加大研发投入，不等于掌握技术前沿

2024年，按购买力平价调整后的国际比较数据，中国研发支出规模首次超过美国，成为全球最大研发执行方。美国在高被引专利和风险投资驱动的创新领域仍保有比较优势，但这些优势正受到挑战，在部分关键领域已有所收窄。科技竞争靠的不是声势，而是持续投入。

核心要点

• 据美国国家科学基金会（NSF）2026年报告，中国2024年研发总量已超越美国，但美国在高被引专利和私营创新领域的领先地位依然存在。
• 投入量与创新质量之间的差距，正是熊彼特增长经济学所说的”技术前沿”问题：加大支出并不必然推动前沿向前移动。
• 美国当前的预算削减正在威胁基础研究基础设施和人才培养体系，其对竞争力的影响往往需要十年后才会显现。
• 制度层面的问题至关重要：没有任何国家能在缺乏实验室持续更新、人才吸引和向私营经济转化机制的情况下，长期维持技术领先。
• 核心悬念在于：美国能否守住技术前沿，同时中国在高引用密集领域的追赶速度究竟有多快？

研发体量，决定不了技术前沿在哪里

NSF数据一出，中国跃居榜首，第一反应往往是算钱、然后报警。这种反应可以理解，但不够准确。

NSF国家科学与工程统计中心2026年报告说明，中国的超越是在经购买力平价调整的国际比较框架下确立的。按名义值计算，美国仍大幅领先。但即便是调整后的指标，也存在一个根本问题：研发总支出把公立大学的基础研究、中国国有企业的工程项目、美国大型私营平台的软件开发，以及两国军事项目都混为一谈。这些活动对科学前沿的影响截然不同。

2025年诺贝尔经济学奖得主菲利普·阿吉翁的研究正好切中这一争论的核心。熊彼特传统强调创新、市场进入、竞争与创造性破坏，并不否认研发投资的重要性。但一个国家如果只堆砌支出、缺乏科学领域的创造性破坏机制，可以生产出大量成果，却未必能推动前沿前移——它可以向技术前沿靠近，却未必能移动它。

NSF 2026年报告的数据恰好印证了这一张力。在多项关键技术领域，美国发明人的专利进入引用率前1%的相对概率更高，但这并不意味着其绝对数量更多。美国私营部门以企业研发支出占增加值比重衡量的创新强度，是一项重要指标。高被引专利和私营创新是衡量研发经济转化能力的有效指标，需结合支出、论文发表、人才和成果等维度综合判断。

中国在向高端迈进，这是真实的

但这不意味着中国的进步只是统计幻觉。反过来低估正在发生的事情，同样是错误的。

自2000年以来，中国研发支出增长极快，具体倍数取决于统计单位、截止年份、通胀处理方式和汇率换算方法。中国目前培养的理工科工程师和博士数量已超过其他任何国家。中国科研产出及高被引论文份额增长迅速，但现有数据不足以支撑基于期刊影响因子的普遍性比较。在电池、电动汽车和光伏领域，中国已主导或深度参与生产；在人工智能专利领域，其存在感同样显著，但”中国正在定义全球标准”这一论断仍需更多行业层面的证据支撑。

研究技术转型及其地理分布的经济学家卡尔·贝内迪克特·弗雷指出，创新浪潮并不呈线性发展。一个国家可能在特定行业积累相当领先优势，却未必掌握整体前沿；但在某个难以预判的时刻，它可能在某个对全球经济具有结构性意义的领域实现主导地位的跃变。因此，关于中国技术升级，真正该问的问题不是”它现在是否已处于全球前沿”，而是”十年后它将在哪些领域站上前沿，那些领域届时是否举足轻重”。

正是在这一背景下，美国当前的预算取舍令人担忧。正如本刊此前一篇文章所指出的，建实验室留不住研究者：职业发展的连贯性、多年期资助的稳定性和国际吸引力，都是维持研究能力的基本条件。预算削减可能侵蚀这些条件，且影响往往要到中期才会浮现。

科研基础设施在悄然退化

科研能力的建立与衰退之间存在深刻的不对称性。一个国家可能用几年时间就丧失花了十年才积累起来的优势。

美国的科研领先建立在一套特定模式之上：联邦资金部分支持的研究型大学，培养出博士进入工业界或留在学术体系，配合专利授权、技术许可、衍生公司等技术转化机制，将公共研究转化为私营创新。这套模式行之有效，硅谷、波士顿和西雅图等科技中心的兴起都与之相关。2026财年预算申请（而非战略规划本身）记录了某些预算线的削减提案，战略规划文本本身并未作出这一判断。

经费削减或冻结会压缩补贴、推迟投资，部分影响可能在长期才会显现，但其量级因情况而异，并不总能量化。博士生找不到资助就离开这个体系；研究团队失去经费就解散；昂贵的实验平台因缺乏运营预算而老化。这些现象不会立即反映在专利或论文统计中——这些数据的生产本就有数年的滞后。

等到影响出现在数据里，纠正已经很难。

相比之下，中国维持着持续的投资，这源于一项中央政治决策：科学技术被明确纳入国家实力战略。持续的投入保障了规模和多年期的可见度，有助于建立坚实的科研机构，但并不自动保证这一点。

经济学家达伦·阿西莫格鲁对熊彼特式乐观发出了警示：机构不会自动产生其本可产生的进步。它们可能被俘获、被欠资、被偏离使命。美国研究体系是一个出色的机构，但出色的机构并不意味着永久有效。它需要主动维护、刻意更新，需要从政策层面抵御短期逻辑的侵蚀。

向私营经济转化，仍是美国的结构性优势

美国拥有重要的技术转化机制和较强的商业化能力，但其在转化领域的具体比较优势，取决于所选用的指标。

微软、谷歌、亚马逊、苹果等大型科技企业本身就大规模投入研发。但除这些头部企业外，深科技初创公司、高校衍生企业和科学导向的风险投资基金共同构成了一个重要的生态系统。美国企业研发实力依然强劲，在信息服务领域尤为集中，但NSF 2026年数据并不足以证明美国在私营研发的绝对值和购买力平价口径上均大幅领先全球。

这套转化模式依赖若干并非理所当然的条件：大学要能产出足够前沿的知识以具备商业价值；知识产权机制要能激励投资而不阻碍知识扩散；受过培训的人才要能在基础科学和商业应用之间搭建桥梁。美国的技术转化模式在很大程度上依赖公共政策决策，同时也依赖私营部门的融资能力、创业能力和商业化能力。

人工智能正在放大各创新体系之间的差距：那些能够将高质量基础研究与能够吸收和部署前沿成果的产业体系结合起来的国家，可能享有乘数效应。美国目前处于这一位置，但维持这一位置需要同时维护好这套系统的两条腿。

今天的决策，决定2040年的能力

这场竞争的前瞻维度，是最难纳入预算讨论的。基础研究资助选择的影响，往往在长期而非短期才能衡量。

一个今天关闭的材料物理实验室，不会立刻影响专利数据。它的后果可能在若干年后以另一种形式显现：没有创立的企业、没有研发出的材料、留给竞争对手的工业应用。决策与效果之间可能相隔数年。这种滞后使预算削减格外具有隐蔽性：它在造成最大破坏的时候，政治上往往是不可见的。

NSF战略规划指出，NSF同时资助基础研究和面向解决方案的研究，以维持美国的科学发现领先地位，但并未设定明确的二三十年目标。基础研究退步对创新能力的影响，因制度和经济背景不同而有所差异。

对美国而言，若当前的预算取舍延续，可能影响博士项目、外国人才的吸引力以及实验平台的更新换代。这一情景并非不可避免，它是有条件的。值得关注的具体信号包括：研究人员签证发放数量、NSF多年期资助的续签率，以及在美培养的博士留美比例。这些指标均可量化，NSF也在持续追踪。

另一条路是主动再投资于基础研究基础设施，同时配套吸引全球顶尖研究者的人才政策，将美国维持为首选目的地。吸引力政策不只是薪酬问题，还包括研究自由、资助稳定性和国际合作的质量。

阿吉翁关于竞争政策与增长关系的研究表明，这一张力的化解有赖于能够维持质量选拔的机构。一个奖励冒险、容忍失败、定期更新科研项目领导团队的资助体系，有助于推动前沿创新。这一逻辑对公共资助机构和企业同样适用。

竞争也在标准与联盟层面展开

单纯的研发支出比较容易遮蔽一个重要维度：技术前沿不只由发现决定，还由标准、协议和联盟决定——正是这些因素决定哪些发现成为全球规范。

美国在国际技术标准制定中的作用，因行业、标准化机构和指标不同而有所差异，相关指标包括委员会主席席位、被采纳的技术贡献、标准必要专利或市场份额等。这一作用与研发支出有所区别，但可能部分依赖于研发能力。高被引专利衡量的是对后续发明的相对影响力，单凭这一指标无法衡量对某一科学领域的整体塑造能力。

中国已认识到这一层面的重要性，并在国际标准化机构中部署了明确的扩张战略，尤其集中在电信、能源和人工智能领域。这一战略并不新鲜，但随着其技术能力的提升而持续强化，是其技术能力发展的组成部分。

与欧洲、日本和韩国的联盟，结合美国自身的内部能力，强化了美国在国际标准领域的地位。限制科研人员流动或国际合作可能削弱美国在标准领域的部分优势，但具体影响取决于政策细节和所涉及的行业。技术竞争涵盖预算、产业、科学、外交和地缘政治等多个维度，其工具往往是制度性的。

在未来十年的时间跨度内，美国将面临一个选择：是维护使其科研体系成为近代历史上最具生产力的体系的制度条件，还是任由那些因指标和技术不同而有所差异的重要优势的根基悄然侵蚀——而这一切发生在多个关键领域竞争加剧的背景下。

资料来源

1. 美国国家科学基金会国家科学与工程统计中心，《国家科学委员会：2026年科学与工程政策指标》
2. NSF，《2026—2030财年战略规划》（文件可在nsf.gov获取，无外链）
3. 经合组织，《主要科学技术指标》，研发支出纵向数据（数据库可在stats.oecd.org获取，无外链）