【作者：唐杰；来源：城市PLUS《唐杰：美国的创新与城市空间格局变化》2020.01】

 

01、科技革命的方向、趋势和影响

1945年，布什（Bush.Vannevar，1945）在《科学：永无止境的前沿》中说：“一个在基础科学新知识方面依赖于他人的国家，工业发展速度将减缓，并在国际贸易竞争中处于劣势”。

这段话特别适用于现在的中国，从科创中心走向基础科学，特别是十九大报告提到的前瞻性基础研究，这是我们科技发展的大形势。

在这样的形势下，回顾美国过去40年的趋势：美国出现了一种新的产业，这个产业就业人员只占9%，产出占18%，专利占80%，包括50个部门。50个部门的衡量标准就是两个：一个标准是科学、技术、工程，另一个标准就是数学——强调认知的比例。

图源：《纽约客》

在这样一个过程当中，未来可能会像《TheNewYorker》杂志封面展示的那样，进入人工智能时代后，我们的竞争者将是我们造出来的人工智能机器人，我们可能会向它们讨饭吃。

人工智能在各类分析总体影响中的占比%（麦肯锡）

人工智能在未来20年可能产生的替代性，总的规模将达到4万亿左右，从零售到航天，AI都将形成大规模渗透，形成AI取代人的进程。

注：1992年左右，宏基创始人施振荣首次指出，在制造产品走入市场这一过程的不同阶段内，其附加值按“微笑曲线”的趋势变化。关于该问题的深入探讨可参见《鲍德温（2012）研发》。“嵌入式服务”是指借由制成品(例如手机上的应用程序)交付的服务。

科技革命带来微笑曲线的变化。微笑曲线变得越来越陡峭，大规模制造的价值在快速下降，创新和整体市场的推广、市场的创造将远远大于制造，大规模制造持续退出大城市，科技革命带来了新的空间效应。

 

02、科技革命具有显著的空间效应

 

Gibrat法则

美国城市200年从收敛走向再发散的启示

注：横轴是城市规模

进入60年代以后，特别是80年代开始，美国出现了新一轮大城市，增长率提高，中小城市开始减少。这一过程的展开，简单描述就是在发展当中大城市依赖于新的科学技术，获得了新的动力，从拥堵变成依靠拥堵获得优势。这个优势是什么？一个最基本的现象是大城市的实际溢价明显超过小城市。从全美的情况看，扣除房价因素之后，大城市的溢价是小城市的3-5倍以上，收入确确实实在提高，如何形成了这样一个状态呢？

原因1认知技能禀赋高的城市在1980年计算机革命中获益大

从美国研究看，80年代是大城市进入重新开始的时代，原因在于信息革命。信息革命造成了认知和收入的增长。现在讲认知能力，一般都会说到两个问题，一是人收集处理周边信息的能力，二是处理了信息之后发现规律的能力。

现在往前推一步，就是信息科学、计算科学到AI，实际就是认知能力问题。当大量的认知能力成为了一种就业的选择之后，大城市就因为人力资本效率的提高产生了更大的增长，这是全球在过去40年出现了新一轮发展的基础，认知能力远远超过了一般的规模制造。

原因2创新人才向大城市集中

数据来源：世界人口数据库（IPUMS）美国2000年人口普查微观数据

随着城市规模的扩张，有学士学位的集聚度在提高，人才在向大城市集中。

原因3创新产业向大城市聚集

数据来源：2000年职业就业统计，THECOMPARATIVEADVANTAGEOFCITIES,DonaldR.Davis,JonathanI.Dingel,http://www.nber.org/papers/w20602

在这样一个过程当中，我们看到，随着城市规模的扩大，计算人才、数学人才向大城市聚集，大城市变成一个认知能力集中的区域，从一般性制造集中到创新和创新制造。

原因4大规模制造非创新制造向中小城市集中

数据来源：《2000年郡县商业模式》

在这样的过程当中，可以看到大规模制造向小城市集中，认知能力创造性比较差的大规模制造，当一个创新过程完成之后，将不需要更多认知，而需要执行。最高度集中的行业是软件行业，其实际上就是认知行业，就是把人们所有的对于信息处理能力通过软件来解决，所以大城市快速走向了AI，以软件为底层的AI是一个基础。

原因5产业性质决定了聚集效应的差别

注：数据来自《罗森塔尔和斯特兰奇（2003）》中提供的本地化结果。水平轴表示两个同行之间的距离。垂直轴表示本地化效应，通过比例设置使软件行业0-1英里距离的本地化效应等于1。相对于金属制品或机械行业，软件行业更需要集聚性，特别是在0-1英里距离内。无论哪个行业，当同行之间的距离在1-5英里之间时，同行距离优势明显下降；当该距离达到10-15英里时，同行在城市中因为选址而产生的差异效益消失，不过城市层面的整体效益仍可能存在。

注：数据来自《阿扎吉和亨德森（2008）》提供的本地化结果。水平轴表示两个同行之间的距离。垂直轴表示本地化效应，通过比例设置使0-250米距离的本地化效应等于1。与图3相比，广告机构的本地化效应急剧减弱，在750米时变成0。广告机构及其工作人员非常重视互联互通、相互合作、信息共享以及知识溢出，而这些必须依赖短距离才能发挥最佳效应。

另外一个集中度特别高的行业是广告业，广告业的集中度甚至集中到750米。可以看到，大城市从认知这个角度来讲，是高度集中人才的，在一个狭小的空间内聚集大量的人才。认知创新性，是大城市做科创中心需要考虑的地方，我们现在说中国城市的差别，大概就是认知能力的差别。北京之所以不同于其他城市，其一年在SCI上发表的论文20万篇，是全球最高的。广州大概只有5万篇，深圳+香港一年在SCI上发表4万篇。北京为什么高度集中高水平的人才？就是认知能力越强大，集中人才越多。

原因6VC与创新集中度相关

VC和创新高度关联。占比上，创新人口远远低于专利发明，VC又高于专利。所以VC高的原因就是大量的创新，创新地区就是专利技术集聚度远远高于人口。

2011年风险投资的空间集中度，风险投资地区分布2011年总量（单位：百万）

注：数据来自马丁研究所萨拉·马瑟森，基于普华永道的MoneyTree数据。

美国的VC大概在三个地域，跟中国现在的分布类似。中国现在的分布是北京、深圳、上海，这三个地区的认知能力水平高，专利技术水平高。

 

03、可持续城市创新活力和升级能力

 

科学发现与核心专利相互推动，带动城市创新能力不断提升

注：数据来自《克尔（2010）》。图为突破性技术出现后城市专利申请的增长情况。取样城市为1975至1984年间，每项技术的专利取得数量最多的十大城市。在每项技术范畴内，按相应突破性专利比例将这十座城市分为前五名和后五名。该比例是城市针对该技术申请的突破性专利份额与城市针对该技术申请的专利总份额之比。突破性专利为1975至1984年间，针对相应技术申请的专利中被后续引用次数占前1%的专利。所选“城市-技术”保持恒定不变，用以测量突破性技术发明后的创新迁移。每个系列均提供：盎格鲁-撒克逊&欧洲种族发明家和移民种族的占比。移民种族在创新迁移中起到了极大的作用。

克尔（2010A）研究了前1%顶尖专利的空间分布，以及专利申请增长与顶尖专利的关系。数据包括了1975-1984年间十个领先城市与次领先的十个城市专利申请的差别。在突破性发明的20年以后，突破性发明专利份额最大的十个城市的专利申请增长了20%，由此构成了城市动态演化特征。这样推演下去，当深圳的专利数突破2万件的时候，会产生什么效应？

大规模的人才将不断流入，人才会进入高突破性的城市。人才聚集越来越多的时候，这样的城市依赖什么发展？这样的城市跟顶尖技术突破有关，对于深圳而言，核心是保证人口的流动性与年轻化，同时使深圳的专利技术走向顶尖突破，突破的越核心，吸引的明星科学家就越多。

美国南部地区发展的新现象是，其发展与其原有产业关系不大，而和科学家的相关性特别高，高突破性就会引来更高水平科学家的聚集。这可能对深圳的未来有很大影响，深圳现在专利很多，有很多顶尖的机构在研究，顶尖的研究依赖于技术科学，所以深圳要建大规模的科学装置，要建大学。

图源：m.ajorange.com

创业带动创业，相互溢出，构成了创新集群

若前100名创新企业家发挥了至关重要的带动作用，当第二个100名创新企业家的作用下降时，就是创新收益递减，创业与创新活动就会萎缩；反过来，第一个、第二个甚至是第三个或是更多的100位创新企业家聚集在一起的收益越来越大的时候，就会出现一座不同凡响的创新城市。我们曾经看到过硅谷、看到过北卡等等，今天的深圳开始登上了不同凡响城市的舞台。

创业会带动企业，企业的创新会带动企业的创新。最近股市上一个特征：凡是和华为有关联的公司股票都在暴涨，道理很简单，华为的突破就会带动其他产业链上相关产业的突破。城市也是类似，当一个城市产生大规模分工的时候，一个企业分工产业链条上的企业越多，他能够带动企业的成长就越多，这个城市就会越繁荣。假如我们做这样一个比较，它衍生成一个城市的繁荣和这个城市的企业数量有关，我们可以把一个城市繁荣写成企业数量的函数，按人均、按单位每平方公里，香港是中国企业数量最多的，香港的繁荣乃至于企业的活跃。企业创造企业，这是一个重要趋势。

形成合理的企业分工创新动态

西雅图，图源：www.waijule.com

Agrawal等人（2010）研究了由一家大型公司所主导的“公司城镇”的创新特征。大公司往往成为创新的孤岛，研究往往是基于过去的经验，很少做前瞻性研发。

大公司和小公司混合创新是高效的创新模式。一个大型创新公司与众多小型创新企业合作会是最优组合，这种混合创新保证了大企业的创新利益，也为创业企业提供了肥沃的创新土壤，特别是当创业企业家曾经是大企业的雇员时更是如此。

20世纪60年代西雅图和底特律都是大型企业为主导的经济，分别拥有波音和通用这样的大公司。今天的西雅图是繁荣的，底特律是衰退的。差别在于，西雅图有由比尔盖茨等代表的本地企业家，也吸引了外来企业家，共同形成了企业家群体。

由此出发，创新政策要解决的关键问题是，如何形成本地不断成长的企业群体，产业集群被认为是实现这一目标政策工具。

我们要研究深圳的时候，常常会研究两组典型案例：

第一组：纽约VS匹兹堡

匹兹堡的企业家稀缺是历史上钢铁行业过度集中的体现，巨大的规模经济回报，潜在地挤出了更多的创业活动。相比之下，纽约的创业则充满活力。这种推动力来自早期分散的服装行业的传统影响。纽约血统使产业增长速度超过匹兹堡。

第二组：波士顿VS硅谷

波士顿直到第二次世界大战后一直是半导体产业的主导者，硅谷取代波士顿在第二十世纪下半叶的成为半导体业的制造中心。美国城市中大量创业小企业涌现和随后的就业增长之间有很强的相关性。

城市地位演化的核心是鼓励创新的制度

Duranton（2007）的理论模型研究了创新和城市增长间的关系，突出特点是解释城市经济的增长过程，城市经济为何会扩张或收缩，产业在城市间移动变化的趋势。

一个重要前提假设是，产业在城市间的区位选择决定于历史上突破性发明。例如，当波士顿是捕鼠器发明的最新前沿的城市时，波士顿就是捕鼠器行业的家。当孟菲斯发明了更好的捕鼠器，这个行业会从波士顿迁移到孟菲斯，行业在城市间移动要比城市规模上升和下降快得多。

一个城市能够持续繁荣，依赖于在一个产业上不断地向前的创新过程。深圳走到今天，实际上就是产业不断创新的过程。假如深圳发现了捕鼠器，就去申请一个行政限令，限令只能深圳生产，其他城市都不能生产，就没有竞争者，那深圳就不用创新了，那么捕鼠器永远都是这样，不会再有其他城市出现新的捕鼠器。

当我们现在研究华为现象的时候，可以看到华为是从100名、50名、20名、10名，走到第一名，现在好不容易走到第一名，又面临着美国政府和它的冲突，它的竞争对手不断地在强大，美国以举国之力要和华为打技术战。这样一个竞争，在这样一个过程当中我们现在看到，创新核心在于鼓励创新的制度，如果没有产生鼓励创新的制度，只是技术，只是实验室，只是大学，很难走向持续创新的过程。

未来粤港澳大湾区能不能真正成为世界级湾区，看起来核心在于你的创新能力达不达得到，但是创新能力达不达得到，不取决于有多少产业，而取决于这些产业能不能持续向上，取决于这些产业能不能持续在全球竞争当中走向前沿，如果要走向前沿，看起来需要有完善的知识产权保护制度，需要有完善的竞争制度，也需要一个政府能够提供公共研发平台的基础，但是最核心的是减少行政垄断，我们看到华为的成功就是打破行政垄断，30年前华为起家的时候，在行政垄断保护下的巨大构架，这些是我们要研究的。

 

04、结语

 

最后，需要说明的是，前面的分析基本上是以美国城市为代表，美国城市和我们最大的不同在于，美国是郊区化的，是中小城市化的过程，大规模郊区化的过程；亚洲城市最重要的特点，核心聚集能力在市中心，核心区域效率高，未来我们还会不会保持核心区域效率高，这不一定，如何利用研究美国为代表的大城市，走向认知能力为基础的创新过程，这些是我们要持续研究的。