清华经管学院党委书记陈煜波：疫情是人类社会最大的数字化转型推手

原标题：清华经管学院党委书记陈煜波：疫情是人类社会最大的数字化转型推手

“展望下一个阶段，如果中国经济数字化转型要继续往前走的话，我们要克服什么样的困难？”11月27日，清华经管学院党委书记兼副院长、清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心主任陈煜波在“《财经》年会2021：预测与战略”大会上提出了他这次发言的重点。 

（清华经管学院党委书记兼副院长、清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心主任 陈煜波）

2007年1月份乔布斯在苹果发布会上发布了iPhone，陈煜波认为这标志3G时代的开启。由数据驱动软件定义平台支撑、服务增值、智能主导，是苹果将曾经头部的IT企业诺基亚“打败”的真正核心，他用直观化的例子阐述了数据驱动和数字经济时代先进生产方式的重要性。

目前来看，数字化转型全面在消费端，并且已经从需求端转向生产端，而数据是打通产业垂直供应链的根本。那么问题来了，谁来打通？陈煜波表示这些人既要懂行业又要有数字化素养，所以在2017年“数字人才”这个概念被提出，其中包括IT和IT互补的协同人才。针对这一方面，陈煜波用一组数字阐述了我们面临的挑战。在中国3500万相关领域的人才中，按照工作岗位、行业、技能的要求，仅找出72万合格的数字人才，这代表结构高度不均衡。且研究发现数字人才越来越向新一线城市集中，对很多企业来说是很大的挑战。

（左：《财经》杂志副主编 谢丽蓉 右：清华经管学院党委书记兼副院长、清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心主任 陈煜波）

发展路径要扎根行业创新资源太过稀缺

在接下来的圆桌讨论环节，陈煜波谈到：“无论是企业家还是政策制定者，都有一个最重要的困惑是，我们知道数字经济是发展的方向，但路径怎么走？”这是企业家问他最多的问题。面对中国数字经济发展和数字化转型的诸多机遇，陈煜波建议行业人士一定要扎根行业。而针对数字产业创新环境问题，他则表示核心原因是创新资源太稀缺，但目前已经在基因工程等方面出现突破。

以下为发言实录：

主持人（谢丽容）：大家好，我是《财经》杂志的谢丽容，很高兴在这边看到大家，今天我们的主题是未来科技赋能产业升级，我来做个开场，待会有请陈煜波老师做主题演讲。前两天我在深圳出差的时候有一位大型科技公司的高管问了我一个问题，他说小谢你从第三方的视角怎么看今天的中国数字经济产业的发展，我觉得这个问题很难回答，为什么呢，疫情影响下很多传统行业受到了一定程度的打击，但是从我们这一年多的观察来看，数字经济产业在发展，中国现在也是全球最大的数字经济体之一。我了解的一些公司不是大型公司，是中型公司，他们的业务发展甚至达到了去年年底制定KPI的10倍，非常惊人，但是也有一个问题，我们的数字经济进入了一个转型的深水区，我们的技术在发展，在多样化，但是我们的需求也在多样化，你怎么样把你的技术很好的赋能给传统行业，让大家用到最好最适合的技术，这个可能是摆在全行业最大的问题。

今天我们的论坛主要是讨论这个议题，我们邀请了不少嘉宾过来，一共有五位嘉宾，我来介绍一下这个环节的五位嘉宾。第一位是清华经管学院党委书记兼副院长、清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心主任陈煜波老师，欢迎陈煜波老师。北京北斗星通导航技术股份有限公司总裁、2008级清华经管EMBA校友李建辉先生，福建睿思特科技股份有限公司董事长兼总经理、未来科技EMBA2020级同学廖兴旺先生，广州广电计量检测股份有限公司总经理、未来科技EMBA2020级同学黄敦鹏先生，推想科技创始人兼首席执行官陈宽先生。欢迎这五位嘉宾，也再次欢迎台下就坐的大家，现在有请陈煜波老师上台进行主旨发言。

陈煜波：各位亲爱的嘉宾，各位领导，非常高兴今天在这个场合跟大家分享一下，我很赞同丽容主编的观点，今天15到20分钟时间，在座有很多同学校友，很多校友可能听过我讲，我今天跟大家讲的题目，这是上一次丽容主编让我讲的题目，里面很多内容跟他们马上出的专刊的文章差不多，刚刚丽容讲现在数字经济发展进入了深水区，我花一半的时间讲面临的挑战，我在课上讲的更多的是比较乐观的，现在的挑战是什么。

今天主要讲三方面的内容，第一数字经济的内涵是什么，第二中国的发展逻辑是什么，第三是我今天讲的重点，展望下一个阶段，如果中国经济数字化转型要继续往前走的话，我们要克服什么样的困难。数字经济不用多说，最核心的内涵是数据，这是跟网络跟信息经济最大的差异，人类正在经历第三个阶段，第一个阶段是以土地和劳动力为关键要素的农业经济，三百多年前我们进入了以资本为关键生产要素的工业经济。1776年发生了至少两件大事，一个是亚当斯密的国富论的发表，一个是蒸汽机的发明。从这个角度来讲，工业革命之前市场经济就确定了，从这个角度来讲不是由于工业革命导致了市场经济，1776年亚当斯密已经总结了在此之前一两百年由于地理大发现导致的全球贸易，即使是在英国的本土也已经非常完备的市场体制都建立了，然后开始了工业革命。当然工业革命由于市场经济和资本的推动，为什么在英国产生，没有在欧洲大陆，这有很多研究。

讲到这有一个类比，我们现在正在面临从工业经济向数字经济的转型，数据成为新的关键生产要素，大家都知道今年除了五中全会之外，上半年中央出台了两个大政策，关于加强要素的自由流动，确立社会主义市场经济的地位，非常重要的是改革开放到现在41年，我觉得可以有一个类比，相当于英国当时的工业革命，我们已经真正地确立，还没有完善市场经济体系，新一轮的工业革命即将开始，从这个角度来讲，这也是这次五中全会提双循环的很好的背景，至少我来看历史还是很相似的。

这个过程中数字经济不是中国发明不是中国开始的，从历史的角度来讲，数字经济、工业经济首先是有先进的生产力，从瓦特发明蒸汽机开始到福特奠定工业经济时代的生产方式，流水线生产到管理的模式，从1776年一直到上世纪初，将近经历了一百多年，但是我们从信息革命开始到数字经济，2007年1月份苹果乔布斯，在历史里程碑的苹果发布会上发布了iPhone，我的理解是iPhone标志着真正进入了3G时代，更重要的是iPhone奠定了数字经济的时代，从此有了一个数据驱动软件定义平台支撑、服务增值、智能主导，我们所有的产品不要先推出市场，每个APP靠用户下载APP使用APP和更新甚至给APP打差评的数据进行创新，这是数据驱动的，这恰恰就是苹果将诺基亚打败的核心，诺基亚和平过都是伟大的IT企业，但是诺基亚是工业经济时代落后的生产方式，输给了苹果数字经济时代先进的生产方式，你光有先进的生产力还不行，还得要创造先进的生产方式，这是非常重要的，同样的道理，现在全球市值最高的汽车企业是特斯拉，马斯克也用乔布斯一模一样的数据驱动软件定义平台支撑智能主导，智能就是数据加算法，新的生产方式，颠覆的不仅仅是福特的工业制造，更是宝马奔驰，现在宝马奔驰市值加起来还不如特斯拉，未来都超过了宝马，把宝马气得吐血了，从这个角度来讲。

这是数字经济非常重要的，我昨天在广州参加5G大会，一个非常有意思的现象，我们再回到前面，我深受启发，1776年之前有资本主义，资本已经成为配置资源的关键生产要素，可以说工业经济也是开始先从消费端市场端，1776年蒸汽机的发明开始进入了生产端供给端，1776年是一个大拐点，和现在是一样的，我们现在数字化转型已经是全面在消费端，怎么用数据配置资源在消费端相对比较成熟，从苹果的iphone到特斯拉到小米，都是一样的，现在开始标志性的，3G开始数字经济的消费端，不仅仅是5G，也许是真正像瓦特发明蒸汽机一样，标志着供应端或生产端的数字化转型，我们可以以这样的类比来推导。

从这个角度来讲，我们梳理一下我过去回国十年做一件事，研究中国数字经济发展的内在逻辑跟美国有什么不一样，我总结出来，2018年给人民日报写的一篇文章和今年给联合国贸发会议写一篇文章，中国数字经济的发展逻辑绝对不是意识形态的监控或所谓的体制，我们恰恰是因为没有走完城镇化就进入了信息化，硅谷是走完了，所以我们在发展互联网和数字经济的时候面临的是前面三化没走完的一堆痛点，其中就包括大量的假冒伪劣产品，大量的市场中的基本诚信缺乏，大量的市场的基础设施，互联网靠数字经济的手段首先要提供这些市场中基本的基础设施，移动支付解决了基本的信用问题，这是不可逾越的阶段。

另外更加重要的是中国政府前瞻性的数字基础设施的政策，因为中国发展数字经济最大的优势是数据红利，数据怎么来的，我们人口多，人口怎么变成数据红利，首先政府要有前瞻性的数字基础设施，从2G3G4G到宽带中国提速降费，成功的将巨大的人口红利和巨大的规模的市场红利转化成了数据红利，这是我们过去20年发展的逻辑，归纳起来就是两句话，中国政府成功的根据中国发展的阶段推出了前瞻性的数字基础设施建设和包容审慎的监管政策，这是很重要的，这是大的政策环境和基础设施，没有这个的话互联网企业不可能在宽带上面跑，不可能有数据。互联网企业再牛没有这个政策是不可能的，所以这是基础，然后是大量的本土的互联网企业非常接地气的根据中国四化同步，推出了适合我们发展的互联网发展的商业模式，这就是eBay为什么被淘宝淘汰了，滴滴把Uber打败了，都是这个原因。我们梳理一下，走到现在这个拐点，非常有必要梳理这个逻辑，为什么？我们再也不能摸着石头过河，不能瞎闯。

我们现在开始从需求端向供给端，很多人熟悉的消费互联网向产业互联网，本质上是数字化转型是从需求端向生产端，以5G为代表的新基建的最重要的含义和作用，我们拥有世界上最完备的工业体系，这个最完备的工业体系是非常落后的，没有数据化，刚才说了四化同步，我们每个行业，德国都是西门子宝马，美国都是通用电器，中国都是几千家中小企业，连自动化还没实现，这个时候我们就要通过一些前瞻性的数字基础设施的政策也好助推也好，构建我们产业链和价值链的数据红利。大家知道在生产端的数字化转型跟消费端不一样，消费端更多的是市场水平的跨界融合，产业一定是深入一个产业垂直供应链打通，怎么打通，一定是通过数据打通。

问题来了，谁来打通？一定要既懂数字化的素养又要懂这个行业，这就是我们提出在下一个阶段我们的红利一定是从数据红利向数字人才红利转型，数字人才一定是既懂行业又要有数字化的素养，所以我们在2017年提出数字人才这个概念，既包括IT人才也包括和IT互补协同，我们就把产业链价值链的上下游最前端的营销到最后端的研发到整个企业的战略管理数字化转型分成六类，每个企业的领导者和国家的最高层的领导者，数字化转型的领导者，未来科技的EMBA的同学和所有EMBA同学，你们当前首先要成为数字化转型的领导者，不管你原来是干吗的，然后是深度分析，做AI、BI的，在传统的产品研发到先进制造、数字化运营、数字营销。

我们把这个框架提出来以后就做实证分析，看看中国以及全球在这方面的人才储备怎么样。我们从2016、2017年开始发布了10个报告，过去我的报告内容都要讲中国多光明，今天我跟大家讲一讲现在面临的挑战是什么。首先第一个挑战，我们根据中国3500万领英的人才，按照每个人的工作岗位、工作行业、技能，找出72万符合我们的数字人才，很明显数字人才结构高度不均衡，为什么？95%的数字人才都是传统的IT码农，都是做产品研发和数字化运营的。数字战略管理者、深度分析、先进制造、数字营销加起来5%，这恰恰是下一步数字化转型最缺的，你们现在招人是不是最缺这样的人？在座的各位同学各位嘉宾自己身先士卒，首先得是数字战略管理者，做技术的一定要找深度分析的，数字运营、数字制造、智能制造等等。至少我们的企业转型方向在哪儿，招什么样的人。

我们发现还有一个，我今年疫情期间调研了几十家上百家不同的企业，发现一个很有挑战的趋势，这是我们的数据发现的，数字人才越来越向所谓的新一线城市集中，我们每年都跟踪，我们从2016年开始每年跟踪，越来越向这些排名前十五的城市集聚。我8月份去江阴，中国工业制造业第一县，四十几家上市公司，我跟几家上市公司的老板聊，他们说都在数字化转型，他们的人才在本地是很难招到的，长三角苏南在中国是最发达的地区，教育、医疗、制造业、城镇化方方面面发展都非常好，他们现在说最缺的数字人才在北上广深，很不愿意到我这来，他们要把一部分团队放到北京、上海、深圳去，过去几乎没这个挑战，这是面临的一个很大的挑战。因为数字人才有一个高度的集聚效应，很简单地说，我在北京给一个初级人才60万，在江阴给他200万他都不愿意来，他来我这三年就废掉了，他除非要退休了，我们组织的架构和方方面面要变化。

数字人才，中国最主要在软件互联网行业，前沿的ABCD这些人才更加集中在软件行业，所以我们现在制造业传统行业的数字化转型都得靠从软件行业流出去的数字人才流入，制造业数字人才最多的是来自于软件，金融业的更不用说，这些传统行业的数字化转型要靠软件互联网行业的数字人才流出来，但是我们过去三年做了跟踪研究，我们发现中国所有行业里，对数字人才而言，唯一的一个净流入的行业是软件和互联网行业，传统行业的数字人才竟然还是净流住的，软件行业还在从其他行业吸引人，这是净流入，而且一年比一年高，为什么？大家就很清楚了，数字人才离不开数据，数据是关键生产要素，数据是他煮饭做饭的原料、生产资料，谁有数据？我们最近谈得比较凶的是数据垄断，数据集中在谁那，谁是下一步需要解决的问题，如果数据作为一个新的生产资料都高度集中在某些行业，我首先讲的是人才过度地集中在那，我把这个问题给出来。

深圳和杭州几乎都是净流入，北京除了软件互联网行业其他都是净流出，上海还可以，所以我们现在面临的从人才的角度来讲，对很多企业来说挑战很大，因为数字经济大家都很清楚，网络效应赢家通吃。今年我们又对全球所有的能想到的对标的经济体做一个研究，我们选了全球31个创新城市，北美、拉美、欧洲、亚太地区31个城市，将近几个亿的领英用户，4千万数字人才，我们做了深入分析。我们发现一个很有意思的现象，我们把这31个城市的数字人才分在两个行业，一个是ICT行业，一个是传统行业。中国的城市几乎都在最左边，包括印度，欧美发达国家几乎都在右边，什么意思？欧美发达国家的数字人才绝大部分都是在传统行业，我们绝大部分都是在ICT行业，说明一个问题，我们在传统行业的数字化转型的程度远远滞后于欧美发达国家，我们的数字人才几乎都是在软件互联网行业，别人更主要的是在传统行业，这是一个证据，我还有更多的证据。

我把每个城市所有的数字人才的所有技能全部排个名，每个城市找出所有数字人才排在前五位的技能是什么，我们发现亚太地区中国大陆包括印度的班加罗尔，我们的数字人才最主要的技能前五名都是数字技能，欧洲和北美代表性的技能都是以行业技能为主，这些是数字人才，他已经是数字人才了，但是他最重要的排在最前面的五项技能都是行业技能，说明欧美发达国家的数字人才都是在所谓的传统行业，传统行业的数字化水平已经非常高。我们传统行业跟软件互联网行业几乎是二元经济，这是一个很大的挑战。纯粹看我们这些数字人才的数字技能，我们跟全世界其他创新城市比有什么样的优势或有什么的落实。我们把数字技能按照世界银行的分类分成两大类，一类叫基础性数字技能，你可以编最基本的程序，编个网页，游戏开发、图像设计，会用社交媒体，这是基础性的数字技能。

第二类是颠覆性的数字技能，这些数字技能是帮助我们去创造一些新的应用场景，我昨天在5G大会上讲，现在很多时候提出5G没有场景，实际是5G或很多数字技能会开发出创造出新的场景。我讲个大家比较熟悉的基因工程，基因工程不是个新东西，基因工程从七十年代就开始了，到现在完全由于数字化，我们这次疫情期间大家都很深刻地认识了核酸检测、病毒基因的追踪，完全是由于大数据人工智能技术，真正的创造了基因工程的颠覆性的飞跃。还有纳米材料，很多做化学合成药，过去苦哈哈的做多少实验，现在通过大数据人工智能去分析这些合成的分子原子的结构，很快地帮我找到新的材料，这些东西是由于数字技术带来的新的基础科学到应用科学的颠覆，这是新的一波革命，这恰恰是新一代的科技革命，数字技术是革命，它会带来一系列的生命、材料、能源、交通方方面面的革命，这些东西不是按照工业化的思维方式来的，很多场景是没有的。这些是新的场景。

我们把全球31个创新城市这些数字技能，每个城市颠覆性的数字技能、人才的比例和31个的平均水平，颜色越深说明越有优势，北美、欧洲、印度的班加罗尔都比中国的这些城市颜色要深、有优势，中国在颠覆性的数字技能方面也比较滞后。我们有一些优势，比如人工智能，北京颜色比较深，上海基因工程、材料科学、纳米技术，南京也是纳米技术，这些有一定的优势，总体而言颜色比较淡。

我稍微总结一下，今天后半部分主要讲的什么呢，我们看看中国数字经济发展和数字化转型的内在逻辑，大家都很清楚，高度的共识是进入产业的数字化转型，产业的数字化转型时期，消费互联网有巨大的用户端，巨大的用户的数据红利，人工智能算法不用太牛，我们是靠数据去补，但是你真的到了产业数字化的时候，首先你的数据是什么，第二你的数据优势是什么，你没有行业技能就不可能有行业的数据，要有行业的技能一定要有懂行业又懂数据的数字人才，我们就会看到欧美发达国家最主要的数字技能的优势第一他懂行业，深耕在行业里，第二即使是那些数字技能他也在颠覆性的数字技能上，下一波，你所在的行业和企业，一定要注重在这些方面培养人引进人，监管角度有一系列的问题。我接着丽容主编一开始讲的，所有人都知道新冠疫情是人类社会最大的数字化转型的推手，你不得不转型了，问题是下面怎么转，你缺什么，我们要很清醒，说中国数字经济非常好，我们跟别人比的话差距还很大，我们要很清醒客观地认识这个问题。

我一开始抛砖引玉，就跟大家汇报到这。

圆桌探讨环节实录①：

主持人（谢丽容）：谢谢陈总。刚才四位嘉宾通过简单的介绍，大家应该很清楚，所有的人都在不同的行业，其实每个行业的特点也是不太一样的，所以，接下来的讨论议题是挑战。陈院长刚刚提到了人才的挑战，还有寻找场景的挑战，数字化技术现在已经基本成形了，接下来迭代，怎么找到好的场景，怎么给客户提供好的技术实现的路径，让它变成新的生产力是个问题，所以我就想问您，平时跟你接触的企业家特别多，您被问到的最多的问题是什么？

陈煜波：现在最多的问题是这样，无论是企业家还是政策制定者，都有一个最重要的困惑是，我们知道数字经济是发展的方向，但路径怎么走？从国家的角度，我们要发展数字经济的新业态、新模式，但路径怎么走。

主持人（谢丽容）：有战略方向，没有战术路径。

陈煜波：对，但每个行业都不一样，只可借鉴不可模仿，有一条是把数据链打通，要专业的跨界人才，场景非常重要的是有效需求，场景代表了真正用户的需求是什么，我稍微回应一下四位嘉宾，我前面跟大家提到的困难，并不是很悲观，而是下面的重点是什么，四位嘉宾刚刚已经讲了中国的数字经济发展和数字化转型机遇太多了，建辉讲的很重要的是一二三产融合，这是不得了的机遇。中国农业的工业现代化没有走，下一步让数字化来，这就是场景，所以场景和需求一定要扎根行业以后，才能说我懂得，我相信四位嘉宾一定是扎根行业后，然后说我来帮你看需求。这些行业有需求说不出来，他的需求只能用过去的话说，但你一定要用数字化的话说。陈宽说我们中国最重要的是高端医疗资源稀缺，这是最大的痛点，三四线城市有这样的医疗需求，怎么用AI转换成商业化的需求，这些东西可能需要一段时间，但大家一定要扎下去，死磕下来，现在越来越多的企业家和行业人士已经找到感觉了。    

圆桌探讨环节实录②：

陈宽（推想科技创始人兼首席执行官）：除了我刚说的人才以外，我比较关注的是咱们国家的产业创新的环境，比如我们在美国硅谷看到一个比较成熟的创新环境，所有的玩家还是比较尊重产业创新和前进的逻辑，有一个领头的创新的，发现了一个方向，不断发展，这个时候可能有第二名第三名跟进去竞争，第四名一看这个行业有三个人，还是找一些新的方向继续去挖掘和创新，就去找一些更好的点去做，但是咱们国家并不是这样，有一个老大做出一个创新的点来，第二第三名觉得很有意思，冲进来，之后一路到第二十名三十名四十名都会冲进来群殴。中国创新者既要创新，创新完了以后还要学会群殴，群殴最终能生存下来才会有机会进入到下一代的创新当中，这个过程我认为是一个资源大量分散，因为从一个国家的战略行业的角度来看，一个细分赛道当中有50个玩家，你最终比拼不过美国只有三个玩家的同样的细分赛道，这是一个比较典型的大家并不是完全尊重产业创新的基础逻辑。咱们AI医疗这个行业，我认为已经算是非常好了，国家深度参与，有深度的引导，国家药监局、工信部、卫健委、科技部等等都是深度的引导这个行业，所以我们觉得咱们AI医疗算是相对比较好的行业，但我们依然还是能感觉到群殴的非常大的压力，很多国家还注意不到或者现在不能完全想到的方向上，这些问题会更加严重，我认为这种资源的分散对最终数字化产业的转型和在技术的方向能够实现有效的领先，都是阻碍，这也是我会关注比较多的。

主持人（谢丽容）：您一直在点头，一定有话要说。

陈煜波：我跟进一下，陈宽讲的东西，陈宽从海外回来，这三位嘉宾是最有体会的，中国的企业家为什么能战胜硅谷，中国的企业家黑白红三道都行，你要有创新，还得要一流的效率，要快，还得会打架，有很多原因，你可以说中国法治环境，这都是表面的，最核心的还是我们的创新资源太稀缺了，你如果有很多的创新资源的话，各取所需，美国毕竟创新资源多，太同质化了，大家太想要去找创新，一不小心给你发现了，自然大家就来。我觉得这个东西会发生变化，这也是我们讲的基础研究缺乏，过去太多的偏应用，应用的好处是转化快，不好的地方是红海都能看到，基础的就是大部分都看不明白，大部分人都不愿意去。

从这个角度来讲，我刚才讲颠覆性的数字化的技能，一个是基础科学和人工智能，有两个不好的趋势，我们特别想要追求类脑，很多美国科学家觉得有生之年不一定能实现，我们搞得特别好大喜功，另外一个是特别的应用，实际没什么太多算法靠数据弥补，中间应该踏踏实实的把人工智能的算法，基础的化学、材料科学里不要太应用，往基础科学发现这段去，很好的突破以后，一旦实现了这些突破，它在最上游，不是一个应用场景的问题，一下子一个行业的突破，从这个角度来说，如果从国家政策的角度来讲，也应该鼓励这样，企业很难投入做这个事，他稍微偏技术一点，大的龙头企业应该往这方面去，不要想太容易变现的事。我们现在已经看到了一些基因工程开始出现突破，我觉得下一步希望看到一波一波的，无论是科创板的上市还是大的科学的突破，在不同的领域，材料、大健康这些基础的科学领域里，由于人工智能和数字技术的发展，迎来了一波一波的突破，这可能是非常重要的。    

主持人（谢丽容）：深以为然，我们的创新效率确实比较低，也不能说资源少，我们的用户多数据多，我接着追问一个问题，如果国家和政府干预得太多的话可能就变成天际化，手伸得太长，这两年中国的创投环境非常好，资本助推，所有的人都想进来，肯定有人在“裸泳”，这是一定的，就会出现陈宽刚刚说到的这个情况，怎么去平衡？

陈煜波：你这个问题问得非常好，这里面是整个创新领域，从经济学角度来讲，政府怎么有所为有所不为，我们在创新的最基础端有巨大的外部性，同时周期回报特别长，这个时候要政府进入，一旦进入了产业应用端，我们四位嘉宾都是科技型的战略企业家，他们都有科技素养，简直就是极其有饥饿感的，不要把估值炒高了，像陈宽说的把上游好好的，最好是政府去做那些事，比如人才。你刚才提到很多企业去培养人才，业界跟高校一起来产教融合，紧接着问题是我培养出来了人才立马被竞争对手挖了，是不是这样？跟技术研发一样，这就是巨大的外部性，这个事情又应该是政府干的事，我们这些高校应该很好的为社会为产业培养人才，当然不是闭门造车，一定是跟业绩一起来做这个事，跟这些龙头企业。

我经常举一个例子，我们研究中心跟新加坡教育部合作，他们看到前几年我发的报告以后主动找到我们，新加坡就有一个未来技能署，新加坡是个城市国家，每个人几百新币的钱，放在账户里，新加坡政府说我每年会筛选出一批课出来，你就在这个单子上拿我发给你的，你的钱只能用来选这些课，不能上这些课，我们现在的问题是一定要政府帮助产业，刚才李总讲一二三产融合，你让那些农户很清楚地知道这东西有用，你怎么培养他，你不能让他们去砸重金，现在就是他们去砸重金。