余华 卢波涛 胡榆
【摘 要】充分利用政府权威部门采集的大数据,运用相关复杂网络、大数据与云计算处理技术,展开软科学研究方法及管理模式创新研究,深入剖析并准确掌握创新科技成果转化效率及科技计划项目投资、各天使投资与科技产出之间相互作用机制与转化关系、把握未来科技发展动向、进行高效技术预见,全面改进软科学研究方法与管理模式,从而帮助指导政府职能部门制定更有效政策对最具发展前景、成果转化效率最高的创新科研项目实现真正的精准立项、精准扶持。
【关键词】软科学;技术预测;天使投资;大数据;云计算
软科学的研究实践促进了中国经济的飞速发展,在“互联网+”的时代大背景下,软科学研究方法及管理模式也亟待引入新的科技成果加以优化、改进,本文针对软科学研究方法及管理模式进行创新研究,通过充分利用政府权威部门采集的大数据,运用相关大数据与云计算处理技术,深入剖析并准确掌握创新科技成果转化效率及湖北科技计划项目投资、各天使投资与科技产出之间相互作用机制与转化关系、把握未来科技发展动向、进行高效技术预见,全面改进软科学研究方法与管理模式,从而帮助指导政府职能部门制定更有效政策对最具发展前景、成果转化效率最高的创新科研项目实现真正的精准立项、精准扶持。
一、 国内外研究现状分析
自20世纪90年代以来,发达国家,如日本、欧美等逐步开展了一系列的科学技术预见研究,旨在更准确地掌握未来科技的发展趋势,随着经济全球化与区域经济一体化的进程加快,如何快速反应,引领和抢占创新制高点已成为国家科技管理能力现代化的重要标志与关键问题,技术预见作为“十三五”发展规划的重要支撑举措,将技术预见工作纳入区域政府科技管理部门的重要管理工作内容,构建“小核心、大网络”的网络化、民主化、科学化决策机制,优化科技创新资源配置,全面开展传统优势产业转型发展、战略性新兴产业及其关键前沿技术精准预见研究,推动区域经济在新常态下实现更快、更大发展。
科学技术预见的理论方法体系实现了从德尔菲法、情景分析等定性方法向文献、专利计量等定量方法研究的转移,再发展到定性与定量方法相结合的研究范式,极大地丰富了我国科学技术预见理论方法体系。目前,将定性与定量相结合是技术预见方法研究的重要内容,研究方法众多,但在实证研究领域中,对政策规划、产业技术、创新体系等各个领域的科學技术预见研究还没有一个统一的标准。另外,对于省市级行业间的科学技术预见效果及成效的评价工作开展较少,关于技术预见对区域内经济科技发展的推动效能衡量与评估,还需要进一步深入相关研究与探讨。
二、基于大数据、云计算与复杂网络技术的研究新思路
软科学着重研究的经济、社会、科技等问题,通常构成一个复杂网络系统,而这一系统往往具有如下特点:(1)该系统由若干子系统构成,而每一子系统均具有自身的层次结构,即所谓的“多层次性”;(2)该系统不是孤立的,而是存在于复杂的、联系广泛的社会背景中。它们与外界之间时刻都在进行着物质、能量与信息的交换,此即所谓的“复杂网络性”“互联性”与“开放性”;(3)构成系统和子系统的诸因素之间的关系错综复杂,并随时间变化而变化;某些因素的变化将会引起其他因素乃至整个系统的变化,此即谓“随机性”与“互联性”。因此,软科学研究对象的复杂性包含“多层次性”、“网络性”、“开放性”、“复杂性”、“互联性”与“随机性”等含义,上述特点与复杂网络系统、大数据分析、云计算等技术的特点吻合,现已有学者从事这方面的研究。
另外,软科学的研究对象中涉及到“人”这一主观因素使得传统的便于建模、便于观测、目标明确、边界清晰的好定义与良性结构,变成了状态复杂、难以观测、难于建模、目标模糊的劣结构(ill- structured),这是软科学研究的又一重大特征。
三、基于大数据、云计算与复杂网络技术的具体研究体系与方法
(一)深入研究基于大数据、云计算与复杂网络技术的创新科技成果转化效率
充分利用政府权威部门采集的大数据资源,运用相关大数据、云计算与复杂网络技术,深入挖掘创新科技成果转化效率,探究科技计划项目投资、各天使投资与科技产出之间的相互作用机制与转化关系,从而掌握未来科技发展的方向并做到最高效的政策扶持与更精准的资金投入。
(二)深入研究基于大数据、云计算与复杂网络的技术预见
在实证研究领域内,充分利用政府权威部门采集的大数据资源,运用相关大数据、云计算与复杂网络系统技术,对规划政策、产业技术、创新体系等各个领域的技术预见研究形成统一标准的研究范式,进一步研究技术预见对区域内经济科技发展的推动效率衡量和评估,对于省市级行业间的技术预见效果及成效的评价开展深入研究。
(三)深入研究基于大数据与云计算技术的新型校企合作科技创新网络平台构建
充分利用政府权威部门采集的大数据资源,运用相关大数据、云计算与复杂网络系统技术,通过揭示校企合作科技创新网络运行机制的规律及特点,构建更高效的新型校企合作科技创新网络平台。
(四)研究方法与步骤
软科学中的多主体之间形成了复杂网络结构,各主体的有向选择机理支配着主体集群的形成与发展,本文充分利用政府权威部门采集的大数据资源,运用相关大数据、云计算与复杂网络系统技术,深入研究主体集群的特性,挖掘主体之间相互作用的内在规律,构建主体集群复杂网络演化模型,分析其演化过程的动态性、复杂性,系统的正负反馈机制对主体集群发展演化的重要影响。准确掌握创新科技成果转化效率及科技计划项目投资、各天使投资与科技产出之间相互作用机制与转化关系,构建技术预见与政府决策的常态对接机制、实施决策科学化,具体步骤如下:
1、充分利用政府权威部门采集的大数据资源,运用相关大数据、云计算与复杂网络系统技术,发挥技术预见导向作用、优化科技创新资源配置;
2、充分利用政府权威部门采集的大数据资源,运用相关大数据、云计算与复杂网络系统技术,立足区域产业发展动态,开展产业发展趋势预测;
3、充分利用政府权威部门采集的大数据资源,运用相关大数据、云计算与复杂网络系统技术,研判未来市场需求趋势,开展市场消费需求预测;
4、充分利用政府权威部门采集的大数据资源,运用相关大数据、云计算与复杂网络系统技术,把握创新驱动着力点,开展前沿关键技术预测;
5、改善和提高现有政策/服务的品质;
6、改进创新科研成果转化的经济模式,降低创新科研成果转化的企业运营成本;
7、开发出适合市场需求的新政策/服务,把有限的资源精准投放到最具发展前景、成果转化效率最高的创新科研项目中去,真正实现精准立项、有效扶持。具体的技术路线框图如下:
四、结论
本文运用相关大数据、云计算与复杂网络系统技术,充分利用政府权威部门采集的大数据资源,准确掌握创新科技成果转化效率及科技计划项目投资、各天使投资与科技产出之间相互作用机制与转化关系,并精准把握未来科技发展动向、进行高效技术预见,同时通过揭示校企合作科技创新网络运行机制的规律及特点,为构建更高效的新型校企合作科技創新网络平台提供参考依据及实践范本。
(武汉东湖学院 电子信息工程学院,湖北 武汉 430212)
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基金项目:2016年湖北省技术创新转型软科学研究重点项目“湖北省软科学研究方法及管理模式创新研究”,项目编号:2016ACD013;2016年湖北省教育科学规划2016年度重点课题“基于大数据与云计算的的个性化综合教学系统研究与实现”,项目编号:2016GA050;武汉东湖学院教学研究项目“基于大数据与云计算的供给侧人才培养优化体系研究”,项目编号:DHJY2017004等。
作者简介:余华(1973年11月-),女,江西南昌人,工学博士,武汉东湖学院电子信息工程学院副教授,研究方向:大数据与云计算技术、复杂网络系统研究、人工智能与模式识别、智能信号处理等。