科技數據類新型研發機構運行特征與績效評估研究
——以上海科技創新資源數據中心為例

（華東師范大學經濟與管理學部公共管理學院，上海 200062）

數據是大數據時代的重要資本。十九屆四中全會新聞發布會上，中央首次提出“數據可作為生產要素按貢獻參與分配”。2020 年4 月29 日，中央印發《新形勢下加強基礎研究若干重點舉措》的通知，指出要推進國家科技資源共享服務平臺建設，建設一批國家科學數據中心和國家科技資源庫（館）。面對科技、經濟與社會發展的需求與挑戰，開放、協作成為科學研究、科技創新的常態［1］，加強和規范科學數據管理、提高數據開放共享開發水平也將進一步助推科技組織模式與科技創新模式的發展與變革，推動國家科技創新與經濟社會發展［2］。

作為新型研發機構中的一類，科技數據類新型研發機構正在快速興起。科技數據類新型研發機構以管理和集成社會不同機構生成的各類科技數據、提供數據服務為主要目標，通過科技數據服務為科學研究、技術創新和成果轉化等科技活動提供良好的數據環境。科技數據不僅包括傳統意義上的科學數據，即研究、試驗、觀測、調查、檢測等科學研究活動產生的原始與衍生數據［2］，還包括科技人員、機構、項目、科技政策等科技資源數據。科技數據是國家科技創新發展和經濟社會發展的重要基礎性戰略資源，數據的集成互聯是科技資源開放、共享和開發的核心。科技數據類新型研發機構既具有新型研發機構組織特點，又兼具數據集聚、開放共享、開發增值等獨特屬性。首先，機構的組織性質多樣，以事業單位、民辦非企業、企業等多種形式存在，能更靈活地提供科技數據開發、開放與共享服務。其次，機構在政府統籌引導下，由有條件的科研院所、高等院校、企業等法人單位進行共建，強調多方利益相關者的協同參與，能更高效地匯集多方科技數據。此外，機構兼具公共性與市場性，公共性體現在科技數據的廣泛開放共享，市場性強調科技數據的資本特征，強調增值服務［3］。

作為政府推動科技數據開放共享政策的關鍵舉措，科技數據類新型研發機構建設發展離不開公共財政資金支持。在全面實施預算績效管理的情境下，為保障新型研發機構建設發展目標的實現、提升公共服務質量，各地紛紛出新型研發機構的管理實施細則或辦法，明確機構建設運行的規范和流程，落實經費支持、考核監督等保障和支撐［4］。如2017年6 月5 日廣東印發《廣東省科學技術廳關于新型研發機構管理的暫行辦法》對新型研發機構的認定、評估、權利與義務等進行細致說明；2019 年4 月20日上海出臺政策強調需通過第三方績效評價給予新型研發機構研發后補助；2019 年9 月12 日科技部印發《關于促進新型研發機構發展的指導意見》，明確應建立分類評價體系，用績效評價促進機構發展。

科技數據類新型研發機構以科技數據管理集成、開放開發增值、最大化數據資本收益為目標，然而其在數據匯交、組織、儲存、分析、共享、服務等運行管理過程中也面臨著數據多源異構、利益主體多元等挑戰，厘清科技數據價值鏈形成與多主體利益相關者互動是解構科技數據類新型研發機構運行管理與績效形成的關鍵所在。

1 文獻回顧

學界對新型研發機構的研究不斷涌現，文獻數量在近幾年呈快速增長態勢［5］。新型研發機構的運行管理與合作模式是該領域研究的重要主題，如譚小琴［6］從組織創新、模式創新、文化創新三個維度闡述了新型研發機構如何聯結知識鏈、資本鏈和政策鏈以跨越“死亡谷”；米銀俊等［7］認為多主體參與的完全開放式創新模式能實現創新收益最大化。還有學者基于案例對不同類型新型研發機構的發展模式和運行機制進行深入解析，如院校政府共建模式、高校型模式［8］、政府-發起單位雙元構建模式［9］、高校企業共建模式等［10］。任志寬［11］從引發、催化和阻化三個維度分析了新型研發機構運行多主體合作模式，如技術持股、聯合共建、項目孵化和人才交流等。新型研發機構的績效評估也為學者們所關注。楊博文等［12］從北京新型研發機構建設發展目標著手，基于“投入-產出”視角構建了新型研發機構評價體系。陳紅喜等［13］從新型研發機構的目標、理念、功能出發，綜合利用德爾菲法和網絡層次分析法，建立了新型研發機構成果轉化擴散績效評價體系。孟溦等［3］基于資源依賴和社會影響力的雙重視角，從新型研發機構資源投入到社會影響力產生的全過程入手建立績效分析框架，并以上海微工院為例，分析了其在不同發展階段的關鍵績效指標與評估重點。

科技數據類新型研發機構相關研究中，一類研究主要關注科技數據的開放共享，如阿儒涵等［2］基于歐美國家的實踐得出政府資助機構是推動科研數據開放政策的重要執行者、科研數據開放平臺建設積累了初步經驗等，顧立平等［14］提出了提升開放科技數據價值的理論框架和衡量數據價值的方法。一些學者關注科學數據中心的績效評估，如李舸等［15］對比分析了中美兩國地球系統科學數據中心在組織框架、運行機制、政策標準、共享實踐、服務領域和國際合作等方面的差異與特點；劉桂鋒等［16］學者借鑒國際組織開放政府數據評估項目的指標體系，從科學數據中心的建設基礎、數據、管理功能以及效果與影響四個維度評價了哈佛平臺、伊大平臺、北大平臺和復旦平臺的發展現狀；Si 等［17］學者基于科學數據中心的功能構建了評估指標體系，該體系涵蓋運營管理、數據資源、平臺功能、服務效率、影響力，并對中國八個國家級科學數據中心進行了績效評估。

已有研究對科技數據類新型研發機構的運行管理特征分析不足，對其績效評估更多是從投入產出等視角構建評價指標體系，對其科技數據運行管理獨特屬性、績效產生過程分析較為薄弱。本文以科技數據類新型研發機構的數據價值鏈形成為切入點，在分析科技數據類新型研發機構不同階段權益主體訴求、合作模式等基礎上，建構體現科技數據類型新型研發機構運行管理特征的績效評估框架和評價指標體系以期為科技數據類新型研發機構的績效管理提供有益的參考建議。

2 科技數據類新型研發機構運行特征

2.1 數據價值鏈明確

波特于 1985 年在《競爭優勢》一書中首次提出了“價值鏈”的概念。他認為創造價值是各項管理活動的終極目標，且組織的價值創造非某個單獨環節能夠完成。隨后學者們從不同角度對其概念及適用范圍進行了拓展，包括將各類利益相關者［18］、需求鏈等融入到價值分析當中［19-20］。如李綱等［21］對數據管理的價值鏈進行了解構與重構，圍繞價值單元、價值鏈、價值鏈網構建了包含數據感知與獲取、組織與整合、分析與服務三大環節的價值鏈模型。郭斌等［20］基于價值鏈分析框架構建了政府數據治理模型，包括數據采集、數據開發和數據利用三大關鍵活動，財政支持、人力資源管理、技術開發和制度保障四大輔助活動。

科技數據類新型研發機構具有較明確的數據價值鏈，如圖1 所示。數據價值鏈的關鍵活動對數據資本的價值創造具有重要作用，包括數據獲取與采集、數據組織與整合、數據分析與服務。輔助活動以支持機構價值生成的關鍵活動為目的，包括資金支持、人力資源管理、數據管理技術開發、數據管理設備采購和其他制度保障。

圖1 科技數據類新型研發機構的價值鏈圖

2.2 多主體參與，多模式合作

科技數據類新型研發機構通常需要從數據生產者、數據管理者、數據出版者處獲得科技數據［22］，進而與數據中介服務者合作對科學數據進行開發，為各類數據使用者提供服務。科技數據類新型研發機構的關鍵特征之一是政府統籌下的多元主體的參與和合作。機構的有效運行需充分調動各方權益人的積極性和協同性，組織目標實現過程也是權益人需求得到滿足的過程［23］。多元主體以各自利益訴求滿足為導向，在數據存儲、開發與使用過程中形成了不同類型的合作關系，共同推動科技資源的有效集成與開發。總體上，各類主體出于不同利益驅動形成多種合作模式［24］，主要可分為以下三類。

一類是科技利益驅動的數據共享協議模式，主要以數據生產者（如科研人員）、數據管理者（如高校、科研院所）和以科研為目的的數據使用者為主［25］，他們的行動邏輯主要圍繞科學發現展開，科技數據類新型研發機構與他們合作主要是基于科技數據共享協議等。第二類是以公共利益驅動為主的聯合共建模式，主要包括作為政策制定者和科研資助者的政府、非營利性的數據出版者等為主，他們的目標是促進科技數據開放共享、開發服務為主，關注科技數據的社會價值和市場價值，科技數據類新型研發機構與他們合作主要是政府項目資助、聯合共建等。三是經濟利益驅動的企業化合作模式，包括風投企業、商業出版商、科技中介企業和科技創新企業［26］，他們多是通過和科技數據相關的開發使用來增加經濟收益，科技數據類新型研發機構與他們的合作多是服務外包、技術持股等方式（見表1）。

表1 科技數據類新型研發機構主要利益相關者的角色與利益訴求表

2.3 運行管理的階段特征顯著

新型研發機構運行管理有其階段特征。在不同發展階段，不同主體在新型研發機構運行中發揮的作用有所差異，各主體間的合作模式也有所不同［3］。對于科技數據類新型研發機構而言，建設期和運營期不同的目標使得其價值鏈中關鍵活動的開展各有側重，輔助活動也存在一定差異，與之相應的，機構的利益相關者及其合作模式也各有特點（如圖2）。

在建設期，科技數據類新型研發機構價值鏈的關鍵活動集中在數據獲取與集聚、數據組織與整合兩個環節，關鍵利益相關者包括政策制定者、科研資助者、數據生產者、數據管理者和數據出版者。（1）在數據獲取與集聚活動方面，科技數據所有權關系的界定直接影響著科技數據類新型研發機構匯集數據的方式，因此科技數據類新型研發機構會通過協議共享、合同交易等多種方式與不同的數據提供者進行合作以集聚科學數據。（2）在數據組織與整合活動方面，因科技數據具有高維度性、高度計算復雜性、高度不確定性和時空尺度大、分散多源異構等特點［27］，因而科技數據類新型研發機構須對科技數據進行標準化、關聯交互、更新維護，構建科技數據網絡。（3）科技數據類新型研發機構也會綜合政策制定者、科研資助者、數據管理者等多元主體的力量，開展運行資金統籌、人力資源管理、數據管理技術開發等多類輔助活動，為運營期搭建合適的軟件與硬件環境，在這個環節，政府項目資助發揮了重要作用。

在運營期，科技數據類新型研發機構更注重數據的資本屬性，關注在已有數據的基礎上提供可持續的數據增值服務。在數據獲取與采集、數據組織與整合增量運轉的基礎上，科技數據類新型研發機構會和數據開發機構、數據中介服務機構以市場化的方式合作并對科技數據進行挖掘與開發，進而為高校科研院所、企業、政府等多類數據使用者提供開放的檢索服務、針對性的咨詢服務、符合市場需要的數據產品等，兼顧數據服務的廣度與深度，為不同主體的科技活動提供良好的數據環境。此外，科技數據類新型研發機構也可基于現有數據網絡，通過數據挖掘預測未來科技的發展方向與重點，引導政府和市場更有效地運作，提升科技活動的前瞻性與科學性。而在輔助活動方面，相比起建設期，運行期的科技數據類新型研發機構更加重視通過服務收入實現自我造血，及時更新并優化配套制度等。

3 科技數據類新型研發機構績效評估框架

績效目標是科技數據類新型研發機構運行管理的方向和指引，也是績效評估的基準所在。在不同發展階段，機構的績效目標存在差異。因此在對科技數據類新型研發機構進行績效評估時，首先要明確其所處階段與對應的績效目標，這也是分析機構績效過程的基礎。其次，數據價值鏈分析是科技數據類新型研發機構運行、績效產生的核心脈絡，因而明確不同階段績效目標的基礎上，可從數據價值鏈入手解構其績效產生過程，識別不同階段利益相關者的訴求與合作模式，從而分析得出不同發展階段機構運行管理關鍵環節與績效特征。

科學數據類新型研發機構的績效評估框架見圖2，其中，不同發展階段的數據價值鏈活動是提煉關鍵績效領域的基礎，價值鏈中的每個關鍵活動都是一個關鍵績效領域；利益相關者的合作參與是保障機構績效目標實現的關鍵，基于融合了價值鏈與利益相關者兩個維度的機構階段特征，可進一步歸納出關鍵績效指標作為關鍵績效領域成功與否的表征與測量。

圖2 科技數據類新型研發機構績效評估框架

4 個案研究—上海科技創新資源數據中心

4.1 數據中心建設發展目標

上海科技創新資源數據中心（以下簡稱數據中心）于2018 年成立，是上海新型研發與轉化功能型平臺之一。數據中心的指導機構為上海市科委，依托單位是上海市研發公共服務平臺管理中心，徐匯區作為平臺建設的承載區從政策、配套資金等方面給予支持。數據中心的建設運營單位是上海科技發展有限公司，共建單位是上海市科技創業中心，其負責形成各合作單位間資源共享與利益共贏的緊密合作機制。目前數據中心已正式運營并對外提供服務。

數據中心的建設發展目標是面向上海加快建設全球有影響力的科技創新中心的需求，搭建科技知識數據積累、挖掘和傳遞的功能型平臺，在采集、匯聚全市科技資源和服務大數據的基礎上，實現科技數據的加工、存儲、挖掘、分析、共享和服務，形成面向科學研究、科學決策、科技服務業、科技創新的支撐數據密集型科技創新范式的一個科學技術綜合體，為上海盡快提高配置全球科技創新資源能力、加快建立科技資源融通創新機制、提高全社會創新創業和產出重大科技成果的效率、提升科技服務業能級奠定堅實的基礎和平臺保障。

4.2 數據中心價值鏈分析

基于其目標可知，數據中心價值創造脈絡是先采集匯聚全市科技資源大數據，再實現科技數據的加工、存儲、挖掘、分析、共享和服務，從而支撐科學研究、科學決策、科技服務業、科技創新，由此總結出數據中心價值鏈的關鍵活動如下：（1）科技數據集聚：通過和政府、高校科研院所、商業出版社的合作，數據中心獲取了科技人才、儀器設備、科技文獻、研發基地、科研機構等類型的數據資源。（2）科技數據集成：在政府和科技中介企業的支持下，數據中心將現有科技數據進行標準化處理并相互關聯，形成網絡化的科技數據庫，并對動態數據進行更新維護。（3）科技數據檢索服務：借助科技中介企業的外包合作，數據中心面向社會提供開放的科技數據檢索服務。如企業在身份認證后可尋找各領域的科技人才，并結合科技文獻、科研機構、科技項目等信息了解該人才的科研能力。（4）科技咨詢服務：通過對科技數據的分析和挖掘，數據中心可為政府、高校科研院所、企業提供針對性的咨詢服務。如通過預測某領域未來的科技發展方向來為政府提供政策制定的建議。（5）科技中介培育服務：由于我國科技中介市場還處在萌芽階段，科技數據類新型研發機構將在政策支持與風投企業的資金助力下，培育科技中介人才和企業。為了支持關鍵活動的有序運行，數據中心價值鏈的輔助活動包括，從多種渠道匯集發展資金，組建并打造符合發展需要的人才隊伍，開發數據管理所需的組織、挖掘技術，采購數據管理設備設施和建設完善其他管理機制制度保障等。

4.3 數據中心各關鍵利益主體訴求與合作模式分析

數據中心的建設運行涉及數據中心、政府、高校科研院所、科技創新企業、風投企業、科技中介服務企業，各主體利益訴求與合作模式各不相同。（1）數據中心的利益訴求是實現自身戰略目標，構建科技和知識數據積累、挖掘和傳遞的功能型平臺。（2）政府的利益訴求是借助數據中心優化上海的科技創新環境，加速科技創新中心建設的步伐；合作模式包括聯合共建、專項資助等。（3）高校科研院所的利益訴求是獲得有助于科研人員進行研究探索的各類科技數據支持和科技咨詢等其他中介服務；合作模式包括直接購買數據中心服務、簽署共享協議等。（4）科技創新企業的利益訴求是利用科技數據匯集其產品研發、企業運營所需的各類科技信息，并通過獲取科技咨詢等中介服務來更有效地開展活動；合作模式包括直接購買數據中心服務、以項目形式簽署定制化服務合同等。（5）風投企業的利益訴求是通過對科技數據、科技中介相關的初創團隊或企業的投資來獲得回報收益；合作模式包括市場化聯合投資等。（6）科技中介服務企業的利益訴求是在更成熟有序的市場中為客戶提供服務以獲得利潤，并且運用多方資源來壯大自身實力以實現可持續發展；合作模式包括直接購買數據中心服務、接受數據中心服務外包等。

4.4 數據中心運營期的運行管理特征分析

在建設期，數據中心在政府、高校、科研院所和商業出版社的支持下進行科技數據的集聚，并穩步推進數據集成，目標是完成數據中心的基礎建設，為科技數據的價值創造構筑基礎。（1）在科技數據集聚環節：政府一方面指導數據中心制定建設方案，另一方面通過數據采集、數據保存、數據版權與隱私等方面的政策和配套資金、設備來推動運營主體構建和數據資源集聚。此外，政府作為科研活動的重要資助者，也擁有非常豐富的科技數據，數據中心通過和國家知識產權局合作，共享了知識產權數據庫。與此同時，高校科研院所在政策引導下以合作協議等形式開放共享數據，如數據中心通過對接200 家以上儀器管理單位如交通大學的儀器服務在線平臺，采集了上海地區3 萬臺（套）以上大型儀器在線運行服務的底層數據。另外，數據中心與愛思維爾公司合作，利用其全球最大的引文和摘要數據庫（scopus）挖掘全球及國內高層次科技專家人才數據。截止2020 年7 月，數據中心已構建了包含科技人才、儀器設備、科技文獻、科技政策、科研機構基地等多類數據的龐大科技數據池。（2）在科技數據集成環節：政府繼續提供必要的政策扶持與財政支持，數據中心通過投入人力、物力等各類資源來進行科技數據的系統化、標準化管理，通過物聯網等先進技術手段，實現科研數據之間以及科研數據與相關科研人員、科研機構、儀器設備、科研項目等各實體間建立豐富的關聯關系，為提升下一步科技數據被發現、被獲取和再利用的效果打下基礎。為了應對科技數據的復雜自然屬性帶來的數據集成挑戰，數據中心運用政府的資助資金與多家科技中介企業展開合作，引入專業力量進行多維數據的系統整合，逐步將數據池轉化為數據單元網絡，科技中介企業也從中獲得了利潤并提升了服務能力。（3）在輔助活動方面，上海數據中心通過統籌政府專項資金，綜合多方信息組建人才團隊，開發配套的數據管理技術，采購數據管理軟件與硬件設備，建立數據安全管理制度等來支持關鍵活動的進行。

在運營期，除了在政府、高校科研院所和商業出版社的支持下進行科技數據的集聚和數據集成，在與政府、高校科研院所、科技中介企業、風投企業和其他企業的合作下，上海數據中心以用戶需求為導向提供了多樣化的服務，目標是讓科研人員、企業等主體更好地獲取與運用所需的科技數據進行科技活動，成為科技知識數據積累、挖掘和傳遞的功能型平臺。（1）在科技數據檢索服務環節：基于科技數據的集成，數據中心實現了科技數據的有效聯通和檢索，不僅能讓高校科研院所、企業合作查詢獲取基礎的科技數據信息，還有助于高校科研院所和企業供需匹配，滿足高校科研院所轉化科技成果和企業提高自身競爭力獲得利潤的需要。同時，科技中介企業在其中將收獲豐富的服務機會，提升其服務能力并獲得利潤。（2）在科技咨詢服務環節：數據中心為企業和政府提供高端咨詢支持。如政府需要人才數據來輔助千人計劃引進等決策的制定，數據中心可以利用“人才-文獻-專利”的數據鏈來幫助政府更全面的判斷人才的能力與價值。（3）在科技中介培育服務環節：數據中心鼓勵社會力量運用科技數據進行創新創業如運用科技人才的相關數據開拓科技獵頭市場，也會聯合科技中介服務企業與風投機構等共同孵化培育科技數據服務中介公司與專業人才，并進行一定程度的利益合作（如通過資源入股來共擔風險），推動科技服務業發展。在提供服務的過程中，政府引領產業發展、提高國際影響力的需求得到滿足。（4）在輔助活動方面，數據中心的運行管理重點體現在：將資金支持從單一的政府資助轉為政府資助和服務收入并行，且隨著數據中心日益成熟，服務收入將成為主要資金來源；基于組織運行的實踐需要，不斷優化完善其制度保障，確保制度機制能為組織提供明確的行動指南，如數據中心發表了數據安全聲明、版權聲明等文件以優化科技數據開放共享的安全性、合規性等。

4.5 數據中心績效評估指標建構

通過對數據價值鏈、各關鍵利益主體訴求與合作模式以及不同階段運行管理特征的分析，本文形成了數據中心的績效評估框架（如圖3），其關鍵績效領域包括科技數據集聚能力、科技數據集成能力、科技數據檢索服務能力、科技咨詢服務能力、科技中介培育服務能力和輔助活動能力。

圖3 數據中心績效評估框架

在建設期重點考察數據集聚和集成能力。針對科技數據集聚能力，既要考察科技數據本身的全面性、時效性，也要從利益相關者角度出發考察科技數據來源穩定性和權威性。針對科技數據集成能力，一方面要評估科技數據標準化程度、科技數據網絡整合度等，另一方面要關注和科技中介企業的合作效率。針對輔助活動能力，可用建設方案制定水平、科技數據集成共性技術等指標進行測量。

在運營期重點考察科技數據檢索、科技咨詢和科技中介培育服務能力，與此同時，為更好地支持價值創造，在集聚和集成能力方面需增加對合作主體滿意度的評估。針對科技數據檢索服務能力，可用檢索產品開發水平、訪問量、數據檢索有效性等指標衡量，并結合數據檢索用戶如高校科研院所、企業等的滿意度來綜合評價。針對科技咨詢服務能力，既可從服務效率、服務收入水平等進行評估，也可結合利益相關者運用政府決策咨詢次數、企業購買服務數量、各類服務對象滿意度等指標衡量。針對科技中介培育服務能力，可用科技數據中介孵化數量、合作主體如科技中介企業的滿意度等指標衡量。針對輔助活動能力，可用中心自我造血水平、政府配套政策支持水平等指標來測量（見表2）。

表2 數據中心績效指標表

表2（續）

5 結語

在科技創新愈發強調開放協作的背景下，科技數據類新型研發機構以管理和集成社會不同機構生成的各類科技數據集成、提供數據開發、開發、共享和增值服務為主要目標，通過科技數據服務助力科技進步和社會發展。本文針對科技數據類新型研發機構獨有特征，從科技數據價值鏈形成和利益相關者合作兩個維度出發對科技數據類新型研發機構運行管理的階段特征進行分析，對其績效形成過程進行解構，在此基礎上建構了符合其運行管理目標并滿足政府績效管理需求的績效評估框架。意義在于：一方面，科技數據類新型研發機構關鍵績效領域與其科技數據價值創造的核心脈絡緊密結合，基于數據價值鏈形成視角進行分析有助于精準把握機構在建設發展階段的關鍵活動與關鍵績效指標；另一方面，通過對不同時期機構運行重點、關鍵主體訴求和合作模式的分析來構建分階段績效指標體系，不僅能反映機構發展特點與規律，還能引導機構重視多元主體合作以實現科技創新的協同發展。本文豐富了關于科學數據類新型研發機構的研究，對該類組織與其他類似機構的運行管理和績效評估有一定的參考價值。未來可通過跟蹤調查強化績效評估的系統性和可操作性，并挖掘科學數據類新型研發機構價值創造的激勵路徑，探索如何設計制度機制以平衡績效管理的監督與激勵功能，提升機構運行的生命力。