数据驱动的国外防务智库建设实践

董文轩 晏裕生 孙孟阳 李斌

摘要：[目的/意义]本文深入分析国外防务智库在数据驱动下的建设实践成果，为我国新型防务智库建设献计献策。[方法/过程]本文首先分析了当前国外防务智库的发展现状，并列举了美、英等国出台的关于大数据驱动防务智库建设的顶层战略文件。其次，本文重点分析了兰德公司、布鲁金斯学会、战略与预算评估中心等国外防务智库基于数据驱动开展智库建设的典型案例。[结果/结论]最后，通过结合我国新型防务智库建设发展需求，在思维理念、平台建设和人才培养等3方面提出了相关启示建议。

关键词：数据驱动  国外防务智库   案例   启示建议

分类号：C93

DOI： 10.19318/j.cnki.issn.2096-1634.2020.02.08

1  背景

2013年4月，习近平总书记就中国特色新型智库建设做出重要批示，将智库建设提升到国家战略高度，明确指出：要把智库作为国家软实力的重要组成部分。2015年1月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》，详细阐述了中国特色新型智库的功能定位和建设标准，为智库建设指明了道路和方向[1]。特别是在迈向大数据时代的当下，我国亟需利用数据思维和数据技术提升智库的咨政启民功能，从而应对复杂多变的全球性问题、加速推进中国由智库大国向智库強国转变。

近年来防务智库在辅助国家军事决策、部署国防战略、维护国家安全等起到了重要的支撑作用，大数据时代，信息和知识呈现爆炸性增长态势，数据在市场竞争和军事活动中的潜在价值日益凸显，新时代下的防务智库建设迎来了新的机遇和挑战。如何利用数据科学与信息技术，从传统防务智库以经验和文献为主的研究模式，向以数据驱动的新型研究模式的转变，实现研究和决策过程的现代化、科学化、高效化，将成为我国防务智库建设的重要议题。

为应对新威胁，适应新格局，建立健全中国“军事智力”体系的建立健全，已成为军事改革的重要内容。当前，我国新型智库建设已被纳入全面深化改革的总体战略布局当中，但是我国智库建设与美国、英国等发达国家相比还存在较大差距，尤其是防务智库[2]。以美国为例，美国拥有世界上最庞大的智库群，特别是防务智库，对美国国防战略与军事战略起到了推动作用[3]。美国参议院一项统计表明，全球防务智库排名的前50位中，九成以上为美欧国家占据。其中，兰德公司是美国诸多防务智库的“带头人”[4]。自二战以来，美国的防务智库实现了多方位战略转型：从早期的遏制战略到劝阻战略，从20世纪90年代的军事事务革命到面向21世纪的军队转型，从“海基能力”作战概念到“空海一体战”作战概念，直至当下的“抵消战略”，防务智库无不在美国军事战略转型中扮演举足轻重的角色，它们不仅深深影响了美国国家安全、国防战略和军事战略，有些甚至成为全球性国防分析与战略研究的典范[5]。

随着大数据时代的到来，数据量发生了爆炸性增长。互联网数据中心预测到2020年，全球将拥有35ZB的数据量。美国政府非常了解大数据对防务智库建设的重要性。2012年3月29日，美国政府发布了《大数据研究和发展倡议》（《Big Data Research and Development Initiative》），旨在提升利用大量复杂数据集合来获取知识和洞见的能力，并将为此投入两亿美元以上资金[6]。2017年3月1日，英国政府发布《数字战略2017》，提出了7大战略目标和举措，实现智库的数字化、智能化转型。在国家政策的引导下，美国众多防务智库逐步开始依托数据工程，向数字化智库服务模式转型[7]。例如，兰德公司采用数据驱动和客户需求导向双驱动参与型服务模式，基于项目历史数据的自主立题研究和客户需求导向相结合，自建并丰富专题数据库，通过数据挖掘等手段进行关联分析，挖掘潜在的数据价值，提升智库服务的科学性;布鲁金斯学会运用数据可视化技术，帮助研究人员快速定位问题核心，提高研究分析效率，通过运用文献计量法提升分析成果的准确性;战略与预算评估中心基于战争数据，运用战争推演法为研究人员提供仿真作战场景，推演预测未来战争局势，为政府决策提供数据参考……种种事实表明。由此可见，数据驱动的智库建设已成为美国防务智库界的共识。

2  基于数据驱动的国外防务智库建设案例

2.1  兰德公司

兰德公司（RAND Corporation简称RAND）作为美国领先的大数据智库[8]，在国防安全、军事战略规划等诸多方面为其他防务智库的建设发展提供了样板。首先，兰德公司秉持“数据至上”的建设理念，政策咨询与研究、员工管理、人才资源配置均建立在数据分析的基础上。兰德公司当前采用数据驱动和客户需求导向“双驱动参与型”服务模式，基于项目历史数据的自主立题研究和客户需求导向相结合，具有开放性、多元主体参与的特征[9]。以国家安全防御研究为例，兰德公司依据军方客户需求丰富军事数据库，打造基于军事项目数据的、面向军方客户需求的多领域专题数据库，为军方提供高价值、高可信度的、高效率的研究成果。其次，兰德公司十分注重运用数据思维进行人才培养与团队建设。兰德公司管理层通过运用数据分析可迅速对当前组织架构进行以及当前研究重心进行调整，以便达到人才资源的合理配置。兰德公司在研究过程中，依靠专业的、有数据分析经验的研究团队，在实证和量化研究的基础上，经过深入的数据挖掘与分析，在海量的数据信息中寻求事物之间的规律，令研究结果拥有较高的信度[10]。总的来说，兰德公司已经建立数据驱动的研究范式，将数据科学思维和方法运用到学术研究、公司建设、人才培养等多个方面。

2.2  布鲁金斯学会

布鲁金斯学会（Brookings Institution）是美国历史悠久、规模庞大的主流智库之一[11]，致力于高质量地解决国内外国际冲突及全球性政治、经济等问题。布鲁斯金学会拥有大量学术能力极强的研究者，同时积极吸纳高端数据科学人才，将先进的大数据分析和挖掘技术广泛运用到防务问题研究中，并依托海量数据建立了研究技术体系，大大提高了研究人员工作效率，使研究成果更具准确性和前瞻性。

数据可视化技术是布鲁金斯学会利用广泛的数据科学技术，以数据为导向，通过数据可视化技术将各项研究成果以统计图表等数据形式进行展示，使研究人员可以快速通过数据成果找到问题本质所在[12]。同时，研究人员和用户均可利用数据交互功能，智能筛选出研究问题中的目标数据，从而快速定位问题核心，提高研究分析效率。布鲁金斯学会很早就开始运用文献计量法进行分析研究，通过共现网络分析，对国际冲突、反恐等防務问题进行历史数据文献的采集、分析和处理，结合大数据关联分析、聚类分析、主题演化分析等技术和方法[13]，对问题进行多层次、全方位的研究，以此提升研究成果的准确性和可信度，迅速锁定问题数据。布鲁金斯学会形成了庞大且复杂的共享数据库。该数据库精确度高、价值性强、覆盖面广，不仅利于学会内部自身研究取样，也有利于外部科研组织和公众获取有关数据资源[14]。此外，布鲁金斯学会非常注重数据科学人才的吸收和培养，其利用“旋转门”机制，多次与哈佛大学、芝加哥大学、加利福尼亚大学等高校联合开展数据分析课程，其专业的数据分析团队多为数据工程博士出身[15]，不少人身兼企业高管和数据科学家的身份，其中不乏各自行业的领军人物。相比于其他防务智库，布鲁金斯学会更加注重数据思维培养和基础学科教育，无愧于“没有学生的大学”之美誉。

2.3  战略预算与评估中心

战略与预算评估中心（Center for Strategic & Budgetary Assessments，简称CSBA）是为响应里根政府加强信息情报工作的号召，专门设立的国防预算机构，现已是美国重点开展军事研究的防务智库[16]。CSBA非常注重战争数据的收集与运用，在开展军事研究的过程中，其通过收集战争数据，运用战争推演方法，建设仿真作战模型，参照收集的作战场景、部队和武器设备等数据，进行整体或局部战争态势的分析和推演[17]，为政府决策提供可选方案。到目前为止，CSBA依靠此推演方法产出了多篇高质量、高影响力的研究报告，包括受到广泛好评的《未来战争20XX》《空海一体战》《东亚2025》等，为美国防部提供了有力的决策参考。

在评估国防预算方面，CSBA采用净评估方法来推演未来军事竞争，评价竞争者的相对长处和弱点，提出可保持优势的建议[18]。净评估主要依托国防部净评估办公室开展，从政治、经济、军事等多角度对决定国家军事能力的因素进行数值比较分析，为战略规划和方案拟定提供数据支撑[19]。净评估过程中所采用的评估工具是联合一体化应急模型，该模型收集了70多个国家和地区的战场环境、作战指令与作战计划等数据，依靠数据进行系统建模[20]，运用数据图表等手段综合对比分析美国与潜在对手的兵力及武器优势，从而为国防部拟定相关军事对策提供数据参考。总体来说，运用数据手段进行分析和研究已成为美国防务智库建设的一个“通用棋子”。

3  启示与建议

信息爆炸的时代下，利用数据驱动实现防务智库由“应急导向”向“前瞻导向”的研究模式转变，充分发挥数据对防务智库高质量决策咨询成果产生的底层支持和重要保障作用，将在一个国家的国防战略规划、军事战略制定、作战行动实施等方面挥发重要的引导和推进作用。为此，我们提出以下启示建议。

3.1  强化“数据至上”理念，创新“数据导向”思维

在“数据至上”的信息时代，数据已成为开展防务智库研究工作不可或缺的工具。防务智库要强化“数据至上”理念，将数据视作重要的战略资源和核心创新要素，通过对军事数据资源进行深度挖掘，获取其潜在的军事应用价值，从而为防务智库的研究和咨询服务工作提供基本数据支撑。另外，防务智库的研究人员应开拓“数据导向”创新思维，培养“不是我觉得，而是有证明”的工作态度。智库的分析研究工作不应处处依赖自己的直觉，应改变传统依赖“我觉得”的直觉化、经验化思维，更多地依赖于数据分析结果等“数据证明”，由此提升智库研究工作的科学性和准确性。

以数据为导向的防务智库建设，一方面需要加强对“全数据”的分析和评估能力。“全数据”不仅包括实时数据，还要包括历史数据。开展防务智库工作需要依托“全数据”的收集，只有优先保证数据集的全面性，才能有机会了解防务研究问题的全貌，以此确保全方位、多角度的决策咨询工作的开展;另一方面，以数据为导向需要注重培养“数据分析”思维。从数据采集到数据分析，从数据分析再到数据应用，数据分析处在承上启下的关键位置，也是整个数据链的核心所在。数据分析思维的培养需要从3个层级进行，其一是分析数据背后的规律;其二是不同场景下的数据价值化;其三是判断数据的真实性。智库研究人员需要掌握必备的数据分析和挖掘技术来尽可能地简化问题和解决问题，最终为智库的服务决策咨询提供科学化、高效化手段。另外，除了对当今防务智库研究热点的梳理和分析之外，还要能够充分挖掘军事大数据之间的潜在关联关系，抓住研究对象和数据之间的本质联系，要充分利用智库研究人员的技术优势来识别数据潜在价值，从大量的数据和信息中寻找更好的、有价值的数据，从而使数据资源最大程度地服务防务智库决策和咨询研究工作。

3.2  加强数据平台建设，注重数据方法运用

当今时代下，防务智库要想实现有针对性、科学性和前瞻性的咨询服务，展现其在国家军事决策的支撑作用，应依靠先进的数据采集和分析挖掘技术，构建共享军事决策成果和咨询服务的防务智库数据平台。在构建防务智库数据平台之前，首先需要先明确防务智库的研究问题、业务需求场景以及用户需求，真正挖掘出用户的关注点，想要得到哪些有价值的信息，需要接入的数据有哪些。接下来，需要进行数据资料的收集和处理。加强数据平台建设需要积累“第一手数据”。“第一手数据”是防务智库的原创作品，是依靠智库研究人员经过独立思考和总结分析的最具价值的信息源，用第一手资料开展数据分析，不但可以确保研究资料的真实性，而且可以增加智库研究成果的有效性。另外，“第一手资料”往往可以得到较为全面的统计数据，这对防务智库研究人员开展研究工作提供了真实、完整、可靠的数据依据，以便更好地发现数据的潜在价值。为使数据平台能够更好地发掘数据的潜在价值，还需要运用数据降维、数据降噪等预处理方法，将海量、多源、异构的军事数据进行清洗，满足各平台的数据标准和规范。最后，通过多种可视化展示方法和形式将研究成果进行展示，以此为军事决策提供可靠的数据支撑。

在构建防务智库数据平台的过程中，还需要注重数据方法的运用。当今时代下的数据涵盖了文字、图表、视频、音频等各种数据类型，数据来源复杂多变，需获取隐藏在数据中的数据本质。为此，我们在做好数据平台内部和平台与平台之间的数据管理的同时，应加强对数据采集、数据分析和数据挖掘等数据方法的运用，以此高效利用现有的数据资源，使决策成果有据可依，有章可循。

3.3  培育智库复合型人才，提升智库服务能力

大数据时代下的新型智库建设离不開人才的培育。数据时代催生出了诸如数据分析师、数据工程师等多种新型数据人才。新型防务智库的建设既离不开具掌握防务智库理论和研究方法的智库人才，也离不开掌握数据分析和挖掘技术的数据科学人才。培育智库复合型人才，首先要增强知识储备。信息“大爆炸”的时代下，只有不断充实知识储备，掌握多方面技能和方法，才能适应不断发展变化的新形势和新需要，解决各种新矛盾和新问题。我们要认真学习有关智库的专业理论知识和智库研究领域新知识，既要注重拓宽知识面，又要突出研究重点，博采众长、厚积薄发，增加知识储备，增强数据导向思维，提高智库工作人员的科研能力。

其次，要注重培养自身科学素质。大数据时代下，我们不仅仅要注重增加个人的知识储备，还要注重培养不畏艰难险阻，敢于攻坚克难的科学创新精神，全方面提升自身的科学素质和科学素养，逐步完善认识世界和改造世界的新理念、新思维和新方法。在增加个人知识储备的过程中，我们需要不断联系实际工作，将理论应用于实践，以实践验证理论，通过不断思考，从广阔的知识海洋里提取“智慧结晶”;不断发扬自主创新精神，勇于寻求解决当前智库问题的新途径。

最后，要加强锻炼新技能，提升实践水平。学习的目的是学以致用，智库研究人员还应提升多方位的实践能力，包括上机能力、数学运算能力和语言学习能力等，真正满足智库复合型人才的基本需求，更好地为防务智库建设献计献策。

4  结语

新一轮信息革命下，数据逐渐成为防务智库生产高质量决策咨询成果的底层支持和基础保障。未来的防务智库发展应将数据驱动作为一种发展战略，综合运用大数据思维、技术和方法，重构智库研究和分析的基础，把数据变成可利用的知识和智慧，从而探索出一种符合我国国情的、新型的、富有弹性的防务智库建设模式，加速推进中国由智库大国向智库强国的转变。

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作者贡献说明：

董文轩：论文主要撰写者，主要负责现状调研，案例梳理与文章撰写;

晏裕生：论文撰写者，主要负责案例梳理与文章撰写;

孙孟阳：论文撰写者，主要負责收集国外防务智库案例素材与文章撰写;

李  斌：论文撰写者，主要负责论文选题确定，文章审查与启示建议。

Data-driven Foreign Defense Think Tank Construction Practice

Dong Wenxuan  Yan Yusheng  Sun Mengyang  Li Bin

China Institute of Marine Technology and Economy， Beijing 100081

Abstract： [Purpose/significance] This paper analyzes the practice of foreign defense think tanks construction driven by data， and provides suggestions for a new type of defense think tank construction in China. [Method/process] This article first analyzes the current development status of foreign defense think tanks， and lists the top-level strategic documents issued by the United States， Britain and other countries on the construction of big data-driven defense think tanks. Secondly， this article focuses on the typical foreign defense think tanks construction on data-driven such as RAND Corporation， Brookings Institution， Strategy and Budget Evaluation Center. [Result/conclusion] Finally， according to the development needs of Chinas new type of defense think tank construction， this paper puts forward relevant enlightenment suggestions in three aspects： thinking concept， platform construction and talent training.

Keywords： data-driven    foreign defense think tank    case    suggestion

收稿日期：2019-11-15      修回日期：2019-12-20