今天的文章仅代表小镇个人观点，为大家提供一个不太一样的观察视角。
昨天举行了科技大会，总书记发表重要讲话，具体内容可以看。小镇今天就从这一句话展开谈谈：科技成果转化率不高，一直是我们面临的一个突出问题。
这也是讲话中点明的最突出问题，后面包括国家技术转移体系建设、多元化应用场景和高水平产业集群、知识产权保护制度、同科技创新相适应的科技金融体制、青年科技人才队伍建设、科教协同育人机制以及对科研人员职业早期和长周期稳定支持力度等等一连串措施，可以说都是为了解决“科技成果转化率不高”这个核心问题。
换言之，“科技成果转化率”成为未来中国科研工作的核心指挥棒。
但小镇今天要说的是，科技成果转化已经提出40多年了，国家和全社会投入如此之多，但长期得不到解决，近年来从转化率看陷入停滞，那是不是应该跳出来思考下更本质的问题：是不是没有抓住解决问题的最基本规律，跑偏了，靶子立错了。
任何政策都有时代性，正如昨天谈高善文，他的底色就是悲观预期，这是宏观经济研究学者最容易出现的性格特质，也正因为他的认知体系，所以2018年后他的预判精度断崖式下降，就在于认知模型与时代发展出现了巨大的裂痕。
同样的，科技成果转化率这个指挥棒，小镇认为也已经过时了，只不过目前没有更好的指挥棒，所以只能勉强继续用，但内核正在不断调整。
简单梳理下历史演变。
1980年10月颁布《关于开展和维护社会主义竞争的暂行规定》，提出对创造发明的重要技术成果要实行有偿转让，首次肯定了技术的商品属性；1981年国家科委首次提出对科技成果实行有偿转让。
这可以认为是“科技成果转化”的起点。由此大批科技人员走出高校和科研院所，带着科技成果创办企业，由此催生了一大批民营科技企业，最具代表性的就是中关村。
1985年开启科技体制改革，核心是建立财政科技拨款制度，一定程度上打破了科研单位的铁饭碗，把全国科研单位分成了全额拨款、差额拨款、减拨、停拨等类别，倒逼科研单位必须跟生产实践结合，把科研落实到生产实际。
以1985年改革为起点，之后不断深入，核心是推进市场化，打破科研院所的行政供给。
关键节点有多个。
1995年提出“科教兴国”战略，要求增强国家的科技实力及向现实生产力转化的能力，1996年颁布促进科技成果转化法；1999年对242个开发类科研院所实行企业化转轨，从事业单位转变为市场经济下的企业法人。
2015年修订科技成果转化法，下放科技成果的使用权、处置权、收益权，在此基础上2017年党的十九大报告提出建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，还提出加强对中小企业创新的支持，促进科技成果转化。
客观地说，拉长到40年尺度上，中国科技成果转化非常有效，催生出了一个非常庞大的技术交易市场，2025年全国技术合同成交额高达7.57万亿元，而在2019年还仅为2.24万亿元，可以说2018年是中国技术交易爆发的转折年，前后增长曲率变化极为明显。
但如果从转化率角度看，已经陷入了结构性的困境，核心是高校和科研院所发明专利产业化率很低，远低于OECD国家平均水平，更别说跟美国比了，已经2026年了，科研圈仍然是重论文轻应用，包括中试放大、概念验证等关键环节依然薄弱。
小镇说一个案例，涉及个人隐私的信息就删掉了。在某头部名校，如果一名研究人员突破了产业界长期空白，成了该细分领域国内第一人，凭这个成果也够不上副教授级别的职称，能留校都算幸运了，就在于这被认为属于工艺成果而非科研成果，在高校学术圈看来，这种突破远不如发一篇大论文。
这跟学院派宏观经济研究是类似的，看的不是能不能准确预测宏观政策和经济未来，而在于能不能拿出一套很漂亮的分析框架。
高善文就曾说“从商业角度而言，市场分析要着眼于预测，预测正确与否是检验研究是否有价值的最重要判据之一。但对于学院派的经济分析来讲，立足点不在于趋势的预测，更不在于预测是否准确，而在于它的解释是否足够稳健，是否有足够的差异化，是否能发展出一些普适性的新思想、新方法，或者新的分析工具”。
简单地说，高善文认为，如他这样的卖方分析师，价值不在于预测准不准，而在于思考本身的质量。所以，正规分析师给出的报告，一定会包括几乎所有的可能性，哪怕只是最后的一句话，这也就是高善文针对经济分析总结的“解释过去，头头是道，似乎有理；预测未来，躲躲闪闪，误差惊人”。
正因为是这样一个基本环境，敢于做判断的高善文，才会被认为稀缺。
这是全球学术圈普遍现象，所以诺贝尔经济学奖并不关心如何解决经济问题，而在于是否提出一套新的分析工具，哪怕这个分析工具甚至无法解释当前经济问题，那都不重要。
人文社科领域如此，理工类学术圈也如此，尤其在中国，经过几轮改革，剩下的高校和科研院所高度依赖政府财政支持，虽然不断强调市场化、强调产学研融合，但这仍然是一个“关上小门成一统，管它春夏与秋冬”的小圈子。
说到底，科研是非常专业性的，外人都看不懂又如何质疑成果的有效性？这是学阀山头天然的护城河。
耿同学能够对国内生物科学领域掀起学术打假，关键是他毕竟经过了专业的博士教育，还被退学了，跟学术圈这套玩法完全不相干，更关键的是这帮顶着帽子的大学者，造假的手段实在太拙劣，加上近些年政策导向，在天时地利人和的支持下，才撕开了学术造假的一小角而已。
总不能指望能出现成千上万个耿同学吧？就算有这么多人，也没有如此多的打假流量支持啊，一旦流量过去，也就这样了。
回到小镇今天的标题。
小镇认为科技成果转化率低，一个很重要的原因是：科技成果转化这个词本身已经落后于时代了。
上面回顾了这项政策的演化，本就是一个建立在特殊时代背景下的产物，到了今天，其历史使命已经进入倒计时，反作用正在超过正向作用。
早年之所以强调科技成果转化，是因为改革开放初期的高校科研院所压根就不管研究有没有用，于是强迫高校成立技术转移相关办公室，逼迫科研人员在写论文之外，必须学会签合同、满足生产力发展和市场需求，如果没有这个粗暴的指挥棒，就很难建立起如今覆盖全国的技术交易体系。
但时代变了，目前中国与科技有关的资本市场、产业资本和供应链已经高度发达，涌现了一大批善于组织科研创新的企业家和科技投资者，一个科研成果如果真的有价值，就绝不愁没有用武之地，有哪里需要转化呢？
就看最近一年的AI狂潮，别管多离谱、多不现实的AI创业项目，都能得到巨额溢价投资，现在的钱远比靠谱的项目多。
所以，当前市场已经取代行政成为验证科技成果的筛选器，广大科研人员也有了一定的市场意识，足以识别具有市场价值或未来价值的真技术，科技成果转化率这个行政指挥棒就显得过时了。
更进一步：科技成果转化率低，看起来是分子出了问题，但有没有可能是分母出了问题呢？
大量根本不配称之为科技成果的，滥竽充数严重放大了分母，这尤其体现在高校和科研院所，如果能够参考市场评价提高科技成果的认证标准，又何愁成果转化率低？
这就要进行触及高校、院所灵魂的深层次改革。
关键是把科研的决策权，从高校院所的行政手里剥夺，交给科学家和市场，又得避免学阀问题恶化。
而既然市场已经成熟，那么政府也可以退居二线，只做确权、知识产权保护以及方向引导等后台服务，而不是冲在前面当推销员。目前也已经出现了相关改革，主要体现在“赋权改革”上，2020年科技部等九部门印发《赋予科研人员职务科技成果所有权或长期使用权试点实施方案》，目前试点还在推广过程中，如西藏2024年底配套出台改革方案，试点改革周期为2025到2027年。
类似基础理解偏差带来长期关注问题难以解决，还有很多。
与科技成果转化率不高这个问题对应的，是对创新的理解跑偏了，这是当前很多问题的根源之一。
提到创新，包括决策者、执行者乃至科研人员、市场等等简单将创新理解为研发，可如果创新等于研发，又何必造一个新词？为什么2004年国家确定的是“自主创新”战略，而不是“自主研发”战略？
把创新简单理解为技术上的研发，这从根源上就错了。
这就是最简单粗暴、最原始的线性创新模型，认为存在一条从基础研究到应用研究再到商业化的链条。这一经典理论源自1945年万尼瓦尔·布什的《科学：无尽的前沿》，在20世纪50年代发扬光大。
但这一理论在20世纪70年代就被质疑，大量实证研究揭示了这一理论的局限性，比如日本工业化成功并没有建立在高论文产出基础上，证明基础研究与创新能力没有必然线性关系。
由此，继关于创新的第三代理论交互关系之后，1986年提出链环模型，后来又推出系统集成理论。1992年，Rothwell在前人基础上，总结出五代关于创新的模型演进，明确早期的线性创新模型已经被取代，更强调多主体协同与非单向流动。
早在20世纪90年代，西方学术界就已经否认了从基础研究到应用研究再到商业化的线性链条。然而30多年过去了，当前很多中国人仍然被这套早就过时的模型束缚，一谈到创新，就认为中国创新不行，认为基础研究高于应用研究，尤其体现在高校科研院所。
某种程度上，科研跟金融挺像的。20世纪90年代中国开始建设现代金融体系，也是从引进美国当时已经质疑、淘汰的体系开始，代表是M2这个指标，不过从无到有需要有一个过程，当年并不算错，只是朱总理或许没想到，此后的金融人竟然长期停滞，根本没有跟进西方的发展，更别谈走出中国自己的道路。
那么到底什么是创新？
更接近当前西方共识的，应该是熊彼特的“创造性破坏”，应该是发明和商业化的共同体。
创新的本源就已经包括了产业创新，重点是市场化，而不是技术研发。如果一项技术不能实现市场化，那就不叫创新，然而太多人尤其部分政策制定者没有搞懂到底什么是创新，就带来了很多误导。
这就是小镇说的很多备受关注、投入巨大的问题出现并长期解决不了，是因为没有搞清楚本源。
把创新窄化为科研甚至研发，本质还是计划经济管理思维的惯性，因为管实验室总比管市场容易，说到底还是行政考核逻辑凌驾于市场机制之上。
既然把创新窄化理解为研发，自然就要为大量根本谈不上科技成果的研发寻找出路，也就有了科技成果转化率这个指挥棒，所以转化率低的关键，出在到底什么是成果、什么是创新这个更基本的问题上。
在小镇看来，高校科研院所大量论文，指的是理工科论文，根本谈不上科技成果，顶天就是做了个期末作业，证明发论文的人具备一定的研究能力，这也是因为目前高校最主要的价值就是维持和训练科研人才，真想做一些实实在在的事，还是得去产业界，目前中国科研的主力军就是产业界，而不是科研院所。
由此，也就出现了一些次一级的问题。
比如基础研发投入占比，这是六月夏季达沃斯论坛上，总理唯一提到要实现的指标，这个指标中国长期没有完成。从数据上看，是因为中国企业基础研发投入占比很低，只有美国同行的零头，所以高度依赖财政投入，而财政主要投向高校和科研院所。
保持指标口径的稳定性，方便进行纵向对比，这可以理解。但时代变了，基础研发投入的统计口径也该变了，需要面对一个非常现实的客观矛盾：在中国尤其企业基础研发投入占比如此低的情况下，中国何以实现了迅猛的科技创新和产业升级的奇迹？
小镇觉得，一个关键原因是统计口径落后时代。
比如中国企业界的基础研究，一般是投入工程科学、底层材料等领域，然而在当前统计上，常被归类为应用研究或试验发展，这就拉低了占比。
另外中国庞大的产业链提供了海量创新场景，参考西方20世纪80、90年代的关于创新的理论研究，基础创新与论文并没有线性关系，很多技术不需要从理论开始研究，而是靠场景迭代实现优化，简单地说就是干中学，效率极高，只不过很多人受困于最原始的线性创新模型理论，仍然觉得应用创新需要建立在基础创新基础之上。
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说到这，可能有读者会觉得决策层是不是被某些利益相关者忽悠了，没有看到问题的本质。
小镇不这么认为，小镇由自己的工作实践出发，坚定认为小镇都能看到、想到的，决策层一定知道，而且想的更清楚。这就是小镇在分析国家级别政策时，反复强调的，不要误以为国家蠢、笨、消息闭塞，而是要假设国家决策者一定都知道，然后思考为什么还要做出这一决策，有什么考量。
从近些年变化来看，国家决策层显然很清楚小镇上述提到的问题，就体现在虽然放在明面上的考核指标、提法没变，但内涵已经发生悄然变化。就像“数字中国”，在“十五五”规划中坚持使用“数字中国”的表述，但内核已经从“数字化”变为“数智化”。
科技体制改革也一样，越来越要求科学研究和相关政策要尊重常识、尊重市场，比如强调科技教育人才一体推进，强调企业才是科技创新的主体、市场发挥决定性作用。
还把科技创新的主线定为因地制宜发展新质生产力，而不是定位发多少论文，更加强调科技创新绝非孤立存在，必须与产业创新深度融合，转化为现实的生产力；而产业创新也把目标定位高质量发展建设现代化产业体系。
上述林林总总，其实都是在扭转长期以来对创新、科技成果转化的错误认知。
只是需要明白，不完美的工具，也要胜过没有工具。决策者不可能亲自去判断一项技术好不好，就必须用一个简单、可量化、可考核的指标来驱动庞大的系统，类似统计学上的“代理变量”。
看起来有些扭曲、脱离现实的指标，也恰恰是决策层钳制学阀的博弈筹码，国家当然知道灌水、山头，但只要有指标，就保留了审计、考核乃至奖惩的切入口，由此通过新人换旧人的渐进式改革，慢慢完成调整。
所以，换个角度，目前考核指标落后时代，也不完全是坏事，注意小镇说的是“不完全”。因为一个事倍功半的指标都达成了，意味着中国实际实力要比账面上更强。
理解把握政策，也可以多使用“第一性原理”，从事物本源入手，反过来理解国家政策导向。
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