我国这些年的科技管理水平占据世界的第几位

[2018年今天是四九的第几天]2018年1月20日是四九的第三天。从冬至之日起，中copy国即进入了数九寒天。天文专家介绍说，“九九”是我国北方特别是黄河中下游地区更为适用的一种节气。它知从冬至那一天开始...+阅读

我国这些年的科技管理水平占据世界的第几位

中国国际竞争力总体排名31位近日，瑞士洛桑的国际管理开发研究院（ I MD）发布了有49个国家和地区参评的2002年度《国际竞争力年度报告》（简称《洛桑报告》）。我国的总体排名为第31位，比2001年的第33位提高了2位。 IMD自1986年起每年发表一期《洛桑报告》，对有关国家和地区的国际竞争力进行评比排序。2002年纳入该报告评价范围的国家和地区达到49个，包括29个 O ECD国家和20个“新兴经济体”。参评国家和地区的选取综合考虑了这些国家和地区在全球经济中的影响，以及国际可比数据的收集问题。从1994年起，中国大陆被正式列为评价对象。自2001年起，《洛桑报告》对沿用多年的国际竞争力评价指标体系进行了较大改动，将原来的8大竞争力投入要素归并成4大要素（经济绩效、政府效率、企业效率、基础设施）；将原来构成科学技术要素的26个基本指标，设置为21个，2002年设置了22个。

从《洛桑报告》所列的四项要素来看，我国经济绩效、政府效率和基础设施排名分别提高了4位、5位和4位，企业效率下降了3位。从1998年到2001年，按四大要素国际地位排名来看，其总体趋势不断下降，到2002年略有回升。在参评的49个国家中，美国国际竞争力的综合排名仍高居榜首，四大要素中除了政府效率排在第三之外，其它三项均排名第一。芬兰的国际竞争力排名逐年上升，2002年其国际竞争力排在第二位，经济绩效排名略低，基础设施排名最好。新加坡的国际竞争力排名从原来的第二名降到第五位，但其政府效率仍排在首位。日本、韩国、巴西、意大利与中国大陆的国际竞争力排名较接近。其中，中国的经济绩效排名远高于其它四个国家，政府效率优于意大利、巴西和日本，但不如韩国，企业效率明显低于其它国家，基础设施略强于巴西，与日本差距最大。

因此，企业和基础设施是当前我国国际竞争力的两大弱项，而科技竞争力包含在中国基础设施竞争力之中，因此值得我们高度关注。中国科技竞争力呈上升趋势包括科学基础设施在内的基础设施要素排名，中国大陆2002年排在第35位，比2001年提高4位，其中科学基础设施、技术基础设施和健康与环境的排名都有所上升。由于与科学技术密切相关的指标基本集中在科学基础设施子要素中，因此详细分析科学基础设施子要素包括的22个指标及技术基础设施中的个别指标，对于把握我国科技发展状况在国际上的地位有很好的借鉴意义。对科学基础设施中的 R&D（研发）经费指标进行横向国际比较发现，意大利、韩国、中国台湾与中国大陆的“全国 R&D总支出”地位排名较为接近，但其“人均 R&D支出”都远远好于中国。

中国大陆的“人均 R&D支出排名”较低，该项指标与中国较接近的有马来西亚、俄罗斯和印度，排名分别为39、40、46。这与我国是人口大国有关，“企业 R&D支出”国际地位排名也存在同样的问题。企业 R&D支出与中国大陆排名相近的有韩国、意大利和中国台湾，分别排在第5、第11和第13，但其企业人均 R&D支出都好于中国大陆。中国大陆该项指标排名41，只好于哥伦比亚、俄罗斯、泰国、印度和菲律宾。反映 R&D人员的指标中，中国大陆的“全国 R&D总人数”排名第2，“企业 R&D人员总数”排名第3，这两项指标与日本、俄罗斯、印度较接近，意大利、韩国和中国台湾排名也较好，但从“全国每千人中 R&D人员数”和“企业每千人中 R&D人员数”两项指标的排名来看，中国大陆明显处于劣势。

印度与中国大陆情况相似，总量指标较好，人均指标排名较差。日本、俄罗斯和中国台湾这四项指标排名较均衡。与2001年的《洛桑报告》进行纵向比较，科学基础设施要素包括的22个指标，有19个和2001年设置的指标相同。这19个指标中，比2001年有所提高的共11个指标，提高幅度较大的有学校的科学教育状况和批准授予国民专利件数的年平均增长率，分别提高了15位和12位；名次下降的有3个，全国每千人中 R&D人员数下降了2位、青年对科技的兴趣下降了8位、专利和版权保护下降了13位；没有变化的有5个，分别是企业人均 R&D支出、企业 R&D人员总数、企业每千人中 R&D人员数、诺贝尔奖和人均诺贝尔奖。技术基础设施要素中，企业间的技术合作排名一直不理想，2002年排名47，比2001年提高2位；技术的开发和利用是否有法律环境的支持排名35，比2001年下降5名；技术发展基金排在36位，比2001年提高7位。

中国大陆高技术出口总额为40,837百万美元，排第9位；高技术出口占制造业比重为18.57%，排在第22位。“本国劳动力市场熟练劳动力的可获得性”和“合格管理人员可获得程度”一直是备受关注的两个调查指标，2002年中国大陆这两项指标的排名分别为48和49。从投入产出看中国科技竞争力科技经费投入明显增加，经费结构有所改善根据《洛桑报告》公布的数据，2001年中国大陆 R&D支出总额为8,201百万美元，2002年为10,844百万美元，增加了2,643百万美元；企业 R&D支出2001年为4,067百万美元，2002年为6,530百万美元，增加了2,463百万美元。应该说，不论是在国家层次，还是在企业层次， R&D经费增加的幅度都...

如何应对西方在核心技术上对我国卡脖子

（一）去IOE问题IOE是指IBM、Oracle、EMC三家公司。IBM主要提供服务器，小型机；Oracle是数据库，数据管理；EMC主要是做存储方面的解决方案。这三家公司在银行、金融机构里都有非常大的市场份额。银行过去主要用这三家公司的产品和服务，因为它的可靠性非常好，在市场上占有率非常高。中国的银行业、金融业，这三家公司的相关收费是非常高的。

当然这不仅仅是钱的问题，更涉及到国家核心信息的安全问题。因此，我国去IOE化是国家信息化发展中无法回避的问题，我们需要研发自主可控的替代品。但是，国产化过程是很艰辛的。比如我从事的数据库行业，人大在国内数据库行业算最早几家做国产化的。例如人大金仓数据库公司，目前在国产数据库方面是排在前面的公司之一。但国产替代是一个漫长的过程，因为产品质量、稳定性等还需要长期打磨，与国际代表性产品Oracle还有较大的差距。

最近几年一些有互联网背景的国产数据库发展迅速，值得我们去关注。

（二）芯片问题另外一个领域是芯片制造。从中兴事件可以看出，中国芯片制造领域对国外依赖非常大，尤其是重要的CPU、GPU核心硬件。以光刻机为例，制造芯片要依赖光刻机。光刻机是制作芯片的专门精密设备，需要在相对封闭环境下做高精密的芯片生产制造。这方面我们国家依赖进口，自己很难制造高精度设备，或者制造出来质量也很难达到要求。

这是现在非常严峻的“卡脖子”的事儿。为什么我们芯片的档次上不去？其中很重要的一个原因就是在制造的仪器设备上。另外，从行业背景看，互联网、软件行业更好找工作，更吸引人一些，所以对传统的仪器设备的研发投入各方面都没引起重视，人才的流失也就非常严重，导致我们积累很难突破核心关键技术，缺乏制造工艺方面的底蕴，这也成为“卡脖子”的事儿。

这是硬件层面上。

（三）系统软件差距在软件层面上，除芯片外，差距更大的是在系统软件问题。例如国产操作系统、数据库、大数据软件、工业软件等。在工业软件领域，面临人才短缺，缺乏积累等。在大数据时代，开源软件越来越多，对我们来说有好处，可以更多地参考。但大数据系统软件研发，比如Hadoop、Spark这样比较流行的软件也都是美国主导（研发）起来的，我们自主研发这些非常少。

我们国家很多企业也意识到了这个问题，最近看到阿里、华为等公司投入很大精力做开源软件、自主软件的开发，有了一定的进步，但人才培养和科研实力差距还是非常大。

（四）人工智能快速发展背后的隐忧人工智能这些年进步非常快。最近三五年大家也能够看到，国内的人工智能非常火，无人车、语音识别、图像识别技术进步非常快。

这里有个例子，也是前几天，我刚看到的例子，在国际上人脸识别领域里，全球有个国际人脸识别比赛。前5名都被我国公司包揽。当前一些人工智能算法方面中国确实领先，相比精度比其他国家要高。目前，国内最火的是算法工程师，人工智能应该在软件领域的关键就是算法。例如，现在机器学习非常火，导致大批学生往这方面扎堆，忽略了基础软件研发问题。

他们认为算法找工作最好找。据了解我校今年毕业人工智能和算法相关的硕士好多能拿到40万左右，好的博士生能达到80万，他们认为做AI、做算法适合市场的需求，于是一窝蜂跑去做算法。相对而言，算法比较容易入手，老师不讲，自己花几万元出去培训机构那里学学，再练练编程，开放的课程都有很多，学生也有渠道去学。但系统软件做得很少，搞深度学习的都知道，TensorFlow这样软件强大在是一个系统化的深度学习软件，这也不是我们自己研发的，是Google这样的国外大公司和核心科研团队研发出来的。

Google开源出来，它的技术落后已经三五年甚至更长时间。Google不可能把最新最强的技术开放出来。这就是我国人工智能研发背后的隐忧，基础性独立研发不足。

（五）大数据战略资源争夺难以避免为什么中国大数据、人工智能发展这么快？其中背后的关键原因之一是数据资源问题。大的互联网公司，大数据、人工智能对他们肯定很重要。

但对高校而言自然而然缺乏数据的资源，没有大数据，人工智能也很难去谈。美国的环境有其掣肘，美国大学的老师跟我们讲，他们不是很容易有途径弄到大数据，它的隐私保护、政策、法规的约束，导致他们在做技术突破创新的时候都相对保守很多。这背后是大数据战略资源的较量。有些媒体把大数据比喻为新石油，说明它的重要性。而全球未来围绕数据资源的争夺也难以避免。

（六）清醒认识我国在大数据人工智能方面的优势和劣势我们国家在大数据、人工智能产品研发上发展迅速，应用领域推进得很快，西方国家必然会感觉到很大的威胁性，尤其我们经济规模这么大，美国肯定是要想办法遏制我们，遏制我们通过什么途径？就是“卡脖子”，我们的弱项，最典型的是工业领域就最核心的东西，如飞机的发动机，我刚才提到的光刻机、系统软件都是我们薄弱的环节，就容易被他们抓住这个脖子。

我们是理工科，做这些项目，智能制造、大数据都是做“卡脖子”工程，从0到1，不是已经有了把它做得更好，而是你没有这个东西...

为什么我国要大力发展航天事业却不大力发展基础制造业

你说的方面都在发展啊？

基础制造业与航空航天关系并不大，航天主要是精密机械加工，材料，计算机软件这几方面的技术，三者都不是中国的强项，前两者更是弱项。

对航天的发展对其他行业主要是技术上的带动作用，为了这个大项目必须有大量的技术突破和发明，间接带动了其他生产行业。

就近阶段来说航天的整体效益并特别很大，对经济的促进作用更不如大部分行业明显。但是对国民凝聚力的提升有很大作用。他的重要性更在于未来，在于人类的未来绝对不在地球上，随着航天技术的进步，太空将会比当年的新大陆提供更多的资源和空间，如果能在那个时代占有先机，就像当年的两牙，哪怕国家再小也能成为世界级大国，更何况本身就是大国的国家，占有先机就是长期优势的保证。