科技创新治理的历史演进与治理难题

　　文/杨洋(中国科学技术发展战略研究院)

　　科技创新治理取决于对科技创新活动的理解。二战以来，科技创新治理理念历经四次转型。随着治理理念更新，在旧格局体系下推行新理念政策实践，在资源有限约束下追求多个目标、跨部门协调制定“一体化”政策以及保持政策“连贯性”等治理难题也日益突出。在新治理理念下，面对治理难题，我国要抓住第四次治理转型的历史机遇，以新思维和新知识库指导治理，构建更为开放、包容的制度环境，鼓励实验性治理实践。

　　科技创新治理含义宽泛，包含了科学政策、研发政策、技术政策和创新政策，虽然这些政策都针对“知识链”的特定部分，但没有明确的边界，政策重叠区域也会随时间发生变化。科技创新治理取决于对科技创新活动的理解，既包括对科技创新规律的认识，也涉及对科技创新目的和影响的判断。二战以来，政府对科技创新的干预从支持基础性和战略性知识生产，到促进知识扩散和吸收，再到系统性提升科技创新绩效，最后到全方位促进“社会-技术”系统实现可持续、包容性转型，科技创新治理理念不断更新，政策工具不断丰富。但随着目标多元化，科技创新治理难题也愈发凸显。在创新位于我国现代化建设全局核心地位之际，科技创新治理的历史演进为我国提升科技创新治理水平提供了重要启示。

　　一、科技创新治理的四次历史性转型

　　自19世纪科学与技术紧密联系以来，科技创新治理大致经历了四次重大转型(也有学者认为是三次转型，即将本文的第二、三次合并为一次，但本文认为从对科技创新规律认识及政策需求视角看，第二次更加关注一般意义上的知识商业化，而第三次则更偏重从国家竞争视角看待科技创新效率及其对工业和贸易竞争力的影响，两者存在显著区别)。这些转型集中发生在二战以来的时期。自二战起，每隔20～30年就会出现一次科技创新治理理念转变，同时伴随着政策工具更新。其中，第一、二次转型在理论和实践层面主要由美国主导，欧洲等工业化国家模仿学习;第三次转型在理论层面由欧洲主导，在实践层面欧洲、日本、“亚洲四小龙”和中国等较为突出;第四次转型主要由欧洲率先提出，并率先系统性进入政策实践。

　　第一次转型(20世纪40—70年代)：自由放任不足以支撑国家安全，政府要投资于战略性、基础性知识生产

　　二战前，政府对科技创新的干预很少。18、19世纪欧洲国家对科学的支持主要是资助各类学会以及后来的极少数科研机构(如英国皇家研究院)，只有德国率先支持大学教育，但主要是为国家培养教师、医生和政府官员;而美国19世纪对农业研究的支持也仅仅是通过赠地方式建立学校，培养农业技术人才。整体而言，政府对科技的投资和干预并不多。技术进步主要源于个人发明家与实业家的互动，以及后来大企业与少数大学的互动(从第一次工业革命到第二次工业革命，技术变革主要依靠技术工人、个人发明家与实业家联合推动，科学真正与技术结合由电气革命开始，并由此开启了大企业建立工业实验室并联合大学开展研究的时代)，研发投入也主要源自产业界(20世纪30年代美国联邦政府的研发投入只占美国总研发投入的12%左右，而且其中39%用于农业研发)。二战彻底改变了政府对待科技的态度。以美国为例，从投入规模看，美国联邦政府的研发支出从1940年的8320万美元猛增到1945年的13亿美元，其中国防部研发投入从不到3000万美元增加到4.2亿美元，这还不包括曼哈顿计划等项目的研发投入(Mowery & Rosenberg,1999)。从组织架构看，曼哈顿计划造就了大科学项目研究模式，大学由于接受了大量国防研发合同成长为举足轻重的科技创新主体，大学的研发经费总额从1935年的5亿美元增加到1960年的24亿美元(Mowery & Rosenberg,1999)，国家科学基金会等组织也于战后陆续成立。从成果影响看，飞机、半导体和计算机等领域的关键技术很多源于美国国防相关的研发投资。由于从战争中看到科技的力量，加之冷战形势，注重基础研究的线性创新理念(以Bush Vannevar的《Science: The Endless Frontier》为代表，线性模型是指从知识到产品遵循基础研究—应用研究—技术开发—商业化的线性流程)主导了战后二十年的科技创新治理。其基本观点是：基础研究需要政府支持和投资，而基础研究产生的成果受市场力量驱动将自动进入商业化流程，进而提高军事实力和国家竞争力。根据该理念，政府要在两方面有所作为：一是在大学和国家实验室资助基础研究、应用研究以及培养人才;二是在战略领域(国防、能源、航空航天、计算机、健康等)开展大型研究项目(如全球卫星导航系统、阿波罗登月计划等)。此外，还有部分国家针对产业共性问题进行研究支持，如1949年成立的德国弗劳恩霍夫研究所等。

　　第二次转型(20世纪70—80年代)：知识往往不会自动转化为经济价值，知识的扩散和吸收也需要政府干预

　　20世纪60年代开始，美国以新技术为基础的小型企业(new-technology-based small firms，简称NTBFs)大量兴起，风险投资规模不断壮大，大学衍生企业涌现。这虽然印证了政府战时投资基础研究产生了经济效益，但越来越多的研究发现，知识往往不会自动转化为商品。由此出现了创新的“链式模型”，该模型认为在知识生产和价值实现的关键节点上，需要公共部门、私人部门和用户密切互动，以促进知识扩散、吸收和转化。例如，美国拜杜法案(1980年)及小企业创新研究计划(SBIR，1982年)都是基于这些认识出台的重要举措。由于欧洲当时缺乏美国丰富的风险资本，并存在大学研究和应用研究严重割裂等问题，于是，欧洲主要工业化国家为了构建像美国一样的创新环境，推出了一系列政策工具，包括:技术转让制度;支持大学衍生企业工具(科学园、小型孵化器);确保创新融资工具(种子基金和风险资本支持);提升中小企业技术吸收能力工具(知识载体项目、商业咨询服务)等(Boekholt, P.，2010)。

　　第三次转型(20世纪80年代—2010年左右)：市场失灵之外还有系统失灵，需要用系统思维提升科技创新绩效促进经济发展

　　市场失灵理论主要支持三种政策工具：基础研究投入、企业研发补贴和知识产权保护。随着20世纪80年代国家间经济竞争加剧，工业创新的绩效差异引发关注。研究发现，成功的创新依赖于多种不同资源(如知识、技能、资金、需求、基础设施、法规等)，如果不能系统性地提供这些资源(尤其是互补性资源)，就会产生“短板效应”，甚至阻碍创新。基于对日本等国战后科技与经济崛起的经验研究，20世纪80年代末创新系统概念被提出，并在其后十余年间逐渐被政策界接受。最先被提出的是国家创新系统(体系)概念，由Freeman(1987)和Lundvall(1992)提出，后续区域创新系统、产业创新系统等概念相继提出。创新系统作为分析框架，被用于发现并处理“系统性故障”，以提升创新效率。基于创新系统的政策工具主要是“桥梁”类政策(实际上，桥梁类政策工具很早就已经在实践，例如1980年在美国启动的“合作研究协议”或在德国1954建立的“中小企业合作研究系统”AIF系统，但基于创新系统理念的政策工具更加具有互动性)，用于“修复”创新系统组件间的互动关系。此外，随着演化经济学在20世纪80年代的发展，将科技创新作为经济增长核心的系列研究也进一步支持和丰富了技术预见、战略规划、产业政策等政策工具。在此期间，四类政策工具受到关注：一是“桥梁”类政策(产学研合作、公私伙伴关系、联合研发网络等);二是需求侧政策(公共采购、技术标准、先导用户支持等);三是政策评估及战略规划(技术预见等);四是国际化的政策(吸引跨国研发机构，双边或多边联合研究项目、基金和协议)等。

　　第四次转型(2010年前后—今)：仅关注经济目标还不够，要推动“社会-技术”系统转型实现可持续、包容性发展

　　创新系统关注如何提高创新能力和经济竞争力，但对处理技术和经济增长带来的消极后果(Steinmueller J S W，2018)指导性不足。近十年来，疾病控制、污染防治、气候变化、贫富差距等问题愈发凸显，以“负责任的创新”“变革性创新政策”为代表，致力于推动经济社会实现可持续、包容性发展的治理理念开始进入科技创新政策语言(Edler J, Fagerberg J，2017)。不同于开发新的技术解决方案，第四次转型超越了科技与经济范畴，是更大范围的系统性变革，具有长期性和根本性。它不仅包括了知识、技术和产品的生产方式，也包括了消费方式和生活方式，涵盖了知识、技能、基础设施、产业结构、产品、法规、用户偏好和文化价值观等众多方面。例如，为实现低碳出行，仅发展电动汽车还不够，还需要运用新技术和新政策让更多人以公共交通、自行车和步行方式出行，尤其是要让低碳理念进入社会价值观，影响公众出行选择。

　　在第四次转型理念驱动下，科技创新治理呈现“使命性”“整体性”“一致性”“自反性”“开放性”和“广泛参与”等特征。具体表现为：一是关注“方向性失灵”(指以经济效益或探索未知为导向的部分科技创新活动可能不利于人类可持续、包容性发展)，强调将应对重大社会挑战作为科技创新的重要导向和使命。二是从寻找最佳政策工具转向注重“整体”的政策工具组合，注重通过工具相互作用，影响创新效能。三是注重跨部门“横向”协调，以提升科技政策有效性，包括竞争政策、财政政策、教育政策和宏观经济政策等与科技政策的协调。四是从社会和环境视角进行技术影响的预见、监测、效果评估及修正调整成为重要考量，尤其是在新技术大规模商用前。五是运用云、数字化等新技术推动研发资源和数据的开放获取甚至共享成为新趋势，例如欧洲开放科学云(是欧盟委员会于2016年提出的欧洲云计划的重要组成部分，旨在整合全球数字化基础设施、科研基础设施，为欧洲研究人员和全球科研合作者提供共享、开放的科学云服务，跨境、跨领域的科研数据存储、管理、分析与再利用服务)。六是更加注重利益相关者的广泛参与，包括公众参与和用户参与。此外，随着新一轮技术革命和产业变革兴起，“战略情报”地位进一步提升，选择战略新兴领域进行重点支持成为多国政策重点。

　　为适应治理需求，扁平化、高层级的科技创新治理机构出现，例如芬兰的研究与创新委员会(2009年)、瑞典的国家创新委员会(2015年)等都由国家首相或总理等最高级官员直接领导，政策协调能力与推进能力远高于原有治理架构。此外，原有政策工具也发生新变化，如以激发创新为理念的功能性政府采购(Edquist C，2019)的出现。

　　二、转型视角下的科技创新治理难题

　　每一次新的科技创新治理理念进入政策实践都面临巨大挑战。这不仅需要横向和纵向的政府部门间形成基本共识，也涉及政治、经济、社会领域相应变革。尤其是第四次转型对科技创新治理的能力和范围提出了更高要求，也面临着更大的难题。

　　难题1：旧格局体系下推行新理念政策实践，首先是与旧理念的冲突

　　前三次转型分别有军事胜利、科技型中小企业涌现和日本等国赶超的经验事实为依据，大大提升了新型政策干预的合法性。即便如此，创新系统理念在根本上依然与新自由主义经济学所提倡的自由竞争理念相冲突，并一直存在争议(典型如产业政策之争)。第四次转型没有将经济利益放在唯一优先地位，引发更大争议。实际上这是将“做蛋糕优先，还是分蛋糕优先”的效率与公平之争，进一步推升到“做蛋糕优先，还是做什么样的蛋糕优先，以什么方式做蛋糕优先”的更复杂层面。在全球经济增长乏力，国家间经济竞争烈度上升的形势下，这种争论尤为激烈。其次是旧治理体系和利益格局的阻力。例如，新变革需要扩大科技创新治理部门的权限，容易引发利益相关部门抵触。再如，新的分布式、分散化的新能源电力供应技术系统，可能会损害原有的大型传统能源电力供应集团利益，并遭遇阻力。

　　难题2：资源有限约束下追求多个目标

　　虽然不同转型期科技创新治理的重点不同，但目标并不唯一。实际上，随着科技创新治理理念的演进，政府追求的目标越来越多。对于大国而言，虽然第四次转型注重可持续发展的能力，但同时绝不会放弃追求军事竞争力和经济竞争力。即便是工业化程度较高且率先提出第四次转型的欧盟，依然在同时追求科学前沿、产业竞争力和应对社会挑战等目标。在欧盟2014—2020年的第八框架计划“地平线2020”中，卓越科学、工业领先和社会挑战的投入占比分别为31.73%、22.09%和38.53%，在2021—2027年的第九框架计划“地平线欧洲”中，卓越科学资金投入占比27.42%，全球挑战与欧洲工业竞争力合计投入占比56%，创新欧洲投入占比14.35%。因此，如何在绿色、包容性技术研发和战略新兴技术研发等不同目标导向下配置公共创新资源是一大难题。

　　难题3：跨部门协调制定“一体化”政策

　　在创新系统时期，跨部门政策协调就是难题，但主要局限在参与科技创新活动的主体和部门间。区域战略、部门政策(例如运输、能源、卫生、工业部门)和交叉类政策(例如税收、经济、社会)间的横向协调失败，以及政策制定和执行部门间的纵向协调失败很普遍。如我国审计、财税、国资和科技部门政策时空不一致导致科技成果转移转化、科研人员收入激励等政策推进难、落地难;教育、文化与科技创新治理不一致又与“原创性成果少”等问题有千丝万缕的关系。最终导致谈科技创新“一谈到科研人员收入问题就无解”“一谈到教育问题就无解”的局面。第四次转型背景下，协调范围超出创新主体范畴，涉及社会、环境等方面，数字技术、人工智能等新兴技术的研发、应用和治理，将涉及更多协调问题。

　　难题4：政治周期影响下保持政策“连贯性”

　　政治选举周期对欧美政策连贯性造成重大挑战。由于第四次转型具有长远性和根本性，容易受到内外因素冲击，加之政府注重短期利益，很容易使政策方向发生变化。例如，特朗普政府对全球气候议题的否定、对美国相关研发投入的削减等。在中国，中央政府层面的政策具有很强的“连贯性”，但地方政府层面受官员换届影响较大。大到产业与技术领域，小到具体科技项目，都可能受到政府(官员)换届影响。强调连贯性并非否定政策优化调整，问题是瞄准长期可持续、包容性发展的政策是否会因政治周期被冲击得七零八落。

　　三、相关启示

　　党的十九届五中全会提出坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展的战略支撑。这表明我国对科技创新的需求已扩展到与国家命运前途和人民生活相关的方方面面。这种需求融合了四次科技创新治理的转型目标，治理复杂性前所未有。除了加大科技创新投入、强化关键核心技术攻关和科技体制机制改革外，从治理演进视角看，以下几方面也需提高重视。

　　一是不同目标在地位上可以有主次，但在时间上不能有先后。当前，保障国家军事安全和经济安全，关键核心技术攻关，发展战略新兴技术是我国科技创新的优先事项。但提升基础研究能力，扩展STEM教育，发展绿色技术，预测和治理新技术引发的负面影响等也亟需关注。政府在资源配置上可以有轻重，但在宏观战略规划(计划)及政策制定方面，支持军事安全、经济竞争力和可持续、包容性发展的政策要同步推进。例如，为培养人才，人工智能教育不能仅关注技术问题，还要同步进行人工智能治理、影响方面的教育。这样，未来的工程师和开发人员才能将治理规则、伦理价值等因素贯穿技术研发和产品设计全流程，中国创造的人工智能(技术)产品才会更容易赢得国际社会认同，更具全球竞争力。再如，当前老年人等边缘群体面临“数字鸿沟”困境，一定程度上与轻视技术影响预见和包容性数字技术相关。在数字化转型背景下，可持续、包容性发展要求公众、用户，尤其是受技术革新影响的边缘群体能够“自下而上”反映诉求，要求政府将这些诉求纳入治理考量。这些都要求科技创新治理要以“全政府”模式，用更多的“未雨绸缪”式治理来减少“亡羊补牢”式治理。

　　二是需要新知识库指导治理，不能局限于经济学和科技创新研究。追求多元目标的治理需求，需要跨学科、多领域的知识提供智力支持。但长期以来，存在两种知识割裂：一方面，基于演化经济学的科技创新政策研究和基于新古典经济学及凯恩斯主义的经济研究之间交流甚少，甚至互相轻视;另一方面，科技政策研究中对系统科学、科技哲学、科学技术史学、科学社会学等研究的重视也不够。前者导致经济政策与科技创新政策长期割裂，甚至在产业政策等领域存在尖锐对立，后者导致科技创新政策难以应对复杂形势和更广泛的社会需求，甚至可能引发“卢德主义”(指对新技术和新事物的一种盲目冲动反抗)现象。因此，新时代的科技创新治理需要更为广泛且更具融合性的知识库。这需要集成学科背景更为广泛的专家团队，重塑国家财经委员会、科技创新委员会、竞争力委员会及其智力支撑体系。从中长期考虑，在维护国家安全和经济竞争力等优先事项的同时，需要将社会目标、环境目标和相应的价值观体系嵌入到国家科技创新治理体系中，达成广泛共识和愿景，为寻找潜在有效解决方案及其试验提供契机和空间。

　　三是将第四次转型作为我国深度参与国际科技创新治理的重要机遇。第四次转型为国际社会在卫生健康、农业、新能源、工业脱碳、包容性创新等方面提供了巨大的合作空间。欧盟在2017年根据对“地平线2020”(2014—2020)的中期评估，提出在2018—2020年预留近20亿欧元预算用于开设30个新国际合作旗舰计划，绝大部分集中在可持续和包容性发展领域。其中，与中国开展的旗舰合作计划就集中在食品、农业、生物技术、新能源等方面。在“地平线欧洲”(2021—2027)计划中，欧盟也将卫生健康、包容社会、气候、能源与交通、农业与环境等作为全球挑战的重要内容。从2020年民主党竞选纲领看，拜登政府很可能在气候变化、卫生健康等方面与中国开展合作。与此同时，我国在以科技创新促进减贫脱贫、生态保护和方便公众生活等方面也积累了大量经验、成果，同时也面临农村振兴、医疗卫生、生态保护等重大需求。在美国及其部分盟友压缩我国国际科研合作空间的背景下，第四次转型不仅是我国扩展国际科技合作的重要渠道，也是我国展现大国责任、深度融入全球科技创新治理体系的重要契机。我国应充分利用“一带一路”倡议、RCEP、中欧投资协定等机制，积极对接国外项目，寻求合作机遇，加大相关技术、产品和经验扩散。同时运用数字化和云等技术，积极参与和建立基于开放科研理念的数据(资源)中心和平台。

　　四是构建更为开放、包容的制度环境，鼓励实验性治理实践。推进第四次转型需要大量探索性的科技创新活动和治理实践，关键就是探索多种可能性和不同途径。这就需要较为包容的容错机制和社会氛围，激励研发主体和政府部门维持集体搜索和学习的过程，而不是基于狭隘标准和是/否类型决策进行短期实践(Steinmueller J S W，2018)。一方面，推进政策工具的开放性，如运用科学云、创新云、开源库等工具实现数据、信息等创新资源的快速扩散;在政府采购中试点功能性采购，面向全社会(甚至全球)征集技术解决方案。另一方面，选取具体技术体系(如人工智能)作为实验田，在追求多元目标、制定“一致、连贯、激励相容”的政策等方面开展综合性治理探索，为实现整个“社会-技术”体系转型积累经验。

　　最后，要充分发挥我国“自上而下”的制度优势，构建强有力的治理架构。一方面要强化部门间“软协调”，推动部门间取得基本共识，并将共识及时转化为法律、标准、条例等“硬约束”。另一方面，要勇于打破传统利益格局，统筹消费者权益保护、知识产权保护、技术和产品质量标准问题，同时防止“垄断”“竞次”(race to the bottom，在经济学领域是指通过低劳动保障、低工资、自然环境损害为代价赢得价格优势。在“竞次”中，比的不是谁投入了更多的科技、更多的教育，而是比谁更次、更糟糕、更能够苛刻本国的劳动阶层，更能够容忍本国环境的破坏)等现象发生。

　　本文是国家社会科学基金资助课题、国家高端智库理事会课题“深度参与全球科技创新治理路径研究”的阶段性成果。