(1.西安建筑科技大学 管理学院,陕西 西安 710055;2.中关村实验室 人事教育部,北京 100191;3.哈尔滨工程大学 经济管理学院,黑龙江 哈尔滨 150001;4.兰州财经大学 工商管理学院,甘肃 兰州 730101)
0 引言
全球科技竞争不断升级,中美科技博弈也从贸易摩擦走向制度化技术封锁。美国借助出口管制、“实体清单”和科研合作限制等手段,对我国科研体系施加多层级技术制裁。部分高校和科研机构被列入“实体清单”,关键设备与软件工具遭遇断供,科研数据获取渠道明显收窄,外方合作受到不同程度影响[1-2]。美国还持续向欧盟等盟友施压,推动形成多边联合封锁,使外部压力呈现多方向、持续化态势[3]。这种封锁并非局限于某一孤立环节,而是随着资源断供与技术路径受阻问题加剧向整体科研活动蔓延,系统性削弱科研体系的功能连续性与长期创新能力[4]。科研体系的抗冲击能力已超越科技政策范畴,成为关乎国家战略自主与安全底线的核心议题。
2026年美国白宫发布《国家韧性战略》,将韧性界定为促进繁荣、威慑对手并在危机时刻维护主权的战略能力,并将“优先级排序”“现代化”“分配责任”和“简化”作为推动韧性转型的关键原则。这些原则指向的是关键体系在持续冲击下维持功能连续性的结构性能力。科技实力与国家韧性之间的深层绑定,已经成为大国战略博弈的重要逻辑。对我国而言,科研体系是科技创新的核心载体,能否在外部冲击中维持功能连续性与长期创新能力,直接体现国家韧性在科技领域的状况。如何评估并提升科研体系的抗冲击与恢复能力?这一问题兼具政策紧迫性和学术价值,“科研体系韧性”也成为回应这一挑战的核心议题[5]。
在概念内涵上,有研究将科研体系韧性理解为科研体系在外部冲击下维持功能稳定、实现结构恢复并积累适应能力的系统特质[6]。相关讨论从构成要素识别与评估测度两个方向展开:构成要素方面,一种做法是将主体协同、资源配置与制度弹性视为内部构成维度进行统一分析,并指出三者之间存在互构关系[7-8];另一种做法从创新系统视角出发,强调知识网络重构、组织学习能力以及资源重组能力对科研体系韧性的支撑作用[9]。评估测度方面,粮食体系韧性[10]、企业韧性等领域的量化实践[11],为科研体系韧性的测度框架设计与跨领域方法迁移提供了方法论参照。
然而,现有研究仍存在明显不足:理论层面,概念界定未充分结合科研体系的运行特征,对知识生产机制、制度安排等科研特有要素的整合有待完善[5]。相关研究聚焦科研产出波动、资源获取受限等结果表现,对科研体系内部结构要素如何相互作用并驱动韧性生成缺乏系统性解释,也尚未揭示要素之间的协同机制与层级关系。方法层面,测度工具的理论一致性有待提升。资源、组织、技术或制度等要素常被作为孤立变量分析,指标设计缺乏统一的结构逻辑支撑,部分框架直接来源于企业韧性研究,难以反映科研体系的运行特征与治理需求。实践层面,已有研究提出技术备份、制度完善、组织灵活性与社会支持网络四维路径,但整体停留在策略倡导层面,未对结构来源、形成机制与测度方法进行系统性理论展开[12]。
本文以系统韧性理论为核心视角,从科研体系运行结构出发,开展以下工作:①界定科研体系韧性的概念内涵,明确其基础维持、结构调整与演化发展三个递进能力层次;②识别关键结构要素,构建涵盖资源保障、组织协同、数据设施、技术替代、制度响应与风险应对六个维度的分析框架;③将上述结构要素操作化为6个一级指标,构建包含6个一级指标、18个二级指标的评估指标体系,实现各一级指标与三层次能力的系统对应;④基于基础维持、结构调整与演化发展三层次能力框架,提出分阶段韧性提升策略,为科研治理与风险管理提供结构诊断依据。
1 科研体系韧性的理论基础与概念界定
1.1 韧性理论的演进与发展
“韧性”概念最早起源于材料科学领域,但在组织与管理研究中获得了新的理论内涵。早期研究关注系统在扰动作用下维持稳定和快速恢复的能力,具有明显的恢复导向特征。随着生态学与复杂系统研究深化,学界意识到“单一均衡”假设过于简化,现实中的复杂系统往往存在多个可能的稳定状态,冲击有时并不会让系统回到原点,而是将其推向新的运行轨道。
在此基础上,生态韧性理论逐渐形成,强调系统在扰动条件下维持功能与结构连续性的能力,关注系统吸收冲击、避免跨越临界阈值并维持基本功能的可能性。复杂系统往往存在临界转变点,一旦跨越阈值便难以逆转。因此,有效的韧性管理需要在系统抵达临界点前就能够识别预警信号并采取干预措施,将韧性研究重心从事后恢复前移至事前预防[13]。这一转向标志着韧性研究重心从恢复原状转向维持功能稳定,强调结构弹性与系统冗余的重要性。
生态韧性所强调的非线性演化、多稳态转换和系统适应能力,为理解社会系统与组织系统在不确定环境中的运行规律提供了新的理论视角。随着复杂系统理论与风险治理研究深化,韧性进一步延伸至社会系统与组织研究领域。组织韧性不仅体现为抵御外部冲击的能力,更表现为危机情境下组织通过资源重组、结构调整与能力更新实现持续发展的能力,被界定为由预见、应对和适应三个阶段构成的动态能力过程,强调组织能够在冲击中学习并形成新的竞争优势。这一研究突破了早期韧性以恢复原有状态为目标的分析范式,进一步强调系统在冲击过程中通过学习、适应与能力重构实现持续演化的发展逻辑。
组织韧性研究越来越重视资源重组、能力更新和持续学习,分析对象也从单个组织扩展到多主体构成的复杂系统。系统层面,韧性被看成系统结构里的一种能力特点,而非单一绩效结果[14]。系统韧性能否形成,要看内部要素是不是多样、有没有冗余、连接性强不强、能不能替代,既受资源基础影响,也受结构配置和制度安排限制。工程学、生态学和社会科学等领域不断拓展,韧性研究形成跨学科整合分析框架,大多围绕“抵御冲击、恢复功能、持续适应”这个核心逻辑展开。因此,研究韧性需要回到系统运行结构,将结构部分间怎么连在一起、怎么相互影响作为切入点,说明它们在冲击情境下的功能表现[15]。
1.2 科研体系韧性的概念界定与核心特征
1.2.1 科研体系韧性概念界定
本文“科研体系”是指由高校、科研机构、科技企业等多元创新主体,以及支撑科研活动运行的资源、技术、制度和合作关系共同构成的复杂系统。本文关注的不是国家科研体系全部功能绩效的综合评价,而是外部技术封锁、资源限制等不确定冲击情境下,科研体系维持核心科研活动连续运行、实现结构调整并形成持续适应能力的韧性水平评价。前文所述国家实验室、研究型大学、科研院所等,是科研体系内部承担资源配置、技术攻关与成果转化等差异化功能的组成单元,而非本文独立评价对象。本文所构建的评估指标体系以国家或区域科研系统整体为测度单元,它反映的是体系层面资源配置、组织协同和制度安排的整体状态,而非单一机构的韧性水平,也不直接适用于机构层面的韧性评价。
明确科研体系及其评价单元后,还需回到韧性概念本身。在系统韧性理论这个框架里,科研体系可看成典型的复杂社会技术系统,有研究将科研体系韧性看作一种系统特点,即科研体系在外部扰动下维持基本功能,能通过结构调整恢复过来,并在适应中积攒新能力[16]。科研韧性概念的提出,将科研系统在遇到不确定冲击时的抵御能力、恢复能力和发展能力纳入一个整体框架里[17]。狭义上,科研韧性是指科研群体甚至科学家个人在科研失败、职业受挫等情况下表现出来的心理和行为上的韧性;广义上,则扩展到科研体系这种复杂社会技术系统,是指系统在外部冲击下维持功能、实现恢复并积累能力的一种属性。本文采用广义上的理解,为避免术语混淆,统一为“科研体系韧性”,与个体层面的“科研韧性”区分开。这种界定虽然借用了吸收、适应、转型这些一般韧性分析框架,但对科研体系里的组织结构、知识生产、评价机制和国际合作网络这些特有要素,重要性表述不足。如果忽略这些要素,韧性评估易停留在宏观能力描述层面,难以揭示科研体系在具体冲击下的结构性薄弱环节及恢复路径。当前韧性指标体系大多来自企业韧性或者一般创新系统韧性研究,核心指标是生产效率、供应链稳定或者财务绩效。这些体系既未将知识生产连续性、评价机制的激励导向、合作网络能否重新组织纳入测量范围,也未针对学科分工高度专业化、知识积累不可逆等科研特有的结构特征进行适配设计。如果直接照搬现有指标体系,不仅会漏掉决定科研体系韧性如何生成的关键结构要素,也难以发现技术封锁情境下特有的脆弱来源和恢复路径。因此,本文需要在明确科研体系韧性概念的基础上,结合科研体系的结构特征和运行规律,重新构建更有针对性的评估指标体系。
基于上述结构与机制分析,从统筹科研安全与发展的战略视角出发,本文进一步将科研体系韧性界定为以国家战略需求为导向的科研体系,在既有技术积累与知识生产的基础上,通过多主体协同维系科研活动运行,当面临资源断供、合作限制或技术封锁等外部冲击时,能够保持关键科研活动的连续性,并通过内部结构调整与资源重新配置恢复系统功能,同时在制度学习与技术积累过程中持续提升长期适应能力。
1.2.2 科研体系韧性概念构成的四类核心要素
科研体系韧性深嵌于多层级组织结构、知识生产过程、评价激励机制以及合作网络体系中,四类要素直接决定科研体系在冲击情境下的运行逻辑。就组织结构而言,国家实验室、研究型大学、科研院所以及科技领军企业等多元主体在资源配置、技术攻关与成果转化等环节承担差异化功能,其协同水平直接影响科研体系在冲击情境下的资源整合能力与结构弹性。就知识生产而言,技术路线的多样化程度、知识积累的连续性以及关键技术的替代能力,影响科研体系在外部约束条件下维持创新活动的能力。就评价机制而言,合理的评价制度有助于增强科研活动的自主性、探索性与风险应对能力。就国际合作网络而言,合作伙伴的多元化程度、网络结构的开放性以及合作关系的可重构性,决定了科研体系在外部封锁背景下获取知识、技术与创新资源的能力[18]。上述要素共同构成科研体系应对外部冲击并实现持续发展的基础支撑,也使其韧性特征具有区别于一般社会技术系统的独特属性。
1.2.3 科研体系韧性的结构特殊性与核心特征
在明确科研体系的分析对象及边界后,要进一步说明科研体系韧性区别于一般社会技术系统的结构特殊性,主要体现为知识积累的不可逆性、学科分工的高度专门化以及科研评价制度的路径依赖性。知识积累的不可逆性体现在科研活动一旦因外部冲击中断,已积累的实验数据连续性、隐性知识与团队协作经验难以在短期内通过资源投入直接恢复,使结构调整更依赖前期知识积累而非当期资源规模。学科分工的高度专门化体现在不同学科领域的知识结构、设备依赖与人才培养体系高度异质,同一外部冲击对不同学科的作用路径和科研体系恢复方式因此存在显著差异,难以通过统一的资源配置路径实现替代[19],这也是科研体系韧性无法简单套用一般产业韧性统一测度标准的原因之一。科研评价制度的路径依赖性体现为现有评价体系在论文、项目、职称等方面具有较强的制度惯性,这种惯性制约了科研主体在冲击下调整研究方向、转换合作模式的意愿与速度,构成韧性生成过程中的制度性摩擦。
这三类特征共同决定科研体系的结构调整不同于一般产业系统,它并非产业链、供应链韧性研究中产能恢复或供应关系重建等相对可逆的调整过程,而是特指知识生产路径的转换,即科研体系能否在既有知识积累的基础上重构技术路线、调整学科协同方式并突破评价制度的路径锁定。韧性的形成也因此更加依赖知识积累、组织协同与制度优化之间的协同演化,而非单纯的资源投入或产能恢复。
1.2.4 科研体系韧性的三层次能力与其对应关系
在明确科研体系韧性的结构特殊性后,还需要进一步将其转化为可识别的能力层次。从组织结构、知识生产、评价机制和国际合作网络等核心要素的作用过程看,科研体系韧性最终表现为科研体系在冲击不同阶段所展现出的能力状态,可进一步分解为基础维持能力、结构调整能力和演化发展能力三个层次[20]。基础维持能力是指科研体系在资源受限或环境约束下持续开展基本科研活动的能力,体现为体系对冲击的吸收与缓冲功能,是避免系统运行中断的前提。结构调整能力表现为体系通过重构合作网络、调整资源配置和优化技术路径恢复运行秩序,反映冲击情境下的适应性调整过程。演化发展能力是指体系在应对冲击的过程中,通过制度改进、技术积累与组织模式调整逐步形成新的能力基础,实现结构升级与能力提升,标志着系统从被动应对向主动演进的转变。
产业链韧性与供应链韧性研究普遍将韧性划分为抗压韧性与恢复韧性两个维度,抗压韧性强调冲击过程中维持关键功能运行的能力,恢复韧性则强调冲击后实现功能恢复并持续优化的能力[21]。该二维划分与本文三层能力框架具有内在一致性,抗压韧性主要对应基础维持能力,恢复韧性则涵盖结构调整与演化发展两个更高层次。但上述对应仅体现为能力表现形式的相似,而非能力内涵与生成机制的一致。科研体系以知识生产为核心运行活动,其能力形成受知识积累规律、科研组织运行机制和制度环境等因素共同影响。因此,三层能力框架不能简单沿用一般韧性理论的解释逻辑,还需结合科研体系特殊属性重新界定。
能力内涵上,基础维持能力强调科研资源持续供给、科研组织稳定运行以及知识生产活动的连续性,其核心并非一般韧性理论中的被动吸收冲击,而是在外部约束下维持核心功能持续运行。结构调整能力不同于产业链、供应链韧性研究中产能恢复或供应关系重建等相对可逆的调整过程,而是体现为知识生产路径、科研合作网络以及科研资源配置方式的动态调整。演化发展能力不仅强调系统适应环境变化,更强调科研体系在持续学习过程中不断积累知识、优化制度和重构组织,从恢复运行走向能力跃升与持续发展。
能力生成上,三层能力并非孤立形成,而是与机制层、要素层和能力层的递进关系相对应,即科研体系通过基础支撑机制、结构适应机制和制度调节机制作用于资源、组织、技术和制度等关键要素,最终形成基础维持、结构调整和演化发展的不同能力层次。相比一般韧性理论侧重描述系统在冲击下的能力表现,本文进一步解释科研体系韧性的能力生成过程,构建“机制驱动要素演化、要素支撑能力生成”的理论逻辑,从而突出科研体系韧性研究区别于产业链、供应链韧性研究的理论特征。
综上,科研体系韧性是科研体系在知识、资源、组织和制度等多层结构单元协同作用下形成的系统能力,兼具结构性、动态性与演化性特征,其本质是科研体系面对外部冲击时维持关键科研活动连续运行、实现结构调整并保持持续发展的能力。由于不同类型外部冲击作用对象、影响强度及持续时间存在差异,科研体系韧性在不同情境下往往表现出不同的能力组合与作用方式。上述能力并非独立形成,而是建立在科研体系运行结构的基础上。科研体系能否形成基础维持能力、结构调整能力和演化发展能力,取决于资源配置、组织协同、技术支撑和制度保障等结构要素之间的协同。因此,有必要进一步分析科研体系的运行结构,为揭示科研体系韧性的形成机制奠定理论基础。
1.3 科研体系韧性的结构基础
科研体系是由多层级组织主体、知识生产机制和制度规则共同构成的复杂社会技术系统。组织系统运行也非单一线性过程,而是资源配置、组织协作、技术选择、制度调节这些机制互相影响,形成一个结构网络[22],在外部冲击情境下更加依赖内部结构要素之间的关系。相关研究表明,韧性提升往往源于不同结构要素之间的协同作用,而非单一因素驱动[23]。值得注意的是,以科研合作网络为代表的无标度网络虽对随机失败具有天然鲁棒性,但针对核心节点的定向封锁极为脆弱,这为理解科研体系在技术制裁情境下的结构脆弱性提供了重要网络科学依据。
从运行结构看,其稳定运行主要依赖于资源供给与基础保障、组织协同与合作网络、技术路径与替代能力以及制度治理与风险调节等关键结构单元。科研活动高度依赖于组织协同与合作网络,跨机构合作、学科交叉与知识共享机制不仅决定了创新效率,也塑造了体系的结构弹性。合作网络连接强度、节点分布与结构稳定程度直接影响科研体系在冲击情境下的关系重构能力。同时,科研体系运行深度依赖于技术路径选择与关键资源的自主能力,数据资源、实验平台与核心技术的可替代程度,直接决定体系在关键环节受限时的调整空间,技术路径多元化与替代能力因此成为科研体系实现结构转向的重要条件。而上述技术调整与组织协同的有效展开,需要相应的制度安排与治理能力作为规则基础。政策响应效率、制度灵活性与协调机制的有效性,直接影响体系对冲击的适应速度。风险识别与预警机制则为科研体系提供前瞻性调节能力,使其能够在不确定环境中进行动态调整,从而形成从基础保障到制度响应的完整支撑链条。
因此,科研体系并非单一资源集合,而是由多重结构单元构成,并具有内在功能分工与协同关系的复杂系统。在冲击情境下,科研体系的表现并非由单一要素决定,而是取决于不同结构单元之间的耦合程度[24]。复杂网络研究进一步表明,系统韧性由节点动态特性与整体拓扑结构共同决定,结构配置差异可导致韧性水平出现数量级的分化[25],这为科研体系中强调结构耦合的重要性提供了跨领域理论支撑。当资源基础具备冗余性、技术路径具有替代性、组织网络保持连接性、制度安排具备灵活性且风险识别机制有效运作时,科研体系更有可能维持运行连续性,并在适应过程中实现能力积累与结构升级。由此,科研体系韧性本质上是一种结构耦合状态,其形成机制内嵌于科研体系的运行结构中。这种结构耦合不仅体现为静态要素并存,更体现为要素之间的交互强化,韧性生成依赖于不同结构单元之间的协同联动,而非单一条件的独立作用[26]。
2 科研体系韧性的形成机制
2.1 形成机制的内涵与作用逻辑
科研体系韧性建立在科研体系运行结构的基础上,但运行结构并不等同于韧性。科研体系韧性并非外部冲击后的短期反应,而是在长期结构演化过程中逐步形成的能力状态。结构条件只有在特定运行机制下转化为稳定维持能力、适应调整能力与演化升级能力时,才能构成科研体系韧性的真实基础。
科研体系韧性的形成可以理解为一个由结构条件向能力状态转化的动态过程。资源基础、技术储备、组织网络与制度安排为体系运行提供支撑,并通过运行过程中的配置效率、路径转换和协同机制逐步转化为吸收冲击、调整结构和实现升级的具体能力。在遇到冲击时,这些能力会表现在科研活动继续开展、合作关系被重新组织,以及技术路径得到优化调整等方面,不同科研体系在资源规模或组织数量上的差别,不一定就会带来韧性水平上的差别。韧性的关键在于结构要素之间的协同程度,以及能力转化效率;当结构条件能在冲击环境中被快速配置并有效调整时,科研体系就更容易保持运行连续性,也更容易实现能力积累。
从作用机制看,科研体系韧性的生成涉及基础支撑机制、结构适应机制与制度调节机制三个层面。基础支撑机制依托资源供给、科研基础设施以及技术储备等基础条件,为科研活动持续运行提供保障[12],结构适应机制通过组织协同、合作网络重构以及技术路径调整等方式实现体系功能恢复与结构优化[5],制度调节机制则通过制度安排、治理规则与风险响应机制,对资源配置、组织协同和技术调整过程进行协调与引导[8]。三类机制之间相互作用,共同构成科研体系韧性的完整生成路径。
2.2 基础支撑机制
科研体系的物质基础由资源条件构成,资源条件可为科研活动提供基本保障。外部冲击下,资源结构越多元,科研体系抵御冲击的能力越强,关键领域越能快速完成资源再调配。这说明科研体系拥有较强的内部调节能力,外部冲击对科研活动连续性的影响会相应减弱。技术储备为科研体系应对关键环节受限留出备选空间,自主研发能力不断积累,技术布局又比较完整,这决定了科研体系在外部技术封锁条件下的自主程度。当核心技术或关键工具受到限制时,技术储备比较充分的领域更可能通过内部替代维持研究进程,技术储备的价值不仅在于应对已知风险,也在于面对未知冲击时能较快形成新的技术路径。资源条件与技术储备之间存在双向驱动关系,资源投入为技术研发和路径积累提供支持,技术自主能力增强后,又有助于降低对外部资源来源的依赖,使科研体系形成相对稳定的内部循环结构。但资源冗余并不是越多越好,全球供应链运行规律表明,安全与效率之间存在内在张力,过度追求安全冗余会带来效率损失,过度强调效率导向又会削弱系统抗压能力[27]。这一逻辑在科研体系的资源保障机制中同样成立,需要在应急科研经费储备与常规科研经费使用效率之间寻求动态平衡,而非单纯追求冗余规模最大化。在此基础上,基础支撑机制的核心功能在于托底与维持,即为科研活动持续运行提供保障,防止外部冲击直接导致体系中断。
2.3 结构适应机制
科研体系运行离不开多主体协作和知识流动,合作网络的连接密度与多样性决定替代路径数量。多层级、多主体的网络结构可形成多条知识流动通道,从而避免局部冲击引发的整体失衡。
网络弹性不仅表现为连接密度和多样性所决定的静态替代路径,还表现在结构重组能力上,合作关系被替代,组织角色被重新分配,科研体系就能在结构变动中维持功能稳定,核心组织加强协调,其他组织走向专业化分工,这构成一种动态平衡机制。在全球危机中,大型国际科研合作会通过调整资助机制、强化跨国沟通和灵活转换监督模式维持韧性[28],并在一些领域实现结构性改善。相关实证研究进一步表明,外部知识来源受限会削弱创新主体的知识网络韧性,而创新主体通过识别并吸收替代知识来源、重构合作网络能够部分缓冲这一冲击[29]。上述研究为合作网络重构与角色再分配作为结构适应机制提供了实证依据。 技术路径调整是结构适应层面的核心内容,强调冲击发生后的实际转向过程而非静态备选条件,其速度与效率取决于前期技术布局多元化程度及主体对新路径的接受能力。
组织结构弹性与技术路径调整相互影响。国际合作网络重构伴随着任务调整和知识流动变化,技术路径也会推动科研主体寻求新的合作伙伴和知识获取渠道。在外部封锁或合作受限情境下,科研体系通过国际合作网络重构、资源再配置与技术路线调整等方式实现结构重组,其核心在于组织结构、合作网络与技术体系的协同优化,进而在基础运行条件变化时维持整体功能稳定。
2.4 制度调节机制
制度安排是科研体系运行的规则基础。制度比较稳定,会影响主体对行为的预期;制度比较灵活,又会决定资源配置和技术布局调整的效率。面对外部环境快速变化,治理体系需要具备动态响应和灵活适配的能力,政策设计需要预留调整空间,以降低制度滞后带来的适应成本[30]。当制度安排能够有效降低外部资源获取成本,并提升信息透明度和治理效率时,科研体系在冲击情境下的资源调度能力会明显增强[31]。制度的调节效应贯穿三个层面:资源层面的审批程序、资金调配机制与采购流程直接决定资源再分配速度;组织层面的规则降低跨机构协调成本,加快合作网络重组;技术层面的知识产权、标准设定与成果转化机制为路径调整提供政策保障。制度还要应对科研合作与知识流动中的隐性风险,比如未公开数据被非授权使用、关键技术路径被外部复制、合作方隐瞒真实背景等。这类风险嵌入科研活动之中,隐蔽性较强,识别难度也较高。有效的风险治理需要将技术封锁、资源依赖和合作网络变化等多维信号纳入实时监测,通过风险评估和信息反馈,实现从被动应对向主动预防转变[32],使体系在冲击前完成储备与优化,在冲击后快速识别薄弱环节并启动调整。
制度安排与风险治理相互嵌套,灵活的制度设计为风险治理提供运作空间,有效的风险治理则为制度优化提供信息反馈,两者协同增强科研体系整体运行的稳定性与适应能力。
3 科研体系韧性评估指标体系构建
基于前文对科研体系韧性形成机制及能力内涵的分析,本文进一步构建科研体系韧性的形成逻辑与评价框架,如图1所示。
该框架体现外部冲击、形成机制、能力演化、指标测度的递进关系,为指标体系构建提供理论依据。
3.1 指标构建的逻辑与技术路线
科研体系韧性作为综合能力属性,其测度不应停留于单一绩效指标或资源规模上,而应围绕在冲击环境中的结构单元与功能机制进行系统展开。现有研究基于WoS文献数据进行了初步尝试,为评估框架构建提供了实证基础,但其测度逻辑以文献计量为主,对内部运行结构的刻画有限,并未形成以机制为导向的系统化指标体系[33]。据此,本文以结构逻辑为起点,通过对关键生成机制的抽象与分解,将概念层面的能力属性转化为可观测、可比较的分析框架。该指标体系不用于衡量整体发展水平或创新绩效,而是聚焦外部技术封锁、资源限制等冲击情境下科研体系韧性能力评价。重点围绕资源保障、数据与科研基础设施支撑、技术路径与替代能力、组织协同、制度响应以及风险识别等维度展开。
构建路径上,从不确定环境下的运行逻辑出发,识别支撑稳定维持、结构调整与能力演化的六类核心机制。其中,数据与科研基础设施具有资源属性,在数字科研环境下已成为支撑知识生产与科研协同的基础平台,承担体系运行支撑功能,因而作为区别于一般资源供给的独立机制纳入框架。这些机制分别对应基础支撑、结构运行与治理调控等层级的功能单元,共同构成韧性的结构来源。
在此基础上,对运行链条进行结构分层,将机制映射为相对独立又彼此关联的结构维度,再经变量匹配与指标筛选转化为具有明确测度含义的观测指标,强调理论一致性与结构代表性。整个过程遵循“机制抽象、结构映射、变量转化、体系整合”的递进逻辑,使韧性由概念表述转化为层级清晰、逻辑自洽的评估体系,为后续分析与政策优化提供稳固的测度基础。
3.2 结构维度的划分依据与阐释
科研体系韧性的生成可以概括为基础支撑、结构适应与制度调节三个层级,分别对应科研体系运行过程中的要素投入、结构运行与调控适应阶段,并体现为基础维持、结构调整与演化发展。为避免混淆,后续分析将三类层级分别界定为“机制层”“要素层”与“能力层”,用于解释韧性的生成过程、刻画运行结构以及表征能力结果。三者并非平行对应关系,而是构成由作用机制驱动要素结构演化,并最终表现为系统能力结果的递进逻辑链条。
在此基础上,本文从纵向与横向两个维度展开韧性结构:纵向上,三层机制构成要素投入、结构运行、调控适应的递进关系,揭示从资源基础到结构运作再到制度调控的内在作用路径;横向上,每层均包含两类不同功能属性的结构要素,客体侧以科研工具、数据资源与基础设施为核心,主体侧以组织协同、合作关系与制度安排为核心。两类要素功能相互独立,混合测度会导致指标体系内部逻辑混淆。为进一步厘清功能边界,从两方面加以甄别:一是各维度回应何种核心决策问题,二是各维度在治理逻辑上属于静态设计还是动态执行。这两条线索与纵向机制层级、横向主客体划分相互配合,共同构成六维划分依据。
由此,三层机制在横向上拆分为两个维度,形成“3×2”六维结构框架。要素投入层对应基础支撑机制,划分为客体侧的“数据与科研基础设施支撑”与主体侧的“资源供给与保障”。结构运行层对应结构适应机制,划分为客体侧的“技术路径与替代能力”与主体侧的“组织协同与合作网络”。调控适应层对应制度调节机制,划分为客体侧的“风险识别与动态应对”与主体侧的“制度保障与科研治理”,具体对应关系见表1。此外,“资源供给与保障”虽涉及经费、人才、设备等,但其核心功能在于组织性保障,故归入主体侧,“风险识别与动态应对”同时涉及即时响应与经验学习,呈现一定跨层特征,后文指标分析中会对其复合属性进行专项处理。
表1 科研体系韧性评估框架的纵横双轴结构
Table 1 Two-dimensional structure of the resilience assessment framework for the research system
纵向层次(要素层)机制层能力层客体侧(物质/技术要素)主体侧(组织/制度要素)核心决策问题静态设计/动态执行要素投入层基础支撑机制基础维持能力数据与科研基础设施支撑资源供给与保障客体侧:体系是否具备自主可控的数字化运行平台;主体侧:体系是否拥有维持运行的组织性资源储备均为静态(平台建设/储备规模)结构运行层结构适应机制结构调整能力技术路径与替代能力组织协同与合作网络客体侧:体系能否在技术路线受阻时实现转换;主体侧:体系能否通过主体间协同实现关系重构均为动态(路径转换/关系重构)调控适应层制度调节机制演化发展能力风险识别与动态应对制度保障与科研治理客体侧:体系能否实时监测风险并完成处置;主体侧:体系是否建立应对冲击的规则与协同机制客体侧动态(过程执行);主体侧静态(规则供给)
部分维度的指标设计涉及非线性权衡逻辑,技术多元化与韧性呈倒U型关系,适度多元化有助于分散风险、增强适应能力,但过度多元化会导致研发资源分散、管理成本上升,反而削弱韧性[34]。构建技术替代能力应在“冗余储备”与“资源效率”之间寻求平衡。本文在“技术路径与替代能力”维度中同时纳入“替代方案就绪等级”与“关键技术路线储备多样性”两个指标,以捕捉这一非线性关系的两端效应。
六维框架在纵向上分属不同运行层级,在横向上具有明确的功能属性划分,形成层次清晰、边界明确的矩阵结构,纵向保证递进关系不重叠、各维度具有明确的上下游逻辑,横向避免不同类型要素混合、各维度功能指向相对独立,从而完整覆盖韧性主要结构来源且在逻辑上不可替代。
此外,六维框架与系统脆弱性理论中“暴露性、敏感性、适应能力”的分析框架具有内在一致性[35]。“资源供给与保障”“数据与科研基础设施支撑”主要回应暴露性问题,资源依赖度越高,系统暴露于外部冲击的风险越大。“技术路径与替代能力”“组织协同与合作网络”主要回应敏感性问题,替代路径越少、合作网络越单一,系统对冲击的敏感程度越高。“制度保障与科研治理”“风险识别与动态应对”则对应适应能力,制度灵活性越强、风险识别越精准,系统从冲击中恢复并实现升级的能力越强。制度环境、技术能力与组织网络的组态匹配而非单一要素决定韧性水平[36],六维框架可为分析此类维度间的组态匹配提供结构基础。
由表1可见,六个维度在机制层级、客体与主体属性、核心决策问题、静态与动态属性四条线索上的组合不同,不存在两个维度完全重合的情况,这一结构性证据表明六维框架区分具有必要性。
3.3 指标筛选原则
为确保指标体系在理论层面具有内在一致性,在结构层面能完整覆盖,在应用层面可操作,本研究在筛选指标时遵循四项原则,即理论一致性、结构代表性、可测量性和数据可获得性。
理论一致性要求所有指标都能对应韧性形成机制里的具体结构要素,指标需要理论框架支撑,这样测量结果才能真实反映韧性的内在构成。结构代表性要求各维度指标覆盖其对应的核心功能属性,避免维度之间功能重叠,也避免测量边界模糊,同时兼顾纵向层级逻辑和横向功能差异,完整反映基础维持、结构调整和演化发展三个层面的能力特征。可测量性优先选择能通过统计数据、政策文本、公开报告或科研管理数据量化表达指标,对难以直接获取的数据,采用替代指标测量。数据可获得性是在可测量性的基础上,进一步考虑后续实证研究的数据获取条件,优先保留有稳定数据来源、能持续观测的指标,避免采用难以长期跟踪或主观性较强的变量。
针对部分指标涉及科研机构内部管理数据、合作协议文本、科研安全类信息等保密或非公开数据,直接获取难度较高的问题,本文明确“客观统计数据为主、专家评分法为辅”的混合测度策略。对于通过预决算报告、人事年报、政策文件、机构通报等公开或半公开渠道获取的指标,优先采用客观统计数据测度。对确实难以直接观测的指标,如机构内部经费结构、人才流动状况或安全事件处置细节,可通过问卷调查、合同抽样审查或德尔菲专家评分法进行估计,形成现阶段可操作的过渡性替代方案。该策略既保证当前数据条件下的基本可操作性,也为后续随科研管理信息化程度提升与数据公开范围扩大,逐步以直接观测数据替代专家评分预留了方法论弹性。
3.4 科研体系韧性评估指标体系
在指标构建方法上,遵循“结构要素、功能属性、观测指标”的递进逻辑,先识别各一级指标所对应的关键结构要素,再结合其在科研体系运行中的具体功能定位提炼观测内容,最终转化为可量化的测度指标。
在指标数量设置上,各一级指标下提取三个二级指标,一共18个。这一安排并非强调各一级指标功能权重均等,而是基于指标体系的结构对称性与二级指标筛选的代表性原则,在现阶段研究条件下,围绕各一级指标核心功能选取3个最具代表性的二级指标,以覆盖关键特征、控制指标规模并减少冗余。此外,指标数量均衡与权重均等属于两个不同环节,本研究不在指标构建阶段预设等权,为后续采用层次分析法、熵值法或二者组合进行差异化权重赋值预留方法空间。六个维度共同构成完整测度框架,但不同类型的外部冲击对各维度的作用路径与强度不同。在具体诊断与预警实践中,应结合冲击类型有针对性地关注对应维度的指标表现,而非同等看待六个维度。因此,该设置遵循的是“结构均衡、功能覆盖、权重后置”的逻辑,而非“功能权重均等”的逻辑。具体指标选取逻辑见表2。
表2 科研体系韧性评估指标选取依据
Table 2 Basis for selecting the evaluation indicators of research system Resilience
一级指标 核心结构要素指标提取逻辑资源供给与保障经费、人才、关键科研资源从经费保障、人才储备和资源替代三个方面选取指标组织协同与合作网络合作主体、网络关系、协同机制从网络重构、协同攻关和合作风险治理三个方面选取指标数据与科研基础设施支撑科研数据、科研工具、数据治理 从数据自主性、工具自主性和数据安全管理三个方面选取指标技术路径与替代能力技术储备、替代路径、前沿布局从替代能力、探索能力和路径多样性三个方面选取指标制度保障与科研治理制度规则、政策协调、制度学习从制度覆盖、协同效率和制度迭代三个方面选取指标风险识别与动态应对风险监测、预警反馈、风险处置从风险识别、风险处置和风险暴露三个方面选取指标
在指标筛选过程中,本文系统梳理相关文献并参考既有韧性测度框架与科技安全风险评估研究成果。其中,资源供给与保障主要参考资源储备、资源配置及资源保障能力相关主题研究[5,13];组织协同与合作网络主要借鉴科研合作网络弹性与组织韧性研究中关于网络重构、协同机制及合作治理的分析框架[18,28];数据与科研基础设施支撑主要参考数字基础设施建设与科研协同相关研究成果[37];技术路径与替代能力主要结合技术多元化、关键核心技术突破以及技术依存度等相关研究[34];制度保障与科研治理主要参考科技创新治理体系韧性与敏捷治理相关研究[6,30];风险识别与动态应对主要参考科技安全监测预警及风险治理相关研究[4,38]。依据理论一致性与结构代表性原则,逐项审查各指标与功能定位的匹配程度,剔除内涵重复或测度含义模糊的指标,同时遵循可测量性与数据可获得性原则,筛除难以量化、缺乏有效观测方式或无法采用代理变量进行合理替代的指标,对于部分涉及内部管理数据、合作文本或安全治理信息,难以直接获取但具有明确测度含义的指标,则采用代理变量、问卷调查或专家评分等方式进行测度,最终形成由6个一级指标、18个二级指标构成的评估体系,具体见表3。
表3 科研体系韧性的评估指标体系
Table 3 Evaluation index system for research system resilience
一级指标二级指标指标含义说明资源供给与保障应急科研经费冗余度衡量用于应对突发科技风险的预备资金占科研总经费的比例,反映科研资源的缓冲与保障能力。数据可结合公开统计资料、科研机构预算公开信息进行估算,必要时采用专家评分法补充战略领域核心人才保有率衡量战略领域核心科研人才的年度留存水平,反映科研体系核心人才的稳定性。数据可结合公开统计资料、国家及省级人才计划公开信息,并辅以问卷调查或专家评分进行测度关键科研资源本地替代覆盖率衡量关键科研设备、软件工具及数据资源实现国产或自主可控替代的比例,反映科研资源自主保障能力。数据可结合公开统计资料、国产化替代目录及机构调研资料获取组织协同与合作网络科研合作网络强化衡量与主要经济体的科研合作水平,反映国际合作网络多元化能力。数据可通过Web of Science、IncoPat等公开数据库统计获取产学研协同攻关集中度衡量产学研联合攻关项目的组织化程度,反映多主体协同创新能力。数据可结合公开统计资料及国家科技计划项目等公开信息获取合作协议风险条款嵌入率衡量国际科研合作协议中风险防控条款的覆盖程度,反映科研合作制度保障水平。数据可结合公开制度文件、公开合作协议及专家评分进行测度数据与科研基础设施支撑核心科学数据外源依赖指数衡量科研活动对境外核心科学数据库的依赖程度,反映科研数据自主保障能力。数据可结合公开统计资料、数据库采购信息及机构调研资料获取自主科研工具应用渗透率衡量科研项目中自主可控科研工具的应用比例,反映科研工具自主化水平。数据可结合科研项目公开资料、问卷调查及专家评分进行测度科研数据共享与安全管理水平衡量科研数据共享规范性与安全管理能力,反映科研数据治理水平。数据可结合公开制度文件、公开报告及专家评分进行测度技术路径与替代能力受管制技术替代方案就绪等级衡量受管制技术国产化或替代方案的成熟水平,反映关键技术替代能力。数据可结合公开行业报告、主管部门公开资料及专家评分进行测度前沿探索性研发投入占比衡量前沿探索性研发投入占研发总投入的比例,反映科研体系长期技术布局能力。数据可结合公开统计资料、科研项目公开信息获取关键技术路线储备多样性衡量战略领域并行技术路线的数量及类型,反映科研体系技术路径储备水平。数据可结合公开统计资料、专利数据库及专家评分进行测度制度保障与科研治理科研合作风险评估机制覆盖率衡量科研合作关键环节风险评估制度的覆盖程度,反映科研治理规范化水平。数据可结合公开制度文件及专家评分进行测度跨部门政策应急协同时效衡量外部技术限制政策发布至联合应对政策出台的时间间隔,反映跨部门政策协同效率。数据可结合公开政策文件及公开报告统计获取制度学习与迭代能力衡量科研机构或主管部门制度复盘与持续修订能力,反映科研治理持续优化水平。数据可结合公开制度文件、年度工作报告及专家评分进行测度风险识别与动态应对科技管制信号识别与响应速度衡量科研体系识别外部科技管制风险并作出响应的及时性,反映风险预警能力。数据可结合公开政策文件、公开通知及专家评分进行测度科研安全事件处置完备度衡量科研安全事件标准化处置流程的执行水平,反映科研体系风险处置能力。数据可结合公开报告、主管部门公开通报及专家评分进行测度关键环节对外依赖集中度衡量科研资源、科研工具及合作网络对单一境外来源的依赖程度,反映科研体系风险暴露水平。数据可依据公开统计资料及相关客观指标综合计算获得
根据各指标在科研体系韧性形成过程中的作用差异,本文进一步将其划分为系统状态变量与治理手段变量两类。其中,资源供给与保障、组织协同与合作网络、数据与科研基础设施支撑、技术路径与替代能力属于系统状态变量,用于诊断韧性水平;制度保障与科研治理、风险识别与动态应对属于治理手段变量,用于解释成因并指引政策优化。这一区分可增强指标体系的逻辑一致性与解释能力。
3.5 指标标准化与初步评价方法
在完成指标体系构建的基础上,本文进一步对指标的标准化处理、权重设定与综合评价方法进行初步设计,为后续实证研究提供可操作的方法路径。
首先,对指标进行属性标注。18个二级指标中绝大多数为正向指标,少数为负向指标,其中最典型的是“核心科学数据外源依赖指数”,数值越高说明对境外数据资源依赖越深、韧性越弱。
其次,采用极差标准化方法对各指标进行无量纲化处理,消除不同指标量纲和量级差异带来的影响[39]。对正向指标和负向指标分别进行同向转换,使标准化后指标的评价方向一致。
再次,权重设定现阶段采用主观赋权方法,参考国家关键技术评价研究中专家咨询确定指标权重的做法[40],组织科研管理领域专家开展两轮及以上德尔菲法咨询,形成各层级指标的初步权重方案。后续随着实证样本积累,可引入基于数据变异程度的客观赋权方法对专家权重进行校正。
最后,在获得各指标标准化得分及权重后,按照指标层级逐级加权汇总,先计算六个一级维度得分,再形成韧性综合得分。在获得足够评价样本后,可结合四分位数或专家设定的经验阈值,将综合得分划分为强韧性、较强韧性、一般韧性、脆弱四个等级[41]。
4 科研体系韧性的提升策略
基于前文对科研体系韧性三层能力结构的分析,科研体系在应对外部冲击过程中并非同时推进各项能力建设,而是呈现出明显阶段性特征。不同能力在冲击演化的不同阶段发挥主导作用,其建设优先级也存在差异。因此,有必要从时间序列与功能优先级出发,对科研体系韧性提升策略进行分阶段重构。
4.1 基础维持能力夯实
在外部冲击发生初期,科研体系面临的核心问题是能否持续运行。此时,资源供给与基础设施保障直接决定系统是否发生功能中断,因此构成最优先的能力建设领域。构建分层分类的应急科研经费储备机制,完善战略人才保留体系,构建国家—区域科研资源敏捷调度平台,并借鉴高新技术企业应对“长臂管辖”的经验,以技术来源多元化降低单点断供风险[42]。同时,推进核心科学数据自主化与自主科研工具应用,降低对境外数据库和软件的依赖;对重大科技基础设施构建核心部件供应链备份、替代方案与降级运行预案。技术路径上,短期加快出口管制领域替代方案成熟,长期支持高风险长周期预研,保持技术路线多样性,从而避免系统性风险。
4.2 结构调整能力强化
当外部冲击持续并演化为结构性约束时,科研体系需由维持运行转向调整结构,重点提升组织协同与技术路径替代能力,实现受限环境下的再组织与再配置。
组织协同上,对内强化产学研协同攻关,提高应急攻关项目在研发布局中的比重,形成目标一致、分工明确的协同网络。对外拓展与新兴经济体的合作,降低对单一国家的依赖,并在合作协议中标准化嵌入技术替代、数据备份与争议应对条款。
技术路径上,构建多层次替代与备份体系,对受管制核心技术并行推进国产替代与第三方路径,加强多路径储备。加强前沿探索性研发,布局潜在颠覆性技术,建立关键技术清单与替代优先级评估机制,按受限程度、替代难度和战略重要性分类推进。数智技术赋能结构调整,AI优化资源配置、加速知识重组、增强技术适应性。数实融合与工业互联网通过降本增效、协同整合提升韧性。据此,构建弹性科研数据共享与备份体系,依托数字化平台提升路径转换能力。
结构调整还需要资源与制度保障。资源冗余可强化数字化赋能效应,应急资源储备支撑国际合作网络重构、技术路径转换与数字化转型,故需稳定储备关键设备、数据与人才,完善应急经费配置与快速调配机制。制度上,构建科技安全风险评估机制,推动被动应对转向主动预防;加强跨部门政策协同,缩短外部限制到联合应对的响应周期;将韧性指标纳入科研评价,通过人才计划、奖励与职称评审引导国产工具开发、核心技术攻关与替代路径建设,形成资源投入、技术赋能与结构调整的良性循环。
4.3 演化发展能力培育
当外部冲击逐步常态化并演变为长期约束条件时,科研体系建设的重点由阶段性应对转向持续性发展,由保障运行和结构调整进一步转向能力积累与制度演化。核心任务是将外部压力转化为自我更新与持续发展能力。
首先,构建系统化的风险学习与知识积累机制,围绕外部技术制裁、国际合作受限、关键资源断供等典型冲击情景,建立覆盖事前预警、事中应对和事后复盘的全过程风险治理机制。事前持续跟踪国际科技政策与管制趋势,事中完善科研项目动态调整机制,提升资源重组、路径切换与任务调整的灵活性,事后建立常态化复盘评估机制,将应对经验转化为管理制度、合作规范和应急预案,实现个体经验向组织知识升级。
其次,强化制度学习与迭代更新。建立制度评估与动态优化机制,定期评估科研资源配置、国际合作管理、科技安全治理和科研评价体系,依据外部环境变化与实践反馈及时进行调整,提升治理体系的适应性与前瞻性。
最后,重视“失败学习”机制。技术封锁、合作中断或研发失败并不必然削弱韧性,通过系统总结与知识沉淀将其转化为制度性记忆和组织能力,可提升科研体系对不确定性的接受度与风险承担意愿,促进新路径探索,增强创新韧性。同时,构建典型案例复盘与知识共享机制,推动科研体系由被动适应转向主动演化。
4.4 分类施策与协同推进
在上述分阶段推进框架的基础上,科研体系韧性建设应结合不同科研领域的风险暴露程度、创新活动特征以及不同科研主体的功能定位,实施差异化能力建设策略,推动各主体优势互补和多维能力协同提升。
在分类施策方面,对于半导体、高端装备、人工智能、生物医药等关键核心技术领域,应优先提升关键科研资源自主供给、受管制技术替代以及自主科研数据与科研基础设施保障能力。对于基础研究领域,重点完善高层次科研人才稳定支持机制,拓展多元国际合作渠道,降低科研合作网络过度集中带来的风险。对于应用研究和产业化领域,推动科研成果快速验证、技术迭代与产业应用,提升抗风险能力。
不同科研主体应围绕自身功能定位承担差异化建设任务。国家科研机构承担重大设施建设、核心技术攻关以及战略资源保障;高校强化基础研究、人才培养与交叉创新;企业发挥技术创新主体作用,推进技术验证、成果转化与产业链协同。
在协同推进方面,围绕科研资源共享、联合科研攻关、数据开放共享及科技安全风险预警,构建跨部门、跨区域、跨主体的协同保障机制。推动资源供给、组织协同、技术替代与制度保障动态联动,促进运行维持、结构调整与演化发展能力协同提升,系统性增强科研体系整体韧性。
5 结语
5.1 结果讨论
在国际科技竞争加剧背景下,科研体系韧性关乎国家科技安全与高水平自立自强。基于系统韧性、动态能力与风险治理理论,本文从运行结构出发,分析其内涵、形成机制与结构来源。
研究发现,科研体系韧性是由基础维持能力、结构调整能力和演化发展能力共同构成的复合型能力体系。其中,基础维持能力决定科研体系在外部冲击下能否保持基本运行,是韧性形成的前提条件。结构调整能力决定科研体系能否通过组织协同、网络重构和技术路径转换实现功能恢复,是韧性提升的关键环节。演化发展能力则体现科研体系通过制度学习、经验积累和持续优化形成新能力的过程,是韧性向长期竞争优势转化的重要基础。这表明科研体系韧性不仅具有抵御、恢复特征,更强调学习、演化的动态发展过程。
进一步分析表明,科研体系韧性形成具有明显的层级性与系统性特征。资源供给、基础设施与技术储备构成基础支撑,组织协同、合作网络与技术路径调整构成结构适应,制度安排与风险治理构成制度调节,三者协同作用。据此,构建六维评估框架,包括资源供给与保障、组织协同与合作网络、数据与科研基础设施支撑、技术路径与替代能力、制度保障与科研治理、风险识别与动态应对。该框架突出不确定环境下的持续运行、结构调整与长期演化能力,将形成机制转化为可观测变量,为韧性测度、风险诊断与治理优化提供理论基础与分析工具。
5.2 不足与展望
本文立足韧性治理理论,构建包含6个维度、18个指标的科研体系韧性评估框架,在强化结构逻辑方面进行理论尝试。作为探索性研究,本文侧重概念界定与结构分解,方法深化与实证检验仍待推进,后续可围绕以下方向拓展:
第一,指标权重设定。权重是从结构描述走向实证应用的关键。不同维度贡献随冲击类型与战略目标变化而变化,可采用层次分析法获取主观权重,在积累数据后引入熵值法进行客观校正,探索组合赋权或面向政策情境的可变权重模型。跨领域、跨区域测度需统一指标口径与数据采集标准。
第二,信度与效度检验。需实证检验现有框架的解释力与区分度。韧性形成并非要素简单叠加,而是受多因素交互影响。可对科研机构、学科领域或区域创新系统开展案例与追踪分析,结合问卷、访谈检验指标体系的适用性,揭示维度间的交互作用与传导机制。
第三,理论框架深化与修正。韧性生成机制随环境演变而调整,可纳入科研团队决策模式、知识吸收能力、适应性学习等微观变量,探讨个体与组织因素如何汇聚为体系韧性;引入仿真模拟与动态系统建模,模拟不同结构配置下的压力演化与临界阈值,推动研究从静态描述走向动态解释,从结构分析走向机制仿真。
综上,后续需在权重精确性、指标可操作性与框架动态适应性上持续拓展,使科研体系韧性评估成为科技安全治理的有效工具。
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(责任编辑：张 悦)
