在计算机领域，有这样一位科学家，他的成就非凡，1977年毕业于吉林大学，1986年取得耶鲁大学博士学位，后来在普林斯顿大学任教，他在2001年创办了Data Domain公司，研制出了世界上第一款商用重复数据删除产品，这款产品虽然体积小，但是性能可靠，成为市场的主流，能够重复删除的技术成为了存储领域的新分支，Data Domain公司也成了该行业的领头羊，在2009年的时候，被EMC公司以21亿美元收购了，2012年，当选美国工程院院士， 2017年11月，当选中国工程院外籍院士。他就是李凯，一个非常传奇的科学家。

有人曾问他：“您认为中国计算机领域的高科技创新如何？”他直接回复两个字：“不行”。

　　他以运转了28年的“863计划”为例：近年来国家每年投入的经费达到20亿美元，但是在高科技创新方面，尤其是在计算机领域，却找不到一个通过承担863项目产生核心知识产权并且占领国际市场的成功商业案例。

　　“如果从培养人的角度来说，863计划是培养出了一批人才，但是，如果从科研创新的角度而言，我认为它是失败的。”李凯说。他的评价基于三个标准：第一，是否产生颠覆性技术；第二，是否在某个领域的国际市场上占据领头羊地位；第三，是否通过核心知识产权创造出很高的毛利。有人认为李凯定的标准太高，但李凯不同意：“这是世界工业界公认的标准，不是我的标准。”

　　2014年，为了纪念《中国计算机学会通讯》出版100期，作为中国计算机学会的海外理事，李凯系统梳理了这个思考多年的问题，应邀写了一篇长文《促进中国高科技科研创新的想法》。在这篇文章中，他尖锐地指出当前教育和科研制度的弊端，尤其是科研制度将科研和创新混为一谈。虽然知道直言不讳地道出这样的结论会让一些人不快，可李凯依然坚持做《皇帝的新衣》里那个说真话的孩子，因为“在科学与工程领域，想要成功，首先要实事求是”。

　　在学术界与工业界的成功跨界经历，李凯对科研与创新的联系有深入的思考和亲身的体会。在接受专访时，李凯再次重申自己的观点：“你不实事求是，就看不清自己的位置；你要想真正前进，发现新知识、创新，必须实事求是，否则就达不到目的。你要衡量做得有多好，要同一领域的评价，而不是政府来评或者领域外的人来评。”

　　科研和创新不是一回事

　　过去几年中国一直在增加科研投入。2013年，中国的科研支出达2580亿美元，虽然占GDP的比例还低于欧美、日韩与以色列等发达国家，但科研投入总量已居世界第二，比美国少36%。在高科技产业领域，中国占全世界高科技产品的出口份额从2000年的6.5%一路攀升到2013年的36.5%。与此同时，中国也跃升为世界论文第一大国。

　　一个不容回避的核心问题是——政府对高科技创新的投入有多大效果？

　　“如果向国际高科技界询问这个问题，大多数会回答：并不有效。”李凯说，根据科技部披露的数据，2011年中国出口高科技产品份额中，82%由外资企业或合资企业生产。

　　作为世界第二大经济体，高科技发展是中国从制造大国向基于核心知识产权的高价值经济体转型的关键。一个明显的事实是，相当多的学者已经学会了如何把钱换成“纸”，也就是书面的论文，但是还不太擅长如何把书面的论文，也就是“纸”转换成金钱。

　　为什么政府在高技术领域的科研经费投入效果很差？为什么论文第一大国掌握不了“纸变钱”的游戏规则？在李凯看来，原因主要在两个方面。第一个方面就是科研与创新合二为一的政策，并对所资助的研究性项目提出不切实际的商业成功要求。

　　“从表面上来看，科研与创新合二为一的政策对政府和宣传是很有吸引力的，但其实这是混淆了科研与创新的基本概念。”李凯对第一个原因阐释道。

　　以发明即时贴闻名世界的3M公司的杰弗里·尼科尔森博士曾经对两者给出明确的定义：“科研是将金钱转换为知识的过程”，而“创新则是将知识转换为金钱的过程”。

　　“如果把金钱转化成金钱，就去华尔街，不需要找科研人员。”李凯直言。

　　李凯认为，将科研资助与创新资助混为一体所带来的问题显而易见。

　　第一个明显问题是此举会带来两种激烈的冲突。李凯举例，一个受到资助的团队必须发表新知识来衡量他们的研究是否成功，但同时又要保护他们的知识产权以实现商业成功。这在知识产权保护还较弱的环境下是非常困难的。

　　另一个冲突是大学会变成营利机构。当一所大学拥有了公司，它将成为产业界的竞争者。这样的利益冲突偏离了大学的主要目标——培养学生。

　　李凯认为，第二个明显的问题是要在2~3年内既要产出成功的科研成果又要实现成功的创新产品是不现实的。

　　“即使不考虑发表论文，哪怕是拥有了一支有经验丰富的高素质工程师团队，要想在这么短的时间内开发出在市场上获得成功的高科技产品已经是非常困难的，更何况这支团队是由没有产品开发经验的研究生新生组成的。”李凯说。

　　这样的后果就是——很多团队转向做“反向工程”或“山寨”产品，却没有创造核心知识产权；很多聪明的研究人员开展影响力不大的研究项目，开发没有市场竞争力的产品；很多发表的论文或者只有一些小的改进，或者根本没有新的想法。

　　然而，为了继续获得未来的经费支持，不仅每个团队都必须宣传自己的项目是成功的，而且经费管理机构也必须宣传他们资助的大多数项目是成功的。

　　“也许这就是为什么‘863计划’资助了28年后，所资助的项目仍然是在‘追赶’而不是做真正的创新。”李凯说。

最佳的模式就是将科研与创新分离，虽然政府机构资助的研究在短期内无法看到商业成果，但是它会鼓励研究人员更加专注于影响力巨大的新技术新发现，不必担心商业化，没有了短期的成果压力，更会带来更多有影响力和颠覆性的想法。

　　科研与创新分离的优点大于缺点

　　当然，科研与创新分离也有缺点。资助研究的政府机构在短期内无法看到研究成果商业化和创造就业机会的结果。但是，李凯说，科研与创新分离的优点大于缺点。

　　首先，这能鼓励研究人员专注于影响力巨大的新技术新发现，而不必担心商业化；其次，将科研与创新分离，创业人员与投资者也更可能成功；另外，因为他们没有短期成果的压力，政府的经费资助机构拥有更多的资源来资助有大影响力的想法和潜在的颠覆性想法。

　　李凯个人经历就验证了这一点。2001年，他选择“no paid leave”（即我们常说的停薪留职），暂时离开普林斯顿大学，一个学生也没带，就来到位于西海岸的硅谷创业。因为知道自己擅长技术而不擅长管理，所以他与几个合伙人从一开始就积极寻找了一名合适的CEO，并在摸清市场需求后，再找一批很好的人来做技术。

　　公司刚刚起步的时候，李凯还记得，做一个小的演示，用五千到一万行程序代码就可以解决了；2004年，第一个产品推出来的时候，需要30多万行程序代码；2011年，一个产品的程序已经是500多万行代码了。

　　“谁来写两个数量级中间的东西？”李凯问，“只能是找最好的人。”而早在2004年，李凯公司的创新已经“颠覆了这个市场”。

　　“如果我当时还坚持在普林斯顿大学，一边做科研，一边做公司搞创新，就是我们常说的脚踩两只船：可能一艘船比较快，就会掉到河里了；如果两边都做，只能让两边走得都不快。”李凯说。

政府不要扮演风投的角色

　　对科研进行5年规划的方式，导致资助的研究方向与高科技领域的快速变化出现大量脱节，是李凯认为的导致政府对科研高投入却效率不高的第二个原因。

　　也曾经有国内的科技部门主管官员向李凯咨询：我们要做5年规划，您在信息科学方面有什么建议？

　　李凯直言：脱离5年计划。“针对未来5年设立的项目，大多数方向很快会过时，这会在国家层面上造成时间和金钱的极大浪费。”他实事求是地告诉这位官员，“任何人不知道信息技术类会发生什么变化。你们不如拿一部分钱支持5年计划，更大的一部分钱支持不是5年计划的项目。这样支持的项目才有可能产生推动型的科研成果。”

　　“当政府经费管理机构确定科研与创新方向时，他们认为这些方向将会对中国经济有利。但是，因为没有产品开发与管理的经验，他们也不了解市场需求。同样，一些权威科学家建议设立某些方向，多数科学家自己也没有创业经历，也不了解市场需求。”李凯说。

　　在李凯看来，其中最大的问题是：“计划的决策大多是由技术驱动的，而那些大型成功企业的决策是由市场主导的。”

　　美国也曾经有过这方面失败的案例。美国政府设立一个叫“SBIR”的计划用来为技术转化提供种子资金支持。这个计划年度预算相当大，但成功的案例很少。科研与创新混为一体的一个弊端是“要求政府经费资助机构充当风险投资公司角色，但他们并没有遴选创业公司的经验”。

　　李凯认为，对政府而言，“应该投资在科研上，而不应当扮演风投的角色。”

　　慢慢来不是创新的态度

　　要取得科研和创新的成功，也必须改革现有的衡量标准。

　　李凯到国内的一些学校访问，发现他们在介绍自己的科研成绩时喜欢用同一个指标：科研经费。一所高校计算机学院的院长在介绍学院发展时说：现在院里很好，科研经费超过亿元。

　　李凯忍不住问：你最主要的科研成果是什么？对方说不出来。李凯直言：我认为拿的钱越少，做出的成果越多越好。研究与创业类似，都应该追求用最少的钱做出有价值的工作，在硅谷一个只会拉风投而不能把企业做大的CEO没人愿意雇佣。他们说，你说的很对。只过了5分钟，对方又开始说某位教授做得有多好，拿了多少经费。

　　文章也是国内高校介绍科研成果时一个常常挂在口头的指标。李凯忍不住自嘲：如果按照现在的规定，博士期间只发表了一篇文章的自己根本没有办法毕业。

　　李凯的建议是：政府不要设定统一的衡量标准来约束所有的大学和研究机构，应该下放权力给大学和研究所，要相信他们的判断力，并让他们自行制定合适的衡量标准。

　　李凯有些着急：“863计划执行到现在已经有28年了，你可以说中国的事情要慢慢来，可是还需要多慢？慢慢来的态度就不是创新的，创新就要颠覆以前的事情。成功不是在一个受保护的市场里，而是在国际市场上。”

　　“我相信如果这样的改革能实施，我们将会看到高校与研究机构培养出大批有天赋的科研人员和有才能的企业家。”李凯说。

附：普林斯顿大学李凯教授：《促进中国高科技科研创新的想法》

 此文发表于2014年第6期《中国计算机学会通讯》

值《中国计算机学会通讯（CCCF）》发刊100期之际，受CCCF主编之邀，我特此撰文与读者们分享自己关于如何促进中国高科技科研创新的一些想法。

未来十年，高科技对中国经济增长极其重要。在经过GDP高速发展的三十年后，中国已经成为世界上第二大经济体。过去大量研究表明技术发展与经济增长存在紧密联系，因此高科技发展是中国从制造大国向基于核心知识产权的高价值经济体转型的关键。在高科技产业领域，中国占全世界高科技产品的出口份额从2000年的6.5%一路攀升到了2013年的36.5%，然而在科技部披露的2011年中国出口高科技产品份额中82%是由外资企业或合资企业生产的[1]。

为什么中国在高科技领域的高价值产业发展缓慢？可能有很多原因，但我认为有两点最为关键：缺少高端人才以及对技术研发与创新的不合理管理和支持。本文将就如何通过改善教育体系来培养高端人才、如何正确地对科研与创新投入资助谈一些个人观点。其实在2001年CCCF的一次采访中我表达了部分观点，本文将更详细地介绍我对教育、科研以及创新的一些想法。

一、教育体系改革

   中国缺少一支有持续发展力的世界级人才队伍，这些顶尖的人才能基于颠覆性创新与核心知识产权来创造新知识、新商业。造成这种局面的主要原因是中国的教育体系仍然是对所有大学进行微观调控管理的集中式教育体系，这也导致了中国尚无一所大学能进入全世界前20。在2013-2014年度泰晤士高等教育的大学排行榜上[2]，只有两所大学进入前50：北大第45名、清华第50名。而在2013年上海交通大学的世界大学排行榜上[3]，中国没有一所大学进入前100名。尽管在全世界有很多顶尖研究人员与科学家出生于中国，但中国的大学却一直未能培养出在科学与工程领域能斩获国际大奖的顶尖人才，尤其是在高科技领域。

   中国目前的教育体系是模仿了1928年斯大林在苏联建立的集中式、按五年期进行规划的教育体系。但另一方面，中国的经济改革已卓有成效，使中国形成了市场经济与计划经济相结合的经济体制，类似于列宁在1921-1928年推行的“新经济政策”[4]，允许个人经营企业，而银行、外贸和重要行业仍由国有企业掌控。然而教育体系的唯一大改变是70年代末恢复了高考，从文化大革命的混乱体系回到了文化大革命以前的教育体系，但没有大的根本改革。

   从培养顶尖人才角度来看，集中式的教育体系有两个大的弊端：1）低工资结构，这会导致大学无法聘任、培养和留住世界级的顶尖教授。2）按计划设置大学专业，这会导致毕业生专业与就业市场需求之间不匹配、学生兴趣天赋与所学专业之间不匹配。

低工资结构问题

   集中式教育体系导致低工资结构的主要原因并不清晰，因为政府对教育的投入已经增加到了GDP的4%，与欧美、日韩与以色列等发达国家相比只有约30%的差距（发达国家平均为6%）。但是，中国教授的工资却比这些国家的教授要低好几倍。

图1所示为2012年全世界公立大学教授的薪水（已换算为以美元为单位的相对购买力指标PPP以便于比较）。这项调查发现，中国以及前苏联国家的教授薪水是相对最低的。中国刚入职的年青教授的平均薪水是所有国家中最低的[5]。而中国顶尖教授的平均薪水也仅比亚美尼亚和俄罗斯高，只有加拿大顶尖教授的11.6%，美国顶尖教授的15%。

图1：全世界公立大学教授平均月工资排名（以美元为单位的相对购买力指标PPP计算）

中国顶尖大学的教授可能会有一些奖励等福利补贴，但与美国大学相比还是差距甚远。事实上，美国私立大学教授的工资还要大大高于公立大学顶尖教授的平均工资。而在前面提到的那些世界大学排名中，前20名其实主要是私立大学。

政府实施了一些吸引顶尖人才的政策，但却并没有解决问题的根本，比如“千人计划”。 这是一个好的尝试，在某些领域里取得了一些成效，但在高科技领域并没能吸引许多顶尖人才回国。这主要是因为千人计划对所有领域的所有教授采用相同的薪资标准。尽管这个标准对于生命科学领域有竞争力，但是在计算机领域却并没有竞争力。比如，今年在美国顶尖大学毕业的博士生就业起薪就已经与千人计划的薪资水平相当了。

薪资水平真的那么重要吗？答案是“是的”。我们看一下香港的案例：香港科技大学赋予教授丰富的资源，并以科研工作所产生的影响力来评估他们的成功与否，因而他们能够吸引并留存优秀的教授资源。尽管香港科大成立于1991年，但过去几年他们在泰晤士高等教育的技术与工程学校排行榜上持续地领先于所有大陆的大学[6]。瑞士的洛桑联邦理工学院（EPFL）是另一个例子。2000年，EPFL的计算机科学与通信学院在计算机领域内无人知晓，计算机科学教授寥寥无几。但EPFL聘用了一位美国第一流的教授担任计算机科学与通信学院学院院长，并给予大量资源支持他想实施的举措，不参与微观管理。这位院长采用了高薪资、高研究经费来吸引全世界顶尖研究人才，同时以科研影响力作为评价教授及晋升的标准。十年后，EPFL的计算机已经排欧洲第二，紧随剑桥大学之后。

按计划设置大学专业的问题

我认为集中规划大学专业设置会导致毕业生专业与就业市场需求的不匹配，以及学生兴趣天赋与所学专业的不匹配。前者会增加失业，而后者则会降低毕业生的平均质量。在2013年成都全球财富论坛上，中国日报有一则报道称[7]：

“中国发展研究基金秘书长卢迈在周二的讲话中称，‘2013年有7百万应届毕业生面临择业，但是在7月毕业典礼之际，只有不到一半的毕业生找到工作。’与卢迈一起参加论坛的嘉宾，LiKai Chen，McKinsey& Co的合伙人，则提供了另一份统计数据，预计到2020年中国将面临2400万高技能人才缺口。”

经济合作发展组织（OECD）在2011年的一份报告显示[8]（如图2），从1998年到2007年中国的私营企业一直在不断增加雇佣员工的比例。中国经济改革释放的私营经济已经对就业产生了巨大的积极影响，但我们却没有与之相对应的教育体系改革来避免人才质量与就业市场需求之间的脱节。

当前的教育体系要求高中生在申请大学时就要选择专业。但是高中教师缺乏领域专业知识，难以给与有效的指导，尤其是瞬息万变的高科技领域。当学生进入大学一两年后才逐步了解自己的兴趣与天赋，但现有教育体系很难让学生调整专业，导致学生天赋与他们所学专业之间的不匹配。加之就业市场的快速变化，很多学生因此终生惭悔。

改革建议

我建议改革和改造集中式教育体系，使之成为非集中化的教育体系，允许大学在教授薪资、晋升、学生入学以及专业设置上有自主决定权。

在非集中化教育体系中，大学可以自由地做出很多重要决定：

• 大学可以自主决定教授的薪资以及科研经费的分配。提供同世界上顶尖大学相当的薪资及科研经费，大学才能够吸引并留存顶尖人才。

• 大学可以从全世界的人才库中招聘教授。如有需要，政府可以为大学提供额外的福利。招聘教授应该是根据教授业绩而不是根据他们的国籍。

• 大学在评估教授资质及晋升机制上自主，在评估标准上可参考世界顶尖大学，走出只以期刊论文发表数量作为评估标准的误区。

大学的最核心的资源是教授，而要得到顶尖教授必须通过市场竞争。这些措施可以从根本上提高中国大学的自身竞争力，而不再需要依靠国家集中式的人才引进计划及分配。

 我相信研究质量和评价“成功”的考核指标密切相关。如果用研究成果的质量来评价研究人员，那他们就会专注于质量；如果用数量考核，那他们就会关心数量；如果用申请到的研究经费来考核，那他们就会花大量时间去跑经费。在此，我所能提出的最好的建议是——政府不要用一种标准对研究进行微观调控管理。政府应该将权利交给高校及研究机构，相信它们的判断能力。我相信大多数高校及研究机构都是想做好的，会比微观调控管理情况下做得好很多。

如今教育部仍控制着每个专业的招生人数、每年教授的晋升人数。仍然是用发表了多少论文、申请到了多少经费来评价。于是，教授们便倾向于发表一些小贡献、低影响力的文章，而花大量时间去找经费。所以经过30年的经济改革，中国顶尖高校及研究机构的质量却仍无大的进步。

非集中化教育体系也能解决毕业生专业与就业市场需求之间的不匹配问题，以及学生兴趣天赋与他们所学专业之间的不匹配问题。

• 大学可以根据自己的预算、教授们的教学任务以及实验室容量来决定每年招生人数。

• 每个系可以设立自己的标准来接收选择某专业的学生。例如，想选计算机专业的学生必须在两门导论课上至少拿到B。这样的标准可以让学生发现自己更适合哪个专业。

• 大学可以允许学生在入学一到两年后再选择他们的专业。这样学生有机会接触到多个不同的学科，找到与他们兴趣、能力相契合的专业，以及了解就业市场的需求。

我们如何得知这样的非集中式教育体系有效呢？客观事实是全世界所有的顶尖大学都是采用这样的教育体系。实际上，从历史上来看集中式教育体系还没有创造出一所世界级顶尖大学。

顶尖大学的质量无法提高的原因并不是因为中国缺少教育资源。事实上，过去几年中国对教育的投入逐步增加到了GDP的4%，与欧美、日韩、以色列等发达国家相比仅差2个百分点。

而在上述的两个大学排行榜的前20名中，美国分别占了17所与15所。美国大学在录取研究生时并不考虑国籍，这使美国能从全世界吸引人才到大学，并提供高效的环境让他们从事科研、创新和创业。换而言之，美国已经建成了人才生态系统，这对于高科技领域尤其有效。

二、经费资助体系改革

大多数经济学家都认同科研投入对一个国家的长期经济增长非常重要的。过去几年中国一直在增加科研投入。去年，中国的科研支出高达2580亿美元（按相对购买力指标PPP），虽然占GDP的比例还低于欧美、日韩与以色列等发达国家，但科研投入总量已居世界第二，仅比美国少36%。

但是，一个核心问题是政府对高科技科研创新的投入有多大效果？如果我们向国际高科技界询问这个问题，大多数会回答并不有效。以运转了28年的“863计划”为例，近年来每年经费已达到约20亿美元，但人们在高科技领域里却找不到一个863项目产生核心知识产权并且其产品占领国际市场的成功商业案例。当国际高性能计算界已经转向以数据为中心的计算时，中国的科研经费管理机构仍然热衷于支持以Linpack性能为目标的传统超级计算机项目，而不是当前的应用。相比较而言，中国成功的高科技企业都是由国际风险投资公司资助的，而不是政府经费管理机构。

为什么政府在高技术领域的科研经费投入效果很差？我想原因主要归结于两个方面，一个是科研与创新合二而一的的政策，对所资助的研究性项目提出不切实际的商业成功要求；二是对科研进行五年规划方式，导致资助的研究方向与与高科技领域的快速变化出现大量脱节。

从表面上来看，科研与创新合二而一的政策对与政府和宣传是很有吸引力的，但其实这是混淆了科研与创新的基本概念。

科研与创新

我猜想很多政府官员会认为科研与创新基本上是一样的。不过，以发明即时贴闻名世界的3M公司的GeoffreyNicholson博士曾给出明确的定义来区分两者，他认为“科研是将金钱转换为知识的过程”，而“创新则是将知识转换为金钱的过程”。

我同意Nicholson博士的定义，我的个人经历也表明研究与创新是非常不同的。下表列出了应用研究与创新的主要区别：

从上表可知，科研与创新在流程、成功标准、所需能力以及成功法则等很多方面都是有区别的。应用研究与创新都会利用技术发展趋势，但各自考量的时间窗口有很大不同。

科研与创新合二而一的问题

当了解了科研与创新之间的区别后，就很容易看到将科研资助与创新资助混为一体所带来的问题。第一个明显的问题是这会带来严重的冲突。例如，一个受到资助的团队必须发表新知识来衡量他们的研究是否成功，但同时又要保护他们的知识产权以实现商业成功。这在知识产权保护还较弱的环境下是非常困难的。如果一些学生参与的项目目标是商业化，那他们很可能会不允许在公开领域发表论文或开源他们的软件。这可能是为什么中国的研究团队经常利用开源软件却极少向公共社区贡献开源软件。另一个严重的冲突是大学会变成盈利机构。当一所大学拥有了公司，它将成为产业界的竞争者。比如如果一所大学拥有一家开发操作系统的公司，那么它就会成了微软和谷歌的竞争对手，因此来自该大学的学生可能会很难在这些企业找到实习机会。这样的利益冲突违背了大学的主要目标——培养学生。

第二个明显的问题是要在2~3年内既要产出成功的科研成果又要实现成功的创新产品是不现实的。即使不考虑发表论文，要想在这么短的时间内开发出在市场上获得成功的高科技产品已经是非常困难的，哪怕是拥有了一支有丰富经验的高素质工程师团队。更何况如果团队是由新入学的、没有产品开发经验的研究生组成，要想在短期内开发出有核心知识产权的创新产品更是不可能的。于是，很多团队转向做“反向工程”或“山寨”产品，却没有创造核心知识产权；很多聪明的研究人员开展低影响力的研究项目，开发没有市场竞争力的产品；很多发表的论文要么只是一些小的改进，要么就是没有新想法的设计文档。然而，每个团队都必须宣传自己的项目是成功的，从而获得未来的经费。经费管理机构也必须宣传他们资助的大多数项目是成功的，从而从政府获得未来的财政预算。也许这就是为什么“863计划”资助了28年后，所资助的项目仍然是在“追赶”而不是做真正的创新。

第三个明显的问题是成功的创新是市场驱动的，而不是技术驱动的。正如乔布斯在1997年的WWDC活动上所称：

 “你必须从用户经验出发，考虑需要什么技术……你不能从技术出发，然后考虑该卖到哪里去。”

当政府经费管理机构为科研与创新定方向时，他们认为这些方向将会对中国经济有利。但是他们不了解市场需求，因为他们没有产品开发与管理的经验。有一些方向的设立是由一些权威的科学家们所建议的，但是大多数科学家自己也没有创业经历。由于高科技产业变化非常快，每年都有新的技术和市场需求出现。于是针对未来五年设立的大多数方向很快过时，导致在国家层面上造成时间和金钱的极大浪费。

第四个问题是科研与创新混为一体的方式要求政府经费资助机构充当风险投资公司角色，但他们并没有遴选创业公司的经验。在硅谷，一个风投合伙人每年通常只资助1%的商业计划。即使在如此低的资助率下，也只有10%的受资助的创业公司获得成功（产生好的投资回报）。由于风投公司和风投合伙人是以有限投资伙伴的投资回报来进行评估的，如果他们没有成功，那么未来将无法融到资金。但政府经费资助机构并不是以投资回报来评估，所以他们并不为投资失败负责。

改革建议

我建议中国的经费资助机构实施改革，将科研与创新分开，让市场来驱动创新。通过这种方式，经费资助机构就能设立现实的、可实现的目标：通过研究项目培养研究人员与学生，然后让这些人员以后在与研究项目分离的创业环境中从事创新活动。

科研项目与创新的分离的重要理由有如下三点：首先，这能鼓励研究人员专注于影响力巨大的新技术新发现而不必担心商业化。他们不再会犹豫将想法发表、将开发的软件开源。公开自己的发现或发明，并激发更多新想法，形成良性循环，也为培养学生提供了一个很好的训练环境。

其次，将科研与创新分离，创业人员与投资者也更可能成功。当一个教授跨界去创业，他/她将会全力以赴去创建公司。当全身心地投入到创业公司，这位教授就更可能吸引到最优秀的人才加入公司，而他不会因教学科研忙成为产品开发和公司管理的瓶颈。

另外，因为他们没有短期成果的压力，政府的经费资助机构拥有更多的资源来资助有大影响力的想法和潜在的颠覆性想法。图灵奖得者RobertKahn博士是当年在DARPA资助ARPANET的主要负责人也是TCP/IP通信协议的共同创始人，数年后ARPANET成为了今天的互联网。他的早期科研及科研管理具有巨大影响力。在最近的一次采访中，Kahn博士说，当他在DARPA资助ARPANET时，“当时没有人觉得从商业机会角度来看这是一个好想法”。

我相信如果这样的改革能付诸实施，我们将会看到高校与研究机构会培养出大批有天赋的科研人员和有才能的企业家。  

致谢

感谢中国科学院计算技术研究所包云岗博士的中文翻译及编辑工作。感谢中国计算机学会（CCF）名誉理事长李国杰院士以及秘书长杜子德教授的宝贵建议，并感谢王颖对原稿的建议和修改。

[1] Source: HSBC.

[2] http://www.timeshighereducation.co.uk/world-university-rankings/2013-14/world-ranking

[3] http://www.shanghairanking.com/ARWU2013.html

[4] V N. Bandera."New Economic Policy (NEP) as an Economic Policy." The Journal ofPolitical Economy 71, no. 3 (1963).

[5] P.G. Altbach,L. Reisberg, M. Yudkevich, G. Androushchak, I.F. Pacheco. Paying theProfessoriate. A Global Comparison of Compensation and Contracts. Routledge,April 2012.

[6] http://www.timeshighereducation.co.uk/world-university-rankings/2013-14/subject-ranking/subject/engineering-and-IT

[7] http://www.chinadaily.com.cn/bizchina/2013fortuneglobal/2013-06/08/content_16801064.htm

[8] China’s Emergence as a Market Economy: Achievementsand Challenges, OECD contribution to the China Development Forum, 20-21 March2011, Beijing.