大數據背景下智庫服務模式探究

秦佳佳　劉海峰

摘 要 全球一流智庫美國蘭德公司順應大數據時代的趨勢，兼顧數據資源和客戶需求兩大導向，注重服務過程中參與主體多元化，創新更具科學性和彈性的雙驅動參與型智庫服務模式，提高研究水平和對外服務質量。我國智庫服務模式比較單一、缺乏互動交流，應積極吸納大數據理念和技術，改善服務模式，提升智庫綜合實力。

關鍵詞 大數據 智庫 蘭德公司 服務模式

作者簡介：秦佳佳，東華大學人文學院2017級碩士研究生，研究方向：政府績效管理;劉海峰，東華大學人文學院副教授，博士，研究方向：公共政策分析與績效評估、數字化政府與信息管理。

中圖分類號：C931? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? DOI：10.19387/j.cnki.1009-0592.2019.08.308

智庫又名“思想庫”“智囊團”，是指專門從事決策咨詢的研究機構。智庫對某些重要問題進行深刻研究，其研究成果可為政府、企業等組織和公眾所使用，這也是智庫提供服務的一般模式。隨著大數據時代到來，智庫面臨挑戰的同時也享受著新興信息技術的優勢。智庫應搭乘大數據的順風車，利用新的技術優勢系統性改進智庫研究方法體系，提高成果的科學性和可信度。在此基礎上，智庫應結合當前主流的以數據資源和客戶需求為導向服務模式的優勢、劣勢，創新更具彈性的智庫服務模式，以向社會、客戶提供更高質量的研究成果，推動智庫高速、健康發展。

一、基本概念梳理

（一）智庫服務模式

智庫以研究報告、技術報告及外部出產物等三大主流產品形式向外界提供服務。目前，智庫服務模式主要有兩種。其一，智庫自主圍繞全球和國內熱點問題，根據智庫數據庫、智庫產品（各類研究報告和其他產品）等，利用多類型工具對數據進行提取、分類和整合，形成具有針對性的研究成果，并將數據和研究成果集成一類問題的專題數據庫。由于智庫研究領域廣泛，智庫自建數據庫可供用戶根據需求進行自主服務。該類型服務對于智庫本身要求較高，需要智庫研究人員對熱點問題具有敏銳的捕捉力和洞察力，通過數據工具迅速抓取信息，并熟練運用多種專業分析工具對數據進行分析、挖掘，形成自建數據庫;且智庫產生的數據信息必須具有高質量、高可靠性和高開放性的特點。客戶需要有較高的自主性，在智庫數據平臺上自主搜索數據信息。其二，智庫與客戶達成契約關系，提供定制化服務。根據契約內容，智庫以項目為導向，圍繞項目主題進行研究，整合調研數據和智庫自有數據庫進行數據分析和總結，向客戶提供研究成果;智庫接收客戶的意見反饋，再次回歸研究階段，對初始研究成果進行再加工，以提交給客戶直至雙方對研究成果達成一致意見。該類智庫提供服務的模式相對第一種模式，具有特殊性、目標單一且明確，以客戶需求為導向，向客戶提供個性化的智庫服務;對智庫整體業務能力有較高要求，且智庫研究人員需要有較強的問題剖析和解決能力。

（二）蘭德公司簡介

《全球智庫報告2018》是由美國賓夕法尼亞大學智庫研究項目組（TTCSP）編寫，是自2007年來該系列報告第12年的最新研究成果。該報告重點關注智庫在全球治理中所發揮的重要作用和智庫自身發展趨勢，并對智庫進行排名。據該報告顯示，美國蘭德公司排名第九，且連續多年居于全球智庫榜前十名，其影響力和知名度不言而喻。

蘭德公司創建于1948年，成立之初旨在為美國軍方提供調研和情報分析服務。蘭德的英文名稱Rand源于“研究與發展”（Research and Development）的英文縮寫。蘭德公司擅長具有前瞻性的戰略研究，對那些于世界發展有重大影響的問題自主進行預測性研究并將研究成果公布于眾。蘭德公司以非營利性的民辦研究機構運行，與政府和其他組織均是客戶合同關系;其服務對象除美國聯邦政府外，也包含外國政府、私營組織及提供資金的基金會等。

二、蘭德公司雙驅動參與型服務模式分析

（一）雙驅動參與型服務模式理論分析

蘭德公司服務對象范圍較廣，其服務模式主要包含三種。第一，蘭德公司發揮其較強的自主性，對全球熱點問題、對世界發展具有重大影響的問題進行立題并展開研究;這種開放性令其研究領域十分廣泛。一方面蘭德公司根據研究課題特征，在開題后或研究結束后向相關領域內的潛在客戶進行產品推薦，激發客戶購買力，增加智庫收益;另一方面，蘭德公司將研究成果公布于其專題或綜合數據庫平臺上以供公眾查詢，客戶可向蘭德公司提出購買其產品或服務。第二，客戶向蘭德公司提出業務需求，雙方就研究主題、研究方法、研究數據、研究進度和研究設計的預算等進行討論，蘭德公司根據最終服務需求全面展開調查、研究工作;且根據項目進度安排表定期向客戶反饋現階段研究成果，根據客戶反饋實時調整研究進程直至最終提交滿足客戶需求的研究成果，實現個性化定制服務。上述兩種智庫服務模式是蘭德公司常規服務模式，大部分對外服務均通過這兩種模式進行。第一種服務模式以智庫自主立題為導向，第二種則以客戶需求為導向。而蘭德公司第三種服務模式——雙驅動參與型服務模式兼具前兩種模式的優勢，自主立題研究和客戶需求導向相結合，具有開放性、多元主體參與的特征，將客戶需求與智庫自立題項目數據緊密結合，實現思想碰撞、數據充分交流，以獲得符合客戶需求且更具科學性的研究成果，豐富智庫自建數據庫、提升智庫服務質量。

雙驅動參與型服務模式，顧名思義，以“自立題數據”和“客戶需求”為驅動，由除智庫研究人員以外的主體如客戶、媒體、公眾及其他組織等多元主體共同參與的智庫服務模式。如圖1所示，智庫在其媒體平臺上發布智庫產品，其潛在客戶被吸引，以契約方式向智庫購買服務。智庫承接客戶項目，根據項目目標展開數據信息采集、分類與預處理、挖掘與分析等大數據技術處理流程;根據項目進度安排行程階段性研究成果，采用數據可視化技術將成果通過多種圖形、表格或用戶交互功能向客戶展示以獲得反饋，也可在智庫媒體平臺上以開放的形式獲取來自多元主體的反饋，根據雙重反饋對當前研究進行調整、完善，實現數據信息的多向流動，以更高效率推進項目進程，最終獲得具有高質量且滿足客戶需求的智庫服務產品。

圖1：雙驅動參與型智庫服務模式

（二）大數據技術對雙驅動參與型服務模式的支持

智庫展開項目研究過程中，大數據技術可為智庫提供多個技術支持。智庫對客戶需求進行分析后進入數據采集階段，可采用“網絡爬蟲” （Web crawler）一類的數據抓取技術，根據所設定的規則抓取萬維網上相關腳本和信息，篩選掉無關數據信息，進行多輪相關數據抓取直至數據符合系統設定條件即停止，且所有被抓取過的信息都將進行存儲形成項目數據庫以備后續研究進行再次檢索。在數據信息挖掘階段，智庫可采取神經網絡法、遺傳算法、決策樹法等，根據目標，在已經過濾和轉換的數據集內進行信息深度挖掘，獲得被隱藏的、對研究主題有價值的數據資源。在成果展示階段，智庫可采用數據可視化技術，將研究所出項目報告和專題智庫產品以圖形、表格等可視形式展示給客戶和智庫媒體平臺;充分利用用戶交互功能使信息使用者根據自身需求智能篩選出相應信息，改善用戶使用感、提高智庫服務智能性。

三、對我國改善智庫服務模式的啟迪

（一）我國智庫服務模式發展現狀

據《全球智庫報告2018》稱，中國智庫數量居全球第三，其中有8家智庫入選全球百強智庫。近年來，為了響應“建設中國特色新型智庫”的中央號召，我國社會不斷支持、鼓勵國內各類智庫的健康發展，我國智庫整體實力有明顯上升，且在多邊外交和全球治理中有出現中國智庫的聲音。隨著越來越多社會問題的出現，我國智庫對外提供服務的總量逐漸增加。相比于美國頂尖智庫蘭德公司，我國智庫對外提供服務的模式主要有兩種，即以智庫數據信息資源為導向、以客戶需求為導向的服務模式。同時，在第二種模式中，還存在市場競爭和定向委托兩種承接項目的方式。這兩種智庫服務模式固然有其優勢，即充分發揮智庫研究人員自主性促進對熱點問題的領先研究，圍繞特定主題的項目給客戶提供定制化服務，提升智庫整體研究實力，增強智庫國內外知名度和美譽度。

但總的來看，我國智庫對外提供服務的模式較為單調，在服務過程中，缺乏多元主體與智庫間的交流、互動，數據體系不夠完善，與國際頂尖智庫服務相比存在較大差距。因此，我國智庫應主動關注全球一流智庫優良的發展路徑，取其精華、剔其糟粕，探索出更具互動性、科學性的服務模式。

（二）蘭德智庫雙驅動參與型服務模式對我國智庫的啟迪

1.培養數據理念、加強數據體系建設

當前，大數據已經逐漸滲透到了各行各業及社會生活中。智庫作為專業的科學研究機構，研究工作都基于扎實的數據之上。智庫必須要建立起大數據思維，深化數據理念，拓展數據來源路徑，加強研究過程中對大數據技術的利用，注重研究數據全面性;強化智庫內部數據相關部門、崗位及人才的建設與培養，建立成熟的智庫數據體系。

2.注重多元主體參與智庫服務過程

智庫對外提供服務，無論是自主立題研究，還是接受客戶委托，均應重視多元主體參與智庫服務過程，包括政府、媒體、企業、其他社會組織及社會公眾等。智庫將階段性研究成果和最終研究成果提交給客戶以獲得客戶反饋;智庫集成專題信息資源并刊登在智庫媒體平臺上以向外界共享，獲得各類型主體對智庫成果的多角度反饋，或補充、或批評指正。多元主體參與智庫研究過程，利于智庫研究人員及時對研究做出調整，并實現數據信息的多向交流，利于智庫提高研究成果的科學性、客戶滿意度。

3.推動雙驅動參與型智庫服務模式的應用

目前，我國智庫服務模式較為單調，且智庫的信息交流并不通暢，一定程度上限制了我國智庫服務質量的提升。雙驅動參與型智庫服務模式在國內智庫中被采用的頻率很低，我國智庫應緊跟世界一流智庫發展潮流，積極采用雙驅動參與型智庫服務模式;在以自主立題導向、客服導向的主流智庫服務模式基礎上，有機融合兩者優勢，充分發揮智庫本身的數據資源和多元主體全面反饋的價值，提升我國智庫服務質量，助力我國智庫躋身于世界一流智庫之林。

四、總結

在大數據理念與技術的推動下，蘭德公司服務模式集中了數據全面、多元主體反饋的優勢，積極采用雙驅動參與型的智庫服務模式，助力蘭德公司研究實力提升、研究成果具有高度科學性。我國智庫應搭乘大數據的順風車，在提供智庫服務中注重大數據思維、大數據技術利用和參與主體多元化，探索出符合自身條件和特點、具彈性的智庫服務模式。

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