在（下）期中，我们继续引用哈佛增长实验室最新提出的‘科学-技术-产业’黄金三角模型，来解析王国斌在策略会上提到的另外两个关注点：“中国科技企业的创新爆发力”和“工程师红利爆发”。

　　关于科技创新，王国斌提到，“中国科技企业展现出的创新爆发力，特别是中国在AI和领域的前沿突破，让全球资本重新审视中国经济的增长韧性。”

　　他进一步以近期引发热议的DeepSeek为例，说明中国科技创新类企业的成功绝非偶然。“过去十年中，中国是全球范围内创新力攀升最快的经济体，包括中国新生代科研力量的崛起（80后、90后已成为创新主力），这也是泉果基金对投资中国一直充满信心的原因”。

　　王国斌还特别以高端制造业举例：中国造船业2024年新接的订单量占全球总量的7成，新能源汽车产销量连续10年全球领跑；创新药领域同样迎来突破：2023年中国药企海外授权交易数量首次超越引进数量，而在2024年创新药出海收入已突破600亿美元。

　　同样，哈佛增长实验室的最新报告中，也以中国在生物医药和工程计算机领域的高度专业化发展，来说明中国已然突破发展中国家“技术升级受限”的“知识陷阱”，在“科学-技术-产业”三个维度上，构筑了科技创新的“黄金三角”，共同驱动中国的经济复杂度提升。

　　什么是创新能力的

　　“黄金三角”？

　　创新不仅仅是前沿领域的单点突破，更是一个“科学-技术-产业”协同作用的系统。

　　哈佛增长实验室在最新的研究报告《Innovation Policies Under Economic Complexity》中，进一步完善了“经济复杂性”指数的评估模型，增加了“科学复杂度”和“技术复杂度”等指征，以进行更具前瞻性的评估。

　　这篇56页的新论文基于经济复杂性的框架，探讨了创新模式的全球趋势：技术进步的动力不仅取决于产生的新知识数量，还取决于经济体系中，已有知识的复杂性和关联性。要真正评估国家的创新潜力，需要从三个维度入手。

　　创新的黄金“三角形”：

　　1． 科学能力：

　　通过基础研究积累知识储备，为技术突破奠定基础（衡量指标：科研论文数量）。

　　2． 技术能力：

　　让科学研究走向应用，转化为具体的技术发明（衡量指标：发明专利数量）。

　　3． 工业能力：

　　将技术成果推向市场，实现商业化（衡量指标：出口产品的复杂度）。

　　这三者通过知识溢出、技术转化、产业升级形成闭环，共同驱动经济复杂度提升。

　　之所以选择了出版物和专利这两新维度，因为研究发现，这两个数据和人均收入的相关性很高，甚至比出口数据更高。

　　图1． 人均科研论文与人均收入的相关性分析

　　根据研究，假设某个地区的人均收入增长10%，这里的专利数量大约会增长11.5%，科学论文数量会增长9.7%——它们的增长幅度基本和收入增长同步（接近1：1），而相比之下，出口的增长只有7%。

　　换句话说，一个国家的创新能力，不仅体现在贸易数据的复杂度上，更体现在科学研究和技术发明的积累上，而在这些关键领域，中国的表现已然跻身全球前列。

　　从“工程师红利”

　　到“创新复利”

　　中国的两大优势，庞大人口基数构筑的创新基础和工程师红利的持续爆发。

　　泉果基金创始人王国斌在2025春季策略会提到的另一个值得关注的优势，是“工程师红利爆发”。他引用美国乔治敦大学安全与新兴技术中心（CSET）的数据：中国科学、技术、工程、数学（STEM）专业的博士毕业生人数从2007年起已经超过美国，预计今年将达到7.7万人，接近美国（4.0万人）的两倍。

　　他还特别提到了中国庞大的人口基数对创新的加持力量。

　　哈佛增长实验室基于学术的研究，和王国斌基于资产管理行业的分析，得出了几乎完全一样的洞察与结论。

　　哈佛在报告中提出了“国家级隐形知识网络”的框架：国家“集体知识”的积累，需要规模化、专业化的人才网络。

　　中国的“工程师红利”为构建“隐性知识网络”提供了核心支持——大量受过系统科研训练的工程师，通过企业、实验室和产业集群的协作，将分散的个体知识，整合为可复用的集体创新能力。

　　中国的“工程师红利”正在转化为“创新复利”。7.7万STEM博士如同7.7万颗种子，让中国在人工智能、机器人、新能源等多个前沿领域的“集体知识”加速累积。

　　泉果视点注：“STEM”指攻读“科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）”等专业，涵盖了传统工程和计算机科学领域，还包括生物科学、化学、物理等多个学科。

　　例如，一场惊艳的无人机表演背后，是数千名中国工程师在飞控算法、材料科学等领域的默契协作——这种能力无法通过购买设备或复制图纸获得，而是依赖于工程师网络的长期磨合。

　　图3． 沙特阿拉伯国庆日的中国无人机秀6000架无人机搭载柔性显示屏，在空中呈现2K高清的沙特王储小萨勒曼人像

　　研究表明，作为衡量创新力的“关键指标”，中国在科研论文和专利方面的表现已跻身全球前列：

　　1． 【科研论文】

　　2000年至2020年，全球科研论文主要集中在医学和生物学领域，其次是工程和计算机科学。这两个方向占全球科研论文的一半以上。

　　按作者所属国家划分，美国约占25%，而中国紧随其后占14%，居全球第二位。

　　图4． 全球科研论文占比（按国家分）

　　2． 【发明专利】

　　美国约占全球专利的1/4，中国占了11.98%，仅略低于日本和韩国。

　　图5． 全球发明专利占比（按国家分）

　　科技版图的复杂性竞争

　　中国仍是全球优秀案例

　　国家的创新发展如同马拉松赛跑，过去的积累决定了未来的竞争赛道。中国通过20年积累已从“跟跑者”升级为“并跑者”，并在人工智能、新能源等新赛道抢占身位。

　　除了静态数据，该论文着重研究了过去20年，核心国家科学技术的演进以及全球创新格局的变化。

　　增长实验室认为，国家的结构转型具有“路径依赖”，“跨越式发展”是不可能的。你必须要首先获得发展所需要的新的能力，才能通过每一个节点，移动向新的相邻节点。因为每个经济体都有自己独特的多样化模式，所以也会倾向于在不同的领域去深耕和拓展。

　　数据显示，在科技版图的复杂性竞争中，中国同样是全球的优秀案例。

　　下面两张图分别是“科学复杂度”和“技术复杂度”在过去20年的发展。

　　其中，第一行是美国，第二行是中国。每一个节点代表一个科学/技术领域，两点连接越近，说明它们越容易融合协作。

　　图6． 3个国家在20年内的“科学复杂度”的演进

　　在科学和技术领域，我们都能看到类似的趋势——在过去的20年，美国在“原地踏步”，基本没有提升，而中国则是从“单点突破”到“全面开花”。

　　从科研论文看，中国在20年的时间内，实现了非常显著的科学多元化提升，尤其在工程和计算机科学（红色）、医学和生物学（绿色）以及化学（紫色）领域，显示出非常高度的专业化和复杂度，这也预示着这些领域及其交叉领域的创新潜力巨大。

　　从发明专利看，中国“技术复杂度”的提升，比“科学复杂度”更加显著。在2000年，中国的专利只集中于几个领域——工程机械（粉色）和生活必需品（红色）。然而在20年内，中国的专利已经实现了极大的丰富度及多领域的覆盖，在专利总量上，实现了20多倍的增长，与美国基本持平，这意味着，中国为更多前沿技术的延展和创新铺平了道路。

　　泉果视点注：世界知识产权组织近日公布了“2024年全球知识产权申报”统计数据。数据显示，2024年，国际专利申请总量达27.39万件，同比增长0.5%。其中中国申请量为70160件，同比增长0.9%，仍是申请量最大的来源国（占总申请量的1/4），而美国以54087件申请量位居第二，同比下降2.8%。日本、韩国和德国紧随其后。中国的全球创新排名位列第11位，是过去10年创新能力提升最快的经济体之一。同时，中国也是排名前30的经济体中唯一的中等收入经济体。

　　古希腊哲人品达（Pindar）曾说：

　　学习什么是自己，

　　然后成为那样的自己。

　　Become such as you are， 

　　having learned what that is。

　　哈佛增长实验室的创始人里卡多·豪斯曼（Ricardo Hausmann）指出：通用的增长指标，比如GDP或者GNP虽然能衡量经济总量，但无法解释经济体的发展潜力。而“经济复杂度”从更深层的角度，解释了增长的原因中国创新的最大底气，不是某一项技术领先，而是“科学-技术-产业”黄金三角的协同进化。

　　正如泉果基金创始人王国斌反复强调的，中国科技企业展现出的创新爆发力，让全球资本重新审视中国经济的增长韧性……中国新生代科研力量的崛起，是泉果基金对投资中国一直充满信心的原因。

　　参考资料：

• Global Trends in Innovation Patterns： A Complexity Approach， Harvard Growth Lab；

• Innovation Policies Under Economic Complexity， Harvard Growth Lab；

• America is missing the new labor economy - Robortics part 1， Semianalysis， March 11， 2025