现阶段建设科技强国的主要矛盾分析——基于科技创新的结构失衡与高质量发展之间的视角*

朱佳龙,陈宏达,肖 童

(1.江西财经大学 a. 统计与数据科学学院;b. 信息管理学院,南昌 330013;2. 江西省上饶市金融服务中心,江西 上饶 334000)

在实现中华民族伟大复兴的新征程上,我国正在构建和实施教育、科技与人才“三位一体”的高质量发展战略。在这教育大国向教育强国、人才大国向人才强国,尤其是科技大国向科技强国迈进的新时代,科技创新的结构失衡与高质量发展之间的矛盾,不仅已经成为科技强国建设中的主要矛盾,而且正在成为制约全面建成社会主义现代化强国的主要矛盾。这一矛盾主要体现在以下三个方面:

一、基础研究与应用研究的结构性失衡

5月20日,国际知名科技出版机构“施普林格-自然出版集团”编制的2022年度自然指数榜单发布,[1]其中我国自然指数贡献份额以19373位居全球第一,首次超过美国(17611位),远远超过德国、英国、日本、法国、韩国、印度等其他前十国家。这一自然指数是追踪发表于《自然》《科学》《细胞》等全球82种高质量自然科学期刊上的科研论文数量和比例所作出的综合评价,客观反映全球高质量科研产出及合作情况,是衡量一国基础科学研究领域产出成果的核心指标。这一成绩无疑得益于国家重视,我国基础研究经费从2012年的499亿元增长到2022年的1951亿元,年均增长近15%,接近全社会研发投入增长速度的2倍。

近年,我国基础研究领域的整体水平多次迈上新的台阶,例如,在化学、物理科学领域的贡献份额于2021年就已居全球首位,在地球和环境领域于2022年4月首次超过美国。量子通信、人工智能、微波光子及核聚变等有国际影响力的成果越来越多,带动了多项新兴产业走到传统发达国家之前。大体量的良好基础研究虽然有利于高精尖原始创新成果的孵育,但总体上说,我国仍属于科技大国,距离实现科技强国质的飞跃需克服诸多艰难险阻。其中存在的主要问题之一就是基础研究与应用研究的结构性失衡。

这种结构性失衡集中体现在基础研究与应用研究管理体制和运行机制不匹配,不能遵循其各自的运动规律而产生内耗失效。中科院院刊文章[2]指出,以论文为纲的“四维”惯性评价机制难改,从而不能有效解决半导体关键核心技术“卡脖子”难题。在“机械与运载工程科技2035发展战略”国际高端论坛上,中国工程院院士徐匡迪更是直说“在现行行政审批和专家评审制度下,颠覆性技术难以实现”。就科研管理体制和运行机制而言,国际历史经验表明基础研究与应用研究客观差异性很大。[3]基础研究是注重“将金钱稳固转换成知识”的工作,要求以雄厚资金长期稳定支持,即稳定性经费支持占多数;而应用研究则重在履行“将知识高效转换成金钱”的职责,竞争性项目经费支持占主体。而事实上,像中国科学院高能物理研究所这样的顶尖基础研究机构近80%的经费都来自竞争性项目,在设备采购、评定职称及工资绩效等方面也有诸多政务约束,想专心搞好核聚变等基础研究较为困难。

目前,我国已出现一些可喜变化,如上海推行的“基础研究特区计划”改革创新项目资助管理模式,对已试点的6家单位投入4.5亿元以5年为周期稳定支持,在取消项目执行期间全部考核的同时,配备科研和财务助理,让有潜力的青年人才在自由宽松的环境下坐稳“冷板凳”,专注科技前沿难题大胆探索创新,期望从源头解决关键核心技术问题。

我国要实现科技创新高质量发展,有效解决一些关键核心技术“卡脖子”难题,就必须在原创性领域有所突破,即在基础研究上狠下功夫。然而,基础研究有其固有特性,不是单纯靠资金等硬件投入就能解决,创新环境等软件投入更加重要。如在人才工作中,若说应用研究(包括试验发展)需要大量“通才”,基础研究就得依靠“天才”。虽然“天才”自古稀缺,但作为如今拥有14亿较高学历人口的大国,“天才”数量也是很可观的,关键是我们如何去发现、使用并呵护好“天才”,并鼓励大量通才紧跟“天才”及时高效转化其原创性成果。总之,只有解决了诸如此类的基础研究与应用研究的结构性失衡问题,才能实现科技创新高质量发展。

二、科技创新的行业产业失衡

全球科学活动每 15 年翻一番,而这一周期在中国近几个年代成倍缩短,甚至在一些行业、产业或地区科技活动5年就会翻一番,如在“华为第20届全球分析师大会”上,孟晚舟表示,到 2030 年,全球通用算力将增长10倍、人工智能算力将增长500倍。科技行业增长对资金需求特别大,例如至今在科创板、创业板的战略性新兴产业企业中,数字领域相关企业占近40%。在科教兴国战旗引领下,网信技术、人工智能、数字经济等领域科技创新呈现突飞猛进、大浪陶沙的景象;而食品、服装、中医药等行业产业的科技创新严重滞后。在资金、人才等要素大量被“虹吸”后,传统产业换代升级极为艰难。

我国集中力量推进新一代网信技术、人工智能、集成电路等战略性新兴产业布局,数字社会确实在飞速发展。IMD世界竞争力中心发布的《2022年世界数字竞争力(WDC)》排名显示,[4]中国从2017年的31名上升至2022年的17名(WDC衡量了世界63个主要经济体商业、政府和更广泛社会经济转型的关键驱动力)。中国发布的《2021-2022全球计算力指数评估报告》则表明:[5]计算力指数平均每提高1个点,数字经济和GDP将分别增长0.35%和0.18%;中国的计算力升至70分,算力产业规模近五年平均增速超过30%,至2022年底已拥有全球算力总规模的31%,即180EFLOPS,算力核心产业规模达到1.8万亿元。另据《全球数字经济白皮书(2022年)》显示,[6]2021年全球47个主要国家数字经济增加值规模达到38.1万亿美元,中国占18.5%,仅次于美国。中国数字经济规模近五年平均增速13.6%,至2022年达45.5万亿元,占GDP的39.8%,数字经济对中国GDP增长的贡献率超过60%。

但是,这一科创成绩是建立在行业产业失衡的基础上的。据统计,2020年,中国数字产业化占数字经济比重为19.1%,产业数字化占数字经济比重达80.9%;服务业、工业、农业的数字经济占行业增加值比重分别为40.7%、21.0%和8.9%,即工业和农业数字经济占比远低于服务业,数字经济巨头的主营业务主要集中于消费互联网,而北美15大互联网公司中,消费互联网和产业互联网呈现出齐头并进的发展态势。[7]就农业转型升级情况来看,根据张彦红等对2001～2018年全国各省(市)农业科技进步贡献率的统计分析结果,[8]全国农业科技进步贡献率平均水平从“十五”期间的47.9%提升至“十二五”的57.0%,而同期河北、上海、江西和新疆等省市的农业科技进步贡献率却在不断递减,如河北从65.4%降至49.8%,江西从45.9%降至40.2%。虽然这一测算方法有不够完善之处,如在农业物质费用、劳动力和耕地面积等要素的增长速度大于农业总产值增速时,还会出现农业科技进步贡献率为负值的情况,但就长周期大概率来说是有其科学性的。到2022年,我国农业科技进步贡献率虽然已达到62.4%,但20多年来年均增幅却不到1%,按照这种速度,要想达到世界发达国家90%以上的农业科技进步贡献率水平,至少要到2050年。

造成这一状况的原因显而易见,政府、社会及市场的要素资源被“虹吸”到了高附加值的行业产业上。社会主义国家牢记着实体经济的重要性,很清楚“农业不强,国家不稳”的道理,然而对“虚拟数字”与“虚拟金融”的相似性理解得并不清晰。我国战略性新兴产业不断扩大,2023年1-4月,共有新注册人工智能、数字经济等新兴产业企业71.7万余家;融资事件在人工智能、新能源汽车、机器人、生物技术、高端装备、新材料等行业企业合计发生超420起;战略性新兴产业上市公司的总市值与2019年底相比增长了7倍。[9]

然而,在推动产业体系加快向产业链、价值链高端迈进时,在资本属性和科研规律的作用下,并没能实现“带动传统产业数字化、智能化、绿色化转型升级”的预期目标,反而引发新的行业产业结构性矛盾。正如Global Economics Analyst于2023年5月发布《The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth》报告[10]所称,最新的生成式人工智能产品,如ChatGPT和Bard等,在未来十年可取代相当于3亿个全职工作机会,尤其是在知识型工作领域,包括办公室和行政支持、法律助理、翻译编辑写作、新闻记者、建筑工程设计以及医疗保健等,在工作任务可能被人工智能自动化替代的这些职业中,有约25%～50%的工作量可能被AI所替代。 虽然如此,也可能产生10亿新职业,[11]如网页设计师、软件开发人员和数字营销专业人员,尤其是那些人工智能无法胜任的主动发现问题、群体人性需求、心理情感辅导和开发创造性的解决方案等职业。当前存在的问题是,人们是否能够及时自我改造以适应甚至主导这一形势,在没有自主意识的ChatGPT作用下,人们通过训练机器代为生产知识,这大概率会导致人文社会科学的研究范式本身发生颠覆性变革。

作为数字脑细胞的芯片行业,据企业信息查询机构数据显示,中国现有芯片相关企业超17万家,而仅在2022年,全国吊销、注销芯片相关企业达5746家,比上年增加68%。在世界高端科技竞争领域,这一现状犹如千军万马过独木桥。因为芯片行业全球总产值约为5000亿美元,而其资本技术密集度很强,时间成本大,替代风险高。例如,在量子科技支撑下,我国芯片行业已开辟出全新的发展道路,成功创造出完全不依赖美国引领的硅基芯片技术产业链、性能却亿亿倍增长的量子芯片,并已筹建全球第一条量子芯片及光子芯片生产线,如合肥的本源电子研发出“量子芯片光刻机”NDPT-100无损探针电学测量平台、量子芯片高真空存储箱,并在逐渐完善国产量子芯片产业链。我国芯片行业发展势头强劲,建成长距离、低维护、超稳定的量子互联网指日可待。

国家鼓励科技创新与支持行业产业是有其目标要求和运行规律的,须要弄清此方面存在的主要矛盾,并针对性加以解决。中国民主建国会中央经济委员会副主任、知名经济学家和著名财经评论员马光远最近撰文指出,[12]中国鼓励科技创新仍按照旧式产业政策思维,不具体细分鼓励关键环节、核心技术,而是笼而统之地鼓励“芯片、大数据、物联网、人工智能”等大产业领域,容易导致众企业投机于简易项目扩大产能、谋取补贴。对此,美国在产业政策上扶持通用和共性技术,而非特定产业甚至特定企业,此做法特别值得借鉴。如美国支持先进制造业的政策几十年来主要聚焦于“新的技术和方法”,包括以生物、材料、信息等为代表的通用技术。德国在《国家高技术战略2020》中支持一些关键技术,希望通过关键技术发展出新产品、新工业和新服务。

可见,科技创新的行业产业失衡问题也是现阶段制约科技创新高质量发展的高风险因素。高科技行业不能脱离实体经济陷入自我赛跑,否则就无存在价值。政府、社会及市场的要素资源过度投入高附加值的科技行业产业,本身就是高风险活动,我们不能忘记美苏军事航空科技竞赛的历史教训。机器人可以靠数据生存发展,而人类不行。科技创新的价值就在于提高各行各业的生产效率,以满足人类生存发展的各种需求,行业产业失衡就谈不上高质量。科技创新只有实现了自身的高质量发展,才能引领整个社会经济高质量发展。

三、科技创新的地域发展失衡

就国家而言,2022年9月,世界知识产权组织发布的《2022年全球创新指数报告》(GII)显示,[13]中国创新指数排名升至全球第11位(2012年还在第34位),首次拥有与美国一样多的顶级科技集群(即21个),其中世界五大科技集群中我国拥有两个,而美国、日本及韩国各一个。中国科技创新能力稳步提升,全国(不含港澳台)每万人口发明专利拥有量从2012年的3.2件升至目前的19.1件,有效发明专利产业化率为36.7%。根据前文公开数据,IMD世界数字竞争力(WDC)排位中,我国从2017年的第31位连续上升至2022年的第17位,日本却持续下降至目前的第29位。2022年美国计算力指数为77分(仅比我国多7分),占全球600个超大规模数据中心的39%,占全球算力总规模的36%,而中国也已占31%,排第三的日本仅占6%。为应对科研实力衰退,日本正在实施“精英大学”战略,计划每年对少数几所一流大学投入20亿美元扶持基础研究。

国际机器人联合会发布《世界机器人2022》报告显示,[14]全球制造业机器人密度的新平均值已飙升至每万名员工141台机器人,超6年前的两倍;中国的巨额投资使其密度位居世界前列,首次超过美国。美国为应对“工业基础被掏空”的挑战,总统助理沙利文演讲时称,“我们对向中国出口最先进的半导体技术实施精心设计的限制,是以直接的国家安全关切为前提的” 。由于数字科技成为现代GDP增长的主要驱动力,各国便围绕这一领域展开殊死搏斗,在“光刻机——芯片行业——电子信息产业——数字经济”科技创新路径上展现“三十六计”“十八般”武艺。问题的关键在于,我们不知不觉中将国家之间的竞争技法错误地引用到本国不同地区之间的科技创新良性竞赛上,产生一系列人才、资金及设备等要素的内耗。

国家统计局2022年8月发布的数据显示,2016年至2021年,我国研发投入年均增长12.3%,远超美国7.8%及韩国7.6%的增长率;2021年全社会研发投入达到创纪录的2.79万亿元(居世界第2位。美国七千余亿美元,占全球研发总投入的28%),其中基础研究占6.5%,增长近24%;研发投入占GDP的2.44%(根据联合国教科文组织的数据,居世界第13位),德国则为3.2%、美国3.4%、韩国4.8%,以色列以5.4%位居第一。在我国各地,研发投入与当地GDP之比,北京以6.53%位居全国第一,其次是上海4.21%和天津3.66%。[15]近几年世界又卷入高端科技投资高潮,如2020年半导体投资首次超过互联网,成为中国的第一投资赛道。在各国各地都在抢占科技制高点的大背景下,从政府到市场,从企业到产业,无论“东、西、南、北、中”,整个高端科技行业都呈现出内卷形势。

据国家网信办发布的《数字中国发展报告(2022年)》[16]显示,浙江、北京、广东、江苏、上海、福建、山东、天津、重庆、湖北等地区数字化综合发展水平位居全国前十。这结果无疑与其对数据、超算中心等数字科技进行的大量投入高度正相关。例如,上海正大力推进研究构建数据高效流通的基础设施,打造全国数据要素市场核心枢纽,着力提供低成本、高效率、可信赖的数据流通环境。安徽也建立由省领导牵头的10个新兴产业发展专班,统筹引导科技、人才、资本集聚,促使其人工智能、现代信息技术、新能源汽车等战略性产业发展年均增长超20%,产生全省50%以上的上市企业和80%以上的国家级专精特新“小巨人”企业。

证监会主席易会满2023年6月在第十四届陆家嘴论坛上表示,近年来,证监会以设立科创板并试点注册制为突破口,健全资本市场服务科技创新的制度机制,科技创新企业在新上市企业中占比超过七成。IFCII联席主席,上海交通大学上海高级金融学院执行理事屠光绍,2023年6月在上海召开的第三届中国社会责任投资高峰论坛(IFCII)中提出:“金融服务实体经济,金融拓展新领域、新域态,才能够真正使中国的金融从大到强,才能更好的服务中国高质量发展;反之,如果脱实向虚,金融也没有存在价值了。”[17]更何况,对科技创新提供的资本市场服务,欠发达地区事实上并无足够获得感。

从R&D活动规律来说,欠发达地区也不具备大兴“高大上”科技产业的条件。例如,AMiner和智谱研究发布的《ChatGPT团队背景研究报告》[18]显示,ChatGPT研发团队中,本科、硕士和博士的占比分别为33%、30%、37%,而我国相关人才大市场只能提供5%的博士。OpenAI从成立到推出ChatGPT用了7年时间,而且ChatGPT若用近万亿个单词(相当于1351万本牛津词典)来训练语言大模型,至少需要每天3亿元人民币的对话成本。另一方面,我国数字化人才缺口上千万,特别是人工智能领域高端人才稀缺,更加制约着欠发达地区通过突破这一领域来实现跨越式高质量发展。

可见,现阶段科技创新的地域发展是失衡的。这种失衡不是建立于各地资源要素禀赋差异或科技行业本身客观活动规律基础上,而是一种人为的“拔苗助长”或“盲目攀比”的现象。据《中国科技人才发展报告(2020)》数据显示,对于我国R&D人员各地区占比,东部10省市R&D人员占全国的65.6%,中部6省和西部12省(区、市)R&D人员所占比重分别为17.8%和12.7%,而东北地区R&D人员最少,仅占全国的3.9%,[19]此现象值得我们深思。 欠发达地区制订实施科技政策时,必须客观体现人类科技创新规律和R&D活动规律,应更好顺应规律办事,而不能不顾省情盲目乞求“高精尖”人才或“高大上”产业,才尽其能业尽其效才是根本。

要实现科技创新高质量发展,按期建成科技强国,归根结底要靠世界一流教育和高水平人才。在全面实施科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略的过程中,特别应尊重科技创新规律、人才成长规律和科研管理规律,切实完善国家创新体系,大力弘扬首创精神,持续推进重点领域关键核心技术联合攻关,做好一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目,其中的关键就是要解决好现阶段科技创新的结构失衡与高质量发展之间的矛盾。基于此,可从以下三个方面入手:

1.对基础研究和应用研究实施各具特色的管理体制和运行机制

适度增加基础研究投入是必要的,但现阶段这一矛盾的主要方面不在总量而在结构上。我国经济总量庞大,有集中资源办大事的优势,增加一点比例就是个天文数字,而对民族复兴具有战略意义的高端科技数量仍旧不多,基础研究和应用研究的活动规律也不会因投资增减而改变。因此,在充分尊重基础研究灵感瞬间性、路径不确定性的特点,鼓励战略科学家勇于践行颠覆性创新思维的基础上,应着重解决好以下三个结构性问题:(1)辨清基础研究和应用研究构成(包括哪些是关键技术或工程研发项目),并分别核定研究组织人才编制;(2)管理体制上,基础研究注重“自主与奉献”,应用研究注重“自律与效益”;(3)运行经费上,也应体现战略科学家与战术科学家不同的资助管理特色,基础研究稳定资助占多数,应用研究竞争性经费占主流。对此,作为中国科研体制改革试验田的“北生所”20年改革经验,及上海现行“基础研究特区计划”等都有推广价值。

2.着力解决科技创新的行业产业失衡问题

矛盾导致内耗,失衡隐藏风险。及时科学地对三大产业诸多重要行业进行宏观调控是我国体制的一大优势。作为社会主义国家,既要集中力量攻克人工智能、量子信息、集成电路等高端科技,又要大力支持生命科学、健康食品、生物育种等民生核心科技。在统筹推进各行业“研发”与“推广”齐头并进,加快传统工业转型升级的同时,补上第一产业改造升级是当务之急,扶持涉及人民吃穿住及低耗环保等行业关键核心技术攻关投入再多也不为过,因为这也是党之大善、国之大计。何况,在民生科技领域,西方发达国家的遏制程度较弱,仍有“低垂的果实”可摘,引进技术比自主研发更快更易完成,成本也较低,我国也已具备承接那些先进科技的要素禀赋、产业结构和技术基础。因此要尽量发挥好这一“后发优势”,加快推动有关传统实体产业转型升级,即便付出较高代价也是值得且可理解的。

3.统筹灵活解决科技创新的地域发展失衡问题

我国教育、科技与人才三位一体发展战略和科技强国顶层设计都是很英明的,而具体到各行各业各地就缺少统筹协调,教条、形式、本位主义等行为时有发生。例如,近年各地陆续出台“科技强省”举措,倾力打造原始创新策源地和基础研究先锋队,而不顾本地要素禀赋、产业结构以及技术人才等前置条件,这种“百舸争渡”只会产生大量内耗。为解决科技创新的地域发展失衡问题,首要做好3件事:(1)各省科技决策组织广泛深入调研,弄清省情和科技家底;(2)各省组织大专家择优建设基础研究平台和本地关键核心技术攻关团队,激活其他应用研究管理体制和运行机制;(3)对有本省优势的基础研究和关键核心技术项目保障资金和政策支持,面向世界引入顶尖人才。

从国家层面来说,应重在健全战略核心科技攻关新型举国体制,统筹协调关键科技资源(包括基础研究“天才”及其研究平台)供求,激活政府、市场及社会的科技创新动能,如鼓励国际人才引进和国内各省“通才”有序交流,健全职务科技成果产权制度,帮助“全国集成电路标准化技术委员会”等科技行业组织高效运行。在集聚全国力量进行原创性引领性科技攻关的同时,科学引导各省重点支持各具特色的应用型科技研发和成果产业化,提升其优势重点领域核心竞争力。