产业智库大数据方法体系及其应用场景建设_宋姗姗.pdf

科技管理研究Science and Technology Management Research2023 No.62023 年第 6 期doi:10.3969/j.issn.1000-7695.2023.6.018产业智库大数据方法体系及其应用场景建设宋姗姗1，2，3，钟永恒1，2，3，刘 佳1，2，3，赵展一1，2，3(1.中国科学院武汉文献情报中心，湖北武汉430071；2.中国科学院大学经济与管理学院信息资源管理系，北京100190；3.科技大数据湖北省重点实验室，湖北武汉430071)摘要：为促使我国产业智库大数据服务向更加前沿、主动、高效、智能的方向发展，尤其是将大数据计算能力更好地转化为战略决策支持能力，赋能我国产业数字化转型升级和国际竞争力提升，研究如何借助大数据方法实现产业智库研究模式与流程变革。产业智库在战略目标、管理重点、服务对象、社会功能等方面具有特殊性，通过回顾大数据方法在产业智库中的相关研究，得出产业智库大数据独特的方法论逻辑：从方法论的角度来看，围绕“出政策、出思想、出声音”的智库功能要求，以产业竞争情报、大数据方法以及智库研究领域的理论为指导，涵盖数据、分析与决策三方面的研究方法与工具；从作为具体方法的角度来看，概括为数据方法、分析方法与决策方法 3 种，为产业链构建及竞争情报需求发掘、产业技术路线图开发及技术评估、产业政策分析及政策主题识别、企业竞争力评价及创新战略布局、产业市场分析及发展前景预测等应用场景提供有力支撑。同时结合中国产业智库大数据中心的案例，以低碳产业为例阐释产业智库大数据方法的应用场景。最后为进一步优化产业智库产品供给质量、提升智库决策服务效率，提出从创新大数据方法思维、提升大数据构建和分析能力、培育大数据人才、优化大数据环境等方面重点完善产业智库大数据建设。关键词：产业智库；智库大数据；方法体系；场景应用；智库建设中图分类号：G203；F49；G301 献标志码：A 章编号：1000-7695（2023）6-0136-08Construction of Big Data Method System and Its Application Scenes for Industrial Think TanksSong Shanshan1,2,3,Zhong Yongheng1,2,3,Liu Jia1,2,3,Zhao Zhanyi1,2,3(1.Wuhan Library,Chinese Academy of Sciences,Wuhan 430071,China;2.Department of Information Resources Management,School of Economics and Management,University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China;3.Hubei Key Laboratory of Big Data in Science and Technology,Wuhan 430071,China)Abstract:In order to promote more frontal,proactive,efficient and intelligent big data services of industrial think tanks in China,especially to better transform big data computing power into strategic decision support capability,and to empower the digital transformation and upgrading of Chinas industry and the enhancement of international competitiveness,this paper studies how to realize the research mode and process reform of industrial think tanks by big data methods.Industrial think tanks have particularities in strategic objectives,management priorities,service objects and social functions,it reviews the related research of big data methods for industrial think tanks,and concludes the unique methodology logic of big data for industrial think tanks.From the perspective of methodology,big data for industrial think tanks is based on the functional requirements with policies,ideas and voices,guided by the basic theories of industrial competitive intelligence,big data methods and think tank research,which covers the research methods and tools of data,analysis and decision-making.From the perspective of specific methods,the big data methods for industrial think tanks provide strong supports in these application scenes such as industrial chain construction and competitive intelligence demand discovery,industrial technology roadmap development and technology evaluation,industrial policy analysis and policy theme identification,enterprise competitiveness evaluation and innovation strategy layout,industrial market analysis and development prospect prediction.At the same time,combined with the case of Chinas industrial think tank big data center,it takes low-carbon industry as an example to explain the application 收稿期：2022-08-01，修回期：2022-10-14基项：湖北省技术创新专项软科学研究类重大项目“湖北省重大科技创新平台建设若干重点问题研究”（2021EDA036）项来源：中国科学院文献情报中心青年人才项目“科学数据集的质量评价研究与实践”(Y9KZ301001)宋姗姗等：产业智库大数据方法体系及其应用场景建设137scenes of big data methods for industrial think tanks.Finally,in order to further optimize products supply quality and improve decision-making services efficiency of industrial think tanks,it proposes to focus on improving the big data construction of industrial think tanks from the aspects of innovating big data methods thinking,improving big data construction and analysis ability,cultivating big data talents,and optimizing big data environment.Key words:industry think tank;think tank big data;method system;scene application;think tank construction当前，大数据、云计算、人工智能、区块链等先进信息技术蓬勃发展，并且与产业创新与产业经济发展深度融合。我国国家“十四五”规划明确提出要促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，催生新产业新业态新模式，壮大经济发展新引擎1。可见，信息技术已经逐渐成为重构产业数字化发展的内核角色，特别是在新型冠状病毒感染疫情暴发时期，更是促使产业数字化发展在助力国家治理体系和治理能力现代化进程中发挥了更加不可或缺的积极作用。在此背景下，以产业数据分析与产业情报服务为主要研究内容的产业智库工作迎来了新的发展机遇，产业智库研究方法与应用场景变革已经成为必然。大数据作为一种新的战略资产和研究方法与工具，其应用使得对海量、复杂、多结构数据的即时获取、精确分析、深度挖掘和科学决策支撑成为现实，也推动智库研究的主题内容、方法工具、服务方式与应用场景都发生了显著变化2。因此，面向产业智库领域，如何获取海量多源的数据资源推动产业智库实施精细研究和决策，如何依据大数据方法实现产业智库研究模式与流程变革，如何借助大数据技术促使产业智库大数据服务向更加前沿、更加主动、更加高效、更加智能的方向发展，如何利用大数据赋能产业数字化转型升级和国际竞争力提升，俨然成为产业智库大数据建设的重要命题。1产业智库数据法相关研究1.1产业智库的概念与特点产业智库作为国家智库体系的重要组成部分，围绕智库“出政策、出思想、出声音”的功能要求，在产业政策研究、产业经济发展、产业结构调整、产业技术创新、未来产业培育等方面发挥着积极的“耳目、尖兵、参谋”作用，持续为产业发展和产业创新提供理论支撑、咨政建言、舆论引导和人才储备等服务，是新形势下加强中国特色新型智库建设的重要内容3。例如，中国科学院武汉文献情报中心成立的中国产业智库大数据中心，是基于产业大数据知识服务平台建设产业智库的一种新尝试。该智库坚持以产业链、供应链、技术链、人才链融合为研究视角，针对政府的政策制定与优化、产业（园区）规划与区域发展、企业发展方向与战略管理、技术布局与预见预警、市场调研与招商引智等需求，提供“数据+系统+专家智慧”的“一站式”解决方案。产业智库属于智库，但相较于其他类型智库而言也有其特殊性，主要表现在：（1）在战略目标上，不仅关注对政府决策咨询的影响，同时更加注重面向产业领域的服务及影响力提升；（2）在管理重点上，在注重理论能力培育的同时，更加注重产业实践价值的发挥；（3）在服务对象上，不仅包括与产业发展相关的政府决策部门，还包括产业协会、相关企业、经济开发区、高技术园区等社会主体；（4）在社会功能上，除了发挥在学术界和决策层的桥梁作用外，还是填补、平衡基础研究与实际应用之间断层的“杠杆”，是“产、学、研、用”相结合的组织。1.2产业智库大数据方法与研究内容目前，产业智库大数据方法还没有形成统一定论，但产业智库运用大数据资源、方法和技术的相关建设实践研究已经得到学术界的普遍重视。大数据是智库研究领域的科学方法论，是