创新大数据、创新治理效能和数字化转型

陈凯华，冯 泽，孙 茜

(1.中国科学院 科技战略咨询研究院，北京 100190；2.中国科学院大学 公共政策与管理学院，北京 100049；3.哥本哈根商学院 数字化系，哥本哈根 2000)

坚持以创新引领发展，加快创新型国家建设，迫切需要实现国家创新治理能力现代化，这也促使管理者和学术研究者寻求可提高治理能力的思路和工具，大数据支撑下创新治理数字化转型的应用毫无疑问为之提供了理想的选择。党的十九大报告指出，2020—2035年将基本实现国家治理体系和治理能力现代化，再到21世纪中叶，要实现国家治理体系和治理能力现代化。习近平总书记在中央政治局第二次集体学习时的重要讲话中也强调“要运用大数据提升国家治理现代化水平”。创新治理体系是国家治理体系的有机组成部分，要实现国家治理体系现代化，必然要求创新治理体系的现代化［1］。在以创新引领发展、推进创新型国家建设中，应从国家层面看待大数据问题，构建大数据背景下的国家创新体系［2］，加快推进国家创新治理的数字化转型，尽快实现国家创新治理能力现代化，迫切需要系统认识大数据在创新效能和治理能力提升中的作用，以及研究如何促进创新治理的数字化转型。

创新治理与创新管理存在本质区别［3-5］，前者是一种以协商为主的行为，是多元化、网络化的合作管理［3］，其通过对创新各要素、各主体以及它们之间的系统化安排降低科技资源配置过程中的交易成本，并扩大创新系统的正外部性，从而为创新发展提供制度支撑［5］。国外学者对创新治理的研究主要集中在创新治理的国家和区域实践及治理效果［6-7］。国内学者关于创新治理的研究较少，主要集中在两个方面：对国外发达国家先进的创新治理模式的经验研究［8-10］，以及关于创新治理模式、发展趋势、治理绩效等的理论分析［11-12］。此外，政府创新政策作为创新治理的核心要素之一，国内外在关于其制定、执行、管理及效果评估等方面均获得了丰硕的研究成果［13-16］。尽管创新治理已经成为政府治理研究与实践的热点，但目前国内外还鲜有聚焦于创新治理数字化转型领域的研究，其仍存在很大的理论探讨与实践发展空间。

互联网的蓬勃发展，大数据、人工智能和云计算等新一代信息技术的系统性突破预示着新一轮科技革命和产业革命的到来，以人工智能和大数据应用为主要特征的数字化转型(digital transformation)也因此成为各领域为抓住新一轮机遇而探讨未来发展的重要途径。经济合作与发展组织(OECD)于2017年11月发布的《OECD 2017年科学、技术与工业记分板：数字转型》报告，展示了数字化转型对科学、创新、经济以及人们工作与生活方式产生的影响。2015年国务院发《促进大数据发展行动纲要》明确指出“大数据成为提升政府治理能力的新途径”。此外，随着Research Policy、Technovation等重要期刊相继推出聚焦创新与数字化转型的专刊，创新领域的数字化转型也成为学者们近期关注的焦点，数字化治理研究如火如荼。数字化转型已经使得知识产生、扩散和应用发生了根本性改变。熊彼特的创新理论强调要素的新组合，而数字化转型势必改善优化创新要素组合方式、加快要素组合速度以及提高要素组合质量和效率，有助于创新发展生态系统的形成，有助于拓展创新发展的新方向，有助于实现高质量和高效率的创新发展。创新治理的数字化转型是推进创新型国家建设的重要辅助，是支撑创新发展管理的重要举措。目前，基于大数据的决策、政策和战略研究与实践越来越为欧美国家所倡导［17-18］，而我国政府部门、相关智库以及学术共同体对创新治理数字化转型的重要性和紧迫性的认识仍需要提升。在人工智能和网络技术支撑下，创新治理的数字化转型步伐必然加速，迫切需要研究如何利用创新大数据的发展趋势适应和推动创新治理的数字化转型，从而提高国家创新治理能力。

在此背景下，本文从创新治理数字化转型的实践背景与研究背景出发，剖析了创新大数据发展的现状与国家创新治理方式与效能的桎梏，从而提出创新治理数字化转型的解决思路，并进一步对大数据在国家创新治理中的应用情景进行了展望，同时从转变政府创新治理理念和加强基础条件建设的角度就推动国家创新治理数字化转型提出建议。本文的研究主要有以下3点创新：①从推进多元主体广泛参与、提高创新治理的科学性和透明度、改善创新治理精准性、提升创新治理效率、强化创新治理的应对能力和风险控制能力5方面对大数据如何提升国家创新治理效能作出系统性分析；②全方位梳理了大数据在国家创新治理中的不同应用，将大数据的特性与创新治理全过程深度融合，为创新治理数字化转型提供具体方向；③就实现创新治理的数字化转型和充分发挥大数据在创新治理的作用，从转变政府治理理念和加强基础条件建设等方面提出了切实可行的政策建议。

下文具体章节安排如下。第1章对我国创新大数据发展现状与目前制约我国创新治理效能的因素进行了分析；第2章梳理了创新治理数字化转型国内外相关研究现状；第3章与第4章从多个维度剖析了大数据对国家创新治理的影响并基于此细化了大数据在国家治理体系中的应用；第5章为推动国家创新治理数字化转型提出建议。第3、4、5章作为本文的主体内容，具体阐述了大数据如何应用于国家创新治理并推动其效能提升，逻辑框架如图1所示。最后，第6章总结了本文的研究，并对未来创新治理数字化转型研究的方向进行了展望。

图1 大数据应用于国家创新治理的逻辑框架Fig.1 Logical framework for the application of big data to national innovation governance

1 创新大数据与创新治理效能

1.1 创新大数据助力数字化转型

创新大数据是指创新活动全过程中产生的信息以及创新体系各要素间的相关关系构成的多元异构大规模数据。随着创新活动如科学研究、产品研发、成果转化等不断增强，创新大数据的规模也不断攀升并呈现动态增量特性，科技投入数据、科技成果数据、科技过程数据、科技规划与管理数据等呈激增趋势。以科技成果数据为例，Web of Science目前收录的文献记录已达到161 MB，文献引用信息更是高达1.7 BB，德温特世界专利索引收录的专利族信息也已达到43.3 MB。此外，科技大数据可能更多地呈现于科学研究过程中，例如，2017年10月欧洲航天局发射的“哨兵-5P”卫星每天获取的空气污染物及气体的观测数据就达到近2 000万条。作为大数据的一个分支，创新大数据正在成为创新的新型驱动力，引起世界各国的高度重视。美国的“从大数据到知识”计划、欧洲“地平线2020”计划的“数据驱动型创新”课题等，均聚焦于利用海量且复杂的创新大数据，推动知识生产与创新［19］。然而，尽管不同类型的创新大数据都呈现出了猛烈的增势，但其增长速度在不同领域则表现出不均匀的现象，据OECD的一项研究指出，科技成果大数据的披露和公开程度要远远高于科技过程数据的公开程度，92%的欧洲高校拥有(或计划)针对发表成果的公开获取政策，而只有28%的高校具有针对科研过程数据公开获取的政策［20］。

在科技进步与社会发展不断推进的当下，创新大数据已在创新治理中扮演着越来越重要的作用，其衔接了创新活动的各个阶段，将科技的发展信息化、透明化、可视化，为我国创新治理的数字化转型奠定了坚实的基础。然而，随着数据的规模越来越大，结构也越来越复杂，对数据深入分析与挖掘的要求也越来越高，使得国家创新治理的规模进一步扩大、成本进一步增加，成为创新型国家建设面临的重要挑战之一。

1.2 创新治理效能迫切需要提升

创新治理绩效是衡量创新治理结果的尺度，是集合效率、效果、效益的综合指标。如今，世界创新格局正处于深度调整过程中，如面对中国企业的崛起，美国对华实施高技术遏制，并在经济、科技、投资等多领域采取了一系列限制措施。创新全球化程度日益加深，科技创新活动日趋复杂，涉及利益影响范围也逐渐扩大，而大数据时代，科技创新更是越来越依赖大量、系统、高可信度的科学数据。面对该背景下国家发展的迫切性，我国创新治理难度与日俱增，而我国目前现有的创新治理效能受到多种因素的制约，难以达到建设创新型国家的要求。

管理制度和治理手段是制约我国现有创新治理效能的重要原因。首先，管理制度限制了我国现有创新体系主体间有效的资源流通与共享。有限的创新资源分布在不同的区域、机构、部门间，然而其管理制度着重满足本身的利益和发展需要，使得科技资源得不到有效统筹，资源配置效率不高，甚至在不同单位、不同地区、不同系统都出现了科技资源的重复配置和资源短缺并存的现象，导致创新治理效能较低。随着科技大数据的爆炸式增长与信息技术的飞速发展，数据的开放和流动、使用和共享日益便捷，通过创新治理的数字化转型，可以改善管理制度以达到部门间的协调统一。其次，治理手段的不足也是制约我国创新治理效能提升的重要因素之一，其影响创新治理全过程的方方面面。我国区域创新发展水平不均衡、城市创新能力存在长期发展差异，复杂的创新环境为创新治理带来了巨大压力。在此背景下，单一的治理工具难以满足我国创新治理的多样化需求，创新治理的数字化转型借助蓬勃发展的大数据技术，可以推动我国创新治理手段多样化，满足我国复杂的创新治理需求。因此，为进一步提升国家创新治理效能，创新治理数字化转型时不我待。

2 创新治理数字化转型国内外研究现状

2.1 公共治理数字化转型研究

大数据应用于公共治理的国外相关研究大致可分为两类。一类基于相关政策实践，探讨大数据在治理体系与框架中的应用［21-23］，例如JUN和CHUNG［21］提出地方政府3.0时代的重点在于与建立、维护和加强与市民的关系，并以韩国庆尚北道的地方政府3.0模式为例，研究了韩国主要门户网站与庆尚北道地方政府主页在与民众的互动与沟通中的作用区别。另一类则偏向于理论层面的探讨，剖析大数据技术的应用已带来或可能带来的效果，如：SCUPOLA和ZANFEI［24］以改良的Hartley模型对公共治理与创新的共同演变进行研究，发现新公共管理方式会向网络化治理模式过渡，并提出随着信息通信技术和基于网络的公共服务的普及，用户驱动的创新将会显著增加；TACHIZAWA等［25］提出了智慧城市、大数据和供应网络的整合分析框架；JANOWSKI［26］研究了数字化政府格局的演变，并构建了四阶段“数字政府演化模型”对其演化过程进行分析；PAULIN［27］则探讨了公共治理信息化的可能性和制约因素。

国内关于公共治理数字化转型的研究则与十八届三中全会中提出的“推进国家治理体系和治理能力现代化”密不可分。早期该领域国内研究内容主要分为两类：一类研究更专注于大数据技术的应用，例如马亮［28］以新加坡的智慧国计划为例，从公共交通、医疗卫生、信息安全、社区治理、环境保护和政府管理等方面对大数据技术如何创新公共治理进行了探索；另一类研究则多从理论层面研究大数据时代下的政府治理新模式，例如唐斯斯和刘叶婷［29］认为大数据技术发展带来的“数字治理”模式将会从根本上改革公共服务、社会管理、政府绩效管理模式，从而推动政府治理创新。近年来，随着实践中大数据技术与治理模式的加速融合，该领域在宏观研究稳步推进的同时［30-31］，开始出现更微观的研究主题，如“智慧政府”“政务服务”“社区治理”“乡村治理”“环境治理”等。何增科［32］以广东省为例，研究了地方治理创新与现代化的特点，并分析了其优势与短板，进一步提出广东省地方治理创新与现代化的发展方向；郑石明［33］聚焦于环境治理，发现通过环境数据开放可以让公众更好地参与环境治理，从而推动环境治理创新，提升环境治理效果；王鹏和丁艺［34］则重点探究了区块链技术如何推动政府治理模式创新。

2.2 创新治理数字化转型研究

创新治理的概念来源于“治理”，是治理理论在科技创新领域的应用。治理理论则是用于解决公共管理领域“政府失灵”和“市场失灵”的核心理论，强调公共管理的非政府特性［10］。国外关于创新治理的研究主要集中在创新治理的国家和区域实践及其作用方面，如：SHARIF［7］提出了国家技术创新能力治理政策的4个基本支柱；MORISSON和DOUSSINEAU［35］对欧盟内外的4个不同区域创新机构进行案例研究，探讨了不同区域创新体系中设计和实施基于地区的创新政策的复杂性，对区域创新治理有重要的政策启示；KITAGAWA［36］则研究了日本科学与创新治理的发展，提出随着科技政策的“区域化”，日本的创新体系正在逐步转型，但其“区域化”治理结构在指导目标领域的科学政策等方面仍存在根本性问题。

我国正处于由政府科技管理向创新治理转变的发展趋势中［5］，仅仅对科技本身进行治理已无法适应创新和发展的需要，对创新体系多主体、多层次、开放协同的治理是创新驱动发展的内在需求。目前，国内学界关于创新治理的研究较少，主要集中在两个方面：一是对国外发达国家先进的创新治理模式的经验研究［8-10］，如李响等［9］以多层次治理理论为分析框架，对比了长三角地区与苏格兰地区科技创新治理实践，为中国区域创新治理提供理论基础；二是关于创新治理模式、发展趋势、治理绩效等的理论分析［4，11-12］，如：杨继明和冯俊文［11］从创新治理的视角提出了我国科技宏观管理体制改革的思路与建议；孙福全［4］总结了我国科技创新治理体系的现状与问题，并基于上海的实践背景对推进上海科技创新治理体系建设提出建议。此外，还有部分学者更为局部地研究了创新治理，例如方炜和赵洁［37］构建了产学研协同创新治理风险分担机制，刘春平［38］对科技创新治理下的科技服务业发展态势进行了展望。

随着数字技术的应用在科技创新领域的普及，创新治理的数字化转型将更适应互联网时代信息化与全球化的需求［39］。然而，目前国内外鲜有聚焦于创新治理数字化转型的研究。该领域国外相关研究主要在微观层面，如基于某种特定科技要素的治理，研究大数据技术的应用［40］。国内研究则多为宏观地对创新治理的数字化转型趋势进行展望，例如：张于喆［41］指出我国创新治理能力尚不能适应国家创新驱动发展的要求，并从基础设施建设和组织保障两个角度为推进创新治理数字化提出建议；史威等［39］分析了我国科技创新治理在数字化转型背景下所面临的困境与挑战。

通过对国内外相关领域研究现状的梳理，可以看出现有研究对创新治理的概念尚未有清晰的定义，多是笼统地与政府治理、科技治理等混为一谈。现有研究中大数据与政府治理的融合已成为热点，但聚焦创新治理中大数据的推动与支撑作用却还在探索之中。有别于政府治理与科技治理等概念，创新治理包含与创新相关的一套制度安排，即政府通过多种治理手段来促进或影响创新的全过程。创新治理深入到了创新活动的每一个细节，是全过程、多维度、跨层次的治理，强调在创新过程中各创新主体与创新要素的参与、互动、与协同。此外，目前国内外有关创新治理的文献多是基于国家或区域创新治理现状的分析与评估，鲜有结合数字技术蓬勃发展、大数据应用日益成熟的背景，系统分析创新治理数字化转型模式与方向的研究。为弥补现有研究的不足，本文针对创新治理数字化转型的背景和意义，对大数据如何应用于国家创新治理以及如何推动国家创新治理数字化转型进行详尽的分析与阐述。

3 充分利用大数据推动国家创新治理增质增效

3.1 推进创新决策的多元主体参与

国家创新治理依赖多元化主体的参与式和协商式管理，而不是单一主体的主导管理。当前我国常用的科技创新管理思维、手段和模式很难做到多元主体的广泛参与，大数据技术和平台的发展使之成为可能。大数据改变了公共行政的决策思维、范式和方法［42］，为民主决策提供了更有效的基础［43］，实现了从行政主导到以人为本的服务型政府，有效地适应了我国大众创业、万众创新的现实需要。大数据的最大特征就是信息来源多样化和数据量规模庞大。微信、微博等开放交流平台不断发展，在这些新兴媒体的带动下，企业、社团、公民等各类社会机构均能及时了解和反馈科技创新发展动态，为促进、监督和支撑科技创新决策制定者了解问题和解决问题提供了广泛的、多层次的、多元化的信息［44］，使得动态均衡的多元主体参与的决策评估机制成为可能。

3.2 提高创新治理科学性和透明度

大数据对政府创新治理影响的核心在于运用大数据理念和思维创新决策机制，实现数据驱动创新治理。利用大数据技术可以获取公开的多层次、多主体、多渠道的各类科技创新数据，从中提取有用信息，进而借助先进的智能决策方法形成创新治理方案的可靠支撑。大数据的应用有效地保证了政府决策是基于证据的事实，而不是意识形态，也不是利益集团施加的影响。政府创新治理过程中运用大数据的直接价值在于提高治理方法的精细化和治理的科学性［45］。现代公共治理强调的是公开与协调，通过大数据的支持，使得更多的公众对国家治理理念、过程和趋向有更充分的认识，更加容易达成共识。大数据的应用可以提高科技创新政策及其制定过程的透明度，例如区块链技术可以使数据访问过程民主化、透明化［46］，从而提高社会的知情权，减低政策信息的不对称性，符合现代公共治理的趋势。

3.3 改善创新治理精准性和有效度

国家创新治理质量在于治理的有效性，可通过大数据技术的支撑获得，为政府决策提供更可靠的依据，实现科技创新问题的“精准治理”。把大数据技术与思维运用到政府创新治理与管理中，不但能够为政府科学决策提供依据，同时可以跟踪和评价决策的实施效果，使决策更加精准。用大数据来说话，避免人为因素和片面数据造成的决策失误，实现从拍脑袋决策到基于大数据的科学决策的重要转变。大数据驱动的决策过程能够极大改善决策质量，基于大数据的国家创新治理能够更好地破解现实创新治理面临的各种问题与困惑，更全面、更快捷地反映现实世界对国家创新治理体系的新需求，更准确地把握未来国家创新治理的新挑战和发展趋势，从而使国家创新治理更具针对性和现实意义。在政府决策前可以利用大数据实现对特定治理问题的建模与分析，多维度预测政策效果，预测结果可作为政府决策支撑，从而提高政府决策的准确性。

3.4 提升创新治理决策能力和效率

基于大数据的技术与平台可以推动了科技创新数据在不同部门、行业、主题间的流通与共享，实现信息的即时分析利用，有助于政府创新治理决策的迅速反应，从而提升效率。对数据全面、即时的掌控能力成为领导干部快速决策的法宝。大数据技术同时提供了拥有大规模科技创新数据快速收集、分析和利用数据的能力，借助计算机和互联网技术使政务扁平化［44］、智能化，将显著提高政府的科技创新决策能力和效率。借助基于大数据的社会行为分析，辅以多样化的渠道和平台，科技创新决策主体能够及时启动政策的决策议程，迅速对政策问题作出响应。基于此，政府可以在第一时间明确亟须解决的科技创新问题，对有限的资源进行合理有效的配置，以扭转原有政策决策滞后的难题，充分提升政府决策前瞻性，进一步提高决策效率。

3.5 增强创新治理预测和控制能力

大数据的应用使创新治理模式更具有前瞻性［45］和主动性，是国家科技安全日益重要背景下的有效选择。传统的“事后诸葛亮”决策模式已经难以适应复杂的、不确定的科技创新决策环境，大数据为“事先预测”的决策模式提供了坚实的技术基础和多方面的证据支撑，极大提高科技创新治理的应对能力和风险控制能力，同时可结合人工智能技术提升大数据的支撑能力和效率。借助大数据广泛的信息来源、强大的归纳演绎能力、精准的模拟预测技术，提前捕捉科技创新治理存在的问题，并提前研究与制订应对措施，为前瞻布局、抢占科技创新发展战略的制高点提供有力支撑，准确捕捉政策“机会之窗”的时机，提高国家科技安全。

4 推进大数据在国家创新治理不同方面的应用

4.1 实现科技创新发展的深度监测

通过构建科技创新发展监测平台，一方面，可利用大数据技术实时监测重点领域的科技进展并进行智能分析，实现对科技发展布局与动态的全景式跟踪，另一方面，可以对国外重要科技发展态势进行实时预警，为及时全面了解国际科技进展提供途径。同时，还可以通过大数据技术实时监测我国科技创新治理环境与科技创新的发展环境，包括科研人员的工作环境、企业科技发展的环境等，从而扩展传统科技评价内涵。此外，还可以整合人工智能技术，应用于对科技创新发展态势与环境变化的智能分析，可以帮助决策者及时有效地掌握其特征与规律，并及时制订应对措施，将低价值数据优势转化为高价值决策优势，继而转化为对科技创新发展的应急处置和导控优势。

4.2 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制定成为决策者惯用的方法，但是无法全面地、客观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，可借助大数据技术结合人工智能分析，用以辅助专家判断，充分实现专家与客观信息的互动，优化专家预判的准确性。更重要的是，通过数据挖掘与分析探索科技发展规律，可以为科技预见提供更科学的数据基础。将大数据技术融入科技预见，还能够对颠覆性技术和关键技术实现精准预判与识别。穆荣平和陈凯华主编的《先进能源2035技术预见报告》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［47］。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科技对科技战略进行研究。

4.3 推进科技项目与计划深化管理

大数据可以推进科技项目与计划的深化管理，支持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。科技项目和计划管理是科技管理部门的一项重要任务，从项目的立项、执行、评估再到应用，其全过程早已与大数据相融合。传统的封闭式管理模式主要依赖项目自身的信息，显然无法满足系统考虑项目相关的信息进行有效决策的需要。建立各部门、国内外科技项目数据共享和整合平台，通过大数据分析，借助科学计量的方法，开放的模式支撑科技项目管理将会显著提高项目的有效管理，有效辅助项目管理者。此外，科技项目与计划的数字化开放管理模式可有效地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和计划的管理水平，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。

4.4 深化科技活动的行为特征刻画

微观层面的科技创新活动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创新活动的行为特征［48］，缺乏效率与科学性。大数据为微观层面科技创新活动行为特征刻画提供基础，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，可以获得的科技记录和信息越来越多，给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。在不触犯法律的条件下，可以利用科研人员在网络平台(如微信和微博)、会议交流、文献下载和购买图书等记录进行分析，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)刻画科技创新主体科技活动特征以及科研人员之间和单位之间的合作模式，为人员和单位科技活动管理提供支撑。此外，在企业层面上，利用大数据技术可以根据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。

4.5 实现创新政策演化和效果跟踪

对创新政策的发展与效用进行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，对创新政策的实施进行全面及时的跟踪十分关键。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，改善政府在科技创新政策发展趋势分析［49］、政策效果评估［50］、未来态势预测等方面的效能。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差异，及时了解国外科技创新政策动向，为制定应对战略提供依据与支撑。

5 转变政府创新治理理念和加强基础条件建设

5.1 转变政府创新治理理念和治理模式

大数据理念与思想为科学化的政府创新治理提供了新的思路，为建构现代化的国家创新治理体系带来了崭新活力。创新治理的数字化转型可能需要改变政府的工作模式，同时也面临着一系列的困难，其中包括如何冲破传统科技制度的限制，因此需要从根本上转变政策的治理理念。传统的治理理念更多的是基于抽象分析方法进行局部“现实”分析，依据特定的样本数据，借助少部分信息进行分析，并推广至对大部分未知信息的预判［51］，因此，要实现国家创新治理的数字化转型，推进大数据在创新治理中的应用，首先需要政府在决策、组织和工作的全流程中融入大数据理念和思维。政府决策者要意识到大数据是一种思维方式，引导创新治理要“以数字说话”，而不是“拍脑袋”。政府部门的创新治理要从被动的“业务驱动”转变为主动的“数据驱动”。在大数据时代，政府要接受并主动适应和利用大数据，摈弃可能片面的经验和直觉，抛弃“拍脑袋”对政策的主观思考，更多地依据科学的数据分析和证据做出决策。这是打破政府的信息垄断地位、实现信息公开和信息透明的基础。

5.2 建立多层次创新监测数据整合平台

整合创新大数据信息形成数据信息完备的平台，是实现创新治理数字化转型的基石，为充分利用大数据优势提供基础。在已有的“国家科技管理信息系统公共服务平台”基础上，可以“大数据、物联网、云计算”三元互动的新模式，在国家层面成立全区域、多层次、多部门、多方面的科技创新信息(成果、项目、政策、文献等)平台与多元开放的科技管理创新平台，构建国家科技创新大数据仓库，制订科技数据搜集和使用管理办法，保证科学有效地收集与整合数据信息。此外，为支撑粤港澳、北京、上海等重点科技创新区域的发展，也迫切需要结合自身定位，建立开放的科技创新大数据平台，支撑区域科技创新发展。

5.3 打通部门间的多层级创新信息孤岛

我国国家创新体系复杂，部门之间信息缺乏共享严重制约了我国创新治理能力。在此背景下，打通部门间的科技创新信息孤岛、实现信息共享和联合治理，成为大数据创新治理的基础。国务院2016年出台的《政务信息资源共享管理暂行办法》规定各政务部门负责本部门与数据共享交换平台的联通，并通过该平台实施开放与共享。现有研究发现，外部环境、跨部门关系、组织准备度、用户期望4个维度是显著影响跨部门信息共享程度的主要因素［52］。部分国外政府已在数据开放共享的政策、法规建设等方面积累了不少经验，我国政府开放数据的程度远远落后于世界领先国家，政府部门间的体制壁垒阻碍了数据开放和共享，使得各部门成为“信息孤岛”，数据资源难以跨部门流动，导致目前政府掌握的创新大数据大部分都处于割裂和休眠状态。为此，建议尽快出台科技创新信息公开共享办法和法律法规，实现对全国各级政府部门现有的数据信息资源的优化整合，在法律许可和确保信息安全的条件下，逐步建立政府与社会互动的大数据采集机制，研究建立国家科技创新信息资源开放平台。此外，为进一步促进政府部门间的信息共享，可以考虑将其纳入政府绩效考核。

5.4 推行和实施科技创新信息的公开化

大数据的价值在于共享和开放，科技资源的高效利用水平取决于科技资源信息的公开程度。2020年11月发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》明确指出要“构建国家科研论文和科技信息高端交流平台”，从而推动科技创新资源的开放共享与高效利用。科技创新数据的跟踪和信息的挖掘是个复杂的工作，通过科技创新信息的公开，可以充分调动与发挥社会的研究力量(如智库和研究机构)对数据进行科学分析、深入挖掘和综合利用，支撑政府的决策。不但可以利用数据进行研究和开发利用，而且利用数据还能带来监督能力的提高，强化对行政决策执行的监督，降低决策执行变形的发生率。在政府有序推进政府科技创新数据开放和社会化利用的同时，要制订科技数据使用办法，根据信息的涉密程度对不同的使用对象赋予不同的权限，防止重要科技信息外漏。

5.5 建立完善的创新数据管理法规体系

完善和健全我国科技创新数据管理办法是打通科技创新数据的“最后一堵墙”。2018年1月23日举行的中央全面深化改革委员会第二次会议审议通过《科学数据管理办法》已在科学数据的管理上迈出重要一步，但在政府数据开放工作落实方面，其强制约束力比较缺乏，未能够促使政府数据开放工作实现可持续快速发展，仍需要从国家创新治理涉及的各个方面研究与制订更系统的、更完善的创新大数据管理法规。为此，建议完善创新大数据管理法规体系的顶层设计，在促进共享并强调风险防范的前提下，应尽快从国家层面制订对创新大数据搜集、开放、使用的相关管理办法。依法确定数据安全等级和开放条件，建立数据的开放共享与对外交流的安全审查机制，在保障数据安全的前提下为政府决策、公共安全、国防建设等方面提供有力支撑。此外，还应从法律层面完善对政府信息公开的相关规定，对信息公开的细节作进一步地明确规定。

5.6 加快推进新型数字基础设施的建设

新型数字基础设施建设是推动政府创新治理数字化转型的重要条件基础。2020年3月，中共中央政治局常务委员会在会议中提出要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。随着各级政府对“新基建”的布局与推动，新型数字基础设施的前沿性与重要性日益凸显。相比其他类型“新基建”，新型数字基础设施布局了全新的数字化技术体系，进一步推动了网络互联的移动化、泛在化和信息处理的高速化、智能化［53］。加快推进新型数字基础设施建设，有助于实现科技资源深度互联，依托底层大数据储存与计算平台，全面整合多级业务能力组件，通过“数据化、智能化、精细化”的创新治理模式，不仅可以促进科技信息更加安全的开放共享，更能促进“有迹可循”的科技创新监测与反馈系统的建设和完美。

6 结论与展望

在创新大数据规模急剧增长、来源不断丰富、种类愈发多元的背景下，为了满足提升创新治理效能的需要，创新治理的数字化转型应势而生。本文重点分析了3个问题，即大数据对创新治理效能影响、大数据在国家治理不同方面的应用以及支持创新治理数字化转型的举措。

本文的研究结论从3方面进一步丰富和扩展了已有公共治理理论研究，尤其对创新治理领域的研究和数字化治理领域的研究做出了理论贡献，并为政策实践和管理实践提供了相关启示。①本文从创新治理的视角探讨了创新大数据的发展对于创新治理民主参与、科学性、透明度、精准性、治理效率、风控能力的影响，为创新大数据在创新治理领域的研究提供了一个较为全面的诠释视角，为大数据在创新治理领域所发挥的作用提供了更加深入、多维的研究基础。②本文从数字化治理的视角探究了创新治理的数字化转型，将数字化转型的理念引入到了创新治理研究理论中，丰富了创新治理领域的理论内涵和研究视点，同时引领创新治理相关研究拥抱数字化转型的大背景，更好地为创新实践提供理论支撑。③本文基于大数据与创新治理数字化转型的研究为创新治理领域的研究打开了新的研究议题，为未来学者探究相关数字技术与创新治理领域的结合提供了前瞻性的思路与研究基础。此外，本文为政策实践和管理实践提供了相关启示。本文的研究结论指出大数据在国家创新治理效率和质量方面发挥巨大的作用，为政府部门未来加强科技大数据基于应用情境的质量和数量管理提供了理论支撑；本文提出的大数据在国家创新治理5个方面的应用，为不同科技部门政策制定者提供了大数据参与创新治理的不同情境，为推进大数据乃至其他数字技术在创新治理领域的效用起到积极作用；最后，本文强调了转变政府创新治理理念和加强基础条件建设的重要意义，通过提出平台建设、信息共享、信息公开、法规体系等建设性建议，为政府部门转变治理理念提供了相关思路。

本文为将来的研究提供了较多的研究视角。包括本文在内的相关研究已经开始从不同的视角呼吁探究政府治理的数字化转型［23，27，44，51］，然而从创新治理视角研究科技大数据的作用和创新治理的数字化转型的研究仍处于早期阶段，可能的原因在于关于创新治理的实践经验尚且不足，创新治理的理念仍有待进一步发展，以及数字化转型相关的研究仍更多关注企业层面和产业层面［54-55］，在政府治理领域仍聚焦在政府开放数据等相关的探讨［56-57］，而将创新治理作为一个整体进行的研究目前尚且不足。穆荣平和陈凯华［58］主编的《2019国家创新发展报告》提出数字化转型将加速科学研究和管理范式转变。本文认为，应把握时机，进一步加深对创新治理数字化转型的研究。在未来研究中，无论是创新治理研究领域的学者，还是数字化转型研究领域的学者，均应该更多关注：①从数字化转型视角将创新治理作为整体进行相关研究，包括创新治理体系构建、创新治理模式和范式、创新治理效能、创新治理体系风险和防控机制、创新体系中各要素关系等；②在数字化转型背景下拓展传统创新研究新思路，包括创新评估和监测研究、创新政策研究、开放式创新模式研究等；③深入探究数字化转型背景下多元数字技术的采纳对于创新治理的影响，如区块链技术的采纳、人工智能技术的采纳［59］，并对比不同数字技术的模式，剖析其一致性与差异性，为数字技术的整体治理和针对性治理提供研究基础；④考虑到创新治理的成本和多个主体参与复杂交互关系的协调，多元数字技术的交互作用是否能够为创新治理更好地增质增效，以及在何种程度上发挥作用；⑤数字化转型带来便利的同时，风险也会随即而至，因此需要加强风险防控和应对策略的研究。