基础工资吗？”李想的表情有些无奈。

事实上，如果想要像陈念说的那样保证基层人员生存，从基础工资下手几乎是唯一的选择。

原因很简单，你不可能在没有任何理由的情况下向他们发放特殊补贴、特殊奖金，这会严重破坏整个体系的公平性。

但问题是，提高基础工资是牵一发动全身的策略。

别说其他行业的连带影响，光是科研领域内部，要提高一千块钱的月薪，整体代价是多少？

现阶段，华夏官方、包括央企和各事业单位在内的科研人员数量大约在110万人左右，要给每个人多发一千块，全年就是150亿以上的支出。

而考虑到政策执行过程中各方面的潜在成本，提一次工资，成本接近200亿。这就相当于一个大型项目的全周期研发投入了。

项目的成果是看得见摸得着的，但人员优待的成果呢？这确实是让人无奈的事实。

“不用动基础工资，指向性太差。”

“我们是能烧的起这个钱的，但也没必要这么烧。“我的想法是，设立一个专项津贴。”

“这笔津贴，专门用于在冷门领域深耕多年的科研工作者。”

“我们不要求他们在短时间内做出实质性的成果回报，但要求百分之百的投入。“换句话说，我们来为他们提供试错成本。”

对面的李想沉吟片刻，敏锐地指出了问题的关键：

“评估体系是个大麻烦，如果没有硬性指标，这笔津贴会迅速沦为权力寻租的最佳温床。”

“到最后，还是那些有权有势的研究人员会拿到津贴，坐冷板凳的人该穷还是穷。

“所以，我们不采用“申请—评估＇的方式来决定给谁发津贴，我们用大数据。“大数据？”

李想对这个概念并不算太了解，于是陈念便继续解释道：

“我们收集所有科研人员的信息，提取收入水平，论文数量，实验次数，支出构成，甚至还可以包括资料查阅次数的数据，对这些数据进行综合分析，选取最符合要求的人员。”

“一个简单的例子，真正的科研工作者，他们花在酒桌社交上的时间，肯定是没有花在实验室里的时间那么多的。”

听到这里，李想明白了陈念的意图。

“懂了，你是想通过不会撒谎的数据，来确定真正合适的人选。

“这个思路很好————甚至有可能，如果这次能顺利建立起模型，这样