从“美国主导”到“中国推动”，全球创新生态呈现新格局
记者 | 蒋悦
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发达国家的创新优势一直很明显，但如今开始呈现版图东移的迹象，德勤于9月25日发布的《中国创新崛起：中国创新生态发展报告2019》中，指出了这一趋势。
随着科技在国家经济发展中的重要地位日益凸显，全球各国先后将创新作为国家的核心战略，全球创新竞争呈现出新格局。
虽然科技顶尖人才、专利等创新资源仍以发达国家为主导，但其所占比例正逐渐下降：美欧占全球研发投入总量比例由61%降至52%，亚洲经济体的比例从33%升至40%。
世界知识产权组织总干事弗朗西斯·高锐曾表示：“中国正在逐步成为全球创新和品牌方面的引领者。"曾与“低廉、抄袭"挂钩的“中国制造"正在向“中国创新"蜕变，可与领先国家一争高下。
在由世界知识产权组织评选的“全球创新指数"（GII）榜单中，中国从2016年的第26名一路攀升至2019年的第14名，成为前30名中唯一的中等收入经济体。在国内发明专利、工业设计、原创商标、高科技净出口和创意产品出口等创新指标方面，中国也名列前茅。
全球金融危机过后，中国将创新定位为国家的核心战略发展目标，不断开放市场，通过持续加强人才和技术的投入，促进国家的科技创新能力稳步增长。
目前，中国的研发支出占GDP的2.1%，排在全球第15，其研究人员、科技出版物和国内专利申请的绝对数量则位于全球首位。在作为检验国家科技创新的实力指标“PCT专利申请"上，中国的PCT专利申请人的数量仅次于美国，位居世界第二；此外，华为也是2018年全球位列榜首的公司申请人。
中国针对创新研发的人才和技术的投入也在持续增加。欧盟委员会旗下调研机构IRI每年发布的“全世界研发投入最多的2500家企业"中，中国企业的上榜数量逐年增加，上榜企业在过去10年中的研发投入增速远远高于世界平均水平。
不过，德勤也指出，中国在科研上的巨大投入对于生产率提升和技术的商业化转换带来的效果有待提升——中国在研发转移上的排名在54个国家中位列第28，与美国、以色列等发达国家仍有较大差距。
在过去的几十年中，国家和民间对于教育的投入为创业创新输送了大量的工程和技术型人才，与发达国家的差距正在逐渐缩小：中国在教育综合排名中位列第13名，领先美国和以色列。中国在科研上的发展重心也逐渐从对论文数量的追求转变为提升论文质量和国际影响力：2018年，中国在重要国际学术期刊上发表的论文数量位居全球第四，论文被引用次数位居世界第二。
伴随着消费和互联网行业的发展，以华为、中兴、百度、阿里巴巴、腾讯、京东为代表的ICT和互联网企业通过技术和商业模式的创新迅速崛起，每年诞生数以万计的新创企业。例如在2015年，有16239家中国互联网创业企业成立。
中国更是占据了全球独角兽企业1/4的江山。截至2019年8月，中国大陆初创企业独角兽企业数量为96家，仅次于美国，位列全球第二。此外，今日头条成为全球独角兽中价值最高的公司，其市场估值达到了750亿美元。
从行业分布来看，中国独角兽企业主要集中于消费和服务领域，通过传统行业结合互联网等科学技术进行商业模式上的创新，例如今日头条的内容分发模式，拼多多瞄准下沉市场的长尾需求。在技术创新方面，中国独角兽企业数量与美国相比仍有明显差距，但自2018年以来，以商汤科技为代表的高新科技领域独角兽企业开始崭露头角，它们主要分布于AI、机器人、新能源汽车和大数据等领域。
与此同时，中国对风险投资和孵化器也投入颇多。2018年，中国风险投资总额达到了938亿美元，位居全球第一，远超投入22亿美元的美国。德勤认为，作为创业生态系统的催化剂和养分，对风险投资的巨额投入标志着全球创业创新生态系统正从“美国绝对主导"转向“中国积极推动"。
创新已成为全球竞争焦点，发达国家也纷纷部署面向未来的科技创新战略和行动，建立并优化其创新生态。
德国关注稳定而持续的创新基础，该政府在扶持创业创新的政策上强调连续性和系统性。德国政府提供公共科研经费，经济界资助应用型项目研究，高校和四大非营利科研机构则扮演科研执行主体。得益于社会各界的通力合作，使其形成了一个分工明确、高效运作的科研创新体系。
以色列在政府主导下的风险投资体系中，稳健推动创新发展。该国大力发展教育和科研、改善移民与安置政策，通过集中激励和创新政策为企业家提供支持，使其规避自然资源匮乏的缺陷，转型成为科技强国，引领全球各领域的技术创新。
美国则注重以创新集群主导的生态系统建设，硅谷模式便是创新集群主导下的创新生态体系的典型代表。该模式由高校、政府和企业三方主导，凭借较为自由和开放的经济体系，吸引了大量的高技术移民，成为了天使投资和风险投资家的乐园。硅谷模式下竞争残酷，但它也鼓励公司之间开展更多合作，促进整个地区提高创新力和生产力。例如，2015年，谷歌对TensorFlow 软件库实行开源，这让谷歌得以利用外部智慧来改进其机器学习项目，也使得整个硅谷的公司得以加速自己的机器学习项目。
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