上海交通大學科學史與科學文化研究院院長  李  俠

【摘要】基礎研究投入與GDP之間關系的回歸分析結果表明，中國基礎研究的產出不足，整體基礎研究能力較弱。為了徹底改變這種局面，快速提升基礎研究能力，基礎研究的發展模式必須從個體化向集群化方向轉型。在集群化模式下，基礎研究領域會產生新的機會利基，從而為基礎研究開拓出新生長點。在基礎研究集群化的路徑選擇方面，整合中心輻射式集群與政府支持式集群兩種路徑，使之與前期的政策安排以及基礎研究資源相銜接，以降低集群化轉型帶來的風險與成本。

【關鍵詞】基礎研究 發展模式 集群化

【中圖分類號】N1 【文獻標識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2022.20.004

李俠，上海交通大學科學史與科學文化研究院院長、教授、博導。研究方向為科學哲學、心靈哲學、科學社會學、科技政策。主要著作有《斷裂與整合——有關科學主義的多維度考察與研究》《喧囂與凝視——透視轉型期的科技政策與公共生活》等。

2020年，科技部等五部門聯合制定《加強“從0到1”基礎研究工作方案》，旨在貫徹落實《國務院關于全面加強基礎科學研究的若干意見》，其中明確指出，切實解決我國基礎研究缺少“從0到1”原創性成果的問題，充分發揮基礎研究對科技創新的源頭供給和引領作用。由此，關于基礎研究的熱潮形成，在制定具體基礎研究政策之前，我們需要解決兩個緊迫問題，其一，目前我國基礎研究的現狀如何。其二，提升我國基礎研究能力的現實路徑是什么。

基礎研究的現狀與存在的問題

筆者這幾年在研究基礎研究的作用時發現一個奇怪的現象：“基礎研究投入與GDP產值之間具有弱正相關性（相關系數為0.1958）；應用研究投入與GDP產值之間具有高度負相關性（相關系數為-0.8157）。”[1]這組數據是對2000～2020年間，中國研究與試驗發展（R&D）投入強度與GDP之間的關系進行回歸分析得出的結果。按照人們的常規理解，由于遠離現實生活，基礎研究對GDP應該沒有直接的作用，甚至可能會產生一種負相關關系，畢竟把錢投入在基礎研究領域就會擠占其他領域的投入與產出，然而，我國的基礎研究與GDP之間具有弱正相關性。至于應用研究與GDP之間的強負相關性可以理解，畢竟它是基礎研究和試驗發展研究之間的橋梁，試驗成本是我們為了獲得科技的生產力功能所必須付出的代價。為了驗證結論的可靠性，筆者再次利用中國和美國同期（2000～2020年）的數據對這兩個指標進行對比分析，得到如下結論：“美國基礎研究投入占R&D的比例與GDP之間存在顯著的負相關性（相關系數為-0.7128），這就意味著基礎研究的投入與經濟增長存在反向關系，即基礎研究投入越多，經濟表現越差，反之亦然。這個結論符合我們對基礎研究的常識認知。同理，應用研究占R&D的比例與GDP之間也呈現弱負相關性（相關系數為-0.4385）；中國基礎研究投入占R&D的比例與GDP之間存在明顯的弱正相關性（相關系數為0.1928），應用研究占R&D的比例與GDP之間存在強負相關性（相關系數為-0.8164）。”[2]這兩項研究，基本證明筆者前期研究結論的可靠性。

Eug-Young Jung和柳卸林等人的研究結論與我們的結論相反，他們采用經合組織（OECD）和非經合組織（世界銀行）的相關數據得出的研究結論顯示：“基礎研究支出與低收入國家的經濟增長呈負相關，而在高收入國家，則呈正相關。此外，國民收入越高，基礎研究對經濟增長的重要性就越大。”[3]造成這種差異的原因有兩點：其一，柳卸林等人的研究證明了在高收入國家與低收入國家之間，商業部門的基礎研究投資與經濟增長之間存在或正或負的相關關系。這可以解釋為那些與商業化比較近的基礎研究成果直接促進了經濟的增長。另據一份韓國學者的研究顯示：“ICT（信息與通信技術）研發投資總額與ICT增值之間建立了雙向因果關系。當ICT研發投入總量分為公共部門和私營部門時，與公共ICT研發投入相比，私營ICT研發投入與經濟增長的關系更密切。結果還表明，公共信息通信技術研發投入與私營部門信息通信技術開發投入之間存在雙向因果關系，后者對這種關系的影響更大。”[4]由于私營部門投入的逐利性，該結論可以間接證明只有那些可以商業化的研究成果才會直接促進經濟增長，問題是還有很多基礎研究投入是由政府出資的，畢竟商業化公司是不會為公共物品（知識）投資的，而這部分投入在基礎研究中占了很大的比例。故筆者的結論，證明了宏觀基礎研究投入與一個國家GDP（國內生產總值）之間的相關關系，這是導致兩者結論不同的根本原因。

其二，高收入與低收入國家的劃分與國家的平均知識吸收能力存在正相關關系。那么中國到底是屬于低收入國家還是高收入國家呢？根據世界銀行給出的數據：2021年中國人均GDP達到12556.3美元（世界平均為12262.9美元），在全球200多個國家和地區中排第75名，屬于中等偏上的位置，中國算作中等收入國家的結論可以成立。另外，根據第七次全國人口普查數據顯示，我國具有大學文化程度的人口為21836萬人，占總人口比例接近15.5%，這也是中國整體知識吸收能力強的直接根據，這也間接證明了中國基礎研究與經濟增長之間具有弱的正相關性。根據筆者前期的研究可以再次佐證上述結論：“首先，人口數量與創新能力之間沒有相關性，換言之，人口數量多并不代表創新能力強。相較于各個國家的人口總數，科研人員數量與創新指數之間在理論上存在正相關關系。其次，人均GDP越高，創新能力越強，反之亦然。由此印證了創新是昂貴的。”[5]因此，柳卸林等人的研究結論對于中國基礎研究投入與經濟增長之間的正相關關系的揭示是成立的。

由韓國學者的研究還可以得到一個結論：“經濟增長與私人研發投入之間的短期因果關系，以及經濟增長與公共研發投入之間缺乏任何顯著的因果關系，都表明私人研發投入比公共研發投入具有更強的經濟增長誘導投資屬性。”[6]基于上述分析，可以看出當下我國基礎研究存在三個問題：其一，中國當前的總體知識供給嚴重不足。導致任何基礎研究成果都能對經濟增長帶來弱的正向推動作用；其二，中國目前正處于知識價值的邊際產出快速遞增階段，應該加大科技投入。相對而言，西方發達國家由于知識庫存較多則處于邊際產出緩慢遞增階段，在這個階段加大投入有利于中國實現科技快速趕超的目標；其三，由于基礎研究能力長期較弱，中國的應用研究很大比例上處于無效的空轉狀態。基于這種緊迫的現實，加強基礎研究已經成為推進創新驅動發展戰略以及實現科技自立自強的必然要求，那么，如何在現有條件下提升基礎研究能力以及實現基礎研究的快速發展呢？

基礎研究發展模式的轉型：從個體化向集群化轉向

以往中國的基礎研究在空間分布上基本處于點狀散發狀態，這種分布的最大特點是基礎研究能力強度不足、資源分布密度較低，成果產出具有偶然性，這種空間布局仍然屬于小科學時代的基礎研究模式，即個人英雄主義研究模式。然而，在大科學時代，科學研究的性質已經發生了根本性的改變，此時面對的都是難問題、重大問題，這類問題的研究需要大投入、大設備、大團隊、大組織，同時也面臨大的風險，小科學時代的研究模式顯然已經無法適應。因此，基礎研究的發展模式必須改變，從個體化向集群化方向轉變，從而更適應大科學時代基礎研究對于綜合能力與基礎支撐條件的需求。

集群概念最初是由英國經濟學家阿爾弗雷德·馬歇爾（A. Marshall）在其1890年首次出版的《經濟學原理》一書中提出來的，他的原意是指工業區（industrial district）。工業區內集中了大量相關的小型企業，這些企業集群的根本目的是獲取外部規模經濟。馬歇爾曾把規模經濟劃分為兩類，一類是內部規模經濟，這取決于從事工業的單個企業的資源、組織及其管理的效率；另一類是外部規模經濟，產業集群是外部性導致的。按照芬蘭學者安斯·斯梅得倫德和愛諾·波依霍南的觀點，在區域性集群中的知識資本創造的建模和管理框架內，為了最大化其價值創造可能性，小企業區域集群必須同時創造新知識、傳播現存知識和利用知識。集群化的作用主要有三個：“其一，降低交易成本。資本成本和交易成本越低，基于市場的行動效果越好；其二，向其他參與者學習。網絡中的信息流和參與者之間相互理解的能力，以及參與者之間的信任也是極其重要的；其三，持續性創新。集群為整合不同的資源和知識創造了條件，從而提供了一個持續性提高產品質量，改進生產方法和工藝的機會。”[7]把上面提到的小企業換成小的基礎研究團隊／機構同樣成立，為了后續論證的嚴謹性，需要對基礎研究集群現象進行相對簡單而明確的定義?；A研究的集群化是指：在某一特定的時間與空間內，把與基礎研究相關的各種組織、機構、平臺、資源、人才、設備與生態系統（如新文化等）等要素整合起來，實現聚集，并理順與基礎研究相關的上下游知識鏈條與網絡，當這些條件要素的豐裕度遠遠高于現有的平均資源密度時，基礎研究的集群化就形成了，并由此逐漸呈現出研究能力的規模效應。借用美國經濟學家安·馬庫森（Ann Markusen）的說法，集聚就是“平滑空間中的粘滯點”，之所以會在某個地方出現粘滯點，是由于“黏性的地方是多種力量綜合作用的復雜產物：企業戰略、產業結構、利潤周期、國家優先事項、地方和國家政策。它們的成功不能僅僅歸于某一機構或者行為”。[8]那么，對于科技界的基礎研究領域來說，那個粘滯點應該選在什么地方呢？

任何集群現象的出現都不是從零開始，都是在有一定基礎的地方開始擴張，然后根據分工原則，各個參與集群的單位／機構在相互的競爭與合作中強化了自身的核心競爭力，并實現收益／榮譽的最大化。基于這種理解，中國基礎研究集群化最應該發生在那些前期基礎條件比較好的地方，在那些地方應具備著名的大學／科研院所、豐富的人才儲備、充裕的資金、便捷的信息網絡、多元的評價機制等資源，中國只有幾個核心節點城市滿足上述要求。由此可見國家發改委建設北京、上海、粵港澳大灣區3大國際科技創新中心，以及強化北京懷柔、上海張江、安徽合肥、大灣區4個綜合性國家科學中心的初衷所在。這個“3＋4”區域創新格局，恰恰符合筆者提出的基礎研究集群化的空間分布要求。從國家發改委構想的區域分工來看：“北京科技創新中心集中了大量優質科教資源，北京擁有全國最多的高校、最多的科研機構、最多的央企，具有非常豐富優質的創新資源，它的主要任務是打造全國科技創新的策源地；上海科技創新中心主要是集中打造集成電路、人工智能、生物醫藥3大產業創新高地；粵港澳大灣區科創中心著重發揮廣東改革開放前沿、港澳國際化程度高的優勢，打造全球最大的中試驗證和成果應用推廣基地。4個綜合性國家科學中心，這是國際科技創新中心的內核支撐。”[9]基礎研究的空間布局已經很清晰了，那么，如何讓這些宏觀策略真正發揮作用呢？

集群化不是一些單位／機構、資源要素等的簡單堆砌，要真正發揮集群的作用，參與者之間必須形成一種實質性的聯系，否則，集群的設想就仍停留在紙面上（如前些年流行的高校聯盟）。根據分工的原則，可以把區域內集群的基礎研究力量分為三種功能網絡，分別是：生產知識的網絡、開發知識的網絡與創新的網絡，三者的功能與特點見表1。

通過上述三個職能網絡，基礎研究領域的分工得以實現，并在各自的活動中使參與者之間建立起密切的有形與無形聯系，小到個體大到機構／單位，生產者、開發者與創新者在與彼此的互動中，都提高了自己的核心競爭力，從宏觀上看則呈現出集群帶來的規模效應。誠如英國物理學家杰弗里·韋斯特（Geoffrey West）所言：“一個典型的復雜系統是由無數個個體成分或因子組成的，他們聚集在一起會呈現出集體特性，這種集體特性通常不會體現在個體的特性中，也無法輕易地從個體的特性中預測……復雜系統的普遍特點是整體大于其組成部分的簡單線性總和，而且整體通常也與其組成部分存在極大的不同。在許多情況下，整體似乎會自行發展，幾乎與其組成個體的特性相分離。這一整體的系統行為被稱作‘涌現行為’。”[10]正是由于集群存在不可預料的涌現與規模效應，讓基礎研究的運行模式從孤立的散點狀態向集群狀態轉型，而這是加速提升基礎研究能力的最有效路徑。以往的努力之所以成效不大，甚至失敗，則是因為對于基礎研究的認識不深，對基礎研究領域的分工不明確，導致所有基礎研究機構與個人都扎堆在創造新知識的環節上，結果導致基礎研究領域的分工結構出現斷層，這種斷層破壞了基礎研究的支撐條件。就如同一個城市不能只有精英，各類人群都應該有，這樣城市才能有效運轉起來。集群不是零和博弈而是雙贏或多贏，每個人／機構都因集群而獲得發展。應當明確，在基礎研究領域也是存在明顯分工的，這種分工是促成復雜系統呈現出“涌現”特征的關鍵。換言之，不是從事基礎研究的所有人都要成為牛頓或愛因斯坦，而是基于一系列分工和各司其責，如實驗類基礎研究（如觀察天王星、海王星，觀測日全食時光線是否彎曲等）等，正是這些不同的分工，促成了基礎研究成果的證實、傳播與利用。由于基礎研究是一項非常復雜的研究活動，它的驅動機制與偏好存在極大的差異，那么基礎研究領域中的哪類研究需要集群化呢？

筆者曾根據基礎研究成果發生的頻率及難度，對基礎研究做過一個劃分：“把基礎研究‘從0到1’劃分為三個發展階段：0～0.5、0.5～1、1～N。所謂0～0.5階段，是指完全沒有辦法預料、也無從精準關注的階段，在這個區間內，基礎研究成果大多以猜測、假說與臆想的形式存在；0.5～1階段，這個區間的問題已經逐漸明確，但是到目前為止誰也沒有解決該問題，這個區間已經越過了盲目尋找問題的階段，正處于等待確證的階段；1～N區間則是原理已經被確證，向應用橫向拓展的階段。”[11]通過對基礎研究的三階段劃分，可以明確兩個問題：其一，0～0.5階段的基礎研究在人類歷史上出現的頻率很低，幾乎都是個人行為，一旦出現就是顛覆性成果Ⅰ，完全是科學革命級別的，它的產生具有不確定性，也是不可計劃的，因此，這個階段不適合集群化。其二，0.5～1階段，這個階段產生的成果被稱作顛覆性成果Ⅱ，這是基礎研究領域創新比較常見的區間，科學史上有眾多案例，由于此時問題已經明確，只剩下最后突破，這個階段適合于采取集群化的發展模式。為此，筆者曾就基礎研究的發展階段、成果難易以及特點給出一個四象限圖。（見圖1）

根據圖1，我們還可以解釋兩個現象：其一，中國的基礎研究比較弱，而且大多集中在0.5～1階段，成果從功能上看基本都屬于巴斯德象限類型（由應用引發的基礎研究），為了提升這個區間的基礎研究能力，應該大力實行集群化的發展模式；其二，這個圖也充分說明了中國的基礎研究與經濟之間具有弱正相關性，而美國的基礎研究與經濟之間具有強負相關性的原因。因為美國的基礎研究投入很多是用在0～0.5階段（玻爾象限內），這部分研究成果遠離日常生活，故無法對經濟發展起到正向拉動作用。例如，2021年12月25日，美國發射的詹姆斯·韋布空間望遠鏡，從項目立項（1996年）到最終發射（2021年）歷時25年，耗資約100億美元，取得的成果（星系的圖像）屬于顛覆性成果Ⅰ型，極大地深化了人類對宇宙的認識，但這些投入不僅很難取得相應的經濟回報，而且對其他經濟領域產生了嚴重的擠出效應。這就是人類為加深對世界的理解與提高認知所必須付出的代價。

基礎研究集群化可以為研究創造新的機會利基

美國經濟學家布萊恩•阿瑟（W.Brian Arthur）曾指出：“如果一個國家希望能夠引領先進技術，它需要的不是投資更多的工業園區或含糊地培養所謂‘創新’，它需要建立其基礎科學，而且不帶有任何商業目的。它應該在穩定的資金和激勵安排下養育那樣的科學，讓科學在一些初創的小公司中自己實現商業性的發展，并受到最少的干擾。”[12]布萊恩的觀點中有三點對于基礎研究的集群化而言是必須的，首先，國家對于基礎研究的穩定投入；其次，建立適合基礎研究的制度安排（如評價機制等）；最后，培育非功利主義的文化生態。在此基礎上，基礎研究的集群化才能從構想向現實轉變，否則基礎研究仍將停留在低水平重復（第谷象限）的各自為戰狀態。

產業界的集群強調的是同類或相關企業的空間集聚，如馬歇爾對于工業區的強調等。在互聯網時代，空間的主導地位被極大地消解，一些相關的基礎研究機構／共同體，既可以是空間集聚的，也可以是網絡密切聯系的，由此形成一個具有實質性聯系的基礎研究集群（如物理學集群、生物學集群等），然后按照分工各司其責，從而共同推動基礎研究能力的提升。集群化為什么能提高共同體的能力，對此，筆者很認同布萊恩教授的看法，即通過集群在共同體內部習得與共享了一種特殊的能力：“深奧的手藝（deep craft），深奧的手藝不只是知識，它是一套認知體系：知道什么可能發揮作用，什么不可能；知道用什么方法、什么原理更容易成功；知道在給定的技術中用什么參數值；知道和誰對話可以使事情進行到底；知道如何挽救發生的問題；知道該忽略什么、留意什么。這種手藝性認知（craft-knowing）將科學、純粹知識都視為理所當然。”[13]難言知識的獲取歷來是一個難題，而集群化恰恰是一種低成本的解決之道，集群化所具有的神奇能力正是由面對面交流與溝通帶來的。布萊恩曾用劍橋大學卡文迪許實驗室的生動案例來說明，20世紀前30年，卡文迪許實驗室一直是原子物理學領域發明的聚集地。對于原子物理學的任何問題或困難，在卡文迪許的某個地方，你一定能找到答案。從更宏觀的科學史角度出發，我們不妨看看19世紀德國化學學科集群化發展的歷程與其展現的神奇力量。

19世紀，德國化學的崛起，完全得益于尤斯圖斯·馮·李比希（Justus von Liebig, 1803～1873）的努力，他被后人稱為“有機化學之父”“肥料工業之父”。他的化學集群之路始于1824年從法國回到德國，任吉森大學化學教授，創立了吉森實驗室。總結下來，李比希的化學研究集群之路是分三步完成的。第一，以吉森大學和實驗室作為集群的母群和載體，培養了一大批杰出的化學人才，如為染料化學和染料工業奠定基礎的霍夫曼、發現鹵代烷的武慈、提出苯環狀結構學說的凱庫勒等人。第二，開枝散葉，以杰出學生和國際同行構成化學研究子群。第三，相關產業跟進作為生產子群，直接推動了德國化學工業的井噴式發展。19世紀，德國這些化學家們構成的基礎研究集群帶來的結果就是使德國成為第四個世界科學中心。在經濟領域，以化學家為紐帶的染料工業、化肥工業以及制藥等，直接把德國推到科技強國之列，如今那些聞名遐邇的德國化學公司如拜耳、巴斯夫、赫希斯特和愛克發等，全部成立于1863～1867年，這就是基礎研究集群化在研究與產業之間實現雙向推動的最好例子。20世紀也是如此，美國計算機技術和生物技術能夠在眾多競爭對手環伺中傲然獨立的原因，同樣是其背后的相應學科的基礎研究集群化發展帶來的結果。

為什么基礎研究集群化會帶來如此顯著的成效呢？原因在于集群化會給相應學科帶來新的機會利基。所謂利基（niche），顧名思義就是指能帶來利益的基礎，而機會利基（opportunity niches）簡單來說就是能帶來新機會的領域／市場，誠如布萊恩指出：“機會利基的出現召喚新技術的誕生，絕大多數機會利基的產生緣于技術本身，這是由于以下三個原因：第一，每個技術通過它的存在建立了一個能夠更經濟更有效地實現其目的的機會；第二，每項技術總是需要另外的支撐技術來制造它，這些支撐技術又需要它們自己的次級支撐技術；第三，技術經常引發間接性的問題，這會產生需要提供解決方案的需求或者機會。”[14]雖然科學與技術不同，但是在科技一體化的今天，科學與技術在其內在發展機制上仍有很多相同之處，因此，把上述原因中的技術替換成基礎研究同樣成立。比如，最近幾年關于交叉學科的熱議，其實質就在于它為研究提供了新的機會利基。基礎研究的集群化是創造機會利基的有效途徑，集群化可以更好地體現分工的優勢，而每一次分工都會重新細分基礎研究領域，這就是基礎研究的利基市場。比如，最近幾年比較火熱的人工智能、腦機接口、元宇宙等，都產生了很多學術利基市場，基礎研究領域同樣如此。美國管理學家湯姆·彼得斯（Tom Peters）等人的研究表明，那些通過利基戰略接近顧客的公司，通常具有五大基本特質：“1.具備敏銳的技術操作能力；2.定價的技巧；3.市場分析準確；4.以解決問題為導向；5.愿意花錢進行市場細分。”[15]只要基礎研究實現真正的集群化，就可以充分體現這五大特征。相反，單個機構／個人的基礎研究是沒有能力創造機會利基的，即便有實力的機構／個人也只能擁有部分特征并有限地利用機會利基，從這個意義上說，科學已經告別了單打獨斗的小科學時代，集群化已成為大科學時代基礎研究發展的顯著趨勢。

既然基礎研究集群化具有如此巨大的潛在功能，那么在實際決策層面應該采取哪種模式來推進集群化呢？這里有兩個問題需要解決：首先，集群化要利用現有的基礎研究資源，而非另起爐灶，或者推倒重來。改革開放四十余年，我國在基礎研究領域已經積累下一些寶貴的資源，這是所有集群化安排的基礎；其次，具體的集群化模式選擇要盡量與前期政策安排相銜接，這樣既可以降低集群化的成本，又可以快速發揮集群化的功能?；谶@種考慮，根據《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》的要求，可以將我國現有的四種戰略科技力量（國家實驗室、國家科研機構、高水平研究型大學、科技領軍企業）作為集群化的核心母群，按學科與功能細分進行集群化，這樣從起點處就處于較高位置，有利于基礎研究在0.5～1階段取得實質性的進步。在集群化的具體模式選擇方面，筆者認為可以將馬庫森的兩種模型進行整合，即“中心輻射式集群（Hub-and-spoke Cluster）與政府支持式集群（State-anchored Cluster）”。[16]中心輻射式集群可以依托上面提到的四種戰略科技力量展開，如圍繞一些具有傳統優勢的大學、國家實驗室等開展集群；政府支持式集群則可以依托政府扶持的各類科學中心展開。這種安排很好地整合利用了前期的資源與政策儲備，并且能夠很快地落地生效。

最后還要提到的一點是，基礎研究的集群化有利于科學文化（無功利或弱功利）的建設。眾所周知，開展基礎研究對于科研生態環境的要求比較高，這是由基礎研究的性質決定的，它依托于非功利主義文化。根據基礎研究的性質，可以發現，在0～0.5區間需要完全無功利主義的科研文化環境，而在0.5～1的區間至少需要弱功利主義的科研文化。由于科研文化環境未變，過去四年間一些地方管理部門開展的革除“四唯”、破除“五唯”的相關行動的效果不甚明顯。對于文化建設而言，只有群體共同踐行與推動才能形成一種新的文化，單個機構與個人是無法形成一種文化的，從這個意義上說，基礎研究集群化可以極大地擴展與捍衛科學文化的規模與權威。這對于集群化的可持續發展具有雙向因果作用，從而發揮集群化對于基礎研究的自我增強功能。集群的形成是一個緩慢的、漸進的、累積的過程，不可能一蹴而就。尤其是政府主導的集群化還需要把握自主研究與政府主導之間的平衡，這兩者的失衡也是以往“產—學—研”三螺旋創新路徑失靈的原因所在。而基礎研究的產出是一些新觀念、新方法、新理論、新認知以及新的文化，這類科研活動短期內更無法進行成本—收益分析。

結語

綜上所述，由于基礎研究投入與經濟增長之間具有弱正相關性，說明當下中國基礎研究的產出較為不足，加強基礎研究的產出刻不容緩。為了快速提升基礎研究能力，必須改變現有的基礎研究運行模式：從分散的基礎研究模式向集群化的基礎研究模式轉型，創造新的機會利基。充分利用現有的政策資源與基礎研究資源，有針對性地采取中心輻射式集群與政府支持式集群相結合的模式，相信這種努力會使我國基礎研究面貌從點狀分布的小作坊模式向集群化的大工廠模式（共同體）迅速轉變。更為重要的是，這種路徑選擇把前期的相關政策與資源儲備都銜接起來，因而，減少了基礎研究集群化轉型面臨的阻力和成本。

（本文系國家社會科學基金重大項目“人工智能倫理風險防范研究”的階段性成果，項目編號：20ZD041）

注釋

[1]李俠：《中國科技轉軌信號的釋放與表現》，《人民論壇》，2022年第10期。

[2]李俠、谷昭逸：《基礎研究不要讓應用研究再空轉了》，《中國科學報》，2022年8月17日。

[3]Euy–Young Jung and Xielin Liu, "The different effects of basic research in enterprises on economic growth: Income–level quantile analysis," Science and Public Policy, 2019, vol. 46, no. 4.

[4][6]Jae–pyo Hong, "Causal relationship between ICT R&D investment and economic growth in Korea," Technological Forecasting & Social Change, 2017, vol. 116, pp. 70–75.

[5]王珂、李俠：《影響國家創新能力的社會基礎條件》，《中國科技論壇》，2022年第9期。

[7]阿莫德·波爾弗、利夫·埃德文森：《國家、地區和城市的知識資本》，于鴻君、石杰譯校，北京大學出版社，2007年，第266～268頁。

[8][16]Ann Markusen, "Sticky Places in Slippery Space: A Typology of Industrial Districts," Economic Geography, 1996, vol. 72, issue 3, pp. 293–313.

[9]《我國已布局3大國際科技創新中心，定位有何差異？》，2021年9月29日，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1712211397577948342&wfr=spider&for=pc。

[10]杰弗里·韋斯特：《規模：復雜世界的簡單法則》，張培譯，北京：中信出版社，2018年，第22～24頁。

[11]李俠、霍佳鑫：《基礎研究“從〇到一”的三道門檻》，《光明日報》，2021年10月14日。

[12][13][14]布萊恩·阿瑟：《技術的本質：技術是什么，它是如何進化的》，曹東溟、王健譯，杭州：浙江人民出版社，2021年，第182、179、196頁。

[15]湯姆·彼得斯、羅伯特·沃特曼：《追求卓越》，胡瑋珊譯，北京：中信出版社，2020年，第134頁。

責 編／包 鈺（見習）

Clustering: The Transformation Direction of China's Basic Research Development Model

Li Xia

Abstract: The results of regression analysis of the relationship between basic research investment and GDP show that the output of basic research in China is insufficient and the overall basic research capacity is weak. For a complete change of this situation and a rapid improvement of basic research capacity, the development model of basic research must be transformed from individualization to the direction of clustering. Under the clustering model, new opportunity niches will be created in the field of basic research, thus opening up new growth points for it. In terms of the path selection of basic research clustering, the two paths of center-radiated clustering and government-supported clustering can be integrated, so that they can be aligned with the prior policy arrangements and basic research resources to reduce the risks and costs brought by the transformation.

Keywords: basic research, development model, clustering