科技安全風險評估及監測預警系統構建研究

蔡勁松，馬 琪，譚 爽

(1.北京航空航天大學 公共管理學院，北京 100191；2.中國礦業大學(北京) 文法學院，北京 100083)

0 引言

2019年1月21日，習近平總書記在省部級主要領導干部堅持底線思維著力防范化解重大風險專題研討班開班式上強調，“科技領域安全是國家安全的重要組成部分”。科技安全作為科技自立自強的核心要素，關系到科技強國建設的根本利益。復雜的國際局勢以及當代科技面臨的顛覆性、劇變式發展趨勢，特別是近年來美國對我國科技發展采取十分嚴苛的系統性限制政策措施，引發了一系列關涉科技安全的重大問題，給我國國家安全帶來嚴峻挑戰。從維護國家安全角度出發，科技安全是落實總體國家安全觀的內在要求，是支撐國家安全體系的重要技術基礎，是促進創新型國家建設的戰略基石，也是國家治理能力現代化的重要保障。從實踐來看，我國科技發展水平特別是關鍵核心技術創新能力與國際先進水平相比還有較大差距，關鍵科技領域面臨不同程度風險。當前，科技安全與國家安全的關聯越來越緊密，與傳統安全相比，科技安全的長期性特點更加明顯，尤其需要長期跟蹤評估科技安全風險并及時發出安全預警信號。習近平總書記在中央政治局第十九次集體學習中，針對應急管理能力現代化強調要“加強關鍵技術研發”“提高監測預警能力”。只有加快構建科技安全預警系統，做好科技安全風險防范，才能更好地維護國家安全、促進技術應用和產業發展。當前，我國亟需完善科技安全風險評估與監測預警體系，警示科技安全威脅，建立健全國家科技安全風險研判、協同預警、防范化解機制。新時代背景下的科技安全風險評估與監測預警已成為維護國家科技安全的重中之重，加強相關研究具有十分深遠的戰略意義。

科技安全涉及諸多內生與外生因素，是受到諸如國家戰略、創新能力、管理體制、資源、人才、產業等多方面條件制約的復雜系統。在信息、材料、海洋、生物、空間、能源等關鍵科技領域，都存在一系列同類集合的安全威脅與關鍵影響因素，包括技術、產業、倫理、安全保障等層面。面對科技安全風險，除提升科技創新能力外，更重要的是防患于未然，針對可能危及科技安全的風險，預先防范、及時預警，在科技革命浪潮中搶占有利位置和制高點。近年來，美國對華技術出口管制力度空前加大，我國華為、中興、TikTok等科技企業接連受到技術封鎖與投資限制，嚴重威脅我國科技產業發展與科技安全，商業芯片等核心技術行業在外部環境倒逼下開始加速試錯和提升。在這場技術戰爭中，事先風險防范與自主研發能力提升的重要性愈發凸顯，應當對國外核心技術在我國的布局及其遏制帶來的損害進行事前評估預警與應急預案準備。通過“識別科技安全風險—評估安全風險—預警科技安全態勢”的邏輯理路，能夠及時診斷關鍵科技領域存在的風險及其程度，并通過動態監測實現實時預警，完成從被動應對到主動防范的轉變。本研究通過規范與實證分析相結合的方式，探究我國科技安全的內涵及要素，厘清我國科技安全評估框架和監測預警系統構建邏輯，為完善科技安全監測預警體系提供思路和理論支撐。

1 文獻綜述與研究框架

1.1 文獻綜述

長期以來，學界高度關注科學技術與國家安全的關系，強調科技安全對政治、經濟、社會安全的廣泛輻射效應以及對維護國家總體安全的重要支撐作用。歸納現有科技安全研究發現，現有研究主要從3個角度理解科技安全的內涵：一是將科技安全看作一種狀態，即國家科技安全就是與國家科技利益息息相關的科學技術能夠免受來自內部和外部侵害和威脅的一種狀態[1-2]；二是將科技安全看作一種態勢，即在國際大環境變化的影響下，科技安全與國家安全緊密聯系，影響國家安全的穩定[3]；三是將科技安全看作一種能力，即能讓國家利益免受其它科技大國威脅、防備敵對勢力破壞的能力[4]。其中，比較普遍的理解是借鑒馬維野[5]基于狹義與廣義之分的定義，即科技安全的核心是維護國家利益，既能讓國家科學技術本身得以發展，又能維護國家的國際地位和免受外界威脅。基于系統性文獻整合，本研究將科技安全定義為以達到高效保護國家利益和科技創新安全為目的，既是促進和保障關鍵科技領域自主創新的能力，又是確保其在國際環境中不受外部封鎖和威脅的一種持續穩定狀態。

科技風險可能對現代科技發展產生嚴重消極影響，甚至威脅公共安全或國家安全，給社會造成嚴重損失。科技安全風險具有復雜性與動態性強、影響面大、容錯率低等特點[6]。隨著科技安全問題日益凸顯，現有研究針對科技安全風險分類及要素解構展開了多元討論[7-11]，重點針對國防工業領域進行科技安全風險評估及指標體系構建[8,12]。由于科技安全風險背景的復雜性，不同時期的不同內外部環境因素、具體科技領域、不同研究側重點都使對科技安全風險的解構具有差異。陳勁等[13]將科技風險分為新興技術引發的風險、關鍵技術受制于人的風險以及中國科技走向國際市場的政治風險等，其中，科技安全的政治風險在逆全球化浪潮下愈發凸顯；張家年等[9]指出，表征科技安全核心要素的主要內容包括科技安全完整性、科技安全自主性、科技安全協同性、科技安全抗逆性及科技安全競爭力5個方面；孫德梅等[8]基于PEST分析框架，從政治與法律、經濟環境、行業背景、科技實力和科技安全能力維度構建國防科技工業科技安全評價指標體系；王剛等[12]對科技安全能力進行評價，從運行能力、促進能力、保障能力3個維度構建評價指標體系；張振偉等[11]從科技資源投入、科技成果產出及效率、科技成果支撐經濟發展3個方面分析科技安全面臨的隱患；林聰榕和李自力(2007)認為，科技安全是一個具有網狀結構的復雜系統，應當包含科技人才、科技基礎、科技活動、科技體制、科技環境等不同結構層次的安全；郭秋怡等(2020)認為，科技安全風險評估應當關注新技術可能造成的損失等風險。同時，科技安全風險的評估分析機理也呈現出復雜性，表現在：一方面，科技安全作為一種狀態和態勢，既有客觀要求 (易于定量描述和分析)，又有主觀設想 (多屬定性判斷，很難定量分析)[10]；另一方面，科技安全風險評估方法多元且各有優劣勢,主要受到數據可得性、合理性、可靠性及操作難易程度等的影響[7]。

科技安全風險是科技安全監測預警的前提和重要環節。目前，學者對科技安全預警的研究較為有限，且多集中在某個要素或流程層面。首先，側重在理論和抽象層面進行研究，如對科技安全概念的界定和辨析，在此基礎上關注科技安全預警的重要性；其次，探索某些具體領域的科技安全預警系統，如國防領域[12,14]、海洋領域[15]等。預警是指根據系統外部環境和內部條件變化，調查獲取預警對象資料，對系統未來即將發生的不利事件或風險程度作出定性、定量預測并及時向有關決策部門發出警示，從而能夠積極采取應急預案，盡量避免危害發生[3,16]。科技安全預警是從維護國家安全和促進科技創新角度出發，以維持科技發展優勢、防止對手的技術突襲與封鎖、防范技術自身風險為宗旨，及時對科技安全狀態進行評估監測，并對可能出現的科技威脅發出警報信號，以保持戰略主動的基礎性環節[3]。李林等[3]提出，科技安全預警應包括預警目標確定、信息搜索、分析識別、評價反饋和績效評估5個部分；劉則淵等[16]認為，科技安全預警是維護科技安全的重要措施，并構建包含科技風險、科技事故、科技危機和國家戰略等子系統的線性科技安全預警系統；李輝等[7]在科技情報監測與分析系統基礎上，提出包括基礎層、數據層、應用層、表現層和用戶層的科技情報安全監測系統框架。

整體而言，現有研究提出的各類科技安全風險要素和評估指標對于維護國家科技安全具有重要意義。然而，從科技安全內外部二重維度的內涵及科技安全的動態性看，還需要從科技安全內外部風險角度構建科技安全評估框架，從而加強風險感知，推進科技安全監測預警。現有關于科技安全風險評估指標的研究側重探討科技安全要素類指標及科技發展的條件性指標，忽視了科技創新本身的風險和外部環境造成的風險。當前，科技安全監測預警體系作為國家安全監測預警的重要組成部分，有待進一步建構和完善。已有研究強調，風險監測預警系統應兼具相對穩定性和靈活性特征，具體是指系統中法規框架、組織體系和報告制度應該相對穩定，而各項預警指標并不是一成不變的，且其相對重要性可以隨內外部環境變化而變化[17]。現有研究對科技安全監測預警系統的構建尚未形成明確的邏輯理路，尚未嵌套動態的科技安全風險評估框架，且大多針對某個具體環節進行孤立預警，重點監測技術本身的投入產出過程，忽視了關聯的內外部環境問題。本研究遵循“識別科技安全風險—評估安全風險—預警科技安全態勢”的思路，利用與系統工程相關的定性方法論證科技安全監測預警系統構建的邏輯理路并提出相關建議。

1.2 研究框架

基于上述研究背景及文獻回顧，本研究從科技安全風險評估與監測預警視角出發，依循“變量識別—數據評價—安全預警—預案調用”的預警邏輯展開研究。首先，充分理解科技安全的內涵并對其進行解構；其次，結合科技安全的內涵及專家訪談，識別并歸納影響科技安全的重要因素，構建科技安全風險評估框架；最后，在評估框架基礎上設計科技安全監測預警機制，從整體性視角梳理預警流程，將風險評估系統、警情報告系統、管理決策系統、應急預案系統納入其中，進一步明確科技安全監測預警系統的運作邏輯。科技安全風險評估框架是構建科技安全監測預警系統的基礎，本研究采用多種分析方法進行綜合性分析。為確保評估的專業性與可靠性，本研究主要采取定性評價方法中的專家評估和系統工程方法中的層次分析法進行研究。科技安全風險評估與監測預警的數據對象包括二手和一手數據，二手數據及文本資料來自相關智庫、科研項目、科研機構、重要國際機構發布的科技信息和科技文獻等，一手數據及資料主要來自調研與專家訪談。依循扎根理論邏輯，對收集到的數據資料進行分析，建立科技安全風險潛在關鍵范疇和類屬關系，識別和抽取相關內容。總體研究框架如圖1所示。

圖1 科技安全風險評估與監測預警系統建構研究框架Fig.1 Research framework of science and technology security assessment and early warning system

2 科技安全風險評估

為進一步揭示科技安全面臨的風險挑戰及涉及的關鍵變量，本研究編制《我國關鍵科技領域安全風險研究》訪談提綱，開展實證調研，獲取一手資料。同時，廣泛搜集關于科技安全評估的二手資料。在實證調研過程中，研究人員深度訪談了包含兩院院士、科技行業技術領軍人才、科技政策與公共管理等領域的20位資深專家。專家智慧的引入可以使科技安全風險評估與預警分析結果更加科學準確，專家的技術基礎、安全意識、決策與預判能力是產生高質量識別結果的關鍵[7]。專家訪談內容主要包括對我國關鍵科技領域安全狀態的態度與評價、我國關鍵科技領域安全面臨的風險類型、影響我國關鍵科技領域安全的關鍵因素等。對收集到的原始訪談資料和二手文本資料，運用扎根理論三級編碼方法，提煉關鍵概念與范疇，初步構建科技安全風險評估框架及評價指標體系，從而實現對我國科技安全風險的測量與評估。

2.1 原始資料開放性編碼

扎根理論通過將原始資料揉碎與重新解析，抽象出初始概念，并進一步進行縮編歸納。本研究編碼過程主要分為3個階段：第一階段，通過開放性編碼，給訪談記錄中的關鍵詞句貼上標簽，并進行概念化處理，從中抽象出副范疇；第二階段，通過主軸式編碼，按照科技安全風險評價原則，包括全面性、系統性、可得性、可比性、可操作性、動態持續性等一般原則，對提取出的初始范疇概念進行類屬分析，提取出主范疇；第三階段，進行選擇式編碼，以科技安全度為核心范疇，對主范疇之間的內在邏輯進行系統分析。本研究最終獲得關于科技安全風險評價的訪談記錄、文本資料等合計約17.2萬字。為確保編碼信度，3名研究人員分別對文本資料展開編碼，形成橫向對比，同時，每人進行兩次重復編碼，形成縱向對比，總體編碼信度較好(同意度大于90%)。最終，對科技安全風險問題提取出現5次以上的核心概念共46個，經過歸納，共形成15個副范疇。為檢驗本研究的理論飽和度，另選取5份與主題相關的文本資料進行一級編碼，檢驗當前構建的編碼體系是否達到飽和，最終沒有新的重要概念被納入，說明理論達到飽和，可以暫停納入新的文本資料及編碼。開放性編碼詳細結果如表1所示。

2.2 主軸式編碼與選擇性編碼

主軸式編碼主要用于判斷類屬和情境關系，此處主要判斷副范疇之間的邏輯關系。本研究副范疇之間主要表現出顯著并列關系，即幾個副范疇在一定概念維度內同屬一類集合，共同解釋某一更高級的抽象概念。比如，基礎設施、科技人才、成果轉化、科技活動、科技管理都是科技創新過程涉及到的關鍵條件和基本要素，并形成完整的科技創新鏈，因而共同解釋了科技安全的要素性問題，是推進技術創新發展、解決關鍵技術瓶頸的基礎保障。其中，加快科技成果落地、促進成果轉化、推動產學研融合對維護科技安全具有關鍵作用，需要加強技術創新產業安全監測，通過技術要素市場化改革，進一步激活技術創新價值。技術安全、產業沖擊、倫理挑戰則闡述了科技創新本身的安全問題及其向外輻射出的安全問題，因而這3個副范疇同時說明了科技安全具有自反性問題。自反性問題是新興技術大規模應用必須要評估的風險，技術成熟度、脆弱性、風險隱患等各方面都需要深入評估，確保技術應用安全。副范疇國際環境、網絡環境、技術貿易都強調我國科技安全受到國際政治、經濟、社會、網絡生態、貿易等局勢的嚴重影響，實際上說明我國科技安全的自主性問題，反映我國科技走向國際市場面臨的政治風險。前期專家訪談內容也強調自主性安全的重要性，國際科技貿易環境和國際政治經濟局勢兩個關鍵因素長期牽制我國科技自主性發展，體現出我國科技自主創新能力提升的迫切性，以及科技安全的政治性與全球性趨勢。科技保密、科技情報、預警監測、安全應急4個副范疇在一定程度上共同揭示出科技創新的安全保障性問題，進一步論證了在抵抗科技安全風險、消除科技安全隱患中科技安全監測預警的必要性。綜上，結合研究團隊前期研究成果及觀點，本文形成要素性風險、自主性風險、自反性風險和保障性風險4個主范疇，共同影響核心范疇科技安全風險。基于文本資料的扎根理論分析結果，本研究最終形成如圖2所示的科技安全風險評價框架。風險的對立面是安全，因此可以基于該風險評估框架，從4個關鍵變量(要素性風險、自反性風險、自主性風險和保障性風險)出發評估國家科技安全程度。此外，該框架各項范疇提煉遵循指標代表性和系統完整性原則，能夠較全面反映關鍵科技領域安全風險情況，指導科技安全程度評價。

圖2 科技安全風險評估框架Fig.2 Science and technology security assessment framework

3 科技安全監測預警

3.1 預警邏輯

本文在科技安全風險評估概念與框架的基礎上探討科技安全預警系統的建構邏輯。一般地，在預警的工程控制邏輯中，首先需要設置并明確科技安全預警目標及對象。科技安全預警目標即實現緊密跟蹤、識別潛在威脅并及時發出警報或啟動應急預案；科技安全預警對象需要通過接收管理決策系統發出的指令，確定需要預警的主要科技領域、科學工程、科研機構或其它主體。其次，需要明確警義。警義包括確定警情指標和劃分警情等級[18]。警情指標主要基于不同預警目標，調用不同預警變量包，如針對國家整體科技安全態勢進行預警，可直接調用上一節構建的科技安全評估框架及相關指標權重。根據《國家突發公共事件總體應急預案》以及專家預警一般采用的1～9線性刻度法，以S(Safety)代表安全程度，將科技安全警情分為5個等級與值域：很安全(S≥8)、安全(6≤S<8)、基本安全(4≤S<6)、危險(2≤S<4)、高度危險(S<2)。明確預警目標客體的科技安全指標和警情等級后，即可進行評價變量包的調用，搜集并導入相關指標的主客觀數據，結合賦權運算得出科技安全等級評價結果并發出警報，最終由管理決策系統判斷是否啟動應急預案系統。科技安全監測預警邏輯如圖3所示。

圖3 科技安全監測預警邏輯Fig.3 Early warning logic of science and technology security

3.2 預警變量賦值與安全程度運算

3.2.1 變量權重設置與排序邏輯

由于影響我國科技安全的因素是多元的，因素之間相互關聯、制約，具有復雜性、動態性和不確定性特征。因此，單純采用定量方法對科技安全進行綜合評價，解釋能力有限。加之隨機性較強，可能還會與現實情況產生較大差異。因此，本研究采用定量與定性相結合的層次分析法確定我國科技安全綜合評價預警的變量賦權與運算邏輯。

層次分析法是系統工程方法中評估科技安全的一種綜合方法，是一種定性與定量相結合的決策分析方法。該方法將復雜系統中的因素及因素間的相互關系分解成不同要素，進而形成一個多層次結構模型，在每一層次上，按照對上一個層次某要素的影響程度對其要素進行兩兩比較判斷，建立判斷矩陣；通過計算判斷矩陣的最大特征根及其對應的特征向量，得到相對權重向量；以上一層次各要素的組合權重為權數，對本層次各要素的相對權重向量進行加權求和，得出各要素相對于總體目標的最終權重；依據最終權重大小進行方案優化排序，為選擇最佳方案提供依據[19]。在預警系統中，結合層次分析法構建層次分析評價框架，基于圖2中科技安全風險評估框架設計包含目標層、準則層和指標層的科技安全評價框架，并實現對警情指標的排序、篩選及權重分配。目標層即科技安全程度，準則層包括要素性安全、自反性安全、自主性安全和保障性安全，指標層即為圖2評估框架中的三級指標。

在構建評價框架的基礎上，邀請科技創新領域權威專家對指標判斷矩陣進行兩兩比較打分，采取現場面對面打分的形式。由于專家比較打分具有很強的主觀性，為降低這種主觀性對決策結果的影響，提高結論的準確性，需要10人或以上的專家，且為細分科技領域的資深專家或行業領軍人物。基于專家比較得分，根據各指標對于最高目標層的相對重要性建立矩陣進行排序，形成各級指標權重判斷矩陣，通過人工計算或輸入層次分析軟件確定各級變量的同級權重與綜合權重，并進行一致性檢驗(見表2)。一般地，通過計算一致性指標CI和一致性隨機指標RI，可以得出多層決策的總體一致性比率CR。當CR<0.1時，認為層次總排序通過一致性檢驗，即層次總排序具有滿意的一致性，否則需要重新調整一致性比率高的判斷矩陣元素取值，對原始判斷矩陣和專家比較打分進行糾偏處理。在決策專家具備相應專業知識并且認真判斷的前提下，常見的糾偏方法包括兩種思路：一是修正判斷矩陣中多項數據的小誤差累積，一般可通過算法優化方法實現，如使用最小改變算法和最大改進方向算法進行一致性修正；二是觀察打分數據，找到判斷矩陣中某幾項數據的判斷錯誤或找到帶來最大變異的某幾項元素進行人工糾偏。

由此邏輯，能夠通過賦權結果進行指標重要性排序，進而找到影響某場景中科技安全的關鍵預警變量。評價指標權重是科技安全預警過程的重要基礎，一般在科技安全預警過程中被調用后進行實時賦值。需要注意的是，此處評估框架及變量賦權思路是對科技安全態勢的一次性評價，而對于細分科技領域或具體預警對象，比如某個關鍵科技領域、某項重大科學研究工程等，還需要設置不同變量并根據此邏輯再次賦權，進而在科技安全預警過程中，根據不同預警目標，即時調用不同變量權重包。

表2 科技安全評估變量權重及一致性檢驗Tab.2 Weighting and consistency test of science and technology security assessment variables

3.2.2 變量賦值運算邏輯

本研究針對我國整體科技安全程度進行評估預警。首先基于預警目標調用預警變量包，即調用圖2與表2的評價框架和賦權邏輯。由于本研究考量的預警變量來源于質性評價，因此主要應用專家打分法，收集關鍵科技領域權威專家對各指標的評價得分，為各變量賦值。輸入專家打分數據后，按照各級指標權重對每項指標得分進行標準化處理，最終根據各指標項得分，采用多目標線性加權函數法計算出我國科技安全度總評價分值S[20]。

其中，S為科技安全程度，是層次分析的目標層；m為層次分析的準則層數量，n為某準則層選取的具體指標數；Wi為第i個準則在目標層所占權重，Wij為第i個準則層選取第j個指標在該準則層所占權重，Rij為第i個準則層選取第j個指標的實際評分值[20]。

3.3 科技安全監測預警系統的現實應用

綜合預警工程控制流程、層次分析法運算、納入預警目標、不同決策系統與相關主體，得到如圖4所示的科技安全預警邏輯，包含警情評估、警情報告、管理決策和預案調用等主要流程。

由圖4可知，科技安全監測預警系統主要依靠4個子系統的往復運作。首先，警情評估子系統是預警機制的關鍵部分，主要包含理論評估模型、變量權重包和實時數據監測流程。預警模型在接收到管理決策系統的預警目標后，在預警評估系統中調用已有理論評估模型進行安全程度評估，若目標預警客體不存在已有理論評估模型，則根據專家打分及大數據分析構建新的理論基礎模型，從而識別科技安全風險并構建指標層次，對關鍵變量進行排序建模。預警評估系統第二部分包含一個實時數據信息平臺，對監測集成的數據進行清洗與分類儲存后，通過調用命令輸入評估模型中，對科技安全程度進行評估運算，得出相應安全程度分值。其次，警情報告子系統主要負責判斷輸入目標層的綜合安全得分閾值范圍，找到對應5個等級的報警信號，同時判斷是否干預。對于處于很安全和安全狀態的警情不予干預，基本安全的警情視情況而定，危險和高度危險狀態的警情需要實施緊急干預。第三，管理決策子系統為整個預警系統發出預警決策和相關指令，主要包括決策樞紐層、決策信息層和決策咨詢層，3個層面相互作用，傳遞信息，協同制定警前目標、警中決策和警后應急方案。在該系統中，政府、科研院所和企業機構協同評估警情、制定應急措施、評價應急績效。最后，預案調用子系統針對典型科技安全風險儲備多個應急預案，基于警情等級報告及管理決策判斷，調用不同應急處置方案，并進行績效評估，將結果反饋給變量評估系統，形成循環預警。

圖4 科技安全監測預警機制Fig.4 Early warning mechanism of science and technology security

在現實中，科技安全預警對象和目標往往是多變且具體的。例如，常常要對某一細分關鍵領域、專門技術、科技機構、重點項目的安全作出預警判斷。因此，不同細分預警目標下的科技安全預警，采用的指標體系不盡相同，通過構建分析模型，經評估后甄別出的關鍵變量和權重排序更是不同。現實中的科技安全預警要求在明確預警目標的基礎上，有針對性地分門別類進一步細化科技安全風險評估指標并進行風險排序，再結合各項實時監測數據進行預警判斷，尤其需要分別針對信息、材料、海洋、生物、空間、能源等關鍵科技領域細化風險評價框架和變量權重，識別關鍵變量，形成一套科技安全預警系統、一個評估模型庫、一個評估數據庫，以實現精準快速的預警防護。例如，針對我國商業芯片技術，應用圖2所示的風險評估框架，進一步細化要素性、自反性、自主性和保障性風險的三級指標，并形成權重排序。結合近幾年的實際情況，對于芯片技術，除需動態評估基本的要素風險外，自主性風險的重要性尤其凸顯，應重點細化自主性風險評價指標，積極關注科技貿易變量造成的影響，動態監測國內外芯片產業創新發展趨勢、國外相關技術布局與政策變化。此外，重視保障性風險帶來的沖擊，細化安全應急測量指標，掌握安全應急能力和預案儲備情況。在變量優化及權重排序基礎上，輸入多元數據，由科技安全預警系統根據相關算法計算出科技安全程度，從而發出對應的預警信號，在事前識別安全風險并加以干預。

4 結論與討論

4.1 研究結論與建議

本研究從科技安全風險評估與監測預警視角出發，依循“變量識別—數據評價—安全預警—預案調用”的預警邏輯，結合專家訪談、扎根理論和層次分析法，初步建構了科技安全風險評估框架，厘清了科技安全監測預警系統構建邏輯，提出了一套評估思路，梳理了科技安全監測預警流程。同時，研究結果初步揭示出影響我國科技安全的關鍵變量和亟待提升的關鍵能力，如自主研發能力、抵御技術封鎖的能力以及科技成果轉化能力等。本研究創新性體現在梳理了我國關鍵科技領域安全監測預警框架邏輯、運算邏輯和程序邏輯，并通過實證分析初步提出適用于科技安全監測預警的指標體系。基于以上研究結果，為實現我國科技安全監測預警，本研究形成以下建議：

首先，加快構建我國關鍵領域科技安全監測預警系統。關鍵核心技術領域創新發展是創新型國家建設的戰略基石，打好關鍵核心技術攻堅戰，對提高創新鏈整體效能、加快科技強國建設步伐，具有十分重要的意義。應當充分整合相關高校與科研機構的科研基礎和資源，發揮政產學研用的平臺優勢，及時開展關鍵領域科技安全的跟蹤監測、風險評估和安全預警等工作。

其次，持續更新科技安全風險評估與監測大數據庫。通過完善科技安全系統性風險評估框架與指標體系，構建關鍵領域科技安全風險評價指標大數據和監測預警理論模型等基礎數據庫，實現科技安全數據與理論模型的存儲、整合及實時調用。在當今復雜多變的科技創新局勢下，需要滿足預警目標多樣化與多變性需求，掌握最新科技安全威脅因素并設計預案，實現對我國重大項目、關鍵技術和重要科研機構的專項科技安全評估。

最后，完善科技安全預警與科技創新的銜接機制。科技安全風險防范與監測預警工作都是為實現科技創新的安全穩定發展，因而科技安全監測預警結果必須及時與相關領域科技創新發展銜接。對于科技安全預警系統發現并發出預警信號的關鍵核心技術、核心要素和關鍵變量，應通過完善的信息傳遞與激勵機制，鼓勵和引導相關科研機構與團隊加強技術攻關，并對其它國家相關技術進行深入研究，把握世界范圍內該技術的發展態勢，在此基礎上逐步制定應對措施，提高相應領域的科技競爭力。

4.2 研究局限與展望

本研究通過規范分析與資料分析現實預警系統的安全風險監測預警邏輯，但尚未建立有效的預警機制或系統，且使用的方法在實現多年連續預測科技安全程度方面存在一定缺陷。在科技安全風險評估框架中，現有文獻解構與重塑形成的指標更多是結構的、抽象的和定性的，尚不足以支撐更細化的綜合評估指標提取。同時，對科技安全預警關鍵變量的判斷還缺乏足夠有效的實證數據進行驗證。

在未來研究中，針對科技安全風險的識別與評估，可根據不同核心技術領域，更廣泛地納入量化數據與文本資料，進一步細化評價指標，提高其可用性及可計算性。針對科技安全監測預警的預測性與時效性，后續研究可以構建科技安全監測預警系統為目標，開發科技安全大樣本數據庫與案例庫，結合數據科學研究范式，引入相關算法，建立科技安全監測預警的連續型智能預測模型，提高整體預警研判效率。此外，針對不同預警場景，也需要根據不同預警目標和對象提前設計預警系統中的各類通用理論評估模型，當存在潛在風險時，可快速調用合適的模型進行監測評估，將大大提升預警模型效率。