我國公民科學素質的發展現狀與特征

中圖分類號］N4 ［文獻標識碼]A [DOI]10.19293/j.cnki.1673-8357.2025.02.001

為深入貫徹黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，落實習近平總書記關于“建設科技強國，實現高水平科技自立自強”“加強國家科普能力建設，深人實施全民科學素質提升行動”[-2]等重要指示精神，落實《全民科學素質行動規劃綱要（2021—2035年）》［以下簡稱《科學素質綱要（2021—2035年）》］相關部署[3]，為2024年國民經濟和社會發展統計公報提供全國公民具備科學素質比例數據，中國科協與國家統計局合作開展了2024年中國公民科學素質抽樣調查工作①，這是中國科協自1992年以來開展的第14次調查。本次調查在2023年第十三次調查測評體系的基礎上進一步優化指標，在科學素質分級評價方法和專題模塊設置上進行了探索和創新，旨在持續監測評估我國科學素質發展狀況。調查結果顯示，我國公民科學素質水平呈現加速提高趨勢，城鄉、地區、性別等方面的不平衡問題得到緩解。本次調查結果為《科學素質綱要（2021—2035年）》“十四五”評估、實現到

2025年公民具備科學素質比例超過 15% 的目標提供重要數據，也為推動以人口高質量發展支撐中國式現代化提供參考。

1調查概況

1.1調查樣本

本次調查對象為18至69歲的公民，采用抽樣入戶面訪線下答題（以下簡稱“線下樣本”）與手機短信推送配額樣本線上答題（以下簡稱“線上樣本”）結合的方式開展調查。抽樣方案由國家統計局統計科學研究所設計，以2020年全國第七次人口普查數據為抽樣框，線上線下總樣本量為3萬份（見表1）。以全國為總體，各省份為子總體進行抽樣，在各子總體內采取分層多階段不等概率抽樣，樣本覆蓋中國大陸31個?。ㄗ灾螀^、直轄市）及新疆生產建設兵團，全國總體抽樣相對誤差控制在 3% 左右。線上答題通過手機短信發送答題鏈接，按照預置人口結構配額的非概率樣本進行推送[4]

1.2加權方法

對線上樣本和線下樣本進行融合加權計算，線下樣本采用多變量事后分層加權法進行賦權（Post-StratificationWeighted），加權信息包括城鄉、性別、年齡（5段）和受教育程度（5級）；線上樣本使用非概率樣本傾向得分法[5進行賦權。調查結果反映全國總體及各分類人群科學素質發展狀況。

1.3指標體系

中國公民科學素質調查課題組根據新時代科普工作要求和《科學素質綱要（2021—2035年）》文件精神，依照科學素質概念和內涵，結合我國實際，借鑒國際相關測評經驗，廣泛征求專家意見，設計測評本次調查的指標權重，并進行結構化組卷，優化完善形成新時代公民科學素質測評指標體系，內容主要包括：公民的科學素質狀況及其影響因素。科學素質狀況包括科學精神與思想、科學知識、科學方法、解決問題的能力4個維度。影響因素包括受訪者背景情況，對科技的態度、興趣和需求，獲取科技信息的途徑與參與科普的情況等方面。詳情及科學素質判斷標準等內容，參見第十二次中國公民科學素質抽樣調查報告[]。

此外，本次調查對科學素質指標進行了修訂。第一，在原指標基礎上擴充了體現社會科學和中華優秀傳統文化元素的主題，首次實現了自然科學與社會科學、人文科學的融合，體現了“大科學”素質理念。調整后的題目經測試，其調查結果保持了良好的延續性和測評信效度。第二，新增公民對人工智能的感知和態度模塊，充分了解公民對前沿技術的認知與態度，進一步完善新時代公民科學素質測評體系。第三，在2023年調查探索科學素質分級評價的基礎上，持續開展研究，發布2024年科學素質分級評價結果，為指導科學素質建設和科普事業發展提供有效參考。

2主要結果

本次調查獲得了我國和各地區公民科學素質水平發展狀況、公民獲取科技信息和參與科普的情況，以及公民對科學技術的興趣、需求和態度等方面的翔實數據。結果表明，我國公民科學素質發展呈加速提高態勢，2024年公民具備科學素質的比例達到 15.37% 比2023年的 14.14% 提高了1.23個百分點。從區域來看，東部地區、中部地區、西部地區公民科學素質差距持續縮小。從不同人群看，城鄉居民科學素質發展不平衡情況有所緩解；男性科學素質水平相對較高，女性科學素質水平提升相對較快，男女科學素質性別差距持續縮小；公民的科學素質水平呈現隨年齡段增加而降低的態勢，中青年人群科學素質水平較高；公民科學素質水平隨受教育程度的提高而逐步提升，高中及以上學歷人群科學素質水平保持較大增幅。我國公民對科技發展信息的感興趣程度較高，了解相關科技發展信息的最主要原因是家庭和工作需要。互聯網作為公民獲取科技信息首要渠道的地位進一步加強，其中，微信、QQ、微博等社交平臺是獲取網絡科技信息的首要渠道。科技館是公民利用科普基礎設施的首要選擇，科技類場館在各類科普基礎設施中具有更高的參觀使用效能?？傮w上看，我國公民崇尚科學、理性求實、支持創新，其理性思維和科學意識進一步提升。我國發展人工智能具有良好的群眾基礎，公民對人工智能應用態度積極、信心充足，但對就業替代存在一定擔憂。

2.1我國公民科學素質發展狀況

第一，總體發展情況。2024年我國公民具備科學素質的比例達到 15.37% ，較2023年的 14.14% 提高了1.23個百分點，提前實現“十四五”時期我國公民具備科學素質的比例達到 15% 的發展目標（見圖1），2018—2020年的年均增幅為1.05個百分點，2020—2023年的年均增幅為1.19個百分點，呈加速提高態勢。

第二，城鄉發展情況。2024年城鎮居民和農村居民具備科學素質的比例分別達到 18.19% 和 10.23% ，較2023年分別提升0.94和1.07個百分點，城鄉居民科學素質發展差距首次縮小，不平衡情況有所緩解（見圖2）。

第三，地區發展情況。2024年東、中、西部地區公民具備科學素質的比例分別達到17.59% 、 14.35% 和 12.81% ，較2023年分別提高1.20、1.23和1.30個百分點，西部地區增幅大于中部，中部地區大于東部，東、中、西部地區公民科學素質水平差距持續縮?。ㄒ妶D3）。

第四，性別發展情況。2024年，男性公民和女性公民具備科學素質的比例分別達到16.70% 和 13.94% ，比2023年分別提高1.04和1.41個百分點，性別差距縮小0.37個百分點。女性科學素質近年來持續快速提升，性別差距持續縮小（見圖4）。

第五，年齡發展情況。2024年18～29歲、30～39歲、40～49歲、50～59歲和60～69歲年齡段人群具備科學素質的比例分別達到 27.73% 、20.10% 、 14.28% 、 9.05% 和 4.74% ，青年人群（18～29歲、30～39歲）具備科學素質的比例均超過 20% 的較高水平，中老年人群（40～49歲、50～59歲）兩個年齡段具備科學素質的比例分別達到、接近 10% 的水平，老年人群（60～69歲）具備科學素質的比例仍在 5% 以下的較低水平（見圖5）。

第六，不同文化程度發展情況。2024年大學本科及以上人群具備科學素質的比例達到 46.20% ，大學?？剖芙逃潭裙窬邆淇茖W素質的比例為 26.55% ，高中、初中和小學及以下公民具備科學素質的比例，依次分別為 18.74% 、 8.03% 和 3.11% 。公民科學素質水平隨受教育程度的提高保持呈陡升式階梯分布（見圖6）。

第七，重點人群發展情況。2024年《科學素質綱要（2021一2035年）》中的重點人群具備科學素質的比例均有不同程度提升。領導干部和公務員、產業工人科學素質水平高、提升快，具備科學素質的比例分別達到39.64% 和 28.65% ，較2023年分別提升了4.25和4.54個百分點。農民、老年人科學素質水平相對較低、提升較慢，具備科學素質的比例分別為 8.09% 、 4.74% ，較2023年分別提升了1.39和0.29個百分點（見圖7）。

第八，分級評價情況。根據《科學素質綱要（2021—2035年）》對公民科學素質的定義，按科學素質測評得分高低進行分級評價[。得分超過85分為“具備高階科學素質”，該群體整體水平很高，各維度發展均衡。得分超過70分為“具備科學素質”，該群體整體水平較高，具備良好的分析、判斷事物和解決實際問題能力。上述兩類人群達到科學素質的較高要求，是推動創新發展的主力軍。科學素質測評得分超過55分為“基本具備科學素質”，該群體至少具備科學素質的一般要求，具備分析、判斷事物和解決實際問題的能力，為經濟社會發展奠定人才資源基礎。科學素質測評得分低于55分（不含）為“具備較低科學素質”，該群體整體水平較低，需進一步全面夯實其科學素質發展的各方面要求。

科學素質分級評價結果顯示，2024年公民具備高階科學素質的比例為 2.30% ，具備科學素質的比例為 15.37% ，基本具備科學素質的比例為 44.07% ，具備較低科學素質的比例為 55.93% （見圖8）?？傮w來看，上述前三類人群大致呈現出1：7：19的金字塔式分布，“基本具備科學素質”的人口規模龐大，為經濟社會發展提供了人才資源基礎，也為公民科學素質持續提升夯實根基。

2.2公民獲取科技信息的渠道

電視和互聯網仍是公民獲取科技信息的兩大主要渠道，選擇比例分別為 84.3% 和83.4% ，但互聯網首選比例從2023年的 58.3% 上升至 63.6% ，同比電視的首選比例從 26.8% 降至 24.1% ，二者差距拉大至39.5個百分點，互聯網日益成為數字時代公民獲取科技信息的主要入口和首選渠道（見圖9）。

社交平臺（微信、QQ、微博等）和短視頻平臺（抖音、快手等）成為獲取科技信息的兩大主要互聯網渠道，選擇比例依次為77.1% 和 71.4% ，其中短視頻平臺首選比例從 25.2% 提升至 30.3% ，增加5.1個百分點，提升幅度最大（見圖10）。調查結果表明，短視頻平臺已成為互聯網傳播快速增長的新興力量。

2.3公民利用科普基礎設施情況

對于博物類場館（動物園、水族館等）文化類場館（文化館、圖書館等）、科技類場館（科技館等）和科創類場所（實驗室、展覽室等）4類科普基礎設施，公民參觀意愿均較高，其中以科技館為代表的科技類場館的公民參觀意愿和使用效能最高。

從參觀意愿和效果來看，“科技館等科技類場館”是所有科普基礎設施中首選參觀比例最高的，也是公民認為參觀后“有收獲”比例最高的選項之一，首選科技類場館的比例達到 45.2% （見圖11），參觀后認為有收獲的比例達到 82.8% （見圖12）。

從參觀行為來看，公民參觀博物類場館和文化類場館比例相對較高，過去一年中去過的比例分別為 70.3% 和 66.6% ，對科技類場館的參觀比例也達到 46.3% 。由于現實中前兩類場館建設數量及展廳面積強度遠高于科技類場館，所以科技類場館在各類科普基礎設施中具有更高的參觀使用效能（見圖13）。

對于各類科普基礎設施的參觀、使用動機，選擇“自己感興趣”和“陪親友去”的比例均較高（見圖14）。在制約各類科普基礎設施參觀使用的因素中，約四成公民選擇“沒有時間”，約兩成選擇“位置偏遠”，表明積極動員公民參與科普和優化科普基礎設施布局與服務仍是科學素質建設的重要任務。

2.4公民對科技發展的態度情況

公民對科技創新高度關注和積極支持的態度保持穩定，對參與科技決策的意愿保持高水平。公民對“政府應該通過舉辦聽證會等多種途徑，讓公眾更有效地參與科技決策”“公眾對科技創新的理解和支持，是建設科技強國的基礎”“盡管不能馬上產生效益，但是基礎科學的研究是必要的”的贊成比例分別為 89.6% 、 88.5% 、 86.3% ；“現代科學技術將給我們的后代提供更多的發展機會”的贊成比例為 84.6% ，與2023年的 89.0% 相比明顯下降（見圖15）。

3公民對人工智能技術應用的態度情況

人工智能是引領新一輪科技革命和產業變革的基礎性和戰略性技術，正加速和實體經濟的深度融合，深刻改變工業生產模式和經濟發展形態。了解公民對人工智能的態度和看法，將對賦能新型工業化，加快建設制造強國、網絡強國和數字中國發揮重要的支撐作用。結果顯示，公民已普遍認識和接受人工智能技術的應用，并感知到人工智能給工作生活帶來的影響。 20.7% 的公民在日常生活中總是或經常使用人工智能， 35.6% 的公民有時會使用人工智能（見圖16）。按照本次調查涵蓋的18＼～69歲10億人口進行換算，即我國有2.07億成年公民總是或經常使用人工智能，此結果與中國互聯網絡信息中心（ChinaInternetNetwork InformationCenter，CNNIC）發布的2024年12月我國生成式人工智能產品的用戶規模達2.49億的全年齡段人群調查結果相互印證，表明我國人工智能相關產業的發展成果正逐步被公眾接受和應用。

公民普遍認可人工智能對工作和生活的影響。 59.1% 的公民認為自己了解人工智能，66.6% 的公民贊成“人工智能產品或服務在過去的3至5年深刻地改變了我的工作和生活”，與此同時有 69.4% 的公民非常贊成“人工智能產品或服務將在未來3至5年深刻地改變我的工作和生活”，公民對未來發展持肯定態度的比例更高。由此表明，公民在感知人工智能產生影響的同時，能夠認識到人工智能未來將產生更加持續和深入的影響。

公民愿意更多地應用和推廣人工智能。64.2% 的公民認為“能熟練使用人工智能產品或服務協助開展日常工作”， 70.8% 的公民贊成“人工智能的應用是一件好事，因為能夠幫助人們完成工作或做家務”， 75.5% 的公民贊成“應該更多地采用人工智能技術，讓它成為工作和生活的一部分”（見圖17）。

公民對人工智能未來發展呈現出期待與擔憂同在的復雜態度。一方面，公民對人工智能技術進步持有信心，對其未來發展比較期待， 83.2% 的公民對“我國在人工智能領域的發展”持有信心（見圖18）， 69.4% 的公民贊成“人工智能產品或服務將在未來3至5年深刻地改變我的工作和生活”。另一方面，公民對人工智能的未來發展也存在明顯擔憂，41.5% 的公民認為“當前的職業或想要從事的職業會被人工智能取代”?？傮w來看，公民對人工智能的期盼大于擔憂，對于人工智能應用在日常生活中不斷增加的說法， 31.6% 的公民選擇期盼勝于擔憂， 48.4% 的公民選擇期盼與擔憂程度相同， 9.5% 的公民選擇擔憂超過期盼。

4主要發現

4.12025年公民科學素質發展目標提前實現

我國公民科學素質建設成效顯著，提前一年完成《科學素質綱要（2021—2035年）》設定的2025年超過 15% 發展目標。2024年我國公民具備科學素質的比例達到 15.37% 比2023年的 14.14% 提高了1.23個百分點，提前一年完成2025年超過 15% 的發展目標。2018一2020年的年均增幅為1.05個百分點，2020—2023年的年均增幅為1.19個百分點，呈加速提高態勢。

4.2科學素質發展不平衡情況有所緩解

科學素質發展不平衡情況有所緩解，城鄉差距、東中西差距、性別差距均明顯縮小。2024年城鎮居民和農村居民具備科學素質的比例分別達到 18.1% 和 10.23% ，農村居民增幅大于城鎮居民，城鄉差距首次縮小。東、中、西部地區公民具備科學素質的比例分別達到17.59% 、 14.35% 和 12.81% ，西部地區增幅大于中部，中部地區大于東部，區域差距繼2023年以來持續縮小。男性公民和女性公民具備科學素質的比例分別達到 16.70% 和 13.94% ，女性增幅大于男性，性別差距繼2022年以來持續縮小?？茖W素質發展不平衡的情況有所緩解，充分展現了以人民為中心理念的先進性和中國特色社會主義制度的優越性。

4.3基本具備科學素質的人口規模龐大

基本具備科學素質的公民達4.4億，為建立宏大的高素質創新大軍提供規模龐大的勞動力基礎。為進一步細化、分析公民科學素質的層次結構，本次調查中開展了公民科學素質分級評價研究，結果顯示：2024年公民具備高階科學素質的比例為 2.30% ，具備科學素質的比例為 15.37% ，基本具備科學素質的比例為 44.07% 。上述三類人群大致呈現1：7：19 的金字塔式分布，其中“基本具備科學素質”的人口約為4.4億人，為經濟社會發展和科技創新提供規模龐大的人才資源基礎，也為公民科學素質持續提升夯實根基。

4.4發展人工智能具有良好的群眾基礎

公民對人工智能應用態度積極、信心充足，但對就業替代存在一定擔憂。截至2024年9月， 20.7% 的公民在日常生活中總是或經常使用人工智能， 69.4% 的公民贊成“人工智能產品或服務將在未來3至5年深刻地改變工作和生活”， 83.2% 的公民對“我國在人工智能領域的發展”有信心。與此同時， 41.5% 的公民認為“當前的職業或想要從事的職業會被人工智能取代”。結果表明，公民對人工智能的未來發展既充滿期待又存在一些擔憂。新形勢下科普工作面臨新任務，需引導社會正確認識和使用前沿科技成果，增進公民對人工智能的理解、認同和支持。

4.5我國公民科學素質水平將大幅提升

按當前發展趨勢，綜合研判當前及今后一個時期教育、科普、經濟社會等因素的影響，結合科學素質指標的歷史數據，采用趨勢外推法、主體模型法、目標倒推法綜合預測該指標的未來表現。在教育科技人才一體推進的戰略指引下，公民科學素質水平保持加速提高趨勢，預計2030年我國公民具備科學素質的比例將超過 24% ，2035年將超過32% 。相關報告顯示，美國公民具備科學素質的比例為 28% （2018年），歐盟為 24% （2021年），且近年來變化不大，將長期處于高位平穩階段[10-]。按照上述發展趨勢，預計我國公民具備科學素質的比例將在2030年與歐盟相當，2035年超過美國。

5結論與展望

盡管我國與發達國家相比存在明顯的教育歷史欠賬，但科學素質補短板、擴增量速度很快。我國教育事業迅速發展，2019年我國高等教育毛人學率已突破 50% ，2023年達到60.2% 。2022年我國新增勞動力平均受教育年限已達14年，為我國科學素質水平快速提升提供了可觀增量。近年來，我國不斷深化科普供給側改革，努力構建主體多元、手段多樣、供給優質、機制有效的科學素質建設體系，國家科普能力不斷提高，全民科學素質行動深入實施，有效促進全民科學素質持續提升。

2024年12月25日，十四屆全國人大常委會第十三次會議通過新修訂的《中華人民共和國科學技術普及法》[12]（以下簡稱新修訂《科普法》），這是自2002年《科普法》公布施行22年以來的首次修訂。新修訂《科普法》明確將國家實施公民科學素質行動納人法律范疇，充分體現了國家對提升公民科學素質的堅定決心。進一步夯實我國科普領域新修訂《科普法》《關于新時代進一步加強科學技術普及工作的意見》、《科學素質綱要（2021—2035年）》“一法、一意見、一綱要”的制度根基，完善推動公民科學素質提升的制度設計和政策供給，為公民科學素質持續提高提供制度保障。

錨定科技強國建設的戰略目標，著力推動科普事業與科技創新協同發展，加快形成全社會共同參與的“大科普”格局，將進一步滿足新興技術迅猛發展等背景下公眾對高質量科普產品和服務日益增長的需求，這不僅有助于持續提升公民科學素質，引導公民培育科學和理性思維，還將有助于培養全民崇尚科學、追求創新的風尚，為2035年“實現高水平科技自立自強，進入創新型國家前列”奠定堅實基礎。

致謝

本文以第十四次中國公民科學素質抽樣調查為基礎開展分析研究，課題組其他成員包括龐曉東、王挺、蔣理慧、馬崑翔、馮婷婷、蘇虹、王禎梅、王夢倩、郟超超、唐德龍、李萌、楊建松、董容容，也為本文作出重要貢獻。

參考文獻

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（編輯顏燕 荊祎瀾）