南京大学经济学院院长郑江淮：开放性创新催化技术革命性突破：平台模式、治理导向与互补性

郑江淮  南京大学经济学院院长

以下观点整理自郑江淮在CMF宏观经济热点问题研讨会（第85期）上的发言

本文字数：1589字

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一、平台模式：将创新作为政策目标的优先次序

假如开放性创新能形成一种平台模式的开放性创新，那么开放性创新能达到很高的效率。换句话说，平台利用开放性创新优势发展成了超大规模的独特的组织形式。数字化平台型大型科技公司与传统企业的性质有很大的不同，蒂斯教授认为，将竞争和创新视为市场结构和企业地位变化的共同决定因素，这里的竞争实际上是一种动态竞争，在大数据算法不断创新中，竞争优势是由数据科学、技术和业务结合起来的能力所塑造的。在这种情况下，动态竞争不是由生产与其类似产品的公司正面竞争发起，而是由异质的竞争对手、互补者、供应商和客户发起的，对其垄断行为的考察也不能简单地放在供给侧的替代可能性上，而应该考虑到技术“同行”上，没有动态竞争，大型科技平台就失去了创新这个决定因素，演变成传统的垄断者。对平台企业的政策导向中应该把创新当作优先目标。

二、开放性创新的治理导向：股东中心vs以公共利益为基础的利益相关者导向

从治理导向角度，开放性创新以股东利益为中心还是以公共利益与相关者利益为中心，在创新发展上会产生很大的差别。从美国实践看，以股东利益为中心的开放性创新阶段，创新发展表现为渐进性创新发展非常迅速，但在基础研发上投入不足，导致突破性创新发展不足。相对应来说，如果开放性创新采取以公共利益为基础的利益相关者导向，就可能在渐进性创新和突破性创新之间取得更好的平衡。

在人工智能大模型快速发展中，开放性创新呈现出新的发展格局。大型科技公司以高薪“掏空了”学术界大量发明人才，在基础研究上，即大模型研发数量上大大超过了大学。高校从事相关基础研究的人才被虹吸到私人部门，一定程度上会导致公共利益导向的创新，造成了巨大的公共安全隐患。

三、互补性：技术互补性趋势下如何加快技术突破

从中国和美国发展对比来看，我国在人工智能领域上的私人部门投资规模和增长速度2018年以来迅速被美国拉开差距。在人工智能领域技术上存在多种技术集成、多国技术互补的格局下，中国要加快技术革命性创新，不仅依赖于开放性创新平台效率提升，还依赖于形成广泛的技术互补性。在既定的技术创新概率下，如何增加革命性突破技术出现的数量、规模和种类？可以简单地根据这样一个多因素组成的公式来理解，即革命性技术突破规模=技术出现概率*发明人才等技术投入数量*技术互补性*开放式创新性。要取得革命性技术创新，在开放性创新中充分加强技术互补性是一个重要的发展思路。

四、政府要“有为”，更要“有效”

在“大平台”之外，还有大量的中小企业需要通过数字化搭乘工业互联网发展所带来的机遇。以江苏盐城上电智联公司为例，该公司面向中小制造业企业特别是机床加工类的中小企业，通过机床上云，形成加工订单与加工产能在平台匹配、撮合，既化解了产能过剩，也满足的需求。该公司把上云企业的各种设备和工艺进行工业互联网化以后，有来自于全国各地的订单进行匹配，在更大的地理范围进行加工订单与产能匹配，企业机床上云后获得了很多的市场收益，增强了机加工企业上云的激励。这个案例实际为中小企业上云难、上云慢的问题提供了解决思路。事实上，当机床加工类中小企业上云数量足够多以至于达到一个阈值时，它们之间形成的市场网络效应足够大，大到可以弥补上云所花费的固定投入，由此形成的产业数字化真正进入了双边市场为主的工业互联网平台发展阶段。

现阶段，平台建设不能仅仅盯着大企业工业互联网建设、改造、投资、应用、开发等环节，还应该关注中小企业数改智转，让大量的中小企业共享工业互联网的平台优势。在这个意义上，不仅需要政府“有为”，更要政府“有效作为”，让政府扶持资金精准补贴到位，同时发挥第三方平台企业的市场力量，让足够多的中小企业进入“加工平台”，使得平台市场得以培育，迅速地成长起来。

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