Behind on Which Front? Knowledge, Creation and Deployment in Europe’s Position Relative to the United States and China in Business, Artificial Intelligence and Renewable Energy

技术摘要：在哪个领域落后？欧洲相对于美国与中国的知识、创造与部署地位研究

问题陈述
关于欧盟（EU）是否已落后于美国和中国的辩论是欧洲经济政策的核心议题，但这类讨论往往将技术竞争力的不同阶段混为一谈。现有文献通常孤立地考察特定维度——例如专利数量、数字化指标或贸易流——这导致对同一经济体得出截然相反的结论。本研究旨在解决缺乏统一框架的问题，该框架应能区分知识的生产、知识向商业资产的转化以及技术的部署。核心问题不在于探讨欧洲是否落后，而在于确定差距存在于价值链的哪个环节，以及这种差距相对于其两个主要对手是如何演变的。

研究方法
本研究采用一个三柱框架，衡量欧盟-27在商业、人工智能（AI）和可再生能源三个领域的地位。

• 支柱：
  1. 知识（Knowledge）： 科学产出（论文、出版物）。
  2. 创造（Creation）： 将知识转化为商业资产（企业研发、风险投资、前沿模型、算力及可出口制造业）。
  3. 部署（Deployment）： 技术采用与扩散（可再生电力份额、人均发电量、AI人才集中度）。
• 数据： 分析利用了来自六个公共来源（世界银行、JRC Scoreboard、斯坦福 HAI、Our World in Data、Eurostat Comext、UN Comtrade）的 14 个标准化指标，涵盖 2005–2024 年期间。
• 统计方法：
  • 指标以对数比率（$r_{i,t} = \ln(X_{EU}/X_{Comparator})$）表示，以便进行对称解释并直接计算年度百分比变化。
  • 使用带有 HAC 稳健标准误（Newey–West）的普通最小二乘法（OLS）来估计趋势，以处理异方差和自相关问题。
  • 应用预设的结构性断点检验（2020年），以检测疫情后及 AI 热潮后的轨迹变化。
  • 指数： 计算对数比率的几何平均值。通过“留一法”（Leave-one-out）测试评估这些指数对单个指标构成的敏感性。
  • 稳健性： 包括“扩展欧洲”聚合体（欧盟-27 + 英国、瑞士、挪威）、长窗口分析（2010–2023）以及贸易数据的交叉验证。

核心结果
分析显示，欧洲的竞争地位存在显著的不对称性，特别是相对于美国时，且相对于中国呈现广泛的下滑趋势。

• 相对于美国（2023年）：

  • 知识： 欧盟处于领先地位，比率为 1.34（产出的科学成果约多出 34%）。
  • 部署： 欧盟处于领先地位，比率为 1.23。
  • 创造： 欧盟显著落后，比率为 0.33。欧盟产生的企业研发、AI 资本、前沿模型及清洁技术出口的总和，仅约为美国水平的三分之一。
  • 趋势： 这种不对称性是稳定的；创造力指数自 2017 年以来并未改善。差距在 ICT 企业研发（比率 0.08）和 AI 模型（比率 0.10）领域最为严重。

• 相对于中国（2023年）：

  • 知识： 欧盟已失去优势，从 2017 年的持平（1.07）降至 0.55（年均下降 10.4%）。
  • 创造： 欧盟已失去优势，从 0.62 降至 0.29（年均下降 12.5%）。
  • 部署： 欧盟仍保持领先（1.52），但正在缩小（年均下降 4.3%）。
  • 趋势： 所有三个支柱相对于中国均呈现显著的负面趋势。欧盟在全球前 1,000 大企业投资者中的研发份额从 2010 财年的 24.7% 下降至 2024 财年的 16.4%。

• 行业细微差别：

  • AI： 与美国的差距集中在资本、前沿模型和专利方面，而研究产出和人才集中度仍处于相当水平。
  • 可再生能源： 欧盟在可再生电力份额上领先于美国，但在风能和太阳能的人均发电量上已被超越。在清洁技术制造（风力涡轮机、电池）领域，欧盟领先于美国，但大幅落后于中国（其出口额降至中国水平的 0.17，此前为 0.79）。

核心贡献

1. 竞争力的分解： 本文提供了首次实证证据，将“知识”、“创造”和“部署”三个阶段在商业、AI 和能源领域同时进行拆解。
2. 识别“转化”缺口： 研究表明，欧洲的主要缺陷不在于科学或应用，而在于将知识转化为公司、资本和规模化产品的中间阶段。
3. 调和文献争议： 它解释了为何以往的研究会得出相反结论：关注专利或科学产出的研究往往发现欧洲很强，而关注商业资产的研究则发现欧洲很弱。该框架表明，这些是在测量同一过程的不同阶段。
4. 中国是制造业的主要竞争者： 数据挑战了“美国是欧洲绿色制造业主要对手”的观点；证据表明，中国在知识和制造规模上均已超越欧洲。

意义与主张
本文声称，欧洲确实已经落后，但落后的性质是特定的。
“落后”的定论几乎完全是由创造支柱驱动的。

• 政策启示： 研究认为，政策应针对转化阶段（风险投资、企业规模化、研究的部门构成），而非仅仅增加公共研究支出或应用激励措施。
• 部署的脆弱性： 欧盟在可再生能源方面的所谓领先地位被证明是脆弱的，这主要依赖于电网中的可再生能源比例（受水电辅助），而非对支撑 AI 经济至关重要的、人均新增产能的建设。
• 战略重点： 作者得出结论，依靠欧洲强大的科学基础来对抗中国是不够的，因为中国的知识基础和转化能力都在同步提升。该框架建议，竞争力应由最薄弱的阶段（创造）来判定，而非取平均值，因为强大的知识基础无法补偿商业化能力的失败。

本研究明确避免将差距归因于监管是唯一原因，指出虽然 AI 研究和技能与美国相当，但缺乏资本和规模意味着金融和产业结构是约束瓶颈。研究结果旨在为落实近期欧洲竞争力报告（如 Draghi, 2024）提供诊断工具。