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如果王虹、邓煜留在中国高校,他们还能获得菲尔兹奖吗?

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王虹、邓煜同时获得菲尔兹奖,我在高兴之余,也冒出了一个不太合时宜的问题:如果他们博士毕业后留在中国高校,像普通青年教师一样工作,还能取得今天的成就吗?

这个问题没有标准答案,却值得认真追问。

按照不少高校的运行方式,他们入职后首先面对的,可能不是选择最重要的数学问题,而是确定聘期指标:三年发表几篇论文,申报什么级别的课题,争取什么人才称号,完成多少教学工作量。

接下来是不断申报项目。研究方向要对应指南,选题要贴近热点,预期成果要可以量化。一个十年未必有答案的数学问题,也要被包装成三年可以验收、每年都有“阶段性成果”的项目。

项目申请下来,又开始填预算、签任务书、做中期检查、报销经费、接受审计。买本书、参加一次会议、邀请一位同行,都可能需要申请、审批、签字和留痕。

还有教学材料。

教学大纲、教学日历、教案、课件、课程目标与毕业要求对应矩阵、形成性评价记录、命题审批表、评分标准、试卷分析、课程目标达成度报告、持续改进说明,缺一项都可能被认为“不规范”“教学事故”。

一门课讲得好不好,学生有没有真正学会,有时反而不如文件夹是否整齐、表格是否完整来得直观。


这些要求单独看都有理由。公共经费需要监督,教学过程需要规范,教师工作也应接受评价。问题在于,所有合理要求叠加在同一个人身上,最终就可能形成极不合理的总负担。

数学研究尤其需要连续、安静、不受打扰的时间。

王虹研究的三维挂谷问题延续了一个多世纪,邓煜研究的偏微分方程和玻尔兹曼方程同样没有现成答案。这样的研究无法承诺今年立项、明年突破、后年验收。

一个人上午修改项目申报书,下午填写课程达成度,晚上回复工作群里的材料通知,很难再进入持续数小时甚至数天的深度思考。

行政化造成的影响,可能还不只是一批教师疲于填表。它甚至会改变一个国家创新力量的分布。

看看今天中国那些引起广泛关注的技术突破:DeepSeek的大模型、华为的芯片和操作系统、比亚迪与宁德时代的动力电池、大疆的无人机、宇树科技的机器人,很多都来自企业。


这并非只是感受。2024年,中国企业研发经费达到28211.6亿元,占全社会研发投入的77.7%;高校研发经费为3065.5亿元,占8.4%。企业已经成为拉动中国研发投入增长的主要力量。

当然,企业和高校分工不同,不能简单拿投入规模判断谁的创新能力更强。企业主要从事应用研究和产品开发,高校仍然承担着人才培养和大量基础研究任务。中国在数学、物理、化学、生命科学等领域取得的进步,离不开高校。

但现实中的反差依然值得重视。

企业的创新项目通常围绕产品和技术问题展开。资源能否获得,主要看事情能不能做成;方案是否有效,最终由产品、用户和市场检验。企业当然也有会议、考核和流程,但在真正决定生死的项目上,资源往往能够围绕目标迅速集中。


高校本应比企业拥有更宽松的探索空间,却常常受到更复杂的项目管理、职称评审、人才“帽子”、教学检查和行政审批约束。研究人员不仅要做出成果,还要不断证明自己正在做事。

这很可能是企业在不少前沿技术领域表现活跃,而高校创新潜力没有得到充分释放的重要原因之一。

企业拥有市场、资本、数据和产业链优势,这些同样不可忽视。但如果高校的科研人员把大量时间用于申报、检查、报销和留痕,再优秀的人才也会被持续消耗。国家多次推动科研减负,整治的正是表格多、报销繁、检查多等问题。这也说明,问题并非高校教师的个人抱怨,而是已经被看见的制度障碍。


真正有效的改革,不只是把纸质表格改成电子表格,而是让行政重新回到服务位置。能够一次采集的数据不再反复填报,能够由专业人员承担的事务不再压给教师,基础研究实行更长周期评价,允许失败,也允许几年没有论文。

这次获奖证明,中国的基础教育能够培养出世界顶尖的数学人才。现在需要回答的是,中国高校能不能给他们足够的时间、信任和自由,让他们继续成长。

基础教育把天才送到了大学门口,大学不能再把他们培养成填表冠军。

数学家最宝贵的时间,应该用来解决数学难题,而不是解决报销难题。

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