重大突发公共卫生事件科技研发应急体系运行机制研究

惠 娟,谭清美

(南京航空航天大学 经济与管理学院,江苏 南京 211106)

摘 要:在突发事件应急管理过程中,科技研发支撑作用十分关键,亟需建立突发公共卫生事件科研应急体系长效运行机制。基于科技研发应急体系的复杂性、适应性特征,从主体属性和体系架构两个层面入手,分析重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的复杂适应系统特征,运用复杂适应系统理论模型和动态闭环螺旋模型,研究重大突发公共卫生事件科技研发应急体系运行机制。研究发现,重大突发公共卫生事件背景下,科技研发应急体系具有复杂适应系统的7个基本特征,是典型的复杂适应系统;科技研发应急体系中,科研攻关专家组、诊疗医院、科技部门等科研主体具有各自内部模型,并通过6大标识进行聚集;科技研发应急体系存在事件—需求引导、主体协同、资源交互、成果转化机制。同时,新冠病毒肺炎疫情应对实践表明,疫情防控救治进程中科技研发应急体系存在并遵循上述运行机制。

关键词:科技研发应急体系;突发公共卫生事件;复杂适应系统;动态闭环螺旋模型;新型冠状病毒感染肺炎

The Operation Mechanism of Sci-tech R&D Emergency System in Major Public Health Emergencies

Hui Juan,Tan Qingmei

(College of Economics and Management,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics (NUAA),Nanjing 211106,China)

AbstractThe supporting role of sci-tech R&D in the process of emergency management is very critical,and it is urgent to establish a long-term mechanism of sci-tech R&D emergency system for public health emergencies.Based on the complexity,adaptability and other characteristics of the sci-tech R&D emergency system,it analyzes the complex adaptive system characteristics of the R&D emergency system in major public health emergencies from two aspects subject attributes and system architecture; the use of complex adaptive system theory models and dynamic closed-loop spiral model to analyze the operation mechanism of the sci-tech R&D emergency system in major public health emergencies.The result shows that,under the background of major public health emergencies,the sci-tech R&D emergency system conforms with seven basic characteristics of complex adaptive system,which is a typical complex adaptive system.The sci-tech R&D emergency system includes R&D experts group,hospitals for diagnosis and treatment,sci-tech departments,et al.They all own respective internal model,and aggregate through six taggings.There are four core operating mechanisms of the sci-tech R&D emergency system in major public health emergencies: event-demand guidance,subject coordination,resource interaction,and achievement transformation.At the same time,the Novel Coronavirus Pneumonia coping practice shows that,in the process of epidemic prevention and treatment,the sci-tech R&D emergency system contains and follows the aforementioned operating mechanisms.

Key Words:Sci-tech R&D Emergency System; Major Public Health Emergencies; Complex Adaptive System; Dynamic Closed-loop Spiral Model; Novel Coronavirus Pneumonia

DOI10.6049/kjjbydc.ZK202002105

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

中图分类号:F204

文献标识码:A

文章编号:1001-7348(2020)09-0011-10

收稿日期:2020-04-14

基金项目:国家社会科学基金项目(19AGL003);江苏省社会科学基金重大项目(16ZD008)

作者简介:惠娟(1989—),女,甘肃兰州人,南京航空航天大学经济与管理学院博士研究生,研究方向为科技创新、产业创新、军民融合;谭清美(1961—),男,山东潍坊人,博士,南京航空航天大学经济与管理学院教授、博士生导师,南京航空航天大学技术经济与创新管理研究所所长,江苏省军民融合产业发展研究中心主任,研究方向为产业创新、技术经济、军民融合。本文通讯作者:谭清美。

0 引言

近期,新型冠状病毒感染肺炎疫情引起全社会高度重视,是对我国健康保障机制和医疗卫生制度的又一次重大考验,提醒国家对未知疾病来袭需时刻保持警惕并不断提升防御能力。习近平总书记在疫情防控考察工作中强调,人类同疾病较量最有力的武器就是科技,人类战胜大灾大疫离不开科学发展和技术创新。新冠肺炎疫情发生以来,国家层面迅速启动应急科技攻关项目,科技部及时梳理已有科技研发成果,成立以钟南山院士为组长的科研攻关专家组,组织国内外众多科研人员参与新冠肺炎疫苗研发工作,并取得了新的进展。

一直以来,世界各国不断加强政府部门应急管理体系建设,十分重视突发事件应急管理过程中的关键技术研发,并持续提升应急管理科技支撑工作的科学性[1]。我国高度重视应急管理科技支撑与保障体系建设工作[2],国家自然科学基金应急管理项目资助经费逐年增加。已有文献针对科学技术在应急管理中的作用特征、机制、原则等重要问题进行了广泛研究。如储节旺等[3]首次提出应急型科技创新联盟的理论概念并分析其内涵、特征;钟书华[4]研究认为,科学技术渗透于灾害应对全过程,并界定了应急科技支撑体系概念,提出应急科技支撑体系是在发生突发性重大灾难时,政府为实现及时监测、评估、控制、调动,对科技组织及其科研活动实施的某种制度安排;宋英华(2009)提出应急管理技术、应急管理科技创新体系概念,并分析了应急管理科技创新体系特性;王欣等[5]研究认为,应坚持科学技术参与到重大突发事件应对进程中,并深入分析了科学技术参与重大突发事件应对的原则和目标。

然而,已有研究较少分析科技研发应急体系在重大突发公共卫生事件的体系特征和运行机制。重大突发公共卫生事件是指突然发生的、造成或者可能造成公众健康严重损害的重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物中毒和职业中毒以及其它严重影响公众健康的事件[6]。突发公共卫生事件相关技术的研发、应用离不开科研管理,必须有效协调研究机构进行科技研发,并应用相关技术应对突发公共卫生事件[7]。因此,研究重大突发公共卫生事件科技研发应急体系运行机制具有重要理论意义和现实意义。

重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的科研主体、科研资源、科研活动均随事件发展不断调整,从而积极适应新的研发环境、满足新的研发需求,在适应过程中,体系逐渐呈现复杂性特征。复杂适应系统理论 (CAS) 认为,具有适应性的个体在与环境以及其它主体交互过程中不断学习和积累经验,并根据学到的经验改变自身结构与行为方式[8]。该理论核心思想是适应性造就复杂性,认为宏观系统演化包含新层次的产生、分化、多样性呈现以及新主体聚合,且都是由微观主体间的适应性交互产生的[9]。重大突发公共卫生事件背景下,科技研发应急体系中具有适应性的科研主体与外部环境以及其它科研主体进行交互,并不断调整科研活动、适应科研环境,根据科研活动中获得的经验调整自身结构与科研行为,这符合适应性造就复杂性的理论内涵。因此,本文基于复杂适应系统理论研究重大突发公共卫生事件科技研发应急体系运行机制。

综上,本文从主体属性和系统架构两个层面入手,分析重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的复杂适应系统特征,运用复杂适应系统理论模型和动态闭环螺旋模型,研究重大突发公共卫生事件科技研发应急体系运行机制。并从体系运行机制出发,提出突发公共卫生事件中科技研发应急体系建设的相关对策建议。

1 复杂适应系统理论概述

复杂适应系统 (CAS) 最早由Holland[10]提出,适应性是其最重要特征,即系统中各主体能够与其它主体及环境进行交互,并通过不断演化学习调整自身结构与行为方式。复杂适应系统理论为许多传统方法难以解决的问题提供了系统化研究依据,获得了众多学者关注。

1.1 系统特征与经典模型

复杂适应系统具有聚集、非线性、流、多样性、标识、内部模型和积木7个基本特征,前4项为主体基本属性,后3项为系统交流架构[13]。复杂适应系统理论包含许多经典模型。其中,刺激—反应模型是用于解释适应性主体在不同阶段对外部环境变化的反应能力,以及描述不同特征适应性主体调整能力的经典模型[13];涌现模型是复杂适应系统的又一经典模型,其涌现过程可概括为,系统各主体为应对外部环境改变,主动收集反馈信息,并对自身知识结构进行调整,同时,各主体间发生复杂的非线性交互作用,进一步推动系统产生实质性发展,形成更高层次的结构、行为和功能[14];回声模型是一种基于资源观的模型,是Holland[15]在微观主体模型基础上,以生物、生态、经济系统为主要应用背景提出的,是建立在资源和位置两个概念上的、关于整个系统的宏观模型,模型各主体的主要功能是寻找可交互资源的其它主体,并进行资源交换、保存和加工。

1.2 理论应用

复杂适应系统理论最初被应用于生命与物理科学领域,随着理论不断完善与发展,已在其它众多领域得到广泛应用[11]。近年来,复杂适应系统理论多应用于企业管理、产业集群、城市发展、知识管理等领域。如吕鸿江等[16]基于复杂适应系统理论中有序、混沌边缘等概念,将组织适应性引入为结果变量,重新对比分析了创新型和效率型商业模式对企业影响的差异;张向前等[17]基于复杂自适应系统模型,嵌入知识型人才流动与产业集群的互动关系要素,构建了CAS理论视域下的知识型人才流动与产业集群互动系统;周霞等[18]运用复杂适应系统理论分析了韧性社区自适应、网络性和多样性等基本特征,并提出由设施环境、成员自有资源、制度及组织环境等共同构建社区韧性资源系统;任大帅等[19]在复杂适应系统理论与全面创新管理理论视域下,分析了主流创新系统和新流创新系统的内涵、特征,并阐述了两个系统的构成要素;范冬萍等[20]研究认为,社会生态系统作为一种典型的复杂适应系统,具有非线性、不可预测性、自组织性等特点,而突现性则是复杂系统的标志性特征。进一步梳理相关文献发现,复杂适应系统理论在科技管理领域的应用多集中于科技型企业商业模式创新、科技创新示范区建设、区域科技创新系统等,尚未应用于突发事件科技研发应急体系相关研究。

2 重大突发公共卫生事件科技研发应急体系:一种复杂适应系统

科技管理视域下,科技研发体系是国家科研管理的对象,具体实现研发运作,形成科研成果产出,其主体行为具有复杂性、适应性特征。由CAS理论可知,体系内各主体间相互作用,寻找和构建能够互相适应,且共同适应外部环境变化所需的行为规则,最终形成复杂适应系统。重大突发公共卫生事件背景下,科技研发应急体系内参与主体众多、交互关系复杂、研发行为不断调整。因此,科技研发应急体系呈现复杂性、适应性特征,且十分强调研发时效性、准确性、安全性,主要以实战应用为导向。本文从科技研发应急体系的主体属性和系统架构入手,分析重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的复杂适应系统特征。

2.1 主体属性

(1)重大突发公共卫生事件科技研发应急体系具有主体聚集特征。复杂适应系统的聚集特征是指主体间存在交互意愿,并共同构成新的、较大的高层次聚集型主体,各主体通过聚集产生新的更高层次主体[14]。重大突发公共卫生事件发生后,科技研发应急体系中的诊疗医院、科技部门、研究院所、国防科研团队等科技研发主体积极响应国家号召,承担社会责任,有与其它科研主体协同应对突发事件的意愿,在结果导向前提下,共同构成新的科技研发系统化、聚集型主体。

(2)科技研发应急体系各主体间存在非线性关系。复杂适应系统的非线性特征是指主体及其属性产生的变化并不是根据简单线性关系进行的,而是具备主动特征的相互适应关系,其实际关系具有复杂的正负反馈交互作用特征[14]。科技研发应急体系中科研主体相互配合,主动适应紧急时期新的科研任务、科研环境以及合作伙伴。各科研主体间进行信息交流、资源共享、成效检验、措施调整等复杂的反馈交互作用,因而具有复杂适应系统中的非线性特征。此外,突发事件应对过程中,科技研发活动存在大量随机的、模糊的不确定因素,共同形成体系非线性特征。

(3)科技研发应急体系主体间存在“流”。复杂适应系统主体间存在多种形式的“流”,如物品流、资金流、信息流、能量流等。“流”的特征包含变异适应性、乘数效应和再循环效应[14]。流动渠道是否畅通、渠道形式是否多样、流通手段是否有效均会影响系统演进效率[12]。重大突发公共卫生事件背景下,科技研发应急体系中科研主体间不断进行信息、器械、资金等科研资源的交互流动。

(4)科技研发应急体系中各主体具有多样性特征。复杂适应系统的多样性实质上是其复杂性的具体表现[12]。主体适应演进过程中,主体间差异随各因素变化而不断扩大并产生分化,从而引发系统多样性[14]。从科研主体优势多样性、主体资源多样性、主体结构多样性3个方面分析重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的多样性特征。首先,主体优势多样性。应急研发成果不是由单个个体或组织独立研发出来的,各科研主体自身均具有独到的研发优势,在突发事件应对过程中发挥不同作用,通过主体协同产生多样化研发方法和思维方式,有利于形成发散式思维,突破研发瓶颈。其次,主体资源多样性。从资源归属看,科研资源来源渠道多样,如中央与地方、国防与民用、企业与科研机构、国内与国际等;从资源类型看,科研资源类型多样,如科研应急物品、资金、人才、信息等。最后,主体结构多样性。科研各主体之间、科研主体与科研环境之间连接形式复杂,呈现研发主体结构多样性。

2.2 系统架构

(1)主体标识。标识是引导主体选择目标、辨别方向的一种终身机制,引导主体集聚。主体间识别、选择、交流过程中需要标识的参与,其在主体与环境的相互作用中不可或缺[4]。重大突发公共卫生事件背景下,科技研发应急体系各科研主体间的粘着标识共有6种:①知识标识,即突发公共卫生事件中科研工作相关的科学技术知识;②制度标识,即应对突发公共卫生事件的科研制度;③责任标识,即突发公共卫生事件应急体系中科研主体的责任分配;④平台标识,即应对突发公共卫生事件的科技研发平台;⑤项目标识,即应对重大突发公共卫生事件过程中设立的应急科研项目;⑥产出标识,即突发公共卫生事件应对过程中急需的科研产品和服务产出。

(2)内部模型。为适应外部环境变化,复杂适应系统中各主体须具备预知能力,即从大量已有经验中预测未来[14]。主体将与其它主体及环境间交互作用,获得的大量经验存储,归纳、筛选可行的经验并总结成为内部模型。科技研发应急体系中各研发主体内部模型都是在主体适应和调整过程中逐渐提炼和形成的,具有一定预知能力。

面对突发公共卫生事件,科技研发应急体系内各科研主体能够在适应性研发活动中运用自身内部模型,调整自身组织结构与交互方式,并形成新的内部模型:①诊疗医院科研团队的临床救治模式:结合已有临床经验与科研基础,形成有针对性的诊疗预判,主动调整临床诊断方法与治疗方案;②政府科技部门的规划分配模式:结合已有科研规划经验,对科研主体协同、科研资源协调、科研成果转化方式和阶段等重要问题进行预判,合理设立科研目标、布局科研主体、调整科研资源;③研究院所科研团队的靶向研发模式:基于专业科研专项攻关经验,对科研专项问题进行预判,发挥领域内专业优势解决应急科研活动中的研发难题;④国防科研团队的战备应急模式:基于战备状态下应急研发活动中的科研经验,对重大突发公共卫生事件下的应急研发模式进行预判,发挥国防科研力量服从指挥、令行禁止的特殊优势;⑤高校科研团队的项目攻关模式:结合已有科研项目研发经验,对突发公共卫生应急科研项目研究目标、研究方法、研究阶段、研发成果等进行预判,调整科研团队结构,丰富研发团队功能,提升交叉领域科研能力;⑥医疗物资生产企业的需求牵引模式:结合市场和客户需求牵引下企业科技研发经验,对医疗物资的需求规模、供给能力、政策导向等问题进行预判,实现研发成果批量化、标准化产出,为应对突发公共卫生事件提供安全、有效、急需的医疗物资;⑦国际科研团队的实验室合作模式:基于各国科研团队在突发公共卫生事件中的差异化研发经验,对突发公共卫生事件的全球化扩散速度、波及范围、研发重点等问题进行预判,通过实验室应急科研项目合作等方式参与科技研发活动,运用多元思维、多方资源,共同解决突发公共卫生事件中的科研难题;⑧科研攻关专家组的瓶颈攻关模式:基于丰富、专业的科研攻关经验,对突发公共卫生事件中的研发瓶颈进行预判,集中优势力量解决应急科研活动中的瓶颈难题,发挥专家智库的引导、带动、支撑作用。

(3)体系积木。积木是组成复杂系统的基本构件,其组合形式和组合次数决定了系统的复杂性,复杂适应系统演化过程就是发现新积木并进行新组合的过程[12]。基于重大突发公共卫生事件特征,本文认为科技研发应急体系中的科研主体包括科研攻关专家组、诊疗医院、科技管理部门、研究院所、国防科研团队、高校科研团队、医疗物资生产企业以及国际科研团队。上述主体均为重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的积木构件。

诊疗医院作为突发公共卫生事件的前沿一线阵地,是最早接触一手数据和信息的科研主体。重大突发公共卫生事件初期,诊疗医院通过对典型病患进行临床观察、医疗救治,及时感知突发公共卫生事件征兆,并总结诊疗经验;进入研发攻关阶段,医院作为科技研发主体之一,为其它科研主体提供准确的前沿数据和信息,并参与到部分科研攻关进程中,提供临床经验支撑;科研成果转化阶段,主要由诊疗医院对研发成果进行临床应用,分析和总结临床反馈,为下一轮成果调整、研发迭代、瓶颈攻关提供准确数据和客观反馈。

国家、地方科技管理部门作为重要政府机构,是突发公共卫生事件科技研发应急体系的调控中枢,通过研发布局、流程监管、资源协调、政策制定、信息汇总等方式对科技研发活动进行总体调控和系统管理。科技管理部门总体协调现有研发资源,为及时、高效、安全地实现科研成果产出提供资源保障,制定针对突发公共卫生事件的科学、有效、可行的科研政策,使科技研发体系中的其它科研主体在科研实践中有据可依。

研究院所、国防科研团队、高校科研团队均属于重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的科研攻关核心。在国家应急科研工作总体部署下,基于诊疗医院已有临床数据与经验总结,解决应急研发工作中的关键难题,为医院临床诊治、政府科学管理、企业成果产出等重要环节提供科学依据。在重大突发公共卫生事件应急科研工作中,三大攻关核心主体各具优势。其中,研究院所设备尖端、技术先进、人才众多,且科研经验丰富,专业化程度高;国防科研团队应急反应速度快,调动效率高,且应对突发事件经验丰富,应急优势突出;高校科研团队专业基础扎实,科研经验丰富,拥有一大批人才,且跨专业、跨领域协同研发能力较强。

医疗物资生产企业是突发公共卫生事件科技研发应急体系又一关键研发主体,承担科研成果转化的重要任务,是科技研发成果的产出核心。医疗物资生产企业拥有专业生产设备和研发人员,具有批量化、标准化医疗物资生产能力,并与诊疗医院、研究院所等其它主体一起参与应急医疗物资迭代研发。

国际科研合作团队也属于重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的重要主体之一,体现国际人道主义精神的同时,积极发挥国际科研力量支援作用。重大突发公共卫生事件应对过程中,国际科研合作团队设备先进、视角多元、专业化程度高、科研经验丰富,是体系中不可忽视的研发主体。同时,国际科研合作团队实现了国家间的科研资源协同。

科研攻关专家组是科技研发应急体系中特殊的科研主体。组内专家科研能力突出、研发经验丰富,对突发公共卫生事件防控中的科研工作有较为准确的预判能力。科研攻关专家组在突发公共卫生事件应对过程中处于关键核心位置,主要在病毒溯源、药品筛选、中医药防治、重症救治、疫苗研发等科技研发工作中发挥专家智库的引导、带动、支撑作用。

由复杂适应系统理论可知,其系统架构模型可以看作是具有内部模型的积木,通过标识进行聚集,并层层涌现出动态系统[21]。也就是说,每个主体作为一个积木,具有自己的内部模型,各积木(主体)通过标识进行聚集,出现新聚合体,并形成系统架构。基于此,本文提出重大突发公共卫生事件科技研发应急体系架构,如图1所示。

图1 重大突发公共卫生事件科技研发应急体系架构

具体来说,诊疗医院作为事件防控中的一线科研主体,具有临床救治内部模型;科技管理部门作为应急研发调控中枢,具有规划分配内部模型;研究院所、国防科研团队、高校科研团队作为应急研发攻关核心,分别具有靶向研发、战备应急、项目攻关内部模型;国际科研合作团队也属于重要研发攻关力量,具有实验室合作内部模型;医疗物资生产企业作为应急研发成果产出核心,具有需求牵引内部模型;科研攻关专家组作为科技研发应急体系中的关键聚合型主体,具有瓶颈攻关内部模型。各主体通过知识标识、制度标识、责任标识、平台标识、项目标识和产出标识进行聚集,形成重大突发公共卫生事件科技研发应急体系。

3 科技研发应急体系运行机制

由上述分析可知,重大突发公共卫生事件科技研发应急体系是一个复杂适应系统。基于其复杂性、适应性特点,需要相应的体系运行机制使其在应急研发过程中实现科研效率最大化。重大突发公共卫生事件科技研发应急体系存在四大核心运行机制:事件—需求引导机制、主体协同机制、资源交互机制、成果转化机制。

3.1 事件—需求引导机制

作为复杂适应系统,当重大公共卫生事件发生时,科技研发应急体系持续受外界突发事件刺激并不断适应,科研活动随应急需求变化进行调整,其科研产出过程是各科研主体在突发公共卫生事件中不断刺激—反应的多级循环过程。本文基于复杂适应系统的刺激—反应模型,提出重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的事件—需求引导机制。

CAS理论中的刺激—反应模型反映的是系统中各主体最基本的行为模式,由探测器、规则集和效应器三大集合组成[22]。其中,探测器获取外界信息,代表各主体从外部环境获取信息的能力;规则集规定各主体对不同刺激作出相应反应;效应器在规则集指引下,输出各主体行为结果[23]。重大突发公共卫生事件科技研发应急体系事件—需求引导机制如图2所示。

图2 重大突发公共卫生事件科技研发应急体系事件—需求引导机制

探测器感知突发公共卫生事件特征与研发需求相关信息。重大突发公共卫生事件发生后,科技研发应急体系中各研发主体感知到的事件—需求刺激主要有事件地点、事件对象、事件时点、扩散程度、已有资源、现行措施、行为反馈等。具体来说:①感知突发事件地点信息有利于地区防控布局,明确科研人员、技术、物资调动方向、支援区域;②感知事件对象信息后,可进一步分析、刻画防控对象特征,针对不同对象特征提出多元化救治和研发方案,有针对性地进行科研活动,尽早研发出检测、防控设备,从而有效预防和减缓事态扩散;③感知事件时点信息能够有效划分事件发展阶段,预判当前阶段和后续阶段所需研发成果,以便进行相应研发活动,从而提升科技研发活动应对突发公共卫生事件的时效性;④探测器感知事件扩散程度,预判事件发展动向,能够为明确科研主体研发需求、研发重点、研发时限、研发标准提供依据;⑤探测器收集突发事件应对过程中已有科研资源的相关信息,提升资源利用效率,明确资源协调需求,为突发事件应对中的科技研发活动提供资源保障;⑥感知应对进程中的现行措施,判断措施的可行性、有效性,为制定科研制度、确定研发方案、弥补研发缺陷提供现实依据;⑦探测器感知相关科研成果的应用效果,为迭代研发、方案完善提供信息反馈,从而安全、高效地实现科技研发成果转化。

探测器将获取到的相关信息传递给规则集,主体将探测器获取的信息按照系统中相应规则加以处理[24]。重大突发公共卫生事件背景下,科技研发应急体系中的规则集主要有时效性规则、科学性规则、目标性规则、层次性规则、数据化规则、系统化规则。

科技研发应急体系规则集进行信息判断处理后,效应器进行外部输出。CAS理论刺激—反应模型的效应器集合用于描述主体行为,是系统内主体运行结果的体现,效应器一旦被符合规则的匹配信息激活,将对外部环境产生作用。重大突发公共卫生事件的科技研发应急体系效应器包含事件溯源、检测防控、临床诊治、病理研究、方案优化、药物研发6大反应行为。效应器反应行为通过与外部环境之间的信息传递,将新的研发和需求信息反馈给科技研发应急体系的探测器,进行下一轮应急科研循环,反复迭代至科研成果可行、突发事件妥善解决。

新冠肺炎疫情下,科技研发应急体系存在并遵循事件—需求引导机制。探测器层面,科技研发应急体系积极查明病毒源头、传播途径等关键问题,及时客观发布疫情防控工作信息,科学宣传疫情防护知识。规则集层面,科技研发应急体系遵循以应用为标准、以实战为方向、突出结果导向与应急需求、战时状态运转等研发规则进行相关科技研发工作。效应器层面,科技研发应急体系内各相关部门、科研单位积极协同,加快科技研发攻关;成立联防联控工作机制科研攻关专家组,国家层面迅速启动应急科技攻关项目,着重在病毒溯源、快速免疫学检测方法、重症病人优化治疗方案、疫苗快速研发、中医药防治等方面进行部署。

疫情发生以来,科技部围绕可溯、可诊、可防、可治5大主攻方向,成立药物、疫苗、溯源、检测、中医药等工作专班挂图作战,并部署多项国家应急科研项目,组织动员全国优势科研力量进行疫情防控科研攻关[25]。北京市支持高校院所和企业参与建设北京新型冠状病毒感染肺炎防控服务系统,利用大数据、人工智能等先进技术,筛查梳理病毒易感人群,为疫情分析、防控和预判示警提供支撑。江西省科技厅按照一事一议、特事特办的工作原则,积极征求科研院所和医疗机构的疫情防控科研需求,并围绕需求开展研究,先研究后立项,迅速部署应急科技攻关项目。上述实践举措表明,新冠疫情下,科技研发应急体系存在并遵循事件—需求引导机制。

3.2 主体协同机制

科技研发应急体系作为复杂适应系统,当重大公共卫生事件发生时,体系中各研发主体积极协同,研发应急体系规模逐渐扩大、结构逐渐复杂、功能不断增加,所有科研主体参与其中之后,主体间通过复杂的非线性作用产生涌现现象。本文基于复杂适应系统涌现模型,分析突发公共卫生事件科技研发应急体系的主体协同机制。

从系统内部看,涌现是多个主体相互关联的结果,其过程由小到大、由简入繁,由于非线性作用的存在,使得系统复杂性迅速增加,从而在整体上呈现出新的运行规则[26]。受限生成过程模型和层次涌现模型是涌现理论中的两个经典模型。受限生成过程 (Constrained Generating Procedure,CGP) 模型是由Holland提出的用于研究涌现现象的一种理论模型,其基本思想为,系统由一些基本要素构成,且要素相互联系、相互制约、相互作用,从而缩小了系统可能的状态集,状态的演变过程即为系统涌现发展过程[27];层次涌现模型认为,涌现现象是具有自组织特征的层次跃迁,低层次涌现是形成高层次涌现的基础条件,高层次涌现又进一步催生复杂系统整体涌现现象[14]。重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的主体协同既存在主体适应,又存在层次跃迁。在已有研究基础上,本文将CGP模型与层次涌现模型融合,认为突发公共卫生事件科技研发应急体系主体协同机制包含主体—环境变化、主体行为分析、主体自适应、非线性交互、初级涌现、高级涌现、迭代涌现,如图3所示。

在应对重大突发公共卫生事件进程中,在事件发展不同阶段、不同环境下,各科研主体的研发重心、研发方案、研发资源、科研方法等均有可能发生变化,且各主体研发特点不一,随环境变化的形式和程度存在差异。

重大突发公共卫生事件背景下,为实现科技研发过程中的有效协同,各科研主体从研发重心、研发方案、科研方法等方面分析其它研发主体行为变化,并基于科研攻关时效、成果质量、资源效用等对其行为变化进行判断和总结,为后续主体适应性学习提供参考。

图3 重大突发公共卫生事件科技研发应急体系主体协同机制

趋同效应影响下,各科研主体通过交互影响产生相同或相似的适应性学习行为,进行主体自适应。重大突发公共卫生事件科技研发应急体系各科研主体均是异质适应性主体,都具有不同程度的自适应学习能力,能够根据自身所处科研环境、研发阶段以及在整个科技研发应急体系中所处位置进行适应性学习。结合对其它科研主体研发行为的分析和判断,选择最优协同方案,从而取长补短,实现有效协同。

重大突发公共卫生事件科技研发应急体系全部科研主体参与自适应学习后,在主体间非线性作用下,科技研发应急体系产生初级涌现。各科研主体间非线性作用包含目标区别、能力差异、经验差异、复杂行为、人为作用、不确定因素等。在此基础上,相同层次的涌现同样受到趋同效应影响[27],进而在非线性作用下产生更高层次的涌现现象,形成科技研发应急体系高级涌现。层次间非线性作用包含突变、分岔、循环、反馈等。重大突发公共卫生事件应对过程中,科研主体所处研发环境、研发阶段不断发生变化,成果需求持续更新,科技研发应急体系中的涌现活动不断循环、调整,形成迭代涌现,最终在涌现过程中实现科技研发应急体系科研主体协同。

此外,重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的涌现活动呈现规模效应、结构效应和功能效应。科技研发应急体系涌现演进中,科研主体数量不断增多,体系规模由小到大;主体结构、层次不断丰富,体系结构由简到繁;科研应急体系不断形成多元、新颖的研发功能,科研攻关领域得到拓展,体系功能由少到多、推陈出新。

新冠肺炎疫情科技研发应急体系存在并遵循主体协同机制。新冠疫情应对进程中,诊疗医院、科研院所、国防科研团队等科研主体的研发重心、研发方案等随疫情发展而改变;在趋同效应影响下,各科研主体通过交互影响而产生相同或相似的主体适应性学习行为,取长补短;由于各科研主体间的经验差异、优势差异,在趋同效应作用下逐渐形成科技研发应急体系高级涌现;新冠疫情防控治疗进程中,相关药品、设备、技术等科研成果需求持续更新,科技研发应急体系形成迭代涌现,并最终实现科研应急主体协同。

新冠肺炎疫情发生以来,中国科学院迅速成立科研攻关组,由武汉病毒所、微生物所、动物所、昆明动物所、上海药物所等多家科研单位组成联合攻关力量,紧急启动疫情防控应急科研任务。北京市支持企业开展国际合作,特别是与国际抗病毒药物研发领军企业深入合作,加快应急药物研发。广东省建立跨部门协调机制,加强粤港澳科技合作;甘肃省科技厅会同相关方面,由省人民医院、中科院分院、解放军联勤保障部队医院、兰州大学等相关单位专家组成科研攻关专家组。上述实践举措表明,新冠疫情下,科技研发应急体系中存在并遵循主体协同机制。

3.3 资源交互机制

重大突发公共卫生事件背景下,科技研发应急体系中的资源交互过程涉及整个体系,包含若干个科研主体和资源源泉。各研发主体之间、主体与外部环境之间进行多渠道、多类型、多阶段资源交互,确保科研应急资源合理、高效利用。本文基于复杂适应系统理论的回声模型,提出重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的资源交互机制。

回声模型(Echo)用于描述复杂适应系统中主体在各个位置间活动,发生各种交互作用,支配各个位置上的资源,从而促进主体交互、演进以及新聚合体产生与演化[28],能够通过本地获取和交互获取方式抽象处理可更新资源[29]。Holland[15]在其Echo模型基础上,进一步扩展了相互作用、资源转换、粘着、选择性交配、条件复制等功能,以分析复杂系统行为和层次结构演化。参考已有文献,本文认为重大突发公共卫生事件科技研发应急体系的回声模型包含选择性交互、资源获取、资源转换、选择性主体粘着、条件复制、循环交互,如图4所示。

图4 重大突发公共卫生事件科技研发应急体系资源交互机制

具体来说:①选择性交互:科技研发应急体系各科研主体根据应急需求,选择其它科研主体进行资源交互,选择标准包括科研资源数量、资源类型、资源调动效率等;②资源获取:在交互主体选择基础上,根据科研主体自身特点、所处环境、工作阶段,决定资源获取形式、渠道、数量、类型等;③资源转换:获取所需科研资源后,各主体结合自身研发特点、科研目标、应急需求、成果去向,对交互获得的科研资源进行资源转换(应用、加工、重塑等),并将多余资源转换成符合应急需求的科研资源;④选择性主体粘着:主体间选择性地相互粘着,形成多主体聚合体[28],科研主体依据资源需求、交互区域等条件选择合作主体并进行主体粘着,若干个科研主体可通过资源交互过程中的选择性粘着产生新的研发聚合体,并在科研攻关中以团队形式出现,甚至形成跨专业、跨领域、跨国界科研攻关力量,丰富科技研发应急体系研发功能;⑤条件复制:由于资源有限、时间紧迫、研发频繁,突发公共卫生事件背景下科技研发应急体系内各科研主体资源存在“开”(允许交互)、“闭”(禁止交互)状态,不同资源处于“开”的状态,就会产生不同资源交互和科研行为,从而产出不同科研成果,而该成果的复制、迭代造就了科技研发应急体系的多样性;⑥循环交互:各科研主体之间、主体与外部环境之间的资源交互是不断循环进行的,资源交互循环是否继续,需满足一定条件,不仅取决于科研主体是否拥有足够资源,还需分析是否仍有交互需求以及是否满足其它循环条件。

新冠肺炎疫情科技研发应急体系存在并遵循资源交互机制。新冠疫情应对进程中,科技研发应急体系各科研主体根据应急研发工作需要选择资源交互对象主体,实现资源共享;根据主体自身科研工作特点、所处环境、研发阶段等决定资源获取的形式、渠道、数量;基于主体研发目标、成果去向等科研活动要素,对获取的科研资源进行转换;与其它科研主体合作研发,在新冠疫情防控应急研发过程中形成跨专业、跨领域科研攻关力量;基于科研资源所处不同状态,各科研主体进行针对性研发工作并取得多元化科研成果;随着新冠疫情应急科研工作稳步推进,主体间科研资源交互仍然存在。

新冠肺炎疫情发生以来,各地科技管理部门迅速整合区域内优势科研力量,进行跨领域、跨学科、跨区域协同攻关,强化科研与临床应用合作,有效发挥科技管理部门统筹协调作用。北京市整合各领域创新和产业化资源,支持建设一批公共卫生领域重点实验室平台,协同国际顶尖资源,加速应急药物、设备研发,支持领域内具有资源优势的医疗卫生机构资源协同,提高临床科研效率。广东省科技厅会同相关单位广泛动员全社会力量,紧急征集新冠病毒防控药物、技术和产品。上述实践举措表明,新冠疫情下,科技研发应急体系存在并遵循资源交互机制。

3.4 成果转化机制

不同于一般科技研发活动,重大突发公共卫生事件,科技研发活动时间有限、资源有限、不确定因素众多,应急需求、实战导向特征十分突出。由于能满足应急需求的科技研发成果十分重要,但又极度缺乏。因此,科技研发应急体系必须具备高效的科研成果转化机制,从而有效应对重大突发公共卫生事件。本文基于动态闭环螺旋模型,结合重大突发公共卫生事件科研活动特征,分析科技研发应急体系中的科研成果转化机制。

闭环管理包含两层含义:①管理的各个链条首尾相连、相互衔接,形成“决策—实施—反馈—再决策”的管理链条;②管理进程循环往复,形成“决策—控制—反馈—再决策—再控制—再反馈”的进程[30]。螺旋式管理属于系统管理,是一种螺旋式演进的管理模式,其不在固有流程上周而复始运转,而是呈螺旋式上升趋势[31]。由于应急科研成果转化进程中各环节存在反馈作用,同时考虑到成果转化进程的动态性与开放性,基于动态闭环螺旋模型分析成果转化机制,符合科技研发应急体系成果转化规律。本文依据重大突发公共卫生事件科研成果转化进程,认为科技研发应急体系成果转化机制动态闭环螺旋模型包含问题与需求分析、成果初现、成果试验、成果应用、批量产出、经验总结6个环节,如图5所示。

重大突发公共卫生事件应对过程中,科研主体往往面临问题难度大、攻坚时限短、可用资源少、不确定因素多等现实约束,不可能一蹴而就取得预期研发成果,需经过不断反复循环的研发过程,才可能最终获得准确、有效、安全的应急科研成果。因此,科技研发应急体系的成果转化机制是不断重启、运行、反馈、迭代的动态闭环螺旋模型。

图5 重大突发公共卫生事件科技研发应急体系成果转化机制

新冠肺炎疫情下,科技研发应急体系存在并遵循成果转化机制。疫情应对进程中,各科研主体依据疫情信息与已有科研经验,对疫情发展阶段、可能风险进行预判,分析科技研发应急成果需求,确立疫情防控诊治工作中的科研重点和科研目标;对初步科研成果进行多次试验,符合临床试验预期的科技研发成果进入应用阶段,并分析、反馈应用效果,进行总结和完善;不断反复、循环进行科研活动,直至获得能够准确、有效、安全应对疫情的应急科研成果。

疫情发生以来,国务院国资委充分发挥央企优势作用,科学排产、提高负荷,加快批签发速度和生产进度,加大疫情防控科技攻关力度。北京市支持第三方生产服务平台优先承接新发突发传染病防治等相关创新品种生产转化,加快培育医药健康成果转化中介服务机构,提高诊疗新技术、新产品审批效率。天津市科技局紧急发布“新型冠状病毒感染应急防治”科技重大专项启动方案,分批次实施,首批项目采用定向委托+绿色通道支持方式。上述实践举措均表明,新冠肺炎疫情下,科技研发应急体系存在并遵循成果转化机制。

4 结论与启示

4.1 研究结论

本文借鉴复杂适应系统理论,从主体属性和系统架构两个方面分析重大突发公共卫生事件背景下科技研发应急体系的复杂适应系统特征,并提出科技研发应急体系架构。在此基础上,运用复杂适应系统理论模型和动态闭环螺旋模型,研究重大突发公共卫生事件科技研发应急体系运行机制。研究发现:①重大突发公共卫生事件背景下,科技研发应急体系具有复杂适应系统的7个基本特征,是典型的复杂适应系统;②科技研发应急体系中的科研主体包括科研攻关专家组、诊疗医院、科技部门、研究院所、国防科研团队、高校科研团队、医疗物资生产企业以及国际科研合作团队,上述主体均为科技研发应急体系的积木构件,具有各自内部模型,并通过知识、制度、责任、平台、项目和产出6大标识进行聚集;③重大突发公共卫生事件科技研发应急体系存在事件—需求引导机制、主体协同机制、资源交互机制、成果转化机制4大核心运行机制;④众多疫情防控实践举措表明,科技研发应急体系存在并遵循事件—需求引导、主体协同、资源交互、成果转化机制。

4.2 实践启示

(1)形成重大突发公共卫生事件科技研发应急体系建设长效机制。从事件预判、规划布局、主体协同、资源交互、成果转化等重要问题入手,总结现有经验、教训,提炼出突发公共卫生事件中科技研发的典型范式;借助信息管理系统、研发数据平台等高科技管理手段,对突发事件应对过程中的科研活动经验进行数据特征刻画,构建科学、动态、可修正的数理—仿真模型,为后续建立科研应急体系长效作用机制提供客观依据。

(2)成立重大突发公共卫生事件应急科技研发实验室,注重交叉学科优势。从各优秀科研团队选拔专业、尖端人才作为应急科技实验室核心研发人员,并为实验室配备前沿、专业的科研设备;通过体系中各科研主体多方协作,为实验室提供形式多样、调动灵活、储备丰富的科研资源。此外,在应急研发过程中集合多学科、多领域科技研发力量,拓宽研发思路,形成学科交叉优势,增加迅速、高效应对突发事件的可能性。

(3)建立科技研发应急资源储备中心,搭建研发应急资源信息共享平台。在国家总体统筹布局下,从各方调动、集合应急科研资源,建成资源储备中心。根据资源特点,明确资源储备地点、流程和标准,对储备中心的科研应急资源数量、类别、归属、特点等信息进行整理和分析,形成应急资源储备数据库,并借助区块链、人工智能等先进手段形成应急资源储备的数据化管理模式。同时,搭建科研应急资源储备信息共享平台,为资源储备和调动提供公开透明、及时有效的信息和数据,从而高效支撑突发公共卫生事件应对进程中的科研资源交互,为应急科研活动提供资源保障。

(4)关注针对性、临床性科研成果转化,开通应急科研成果转化绿色通道。科研项目设立、成果研发支撑应向临床应急需求倾斜,有针对性地进行产品和技术研发。同时,开通应急科研成果转化审批绿色通道,优先审批临床急需科研成果,在保证成果应用安全性的前提下,减少部分审批环节、缩短审批周期,及时颁发成果转化证书,对成果转化的时效性、安全性进行严格把控,并对后续应用效果进行跟踪、反馈。

4.3 局限与展望

本研究不可避免存在一定局限,在未来研究中还需进一步完善:①科研攻关专家组作为突发公共卫生事件中科技研发应急体系的关键主体,对科研活动有其特殊作用,未来可对科研攻关专家组在重大突发公共卫生事件的特有运行机制、特殊作用机理等问题进行深入研究;②军事科学院、解放军医院等国防科研团队调动效率高,应对突发事件经验丰富,应急优势突出,未来研究可对国防科研力量在重大突发公共卫生事件的特殊作用、运行机制以及军民科研协同机制予以关注;③区域人员流动、线上办公、企业复工监督、线上教学等防控、监督、管理领域的先进研发产品和技术也十分重要,未来可对重大突发公共卫生事件高科技防控、监管产品以及技术研发所发挥的关键作用进行深入分析,研究大数据、人工智能等高科技手段在突发公共卫生事件监测、防控诊治、资源协调等方面的技术支撑作用。

参考文献:

[1] 崔洁,张衡,李穗怀,等.广东省应急管理科技支撑的现状与对策研究[J].科技管理研究,2016,36(4):81-85+91.

[2] 张彦彬.创新和完善突发公共事件应急管理机制的思考[J].现代经济信息,2010(18):34-36.

[3] 储节旺,郭春侠.应急型科技创新联盟的组织与管理——基于“非典”联合科技攻关的分析[J].情报理论与实践,2003(6):500-503.

[4] 钟书华.国家应急科技支撑体系框架构想[J].中国科技论坛,2004(5):33-36.

[5] 王欣,王九云.基于有效性的科技参与应对重大突发事件的原则与目标[J].管理世界,2014(6):182-183.

[6] 刘德海,王维国,孙康.基于演化博弈的重大突发公共卫生事件情景预测模型与防控措施[J].系统工程理论与实践,2012,32(5):937-946.

[7] 柯骏,常文军,姜北,等.突发公共卫生事件的科研管理[J].解放军医院管理杂志,2008(5):470-472+482.

[8] BUIJS J.Modelling product innovation processes,from linear logic to circular chaos[J].Creativity and Innovation Management,2003,12(2):76-93.

[9] 廖守亿,戴金海.复杂适应系统及基于Agent的建模与仿真方法[J].系统仿真学报,2004(1):113-117.

[10] HOLLAND J H.Studying complex adaptive systems[J].Journal of Systems Science & Complexity,2006,19(1):1-8.

[11] 张永安,李晨光.复杂适应系统应用领域研究展望[J].管理评论,2010,22(5):121-128.

[12] 龚艳萍,陈艳丽.企业创新网络的复杂适应系统特征分析[J].研究与发展管理,2010,22(1):68-74.

[13] HOLLAND J H.Hidden order: how adaptation builds complexity[M].New York: Basic Books,1995.

[14] 贾晓辉.基于复杂适应系统理论的产业集群创新主体行为研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2016.

[15] 约翰·H·霍兰.隐秩序——适应性造就复杂性[M].上海:上海科技教育出版社,2019.

[16] 吕鸿江,程明,吴利华.CAS视角下的商业模式设计与组织适应性[J].管理科学学报,2016,19(9):94-108.

[17] 张向前,许梅枝.基于CAS理论的知识型人才流动与产业集群互动研究[J].科技进步与对策,2014,31(24):53-57.

[18] 周霞,毕添宇,丁锐,等.雄安新区韧性社区建设策略——基于复杂适应系统理论的研究[J].城市发展研究,2019,26(3):108-115.

[19] 任大帅,朱斌.主流创新生态系统与新流创新生态系统:概念界定及竞争与协同机制[J].技术经济,2018,37(2):28-38.

[20] 范冬萍,何德贵.基于CAS理论的社会生态系统适应性治理进路分析[J].学术研究,2018(12):6-11+177.

[21] 陶倩,徐福缘.基于机制的复杂适应系统建模[J].计算机应用研究,2008(5):1396-1399.

[22] 赵健宇,王铁男.基于“刺激—反应”原理的战略联盟知识空间适应性演化[J].系统管理学报,2019,28(1):10-21+30.

[23] 鲍海君,赵佳茜,羊一帆.征地冲突的复杂性及主体刺激—反应模型[J].中国土地科学,2012,26(10):61-66+74.

[24] 刘卫星,丁信伟.基于CAS理论的商业模式创新机制研究[J].科技与管理,2010,12(6):52-56.

[25] 中国网文字实录.国务院联防联控机制就科技研发攻关最新进展情况举行发布会[EB/OL].(2020-03-06)[2020-03-06].http://www.most.gov.cn/xinwzx/xwzx/twzb/fbh20030601/twbbwzsl/202003/t20200306_152177.htm.

[26] 郭韬.企业系统组织创新的涌现机理研究[J].科技进步与对策,2007,24(12):169-171.

[27] 迟妍,谭跃进,邓宏钟.基于CGP模型的涌现研究[J].系统工程与电子技术,2002(1):10-13.

[28] 邱世明.复杂适应系统协同理论、方法与应用研究[D].天津:天津大学,2003.

[29] 李晨光,张永安.企业对政府创新科技政策的响应机理研究:基于回声模型[J].科技进步与对策,2013,30(14):81-87.

[30] 黄庆惠,刘辉成,韩忠伟.基于闭环管理的内部审计价值提升研究[J].中国内部审计,2018(2):18-24.

[31] 杨冬梅.螺旋式管理创造企业财富新模式[J].新经济杂志,2009(9):86-87.

(责任编辑:陈 井)