基于專家知識融合方法的上海市設(shè)計政策評價研究

摘要：目前，我國倡導(dǎo)將創(chuàng)新科技融入生活，提高各行各業(yè)的創(chuàng)新實力。為響應(yīng)國家這一戰(zhàn)略發(fā)展，以創(chuàng)新為核心的政策不斷出臺。創(chuàng)新設(shè)計產(chǎn)業(yè)政策評價可填補(bǔ)城市層面設(shè)計政策評價空白。針對上海市創(chuàng)新設(shè)計政策缺少統(tǒng)一的方法規(guī)范、信息分散、共享機(jī)制不完善等問題，研究結(jié)合專家經(jīng)驗編制了創(chuàng)新設(shè)計政策的專家知識融合節(jié)點，以上海市設(shè)計產(chǎn)業(yè)與設(shè)計政策為實證，拓展了創(chuàng)新政策評估、診斷和預(yù)測的方法。對此，研究提出了相應(yīng)的優(yōu)化路徑，為未來上海市創(chuàng)新設(shè)計政策提出了可行性建議。

關(guān)鍵詞：專家知識融合方法；設(shè)計產(chǎn)業(yè)政策；政策評價；Dempster-Shafer證據(jù)理論；設(shè)計產(chǎn)業(yè)

中圖分類號：D6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1003-0069（2024）20-0050-04

引言

設(shè)計政策是設(shè)計管理學(xué)科中的重要組成部分，也是其最宏觀的研究領(lǐng)域?；趯υO(shè)計價值的公共判斷，設(shè)計政策在國家或區(qū)域范圍內(nèi)為設(shè)計理論和實踐提供指導(dǎo)，明確總體風(fēng)貌和未來發(fā)展方向，制定原則、規(guī)范路徑和規(guī)劃措施[1]。其形式包括設(shè)計相關(guān)法律法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，以及推動設(shè)計發(fā)展的方針、策略和行業(yè)組織的促進(jìn)活動。

合理的設(shè)計政策是推動設(shè)計產(chǎn)業(yè)高效發(fā)展的重要驅(qū)動力，主要體現(xiàn)在以下三個方面：首先，合理的設(shè)計政策能夠引導(dǎo)設(shè)計產(chǎn)業(yè)內(nèi)部各機(jī)制的高效運(yùn)作，提升系統(tǒng)整體的協(xié)調(diào)性；其次，合理的政策能夠促進(jìn)創(chuàng)新設(shè)計產(chǎn)業(yè)的內(nèi)外部聯(lián)動，加強(qiáng)系統(tǒng)間的協(xié)同效應(yīng)；最后，設(shè)計政策的合理制定有助于統(tǒng)籌設(shè)計產(chǎn)業(yè)的各環(huán)節(jié)，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)與統(tǒng)一發(fā)展[2]。作為一種應(yīng)用研究，設(shè)計監(jiān)管與設(shè)計治理研究的意義就在于明晰制度建設(shè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系，研究設(shè)計政策推進(jìn)設(shè)計產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為各級政府部門制定設(shè)計政策提供政策咨詢和參考，通過研究推動產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程中的各種行政手段，為推進(jìn)中國特色的設(shè)計產(chǎn)業(yè)發(fā)展保駕護(hù)航[3]。在設(shè)計系統(tǒng)理論中，政府政策是政府對市場機(jī)制的調(diào)控手段，也是對國民經(jīng)濟(jì)文化生活發(fā)展的管理手段。政府是系統(tǒng)發(fā)展的宏觀規(guī)劃者和指導(dǎo)者，是通過經(jīng)濟(jì)、行政以及法律等手段作用于系統(tǒng)的巨大外部力量[4]。提供了產(chǎn)業(yè)參與國際競爭的制度保障，政府行為可以推動系統(tǒng)發(fā)展，也有可能阻礙發(fā)展。政府政策要素由政策法規(guī)和產(chǎn)業(yè)扶持兩者構(gòu)建而成，其路徑見圖1。

卡斯特拉齊認(rèn)為，制度安排和政策干預(yù)等政府行為對要素創(chuàng)新模式和產(chǎn)業(yè)競爭力的影響起根本作用[1]。由于我國目前的市場經(jīng)濟(jì)體制尚不完善，并非完全自由市場，政府的職能范圍比發(fā)達(dá)國家更為豐富廣泛。除了提供必要的公共服務(wù)外，政府還承擔(dān)著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長、加強(qiáng)組織架構(gòu)，提升人民生活水平的諸多責(zé)任。從設(shè)計系統(tǒng)功能的角度來說，政府行為對其他要素的影響都非常強(qiáng)烈，見圖2。政策法規(guī)和產(chǎn)業(yè)扶持作為政府的直接資源條件，間接影響了產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)、需求環(huán)境和人力資源幾大要素。政府行為通過持續(xù)不斷合理化市場競爭，完善化制度保障來保證系統(tǒng)的運(yùn)行。

2021 年十三屆全國人大表決通過了第十四個五年規(guī)劃，其中重點強(qiáng)調(diào)了堅持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展和加快數(shù)字化發(fā)展；《關(guān)于全面推進(jìn)上海城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意見》也強(qiáng)調(diào)了以數(shù)字化構(gòu)建城市運(yùn)行新形態(tài)，數(shù)字化將不斷催生科技創(chuàng)新新范式。2022 年2 月17 日，上海市經(jīng)信委發(fā)布《上海建設(shè)世界一流“設(shè)計之都”的若干意見》，為近期經(jīng)信委發(fā)布的較為完善的地方性設(shè)計政策文件。上海自2010 年加入聯(lián)合國“創(chuàng)意城市網(wǎng)絡(luò)”以來，“設(shè)計之都”建設(shè)成效顯著[5]。設(shè)計與城市發(fā)展并行，與城市特色相融，與全球創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)相接[6]。根據(jù)文件顯示，上海需到2025 年基本建成設(shè)計產(chǎn)業(yè)繁榮、品牌卓越、生態(tài)活躍、氛圍濃郁的“設(shè)計之都”，到2030 年全面建成世界一流“設(shè)計之都”。上海市政府及下屬單位從財政、稅收、土地、人才、金融、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)等角度制定實施了一系列設(shè)計產(chǎn)業(yè)相關(guān)政策與法規(guī)[3]。研究顯示，上海市設(shè)計政策主要分為引領(lǐng)規(guī)劃型政策、扶植型政策、協(xié)調(diào)型政策和監(jiān)管型政策與法規(guī)，從多方面對促進(jìn)上海市設(shè)計產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展，提升競爭力[3]。然而目前在針對性的設(shè)計政策評價研究領(lǐng)域相關(guān)文獻(xiàn)較為缺乏，為了更好地評價上海市創(chuàng)新設(shè)計政策在設(shè)計產(chǎn)業(yè)內(nèi)的接受情況，本研究引入工程管理領(lǐng)域用于復(fù)雜決策的知識融合方法進(jìn)行研究。

一、研究方法

在復(fù)雜的決策情況下，事件走向需要根據(jù)不同來源的多個影響因子來決定。知識融合涉及多源信息的整合，被廣泛運(yùn)用以解決信號處理、圖像處理、知識表示和推理等方面的問題。由于政策研究涉及內(nèi)容復(fù)雜，樣本量不足等因素，很難直接使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)概率推理方法解析出政策之間基于屬性的定量化互動關(guān)系。因此經(jīng)過方法比對，決定使用基于D-S（Dempster/Shafer）證據(jù)理論的專家知識融合方法。作為一種不確定推理方法，Dempster-Shafer 理論可以處理不完整的數(shù)據(jù)，用于解決專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)融合中的實際問題的常用且有效的方法[6]。目前，知識融合方法在工程技術(shù)領(lǐng)域和經(jīng)濟(jì)管理中已成為重要的研究方式。在工程技術(shù)領(lǐng)域，知識融合主要與知識服務(wù)的實際需求相結(jié)合，旨在有效融合研究內(nèi)部個體的隱性知識、顯性知識、行為模式知識，以及組織外部對研究有益的知識，達(dá)到研究目標(biāo)，幫助研究完成知識創(chuàng)新任務(wù)，提高研究準(zhǔn)確性，促進(jìn)研究與實際結(jié)合[7]。

在知識融合中，由于信息或知識不完備，來自不同來源的信息可能并不完全可靠。因此，研究與專家知識融合，綜合考慮來自多源的不確定性以完成問題求解，是用于對不確定信息做智能處理和數(shù)據(jù)融合典型方法[8]。在僅依賴專家數(shù)據(jù)的情況下發(fā)揮關(guān)鍵作用，因此專家對決策結(jié)果有著巨大影響[9]。研究表明，將信息引入，并整合到模型中的方式可能會對結(jié)果估計產(chǎn)生很大影響[10]。例如，張琪等人[11] 使用數(shù)據(jù)驅(qū)動方法構(gòu)建了專家知識資源模型，利用多源數(shù)據(jù)融合與抽取技術(shù)構(gòu)造了比較全面的專家知識資源描述模型，為企業(yè)配置和業(yè)務(wù)績效提升提供了方法和技術(shù)支持。另外，周夢等人[12] 將專家知識融入BP（back propogation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，解決了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的預(yù)測精度不高的問題。結(jié)果表明，在小樣本條件下，融合專家知識的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效提高預(yù)測精度。

因此，本文主要研究設(shè)計領(lǐng)域的專家知識，考慮到這些知識具有多源性和不確定性等特點，研究首先利用文本挖掘、詞頻分析等手段，對創(chuàng)新設(shè)計及變量關(guān)鍵詞進(jìn)行抽取和聚類，然后編輯成問卷發(fā)放至設(shè)計領(lǐng)域?qū)＜沂种小ｋS后結(jié)合專家知識融合方法，通過問卷收集專家對于創(chuàng)新設(shè)計政策看法評價，進(jìn)而形成新的更有價值的知識，實現(xiàn)多來源、多類型專家知識的深度融合。最后，利用D-S 證據(jù)理論計算影響創(chuàng)新設(shè)計政策的變量間關(guān)系，分析目前上海市創(chuàng)新設(shè)計領(lǐng)域政策的優(yōu)劣，并提出相應(yīng)的改進(jìn)建議。

（一）數(shù)據(jù)采集

本研究首先通過python 語言的THULAC 分詞工具采集關(guān)鍵詞，對具有代表性的上海市創(chuàng)新設(shè)計政策對文本文件進(jìn)行關(guān)鍵詞提取。再經(jīng)過研究人員過濾掉泛用詞、通用詞及統(tǒng)計次數(shù)低的詞組后，共得到14 個重要關(guān)鍵詞組。然后通過篩選詞頻與參考前人研究結(jié)果、業(yè)內(nèi)專業(yè)人士發(fā)表的論文、專家采訪等結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，總結(jié)歸納出以下上海市設(shè)計政策評價的7 個自變量與4 因變量。

研究計算共包含7 個自變量X。X1 教育培訓(xùn)政策[13][14]（培育專業(yè)人才）、X2 公共設(shè)計推廣政策[13]（將設(shè)計推薦給大眾）、X3 創(chuàng)新技術(shù)激勵政策[15]（鼓勵技術(shù)創(chuàng)新）、X4 設(shè)計基金政策[14，15]（設(shè)計專門基金）、X5 金融服務(wù)政策[15]（為從業(yè)者提供金融類服務(wù)）、X6設(shè)計創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)建設(shè)政策[16]（與創(chuàng)意設(shè)計產(chǎn)業(yè)園區(qū)的設(shè)計相關(guān)）、X7 重點產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策[17]（重點發(fā)展與設(shè)計相關(guān)的產(chǎn)業(yè)）；4 個因變量Y，Y1 設(shè)計從業(yè)人員發(fā)展[16]（設(shè)計從業(yè)人員數(shù)量、質(zhì)量）、Y2 設(shè)計產(chǎn)業(yè)效率[13]（設(shè)計產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出情況）、Y3 設(shè)計關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)市場[8，9]（設(shè)計相關(guān)產(chǎn)業(yè)市場發(fā)展?fàn)顟B(tài)）、Y4 設(shè)計影響力[14，16]（設(shè)計行業(yè)在各行業(yè)中的重要性）。

本次問卷調(diào)查針對上海市設(shè)計領(lǐng)域的專業(yè)人士進(jìn)行，包括設(shè)計從業(yè)人員、設(shè)計教育者和設(shè)計政策制定者等。采用矩陣式問卷獲取政策之間，以及政策對設(shè)計產(chǎn)業(yè)效率、設(shè)計從業(yè)人員發(fā)展、設(shè)計關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)市場和設(shè)計影響力的影響強(qiáng)度信息。共收集到124 份調(diào)查信息，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后，最終剩余有效數(shù)據(jù)94 條。

（二）方法原理

基于D-S 證據(jù)理論的專家知識融合，假設(shè)一個識別空間Θ，識別空間包含因素關(guān)系的所有可能性。然后利用專家知識建立一個基本的概率分配表，如專家1 和專家2 對A 因素與B 因素的所有關(guān)系給出概率分配（表1），其中“Null”表示A 與B 沒有直接聯(lián)系?！啊北硎尽耙稹薄皩?dǎo)致”，是一種因果表達(dá)；“？”表示不確定。

上述分配概率稱為質(zhì)量函數(shù)（mass 函數(shù)），簡稱m（A），它滿足：

注意到在mass 概率分配中，存在專家并不確定的關(guān)系（A？B），這時無法確定“A？B”與其他項的包含關(guān)系。在本算例中，假設(shè)變量間關(guān)系相互獨立，應(yīng)用于建模時僅將可以確認(rèn)的關(guān)系作為先驗網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造依據(jù)，其他關(guān)系則通過機(jī)器學(xué)習(xí)補(bǔ)充。融合結(jié)果見表2，由表可確定A 與B 的關(guān)系為“A ← B”。

（三）計算過程

首先利用專家知識融合方式計算自變量之間的關(guān)系，得到每個自變量X 對其他自變量X 影響程度融合mass 指數(shù)，根據(jù)計算結(jié)果，研究選取了mass 指數(shù)＞ 0.1 的值作為顯著項。并根據(jù)各項變量間的影響關(guān)系繪制X 變量之間關(guān)系，如圖3 所示。

在計算出各項自變量間的關(guān)系后，繼續(xù)深入研究計算自變量對因變量的作用關(guān)系，得到每個自變量對各因變量影響程度融合mass 指數(shù)。根據(jù)計算結(jié)果，研究選取了mass 指數(shù)＞ 0.1 的值作為顯著項，隨后根據(jù)各項變量間的影響關(guān)系，繪制出X 對Y 變量影響程度關(guān)系，如圖4 所示。

二、研究結(jié)果及優(yōu)化路徑

通過上述專家知識融合模型建構(gòu)得出了以下結(jié)論：

（1）創(chuàng)新技術(shù)激勵政策、設(shè)計基金政策和設(shè)計創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)建設(shè)政策與其他政策相互作用性強(qiáng)、關(guān)聯(lián)度高。如圖3 中，上述3 種類型的政策之間有明顯交叉影響效果，同時也與其余類別的政策息息相關(guān)，反映出這3 類政策在出臺的政策中占主導(dǎo)地位。

（2）設(shè)計基金的設(shè)立和金融服務(wù)政策可以對很多相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生影響。由圖3 可知，兩種政策的導(dǎo)向箭頭方向以外指向為主，可以說設(shè)計基金的設(shè)立和金融服務(wù)政策是因，其他與其相關(guān)的政策是果。反映出這兩種政策的出臺利于其余政策的誕生與執(zhí)行。

（3）教育培訓(xùn)政策對于創(chuàng)新技術(shù)激勵政策尤為重要。如圖所示，其Mass 指數(shù)為0.839，明顯高于教育培訓(xùn)政策對于其他方面政策的影響。目前，教育培訓(xùn)主要目標(biāo)是培育科技與設(shè)計相結(jié)合的行業(yè)高水平從業(yè)者，這無疑有利于創(chuàng)新技術(shù)的發(fā)展。

（4）各種政策的出臺都有利于設(shè)計創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)建設(shè)。如圖1 可見，公共設(shè)計推廣政策、設(shè)計基金政策、金融服務(wù)政策和重點產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策都直接且顯著地影響著設(shè)計創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)建設(shè)政策。因此，這些政策的出臺需要建立在其他相關(guān)政策的基礎(chǔ)上。

在自變量與因變量的關(guān)系中可以得出以下結(jié)論：

（1）設(shè)計從業(yè)人員發(fā)展主要靠教育培訓(xùn)政策、創(chuàng)新技術(shù)激勵政策和設(shè)計創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)建設(shè)政策的出臺，其中創(chuàng)新技術(shù)激勵政策尤為重要。

（2）設(shè)計產(chǎn)業(yè)效率政策受公共設(shè)計推廣政策、教育培訓(xùn)政策和設(shè)計創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)區(qū)建設(shè)政策的影響，其中公共設(shè)計推廣政策對于其產(chǎn)生重要作用。

（3）設(shè)計關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)市場受公共設(shè)計推廣政策、創(chuàng)新技術(shù)激勵政策和重點產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策的影響，尤其是創(chuàng)新技術(shù)激勵。

（4）設(shè)計影響力僅受公共設(shè)計推廣政策的影響。由圖4 所示，公共設(shè)計推廣政策對于設(shè)計影響力的mass 指數(shù)高達(dá)0.828，因此，為了提高設(shè)計影響力，必須要出臺詳細(xì)的公共設(shè)計推廣政策。

（5）設(shè)計基金政策和金融服務(wù)政策對于各項因變量來說，影響較小，相對獨立。雖然兩大資金類政策對于其他相關(guān)政策的出臺有很大的影響作用，但是缺乏對于整體設(shè)計行業(yè)發(fā)展的影響，即它們并不直接作用于設(shè)計行業(yè)的發(fā)展。

（6）公共設(shè)計推廣政策影響程度大。如圖4 所示，其直接影響了設(shè)計產(chǎn)業(yè)小區(qū)、設(shè)計關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)市場和設(shè)計影響力三大要素，說明推廣政策是發(fā)展創(chuàng)新設(shè)計行業(yè)的必要條件。

從研究結(jié)果來看，公共設(shè)計推廣政策對于設(shè)計影響力、創(chuàng)新技術(shù)激勵政策對于設(shè)計關(guān)聯(lián)市場的影響最為顯著；其次是新技術(shù)激勵政策對于設(shè)計從業(yè)人員發(fā)展的影響、公共設(shè)計推廣政策對于設(shè)計產(chǎn)業(yè)效率的影響。因此，以下將主要針對公共設(shè)計推廣政策、創(chuàng)新技術(shù)激勵政策兩大方面分別進(jìn)行路徑分析。

（1）加強(qiáng)公共設(shè)計推廣政策的出臺與實施。目前，上海市設(shè)計產(chǎn)業(yè)相關(guān)文件有《上海市人民政府關(guān)于貫徹〈國務(wù)院關(guān)于推進(jìn)文化創(chuàng)意和設(shè)計服務(wù)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)融合 發(fā)展的若干意見〉的實施意見》、中共上海市委上海市人民政府印發(fā)＜關(guān)于加快本市文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的若干意見＞的通知》（滬委發(fā)〔2017〕33 號 ）、上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會《促進(jìn)上海創(chuàng)意與設(shè)計產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實施辦法》（滬經(jīng)信都〔2018〕339 號），《上海市促進(jìn)文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展財政扶持資金實施辦法》，《上海建設(shè)世界一流“設(shè)計之都”的若干意見》（滬經(jīng)信都〔2022〕15 號）等主要幾個文件，但對文本的分析可以看出，除《設(shè)計之都的若干意見》外，設(shè)計推廣政策數(shù)量較少，相關(guān)措施仍然處于起步階段，而根據(jù)研究可知公共設(shè)計推廣政策直接影響了設(shè)計影響力、設(shè)計管理產(chǎn)業(yè)市場和設(shè)計產(chǎn)業(yè)效率三大要素。

因此，建議在設(shè)計公共服務(wù)平臺的建設(shè)中，利用平臺的官方身份一方面協(xié)助政府推進(jìn)設(shè)計產(chǎn)業(yè)發(fā)展，一方面聯(lián)合學(xué)界進(jìn)行設(shè)計教育和設(shè)計研究。通過平臺組織和管理多種行業(yè)協(xié)會，提供各項設(shè)計技能訓(xùn)練，舉辦會議展覽，協(xié)助企業(yè)進(jìn)行設(shè)計人才招募及流通，幫助設(shè)計產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)創(chuàng)新知識快速流通。進(jìn)行一些設(shè)計文化宣講、組織面向公眾開放的設(shè)計展覽等，向大眾普及設(shè)計知識，培育設(shè)計的創(chuàng)新土壤和大眾對設(shè)計創(chuàng)新的意識，從文化環(huán)境上塑造對設(shè)計的認(rèn)識?，F(xiàn)有上海市“設(shè)計之都”促進(jìn)中心可作為重要抓手，對設(shè)計產(chǎn)業(yè)、設(shè)計驅(qū)動創(chuàng)新戰(zhàn)略、上海設(shè)計等進(jìn)行宣傳，與宣傳部門聯(lián)動，受發(fā)改委設(shè)計戰(zhàn)略整體協(xié)調(diào)，幫助其他部委推進(jìn)政策和措施等，另一方面，也對設(shè)計產(chǎn)業(yè)和設(shè)計政策整體內(nèi)容進(jìn)行宣傳，幫助大眾和從業(yè)人員了解設(shè)計發(fā)展情況及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

（2）繼續(xù)完善創(chuàng)新技術(shù)激勵政策。因為技術(shù)激勵政策很大程度上影響著其余政策的走向。前期研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，上海的創(chuàng)新環(huán)境條件較好。2022 年，上海創(chuàng)意設(shè)計產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到1.64 萬億元，占全市GDP 的約13%，同比2021 年增長1.17%。其中，工業(yè)設(shè)計產(chǎn)值為2074 億元，建筑設(shè)計為2946 億元，時尚創(chuàng)意為2143 億元，數(shù)字設(shè)計為6789 億元，服務(wù)設(shè)計為2449 億元。從體量上來看在全國具有較強(qiáng)影響力。未來上海市的創(chuàng)新設(shè)計政策可以聚焦于加強(qiáng)創(chuàng)新技術(shù)與設(shè)計結(jié)合，更加精準(zhǔn)解決設(shè)計行業(yè)的問題?？刹捎玫姆椒òǎ杭哟髮χR產(chǎn)權(quán)直接的保護(hù)措施，由科技部門、質(zhì)量監(jiān)督部門和知識產(chǎn)權(quán)部門合力，對現(xiàn)有知識產(chǎn)權(quán)進(jìn)行重點保護(hù)。將科技部門納入整個設(shè)計政策系統(tǒng)內(nèi)，也從科技創(chuàng)新角度促進(jìn)產(chǎn)業(yè)更多專利轉(zhuǎn)化。從具體的設(shè)計企業(yè)需求出發(fā)，為他們提供了快速發(fā)展所需要的便利條件。

上海的設(shè)計產(chǎn)業(yè)具有明顯的基于區(qū)域發(fā)生集聚的特征。全市共有77 個集聚區(qū)，入駐企業(yè)總數(shù)達(dá)到8231 家，其中環(huán)同濟(jì)設(shè)計創(chuàng)意集聚區(qū)（1700 家）、上海動漫衍生產(chǎn)業(yè)園（541 家）、創(chuàng)意聯(lián)盟（525家）、泰晤士小鎮(zhèn)（384 家）、中環(huán)濱江128（379 家）等5 個園區(qū)的企業(yè)占總量的43%，接近半數(shù)，顯示出企業(yè)高度集中于少數(shù)城區(qū)，發(fā)展布局不夠平衡的現(xiàn)象。目前調(diào)查顯示超過半數(shù)的的園區(qū)由企業(yè)投資和運(yùn)營，主要通過地產(chǎn)開發(fā)和收取租金獲取收益。然而，這種市場化運(yùn)營模式強(qiáng)調(diào)盈利，在品牌調(diào)性、創(chuàng)意支持等方面存在不足，導(dǎo)致一些依賴外部支持和個人創(chuàng)作的創(chuàng)意行業(yè)如少量藝術(shù)類行業(yè)等被迫遷出，中小型創(chuàng)意企業(yè)在高昂租金壓力下也存在生存危機(jī)，部分園區(qū)也逐漸喪失了原有的“創(chuàng)意”特色。此外，受疫情影響，一些園區(qū)面臨招租不足、人去樓空的狀況。

與此同時，上海市每年評選設(shè)計示范企業(yè)，目前市級設(shè)計創(chuàng)新中心達(dá)到182 家，設(shè)計引領(lǐng)示范企業(yè)92 家，其中12 家被評為國家級工業(yè)設(shè)計中心。這些成功案例可作為重要參考?？蓪⑵涑晒?jīng)驗復(fù)制到更多創(chuàng)意園區(qū)、科技產(chǎn)業(yè)園區(qū)，在建設(shè)園區(qū)的過程中將設(shè)計服務(wù)納為必需，將設(shè)計企業(yè)有機(jī)融合進(jìn)產(chǎn)業(yè)環(huán)境里，并且在園區(qū)建設(shè)中對設(shè)計企業(yè)提供更完善的服務(wù)，比如專利注冊、產(chǎn)權(quán)保護(hù)、信息化平臺搭建等。

除此之外，需要注意的還有兩方面政策：設(shè)計基金與金融服務(wù)政策，教育培訓(xùn)政策，這些會對其他政策產(chǎn)生重要影響。

（1）設(shè)計基金和金融服務(wù)政策。2022 年，上海市級文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展扶持資金總投入達(dá)到3.01284 億元，共支持了777 個文創(chuàng)項目。資金重點向數(shù)字化轉(zhuǎn)型等新興領(lǐng)域傾斜，并優(yōu)先支持中小微文創(chuàng)企業(yè)，以充分發(fā)揮財政扶持資金的引導(dǎo)作用。每個項目的平均資助金額為40 萬元，相較于單純設(shè)計產(chǎn)業(yè)所帶動的廣泛經(jīng)濟(jì)動能，這一扶持方式實現(xiàn)了較高的投入產(chǎn)出效率。然而前述研究中也發(fā)現(xiàn)，除了直接的政策補(bǔ)貼外，相關(guān)政策在落地性上有所欠缺。目前，大多政策中提到了引進(jìn)人才，但沒有具體給予明確的財政福利補(bǔ)貼。從整個行業(yè)發(fā)展來看，政策缺少針對性的稅收優(yōu)惠或者補(bǔ)貼激勵。如《關(guān)于全面推進(jìn)上海城市數(shù)字化轉(zhuǎn)型的意見》為了激發(fā)市場主體活力，加強(qiáng)了高素質(zhì)人才的引進(jìn)和全民數(shù)字素養(yǎng)教育，提到補(bǔ)貼的部分較少，這會導(dǎo)致政策實施過程中，執(zhí)行力低的問題。并且，對于創(chuàng)新設(shè)計這一新興產(chǎn)業(yè)來說，沒有稅收的優(yōu)惠，很難吸引新企業(yè)進(jìn)入行業(yè)，因此導(dǎo)致了行業(yè)發(fā)展比預(yù)期慢的情況。

通過設(shè)立基金和提供金融支持，可以更好地建設(shè)設(shè)計創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)、大力培養(yǎng)設(shè)計教育人才、激勵創(chuàng)新和推廣設(shè)計。這種經(jīng)濟(jì)保障可以間接影響整個設(shè)計產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并在很大程度上減少了其他政策實施的難度。在宏觀上，這些措施并不單純只是為了設(shè)計產(chǎn)業(yè)發(fā)展，而是對整個創(chuàng)新環(huán)境的塑造。新金融服務(wù)促進(jìn)中小微企業(yè)發(fā)展，設(shè)計服務(wù)企業(yè)一般以中小微企業(yè)為主，通過財政措施引導(dǎo)扶持設(shè)計創(chuàng)新，對設(shè)計產(chǎn)業(yè)發(fā)展是首要的幫助。創(chuàng)新優(yōu)惠政策既可以是稅負(fù)減免，也可以是獎勵基金，通過政府提供資金發(fā)布各項創(chuàng)新項目，列舉設(shè)計行業(yè)內(nèi)的共性問題并鼓勵解決。

（2）教育培訓(xùn)政策。人力資源作為設(shè)計產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心資源，其發(fā)展程度直接決定了設(shè)計產(chǎn)業(yè)是否能成長為足夠推動創(chuàng)新的直接動力。前期研究中發(fā)現(xiàn)，從業(yè)人員對現(xiàn)有的設(shè)計教育并不滿意，認(rèn)為其并不能適應(yīng)快速變化的市場創(chuàng)新需求。政策方面可敦促建立完善的人才體系，從短期教育培訓(xùn)、職業(yè)學(xué)校培訓(xùn)、高等院校設(shè)計教育、企業(yè)設(shè)計培訓(xùn)等多個層次提供完整的設(shè)計教育，將設(shè)計作為生產(chǎn)必須環(huán)節(jié)加以重視的概念刻進(jìn)公司管理者和生產(chǎn)參與者的心中。在設(shè)計教育體系建立的過程中，需要優(yōu)化人才培養(yǎng)結(jié)構(gòu)，減少不切實際的部分，突出設(shè)計促進(jìn)創(chuàng)新的理念、設(shè)計技能以及設(shè)計創(chuàng)業(yè)的培養(yǎng)，可參考韓國對設(shè)計人才進(jìn)行詳細(xì)劃分的做法，通過專業(yè)化、細(xì)分化，把人才培養(yǎng)做精、做專。強(qiáng)調(diào)設(shè)計的跨界能力，鼓勵對設(shè)計的關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)加強(qiáng)設(shè)計教育。比起教育一個專業(yè)設(shè)計師，教育10 個具備設(shè)計知識的工程師對設(shè)計產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用是更大的。運(yùn)用政府、高校和企業(yè)三方合作的“三螺旋結(jié)構(gòu)” 來激勵創(chuàng)新，持續(xù)促進(jìn)設(shè)計行業(yè)的發(fā)展，培養(yǎng)年輕設(shè)計師，從而合力形成一個健康的設(shè)計環(huán)境。

將設(shè)計思維作為基礎(chǔ)教育的訓(xùn)練課程，從小培育創(chuàng)新能力和審美能力，這對未來創(chuàng)新的發(fā)展?jié)摿Σ豢上蘖?。設(shè)計理念很適合作為普及課程，也很適合作為科創(chuàng)課程，可以專門設(shè)立教育基金鼓勵在設(shè)計上有杰出成果的青少年，舉辦青少年設(shè)計大賽等。可以參考日本和韓國的做法，先教育民眾設(shè)計的重要性，提高民眾對設(shè)計的認(rèn)識，當(dāng)社會對設(shè)計的認(rèn)知提高后，創(chuàng)新設(shè)計的價值就越會凸顯出來。

參考文獻(xiàn)

[1]戴卓. 我國華東地區(qū)工業(yè)設(shè)計政策研究[D]. 東南大學(xué)，2016.

[2]祝帥，張萌秋. 設(shè)計政策研究在中國——一項基于文本分析的學(xué)術(shù)史回顧[J]. 工業(yè)工程設(shè)計，2021 ，3 （01） ：1-10.

[3]華沙. 上海設(shè)計產(chǎn)業(yè)政策法規(guī)現(xiàn)狀及對策研究[J]. 設(shè)計，2017（23）：2.

[4]范林根. 上海設(shè)計產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展現(xiàn)狀問題和對策[J].上海商業(yè) . 2019（05）：60-61.

[5]蔣源杭，丁偉，安大地.上海工業(yè)設(shè)計產(chǎn)業(yè)與長三角經(jīng)濟(jì)的融合發(fā)展[J].設(shè)計，2020，33（10）：134-137.

[6]J. Gordon and E. H. Shortliffe，The Dempster-Shafer theory of evidence. Readings in uncertain reasoning，1990.

[7]李廣建，陳瑜.知識融合研究的現(xiàn)狀分析及建議[J]. 圖書情報工作，2019（63）：41-51.

[8]P. H. Garthwaite，J. B. Kadane，and A. O'Hagan，Statistical method for eliciting probability distributions，in Info-tech amp; Info-net，Icii-beijing International Conferences on，1979.

[9]M. A. Burgman，Risks and Decisions for Conservation and Environmental Management. Risks and Decisions for Conservation and Environmental Management，2005.

[10]G. Gigerenzer，The psychology of good judgement：frequency formats and simple algorithms，medical decision making an international journal of the society for medical decision making，1996，03（16）：273.

[11]張琪，戰(zhàn)洪飛，余軍合，魏保偉.數(shù)據(jù)驅(qū)動的專家知識資源建模方法與原型系統(tǒng)開發(fā)研究[J]. 計算機(jī)應(yīng)用與軟件 . 2019，36（02）：62-69.

[12]周夢，呂志剛，邸若海，李葉.基于小樣本數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模[J].科學(xué)技術(shù)與工程 . 2022，22（07）：2754-2760.

[13]郭雯.設(shè)計服務(wù)業(yè)創(chuàng)新政策的國內(nèi)外比較及啟示[J].科研管理，2010，05（31）：124-130.

[14]李小妹.區(qū)域創(chuàng)新政策設(shè)計存在的問題及對策研究[J].區(qū)域經(jīng)濟(jì)評論，2021（06）：75-84.

[15]馬雙.基于政策設(shè)計視角的我國設(shè)計政策的深度挖掘與體系重塑[J].創(chuàng)意與設(shè)計，2021（02）：40-47.

[16]王娟娟.創(chuàng)新政策工具框架下的工業(yè)設(shè)計產(chǎn)業(yè)政策研究[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2014（09）：103-114.

[17]耒婭.我國文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)發(fā)展探析[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技，2021（23）：48-50.