张军：或许我们不应该问，“为什么是杭州？”-张军、王慧

DeepSeek惊艳全球后，在国内再次掀起对新质生产力和创新机制的探讨。创新机制中，从政府到市场，从大学、研究机构到资本投入，这些都可能起到重要的作用。AI等新技术发展后，又会将社会带向何方？

复旦大学经济学院院长、中国经济研究中心主任张军近日对观察者网表示，政府和市场在某种意义上是合二为一的。创新创业活动要能够发生，当然需要市场，同时，市场也需要政府非常有效地保护创业者的权益。无论是大学的发展还是国资的投入，则都不应急功近利。

至于未来，张军教授认为，技术的每一次创新并没有让人类走向终结，人类完全被取代的情况还没有发生。而“内卷”也只是暂时的现象，如果每个人都有了转型的动力，就会让中国经济很快度过这个阶段。

【对话/张军&王慧 整理/王恺雯、张菁娟 编辑/岑少宇】

观察者网：张军老师您好，欢迎您做客观察者网。最近新质生产力这个词非常热，所以今天也想要从新质生产力开始跟您聊起。说到新质生产力，就不得不提“杭州六小龙”，包括在全球火出圈的DeepSeek，把机器人送上春晚扭秧歌的宇树科技等等。它们仿佛在一夜之间，让杭州摇身一变，从“电商之城”变成了“硬科技之都”。最近很多地方都在问，为什么是杭州？杭州做对了什么？对于这个现象您怎么看？

**张军：**我也关注到，江苏等地都在反思、自省，为什么是杭州，不是我们这里？这有点像当年的“李约瑟之问”——为什么工业革命没有发生在中国的明朝？

在我看来，这可能不是正确的提问方式。我们不应该问“为什么是杭州”，而应该问“DeepSeek是怎么被创造出来的”。要问“how”，而不是问“why”，去了解这些年轻人怎么创造出这些新科技可能更有意思，更重要。

因为如果你去问“为什么”，这里面有偶然因素存在，往往是必然中的偶然，偶然中的必然。必然是指，一个现象出现了，它符合我们在这个问题上已经形成的一些看法或者预判的一些趋势。但是它也有偶然，偶然就是说，它发生在这儿，还是发生在那儿？它是今天发生，还是明天发生？

DeepSeek的出现让很多地方开始思考，自己哪些方面做得不对，还有待改进。这是好事，说明各地都希望自己也能有一些非常重要的科技创新成果。

我身边也有很多学生、朋友，大家一听到DeepSeek出现在杭州，或者“六小龙”出现在杭州，首先关心的是“他是哪里人”“他读了什么学校”“他在哪儿创业”等等，但这些问题都不能解答他们是如何创造出DeepSeek的。

观察者网对话张军现场，张军（右）、王慧（左）

人才或者天才可以出现在任何地方、任何时候，所以我们不应该去问他为什么是广东人，他为什么是浙江人？但是，这些创新活动发生在哪里，我们可以去了解。因为所有的创新都是接力赛，它不是凭空出现的，一定是跟一个地方长期的积累有很大关系，就是我们说的“ecosystem”，所谓“创业生态”。

这个词被MIT的两个学者提出，已经有20年了，大家逐步意识到它的重要性。我在2000年左右做了个研究，并且写了一本书谈创业创新。其中涉及到，我们怎么才能有更多的创新创业活动，怎么才能发现有创造性的、可以推动科技创新的年轻人等等。

我发现，其实没有什么模型可以预测到谁会脱颖而出，谁会创办什么企业。比如说，在事情发生之前，没有人能预测马云创办了什么，马化腾创办了什么，这都是预测不出来的。

这就涉及一个非常有意思的问题，和我们的教育体制有关。我们要有充分的认知，这些人不是被选拔出来的，而是涌现出来的，而要让他们涌现出来，就要给他土壤，让创业变得更加自由。当这个社会的创业更自由时，一定会有一些人能成功进行创业创新活动。

所以我在书中反复强调一句话，“发现创业者的最好办法就是，让创业变得自由”。从某种意义上说，这是一个自选择行为。我们说谁办了什么企业，这都是他的自选择行为，他不是被人发现的，他是自己发现自己的。

我们看到，有很多年轻人，他在很小的时候就有这方面的苗头。他读书不一定很好，可能比较偏科，不太会成为学霸，但是小时候就会展现出一些天赋和创新潜力。比如说现在比较火的饺子导演，他很小的时候就喜欢动漫，一直想去做动漫。所以我觉得，只要创业变得自由，创业地有很好的生态，就有概率成功。 

DeepSeek办公地汇金国际大厦夜景 视觉中国

观察者网：所以杭州出现了“六小龙”，说明杭州给这些创业者提供了良好的土壤，提供了一种创业生态。在这个生态中，政府和市场是两个非常重要的角色。您认为在杭州的创业模式中，两者分别扮演什么角色？我们说要统筹好有效市场和有为政府的关系？您认为关键是什么？

**张军：**政府跟市场之间应该是一种什么样的关系？过去我们总说，市场和政府完全不同，政府的事情往往干预了市场，所以大家总希望政府做得越少越好，这样的话市场就比较自由。但随着经济的不断发展，随着我们不断深化对市场经济模式的认知，慢慢地就会发现，中国在改革开放后推动经济不断市场化的过程中，政府和市场在某种意义上是合二为一的。

我们很难想象，如果政府不作为，这个市场会怎么样？我想这肯定是个野蛮的市场。如果政府太作为，市场可能失去活力。所以这之间存在一种平衡。因此，一定不能分开看政府和市场，不能说市场是市场，政府是政府。某种意义上说，我觉得它们是同一个体系的重要组成部分。

经济要很好地运转，创新创业活动要能够发生，当然需要市场。所谓市场，即个体有足够的选择自由、创业自由。但同时，市场也需要政府非常有效地保护创业者的权益，政府要能够提供相应的激励，能够降低市场的不确定性，同时也要有相应的政策来支持创新创业活动。像杭州、上海、北京、深圳等这些城市，都是很好的案例，只不过城市之间我们能看到一些差别。为什么没有人问，为什么京东是在北京？为什么拼多多是在上海？

观察者网：我觉得可能这一次杭州一下涌现了“六小龙”，数量比较多，而像京东、拼多多这样的大公司，都是独立的个体，大家可能会觉得存在偶然性。这次杭州一下子出现了一群，大家就会想，这其中是不是有规律性的东西存在。

**张军：**类似的现象，我在写《改变中国：经济学家的改革记述》《深圳奇迹》时曾讨论过。当时深圳也是一大批成功创业的公司聚集的地方，被称为“中国的硅谷”。

十年前我到武汉调研，当时武汉给我的印象，很像大家今天讨论杭州的情况。武汉的华中科技大学是所非常好的工科学校，每年武汉有超过100万大学毕业生，很多学生毕业后南下去了广东，也有在当地创业的，我当时觉得创业活动在武汉蔚然成风。直播平台斗鱼告诉我，他们每年都在长江边举办嘉年华，全国各地的粉丝都聚集到那里，当时我真的对武汉刮目相看。

今天在杭州，包括之前在深圳、武汉看到的现象都说明，只要创新创业的生态能够做得好，很多创新的活动都会发生，并不见得说必须是哪个城市。

3月15日，杭州市西湖区的一家商场内，宇树科技G1人形机器人与小朋友握手互动。 视觉中国

美国有很多著名的公司，但你看它们在美国整个版图上的分布，其实是没有规律的。我们都知道，硅谷位于美国加州，但实际上美国有很多著名的公司并不诞生在加州，比如我们熟悉的微软、星巴克、亚马逊，它们都诞生在华盛顿州，一个位于美国西北部靠近加拿大的农业州。特斯拉也不诞生在加州，它诞生于得克萨斯州。

我觉得这个现象很有意思，这些由创新创业产生的著名公司，从事后看，他们在一个国家内部的地理分布上，是没有什么规律的。所以从这个意义上讲，我觉得中国这么大一个国家，有这么多城市，只要我们把创业的生态环境、生态体系做好，未来那些重要的科技公司可以诞生在我们今天无法预测的任何一个地方。

观察者网：我们刚刚聊到了政府，聊到了市场，聊到了产生创新创业公司的土壤，还有一个很重要的就是高校。现在很多人说，这波浙江大学“赢麻了”，浙江大学之于杭州就像斯坦福之于硅谷。“杭州六小龙”当中，DeepSeek、云深处科技和群核科技的创始人都毕业于浙江大学。在“六小龙”火出圈的时候，我们看到浙江省省长走进浙江大学，问计于大学。高校在一个地方的创新创业发展当中发挥怎样的作用？怎么才能将高校的作用最大化释放？您有什么建议？

**张军：**我并不觉得高等教育对未来的创新创业活动来说是最重要的。因为从上世纪五十年代到现在，这个世界上诞生了很多重要的公司，它们的创始人当中，有很多都没有在大学里面拿到学位，有些中途就辍学了，有些甚至没有进大学的校门。

现在的情况有所不同，因为我们处在人工智能的时代，技术的壁垒和门槛相对高一些。如果你不进大学，不去学这个领域、这个专业，掌握这些技术可能相对会比较难，但这还不是一所大学存在的最重要的价值。

如果大学的存在仅仅是为了要培养出几个重要的创业者或者创新者，这恐怕低估了大学对社会经济发展的重要性。即便我们现在看到，科技领域当中有很多成功的创新活动是由从某个高校或者工科学校毕业的学生完成的，我们也不能简单地把大学存在的意义归结于，就是要培养出能创立一些重要公司的人，大学的价值远不止于此。

我现在有两点比较担心的是：第一，“杭州六小龙”的现象可能给大家造成一种错觉，觉得每个城市必须有一个工科学校、必须办一所更大的工科学校；第二，让现有大学的理科、工科更快地扩张，对人文学科造成挤压。这是一种急功近利的做法，我不是很认同。

我在大学教书很多年，我认为大学最重要的是为年轻人提供更多素质上的教育。

2025年3月8日，杭州，浙江大学紫金港校区。 视觉中国

我最近去了趟日本东京的早稻田大学，这也是我多次进行学术交流的学校。它们有一个学院，汉字是“教养学院”，英文是“Liberal Arts”。中国早期把“Liberal Arts”翻译成博雅学院、博雅教育，复旦大学原校长杨福家曾致力于普及这个概念，他写过一本书叫《博雅教育》。我发现日本人用汉字用得非常有意思，非常直白，它们叫“国际教养学部”，其实就是一个素质教育的概念。

今天中国的很多综合性大学搞通识教育，其实带有很强的“博雅教育”的色彩，我觉得这是非常重要的。至于说，我们还要不要分专业，还要不要大力发展工科、理科，当然要。从科研的角度来说，很多科研活动是在实验室、研究院里做的，但就本科教育而言，可能更多的还是教养教育、通识教育、博雅教育。

观察者网：您提到了大学的作用、教育的意义。我注意到，今年一月，中共中央、国务院印发了《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》，其中特别关注到人工智能这一在教育发展中的重要变量。人工智能的发展，会给传统教育带来哪些具体影响？未来的教育应该怎样主动地去适应人工智能的发展？大学的目的、功能和教育方式会发生什么变化？

**张军：**首先我觉得，这肯定是一个需要我们去研究和思考的问题，我相信我们在未来相当一段时间里不会有答案。就像人工智能的出现会对经济造成什么影响，会对劳动生产率造成什么影响，会对就业造成什么影响，我相信现在是没有答案的，但我们可以去研究、去思考。

比如说现在中国的各所大学，包括复旦大学，都在加强人工智能对不同学科的赋能，“AI for Science”“AI for Social Science”“AI for Humanities”。现在可能人工智能对课堂的赋能还比较弱，但我相信未来5年，可能在几乎所有的学科和课堂教学中，会有越来越多人工智能的赋能。在教学手段、教学内容、课堂互动，甚至在研究和讨论的方式上，可能都会发生比较大的改变。

比如我们做经济研究的，过去会给学生进行很多关于计量经济学、统计学方面的训练。现在有了大数据，有了人工智能，有了大模型，我相信，很快课堂上就会出现怎样更好地用大模型、用人工智能的方法来做因果关系推断等内容，这对社会科学来说是非常重要的。我们现在才刚刚开始，不过AI会在我们的课堂、科研和教育体系中有较快、较好的渗透。

至于说这个东西会不会让老师变得多余，会不会让上千年来我们形成的教育制度、教育体系瓦解，会不会让学生不走进学校，借助AI也可以自我学习、自我教育等问题，我相信目前是没有明确答案的。但是我想，我们会有更多的人去讨论、研究这个问题。

观察者网：当人工智能对教育的赋能越来越强的时候，如果大学还存在，还需要老师教学生，您觉得学生走进大学，老师需要教他们什么？比如说，在未来的某一天，经济学院有新生来报到，您最想教他们的是什么？

**张军：**我想这就是人工智能和人类智能之间的竞赛。比如说，我讲一门课或者跟学生讨论一个问题时，也许DeepSeek可以给出一个讨论的文本，甚至于给出一些问题的答案。我也会给出我的答案，这个答案可能和DeepSeek给出的并不相同。对社会科学来说，没有最好的答案，永远有更好的答案会出现。

我现在还不能想象，未来有一天，我想得到的答案DeepSeek都可以给出。但是我认为，学术当中的很多内容将来是可以被人工智能取代的。比如，现在社会科学研究范式当中，很多都可以用机器完成，它可以帮我做回归，帮我识别因果关系，帮我处理数据、做文献整理等等。这些可能是可以被取代的，但也许还有一些东西不能被取代。比如，学生和老师可能更希望坐在一起讨论，而不是在电脑上得到答案。

2024年8月13日，南京，地铁站里用AI技术生成的巨型画作。 视觉中国

我有时候就在想，历史上几百年不断地机械化、自动化，但是有时候你会发现，人很有意思，人会花更多钱去买手工的东西，而不愿意买机器做出来的。其实有很多东西机器完全可以做得比人好，包括食品、艺术品等等。

比如你现在喜欢的某位画家的作品，我想将来人工智能应该完全可以替代这个画家创作出具有他风格的作品。但也许你还是很希望得到他亲手画的，我觉得这是个很有意思的现象。再比如说，我们在买东西的时候，经常会看到标注，说这个是“handmade”（手工的），它反而更贵。所以，我们还是应该保持乐观。

观察者网：这就牵扯到“意义”，很多人在做事情的时候，做成这件事是一方面；在过程中追求挑战，追求做这件事的价值和意义，又是另外一方面。如果说都被人工智能做了的话，可能人类自我价值的体现、获得感就会降低。

**张军：**对，甚至于人会觉得活着没有意义了。所以，在人工智能对传统教育形成挑战这个问题上，尽管我们不知道未来的答案，但我并不那么悲观。

其实，同样的问题也发生在劳动力市场。大家关心AI将来比人还聪明，那将来劳动力市场会发生什么变化？是不是会完全被机器取代？这个问题现在也是一种社会焦虑。

我想焦虑是基于人们的一个简单推断，大家觉得，既然AI比人还聪明，无所不能，将来我们肯定是多余了，我们的未来在什么地方？

现在在经济学界，很多经济学家在思考这个问题。我的一个学生从美国回来，带给我一本阿西莫格鲁（Daron Acemoglu，2024年诺贝尔经济学奖得主）写的书。这本书就是讨论人工智能、数字技术对经济的冲击到底是什么样。阿西莫格鲁很关心这个问题。

他提到了经济学的一个概念，叫“卡尔多事实”（Kaldor Facts），即从短期来看，社会对劳动的需求会有波动，有时会有大量的失业，比如遇到经济危机时。但把时间线拉长就会发现，社会对劳动的需求相对还是比较稳定的。而且从统计来看，一个社会的所有产出当中，劳动所占的份额，也就是分配给劳动的报酬，它的占比长期来看没有太大的波动。

因此，阿西莫格鲁提出一个问题：从工业革命以来，技术不断创新，所有出现的先进技术都是为了替代劳动。既然如此，为什么“卡尔多事实”还存在？

很显然，这些替代劳动的技术诞生的同时，可能又产生了对劳动的新需求，创造了新的岗位。比如制造业大量使用机器以后，劳动力变多余了，但是服务业起来了，吸纳了这部分劳动力，服务业又不断有新的领域和岗位出现。

从历史上看，技术的每一次创新都没有让人类走向终结，人类完全被取代的情况还没有发生。我相信阿西莫格鲁觉得这是一个很值得思考的问题。

他提出了一个警告，我觉得很有意思。阿西莫格鲁认为，现在AI在做的事，在我们看来固然很具挑战性、很重要，但也许将来不是最重要的领域。

如果它未来的发展方向是我们现在不太清楚的领域，也许在那些领域当中，AI的应用可能会对人、对劳动产生新需求。

当然，这可能带有一种猜测、安慰，但至少说明问题是比较复杂的。我们思考这个问题的一个相对比较正确的方向，就是看看过去的技术进步是怎么影响劳动力的，未来会不会依然如此。

观察者网：我觉得各位经济学家，包括张军老师您在内，对未来的情况还是比较乐观的。但对于很多普通人来说，可能现在内心存在一种焦虑感，也想做一些准备。您觉得对于个人发展来说，在这样颠覆性技术蓬勃发展的今天，我们要拥有怎样的个人技能，或者是知识储备才能在AI时代更具有竞争力？

**张军：**第一，素质教育是非常重要的，不管我将来从事什么样的工作，不管这个工作会不会被机器取代，我们都需要有非常发达的素质教育体系，我们要变得有教养，让整个国民的素质越来越高，我觉得这点非常重要。

我们生活在这个社会里，不管AI怎么发展，它消灭不了这个社会。从这个意义上讲，教育是非常重要的。

第二，既然有了AI，我们不要抗拒它，我们要去使用它，这就是所谓的赋能。我记得英伟达CEO黄仁勋说过一句话，大致意思是，与其说是AI跟人竞争，不如说是会用AI的人和不会用AI的人竞争。我想这个话目前来说肯定是正确的，所以我们应该更多地去拥抱AI，让AI帮我们做事情，这一点至少不会错。

事实上，如果AI可以提高更多人做事情的效率，甚至可以大大减轻他们在工作上的辛劳，这对个人的全面发展不是非常重要吗？

观察者网：所以未来我们驾驭AI的能力是非常重要的。

**张军：**是的，所以我们没必要把AI看成对手，应该把它当作朋友。

2025年3月12日，浙江杭州，老人和AI大模型养老机器人“小希”在社会福利中心进行互动聊天。 视觉中国

观察者网：其实现在一切的焦虑都是建立在大家对未来的一种想象上，认为未来人工智能会替代很多人，很多人会失业。就像您说的，这是一种简单的推断。我也想跟您讨论一个现象，我们要让AI变得强大，科技成果的转换是很重要的，现在我国在高水平期刊上发表论文的数量已经是全球第一了，这是可喜的，但是跟美国等西方国家相比，我们科研成果的转化率还不高，这又是非常可惜的，您觉得造成这个现象的原因是什么？堵点在哪里？怎么样才能疏通？

**张军：**我记得在零几年的时候，《文汇报》组织了一个系列讨论，就是关于科技创新。当时我在《文汇报》上写过一篇文章，大意是，我们的反省不能脱离国情。中国是发展中国家，当时人均GDP只有几千美元，不可能跨越式地站到发达国家的行列当中。

但是中国已经做得相当不错了。如果以人均GDP作为尺子，把世界上所有跟中国人均GDP相近的国家或者地区放在一起去看，很显然，中国已经在很多领域中走在了前面，而且可能是极少数，甚至是唯一在科创、科创公司等指标上站到发达国家行列的发展中国家。

若干年前我在北京开会，劳伦斯·萨默斯（经济学家、美国第71任财政部部长）说，在他的一生中，从来没有看到过一个人均收入只有美国四分之一的国家可以拥有世界上这么先进的、这么多的科技公司。我想，有很多原因可以来帮助我们解释，为什么虽然中国是一个发展中国家，但是在很多领域中比其他发展中国家做得好。

现在来看我们的论文发表情况。中国首先是人口多，所以总量一定是跑在质量的前面。虽然总量跑得快，但如果分摊到人头，我们的人均发表量可能一下就把中国放到了一个中等水平。但是，你能说我们发表总量世界第一不是好事情吗？这肯定不对。

这些年我们能在国际上有这样的发表数量，很大程度上体现了我们整体科研能力提升的速度。

虽然跟欧美的很多发达国家比，我们的转化率还不高，但我们也要以平常心去看这件事。就像我刚才说的，中国还是一个发展中国家，现在数量一定是跑在质量之前，但有了数量以后，水平积累的速度不是可以更快吗？现在我们论文发表数量已经是全球第一了，将来数量的扩张速度一定会慢下来，而科研和队伍的整体水平会开始慢慢上升。

中国是追赶型模式，一开始我们连国际发表都还很少，现在已经有了长足的进步，国际发表数量全球第一，这非常厉害；我们的专利数量现在也是全球第一，这也很厉害。你说现在还没有达到美国的成果转化率，我觉得这就是我们下一步的目标。

我也相信，从规律上说，在我们的论文发表数量到了世界第一以后，后面跑得最快的一定是质量，所谓质量，就是研究成果的含金量、原创性、创新性，接下来一定轮到它们开始快速提升。所以，可以想象未来中国会有越来越多的科技创新，越来越多的科创公司。

我们体量大，人口是美国4倍，我们的人才，理论上说也应是美国的好几倍，但这还需要时间。

观察者网：就像您说的，我们现在到了一个不光追求数量，更要追求质量的阶段。您觉得在这样一个阶段，我们的政策或者说体制机制可以做哪一些调整或改变，来激发这种积极的局面？让我们高科技成果的转化率越来越高，高质量的论文越来越多？

**张军：**这是一个非常重要的问题。对数量，你可以采取一些战略，让数量的增长快一点，甚至达到、超过发达国家水平。比如，现在各个科研机构、大学的激励机制都是针对发表数量、国际发表、“顶刊”，考核KPI都看这些。

但是，对于提升质量，我认为这些推动数量增长的战略就不管用了。我很难想象你现在可以用KPI，用考核指标来激励我们的科研工作者去做更好地发现、发明。在这种情况下，我们需要有耐心。

对很多大学和研究机构来说，有一些工作需要“跑量”，但是到了现在这个阶段，量已经没有那么重要了。这个时候，需要出台非常明智的政策，让我们的科研人员慢下来，给他们更多的时间，更多的自由，不要让他们被这些指标和考核压得喘不过气。这样一来，就大概率会诞生原创的成果、好东西。

2021年11月17日，沈阳药科大学实验室，大学生在做中草药实验。 视觉中国

这是我们现在要考虑的问题，因为中国已经到了这个阶段。日本早年也是数量优先，但到后来，你会发现日本的大学、研究机构、公司的研究院，节奏都放慢了。节奏放慢以后，很多人觉得他可能10年20年都没有成果，但是没有关系，结果后来日本出现了一个重要的成果，得了诺贝尔奖。

你可以有激励的政策、战略来推动数量的增长，但是同一个战略用在质量上就不一定管用。我觉得中国的一流大学其实也需要有这样的环境。这有点像刚才我们讨论的生态系统，是创新的生态。如果我们的一流大学都能放慢节奏，将来出好东西的概率就会非常大。  

观察者网：张老师，我觉得您这个想法很好，我们的科研人员在这个阶段得慢下来。那什么样的政策，什么样的环境或者说ecosystem才能让这些科研人员在慢下来的同时“活下来”，并且活得好？

**张军：**这就需要对研究机构有更多的投入。我认为，虽然现在我们的投入在不断增加，但是我们需要重新考虑这些投入，包括怎样让大学的研究人员过上比较体面的生活，不要整天为经费问题焦虑，能有更慢的节奏来做基础研究。

要知道，所有科技创新的背后，基础研究、理论的发现是非常重要的。中国在这方面可能跟欧美的发达国家，甚至跟日本之间也有比较大的差距。在应用层面，因为中国人多，投的钱多，开发能力比较强，我们的开发研究也做得很好。但是在基础研究层面，我们的差距可能还比较大。

所以我觉得，现在这个阶段，我们不见得要急功近利，应该把更多的精力放到基础研究层面。我们有很多一流大学、顶尖高校，要思考怎样把基础研究做起来，让我们的教授们能长期致力于基础研究，而不要为完成KPI去奔波。在这方面，我们需要营造更持续的生态系统。

观察者网：这和我们的人才培养也是息息相关的，我们现在非常强调新质生产力，您觉得怎么才能建立起跟新质生产力的发展相适应的一套人才培养模式或者说是引进机制？

**张军：**我们经常说大学需要有自己的定位，这当然是对的，但在现有的体制之下，不管什么样的大学，大家都想干最热门的事情，大家都跟着所谓的“风头”走，这恐怕不行。

在整个教育市场里面，大学当然可以互相竞争，但最重要的是，它们可以有各自存在的理由，我认为这一点非常重要。有些学校，考虑到它原来的传统、历史积淀，我认为它们在某些领域可以做得很好。

中国在新质生产力、技术开发和应用型创新方面做得相当好，但总要有人去做基础研究。中国人很聪明，做基础研究完全没有问题。我认为，中国的一流大学、综合性大学，应该去做这些事。这些大学的规模、层次、重点完全可以不一样，我相信，将来有些名不见经传的学校也会出很多重要的成果。

有时候就是这样，可能大家并不关注他，但这反而为他在某一个小的领域当中配置了更多的资源，吸引更多的人才，在这个领域里面，他可能会出成果。我觉得出好东西的几率，在很大程度上跟耐心有关系。

有一句名言说，“所有伟大都是熬出来的”。我相信每一个学校都能在某个领域中有非常重要的发现，但这不能急功近利。

观察者网：确实，教育不能急功近利，需要耐心，人才也需要耐心。其实资本也需要耐心，所以我们这些年来特别强调“耐心资本”。我现在也注意到国资已经成为创投市场上一个非常重要的资金来源，并且是“耐心资本”的“主力军”。但在实践中，国资创业投资“不敢投”“不愿投”等问题普遍存在，实际投资中“跟随”大于“引领”。近一段时间，从中央到地方正在加速修订、完善国资基金容错机制。您怎么看当下的这一努力？国资“不敢投”“不愿投”的背后有哪些因素或者堵点需要打通？在这方面您有什么建议？

**张军：**若干年以前，我曾在一个场合说过一句话。我说，讲到耐心，国有资本应该是最有耐心的，因为对国家来说，不需要急功近利，不需要过分地追求短期回报。所以我觉得国有资本应该理所当然成为“耐心资本”。

但是，现在我们国有资本的管理模式，让它很难充当耐心资本，这是一个很大的问题。我认为，国有资本可以承担雪中送炭的角色，比如说，我们有很多重要的开发性或创新性活动，私人资本对此望而却步或者缺乏足够的耐心，因为他可能一直“烧钱”一直亏，半途而废了。在这个时候，如果国有资本可以给这些创新雪中送炭，这个事情可能就成了。

我认为，国有资本应该更看重企业的成长性，而不是短期的回报，应该看重企业将来一旦成功，对整个行业和经济带来的巨大贡献。这可能是国有资本更重要的一个功能。

国有资本投了很多基础性、战略性的领域，这在某种意义上体现出“耐心资本”的性质，因为这些领域研发周期很长，也没有短期回报，甚至可能亏钱，但是它对整个经济有很强的外部效应。这种情况下，国有资本去投资是最好的。我想，中国正是因为有国有资本扮演了这样的角色，让整个经济表现出在基础和战略性领域的完整性。这个方向是对的。

2020年6月4日，江苏常州，常州创业投资集团。 视觉中国

但是，现在国有资本的管理模式出现了一些急功近利的现象，还有所谓“担责”的问题，这恐怕是要考虑进行改革的。对国有资本来说，如果更关注短期回报，更关注它亏不亏钱，作为实操人的官员又更关心要担责，国有资本就变成了一个非常普通的资本，跟市场上其他资本变成了竞争关系。这样一来，当然就不具备耐心资本的性质和功能了。

观察者网：我们希望国有资本去“投早投小”，去雪中送炭，现在就像您说的，国有资本的管理模式有待进一步调整，对此您有什么建议吗？您觉得怎样才能更加合理地激发国有资本“投早投小”，投到一些关键创新上？

**张军：**我觉得这需要自上而下的顶层设计，设计一套新的国有资本运行的模式和体制。我们要想明白这件事情，分门别类把它梳理清楚，那么相当一部分国有资本完全可以成为雪中送炭的“耐心资本”，这是没有问题的。

观察者网：去年底的中央经济工作会议在提到新质生产力时，特别强调了综合整治“内卷式”竞争，规范地方政府和企业行为。您觉得“内卷式”竞争是如何形成的？我们看到现在很多年轻人因为工作特别“卷”而选择了“躺平”，您觉得这种内卷会对我们国家经济造成哪些影响？我们又该怎么去综合整治？

**张军：**首先，竞争是好事。从长期来说，竞争对经济的发展，对产业的升级一定是好事。过去我们经常讨论所谓过度竞争，“内卷式”竞争其实带有“过度”的色彩。

我想，就目前来说，可能因为中国正好处在经济转型时期，经济有比较大的调整，特别是疫后中国经济又进入到一个数字化驱动的转型阶段。这个变化非常快，不确定性当然也很大，所以各行各业现在都面临着很大的压力。你今天还“活着”，明天能不能“活下去”还不知道。

所以，在这种情况下，生存策略就成为各个企业的主导策略。我不是要过得好，不是要考虑我将来怎样才能过得好，而是先要考虑怎么活下来。这种短期内我们看到的现象就是所谓的“内卷”。

我觉得它其实在很大程度上反映了过去几年经济的变化：由于数字技术、人工智能的发展，让整个产业经济在朝一个新的方向驱动，很多旧的模式都已经被淘汰了，而且迭代速度很快。有人说，过去一个“独角兽”可以有十年八年的存活期，现在“独角兽”可能两年三年就面临很大的生存危机，甚至于三年前的“独角兽”今天可能都不存在了。前几年非常火热的电商平台，现在也在快速迭代。

我们需要用一种新的眼光来看中国经济，疫情后我们看到的是，在少数部门出现快速的数字化趋势，但现在发现几乎所有的部门都已经快速地走向数字驱动的发展阶段。

在这样的背景下，让我们突然觉得好像明天变成未知了，不确定性大幅度上升，这就导致我刚才说的，短期来说，生存策略变成了企业的主导策略，而不是发展策略。

照道理，一个企业应该更关心他未来五年十年的发展，但现在他更关心的是我能不能活下来。这是在转型期的非常残酷的现象，而且我不认为这个现象两三年就会消失，还需要一段时间。

观察者网：所以，我们还得做好面对这段过渡时期各种转折的准备。

**张军：**对。我相信时间久了，“内卷”这些词汇会慢慢地从我们的生活中消失，或者说，基本上没有人再去谈“内卷”问题。

观察者网：谢谢张军老师，以上就是我今天所有的问题了，再次感谢您做客观察者网。

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