经过多年的扩招，中国的高等教育已从精英教育走向大众教育，其中以研究生教育更为显著。过去凤毛麟角的博士，现在每年毕业人数都在增加。据统计，09年的博士毕业生近十万，研究生毕业人数为四十万，而到今年累计博士毕业生将近百万，应该说是呈数量级的增长。

    如此多的博士毕业生，现在正面临着找工作的问题。很多博士生找不到理想的工作，因此，社会上有很多人认为是博士生多了。然而，实际情况并不是这样的。根据我国的发展情况，30年的外延发展已经走到了尽头，我国也及时地提出了建设创新型国家的国策。所以，在今后的发展中，将主要依靠科技进步以及创新。要进行创新，就要依靠大量高学历高素质的人才，所以专业技术人员是必不可少的。

    再来看看，需要博士研究人员的工作岗位相对于博士毕业生数量是什么情况？这从两个方面去看。

    一是微观方面，即我们人的本身。在全球的努力下，我们进行了人类基因组测序，要处理的数据达3万亿之多，即使通过全世界的努力，完成了基因组的测序，也只是基因研究工作的冰山一角。大家都知道，通过对基因的研究，可以解决很多问题，如提升人类改造自然的能力，增强自身健康的能力，延长人的寿命等等。其实，即使是完全解决了基因的问题，关于人类医疗以及健康的一些问题并不能从根本上得到解决。能真正根本解决人类的生命以及健康问题，实质上是蛋白质的问题，也就是对蛋白质的测量及定性。众所周知，蛋白质比基因更为复杂，要研究以及处理的数据大约是人类基因数量的6-7个数量级。如此巨大的研究工作，都需要有人去做。

    大家可能会质疑，做这些研究工作会不会花费太大，我们的国力不能承受，仅仅有研究人员也无济于事？但实际情况是，就现在的技术发展来说，做这些研究工作的成本是在下降的。在国外的成本高，实际上是国外的人力资源成本高，因为这些研究工作大量地是靠计算机模拟和计算机分析来进行的，需要昂贵仪器的研究相对还是较少。而且这个趋势将得到越来越多地发展，也就是越来越多的工作将是靠高性能计算机模拟来进行的。我们都知道，在计算机界有一个摩尔定理，计算机的性价比会迅速地提高。由于计算机能力的提高，能解决这些科学问题的物质条件也迅速地廉价化。那么我们大量的高技术高素质的博士生正好可以被用来匹配做这些工作。这一块需要国家的宏观引导，也需要社会各界人士的共识。

    这是从人本身来说。另外，从人们生活的环境方面说，环境污染是大家很头痛的问题，而且大家都十分关心几种重要污染物的污染问题，并在这方面做了一些研究，但这些研究工作还并不到位，还有大量的工作需要去做。而这些工作中的大部份可以用相对低廉的计算机模拟代替物理的实验，也就是说，可以用人和计算机相对低成本来做研究。更为重要的是，除了这些大家相对关注的污染物以外，我们的环境中还存在着很多我们没有进行过研究的污染物或者潜在污染物，比如说，激素类的污染物。这些污染物的含量都是极低的，但是对人类健康的潜在威胁是很大的，或者说潜在危险是很大的。因为人体信号系统运作是通过激素来传递的，也就是说，一些微量的化学物质可以支配人体的运作。那么，这些微量的化学物质在远古的时候含量很低，并且处在一个稳定的状态。但是由于现在化工、生化等人类改变自然的活动，这些微量元素的含量在短时间内就发生了很大的变化。也就是相当于，在整个信息系统背景下，增加了很多的噪音。一旦这个噪音大到一定程度，是会影响人类健康的。而且这种影响范围很广，起初反应并不明显；也就是说，一旦到人类知晓这个问题，可能已经造成了重大的损失。又由于这种生物技术物质在大自然中的含量本来极其微小，而且种类又极其繁多。人类对这些物质与人类健康的关系以及这些物质在自然界的生成、迁移、循环以及消解的研究很少，因此，对人类构成了一个很大的潜在的危险。像这些工作也是需要大量的高水平的研究人员，但是这方面的研究工作我们现在做的还很少。

    还有一个例子，气象。我们知道，如果能把气象预报的准确度特别是长期气象预报的准确度提高的话，可以避免大量的损失，或者说是能带来巨大的经济收益。

    比如说，在1998年的长江洪水期间，党中央面临一个重要的抉择——荆江分洪区要不要分洪。因为当时水位已经到了临界点，如果荆江大堤或者江汉大堤破堤，那么造成的损失将是数千万人的灭顶之灾。通过荆江分洪工程可以确保大堤的安全，但是荆江分洪区是50年代的设计，经过数十年的建设，荆江分洪区内也有不少的建筑，因此，分洪也将造成巨大的损失。分还是不分，是一个非常难的决策。这时候的关键问题就是雨还会不会下以及怎么下，当时国家的天气预报给中央的决策提供了一个很好的支持，最后分洪没有分，大堤也保住了，避免了重大的损失。

    反面的例子也有很多。比如说上世纪70年代，河南豫西地区的几个水库由于没能预测强暴雨，造成了一系列水库的溃坝，导致了数以十万计的人员伤亡。还有，有的时候在洪水季节的末期，水库里面的水是留着还是放掉，也是很难做出判断的。而且这个判断将直接影响到以后的经济。比如说，虽然经过了一段时间的大雨，但是，大雨之后可能会进入干旱期。但是如果，我们在抗洪期间，担心大雨，而尽量多地放掉水库里的水，如果把水位排低以后，又突然不下雨了，这个时候的损失就是很大的，近期就有一例。

    去年的时候，台风到了山东地区，从气象上认为有可能会直扑北京，冲向京西北的山地，由于有前期豫西的豪雨的教训，气象系统提前做出了预报，要求京西北的水库提前做出了降低水位的准备。但是，台风却向东偏移，到了我国的东北地区。因此造成了不小的损失。因为我们知道，北京是个缺水的地区，水库中的水一直都没有蓄满，而由于错误的气象预报，导致北京地区损失了大量的水资源。

    因此，提高气象预报（特别是长期气象预报）的准确性可以避免这些损失，甚至能取得收益。其实，要提高气象预报的准确性并不难，重要的是要加大气象研究及技术的投入。比如说我们现在用来计算大气变化的数据分析系统加上网络采集的数据校正，这个网络密度越高，数据的精确度也就越高，相对气象信息的数据处理能力越强，天气预报的准确度也就越高。所以在这方面的投入所产生的收入也是非常可观的，同时也可以吸收大量高水平的人才。如此这样的例子是很多的。

    如此等等，需要博士生做的工作实在是太多了。博士生不是多了而是还不够。