学术分享会：科学-技术- 产业复杂系统协同演化的时空图景与驱动因素研究—基于可解释机器学习的非线性分析

摘要：
科学-技术-产业复杂系统（STICS）的协同演化是实现高水平科技自立自强的关键路径。基于复杂系统理论和协同学原理，构建了STICS序参量评价模型，运用2009-2023年中国31个省份面板数据，结合组合赋权法、协同度模型、核密度估计、莫兰指数、XGBoost-SHAP模型等方法，系统考察了中国STICS的协同演化特征、空间分异格局及驱动因素。研究发现：系统有序度呈现“缓慢起步-稳步积累-快速突破-高位平台”的“S型”增长轨迹，创新范式从要素驱动向科学引领转型。STICS协同度稳步提升，但仍处于低协同阶段，空间呈现“均衡→分化→极化”的动态演进特征。影响因素重要性呈现典型的“幂律分布”特征，政府支持、劳动力要素和市场化水平解释力排在前三位，呈现“政府-要素-市场”三位一体的创新驱动模式，且均呈现显著的非线性阈值特征，政府与其他要素呈“U型”交互，体现了适度干预的协同效应和过度干预的挤出效应。