導讀：

台北時間3月10日晚，矽谷銀行（SVB）因資不抵債被美國金融監管機構接管，進入破產程序，成為美國史上第二大銀行破產案。銀行出現資不抵債的原因是綜合性的，但有一點毋庸置疑：矽谷科技企業在2022年至今的市值大幅下跌，發展預期不佳，使得初創企業融資困難，是造成矽谷銀行資產賬面虧損、存款儲量消耗嚴重、進而引發擠兌的重要原因。事實上，矽谷企業的這一輪下跌，在業界更多被視為一個“擠泡沫”的過程。

本文對比上世紀和最近15年矽谷科技企業的發展情況，揭示了矽谷“科技泡沫”的客觀存在和產生原因，並指出：比起曾經破滅的房地產泡沫，科技泡沫的來源除了與金融投機有關，更與科研體系的轉變密切相連。

2022年，互聯網泡沫開始破滅，矽谷巨頭股價紛紛下跌，與此同時，被科技圈大肆炒作的元宇宙、Web 3.0等技術市場表現卻與預期嚴重不符，情況最好的大數據領域總體市場也僅達到1600億美元。對比21世紀以來獨角獸公司的累計虧損、成長速度，都會發現它們遠不及上一代互聯網獨角獸公司。作者認為，造成這一現狀的主要原因，是1960年以來科技研究歸納進學院體系這一轉變。

學院重基礎科研而輕應用轉化，職稱、資金、設備使用權等評估都通過論文發表、出版和影響因子來判斷。這種方式方便了學院體系的機制運轉，卻導致科研人員將提高評估成績作為最高目標，而不關注科研成果的創新性和實用性。與此相對，美國最早一批包括半導體、聚合物等在內的科研成果，都是出自企業實驗室，而現在保留實驗室的企業已經很少了。

以矽谷銀行破產為標誌，美國科技泡沫造成的嚴重後果提醒全世界：如果盲目跟風而不抓住技術創新的底層邏輯，很可能帶來的是泡沫而不是進步。在科技發展潮流中，後發國家尤其需要警惕這類泡沫。美國基礎研究和應用研究體係出現的問題也提醒我們，科技創新必須把“有用”作為核心價值。本文為歐亞系統科學研究會新媒體項目“關鍵產業創投生態”的編譯成果，文章原刊於《American Affairs》，僅代表作者觀點。

Web 3.0、元宇宙和有用創新的缺失

文｜Jeffrey Funk,

Lee Vinsel,Patrick McConnell

翻譯｜Nox、談行藏

來源｜American Affairs

2022年總體來看，確實像科技泡沫破滅的一年。十年的市值上漲之後，曾經炙手可熱的“科技”公司的股票市值出現了大幅下跌，到2022年9月，一些公司市值較上年同期跌幅如下：健身器材製造商Peloton，90%；拼車公司Lyft，70%；視頻會議公司Zoom，70%；電動汽車製造商Rivian，60%；Meta （原臉書Facebook），60%；Netflix，60%。血淋淋的清單還在繼續，而許多最近的新技術根本沒有達到預期效果。例如，儘管預測到2030年人工智能帶來的經濟收益將達到15萬億美元，但2021年人工智能的市場規模僅為515億美元，2022年估值約620億美元。

這次股價下跌，正發生在風投公司和谷歌等老牌科技企業的創新支出不斷創出新高的增幅已達強弩之末之際。近年來，量子計算、核聚變、生物電子學和合成生物學等未來技術獲得了大量資金。過去這十年裡產生了一系列新技術，比如自動駕駛汽車、物流程序、技術炒房和現實增強，雖然圍繞它們的這股繁榮正在消退，但風投們正在努力為當下正被大肆宣傳的技術創造出新泡沫，比如例如元宇宙和Web3.0，就是區塊鏈技術衍生出的新潮流。雖然不知道元宇宙和Web3.0的熱度能持續多久，但其實更重要的問題是：這種技術泡沫對整個經濟和社會有何影響？

要回答這個問題，首先需要審視產生這些泡沫的整體經濟和社會背景。當然，整體經濟和社會背景龐大復雜，但有一條切入點：一百多年來，人們普遍相信技術進步會通過包括經濟增長的多種方式改善人類福祉。二十世紀的大部分時間裡，新產業都是圍繞新技術發展出來的。這些產業創造了高薪工作，衍生出了繁榮周邊。新技術提高了生活質量，並且通過提高大規模生產行業的生產力，大大降低了價格，讓即使是相對貧窮的人也能負擔得起越來越多的生活必需品和現代便利設施。十九世紀末到二十世紀中葉見證了一個非凡的創新時代，而且這也許是人類歷史上最重要的時代。自來水、電力、大規模生產、電話和汽車對人類生活水平的提高程度，是新近的創新技術無法比擬的。

但正如經濟學家羅伯特戈登在他的《美國經濟增長的興衰》一書中所探討的那樣，技術增長引擎從上世紀七十年代就已經每況愈下，除了1994年到2004年期間這段短暫的例外，關於這段例外下文會更詳細地討論。自1970年代以來，企業效率或生產力的增幅一直完全沒有起色。即使是在過去十年的技術泡沫中，在技術愛好者為機器人和人工智能大唱頌歌之時，生產力的增長期也從未消失。而且本來專家預測，疫情會激發商業出現更大規模的自動化，然而事實是，2022年前兩季度的生產力其實存在負增長。

與此同時，許多人的基本經濟條件也愈加不穩定。過去十年裡，聯合勸募協會（United Way Inernational，譯註：1988年成立於美國的慈善組織）的愛麗絲項目致力於測算在生活成本和可用收入方面，有多少人口面臨經濟困難。美國半數郡級行政單位中，大多都有近40%的人口入不敷出。雖然不同群體的比率有高低，但不管是不同種族，性別或者其他任何方式下劃分出的不同群體，甚至包括白人群體佔據多數的阿巴拉契亞正在消亡的製造業和礦業小鎮中佔據多數的白人群體，和芝加哥南部、阿拉巴馬郊區佔據主體的黑人群體，其實都深受影響。長期被黑人貧困問題困擾的地區此時艱難時勢，正如威廉·朱利葉斯·威爾遜（William Julius Wilson）的《工作消失時》（When Work Disappears，1996）等經典作品中試圖描繪的那樣，還有安妮·凱斯（Anne Case）和安格斯·迪頓（Angus Deaton）對最近興起的“絕望之死”的研究關注的也是同一問題。

們的問題是，類似元宇宙，Web3.0和區塊鏈的技術新熱，是否有可能改變這一現象。無法做到的原因很多。從很多方面講，元宇宙和Web3.0都只是矽谷在新瓶裝舊酒，其目的不過是試圖在當前的技術退潮中重新掌握控制權，因為現在的初創公司虧損巨大，而且共享經濟和其他許多新技術也面臨財富償付無力。初創公司巨額虧損和新技術缺少市場等現實，給矽谷招來了新一輪批評。我們認為熱點技術新潮並沒有提高人類福祉和生產力，如果我們的判斷正確，那麼民選官員、政策制定者、商業和高等教育領域的領頭人以及普通公民都必須開始一同尋找更根本的解決方案來解決我們當前面臨的經濟問題和社會弊病。

下面，我們首先會回顧一下Web3.0和元宇宙。多位業內人士聲稱，現有的基礎設施完全無法滿足這些技術的實際需求，而且其核心組成技術，包括區塊鏈、加密技術、虛擬現實和增強現實（VR和AR）更無法獨立發揮作用。其次，我們將通過對比當前的技術泡沫和歷史技術泡沫，討論泡沫的經濟效應。這其中最大的區別就是，互聯網泡沫中還是產生了一些有價值的東西，但房地產泡沫或者當前的泡沫中，真金子可能就很有限了。第三，我們將討論美國的基礎和應用研究體係出現的一些變化，這些變化可能會阻止新的，更有用的創意產生，尤其是那些依賴科學進步的創意。最後，我們將試圖勾勒未來救贖和經濟發展的備選道路。目前的技術生態，包括風投、企業和大學的研發部門，完全辜負了社會的期望。我們必須攜手共進，尋找新的前進方向。

1  元宇宙和Web3.0

許多技術供應商已經對元宇宙和Web3.0的整體概念潑了冷水。一位英特爾高管表示，“要做到真正的大規模持久性和沈浸式計算，還要可供數十億人實時訪問，需要將當今最先進的計算效率再提高1,000倍。”就連元宇宙自己也承認，除非當今的電信網絡大幅改進，否則其構建終極元宇宙的宏偉抱負將無法實現。

事實上，元宇宙和Web3.0這種模糊術語似乎就是為了愚弄大眾，讓人以為這些公司營銷的是什麼之前沒有過的新東西。經過多年的投資和推廣，元宇宙的兩個關鍵部分，虛擬現實和增強現實仍然未能流行，而且很可能就是因為它們效果不佳。分辨率低、亮度低、耳機笨重以及缺乏額外的感官反饋給大多數VR用戶帶來了糟糕的體驗，比如使用護目鏡時會引起噁心。其他方面更是幾十年都沒有改進，比如托奎尺寸。顯然，不犧牲視野就無法有效縮小設備，而這就是大多AR頭盔的視野小到令人髮指的原因。支持者似乎自動否認了VR和AR都還需要數年甚至數十年的改進。據《華爾街日報》報導，最近洩露的元宇宙文件顯示，元宇宙的用戶量遠低於預期，大多數用戶在首月流失，2022年虛擬房地產交易量也下降了98%。

Web3.0的支持技術也存在類似問題。也許我們無權定義Web3.0這種模糊術語，但我們也知道它的兩大核心組成技術，不是我們的工作，但我們確實知道兩種關鍵的組成技術表現不佳，那就是加密技術和不可替代令牌（NFT）。多年來，支持者們一直聲稱虛擬貨幣是對抗所謂法定貨幣通脹的最好對沖，可是許多加密貨幣已經崩盤，多家交易所破產，甚至最流行的比特幣也在過去六個月裡下跌過半。這也導致數字貨幣的價格出現了整體下跌。NFT的價格在2022年上半年出現斷崖式暴跌。而且這些似乎都是那些嘗試盈利的產品。

區塊鏈同樣令人失望。這項技術最初是在20世紀60年代開發的，並在14年前由一個化名中本聰的個人或者團隊重新推出。記者伊莎貝拉·卡明斯卡（Izabella Kaminska）於2022年年中在英國下議院科學技術委員會就區塊鏈問題作證時表示，除了金融投機之外，她“想不出區塊鏈的還有任何其他成功應用”。2016年至2017年期間，圍繞區塊鏈技術出現了大量炒作，但“在2022年的今天回顧一下，我們就能看到這些炒作沒有結出任何果實。”

問題就在於，大多應用都需要犧牲區塊鏈的部分概念。區塊鏈的概念可以粗略概括為“一種支持可信、不可變交易記錄的可公開訪問的、去中心化的分佈式自動化分類賬單的開源技術”。而它與現存技術的關鍵區別就在於“可信”、“不可變”、“可公開訪問（透明）”、“去中心化”、以及“分佈式”。因為分佈式這一術語本質上就是複制，所以就意味著要接收更新的基本數據集會存在大量拷貝，而且需要通過複雜的，又是效率極低的方式進行同步，這一方式叫做“共識”。

這導致區塊鏈效率極低，尤其是在能源使用方面，並且它在吞吐量和性能方面也遇到了無法逾越的障礙。其結果是，所謂的許可區塊鏈，也就是由某種形式的“中央權威”穿件和運營的區塊鏈，其實已經犧牲了區塊鏈的“ （共識）可信”和“去中心化”等特性。允許中央權威存在必然消除區塊鏈的一個重要買點，也就是去中心化。但儘管如此，人們還曾期待這種被許可的區塊鏈能達到無許可版本達不到的高效率，但不幸的是，放寬這些限制最終只破壞了區塊鏈背後的一個核心邏輯，卻並沒有在其他方面取得什麼成效。

舉個例子，臉書2019年曾計劃創建天秤幣，也就是建立在全球區塊鏈之上，要為世界上數百萬沒有銀行賬戶的窮人提供支持的全球數字貨幣。雖然完成了驚人的概念驗證，但臉書卻也遭到了來自立法者和監管機構的極大阻力，並最終放棄了這個想法，不過現在天秤幣仍然存在，只是其形式已經大大簡化。

次年，一支持區塊鏈的組織，英國區塊鏈協會分析表明，他們調查的絕大多數區塊鏈項目都缺乏清晰的運行邏輯、預先確定的成就標準，以及成功或失敗的分析。換句話說，它們只是些天上掉餡餅的概念，其基礎是炒作而非詳細的分析論證。並且沒有一個項目的基準是經過驗證的現有技術。

例如，通過與沃爾瑪等小型生產商和大型零售商合作，IBM聲稱已經在“食品信託”領域成功建立了區塊鏈供應鏈。但事實上，這個解決方案是中心化的、由沃爾瑪驅動的、不依賴共識、並且通過在現有數據庫技術中加入隱私功能才具備透明度的一種應用。

又如，區塊鏈在航運供應鏈中被大力宣傳的應用，其中主要的就是馬士基的一個項目，而且這個項目IBM也有參與。不幸的是，這個物流區塊鏈系統看起來更像一個傳統的軟件系統，區塊鏈的唯一明顯用途是創建文件列表，而且這一功能傳統數據庫完全承擔，甚至恐怕還能做得更好。與此同時，一個基於區塊鏈的同類大型航運項目We.trade在資金耗儘後也於最近關閉了。

應用區塊鍊為錯誤的問題提供錯誤解決方案的最著名案例，恐怕就是澳大利亞證券交易所（ASX）的Chess替換項目。這個項目是為了替換著名的股權結算系統Chess，最初由ASX和美國一家新興軟件公司Digital Asset在2017年的區塊鏈熱潮中開啟的。很不幸，這個項目的耗資已經超過了預算的五倍，五次宣布延遲交付，目前仍然出於擱置狀態，正在等待又一項獨立調查結果。總而言之，由於業務的實際需求，許多區塊鏈都被迫與其初衷背道而馳，縮減得幾乎只剩下了一個名頭。

2  過往泡沫和當前泡沫

論證可見，新技術確實產生技術泡沫，比如區塊鏈、元宇宙和Web 3.0，但更重要的問題是這些泡沫對整體經濟和社會有何影響。比較有效的方法是用當前情況與兩次過往的泡沫進行對比，也就是與2000年的互聯網泡沫和2008年的房地產泡沫。我們發現，目前的現狀與這兩次泡沫有諸多共同點，包括裁員、節流、資產價值大幅縮水，以及恐怕已經迫在眉睫的大規模破產。但互聯網泡沫至少為科技和商業組織帶來了長足進步，而我們眼前的這個泡沫則更像房地產泡沫，因為泡沫一旦破滅，真正的收益可能根本所剩無幾。

目前虧損嚴重、沒有收入、債務收入比高的初創企業，在互聯網泡沫期間成功地進行了首次公開募股，而且近幾年甚至還重來了一次。從2000年3月的峰值開始，納斯達克指數在一年內下跌了60%，數百家互聯網初創公司破產。在房地產泡沫期間，銀行提供次級抵押貸款並將其重新包裝成看似低風險的投資，但最終發現它們風險很高。市場從2007年底的峰值下跌了約50%，2008年的崩盤導致64,318家公司破產，其中包括雷曼兄弟，以及由政府斡旋破產救助的美林證券。

然而，在探索這些相似之處時，很容易忽視互聯網時代誕生的那些成功的技術和企業。互聯網泡沫帶來了電子商務、新聞和其他內容網站、客戶關係管理和製造資源規劃等企業軟件，以及手機的廣泛使用。這些變化迅速帶來了巨大的市場。截止2000年（按2020年美元價值計算），電子商務、互聯網硬件、軟件和移動服務的收入分別高達4460億美元、3150億美元、2820億美元和2300億美元。而1990年的個人電腦收入僅為1320億美元。聯網的個人電腦顯然帶來了致顯著的經濟增長，1994年至2004年期間的生產力高增長比1970年至1994年和2004年至今這兩段時期都高。

互聯網泡沫也帶來了許多成功的初創企業。市值排名前100的公司中包括亞馬遜、思科、高通、雅虎、eBay、恩威迪亞、Paypal和Salesforce，其中一些公司成立時間不到10年，大多數公司成立時間不到20年。有些甚至現在也仍在市值前100名之列。

這種增長在2000年代仍在繼續。截止2010年，雲計算的全球收入為1270億美元，同年在線廣告收入達到810億美元（按2020年美元計算）。到2010年底，Facebook擁有5.5億用戶。iPhone於2007年推出，AppStore於2008年推出，Android手機也於2008年推出。到2012年，全球智能手機收入達到2930億美元，網絡瀏覽、導航服務和其他應用程序得到廣泛使用。臉書、網飛和谷歌是受益於這些新技術的三個初創公司，目前市值排名前100。

21世紀10年代的景像大不相同，這十年間，現有技術市場不斷增長，但新技術市場的增長卻有所放緩。儘管電子商務、雲計算、智能手機、在線廣告和其他技術帶來的收入持續增長，但只有大數據一類新數字技術在2021年達到1000億美元銷售額。其他“新技術”都步履蹣跚。以無人機為例，在一系列交付承諾之下，商用無人機的市場規模僅達到210億美元；原本寄希望在新冠流行期間會爆發式增長的VR和AR市場分別僅達到6億美元和250億美元；區塊鏈應用程序——非加密貨幣，而是Web 3.0的主要基礎應用——的市場規模是49億美元；人工智能軟件和服務的市場規模稍大一點，為583億美元，與OLED 顯示器的市場（530 億美元）接近。低於預期的市場規模說明，不管是在工作場景還是居家場景中，21世紀10年代誕生的技術都不如早期技術有用。因為如果新技術有用，會有更多人付款購買，各種技術的市場規模也會增長更快。

如果加上分析和人工智能市場，大數據技術的市場總量為1630億美元，是所有新技術中唯一過千億的。然而算法遭到了激烈的反對，這種聲音至少從2016年凱茜·奧尼爾 (Cathy O'Neil) 寫作《數學毀滅性武器》（Weapons of Math Destruction）起就出現了。到2022年，預測犯罪、確定量刑、決定假釋、通過照片識別罪犯或幫助社會工作者的算法繼續受到批評。而用於預測房價、保險理賠、辨識欺詐的算法則讓初創企業們嚴重虧損。總而言之，很難說大數據帶來的好處與過去幾十年出現的個人電腦、電子商務和智能手機帶來的好處相當。

新技術的市場不足是今天的獨角獸公司或估值超10億美元的私營初創企業遠不如互聯網泡沫時期成功的一個重要原因。我們可以用“累計虧損”——即在盈利之前累積的虧損額——這一簡單指標對它們進行比較。當今獨角獸初創企業中有16家的累計虧損超過30億美元，其中美國虧損最多的是優步（312億美元）。截至2021年底，有77家前獨角獸上市企業的累計虧損大於年收入。與過去的成功故事相比，只有15年以前亞馬遜累計虧損短暫達到過30億美元的峰值。

美國以外，中國、印度和新加坡的許多前獨角獸公司的累計虧損也同樣巨大。截至2022年年中，視頻流媒體服務公司快手的累計虧損額為574億美元，是所有前獨角獸公司中最高的。許多其他公司的累計虧損高於其2020年的收入。

再看這些初創企業，尤其是美國企業的市值。從成立到進入全球公司100強，雅虎（成立於1994年）用了5年，谷歌8年，eBay10年。但在15年前到今天成立的獨角獸中，沒有一家進入前100強，只有一家（Airbnb）進入200強，另外3家進入300強，分別是優步（Uber）、莫德納（Moderna，生物製藥公司）、雪花（Snowflake，雲存儲技術公司）。所有企業中，只有莫德納是盈利的。

如果我們只關注AI初創公司，結果會更糟。只有音樂獵手（SoundHound）和C3.AI這兩家上市公司可以真正定義為AI公司，它們的市值均不到20億美元。如果我們擴大人工智能的範圍，把大數據和軟件的其他領域包括進來，情況會稍微好看一些。進入500強的公司有做數據存儲的雪花和做數據安全的CrowdStrike，但它們都離盈利還很遠。

總而言之，互聯網泡沫破滅時，電子商務、數字媒體和企業軟件等技術市場還有持續優化的空間，但泡沫主要在於，投資者們湧入了從事新技術的公司，而這些技術創造的價值被金融市場嚴重高估了。當空氣從泡沫中消失時，我們可能留不下任何有價值的東西。

3  基礎研究和應用研究的變化

美國的基礎和應用研究體係自矽谷早期成功以來發生了重大變化，這些變化可能導致了真正的科學機會很難發展到商業化的一步，風險資本家在其中負有部分責任。矽谷以矽基半導體命名，這是一種基於科學的技術，在20世紀後半葉為美國的大部分創新提供了動力。20世紀中葉科學研究中還出現的其他重要技術，包括聚合物（即塑料）、核能、激光、噴氣式發動機、雷達、發光二極管和玻璃纖維，其中許多技術的開發者獲得了諾貝爾獎。

與那個時代相比，今天最大的變化是企業基礎研究和應用研究的衰落。到20世紀70年代，大部分此類研究都是在貝爾實驗室、美國無線電公司和杜邦等企業實驗室進行的，它們不僅獲得了諾貝爾獎，還帶來了晶體管、集成電路、塑料和雷達等實際產品和服務。企業的主導地位在20世紀60年代開始發生變化，原因有很多，其中之一是對大學的資助增加。1950年以來，資金增加導緻美國每年授予的博士學位數量增加了八倍多，現在在一些社會圈子裡，人們認為在大學工作比在企業實驗室工作更有聲望。大學訓練博士生進行文獻檢索和論文撰寫，產品商業化在很大程度上被遺忘了。大學為他們的博士生成為教授而自豪，企業研究被視為二等工作。

但是，高等教育成為基礎研究和應用研究的主要場所，並因此成為商業化新思想的主要來源，存在許多問題。首先，對發表論文的重視程度過高，而對開發新技術直至公司可以將其商業化的重視程度不夠。甚至因為有太多論文供研究人員閱讀，導致發表量或影響因子這些可疑的指標變得幾乎毫無用處。這些指數創造了一個數量超過質量的環境，往往是投稿者的身份決定審核結果。超過一百位作者的論文並不少見。據估計，經過同行評議的文章中，有一半除了作者、期刊編輯和審稿人之外，沒有人讀過。

這種不發表就滅亡的文化也鼓勵研究人員跟系統做遊戲，進而破壞了發表指標的實際價值，使其成為古德哈特定律（Goodhart's law）的一個例子——當一個政策變成目標，它就不再是一個好的政策。對於在大學裡進行的科學研究，一份出版物清單決定了聘用、撥款申請、晉升案例和薪資審查的結果，今天成千上萬的教授的影響因子比阿爾伯·特愛因斯坦和理查德·費曼高得多。

類似的常規化流程已經改變了科學領域的其他部分。撥款申請的結構更加嚴格、詳盡且充滿炒作，主要天文台或國家實驗室的研究時間申請也是如此。任何涉及人類受試者或將儀器投入太空的實驗都涉及大量的文書工作。總而言之，大學研究人員必須完成的文書工作量大幅增加。這些專業化趨勢幾乎是現代科學爆炸式增長的必然結果。標準化讓管理大量論文、應用程序和人員變得更加容易，但是，很多非生產性的努力都花在了跳過官僚主義障礙上，外來者面前則全是行業壁壘，也就難怪科學和創新已經放緩。

一位科學家在《自然》雜誌上指出，科學家必須減少發表文章，否則優秀的研究將被不斷增加的糟糕工作所淹沒。最近的一項研究發現，增加論文量會阻礙新想法的產生。另一個問題是，主流科學領袖越來越多地表示，包括癌症研究在內的幾乎所有領域中，大量已發表研究是不可靠的，但未通過複製實驗的論文往往比通過實驗的論文被引用更多，因為它們提出了更大膽的主張。這種不可靠的背後是一個破壞性的反饋循環：科學成果質量低劣，因此發表者必須引用以前工作，引用帶來發表強制，必鬚髮表所以成果質量低劣。

痴迷於論文的另一個結果是出現更多的期刊。如果想發更多的論文，就需要更多的期刊，那當然就會有更多的期刊。全球研究人員、期刊和期刊文章的數量僅在1982年至1995年這13年裡就增長了約60%，隨後在2002年至2014年間，期刊數量又增加了20%。一級期刊數量也在增長。計算機協會出版的期刊數量達到59種，美國化學會的出版物數量達到39種，機械工程師協會35種，物理學會15種，醫學協會13種。電氣和電子工程師協會出版的學報、期刊和雜誌數量超過200本，《自然》雜誌旗下出版物數量已達到157 種（50年前只有1種），每種期刊代表不同的專業。

大學鼓勵這種高度專業化。最近的一篇論文分析了四萬多名學者的評估決定。它發現有些學者會在職業生涯中受到懲罰，因為學科的守門人們可能將跨學科學者的存在視為對自身學科的獨特性和知識領域的威脅。值得注意的是，跨學科學者中表現最好的人是受懲罰最重的。聰明的學者也是更可能對學科造成乾擾的，因此比中流學者受到更多懲罰。

我們能指望高度專業化的研究人員開發出對社會有用的東西嗎？這樣做需要整合多種類型的不同信息，當它分佈在這麼多期刊中時，誰能做到這一點？即使我們忽略掉製造、營銷和會計等乏味工作，對這些高度專業化的研究人員來說，哪怕是發現一個新概念也很困難。

4  我們應該做什麼？

美國基礎研究和應用研究體系中的問題不可能輕易解決。回到過去的系統也不能保證成功，因為過去的許多成功的原因都是未知或難以解釋的。在不了解這些原因的前提下試圖重現過去很容易導致更糟糕的結果。

整個體系還傾向於忽視這些問題，在政府提供更多資金的情況下繼續勇往直前。但是，如果不進行改革，更多的資金可能會帶來更多的博士生、更多的論文和更大的實驗室，而不會帶來更多新的突破性產品和服務。更多的政府發展資金會也無法保證能改善這種情況。風險投資公司目前正在為核聚變、超導體、量子計算機、生物電子學提供額度創紀錄的資金，但沒有得到結果，Theranos就是一個例子（譯註：指“滴血驗癌”的投資騙局）。

相反，這些領域裡成功案例稀少表明：許多新技術還沒有做好準備達到可以商業開發程度。它們在性能和成本方面都需要進行顯著改進，這種改進並不能從更多論文中獲得，因為論文更強調學術界關心的問題，比如理論和新穎性，而不是實際改進。不管通過什麼方式，我們必須將這種論文心態轉變為一種改進心態，大學研究人員與公司需要在這種心態之下或合作、或共同協作，從而實現改進。

做成這件事會很難，不僅因為這意味著對學術界和資助機構的激勵方式要更新，還因為企業研究能力薄弱。今天，美國很少有大型電子、材料或其他高科技公司仍然擁有大型企業實驗室（大型製藥公司是個例外）並且可以與大學合作。美國沒有顯示器、電池或太陽能電池的主要供應商，在軟件之外，只有美光（Micron）和英特爾（Intel）是電子硬件供應商。我們能指望臉書、谷歌或微軟進行可能有用的超導體、納米技術、生物電子學或核聚變的基礎和應用研究嗎？

建設更強大的大學、風險投資公司和諮詢公司需要我們對衡量研究人員的方式進行重大調整。計算出版數量或影響因子顯然是不夠的。這些人應該是新思想的源泉，我們應該根據思想質量來衡量他們。哪些想法導致了新產品、服務或解決方案？誰想出了它們？發表在哪些期刊上？哪些政府機構資助了他們？

開發這種類型的研究系統需要我們擺脫官僚推動的簡單指標。官僚們喜歡這種類型的政策，因為它們可以幫助他們保持權力、地位。但創新真正需要的指標要求研究系統的成員了解他們資助的技術，包括成本和績效這些關鍵指標。不幸的是，研究系統的許多成員不了解這些。因此，改革中可能有必要削減龐大的學術、官僚和公共關係專家系統，這使得做出正確決定變得更加困難。

這一切都不容易。但是當一個系統不起作用時，我們必須設法想出一個更好的系統。設計新的指標，測試它們，然後繼續前進。我們目前唯一能確定的是，現有的出版量和影響因子系統不起作用。它們分散了我們的注意力，讓我們無法真正看到各種企業在將實際有用的變革性新技術商業化上所面臨的真正挑戰。

*文章原刊於《Am erican Affairs》2022年冬季刊