在这篇论文中，我们揭示了我们这个时代最大的谜题之一：为什么互联网带来的连通性并没有像重组理论所预测的那样导致创新的热潮。我们的主要发现是，尽管远程协作原则上允许更多新的知识组合，但它也使团队更难整合这些部分。

 在科学人才越来越多地在全球范围内流动的时候36，在2019年冠状病毒病大流行之后，工作场所正在重新考虑其远程工作政策，我们的研究结果对管理人员和政策制定者都具有重要意义。正如我们所展示的，托管在激进思想的融合中仍然发挥着关键作用，这表明大流行后向远程工作的转变可能会有利于渐进式创新，而牺牲了颠覆性的发现。从管理的角度来看，以颠覆性创新为目标的项目最好分配给现场团队，而专注于渐进式改进的项目可以分配给分布式团队。我们的研究还强调了政策制定者面临的一个重要权衡：尽管远程协作可能在短期内允许有效利用现有想法，但从长远来看，它也可能限制推动进步和生产力的创新突破。因此，对于有志于重振生产率增长和创新的政策制定者来说，在知识产业集群中，为降低旅行成本和提供负担得起的住房而进行的物理基础设施投资不应让位于数字基础设施的建设。

Remote collaboration fuses fewer breakthrough ideas | Nature (yyttgd.top)

创新理论强调社会网络和团队在突破性发现中的促进作用。在全球范围内，科学家和发明家的数量比以往任何时候都要多，而且他们之间的联系也更加紧密。然而，尽管有更多的人进行发现，以及更多的思想可以用新的方式重新组合，但研究表明，新的创意越来越难以找到，这与重组增长理论相矛盾。在这里，我们揭示了这个明显的谜题。通过对过去半个世纪全球范围内的2000万篇研究文章和400万份专利申请的分析，我们从记录城市间远程协作的兴起开始，强调全球科学家和发明家之间日益增强的联系。我们还进一步表明，在所有领域、时期和团队规模中，这些远程团队的研究人员相对于现场同行来说，更不可能取得突破性的发现。通过创建一个数据集，我们可以探索团队内部和跨空间的知识生产过程中的劳动分工，我们发现在分布式团队成员中，合作主要集中在后期的技术任务上，涉及更多的编码化知识。然而，当知识是隐性的时候，他们不太可能在概念性任务上联手——比如构思新的想法和设计研究。我们得出结论：尽管近年来数字技术取得了显著的进步，但远程团队不太可能整合其成员的知识来产生新的、颠覆性的想法。

在过去的半个世纪里，科学研究的规模和复杂性显著增加，研究人员对此的回应是延长他们的教育和培训时间、进行更狭窄的专业化工作并组建团队。最后一种做法得到了最近远程工作技术的进步的帮助，使研究人员能够组建分布式团队，利用互补但地理上分散的知识和专长。一个广泛的观点是，通过允许更多的专业化和更好的匹配，远程协作的兴起有望带来更大的“集体智慧”和加速创新。事实上，从重组增长理论的角度来看，更多可能的合作会增加新发现的潜力。然而，与这一承诺相矛盾的是，最近的研究表明“想法变得越来越难找”。

对于这个明显的谜题的一个可能的解释是，虽然专门研究人员之间的远程协作允许更多的知识新组合，但它也使得团队更难整合这些部分。在一个项目的早期阶段，当一个想法难以表达且知识是隐性的时候，远程协作尤其具有挑战性。然而，当一个想法变得清晰且知识变得更加编码化时，现场团队的比较优势逐渐减弱。因此，现场团队的科学家更能够融合知识和构思下一个突破性的想法，而当他们转向远程工作时，他们往往协调技术性的工作和发展已经确立的想法。

在这篇文章中，我们展示了科学家和发明家从现场协作转向远程协作时团队成员的角色如何发生变化。通过对1960年至2020年间全球范围内的2000万篇研究文章和1976年至2020年间全球范围内的400万份专利申请的分析，我们确认远程团队在科学和技术上都发展和现场团队都破坏。受到最近一项将破坏性创新与团队结构联系起来的研究的启发，我们检查了作者贡献披露情况，并发现尽管远程工作技术取得了显著的进步，但远程协作仍然集中在后期的技术项目任务上，而不是概念性任务上。远程团队倾向于执行而不是构思的趋势在控制了一系列潜在的混淆因素后依然稳健，并且似乎与面对面互动的持续重要性有关。我们的结论是：建立和新兴研究人员在远程工作时更不可能共同构思新的想法，从而减少了新人才接触破坏性发现的机会。

我们的文章对现有文献做出了三个关键的贡献。首先也是最重要的一点，我们为创新减速现象提供了新的解释，尽管发现的可能性增加并且研究努力增加。我们将研究重点从个体科学家的表现转移到他们的团队角色上，我们表明虽然远程协作涉及到更多的科学技术人员参与其中，但它并不一定让他们参与到构思研究的核心技术任务中。换句话说，许多研究人员特别是新兴学者的创新潜力还没有完全实现。其次，尽管大型团队长期以来一直被强调为动员更大的集体知识以推动科学前沿的一种方式，但最近的研究表明小型团队和独立研究人员更有可能在科学和技术上都进行破坏。我们通过分析团队内部的互动以及它们对于融合突破性想法的重要性来补充这一文献。最后，虽然最近的一些研究记录了远程工作可以增加例行活动（如呼叫中心）的生产力，但另一组研究表明它阻碍了创造性活动。调和这些发现后，我们展示了随着项目的进展远程工作的比较优势如何转移。现场团队发展早期的想法而远程团队则扩展已经编码化的既定知识。总的来说，我们的结果指向了面对面互动在融合破坏性发现以及培养下一代科技人才方面所发挥的关键作用即使在远程工作的时代也是如此。

Research design

为了比较现场团队（所有团队成员在同一城市）和远程团队（团队成员分布在两个或更多城市）的创新表现，我们首先创建并分析两个大型数据集，代表科学和技术领域的全谱。第一个数据集包括负责1960年至2020年间在3562个城市中由22,566,650名科学家发表的20,134,803篇论文的科研团队的数据。经过去重处理的作者及其所属机构的名称、纬度和经度值是从微软学术图谱的存档版本中获得的，并通过两种方式进行验证：由两名人工编码员手动检查数据的随机样本，以及将我们的样本与ORCID（开放研究者和贡献者身份识别码）中的自我报告记录进行比较。第二个数据集包括负责1976年至2020年间由2,732,326名发明家在87,937个城市中提交的4,060,564项专利的专利团队的数据。经过去重处理的发明家及其地址、纬度和经度值是从美国专利商标局的在线数据平台PatentsView获得的，并由两名人工编码员进行验证（方法）。这两个数据集涵盖了不同领域、时期和团队规模的团队，使我们能够考察当这些变量被考虑在内时，协作距离与创新成果之间的关系的稳健性。然而，如果没有关于合作者在团队内实际做什么的信息，很难解释观察到的任何相关性。为了克服这个数据限制，我们通过包括自我报告的作者贡献数据来扩展我们对科研团队的分析。这样做，我们从自然、科学、美国国家科学院院刊和PLOS ONE的网站收集了2003年至2020年间发布的89,575份作者贡献披露，并将它们映射到我们数据中经过去重处理的科学家。这使我们能够首次提供定量证据，说明当同一科学家从现场转向远程协作时，角色如何发生变化。我们还以三种方式探查我们关键结果的稳健性。首先，我们追踪同一科学家在远程工作或现场工作时的角色。其次，我们放大对反复合作的团队的研究，以调查当成员地理上分开时，角色如何变化的事件研究。第三，使用机器学习技术推断论文作者贡献不明确的团队角色，从而增加我们的样本规模，我们检查现场团队和远程团队之间的团队角色差异是否更广泛地存在。我们将在方法中更详细地描述这些稳健性测试。

对于每一篇论文或专利，我们计算一个新提出的但被广泛验证的测量方法，“破坏”或D分数，它评估一个想法在多大程度上破坏了科学或技术的状态（方法）。区分破坏性的发现和开发中的发现是至关重要的，因为突破为进展开辟了新的途径，而增量式的开发项目最终会遇到递减的回报。D分数的直觉是直接的：如果引用一个产品的后续工作也引用了它的参考文献，那么焦点产品可以被视为是建立在之前的知识基础上。如果相反的情况是真的——未来的作品引用了一篇论文或专利，但忽略了它公认的祖先——那些未来的作品通过超越了所引用的旧作品，认识到这些输出是破坏性的。D得分从−1（发展中）到1（破坏性）不等，因为它是根据观察这两种类型的后续引文模式的概率之间的差异来计算的。因此，D分数让我们能够揭示研究团队在展示科学和技术进步中所扮演的独特角色。例如，沃森1953年和克里克发表的关于DNA的论文是最具破坏性的作品之一（D = 0.96，前1%），而国际人类基因组测序联盟2001年关于人类基因组的论文正在高度发展（D =−0.017，后6%）。为了稳健性，基于激进的创新通常伴随着新术语的直觉，我们还用一个变量识别提出新的科学概念（例如，时间演化的块抽取）和引入新技术代码的专利（例如，用于索引的网络爬行技术）来补充我们的d分数度量。我们进一步概述了研究的总体设计和我们的实证策略的方法。远程团队产生的突破较少 在过去的半个世纪里，研究团队在地理上扩展到了所有的科学和技术领域（图1a-d）。团队成员之间的平均距离从100公里增加到近1000公里，专利成员之间的平均距离从250公里增加到750公里。与2500公里的从巴西到利比里亚的宽度相应的极长距离合作中，论文从2%增加到15%，专利从3%增加到9%（图2a-c）。

然而，远程团队对突破性创新的贡献却远没有那么令人印象深刻。在论文和专利，中断P（D > 0）的概率从28%下降到22%的论文（P值< 0.001双面学生的t检验），和67%到55%的专利（P值< 0.001），随着协作距离从0公里增加到超过600公里——大约巴黎和法兰克福之间的距离（图3）。相对而言，远程工作处罚约为3-4%，P（D > 0）从20.4%下降到19.5%的论文（P值< 0.001双边学生t检验），和58.2%至56.5%的专利（P值< 0.001），当我们添加完整的控制，包括字段、时期、团队规模、平均职业年龄、知识多样性和联系强度，以及作者固定效应（扩展数据图1和扩展数据表1和2）。

这种模式对于协作距离34（扩展数据图2）和突破性发现（扩展数据图3）的替代措施也很有效。灵感来自先前的研究协调挑战源于更少的面对面互动由于空间分离和更多的工作计划冲突跨时区27日，35岁，我们解开这些影响和观察显著下降的概率中断当地团队和远程团队跨时区以及在时区（图3b，c）。总的来说，我们的研究结果始终指出了地理邻近性对颠覆性创新的持续价值。