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硅谷没有秘密——关于硅谷科技生态系统的两点思考 精选

已有 4847 次阅读 2017-9-20 02:02 |系统分类:科研笔记

硅谷没有秘密——关于硅谷科技生态系统的两点思考

李侠

总是被模仿,从未被超越。把这句广告词拓展到科技界,恐怕美国的硅谷就是这种状态的最好写照。资料显示:硅谷是20世纪60年代中期以来,伴随着微电子技术以及计算机技术的高速发展而崛起的。目前硅谷的GDP占美国总GDP5%,而人口不到全国的1%。同时,硅谷也是美国高科技人才的集中地,尤其是美国信息产业人才的集中地。那些世界著名的大公司,如谷歌、Facebook、惠普、英特尔、苹果公司、思科、特斯拉、甲骨文等都把公司落脚在硅谷,可见其魅力。时至今日,无数专家学者以及业内人士,已经对硅谷进行了全方位的解剖式研究,客观地说,硅谷没有秘密,然而,恰恰是没有秘密的硅谷,成了世界高科技产业发展的圣地,它的模式也很少被世界其他地方所成功克隆,到底是什么原因造成硅谷的奇迹呢?为此,我们尝试从科技创新生态的视角,就两个问题对其展开一些分析。

一、创新对基础支撑条件是高度敏感的。如果把科技看作是一个由严格的输入与输出决定的完整产业链的话,那么,它大体的链条如下:科技生态系统+资源配置+人才=科研成果(产出)。资源配置与人才都是可见要素的投入,这也是最易被模仿与克隆的地方,然而,世界各地的实践证明,在同样的资源配置与人才投入的情况下,两者的产出绩效完全不可同日而语,甚至在整个产业链条上的“状态-结构-绩效”都存在巨大的差异。显然,决定硅谷奇迹的应该是科技生态系统的差异。那么科技生态系统从实践层面来看应该包括什么?笔者前几年曾提出支撑创新的五要素模型,即制度条件、经济条件、人才条件、文化条件与舆论条件,这五要素之间存在耦合关系。研究显示,实现创新的最小支撑边界条件是“2+1”模式,即两项硬性基础支撑条件与一项软性基础支撑条件,这里有六种变体。缺少这些必要的基础条件,任何创新都是无法实现的。这个模型为区域创新能力的快速诊断提供了便捷的工具。基于这个模型对科技生态系统进行分解。可以看出,科技生态系统应该包括三部分内容,即制度支撑条件、文化支撑条件与舆论支撑条件。制度支撑条件本身兼有两种职能,既是硬性基础支撑条件,同时,又是要素之间形成耦合作用的协调者与推动者。

制度基础支撑条件对于创新的重要作用在于大幅降低制度成本,为创新的存活留下更大的生存空间,这一点对于具有高度不确定性的高科技产业发展而言,是至关重要的。研究显示:大凡制度成本比较低的地方,创新能力与实现的机率都比较高,反之亦然。这皆源于制度可以为创新提供公平的竞争环境、透明的规则以及开放的市场。纵观全球,那些创新能力强的国家与地区,其制度环境的表现都很优异,从而为资源的集聚降低了风险和不确定性;相反,那些制度环境比较糟糕的地区,创新能力普遍比较弱,而且不易形成资源的集聚效应。制度环境还可以继续分解为要素间耦合作用的协调者,具体表现为,市场的法治程度、激励机制、资源自由流动的便捷程度以及政策质量等指标,恰恰是这些要素是很难在短期内被成功模仿的,这就是为什么硅谷在世界其他地方无法被成功克隆的原因所在。一些创新能力较强的地区正在朝这个方向努力,比如中国的深圳、北京的中关村、印度的班加罗尔等新兴创新城市或地区,都在有意识地改造拖后腿的制度环境。科技生态系统的建设是一个缓慢的系统工程,一旦形成,其后续的影响力也是运行久远的。

至于文化基础支撑条件,是科技生态系统赖以存活的土壤,它决定所在区域的群体的整体认知图式与行为选择模式,它是存在先进与落后之分的。按照科学哲学家拉卡托斯的说法,文化要素构成了一个社会的进步研究纲领或退化研究纲领的硬核。世界上各种文化的兴衰起落,其背后的决定因素就是特定文化硬核所引发的整个社会生产率与创造能力的变化。如果一种文化长期不能为世界提供具有标志性的产品,以及提供持续的创新激励机制,那么这种文化就是退化的研究纲领。至于舆论则提供了促进信息交流与反馈的渠道,它有助于降低信息的收集与获取成本,以及来自外部的免费监督与激励机制。一个文化范式封闭、舆论萧条的科技生态体系注定是没落的体系,它无法为创新提供必要的支撑与保护。

二、科技遗传特征的匹配度与创新模式选择。在科学技术日益交叉渗透的今天,科学日益技术化,技术日益科学化,科技之间的传统界限已然模糊,即便如此,科学与技术之间由于其内在范式存在的巨大差异,两者遵循不同的运行规律。这种缘于遗传性的差异,决定了区域创新的模式选择问题,换言之,一个区域是选择以科学突破为主,还是选择以技术突破为主,这要根据区域自身的科技基因与选择的科技主导方向之间的匹配度来决定的。对此,可以借鉴孟德尔的遗传规律把这种科技遗传特征做些简单分析。假设一个区域固有的科技因子可以分解为科学因子(S)与技术因子(T),在历史的演进中,当一种区域优势科技因子与政策安排所要发展的科技因子进行自由组合时,会出现四种变化模式,见下图:

匹配类型/区域科技因子(A/B)

S

T

S

SS

ST

T

TS

TT

这四种科技发展模式可以称作纯科学型(SS型)、科学主导型(ST型)、技术主导型(TS型)与纯技术型(TT型)。这些模式都是理想化的存在形态,现实中由于会受到很多外部条件与政策因素的影响,导致当地的科技表现形态发生扭曲。因此,任何地区都要花时间去诊断本地区的特定科技遗传因子,找出优势遗传因子,在此基础上制定相关科技政策才可能达到事半功倍的效果。非常遗憾,这个工作当下在很多地区仍是无人关注的空白领域。根据这个图式,硅谷是典型的技术主导型地区:其周边有著名的斯坦福大学以及多所具有技术支持作用的理工科大学,在此基础上发展微电子与计算机产业。这就使当地的技术主导型优势遗传因子与产业技术因子很好地形成匹配。从表面上看,硅谷很好地利用了其独特的地理位置、技术储备库存、人才优势,以及充裕的风投基金,实质则是,硅谷的科技遗传因子与新兴产业的技术因子之间的配型非常匹配,排异性较小,所以才能快速发展壮大,这也是它成功的重要原因。

由此,可以得出一个有价值的推论:同型科技因子之间能形成正反馈现象,导致各类资源出现集聚效应。道理很简单,同型科技因子之间容易形成竞争与互补关系,并且有利于人才的激励与流动。从这个意义上说,任何地区要想发展高起点的科技创新源头,必须充分利用本地区的优势科技遗传因子,毕竟,任何创新高地都不是建立在知识要素的洼地之上的。问题是,一个地区在做科技产业决策时,必须精准了解自己的科技优势因子所在,只有这样才能降低学习成本以及知识的获取成本,并形成高知识梯度优势,否则是无法形成科技与产业中心的。这个现象很好理解,市场上的同类产业集聚、人才集聚与资源集聚背后,都是沿着低成本轨迹演化的必然结果。优势科技遗传因子在资源集聚中起到了催化剂作用,否则,盲目的政策安排只会带来资源的低效率使用与浪费,也无法实现计划中的科技目标。

因此,硅谷的成功恰恰是其自身各种优势的集聚与共振,是充分利用其科技遗传因子与匹配的产业方向相结合的结果。至此,我们大体了解要形成科技创新的重镇,要做好科技生态系统的两方面工作:其一,检视社会基础支撑条件是否完备;其二,要发展的科技产业方向是否与自身的优势科技遗传因子相匹配,否则只能事倍功半。这也从另一个侧面证明:任何科技产业以及创新中心的形成都是需要严格苛刻的外部条件支撑的,同时,也需要其内在遗传因子之间形成匹配,否则是断然不可能形成科技产业与创新中心的。


说明:这篇小文章发在《学习时报》2017-9-20的科技前沿栏目,与张老师合作愉快!值得记录一笔的是期间老朋友西北大学席教授来访。文中图片来自网络,没有任何商业目的,仅供欣赏,特此致谢!

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