为科学捐钱,也是一门科学

百家 作者:半佛仙人 2022-07-11 19:58:40


这是半佛仙人的第973篇原创


1


我发现一个有趣的事儿,现在很多企业在做公益的时候,会选择资助科研。


按理说这是好事,毕竟科研是一个极其烧钱的东西,投入多少钱都不嫌多。


遗憾的是,一部分企业做公益只是例行公事,心态就和烧香拜佛差不多,除了出钱啥也不管,既不懂科研规律,也不知道怎么花钱才能更好地帮助科研。


我问了几个学术圈的朋友,发现越是已经脱离实验室的,越支持它们胡乱撒币,而越是真正在一线做项目的科研人员,反而觉得企业只知道花钱不解决问题。


花钱是一门技术。


有个搞化学和材料学交叉学科的朋友说话比较直,说它们根本不是在做公益,而是在作秀,还是借着资助科研的名头,玩儿高科技作秀。


他的嘴臭是可以理解的,换你连踩两个天坑,你也暴躁。


企业听了也委屈,为什么我花了钱还不受待见?


很简单,因为思路错了。


这些公司做公益就是图个名,虽然名义上是奔着科研去的,但它们对科研并不在乎,就当自己花钱买了个名声。


造成的后果,就是做公益变成了打广告。


说实在的,企业做公益,不是不能追求广告效果,这两件事并不冲突,也没什么不好意思的。


这就像子贡赎人的那个典故,你真缝上嘴巴做公益了反而不好——你自己是高尚了,让别人怎么自处?


奖惩本身就是一种价值导向,只有让做好事的人/企业都能得到鼓励,愿意做好事的人/企业才会越来越多。


问题是,做公益和打广告,虽然在结果上可以殊途同归,但在过程上使用的完全是两套逻辑。


用打广告的逻辑去做公益,最后的结果一定是既做不好公益,也打不好广告。


2


举个例子,假设你是一个企业,你现在打算资助几个科学家,你会怎么选?


如果是奔着打广告去的,肯定要选流量最大的渠道,咖位最高的KOL。毕竟在自媒体这一行,投十个腰部账号效果都不如投一个头部账号。


企业们都按这个逻辑去资助科研,于是都偏爱那些成名已久的老科学家,都忽视还在寻找道路的青年科学家。


从投资确定性的角度考虑,这是正确的。


老科学家的名声大,逼格高,蹭起来就是舒服。如果能找到国民级别的顶级科学家给你这个企业背书,这个ROI甚至比打广告还高。


但这种所谓的公益,对科研有意义吗?


一方面,老科学家们一个个早就功成名就了,还真不缺你企业那三瓜两枣的。


锦上添花,何如雪中送炭?


另一方面,


“很多搞基础科学研究的科学家,随着年龄增长可能很难再出新成果”。


这不是我说的,这是中国科学院院士、中国科学院高能物理所所长王贻芳说的,同时也是学术界的共识。


你只有一桶水,那就应该浇给新芽。看似新芽无力,老树参天,但有了你这桶水,新芽能长得比以前高百千倍。


归根结底,给科研捐钱,真不是闭着眼睛撒币就可以的。


“捐赠”本身,也是一门科学。


你不按科学规律来,必然是钱花完了,事没办成。企业表面上买到了名声,长远来看其实是亏的,说不定还会被我朋友那样的直肠子骂。


只有遵循科学规律,有规划地捐钱,才能帮科学家把科研做好。


科研一但有了成果,企业岂会缺广告效果?


3


前面说了,广告逻辑做不好公益,那到底应该怎么做?


如果真是为了科研好,你捐钱的逻辑其实应该反过来。


钱应该给哪些群体?


应该给那些青年科学家。


青年科学家正是最缺钱的时期,这个时候只需要一点点资助,就能解决他们很大的问题,让他们没有后顾之忧地投入科研。


你要是连做实验的耗材都得自费,你也会觉得自己其实才是那个耗材。


有人可能会觉得,很多青年科学家还没有做出杰出成果,不值得被资助。


但反过来说,他们做出新东西的概率也是最大的。


正因为前辈们已经把低垂的果实都摘光了,这就逼得他们对找出和前人不同道路有着疯魔般的渴求。


他们会天马行空地去尝试新的路径——从年龄来考虑,他们也有更多时间去试错。


而在某种意义上,现代科研其实就是一个不断试错、直到找出正确答案的过程。


青年科学家的思维方式,建立在前辈研究成果的基础上。


他们的积累可能不如前辈,但他们已经省掉了无数走弯路的时间。如果有人能最终创造奇迹,那一定是站在巨人肩膀上的人概率更大。


确定了钱应该给哪些群体,还有一个问题,就是钱应该给哪些领域。


在吸引社会资金方面,能够直接转化为技术的应用型科研肯定是更吃香的。


问题是,基础科学才是所有科研的根,应用研究(科学技术)决定科学的下限,但基础科学(科学理论)决定科研的上限。


我很喜欢《三体》里的一段话:


“而你们,却被回光返照的低级技术蒙住了眼睛。你们躺在现代文明的温床中安于享乐,对即将到来的决定人类命运的终极决战完全没有精神上的准备。”
章北海


过去的一个世纪,人类科学之所以能突飞猛进,是因为在一个世纪前的科学黄金时代,有一批伟大的科学家在基础科学领域取得了突破,拔高了人类科学的上限。


这笔财富人类吃到了今天,或许还能再吃一百年,但未来呢?把前人遗产吃透了以后呢?


基础科学一旦停滞,将是人类文明的一场灾难。


而如此重要的领域,却往往得不到企业的重视。


那些企业想得也很清楚,你研究量子力学,很好很强大,但我如果资助你,要什么时候才能收回成本?还不如资助一些药物研究或者新材料,出成果了说不定还能赚到钱。


他们算得很精明,但科研这个东西,最不需要的就是这种商业上的精明。


科研需要的是什么?


是不去算,选择相信。


最后一个问题,是钱要怎么给,也就是捐赠形式的问题。


企业对科研的资助,一般有两种形式。


一种,是企业直接雇佣科学家,不但给项目经费,而且给科学家发工资。


但这种形式最大的陷阱,在于科研回报的超长周期和企业行为逻辑之间的矛盾。


企业的老板不一定短视,但企业要为股东负责,老板看重科学,股东只看重财报。在这种压力的驱使下,企业的任何行为都要在短期内看到利益。


而这一点,和科研产出的客观规律是相悖的,时间一长,必然会把科学家逼向功利化科研的极端。


而另一种形式,则是企业对大学进行捐赠,设立奖项或基金会,划出希望支持的科研领域,再由企业和大学邀请学界大牛共同评奖,共同决定钱给到哪个人或哪个科研团体。


这种形式既引入了社会力量的资助,又维持了科研的独立性,算是目前最成熟的一种科研公益形式——


企业负责给钱,其他东西让专业的人来。


科研的归科研,商业的归商业。


4


我看了挺多企业资助科研的公益案例,目前看到的一个真懂科研逻辑的企业,是TCL。


去年,TCL创始人李东生给华南理工大学捐了一个亿,前段时间他又代表TCL捐了4000万。


当然,说TCL真懂科研逻辑,不是因为它捐的钱多,而是因为它不光会给钱,还知道这笔钱怎么花才最合理。


今年TCL捐的那4000万,是用来设立一个“TCL科技创新基金”的,主要用于资助自然科学领域,尤其是交叉学科的基础研究和应用研究。


关键是,TCL将这个基金的资助范围,限定在了45岁以下的青年科学家群体中。


如果只是图名声,这个操作其实是挺“傻”的。


资助不一定有啥用的基础科学干什么,找几个科学家签技术对赌合同不好吗?


享受技术的优先购买权,而且做出成果了才给钱,既有了热心公益和科学的名声,成本又低。


资助不一定能成名的青年科学家干什么,找那些已经做出了牛叉成果的科研团队摘桃子不好吗?通稿都直接有素材了,就说我资助的科学家做了哪些牛叉的东西,即使这些东西和我其实没啥关系。


但TCL偏偏就选了性价比最低的那条路,选了回报周期最长的方法。


你说TCL是不懂里面的花样吗?别逗了,TCL这种搞技术出身的企业,对学术圈的弯弯绕比谁都清楚。


比谁都懂,但还是做了“笨”的选择,这才更难得,更值得尊重。


5


我搜了一些资料,发现了一个大家可能不太清楚的事实:


TCL做公益已经有很长的年头了。


随便举几个例子:


1996年,TCL就建了希望小学,而且后续一直没有停止对乡村教育的关注;


2012年成立了TCL公益基金会,TCL公益基金会还设立了烛光奖计划、玫瑰行动、A.I.回家项目等,都是几十年如一日的长期公益项目。


资助科研这个事情,如果只是一时兴起,不能坚持,那么造成的破坏比贡献还大。


因为你头两年出钱把这个课题搭起来了,吸引了青年科学家来做这个研究,结果后面你不肯出力了,不光是浪费了科研资源,还耽误了这些科学家的人生。


但TCL已经默默做了几十年的公益,甚至在这个大家都并不是很宽裕的时期,它依然在坚持做公益、资助科研,那它就绝不是在做表面功夫——没见过做表面功夫这么拼的。


以前大家都活得很好的时候,企业在科研上花点钱其实没什么难度。但在当下这个大家都没什么钱了的时间点上,TCL还能为科学掏钱,为社会的长远利益买单,才是一件真正艰难且可贵的事情。


以前,TCL坚持了下来。


以后,它也会继续坚持下去。


就像每一个坚持下来的科研工作者,就像每一个在科学的荆棘路上跋涉而行的先贤。


这种坚持不一定会有结果,但坚持本身,就是比结果更重要的事情。


6


在基础科学这个赛道上,我国起步较晚,底蕴相对薄弱,这是一个客观存在的事实。


而且想要弯道超车,也非常非常难。


在科学发展的古典时代,一个天才的出现就能解决所有难题,但现代科学需要的是团队合作+漫长时间的投入。


一个天才科学家的出现,只需要运气和天赋,简单就是看命。


但想要让一群科学家没有后顾之忧地投入到科研工作里,需要的是一个完整的培养和保障体系。


这个体系的建成,需要漫长的时间和坚定的投入,需要聚集全社会的力量。


今天TCL站出来了,为我国的科研添了一把薪火。


明天,其他企业也会站出来,在天平上投下自己的一枚砝码。


超车很难,但我们在加速。


一步,一步,又一步。




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