# 编者按
本文整理扩充自作者在第四届深港双城发展论坛的发言，由上下两篇构成：
上篇《投资于人，投的不仅是钱，更是条件》提出“面向人的主体性成长的条件性投资”概念探讨，借助三层条件系统的分析框架，指出制度支撑层是实践最大难点，引出对落地抓手和分析对象的现实需求。
下篇《技术哲学：一项关键的条件性投资——不是效率“刹车”，而是效率“提档器”》链接上篇框架和逻辑，聚焦制度支撑层，以技术哲学为抓手，彰显其核心功能定位——范式预见与方法论指引的条件性投资，重在锤炼人的范式研判能力，并引出深港联合开展条件性投资试验探索的延伸思考。
两篇为“提出框架—落地抓手”的递进关系，属于启发性探索，远未形成完备理论，仅代表作者个人观点，不代表机构立场，欢迎交流探讨。
2025年11月《求是》网刊发的专访强调，“投资于人”是以人民为中心的发展思想的具体体现，是我国经济社会发展到一定阶段的必然要求，是我国谋划长远发展的主动选择。专访同时指出，西方经济学较多将人视为服务于资本增值的手段，往往忽视人的全面发展。
那么，立足见物更见人的导向、面向智能时代浪潮、着眼可持续发展考量，我们不妨进一步追问：“投资于人”究竟意味着什么？
将资源持续投向教育、职业培训、医疗、养老等领域，无疑十分重要。但如果理解仅停留在“加大资源投入”层面，就容易沿袭传统人力资本的分析框架，不自觉地把人主要理解为一种有待优化、有待增值的生产要素，这将与见物更见人的发展导向产生偏离。
为此，我们尝试探讨一个兼具更强解释力与包容性、契合时代特征的分析框架：
“投资于人”的深层目标，是否应当进一步明确指向促进人的主体性成长？
在技术迭代、贫富差距扩大的背景下，人被固化为要素本身、主体性趋于弱化的倾向，已成为越来越突出的经济社会治理挑战。当前政策的着力点，正是在努力改观这一局面：一方面，加强民生兜底和提质的投资保障；另一方面，加强人力资本投资，提升更多人的专业技能，努力夯实最广大人民的主体性。
但智能经济时代的到来和加速，使这一命题呈现出明显的双向性：既存在消解主体性的风险，也孕育着放大主体性的机遇。
立足人与人的生产、分配关系维度，从增强主体性的一面看，在智能经济条件下，数据与知识不仅具有要素属性，而且具有突出“关系性”特征。一份数据的价值在使用中增殖，而非损耗；技能人才的隐性知识在协作中生成，无法被完全私有化。这些要素的非竞争性意味着，资本单一主导的产权安排，已经难以完全适配这类新型要素所承载的生产力发展要求，客观上推动数据、知识、技术要素持有者以更大的主体性参与共建共享。
从削弱主体性的一面看，随着数据、算法、资本要素投入的耦合深化，容易出现资本与数据持有者的剩余索取权高度重叠乃至合一的现象。这部分群体规模有限，但在重大事项决策、剩余索取权上的话语权显著提高，存在挤压其他要素收益的内在倾向。与此同时，大量程序化、标准化劳动被AI替代，可被培训的标准化技能快速贬值，普通劳动者、技术人员的分配话语权被挤压，部分劳动力存在被排斥出生产协作体系的风险。这不仅意味着其主体性的显著丧失，也将直接加大社会民生保障压力。
立足人机关系维度，从增强主体性的一面看，智能经济时代，AI加速替代标准化认知劳动。一方面，普通人借助AI，学习传统专业技能的周期得到大幅压缩；另一方面，真正稀缺的高阶能力，正是体现人的主体性的判断力——即在不确定性中做出抉择的能力、在边界模糊处定义问题的能力、在没有先例可循时“从0到1”的建构能力，这类能力过去只为少数人所掌握。AI系统性降低了抵达高阶能力的门槛，让更多人拥有时间窗口开展判断力训练，创造出高阶能力走向普惠的技术条件。这可以让更多人能够提升自身在生产函数中的投入权重、话语权重和收益权重，有力支撑自身的主体地位。
关键限定说明
技能培训的重要性不是下降了，而是位置和功能发生了转移。判断力不是跳过技能直接到达的状态——它是技能和知识在大量实践之后的“相变”，不存在跳过技能直接获得判断力的捷径。没有扎实的技能根基，判断力就是无源之水。
传统模式下，专业领域技能积累本身消耗了大部分学习周期，判断力训练往往被推到职业生涯中后期。AI辅助学习正在压缩技能掌握的时间成本，使得更早进入判断力训练成为可能。
可行的路径是：用AI快速掌握技能根基，在此基础上加速向复杂任务实战和判断力训练升级，形成“技能—判断—新技能”的正反馈循环。
从削弱主体性的一面看，比岗位替代更值得警惕的，是人的主体性的主动或不自觉让渡。无论是人的主观能动性不足，还是分配机制、算法歧视的误导，如果将问题设定、价值判断、伦理把关、责任归属与担当等这类“人之为人”的核心功能持续交由算法系统承担，人就会从共建主体退化为被动执行者，甚至沦为数据供给、反馈校准和流程配合的附属环节，长期将侵蚀社会整体创新韧性。
由此可见，增强人的主体性，不仅是过去的待解命题，更是智能经济时代迫切需要破解的重大命题。简言之，投资不只是提升人的生产能力，更是让人在技术变革、产业转型和复杂系统治理中，重新成为能够提出问题、做出判断、把关伦理、承担责任、参与成果共建共享的主体。
“投资于人”的包容性框架，是否可以凝练为——对人的主体性成长的条件性投资？条件性投资，到底投的是什么？
“有机会”不等于“自动到达”，判断力等高阶技能也难以通过传统培训直接获取。这意味着，制度设计不单是充分释放人的要素价值，不单是对人的主体性进行兜底保障，而是需要一个条件系统（条件性投资）来孵化和促进人的主体性成长。
条件性投资不局限于去解决“发多少钱、保多少岗”的基本性问题，而是更要侧重于解决“保什么条件”，投的是滋养主体性成长的三层递进、层层托举的条件体系。
第一层是基础保障条件，通过教育、健康、就业等民生保障，为劳动者提供安全感与稳定空间，守住主体性的底线，确保基本能力不被让渡、基本参与不被排挤，避免权益被技术体系排除锁定。这一层，保的是底线和尊严。
第二层是技能根基条件，这一层要培养的，是垂直赛道的专业功底——把一条赛道里的活干精、学快、积累深，并具备数字素养、跨学科理解力，使更多人能够理解、使用、监督和影响技术系统。换言之，这一层保的是垂直赛道的深度。
但技能层主要管“纵深”，较少管“跨跳”。判断某条赛道还值不值得深耕、专利墙是否具有突破口、地缘卡点是真约束还是可重构、要不要跳出垂直赛道去进行赛道组合或跨赛道抉择——这些远非垂直技能培训所能供给。它们属于判断力，其培养与保障，归属于制度驱动层。
第三层是制度驱动条件，通过分配、参与、责任、容错等制度安排，给人参与真实复杂探索任务的机会；保障人面对规则未覆盖的新场景时，可以自主研判、协同创造。这一层重点解决技术路线战略筛选、跨赛道判断力、贡献定义、共建共享、试错容错等难题，保的是判断力、要素质量与参与配置的权利，是三层条件之中最难落地的一环。
这三层条件，共同构成人的主体性成长的“基础设施”。它们依次支撑、相互耦合，才能让主体性和判断力持续生长；缺少任何一层，其余层面的投入效果都会大打折扣。只靠给钱、只搞技能培训，若制度空间缺失，人依旧会被塑造为高质量生产要素，难以实现真正的主体性成长。
对“投资于人”的再认识：本质上是制度系统与社会关系导向的资源配置动态过程。
由此观之，“投资于人”不能窄化为财政口径的资金投入，不等同于单纯增加民生支出与人力资源开发。当然，也绝不否定和忽视这些领域投资的重要价值。
“投资于人”本质是制度系统与社会关系导向的资源配置动态过程。它追求人的尊严、技能、判断力、创造力、共建共享模式获得稳定生长条件，推动人成为完整的发展主体，以此服务新质生产力发展、推动生产关系优化重构。它是人民至上价值立场可落地的操作路径。这意味着我们的发展视角，需要从单纯的人力资本增值投资，升级走向人的主体性成长的条件性投资。
与投资框架升级相对应的，还有一次效率目标的深层穿透。若不再停留在传统全要素生产率的表层理解，就需要穿透至要素背后共建主体的协同共创与成果共享，而“效率”的内涵本身就需要重新追问。这将是下一篇要回答的问题。
在条件性投资的三层次系统里，民生保障和技术技能相对好理解，最难的是制度支撑层：判断力怎么培养，贡献怎么定义、试错怎么容错、收益怎么共享、效率账究竟怎么算？这些命题难以割裂，需要系统作答。
它需要一种校准方法论，把效率观、贡献观、绩效观、分配观等进行系统讨论。下一篇将看到，承担这一校准功能的方法，恰恰是常被误读为“效率刹车”的技术哲学。
本文作者
彭坚
综合开发研究院（中国·深圳）产业发展和城市规划研究所 所长
//2026年10月15日，第四届深港双城发展论坛在深圳举办。
