关于构建京津冀科技资源动态监测体系的建议

文/李 梅（北京市科学技术情报研究所）

科技资源整合是跨区域协同创新的基础。京津冀科技资源分布密集，但科技资源家底不清、信息不对称、信息碎片化等诸多问题制约着协同创新进程，迫切需要构建京津冀科技资源动态监测体系，全面快速掌握技术成果、人才等创新要素的最新动态和变化趋势，促进创新主体协作和创新要素流动，推动跨区域科技资源共享利用，为政府科学决策和企业创新活动提供大数据支撑，这将对京津冀协同创新共同体建设和全球创新高地建设具有重要的现实意义。

一、问题与分析

京津冀是我国人才技术最为密集的地区之一，科技创新能力全国领先，创新主体数量庞大。截至2018 年底，京津冀地区高等院校共300 多所，科研院所共2000 多家；国家级高新技术企业达3.5 万家，科技型企业数量超过60 万家；国家级科技企业孵化器共84 家，总估值3378 亿美元。这些创新主体集聚、配备和管理着极为珍贵的科技资源，是我国打造全球创新中心的重要支点，但在协同创新过程中由于信息不对称和信息碎片化、大数据对政府决策和企业创新活动的支撑力不足等，导致供需对接效率较低，决策时无法快速掌握最新变化趋势。

问题具体包括：一是缺乏统一的、精准的跨区域科技资源数据中心，无法为管理者和决策者提供行动指南，不利于提升京津冀区域创新能力、形成创新聚合力。二是各地区对科技资源的评价标准不统一，尤其是对科技人才、科技成果等的评价标准各不相同，评价体系不健全，不利于人才价值的发挥和科技成果的转移转化。三是监测目标对象不明确，监测方法不够成熟。科技资源是一个庞大的系统体系，范围广、内容多。目前，监测的目标对象分散在各部门和机构中，监测难度较大，且类型比较单一，多为行业数据、论文、专利、统计数据等，关联分析和综合评估体系尚未形成；监测手段和方法日趋先进，但精准匹配、数据挖掘、智能处理等方面仍存在一些技术瓶颈。四是缺乏科技资源动态监控和决策支持系统，对微观主体的监测体系尚未建立，GIS、大数据等技术在模拟预测、情报预判中的应用研究和实践滞后，决策者无法及时地发现变化，难以支撑科学决策。

二、几点建议

1.搭建京津冀科技资源数据中心和精准服务平台

科技资源信息整合是京津冀协同创新的基础与前提。一是基于科技资源分类、数据标准体系建设，构建多层次、综合性的跨区域科技资源数据中心，将三地人、财、物、信息等科技资源数据进行整合、重组，促进科技资源数据的共享利用。二是培育多个类型和层次的信息中介服务机构，提供专业化服务，进一步完善科技资源数据库的建设。三是运用云计算技术、并行处理技术、分布式架构技术、精准匹配等技术手段，搭建科技资源信息精准服务平台，为企业提供针对性科技资源信息，帮助政府精准管理决策。

2.建立京津冀统一的科技人才和成果评价标准

一是建立京津冀科技人才和成果指数体系。根据区域经济发展水平、人才与成果分布、人才与产业融合、创新创业活跃程度等方面的实际情况，定期发布人才活跃度、聚集度、融合度、开放度、利用度以及成果的成熟度、转化率等指数，引导人才科学、有序跨域流动，促进京津科技成果在河北落地转化；二是建立开放统一的京津冀人才市场和技术交易市场，促进创新要素按照市场规律在区域内自由流动和优化配置；三是建立三地统一的科技人才和成果评价标准，为科技人才流动互通互联、科研机构开展科技成果转化提供评价依据和规范，促进科技服务标准化。

3.构建科技资源及协同创新发展动态监测体系

当今时代是一个情报制胜的时代，在这瞬息万变的社会中如何及时把握事物发展动态是关键。针对当前京津冀行政区划复杂、科技资源数量庞大而分散、协同发展趋势日益加速等现实情况，建议三地尽快构建科技资源及协同创新发展动态监测体系，一是设立相关统筹协同机构或部门，加强顶层设计，联合三地政府、专家学者、创新主体共同建立监测指标体系，明确监测对象、监测手段和方法、创新模式和机制等，指标体系应符合实际情况，不能过粗或过细。二是加强对科技前沿、创新主体、高端人才和成果、协同创新发展等内容进行动态跟踪和监测，以便于及时把握一流技术、一流机构、一流人才的变化动向，为优化创新战略布局和提升科学决策能力提供情报支撑。

4.搭建京津冀科技资源战略决策支持系统

借助GIS、云计算、大数据、人工智能等先进技术，采用“动态跟踪+技术评估+专家智慧+情报预判”融合模式，搭建京津冀科技资源战略决策支持系统，实现自动发现变化和提取特征，开展科技资源动态模拟预测、创新要素流动模拟预测、创新成果转移转化模拟预测等京津冀协同发展中的热点问题研究，提高战略决策和空间决策的科学性、可行性。