作者简介：
刘三女牙，男，华中师范大学副校长、人工智能教育学部部长、教授。
王蔼达，男，华中师范大学人工智能教育学部博士研究生。
郝晓晗，女，华中师范大学教育大数据应用技术国家工程研究中心博士研究生。
李卿，女，华中师范大学人工智能教育学部研究员。
陈思菁，女，华中师范大学人工智能教育学部副研究员，本文通信作者。
摘要
世界格局持续演变，教育、科技、人才日益成为各国竞相布局的战略焦点。推动高等教育、科技创新与人才培养的高度耦合协调发展，对巩固强国优势、提升国家国力与竞争力具有重要意义。本文在探讨高等教育、科技创新与人才培养三系统耦合协调机理的基础上，构建了三个系统耦合协调发展的概念模型及评价指标体系。本文依据中、美、英、日四国2018—2022年的数据，利用耦合协调度模型对各国三个系统综合发展水平及耦合协调发展状态进行分析，同时，采用灰色预测模型对各国2023—2026年的三个系统耦合协调发展进行趋势研判。研究发现，各国三个系统的综合质量以及相关子系统的耦合协调发展状态具有差异；除日本出现小幅波动外，其他三国的耦合协调度水平均有较稳定提升，但发展规律及侧重点不尽相同；我国总体耦合协调发展情况乐观，且有望在2023—2026年实现耦合协调度等级的跨越。分析结果同样揭示出我国在人才培养方面存在的短板，为此，我国需要融合高等教育与科技创新的领先优势，形成人才培养新动能；面向科技创新前沿，开辟教育与人才同频发展新空间；深化高等教育开放生态，强化科技与人才协同演进新趋势。
在百年变局加速演进，大国博弈聚焦教育、科技与人才制高点的时代背景下，高等教育、科技创新与人才培养的协同共进正成为各国共同追求的战略目标，三者之间的耦合协调度则成为衡量国家综合国力与核心竞争力的关键标尺。因此，有必要立足国际视域，对各国高等教育、科技创新与人才培养的耦合协调发展态势进行深度剖析，通过对比分析不同国家推进“高等教育—科技创新—人才培养”交互演进的实践表现，反思我国发展的瓶颈与差距。如此，方能更清晰地锚定未来改革的战略方向，为打造教育强国、科技强国、人才强国协同发展的新格局提供学理支撑与行动指引。
一、文献综述
（一）教育、科技与人才系统的协同发展
有关教育、科技、人才协同发展的研究，为探索高等教育、科技创新与人才培养的耦合协调发展态势奠定了理论基础。黄永春等人基于我国30个省区市的数据，运用耦合协调度模型、空间自相关分析及灰色关联度模型进行测算，发现各省区市教育、科技、人才的综合发展水平与耦合协调度水平均呈增长趋势，且区域发展存在差异[1]。清华大学研究团队利用耦合度修正模型和Kernel密度估计对中国省际、区域以及全国教育、科技、人才耦合协调度进行分析的结果与之类似，即三者耦合协调发展虽取得一定成效，但区域差异明显。[2]中国社会科学院的研究人员采用耦合协调度模型、熵权法等，在廓清教育、科技、人才协同发展内涵的基础上开展探索，发现我国教育、科技、人才协调一致的程度有所上升，已达到“勉强协调”状态。[3]樊艳翔等人依据我国省级面板数据，运用熵权—TOPSIS法与耦合协调度模型，在新质生产力发展视域下探究教育、科技、人才耦合协调度，结果显示三者总体呈波动上升态势。[4]嵇慧敏和张鹏基于山东省的教育、科技、人才发展数据，依托耦合协调度模型和灰色关联模型，探究了三者之间的耦合协调度和影响因素。[5]无独有偶，姜明月等人整合熵权法、耦合协调度模型、障碍度模型及灰色预测模型等工具，研究并预测了山东省16个地市的教育、科技、人才耦合协调发展态势。[6]
关于高等教育、人力资本与科技创新耦合协调的探讨，从另一关键视角为高等教育、科技创新与人才培养耦合协调发展的研究提供了启示。例如，蔡文伯和龚杏玲以我国31个省份为研究对象，先是通过熵权法和耦合协调度模型，探索发现高等教育、人力资本与科技创新的耦合协调度在2010—2021年有所增长，后又利用灰色预测模型，预测这种增长趋势将于2022—2026年延续；[7]蔡文伯和黄卢涛采用耦合协调测算与灰色关联分析，对民族地区高等教育、人力资本与科技创新的耦合协调效应进行研究后，指出其耦合协调度不但处于较低水平，还在时空维度有着显著差异。[8]此外，也有研究将高等教育、人力资本、科技创新分别与经济、社会相关联，在耦合协调度模型、熵权法、灰色预测模型等技术工具的支持下开展了一系列探索工作。例如，吴新静团队与赵冉团队，分别以中部六省[9]、河南省18个地市[10]为例，探究了高等教育、创新能力与经济增长之间的协同发展情况；景慧等人针对我国19个中心城市开展实证分析，洞察了高等教育、科技创新与经济发展的耦合关联[11]；宋美喆和李孟苏基于我国30个省份的数据，测度出上述三个系统之间的耦合协调度及其影响因素[12]；蔡文伯研究团队探索了我国成渝地区双城经济圈[13]、长江经济带城市群[14]以及东中西区域[15]的高等教育、科技创新、经济发展的耦合协调度；肖洒和刘君分析了高等教育科技创新能力、科技发展、经济发展在各省份的耦合协调度[16]；邵剑耀研究了高等教育、科技创新、人力资本与新质生产力四个系统的耦合协调发展状态[17]，类似地，高金岭和海颖聚焦高等教育、科技创新、人力资本与区域经济，研究了四个系统之间的耦合协调度及时空演变特征。[18]
综上所述，已有研究多关注全国、省域、区域层面教育、科技、人才耦合协调发展的情况，以及三者协同发展的未来趋势。许多研究者还围绕国内高等教育、人力资本、科技创新以及经济等系统之间的互动耦合展开研究，探索多个系统之间的协同程度。在相关研究中，教育的规模与质量、科技创新的投入与收益以及人才的储备与素质水平等，均作为重要指标内容被研究者采纳，用以保障耦合协调度的有效测度。此外，既有研究结果较为清晰地展现了教育、科技、人才之间的复杂关联：教育系统发挥着关键的引领性作用，科技与人才系统则具备重要的引擎性、枢纽性作用，三者持续交互并影响着彼此；三个系统的耦合协调程度在时空维度表现出一定的异质性。
然而，目前关于高等教育、科技创新与人才培养耦合协调发展态势的研究较少，在国际视域下探究三者耦合协调程度的研究更是罕见。尽管商润泽和刘宝存从国际比较视角出发，对各国高等教育科类结构与产业结构的耦合协调度进行了对比分析[19]，但现有研究仍缺乏对不同国家教育、科技、人才综合发展水平及耦合协调状态的准确把握。
（二）耦合协调度模型的适用性
“耦合”概念起源于物理学，用以描述多个实体相互依赖的量度。[20]在社会科学领域中，耦合指多个系统在交互中形成相互依赖、相互协调、相互促进的动态关联关系的现象。[21]进一步地，耦合度指向这种关联关系的强度，耦合协调度则反映出系统间和谐发展、良性共振的程度。文献综述显示，耦合协调度模型可被用于探索高等教育、人力资本、科技创新或经济发展等系统间的协同发展状况，对于本研究而言，其同样具备较强的适用性。首先，高等教育、科技创新与人才培养系统均具有多维性，难以用单一指标衡量，而耦合协调度模型基于综合评价指数进行测算，能够有效容纳多维度指标。其次，三系统兼具相互依存与独立发展的双重特征，耦合协调度模型既能反映系统间的关联程度与协同表现，又能反映各个系统的综合发展水平，有助于刻画各国三系统的复杂特征。再次，该模型测算结果具有跨时期与跨国别的可比性，与本研究国际比较的分析视角相契合。不过，这一方法的局限在于，其无法揭示系统间的具体作用路径或交互关系，为此，需要依靠理论分析与质性讨论来阐明系统间的耦合协调机理，从而指导耦合协调度模型的测量工作。
基于上述分析，本文从国际比较研究视角出发，以中国、美国、英国、日本四个国家作为比较分析对象，选定具有代表性的20项指标，基于四国2018—2022年的研究数据，对各国三个系统的综合水平和耦合协调程度进行测算，并对其2023—2026年的协同发展趋势进行研判。以上四国均为GDP总量居世界前列的主要经济体，部分发达国家的高等教育发展质量、创新指数和人才培育生态等处于全球较高水平，有助于反映高等教育、科技创新与人才培养协同发展的先进水准，进而揭示我国三个系统及其子系统耦合协调程度与国际前沿行列的差距；同时，各国的高等教育建设模式、科技创新与人才供给路径存在差异，可以展现出多元化的耦合协调图景，为我国教育、科技、人才一体发展提供高价值的国际参照。
二、耦合协调机理与概念模型
为深入揭示高等教育、科技创新与人才培养耦合协调发展的实然状态及国际差异，本文先分析三者之间的应然关系与耦合协调机理，以此构成“理论指导测量”的总体分析逻辑。我国在推进教育科技人才一体发展方面的战略探索，为理解三者的深层关联提供了现实参照。党的二十大报告将教育、科技、人才确立为“全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑”[22]，对三者进行一体统筹和系统谋划成为我国改革创新发展的显著特征。[23]
从教育维度看，世界强国都是教育强国，教育强国都是高等教育强国。[24]高等教育在教育、科技、人才中地位特殊，对科技创新和人才培养发挥着重要引领与支撑作用。高等教育机构是前沿知识的生产基地与传播中心，也是创新型人才的孵化器与蓄水池，其在增强规模、质量与国际影响力方面取得的进展，有望为提高科学技术水平、强化人才培养效能创造更优质的创新环境和知识空间。当前，我国已建成世界上规模最大的教育体系，其中，高等教育在校生总规模高达4870万人，高等教育毛入学率突破61.3%。[25]在扩大高等教育规模的基础上，我国着力提升高等教育质量，通过调整学科设置、改革评价机制、强化教师队伍等一系列行动规划，为创建人才中心、打造创新高地提供了源源不断的能量。与此同时，我国坚持对外开放战略，已成为国际学生主要来源国和留学目的地国[26]，不仅在国际高等教育中形成了较大的影响力和贡献，还打造了一支能够推动科学研究进步、促进经济社会发展的生力军。
从科技维度看，科技是第一生产力，科技创新是助力高等教育变革和拔尖创新人才成长的重要力量，可为实现高质量发展和中国式现代化注入内生动力。近年来，我国科技创新事业发生巨变，成功跻身创新型国家行列。[27]一方面，我国在科技经费上的投入持续增长[28]，营造了良好的科技创新环境；另一方面，我国成为全球首个国内有效发明专利数量超越400万件的国家[29]，还在国际学术合作、科技创新集群建设等方面占据引领地位[30][31]，有着优异的创新产出表现。创新环境与创新产出之间可形成良性循环，进一步激发和释放科技创新的生产力，带来更多新知识和新技术。这些知识和技术将在教学模式、教育资源、学习环境等维度重塑高等教育生态，并为科技人才、创新型人才的培养创造新机遇。
从人才维度看，人才是第一资源，强起来要靠创新，创新则要靠人才。[32]人才作为教育价值和科技力量的终极载体与核心枢纽，决定着国家发展的潜力与韧性。我国研发人员全时当量2023年达到724万人年，连续11年稳居世界第一。[33]除了人才储备方面的优势，我国凭借不断增长的教育、医疗等支出，为人才发展创造了有利的外部保障。由此积累的人力资本红利为科技创新提供了不竭的智力源泉，各层次人才的涌现和人才流动的活跃也将为高校教学、科研、管理等活动输送大批优秀教育工作者，进而促进高等教育的高质量发展。
在高等教育、科技创新与人才培养构成的交互生态中，三者之间呈现出复杂的耦合共生关系：高等教育系统的发展水平彰显于其规模、质量与国际化程度的协同作用，能够奠定科技创新所依托的知识基底，并影响人才培养的质效；科技创新系统在创新环境与创新产出的双向循环中不断演进，不仅能够实现自我增强，还有望渗透并重塑高等教育的形态与人才培养的路径；科学创新人才的培养效果由科研人才储备和人才发展保障共同决定，所形成的智力资源可持续为高等教育与科技系统注入发展动能。三者在持续互动中形成了紧密相连的制约、驱动与反馈机制，发展出一个动态演进、相互关联的复杂系统，其越趋于耦合协调，就越能推动国家发展与经济社会进步。基于三系统耦合协调机理抽象出的概念模型如图1所示。接下来，本文将基于上述耦合协调机理与概念模型开展实证分析，结合实证数据量化结果、相关权威报告的核心结论等，系统探讨各国三系统间的动态关联关系与共生表现。
三、指标体系构建与测算方法说明
（一）指标体系与数据描述
本文以学理分析为依托，广泛参考高等教育发展、科创水平度量、人才培养评价等方面的学术研究成果和国际权威报告，并结合国际指标代表性、数据可获得性和系统关联性等原则，提炼评价维度、划分具体指标。
在考察高等教育发展水平时，本文借鉴中国教育科学研究院[34]所构建的高等教育竞争力评价指标体系。该指标体系包含对高等教育的发展水平和贡献两方面的评价内容。本文聚焦其中的发展水平部分，包括高等教育的规模、质量、国际化三个维度，采纳全部5项具体指标，对各国高等教育发展水平进行测度（见表1高等教育指标维度）。
国家创新系统理论强调，良好的创新环境是激发科技创新活力的基础，而高效的创新产出则是系统效能的关键体现。[35][36]尽管学者们关于科技创新评价的指标选取各异[37]，但本质上均遵循投入产出框架，其中创新环境对应资源投入端，反映研发经费、人力资本与技术投入等要素；创新产出对应成果产出端，反映专利、论文、技术转化等直接效益。鉴于此，本文从创新环境和创新产出两个维度出发，从国际权威数据库中，遴选出数据可获得、计算可标准化、跨国可比较的通用指标，构建了包括8项具体指标的科技创新评估体系（见表1科技创新指标维度）。
《国家中长期人才发展规划纲要（2010—2020年）》（以下简称《纲要》）表明，培养创新型科技人才是我国经济社会发展的需要，人才培养保障是支撑可持续发展的核心机制，人才储备是提升国家竞争力的战略资源，创新型人才是引领发展的核心力量。[38][39]本文遵循《纲要》精神，参考褚宏启[40]提出的教育强国评价指标体系中科技贡献、人才贡献和教育保障维度的相关指标，以及陈丽媛等[41]提出的世界一流大学人才培养指数建构指标体系中关于卓越性和创新性的指标，归纳出科研人才储备、人才发展保障、科学创新人才三个维度，共涉及7项指标（见表1人才培养指标维度）。
综上所述，本文构建了高等教育、科技创新与人才培养的综合评价指标体系。
本文的国际数据来源于国际组织公开数据或报告，包括世界银行（WOD）、联合国教科文组织（UNESCO）、IMD《世界竞争力年鉴》、THE世界大学排行榜（前100名）、QS大学毕业生就业排名、经济合作与发展组织（OECD）、全球科学引文数据库（WOS）、世界知识产权组织（WIPO）、美国计算机协会（ACM）、科睿唯安（Clarivate）等。为保证数据的完整性和结果的准确性，本文采用线性趋势插值法，结合数据整体趋势和局部线性关系进行插值，基于历史数据（2007—2019年）对缺失数据进行整体趋势估计，并利用该列多个有效点拟合线性回归模型，代入缺失位置序号计算预测值。该处理共涉及三项指标：社会认可度与就业竞争力（四国2021年数据）、外国留学生人数/比例（美国2022年数据）、研发人员比例（英国2020—2022年数据）。
（二）研究方法
1.数据标准化
由于高等教育、科技创新与人才培养相应指标的数量级和量纲各不相同，本文采取如下方法对数据进行标准化处理。
其中，Xij为原始数据，Yij为标准化处理后的数据，其取值范围为［0,1］，i表示国家，j表示第j个指标，max(Xj)、min(Xj)分别为最大值和最小值。同时，为避免标准化处理后的指标值为0而无法取对数，需要对指标值进行平移处理，本文对标准化的指标值向上平移0.0001个单位，即：
2.熵权法
熵权法是一种客观赋权法，能够克服主观因素带来的偏差，适合对多元指标进行综合评价。[42]因此，本文通过熵权法进行指标权重确定，并计算得到高等教育、科技创新和人才培养的综合评价指数，计算步骤如下。
（1）计算信息熵：
（2）计算权重：
（3）计算综合评价指数：
其中，Hj为指标j的信息熵，Wj为第j个指标的权重，S1为高等教育综合评价指数，S2为科技创新综合评价指数，S3为人才培养综合评价指数。
3.耦合协调度模型
耦合协调度模型被广泛用于研究两个或两个以上系统的相互作用情况，以及评价各系统间的协同发展程度。为考察高等教育、科技创新与人才培养三者之间相互影响的强弱程度，本文借鉴已有研究成果[43]，对三者的耦合协调度进行测算，计算公式如下：
其中，D为耦合协调度，取值范围为［0,1］；C为耦合度函数，T为综合指数协调系数。
耦合度C值的具体计算公式如下：
其中，S1、S2、S3分别为高等教育、科技创新、人才培养的综合评价指数。
综合指数协调系数T的具体计算公式如下：
其中，ωi表示子系统Si的权重。根据相关研究，[44]高等教育、科技创新、人才培养三者同等重要，因此设定ω1=ω2=ω3=1/3。
4.灰色预测模型
灰色预测模型是一种基于灰色系统理论的预测方法，适用于数量非常少、数据完整性和可靠性较低的数据序列，其利用微分方程来充分挖掘数据的本质，并对未来数据进行预测，具有建模所需信息少、精度较高、运算简便、易于检验的优点。[45]本文基于目前能够收集到的2018—2022年数据，计算高等教育、科技创新与人才培养的耦合协调度，并对此后四年的耦合协调度进行探索，具体步骤如下。
（1）定义原始序列 x={x(t1),x(t2),…,x(tn)}，对原始序列进行累加计算，如下：
（2）针对累加序列构建一阶微分方程：
（3）使用最小二乘法拟合得到预测模型：
其中，b为灰色作用量，a为灰色发展系数。
四、四国三个系统耦合协调发展态势分析
（一）综合水平及趋势分析
依托高等教育、科技创新与人才培养三维评价指标体系及测算方法，本文对2018—2022年中美英日的综合评价指数及其演变趋势进行了分析（见表2）。
从表2看，在高等教育发展水平方面，中国呈现出持续增长的趋势，五年间增幅达39%。美国在五年间呈现出先增后降趋势，2018—2020年有小幅增长，2021年开始出现轻微下滑。英国呈现出稳定上升趋势，五年间增幅达50%，发展态势良好并逐步拉开与日本的差距。日本五年间基本持平，在中美英日四国中处于较低水平且缺乏增长。前述现象与一般意义上人们关于各国高等教育综合质量的认知存在较大差异。但事实上，2020—2022年处于疫情周期内，一方面，这种突发性的外部环境冲击极其考验各国政府和高校对意外状况的应对能力，会间接影响各国的教育发展状况，为改变四国高等教育发展格局提供契机。另一方面，中国在这一特殊的历史时期内表现出稳定的响应能力和较强的发展韧性，能够在高等教育领域快速接入数字化平台并释放数字化力量，推动线上教学、科研等活动平稳接续。尤其是全球疫情爆发初期，中国在远程办公培训、虚拟课堂服务供给、免费资源共享等方面迅速开展行动部署并取得成效，收获了OECD的高度肯定[46]。中国面对疫情挑战的积极表现，为其保留甚至强化高校生源力量创造了现实条件，相比之下，疫情期间美国的入学率和在校学生人数则出现不同程度的下降[47]。
在科技创新水平方面，中国在五年间的增幅达81%，其起点虽低于美国，但二者差距在考察期内迅速缩小。美国在四国中始终保持领先位置且增速可观，五年间增幅达31%。英国呈现小幅波动上升趋势，五年间增幅约32%，虽增速百分比不低，但绝对值增长较小，与中美之间存在差距。日本出现微小波动，2020年有所下降，2021年回升，总体上略高于英国水平。
在人才培养水平方面，中国在四国中起点最低、增速最快，五年间增长超8.4倍，其每年增速虽稳定，但绝对值仍低于其他三国。美国有着较大的领先优势以及持续增长的特征，五年间增幅约12%。英国呈现小幅稳定增长趋势，五年间增幅约20%，起点和增速都高于日本。日本则表现为波动上升趋势，五年间增幅约11%。
总体而言，在高等教育维度，受到疫情等因素冲击，中美英日四国高等教育发展格局在五年间发生重要变化，中国不断增长并超越美国，美国出现小幅增长以及轻微的下滑现象，英国保持着稳健提升的态势，日本则处于相对低迷的状态。在科技创新维度，考察期内中美两国的竞争日渐激烈，美国在四国中维持着最高水平，中国持续追赶后与美国的差距显著缩小，日本的水平则略微高于英国。在人才培养维度，美国于考察期内始终领先其他三国，英国和日本则取得小幅进步，中国虽有着最快的增速，但因起点太低，与其他三国仍存在一定差距。
（二）耦合协调发展时序演变分析
分析中美英日四国耦合协调度发展趋势，既能反映三个系统在考察期间动态、相对的演变过程，又能体现各类子系统的整体协调关系，有助于揭示各国耦合协调发展的基本模式、识别发展中的薄弱环节与优势环节，深入探索各国耦合协调发展的时序演变规律。本文利用耦合协调度模型，对2018—2022年中美英日高等教育、科技创新、人才培养三个系统及其子系统的耦合协调度进行了测度，模型测算结果见图2。
从高等教育与科技创新的耦合协调度看，中国呈现出稳步上升的状态（从0.640到0.807），并于2022年超过美国（0.807>0.785）。美国呈现出小幅增长趋势（从0.740到0.785），且在考察期内始终高于英国和日本。英国出现小幅度上升（从0.419到0.496），日本则在2018—2020年出现轻微下滑（从0.350到0.323），并于之后的两年时间里有所回升（从0.323到0.336）。
从高等教育与人才培养的耦合协调度看，中国保持着稳健的上升势头（从0.331到0.525）并于2019年超越日本（0.401>0.363），不过，其在总体上仍落后于英国和美国。美国虽在2020年之后出现小幅回落（从0.826到0.818），但其在考察期内维持着对其他三国的领先地位。英国拥有较好的增长态势，但总体增长值不高（从0.513到0.595）。日本的变化并不显著（从0.362到0.357），在考察期内呈现出较为平稳的发展态势。
从科技创新与人才培养的耦合协调度看，中国取得较大进展（从0.324到0.550），于2020年实现对英国（0.445>0.414）和日本（0.445>0.400）的超越，但未能在考察期内超过美国。美国的水平高于其他三国，还在考察期内有所增长（从0.840到0.924）。英国的进步比较微小（从0.395到0.443），并于2019年超过日本（0.414>0.410）。日本经历了轻微起伏（从0.407到0.417），未能获取显著突破。
从高等教育、科技创新、人才培养三系统之间的耦合协调度看，中国的增长趋势最为显著（从0.410到0.615），其自2019年起超越英国，在四国中位居第二（0.480>0.464）。美国在考察期内始终居于首位，并保持增长态势（从0.794到0.841）。与之相比，英国也在五年间呈现出稳定的上行趋势（从0.439到0.508）。日本的起伏不大，其在四国中处于相对较低的位置（2021年最高达到0.373）。
总体而言，在考察期内，美国三个系统以及“教育与人才”“科技与人才”两类子系统的耦合协调度处于较为领先的地位；中国三个系统以及各类子系统的耦合协调度均逐步实现对日本的赶超，而且，中国“教育与科技”子系统的耦合协调度在四国中展现出较为显著的增长趋势，其水平甚至一度高于美国；英国“教育与人才”子系统的耦合协调度仅次于美国；日本的耦合协调度未出现明显变化，且随着时间的推移，其三个系统及子系统的耦合协调发展水平在四国中相对滞后。
（三）耦合协调度等级变化分析
耦合协调度等级变化情况能清晰展现各国的发展阶段定位，可以直观显示国家间三个系统耦合协调发展水平的绝对差距，以及各国是否实现阶段性跨越。在借鉴已有研究的基础上[48]，本文划分了三个系统耦合协调发展程度的等级，根据耦合协调度模型测算结果，表3显示了各国三个系统耦合协调度等级的变化情况。
从表3看，2018—2019年，中国与英国都处于颉颃阶段，两国高等教育、科技创新、人才培养三系统的耦合协调度等级均为“濒临失调”。自2020年开始，中国先于英国步入磨合阶段，并于2022年从“勉强协调”转变为“初级协调”。与之相比，英国直至2022年才进入磨合阶段，迎来“勉强协调”的耦合协调度等级。2018—2022年，美国始终处于较高水平耦合的阶段，并于2019年由“中级协调”进阶为“良好协调”的耦合协调度等级。反观日本，其在考察期内一直处于颉颃阶段，耦合协调度面临“轻度失调”的境况，说明三个系统发展的同步性不足。
综合分析表明，2018—2022年，就四国的三个系统耦合协调发展态势而言，中国的进步最为显著，其在五年时间里由“濒临失调”演进至“初级协调”；美国始终处于相对领先的位置并实现了耦合协调度等级的跨越；英国同样完成了耦合协调度等级的进阶，但其在考察期末的等级不及美国和中国；日本的变化不够显著，处于“轻度失调”状态。
（四）耦合协调度等级趋势研判
本文基于2018—2022年已有数据，运用灰色预测模型对2023—2026年各国的三个系统耦合协调度进行了延展测算，以此研判中美英日四国在延续既有发展态势的情况下可能达到的耦合协调度等级及其跨国差距。原始数据级比值介于区间［0.717, 1.396］内，表明本数据适合进行灰色预测模型的构建，各国后验差比值均小于0.35，小误差概率p值均大于0.95，说明整体所构建模型的精度等级较好。此外，各国计算得到的相对误差值与级比偏差值均低于0.1，表明模型与实际数据之间的拟合度较高。
从表4看，2023—2026年，中国三系统的耦合协调度等级有望在四年时间里从“初级协调”转变至“良好协调”，不断缩减与美国之间的差距。不过，中国每年的增幅相差不大。美国的耦合协调度等级未发生变化，耦合协调度的逐年增长值保持在0.01，且增幅逐年下降。类似地，英国和日本的耦合协调度等级连续四年处于较为稳定的状态。英国虽停留在“勉强协调”水平，但耦合协调度仍旧实现小幅提升，增幅也逐年攀升。相较之下，日本耦合协调度等级低于其他三个国家。
概括而言，2023至2026年间，中国有机会实现耦合协调度等级的显著提升，完成从“初级协调”到“良好协调”的跨越；美国停留在“良好协调”状态，并伴随着耦合协调度的小幅增长；英国的耦合协调度增幅虽实现提升，却无法摆脱“勉强协调”的等级；日本是四国中唯一存在“轻度失调”状况的国家，其三系统耦合协调发展存在一定的成长空间。
值得注意的是，尽管2023—2026年的完整数据尚未全部公布，但前述趋势研判结果中呈现出的景象——中国显著提升、实现等级跨越，美英日小幅增长，所处等级无变动——与现实中四国的宏观表现较为吻合。就政策逻辑与现实动因而言，中国持续将教育、科技、人才置于现代化建设的核心位置，通过系统性的政策投入激发三者间的乘数效应，奠定了其实现“急速追赶”的关键现实基础；美国在科研领域面临预算压力，高等教育领域的结构性问题也逐渐显现，[49][50]因此，即使拥有成熟稳定的系统，若缺乏新的重大推力，其耦合协调度的提升空间和增长速度也将受限；英国和日本两国近年来在经济增速、科研投入强度等方面迎来挑战，[51][52][53]其在资源约束下难以形成强大的耦合协调发展动力。就实证数据而言，中国教育发展战略学会高等教育专业委员会、中国人民大学评价研究中心共同参与制定了2023—2025年的“高等教育强国指数”，其涵盖世界学术中心度、世界科技中心度和世界人才中心度三个维度，包括高等教育毛入学率、高等教育经费GDP占比、研发经费GDP占比、授权专利、全球人才竞争力指数、全球高被引科学家等指标，能够科学反映世界各国在高等教育、科技与人才方面的总体发展水平。该指数结果明确显示[54][55][56]：2023年，美国的高等教育强国指数处于第一梯队，中国则在第二梯队中占据首位，日本和英国紧随其后；2024年，中国仍领跑第二梯队并与美国缩小差距，英国超越日本成为排位第三的国家；2025年，中、美、英、日四国所处梯队与排位同2024年保持一致，但中国的高等教育强国指数再次获得提升。这种中国与美国发展差距持续收敛、英国和日本发展势能相对落后的现象，在一定程度上从经验层面印证了本文关于四国发展态势的研判结果。
五、研究结论与建议
根据以上数据分析结果，本文从人才培养新动能、教育与人才同频发展新空间、科技与人才协同演进新趋势方面提出相应建议，以期系统地提升我国高等教育、科技创新与人才培养的耦合协调水平，为达成强国建设目标和实现中国式现代化积蓄能量。
（一）研究结论
1.中美英日四国高等教育、科技创新、人才培养系统综合水平具有差异，且与相关子系统耦合协调度存在关联。
就本文所考察的四国而言，单一系统的综合水平及其相关子系统的耦合协调度之间呈同向变动关系：某一系统的综合水平越低，相关子系统的耦合协调度通常越低；反观之，某子系统的耦合协调度越高，与之有关的单一系统的发展质量就可能越优。[57]
具体而言，在考察期内，中国的人才培养综合水平较低，与之关联的高等教育与人才培养、科技创新与人才培养这两对子系统的耦合协调度均不及美国。英国高等教育与人才培养子系统的耦合协调度高于中国和日本，而与之关联的高等教育和人才培养的综合水平较高，科技创新综合水平则较低。美国科技创新与人才培养子系统的耦合协调度系数高于其他三国，美国同时拥有较高的科技创新与人才培养综合水平。
2.各国三系统耦合协调发展趋势不一，子系统协同发展态势各异。
各国三系统的耦合协调发展以及子系统之间的两两协同发展水平，均存在显著差异。中国的三系统耦合协调发展状况良好，呈现出连年增长的趋势，高等教育与科技创新的协同发展也不断取得突破，但人才培养系统与其他系统之间的发展却存在异步倾向。改革开放以来，我国教育获得全面发展，科技水平也不断提升，为人力资本增加创造了势能。[58]然而，当前我国人才队伍的质量与规模并不匹配，科技人力资源密度仍旧较低，高端研发人才、高技能人才等缺口较大，[59]这导致教育与科技积蓄的势能难以高效转化为人才培养的动能。
美国和英国的三系统耦合协调发展水平呈现缓慢上升的趋势，且美国保持着相对其他三国的领先优势。就子系统两两协同发展的状况而言，英国在高等教育与人才培养的协同演进上表现优异，美国则侧重于促进科技创新与人才培养的一体化发展。事实上，美国高度重视对科技劳动力的培养，美国国家科学基金会（NSF）致力于推动融合科学研究与STEM教育，畅通了科学研究与教育领域之间的交互渠道。[60]在NSF的资助下，诞生了二百余名获得诺贝尔奖的研究者，[61]极大地提升了美国本土的科技创新人才培养水平。与之相比，日本的三系统以及各类子系统的耦合协调度系数经历了微小的波动，未能实现显著提升，这或许与其财政赤字、人口老龄化、本地市场空间较小等境况相关。[62]
3.中国耦合协调发展上升趋势明显，但人才培养系统有待完善。
综观四国，我国耦合协调发展的上升趋势最为明显。截至2022年，我国三系统以及“科技与人才”子系统的协同发展水平均仅次于美国，“教育与科技”子系统的协同发展水平略高于美国。而且，相较于其他三个国家，我国三系统以及各类子系统的耦合协调度系数有着更为显著的增长态势。
结合耦合协调度等级分析及趋势研判，可更加直观地展现出我国的发展潜力。例如，美国、英国和日本的耦合协调度等级在2023—2026年分别停留于“良好协调”“勉强协调”“轻度失调”状态；相比之下，中国三系统的耦合协调度等级有望从“初级协调”跃升至“良好协调”。
当然，目前的计算和分析结果也揭示出我国人才培养系统存在的短板。例如，高技能、高水平人才的培养力度不足；人才培养与高等教育发展、科技创新环节之间的联动机制尚不健全。就联动机制存在的问题而言，其成因可能在于我国教育、科技、人才工作分属于不同的工作小组。[63]各个小组之间的沟通、共享、共建等如若不够充分，将在一定程度上影响各系统间战略行动的协作效果，致使教育与科技系统的资源和力量难以有效传导至人才系统。至于人才培养质量的问题，则可能源于我国在教育培养模式、教育投资状况、人才发展环境等方面与他国存在的差距[64][65]，此外，人才成长本身所具有的滞后性，也是造成我国人才培养综合表现相对落后的潜在因素之一。
（二）建议
1.融合教育、科技领先优势，形成人才培养新动能。
为充分释放我国的人力资本红利，应当综合高等教育和科技创新的优势，在扩大人才规模的同时提升人才质量，将一般人力资本转化为优质人才资本。
第一，创新产学研融合机制，重塑高层次人才的协同培养范式。在科技创新集群的核心区域，由政府牵头，联合高校、科技企业等主体建立任务驱动、项目制、跨领域的人才孵化平台；由高校导师与企业工程师组成“双导师”，通过平台引领学习者接触真实产业技术生态，指导其参与跨学科研究任务和实践项目，增强学术与技能培育的一体化程度。基于此，以国家“大项目”为载体，引导学生在“基础研究—应用开发—中试转化—市场迭代”的全链条中发挥作用，将高校人才培养的关键环节与科技创新的活动路径深度绑定，以此激发学习者的创新活力和实践动力。
第二，夯实科学教育根基，筑牢科技创新人才涌现的环境基础。科学教育是教育、科技、人才的重要结合部，[66]其以大中小学的学生群体为普遍对象，[67]旨在培养学习者的科学素养和科技能力。高校可依托人才孵化平台，探索建立以高阶科学思维能力培育为导向的教育教学理念，推动创建以跨学科实践、探究式学习、协作式问题探究为标志的高等科学教育模式，系统强化学习者对科学与工程相关工具、产品的应用训练，从而促进创新型科技人才成长。同时，以高校和科技企业为节点建立科学教育培养矩阵，将优秀的科学教育人才和优质的科学教育资源输送至中小学，以此在科研与教育领域之间建立起紧密联系，最终通过高价值科学知识的有效传播和高质量科学教育体系的贯通式建设，深化科学创新人才培育效能，进一步激活人口质量红利。
2.面向科技创新前沿，开辟教育、人才同频发展新空间。
宏观层面，加快建设若干跨区域科技创新枢纽，以政策引导的方式促进枢纽节点向不同区域辐射技术、成果与人才资源，带动区域间创新链、产业链与教育链联合发展，为教育提质和人才成长持续输送能量。
中观层面，支持各类高校根据所在地科技资源与产业优势对学科专业进行在地化布局。例如，东部发达地区可推动高科技企业、科研院所与研究型大学共建前沿学院和交叉学科平台，围绕人工智能、集成电路、生物医药等关键核心技术领域联合设计专业方向；中西部地区的高校可聚焦地方产业需求，着力建设应用型学科集群，形成与区域科技产业生态相适配的人才供给体系。以此实现科技资源与高校育人的响应联动，使得人才尤其是科研人才和技能人才的储备借助区域特质不断丰富。
微观层面，一方面，以智能技术牵引教学变革，将教育大模型、智能数据分析工具等新兴技术融入教学与实践全过程，实现对学习者认知提升与能力发展的精准支持；另一方面，以科研前沿信息资源赋能课程知识体系更新，向高校输送最新研发成果、领先领域课题等，[68]促使教学内容与全球科技前沿动态对接，形成科技融合式的高等教育教学范式。由此，深化学习者对高新技术以及相关学科专业新知识的理解，助力培养具备更高科技素养和创新应对能力的未来人才。
3.深化高等教育开放生态，强化科技、人才协同演进新趋势。
我国高等教育规模和质量具备领先优势，可在此基础上推进国际化办学，以高水平教育开放涵养科技合作与人才交流的土壤。为此，应加快建设兼具中国特色与国际影响力的高等教育枢纽，对内建立多部门协同治理机制，结合区域科教资源禀赋创设本土化枢纽建设路径，实现优质教育资源（例如国内外名校师资、国际化课程等）和创新要素（例如国际学生、科创企业等）的有效空间集聚；[69]对外积极引进优质境外教育机构参与枢纽共建，实现对国外先进枢纽运营模式和经验的吸收、转化与创新。
依托高质量高等教育枢纽，可着力构建“科教融汇+人才引育”的双重网络。具体而言：第一，建立以高校合作研究中心、国际博士后项目等为载体的联合研究体系，常态化组织合作办学、师资交流和协作研究，稳定支持科研人员的跨域流动和长期合作。第二，完善本土人才与来华留学生的融合培养策略，拓宽国际学习的学历认证通道。第三，设立以建设高层次创新型人才队伍为目标的基金，放宽学历、资历、年龄等限制，为有潜质的青年学者、后发人才、域外创新人才等提供长周期、稳定性的资金支持。以此综合改善科技创新环境，让拔尖人才“引得来、留得下、稳得住”，从而持续扩大人才存量与增量，逐步在人才发展与科技进步之间形成强联结。
（三）研究局限
在国际比较视域下，测度高等教育、科技创新与人才培养三系统的耦合协调发展态势是一项多维度、多层次的复杂工程。囿于数据本身的繁杂性、可获取性以及指标体系的功能边界等限制，本文尚存在若干有待拓展的空间。其一，本文聚焦于2018—2022年数据，时间跨度较短，且该时段内包含疫情等非常规因素，研究结论对长期变化趋势及特征的解释力有待加强。其二，本文仅对比中美英日四国的耦合协调发展态势，对于其他发达国家和发展中国家样本的选取不足。其三，本文所构建的高等教育、科技创新与人才培养的综合评价指标体系有待进一步完善，部分指标与各国人口规模、经济体量等因素存在关联，可能会对耦合协调度的短期波动产生一定程度的影响。其四，本文主要致力于耦合协调度的跨国家测度与跨时期比较，对于三系统之间的深层作用路径以及影响耦合协调发展水平的关键因素尚未展开分析检验。未来，本文作者将从时间与国家维度拓展数据样本范畴，优化指标体系，并引入面板模型与稳健性检验等计量方法，深入探讨高等教育、科技创新与人才培养三系统耦合协调发展的内生和外生动力因素。
参考文献
［1］黄永春, 钱春琳, 钱昕怡等. 教育—科技—人才耦合协调度研究——基于30个省级区域的实证分析［J］. 中国科技论坛, 2024(10): 12-24.
［2］［48］杨硕, 陈劲, 张可人. 中国区域教育、科技、人才耦合协调发展及时空演变研究［J］. 科学学与科学技术管理, 2025, 46(10): 26-38.
［3］［43］［65］朱承亮, 叶成. 中国教育、科技、人才协同发展程度测算研究［J］. 山西师大学报(社会科学版), 2025, 52(03): 21-31.
［4］樊艳翔, 贺苗, 褚星波等. 新质生产力发展背景下教育—科技—人才耦合协调发展对战略性新兴产业发展的影响——基于数字化水平的中介效应［J］. 重庆大学学报(社会科学版), 2025, 31(02): 144-163.
［5］嵇慧敏, 张鹏. 教育、科技、人才耦合协调发展及其影响因素探究——以山东省为例［J］.济宁学院学报, 2024, 45(01): 48-55.
［6］姜明月, 王舒扬, 刘颖莹等. 教育—科技—人才一体化耦合协调发展研究——以山东省为例［J］. 情报工程, 2025, 11(01): 72-84.
［7］［44］蔡文伯, 龚杏玲. 我国高等教育、人力资本与科技创新的耦合协调研究［J］. 高校教育管理, 2024,18(04):13-29+59.
［8］蔡文伯, 黄卢涛. 民族地区高等教育、人力资本与科技创新的耦合协调效应［J］. 民族高等教育研究, 2022, 10(03): 46-56.
［9］吴新静, 李文欣. 高等教育、创新能力与经济增长耦合协调发展——以中部六省为例［J］. 合肥师范学院学报, 2019, 37(05): 38-42.
［10］赵冉, 韩旭. 高等教育、创新能力与经济增长耦合协调发展及空间演进分析［J］. 黑龙江高教研究, 2019, 37(02): 23-29.
［11］景慧, 张林, 孙永权. 高等教育、科技创新与经济发展的耦合关联研究［J］. 中国高校科技, 2023(08): 52-60.
［12］宋美喆, 李孟苏. 高等教育、科技创新和经济发展的耦合协调关系测度及其影响因素分析［J］. 现代教育管理, 2019(03): 19-25.
［13］蔡文伯, 赵志强, 禹雪. 成渝地区双城经济圈高等教育—科技创新—经济发展动态耦合协同研究［J］. 西南大学学报(社会科学版), 2022, 48(01): 130-143.
［14］蔡文伯, 陈念念. 长江经济带城市群高等教育、科技创新和经济增长的耦合协调效应［J］. 现代教育管理, 2022(11): 33-42.
［15］蔡文伯, 甘雪岩. 区域高等教育、创新发展与经济增长的耦合协调研究——基于创新扩散理论［J］. 化工高等教育, 2023, 40(02): 139-149.
［16］肖洒, 刘君. 区域高等教育科技创新能力协同发展测度分析［J］. 经济地理, 2018, 38(08): 124-131.
［17］邵剑耀. 中国高等教育、科技创新、人力资本与新质生产力的耦合协调及2035图景［J］. 重庆高教研究, 2025, 13(05): 61-74.
［18］高金岭, 海颖. 我国高等教育、人力资本、科技创新与区域经济耦合协调的时序演变及空间集聚性分析［J］. 黑龙江高教研究, 2024, 42(09): 49-57.
［19］［21］商润泽, 刘宝存. 高等教育科类结构与产业结构耦合的国际比较［J］. 教育研究, 2024, 45(11): 39-50.
［20］［57］阙明坤, 俞健. 新型大学组织与城市耦合发展态势研析［J］. 教育研究, 2024, 45(04): 109-122.
［22］习近平. 高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗——在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告［J］. 党建, 2022(11): 4-28.
［23］李立国. 我国高等教育结构优化与科技人才培养［J］. 中国高教研究, 2024(12): 1-5.
［24］习近平. 扎实推动教育强国建设［J］. 中国民政, 2023(18): 4-6.
［25］中华人民共和国教育部. 2025年全国教育事业发展统计公报［EB/OL］. (2026-07-06)［2026-08-01］.https://hudong.moe.gov.cn/jyb_sjzl/sjzl_fztjgb/202607/t20260706_1442870.html.
［26］全球化智库. 中国留学发展报告(2024—2025)［EB/OL］. (2025-04-01)［2025-07-20］. http://www.ccg.org.cn/archives/89440.
［27］冯华, 喻思南, 谷业凯等. 必须向科技创新要答案——习近平总书记推动科技自立自强战略擘画［N］. 人民日报，2023-05-29(01).
［28］国家统计局. 2023年全国科技经费投入统计公报［EB/OL］. (2024-10-02)［2025-07-21］. https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202410/t20241002_1956810.html.
［29］中华人民共和国中央人民政府. 中国成为首个国内有效发明专利数量突破400万件的国家——知识产权数据映射中国经济活力［EB/OL］. (2024-01-17)［2025-07-21］. https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202401/content_6926441.htm.
［30］中华人民共和国中央人民政府. 世界知识产权组织《2024年全球创新指数报告》显示——中国创新能力稳步提升［EB/OL］. (2024-10-10)［2025-07-22］. https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202410/content_6978963.htm.
［31］清华大学产业发展与环境治理研究中心, 自然科研团队. 国际科技创新中心指数2024［EB/OL］. ［2025-07-22］. https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/ztbd/cxzs2024/index.html.
［32］肖伟光. 强起来要靠创新 创新要靠人才（深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想）——学习习近平同志参加广东代表团审议时关于“三个第一”的重要论述［N］. 人民日报, 2018-03-13(07).
［33］中华人民共和国中央人民政府. 我国按折合全时工作量计算的研发人员总量稳居世界第一［EB/OL］. (2024-09-18)［2025-07-23］. https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202409/content_6975155.htm.
［34］王素, 方勇, 孙毓泽. 高等教育竞争力:模型、指标与国际比较［J］. 教育研究, 2012, 33(07): 122-129.
［35］朱文涛, 孙珠峰. 创新系统理论:范式与挑战［J］. 科技进步与对策, 2017, 34(05): 1-5.
［36］孙飞翔, 吕拉昌. 国家创新系统研究综述与展望［J］. 科技管理研究, 2017, 37(23): 1-9.
［37］孔伟, 刘岩, 治丹丹等. 中国区域高等教育与科技创新协调发展测度实证研究［J］. 科技管理研究, 2020, 40(09): 74-79.
［38］中共中央，国务院.国家中长期人才发展规划纲要（2010—2020年）［EB/OL］. (2010-06-07)［2025-07-30］. https://www.gov.cn/gzdt/att/att/site1/20120428/001e3741a558110595fao1.pdf.
［39］王艳, 樊立宏. 多头并举培养造就创新型科技人才——《国家中长期人才发展规划纲要(2010—2020年)》解读［J］. 中国科学院院刊, 2010, 25(06): 573-578.
［40］褚宏启. 教育强国建设的底层逻辑与顶层设计——教育如何助推中国成为世界强国［J］. 教育研究, 2024, 45(01): 4-15.
［41］陈丽媛, 黄宗坤, 李雯. 以教育评价改革为导向的世界一流大学人才培养指数建构［J］.上海交通大学学报(哲学社会科学版), 2024, 32(08): 82-92+132.
［42］陈伟, 夏建华. 综合主、客观权重信息的最优组合赋权方法［J］. 数学的实践与认识, 2007,(01): 17-22.
［45］邓聚龙. 灰预测与灰决策［M］. 武汉：华中科技大学出版社, 2002: 1-5.
［46］OECD. Education Responses to COVID-19: Embracing Digital Learning and Online Collaboration. (2020-03-25)［2026-08-14］. https://www.oecd.org/en/publications/education-responses-to-covid-19-embracing-digital-learning-and-online-collaboration_d75eb0e8-en/full-report.html.
［47］Burrell D N, Burton S L, Lewis E J M, et al. (2020). Functional Examination of the Evolution of Universities' Use of Hyper-Connected and Internet Marketing Strategies. International Journal of Hyperconnectivity and the Internet of Things, 4(2): 38-57.
［49］严玉洁, 王辉, 周凤梅. 美国各界：美国政府削减科研经费危害重重［EB/OL］. (2025-02-25)［2025-10-11］. https://china.chinadaily.com.cn/a/202502/25/WS67bd75bfa310510f19ee897e.html.
［50］邓莉. 美国教育的结构性危机与改革困局［N］. 光明日报, 2025-04-24(14).
［51］马翩宇. 英国经济连续负增长引发市场担忧［N］. 经济日报, 2025-01-10(04).
［52］Ikarashi, A. (2023). Japanese Research is no Longer World Class-Here’ s Why. Nature, 623(7985): 14-16.
［53］高庆哲. 日本经济“技术性衰退”隐忧加剧［N］. 光明日报, 2025-05-23(12).
［54］中国人民大学评价研究中心. 高等教育强国指数［EB/OL］. (2023-10-23)［2026-08-16］. http://erc.ruc.edu.cn/yjcg/3d5175b4d4ec47d2ade8b6314bd18873.htm.
［55］温才妃. 中国高教差距缩小 高等教育强国指数2024发布［EB/OL］. (2024-10-28)［2026-08-16］. https://news.sciencenet.cn/htmlnews/2024/10/532766.shtm.
［56］中国教育发展战略学会人才发展专业委员会. “高等教育强国指数2025”在京发布［EB/OL］. (2025-10-09)［2026-08-17］. https://hr.edu.cn/yaowen/202510/t20251009_2693427.shtml.
［58］关成华, 黄荣怀, 主编. 面向智能时代：教育、技术与社会发展［M］. 北京：教育科学出版社, 2021: 261-262.
［59］李佐军, 刘帝. 以制度集成创新 发挥人才第一资源作用［N］. 经济参考报, 2022-11-01(A07).
［60］孙海华, 张礼超. 美国国家科学基金会的重要资助举措及启示［J］. 中国科学基金, 2021, 35(04): 663-671.
［61］王保成, 任真, 胡智慧. 美国NSF“构建未来:投资发现和创新战略规划2018—2022”［J］.中国科学基金, 2018, 32(05): 552-556.
［62］张昱. 日本科技创新体系发展特征及对中国启示［J］. 全球科技经济瞭望, 2024, 39(06): 15-22.
［63］段从宇, 胡礼群, 张逸闲. 中国式现代化进程中教育、科技、人才三者关系的科学识辨与正确处理［J］. 教育科学, 2023, 39(02): 48-55.
［64］李玲. 人力资本运动与中国经济增长［M］. 北京：中国计划出版社, 2003: 81-129.
［66］满莹, 柳海民. 科学教育何以促进新质生产力发展？——基于系统论视角的分析［J］. 中国远程教育, 2025, 45(06): 95-110.
［67］郑永和, 周丹华, 王晶莹. 科学教育的本质内涵、核心问题与路径方法［J］. 中国远程教育, 2023, 43(09): 1-9+27.
［68］胡湘永, 廖文和. 新质生产力视角下产学研深度融合人才培养的创新模式与协同机制［J］. 南京社会科学, 2024(08): 142-149.
［69］高杭. 借鉴与超越：高等教育枢纽建设的国际经验与本土实践［J］. 教育研究, 2025, 46(05): 95-106.
（责任编辑 范皑皑）
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