信息生态视角下科技创新智库建设影响因素研究

2020-11-13 03:45张笑楠
科技与管理 2020年4期
关键词:智库因素科技

摘 要:科技创新智库对于推进政府决策科学化和民主化,加快科技强国的建设具有重要意义。基于信息生态理论,通过文献研究与实地调研,梳理了影响科技创新智库建设的主要因素,并应用GreyDEMATEL方法进行影响因素因果关系分析,在此基础上进一步剖析科技创新智库建设内在机理。结果表明:高层管理者的文化水平与科技创新意识是影响科技创新智库建设的根本性动力因素,智库产品产出量是影响科技创新智库建设重要结果性因素,而资金支持和智库产品实践转化效率作为重要的关键性因素,对科技创新智库作用显著。因此,可从高层管理者培养、智库宣传推广、资金渠道拓宽、专家团队激励和培训等方面全面提升科技创新智库的建设水平。

关 键 词:科技创新智库;影响因素;信息生态;GreyDEMATEL方法

DOI:10.16315/j.stm.2020.04.006

中图分类号: G322.25

文献标志码: A

Research on influencing factors of the construction of science and technology

innovation think tank from the perspective of information ecology

ZHANG Xiaonan

(School of Government Management, Liaoning Normal University, Dalian 116029, China)

Abstract:Science and technology innovation think tank is of great significance for making government decisionmaking more scientific and more democratic and accelerating the construction of a technological powerhouse. Based on information ecology theory, the major factors impacting science and technology innovation think tank are identified through the literature review and field research, and the GreyDEMATEL method is applied to analyze the causeeffect relationships among these factors.On this basis, this paper further analyzes the internal mechanism of building  science and technology innovation think tank.The study show that the cultural level and innovative consciousness of top managers is the most fundamental factors to influence the construction of science and technology innovation think tank, and the output of think tank product is the most important effect factor influencing science and technology innovation think tank.Additionally, funding support and practical conversion rate of think tank products are the key factors which  have the most significant effect on science and technology innovation think tanks. So, the overall construction level of science and technology innovation think tanks has been upgraded from the aspects of top management education, publicity and promotion of think tank, broadening of capital channels, encouragement and training of expert team.

Keywords:science and technology innovation think tank; influencing factor; information ecology; GreyDEMATEL

隨着经济与科技全球化的深入发展,各国之间的竞争正逐渐转向智力资源,智库的建设成为影响国家经济发展水平和社会进步程度的重要因素。我国社会经济发展进入新常态,政府面临来自政治、经济、文化等各方面的问题越来越多,越来越复杂,迫切需要科技创新智库破解改革发展稳定难题,促进科技创新与经济社会发展深度融合,从而加快科技强国的建设[1]。2016 年,习近平总书记在“科技三会”上作《为建设世界科技强国而奋斗》的重要讲话中提出,要以科技创新为核心,建立科技咨询为支撑的科技决策机制,努力打造一批高水平科技创新智库[2]。2019年党的“十九大”报告强调要“加强中国特色新型智库建设”。科技创新智库已经成为我国创新思想的重要发源地,在推进政府决策科学化、民主化和透明化,在推动整体现代化发展水平的提高方面有着不可替代的作用。因此,以创新为内驱力,完善科技创新智库的建设是时代发展的必然趋势。

目前,关于科技创新智库建设的研究主要集中在智库的建设机制、智库的发展策略和路径、智库建设现状评价以及地方智库建设等方面。关于智库建设机制方面,鄢波等[3]提出科技创新智库的结构构建机制与制度构建机制。袁海瑛[4]分析了科技创新智库的运行机理和建设特征,研究了科技创新智库建设机制。Tchilingirian等[5]探讨了智库建设过程中知识可信度问题。关于智库建设策略和路径方面,梁炜等提出了特色新型科技智库建设的基本路径,包括建设目标、价值取向、基本特征、体系构架和支撑条件[6]。Abelson[7]研究了19世纪末20世纪初以来北美和欧洲外交智囊团的演变和转型,并根据具体的外交和国防政策案例,分析智库能够在多大程度上成为决策界的重要工具。王舜淋等[8]提出了高校新型科技类智库战略与发展路径的政策建议。在智库建设评价方面,美国宾夕法尼亚大学所属的“智库与市民社会项目(TTCSP)”课题组从 2006 年开始,就尝试探索对全球智库进行评价[9]。雷佳丽等[10]调研国内外已有智库评价方法,总结出智库评价流程,并对比分析国内外智库评价在流程各阶段特点。朱敏等[11]对比分析了智库评价3种模式:市场主导、政府主导和第三方主导的评价模式,探讨了目前典型的评价体系的优缺点。张旭[12]指出当前中国智库评价面临的3大困境:评价主体权威化,评价路径科学化和评价结果社会化。学者们还对广东 [13]、安徽 [14]、山东[15]等地科技创新智库建设进行针对性研究。

综上所述,关于科技创新智库建设的研究已取得一定成果。但是对影响科技创新智库建设的因素缺乏识别,并缺少对影响因素关系的分析。科技创新智库的建设是一项复杂的系统工程,受到系统内人、资源、环境等各种要素的影响与作用。科学识别科技创新智库建设的影响因素及影响因素间的相互关系,揭示其内部运行机理,对于提升科技创新智库影响力,促进其健康发展具有重要参考价值。

1 科技创新智库建设影响因素的识别与筛选

信息生态学是对某种论域内各种信息处理过程(系统)及其环境的整体性研究,旨在阐明在环境约束下这些信息处理过程(系统)所应当遵循的工作方式以及这些信息处理过程(系统)之间应当保持的相互关系[16]。其为信息科学研究领域做出了开创性贡献,并被学者们应用到智库研究领域。如王浩[17]基于信息生态学视角研究分析了科技智库建设的必要性和可行性,详细论述了科技智库信息生态系统的特征与组成。孙瑞英等[18]基于信息生态理论视角,挖掘出信息生态理论与高校智库建设的关联性,对高校智库建设的生态因子及其影响机制进行系统分析。王晰巍等[19]基于信息生态视角,构建新型智库微信平台生态性评价指标体系。

科技创新智库是对科技信息进行采集、处理、分析和应用,从而在政府、企业等用户需求分析的基础之上,实现科技信息生产和共享服务的机构。科技创新智库建设实质上是一种获得信息、加工信息、提炼知识的信息活动。而信息生态学为科技创新智库的研究提供了新的理论及其方法,有助于更好的理解科技创新智库的信息生态过程,并利用这一信息生态过程把科技创新智库建设提升到新的高度。

基于信息生态理论,从信息人、信息资源、信息环境3大信息要素出发,梳理和识别出影响科技创新智库建设的主要因素,如表1所示。

1.1 信息人因素

信息生态学将信息活动主体划分为4大类,分别是信息生产者、信息组织者、信息传播者和信息消费者。依据信息生态学理论对信息主体的分类以及科技创新智库的工作流程,将科技創新智库的信息主体分为3类:智库管理人员和服务人员、智库专家学者、智库用户,并分别依据信息人的能力水平和适应性提取影响因素。

智库的管理人员和服务人员是科技创新智库的组织者和传播者。智库的高层管理者:一方面是智库组织的领导者,决定着科技创新智库发展方向、组织管理智库团队有效工作,并协调与智库用户和其他利益相关者无缝对接,协同合作;另一方面智库高层管理者也是智库专家学者,具有深厚的专业知识和实践能力,可以直接参与智库产品研发活动。智库的服务人员主要指智库信息传递者,如智库组织的行政服务人员、信息管理人员,他们为高层管理者、科研团队的专家学者以及智库用户提供服务。

智库的专家学者是科技创新智库信息人的核心要素,是智库产品的生产者。专家学者们不仅要有渊博的专业知识,还要保证其专业与科技创新智库服务行业的匹配度,同时科技创新智库为了可持续的发展还要好人才培养工作,也即是青年学者的培养。科技创新智库的用户主要包括政府和企业,他们是科技创新智库的消费者。不同用户认知水平和产品需求偏好等各不相同,这将影响其看待问题的角度和深度,进而影响其对科技创新智库产品效果和服务水平的感知。因此,在信息人层面归纳出6个影响科技创新智库建设的主要因素,即高层管理者的文化水平与科技创新意识、行政人员的服务水平与协调能力、专家学者的科技创新能力和水平、青年学者的培育、智库学者与行业的匹配度、用户认知偏好,并分别记为a1、a2、a3、a4、a5和a6。

1.2 信息资源要素

信息资源是科技创新智库建设的基础,正是各类信息资源在信息主体间不断传递、交换,才让科技创新智库保持顺畅运行并发展;因此,高水平的科技创新智库是建立在丰富的信息资源的基础上。科技创新智库无论是进行决策咨询、承担政企委托课题,或是进行智库自定的研究项目,在研究准备阶段,都需要大量数据资源,这些数据资源包括纸质或数据平台资源,通过对这些资源整合形成完整、专业的基础信息资源,支持科技创新团队进行智库产品生产。智库科研团队在进行智库产品生产时依托基础信息资源,结合自身知识经验,进行信息的挖掘和分析,生产各类用户预订的智库产品。在智库产品传播使用阶段,需要通过用户的实践应用以检验智库产品的效果。而各类培训、研讨会等信息交流活动和智库组织的网站以及微信公众号等信息共享平台有助于智库产品的传播,有利于智库信息流转和信息资源的交互。因此,在信息资源层面归纳出5个影响科技创新智库建设的主要因素,包括基础信息资源质量、智库产品产出量、智库产品实践转化效率、信息交流活动效果、信息平台建设水平,分别记为a7、a8、a9、a10和a11。

1.3 信息环境要素

信息环境对科技创新智库产品生产、传播过程具有支撑作用。科技创新智库的信息环境分为外部环境和内部环境。外部环境方面,中央和地方有关科技创新智库支持性政策以及智库所服务行业的支持性政策都对智库的建设产生影响。科技创新智库作为一个以人才为核心的研究性组织,其智库团队的激励、培训以及日常的运营和管理离不开各种渠道的资金支持。当前,单个智库的信息资源不足以满足智库日益扩展的研究需求,与利益共同体和其他智库形成紧密的协作关系,实现信息、知识等要素资源最大程度的整合与共享是必然趋势。内部环境方面,合理的组织结构有益于科技创新智库的组织效率和产出效率,可为智库用户带来良好的体验。成熟的制度设计,制度建设可为科技创新智库有效运行提供保障。优秀的智库的品牌和文化培育能够给智库组织成员带来潜移默化的影响,增强其对组织的依赖归属感。因此,在信息环境层面,归纳出7个影响科技创新智库建设的主要因素,包括国家方针政策支持、资金支持、利益共同体对智库的认可度、与其他智库之间的协同关系、智库组织结构合理程度、智库管理运行机制的健全和协调程度、智库品牌和文化建设水平,分别记为a12、a13、a14、a15、a16、a17和a18。

2 基于GreyDEMATEL方法的影响因素分析模型

2.1 方法选择

决策实验分析法(decision making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)是运用图论和矩阵论原理进行系统因素间相关关系和重要程度分析的方法,在影响因素识别的相关研究领域得到了广泛的应用[20]。传统的DEMATEL方法在专家打分赋值时没有考虑评价的模糊性问题,因此引入灰数理论(Grey number system theory)建立柔性的数学决策模型,使得决策结果更加贴近实际。

2.2 分析模型建立

基于GreyDEMATEL方法科技创新智库建设影响因素分析模型构建如下:

1)建立科技创新智库建设影响因素及相关关系的初始矩阵。科技创新智库建设影响因素,如表1所示。将表1中影响因素体系中每一项因素作为直接或间接影响因素,并请k位科技创新智库建设领域的专家分析每一个因素和其他因素间的直接影响关系,得到相互关系的初始矩阵C=(cij)n×n,i,j=1,2,…,n。

2)建立基于灰数理论的影响因素矩阵。专家评价语义变量,如表2所示。依据表2规则,将专家的语义变量赋予灰数,构建由语义变量组成的影响因素的灰数矩阵,并且上述矩阵对角线上的数据均为[0,0]。

3)对影响因素灰数矩阵进行标准化和清晰化处理 对灰数的上下界进行标准化

-x~kij=(-xkij-min-xkij)/Δmaxmin,

-x~kij=(-xkij-min-xkij)/Δmaxmin。(1)

其中,Δmaxmin=max-xkij-min-xkij。

对标准化的灰数进行清晰化处理

Ykij=-x~kij(1--x~kij)+(-x~kij×-x~kij)1--x~kij+-x~kij。(2)

计算清晰值,得到直接影响矩阵

Zkij=min-xkij+YkijΔmaxmin。(3)

4)賦予专家权重并清晰化处理。由于工作经历、知识背景的差异性,k位专家对科技创新智库建设认知程度不同,即权重不同。因此,赋予每位专家的权重也应是不同的。根据专家知识背景及工作经验(从事的岗位及工作阅历),并参量相关文献,给出不同专家的语义变量,如表3所示。

专家权重值为区间灰数,按照式(1)、式(2)、式(3)对专家权重进行标准化和清晰化处理,得到权重值ω1,ω2,…ωk。

5)计算权重矩阵。将专家的权重值和对应直接影响矩阵相乘,求和,得到科技创新智库建设影响因素的权重矩阵Z。

Z=ω1Z1+ω2Z2+…+ωkZk。(4)

其中,∑ki=1ωi=1,Zi为第i专家影响因素初始矩阵的清晰化处理后的直接影响因素矩阵。

6)计算综合影响矩阵。首先,采用式(5)对科技创新智库的权重矩阵进行标准化处理,得到标准化影响矩阵D。然后,利用式(6)计算综合影响矩阵T。

D=s·Z。(5)

其中:s=1max1≤i≤n∑nj=1zij。

T=D(I-D)-1。(6)

其中,(I-D)-1为I-D的逆。

7)计算影响因素的中心度和原因度 根据综合影响矩阵T,进行各影响因素的原因度Ei和中心度Pi计算。 若原因度Ei>0,则表示该因素对矩阵中其他因素的影响大,则称该元素为原因因素;若原因度Ei<0,则表示该元素受矩阵中其他因素的影响较大,称该元素为结果因素。

Ei={Ri-Vj|i=j}。(7)

Pi={Ri+Vj|i=j}。(8)

其中:Ri=∑nj=1tij表示表示第i个影响因素对其他因素的综合影响值,称之为影响度;vj=∑ni=1tij表示第j个影响因素对其他影响因素的综合影响值,称为被影响度。

3 实证研究

3.1 数值计算

通过问卷调查、实地访谈等方式调研了东北地区10个科技创新智库组织。为了使调研的样本数据更具代表性,根据各科技创新智库类型、发展情况和规模收集样本数据。本案例选择样本主要来自东北地区具有代表性的科技创新智库组织,包括2所高校、1个科研机构和1家市科协。由于所选案例类型、地域、发展规模和社会影响力均不同,所在组织专家对影响新科技创新智库建设因素的理解也不同。因此根据专家工作经历,赋予不同权重,如表4所示。

根据专家组的讨论与反馈结果,按照第2节中GreyDEMATEL方法的步骤进行计算,得到科技创新智库建设影响因素的原因度和中心度,如表5所示。以中心度、原因度分别为横坐标与纵坐标,构建笛卡尔坐标系,进一步绘制科技创新智库建设影响因素的原因—结果图,如图1所示。

3.2 结果分析

3.2.1 影响因素的原因度分析

1)影响因素分析。影响因素是驱动科技创新智库建设的根本动力,其不仅产生显著的驱动效应,而且对其他因素产生影响,是需要重点考虑的因素。由表5可知,影响科技创新智库建设的原因性因素按数值大小依次排序为a1、a6、a3、a12、a7、a2、a17、a13、a16、a5。由图1可知,a1(高层管理者的文化水平与科技创新意识)是最重要的原因因素,高层管理者的领导力、创新力和协调力对科技创新智库运营管理产生重要影响,高层管理者掌控智库发展方向,营造易于创新的智库环境,为专家学者创新活动提供各类服务和保障;因此,各类科技创新智库都应该注重高层管理者的选聘、考核和培养,从而为科技创新智库建设与发展提供管理保障。a6(用户认知偏好)是次要的原因性因素,科技创新智库建设和发展 除了需要高层管理者有效领导外,还需要智库产品需求端——用户的拉动,各类智库用户对智库产品的认可和强烈需求,有利于促进科技创新智库高速发展。

2)被影响因素分析。被影响因素是驱动科技创新智库建设的直接动力,是影响因素对科技创新智库建设实践产生作用的媒介。同时,被影响因素容易受到外界影响,所以是短期驱动效果最显著的动力因素。由表5可知,影响科技创新智库建设的结果性因素按数值大小依次排序为a8、a11、a15、a10、a4、a9、a18、a14。其中,a8(智库产品的产出量)是重要的结果性因素。造成该结果的主要原因因素有:高层管理者的文化水平与科技创新意识、专家学者的科技创新能力和水平、资金支持与智库管理运行机制的健全和协调程度;因此,科技创新智库需要通过各种融资渠道获得资金支持,健全科技创新智库的管理运行机制,并保证各管理机制协调一致。在这一环境保障的基础上,在高层管理者的引领、带动下,以专家学者为核心进行积极的、有针对性的创新活动,提高智库产品产出率,促进科技创新智库发展。

3.2.2 影响因素的中心度分析

中心度越大说明对科技创新智库的作用效果越显著,因此其是影响科技创新智库建设的主要原因;反之,则可以较少考虑。由表5可知,影响科技创新智库建设的最重要的2个影响因素是a13(资金支持)和a9(智库产品实践转化效率)。研究表明,科技创新智库的建设和发展离不开资金支持,无论是人才队伍建设、科技创新活动进行,还是智库组织的日常运营都需要资金支持,因此一方面国家要加强对科技创新智库的资金投入,另一方面智库组织也要通过多渠道融资、自我造血,获取持续的发展资金,助力智库建设。同时,科技创新智库发展离不开需求端的认可,也就是说起智库产品必须有较好的实践指导效果,满足用户需求,这样才有更多用户与其合作,促使科技创新智库发展进入良性循环。此外,a18(智库品牌和文化建设水平)、a4(青年学者的培育)和a3(专家学者的科技创新能力和水平)的中心度数值也较高,对科技创新智库建设产生重要影响。这就要求智库在建设时要重视起品牌和文化的建设,形成创新、实践型的品牌文化,并重视青年学者的培养,促进专家团队科技创新能力的提升。

3.2.3 科技创新智库建设影响因素内在机理分析

综合上面分析结果发现,科技创新智库建设是人、资源、环境各种因素共同作用的结果。在科技创新智库建设中,最为重要的驱动要素是智库建设和发展资金的持续获得与智库产品实践转化效率的提升,2个要素间存在相互作用、共同促进的关系。智库产品实践转化效率的大幅提升必然会促使其获得更多政府和用户的资金支持,从而更好的进行智库研发实践,从而促进科技创新智库不断进步。反之,持续的资金支持也有助于智库专家团队科技创新能力的提升,进而提高智库产品实践转化率,提升科技创新智库的影响力和竞争力。

在科技创新智库建设中,要考虑的一个重要影响因素是高层管理者的文化水平与科技创新意识,科技创新智库的发展需要高层管理者的优秀领导,对外获得资金、政策、和资源的支持,对内协调、激励科研团队的创新实践活动,为科技创新智库建设提供管理支持。此外,另一个重要动因就是用户的认知偏好。科技创新智库的是为政府和企业提供科技创新思想、科技创新人才和科技创新成果,必须要了解用户的需求。同时,用户对智库的认识、认可也必然影响其需求和对智库产品的感知。因此,需要加强对科技创新智库的宣传,使用户(特别是企业用户)了解不同类型的科技创新智库的功能和作用,从而有针对性的选择智库进行合作。

4 结论

本文以正处于发展萌芽期的我国科技创新智库为研究对象,基于信息生态理论,梳理影响我国科技创新智库建设与发展的主要因素, 运用GreyDEMATEL对影响因素进行因果关系分析,识别出影响科技创新智库建设的原因性因素、结果性因素与关键性因素,并在此基础上进行科技创新智库建设内在机理的分析,为促进科技创新智库建设发展提供科学决策依据。

研究表明:高层管理者的文化水平与科技创新意识和用户认知偏好是主要原因因素,其会影响其他因素,对科技创新智库建设影响较大;智库产品的产出量和网站、微信公众号等信息平台建设水平是结果因素,是科技创新智库建设过程中原因因素对智库发展实践产生作用的媒介,对科技创新智库建设的影响受原因因素影响较大;资金支持和智库产品实践转化效率对科技创新智库影响最大,是关键性因素,行政人员的服务水平与协调能力是科技创新智库发展中最不重要因素;因此,在科技创新智库建设过程中,智库组织要重视高层管理者选聘、考核和激励,提升高层管理者的创新意识和能力。高层管理者也要主动提升自身的文化水平和创新意识,从主观上承担其科技创新智库建设的责任,促进科技创新智库高效发展。其次,科技创新智库可以通过各种激励措施提升智库产品产出量,并投入资金和人力建设智库网站、微信公众号等宣传推广平台扩大智库影响力,从而实现科技創新智库的持续发展。科技创新智库建设过程中,即需要大量资金投入推动其发展,也需要市场认可、用户需求拉动其发展;因此,智库组织必须拓宽融资渠道,争取政府扶持资金、科研项目资金、用户智库产品研发资金等,通过大量资金投入,营造良好的创新氛围,激励专家学者有针对性的进行科技创新活动,服务政府和企业,提高智库产品实践转化效率,扩大智库影响力,获得在用户群体中认可,从而走上高速发展之路。

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[编辑:费 婷]

收稿日期: 2020-08-05

基金項目: 辽宁省科协科技创新智库项目(LNKX2019-2020B06);大连市科协产业发展报告项目(大科协发〔2019〕51 号)。

作者简介: 张笑楠(1980—),女,副教授,博士.

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