科技安全风险评估及监测预警系统构建研究

蔡劲松1,马 琪1,谭 爽2

(1.北京航空航天大学 公共管理学院,北京 100191;2.中国矿业大学(北京) 文法学院,北京 100083)

摘 要:科技领域安全是国家安全的重要组成部分,而复杂的国际局势、严苛的技术限制以及当代科技面临的颠覆性发展趋势已引发一系列关涉科技安全的重大问题,给我国国家安全和公共安全带来严峻挑战。从风险评估与安全预警视角出发,依循“变量识别—数据评估—安全预警—预案调用”的预警思路,运用专家访谈、扎根理论和层次分析法,构建科技安全风险评估框架,并提出科技安全监测预警系统构建逻辑。其中,科技安全风险评估框架主要包括要素性、自反性、自主性、保障性风险4类关键指标;监测预警系统建立在风险评估框架基础上,主要包含警情评估、警情报告、管理决策、应急预案4个子系统。基于研究结果,针对我国科技安全监测预警系统构建提出相关建议,以期为我国科技治理及保障科技安全提供新思路。

关键词: 科技治理;科技安全;风险评估;安全预警

Risk Assessment and Early Warning System of Science and Technology Security

Cai Jinsong1,Ma Qi1,Tan Shuang2

(1.School of Public Administration, Beihang University, Beijing 100191, China; 2.School of Law and Humanities, China University of Mining and Technology-Beijing, Beijing 100083, China)

AbstractScience and technology security is an important component of national security. However, the complex international situation, rigorous technical restrictions and the subversive development trend of contemporary science and technology have triggered a series of major issues related to science and technology security, which also have brought tough challenges to China's national security. Science and technology security is affected by many endogenous and exogenous factors, like national technology strategy, innovation capacity, technology management system, resources, talents, technical industry, and other multifaceted conditions. In the face of scientific and technological security risks, in addition to improving the ability of scientific and technological innovation, it is equally important to prevent problems before they occur. As for those risks that may endanger scientific and technological security, advance prevention and timely warning are in pressing need.

This study is a combination of normative and empirical analysis to explore the meaning and elements of science and technology security in China, and to clarify the framework of science and technology security assessment and early warning mechanism, which may contribute some ideas and theoretical supports for improving the monitoring and early warning system of science and technology security. From the perspective of risk assessment and security early warning, this research follows the early warning logic of “variable design-data evaluation-security early warning-plan call”, combines the analytic hierarchy process and expert grading method, and constructs the “science and technology security risk assessment framework” and the “science and technology security early warning system”. Among them, the “science and technology security risk assessment framework” is developed with normative reasoning and grounded theory method. Both first-hand and second-hand text materials are involved, including in-depth expert interviews, policy documents, literatures, newspapers and so on. By employing a three-step text analysis, an assessment framework including four kinds of key evaluation indicators (essentiality, reflexivity, autonomy, and security) is developed.

The early warning mechanism of science and technology security is based on the risk assessment framework. Before developing the mechanism, an early warning logic is clarified. Generally, in the engineering control logic of early warning, it is necessary to set and clarify the science and technology security early warning objectives and targets. And then, a series of variables and indicators related with the target should be assessed. After that, a conclusion of safety level can be calculated. To assessing the risk variables and indicators, there are some necessary tasks, including risk variables identification, weighting, ordering and some other calculation. This study provides an approach to weighting science and technology risk variables and to calculating safety levels. On the basis of the“science and technology security risk assessment framework” and the analysis of early warning logics and techniques, the mechanism of science and technology security early warning is developed. The mechanism mainly relies on the modules of emergency assessment, emergency report, decision-making management, and contingency plan, which involving multiple variables and subjects, and the four modules operate circularly in practice.

In summary, this study focuses on the risk assessment and early warning mechanism of science and technology security in China by developing and clarifying the assessment framework and early warning methods. In the process of constructing the science and technology security early warning mechanism, this study systematically analyzes the science and technology security early warning logic, hoping to provide new ideas for China's science and technology governance and security.

In future research, the identification and assessment of S&T security risks can be more widely incorporated into quantitative and textual data corresponding to different core technology fields,so as to further refine evaluation indicators and improve their usability and computability. In view of the predictability and timeliness of science and technology security monitoring and early warning, the follow-up research could aim at a science and technology security monitoring and early warning system, develop a large sample database and case base of science and technology security, combine data science research paradigm to establish a continuous intelligent prediction model of science and technology security monitoring and early warning, and improve the overall early warning research and judgment efficiency.

Key Words:Science and Technology Governance; Science and Technology Security; Risk Assessment; Security Early Warning

收稿日期:2021-06-16

修回日期:2021-08-20

基金项目:国家自然科学基金青年项目(71804007);国家高端智库重点课题项目(2019-GDZK-20)

作者简介:蔡劲松(1969—),男,贵州石阡人,博士,北京航空航天大学公共管理学院院长、教授,研究方向为科技创新治理;马琪(1991—),女,新疆乌鲁木齐人,博士,北京航空航天大学公共管理学院副教授,研究方向为科技创新治理;谭爽(1986—),女,贵州遵义人,博士,中国矿业大学(北京)文法学院副院长、教授,研究方向为公共安全与风险治理。本文通讯作者:马琪。

DOI10.6049/kjjbydc.2021060403

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(2022)24-0100-09

0 引言

2019年1月21日,习近平总书记在省部级主要领导干部坚持底线思维着力防范化解重大风险专题研讨班开班式上强调,“科技领域安全是国家安全的重要组成部分”。科技安全作为科技自立自强的核心要素,关系到科技强国建设的根本利益。复杂的国际局势以及当代科技面临的颠覆性、剧变式发展趋势,特别是近年来美国对我国科技发展采取十分严苛的系统性限制政策措施,引发了一系列关涉科技安全的重大问题,给我国国家安全带来严峻挑战。从维护国家安全角度出发,科技安全是落实总体国家安全观的内在要求,是支撑国家安全体系的重要技术基础,是促进创新型国家建设的战略基石,也是国家治理能力现代化的重要保障。从实践来看,我国科技发展水平特别是关键核心技术创新能力与国际先进水平相比还有较大差距,关键科技领域面临不同程度风险。当前,科技安全与国家安全的关联越来越紧密,与传统安全相比,科技安全的长期性特点更加明显,尤其需要长期跟踪评估科技安全风险并及时发出安全预警信号。习近平总书记在中央政治局第十九次集体学习中,针对应急管理能力现代化强调要“加强关键技术研发”“提高监测预警能力”。只有加快构建科技安全预警系统,做好科技安全风险防范,才能更好地维护国家安全、促进技术应用和产业发展。当前,我国亟需完善科技安全风险评估与监测预警体系,警示科技安全威胁,建立健全国家科技安全风险研判、协同预警、防范化解机制。新时代背景下的科技安全风险评估与监测预警已成为维护国家科技安全的重中之重,加强相关研究具有十分深远的战略意义。

科技安全涉及诸多内生与外生因素,是受到诸如国家战略、创新能力、管理体制、资源、人才、产业等多方面条件制约的复杂系统。在信息、材料、海洋、生物、空间、能源等关键科技领域,都存在一系列同类集合的安全威胁与关键影响因素,包括技术、产业、伦理、安全保障等层面。面对科技安全风险,除提升科技创新能力外,更重要的是防患于未然,针对可能危及科技安全的风险,预先防范、及时预警,在科技革命浪潮中抢占有利位置和制高点。近年来,美国对华技术出口管制力度空前加大,我国华为、中兴、TikTok等科技企业接连受到技术封锁与投资限制,严重威胁我国科技产业发展与科技安全,商业芯片等核心技术行业在外部环境倒逼下开始加速试错和提升。在这场技术战争中,事先风险防范与自主研发能力提升的重要性愈发凸显,应当对国外核心技术在我国的布局及其遏制带来的损害进行事前评估预警与应急预案准备。通过“识别科技安全风险—评估安全风险—预警科技安全态势”的逻辑理路,能够及时诊断关键科技领域存在的风险及其程度,并通过动态监测实现实时预警,完成从被动应对到主动防范的转变。本研究通过规范与实证分析相结合的方式,探究我国科技安全的内涵及要素,厘清我国科技安全评估框架和监测预警系统构建逻辑,为完善科技安全监测预警体系提供思路和理论支撑。

1 文献综述与研究框架

1.1 文献综述

长期以来,学界高度关注科学技术与国家安全的关系,强调科技安全对政治、经济、社会安全的广泛辐射效应以及对维护国家总体安全的重要支撑作用。归纳现有科技安全研究发现,现有研究主要从3个角度理解科技安全的内涵:一是将科技安全看作一种状态,即国家科技安全就是与国家科技利益息息相关的科学技术能够免受来自内部和外部侵害和威胁的一种状态[1-2];二是将科技安全看作一种态势,即在国际大环境变化的影响下,科技安全与国家安全紧密联系,影响国家安全的稳定[3];三是将科技安全看作一种能力,即能让国家利益免受其它科技大国威胁、防备敌对势力破坏的能力[4]。其中,比较普遍的理解是借鉴马维野[5]基于狭义与广义之分的定义,即科技安全的核心是维护国家利益,既能让国家科学技术本身得以发展,又能维护国家的国际地位和免受外界威胁。基于系统性文献整合,本研究将科技安全定义为以达到高效保护国家利益和科技创新安全为目的,既是促进和保障关键科技领域自主创新的能力,又是确保其在国际环境中不受外部封锁和威胁的一种持续稳定状态。

科技风险可能对现代科技发展产生严重消极影响,甚至威胁公共安全或国家安全,给社会造成严重损失。科技安全风险具有复杂性与动态性强、影响面大、容错率低等特点[6]。随着科技安全问题日益凸显,现有研究针对科技安全风险分类及要素解构展开了多元讨论[7-11],重点针对国防工业领域进行科技安全风险评估及指标体系构建[8,12]。由于科技安全风险背景的复杂性,不同时期的不同内外部环境因素、具体科技领域、不同研究侧重点都使对科技安全风险的解构具有差异。陈劲等[13]将科技风险分为新兴技术引发的风险、关键技术受制于人的风险以及中国科技走向国际市场的政治风险等,其中,科技安全的政治风险在逆全球化浪潮下愈发凸显;张家年等[9]指出,表征科技安全核心要素的主要内容包括科技安全完整性、科技安全自主性、科技安全协同性、科技安全抗逆性及科技安全竞争力5个方面;孙德梅等[8]基于PEST分析框架,从政治与法律、经济环境、行业背景、科技实力和科技安全能力维度构建国防科技工业科技安全评价指标体系;王刚等[12]对科技安全能力进行评价,从运行能力、促进能力、保障能力3个维度构建评价指标体系;张振伟等[11]从科技资源投入、科技成果产出及效率、科技成果支撑经济发展3个方面分析科技安全面临的隐患;林聪榕和李自力(2007)认为,科技安全是一个具有网状结构的复杂系统,应当包含科技人才、科技基础、科技活动、科技体制、科技环境等不同结构层次的安全;郭秋怡等(2020)认为,科技安全风险评估应当关注新技术可能造成的损失等风险。同时,科技安全风险的评估分析机理也呈现出复杂性,表现在:一方面,科技安全作为一种状态和态势,既有客观要求 (易于定量描述和分析),又有主观设想 (多属定性判断,很难定量分析)[10];另一方面,科技安全风险评估方法多元且各有优劣势,主要受到数据可得性、合理性、可靠性及操作难易程度等的影响[7]

科技安全风险是科技安全监测预警的前提和重要环节。目前,学者对科技安全预警的研究较为有限,且多集中在某个要素或流程层面。首先,侧重在理论和抽象层面进行研究,如对科技安全概念的界定和辨析,在此基础上关注科技安全预警的重要性;其次,探索某些具体领域的科技安全预警系统,如国防领域[12,14]、海洋领域[15]等。预警是指根据系统外部环境和内部条件变化,调查获取预警对象资料,对系统未来即将发生的不利事件或风险程度作出定性、定量预测并及时向有关决策部门发出警示,从而能够积极采取应急预案,尽量避免危害发生[3,16]。科技安全预警是从维护国家安全和促进科技创新角度出发,以维持科技发展优势、防止对手的技术突袭与封锁、防范技术自身风险为宗旨,及时对科技安全状态进行评估监测,并对可能出现的科技威胁发出警报信号,以保持战略主动的基础性环节[3]。李林等[3]提出,科技安全预警应包括预警目标确定、信息搜索、分析识别、评价反馈和绩效评估5个部分;刘则渊等[16]认为,科技安全预警是维护科技安全的重要措施,并构建包含科技风险、科技事故、科技危机和国家战略等子系统的线性科技安全预警系统;李辉等[7]在科技情报监测与分析系统基础上,提出包括基础层、数据层、应用层、表现层和用户层的科技情报安全监测系统框架。

整体而言,现有研究提出的各类科技安全风险要素和评估指标对于维护国家科技安全具有重要意义。然而,从科技安全内外部二重维度的内涵及科技安全的动态性看,还需要从科技安全内外部风险角度构建科技安全评估框架,从而加强风险感知,推进科技安全监测预警。现有关于科技安全风险评估指标的研究侧重探讨科技安全要素类指标及科技发展的条件性指标,忽视了科技创新本身的风险和外部环境造成的风险。当前,科技安全监测预警体系作为国家安全监测预警的重要组成部分,有待进一步建构和完善。已有研究强调,风险监测预警系统应兼具相对稳定性和灵活性特征,具体是指系统中法规框架、组织体系和报告制度应该相对稳定,而各项预警指标并不是一成不变的,且其相对重要性可以随内外部环境变化而变化[17]。现有研究对科技安全监测预警系统的构建尚未形成明确的逻辑理路,尚未嵌套动态的科技安全风险评估框架,且大多针对某个具体环节进行孤立预警,重点监测技术本身的投入产出过程,忽视了关联的内外部环境问题。本研究遵循“识别科技安全风险—评估安全风险—预警科技安全态势”的思路,利用与系统工程相关的定性方法论证科技安全监测预警系统构建的逻辑理路并提出相关建议。

1.2 研究框架

基于上述研究背景及文献回顾,本研究从科技安全风险评估与监测预警视角出发,依循“变量识别—数据评价—安全预警—预案调用”的预警逻辑展开研究。首先,充分理解科技安全的内涵并对其进行解构;其次,结合科技安全的内涵及专家访谈,识别并归纳影响科技安全的重要因素,构建科技安全风险评估框架;最后,在评估框架基础上设计科技安全监测预警机制,从整体性视角梳理预警流程,将风险评估系统、警情报告系统、管理决策系统、应急预案系统纳入其中,进一步明确科技安全监测预警系统的运作逻辑。科技安全风险评估框架是构建科技安全监测预警系统的基础,本研究采用多种分析方法进行综合性分析。为确保评估的专业性与可靠性,本研究主要采取定性评价方法中的专家评估和系统工程方法中的层次分析法进行研究。科技安全风险评估与监测预警的数据对象包括二手和一手数据,二手数据及文本资料来自相关智库、科研项目、科研机构、重要国际机构发布的科技信息和科技文献等,一手数据及资料主要来自调研与专家访谈。依循扎根理论逻辑,对收集到的数据资料进行分析,建立科技安全风险潜在关键范畴和类属关系,识别和抽取相关内容。总体研究框架如图1所示。

图1 科技安全风险评估与监测预警系统建构研究框架
Fig.1 Research framework of science and technology security assessment and early warning system

2 科技安全风险评估

为进一步揭示科技安全面临的风险挑战及涉及的关键变量,本研究编制《我国关键科技领域安全风险研究》访谈提纲,开展实证调研,获取一手资料。同时,广泛搜集关于科技安全评估的二手资料。在实证调研过程中,研究人员深度访谈了包含两院院士、科技行业技术领军人才、科技政策与公共管理等领域的20位资深专家。专家智慧的引入可以使科技安全风险评估与预警分析结果更加科学准确,专家的技术基础、安全意识、决策与预判能力是产生高质量识别结果的关键[7]。专家访谈内容主要包括对我国关键科技领域安全状态的态度与评价、我国关键科技领域安全面临的风险类型、影响我国关键科技领域安全的关键因素等。对收集到的原始访谈资料和二手文本资料,运用扎根理论三级编码方法,提炼关键概念与范畴,初步构建科技安全风险评估框架及评价指标体系,从而实现对我国科技安全风险的测量与评估。

2.1 原始资料开放性编码

扎根理论通过将原始资料揉碎与重新解析,抽象出初始概念,并进一步进行缩编归纳。本研究编码过程主要分为3个阶段:第一阶段,通过开放性编码,给访谈记录中的关键词句贴上标签,并进行概念化处理,从中抽象出副范畴;第二阶段,通过主轴式编码,按照科技安全风险评价原则,包括全面性、系统性、可得性、可比性、可操作性、动态持续性等一般原则,对提取出的初始范畴概念进行类属分析,提取出主范畴;第三阶段,进行选择式编码,以科技安全度为核心范畴,对主范畴之间的内在逻辑进行系统分析。本研究最终获得关于科技安全风险评价的访谈记录、文本资料等合计约17.2万字。为确保编码信度,3名研究人员分别对文本资料展开编码,形成横向对比,同时,每人进行两次重复编码,形成纵向对比,总体编码信度较好(同意度大于90%)。最终,对科技安全风险问题提取出现5次以上的核心概念共46个,经过归纳,共形成15个副范畴。为检验本研究的理论饱和度,另选取5份与主题相关的文本资料进行一级编码,检验当前构建的编码体系是否达到饱和,最终没有新的重要概念被纳入,说明理论达到饱和,可以暂停纳入新的文本资料及编码。开放性编码详细结果如表1所示。

2.2 主轴式编码与选择性编码

主轴式编码主要用于判断类属和情境关系,此处主要判断副范畴之间的逻辑关系。本研究副范畴之间主要表现出显著并列关系,即几个副范畴在一定概念维度内同属一类集合,共同解释某一更高级的抽象概念。比如,基础设施、科技人才、成果转化、科技活动、科技管理都是科技创新过程涉及到的关键条件和基本要素,并形成完整的科技创新链,因而共同解释了科技安全的要素性问题,是推进技术创新发展、解决关键技术瓶颈的基础保障。其中,加快科技成果落地、促进成果转化、推动产学研融合对维护科技安全具有关键作用,需要加强技术创新产业安全监测,通过技术要素市场化改革,进一步激活技术创新价值。技术安全、产业冲击、伦理挑战则阐述了科技创新本身的安全问题及其向外辐射出的安全问题,因而这3个副范畴同时说明了科技安全具有自反性问题。自反性问题是新兴技术大规模应用必须要评估的风险,技术成熟度、脆弱性、风险隐患等各方面都需要深入评估,确保技术应用安全。副范畴国际环境、网络环境、技术贸易都强调我国科技安全受到国际政治、经济、社会、网络生态、贸易等局势的严重影响,实际上说明我国科技安全的自主性问题,反映我国科技走向国际市场面临的政治风险。前期专家访谈内容也强调自主性安全的重要性,国际科技贸易环境和国际政治经济局势两个关键因素长期牵制我国科技自主性发展,体现出我国科技自主创新能力提升的迫切性,以及科技安全的政治性与全球性趋势。科技保密、科技情报、预警监测、安全应急4个副范畴在一定程度上共同揭示出科技创新的安全保障性问题,进一步论证了在抵抗科技安全风险、消除科技安全隐患中科技安全监测预警的必要性。综上,结合研究团队前期研究成果及观点,本文形成要素性风险、自主性风险、自反性风险和保障性风险4个主范畴,共同影响核心范畴科技安全风险。基于文本资料的扎根理论分析结果,本研究最终形成如图2所示的科技安全风险评价框架。风险的对立面是安全,因此可以基于该风险评估框架,从4个关键变量(要素性风险、自反性风险、自主性风险和保障性风险)出发评估国家科技安全程度。此外,该框架各项范畴提炼遵循指标代表性和系统完整性原则,能够较全面反映关键科技领域安全风险情况,指导科技安全程度评价。

表1 开放性编码形成的概念与副范畴
Tab.1 Concepts developed via open coding

编号副范畴概念1基础设施支撑科技创新的基础设施存在一定风险。主要包括:基础设施规模与领先国家相比较不足,多学科交叉聚集型科研基地占有量低,配套支持设备及相关实验终端不足2科技人才科技研发及保障科技安全的高端人力队伍建设存在一定风险。主要包括:人才资源外向流失问题严重,人才队伍建设结构失衡,人才资源质量有待进一步拔高3成果转化科技成果在转化、产业化、市场化方面存在不同程度的安全风险。主要包括:高新技术专利数量少,科技成果转化率较低,科技成果市场化效果不显著,核心技术自主知识产权拥有比例有待提高4科技活动在科技创新活动各阶段开展中存在安全风险。主要包括:研究活动中存在研究失败的风险较常见,科研交流活动导致安全风险,科技传播活动存在不实、夸大等问题5科技管理在对科技创新与科技安全的管理方面存在风险。主要包括:缺乏完善、科学的科研管理制度规范,科研机构科技管理缺乏专业性,没有针对科技安全的管理机构或部门,科研评价与监督体系不够合理、有待完善6技术安全对技术安全威胁的预测、估计不足导致的安全风险。主要包括:技术研发、应用过程中未预测到的各类威胁,科研过程中不能准确衡量到的各类威胁,技术创新过程产生的跨时空风险7产业冲击技术创新对现有产业结构、布局、要素等产生的冲击风险。主要包括:技术研发应用不合理导致产业结构失衡,技术创新对生产要素的冲击8伦理挑战技术创新带来的社会伦理安全风险。主要包括:技术创新带来的自然生态伦理问题,网络技术创新带来的负面伦理效应,技术创新给人类价值道德带来的伦理挑战,技术创新给生命及健康领域带来伦理冲击9国际局势国际政治经济社会局势带来的科技安全挑战。主要包括:国际政治稳定性及我国政治话语权影响科技安全,国际经济形势(如贸易战)给科技安全带来风险,社会安定与否影响科技创新发展10网络环境国际网络信息环境问题威胁到科技安全发展。主要包括:因大规模数据泄露导致技术网络环境不安全,互联网技术本身不够安全且存在漏洞,网络生态环境不友好、网络攻击成为常态11科技贸易国际科技贸易环境恶化带来的科技安全风险。主要包括:一些国家对我国实施技术发展遏制手段,某些西方国家对我国开展技术封锁,国际技术霸权行为严重影响科技安全稳定发展12科技保密科技创新保密监管不当导致科技安全风险。主要包括:涉密科研人员跨国、跨区域、跨部门流动,科研人员及管理人员保密意识较薄弱,缺乏规范细致的保密机制13科技情报科技情报信息的输入与泄露影响科技创新安全。主要包括:科技情报的准确及时输入有利于维护科技安全,科技情报泄露带来安全风险14预警监测科技安全预警监测缺失带来的科技安全风险。主要包括:科技安全评价机制不健全,科技安全预警系统缺失,科技安全预测准确度问题15安全应急科技创新事件的应急处置影响科技安全。主要包括:科技安全应急处置的响应机制不完善,科技安全应急预案储备或备择条件储备是关键,缺乏科技安全应急管理经验总结

图2 科技安全风险评估框架
Fig.2 Science and technology security assessment framework

3 科技安全监测预警

3.1 预警逻辑

本文在科技安全风险评估概念与框架的基础上探讨科技安全预警系统的建构逻辑。一般地,在预警的工程控制逻辑中,首先需要设置并明确科技安全预警目标及对象。科技安全预警目标即实现紧密跟踪、识别潜在威胁并及时发出警报或启动应急预案;科技安全预警对象需要通过接收管理决策系统发出的指令,确定需要预警的主要科技领域、科学工程、科研机构或其它主体。其次,需要明确警义。警义包括确定警情指标和划分警情等级[18]。警情指标主要基于不同预警目标,调用不同预警变量包,如针对国家整体科技安全态势进行预警,可直接调用上一节构建的科技安全评估框架及相关指标权重。根据《国家突发公共事件总体应急预案》以及专家预警一般采用的1~9线性刻度法,以S(Safety)代表安全程度,将科技安全警情分为5个等级与值域:很安全(S≥8)、安全(6≤S<8)、基本安全(4≤S<6)、危险(2≤S<4)、高度危险(S<2)。明确预警目标客体的科技安全指标和警情等级后,即可进行评价变量包的调用,搜集并导入相关指标的主客观数据,结合赋权运算得出科技安全等级评价结果并发出警报,最终由管理决策系统判断是否启动应急预案系统。科技安全监测预警逻辑如图3所示。

图3 科技安全监测预警逻辑
Fig.3 Early warning logic of science and technology security

3.2 预警变量赋值与安全程度运算

3.2.1 变量权重设置与排序逻辑

由于影响我国科技安全的因素是多元的,因素之间相互关联、制约,具有复杂性、动态性和不确定性特征。因此,单纯采用定量方法对科技安全进行综合评价,解释能力有限。加之随机性较强,可能还会与现实情况产生较大差异。因此,本研究采用定量与定性相结合的层次分析法确定我国科技安全综合评价预警的变量赋权与运算逻辑。

层次分析法是系统工程方法中评估科技安全的一种综合方法,是一种定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将复杂系统中的因素及因素间的相互关系分解成不同要素,进而形成一个多层次结构模型,在每一层次上,按照对上一个层次某要素的影响程度对其要素进行两两比较判断,建立判断矩阵;通过计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量,得到相对权重向量;以上一层次各要素的组合权重为权数,对本层次各要素的相对权重向量进行加权求和,得出各要素相对于总体目标的最终权重;依据最终权重大小进行方案优化排序,为选择最佳方案提供依据[19]。在预警系统中,结合层次分析法构建层次分析评价框架,基于图2中科技安全风险评估框架设计包含目标层、准则层和指标层的科技安全评价框架,并实现对警情指标的排序、筛选及权重分配。目标层即科技安全程度,准则层包括要素性安全、自反性安全、自主性安全和保障性安全,指标层即为图2评估框架中的三级指标。

在构建评价框架的基础上,邀请科技创新领域权威专家对指标判断矩阵进行两两比较打分,采取现场面对面打分的形式。由于专家比较打分具有很强的主观性,为降低这种主观性对决策结果的影响,提高结论的准确性,需要10人或以上的专家,且为细分科技领域的资深专家或行业领军人物。基于专家比较得分,根据各指标对于最高目标层的相对重要性建立矩阵进行排序,形成各级指标权重判断矩阵,通过人工计算或输入层次分析软件确定各级变量的同级权重与综合权重,并进行一致性检验(见表2)。一般地,通过计算一致性指标CI和一致性随机指标RI,可以得出多层决策的总体一致性比率CR。当CR<0.1时,认为层次总排序通过一致性检验,即层次总排序具有满意的一致性,否则需要重新调整一致性比率高的判断矩阵元素取值,对原始判断矩阵和专家比较打分进行纠偏处理。在决策专家具备相应专业知识并且认真判断的前提下,常见的纠偏方法包括两种思路:一是修正判断矩阵中多项数据的小误差累积,一般可通过算法优化方法实现,如使用最小改变算法和最大改进方向算法进行一致性修正;二是观察打分数据,找到判断矩阵中某几项数据的判断错误或找到带来最大变异的某几项元素进行人工纠偏。

由此逻辑,能够通过赋权结果进行指标重要性排序,进而找到影响某场景中科技安全的关键预警变量。评价指标权重是科技安全预警过程的重要基础,一般在科技安全预警过程中被调用后进行实时赋值。需要注意的是,此处评估框架及变量赋权思路是对科技安全态势的一次性评价,而对于细分科技领域或具体预警对象,比如某个关键科技领域、某项重大科学研究工程等,还需要设置不同变量并根据此逻辑再次赋权,进而在科技安全预警过程中,根据不同预警目标,即时调用不同变量权重包。

表2 科技安全评估变量权重及一致性检验
Tab.2 Weighting and consistency test of science and technology security assessment variables

目标层准则层权重指标层同级权重综合权重一致性科技安全度S要素性安全W1科技基础设施W11W1∗W11CI1, RI1科技人才W12W1∗W12科技成果转化W13W1∗W13科技活动W14W1∗W14科技管理W15W1∗W15自反性安全W2技术安全W21W2∗W21CI2, RI2产业冲击W22W2∗W22伦理挑战W23W2∗W23自主性安全W3国际政治经济形势W31W3∗W31CI3, RI3国际网络信息环境W32W3∗W32国际科技贸易环境W33W3∗W33保障性安全W4科技保密W41W4∗W41CI4, RI4科技情报W42W4∗W42监测预警W43W4∗W43安全应急W44W4∗W44CR=(W1∗CI1+ W2∗CI2+ W3∗CI3+ W4∗CI4)/(W1∗RI1+ W2∗RI2+ W3∗RI3+ W4∗RI4)

3.2.2 变量赋值运算逻辑

本研究针对我国整体科技安全程度进行评估预警。首先基于预警目标调用预警变量包,即调用图2与表2的评价框架和赋权逻辑。由于本研究考量的预警变量来源于质性评价,因此主要应用专家打分法,收集关键科技领域权威专家对各指标的评价得分,为各变量赋值。输入专家打分数据后,按照各级指标权重对每项指标得分进行标准化处理,最终根据各指标项得分,采用多目标线性加权函数法计算出我国科技安全度总评价分值S[20]

其中,S为科技安全程度,是层次分析的目标层;m为层次分析的准则层数量,n为某准则层选取的具体指标数;Wi为第i个准则在目标层所占权重,Wij为第i个准则层选取第j个指标在该准则层所占权重,Rij为第i个准则层选取第j个指标的实际评分值[20]

3.3 科技安全监测预警系统的现实应用

综合预警工程控制流程、层次分析法运算、纳入预警目标、不同决策系统与相关主体,得到如图4所示的科技安全预警逻辑,包含警情评估、警情报告、管理决策和预案调用等主要流程。

由图4可知,科技安全监测预警系统主要依靠4个子系统的往复运作。首先,警情评估子系统是预警机制的关键部分,主要包含理论评估模型、变量权重包和实时数据监测流程。预警模型在接收到管理决策系统的预警目标后,在预警评估系统中调用已有理论评估模型进行安全程度评估,若目标预警客体不存在已有理论评估模型,则根据专家打分及大数据分析构建新的理论基础模型,从而识别科技安全风险并构建指标层次,对关键变量进行排序建模。预警评估系统第二部分包含一个实时数据信息平台,对监测集成的数据进行清洗与分类储存后,通过调用命令输入评估模型中,对科技安全程度进行评估运算,得出相应安全程度分值。其次,警情报告子系统主要负责判断输入目标层的综合安全得分阈值范围,找到对应5个等级的报警信号,同时判断是否干预。对于处于很安全和安全状态的警情不予干预,基本安全的警情视情况而定,危险和高度危险状态的警情需要实施紧急干预。第三,管理决策子系统为整个预警系统发出预警决策和相关指令,主要包括决策枢纽层、决策信息层和决策咨询层,3个层面相互作用,传递信息,协同制定警前目标、警中决策和警后应急方案。在该系统中,政府、科研院所和企业机构协同评估警情、制定应急措施、评价应急绩效。最后,预案调用子系统针对典型科技安全风险储备多个应急预案,基于警情等级报告及管理决策判断,调用不同应急处置方案,并进行绩效评估,将结果反馈给变量评估系统,形成循环预警。

图4 科技安全监测预警机制
Fig.4 Early warning mechanism of science and technology security

在现实中,科技安全预警对象和目标往往是多变且具体的。例如,常常要对某一细分关键领域、专门技术、科技机构、重点项目的安全作出预警判断。因此,不同细分预警目标下的科技安全预警,采用的指标体系不尽相同,通过构建分析模型,经评估后甄别出的关键变量和权重排序更是不同。现实中的科技安全预警要求在明确预警目标的基础上,有针对性地分门别类进一步细化科技安全风险评估指标并进行风险排序,再结合各项实时监测数据进行预警判断,尤其需要分别针对信息、材料、海洋、生物、空间、能源等关键科技领域细化风险评价框架和变量权重,识别关键变量,形成一套科技安全预警系统、一个评估模型库、一个评估数据库,以实现精准快速的预警防护。例如,针对我国商业芯片技术,应用图2所示的风险评估框架,进一步细化要素性、自反性、自主性和保障性风险的三级指标,并形成权重排序。结合近几年的实际情况,对于芯片技术,除需动态评估基本的要素风险外,自主性风险的重要性尤其凸显,应重点细化自主性风险评价指标,积极关注科技贸易变量造成的影响,动态监测国内外芯片产业创新发展趋势、国外相关技术布局与政策变化。此外,重视保障性风险带来的冲击,细化安全应急测量指标,掌握安全应急能力和预案储备情况。在变量优化及权重排序基础上,输入多元数据,由科技安全预警系统根据相关算法计算出科技安全程度,从而发出对应的预警信号,在事前识别安全风险并加以干预。

4 结论与讨论

4.1 研究结论与建议

本研究从科技安全风险评估与监测预警视角出发,依循“变量识别—数据评价—安全预警—预案调用”的预警逻辑,结合专家访谈、扎根理论和层次分析法,初步建构了科技安全风险评估框架,厘清了科技安全监测预警系统构建逻辑,提出了一套评估思路,梳理了科技安全监测预警流程。同时,研究结果初步揭示出影响我国科技安全的关键变量和亟待提升的关键能力,如自主研发能力、抵御技术封锁的能力以及科技成果转化能力等。本研究创新性体现在梳理了我国关键科技领域安全监测预警框架逻辑、运算逻辑和程序逻辑,并通过实证分析初步提出适用于科技安全监测预警的指标体系。基于以上研究结果,为实现我国科技安全监测预警,本研究形成以下建议:

首先,加快构建我国关键领域科技安全监测预警系统。关键核心技术领域创新发展是创新型国家建设的战略基石,打好关键核心技术攻坚战,对提高创新链整体效能、加快科技强国建设步伐,具有十分重要的意义。应当充分整合相关高校与科研机构的科研基础和资源,发挥政产学研用的平台优势,及时开展关键领域科技安全的跟踪监测、风险评估和安全预警等工作。

其次,持续更新科技安全风险评估与监测大数据库。通过完善科技安全系统性风险评估框架与指标体系,构建关键领域科技安全风险评价指标大数据和监测预警理论模型等基础数据库,实现科技安全数据与理论模型的存储、整合及实时调用。在当今复杂多变的科技创新局势下,需要满足预警目标多样化与多变性需求,掌握最新科技安全威胁因素并设计预案,实现对我国重大项目、关键技术和重要科研机构的专项科技安全评估。

最后,完善科技安全预警与科技创新的衔接机制。科技安全风险防范与监测预警工作都是为实现科技创新的安全稳定发展,因而科技安全监测预警结果必须及时与相关领域科技创新发展衔接。对于科技安全预警系统发现并发出预警信号的关键核心技术、核心要素和关键变量,应通过完善的信息传递与激励机制,鼓励和引导相关科研机构与团队加强技术攻关,并对其它国家相关技术进行深入研究,把握世界范围内该技术的发展态势,在此基础上逐步制定应对措施,提高相应领域的科技竞争力。

4.2 研究局限与展望

本研究通过规范分析与资料分析现实预警系统的安全风险监测预警逻辑,但尚未建立有效的预警机制或系统,且使用的方法在实现多年连续预测科技安全程度方面存在一定缺陷。在科技安全风险评估框架中,现有文献解构与重塑形成的指标更多是结构的、抽象的和定性的,尚不足以支撑更细化的综合评估指标提取。同时,对科技安全预警关键变量的判断还缺乏足够有效的实证数据进行验证。

在未来研究中,针对科技安全风险的识别与评估,可根据不同核心技术领域,更广泛地纳入量化数据与文本资料,进一步细化评价指标,提高其可用性及可计算性。针对科技安全监测预警的预测性与时效性,后续研究可以构建科技安全监测预警系统为目标,开发科技安全大样本数据库与案例库,结合数据科学研究范式,引入相关算法,建立科技安全监测预警的连续型智能预测模型,提高整体预警研判效率。此外,针对不同预警场景,也需要根据不同预警目标和对象提前设计预警系统中的各类通用理论评估模型,当存在潜在风险时,可快速调用合适的模型进行监测评估,将大大提升预警模型效率。

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(责任编辑:陈 井)