一、数据驱动的科技创新治理机制

（一）科技治理数字化转型的驱动因素

数字经济条件下，新一代信息技术的广泛应用，一方面加速了包括科技创新活动在内的各种经济社会行为数字化转型；另一方面，大量的数据信息得以收集、存储、积累，形成了丰富的数据要素资源。经济社会活动数字化转型，特别是科技创新活动数字化转型，强化了经济社会运行的复杂性、系统性、不确定性等特征，对科技创新治理乃至整个国家治理提出了更高的要求；而数据资源配合数据处理技术则为科技创新治理数字化转型提供了更多的支撑和手段。这些都成为国家科技治理数字化转型的重要驱动。

第一，微观层面企业科技创新模式的数字化转型为宏观层面国家科技创新治理的数字化转型提供了数据和技术支撑。数字经济条件下，数据要素资源和数据整合处理能力已成为企业科技创新活动的主要驱动力。无论是小米的新品手机设计开发还是中科院上海药物所的新药研制，都是在数据资源积累、整合、共享基础上才得以实现的。在此过程中，实施科技研发活动的微观主体往往都会构建信息网络平台，作为汇聚整合多源数据、实现数据交互共享、提炼集成有效信息的技术载体。例如，中科院上海药物所打造“新药研发集成化平台”，整合信息情报、实验管理、新药申报等多个系统的数据资源，支撑药物研发进度和质量的提升。微观层面科技创新活动的数据积累和数据集成处理分析诸多实践，在国家科技创新治理的数字化转型过程中都有望发挥支撑作用。既有企业数据平台的再整合，将为国家层面协调多方创新力量，优化创新资源配置、做好顶层设计提供有力支撑。

第二，数据驱动的微观科技创新模式客观上对国家科技创新治理模式加速数字化转型形成一种倒逼。数字化转型后，微观层面的科技创新实现方式发生重大变化；创新活动的实施由传统的责任方／供给方单方面推动逐步转变为接受方／需求方等其他利益相关方共同参与，呈现出多方主体动态交互，协同配合的特征。例如，小米的手机新品研发离不开众多“米粉”的深度参与。在此过程中，微观层面创新活动的交互性、协同性、系统性和复杂度都显著增强。在这种背景下，要在更高层面组织协调更多主体围绕特定创新目标统一行动，势必面临更大的难度。唯有充分利用充裕的数据要素资源和日益成熟的数据处理分析技术，加速现有的国家创新治理模式的数字化转型，才可能及时有效协调各方行为，提高国家创新体系的整体效能。

第三，国家治理实践中，各地以数据驱动创新社会治理模式的相关探索，为国家科技创新治理数字化转型提供了有益经验。社会治理和科技创新治理都属于国家治理的重要组成部分，其核心都是要协调多方主体为实现特定目标而统一行动，都需要直面利益诉求多元化、主体空间布局分散化等难题。从浙江杭州、绍兴等地数字政府建设和治理数字化的具体实践来看，构建社会治理数据网络平台，着力打破数据壁垒，推进各级各部门基层治理信息系统对接整合，是打破权力体系条块分割、克服“治理碎片化”问题，实现基层社会的“整体性治理”的前提。在此基础上，要实现多方主体的数据信息动态交互和协同配合，要对相关活动实施的组织结构和实际运行流程进行改造：一是组织结构由传统的科层结构向扁平结构转换，借助网络平台可以显著缩短数据信息传递路径，减少组织运行的层级；二是任务实施由传统的串行模式向并行模式转变，这仍然是以网络平台为载体的主体间数据信息动态交互为前提；三是活动推进模式从以往的“自上而下”向“上下互动”转变。

（二）科技创新治理数字化转型的基本原则

数字经济时代，优化科技创新治理的核心目标是适应时代变化，充分发挥数据要素充裕可得等有利因素，切实提高创新体系运行效能。为此，在推动科技创新治理数字化转型、构建并完善数据驱动的科技创新治理机制过程中，需要遵循以下基本原则：

１．数据驱动原则。科技创新治理顺利实现数字化转型的基础是数据驱动，即以实时、充分、准确的数据信息作为治理主体及利益相关者行为决策的依据。为此，需要打破传统治理中条块分割的数据壁垒，建立起多源数据交换汇集的跨部门、跨主体协作机制；搭建数据要素集成平台，在整合多方数据基础上提炼有效信息，并实现不同主体间数据信息的实时动态交互，引导各利益相关主体的行为决策。

２．系统重构原则。科技创新治理体系是一个复杂系统，数据汇集提炼只是为实现治理数字化转型提供了基础性支撑条件。要切实发挥出数据要素的驱动作用，需要对整个科技创新治理体系进行适应性改造。以网络平台为依托，按照信息交换和协同配合的要求，重新界定不同主体职能边界和交互规则，对相关业务流程进行调整优化。在此基础上，重塑科技治理体系的基本架构。

３．政府主导原则。知识的外溢性决定研发创新活动具有一定的公共产品属性，仅靠市场机制无法提供满足社会需求的研发成果，需要国家或政府的介入才有望纠正市场失灵。从创新实践视角来看，科技创新治理的终极目标是加快全社会科技进步、提高国家创新能力，治理引导的对象不仅仅是个别企业零星的研发创新活动，而是面向微观层面所有各种可能的潜在研发创新活动，需要国家或政府从宏观层面进行规划和布局。

４．多方参与原则。科技创新治理体系作为复杂系统，仅靠国家或政府主导难以实现系统的有效运转。必须由市场主体（企业）、研发机构、科研人员、技术中介等系统内其他主体积极参与，协同配合，才可能适应数字经济时代复杂、易变、不确定、模糊的经济社会运行环境，发挥出科技创新治理体系的协调引导作用。

５．统筹优化原则。科技创新治理体系数字化转型的本质是借助数字技术和数据要素，提升科技创新治理能力，在宏观或区域范围内对研发创新存在的市场失灵予以纠正克服。为此，不仅需要国家／政府的主导和多方主体的共同参与，更需要在全社会范围内整合并统筹利用科技创新资源，综合运用市场和规制手段包括“集中力量办大事”的制度优势，将有限的科技资源优先配置到符合国家战略要求的急需领域。

（三）数据驱动的国家科技创新治理机制基本架构

新中国成立７０多年来，经过几代人的不懈努力，特别是１９７８年改革开放后，围绕解决“经济科技两张皮问题”不断深化科技体制改革，引入市场机制，逐步形成了以国家／政府为主导、企业为主体、政产学研多方联动的国家创新体系，构建起共产党领导下的、以举国体制为代表的中国特色科技创新治理体系。“十四五”时期，为顺应加快数字化发展总体要求，应参照上述推进科技创新治理数字化转型的五项基本原则，围绕提升国家创新能力，加快形成数据驱动的国家科技创新治理机制，对其基本架构有如下设计（如图１所示）：

图１ 数据驱动的科技创新治理机制架构示意图

第一，建立“政产学研金”等共同参与的线下科技创新事务多方协调机制。从国家层面到省级层面，再到地市级层面，自上而下逐级整合各类科技创新跨部门协调机制，如战略性新兴产业发展部际联席会议等，成立科技创新事务综合协调委员会；各级委员会由科技行政主管部门牵头，发改、财政、工信、网信等部门共同主导，高校院所、行业协会、高新技术企业、金融机构、技术服务中介机构等主体共同参与；不同层级协调委员会之间设置对接联络机制和通道。

第二，构建完善科技创新数据信息交互平台。比照线下交流协调机制，搭建国家、省、地市三级科技创新公共服务与信息交互平台。平台搭建仍然由政府部门主导，但具体建设和运行维护工作可以选择以政府购买服务等市场化方式，交给软件信息服务类企业负责执行。一是充分利用现有的科技创新公共服务平台，如在国家层面可以考虑对“国家科技管理信息系统公共服务平台”进行优化完善；二是对现有政务服务平台中科技创新相关内容进行整合优化；三是增加强化政产学研多方主体交流互动的功能模块，为多源数据汇集交换提供支撑。

第三，完善数据信息交互的程序规则，实现多主体、多层级、线上线下联动。一是重构政产学研金交流协调机制，将线下交流协调与线上信息交互有机对接，以类似数字孪生的方式在平台上形成数字镜像；二是设置跨层级、跨平台接口，为不同层级间的信息交互提供便利；三是建立线下跨层级交流协调机制，借助跨平台线上信息交互接口畅通跨层级交互渠道。

（四）数据驱动的科技治理与创新生态赋能

从“要素重组”到“创新生态系统”，创新理论演进的四个阶段契合了科技创新活动交互性、系统性、复杂性、多变性等特征不断显现的过程。从系统论视角来看，生态系统复杂性的不断提升某种程度上也意味着系统脆弱性的累积。复杂系统中往往容易由于单点协调不畅而出现局部混乱，如不能及时疏导则会累积风险，威胁系统稳定甚至引致系统崩溃。为此，要保障经济社会复杂系统的有序稳定运行，需要有一套合理的制度安排和顺畅的反馈纠偏机制予以支撑。事实上，弗里曼、伦德瓦尔等在界定国家创新体系时便将相关的制度机制作为创新体系的组成部分；而创新生态系统理论强调的“共生共栖”也暗含了主体间在特定规则下的有序互动。既有创新生态系统理论所强调的系统内各主体之间“共生共栖”的协同平衡状态。

数字经济时代，经济社会运行过程中，人与人、人与物、物与物之间通过数据信息形成了更为紧密的关联。数据要素消除微观个体局部信息不对称的同时，也大大增加了个体间交互性，进而提升了宏观整体的系统性、复杂性。在此过程中，科技创新活动的组织架构、运行方式也随之发生适应性变化，突出表现为：创新主体之间高连通、多链接，组织架构去中心化、扁平化，主体行为并发性、交互性，并带来创新生态系统整体复杂性的大幅提升。高连通、多链接带来的高复杂性，需要有更为合理的制度安排和即时顺畅的反馈机制才能予以支撑。科技创新治理体系和治理能力，核心就是借助科技创新活动相关的各种体制机制，为科技创新活动的实施和创新生态体系的正常运转提供支撑。适应数字经济条件下创新活动和创新体系的上述变化，科技创新治理数字化转型成为必然选择。

科技创新治理数字化转型的目标就是要适应数字经济发展时代要求，借助数据要素资源和数字技术对各种流程、机制、制度进行完善，为日益复杂的创新生态系统实现协调顺畅运转提供保障。从更广义的生态系统视角来看，科技创新治理活动和治理体系本身也是创新生态系统的组成部分，其数字化转型本质上也是对创新生态系统的一种全方位赋能，不妨称之为“基于科技治理数字化转型的创新生态赋能”。通过科技创新治理的数字化转型，创新生态系统有望更好地处理数字经济条件下高连通、多并发、频交互的复杂局面，畅通系统运行堵点，提高创新生态系统整体运行效能，实现对整个创新生态系统的数字化赋能。上述“创新生态系统的科技治理数字化赋能机制”，简称“创新生态系统数字化赋能”，也可以算是对创新生态系统理论在数字经济时代的一种适应性拓展。

二、数据驱动的国家治理机制特点

新一轮科技革命和产业变革的加速演进，经济社会发展进入以易变性、不确定性、复杂性和模糊性为特征的ＶＵＣＡ时代，在催生各种数字经济新模式新业态的同时，也强化经济社会运行的ＶＵＣＡ特征。面对数字经济条件下日益增加的复杂性和不确定性，从科技创新治理到基层社会治理，国家治理体系已经做出适应性调整。目前，数据驱动的国家治理机制正在加速形成，其主要特点大致体现为以下三方面：

１．国家治理体系的整体感知能力大幅提升。国家治理的主要目标是维护经济社会复杂系统的平稳有序运转，因此，需要及时获取经济社会运行中各种风险挑战的详细信息，并准确判断其形成原因及潜在后果。数字时代，移动互联网、物联网等技术极大增加了人与人、人与物之间的交互和连接，形成信息传递渠道多元化格局，而数据处理分析技术则能大幅提升治理主体的判断能力和决策速度。以新冠肺炎疫情防控为例，在各地抗疫实践中，借助各种数字技术手段，新发病例的行动轨迹、密切接触人员等流行病调查信息的采集能在病例确诊后的数小时内完成，从而为迅速采取隔离措施、降低扩散风险争取宝贵时间。

２．国家治理的组织架构发生重大变化，各类数据平台成为国家治理体系的依仗和重要组成部分。信息充分、反应迅速是对日益复杂经济社会运行系统进行有效治理的前提和基础。数字时代，数据要素资源异常丰裕，但要将多源、海量数据快速转化为有效信息则需要依靠各种数据平台提供技术支持。在数字经济实践中，新模式、新业态的形成大多以数据平台为基础。各行业、各领域的头部数据平台，往往覆盖上千万甚至上亿用户，因此，其汇集的微观主体数据经整合处理能够有效展示宏观或区域层面运行状况，加上其即时性特征，已经成为国家治理决策特别是应对重大突发事件的重要依据。例如，建筑机械、工程机械等机械设备制造商建立的工业互联网平台，可以实时监测机械设备运行情况，实时获取开工率等信息；“货车帮”等在线货运平台，能够实时提供全国公路货物运输状况信息；这些对于及时判断宏观经济景气状况、精准施策有着重要意义。事实上，很多覆盖全国的数据平台，虽然由私人部门所有和运营，但却发挥着公共基础设施的作用；它们与国家治理体系已经高度一体化，是治理体系的重要组成部分和治理能力的重要体现。

３．国家治理的实现方式由以结果为导向的事后控制转变为基于数字技术的过程治理。国家治理的成效取决于能否建立起容易达成一致行动的多方协调机制。传统的国家治理主要依靠各种正式契约和非正式契约，以事后结果作为调整治理的依据。无论是正式契约还是非正式契约，都会由于客观或主观原因而引发各种机会主义行为，使得多方参与的集体行动难以协调一致。２０１２年诺贝尔经济学奖得主罗伊德·沙普利指出，合作博弈的核往往为空集，即多方集体行动无法达成一致。数字经济时代，数字技术的广泛渗透使得多方行为的数据轨迹能够被实时获取，从而以第三方技术契约方式对多方交互过程进行动态追踪，进而采取实时干预措施实现对多方集体行动的有效协调。

三、结论

本文结合创新理论和创新活动组织方式的演进，在厘清国家治理、科技创新治理的内涵边界基础上，围绕科技创新治理数字化转型进行深入探讨，并提炼数据驱动的国家治理机制的主要特征。据此有以下主要结论：

１．科技创新治理是国家治理重要组成部分，以既有的创新体系／创新生态系统作为其作用和优化对象；而科技创新治理体系则是以各种制度安排和机制设计为主体形成的用于规范引导科技创新活动的规则系统。经济社会活动数字化转型对科技创新治理乃至整个国家治理提出了更高的要求，而丰富的数据资源和不断提升的数据处理技术则为科技创新治理数字化转型提供了更多的支撑和手段。各地以数据驱动的社会治理实践，也为国家科技创新治理数字化转型提供了有益经验。

２．科技创新治理数字化转型，应按照数据驱动、系统重构、政府主导、多方参与、统筹优化等原则对既有治理体系进行调整、设计和完善，切实发挥出对科技创新活动的协调引导作用。实现数据驱动的科技创新治理，须建立政产学研金等共同参与的线下科技创新事务多方协调机制，构建科技创新数据信息交互平台与之相匹配，并着力完善数据信息交互的程序规则，实现多主体、多层级、线上线下联动。

３．科技创新治理活动和治理体系也是创新生态系统的组成部分，其数字化转型本质上是对创新生态系统的一种全方位赋能。通过科技创新治理的数字化赋能，创新生态系统有望更好地处理数字经济条件下的复杂局面，畅通系统运行堵点，提高创新生态系统整体运行效能，进而实现“创新生态系统数字化赋能”；这也可以看作是数字经济时代创新生态系统理论的一种适应性拓展。

４．面对数字经济条件下日益增加的复杂性和不确定性，国家治理体系已经做出适应性调整。正在形成的数据驱动国家治理机制具有三方面突出特点：一是国家治理体系的整体感知能力大幅提升；二是国家治理的组织架构发生重大变化，各类数据平台成为国家治理体系的依仗和重要组成部分；三是国家治理的实现方式由以结果为导向的事后控制转变为基于数字技术的过程治理。

原文刊载于《北京交通大学学报（社会科学版）》2021年4月 作者：（中国社会科学院 数量经济与技术经济研究所 蔡跃洲

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