大利轉(zhuǎn)移至英國。在這個時期,以英國皇家學會為代表的社團成為科技創(chuàng)新的主要組織形式,科學研究活動雖較少得到政府的資助,但得到了政府與社會的廣泛認可,研究范式為實驗科學和理論科學。
18世紀下半葉至19世紀上半葉是科學的2.0時代。隨著第一次科學革命和技術革命的不斷深化,法國科學家和發(fā)明家成為時代的主角,世界科學的中心轉(zhuǎn)移到法國。在這個時期,以法國科學院為代表的大型國立科研機構成為科技創(chuàng)新的主體,職業(yè)科學家群體開始出現(xiàn),科學研究活動開始職業(yè)化,但研究范式?jīng)]有變化。法國啟蒙哲學和民主革命改變了法國人僵化的世界觀,使科學成為法國的“暢銷貨”,大家可以在咖啡館談科學說政治,形成了良好的創(chuàng)新文化。值得一提的是法國大革命時期成立的綜合技術學校(也叫炮兵工程學校或工藝學校),被拿破侖稱為“下金蛋的母雞”的“飼養(yǎng)場”。這所學校首開制度化培養(yǎng)科技人才世界之先河,為法國普通出身的青年開辟了自由發(fā)展之路,一大批科學家得以涌現(xiàn)。
19世紀下半葉至20世紀是科學的3.0時代。至20世紀30年代,發(fā)生了以相對論和量子力學為標志的第二次科學革命和以電力技術和內(nèi)燃機技術為標志的第二次技術革命,落后的德國超越法國成為世界科學的中心,以柏林洪堡大學為代表的現(xiàn)代研究型大學成為科技創(chuàng)新的主角,“科教”融合式的科研院所和“科工”融合式的工業(yè)實驗室大興,讓科學技術深深地根植在現(xiàn)實的社會需要中,培養(yǎng)出如西門子、克虜伯、蔡斯等“科學家﹢工程師﹢商人”這樣的近代“科學技術家”。德國學術上倡導公平競爭精神和“同行評議”,教育上提倡尊師重教的良好風尚,培育了良好的創(chuàng)新生態(tài)。科學上的研究范式仍是實驗科學和理論科學。
至20世紀下半葉,科學進入到大科學時代,發(fā)生了以計算機和信息網(wǎng)絡為特征的第三次技術革命,世界科學中心也隨之轉(zhuǎn)移到美國,科學實驗室和工業(yè)實驗室成為第三次科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要推手,并形成了當前大學研究機構、獨立科研院所、工業(yè)實驗室、科技社會組織等多元并存和互融共進的科研活動的組織模式。美國科學崛起和德國科學衰落的標志是同一個事件,即德國納粹黨驅(qū)趕猶太科學家。美國的成功無疑得益于其長期以來奉行的人才政策,特別是“技術類移民”。盡管接受外來人才為美國科學的飛躍式發(fā)展發(fā)揮了重要作用,但是這種作用是“錦上添花”而非“雪中送炭”。美國不僅學習德國建立研究型大學,而且建立大量科學實驗室和工業(yè)實驗室,設立以科學、教育為導向的基金會,培養(yǎng)了大量優(yōu)秀的本土科學人才和商業(yè)人才,大大促進了產(chǎn)、學、研一體化,即科研機構的一體化建設推動了產(chǎn)、學、研一體化的發(fā)展。在這個時期,科學呈現(xiàn)出“大科學”的特點:一是研發(fā)經(jīng)費驚人,只有大國和大企業(yè)才能提供;二是研究組織龐大;三是科學、技術和創(chuàng)新三類截然不同的活動被不可分割地聯(lián)結在一起。適應大科學時代的變革和大國競爭的需要,出現(xiàn)了舉國體制的科研組織模式、管理方式,以及計算科學新的研究范式。
21世紀至今可視為科學的4.0時代。隨著人工智能、腦科學、量子計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、5G(第五代移動通信技術)等新一代信息技術的快速發(fā)展,全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革蓬勃興起,大國競爭更加激烈,大科學、大工程、大投入、大風險、大協(xié)作成為當今全球科學研究的主要特征,出現(xiàn)數(shù)據(jù)科學和開放科學新的研究范式。因此,高水平科技自立自強是適應這種新變化、進入創(chuàng)新型國家前列、進而成為世界科技強國的必由之路,大量的一流人才、合理的資源配置、優(yōu)化的組織協(xié)商機制、眾多的原創(chuàng)成果和良好的創(chuàng)新環(huán)境是實現(xiàn)高水平科技自立自強的堅實基礎。
高水平科技自立自強的實現(xiàn)路徑
一流創(chuàng)新人才的使用、培養(yǎng)。世界科學中心轉(zhuǎn)移演進規(guī)律同時也是世界科學人才中心轉(zhuǎn)移演進規(guī)律??茖W研究是一種高度復雜的創(chuàng)造性活動,需要科學家發(fā)揮高度的創(chuàng)造力、耗費巨大的精力,一國杰出科學家具有不可替代性,其數(shù)量和水平是國家科技實力的重要象征??茖W發(fā)展的歷史表明,一流科學家的作用是決定性的。哈佛大學前校長康南特指出:“在每一個科學領域里,決定性因素是人,科學事業(yè)進步的快慢取決于第一流人才的數(shù)目。據(jù)我的經(jīng)驗,十個二流人才抵不上一個一流人才。”[3]美國貝爾實驗室第六任總裁羅斯也曾講,貝爾實驗室“使命的成功決定性地依賴于個人的貢獻”,其“科技實力來自單個人的杰出”,即使越來越多的計劃是跨部、室和各副總裁管轄的范圍,但“成功仍然依賴于個人的貢獻”。[4]
一流人才概念雖難定義,但容易識別,一流人才通常擁有良好的教育和較高的天賦。在這里討論我國一流人才現(xiàn)狀和問題有三個預設的基本前提,即一流人才是世界上最重要的資源,一流人才是一種最容易流動的資源,一流人才成長依賴于周圍的環(huán)境??傮w上講,雖然隨著經(jīng)濟實力的增強,科技研發(fā)投入力度的加大,科技人才政策的改善,中國科技人才隊伍不斷壯大,但是與美國相比,還存在不小的差距與問題。
其一,中國一流的科學家和技術大師數(shù)量嚴重偏少。從國際大會報告人數(shù)上看,美國國家科研機構和高水平研究型大學的一流人才數(shù)量遠超中國。國際大會報告人通常是大會組織者通過同行評議遴選出“最好中的最好者”,其數(shù)量最能體現(xiàn)一國大學和科研機構在一流人才方面的實力和國際地位。根據(jù)清華大學研究院對頂級國際會議的分級標準,以2018年數(shù)學的“國際數(shù)學家大會”、2022年物理的“美國物理學會春季年會”、2022年化學的“美國材料研究學會春季年會”、2022年生物的“冷泉港學術研討會”的中美受邀報告人的人數(shù)為例進行統(tǒng)計分析,可以看出,中國的高水平研究型大學和國家科研院所在數(shù)學、物理、化學、生物方面與美國的研究型大學和國家科研機構實力相差懸殊。數(shù)學方面,美國共有77人,來自大學的有37人,而中國僅有6人,且分散在六所大學中;物理方面,美國1195人,中國17人;化學方面,美國138人,中國34人;生物方面,美國25人,中國0人。[5]從重大原始創(chuàng)新成果上看,中國一流人才的數(shù)量與美國仍有不小的距離。從自然科學的“諾貝爾獎”、數(shù)學的“菲爾茲獎”和“阿貝爾獎”、計算機的“圖靈獎”、物理的“沃爾夫獎”、生物醫(yī)學的“拉斯克獎”、地球科學的“維特勒森獎”獲獎情況看,中國獲獎人數(shù)與美國獲獎人數(shù)的比值為1/287、0/27、1/49、0/29、1/272、0/18,相差巨大。[6]從全球高被引科學家人數(shù)上看,美國第一,中國第二,且有較大差距?!?021年ESI高被引作者名單》顯示,在來自全球70多個國家和地區(qū)的約6602人次高被引研究人員中,美國研究者數(shù)量為2622人次,占39.7%。[7]
其二,中國與美國存在較大的“人才逆差”。人才的根本性特征是流動性和集聚性,人才的層次越高流動性就越強,人才聚集程度越高的地方對人才的吸引力越大,從而形成所謂人才“馬太效應”。美國是超一流人才的聚集地,在化學、醫(yī)學、物理學和經(jīng)濟學四個領域諾貝爾獎的美籍獲獎者中,有24.4%出生地不在美國。[8]STEM(科學、技術、工程、數(shù)學四門學科英文首字母的縮寫)領域博士畢業(yè)生和博士后數(shù)量也是國家科技競爭力的一個重要指標。據(jù)統(tǒng)計,中國每年的STEM博士畢業(yè)生人數(shù)幾乎是美國的兩倍。如果僅與美國國內(nèi)學生數(shù)量相比,中國每年的STEM博士畢業(yè)生的數(shù)量將是美國的三倍多。中美兩國STEM領域博士生的來源有著顯著差別,2010年至2021年,國際學生約占美國STEM博士畢業(yè)生的42%,其中計算機科學和工程領域的比例尤其高,約占美國工程學博士授予量的50%~60%,而中國國際生的份額僅占7%左右。[9][10]2019年美國科學工程和健康領域的博士后數(shù)量是66247名,來自美國之外的人員數(shù)量為36795名,占比55.5%。[11]就某一領域而言,馬可波羅研究所對全球AI頂尖人才(前20%)的本科教育所在地、研究生培養(yǎng)所在地、最終工作單位所在地進行跟蹤研究,總結出全球AI頂尖人才流動規(guī)律。數(shù)據(jù)顯示,全球AI頂尖人才53.4%最終流向了美國,14.2%流向歐盟,10.4%最終流向中國。同時,全球AI頂尖人才在中國接受本科教育的人中有54.0%最終流向美國,在中國接受研究生教育的人有11.9%最終流向美國。[12]由此可見,中國國內(nèi)高校幾乎成為了歐美等發(fā)達國家的“ICT人才孵化地”(Information and Communications Technology,信息與通信技術)。2022年5月9日,40余位美國前國家安全官員在致美國國會的信中也不無驕傲地說:“美國目前仍然是世界最優(yōu)秀的科學家和工程師最向往的地方——這是中國至今都還無法復制的,盡管他們進行了龐大的投資?!盵13]
其三,中國人才成長的學術環(huán)境亟待改善。高水平研究型大學是人才的重要出口。與美國相比,中國不僅大師少而且在學術生態(tài)環(huán)境建設上也有不小的距離。中國大學科學大師稀缺引發(fā)了著名的“錢學森之問”,究其原因應該是多方面的,有兩點應該是大家的共識,因為它與大學的功能定位相悖:一是“官僚化”的危險和人才管理行政化傾向;二是科學精神的缺失和相關規(guī)范的缺位。前者大大限制了科學家隊伍的數(shù)量,后者影響了科學家隊伍的質(zhì)量。人才集群效應還說明了一個問題,工資和設備等物質(zhì)條件不是人們選擇大學進行進一步學習或工作的決定因素。中外的“虎媽”“虎爸”“直升機父母”都會選擇高水平研究型大學作為孩子教育的目的地同樣說明了這個問題。正如諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者克魯格曼所說:“如果你得用一個詞來解釋美國經(jīng)濟的成功,那個詞就是教育?!盵14]近年來,我國學術環(huán)境建設的重要作用已經(jīng)逐漸引起政府的重視,學術生態(tài)環(huán)境的建設與治理正穩(wěn)步推進,特別是在科研評價體系方面,但部分地區(qū)、部分領域“四唯”“五唯”等現(xiàn)象依然存在。
基礎科學和關鍵技術領域的創(chuàng)新??茖W、技術和創(chuàng)新的概念高度相關但又有所區(qū)別,每一項都代表著一個相當大的實踐活動類型??茖W能為技術提供新知識、新技能,增強新的認知能力,同樣技術能為科學提出新問題,并為解決新問題提供幫助,這種復雜的關系使得有關科學和技術的政策優(yōu)先權問題長期以來爭議不斷。1944年,時任美國總統(tǒng)羅斯福向其科技顧問范內(nèi)瓦·布什提出了戰(zhàn)后如何發(fā)展科學和技術“四個問題”,布什以《科學——無盡的前沿》作為回復,奠定了美國此后75年科學發(fā)展的基礎。《科學——無盡的前沿》的巨大影響,使得創(chuàng)新過程的“科學—技術—創(chuàng)新”模式深入人心。該模式闡明了新的技術思想來源于科學的發(fā)現(xiàn),思想是由于科學中的新發(fā)現(xiàn)而出現(xiàn)的,然后經(jīng)過應用研究、設計制造到最終商業(yè)化的過程。
關鍵技術可改變現(xiàn)狀、贏得未來,基礎研究是整個科學體系的源頭和所有技術問題的總機關。因此,基礎科學和關鍵技術領域的創(chuàng)新受到世界各國的高度重視??茖W和技術領域的全球領先地位已成為大國的決定性特征。如何衡量一國(或地區(qū))科技上的國際主導地位?2000年,美國科學、工程和公共政策委員會(簡稱COSEPUP,由美國國家科學院、工程院和醫(yī)學院三個機構的理事會成員聯(lián)合組成)推出了《美國研究領域國際基準實驗》這一比較評估工具,認為衡量一國(或地區(qū))在研究方面居領先地位關鍵標志是:(1)在基礎科學領域(如生物學、物理學、數(shù)學、化學、地球科學、天文學等)及其主要分支學科(如神經(jīng)科學、凝聚態(tài)物理學等)處于世界領先行列;(2)在一些關鍵核心領域(國家戰(zhàn)略目標所需、未來有廣闊的應用前景或能帶動其他領域的發(fā)展,如半導體、人工智能、量子技術、5G通信、生物技術、新能源等)保持顯著的領先地位?!睹绹芯款I域國際基準實驗》強調(diào),出版物、引用、專利、投入等定量指標適用于評估一些研究計劃或項目,不足以衡量一國(或地區(qū))在研究上的領先程度,專家判斷才是最為有效的手段,有可能在20%的時間內(nèi)獲得80%的價值。根據(jù)這一評估工具從定量和定性兩個方面對中美兩國的科學研究和關鍵技術研究所作的比較,中國仍有很長的路要走。
1.基礎科學。科學論文是基礎科學研究成果的主要表現(xiàn)形式,也是全球同行評議科技貢獻的最重要依據(jù)。因此,科學論文的質(zhì)量基本可以反映中美兩國基礎科學整體研究水平的高低。英國《自然》雜志推出的自然指數(shù)(Nature Index, NI)是國際公認的、能夠衡量機構、國家和地區(qū)在自然科學領域的高質(zhì)量研究產(chǎn)出與合作情況的重要指標。通過聚焦數(shù)量相對較少的高質(zhì)量論文,經(jīng)過同行在職科學家所組成的獨立小組的評議認定,從而判斷科研產(chǎn)出的質(zhì)量高低。從NI指標上看,中國自然科學領域的研究水平與美國仍有相當?shù)牟罹?。根?jù)自然指數(shù)統(tǒng)計,2020年中國學者在全球82種頂級自然科學類期刊上共發(fā)表研究論文19084篇(其中,化學、物理、生命科學,以及地球與環(huán)境科學四個分支領域分別發(fā)表論文9321篇、6212篇、3147篇和2729篇),美國學者共發(fā)表研究論文29207篇(其中,化學、物理、生命科學,以及地球與環(huán)境科學四個分支領域分別發(fā)表論文7211篇、8373篇、13046篇和4348篇)。[15]美國在物理、生命科學、地球和環(huán)境科學領域及整體水平居世界第一,中國位居第二;中國僅在化學領域居世界第一,美國位居第二。
基礎科學前沿的頂尖科學家對中美兩國在基礎科學領域的實力現(xiàn)狀更為了解。數(shù)學、物理學、化學、天文學、地球科學、生物學是基礎科學領域中的代表性學科,基本上能夠反映各國基礎科學實力情況。通過對這些學科領域中的中國頂尖科學家進行調(diào)查訪問,聽取他們關于“所屬學科在世界范圍內(nèi)的位置”這一問題的看法,得到結論如下:絕大部分受訪科學家認為,美國依然在基礎科學領域擁有不可撼動的整體優(yōu)勢,同時不可否認的是,近年來中國數(shù)學、物理學、化學、生物學、地質(zhì)學等基礎學科發(fā)展迅速,大部分已進入世界第二梯隊,且一些細分領域已接近或達到世界最前沿水平。[16]調(diào)研情況雖基本印證了NI統(tǒng)計學視角的中美兩國在基礎科學領域的實力情況,但也存在一些差異,如化學領域等。
具體而言,一是當前美國在基礎科學領域中的優(yōu)勢地位依然難以撼動。中國與美國數(shù)學研究人員總量相差無幾,然而美國在尖端數(shù)學人才數(shù)量上遠超中國;與美國相比,中國缺乏龍頭化學相關企業(yè),使得整個行業(yè)尚不具備國際引領能力;在生物學領域,中國近年已取得眾多突破,但仍缺乏能開辟一個新的研究領域的研究,我們的許多研究更多的是驗證已有的概念和理論,如中國生物學家已經(jīng)在克隆猴、膜蛋白結構解析等領域?qū)崿F(xiàn)突破,但這些研究更多的是技術上的突破和改進,而非原創(chuàng)性科學原理、概念上的突破;當前世界天文學格局是,美國的天文研究力量屬于第一梯隊,英國、法國、德國、荷蘭、意大利等國的天文學研究水平屬于第二梯隊,中國在部分天文學研究領域已進入第二梯隊,有不少亮點工作,但也有部分領域還達不到第二梯隊的水平。二是在某些學科細分領域,中國已發(fā)展出一些有特色且處于世界基礎科學前沿的研究方向。在數(shù)學領域,中國的幾何、數(shù)論在世界數(shù)學界占有一席之地;在地學領域,中國已經(jīng)發(fā)展出一些特色型的研究方向,在世界地質(zhì)學領域占有重要地位,如青藏高原、黃土、煤、戰(zhàn)略金屬礦床的發(fā)現(xiàn)和成礦機理的研究等,中國在世界范圍內(nèi)處于引領位置。此外,當前中國基礎科學領域的研究還存在一些問題。如基礎研究投入不足,自主研發(fā)科研儀器的能力較弱等。
2.關鍵技術。技術(英語:technology,詞源為古希臘語:τεχνολογια,意為“技巧學說”)是指人類對工具、機器、設備和裝置等硬件以及系統(tǒng)、方法和技巧等軟件的運用。技術是一個復雜體系,當前的關鍵核心技術有哪些?從中美競爭的焦點分析,根據(jù)《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》和美國的“戰(zhàn)略競爭法案”、“實體清單”、“技術出口管制清單”、“芯片管制措施”、《芯片與科學法案》等一系列內(nèi)容,大致能夠確定關鍵新興技術領域包括集成電路、人工智能、量子技術、5G通信、生物技術和新能源。這和哈佛大學肯尼迪政治學院貝爾弗科學與國際事務研究中心發(fā)布的《偉大的競爭:21世紀的中國與美國的較量》所確定的領域是一致的??傮w來講,在上述六大領域,中國與美國存在較大差距,也存在自己的優(yōu)勢和領先之處,主要問題是頂尖人才緊缺、技術積累不足、原始創(chuàng)新能力薄弱等。具體情況如下。
第一,美國是半導體領域無可爭議的全球主導者,在產(chǎn)品的設計和制造方面,中國處于落后一到兩代的技術水平。半導體是日常使用的眾多創(chuàng)新電子設備的核心,包括人工智能、計算機、汽車等,是國家經(jīng)濟發(fā)展和國家安全的動力基礎,是中美科技競爭的關鍵領域之一。盡管美國不斷加大“卡脖子”的力度,中國在半導體領域仍已取得重大突破,如5G、芯片設計等,并在半導體制造設備及材料領域發(fā)展迅速,縮小了與美國的差距。美國在半導體行業(yè)保持了近半個世紀的主導地位,在芯片設計和半導體制造方面仍然擁有絕對優(yōu)勢。在半導體制造方面,美國擁有全球十大頂級半導體企業(yè)中的6個,并通過應用材料(Applied Materials)和蘭姆研究(Lam Research)等本土公司控制著供應鏈的關鍵環(huán)節(jié),擁有55%的半導體制造設備市場份額(中國大陸為2%)和85%的電子設計自動化軟件市場份額。[17]《2020年美國半導體行業(yè)狀況報告》數(shù)據(jù)顯示,在4123億美元的全球半導體營收中,美國半導體公司占47%,中國大陸的公司占5%。從半導體器件細分類型看,美國在微處理器/數(shù)字/邏輯器件領域占比為61%,中國大陸為9%;模擬器件美國占63%,中國大陸低于5%;存儲器方面,美國占23%,中國大陸幾乎為零;分離器件美國占23%,中國大陸占5%。在臺灣經(jīng)濟日報主辦的2021大師智庫論壇上,臺積電創(chuàng)始人張忠謀發(fā)表演講,認為在芯片設計方面中國落后美國和臺灣一到兩年,制造方面落后臺積電五年。然而,荷蘭光刻機制造巨頭阿斯麥的首席執(zhí)行官彼得·溫寧克估計,在15年內(nèi),中國將能夠獨自完成這一切,并實現(xiàn)半導體領域的技術主權。[18]
第二,中國在AI應用與數(shù)據(jù)上領先,美國在AI人才、研究、算法和硬件等關鍵指標上處于主導地位。人工智能技術是新興技術的核心代表,對未來經(jīng)濟和安全有決定性的影響,已成為中美戰(zhàn)略競爭的著力點。在語音識別、人臉識別、移動支付和數(shù)據(jù)庫建設等方面,中國超過了美國,但是在人才、研究、開發(fā)和硬件等關鍵指標上,美國仍處于領先位置。從研究論文的質(zhì)量上看,美國的人工智能領域加權引文影響力指數(shù)(FWCI, 2019)是1.4,中國是0.8;[19]從高被引AI專利族上看,美國是28031件,中國是691件;[20]從開發(fā)上看,在全球十大最具價值的人工智能創(chuàng)業(yè)公司中,美國有7家,中國有3家,[21]在全球十大研發(fā)支出的半導體公司中,美國有5家,而中國沒有;[22]從核心算法上看,底層核心算法(如Droput等)大部分掌握在美國手中,用于提高AI硬件的底層數(shù)據(jù)庫(如NVIDIA優(yōu)化GPU的cuDNN等)中國企業(yè)鮮有涉及,且許多中國企業(yè)依賴國外開源軟件;從人才上看,美國頂級AI人才占全球59%,而中國僅為11%。[23]更為重要的是,在高端智能芯片的生產(chǎn)與加工等方面,中美差距巨大,如當前中國電動汽車智能芯片主要依賴于英偉達、高通等美國企業(yè)。
第三,美國在量子計算和量子傳感領域處于領先地位,中國在量子通信領域處于主導地位。量子技術是一種有著巨大應用前景的新興技術,目前處于發(fā)展的早期階段,成果的主要形式是論文和專利,主要包括量子計算、量子通信和量子傳感三個應用領域。一方面,美國長期以來一直是量子計算領域的主導者,美國公司率先實現(xiàn)“量子霸權”,推出允許客戶使用的量子云計算服務,其相關專利軟件數(shù)量占居了前三位,硬件專利居主導地位。另一方面,中國在量子通信領域已超越美國,成為世界主導者。中國在量子通信和密碼學領域注冊的專利數(shù)量是美國的四倍,并首次發(fā)射了世界首顆量子科學實驗衛(wèi)星“墨子號”。與量子計算和量子通信相比,量子傳感是一個相對成熟的領域,已有一些現(xiàn)實應用(特別是在軍事領域)。在量子傳感論文的引用方面中國排名世界第一,而就影響力而言,美國居世界第一,從2011年到2020年,美國產(chǎn)生了235項高被引量子傳感出版物。[24]
第四,中國在5G通信的許多關鍵指標上處主導地位,美國僅在芯片設計和云基礎設施等指標上領先。中國在5G技術的許多方面擁有先發(fā)優(yōu)勢。5G市場方面,截至2020年底,中國有1.5億5G用戶,美國只有600萬,中國的5G連接已占全球5G連接的87%;授權波段方面,中國是460MHz,美國是70MHz;平均速率方面,中國是300Mbps,美國是60Mbps;[25]在五大5G設備供貨商中,中國有兩家,美國沒有。盡管如此,因5G是在4G基礎上發(fā)展而來,美國仍然在專利授權和標準制定上有著一定的優(yōu)勢。此外,因為美國處在全球科技生態(tài)系統(tǒng)中的核心位置,所以美國在5G芯片設計和云基礎設施等關鍵技術上處于領先地位。
第五,美國是生物技術領域無可爭議的主導者,中國正在全面追趕。生物技術被認為是21世紀的核心技術,能夠深刻改變?nèi)祟惖奈磥?,是中美?zhàn)略競爭的又一熱點。生物技術源自生命科學的發(fā)現(xiàn),如基因組學、生物化學、分子生物學等。自1987年開始實施國家高技術研究發(fā)展計劃(“863計劃”),中國政府正式支持生物技術的發(fā)展。經(jīng)過三十多年,中國在生物技術基礎研究方面已躍居世界前列,部分領域已超過美國。在NI指標上目前中國超過德國、英國,居世界第二。在基因編輯(CRISPR)農(nóng)作物、轉(zhuǎn)基因植物方面,中國的科研產(chǎn)出份額分別是42%和30%,而美國分別是19%和12%;在生物技術專利方面,中國占全球的份額從2000年1%增加到2019年的28%,美國的份額則從45%下降到27%;在生物制藥領域,中國在全球生物制藥市場的份額從2001年的7.2%增加到2016年的22.1%,僅次于美國。[26]中國國藥集團和北京科興中維生物技術有限公司開發(fā)的新型冠狀病毒滅活疫苗被世界衛(wèi)生組織批準用于緊急情況,截至2022年4月25日,中國已向全球120多個國家和國際組織提供超過22億劑疫苗[27]。在癌癥的治療技術中,中國取得CAR-T療法的成功。然而,在2020年全球制藥企業(yè)20強中,美國企業(yè)占了10席,中國沒有一家。2020年,美國在研新藥產(chǎn)品和與全球首發(fā)上市新藥對全球的貢獻率分別為49.3%和67.6%,遠高于中國13.9%和6%,且中國生物制藥的增長很大程度上是由仿制藥推動的,創(chuàng)新藥較少。[28]美國在創(chuàng)新藥,特別是首創(chuàng)(First-in-Class)新藥的產(chǎn)出上穩(wěn)居世界首位。1998~2017年,全球累計上市創(chuàng)新藥731種,其中美國有308種,全球占比穩(wěn)定保持在40%以上。[29]從專利質(zhì)量上看,2018年美國生物技術有效專利30.1萬件,而中國是20.8萬件。[30]因此,可以說,在生物技術原始創(chuàng)新方面,中國與美國仍有不小的距離。
第六,中國在新能源領域產(chǎn)業(yè)供應鏈多個環(huán)節(jié)處于主導地位,美國在基礎能源科學研究和重大技術創(chuàng)新上有顯著優(yōu)勢。能源危機不斷促使人們尋找新的替代能源。中國是可再生能源技術的最大生產(chǎn)國和出口國,2020年的能源轉(zhuǎn)型投資為1348億美元,居世界首位,并擁有全球近三分之一的可再生能源專利。這使得中國在產(chǎn)業(yè)供應鏈和生產(chǎn)鏈方面占據(jù)世界領先地位。全球十大風力渦輪機生產(chǎn)商中,中國占了3家,控制著40%的全球市場,而美國只有12%;中國從2000年生產(chǎn)全球不到1%的太陽能電池板,發(fā)展到2020年供應全球70%的太陽能電池板,而美國則從30%下降到不足1%;中國已經(jīng)是世界上最大的電動汽車生產(chǎn)國和市場國,2020年售出130萬輛電動汽車(占全球銷量的40%以上),而美國只有30萬輛;[31]中國還幾乎壟斷了鋰、多晶硅、稀土等天然礦物、石墨等原材料生產(chǎn);中國還是世界上最大的氫氣生產(chǎn)國,氫氣開發(fā)技術處于領先地位。然而,中國在基礎能源科學研究方面仍不及美國。從重大原始創(chuàng)新上看,美國的初創(chuàng)公司Quantum Scape研制成功了更安全、更持久的鋰電池;美國的初創(chuàng)公司Natron Energy研發(fā)出比鋰離子電池具有更大潛在優(yōu)勢的新儲能技術——鈉離子電池;美國阿貢國家實室開發(fā)出了一種快速、高效的熱能存儲系統(tǒng)(TESS),可快速存儲熱量并按需釋放熱量,轉(zhuǎn)化產(chǎn)生電能。從能源基礎研究上看,美國擁有世界上最先進的中子源、同步輻射光源、X射線自由電子激光器、低溫電子顯微鏡等基礎能源科學研究的設施。從能源基礎研究頂尖人才上看,美國在國際會議受邀報告人數(shù)方面也遠超中國(見表1)。
創(chuàng)新資源的統(tǒng)籌與優(yōu)化配置??萍纪度胧呛饬恳粋€國家科技創(chuàng)新水平、能力的重要指標。其中研究與開發(fā)經(jīng)費的配置與布局反映了國家科研機構(包括國家實驗室)、大學、企業(yè)、社會組織在一國研究與開發(fā)活動中的功能定位。根據(jù)中美科技經(jīng)費投入數(shù)據(jù)(見表2、表3),可以得到兩國國家創(chuàng)新體系各創(chuàng)新執(zhí)行主體的布局圖譜和功能定位的差別。
從經(jīng)費配置布局看,中美兩國對前三類科研力量定位是相同的,即國家科研機構主要功能是應用研究和實驗發(fā)展,大學主要聚焦基礎研究,企業(yè)主要推動實驗發(fā)展,但美國對三類科技力量的投入總量都高于中國。
從功能定位的差異看,存在三個明顯差別,一是中國對大學的投入還不夠。中國大學的經(jīng)費占整個研發(fā)活動經(jīng)費的比例是7.7%,美國是11.5%,而中國國家科研機構和企業(yè)經(jīng)費占整個研發(fā)活動經(jīng)費的比例都高于美國。從同類機構經(jīng)費對比上看,中國大學的經(jīng)費支出為美國的34.6%;中國國家科研機構的經(jīng)費支出為美國的76.6%;中國企業(yè)的經(jīng)費支出為美國的57.4%。二是美國企業(yè)研發(fā)活動比中國活躍,發(fā)揮的作用比中國的大。美國企業(yè)不僅注重開發(fā)研究,而且重視應用研究和基礎研究,經(jīng)費支出占比分別是58.2%和32.2%。相應的是,中國企業(yè)在應用研究和基礎研究上的經(jīng)費支出比例分別為20.5%和6.5%。這說明中國的企業(yè)對基礎研究投入的動力不足,不愿去做“從0到1”的工作。正因如此,中國很多企業(yè)現(xiàn)在面臨技術“卡脖子”問題。三是在基礎研究方面,美國是包括社會組織在內(nèi)四類研究活動機構的多元化投入,而中國主要是大學和國家科研機構,企業(yè)投入較少,社會組織基本不投入。
此外,基礎研究在整個研發(fā)體系中占比較低,“試驗發(fā)展”研究所占比重過高,導致中國研發(fā)結構整體質(zhì)量不高,中國基礎研究與試驗發(fā)展研究之比為1∶13.8,而美國基礎研究與試驗發(fā)展研究之比僅為1∶4.3。
科技體制改革與創(chuàng)新環(huán)境建設。習近平總書記提出:“一個是科技創(chuàng)新的輪子,一個是體制機制創(chuàng)新的輪子,兩個輪子共同轉(zhuǎn)動,才有利于推動經(jīng)濟發(fā)展方式根本轉(zhuǎn)變。”[32]中國實施的創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略是科技創(chuàng)新與制度創(chuàng)新“雙輪”驅(qū)動戰(zhàn)略,科技創(chuàng)新的目標是搶占科技和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展制高點,制度創(chuàng)新的目標是破除體制機制障礙和激發(fā)各類創(chuàng)新主體的活力。制度構建了科技創(chuàng)新活動的外部條件,而文化觀念孕育了科技創(chuàng)新活動的土壤。歷史地看,世界科學中心的轉(zhuǎn)移總是伴隨著科技體制改革和創(chuàng)新文化環(huán)境的變革。正如習近平總書記強調(diào):“環(huán)境好,則人才聚、事業(yè)興;環(huán)境不好,則人才散、事業(yè)衰?!盵33]
黨的十八大以來,圍繞科技體制存在的突出問題,黨和政府出臺了一系列的政策改革措施,在科研項目管理、科研計劃管理、知識產(chǎn)權保護、科技成果使用、相關科技財稅、科技評價、人才政策等方面取得了良好成效,而在鼓勵創(chuàng)新、評價導向、激勵機制、科研自主權、創(chuàng)新協(xié)同、穩(wěn)定支持等有關制度和文化方面,邁出的步伐還不夠大,制約了基礎前沿研究的深度和關鍵技術領域攻關的突破,影響了國家、區(qū)域和企業(yè)整體創(chuàng)新效能的提高。
我們知道,人才、技術、資本是企業(yè)創(chuàng)新的三個關鍵要素。人才層次決定企業(yè)創(chuàng)新的高度,技術前沿性決定企業(yè)的核心競爭力,而地理區(qū)位作為資本所在地決定企業(yè)創(chuàng)新要素流動的快慢和集聚的程度??茖W大師、技術發(fā)明家和商業(yè)奇才為企業(yè)科技創(chuàng)新帶來了思想,而思想傳播和技術擴散則需要靠創(chuàng)新高地構建的網(wǎng)絡和人員的流動來保證。人才集群、技術集群和產(chǎn)業(yè)集群等是科技領軍企業(yè)誕生的基本生態(tài)環(huán)境條件。美國半導體領軍企業(yè)在硅谷崛起,離不開斯坦福大學、加州大學舊金山分校等的參與,它們不僅為硅谷提供了半導體研究的科技精英,而且提供了大批STEM科學人才和技能工人。占居產(chǎn)業(yè)鏈的高端是因其擁有高層次技術發(fā)明家,領軍企業(yè)的發(fā)展則依賴于好的創(chuàng)新生態(tài)。因此,硅谷不僅產(chǎn)生了大批的世界一流科技領軍企業(yè),而且產(chǎn)生了大量的初創(chuàng)企業(yè)。2021年全球1058家獨角獸企業(yè)中有203家的總部設在硅谷。[34]
中國大陸的半導體領軍企業(yè)(無論是設計、制造還是封裝測試)所處地理位置分散,并非顯著集中在高校匯聚的北京、上海等地。中國半導體行業(yè)協(xié)會數(shù)據(jù)顯示,全國排名前十的半導體設計企業(yè)深圳3家、上海3家、北京2家、杭州和無錫各1家;全國排名領先的半導體制造企業(yè)西安2家、上海2家、無錫2家、大連1家、蘇州1家;全國排名前十的封裝測試企業(yè)上海2家、無錫2家、南通2家、江陰1家、北京1家、蘇州1家、天水1家。[35]這一現(xiàn)象更多是各地方政府競爭的結果,而不是人才集群、產(chǎn)業(yè)集群、技術創(chuàng)新集群等區(qū)域集群按照市場規(guī)律進行自然選擇的結果。也就是說,中國科技領軍企業(yè)的誕生邏輯與美國并不相同,它并不完全符合高層次人才流動、高技能勞動力流動、前沿技術擴散及企業(yè)所在地能夠構建的創(chuàng)新生態(tài)網(wǎng)絡等規(guī)律。中國領軍企業(yè)的發(fā)展有著獨特的模式,政府在創(chuàng)新要素的配置中發(fā)揮著極為重要作用。
結語
綜上,高水平科技自立自強是中國全面建設社會主義現(xiàn)代化國家的必由之路,克服困難并解決上述問題才能實現(xiàn)高水平科技自立自強。只有全面深化科技人才體制機制改革,激發(fā)人才創(chuàng)新活力,才能加快世界重要人才中心和創(chuàng)新高地建設。持續(xù)加大基礎研究的穩(wěn)定支持力度,讓中國的基礎科學研究居世界前列,強化戰(zhàn)略科技力量,讓中國的關鍵核心技術居世界領先地位。唯如此,才能攻克當前“卡脖子”技術問題,加快科技強國建設步伐,才能推動國家的高質(zhì)量發(fā)展,構建新發(fā)展格局,中國才能真正成為社會主義現(xiàn)代化強國。相應的,科技強國建設要求堅持把科技創(chuàng)新放在我國現(xiàn)代化建設全局中的核心位置,要求“把科技自立自強作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”[36],才能順利實現(xiàn)中國式現(xiàn)代化。
因此,總的來說,“面向世界科技前沿、面向經(jīng)濟主戰(zhàn)場、面向國家重大需求、面向人民生命健康”[37]是發(fā)展的方向,科技創(chuàng)新與體制機制創(chuàng)新是發(fā)展的動力,“科技自立自強”[38]是發(fā)展的能力,“人才是第一資源”[39]是發(fā)展的保障,實現(xiàn)基礎研究和關鍵核心技術的突破并形成系統(tǒng)、完備、高效的國家科技創(chuàng)新體系是發(fā)展的關鍵。堅持從人才強、科技強到產(chǎn)業(yè)強、經(jīng)濟強、國家強的創(chuàng)新發(fā)展新路徑,完整、準確、全面貫徹新發(fā)展理念,方能進入創(chuàng)新型國家前列和實現(xiàn)全面建成社會主義現(xiàn)代化強國的目標。
(文中所涉及數(shù)據(jù)的統(tǒng)計范圍為中國大陸31個省份,不含港澳臺。感謝中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院助理研究員王楠在文獻資料、數(shù)據(jù)分析等方面提供了大量的幫助)
注釋
[1][36]《中共中央關于黨的百年奮斗重大成就和歷史經(jīng)驗的決議》,2021年11月16日,http://www.gov.cn/zhengce/2021-11/16/content_5651269.htm。
[2]《高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現(xiàn)代化國家而團結奮斗——在中國共產(chǎn)黨第二十次全國代表大會上的報告》,《人民日報》,2022年10月26日,第3版。
[3]劉益東:《開放式評價與前沿學者負責制:勝出機制變革引發(fā)的云科學革命》,《未來與發(fā)展》,2013年第12期。
[4]眭平:《實驗室的科學觀》,《自然辯證法研究》,2008年第9期。
[5]根據(jù)2018年國際數(shù)學家大會、2022年美國物理學會春季年會、2022年美國材料研究學會春季年會和2022年冷泉港學術研討會的受邀報告人名單整理。
[6]根據(jù)諾貝爾獎、菲爾茲獎、阿貝爾獎、圖靈獎、沃爾夫獎、拉斯克獎和維特勒森獎的獲獎者名單整理。
[7]《中國內(nèi)地高被引科學家在名單中占比四年里翻了近一番》,2021年11月16日,https://solutions.clarivate.com.cn/blog/20211116/。
[8]根據(jù)諾貝爾獎獲獎者名單(1901~2022年)整理。
[9]R. Zwetsloot; J. Corrigan and E. Weinstein, et al., "China Is Fast Outpacing U.S. STEM PhD Growth," August, 2021, https://pdfs.semanticscholar.org/db4f/114ad490158cce7d8d223fc17e8a72291c4b.pdf?_ga=2.7968434.1019723005.1666246248-1592905327.1662453804.
[10]中華人民共和國教育部:1997~2020年教育統(tǒng)計數(shù)據(jù),https://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/moe_560/2020/。
[11]National Center for Science and Engineering Statistics, "Survey of Graduate Students and Postdoctorates in Science and Engineering: NSF 22-319," 5 April, 2022, https://ncses.nsf.gov/pubs/nsf22319/.
[12][23]Paulson Institute, MacroPolo, "The Global AI Talent Tracker," 9 June, 2020, https://macropolo.org/digital-projects/the-global-ai-talent-tracker/.
[13]《美前國安高官致函國會:為贏得跟中國的競爭,“松綁”高科技外國人才的移民限制》,2022年5月10日,https://www.voachinese.com/a/stem-immigration-talent-2022-05-10/6564164.html。
[14]陳安:《漫話美國教育》,《鳳凰周刊》,2012年第27期。
[15]"Nature Index 2021 Tables," 20 May, 2021, https://www.nature.com/nature-index/annual-tables/2021.
[16]根據(jù)2019年中國科協(xié)創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院對基礎科學領域頂尖科學家的訪談整理。
[17]U.S. Department of Commerce; Department of Energy and Department of Defense, et al., "Building Resilient Supply Chains, Revitalizing American Manufacturing, and Fostering Broad-based Growth: 100-day Reviews under Executive Order 14017," June, 2021, https://permanent.fdlp.gov/gpo156599/100daysupplychainreviewreport.pdf.
[18][21][25][26][31]A. Graham; K. Kevin; B. Karina and Y. Hugo, et al., "The Great Tech Rivalry: China vs the U.S.," December, 2021, https://mobile.digitalelite.cn/h-nd-1910.html.
[19]秦中南、龍坤:《中美歐人工智能技術實力比較》,2022年1月22日,https://www.163.com/dy/article/GUAKFHCS0511DV4H.html。
[20]張建華:《基于長三角科創(chuàng)一體化加快建設國際人工智能產(chǎn)業(yè)集群研究》,《中國發(fā)展》,2019年第6期。
[22]《半導體研發(fā)支出TOP 10格局有變,中國喜憂參半》,2022年5月10日,https://new.qq.com/rain/a/20220510A09XCI00。
[24]E. Parker; D. Gonzales and A. K. Kochhar, et al., "An Assessment of the U.S. and Chinese Industrial Bases in Quantum Technology," 2022, https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/research_reports/RRA800/RRA869-1/RAND_RRA869-1.pdf.
[27]《[新時代這十年]全力抗擊新冠疫情》,2022年10月11日,http://www.cssn.cn/gggl/gggl_ggsygl/202210/t20221011_5546608.shtml。
[28]中國醫(yī)藥創(chuàng)新促進會、中國外商投資企業(yè)協(xié)會藥品研制和開發(fā)行業(yè)委員會:《構建中國醫(yī)藥創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)(2021-2025)》,2021年6月15日,http://www.rdpac.org/index.php?r=site%2Fnews&id=210。
[29]Omar Israel González Pe?a; Miguel ?ngel López Zavala and Héctor Cabral Ruelas, "Pharmaceuticals Market, Consumption Trends and Disease Incidence Are Not Driving the Pharmaceutical Research on Water and Wastewater," 2021, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33806343/.
[30]劉媛:《中美兩國生物技術發(fā)展比較研究——基于專利數(shù)據(jù)的審視》,《科學管理研究》,2021年第2期。
[32]《〈習近平關于科技創(chuàng)新論述摘編〉:加快科技體制改革步伐》,2016年2月29日,http://jhsjk.people.cn/article/28158985。
[33]《習近平談治國理政》第一卷,北京:外文出版社,2018年,第61頁。
[34]《2021全球獨角獸榜:中國三家企業(yè)進入前十 字節(jié)跳動登頂》,2021年12月20日,https://m.mp.oeeee.com/a/BAAFRD000020211220635747.html。
[35]《關于發(fā)布“2019年中國半導體十大(強)企業(yè)名單”的公告》,2020年8月27日,http://www.csia.net.cn/Article/ShowInfo.asp?InfoID=95565。
[37][39]《在科學家座談會上的講話》,2020年9月11日,http://www.gov.cn/xinwen/2020-09/11/content_5542862.htm。
[38]《在中國科學院第二十次院士大會、中國工程院第十五次院士大會、中國科協(xié)第十次全國代表大會上的講話》,2021年5月28日,http://www.gov.cn/gongbao/content/2021/content_5616154.htm。
參考文獻
"America's National Laboratory System: A Powerhouse of Science, Engineering, and Technology," 2017, https://nationallabs.org/site/wp-content/uploads/2017/05/National-Labs-all-r.pdf.
"The DHS and DOE National Labs: Finding Efficiencies and Optimizing Outputs in Homeland Security Research and Development: Serial No. 112-84," 2012, https://www.govinfo.gov/content/pkg/CHRG-112hhrg77379/html/CHRG-112hhrg77379.htm.
A. Varas; R. Varadarajan; R. Palma; J. Goodrich and F. Yinug, et al., 2021, "Strengthening the Global Semiconductor Supply Chain in an Uncertain Era," https://web-assets.bcg.com/9d/64/367c63094411b6e9e1407bec0dcc/bcgxsia-strengthening-the-global-semiconductor-value-chain-april-2021.pdf.
E. Weinstein; C. Lee; R. Fedasiuk and A. Puglisi, et al., 2022, "China's State Key Laboratory System: A View into China's Innovation System," https://www.researchgate.net/publication/361773996_China%27s_State_Key_Laboratory_System_A_View_into_China%27s_Innovation_System.
M. Kazmierczak; R. Ritterson; D. Gardner and Rocco Casagrande, et al., 2019, "China's Biotechnology Development: The Role of US and Other Foreign Engagement," https://www.uscc.gov/sites/default/files/Research/US-China%20Biotech%20Report.pdf.
S. Khan, 2021, "The Semiconductor Supply Chain: Assessing National Competitiveness," https://pdfs.semanticscholar.org/15c8/cca8158a9aa85b31bc31681d475f418fd03e.pdf?_ga=2.48943782.1019723005.1666246248-1592905327.1662453804.
V. Nijhaean; C. Clark and C. Blackwell, 2016, "The Innovation Impact of U.S. Universities: Rankings and Policy Conclusions," https://open.bu.edu/ds2/stream/?#/documents/403629/page/1.
D. Palmintera and D. Porter, 2016, "Enhancing National Laboratory Partnership and Commercialization Opportunities," https://www.nist.gov/system/files/documents/2016/10/13/argonne.ia_.enhancing_nat_lab_partnerships.final_.1.pdf.
National Research Council, 2011, A Data-Based Assessment of Research-Doctorate Programs in the United States, Washington, DC: The National Academies Press.
National Research Council, 2013, Best Practices in State and Regional Innovation Initiatives: Competing in the 21st Century, Washington, DC: The National Academies Press.
National Research Council, 2010, Capabilities for the Future: An Assessment of NASA Laboratories for Basic Research, Washington, DC: The National Academies Press.
National Research Council, 2005, National Laboratories and Universities: Building New Ways to Work Together: Report of a Workshop, Washington, DC: The National Academies Press.
W. R. Robert, 2018, The Gift of Global Talent: How Migration Shapes Business, Economy & Society,? Stanford Business Books.
National Academy of Sciences; National Academy of Engineering and Institute of Medicine, 2000, Experiments in International Benchmarking of US Research Fields, Washington, DC: The National Academies Press.
A. H. Ralaidovy; T. Adam and P. Boucher,? 2020, "Resource Allocation for Biomedical Research: Analysis of Investments by Major Funders," Health Research Policy and Systems, 18(1).
責 編∕李思琪