复杂科学与科技哲学交叉视野中的科技创新，本文主要内容关键词为：科技创新论文,视野论文,哲学论文,科学论文,科技论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
从无序中发现有序，从复杂中寻求简单，是人类认识论的永恒主题，也是科学发展史的基本取向。自哥白尼以来的近代科学史，在探索简单系统的简单性法则方面取得了辉煌的成就，人们从简单系统中发现出一套完整的简单性法则，便可以确定和预言简单系统的全部行为。以至人们一度沉醉于由若干简单性法规完全预言世界演化的决定论幻想中。随着精密自然科学几乎将简单系统的重要简单性法则发现殆尽，加之已发现的简单性法则与现实复杂性之间的巨大差距，人们开始将探索的兴趣转向复杂系统。而20世纪中叶以来一系列处理复杂性的基本理论和数理工具的创立，终于使复杂科学应运而生。复杂科学并没有抛弃人类科学的主旨；从现实的复杂性中寻求隐藏的简单性。然而，复杂系统与简单系统的本质区别在于，在复杂系统中不可能找出具有决定论性质的一组简单性法则，复杂科学完全排除拉普拉斯决定论的可预见性狂想，复杂科学否定完全的简单性而只求有限的简单性。然而复杂系统中已经揭示出来的某些简单性法则，如洛仑兹关于复杂系统对初始条件的高度敏感性（蝴蝶效应），哈肯协同学的序参量方法，普里高津耗散结构论的分岔演化，费根鲍姆在湍流现象中发现的倍周期规则与费根鲍姆常数，等等，空前地深化了人们对复杂系统的认识，也极大地提高了人们探索复杂性的科学信心。目前，探索复杂性已成为科学的前沿，而复杂科学思想方法向传统自然科学及人文社会科学的广泛渗透，已成为科学领域最活跃、最深刻的主潮流之一。科技创新系统是典型的复杂系统，怎样正确评价传统的科技创新研究，如何应对复杂科学兴起的挑战，是科技哲学界有志于科技创新研究的同仁们不容回避的时代课题。
二、科技创新的复杂性与传统视角的局限性
科技创新系统，无论是科学创新系统，还是技术创新系统，都是受许多因素制约的复杂系统。彭加勒早就发现，即令是最简单的天体力学三体系统，也不存在数学上精确的解析解。三体系统具有不稳定性和非线性特征，让三个天体在系统里任意运动，最后的稳定态只能容下两个天体，第三者最终会被抛出系统。科技创新系统的影响因子大大超出3个，是一个远比天体力学三体系统复杂的系统。因此科技创新系统无论是外在表象还是发展演化，都呈现出纷繁复杂，千变万化的姿态。人们对它的研究，无论是采用宏观的定性分析，还是传统的计量方法，都会有很大的局限性。长期以来，科技创新方面的重大事件，还基本不可预测。在19世纪与20世纪之交，权威物理学家凯尔文勋爵宣布：经典物理学的大厦已经基本建成，物理学天空只剩下两朵乌云，未来的物理学家只能做细微的修补工作，而难以有大的作为。然而5年以后的相对论革命与20年后的量子力学创立，完全打破了凯尔文的预言。人类科技创新史显示，重大的创新成果与杰出的创新大师，往往在无人预料的情况下，层出不穷，悄然而至。爱因斯坦在既无名师指导，又远离学术中心的伯尔尼专利局一举独创相对论，袁隆平是中国湖南湘西一所农业中专的普通教师，却击败了水稻权威研究机构——菲律宾国际水稻研究所，成为“杂交水稻之父”。目前的科技创新研究，不用说离开定量预测重大科技创新成果的标准还十分遥远，就是宏观的定性理论研究也很不成熟。但是，我们仍然要对沿着这一方面辛勤探索的许多研究者表示敬意。目前国内科技创新方面的宏观定性理论研究各显风采。究其基本视角，主要有以下几种：一是哲学的视角，如《陈昌曙技术哲学文集》（东北大学出版社，2002年）陈文化的《腾飞之路》——技术创新论》（湖南大学出版社，1999年）；二是经济学的视角，如傅家骥主编的《技术创新学》（清华大学出版社，1998）；三是管理学的视角，如冯之俊、罗伟主编的《国家创新系统的理论与政策》（群言出版社，1999年）。三种视角各有所长：哲学视角以宏观理性见长，经济学视角以实证分析显优，管理学视角则以应用操作胜出。各种见解各有所长，可以取长补短，互相启发，但也都有明显的不足。其不足从方法论上说，表现为传统视角的局限性与研究对象的复杂性之间的不适应。
三、开辟科技创新研究的新途径
深化科技创新研究的路径，可以有多种选择：一是沿着目前的研究思路与方法继续前进，相信仍会有许多新的发现和收获；二是加强科技创新的计量统计分析，沿着普赖斯、汤浅光朝等人的研究传统继续前进；三是走世界主流经济学发展之路，运用新的数学工具包括复杂科学数学方法，对科技创新作数理模型研究。上述前二条路径可行，也会有一定成效；第三条路径困难较大，因为科技创新是一个突变过程，不确定因素与不确定程度更大，即令是适用于一般经济过程的数理模型，也未必能移用于科技创新过程，况且在运用数理模型方法之前，必须要以宏观定性分析与经验观察资料为基础，而这种前期工作目前仍然阙如。
以作者之见，科技创新理论研究应该开辟新的研究路径。控制论创始人维纳指出：“在科学发展上可以得到最大收获的领域，是各种已经建立起来的部门之间的被忽视的无人区。”[1](P2)在科技创新的定性理论研究方面似乎也有一个被忽视的无人区，这就是复杂科学与科技哲学的交叉领域。目前“复杂性”研究已与“极大”“极小”研究并列，成为当代科学的三大前沿：“第一个是极小——如分子、原子、基本粒子等。统治极小世界规律的是量子力学和量子场论。第二个是极大——研究天体和宇宙空间。爱因斯坦的狭义相对论和广义相对论奠定了研究极大的基础。……尽管对科学家来说，极小和极大的研究具有永恒的魅力，……但科学研究的重心正向生物学和经济学转移，这就引向科学的第三个前沿。……在研究极大、极小这两个领域上发展起来的古典物理学，在解释生命和社会现象时碰到了非常基本的障碍。我们可以说：科学史上下一个最大的挑战或最大的希望，就是这个极为复杂的领域。”[2](P587-588)
复杂性研究的起步虽然比极大与极小研究晚，但近年来进展迅速，在控制论、信息论、系统论、突变论、协同学、超循环论与耗散结构论等理论及混沌分形高性能计算机等数学工具的基础上，复杂科学的概念、理论及方法已基本确立起来。1984年，不同学科专业的三位诺贝尔奖获得者盖尔曼粒子物理学家）、阿罗（经济学家）和安德森（磁学物理学家）在研究复杂性的共同兴趣下集结到一起，在美国新墨西哥州成立了以复杂性为研究宗旨的圣菲研究所(Santa Fe Institute)。他们设想借助计算机工具，创建一门处理一切复杂性的一元化理论。圣塔菲研究所的成立，可视为“复杂科学”作为一门独立学科诞生的标志。目前，全世界已有多处复杂科学研究机构，如国得克萨斯大学的普里高津统计力学与复杂系统研究中心，中国北京大学的复杂科学研究中心，等等。
随着复杂科学理论、学科及研究机构的兴起，复杂科学的概念、思想、方法已几乎渗透到精密自然科学的所有领域，并开始向经济学、生态学、管理学等交叉学科领域渗透，甚至传统的人文社会科学领域也已受到影响。协同学创始人哈肯，不仅将协同学理论和方法引入经济学，而且将协同学中的“序参量”概念及方法，用于解释电视、报纸等大众媒介如影响公众舆论的社会现象；[3](P138)陈平教授将耗散结构论的分岔理论用于解释人类发展与社会演化现象；[4](P77)已有人运用“新三论”与“老三论”中复杂科学思想方法，探讨中国传统文化和中西文化比较问题（见李曙华先生的《从系统论到混沌学》）；还有人尝试运用协同论的思想与方法研究中国近代史问题（见周玉萍等人撰写的《从协同学看中国近代社会系统的演化）。基于复杂科学理论，并运用较成熟的复杂科学数学理论对国家创新系统与企业创新系统的研究工作，也已经开始，如G·A·Daneke关于非线经济与美国创新系统的研究，R·W·Rycroft与D·E·Kash的专著《复杂性的挑战：21世纪的技术创新》；K·Frenken对网络创新的研究；L·Fleming与O·Sorenson对技术发明的实证研究；国内这方面的研究工作也已起步。[5]基于系统论的创新研究也有曾国屏等人的工作。[6]但是，真正体现科技哲学特色的以复杂科学思想方法探讨科技创新的研究工作，或者说，在复杂科学与科技哲学交叉视野下的科技创新研究工作，却还未见到，而这种交叉视野下的科技创新探讨，是深化科技创新研究工作所不可或缺的。未来的科技创新研究，肯定会走上目前经济学的综合研究之路，即宏观定性研究，传统计量研究与复杂科学方法研究取长补短的混合研究。任何一门学科或一个领域深入的研究工作，既不能缺少实证性的定量分析，也不能没有哲学性的定性研究，或者说，既要近距离的仔细推敲，又要中远距离的整体观察。缺少任何一个方面，研究工作都将产生严重缺陷，并难以持续发展。而哲学性的观察视野，在一门学科起步时显得尤为重要。爱因斯坦相对论思想的源头，可追溯到马赫对经典力学的哲学批判，维纳的控制论理论起源于对机器、动物与人的控制系统的哲学考察，而普里高津耗散结构理论的创立，也曾受到柏格森哲学著作《创造进化论》的深刻影响。目前，我们若能采用复杂科学与科技哲学的交叉视野对科技创新活动作独特的观察与分析，则不仅会给科技哲学界的科技创新研究提供新的思想视角和注入新的研究活力，而且能为掌握复杂科学数理方法的专家进入科技创新领域作深入的实证研究，提供重要的思想路标和定性结论。
四、复杂科学与科技哲学交叉视野中的科技创新
在科学研究中，新材料的发现固然是进步的基础，然而新观点的引入也可成为进步的源泉。熊彼特以经济学与技术学相交叉的视角观察技术进步问题，提出只有实现了生产要素新组合或开辟了新市场的技术进步才能称作技术创新，从而将传统意义上的技术发明观念提升为现代的“技术创新”概念，开辟出研究科技进步与经济发展相互关系的现代学术新方向，使科技创新与技术发明两个重要概念的区别建立在科学与实用双重基础之上：技术创新“必须同‘发明‘区别开来。只要发明还没有得到实际上的应用，那么在经济上就是不起作用的。而实行任何改善并使之有效，这同它的发明是一个完全不同的任务，而且这个任务要求具有完全不同的才能。……作为企业家的职能而要付诸实现的创新，也根本不一定必然是任何一种的发明。因此，象许多作家那样地强调发明这一要素，是不适当的。而且还可能引起莫大的误解。”[7](P98-99)若以复杂科学与科技哲学的交叉视野重新审视科技创新，我们也将看到科技创新某些受到忽略的新特征：
1.创新演化的不稳定性
复杂科学着眼于事物的演化发展，而演化发展这类不可逆过程，也只有在复杂科学的框架内才能得到较好的理解和说明。科技创新也是一个随时间而不断演化的过程，当代的科技创新不同于古代的科技创新，甚至今年今月的科技创新可以不同于上年上月的科技创新。譬如科技创新的频率愈来愈快，便是科技创新演化过程中一个重要特征。不过这一特征只是一种宏观平均特征，深入考察可知，科技创新演化更一般的特征是其不稳定性，这种不稳定性表达在各种不同的时间尺度上。
在千年时间尺度上考察，人类的重大科技创新可谓是跌宕起伏：在欧洲，公元300年，产生出数学领域里最伟大的创新工作——欧几里得《几何原本》，此后2000年间，无有与此匹敌的数学创新成果问世，直到17世纪，才产生数学领域里第二次重大创新——微积分理论；在中国，公元500年左右，《九章算术》集中国古代数学之大成，公元十二三世纪又出现代数学发展高峰，到20世纪，吴文俊院士在继承中国传统数学思想与算法的基础上，开创数学机械化研究的新方向，这表明中国风格的数学创新活动，有极大的波动性和不稳定性。另一个众所周知的宏观历史尺度的科技创新波动，是从古希腊2000年前的科学高峰到欧洲中世纪的科学低潮，再到欧洲近代的科学高峰。
科技创新演化的不稳定性在较短的时间尺度上，也表现得十分显著。例如考察20世纪的天文学成果，可以发现明显的不稳定性。在天文观测上，1929年发现了哈勃红移，此后长期无重大突破，到60年代却突然爆发出四大天文发现：类星体、脉冲星、3°K宇宙微波背景辐射、星际有机分子，其间原因固然可以追寻，但创新演化过程的不稳定性，必将鲜明地留在科学史的记忆里。科技专家个体创新成果产出的不稳定性，同样也十分显著，科学巨匠爱因斯坦科学创新的最高峰出现于26岁，一年之间在狭义相对论、量子论、统计物理三大领域均作出开拓性的重大创新，37岁时出现第二个创新高峰——创立广义相对论，此后便处于相对沉寂期。中国数学天才华罗庚奠定其数学界领袖地位的创新工作也主要集中在两个时期：一是26-28岁在剑桥大学进修期间，二是36-40岁在普林斯顿研究院期间。爱因斯坦和华罗庚都抓住了数理科学家40岁以前的黄金时段，努力攀登上科学的高峰，此后的岁月虽然影响日大，声名日隆，但从科学创新角度来看，却是低潮时期。
2.创新因子的非线性。
科技创新系统在整体演化上表现出很大的不稳定性，如果深入考察决定科技创新的内在因素与其整体演化之间的关系，可以发现另一个重要特征——非线性。这是任何复杂系统都具有的内在特征之一，科技创新系统的非线性特征十分显著，深刻地表达了复杂系统的这一共同特性。
资金与设施是影响科技创新的重要因子，二者都是科技创新系统正常运转的必要条件，但是，充足的资金与优越的设施并不一定导致创新成果的丰硕，而贫乏的资金与简陋的设施也并不一定成为通向创新之门的障碍。人类科技史上，以贫穷击败富足，以简陋超越精致的实例比比皆是，第一次世界大战后最重大的科学创新是量子力学理论的创立。1925年，德国年轻的物理学家海森伯创造了以矩阵为数学工具的矩阵力学，是为量子力学的最初形式。这是发人深省的重大科学史事件。在人们的常识中，科技创新必须有充足的资金支持。当时的德国是第一次世界大战的战败国，在割地赔款的情形下，科学家的工作条件和生活条件相当艰难，而战胜国的英国，既不乏世界一流的物理学家，亦有较好的科研条件，但是“文章憎命达”，量子力学理论偏不诞生于英国，而是诞生于德国。这表明，科技创新与资金、设施等影响因子之间的关系绝非简单的线性关系。由于许多其他影响因子的同时存在与相互作用，任何一个影响因子与科技创新的成果之间，都不会是线性关系，而只能是复杂的非线性关系。事实上，影响量子力学诞生的因子决不局限于资金与设施，其中一个重要因子是跨学科的交流合作。海森伯的量子力学理论需要矩阵这一数学工具，当时矩阵数学诞生不久，还是专门数学家掌握的工具，一般物理学家无从知晓，而德国哥廷根大学希尔伯特倡导的良好的数学物理交流合作传统帮助了海森伯，在这样的学术环境中，有创新物理思想的海森伯，很快找到掌握矩阵工具的年轻数学家约尔旦为合作伙伴，终于弥补自己数学才能一般的短处而在攀登物理学新高峰的竞争中捷足先登。二战以后最重大的基础科学成果——DNA双螺旋结构的发现，似乎再一次重演了量子力学诞生的一幕：科研条件较差的英国卡文迪什实验室里，生物学家华生与物理学家克里克通过跨学科合作，击败大洋彼岸科研条件优越的美国生物学家，从而揭开了人类生物工程的序幕。
在资金缺乏的中国，科技创新常常受制于金钱，但是并不能由此而期望，科技创新会随资金投入的增加而线性增长。物理学大师吴大猷鉴于西南联大大师辈出而台湾大师罕见的比较，深感学术大师非金钱所能造就，发出“社会富裕反导致学术下降”的感叹，并大声疾呼：“不要以为钱能办任何事！”吴大猷看到，对科技创新而言，“钱是必要的条件而非充分的条件。”[8](P256)钱、人才、环境之间形成复杂的相互作用，不能“过度地深信‘钱为解决科学、技术、人才问题的利器’，而忽略了基本的要求，即：发展科技，首需要人才；……培育人才需要环境及人才，建立环境，亦首需人才。”[8](P213)
科技创新中的非线性特征，不仅表现在影响创新的各因子与创新成果之间，而且表现在各种不同的创新形式之间的关系相互上。例如，科学创新与技术创新之间的相互作用，并不是单向线性关系，而是复杂的非线性关系。但是这种复杂的非线性关系被不少人误解为简单的线性关系，其中包括李政道先生这样的资深科学家，他认为：“一切20世纪所有的物质科学文明、科学文化，一切我们现在享受的，它们从哪儿来呢?它们都是从基础科研发展而来；基础科学先发展、带头、带动了高科技，才有了现在的物质文明。”[9](P102)李政道先生在另一处又说：“没有基础科学就没有应用科学，没有应用科学就没有生产科学。”[8](P94)令人震惊的是，李政道先生这样能熟练运用非线性数学工具处理物理学复杂问题的科学大师，一旦离开自己擅长的专业而涉足其它领域时，竟也不知不觉产生鲁迅所指的毛病：博学家之言多浅，专门家之言多悖！事实上，基础科学、应用科学、生产科学、物质文明之间，绝非简单的线性关系，而是一种复杂的非线性关系。别的不说，冯康创立的计算机有限元法，并不能简单地从纯粹数学理论中推导出来，而是在刘家峡水电站等处大量工程技术经验的基础上科学总结而成，其间经过技术——科学——技术——科学的多次反复而成。有限元法由冯康这样既有工程技术知识背景又有纯粹数学知识背景的复合型人才创立，绝非偶然，它生动地说明了当代技术科学并非由基础科学单向线性决定。再如，今天的中医学仍有很大的经验性、操作性成分，但并不因为其基础理论的不足而失去效用，人们更不会因为其植根于经验而弃之不用。
3.创新突破的不确定性
牛顿经典力学的一个巨大成功，是使人们可以深刻把握并精确预言某些现象。例如，人们在1986年见到哈雷彗星后，便可以预言其一定会在76年后的2062年重新出现，即令1986年在测定哈雷彗星位置时出现小小误差，也只会使预报值和实际回归值之间出现小小的误差。牛顿与拉普拉斯的决定论思想，即是建立在简单系统某些性质的可确定性之上。然而对于复杂系统而言，其演化过程的预测一般是不可能的，尤其是长期演化的结果，是不确定的。1963年，美国麻省理工学院的数学家与气象学家洛伦兹，为研究天气的数值预报问题，运用计算机处理非线性的天气动力学方程，却发现计算机结果对输入的初始条件有高度的敏感性：初始条件变动十亿分之一，这种在线性方程中完全可以忽略不计的微小扰动，却会引起失之毫厘，差之千里的结果，使得在一定时间尺度以外的计算结果完全不确定，这意味着，精确的长期天气预报似乎不可能。洛伦兹在天气复杂系统中发现的现象，具有广泛的普遍性，被称为著名的“蝴蝶效应”。复杂科学认为，凡是非线性、非稳态的复杂系统，其演化发展的过程及结果，常常具有不确定性，是人们很难预测的。[2](P599)近半个世纪以来，经济学与数学家的深入合作，使经济学研究逐步走上精确化、定量化之路，诺贝尔经济学奖也几乎全部授予数理经济学家，但是严格数学方法基本限于解释与预测均衡态与稳态经济现象，对于市场狂升或崩溃这样的经济现象，目前的数理经济学家仍然束手无策。科技创新系统是一个巨大的复杂系统，它涉及自然界、科技人员、社会等多方面大量的影响因子，因而科技创新成果突破的时间、地点、人物、方式及影响，都有巨大的不确定性。
科技创新成果，突破的不确定性和难以预测性，既是复杂科学的结论，也为人类科技史一再证明。但是，我们不能因为蝴蝶效应的存在而消极悲观，也不能因为难以预测而放弃努力。在这方面，发现蝴蝶效应的洛伦兹，为人们树立了既有智慧提出问题，又有勇气探索前进的榜样：“假如他在蝴蝶效应上止步不前，使可预言性让位于纯粹的随机性，那洛伦兹只不过是制造了一则坏消息。然而洛伦兹在自己的天气模型中看到了比随机性更多的内在东西。他看到了一种细致的几何结构，看见有序化装成随机。”[9](P23)洛伦兹经过探索，确实在天气变化的随机性中找到虽是有限却是有用的有序性，因而可以用于天气系统的预报。
从无序中看出有序，从复杂中发现简单，是探索复杂性的基本原则。情况正如普里高津所深刻指出的，“科学的进步是由于把现实的复杂性归结为隐藏着的合法的简单性”[10](P220)。因此，我们面对科技创新的复杂性，不应消极无为，而应通过对大量科技创新案例的考察、分析和综合，从其纷繁复杂的表象中，发现其深层的有序性和简单性。只要科技哲学界放开眼界，深入探索，就一定会使看起来复杂无序的科技创新，在某种程度上成为有章可循的简单有序的现象，这种宏观定性的研究成果，不仅可以深化目前科技哲学框架下的科技创新研究，而且可为未来科技创新的定量化精确研究提供必要的理论基础。以作者之见，在目前科技哲学对科技创新突破过程研究的基础上，已经可以找出若干简单的“序参量”，（注：序参量是协同学创始人哈肯用来表征复杂系统有序程度的参数，本文在定性分析中借用此概念。）它们在一定的程度上控制着科技创新系统的演化过程和突破环节，因而科技创新演化与突破的不确定性与不可预测性不可一概而论，而是各不相同。这种“序参量”发现越多，越本质，越简单，科技创新演化与突破的不确定性与不可预测性就越小。例如，科学原理、技术原理、技术途径、投入资金、人才水平、制度环境，等等，都是隐藏在科技创新系统背后的简单“序参量”。举例来说，美国在二战期间实施的曼哈顿工程，是一个耗资数十亿美元，动员数十万人员的科技创新复杂系统，其创新成果——原子弹何时诞生，在很大程度上是不确定的。但是，它却并非无章可循：科学原理(E=mc2)早在1905年发现，技术原理（中子轰击U235，使其裂变释放能量）也在1938年确立，而1942年费米领导建成的原子反应堆，则是技术途径的解决，加上浓缩铀提炼工艺的完成，这一系列的进展使原子弹的制造指日可待，这一重大科技创新的不确定性也就越来越小。若以上述各“序参量”来考察激光惯性约束核聚变项目，预计该创新系统何时能实现突破，则其不确定性显然大于当年的曼哈顿工程：核聚变的科学原理早已有之，激光核聚变的技术原理也在1963年由巴索夫提出，但是具体技术途径与工艺问题仍未很好解决，因此有人预测激光核聚变在2025年左右实现点火演示，2045年实现商业应用。[11](P192)当然预测的风险是很大的，科技创新的每一个环节都是一个分岔点，都隐含着不确定性，对于技术创新来说，即令科学原理、技术原理、技术途径与工艺问题全部解决，在最后一关市场创新上仍可能失败，铱星通信系统的搁浅，即是明证。
相对于技术创新，科学创新的不确定性更大，若将基础研究突破、应用研究突破与开发研究突破三者相比较，基础研究突破的确定性与可预测性最小，而开发研究突破的确定性与可预测性最大，应用研究突破则介于二者之间。原因在于，基础研究，尤其是纯粹基础研究中可作为探索路标的序参量最少，象牛顿创立牛顿力学定律与万有引力定律时，并无基本原理可循，而是面对一大堆杂乱无章的经验事实和有限的唯象公式（开普勒定律等），恰如在茫茫黑夜中依靠极其微弱的灯光探索前进，因而科学创新突破的预言更为困难。今天的科学大师在预言科学创新突破时，一般都取谨慎态度。杨振宁在世纪之交预测中国何时能得诺贝尔奖时说：“在中国本土上的中国学者能拿到诺贝尔奖又是什么时候呢?这个问题比较复杂。因为里面有一个很重要的问题是经费的限制，……这是第一个困难。第二个困难是，还需要有传统，这传统不是一天两天，一年两年甚至10年20年可以建立起来的。因为这些困难，所以今天还没有一个在中国本土上的学者得到诺贝尔的科学奖。……我相信，20年到四五十年内，这件事一定会发生。”[12](P27)在上述预测中，杨振宁没有针对具体的学科领域，更没有针对具体的研究课题，看似泛论，却是准确地抓住了两个对一般科学创新系统均适用的“序参量”：经费投入与研究传统。因此，杨振宁的预测是一个有依据的客观而谨慎的预测。
注释：
①科学创新与技术创新，既有共性，又有差异，且在不同的研究视角中，其共性与差异又各不相同。在本文的讨论中，二者的差异并不重要，故在一般情况下使用“科技创新”这一提法。
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