广东省科技人才政策分析及人才资源分布研究

2021-08-28 08:39孙殿超
科技管理研究 2021年15期
关键词:科技人才广东省广东

孙殿超,刘 毅,2

(1.粤港澳大湾区战略研究院,广东广州 510070;2.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101)

1 研究背景

科技创新是国家新时期的发展战略。历史经验表明,科学技术是第一生产力。从蒸汽机的发明创造到信息技术的广泛应用,人类社会的进步和发展离不开科技创新。科技创新驱动发展已成为政界、学界、工商界的共识[1-3]。目前我国在北京、上海科技创新中心建设已初见成效,《粤港澳大湾区规划纲要》提出要将粤港澳大湾区建成具有全球影响力的国际科技创新中心,新的发展阶段广东面临新的发展机遇和挑战。

科技人才是科技创新的第一要素资源。科技人才是科学人才和技术人才的略语,是在社会科学技术劳动中以自己较高的创造力、科学的探索精神,为科学技术发展和人类进步做出较大贡献的人[4]。袁家军[5]根据科技创新型人才的角色和作用将其分为5 类:骨干、专才、将才、帅才和大家。科技人才资源在竞争发展中具有决定性作用,只有抢占了科技人才的制高点,才能占领科技创新的制高点[2,6]。只有人才结构与区域产业结构匹配契合,发挥好科技人才的效能,才能有效推动区域经济社会高质量发展[7]。

科技政策在人才资源配置和分布中具有重要作用[8-9]。科技政策包括制定、执行科技政策的主体,科技政策的作用群体,科技发展战略方针、科技发展规划与科技管理政策等。目前科技政策的研究主要集中在科技政策的形成机制和影响评价[10-12]、政策的需求与供给[13-14]、政策多维度计量分析等方面[15-17]。科技人才政策是科技政策的主要组成,其影响科技人才的全过程管理、服务和发展。而今,各地加大了人才资源的开发力度,人才政策主要集中在对各类人才的引进,而激励评价等方面的政策相对较弱,人才政策各地同质化现象较严重[16]。此外,一些政策的制定并未充分考虑各区域的发展定位、经济发展水平、教育方针等,政策的执行受到多种因素的影响,政策实施效果无法准确评价量化。

广东省在落实国家各项人才政策的基础上,颁布实施了一系列地方性的科技人才政策,这对广东省科技水平的提升有较大的促进作用,但还存在一些问题。广东省科技人才规模庞大但结构失衡[18],博士人才密度和青年拔尖人才数量与北京、上海和江苏等省市均有显著差距[19],待遇奖励政策不到位造成科技人才流失,官僚化的学术管理体制及急功近利的浮躁氛围是影响科研工作的主要障碍[20],广东省科技人才投入和人才环境有较强的竞争力,但科技人才资源竞争力对标北京、江苏等省市还有较大的上升空间[21]。陈敏等[22]将改革开放40年广东科技人才政策发展历程分为五个阶段,2017年后为全面优化阶段。从当前的研究来看,关于广东省科技政策执行的效果及人才资源近年来的发展趋势与特点的公开报道还较少。政策制定过程中需要考虑哪些因素?牵头引进人才的主体、引进人才的方式、人才引进的规模、引进的标准如何确定?引进的待遇及引进后的管理和培育如何有效实施?随着各区域竞争的白热化,引进人才政策措施同质化的趋势如何避免?系列问题还需深入研究探讨。

鉴于此,本研究通过分析广东省科技人才政策和人才分布情况,在吸收国内外先进人才理念和实践经验的基础上根据广东实际情况提出科技人才资源发展的建议,以期为科技人才的职业选择提供参考,为广东省人才强省、科技强省战略的实施提供优化方案和决策依据,为其他地区今后人才政策的制定提供决策参考。

2 研究方法

研究所用的方法为文献计量法、文本分析法、比较分析、标杆分析及数据可视化分析,方法均为成熟的方法[23],不再赘述。

2.1 研究内容

考虑统计的可操作性,本研究所指的科技人才为研究与试验发展(Research and Development,R&D)人员,即在科学技术领域,为增加知识总量,以及运用这些知识去创造新的应用而进行的系统性、创造性活动的人才,包括从事基础研究、应用研究、试验发展三类活动的人才。本研究所选取的本文向量化、内容分析和数据量化指标为政策的年度数量、政策类型、文种类型、政策要点,R&D 人员数量、R&D 人员全时当量,高被引学者数量。人才政策根据内容分为综合性政策、引进培养类、评价激励类、服务保障类等方面的政策,根据发布机构的级别可以分为国家层面、省级层面、市(区)层面的政策,通过不同的组织机构可以看出机构的参与程度或重视程度。有的政策虽由职能部门负责起草,但为了综合协调多个部门和高度重视会以党委或政府及其办公厅(室)的名义印发。重点对省级层面的科技人才政策进行梳理分析。省级层面的政策作为对国家宏观规划的落实,作为对市区工作的部署和要求,对一个省科技人才工作的发展有重要的指导和引领作用,尤其是省委、省政府的政策作为母体政策会衍生出具体的方案、意见等。政策分析中与以往研究不同的是不将通知作为一种单独的文种进行统计[17,24],因为通知只是一种载体,承载的是具体的方案、措施、意见、办法、规划等内容。

2.2 数据来源和计算分析

研究的政策文本来源于省级人社、科技、组织等部门公布的政策文件。研究的数据来源于广东省、北京市、上海市、江苏省、浙江省统计局及爱思唯尔“中国高被引学者榜单”Scopus 数据库(全球领先的同行评议文摘引文索引库),https://www.elsevier.com/zh-cn/solutions/scopus/most-cited/2019。选 取2000—2019年期间的数据,分析近20年来的变化趋势。R&D 人员全时当量根据国家统计局公布的规则计算,如下:有两个全时人员和三个非全时人员(工作时间分别为20%、30%和70%),则全时当量为2+0.2+0.3+0.7=3.2 人年。人均R&D 为R&D 人员数量占常住人口的比例。用Microsoft office、R 语言进行数据分析,用Arc GIS、Origin 软件进行图表制作。

3 广东省科技人才分析

3.1 广东省科技人才政策分析

广东省科技人才规划政策落后于市场需求和经济发展的实际情况。广东省高度重视人才战略,先后制定印发了关于人才队伍建设的一系列政策措施。其中,《广东省中长期人才发展规划纲要(2010—2020年)》指出,到2015年,高层次创新型科技人才总量达到3 200 人,研发人员总量达到37(万人·年)。2020年,高层次创新型科技人才总量达到5 100 人,研发人员总量达到52(万人·年),总体规模居全国前列。而到2020年,广东省已提前完成规划的目标,但是此目标落后于市场的实际需求,落后于国内经济发展较快的其他省份,落后于社会的发展速度。

对近20年来广东省出台的科技人才相关的政策进行筛选,最后筛出23 条(表1),分析发现广东省从2015年以后对科技创新和科技人才的重视程度逐渐加大,政策扶持支持力度逐渐攀升,2019年出台相关的省级政策达到7 条。广东颁布的科技人才相关政策以激励评价类和综合类的为主,其中2018年《广东省人才发展条例》的出台奠定了人才兴粤的法律基础,将地方人才立法推向了新的高度,2019年修订《广东省自主创新促进条例》,体现了广东省顶层设计对科技创新的高度重视和自主创新决策的演进。由此也可以看出,随着社会的发展和对科技创新的深入推进,政策的制定向科技人才、创新驱动、改革发展等方面进行变迁。从政策制定的组织机构维度分析,广东省委、广东省政府及其办公厅、省委组织部、省人力资源和社会保障厅、省科技厅在科技兴粤、人才强粤的战略中参与度较高。通过政策本文的分析,发现广东省以实施办法、方案类的具体政策为主,人才引进类的政策较多,但是引进后期的激励和培养措施不够完善,重引进、轻培养,相较其他发达地区的相关政策[8,25],政策文件中关于改革、创新等的表述相对较少,政策突破创新力度较小。

表1 广东省制定印发的科技人才方面的政策措施

表1 (续)

3.2 广东省科技人才规模变化趋势

科技人才总量稳步增长。2000—2019年广东省科技人才总量逐步增长。如图1 所示,广东研究与试验发展(R&D)的人员数量从2000年不到10 万人的规模增加到2019年的109 万人。近20年的时间,增加了近100 万人,增长了10 倍。与北京、上海、江苏、浙江等地相比,广东省R&D 人员数量及全时当量除2000年低于北京,自此之后,广东省科技人才规模一路攀升,2010—2019年期间,广东省R&D人员总量及折算后的R&D 人才数量全时当量均位居第一,科技人才总量依次是广东、江苏、浙江、北京和上海。2018、2019年广东R&D 人才数量全时当量均约占全国R&D 人才数量全时当量总人数的17.4%,接近全国总量的五分之一。从总的人才规模来看,广东省在科技研发和实验应用方面有较大的投入和人力支持,科技人才高地建设有一定的成效。

图1 2000—2019年广东省科技人才总量变化趋势

广东省科技人才数量增速高于浙江、北京、江苏、上海等地区。从2000年到2010年,广东R&D 人员全时当量增长了3.2 倍,北京增长了0.4 倍,上海增长了0.5 倍。2015年到2019年,广东R&D 人员及全时当量多年平均增长率分别为12.6%、12.5%,北京R&D 人员及全时当量多年平均增长率分别为7.3%、6.3%,上海R&D 人员全时当量多年平均增长率为3.7%,江苏R&D 人员多年平均增长率约为6.2%,浙江R&D 人员多年平均增长率为10.0%。2000—2019年期间,广东科技人才增长率相对较高,呈快速增长的趋势,说明广东对科技创新人才发展比较重视,科技创新势头发展迅猛。

广东人均科技力量低于北京、上海、江苏,但高于全国平均水平。总体来看,北京、上海、广东人均科技力量均高于全国平均水平,体现了经济大省科技创新驱动经济发展的力度。从省际的差异来看,虽然北京、上海、江苏的地域面积无广东大,总人口数量均无广东多,但是人均R&D 人数2015—2019年均高于广东,如图2 所示。2015年到2019年,北京人均R&D 人员占比为18.3‰,江苏约为9.9‰,广东为7.9‰,浙江为7.5‰;北京人均R&D 人员全时当量比例为12.5‰,上海为7.6‰,广东为5.6‰。从2015年至2019年,北京人均科技人才数量明显高于各地,体现了知识密集型的社会发展形态。广东人均R&D 人数落后于北京、上海、江苏,可能原因如下:一是广东近年来受人口政策的影响,大量的人口落户粤港澳大湾区,总人口基数较大,导致人均相对较低;二是广东科技有较大的投入,柔性引进了大量的专家、学者,但是专家们在广东的有效科技时长较少。因此,广东省在科技力量的投入方面需要进一步加强。

3.3 广东省科技人才空间分布分析

广东省各地科技人才分布存在较大的空间差异。选取2017、2019年两个最近时间节点来看,各地科技人才分布不均,如图3 所示,主要分布在粤港澳大湾区广东9 市,粤西、粤东、粤北科技力量尚比较薄弱。从时间趋势看,2017年到2019年,增长相对较大的是东莞、清远、珠海和江门,分别增长了69.0%、53.3%、47.9%和44.8%。其中清远虽然增幅较大,但总的体量较小。清远的增长与清远市大力实施“以升促建”有关,清远高新区成为国家级高新区,“扬帆计划”助力清远争取到了相较粤东、西较多的科研经费及项目,带动了科技人才数量的增长。而东莞、江门的较大增长与大科学装置的布局和落地有关,重大科技创新载体带动了科技力量的增长。深圳、汕头增幅将近30%,广州增幅为2%,深圳、汕头的增长与其创新人才政策有关,近年深圳、汕头出台了较多的政策措施,相关措施对人才有较大的诚意和吸引力,多项措施为国内率先,而广州作为省会城市、千年老城,发展后劲略有不足。值得注意的是,汕尾、云浮、中山、阳江、梅州、潮州、肇庆、佛山、茂名出现了负增长,增速分别为-42.8%,-31.7%、-31.2%、-16.7%、-16.0%、-14.9%、-8.4%、-4.2%、-1.5%,表现出了大湾区核心城市对周边城市的虹吸效应。值得注意的是佛山出现负增长,这与佛山经济结构的调整和产业转型升级有关。

图3 广东省科技人才空间分布

3.4 广东省科技人才高被引学者分析

高被引学者代表高水平科技人才,广东在高水平科技人才聚集和培养方面无明显的竞争优势。2019年中国高被引学者各地分布情况如图4 所示,广东高被引学者数量位列全国第四位,居于北京、上海、江苏之后,北京高被引学者数量遥遥领先,表现出了强劲的科技人才聚集能力。与北京相比,广东顶尖科技创新资源不足北京一半,广东在此方面还有很大的进步空间。各地高被引学者数量与科技人才总量存在一定的正相关性。

图4 2019年全国各省高被引学者数量统计

2019年中国高被引学者中国科学院共有289 人入选,位居各单位榜首,清华大学共有143 位学者入选,排名第二,北京大学和浙江大学分列三、四位,分别有107 位和97 位当选。通过聚类分析,广东省高被引学者数量可将各科技创新主体分为4个梯队,如图5 所示。第一梯队为中山大学,人数为55 人,远高于广东省其他科研院校。第二梯队为华南理工大学、中国科学院广州分院、南方科技大学,人数均超过10 人。第三梯队科技创新研究主体数量较多,人数介于3~10人,分别为华南农业大学、深圳大学、暨南大学、广东工业大学、华南师范大学、深圳华大基因研究院、汕头大学、南方医科大学、广州大学。第四梯队为广州医科大学、广州斯拜若科技有限公司、广东海洋大学,各有1 人入选。从高被引学者分布情况来看,各大知名高校、科研机构仍是高水平科技创新的主要力量。值得注意的是,广州斯拜诺科技有限公司有1 人入选高被引学者榜单,说明企业也重视科技研发,其决策科学在国际学术界也取得了一席之地。

图5 2019年广东省高被引学者分布

广东省顶尖科研学科分布不全面。健全的学科门类对经济社会健康、有序、高质量发展有积极的促进作用。广东人文社科类高被引学者学科分布如图6 所示,自然科学类高被引学者学科分布如图7所示。对标北京,广东省顶尖学科28个,但在经济,经济计量学和金融、心理学、土木和结构工程、艺术和人文、汽车工程、建设和建造、航天工程、海洋工程、工业和制造工程、安全风险可靠性和质量方面等10个学科国际顶尖人才为空白。北京高水平专业学科门类较多,涉及理工农医和人文社科经管。与上海相比,广东独有的学科为兽医学和计算力学2个学科,上海独有的为土木和结构工程、汽车工程、海洋工程、航天工程、建设和建造、工业和制造工程、经济计量学和金融、安全风险可靠性和质量、艺术和人文9个学科。与江苏相比,广东独有的为牙医学和计算力学2个学科,江苏独有的为土木和结构工程、航天工程、艺术和人文、海洋工程、工业和制造工程、经济计量学和金融、建设和建造、安全风险可靠性和质量8个学科。与浙江相比,广东独有的为地球和行星科学、护理学、牙医学、兽医学、计算力学5个学科,浙江独有的为海洋工程、心理学、建设和建造、工业和制造工程4个学科。

图6 2019年广东高被引学者人文社科类专业分布

图7 2019年广东高被引学者自然科学类专业分布

广东入选高被引学者的专业学科在数量上优势不明显。广东仅在医学方面有15 人入选高被引学者榜单,在生物、化学、计算机科学、材料科学各有10 余人入选,在物理学和天文学、农业和生物科学、环境科学、数学、能源、地球和行星科学、商业管理和会计、神经科学、免疫和微生物学方面有5—8人入选,其他学科均低于5 人。而北京在地球和行星科学、材料科学、物理学和天文学、医学、计算机科学、生化,遗传和分子生物学、化学、环境科学、社会科学、化学工程、农业和生物科学、免疫和微生物学、经济计量学和金融13个专业领域入选人数均超过15 人,表现出了绝对优势,北京在决策科学、艺术和人文、能源、免疫和微生物学、神经科学、生物医学工程、药理学、毒理学和药剂学、控制和系统工程、电气和电子工程、通用工程、机械工程与其他地区相比优势也比较突出。上海仅在数学、商业,管理和会计方面略超越北京。北京表现出对顶尖科技创新人才资源强大的聚集能力。

中国科学院在粤相关研究所高被引学者数量不具优势,学科分布范围较窄。中科院广州分院所占中国科学院总人数的比例为5.8%,不到十分之一,与北京、上海等分院相比还有较大的差距。其中,在粤表现突出的研究所和方向为:广州地球化学研究所地球和行星科学及环境科学,广州能源研究所的能源方向,华南植物园的农业和生物科学,广州生物医药与健康研究院的生化、遗传和分子生物学,深圳先进技术研究院的电气和电子工程及生物医学工程。

4 讨论与结论

广东省科技人才政策对其科技人才资源的开发起到了重要的作用,但还存在政策落后于经济社会需求,政策设计前瞻性不足、创新突破力度不大、激励培养措施不够完善等问题。政策措施的制定重在落地执行,政策的设计制定需要完成闭环,如此才能提高政府部门的执政效能和公信力。

广东科技人才总量位居全国第一,总量超过江苏、浙江、北京和上海等地。从2000年到2019年,广东省科技人才总量逐步增长,近20年的时间从不到10 万人增加到109 万人,增长约10 倍,增速高于浙江、北京、江苏、上海等地区。但广东人均科技力量低于北京、上海、江苏,而高于全国平均水平。根据广东省急需紧缺人才供求信息平台2019年数据汇集分析,广东省用人单位博士科技人才需求量达近3 000人,以理工科方向为主,生物技术、智能制造、光电芯片、新能源、新材料等方面的专业人才有较大的需求量。智联招聘发布的《2020年新基建产业人才发展报告》显示,新基建产业人才市场重心正进一步南移,广东对新基建产业人才的需求位居全国第一。截至2020年4 月底,广东2020年度重点基础设施项目投资计划中,新型基础设施项目数近170 项,在全国所有省份中领先。广东2020年一季度发布的新基建产业人才需求同样位居全国第一,占比为15.52%。产业的发展需要有科技人才的支撑,广东科技人才缺口较大。广东科技人才储量总量大,科技人才需求量也较大。

广东省各地科技人才分布存在较大的空间差异,主要分布在粤港澳大湾区广东9 市。科技人才在局部高度聚集,粤西、粤东、粤北科技力量还是比较薄弱,这与虹吸效应有关[26]。人才集聚推动了社会生产力的发展和生产关系的优化,由此推动了区域财富的增加和社会的进一步发展,社会的发展又增加了对人才的吸引集聚能力,如此正向循环良性发展。随着未来粤港澳大湾区和深圳社会主义特色先行示范区的建设发展,此种情况或将被加剧。另外,国际、国内大环境的改变导致产业结构的变迁,这会对科技人才的分布产生影响。

广东省高精尖人才储量与发展战略不相匹配。广东在牙医、兽医、计算力学方面水平突出,有国际一流水平的科学家及其团队,但在航空工程、海洋工程、工业和制造工程、经济计量学和金融、艺术和人文等学科方面还未出现国际一流人才,相关的研究力量还不够强大。目前,广东正在大力培育和发展双十产业1),而广东在战略新兴产业、新基建等领域的顶尖科技创新人才资源储量还不占优势。因此,广东要融入粤港澳大湾区建立全球有影响力的国际科技创新中心,实现高质量发展,还需在高精尖科技创新人才的培育、引进、开发、流动、激励、评价、服务保障等方面深耕优化。

5 政策建议

人才资源开发一般要经历从量变到质变的过程,发展阶段会面临人才整体实力不强,国际化程度较低,人才治理体系有待加强,人才生活保障环境需要提升等问题[27-28],掌握此规律有助于精准施策,提高决策的效能。广东科技人才资源的开发有与其他地方共性的问题,也有个性的问题。广东人口众多,但是科技人才数量、质量和结构还有较大优化提升的空间。根据北京、上海等地的发展规律及广东科技人才现阶段的特点,提出以下参考建议。

(1)科技创新中心建设前瞻布局。首先要明确广东省在粤港澳大湾区发展中的定位和地位,根据建设粤港澳大湾区国际科技创新中心的战略部署,广东省双十产业集群1)的规划和布局,及早建好人才资源库,明确不同结构和层次的人才需求,精准供需与产业发展相匹配的专业人才和复合人才。其次,各地人才政策的制定要适度超前,具有一定的前瞻性,除了人才政策的推行,更重要考虑的是城市本身的建设程度以及城市未来的发展潜力。

(2)政策规划闭环设计。政策的制定重在落地执行,根据《广东省人才发展条例》,切实将人才发展列入经济社会发展综合评价指标考核,各责任单位做好有关人才工作和本行业系统内的人才队伍建设。加强各级党政干部人才发展战略意识,优化干部结构,激发干部的工作热情和城市的发展活力。另外,政策落实情况的评估需要定性和定量相结合,需系统、立体地考虑评估指标,科技政策本质是政府对公共事务价值的表达,制定政策要关注政策相关者的感受和反馈。政策制定过程中做好政策制定的依据、政策突破点、政策出台效果预估等论证,政策出台后做好政策的解读及宣传。

(3)重视党政人才、科技管理服务人才队伍的建设,重点引进高层次人才及青年科技创新人才。首先,党管人才是我国人才工作的一项原则。党政人才对科技政策的制定和执行起决定性的作用,故党政人才深刻认识、理解科技创新意义重大。政策制定和执行的党政人才要懂管理、精科技、擅经营,否则政策制定脱节不容易落地,科技管理容易形成官僚作风,从而将科技管控死,抑制科技创新的活力。各级领导班子中切实配备具有科学研究和发展背景及经历的高层次人才,让科技人才服务科技人才。其次,发挥顶级科技人才的魅力和吸引力,通过引进的高层次人才来吸引带动更多优秀人才加入区域发展,或通过引进顶级人才团队中的成员间接吸引顶级资源支撑助力广东科技的发展。再次,重视青年人才则是重视未来。通过引进、培育青年人才,厚植人才沃土,瞄准受到良好教育或训练的青年科技人才进行大力引进和培育。

(4)开放型国际人才之都的建立。鼓励和吸引国际性的组织在广东境内设立分支机构,通过国际性组织宣传展示粤港澳大湾区的发展,吸引国际性的人才参与粤港澳大湾区和深圳社会主义先行示范区的建设。支持国际性的商务交流和学术交流项目促进国际人才的率先流动和制度优化。鼓励粤港澳大湾区高层次科技人才到国际性的社会组织任职,参与国际规则的制定和国际资源的使用。通过粤港澳项目的合作和优势互补,加快粤港澳之间人员源源不断地沟通、流动和融合,促进粤港澳大湾区各城市间的国内大循环。

(5)政策的设计制定充分考虑科技人才工作、成长和发展特点。科研人员在完成学业后一般需要经过一段时期才能完成学术积淀。青年科技骨干人才的成长一般需要3~5年时间在一线实践中不断锻炼,专家人才一般需要10~15年的长期积累和潜心钻研。科技人才培养成本较高,政府部门或单位组织要舍得投入。此外,高水平科技人才有效的激励方式不仅是薪酬,还包括职场地位、职务晋升、价值认可、价值实现等影响人才对单位满意度的因素。因此,引进人才、培育人才需要因地制宜、因时制宜调整政策措施。

(6)营造科技创新驱动发展,重视科技创新的文化氛围。对于高层次科技人才,比投入资金扶持更重要的是有干事创业的平台和科技创新的氛围。坚定科技创新的理念,提高科研人才的待遇和地位。科学认识科技人才对企业、产业及社会发展的促进作用,提供科技人才自由思考和创造的时间和空间,鼓励科技人员勇于创新、善于探索。搭建科技人才交流的平台,促进思想的交流、灵感的碰撞及知识技能的传播。

(7)注重人文、艺术、哲学社科的均衡发展,注重人才生态的建设。健康的生态系统群落中有不同功能角色的物种,同理,健康社会发展系统构成中也需要不同学科的人才。人文艺术和科学技术相辅相成。人文、艺术、哲学社科等从精神层面或者规则秩序层面提高了社会系统的稳定性和高效性。人才需要物质生活,更需要高品质的精神生活,通过精神层面的支持以进一步激发人才的活力和创造力。百花齐放,百家争鸣,重视人文、艺术、哲学社科人才的引育和支持。

注释:

1)双十产业:(一)十大战略性支柱产业集群:1.新一代电子信息产业集群;2.绿色石化产业集群;3.智能家电产业集群;4.汽车产业集群;5.先进材料产业集群;6.现代轻工纺织产业集群;7.软件与信息服务产业集群;8.超高清视频显示产业集群;9.生物医药与健康产业集群;10.现代农业与食品产业集群。(二)十大战略性新兴产业集群:1.半导体与集成电路产业集群;2.高端装备制造产业集群;3.智能机器人产业集群;4.区块链与量子信息产业集群;5.前沿新材料产业集群;6.新能源产业集群;7.激光与增材制造产业集群;8.数字创意产业集群;9.安全应急与环保产业集群;10.精密仪器设备产业集群。

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