中國沿海地區科技創新協同治理發展水平測度與預測

張文紅 何豐耀

摘? ? ? 要：科技創新協同治理是提升科技創新體系整體效能的內在要求。為了詮釋科技創新協同治理復合系統作用機制，從科技創新投入、科技創新產出、人才教育培養、社會力量參與等方面建立科技創新協同治理復合系統，運用改進CRITIC賦權的復合系統協同度模型測度2012-2021年11個沿海省市的科技創新協同治理發展水平并進行區域分析，使用灰色模型預測11個沿海省市2022-2025年科技創新協同治理狀態。研究發現，沿海省市科技創新協同治理發展水平表現為增長態勢，但整體呈現“南部沿海高，東部沿海、北部沿海低”差異狀態；從預測結果來看，海南保持初級協同狀態，北京、山東從初級協同轉變為深度協同狀態，天津、遼寧、江蘇從初級協同轉變高度協同狀態，上海、浙江、福建、廣東、河北轉變為完美協同狀態。綜合沿海省市的測度情況，為增強沿海省市科技創新治理動能，從科技資源配置優化、人才產業協同培養、科技成果轉化激勵、產品科普供給等方面提出完善建議。

關? 鍵? 詞：科技創新協同治理；改進CRITIC賦權；復合系統協同度模型；灰色預測模型

中圖分類號：F204? ? ?文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1007-8207（2024）01-0056-15

黨的二十大報告指出：“完善科技創新體系。堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位。”我國科技創新發展需要通過深化科技體制改革、科技評價改革、組織管理改革等來提升國家科技體系整體效能。一系列的科技發展改革要以科技創新治理范式來統籌協調推進，科技創新協同治理的過程需要科技創新要素主體聯動合作、政策優化、觀點決斷、自主反饋等治理行為優化科技創新活動，讓治理主體融入科技創新發展環節，為實現高水平自立自強增添動力。科技創新協同治理是激發科技創新活力的重要支撐，是推動國家治理體系和治理能力現代化的客觀要求。［1］貫徹推行科技創新協同治理始終要以科技創新驅動發展為根本目的，堅持簡政放權的治理基調，賦予科技創新主體更多權利，積極推動有效合作模式，釋放科技主體潛在能力，合力打造高質量、高標準的新質生產力，鑄造科技創新協同治理新引擎，構建科技創新良性發展新格局，譜寫科技創新高質量發展新篇章。科技創新治理是一個復雜、模糊、非線性的動態調整流程，以科技創新治理困境為出發點，構建科技創新協同治理作用機制，建立相對客觀、全面、科學的指標評價體系，抓住當前科技創新協同治理發展的變化特征，了解阻礙科技創新發展的制約性因素，才能有針對性地優化科技創新協同治理策略，助推中國式科技創新現代化高質量發展。筆者以11個沿海省市為例①，結合指標體系構建機理以及實證方法，衡量2012-2021年11個沿海省市的科技創新協同治理發展水平，探究科技創新協同治理發展水平區域差異，預測11個沿海省市在2022-2025年的科技創新協同治理發展狀態，進而提出相對合理的政策建議，以期為科技創新協同治理提供借鑒參考。

一、文獻回顧

科技創新治理是基于當前科技發展現實問題從治理理論延伸出的治理范疇，是國家治理體系和治理能力現代化的重要組成部分。當前學者主要通過科技創新治理概念辨析、科技創新治理體系、科技創新治理路徑、科技創新治理模式等視角研究科技創新治理運轉邏輯。陳套和尤超良認為，科技創新治理是運用公共治理理念，聚焦多個科技創新主體共同參與科技創新活動，運用民主協商、共同決策、依法行事等管理機制優化科技創新活動的過程。［2］楊忠泰認為，科技創新治理體系反映價值追求、文化底蘊、運行規則。科技創新治理體系更多地是體現治理時期階段化、治理機制適應化、治理主體多元化、治理運行協同化等特征。［3］李瑞認為可以通過制度優勢、主體協同、原則重建、工具整合等措施推動科技創新“元治理”體系重構。［4］朱本用通過深入了解政府科技治理功能定位，從政策分配、工具使用、議程執行、權責分配等環節進行梳理，明確政府科技創新責任、主體合作機制，推動科技創新職能轉變。［5］科技創新治理理論研究雖然較多，但其評價應用研究相對匱乏。鞏芳和溫玲霞利用因子分析、聚類分析對內蒙古的科技創新績效進行評價，以此量化內蒙古自治區的科研績效水平。［6］郭奕含等從科技創新投入治理、產出治理、協同治理、服務治理、支撐治理等方面評價陜西科技創新治理發展水平。［7］胡云霞從要素投入、創新支撐、創新空間、市場化程度、創新環境層面使用因子分析法對政府科技創新治理能力進行測度。［8］

科技創新協同治理是治理理論與協同理論結合的產物，是科技創新治理的高級演化形態。德國物理學家哈肯認為，“協同”是在普遍規律框架下產生的有序、非破壞性的行動，是一種內在的自組織過程，是子系統之間既有差別和對立、又相互共存和合作的結果。復合系統是系統內各個子系統彼此影響但相互協同合作、產生協同效應，子系統與外部環境之間也進行交換資源，進而重新蛻變以此適應環境，進而實現一個平衡、有序的狀態。［9］從科技創新治理場域來看，科技創新協同治理具備自適應、自調整、自組織的固有特性，保證科技主體的信息共享、資源整合、利益分享，相較科技創新傳統治理，其具有更為高效的治理模式。國內學者基于科技創新治理過程中的科技治理主體協同、科技創新環境協同、科技創新資源協同開展理論研究。李振華等從系統動力學視角研究協同創新主體、協同創新平臺和協同創新環境之間復雜的因果關系。［10］程躍從戰略協同、主體協同、資源協同、環境協同方面健全科技創新協同治理能力。［11］趙新峰等圍繞雄安新區戰略布局從價值體系、協同體系、制度體系、數字治理維度提出科技創新共同體治理體系。［12］目前國內學者對科技創新協同治理測度研究還鮮有涉及，有相關學者從不同研究領域的協同治理研究視角進行測度。陳華脈等利用復合系統協同度模型從環境治理、污染排放、生態保護、能源消耗、社會經濟等維度對環境協同治理發展協同度進行測算。［13］劉華和陳夏基于復雜理論將建筑垃圾系統演化為政府治理、企業治理、社會治理子系統，計算建筑垃圾協同處理效率。［14］陳套和馮鋒利用縱橫向拉開檔次法刻畫區域科技創新治理能力的動態變化狀態。［15］

國內科技創新治理理論體系已初具規模，相關學者對科技創新治理的內涵也進行相應的界定，但對科技創新協同治理的理論研究與應用研究還較為缺乏。為了突出科技創新協同治理的深刻內涵，把握多元科技主體協同參與的內在本質，筆者以科技創新治理的固有困境為出發點，從科技創新投入、科技創新產出、人才教育培養、社會力量參與等子系統建立科技創新協同治理復合系統，闡述構建科技創新協同治理復合系統的作用機理。以11個沿海省市為例，利用改進CRITIC賦權的復合系統協同度模型對其科技創新協同治理發展水平進行測度并探究沿海省市科技創新協同治理發展區域差異。利用預測模型預測沿海省市科技創新協同治理發展狀態，進而根據科技創新協同治理發展水平存在的問題提出相應的政策建議。

二、科技創新協同治理系統的構建機理

完備的科技創新治理復合系統要求各個治理主體在治理過程強化互動基礎，產生協同效應。［16］該系統需要解決科技創新投入失衡、科技創新產出與市場脫軌、人才培養與科技產業脫節、社會力量參與不足等問題，進而化解科技創新治理困境，以提升科技創新協同治理動能。因此，科技創新投入、科技創新產出、人才教育培養及社會力量參與是科技創新協同治理發展水平測度的重要維度（見圖1）。筆者從這四個方面審視科技創新協同治理復合系統作用機理。四個子系統相互獨立、同步協調、相互促進。圖1對四個子系統之間的作用機制進行了詳細闡述。科技創新投入、科技創新產出、人才教育培養、社會力量參與這四個子系統依托政府、企業、科研機構以及社會公眾為載體進行協同運轉。持續性、細致化、高強度的科研投入為科技創新變革創造契機，為傳統產業轉型升級提供資金支持，而提供科研投入的源頭為政府部門，需處理好政府與市場之間的關系，重視經濟與科技的粘連性，讓科技創新變革技術滲透至重要戰略領域，為產業創新變革提供動力，激活市場活力，提供更加客觀、公平的市場環境，為經濟的高質量發展帶來更多的可能性。

科技創新產出的主力軍為企業和公共科研機構。地方政府通過多樣化治理手段調整優化科技成果產出效率，進一步刺激企業、高等院校等科技主體推動研發進度，同時協同推進集成應用、成果轉化等方面的協同合作。［17］科技創新的產出離不開全方位、多渠道的科技創新投入，科技創新產出子系統催生了科技創新革命性產品，加快消解科技創新投入邊際遞減效應，促進科技與經濟的高度融合。科技創新資源會加快流動至科技創新高新技術領域，培育新型科技產業群，進一步提升科技創新轉化效率。為迎合市場經濟需求打造新型科技創新產品，科技創新產出子系統會調整產業結構，促使科技創新的投入結構合理化、透明化、高效化，保證科技創新投入與產出的有效貫通。科技創新產品供給群體為社會公眾，服務供給與社會需求緊密對接的前提是提升社會公眾的科技創新認知能力，讓社會公眾盡快接納變革式科技創新產品，對科技創新產品進行反饋改進，讓社會公眾融入到科技創新治理進程中，解決社會公眾參與不足的問題，引導社會群體培養治理觀念，亦提升社會科技創新參與積極性。

在人才的規劃、培養、引進等具體發展環節恪守科技創新人才可持續發展規律要求，才能形成完整的、有機聯系的科技創新可持續發展鏈條。［18］人才教育培養是科技創新現代化的不竭動力，培養具備科技創新能力的高精尖科技人才是科技創新發展的根本源泉，人才集聚能夠為科技創新產出帶來堅實支撐，實現科技創新知識資本化，要為科技創新企業、科研攻關技術人員構建濃厚的科技創新環境，進而營造科技創新學術生態圈，完善現有的高等教育培養結構，讓科技人才教育培養實用化、市場化。

新時代科技創新主力從少數精英演變到群體智慧創新，企業、公眾等社會群體也融入到科技創新研究范式中來，多主體的研究方式更能凸顯政府的治理效能。［19］［20］科技創新型人才教育培養能更好地對接社會，為社會輸送更多的實用型人才，保證產學研一體化。提升社會科技創新認知素養，亦強化各科技創新主體的科技創新治理能力。社會中的科技主體也能根據市場經濟需求對科技創新人才教育培養提出精準的建議，改良科技人才教育培養體系，做到優勢互補，互惠雙贏。因此，各個子系統都會存在直接或間接的作用機制，能自我優化、自我調整科技創新協同治理能力，減少科技創新發展運營成本，增加科技創新成果效益，保證科技創新發展成果質量，實現科技創新現代化跨越式發展。

三、研究設計

（一）數據來源

科技創新協同治理系統評價體系需要依賴完備、科學的指標支撐。筆者根據科技創新協同治理復合系統的相互作用機制以及數據的科學性、可得性、代表性等特征選取相關指標。由于《中國科技統計年鑒》發布數據最新時間為2021年，筆者使用的數據來源為2011-2021年的《中國科技統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國教育統計年鑒》以及wind數據庫。

（二）科技創新協同治理指標體系建立

基于科技創新協同治理復合系統的構建機理，從科技創新投入子系統、科技創新產出子系統、人才教育培養子系統以及社會力量參與子系統等方面構建科技創新協同治理發展水平測度指標體系。筆者選擇25個序參量并以11個沿海省市為例，測算2012-2021年的科技創新協同治理發展水平（見表1）。

⒈改進CRITIC權重構造。CRITIC權重確定法是客觀賦權的一種方法，CRITIC權重的確定能去除一些相關性較強的指標影響，計算各指標數據的信息量，通過信息量確定指標重要性標度。［21］筆者借鑒劉淑茹和魏曉曉的改進CRITIC方法，以此消除相關系數正負號影響，同時充分考慮各個指標之間的離散程度。［22］權重構造過程如下：

數據標準化：

其中：Xtij表示省份i的第t年的第j個指標的數據，Atij表示標準化后的數據。

求標準化后各個指標的標準差? 和相關系數rjh：

求各個指標的信息量：

計算標準化后第j個指標下第i省份的特征比重：

計算第j個指標下信息熵：

改進CRITIC權重：

其中：αj通過熵權法確定的指標j的信息熵，rjh為指標j與指標h的相關系數。

各子系統的有序度通過改進CRITIC方法計算出來的權重加權得到，計算公式如下：

⒊復合系統協同度模型。假設初始時刻為 ，科技創新協同治理系統中的某一個子系統Subj 的系統有序度為? ? ? ，則在第? 時刻，得到科技創新協同治理發展水平為：

⒋灰色預測模型。灰色預測是一種對含有不確定性因素、數據完整性和可靠性較低的系統進行短期預測的方法，灰色預測通過關聯分析利用微分方程來充分挖掘數據的本質，從而預測事物未來發展變化趨勢，模型所需數據量少，精確度高。設科技創新協同治理發展水平為C0，對其做一次累計生成處理得到C1，其中：

令Y1為C1的相鄰均值生成的序列，其中：

則灰色微分方程為：

α為發展系數；β為灰色作用量。

四、實證分析

（一）科技創新協同治理協同發展水平結果分析

為了能夠對沿海省市的科技創新協同治理發展水平作出合理的解釋，筆者參照相關學者的研究方法，將協同度分為不協同、初級協同、高度協同、深度協同、完美協同（見表2）。［23］［24］以2021年的科技創新協同治理發展狀態演變情況以及科技創新協同治理發展水平的劃分標準將11個沿海省市進行歸類（見表3）。

筆者將我國沿海省市根據國家統計局的地理區位要素劃分北部沿海、東部沿海、南部沿海并進行逐一分析（見表4），沿海省市的科技創新協同治理水平良莠不齊，區域劃分可以對各地區科技創新協同治理發展態勢進行針對性分析，探究各沿海省市科技創新協同治理的優勢與不足，從沿海區域科技創新協同治理發展水平來看，初級協同的沿海省市有7個，高級協同的沿海省市有3個，深度協同的沿海省市有1個；從整體上進行分析，三大沿海地區的科技創新協同治理發展水平均有提升，但區域差異明顯。2021年北部沿海中，北京的科技創新協同治理發展水平為0.551，天津的科技創新協同治理發展水平為0.530，遼寧的科技創新協同治理發展水平為0.431，山東的科技創新協同治理發展水平為0.584，均處于初級協同狀態。河北的科技創新協同治理發展水平為0.607，處于高度協同狀態。2021年東部沿海中，上海的科技創新協同治理發展水平為0.424，江蘇的科技創新協同治理發展水平為0.548，二者處于初級協同狀態，浙江的科技創新協同治理發展水平為0.627，處于高度協同狀態。2021年南部沿海中，廣東的科技創新協同治理發展水平為0.864，處于深度協同狀態。福建的科技創新協同治理發展水平為0.721，處于高度協同狀態，海南的科技創新協同治理發展水平為0.552，處于初級協同狀態。從2021年沿海省市的科技創新協同治理平均發展水平來看，南部沿海明顯高于東部沿海以及北部沿海的科技創新協同治理發展水平。筆者結合有序發展水平以及協同發展水平的結果從初級協同、高度協同、深度協同三個層面分別進行綜合分析。在計算11個沿海省市協同度的基礎上結合四個子系統有序度結果展開分析，由于篇幅原因，各沿海省市的有序度結果不作展示。

從初級協同層面的北部沿海來看，北京的科技創新協同治理發展水平在同級別中僅高于天津、遼寧，其人才教育培養、社會參與力度具備良好態勢，但科技創新投入動力不足，科技創新產出亦有待加強，從而抑制北京的科技創新協同治理發展水平增長。表明北京能夠具有充足的人才教育培養資源，產出較多高層次人才，但人才流動出現梗阻，無法有效流動至科技創新重要產業領域，人才無法有效對接高新技術產業，導致人才過剩。科技創新企業、社會公眾等科技創新主體對科技創新的發展融入程度有所提升，但科技創新資源配置投入產出機制亟待優化。遼寧的科技創新協同治理發展水平偏低，原因為遼寧的資源注入、成果積累、人才供給、社會融入與其他沿海省市存在較大差距，導致科技創新協同治理發展水平提升緩慢。遼寧具備一定的經濟基礎，但是科技創新資源調度以及產業轉型狀況不佳，無法有效帶動科研產出，同時教育資源相較其他發達沿海省市來說較為薄弱，無法為科技創新研發進程輸送科技人才，第三方力量參與科技創新積極性較弱。多維度科技創新困境造成遼寧科技創新協同治理發展水平表現較差。山東的人才培養與引進力度強勁，社會群體對科技創新活動的參與亦較為深入。但資源稟賦投入動力不足，相較其他沿海省市要弱，同時科技創新產出具備一定的增長空間，使山東處于初級協同狀態。表明山東的科技創新投入資源配置無法為科技創新治理提供有力支撐，同時科研轉化勢頭不夠強勁。天津依托京津冀戰略，在科技創新投入與產出等環節始終保持增長勢頭，但科技創新人才培養困境亟待紓解。科技創新人才培養遇到瓶頸，減緩科技創新協同治理發展，應以加強科技創新人才培養為導向。

東部沿海中江蘇的科技創新投入與產出的規模增長速率較慢，導致江蘇的科技創新協同治理發展水平增長出現一定時間的停滯，進而處于初級協同狀態。表明江蘇的科技創新投入產出機制與經濟需求聯結機制無法有效對接，對接渠道不夠通暢。上海整體處于初級協同狀態，科技創新投入產出、人才培養以及社會力量參與等方面具備較強的基礎但增長速度減緩需調整優化，進一步釋放科技創新治理發展潛在動能，從擴張式發展轉變為內涵式發展。南部沿海中海南的科技創新投入機制還具備提升空間，人才教育培養規模有待擴大，需要進一步加強科技創新投入，加快產業數字化、數字產業化，引進高新技術企業，增強科技創新產出效能，保證科技人才教育培養與引進，提升社會對科技創新前沿發展認知水平，為海南自貿港科技創新建設提質增效。

在高度協同層面，河北積極落實貫徹“北京天津研發，河北轉化”的地區合作戰略，借助北京、天津的科技資源整合進行科技攻關，助推河北科技創新發展，增強河北科技產出內生動力，同時大力引進人才教育培養資源，提升自身科研人才培養能力，保證科技創新服務供給。浙江的科技創新協同治理發展水平處于波動式上升，原因為前期浙江的科技資源配置不協調，科技創新資源投入增長緩慢導致科技創新協同治理發展水平降低。2017-2021年，浙江的科技創新協同治理發展水平穩步上升，表明科技創新資源調度高效、科技成果產出豐碩、人才培養成果凸顯、社會群體參與深化。福建的科技創新協同治理發展水平持續上升，表明科技創新發展處于上升期，政府重視科技創新資源投入，科技產業與人才培養與市場環境契合，社會力量積極推動科技創新高質量發展。

沿海省市中科技創新協同治理發展水平最高的省份為廣東，亦是唯一處于深度協同的沿海省市。廣東的科技創新協同治理發展水平始終保持領先優勢。表明廣東的科技創新投入成效盡顯，科技創新產出能貫通社會經濟發展，依托重大科技平臺孕育高質量科技人才，釋放科技元素集聚效應，吸引企業、社會公眾積極融入科技創新活動。

（二）科技創新協同治理協同發展水平預測分析

灰色預測模型預測的結果顯示（見表5），2022-2025年我國11個沿海省市的科技創新協同治理發展水平整體呈現快速增長趨勢，截至2025年，福建、河北、浙江的科技創新協同治理發展狀態會從高度協同狀態向完美協同狀態演變，上海從初級協同轉變為完美協同，廣東從深度協同轉變為完美協同，北京、山東從初級協同轉變為深度協同狀態，天津、遼寧、江蘇則是從初級協同跨越至高度協同，海南始終維持在初級協同狀態。

五、結論與建議

（一）研究結論

筆者梳理國內相關學者對于科技創新治理的定義詮釋、范式研究、治理體系、治理特征的研究觀點，基于微觀視角選擇政府、企業、公共科研機構以及社會力量作為科技創新協同治理運轉載體，從科技創新投入、科技創新產出、人才教育培養以及社會力量參與等運轉環節建立科技創新協同治理復合系統，選取25個數據指標構建科技創新協同治理發展水平測度體系，采用改進CRITIC賦權的復合系統協同度模型對11個沿海省市的科技創新協同治理發展水平進行定量測度分析，對比區域差異。同時從四個子系統維度探究各個沿海省市的協同治理發展困境，使用灰色預測模型預測2022-2025年11個沿海省市的科技創新協同治理發展水平發展狀態。得出如下結論：

第一，從沿海區域的科技創新協同治理程度來看，2012-2021年的科技創新協同治理發展水平整體呈上升趨勢，科技創新協同治理效能正逐步釋放，協同治理效應不斷產生。截至2021年，從均值來看，南部沿海的科技創新協同治理發展水平高于北部沿海、東部沿海。廣東的科技創新協同治理程度最高，其次為福建，再次是浙江以及河北，其他沿海省市的科技創新協同治理發展處于較低水平。廣東、浙江、河北、福建等沿海省市的科技創新協同治理發展水平快速上升，科技創新協同治理發展勢頭良好，沿海發達經濟省市如北京、上海、江蘇等地的科技創新協同治理發展水平增長緩慢，面臨科技創新發展由擴張式發展轉變為內涵式發展的關鍵時期，其他處于經濟快速發展期的沿海省市如遼寧、山東、海南、天津等地仍處于科技創新協同治理起步發展階段，科技創新協同治理發展呈現出不平衡、不充分的演化格局。從協同狀態來看，存在明顯的區域差異，北京、天津、遼寧、山東、上海、江蘇、海南等地區屬于初級協同狀態，河北、浙江以及福建屬于高度協同狀態，廣東屬于深度協同。

第二，基于四個子系統維度展開探究，從北部沿海來看，北京的高等教育資源具備優勢，儲備較為豐富的高層次人才，社會群體對科技創新的參與程度有所深化，但科技創新資源分配機制存在缺陷，同時，科技創新成果輸出與北京的經濟發展不匹配，科技創新人才供給與成果轉化存在一定程度的割裂，人才輸送與產業發展出現隔閡，需要加強人才與科技產業鏈的有效銜接。北京正處于由科技創新急速擴張過渡至科技創新高質量發展的關鍵節點，需打破科技創新轉化藩籬，激發科技創新高質量發展內生動力。天津、河北依托京津冀戰略，處于科技創新發展的上升期。天津借助北京的地區協同合作機制，在科技創新資源調度以及科技創新產出方面具備跨地區協同合作的先天優勢，但科技創新人才培育與引進存在上升空間，在地區戰略實施下需要加快培育符合天津科技發展的本土科技人才。河北的科技創新資源集聚、科技創新轉化通暢、人才培養效果凸顯、社會主體積極參與，共同促進科技創新協同治理發展水平的穩健增長。山東的科技創新人才資源儲備充分、第三方力量參與都具有較好發展態勢，但科創投入與產出機制存在不同程度的缺陷，對科技創新協同治理發展水平起到阻礙作用，政府部門要打通科技創新投入產出“最后一公里”，化解中間梗阻，保持投產機制暢通。遼寧的資源分配機制、成果轉化、人才孕育以及社會參與等方面亟待改進。

從東部沿海來看，上海具備一定的研發底蘊以及人才培養能力，同時社會主體對于科技創新發展的認知水平較高，但上海的科創資源投入、成果孵化，人才培養、社會參與等方面的增速放緩，導致上海科技創新協同治理發展水平提升緩慢。表明上海也需要從科技創新急速擴張向科技創新內涵發展轉變，以助推上海科技創新高質量發展。江蘇原有的科技產業結構與經濟發展不相適應，需破除經濟與科技產業分割的現象，加快打造經濟科技產業一體化發展模式。浙江的科技創新協同治理發展水平較高，在科技資源投入、成果激勵、教育培養、社會參與等方面都具備一定的優勢。

從南部沿海來看，廣東的科技創新協同治理發展勢頭強勁，在科技創新資源統籌分配、科技創新成果孵化、科技創新人才評價、科技創新活動參與等方面具有較為豐富且先進的管理經驗。福建的科技部門在科技創新資源注入、人才與成果對接等方面發揮舉足輕重的作用，要進一步提升福建的科技創新協同治理能力。海南在科創投入、科創成果等方面相對其他沿海省市存在一定差距，同時人才培養薄弱，需要大力引入高等教師資源、高層次科技產業人才。社會參與也存在不充分等情況，需要提升社會公眾科技創新認知水平，調動公眾科技創新發展參與積極性。

第三，基于2012-2021年11個沿海省市的科技創新協同治理發展水平，預測2022-2025年的科技創新協同治理發展水平。從預測結果來看，我國沿海省市除了海南，其他沿海省市在2025年都實現協同狀態的演變，福建、廣東、河北、浙江等沿海省市跨越至完美協同狀態，上海從初級協同轉變為完美協同，北京、山東等地從初級協同轉變為深度協同狀態，天津、遼寧、江蘇則是從初級協同跨越至高度協同，海南始終維持在初級協同狀態。

（二）相關建議

基于上述結論，筆者根據沿海省市存在的問題提出如下建議：

第一，優化科技創新領域資源投入配置機制。政府繼續發揮引領作用，聚焦科技創新資源高效率分配，重點支持科技創新重點研發項目，在項目批復、人才引進、資金流轉、技術升級等方面構建資源動態分配機制，疏通科技創新多要素流通軌道，使其內外暢通，讓投入資源聚焦科技戰略領域，盡快形成合理化科技布局、高效化資源布控的科技創新配置新機制。進一步釋放科技創新治理效能，提升科技創新發展內生動力。沿海地方政府還應錨定國家科技創新戰略規劃和國家重大科技創新領域，優化科技創新財政支出政策，解決科技創新基礎研究、應用研究投入結構等矛盾，釋放科技創新協同治理效能。政府部門要對企業、公共科研機構等主體的科技創新技術升級改造給予資源傾斜，增強科技創新治理主體硬實力，培育科技創新新質生產力，拓寬傳統科技增長路徑，打造新經濟增長框架。積極引入社會資本，以政府財政引入的方式增強政府公信力為前提，多渠道實現科技創新動態化投入，注重科技戰略化投資，打造多融通科技創新投入生態圈。

第二，構建科技創新人才產業協同培養體系。整合地方教育資源與科技產業積極對接，制定公共科研機構與科技創新企業聯合培養方案，加快推動建立新型科技產業人才協同培養交流平臺，形成地方政府與企業、科研機構、高等院校之間的多主體交流機制，讓高等教育與產業需求緊密銜接。激勵科研機構、企業等科技主體打造科技創新人才融合培養共享機制，在培養科技創新人才的同時更好地共享科技創新人才成果，形成教學研產一體化格局，保證學科與產業的聯通、滲透，從而實現理論知識轉化為經濟生產效益，服務沿海省市經濟發展。政府應建立學科與產業交叉融合機制，積極聽取不同科技創新主體的意見，加強基礎學科與應用研究的深度融合，推進教育產業人才“三位一體”發展，用好“政產學研”合作競爭模式，培育高層次科技攻關人才協同科研攻關，孕育重大科技成果，支撐沿海省市的科技創新發展邁向新階段。以人才培養促進科技創新企業孵化，在培育高層次科技創新人才隊伍的基礎上，制定科技創新創業優惠政策，推動高層次人才積極創業，擴大科技創新企業規模，營造濃厚的沿海省市科技創新企業環境生態環境，貢獻更大的科技創新力量。

第三，推廣科技創新應用轉化激勵落地政策。政府科技部門在做好多部門橫向協同配合的同時，保證央地縱向科技垂直聯動，因地制宜地制定符合地區發展的科技創新政策，通過協商、決策、優化等多元化治理手段推動政策落地，高質量服務好企業、公共科研機構等科技創新主體。加快實現規劃引領、科研孵化、成果落地，使科技創新生產提能增效，保持科研力度，延伸深度，拓展廣度。健全科技創新轉化長效機制，由科研部門牽頭，推動科技創新主體共同研發“卡脖子”關鍵科學技術，增強國家科技創新現代化能力，將前沿科技創新理論落實到經濟生產環節。推行科技創新成果激勵分類機制，保證科技人才評價、成果評價效果客觀、公正、透明，激發科研人員研發積極性，確保科研人員擁有更加靈活的科研自由度，開展多學科交叉基礎研究，解決多領域科學技術應用難點，完善科技創新現代化產業體系，加速產學研深度融合，驅動科技創新轉化高質量發展。同時，建立科技創新生產落地容錯機制、科技創新風險防范機制，鼓勵科技創新主體進行產出高、風險高的科技創新活動，打造具有前沿性、實用性的科技創新產業鏈條，促進科技創新活動產品迭代，助力我國科技創新跨越式發展。

第四，增強科技創新產品科普供給公共服務。沿海省市的社會力量參與有著較為寬廣的提升空間，需調動政府、企業以及公共科研機構的內在力量培育因地制宜的科普人才，惠及科技創新最新成果，在打造“接地氣”且具備專業知識能力科普人才的同時更好地培養社會公眾主體，為社會公眾的個體科技創新認知賦能，不斷增強社會公眾的科技創新文化認知水平，提升社會公眾科技創新文化軟實力。調動社會公眾積極參與的主觀能動性，提高科技創新技術供給質量，保證科技創新產品的適用性、安全性、穩定性。堅持人民至上的政府服務理念，實施科技創新產品科普獎勵制度，吸引科技創新企業、公共科研機構打造一批高質量科技創新產品并提升企業與公共科研機構的科普意愿。以政府為牽引，聯合企業、公共科研機構搭建信息化科技創新產品的科普交流服務平臺，拓展多樣化科普供給渠道，滿足不同社會公眾的服務需求。政府部門還需建立信息化科普平臺運行制度，做好科普人才隊伍的管理，提升科普專業人才與社會力量之間的互動頻率，注入科普生機活力，形成雙向軌道互通的良序科普效果，解決社會公眾治理主體在科技創新治理中參與不足的困境，構建較為完善的多治理主體下的科技創新協同治理空間格局。

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Measurement and Prediction of the Development Level of

Scientific and Technological Innovation Collaborative

Governance in China’s Coastal Areas

Zhang Wenhong，He Fengyao

Abstract：Collaborative governance of science and technology innovation is an inherent requirement for improving the overall efficiency of science and technology innovation system. This paper aims to explain the mechanism of the collaborative governance of science and technology innovation composite system，and establish a collaborative governance system of science and technology innovation from the aspects of science and technology innovation input，science and technology innovation output，talent education and training，and social force participation.The composite system cooperation degree model empowered by the Improvement CRITIC was applied to measure the development level of science and technology innovation collaborative governance of 11 coastal provinces and cities in China from 2012 to 2021，and regional analysis was carried out.The grey model was used to predict the state of science and technology innovation collaborative governance of 11 coastal provinces and cities from 2022 to 2025.The results show that the development level of science and technology innovation collaborative governance in China’s coastal provinces and cities shows an increasing trend，but the overall situation is“high in the southern coast，low in the eastern coast and low in the northern coast.” According to the predicted results，Hainan maintains the primary coordination state，Beijing and Shandong transform from primary coordination to deep coordination state，Tianjin，Liaoning and Jiangsu transform from primary coordination to high coordination state，and Shanghai，Zhejiang，Fujian，Guangdong and Hebei transform into perfect coordination state.Based on the measurement situation of coastal provinces and cities，in order to enhance the driving force of science and technology innovation governance in coastal provinces and cities，suggestions are put forward from the aspects of optimization of science and technology resource allocation，collaborative training of talent industry，incentive for transformation of scientific and technological achievements，and supply of products for popular science.

Key words：collaborative governance of scientific and technological innovation；improve CRITIC empowerment； cooperative degree model of composite system；grey prediction model

（責任編輯：董博宇）