科研管理数字化转型是漫长而庞大的工程，流程重塑要“以科研人员为核心”

近年来，以数字化、网络化、智能化为特征的新一代信息通信技术（ICT）为政府科研管理提供了新的技术手段，拓展了新的空间。

本文分析了当前中国科研管理数字化转型面临5个方面的主要问题，并从培养科研管理文化、推动管理组织架构变革、发挥信息技术和数字平台作用、在科学数据共享与安全方面凝聚多方共识等方面提出了相关对策建议。

当前，数字化转型不仅成为企业顺应社会变革、提升竞争能力的必然选择，也为政府加快科研管理文化、项目管理流程、管理组织架构等方面的变革提供了新的路径。

而新型冠状肺炎疫情、国际竞争合作等因素对科学数据和信息共享、数据基础平台建设、在线项目流程管理等方面提出了更加迫切的需求。

政府科研管理数字化转型是指在政府科研管理的主要业务中，运用现代信息通信技术、数字化管理理念，通过搭建信息系统和共享科研资源，实现管理决策、管理架构、管理流程的数字化，从而不断优化组织管理模式、提高科研管理效率和水平的过程。

政府科研管理的数字化转型将是一个漫长而庞大的工程，如何利用数字化技术高效规范地将科研活动、管理决策和各种科研信息资源有机组织起来，是政府科研管理亟待解决的问题。

政府科研管理

数字化转型的意义与影响

政府科研管理依靠数据辅助决策更加迫切

以数据驱动为主要特征的数字化手段在改善政府科研管理的宏观统筹协调、创新科研组织模式、优化项目管理流程等方面影响深远。

在宏观统筹协调方面，决策分析是以全局、整体的思路整合政府的多个部门的信息资源，且通过政府购买服务、协议约定、依法提供等方式对科研主体形成的大数据进行分析研判，形成高效的联动管理。

在科研组织模式方面，需要针对数字化转型带来的新特点不断创新组织模式、提高组织效率，确保在符合科研规律的前提下有力支撑国家重大战略决策。

在项目管理过程方面，运用数字化技术优化项目计划编制、实施和验收等基础性流程更加迫切。大数据协同工作标准和自然语言处理能够提供更多更及时的数据，通过链接不同的信息系统数据库，这些工具能转变为科研管理的循证基础，有助于揭示研发经费和实际成果之间的关系。

组织架构日益向平台化和扁平化发展

从长远来看，政府科研管理组织构架呈现平台化、扁平化的发展趋势。

政府依托数据开发者打造“科学数据资源服务平台”，将科研人员、资源和数据汇集，用数字技术匹配需求，实现精准化服务。

此外，信息屏障被打破，信息自不同部门和层级之间流畅地传递和共享，科研管理人员将通过获得相关信息授权，利用源自多个部门的科研项目数据，优化管理构架和流程。

流程重塑突出“以科研人员为核心”的理念

当前数字化转型推动科研管理向“以用户为中心”的服务理念转变，强调科研人员才是真正的终端用户，政府科研管理最终目的也是为了实现广大科研人员需求和资源之间的高效对接。

一方面，数字化时代所建立的即时、泛在、准确的信息交互方式，将有助于更快更准地发现和掌握科研人员的需求，实现企业、高校、科研机构、个人等创新主体之间实时有效的互通互联。

另一方面，运用数字技术可以将各种碎片化的资源进行整合，发挥数据整合优势，建设具有最佳用户体验的数字化终端，从而实现“数字管理-全链整合-创新驱动”的实力提升。

科学数据的开放共享加速赋能科学研究

数字化时代的科学研究越来越依赖大量、系统、高可信度的数据，科学数据的开放共享使科研人员、社会公众与个体普遍受益。

以公共卫生领域为例，由于人类和微生物在不同司法管辖区之间的流动不断增加，迫切需要交换和共享数据。

此次中国在应对“新冠肺炎”疫情中，组织医疗机构、科研院所、企业共享科研数据和信息，让科研数据充分发挥其价值，对联合科研攻关发挥了重要作用。

中国科研管理

数字化转型的主要问题

尚未形成“数据驱动”的科研管理文化

一方面，政府管理者往往缺乏与数据“沟通”的经验，而更善于与人打交道。各项决策缺乏“用数据说话”的氛围，基础信息数据不清、心中无数，导致决策无法做到精准化和科学性。

另一方面，对于科研管理数字化的认识，尚未触及数字化转型的本质，即一整套数字管理方法和管理工具的应用，优化资源配置效率。

数据孤岛、数据割据成为制约瓶颈

中国在科研管理过程中积累的数据，在宏观上还未形成统筹管理。

每个机构或部门都有自己的数据存储机构，但这些机构并不愿意分享各自的专有数据，导致项目选题分散重复、资源浪费、聚焦国家战略需求不够等问题。

各机构科研数据收集统计工作效率较低，数据质量不高，部分历史数据缺失。

数据没有统一的标准和格式；除涉密科研数据外，统计分析功能未能及时统计或关联，导致数据割据、碎片化问题。

缺乏统一高效的技术支撑系统

对于政府部门科研管理人员来说，科研管理信息系统数据库建设不足，智能分析和辅助决策功能欠缺。

隐藏在表面数据中的有效关联信息尚未得到深入挖掘和使用，无法为科研管理人员提供有力的科学决策支撑。

对于科研人员和社会公众来说，目前政府信息公开提供的大多是文本形式文件，或是经过归总分析后的统计报告，缺少用户视角和数据利用思维，不便于被专业人士开发利用。

市场与社会力量参与不够

在科研管理中要集聚更广泛的市场力量和社会力量，打破传统的封闭式管理模式。

在政府与市场合作新模式方面，还缺乏积极探索，如新型基础设施建设、科研资源数字化服务外包等业务还没有得到广泛开展。

在主动引入社会力量方面，信息化平台建设与应用还没有充分吸引高质量的参与者，“面向用户、需求驱动、应用导向”的基本理念还未形成，用户增长数量和体验效果也未达到理想目标。

引发数字安全与隐私泄露问题

随着政府机构之间以及政府与企业、学术界之间数据流动机会的增加，容易引发数字安全和个人隐私泄露等问题。

近年来，数据泄露事件时有发生。科研管理中产生的涉及科研计划及其成果的相关信息等一旦泄露，将严重影响个人、组织甚至是国家的利益与发展。

此外，随着数据生产、存储、分析的数量加大而产生的个人隐私问题也愈加凸显。

促进中国科研管理

数字化转型的相关建议

培养管理文化，提升科研管理人员的数据素养和技能

在推动政府科研管理数字化转型过程中，关键在于使数据驱动的理念深入到科研管理过程中。

应当充分利用数据分析方法为科研人员和决策者提供依据，利用数字化工具，形成迭代性更强更迅速的管理方式。

要求政府科研人员必须加强自身综合素质，认真学习现代管理理念，了解信息技术的特性和数字化管理的新要求与新模式，成为既精通业务管理又掌握数字技术的复合型人才。

此外，政府应该帮助各个层次的管理人员为数字转型做好准备，设置丰富多样的数字化管理培训课程，提高他们管理素养与数字技能。

加强整体谋划，循序推动管理组织架构变革

推动科研管理变革所需要的不仅仅是数据和数字平台，更需要强大的执行力和创造力。

在实际操作中，探索组织结构调整形成统一领导、协同联动、责任明确、运转顺畅的推进机制，推动政府科研管理转型迈上新台阶。

从国家层面完善顶层设计，明确框架指标，统筹数据资源，加快实现从各自为政向共享共用转变。相关部门要坚持协同联动、资源整合，形成数据开发与共享的合力，切实提升行政决策效能。

以转变职能、服务科研人员为核心目标，引导供需有效匹配衔接，充分发挥数字技术对政府科研管理转型升级的推动作用，实现向开放、高效、整体性模式的转变，提升服务能力与水平。

搭建基础设施，充分发挥信息技术和数字平台的作用

未来需要在国家科技报告制度、国家创新调查制度和国家科技管理信息系统基础上，汇交集成科技创新的各方面信息资源，以系统工程的理念，开展更有效的从科技计划到各方面的科研管理，持续开展应用建设和数据治理，大幅度提升科研管理的数字化水平。

具体包括建立如下子系统：

（1）建设国家基础数据平台，主动引入市场和社会力量汇聚数据资源，为科研管理提供技术支撑和数据支持；

（2）拓展国家科技管理信息系统功能，切实从科研人员需求出发，对线上功能设计和线下交易服务等方面不断完善，推进平台的简单化和易访问；

（3）完善决策支持平台，建立全国科研机构、重点团队、基地平台设施，将分散到不同机构的数据、设备等进行集中统筹管理，对集成数据进行深度挖掘和智能分析。

按照应用场景建立分析预测模型，找到数据之间的切实关联，优化资源配置，形成按需组建的跨学科、跨领域、跨地域的多元并行的科研组织模式。

明确管理职责，在科学数据共享与安全方面凝聚多方共识

科研管理数据治理要平衡共享与安全的关系、政府与市场的关系，确保国家利益、公共利益和商业利益。

一方面，从共享和安全的平衡角度出发，政府应当明确管理职责，构建一个合理、权限分明、保护数据且能够让知识价值流转的机制。确定科学数据安全等级和开放共享条件，根据信息的涉密程度对不同的使用对象赋予不同权利。通过有计划、分阶段地执行科学数据开放策略，为科研人员提供更加便携可靠的共享服务。

另一方面，需促进政府、市场、社会各界的广泛合作，注重发挥专业优势和企业作用，持续推动企业研究新技术以增加数据的获取和访问，为政府部门和各类创新主体提供数据基础性服务，形成政府引导、市场和社会共同参与的科学数据共建共享生态系统。

来源：科技导报