一、问题提出 国家提出的科技、教育、人才一体化发展战略，是顺应全球科技革命和产业变革浪潮、支撑中国式现代化的关键举措。教育是根基，科技是引擎，人才是纽带，三个方面构成一个有机整体。职业教育与高等教育均承担着不同类型人才培养、科技创新服务的任务，因此职业教育与高等教育的协同创新(以下简称“职教—高教协同创新”)应主要聚焦于人才协同培养和科技协同研发这两大领域，探索形成“教育育人才、人才促科技、科技兴教育”的良性循环，打通从教育强、人才强到科技强、产业强、国家强的发展通道，为推动教育强国、科技强国、人才强国建设提供坚实基础和实践动力。但职业教育与高等教育在一定程度上存在异质性，二者功能定位和任务使命不同，并且面临分属管理、资源分散、评价导向差异等现实困境。如何促使两类主体建立协同关系并持续开展创新?这是推进二者协同创新必须破解的关键问题。 复杂适应系统(Complex Adaptive System，简称CAS)理论以“多元主体通过互动自组织形成宏观秩序”作为核心观点，相较于传统的静态结构分析方法论，CAS理论能深刻揭示系统内部的动态演化机制，解释异质性主体聚集过程中的相互作用和涌现现象[1]。职教—高教协同创新除了职业院校、普通高等院校(为便于陈述，以下简称“普通高校”)两大主体以外，还会涉及政府管理部门、行业企业、科研机构等，是由多主体共同参与并彼此适应、分工协作的过程，是一个典型的复杂适应系统。基于此，本研究运用CAS理论分析其内涵特征及扰动因素，以期深刻理解其内在运行机理，为推动二者协同创新提供富有洞察力的政策启示。 二、职教—高教协同创新的基本特征：基于CAS理论的分析 在CAS理论看来，宏观的、复杂的系统秩序和模式，是由大量微观的、遵循简单规则的、主动适应的主体，通过非线性的相互作用自下而上“涌现”出来的[2]。如果把职教—高教协同创新看作是一个复杂适应系统，那么，就需要从系统构成要素和特性角度立体化分析，从聚集、非线性、内部模型和积木等不同角度阐释其内涵特征。 (一)职教—高教协同创新是“标识”牵引下不同主体适应环境的聚集 CAS理论最基本的概念假设是主体(Adaptive Agent)具有适应能力，能够随着时间而不断进化，即能“学习”、能“成长”，这也是CAS理论与以往系统观的根本性差异所在[3]。职教—高教协同创新是多个具有适应能力的主体(Adaptive Agent)聚集(Aggregation)的过程，包含了众多的异质性主体，其中除了职业院校和普通高校这两大核心主体以外，还会涉及政府、行业、企业、科研机构等多类型主体，这些主体均相对独立，且具备适应(Adaptive)环境和在一定程度上塑造环境的能力。职教—高教协同创新可以看做是由职业院校、普通高校等主体在相互试探、竞争、合作中，为了满足社会发展和各自内生需要而调整自身内部行为规则，从而适应社会人口结构、产业转移、技术升级等环境变化，通过聚集形成一个包含多主体的、彼此相互作用并相互适应的环境，即CAS[4]。在聚集过程中，主体间可能形成更高层次的结构——介主体(Meta-Agent)，如某职业院校与某普通高校合作举办产业学院、研发中心等，进而涌现出以往其作为单独主体难以产生的新的行为，即协同创新的成果，如探索某个专业协同人才培养或开展技术创新。简而言之，职教—高教协同创新需要不同主体基于满足自身需求而聚集，并不断相互适应彼此共建的环境，形成新的结构，进而孕育出协同创新的温床。 在聚集过程中，不同主体是基于特定的“标识”(Tsgging)聚集在一起的，通过标识来区分各种不同主体的特征，实现需求与供给的高效自组织配对，从而减少因系统整体性和个体性矛盾引发的雷同性和信息混乱。也就是说，标识能够促进主体的选择，设置良好的、具有共识的“标识”，是筛选、特化和合作的基础[4]。比如，某职业院校在以往的人才培养过程中得到了行业和社会的认可，形成了品牌声誉或政府肯定，也就是“标识”，这将成为同类院校甚至普通高校向其聚集的重要依据。而吸引其他主体向其聚集的正是基于对该标识的判断，认为该标识有益于相互作用乃至合作后则向其聚集，否则将排斥并远离。也就是说，带有有益标识的主体会扩大聚集吸引力，带有不良标识的主体会停止合作甚至消亡[4]。由是观之，职教—高教协同创新在初始阶段的聚集和形成介主体，可以是行政命令或政策引导的结果，但是从长久来看，更重要的是不断优化形成积极的标识，从而为主体间的相互作用和相互适应提供更好的内部环境，为资源优化配置和协同创新提供基础。 (二)职教—高教协同创新是多样“流”循环促进的非线性倍增 职教—高教协同创新需要各种要素以及要素之间的有效配合，比如人才、资金和信息等。从CAS理论来看，其更加强调这些要素的动态性。它把各主体看作是节点，将主体间的相互作用界定为连接者，认为在个体与个体、个体与环境之间存在能量、信息等多种“流”(Flow)，这些流的渠道是否通畅，周转迅速到什么程度，都直接影响系统的演化过程。换句话来说，职教—高教协同创新需要关注并促进各种“流”的形成与畅通，从而让知识流、人才流、资金流和信息流在系统内更高效、更丰沛地交换与循环。比如，在知识流层面，职教相对来说强于实践技能与默会知识，而高教相对来说强于科学理论与编码知识，二者的异质性使得知识流尤其宝贵。因此，两者协同创新的成功需要构建高效的非线性传输网络，比如共建课程、共享实训基地、共同研发，使知识在“理论—实践—再理论”的循环中螺旋上升，实现价值倍增，进而催化创新成果的涌现。 值得注意的是，“流”具有两大效用：一是乘数效应(Multiplier Effct)，强调在某个节点上注入更多的资源就会大幅影响系统的发展；二是再循环效应(Recycle Effct)，强调资源的循环使用，即相同原材料的持续输入，会让每个节点产生更多的资源。[4]CAS理论认为，由多主体的聚集行为引发的资源再循环，比个体行为的总和要多得多[4]。这两大效应的存在，使得CAS内部各主体的相互作用是非线性的，即系统的整体行为不能通过相对独立的各组成部分行为的简单叠加得到，因此聚集行为的预期结果非常复杂。换句话来说，对于CAS的功能发挥或效果来说，难以用线性的外部干预得到满意的、与预期目标几乎一致的效果。在职教—高教协同创新过程中，主体间的合作比如共建专业、联合开展技术研发等，并不是简单的行为结果的线性叠加，而是充满正负反馈的循环，微小的合作可能催生出重大的创新，但是创新的结果往往难以预测。比如，某职业院校和某普通高校合作开发了一门课程，并组建了跨校教学团队，会给所有参与主体带来强烈的正向刺激，形成积极的“标识”，促进知识流、人才流在两校之间流动；并且，它们会学习、认同并强化这种合作模式，将更多资源投入其中，导致合作规模迅速放大、聚集加速，最终可能涌现出独立的协同教学创新中心。而一个失败的合作项目会形成负反馈，会促使主体反思、调整自己的标识选择策略或合作模式，彼此形成消极的标识，暂缓或停止知识流和人才流。虽然这可能导致某个具体聚集体的解散，但却为系统探索新的、更有效的聚集路径提供了宝贵信息，维持了系统的多样性和适应性。
