强化数字化在国家创新体系效能提升中的作用

数字化为国家创新体系效能的提升提供了新的机遇，不仅会影响创新主体参与创新活动的方式，还会影响创新结果及其应用，从而提升国家创新体系的管理效能和发展效能。

一方面，创新主体能够通过大数据分析提取出更多有价值的信息来辅助管理决策，提升国家创新体系的管理效能；另一方面，数字化有助于形成新型科研范式，为经济社会的创新发展提供新场景和新功能，以提升国家创新体系的发展效能，如图1所示。

数字技术具有高渗透性、高融合性特征，能够应用于科技、经济、社会发展的各个领域，并且与多领域科学技术深度融合，不断催生新的技术领域和应用场景。世界主要国家均在加紧推进国家创新体系的数字化转型。我国迫切需要抓住数字化转型机遇，推动国家创新体系效能的提升。

图 1 数字化背景下的国家创新体系

01

数字化有助于提升国家

创新体系的管理效能

数字化转型有助于管理部门掌握国家创新体系中不同创新主体的创新活动信息，降低信息管理部门与管理对象之间的信息不对称，有效协调创新主体之间的相互关系，从而提升国家创新体系的管理效能。

1.实现科技活动的监测与评估

对微观层面的科技创新活动进行分析是传统科技创新治理的难题。采用主观性较强的调查或访谈方法来了解科技活动的行为特征，缺乏效率与科学性。大数据为微观层面的科技活动行为特征的刻画提供了基础，机器学习等数字技术则为其刻画提供了途径，扩展了传统科技情报的功能。随着科技信息库或平台的使用，可获得的科技记录和信息越来越多，给传统科技情报服务的理念、模式、方法和技术带来了崭新的机遇和挑战。在不触犯法律的前提下，可以对科研人员的科研活动信息进行分析，刻画科研人员的活动规律，掌握科研人员关注的研究热点。同时，也可以利用规范的科技信息记录（如文献记录和专利记录）刻画科研主体科技活动特征以及科研主体之间的合作模式，为科研主体和科技活动管理提供支撑。此外，在企业层面上，利用大数据技术搜集和分析企业科技信息记录，刻画企业在每个细分科技领域的布局，从而支撑政府在产业政策和科研项目上的布局。还可以将人工智能技术应用于科技发展态势与环境变化的智能分析，帮助决策者及时有效地掌握其特征与规律，并及时制定应对措施，将低价值数据优势转化为高价值决策优势，继而转化为对科技发展的应急处置和导控优势。

2.实现创新政策演化和效果跟踪

创新政策的跟踪与效用评估是政府创新治理的基础，在创新体系愈加复杂的背景下，其重要性更加突出。大数据作为一种重要的战略资源和治理手段，充分利用其对政策跟踪的动态监测并进行深入挖掘分析，辅以对世界主要科技强国的科技创新政策与战略的监测与分析，对科学制定新的科技创新政策与战略具有重要的支撑作用和参考价值。文本挖掘、网络分析、人工智能等技术可以用于对政策文本大数据的精细化分析，并通过搭建科技创新政策资源平台与智能分析平台，提高政府在科技创新政策发展趋势分析、政策效果评估、未来态势预测等方面的管理效能。此外，还可以建立完善的、全过程的政策数据库，便于定期跟踪不同时期、地域甚至国家的科技创新政策的差异，及时了解国外科技创新政策动向，为制定应对策略提供依据与支撑。

3.优化科技预见与科技战略制定

依赖专家预判科技发展以支撑科技战略的制定是决策者的常用方法，但是它无法客观全面地把握科技发展情况。在大数据时代，对愈加丰富的创新大数据进行分析，可弥补传统以专家主观判断为主的科技预见方法的不足，减少对知识经验不一定全面的专家的判断的依赖。然而，大数据在便利科技信息分析的同时，也带来了许多信息“噪音”。为提取有用信息，以大数据技术结合人工智能分析，来辅助专家判断，充分实现了专家与客观信息的互动，优化了专家预判的准确性。更重要的是，通过数据挖掘与分析来探索科技发展规律，可以为科技预见提供更科学的数据基础。将数字技术融入科技预见，还能够对颠覆性技术和关键技术实现精准预判与识别。《中国先进能源2035技术预见》中明确提出可以充分发挥大数据和人工智能的支撑作用，改善技术预见在方法上迫切需要解决的质量和效率问题。此外，为提高操作性， 还可以构建基于科技数据挖掘的数据分析平台，通过知识图谱和科技发展融合集成的数据挖掘方法，更好地利用大数据分析和信息可视化技术对科技战略进行研究。

4.推进科技项目与计划深化管理

科技项目与计划的管理是科技管理部门的一项重要任务，从项目的立项、执行、评估到应用，其过程早已与数字技术相融合。数字技术可以推进科技项目与计划的深化管理，实现从制约科技发展的封闭式管理到促进科技发展的开放式治理的转变。传统的封闭式管理模式主要依赖项目自身的信息，无法系统地考虑与项目相关的其他信息从而进行有效决策。应建立各部门、国内外科技项目数据共享和整合平台，借助大数据分析和科学计量方法，通过开放式治理模式实现科技项目的有效管理，以辅助项目管理者进行科学决策。此外，科技项目与计划的数字化开放式治理模式可有效针对科技成果质量进行监测与评估。数据的开放共享不仅可以优化科技项目与计划的管理水平，还可以深化对项目与计划实施过程中科研诚信问题的监控和处置。

02

数字化有助于提升国家

创新体系的发展效能

数字化有助于增强知识生产、知识扩散和知识应用的能力，进而提升国家创新体系的发展效能。

1.数字化有助于知识生产

数字化有助于科研范式转变，促使知识生产活动呈现智能化、交叉化、开放化趋势，进而提高知识生产效率，拓展知识生产边界。数字化可以打造人机协同的科研范式，提高知识生产能力和效率。在传统国家创新体系中，研究设计、实验操作、数据分析等科研环节主要由人来完成，因而会受到计算能力和分析能力的限制。图灵奖得主Jim Gray于2007年提出了继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四种科研范式—数据密集型科研范式，它强调通过海量数据处理来发现科学问题的内在规律。数据密集型科研范式的概念引起了学界的密切关注，但距离真正实现还很远，最主要的原因在于数据分析技术薄弱、数据基础设施不完善，导致难以从大数据中提取出真正有益的知识。数字技术的突破极大地提高了对大数据的处理能力，使得数据密集型科研范式有望真正实现。

例如，云计算能够帮助科学家处理和分析大量的多学科数据，促进数据共享和协作，并实现长期数据保存，而人工智能能够解决复杂的计算问题、收集大规模数据、优化实验设计等。2018年OECD国际科学作者调查（OECD International Survey of Scientific Authors）统计结果显示，数字技术的发展和采用正在改变科学研究过程的各个阶段，从议程设置、科学实验到研究成果的交流和评估。数字技术还有助于获取“隐性知识”。隐性知识是指那些通过主观认识、感悟获得的知识，往往隐藏在大量带有“噪音”的信息背后，不可编纂或者显性化呈现。借助大数据等数字技术，人们能够从大量数据中提取出有用的、人类难以发现的信息，并将它们转化为知识以应用在其研发、设计、生产和组织的过程中。

再者，数字技术可以促进科技融合与开放式发展。数字技术既能够降低不同领域专家相互沟通的成本，也能够与其他领域技术深度融合，从而不断拓展科技前沿。在数字时代背景下，开源成为国家创新体系发展的必然趋势，将为拓展知识前沿提供持续动力。在开源技术体系中，数据成为新的知识生产要素，能够减少要素供求双方之间的信息不对称，加速资金、人才等其他知识生产要素的优化重组，并模糊不同创新主体之间的边界，有助于开放创新。 

2.数字化有助于知识扩散

数字化丰富了知识扩散的工具、途径和模式，提高了知识扩散的质量和效率，拓展了知识扩散的深度和广度。在非数字化背景下，知识扩散通常需要通过合作研发、人员流动、面对面交流等方式来实现。由于受到空间、时间、语言等因素的限制，不但知识扩散的范围相对有限，而且知识扩散的质量相对较差、成本相对较高、效率相对较低。已有研究表明，空间距离越远，人员流动、交流和合作的成本越高，知识传递的损耗越大，知识传播的质量和效率将会越低，即存在知识扩散的空间衰减性。数字化能够消除知识传播限制，实现数字知识的有效传播，改善原有知识传播生态。

数字化有助于丰富知识扩散的工具、途径和模式，促使知识扩散呈现多样化、精细化、定向化、动态化和平台化发展的特征。数字化拓展了知识扩散渠道，使得更多知识通过更丰富的工具以更快的方式从知识生产者传递到使用者，新媒体和数字出版等新渠道的出现，促进了知识扩散的多样化发展。数字化使得知识扩散从以知识生产者为中心的“单向” 传播模式转为知识生产者与知识使用者互动的“双向”传播模式，这一转变能够减少传播过程中的信息不对称，明确知识传播的内容与方向，促进知识扩散的精细化和定向化发展，从而有效提高知识扩散的效率。数字化能够消除由空间衰减性等因素带来的传播限制：大数据等技术使得知识能够大规模、低成本地被传播、复制、共享和处理，而不受知识生产者与使用者之间的地域限制；智能翻译技术可以保障不同国家的科技人员进行无障碍交流合作，使得知识扩散能够跨越空间、时间和语言的限制。因此，数字化显著提升了知识扩散的深度和广度，保障知识以较快的速度更加全面和及时地传播，促进了知识扩散的动态化发展。在数字化背景下，知识共享平台、产业创新平台以及其他数字化平台的出现，不仅扩展了知识扩散渠道，优化了知识扩展模式，同时也促进了创新在不同主体之间的互动，知识扩散呈现平台化发展趋势。 

3.数字化有助于知识应用

数字技术有广泛的渗透性和兼容性，能够与非数字技术结合，实现多种技术融合联动，创造新的应用场景，形成新的发展能力、发展动力和发展模式，正在成为新一轮工业革命的主要驱动力量。数字技术与传统的产品加工、产品装配、制造管理等技术深度融合，能够帮助企业实现工业生产的全流程信息感知和优化控制，降低生产成本，提高生产效率，促进产业创新发展向智能化方向转变。数字技术、数字平台与传统采购、物流、仓储系统结合，能够广泛连接上下游供应商和客户，形成数字创新生态系统，有助于将用户需求引入产品生产和服务的全过程，催生共享制造、服务型制造、个性化定制等新模式新业态，推动产业创新向生态化、平台化、服务化方向发展。

数字化同样增强了公共服务领域科技的应用。传统公共服务领域科技应用范围受时空限制，应用范围有限，应用成本较高，数字技术能够与教育、医疗、交通等公共领域技术应用结合，提高优质公共服务的供给能力和质量，促进公共服务均等化、普惠化。例如，在医疗服务领域，通过将虚拟现实（VR）/增强现实（AR）技术与传统的医学检测和影像技术结合，可以构造患者特定解剖结构的“数字孪生体”，帮助医生提高医学判断的准确性；在能源领域，数字技术与能源开采、发电、电力传输、储能等技术结合，有助于促进分布式能源系统智能化发展，精确匹配能源需求与能源供应，提高能源系统效率；在交通领域，智能传感、卫星导航等技术能够与传统的交通运输工具结合，催生无人驾驶、机器人配送、智慧物流等新业态。 

03

多措并举推进国家

创新体系数字化转型

1.加强数字研发，促进知识生产

一是构建数字技术创新体系，推动关键核心技术突破。目前我国的数字技术创新体系还存在短板。2019年，工业和信息化部梳理发现，我国高端芯片、工业控制软件、核心元器件、基本算法等300多项与数字产业相关的关键技术仍然受制于人。中国信息通信研究院发布的《数字中国产业发展报告（2020）—信息通信产业篇》指出，我国信息通信产业领域的核心技术受制于人的局面仍未根本改变，基础技术产业体系和高附加值环节“卡脖子”问题凸显。为此，应围绕数据采集、数据存储、数据传输和数据加工，推进数字技术的研发突破和迭代更新。此外，在新一轮科技革命背景下，科技进步越来越受到技术相互发展能力的推动，因此，要加速不同数字技术、数字技术与其他技术之间的交叉融合，催生新的科技领域，推动知识生产前沿不断拓展。

二是加强数字科研平台建设，打造人机协同式科研范式，推动科技交叉融合。数字化对知识生产的促进作用主要体现在人人互动和人机互动两个层面。在人人互动层面，应构建科技合作的数字平台，加强虚拟实验室、线上会议等应用场景建设，保障不同领域、不同背景、不同地区的科研人员能够随时进行科技交流与合作，促进科技交叉融合；在人机互动层面，应支持运用大数据、人工智能等数字技术辅助科研人员进行实验设计、操作和分析， 将科研人员从机械化操作和复杂计算中解脱出来，把更多精力放在具有创造性、思想性的科研活动上面，形成人机协同的新型科研范式。

三是推进科技合作与学科交叉融合。完善科研数据开放的监管框架，确保科研数据能够基于特定用途被查找、访问、互操作和重用；支持各地区建立科技资源开放共享数字平台，推动科研仪器设备等科技资源的供给者与使用者精确对接，提高科技资源使用效率。综合考虑科研人员、企业、政府等利益相关者的诉求，推广协同创新、平等合作的科技合作价值观，利用数字技术和数字平台拓展国际科技合作渠道，构建全球科技合作网络。建设一批交叉学科研究机构，将交叉学科引入高校学科体系和科技评价体系中，加速数据科学、计算科学等学科与自然科学、社会科学的交叉融合，推动知识生产前沿不断拓展。

2.加强科技信息平台网络建设，推动知识扩散

数字化有效打破了知识扩散的时空限制，提升了创新效能，但这一背景下的知识扩散仍面临诸多阻碍，迫切需要加强科技信息平台网络建设以推动知识扩散。不同人群、地区、产业对数字资源的获取和应用能力存在巨大差异，产生了数字鸿沟，阻碍了数字知识传播。应加强数据共享中心、科技成果转移平台、科技合作平台等数字基础设施和数字平台的建设，推动数字基础设施和数字平台在教育培训、科技成果转移、科技合作、期刊建设等领域的应用，打造线上线下相结合的知识传播渠道。发挥各类数字基础设施和数字平台在促进创新主体之间协同互动的积极作用，通过数字技术打通创新主体在各类平台间的交互渠道，形成促进知识在高校、科研机构、企业等主体间动态扩散的科技信息平台网络。加快构建符合数字知识扩散新范式的管理制度，形成有利于数字知识扩散健康发展的管理新秩序，促进基于数字知识扩散的“开放式创新”发展方式。加强对数字技能人才的培养，加强对传统产业中人才的数字培训，使其适应数字时代的发展以支持平台网络建设。最后，加强数字化背景下知识扩散面临的知识产权管理等数据治理问题，避免数据知识无限制传播造成的“大数据欺骗”等数据危机。

3.强化数字赋能经济和社会发展，加快知识应用

为了强化数字技术对科技驱动经济社会发展的赋能作用，需要打造数字赋能的新功能和新场景，同时完善数字赋能治理环境。

一是推动数字赋能经济发展。推动产业数字平台和工业互联网等新型基础设施建设，支持企业将数字技术与传统的生产制造技术融合，发展智能生产线、智能车间、智能工厂等数字赋能示范场景，推广智能制造、共享制造、服务型制造、个性化定制等新模式。

二是推动数字赋能社会发展。推动数字技术与教育、医疗、交通、社会保障、公共安全、环保等公共领域技术应用结合，打造安全、高效、美好的智能生活环境。

三是加强对数字赋能的治理。首先，要健全数字赋能科技应用的制度体系，防止数字技术垄断，让数字赋能科技惠及更多主体、人群和地区。其次，要做好数字赋能科技应用风险防控。一方面，加强对数字赋能的产业安全治理，推动产业数字平台和工业互联网等新型基础设施的标准化建设，提高数字赋能产品和服务的质量，建立数字赋能的安全态势感知平台，实时监测数字技术在各场景中的应用，构筑数字赋能的安全底座。另一方面，加强对数字赋能的社会安全治理，以及对数字赋能的伦理体系建设，完善数字技术应用的伦理规范，增强社会对数字赋能的信任，改善数字赋能社会发展的应用环境。

4.加强理论研究，调整政策理念

要加强国家创新体系数字化转型的理论研究。一是加强国家数字创新体系研究。从主体构成、知识特质、主体之间的联系等角度出发界定国家数字创新体系的内涵，包括数字科技创新体系、数字产业创新体系、数字社会创新体系等。在此基础上，围绕数字创新体系的结构、边界、功能等方面，分析数字创新体系与其他科技创新体系之间的差异及相互作用关系，思考如何将数字创新体系与其他科技创新体系融合，以提升国家创新体系的整体效能。二是加强数字科技创新政策体系的理论与方法研究。基于数字技术的融合性、自生长性等特征，研判数字科技创新需要的条件和政策环境，从创新要素、创新主体、创新平台、创新绩效等层面建立评估数字科技创新政策的指标体系和框架，探索数字科技创新政策与其他科技创新政策之间的协同作用，进而构建我国数字科技创新政策体系。

技术本身是中立的，但技术发展方向及其在经济社会中的应用离不开政府科技创新政策的引导。当前数字化正在重塑国家创新体系，其一方面为创新发展提供了新的动力，引导经济社会向高效率、智能化方向转变；另一方面可能会造成市场权力的过度集中和垄断的崛起，进而阻碍创新的产生。因此，在数字化转型过程中，政府应该积极作为，制定国家创新体系数字化转型的政策框架，推动国家创新体系数字化转型。要推动国家数字创新体系的建设思路从“自上而下”向“自下而上”拓展。当前我国已经步入了新发展阶段，以数字科技为主要驱动力的新一轮科技革命正在加速演进，技术的突破、扩散和应用速度比以往任何时候都更快，技术发展存在更大的不确定性。因此，政府应该通过更加市场化、自下而上的方式调控国家创新体系，充分利用社会特别是企业来遴选、修改创新政策优先事项，将不同创新主体紧密联结在一起，进而提高知识生产效率，加速知识流动和应用。

免责声明：本文转自三思派，原作者康瑾 陈凯华。文章内容系原作者个人观点，本公众号编译/转载仅为分享、传达不同观点，如有任何异议，欢迎联系我们/转载公众号XXX！

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转自丨三思派

作者丨康瑾 陈凯华

编辑丨郑实

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