重大難題幾十年解決不好，多半是靶子立錯了

今天的文章僅代表小鎮個人觀點，為大家提供一個不太一樣的觀察視角。

昨天舉行了科技大會，總書記發表重要講話，具體內容可以看。小鎮今天就從這一句話展開談談：科技成果轉化率不高，一直是我們面臨的一個突出問題。

這也是講話中點明的最突出問題，后面包括國家技術轉移體系建設、多元化應用場景和高水平產業集群、知識產權保護制度、同科技創新相適應的科技金融體制、青年科技人才隊伍建設、科教協同育人機制以及對科研人員職業早期和長周期穩定支持力度等等一連串措施，可以說都是為了解決“科技成果轉化率不高”這個核心問題。

換言之，“科技成果轉化率”成為未來中國科研工作的核心指揮棒。

但小鎮今天要說的是，科技成果轉化已經提出40多年了，國家和全社會投入如此之多，但長期得不到解決，近年來從轉化率看陷入停滯，那是不是應該跳出來思考下更本質的問題：是不是沒有抓住解決問題的最基本規律，跑偏了，靶子立錯了。

任何政策都有時代性，正如昨天談高善文，他的底色就是悲觀預期，這是宏觀經濟研究學者最容易出現的性格特質，也正因為他的認知體系，所以2018年后他的預判精度斷崖式下降，就在于認知模型與時代發展出現了巨大的裂痕。

同樣的，科技成果轉化率這個指揮棒，小鎮認為也已經過時了，只不過目前沒有更好的指揮棒，所以只能勉強繼續用，但內核正在不斷調整。

簡單梳理下歷史演變。

1980年10月頒布《關于開展和維護社會主義競爭的暫行規定》，提出對創造發明的重要技術成果要實行有償轉讓，首次肯定了技術的商品屬性；1981年國家科委首次提出對科技成果實行有償轉讓。

這可以認為是“科技成果轉化”的起點。由此大批科技人員走出高校和科研院所，帶著科技成果創辦企業，由此催生了一大批民營科技企業，最具代表性的就是中關村。

1985年開啟科技體制改革，核心是建立財政科技撥款制度，一定程度上打破了科研單位的鐵飯碗，把全國科研單位分成了全額撥款、差額撥款、減撥、停撥等類別，倒逼科研單位必須跟生產實踐結合，把科研落實到生產實際。

以1985年改革為起點，之后不斷深入，核心是推進市場化，打破科研院所的行政供給。

關鍵節點有多個。

1995年提出“科教興國”戰略，要求增強國家的科技實力及向現實生產力轉化的能力，1996年頒布促進科技成果轉化法；1999年對242個開發類科研院所實行企業化轉軌，從事業單位轉變為市場經濟下的企業法人。

2015年修訂科技成果轉化法，下放科技成果的使用權、處置權、收益權，在此基礎上2017年黨的十九大報告提出建立以企業為主體、市場為導向、產學研深度融合的技術創新體系，還提出加強對中小企業創新的支持，促進科技成果轉化。

客觀地說，拉長到40年尺度上，中國科技成果轉化非常有效，催生出了一個非常龐大的技術交易市場，2025年全國技術合同成交額高達7.57萬億元，而在2019年還僅為2.24萬億元，可以說2018年是中國技術交易爆發的轉折年，前后增長曲率變化極為明顯。

但如果從轉化率角度看，已經陷入了結構性的困境，核心是高校和科研院所發明專利產業化率很低，遠低于OECD國家平均水平，更別說跟美國比了，已經2026年了，科研圈仍然是重論文輕應用，包括中試放大、概念驗證等關鍵環節依然薄弱。

小鎮說一個案例，涉及個人隱私的信息就刪掉了。在某頭部名校，如果一名研究人員突破了產業界長期空白，成了該細分領域國內第一人，憑這個成果也夠不上副教授級別的職稱，能留校都算幸運了，就在于這被認為屬于工藝成果而非科研成果，在高校學術圈看來，這種突破遠不如發一篇大論文。

這跟學院派宏觀經濟研究是類似的，看的不是能不能準確預測宏觀政策和經濟未來，而在于能不能拿出一套很漂亮的分析框架。

高善文就曾說“從商業角度而言，市場分析要著眼于預測，預測正確與否是檢驗研究是否有價值的最重要判據之一。但對于學院派的經濟分析來講，立足點不在于趨勢的預測，更不在于預測是否準確，而在于它的解釋是否足夠穩健，是否有足夠的差異化，是否能發展出一些普適性的新思想、新方法，或者新的分析工具”。

簡單地說，高善文認為，如他這樣的賣方分析師，價值不在于預測準不準，而在于思考本身的質量。所以，正規分析師給出的報告，一定會包括幾乎所有的可能性，哪怕只是最后的一句話，這也就是高善文針對經濟分析總結的“解釋過去，頭頭是道，似乎有理；預測未來，躲躲閃閃，誤差驚人”。

正因為是這樣一個基本環境，敢于做判斷的高善文，才會被認為稀缺。

這是全球學術圈普遍現象，所以諾貝爾經濟學獎并不關心如何解決經濟問題，而在于是否提出一套新的分析工具，哪怕這個分析工具甚至無法解釋當前經濟問題，那都不重要。

人文社科領域如此，理工類學術圈也如此，尤其在中國，經過幾輪改革，剩下的高校和科研院所高度依賴政府財政支持，雖然不斷強調市場化、強調產學研融合，但這仍然是一個“關上小門成一統，管它春夏與秋冬”的小圈子。

說到底，科研是非常專業性的，外人都看不懂又如何質疑成果的有效性？這是學閥山頭天然的護城河。

耿同學能夠對國內生物科學領域掀起學術打假，關鍵是他畢竟經過了專業的博士教育，還被退學了，跟學術圈這套玩法完全不相干，更關鍵的是這幫頂著帽子的大學者，造假的手段實在太拙劣，加上近些年政策導向，在天時地利人和的支持下，才撕開了學術造假的一小角而已。

總不能指望能出現成千上萬個耿同學吧？就算有這么多人，也沒有如此多的打假流量支持啊，一旦流量過去，也就這樣了。

回到小鎮今天的標題。

小鎮認為科技成果轉化率低，一個很重要的原因是：科技成果轉化這個詞本身已經落后于時代了。

上面回顧了這項政策的演化，本就是一個建立在特殊時代背景下的產物，到了今天，其歷史使命已經進入倒計時，反作用正在超過正向作用。

早年之所以強調科技成果轉化，是因為改革開放初期的高校科研院所壓根就不管研究有沒有用，于是強迫高校成立技術轉移相關辦公室，逼迫科研人員在寫論文之外，必須學會簽合同、滿足生產力發展和市場需求，如果沒有這個粗暴的指揮棒，就很難建立起如今覆蓋全國的技術交易體系。

但時代變了，目前中國與科技有關的資本市場、產業資本和供應鏈已經高度發達，涌現了一大批善于組織科研創新的企業家和科技投資者，一個科研成果如果真的有價值，就絕不愁沒有用武之地，有哪里需要轉化呢？

就看最近一年的AI狂潮，別管多離譜、多不現實的AI創業項目，都能得到巨額溢價投資，現在的錢遠比靠譜的項目多。

所以，當前市場已經取代行政成為驗證科技成果的篩選器，廣大科研人員也有了一定的市場意識，足以識別具有市場價值或未來價值的真技術，科技成果轉化率這個行政指揮棒就顯得過時了。

更進一步：科技成果轉化率低，看起來是分子出了問題，但有沒有可能是分母出了問題呢？

大量根本不配稱之為科技成果的，濫竽充數嚴重放大了分母，這尤其體現在高校和科研院所，如果能夠參考市場評價提高科技成果的認證標準，又何愁成果轉化率低？

這就要進行觸及高校、院所靈魂的深層次改革。

關鍵是把科研的決策權，從高校院所的行政手里剝奪，交給科學家和市場，又得避免學閥問題惡化。

而既然市場已經成熟，那么政府也可以退居二線，只做確權、知識產權保護以及方向引導等后臺服務，而不是沖在前面當推銷員。目前也已經出現了相關改革，主要體現在“賦權改革”上，2020年科技部等九部門印發《賦予科研人員職務科技成果所有權或長期使用權試點實施方案》，目前試點還在推廣過程中，如西藏2024年底配套出臺改革方案，試點改革周期為2025到2027年。

類似基礎理解偏差帶來長期關注問題難以解決，還有很多。

與科技成果轉化率不高這個問題對應的，是對創新的理解跑偏了，這是當前很多問題的根源之一。

提到創新，包括決策者、執行者乃至科研人員、市場等等簡單將創新理解為研發，可如果創新等于研發，又何必造一個新詞？為什么2004年國家確定的是“自主創新”戰略，而不是“自主研發”戰略？

把創新簡單理解為技術上的研發，這從根源上就錯了。

這就是最簡單粗暴、最原始的線性創新模型，認為存在一條從基礎研究到應用研究再到商業化的鏈條。這一經典理論源自1945年萬尼瓦爾·布什的《科學：無盡的前沿》，在20世紀50年代發揚光大。

但這一理論在20世紀70年代就被質疑，大量實證研究揭示了這一理論的局限性，比如日本工業化成功并沒有建立在高論文產出基礎上，證明基礎研究與創新能力沒有必然線性關系。

由此，繼關于創新的第三代理論交互關系之后，1986年提出鏈環模型，后來又推出系統集成理論。1992年，Rothwell在前人基礎上，總結出五代關于創新的模型演進，明確早期的線性創新模型已經被取代，更強調多主體協同與非單向流動。

早在20世紀90年代，西方學術界就已經否認了從基礎研究到應用研究再到商業化的線性鏈條。然而30多年過去了，當前很多中國人仍然被這套早就過時的模型束縛，一談到創新，就認為中國創新不行，認為基礎研究高于應用研究，尤其體現在高校科研院所。

某種程度上，科研跟金融挺像的。20世紀90年代中國開始建設現代金融體系，也是從引進美國當時已經質疑、淘汰的體系開始，代表是M2這個指標，不過從無到有需要有一個過程，當年并不算錯，只是朱總理或許沒想到，此后的金融人竟然長期停滯，根本沒有跟進西方的發展，更別談走出中國自己的道路。

那么到底什么是創新？

更接近當前西方共識的，應該是熊彼特的“創造性破壞”，應該是發明和商業化的共同體。

創新的本源就已經包括了產業創新，重點是市場化，而不是技術研發。如果一項技術不能實現市場化，那就不叫創新，然而太多人尤其部分政策制定者沒有搞懂到底什么是創新，就帶來了很多誤導。

這就是小鎮說的很多備受關注、投入巨大的問題出現并長期解決不了，是因為沒有搞清楚本源。

把創新窄化為科研甚至研發，本質還是計劃經濟管理思維的慣性，因為管實驗室總比管市場容易，說到底還是行政考核邏輯凌駕于市場機制之上。

既然把創新窄化理解為研發，自然就要為大量根本談不上科技成果的研發尋找出路，也就有了科技成果轉化率這個指揮棒，所以轉化率低的關鍵，出在到底什么是成果、什么是創新這個更基本的問題上。

在小鎮看來，高校科研院所大量論文，指的是理工科論文，根本談不上科技成果，頂天就是做了個期末作業，證明發論文的人具備一定的研究能力，這也是因為目前高校最主要的價值就是維持和訓練科研人才，真想做一些實實在在的事，還是得去產業界，目前中國科研的主力軍就是產業界，而不是科研院所。

由此，也就出現了一些次一級的問題。

比如基礎研發投入占比，這是六月夏季達沃斯論壇上，總理唯一提到要實現的指標，這個指標中國長期沒有完成。從數據上看，是因為中國企業基礎研發投入占比很低，只有美國同行的零頭，所以高度依賴財政投入，而財政主要投向高校和科研院所。

保持指標口徑的穩定性，方便進行縱向對比，這可以理解。但時代變了，基礎研發投入的統計口徑也該變了，需要面對一個非常現實的客觀矛盾：在中國尤其企業基礎研發投入占比如此低的情況下，中國何以實現了迅猛的科技創新和產業升級的奇跡？

小鎮覺得，一個關鍵原因是統計口徑落后時代。

比如中國企業界的基礎研究，一般是投入工程科學、底層材料等領域，然而在當前統計上，常被歸類為應用研究或試驗發展，這就拉低了占比。

另外中國龐大的產業鏈提供了海量創新場景，參考西方20世紀80、90年代的關于創新的理論研究，基礎創新與論文并沒有線性關系，很多技術不需要從理論開始研究，而是靠場景迭代實現優化，簡單地說就是干中學，效率極高，只不過很多人受困于最原始的線性創新模型理論，仍然覺得應用創新需要建立在基礎創新基礎之上。

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說到這，可能有讀者會覺得決策層是不是被某些利益相關者忽悠了，沒有看到問題的本質。

小鎮不這么認為，小鎮由自己的工作實踐出發，堅定認為小鎮都能看到、想到的，決策層一定知道，而且想的更清楚。這就是小鎮在分析國家級別政策時，反復強調的，不要誤以為國家蠢、笨、消息閉塞，而是要假設國家決策者一定都知道，然后思考為什么還要做出這一決策，有什么考量。

從近些年變化來看，國家決策層顯然很清楚小鎮上述提到的問題，就體現在雖然放在明面上的考核指標、提法沒變，但內涵已經發生悄然變化。就像“數字中國”，在“十五五”規劃中堅持使用“數字中國”的表述，但內核已經從“數字化”變為“數智化”。

科技體制改革也一樣，越來越要求科學研究和相關政策要尊重常識、尊重市場，比如強調科技教育人才一體推進，強調企業才是科技創新的主體、市場發揮決定性作用。

還把科技創新的主線定為因地制宜發展新質生產力，而不是定位發多少論文，更加強調科技創新絕非孤立存在，必須與產業創新深度融合，轉化為現實的生產力；而產業創新也把目標定位高質量發展建設現代化產業體系。

上述林林總總，其實都是在扭轉長期以來對創新、科技成果轉化的錯誤認知。

只是需要明白，不完美的工具，也要勝過沒有工具。決策者不可能親自去判斷一項技術好不好，就必須用一個簡單、可量化、可考核的指標來驅動龐大的系統，類似統計學上的“代理變量”。

看起來有些扭曲、脫離現實的指標，也恰恰是決策層鉗制學閥的博弈籌碼，國家當然知道灌水、山頭，但只要有指標，就保留了審計、考核乃至獎懲的切入口，由此通過新人換舊人的漸進式改革，慢慢完成調整。

所以，換個角度，目前考核指標落后時代，也不完全是壞事，注意小鎮說的是“不完全”。因為一個事倍功半的指標都達成了，意味著中國實際實力要比賬面上更強。

理解把握政策，也可以多使用“第一性原理”，從事物本源入手，反過來理解國家政策導向。

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