چرا اکوسیستم نوآوری امریکا در حال کُندشدن است؟

آیا نوآوری در آمریکا به دست‌انداز برخورده است؟ داده‌ها این‌طور می‌گویند: سرعت رشد آن بخش از بهره‌وری در ایالات متحده، که وابسته به نوآوری‌ست، کاهش یافته است. بهره‌وری کلِ عوامل در آمریکا رشد چشم‌گیری در میانه‌ی سده‌ی بیستم داشت، اما از سال 1970 به کُندی گراییده. این رشدِ کُند تا امروز ادامه دارد، به‌طوری که سطح بهره‌وریِ کنونی از آنچه که بیش از 100 سال پیش شاهدش بودیم پایین‌تر است.این اُفت به‌رغم افزایش سرمایه‌گذاری در پژوهش‌های علمی رخ داده است. بنا بر داده‌های بنیاد ملّی علوم (NFS)، به نظر می‌آید که سرمایه‌گذاریِ ایالت متحده در پژوهش‌های علمی بین سال‌های 1970 تا 2010، با استناد به پنج‌برابرشدنِ هزینه‌های مصرف‌شده، دوبرابرشدنِ دانش‌آموختگانِ دکتری، و هفت‌برابرشدنِ مقاله‌های منتشرشده، پیوسته افزایش یافته است. اما چرا روند رشد بهره‌وریِ کشور با این آمار جور درنمی‌آید؟یک دلیل می‌تواند این باشد که علم در عصر حاضر دیگر پیشاهنگیِ گذشته‌اش را ندارد. اما برخی این دلیل را زیر سؤال می‌برند و توجه‌مان را به پیشرفت‌های حاصل در حوزه‌های فیزیک کوانتوم (رایانش کوانتومی)، فیزیک پلاسما (تبدیل گرمایونی)، و زیست‌شناسیِ مولکولی (کریسپر Cas-9) جلب می‌کنند. سوپر مِیسی؛ پروژه رایانش کوانتومی Googleتوضیح دیگری که می‌توان برای این پدیده ارائه کرد، و ما این‌جا قصد بررسی‌اش را داریم، این است که امروزه علم به کاربرد نمی‌انجامد—به بیانی دیگر، عاملی هست که نمی‌گذارد اکتشافاتِ علمیْ، نیروی محرکِ نوآوری‌های بهره‌ورانه را فراهم آورند.طبق پژوهش‌مان دریافتیم که اکوسیستم نوآوریِ ایالات متحده از دهه‌ی 1970 دچار انشعاب شده است؛ به این معنی که دانش تجاری و آکادمیک رفته‌رفته از هم فاصله گرفته‌اند و کاربردی‌سازیِ اکتشافات علمیِ پایه را دشوارتر کرده‌اند. این تحلیل‌ها همچنین نشان می‌دهند که کارآفرینی‌های علمی‌ای که از حمایت سرمایه‌گذاریِ خطرپذیر (VC) بهره‌مند بوده‌اند به پُرشدنِ این شکاف کمک کرده‌اند—اما فقط در چند بخش. این یافته‌ها حاکی از آن‌اند که اگر می‌خواهیم شاهد رشد بهره‌وریِ بیشتری باشیم، باید روش‌های جایگزینی را برای تبدیل علم به نوآوری بیابیم.روی‌گردانیِ بنگاه‌های بزرگ از علمتا پیش از دهه‌ی 1970، سرمایه‌گذاری برخی شرکت‌های بزرگ آمریکایی در علم به حدّی بود که قوتِ علم تجاری با پژوهش‌های دانشگاهی برابری می‌کرد—یا حتی از آن پیشی می‌گرفت. در دهه‌ی 1960، تعداد مقالاتی که واحد تحقیق و توسعه‌ی مرکزیِ شرکت دوپون (DuPont)، از پیشگامان عرصه‌ی شیمی پلیمر، در نشریه‌ی انجمن شیمی آمریکا (Journal of the American Chemical Society) منتشر کرد بیشتر از مقالاتی بود که دانشگاه‌های اِم‌آی‌تی و کالتِک با هم منتشر کردند. از میان دانش‌آموختگان آزمایشگاه‌های بِلِ شرکت مخابرات آمریکا (AT&T)، که خاستگاه نظریه‌ی ترانزیستور و اطلاعات است، 14 نفر موفق به کسب جایزه‌ نوبل شدند و پنج نفرشان جایزه‌ی تورینگ دریافت کردند.با رسیدن به سال 1980، آمیزه‌ای از فشارهای سهام‌داران، تنگ‌ترشدنِ رقابت‌ها، و ناکامی در عرصه‌ی عمومیْ بنگاه‌ها را بر آن داشت تا از سرمایه‌گذاری‌ در علم اندکی پا پس بکشند. به این ترتیب، شرکت‌ها برای کسب ایده‌های جدید به دانشگاه‌ها و کسب‌وکارهای کوچکِ نوپا چشم دوختند. آزمایشگاه‌های بِل در سال 1996 از کمپانیِ مادرش، یعنی AT&T، جدا شد و تحت مالکیت لوسِنت (Lucent)، شرکت تجهیزات مخابراتی آمریکایی، درآمد. زیراکس پارک (Xerox PARC) در سال 2002 به شرکتی مجزا منشعب شد. شرکت آی‌بی‌اِم (IBM) در دوره‌ی زمامداریِ لوئیس گِرستنِر در میانه‌های دهه‌ی 1990 سمت‌وسویی تجاری به پژوهش‌هایش بخشید. شرکت دوپون واحد تحقیق و توسعه‌ی مرکزی‌اش را در سال 2016 تعطیل کرد.با نگاه به نمودار بالا، می‌توان تصویری از چگونگیِ روی‌گردانیِ بنگاه‌های بزرگ از علم به‌دست آورد، نموداری که نشان می‌دهد سهم پژوهش‌ها (چه پایه و چه کاربردی) در واحد تحقیق و توسعه‌ی کلّیِ کسب‌وکارهای ایالت متحده، از 30 درصد در سال 1985، به زیر 20 درصد در 2015 کاهش یافته است. اگرچه میزان پژوهش پایه (یعنی قسمت «تحقیق» از تحقیق و توسعه) در بازه‌ی بیست‌ساله‌ بین 1990 تا 2010 ثابت باقی ماند، هزینه‌کردها و جوازگیری‌های کلّیِ صنایع برای فعالیت‌های توسعه‌محور پیوسته رشد کرده است.این کاهش در فعالیت‌های پژوهشی در آمار انتشار مقالات علمی نیز مشاهده می‌شود. پژوهشی از 4,608 بنگاه ثبت‌شده‌ آمریکایی که واحد تحقیق و توسعه دارند مشخص کرد که تعداد مقالات علمی منتشرشده به ازای هر بنگاه از سال 1980 تا 2006 در هر دهه با کاهش 20 درصدی مواجه بوده است. همین روند در آمار جایزه‌های علمی هم به چشم می‌خورَد: پژوهشی دیگر مشخص کرد که 500 شرکت برترِ اعلام‌شده در مجله‌ فُرچون (Fortune) در سال 1971 برنده‌ی 41 درصد از جایزه‌های نوآورانه شدند، اما در سال 2006 این عدد به 6 درصد کاهش یافت.این پدیده از دگرگونیِ چشم‌گیر در سازوکار نوآوریِ ایالات متحده حکایت می‌کند. ما از اقتصادی که در آن بنگاه‌های بزرگ، خودشان، هم به پژوهش علمی و هم توسعه همت می‌گماشتند فاصله گرفته‌ایم و به سوی اقتصادی با تقسیم کار سفت‌وسخت‌تر حرکت کرده‌ایم، به‌گونه‌ای که شرکت‌ها روی توسعه متمرکز شده‌اند و دانشگاه‌ها روی تحقیق و پژوهش.محصولی ویژه پروژه‌های یادگیری ماشین؛ Tensor Processing Unit گوگلدانشگاه‌ها، برخلاف بخش تجاری، روند گسترش پژوهشی‌شان را ادامه داده‌اند، روندی که پس از جنگ جهانی دوم به‌طور جدی آغاز شد. داده‌های بنیاد ملّی علوم حاکی از آن است که هزینه‌کرد پژوهشی دانشگاه‌ها بین سال‌های 1980 تا 2015، با افزایش از 15 میلیارد دلار به 62 میلیارد دلار، بیش از چهاربرابر شده است. حتی در سال‌های اخیر، آمار انتشار مقالات علمیِ کارشناسی‌شده برای دانشگاه‌ها بین سال‌های 2003 تا 2016 به میزان 37 درصد افزایش یافت، درحالی‌که همین آمار برای بنگاه‌ها کاهشی 12 درصدی داشت.اگرچه عملکرد دانشگاه‌ها و بنگاه‌ها طی این تخصصی‌شدن، به‌ترتیب در تولید پژوهش و توسعه‌ی محصولات بهتر می‌شود، اما این تقسیمِ کار در نوآوری باعث شده است که تبدیلِ پژوهش‌های نوآورانه به محصولات کاربردی، چالش‌ برانگیزتر گردد. علم دانشگاهی به‌لحاظ کیفی با علم تجاری تفاوت دارد. بنگاه‌ها به منابع ویژه‌ای دسترسی دارند که دانشگاه‌ها به‌راحتی قادر به تولیدش نیستند. برای مثال، اختراع آنتن شیپوریِ هالمدِل در شرکت بِل، اختراع واحد پردازشی تنسور (TPU) از گوگل، به‌کاربستنِ فرایند‌های غربالگریِ ظرفیت‌بالا از سوی شرکت فایزر (Pfizer) شاهکارهایی‌اند که دانشگاه‌ها یا بنگاه‌های کوچک برای اجرایی‌کردن‌شان به مشکل برمی‌خوردند. این اختراعات نیازمند مقیاس و گستره‌ای‌اند که در الگوی پژوهشیِ فردمحورِ دانشگاه‌ها به‌سختی می‌توان بازتولیدشان کرد.افزون بر آن، پژوهشگرانِ شرکت‌ها انگیزه‌های متفاوتی از پژوهشگران دانشگاهی دارند، که می‌تواند روی سرعت و سهولت کاربردی‌سازی پژوهش‌هایشان تأثیر بگذارد. پژوهشگرانِ دانشگاهی بابت پیشگامی‌شان تقدیر می‌شوند (این‌که «اولویت با چه کسی‌ست»)، اما پژوهشگرانِ شرکتی بابت کاربردی‌بودن اختراعات‌شان تشویق می‌شوند (این‌که «آیا به‌کار می‌آید یا نه»). از این رو، پژوهش‌های دانشگاهی غالباً نوین‌اند اما احتمالاً کمتر کاربردهای کسب‌وکاری دارند. ظاهراً مخترعان از این مشکل آگاه‌اند؛ چنان‌که پژوهشی تازه نشان داده احتمال ثبت‌شدن اکتشافات گروه پژوهشی دانشگاه‌ها، در مقایسه با همان اکتشافاتی که به دست گروه پژوهشی تجاری صورت گرفته، 23 درصد کمتر است.حتی زمانی که دانشگاه‌ها دانشی مرتبط و کاربردپذیر تولید می‌کنند، ممکن است بنگاه‌ها نتوانند از آن باخبر شوند. با کمترشدن هزینه‌کردهای بنگاه‌ها در پژوهش‌های پایه، از تعداد پژوهشگرانی که در این بنگاه‌ها فعالیت‌های جامعه‌ی آکادمیک را دنبال و در آن مشارکت می‌کنند کاسته می‌شود. این یعنی دسترسی بنگاه‌ها به پژوهش‌های مرتبط به‌منظور کاربردی‌سازی‌شان کمتر و کمتر می‌گردد.سرمایه‌گذاران خطرپذیر (VCs) همچون پُلی در اکوسیستم نوآوریمکینتاش 128Kسرمایه‌گذاری‌های خطرپذیر و استارتاپ ها در مقام راه‌حلی برای معضل اتصال پژوهش‌های پُرشمارِ دانشگاهی و کاربردهای کم‌شمارِ تجاری ظاهر شده‌اند. کمپانی‌های بزرگ ابتدائاً از فناوری‌های تازه‌بنیاد در زیست‌شناسی مولکولی، زیست‌شیمی، مدارهای یکپارچه، و رایانه‌های شخصی می‌پرهیختند تا این‌که کسب‌وکارهایِ نوپایی که از حمایت سرمایه‌گذارانِ خطرپذیر برخوردار بودند دست به تولید محصولات کاربردی زدند، محصولاتی مثل ریزپردازنده‌ها (اینتل)، انسولین مصنوعی (جِنِن‌تِک)، و مکینتاش (اپل).این کسب‌وکارها شکاف میان علم دانشگاهی و اختراع شرکتی را پُر کرده و آن‌ها را به هم متصل می‌کنند. مدیریت‌کنندگانِ سرمایه‌گذاری‌های خطرپذیر اغلب مدارک دانشگاهی بالایی در حوزه‌ی سرمایه‌گذاری‌شان دارند و در طی زمانی که به کار مشغول‌ می‌شوند، کم‌کم تجربیات تجاری‌سازی هم کسب می‌کنند. استارتاپ ها نیز مدل‌های تجاریِ جااُفتاده‌ای ندارند و با گذشت زمان شکل می‌گیرند و همین باعث می شود شرکت‌های جااُفتاده در برابر ایده‌های مُخل مقاومت نشان دهند. برای نمونه، پژوهش‌های زیراکس پارک فقط زمانی با موفقیت از سوی شرکت زیراکس کاربردی تجاری به خود گرفت که به کسب‌وکار اصلیِ این بنگاه مرتبط بود (مثلاً چاپگرهای لیزری)، اما نه زمانی که از آن فاصله گرفت (مثلاً رابط گرافیکیِ کاربر، اِتِرنِت).با این حال، سرمایه‌گذاریِ خطرپذیر راه‌حل بی‌نقصی نبوده است، چراکه این سرمایه‌گذاری‌ها عموماً روی علوم زیستی و نوآوری‌های دیجیتالی متمرکز بوده‌اند. طبق آمار Moneytree از شرکت حسابداریِ PwC، فناوری‌های اطلاعات و ارتباطات (آی‌سی‌تی) و استارتاپ‌‌های علوم زیستی در خلال سال‌های 1995 تا 2019 حدود 83 درصد از کُلِ سرمایه‌گذاری‌های خطرپذیر را ازانِ خود کرده‌اند. این یعنی بودجه‌ی اندکی در اختیار بخش‌های دیگری قرار می‌گیرد که برای اقتصادهای پیشرفته حیاتی‌اند؛ مثل بخش انرژی که به پیشرفت‌های بنیادیِ علوم مواد و نانوفناوری متکی است تا شبکه‌ی برقیِ کارآمدتر و روش‌های تولید نیروی ایمن‌تری را برایمان به ارمغان آورَد.چالش‌های کاربرد علم در حوزه‌هایی بجز ICT و علوم زیستیچرا به‌دست‌آوردنِ بودجه در حوزه‌هایی بجز این دو مورد برای کارآفرینانِ علم‌بنیان این‌چنین دشوار است؟ حدس ما این است که این موضوع از شبهه‌های فنی و تجاری نشأت می‌گیرد.شبهه‌ی فنی، به بیانی ساده، یعنی این‌که آیا می‌توان یک مشکل فنیِ مشخص را با رویکردِ پیشنهادی برطرف کرد یا خیر؟ ریسک تجاری به مجموعه‌ چالش‌هایی اطلاق می‌شود که با گردآوریِ دقیق آمارِ تقاضا برای یک محصولِ تازه، و نیز هزینه‌های مرتبط با مقایس پذیری، و چرخه تأمین و عرضه و خدمت رسانی به بازار سروکار دارد. ریسک‌های فنی بیشترِ پروژه‌های نرم‌افزاری محدود هستند: پرسش اصلی در این حوزه برمی‌گردد به اینکه چه کنیم انجام شود، نه اینکه چگونه به کمال یک محصول برسیم. ریسک تجاری نیز با تعیین نقاط عطف تجاری (مثل تعداد کاربران یا هزینه‌ی کاربرگیری) مدیریت می‌شود. زمانی که این استارتاپ ها یکی از این مایل استون ها را پشت سر می‌گذارند، سرمایه‌ی بیشتری برای رسیدن به مایل استون بعدی دریافت می‌کنند. علوم زیستی با شبهات فنیِ قابل‌توجهی روبه‌رو هستند اما شبهات بازاریِ بسیار اندکی دارند؛ زیرا تقاضا برای روش‌ها و ابزارهای درمانیِ نوین کم‌وبیش ثابت است. پروژه‌های علوم زیستی را نیز می‌توان به نقاط عطفِ مشخصی تقسیم کرد و مطابق با آن مدیریت‌شان کرد. زمانی که یک پروژه با موفقیت به یکی از این نقاط عطف می‌رسد، سرمایه‌گذاران می‌توانند با نگاه به اندازه‌ی احتمالیِ بازار، میزان افزایش ارزشِ آن را برآورد کنند.دست‌وپنجه‌ نرم‌کردن با هر دوی این شبهات می‌تواند نقشی بازدارنده ایفا کند، عاملی که توضیح می‌دهد چرا بودجه‌ی دریافتیِ استارتاپ های حوزه‌ی علوم فیزیک از بخش خصوصی با محدودیت روبه‌رو بوده است. بخش انرژی یکی از این موارد است: تولید انرژیِ گرمایونی روشی‌ست که مستقیماً گرما را به برق تبدیل می‌کند و پیشرفت‌های چشم‌گیری را در ماشین‌های گرمایی مکانیکی نوید می‌دهد. این فناوری، که ابتدا در دهه‌ی 1960 برای تأمین نیروی ماهواره‌ها مورد واکاوی قرار گرفت، به‌علّت موانع فنی، تا همین اواخر از نگاه سرمایه‌گذاران دور مانده بود (ابزارهای میکروساختِ موردنیاز برای ساخت پیش‌نمونه‌ها به‌آسانی در دسترس نبودند).اختراعات بخش انرژی با ریسک‌های چشم‌گیر در بازار نیز مواجه‌اند، چراکه تطابق با آن عموماً نیازمندِ تغییر زیرساخت‌های فنیِ کنونی، رفتار مشتری، و مقررات دولتی است. مثلاً، نوآوری‌ها در زمینه‌ی انرژیِ پاکِ بادی و خورشیدی به توسعه‌ی فناوری در عرصه‌ی ذخیره‌ی انرژی شبکه متکی است. اما پیشرفت در این فناوری‌ها، مثل باتری‌ها، به کاهش تقاضای بازار وابسته است. با توجه به این ریسک‌ها، سرمایه‌گذاریِ خطرپذیر در استارتاپ‌های فناوریِ باتری به‌طور جدی تازه از سال 2000 به بعد شروع شد، یعنی پس از آن‌که بخش خودروسازی به ساخت خودروهای هیبریدی و تمام‌الکتریک روی آورد.شرکت‌های بزرگ معمولاً بهتر از استارتاپ قادر به مدیریتِ این شبهه‌های تجاری و فنی‌اند، چون تجربه‌ی بیشتری در انتقال محصولات از آزمایشگاه به بازار دارند و البته چون خودشان، یا شُرکایشان، می‌توانند از منابع تقاضا باشند. بنگاه‌های بزرگ نیز بهتر می‌توانند تغییرات موردنیاز در بخش‌های دیگر زنجیره‌ی ارزش را با هم هماهنگ کنند و تجربه‌ی بیشتری در مطابقت‌یافتن با تغییرات رگولاتوری دارند.باید به کدام سو گام برداریم؟برای آشتی‌دادنِ دو قلمروِ علم و کاربرد در بخش‌های نادیده‌گرفته‌شده چه می‌توان کرد؟ یکی از راه‌حل‌ها این است که بخش دولتی پا پیش نهد و از استارتاپ های نویدبخشِ علوم فیزیکی حمایت مالی کند تا آن‌ها بتوانند روی حل مشکلات فنی تمرکز کنند، با این امید که سپس سرمایه‌ی خصوصی بتواند به این حوزه واردشود و برای رفع چالش‌های تجاری کمک برساند. برای نمونه، وزارت انرژی با یک برنامه‌ی حمایتی تحقیقاتی نوآوری (SBIR)،‌ به استارتاپ‌هایی که در زمینه‌ی انرژی تجدیدپذیر فعال‌اند کمک مالی می‌کند. این کار، به‌واسطه‌ کاهش موانع مالی، باعث بالارفتن آمار ثبت اختراعات، بازده سرمایه‌گذاری، و نرخ اگزیت یا خروج موفقیت‌آمیز این استارتاپها شده است. در اختیارداشتنِ سرمایه‌ی بیشتر کمک می‌کند تا با هموارشدنِ راه ساخت پروتوتایپ های سرمایه‌بَر در چرخه‌های طولانیِ توسعه و اعتبارسنجیِ عملی و اجراییِ پروژه برای سرمایه‌گذارانِ آتی، مسیر حل شبهاتِ فنی هموار‌تر گردد. برای مثال، سازمان‌های غیر انتفاعی ِ ماموریت محور مثل دارپا (DARPA) و آرپا-ئی (ARPA-E) همچنان به حمایت مالی از پروژه هایی ادامه می‌دهد که به نوآوری‌هایی در زمینه اینترنت، تشخیص صدای خودکار، ترجمه‌ی خودکارِ زبان‌ها و گیرنده‌های GPS انجامیدند.راه‌حلی متناظر این است که به پرورش استعدادهای کارآفرینیِ علمی بپردازیم. هم برنامه‌ی Cyclotron Road در آزمایشگاه برکلی و هم برنامه‌ی Runaway در کُرنِل تِک برای دانشمندان و مهندسان پسادکتری دوره‌ی فوق‌تخصصی تدارک دیده‌اند تا روی چندوچونِ فرایند تبدیل اکتشافات به کاربردها پژوهش کنند. این اعضا برای پیشبرد فناوری‌ها بر اساس پژوهش‌های خود، و بررسی امکانات تجاری، از آزمایشگاه ملی و زیرساخت‌های پژوهشیِ آکادمیک بهره می‌گیرند. مؤسسات پژوهشیِ دیگر در ایالات متحده، کانادا، و آلمان نیز دارند در همین مسیر گام برمی‌دارند. آموزش و تجهیزات علمی‌ای که در اختیار این برنامه‌ها قرار می‌گیرد به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به‌صورت کارآمدتری، به‌واسطه‌ی هماهنگ‌شدن با نیازهای مصرف‌کنندگان و ساخت مدل‌های کسب و کاری مناسب، شبهات تجاری را مدیریت کنند.اگرچه حسرت‌خوردن برای گذشته، فارغ از آن‌که دوره‌ای طلایی محسوبش کنیم یا نه، وسوسه‌انگیز است، اما هیچ سودی ندارد. سازوکار نوآوریِ امروزی پتانسیل‌های نویدبخشی دارد. ما فقط به روشی بهتر برای کنترل پیشرفت‌های علمی و فنی نیاز داریم تا روند رشد بهره‌وری‌مان را سرعت ببخشیم.منبع: Why the U.S. Innovation Ecosystem Is Slowing Down از هاروارد بیزینس ریویومترجم: محمد رسول علیزاده