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    徐宁:智力资源的数据化开发利用与新型智库建设
    发布时间:2020-05-18 来源:图情档学届 作者:徐宁

    2020年4月9日,国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》,将数据资源作为一种新型生产要素写入其中,充分体现了我国对新经济的高度敏感和认同,并彰显我国加快发展数字经济的决心,引发了全社会的关注和讨论。《图书与情报》编辑部联合南京大学长江产业经济研究院,特邀经济学、图书情报学、法学、信息学的10名专家学者组织了“数据要素市场化配置的学界回应与思考”笔谈,对数据要素市场配置展开了多视角、多维度、跨学科、跨领域的学术回应和思考。寄希本笔谈能推动图情档学科把握机遇、积极对接国家战略、构筑学科研究新范式、创新人才培养新模式、在学科之林展开学科对话和融合进而提升学科影响力与辐射力,也希望能对破除数据确权、自由流动、隐私安全瓶颈,以及完善配套措施、培育发展数据要素市场、加快数据资产化进程、构建数据治理监管体系等提供些许学术见解,为国家治理体系和治理能力现代化建设贡献甚微学术之力。

    专家笔谈:数据要素市场化配置的学界回应与思考

    1. 关于要素市场化配置改革
    ——洪银兴(南京大学)

    2. 学科建设应主动服务数据要素市场培育的改革实践
    ——孙建军(南京大学信息管理学院)

    3. 数据要素市场呼唤数据治理新规则
    ——司  晓(腾讯研究院)

    4. 关于数据要素市场化配置的十个问题
    ——王  芳(南开大学商学院信息资源管理系)

    5. 我国政府数据开放共享标准体系构建
    ——黄如花(武汉大学信息管理学院)

    6. 数据要素市场化配置与深化政府数据治理方式变革
    ——夏义堃(武汉大学信息资源研究中心)

    7. 政府数据市场化配置的边界:政府数据的“生产要素”和“治理要素”二重性
    ——李   刚(南京大学信息管理学院)

    8. 培育发展数据要素市场的疑难问题与法律应对
    ——蒋   洁(南京信息工程大学法政学院)

    9. 智力资源的数据化开发利用与新型智库建设
    ——徐   宁(南京大学长江产业经济研究院)


    10. 培育数据要素市场的关键:数据供给的市场化
    ——杨   锐(苏州大学东吴商学院)

    智力资源的数据化开发利用与新型智库建设
    徐  宁

    南京大学产业经济学博士,现任国家高端智库建设培育单位南京大学长江产业经济研究院院长助理、办公室主任,曾任南京大学EMBA教育中心主任。

    入选中德科学中心青年学者参加德国林岛第四届诺贝尔奖经济学大会、入围“中国智库创新人才奖”,获江苏省智库研究与决策咨询优秀成果二等奖、2019年度CTTI智库最佳实践案例等;发表多篇学术论文并出版专著,撰写的决策咨询报告曾被国家决策部门采用,获国家领导人肯定性批示。

    研究方向为价值链与产业创新、商业创新与创业、智库建设与运营。


    《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》(以下简称《意见》)将数据作为重要要素资源,提出要“提升社会数据资源价值。培育数字经济新产业、新业态和新模式,支持构建各领域规范化数据开发利用的场景”。智力资源作为国家重要要素资源,如何更好地将其开发利用,为党和政府的研判与决策提供智力支撑,是现阶段要素市场化配置改革中的一项重要内容。

    1、智力资源要素的数据化

    根据公开定义,“智力资源是从智力活动效能方面对人力资源的一种特殊规定,指经过一定的专业技能培育(尤其是受过高等教育) 以后,能够从事脑力劳动并带来一定的经济或社会效益的个人或群体。”智力资源是一个抽象的概念,它依附于某个具体主体,该主体既可以是个人,也可以是一个群体或机构,智力资源就是存在于这些主体之中的显性或隐性知识。

    从要素视角来看,智力资源要进入市场进行配置,体现价值,应当具备以下两个特征:(1)智力资源能够与知识生产相结合,即作为知识生产的一种投入,在生产环节中发挥作用;(2)智力资源能够找到需求方,并且可以根据供需情况进行定价,符合市场交易规律。

    智力资源的表现形式就是主体所具备的各种显性和隐性知识,如研究能力、工作经历、思维方式、经验、各种技艺等。从知识的生产过程来看,应当将各种知识整合、加工,通过合理分工和协作形成有序高效的“研究生产链”,产出知识产品,通常表现为研究成果。然而,知识这个概念非常抽象,并且智力资源主体大都处于分散、游离的状态,所展现的信息也参差不齐、散乱无章,很难将其直接开发利用。因此,将智力资源数据化便成为开发和利用智力资源要素的前提。

    2、使用范式:数据化的智力资源及其标准化

    数据化的智力资源就是将主体及其具备的显性或隐性知识进行数据化,生成智力资源数据。它既不体现为过去通常所说的专家个体能力(如专家学者、工程师、技术人员等),也不表现为分散无序而又无章可循的显性知识集合(如各种书籍、文章、材料等),而应当将其结合并进行规范化、标准化处理后产生的数据资源。

    智力资源数据具有几点特征:(1)智力资源数据是将有形和无形的智力资源进行数据化的结果。也就是说,尽管智力资源的呈现形态多种多样,将其数据化后表现形态都是有形的、一致的;(2)智力资源数据可以无边界流动,其产权归属问题需要深入探讨解决。数据本质上是一种信息流,在高度信息化的当今,数据流动可以瞬间在全球范围内实现。然而,这种情况下对智力资源数据的确权便十分重要;(3)对于智力资源数据的开发与使用具有非一次性和持续性。这也是数据要素资源的通用特征不同于传统要素,数据可以反复开发与利用,对于数据的利用效果取决于开发能力。对于数据供给方来说,多次重复开发与利用不会给他带来损耗,相反会带来更多更高层次的收益,如精神层面的满足等;(4)智力资源数据具有规模收益递增性。拥有掌握的智力资源数据越多,开发能力越强,使用者获得的收益就越大,这体现出规模收益递增的特性。从这个意义上说,智力资源数据的海量化和标准化应该是其使用和开发的方向。

    智力资源数据化后,仍然是分散、杂乱状态,并不能真正成为有使用价值的要素资源。从智力资源数据的使用范式来看,标准化是必经之路,这也是开发利用所有数据要素资源的必要环节。标准化处理后的数据可以实现:(1)共享式开发,以实现智力资源跨地域、跨部门的数据编码统一、整合与交互,有利于数据的流动与使用;(2)不同使用主体在一定基础之上进行信息的储存与使用,避免相互之间不兼容甚至带来对智力资源的认知错误;(3)有利于智力资源信息的定制化和精准化使用,为后阶段的分析使用和价值挖掘奠定较好的基础。

    智力资源数据的标准化过程中需要考虑到几个关系:

    (1)个体与组织的关系。个体包括在高校、政府、研究机构、企业、社会组织等具有一定专业知识和技能的专家学者;组织则指这些专家所在的机构。智力资源数据应当涵盖这两类主体的信息,对于专家个体而言,需要反映其基本信息以及知识和专业技能;对于组织而言,除了基本信息之外,还应包括组织对智力资源的管理、使用、开发等信息。

    (2)静态与动态的关系。无论是个体还是组织,数据信息都包括静态信息和动态信息两类:静态是存量信息,基本情况、所获成果、专业方向等都属于该范畴;而动态信息则是增量信息,是根据数据主体的实时情况进行数据处理和标准化的信息。静态信息是对数据主体的基本了解,而动态信息则形成了跟踪判断,更具使用价值。

    (3)文字与非文字的关系。对于智力资源的价值描述而言,文字信息是基本的展现方式,其储存形式是文本或字段,比如专家文章、专著、观点、采访等。但是,如今社会表达形式多元化,智力资源主体的图片、音像、视频等其他形式的信息也需要进行数据化处理,这样才能较为全面地反映智力资源信息并加以分析利用。

    (4)显性信息与隐性信息的关系。智力资源的显性信息容易理解,前面所提及的文字与非文字信息都是显性化的数据,可以字段化处理后直接储存使用;而隐性信息与隐性知识相对应,主要是隐藏在专家显性信息之后的需要进一步挖掘和分析的信息,这些信息会存在更大的使用价值,也需要更专业的技术分析手段来进行处理。

    3、价值挖掘:新型智库是智力资源数据的有效利用场景

    中国特色新型智库作为国家治理体系和治理能力现代化的重要组成部分,具有支撑党和政府科学决策的重要功能。新型智库是发挥智力资源数据在治国理政中作用的最佳场景。

    智库研究更注重现实性和实用性,同时需要为战略性、前瞻性决策提供支撑,这要求智库具备快速响应和科学研判的能力。智力资源数据是智库研究中基础且重要的要素,智库必须将各种智力资源要素进行充分整合,形成知识生产链条。这个整合的过程,就需要标准化的智力资源数据作为有力支撑。

    智库作为智力资源数据的运用场景需要具备并完善如下条件:

    (1)各类智力资源清晰且精准的画像。智库在面对具体研究选题的时候需要找到匹配的智力资源来参与,如研究某个未来产业的发展和政策选择问题,一方面需要找到对产业政策精通且具有国际视野的专家,另一方面还要整合对政策和现状深入了解的政府官员,此外最好再将业界人士邀请进来谈谈亲历者的体会,这样产出的成果才是务实且有用的。

    (2)智力资源在研究链条的深度参与。智库的研究链条包含多个方面,如现状评估、数据分析、国际比较、调查研究、文献整理、模型设定等,每个环节都需要专业的智力资源深度参与,发挥专业技能在其中的作用。这有些类似于企业生产链条对各种生产要素的整合,需要科学投入和精准整合,发挥各类资源要素的协同作用,从而提升产品质量。

    (3)智库同政府、实践平台的对接与嵌入。智库在治国理政中发挥作用,不仅仅是靠产出的知识和研究成果,还应当深度嵌入到政府的决策环节中,参与政府在决策过程中的各项活动,此外还要深入社会进行深度调研和分析研究。这方面也需要整合智力资源进行深度参与,如问题研判、情况调研、政策起草、执行评估、效果反馈等,这些环节都必须同政府和实践平台进行深度对接与嵌入,发挥智力资源的作用。
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