基于SFIC模型的科学数据与科研档案协同管理实现路径探析

摘要：科学数据与科研档案关系紧密，均为科研信息资源的重要组成部分，推动两者协同管理对国家创新发展有着不可或缺的支撑作用。文章阐释了科学数据与科研档案协同管理的价值，引入SFIC协同治理模型并对其适配性进行了说明。同时，基于SFIC模型，从起始条件、催化领导、制度设计以及协同过程四个要素分析了当前科学数据与科研档案协同管理所面临的困境。提出了夯实起始条件、强化领导、制定相关制度和打破协同壁垒等实现协同管理的具体路径，以期推动科学数据与科研档案协同管理的高效运转。

关键词：SFIC模型；科学数据；科研档案；协同管理

分类号：G271

ExploringtheImplementationPathofCollaborativeManagementofScientificDataandResearchArchivesBasedonSFICModel

ZhengHui1，ZhuYingjie2

（1.GraduateSchoolofGuangxiMinzuUniversity，Nanning，Guangxi530006；2.ManagementSchoolofGuangxiMinzuUniversity，Nanning，Guangxi530006）

Abstract：Scientificdataandresearcharchivesarecloselyrelatedandareimportantcomponentsofscientificresearchinformationresources.Promotingtheircollaborativemanagementplaysanindispensablesupportingroleinnationalinnovationanddevelopment.Itexplainedthevalueofcollaborativemanagementbetweenscientificdataandresearcharchives，introducedtheSFICcollaborativegovernancemodel，andexplaineditsadaptability.Atthesametime，basedontheSFICmodel，thedifficultiesfacedbythecurrentcollaborativemanagementofscientificdataandresearcharchiveswereanalyzedfromfourelements：startingconditions，facilitativeleadership，institutionaldesign，andcollaborativeprocess.Specificpathshavebeenproposedtoachievecollaborativemanagement，includingconsolidatinginitialconditions，strengtheninggovernmentleadership，formulatingrelevantsystems，andbreakingdowncollaborativebarriers，inordertopromotetheefficientoperationofcollaborativemanagementofscientificdataandresearcharchives.

Keywords：SFICModel；ScientificData；ResearchArchives；CollaborativeManagement

科学数据是在科学研究中所产生的各种数值、图像、文字等信息，是科学研究的基础和支撑。科研档案是指科研项目管理过程中形成的，具有保存价值的文字、图表、数据、图像、音频、视频等各种形式和载体的文件材料以及标本、样本等实物。[1]科学数据与科研档案同属科研信息资源，在科学研究中发挥着重要作用，对国家科技创新具有重大意义。两者在概念上有一定交叉，管理方式上密切相关。近年来，国家相继出台有关政策推动科学数据与科研档案的协同管理。2020年9月，国家档案局与科技部联合颁布了新修订的《科学技术研究档案管理规定》[2]，扩大了科研档案的归档范畴，特别将科学数据纳入其中，更加全面和系统地完善了对科研档案的管理要求。2021年6月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发《“十四五”全国档案事业发展规划》，明确提出“围绕创新驱动发展战略，强化财政资金支持科研项目档案工作监管，大力推动科学数据与科研档案协同管理”[3]。

国内学术界对科学数据与科研档案的分别研究和协同管理研究取得了一定成果。在科学数据管理方面，国内学者对数据共享[4]、大数据技术[5]、元数据[6]、数据出版[7]、数据素养[8]等主题展开了大量研究。在科研档案管理方面，研究成果主要集中在高校科研档案[9]、农业科研档案[10]、医院科研档案[11]等领域，多数是针对单一领域存在的问题提出解决对策的研究。在科学数据与科研档案协同管理方面，学者们通过政策工具进行量化研究分析[12]、探讨协同管理的利益主体[13]、内外动因[14]分析，借鉴国外科学数据管理实践[15]，寻找科研档案与科学数据协同的出路。

SFIC模型是协同治理领域一种常用的分析模型，其构建源于对全球137个协同治理案例进行的“连续近似性”分析，为协同治理理论提供了一个具体分析框架，用于描述和解释协同治理的运作过程和内在逻辑，具有广泛的应用价值。当前，还未出现基于SFIC模型的科学数据与科研档案协同管理的研究。基于此，本文将通过SFIC模型分析科学数据与科研档案协同管理的价值及所处困境，探索科学数据与科研档案协同管理的实现路径，以期为科学数据与科研档案协同管理提供参考借鉴。

1科学数据与科研档案协同管理的价值阐释

1.1共享数据和文档，避免重复工作和信息孤岛

科研活动以创新性为特点，但它并非凭空产生，而是建立在前人丰富的研究成果之上。通过协同管理，科研人员可高效利用现有科学数据和档案，避免重复工作，加快研究步伐。如在立项阶段，科研档案为科研人员提供全面视角，了解领域现状，借鉴成功经验，增强立项论证的科学性与深度，奠定项目成功基础。在研究阶段，团队间共享数据，优化资源配置，避免重复劳动。此外，科研项目的科研文件资料与数据常分散于各机构及个人手中，协同管理各类科研信息资源，有助于打破信息壁垒，确保信息无障碍流通与充分共享。

1.2安全存储和快速检索，提高科研效率和质量

科学数据与科研档案的协同管理能够实现科研信息资源的安全存储和快速检索，从而提高科研效率和质量。通过建立有效的存储机制，可以将大量数据和档案进行分类、标签化，并将其存储在安全的云计算环境中，保障数据的完整性和可靠性。如中国西南野生生物种质资源库按照国际标准建设，拥有丰富的野生植物种质资源，存储能力达到国际领先水平。[16]欧洲社会科学数据资料档案委员通过档案与数据的跨库存储与整合，实现资源的无缝互通，促进科研效率与成果质量的双重提升[17]。

1.3推动跨部门协作，促进科研领域交流与进步

科学数据与科研档案协同管理有助于推动不同部门在业务层面的协作，如档案部门和数据管理部门开展建设专题数据库，能够有效地整合、分类和存储科研档案与科学数据，集中展示特定领域或特定科学家的研究动态；联合举办展览，可以为公众深入了解科学研究过程和成果提供途径。此外，数据管理部门可以利用其专业知识协助其他部门开展如《中国科学数据（中英文网络版）》《全球变化数据学报（中英文）》、BigEarthData、GigaScience等数据期刊[18]的整理、分析和出版工作。通过多样的合作形式，联合各方力量促进不同领域间的学术交流与共同进步，推动科研领域不断发展。

2科学数据与科研档案协同管理引入SFIC模型的适配性分析

2.1SFIC模型及其要素简介

SFIC模型（见图1）为协同治理的全过程管理提供了实质性的指导。[19]该模型主要包括“起始条件（StartingConditions）”“催化领导（FacilitativeLeadership）”“制度设计（InstitutionalDesign）”以及“协同过程（CollaborativeProcess）”四大关键因素及其主体间的互动过程。

2.2SFIC模型和科学数据与科研档案协同管理的适配性

（1）提供工具方法

SFIC模型作为一种经典的协同治理分析工具方法，具有广泛的适用性与科学性，已经被应用于各个领域的研究中，在数据管理和档案管理领域中，耿志杰[20]、金婷[21]、李海涛[22]等学者基于SFIC模型展开了研究，证实了SFIC模型在数据与档案领域的适用性，同时也反映了该模型进一步延伸到科学数据与科研档案协同管理的潜力。

（2）确定关键要素

SFIC模型包括起始条件、催化领导、制度设计和协同过程四个部分，这四部分是科学数据与科研档案协同管理的关键要素。起始条件涉及主体的权力结构、资源分配情况及知识掌握程度，影响主体间的协同动机强度及合作意愿，是协同的前提。催化领导强调领导者的关键作用，领导者需引导各相关方积极参与。制度设计是指建立协同管理的规则和机制，确保合作规范。协同过程为核心，需要各主体达成目标共识，建立信任，共同解决问题，以推动协同过程的顺利进行。

（3）奠定高效运作基础

SFIC模型强调了共同目标下多元主体协同合作的重要性，这一理念与国家政策导向中科学数据与科研档案协同管理的要求高度契合。科学数据与科研档案的管理涉及档案部门、数据管理部门、科研机构、政策制定者以及广大科研工作者等多个主体，涉及的利益与权责关系较为复杂，需要多元主体之间的相互配合、紧密协作才能达到最终效果。SFIC模型为此提供了理论支持和实践指导，构建了清晰的框架和路径，确保多元主体在协同管理中形成互利共生的关系，为科学数据和科研档案的协同管理奠定了坚实基础。

3基于SFIC模型的科学数据与科研档案协同管理困境分析

3.1起始条件

在SFIC模型中，起始条件是各主体在形成协同前所面临的情境，这些条件可能促进或阻碍协同过程。权力、资源和知识的不对称是科学数据与科研档案协同管理起始条件中重要的组成部分，它们对各主体协同管理的积极性与合作意愿有着显著影响。

（1）权责划分不明确

科学数据与科研档案均源自科研活动，二者概念有所重叠。科学数据是科研活动中产生的原始及其衍生数据，而科研档案则是科研中具有保存价值的记录。部分科学数据经价值鉴定后，可纳入科研档案。然而，当这些数据在科研活动中产生后，其管理权责并未得到明确界定。数据管理部门认为其主要职责是处理和分析数据，而非归档；而档案管理部门则专注于档案的整理和保存，对数据本身的管理不够深入。由此，科学数据和科研档案在管理时存在权责界定的模糊地带，不同部门基于其特定的权力架构，各自构建了相对独立的管理范式与工作习惯，导致职能固化与分隔化运作，在实际操作中容易产生冲突或推诿现象，妨碍了科学数据与科研档案的协同管理。

（2）重“数据”轻“档案”，资源分配不均

由于科学数据的价值实现速度快，更容易被研究人员所感知与利用，各级政府部门对其管理高度重视，资金、人力、物力上都给予了极大的支持。截至目前，我国已经建立了国家高能物理科学数据中心、国家天文科学数据中心、国家地震科学数据中心等20个科学数据中心，涉及地理学、气象学、微生物学、基因组学等多个学科。[23]同时，国家更注重对于数据人才的培养，2016年明确将数据科学与大数据技术列入普通高等学校本科专业目录[24]，短短几年时间，全国开设该专业的高校已达730所。相比之下，由于科研档案的价值发挥具有滞后性，科研档案管理往往被视为辅助性工作，因此在资源投入上相对较少，许多科研机构的档案管理部门经费有限，基础设施落后，档案管理专业人才相对匮乏，全国开设档案学专业的高校仅有41所。[25]这种资源分配的不均衡现象，凸显了科学数据与科研档案在管理和支持上的差距。

（3）知识不对称

在科学数据与科研档案的协同管理过程中，一个显著挑战在于知识不对称现象的存在，这主要源于两者所涉及的专业领域与知识体系存在一定的差异。科学数据管理聚焦于先进的数据处理、分析技术与方法；而科研档案管理则更侧重于档案的分类编目、归档、保存和利用等知识。与一般的电子文件归档相比，科学数据具有来源范围广、格式多样、异构程度高、数据海量化等特点。[26]这种专业知识层面的不对称，使得各部门在协同过程中往往难以迅速理解和接纳对方的专业术语、工作流程和管理方法，导致科学数据管理与科研档案管理在实际操作中难以无缝对接，加剧了协同管理的难度。

3.2催化领导

科学数据与科研档案协同管理是一项复杂而系统的工程，要求领导者具备高度的战略视野与综合协调能力，以统筹全局、兼顾各方利益，并通过有效的协调联动机制，积极动员并促进多方主体的深度参与。然而当前却面临战略规划与指导缺失、组织引领效能不足、激励措施匮乏等问题。

（1）战略规划与指导缺失

近年来，国家在科研档案和数据方面分别出台了具有指导意义的法律法规，如《科学技术研究档案管理规定》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国科学技术进步法》《科学数据管理办法》等。然而，这些法律对科学数据与科研档案协同管理的关注不够。《中华人民共和国数据安全法》聚焦于政务数据的保密性和安全性管理，《中华人民共和国科学技术进步法》强调财政经费支持的科研机构应建立资源共享机制，但对科学数据的具体管理细节并未做深入阐述。《科学数据管理办法》在科学数据管理领域具有里程碑意义，但其主要目标在于推动科学数据的共享，并未涵盖科学数据的归档要求及数据的最终流向等关键问题。当前仍然缺乏一个清晰、全面的战略规划，来明确科学数据与科研档案协同管理的长远目标、阶段性任务和具体实施路径，导致协同管理工作缺乏方向性和系统性，难以形成持续、有效的推动力。

（2）主管部门的组织引领效能不足

科技主管部门作为科技活动的宏观调控中心，肩负着科学数据管理的重任，并应在国家科技项目执行中携手档案主管部门，共同强化科研档案工作的统筹协调。然而，在当前协同管理实践中，科技主管部门的组织引领效能尚显不足，未能充分组织并调动档案管理部门、数据管理部门以及科研机构等关键主体积极参与其中，构建一个全面覆盖、高效联动的多主体协同体系，在促进各方主体间的沟通协作、明确职责分工、制定统一标准与流程等方面存在不足。因此，主管部门对于协同管理的组织力度与引领效能有待加强，各主体如何参与到科学数据与科研档案协同管理中，尚需进一步完善和明确。

（3）激励引导手段匮乏

鉴于参与主体的多元性，各主体在科学数据与科研档案协同管理的实践中，因职能定位与需求差异而持有各异的利益诉求。在缺乏针对性激励机制的情境下，易导致参与主体对协同管理活动的积极性受限。作为科技工作宏观管理与协调的核心，科技主管部门在平衡各参与方利益、激发其内在动力方面缺乏有力的措施和手段。档案部门负责档案的收管藏用，致力于确保科研档案的完整性和安全性；数据管理部门侧重于数据的采集、存储、分析和共享，致力于提升科学数据的管理效率和使用价值；科研机构则聚焦科研活动的开展和科研成果的产出，推动科研工作的创新与发展。现有的科研评价体系未能充分体现协同管理的价值，在职称评定、项目申请、经费分配等方面，科研成果的数量和质量仍然是主要的评价指标，而科学数据和科研档案管理往往被视为次要因素，导致科研人员缺乏动力去进行这项工作。

3.3制度设计

当前科学数据与科研档案协同管理制度的构建存在归档标准不明确，开放共享、安全监管机制不完善的问题，直接关乎协同管理的规范性、信息资源共享利用效率与安全保障水平，是制约协同管理体系优化与升级的重要因素。

（1）缺少详细数据归档标准

科研项目进行时，科研团队会产生大量的研究数据，包括自然科学、工程技术科学、社会科学等领域研究所产生的数据[27]，但往往忽视了这类科学数据的归档问题，未能将其与科研档案管理工作进行很好的衔接。近年来我国出台了《科学数据管理办法》《国家科技计划管理暂行规定》《国家重点基础研究发展计划资源环境领域项目数据汇交暂行办法》等科学数据有关的指导文件[28]，但尚未制定具有可操作性的科学数据管理办法，科研项目产出的科学数据如何收集与归档，如何进行规范管理，尚未明确。据调查显示，近九成的科研团队在完成科学数据的生成与收集工作后，未能实施系统化、高效的归档，导致大量珍贵的科学数据未能得到集中管理与妥善保存，而是零散地分布于科研人员个体之间，最终无人问津，形成了一种被业界称为“暗数据”的现象[29]。这样不仅影响了数据的质量和完整性，也不利于后续管理和利用。

（2）开放共享程度不足

《科学技术研究档案管理规定》提到，“各单位应当建立健全科研档案开放利用机制，促进科研档案信息共享，加强科研档案资源深度开发”[30]。《科学数据管理办法》明确规定，鼓励研究人员对具有清晰产权、准确完整、具有高共享价值的科学数据进行发表。[31]然而，在科研实践过程中，科研档案的开放共享往往侧重于科研项目管理流程的数据，如项目立项、结题评审、绩效评估及成果管理等环节，而针对研究活动本身产生的数据，其开放程度则显得相对有限。[32]此外，对于开放共享的范围、开放数据的类型、开放渠道以及面向对象等问题缺乏明确的规定与指导，无疑增加了开放的难度。

（3）安全监管机制不完善

随着科研活动的日益频繁，大量科学数据和科研档案不断产生，与此同时安全问题也日渐凸显。由于档案部门、数据管理部门与科研机构之间的协作不够紧密，缺乏统一的安全监管机制，导致档案与数据容易遭受篡改、破坏、丢失等风险，安全性和完整性无法得到充分保障。如在档案数字化的生成、存储、流转、利用等环节中，存在因违规外包、流转记录缺失、内容不当扩散以及存储介质遗失等引发的信息安全泄露问题。[33]一旦发生事故，往往难以追究相关责任人的责任，也无法及时恢复数据，给科研工作带来重大损失。

3.4协同过程

协同过程各方需要积极沟通与协商，达成统一的目标和共识，建立良好的信任关系，利用信息共享平台共克难题。但目前，科学数据与科研档案协同管理过程受制于主体间协同共识的不足、信息沟通渠道的不畅以及技术应用的滞后等障碍，影响了协同流程的顺畅推进与协同管理的整体效率。

（1）协同管理共识不足

当前，各参与主体对科研档案与科学数据协同管理的共识普遍不足。在科学数据管理实践中，往往只聚焦于数据的共享利用层面，却忽视了数据的系统性归档与长期可持续性的保存，导致大量极具价值的科学数据面临遗失风险，未能实现其应有的长期价值。与此同时，科研档案工作者倾向于收集总结性成果文件，却往往忽视了那些能够反映科研过程、蕴含丰富信息量的科学数据。理论上，科学数据与科研档案应是紧密相连、相互依存的关系，但在实际操作层面，两者却常常被割裂开来，形成了两条近乎平行的管理路径，使得彼此之间的交集非常有限。这反映了参与主体对科研档案与科学数据的重要性及其关联性缺乏足够认识，未能充分理解两者在协同管理中的潜在价值和优势，从而导致协同管理意识的薄弱。

（2）共享平台未能发挥作用

在科学数据与科研档案协同管理过程中，共享平台的建设起着至关重要的作用，它能够促进信息的集中存储、高效检索与无障碍共享，极大提高了管理效率。当前，尽管各协同主体内部已构建起各自的系统平台用于信息资源的管理，但在实际操作中，这些平台的功能并未得到充分发挥，没有达到预期效果。不同科研信息资源的存储、检索与利用等功能分散于各自独立的系统或平台之上，缺乏统一的管理与整合机制。这种分散化的管理现状极大地阻碍了各协同主体间的信息共享与交流协作。

（3）技术支撑有待加强

档案部门与数据管理部门之间的技术水平存在较大差距。数据管理部门在科学数据中心的支持下，负责汇集、管理与共享数据资源，拥有较强的存储和计算能力，可以满足当前资源管理的需求。相比之下，档案部门的技术应用能力较为滞后，难以满足日益增长的信息化建设需求。比如河北省农林科学院滨海农业研究所档案室基础设施老化，档案数字化进程缓慢，仅实现近三年档案约30%的数字化，这一比例远低于实际需求[34]；国内高校在科研档案管理中未能充分地将现代信息技术全面渗透至管理流程之中以提高管理效率。[35]技术短板制约了档案部门应对大规模信息资源管理挑战的能力，成为在协同过程中与其他部门开展有效合作的一大障碍。

4科学数据与科研档案协同管理的实现路径

笔者从起始条件、催化领导、制度设计、协同过程四个方面探寻协同管理的实现路径，构建了科学数据与科研档案协同管理综合模型（见图2）。

4.1夯实起始条件，驱动协同进程

（1）明确多元主体的权责划分

清晰明确的权责分配是多元主体协同工作有序开展的前提。多元主体在科学数据与科研档案协同中需明确权责，使各方能各司其职又相互配合，避免混乱低效。如国家对地观测科学数据中心开创了一种将科学数据管理与科研档案管理深度融合的新范式。在此模式下，科研项目团队、档案管理部门以及科学数据中心在科学数据产出与归档流程中的权力与职责得到了清晰的界定，科学数据中心确立为科研项目成果数据档案化存储的关键技术支持部门，科学数据中心受委托对数据资源进行审核后开具归档凭证，归档凭证作为传统纸质档案中的重要内容由档案管理部门进行保管。科学数据资源实体则存储在科学数据中心的数据仓储库，可与归档凭证进行回溯关联，根据开放授权，面向科研单位内外用户进行共享服务。[36]因此，要立足科研项目开展流程的现实情况，明确各部门之间的权力分配与职责分工，构建清晰完善的管理责任体系，促进协同工作的有序开展。

（2）科学数据与科研档案投入并重

针对科学数据与科研档案投入资源不平衡的情况，首先，政府和科研机构应当重视科研档案的价值发挥，加大对科研档案管理的经费投入，改善档案管理的硬件设施，提高档案管理的技术水平。《科学技术研究档案管理规定》第七条明确要求“各单位应当把科研档案工作经费纳入本单位预算；科研档案工作产生的支出列入科研项目预算相关科目”。科研档案在科研经费中列入的原则也与《科学技术档案工作条例》第二十四条的规定“科技档案部门增添设备和用品的费用，分别从企业、事业单位的生产费、科研费或事业费中开支”[37]不谋而合。同时，应积极推动高校加强档案学、数据科学、计算机科学等相关学科的交叉融合，以培养具备跨学科知识和技能的新时代复合型人才。通过加强人才培养和队伍建设，为科学数据与科研档案协同管理提供有力的人力支撑。

（3）开展宣传与培训，消除知识隔阂

为推进协同管理，亟须打破各参与主体本位主义和各自为政的思维定式，加大宣传和培训力度，提高各方的协同意识和知识水平。首先，需要在各部门间宣贯科学数据与科研档案协同管理的重要性与必要性，让各方充分认识到协同管理的好处，形成良好的协作氛围，提升各主体参与的主动性。其次，定期举办针对性强、内容丰富的培训活动。通过邀请专家讲解专业的知识和技能，帮助参训人员更好地理解和使用协同管理系统，使他们能够掌握先进的管理理念和实用的操作技能。如东北地理与农业生态研究所举办的科学数据协同管理平台培训班，采取线上线下相结合的模式，由信息中心工程师重点讲解科学数据银行ScienceDB、数据协同管理工具DataSpace的功能和使用流程，并进行了具体的案例分析和课后答疑，为后续研究所开展科学数据协同管理奠定了基础。[38]

4.2强化领导作用，动员各方参与

（1）加强政策导向与规划布局

针对当前科学数据与科研档案协同管理战略规划与指导缺失的现状，亟待出台专项战略规划，明确科学数据与科研档案协同管理的长远目标，构建一个高效、安全、可持续的协同管理体系。科技主管部门作为科学研究的主要资金来源与主管机构，是协同管理的领导者与发起者，有义务对国家重大科技专项、国家重大科学装置、国家重点研发计划、国家自然科学基金以及其他省部级项目等科学研究中所产生的数据和档案的流向进行合理规划，制定相关政策约束。如美国对科技信息资源的价值十分重视，从国家层面构建了详细的法规体系和运作机制，形成了从国家级的政策法律，到各部门的专项法规，再到项目承担单位的规章制度的三级框架，确保了科研档案和科学数据在生成、收集、管理各个环节的规范运作；加拿大联邦资助机构2021年发布了《三方机构研究数据管理政策》[39]，自上而下制定了国家科研数据管理战略框架，进一步促进科研数据管理的实践应用。

（2）发挥主管部门组织引领作用

主管部门应发挥核心引领和协调作用，促进多方共同参与协同管理并高效协作。首先，科技主管部门可牵头组建协同管理小组，成员涵盖档案主管部门、数据管理部门及行业专家等，共同研究解决协同难题。各方依据专长与资源优势，协商制定协同管理框架与方案，明确职责与预期，并定期对协同管理工作进行检查评估，确保及时整改。其次，可以依托国家科技重大专项、国家重点研发计划以及国家自然科学基金项目等核心项目开展协同管理试点，广泛动员各方参与。以试点为引领，由点及面地推广，用典型示范带动整体实施，从中总结经验，逐步探索形成可推广的模式。如中国科学院档案馆在重大科技项目科学数据归档专项任务中与九家院属单位的合作，便是对科学数据与科研档案协同管理的一次积极尝试。[40]

（3）采取有效保障与激励措施

在科学数据与科研档案协同管理中，各参与方存在不同的利益诉求和目标。因此需要采取有效的措施激发协同主体的内在动力，推动协同管理的顺利进行。首先，要保障参与主体的合法权益，确保各参与方互利共赢，维护协同过程的稳定性和公平性。如荷兰数据归档和网络服务中心（DANS）通过《DANS保存计划》《个人数据标准处理协议》等来规范数据版权归属、个人数据保护等问题，以此维护研究人员的合法权益[41]。美国政府也通过一系列政策文件，如《美国联邦政府资助的科研项目数据采集和递交的办法和程序》《联邦政府资助并委托非营利性机构科学研究所产生的数据管理条例》等有效地协调了不同主体间的利益关系。[42]其次，主管部门可建立合理的评价体系与激励机制，根据各参与方在协同管理中的实际贡献，采取适当的激励措施，给予物质上或荣誉上的奖励，以此激发各参与方的协同热情与意愿。如荷兰政府以及欧洲的科学研究基金会为数据归档保存项目提供了资金支持，以确保其持续性和稳定性。欧洲开放科学云计划更是明确提出，应将科研人员在开放科学数据领域的贡献纳入职业评定与项目评估的双重考量之中，并据此给予相应奖励。[43]

4.3制定相关制度，提供协同保障

（1）制定科学数据归档标准

详细的归档标准对科学数据与科研档案协同管理至关重要。档案部门应利用自身管理实践经验，与数据管理部门进行协商与探讨，明确科学数据归档范围、归档数据格式、元数据的存储与检索、访问控制和权限管理等各方面内容，共同参与科学数据归档的政策及标准的制定。如中国科学院新疆天文台出台《中国科学院新疆天文台数据归档管理办法》，明确观测数据、日志及监测信息数据的归档要求，并与数据管理部门协商确定归档数据格式，确保数据的统一性和有效性。[44]美国国家科学基金会（NSF）与美国国家航空航天局（NASA），均已确立详尽的数据归档标准，规定任何项目在提交数据之前，必须提交一份完整的数据管理规划（DMP），以确保数据的有效管理与利用。[45]美国地球物理协会（AGU）自1993年起便制定了数据归档政策，并于2019年进一步深化，要求旗下期刊发表成果时同步公开相关数据，且数据需存放于认可的211个数据仓库中。[46]

（2）完善数据与档案开放共享制度

首先，为确保科学数据与科研档案的后续开放共享顺畅进行，必须明晰其产权归属问题，避免后续开放共享时产生纠纷。对于科研项目产生的数据与档案，可基于科研经费来源进行归属判定：由财政经费全额支持的项目，其数据与档案应归国家所有；各单位自行筹集经费支持的项目，则数据与档案归该单位所有；若项目得到财政经费的部分支持，其数据与档案的归属需依据经费比例或双方约定来确定。对于国家所有的数据与档案，在保障安全的前提下，应适度扩大其共享范围，以推动科学研究的深入发展。其次，应构建一套完善的开放共享机制，详尽规定开放的内容范畴、共享的具体方式及实施条件，实现有效管控的共享。如美国国立卫生研究所（NIH）规定所有申请项目资金超过50万美元的科研人员，必须提交包含数据共享预期时间表、最终数据集标准化格式、数据共享协议签署要求及具体共享模式等内容的数据共享计划。[47]英国生物技术与生物科学研究理事会亦设立了完善的数据共享机制，规定了研究者在其提交的共享策略中必须阐述的内容，涵盖了数据的学科范畴与类型界定、所遵循的标准与元数据格式要求、数据间相互关联性以及实施数据共享的具体策略与共享过程中的限制条件等，确保了共享的规范性与高效性。

（3）建立安全监管机制

确保科学数据与科研档案的安全与完整，建立全面的安全监管机制至关重要。应将科学数据纳入科研档案的监管范围，明确安全监管的职责与权限。档案管理部门、数据管理部门与科研机构可以通过签署合作协议，明确档案与数据的内容、范围、方式和保障措施等，建立安全监管机制，确保档案与数据的准确性、完整性和安全性。一旦发生档案或数据损毁、丢失、泄密等情况，应根据规章制度对相关责任人进行严肃处理，以起到警示作用。同时，还需加强数据备份和恢复工作，以此确保在发生意外情况时能够迅速恢复数据，减少损失。

4.4打破协同壁垒，推动协同过程高效运转

（1）加强沟通交流，凝聚协同共识

为确保协同管理过程的高效顺畅进行，需要通过加强主体间的沟通交流，建立彼此的信任，形成协同合作的共识。档案部门、数据管理部门和科研机构等各相关单位可以通过定期召开会议等方式，深化交流互动，分享彼此的想法与见解，明确共同的目标与期望，凝聚协同共识，加快协同管理进程。如2023年10月25日至27日，中国档案学会科技档案与科学数据管理学术委员会以“加强科技档案与科学数据管理，服务科技创新”为主题，在北京组织召开了学术年会，委员会委员、特邀专家、档案管理和数据管理领域的学者与工作者共百余人参会，开展了科研档案与科学数据的跨界交流，探讨了科学数据与科研档案协同过程中需要进一步解决的关键问题，分享了推动两者协同管理的参考与建议。[48]

（2）搭建多元主体协同管理平台

在协同过程中，应加强数字化建设，构建先进的协同管理平台，以便协同主体能够更加便捷地共享信息，实现即时沟通与协调，迅速应对并高效解决协同过程中出现的问题。在国际的实践中，部分数据中心正积极探索与档案领域的协同合作路径，共同构建一体化的协同管理平台。例如挪威社会科学数据服务中心与英国国家数据档案馆合作开发的Nesstar系统，以及哈佛大学档案馆、信息技术服务部门与哈佛大学定量社会科学研究院协作构建的Dataverse平台，实现了科研档案与科学数据在更深层次上的互联互通、整合优化与高效应用。[49]对于已经单独建立了科学数据管理平台和科研档案管理平台的单位来说，应当确保两个平台之间的数据能够实现互操作和互链接。如中国科学院上海光学精密机械研究所开展科研机构数字档案室建设试点，重点打通科研业务系统与档案管理系统的信息壁垒，确保档案系统与所级科学数据中心、办公自动化（OA）系统实现无缝对接，进而实现科学数据的逻辑归档机制。[50]如果因为某些原因无法实现这一目标，那么这些单位应当制定一个统一的科研信息资源管理平台功能规范，以确保科研信息的有效管理和利用。

（3）运用高新信息技术提高协同效率

当前人工智能、大数据、云计算、区块链等技术等在许多领域得到了广泛运用，为众多行业的革新与发展注入了强劲动力。因此档案部门、数据管理部门应该抓住机遇，积极运用高新信息技术手段对科学数据与科研档案进行智能化管理，提高协同效率。一是可以利用AIGC强大的自然语言理解与生成能力，自动化处理科研档案，实现信息提取、分类、检索及数据挖掘，降低人工成本，提升管理效率与服务质量。二是借助云计算技术，将海量科研信息资源存储云端，突破本地存储限制，促进资源共享与合作交流。三是利用区块链技术，构建一个去中心化分布式架构，将电子档案全生命周期管理中的各个部门紧密耦合，形成一个高效协同的网络体系，实现电子档案的操作数据及其元数据深度融合，克服传统档案系统中元数据与电子档案割裂所带来的挑战与局限，同时能详尽记录每一次操作痕迹，为全程追溯提供了可能。加上智能合约机制的引入，能够实现精细权限管理与访问控制，确保科研档案和科学数据的完整性与安全性。

作者贡献说明

郑慧：确定选题与论文框架，修改论文；朱英杰：收集资料，撰写初稿。

注释与参考文献

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（责任编辑：冯婧恺张帆）