張 繪（研究員）

一、引言

在我國新的歷史發(fā)展機遇下，科普事業(yè)的成長事關國家創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的成功實施和社會的持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展，也能更好滿足人民對美好生活的需求，同時能更好提升科普服務的重點人群——廣大青少年的創(chuàng)新意識。習近平總書記提出“和發(fā)達國家相比，我們的科普意識還不夠，科技創(chuàng)新要從孩子抓起”?？茖W界已達成共識：將科學普及和科技創(chuàng)新放在實現創(chuàng)新驅動的同等重要的位置，即科技創(chuàng)新、科學普及是實現創(chuàng)新發(fā)展的兩翼?？茖W普及是提高全民科學素質，加快科技成果轉化，建立高素質創(chuàng)新型人才隊伍的重要舉措。近年來，國家科普投入經費逐年增加，財政投入力度加大的同時科普活動和產品越來越豐富，科普場館建設也初具規(guī)模，科學普及形式多種多樣，科普服務在一定程度上得到了改善，但是科普經費投入產出的效果如何，受到哪些因素的影響？學術界雖然有一些研究，但在研究方法上還存在一定的缺陷，影響因素的分析還不夠客觀、全面。本研究基于DEA-Tobit理論模型，運用計量模型對我國科普經費投入產出效率進行評價，對現行財政政策效果進行定量分析。

國內學者關于科普經費投入產出效果的研究大多采用綜合評估的方法[1-3]。綜合評價的優(yōu)勢，主要在于對不同地區(qū)或行業(yè)進行橫向比較。因此，該方法可以為政府部門調整科普投入結構（分布）提供指導。但是，在提高科普投入方面同樣需要經驗證據的支持。為此，需要對投入效率進行定量方面的測度。其中的主要計量方法就是使用數據包絡分析（DEA）方法測度科普方面的投入產出效率。該方法既能進行橫向比較，也可以進行縱向比較，因而有助于政策制定者根據效率水平調整投入水平。目前，相關文獻主要有王賓和李群[4]、李建坤等[5]、劉廣斌等[6]。在使用DEA方法時，要求樣本數至少是投入指標數和產出指標數的兩倍。因此，該方法的缺點是評估結果僅能反映科普投入產出的某些方面，容易因為遺漏重要因素而產生偏誤。但是，基于DEA方法的分析確實能夠為政府部門調整投入水平提供有效參照。

本研究在以往研究的基礎上，進一步分析了科普投入的財政政策的效率問題，并且采用分省數據對我國31個省、自治區(qū)、直轄市（不包括港、澳、臺地區(qū)，下同）的樣本進行分解、剖析。首先應用DEA模型對我國科普投入產出效率進行定量評價，然后加入社會、經濟、人口和文化等因素對影響科普財政政策的因素進行Tobit模型實證檢驗，最后根據實證模型的分析結論提出科普財政政策調整的改革思路。

二、科普投入相關理論與數理模型構建

（一）科普經費投入的理論基礎

科普投入產出效率，是指各種科普投入與科普產出的比例關系，關注的是科普經費等資源的投入所能獲得的科普活動和科普傳媒等科普產出的問題。針對我國科普投入產出效率進行評價，能夠進一步提高科普經費使用效率，提高廣大人民群眾的科學素養(yǎng)，為實現我國創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略夯實群眾基礎，為科技創(chuàng)新和科技進步注入動力。為達成這一目標，就需要進一步轉變政府職能，將財政經費更多用于科普服務等人文發(fā)展領域。這也是我國當前打造公共服務型政府、提升政府服務水平和化解社會發(fā)展不平衡、不充分矛盾的理論前提。因此，公共物品理論、公共選擇理論、外部性理論、供需理論等都為在結構性改革的宏觀背景下，提高科普投入產出效率提供了重要的理論支撐。

現有研究中歸納的關于科普投入財政政策的影響因素主要包含了地區(qū)經濟發(fā)展水平差異、地方政府財政能力、政府公共服務能力、財政支出規(guī)模和結構、受教育水平、科技文化傳統(tǒng)和政府重視程度等。其中，由于科普投入受到不同地區(qū)經濟發(fā)展水平、地方政府財政能力和區(qū)域差異的影響較大，這些因素最終共同決定了科普服務的有效供給；地方政府公共服務能力對科普服務的執(zhí)行效果也會產生一定的影響，如科普活動的開展能力、科技場館的運營情況、科普圖書和期刊的擁有量等。在公共財政支出中政府在科普活動中的側重點也可以通過財政支出規(guī)模和產出來反映，如財政支出主要用于科普場館建設還是開展科普活動或媒體宣傳。受教育水平能體現科普的部分效果，如青少年接受義務教育水平等。地方的科學文化傳統(tǒng)和政府對科普的重視程度也能在一定程度上影響財政政策的效果，如地方政府重視科普活動就會加大科普媒體宣傳力度等。

（二）DEA模型

本研究選取科普投入、產出指標和外部環(huán)境指標，使用DEA模型中的C2R方法，對2010～2016年我國31個省、自治區(qū)、直轄市的科普投入產出效率進行測算和分析。根據《中國科普統(tǒng)計》的內容框架，結合我國科普工作的實際情況，參考相關研究成果，構建我國科普投入產出評價指標體系框架，其中輸入指標只有年度科普經費使用額一項，輸出指標包括人員、場館、圖書、科普傳媒等多個產出指標，選取C2R模型進行分析。

（三）面板數據的Tobit模型

通過DEA模型能夠較好地測算出地方政府科普投入產出的效率，DEA模型有效避免了綜合分析中對科普投入產出指標考察不夠全面而容易產生沒有數據支撐的問題。同時，為了避免DEA模型本身存在可能產生有偏估計的缺陷，需要對模型中的影響因素進行修正。這就需要通過Tobit模型將經濟、社會環(huán)境和文化等因素都作為科普投入的影響因素，對原DEA模型進行修正以實現研究方法的改進，從而分析出影響科普投入的其他主要影響因素。

Tobit模型也稱為受限因變量模型或樣本選擇模型，這類因變量是在滿足一定約束條件的取值模型。Tobit模型的特點在于因變量是受限變量，因此與離散選擇模型和連續(xù)變量模型存在差異，這類模型主要研究在某些特定選擇行為下連續(xù)變量如何發(fā)生變化。Tobit模型的因變量雖然在正值上大致連續(xù)分布，但包含一部分以正概率取值為0的觀察值的模型，而本研究主要是對科普投入在受限或約束條件下形成的連續(xù)變量方程的分析。

（四）DEA-Tobit模型

影響決策單元科普投入產出效率的因素通常包括內生影響因素和外生影響因素兩部分。內生影響因素是指管理組織生產活動的效率，外生影響因素則包括影響投入產出效率的不可控的外部環(huán)境因素，也就是包含一些不可控制的隨機干擾因素等。在進行投入產出效率分析時，只有盡可能地控制外生環(huán)境因素的影響，才能盡可能真實地反映投入產出效率。使用DEA-Tobit模型對我國科普投入產出效率進行實證分析，對科普投入產出效率和外部影響因素的分析先后用到應用C2R模型和Tobit模型，涉及的指標有用于DEA分析的投入產出指標和用于Tobit分析的環(huán)境變量指標兩大類。采用DEATobit模型還可以使研究具有如下優(yōu)勢：一是科普財政投入產出是一個復雜的系統(tǒng)，投入指標主要包括財政投入，而產出指標則分布在科普的多個維度和領域，投入和產出之間的函數關系并不明確，因此采用這個理論模型對科普經費單項投入以及科普圖書、場館建設、人員配備等多產出指標測算具有一定的優(yōu)勢。二是采用Tobit模型對DEA模型的估計結果進行修正，能夠防止出現較大的估計偏差，從而提高模型估計的準確性。三是修正后的模型能夠區(qū)分不同類型的科普投入產出效率差異，為各省之間科普投入產出效率的比較做支撐說明，也為后續(xù)政策建議提供證據支撐。四是模型還能根據科普投入產出效率分布狀況準確確定影響因素，從而為進一步優(yōu)化科普投入的財政政策提供參考。

三、科普投入產出的模型分析

（一）變量選取與數據來源

本研究的樣本量主要涵蓋了2010～2016年七年的科普投入產出面板數據，數據來源為《中國科普統(tǒng)計》。運用31個省級數據形成了對31個決策單元的效率評價，投入變量也就是這段時間對31個省級單位科普經費的使用額。產出指標包括科普人員（專職和兼職）、科普場館、科普傳媒和科普活動等方面。由于2009～2017年的《中國科普統(tǒng)計》的指標體系中有關于每年的科普經費預算使用額的專門核算統(tǒng)計，因此可以直接選用，產出指標項也有相關統(tǒng)計。具體指標選取中一級指標和二級指標如表1所示。根據DEA模型的測算，可以明確我國31個省、自治區(qū)、直轄市科普投入產出效率的概況。

（二）DEA模型實證分析結果

根據選取的投入產出指標體系，運用EMS軟件計算得到我國31個省級地區(qū)2010～2016年科普財政投入產出效率的評價，如表2所示。從我國歷年科普投入產出效率的平均值來看，取值范圍在0.822～0.913之間，表明我國科普投入效率并沒有達到有效狀態(tài)。這從整體上說明我國科普財政資金的使用效果并不理想，存在某種程度的資源浪費。將各個省份作為獨立的決策單元來考察，有助于發(fā)現省份之間的具體差異。其中，2016年上海、四川等6地的財政投入產出效率達到了有效狀態(tài)，其余的25個省級地區(qū)科普經費投入產出的效率都不是很理想。從不同年份的分析可以發(fā)現，不同年份之間科普投入產出效率存在變動的情況，科普經費使用達到有效狀態(tài)的省、自治區(qū)、直轄市在2010～2016年的七年中存在變化，多的時候達到有效狀態(tài)的有6個，少的時候沒有一個達到有效狀態(tài)，這也充分說明了我國科普經費的使用效率特別不穩(wěn)定。

表1 我國科普投入產出評價指標體系的構建和模型變量選取

此外，從不同地區(qū)在這七年中的分布情況來看，達到有效狀態(tài)兩次的只有上海、四川、貴州、寧夏4省（自治區(qū)、直轄市），其余各省科普投入產出長期效率都沒有達到有效狀態(tài)，效率低下現象比較明顯。不同省份由于地理位置和原有經濟發(fā)展水平不同，其科普投入產出效率也存在較大差異。具體表現為：經濟發(fā)達省份相對于經濟欠發(fā)達省份的科普投入產出效率較低，在沒有達到有效值的省份中東部發(fā)達地區(qū)除上海外，多數省份的科普投入產出效率要低于中西部的一些欠發(fā)達省份，近年來西部地區(qū)科普投入產出效率的提高尤為明顯。

表2 分省DEA模型考察我國科普投入產出效率

產生這類情況的原因可能是由于西部地區(qū)科普投入等公共服務資金大多來源于中央的轉移支付，近年來中央加大了對轉移支付效率的考核力度。西部地區(qū)的一些科普投入項目是中央的科普服務重大項目，一些大型項目比如貴州的“天眼”項目是中央的專項，中央對這類重大項目的效率考核也比較重視。西部地區(qū)科普經費原本就比較緊張，因此也比較重視提高資金的使用效率，所以表現出西部多個省份的科普投入產出效率有逐步提高的趨勢。也有個別省份出現效率下降的情況，這可能是由于地方政府對科普投入產出效率重視不夠或對科技領域關注的重點不同，從而產生了科普經費使用效率低下的情況。

四、基于Tobit模型的科普投入產出效率影響因素分析

（一）模型指標選取和描述性統(tǒng)計

在DEA模型分析的基礎上應用Stata 13.0軟件構建Tobit模型，由于科普投入產出與文化領域的投入產出有相似性，考慮到課題組在調研過程中了解到的地方科普投入的實際情況，一般一個地區(qū)的經濟發(fā)展水平、人口規(guī)模、公共財政支出的規(guī)模和結構、居民和政府的消費習慣和水平、地理區(qū)位、居民受教育程度等變量都會對科普投入產出產生一定程度的影響。因此在Tobit模型分析部分，本研究采用Wind數據庫中的歷年宏觀經濟數據，同時還結合歷年《中國教育年鑒》《中國教育經費統(tǒng)計年鑒》《中國財政年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》等相關數據信息，研究31個省級面板數據。選取人均GDP、人口密度、地理位置（分東、中、西）這些作為不可控變量，其中地理位置采用啞變量處理。將政府支出規(guī)模和結構、居民受教育水平（本研究用義務教育階段輟學率）、政府行政支出規(guī)模作為可以控制的變量。

模型假設如下：

假設1：地方政府對科普的重視和努力程度（用地方政府科普財政支出的規(guī)模結構來表示），對科普財政政策的實施效果影響顯著。

從以往的研究和調研中了解到的情況來看，我國科普經費的投入以財政撥款為主，其他經費來源只占到很少一部分。因此，本研究用政府科普撥款支出的規(guī)模與結構來反映政府科普投入占地方政府財政投入的比重?？破胀度胝嫉胤秸斦С霰壤酱螅f明政府對科普的重視程度越高；但是如果過度加大科普投入也會產生一定程度的浪費，從而使經費使用效率降低。因此，我國政府科普撥款占財政支出的比重對科普財政政策的效果會產生顯著影響。

假設2：居民受教育水平（用義務教育階段的輟學率來表示）越高，財政科普經費使用效果越顯著。從以往的實證研究結論來看，一般來說居民的受教育水平越高也會更加重視對子女的教育和提升自身的科學素養(yǎng)。我國科普的重點對象就是青少年，因此這類居民會對科普設施建設和科普活動開展等有更多的訴求，也更有能力參與到科普宣傳和科學普及的活動中，也能對地方政府的科普投入產出效果進行更多的關注和更好的監(jiān)督，從而迫使地方政府進一步提高財政科普經費的使用效果。

假設3：政府的行政性財政支出總體規(guī)模越大，科普服務投入產出的效率水平就越低。

行政性支出占GDP的比重越大，表明政府支出效能低下，政府規(guī)模龐大，機構繁雜，機構管理面廣，職能不夠明確。用于行政性支出的比例越大，則用于科普服務的實際支出就越少，從而導致科普服務的投入產出效率較低。

表3 Tobit模型控制變量的選取與說明

在上述假設的基礎上，結合指標選取的原則和科普事業(yè)的特點，除了對經濟發(fā)展水平、地理區(qū)域和人口規(guī)模等三個不可控的外生因素進行考察，還對居民受教育水平、政府行政支出規(guī)模、財政支出規(guī)模與結構等三個可控因素進行了考察。其中選取人均GDP指標來反映經濟發(fā)展水平，分東、中、西部三個地區(qū)來設置啞變量，選取每平方公里人口數來表示地理位置差異。

表3列示了上述假設中變量選取的具體內容和說明，對上述影響因素的描述統(tǒng)計結果如表4所示。

（二）模型檢驗和分析結果

根據變量選取說明和描述統(tǒng)計，進一步解釋和分析表2中DEA模型（新的C2R模型）得出的估計結果。本研究采用Hausman和McFadden檢驗來驗證模型，以進一步確定采用哪一種模型比較適宜，在檢驗的過程中發(fā)現原來三個假設并不是都能夠通過檢驗，因此并沒有完全符合模型的基本假設，這時就需要采用Tobit模型對面板數據進行隨機效應分析。

表4 變量說明和描述統(tǒng)計分析

具體的函數形式 F（X）=F（Y=1|X）=φ（α+X'β），X為選擇的一系列解釋變量，F（X）為表示效率得分的函數，也就是說，Y=1的概率是一個關于X的效率得分函數，其中α和β為系數，φ（·）服從標準正態(tài)分布。本研究引入啞變量D1（東部地區(qū)）、D2（中部地區(qū)）、D3（西部地區(qū)），三大區(qū)域按照《中國科普統(tǒng)計》中的劃分標準劃分。具體Tobit模型分析結果如表5所示。

表5 Tobit模型檢驗和回歸結果

根據表5中Tobit模型（2）的分析結果，對估計系數有必要進行單位根檢驗。數據分析結果顯示，人均GDP、人口密度、政府規(guī)模或政府消費支出、義務教育階段輟學率等四個變量需要進行比率化處理，一般研究中對變量進行比率化處理的方法是取對數，本研究也采用相同的方法。處理后的結果顯示數據在時間序列上更為平滑，可以通過單位根檢驗。表5中模型（2）是普通Tobit模型測算得出的回歸結果，模型（1）是經過隨機效應檢驗后的分析結果。

根據分析結果可以得出以下結論：

1.對兩個模型的對數似然值和Rho值進行分析可以發(fā)現，兩個模型之間差異并不大，因此可以認為31個省、自治區(qū)、直轄市的個體效應并不能說明省份之間相對效率產生的差異。

2.兩個模型的結論都能夠說明變量的影響情況，在選取的變量中人均GDP、政府科普撥款支出規(guī)模與結構兩個變量顯著，說明模型的分析結果可靠。但是兩者系數為負，說明其和科普投入產出的相對效率之間呈現負相關關系。這與前面只用DEA模型分析的結果比較一致，也就是說經濟發(fā)展水平越高，科普投入產出的效率反而越低。回歸結果說明經濟發(fā)達地區(qū)更加關注政府的經濟指標，在公共服務等支出和建設方面的供給效率不高。同時政府科普撥款占財政支出較高的地區(qū)，科普經費較為充足，在一定程度上存在浪費現象。如果在沒有很好的問責機制和有效監(jiān)督的情況下，進一步加大科普投入不一定能達到預期的效果。從模型的分析結果來看，原有的假設1是成立的，但是兩者卻是顯著的負相關關系。因此，地方政府在提供科普服務的過程中，應當在現有財政能力允許的范圍內，盡可能提高科普經費的使用效率。

3.人口密度和義務教育階段輟學率沒有通過檢驗，這就是說兩者對科普投入產出相對效率沒有顯著的影響，即假設2不成立。產生這種結果的原因可能是：科普場館的設置和科普活動的開展多數在人口比較密集的城市或者是比較偏遠的鄉(xiāng)村，在科普經費的使用過程中已經考慮到了受眾對象的人口分布狀況，導致因變量和自變量本身存在重復計算或缺失的現象。同時義務教育階段是開展青少年科普活動最為密集的時間段，這也導致義務教育財政支出和科普經費使用存在某種意義上的重疊。最終導致人口密度和義務教育階段輟學率兩個變量在模型中不顯著。

4.政府規(guī)?；蛘M支出，即政府行政支出占GDP的比重的確會對科普投入的效率產生負面影響，也即假設3成立。這進一步說明了在科普投入的過程中，需要控制政府行政規(guī)模，減少不必要的行政消耗。開展科普活動或提供相關服務的機構多數為事業(yè)單位，當前我國事業(yè)單位改革面臨很多機制桎梏，事業(yè)單位改革進入深水區(qū)，事業(yè)單位還面臨著效率低下、自主性不強和靈活度不高等現實問題。政府職能機構規(guī)模龐大和政府職能機構構成繁雜，容易導致財政資金較多用于行政事務、較少用于科普服務事務的情形出現，從而導致科普投入產出效率低下。因此加速推進事業(yè)單位改革，形成政府購買服務而不是花錢養(yǎng)人的服務供給格局，對于提升科普服務質量非常重要。同時減少政府層級和控制政府職能機構規(guī)模，減少行政事業(yè)對公共服務供給的束縛，通過科普服務、教育、文化領域的深度融合，整合現有相關領域國有資產和資源，創(chuàng)新政府科普投入的資源配置方式，通過規(guī)模效應釋放科普服務的活力也非常關鍵。

5.模型（1）比模型（2）更多考慮了東中西三個地理區(qū)域的地理因素影響，但是從分析結果來看影響系數并不顯著。由于本文分析所用數據為2010年以后，伴隨著國家對落后地區(qū)的精準扶貧、加大開發(fā)力度以及推動基本公共服務均等化等舉措的開展，進一步縮小了省級地區(qū)的差異，使得模型分析得出的地區(qū)差異不顯著。

五、主要結論與政策建議

（一）研究結論

自黨的十八大提出創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略以來，我國越發(fā)重視科學技術創(chuàng)新。2015年《中共中央國務院關于深化體制機制改革加快實施創(chuàng)新驅動發(fā)展戰(zhàn)略的若干意見》頒布，強調構建創(chuàng)新型人才培育模式。黨的十九大報告則將普及科學知識提升到新的高度?？茖W普及正是塑造創(chuàng)新文化、打造創(chuàng)新基石、積蓄創(chuàng)新人力資源的關鍵。近年來我國各級政府對科普服務越發(fā)重視，通過政府財政撥款、引導企業(yè)參與科普場館建設、發(fā)揮政府購買服務的作用提升科普服務效率，進一步開展豐富多元的科普活動，以促進科普事業(yè)良性發(fā)展。本研究從公共財政的基礎理論出發(fā)，運用DEA-Tobit模型，通過數據收集和實證分析構建科普投入產出效率的影響因素模型，依據模型分析結論可以發(fā)現：

從第一階段的DEA模型分析結果來看，2010～2016年我國31個省級政府科普投入產出效率的平均值都沒有超過1，說明科普經費使用情況有待改善，科普經費浪費較為嚴重。同時各省科普投入產出效率呈現出一定的波動，不穩(wěn)定現象明顯。經濟發(fā)達地區(qū)的科普投入產出效率低于經濟欠發(fā)達地區(qū)，西部地區(qū)的投入產出效率最高，并且西部個別省份效率還在逐步提高。個別省份在這7年中科普投入產出效率并沒有得到實質性改善，反而有極個別投入產出效率在不斷下降。

從Tobit模型分析結果來看，人均GDP和政府科普撥款支出規(guī)模與結構均通過了顯著性檢驗，說明模型有效性較高。然而這兩個變量在模型中的系數為負，說明兩個變量與科普經費使用效率呈現出負相關關系。政府規(guī)?；蛘M支出對科普投入產出效率也呈現出一定的負向影響。這可能說明地方政府的行政支出過大，而行政事務過多會擠占科普服務的發(fā)展空間，導致科普服務效率低下。因此，應適當控制政府行政規(guī)模，并對事業(yè)單位管理進行改革，提高政府部門和行政事業(yè)單位的辦事效率，避免財政資金不必要的浪費。其他包括人口密度、義務教育階段輟學率和三個地區(qū)啞變量等因素的結果均不顯著。

（二）政策建議

通過DEA-Tobit理論模型的分析結論可以看出，通過對科普經費使用效率的實證分析，可以為進一步提高科普經費使用效率提供借鑒和參考。

1.科普投入以政府直接投入為主，多元化投入機制還沒有有效建立。由模型數據描述性統(tǒng)計結果可以發(fā)現，近年來，政府撥款的科普資金在我國科普資金總量中仍然占絕對的比重，2016年政府撥款占整個科普經費使用的比重達到76%，其他資金來源所占比重均較低。我國科普經費籌資渠道過于單一，多元化籌資機制仍未完全建立，企業(yè)開展科普活動的積極性和活躍性仍有待提升，這種狀況勢必影響我國科普事業(yè)的進一步發(fā)展[5]。今后需要進一步完善多元化籌資機制，逐步實現基本科普服務社會化、產業(yè)化發(fā)展模式，不僅關注科普服務規(guī)模效應，還要通過政府購買服務等競爭機制來提升財政資金使用效率。

2.科普服務質量的提高需要創(chuàng)新政府財政投入方式，僅僅依靠加大財政資金投入并不能帶來服務效率的提高。根據DEA-Tobit模型的分析結果，發(fā)達地區(qū)的經費使用效率低于欠發(fā)達地區(qū)，今后需要在進一步保障基本公共服務均等化的前提下，理清中央和地方政府在科普服務中的財政事權和支出責任，梳理基本科普服務清單，對于基本科普服務領域的事權應該逐步上收到中央層級。首先，進一步優(yōu)化科普資源配置，縮小省際間的差異。其次，應用信息化服務共享平臺，提高科普資源的普及率和使用效率。第三，整合科普、教育、文化等公共服務設施和資源，建立多部門協(xié)作推進的機制，優(yōu)化和整合相關資源，實現資源共享。第四，部分地區(qū)要合理控制科普投入規(guī)模，避免資源的無效浪費。第五，優(yōu)化財政支出結構，促進科普資金使用效率的提升。在科普經費內部使用方面講究配置效率。在城鎮(zhèn)化和人口老齡化等宏觀背景下，科普投入的人口分布和區(qū)域分布都在發(fā)生變化，因此在科普投入中財政預算撥款應該有更加長遠的眼光，以更好地完成人、財、物的合理配置。在區(qū)縣或農村地區(qū)科技場館的建設也需要考慮人口流動等因素，適當加以控制，取而代之以更加開放的科普活動或科普傳媒來實現。