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| 曼哈顿模式还是硅谷模式？ |
| ——关于中美新能源发展的不同路径的争论 |
2009年，在联合国气候变化大会举行前夕，美国白宫首次宣布了自己的减排承诺：2020年温室气体排放量在2005年基础上减少17%。由于这一目标既远低于发展中国家对发达国家至少减排40%的要求，也低于欧盟和日本分别承诺的20%和25%的减排目标，招致外部对美国的批评声不断。
相较之下，在同一时期，中国政府也首次宣布了量化减排目标：在2020年单位国内生产总值二氧化碳排放比2005年下降40%至45%。此承诺“雄心勃勃”，是中国政府根据国情采取的切实可行的自主行动，凸显了在减排方面的自信和务实，一举赢得了国际社会的广泛赞誉。
举国体制的优势引起了国际社会的关注
中国的减排承诺彰显大国责任，在一定程度上得益于举国体制，可以动员和调配全国有关的力量，共同投入减排任务。中国大力推动研发，在国家的各类科技计划中，与减排相关的研究领域均占到很大的比重；中国推出一系列“铁腕”举措，省级政府每年向国务院报告节能减排目标责任的履行情况，国务院每年向全国人大报告节能减排的进展情况。此外，中国还广泛开展宣传，从1991年开始，每年举办一次全国节能宣传周，从2007年以来，政府17个部门联合开展节能减排全民行动，包括家庭社区行动、学校行动、政府机构行动、金融行动、企业行动等9个专项行动。
这些举措有效地整合了全社会的力量，从政府部门到普通百姓，从企业到科研院所，从技术创新到产业推广，有力地保障了中国减排任务的顺利执行，表明了举国体制在发展新能源和节能减排中具有明显的优势，引起了国际社会的广泛关注。
曼哈顿模式与硅谷模式之争
中国采取举国体制模式应对减排问题的成功，让美国十分羡慕。如今，随着传统的利益联盟格局发生变化，美国政界对于如何发展新能源和应对气候变化，争论之声不断，开始出现分化，主要分为两种观点，一个是采用曼哈顿模式，一个是采用硅谷模式。
所谓曼哈顿模式，源自曼哈顿计划，是指由“政府之手”引导科技发展，牵头组织战略性、前瞻性和系统性的科技项目，以此维护国家安全和推动相关产业的发展。这一模式在冷战时期发挥重大作用，由军方主导，如曼哈顿计划、阿波罗登月计划和星球大战计划，推动了美国在核能、航空、大规模计算机和通讯系统等领域技术的迅猛发展，保持了新兴产业的优势地位。
硅谷模式则源自硅谷的兴起，开拓了高新技术产业的发展模式：风险投资、孵化器、股份期权、科技园等，开创了人类知识经济的先河，其特征是资本与科技的有效结合成为经济转型和产业升级的重要推手。这一模式是美国产学研结合的“最成功的范例”，使美国在计算机软件、微处理器和生物技术等领域遥遥领先，成为全球毫无争议的、最为强大的高科技国家。
比较来看，曼哈顿模式强调政府发挥的作用，要求高度的集中化管理，政府主导的项目力图全面控制和抢占科技制高点，从上而下地进行推动；而硅谷模式则相反，强调市场发挥的作用，要求高度的分散式管理，如英国剑桥科技园、日本筑波科学城、韩国大德科学城等。
左右为难的选择
鉴于两种模式都对美国的影响至深至远，孰优孰劣？哪一种更适合用来发展新能源产业和应对气候变化？恐怕一时也难有定论。
若选择曼哈顿模式，则需要美国政府投入大量的资金，而目前美国经济尚没有从金融危机中复苏，2009财年美国政府财政赤字为二战以来的最高水平，总额相当于美国国内生产总值的10％，高达1.42万亿美元，而且阿富汗问题、伊拉克问题、伊朗问题、医疗改革问题等已经令白宫焦头烂额，美国政府也有心无力；若选择硅谷模式，则可能由于缺乏统一规划，资源集中不够，容易产生外部经济问题，在企业之间形成不良的竞争。两种模式各有优缺点，令美国陷入两难的境地。
关于民主的争执
毫无疑问，美国的两种模式之争将对减排的决策产生影响。虽然奥巴马政府提出了减排承诺，但还需要得到参议院的批准。在当下，民主党执政美国，任何与应对气候变化有关的法案必须要说服参议院中的民主党议员和那些有时“跨党投票”的共和党议员，才能确保在参议院通过，民主这一要素势必会影响到决策的效率。
这实际上有前车之鉴。美国曾是《京都议定书》的签字国之一,但2001年参议院拒不批准这一协议，当时小布什总统随即宣布退出该协定；2009年6月，美国众议院通过了《美国清洁能源安全法案》，但参议院却动作缓慢，使得该法案至今尚未获得通过。美国能源部长朱棣文前段时间曾抱怨民主耽误事，在朝野引起了争议。欧盟驻美国大使约翰·布鲁顿也指责美国参议院阻碍了全球议程，他说：“我们有一个全球行动的时间表，美国参议院完全清楚这一点……世界不可能等着美国参议院的时间表。”
然而，对于美国而言，不论是采取曼哈顿模式还是硅谷模式，或者两者并存，减排工作都应该提上日程。近年来，全球气候急速变暖，越来越严重地威胁到人类的生存和发展，采取有效措施阻止气候恶化已是刻不容缓。世界各国必须迅速就温室气体减排达成协议，承担起相应的责任。否则，问题将越拖越复杂，变得更加难以解决。
《科学时报》 (2010-3-15 B3 专家·观点)
