智庫(kù)建設(shè)范式的轉(zhuǎn)型：從專家驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

李剛 陳霏 蘇丹淳 朱雍

編者按：2013年，全球大數(shù)據(jù)權(quán)威、可穿戴設(shè)備之父、麻省理工學(xué)院人類動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)室主任亞歷克斯·彭特蘭（Alex Pentland）教授在《科學(xué)美國(guó)人》雜志上發(fā)表了《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)社會(huì)》一文，認(rèn)為人類社會(huì)正向21世紀(jì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字社會(huì)轉(zhuǎn)型，人類行為研究新范式需要以大數(shù)據(jù)為核心重新建構(gòu)。隨后，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)社會(huì)的概念得到多維度傳播和實(shí)踐，數(shù)據(jù)被認(rèn)為是繼勞動(dòng)、土地、資本、技術(shù)之后的第五生產(chǎn)要素。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新型數(shù)字社會(huì)，“循數(shù)增智”成為智庫(kù)發(fā)展的新趨勢(shì)，以蘭德公司、CSIS為代表的全球領(lǐng)軍智庫(kù)已實(shí)現(xiàn)了走向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的范式嬗變。與之相較，則是我國(guó)的大部分智庫(kù)依然是以專家為核心的研究組織，這種模式顯然無(wú)法適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的政策研究要求。因此，面向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型成為我國(guó)新型智庫(kù)研究與建設(shè)的當(dāng)務(wù)之急。

基于上述背景，本刊特邀請(qǐng)南京大學(xué)中國(guó)智庫(kù)研究與評(píng)價(jià)中心主任李剛教授組織了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智庫(kù)建設(shè)理論與CTTI案例研究”專題文章。本專題文章以理論與案例相結(jié)合視角，在建構(gòu)從專家驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智庫(kù)建設(shè)范式轉(zhuǎn)型的概念、模型和路徑基礎(chǔ)上，對(duì)“中國(guó)智庫(kù)索引”（CTTI）系統(tǒng)的緣起、元數(shù)據(jù)體系、功能與部署架構(gòu)、機(jī)制等創(chuàng)新之處進(jìn)行了歸納與總結(jié)，并基于CTTI積累的專家大數(shù)據(jù)研究了我國(guó)智庫(kù)專家的畫像、模型、方法和集體傳記特征。

相信本專題可為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的我國(guó)新型智庫(kù)發(fā)展轉(zhuǎn)型提供一定的理論支撐及框架指導(dǎo)。

摘? ? 要：“社會(huì)5.0”的智庫(kù)提升決策咨詢研究科學(xué)性的主要途徑是從傳統(tǒng)的專家驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)的建設(shè)范式包括社會(huì)文化與政策環(huán)境層、核心理念與頂層設(shè)計(jì)層、智庫(kù)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)與傳播層和數(shù)據(jù)底座層等要素。智庫(kù)需從強(qiáng)化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)認(rèn)知和充分利用國(guó)家數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)政策供給、沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)、推動(dòng)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新變革、重視數(shù)智“工具箱”的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用、優(yōu)化數(shù)據(jù)人才配置，強(qiáng)化數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)建設(shè)等方面推動(dòng)智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型。

關(guān)鍵詞：智庫(kù)建設(shè)；智庫(kù)研究；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)；數(shù)字化；數(shù)據(jù)資產(chǎn)

中圖分類號(hào)：G644? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ? ?DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2023063

The Transformation of Think Tank Construction Paradigm： From Expert-Driven to Data-Driven

Abstract The main way for think tanks in “Society 5.0” to improve the scientific nature of decision-making consulting research is to respond to the national strategy of digital social science construction， and transform the traditional expert-driven think tanks into data-driven think tanks. The construction paradigm of data-driven think tanks includes social culture and policy environment layer， core concept and top-level design layer， think tank business operation and communication layer and data base layer. Think tanks need to promote data-driven transformation in terms of strengthening important cognition and policy supply， accumulating data assets， promoting innovation and transformation of business models， emphasizing the construction and application of the data intelligence “toolbox”， optimizing the allocation of data talents， and strengthening the establishment of data teams.

Key words think tank construction; think tank research; data-driven; digitization; data asset

在第四次工業(yè)革命的推動(dòng)下，人類社會(huì)正在經(jīng)歷“快速、大尺度、深層次”的數(shù)字化轉(zhuǎn)型［1］，科學(xué)研究進(jìn)入了“第四范式”——數(shù)據(jù)密集型科學(xué)?！皵?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”成為智庫(kù)研究的重要議題。侯忠生和許建新認(rèn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)思想指利用受控系統(tǒng)的在線和離線數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)的預(yù)報(bào)、評(píng)價(jià)、調(diào)度、監(jiān)控、診斷、決策和優(yōu)化等各種功能［2］。亞歷克斯·彭特蘭認(rèn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)是指利用不同來(lái)源的數(shù)據(jù)來(lái)理解和預(yù)測(cè)人類行為，包括社會(huì)互動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字痕跡［3］。蔡蓉英和張志華認(rèn)為，基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智庫(kù)研究是以新一代云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈技術(shù)為支撐，結(jié)合制度化和程序化的技術(shù)手段，借助數(shù)據(jù)挖掘、行為分析等先進(jìn)方法，使傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)判斷模式上升為智慧決策模式［4］。歐陽(yáng)劍和周裕浩提出，在決策中，智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型研究采取定性與定量相結(jié)合、人機(jī)協(xié)同等方法，基于數(shù)據(jù)為智庫(kù)提供感知研究對(duì)象的量化維度，借助數(shù)據(jù)挖掘更多的因果解釋機(jī)制，為決策者提供了新方案、新視角、新思路［5］?？梢?jiàn)，目前學(xué)界大多是從數(shù)據(jù)對(duì)研究產(chǎn)生影響的視角來(lái)解釋、理解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，而本文嘗試從智庫(kù)組織建設(shè)和能力建設(shè)視角理解數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。2016年1月22日，日本內(nèi)閣會(huì)議審議通過(guò)的《第五期科技技術(shù)基本計(jì)劃》，提出了“社會(huì)5.0”（Society5.0）概念，描述最大限度應(yīng)用信息通訊（ICT）技術(shù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)空間與物理空間高度融合，給人類帶來(lái)富裕的“超智能社會(huì)”［6］。“社會(huì)5.0”是用于描述以數(shù)據(jù)智能為核心的全新社會(huì)形態(tài)的一個(gè)新概念。

當(dāng)前，人類正從“社會(huì)4.0”（信息社會(huì)）向“社會(huì)5.0”（超智能社會(huì)）轉(zhuǎn)型，“社會(huì)5.0”的核心是用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和共享經(jīng)濟(jì)的融合一體來(lái)更新人類社會(huì)生產(chǎn)、生活、研究、治理等全部問(wèn)題，觸及人類社會(huì)每一個(gè)方面，每一個(gè)角落。智庫(kù)作為現(xiàn)代研究組織也受到了“社會(huì)5.0”的深刻影響。2013年4月，習(xí)近平總書記對(duì)中國(guó)特色新型智庫(kù)建設(shè)工作作出重要批示［7］。迄今中國(guó)新型智庫(kù)建設(shè)恰好十年。十年來(lái)，我國(guó)智庫(kù)建設(shè)主要是以專家群體為核心開(kāi)展的，組織、激勵(lì)和保障專家團(tuán)隊(duì)開(kāi)展決策咨詢活動(dòng)是智庫(kù)建設(shè)的主要問(wèn)題。“社會(huì)5.0”時(shí)代，這種完全依靠專家驅(qū)動(dòng)的智庫(kù)建設(shè)模式已經(jīng)不太適應(yīng)形勢(shì)的發(fā)展。本文基于科技發(fā)展對(duì)社會(huì)的影響（ST-S）的經(jīng)典科學(xué)社會(huì)學(xué)分析思路，不僅討論了超智能社會(huì)對(duì)智庫(kù)發(fā)展的影響，而且闡述了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)建設(shè)的新范式及其實(shí)施路徑。

1? ?數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)建設(shè)的時(shí)代背景

“社會(huì)5.0”時(shí)代，智庫(kù)的技術(shù)環(huán)境、社會(huì)角色和政策研究議程正在發(fā)生深刻的變化，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)成為一切現(xiàn)代組織需要回應(yīng)的“時(shí)代之問(wèn)”。凡是形成不了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式的組織和機(jī)構(gòu)或許都終將會(huì)被時(shí)代淘汰，智庫(kù)也不例外。所謂新型智庫(kù)的“新”，除了體制機(jī)制之新外，主要就是手段、方法和技術(shù)的新，體現(xiàn)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的政策分析模式、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智庫(kù)治理和營(yíng)運(yùn)模式的構(gòu)建與實(shí)踐之中。以下從三個(gè)方面探討數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)建設(shè)的時(shí)代背景。

1.1? ? 超智能社會(huì)對(duì)智庫(kù)研究議程與組織變革的影響

21世紀(jì)以來(lái)，人類社會(huì)加速?gòu)摹吧鐣?huì)4.0”（信息社會(huì)）向“社會(huì)5.0”（超智能社會(huì)）演化，這對(duì)人類的生產(chǎn)模式、生活方式和價(jià)值理念產(chǎn)生了全方位影響［8］。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代數(shù)字技術(shù)的興起使得數(shù)據(jù)的獲取、存儲(chǔ)和處理效率按照指數(shù)形式來(lái)提升，智庫(kù)已經(jīng)身處數(shù)字社會(huì)的技術(shù)環(huán)境、文化環(huán)境和社會(huì)環(huán)境。對(duì)于智庫(kù)而言，治理、營(yíng)運(yùn)和研究等工作均遭遇重大挑戰(zhàn)，具體表現(xiàn)就是傳統(tǒng)思維和數(shù)據(jù)智能之間的沖突，也就是說(shuō)智庫(kù)雖然身處數(shù)字社會(huì)，但是意識(shí)、思維、能力、業(yè)務(wù)模式還在“社會(huì)4.0”甚至“社會(huì)3.0”時(shí)代，面臨著迅速適應(yīng)數(shù)字智能社會(huì)的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

超智能社會(huì)對(duì)現(xiàn)代智庫(kù)的影響主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面。一是政策議程的變化。超智能社會(huì)的戰(zhàn)略研究與政策分析的問(wèn)題、對(duì)象、議程已經(jīng)發(fā)生了重大變化，經(jīng)濟(jì)、政治、社會(huì)和文化發(fā)展的信息化、數(shù)據(jù)化和智能化問(wèn)題成為戰(zhàn)略研究與政策分析的重要問(wèn)題。傳統(tǒng)智庫(kù)缺乏數(shù)字智能的意識(shí)、技術(shù)和方法，不熟悉超智能社會(huì)數(shù)字政策議程，步履艱難，甚至有生存之虞；二是超智能社會(huì)對(duì)智庫(kù)組織變革的影響。智庫(kù)作為以問(wèn)題為導(dǎo)向、服務(wù)公共決策的戰(zhàn)略與政策研究機(jī)構(gòu)，目前的組織文化、組織結(jié)構(gòu)和組織功能是與專家驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)相適應(yīng)的。傳統(tǒng)的專家驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)的智力資源主要集中于專家頭腦，大多數(shù)決策咨詢活動(dòng)主要依賴專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。建設(shè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)的目標(biāo)就是建設(shè)與超智能社會(huì)適應(yīng)的組織文化，改變自身的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，形成新的智庫(kù)功能。

1.2? ? 數(shù)字社科與新文科建設(shè)帶來(lái)的政策機(jī)遇

2016年5月17日，習(xí)近平總書記在哲學(xué)社會(huì)科學(xué)工作座談會(huì)上指出“要加快發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義的新興學(xué)科和交叉學(xué)科，使這些學(xué)科研究成為我國(guó)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)的重要突破點(diǎn)”［9］。2019 年4月29日，教育部等在“六卓越一拔尖”計(jì)劃 2.0 啟動(dòng)大會(huì)上提到，新文科建設(shè)的目標(biāo)為“推動(dòng)哲學(xué)社會(huì)科學(xué)與新科技革命交叉融合，培養(yǎng)新時(shí)代的哲學(xué)社會(huì)科學(xué)家”［10］?？梢钥闯?，新文科之“新”的其中之一就在于新科技革命與文科的交叉融合化發(fā)展，其核心是強(qiáng)調(diào)將人文社科的問(wèn)題關(guān)懷和理論視野與海量堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)相結(jié)合［11］，利用先進(jìn)的數(shù)字技術(shù)推動(dòng)社會(huì)科學(xué)研究的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在數(shù)字社科政策引領(lǐng)之下，教育部啟動(dòng)了部級(jí)文科實(shí)驗(yàn)室建設(shè)，浙江大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)、四川大學(xué)等高校、各文科教指委等部門也積極主動(dòng)地開(kāi)展了一系列實(shí)踐探索。在各級(jí)文科實(shí)驗(yàn)室的方案中，都把新型智庫(kù)作為實(shí)驗(yàn)室建設(shè)規(guī)劃的重要目標(biāo)之一。

數(shù)字社科和新文科建設(shè)是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)建設(shè)的重要政策機(jī)遇。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)建設(shè)本質(zhì)上是全國(guó)數(shù)字社科新布局的有機(jī)組成部分，是新文科建設(shè)的重要內(nèi)容，并非智庫(kù)少數(shù)人的主觀想法。因此，在數(shù)字革命之下，人文社科的資源建設(shè)環(huán)境與科研組織流程都面臨著創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型，現(xiàn)代智庫(kù)更應(yīng)當(dāng)抓住時(shí)代脈搏，用好政策機(jī)遇，領(lǐng)悟行業(yè)發(fā)展的新特征、新方向、新要求，不斷適應(yīng)智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型這一趨勢(shì)，為推動(dòng)數(shù)字社會(huì)轉(zhuǎn)型發(fā)展夯實(shí)新基礎(chǔ)，提供新動(dòng)能。

1.3? ? 提高政策研究的科學(xué)性和客觀性的迫切需要

智庫(kù)是基于證據(jù)的政策分析機(jī)構(gòu)。證據(jù)指的是真實(shí)客觀的社會(huì)事實(shí)、數(shù)據(jù)、情報(bào)和科學(xué)知識(shí)。然而，傳統(tǒng)的專家驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)政策研究模式是個(gè)人工作坊形式，有專家比喻之為“小米加步槍模式”，這種模式過(guò)于依賴專家經(jīng)驗(yàn)。這種基于個(gè)人判斷的研究模式難免會(huì)帶有主觀性，導(dǎo)致研究有失偏頗，實(shí)踐證明這十年來(lái)智庫(kù)專家提出了不少真知灼見(jiàn)，但是也有不少意見(jiàn)出現(xiàn)了誤判情況，影響了決策咨詢質(zhì)量。出現(xiàn)這種情況的重要原因之一是智庫(kù)沒(méi)有長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累，智庫(kù)的業(yè)務(wù)流程信息化、數(shù)字化、智能化不足，尚未形成數(shù)據(jù)支撐政策研究的一整套機(jī)制。因此，恪守循證原則，提高政策研究的科學(xué)性和客觀性、賦能智庫(kù)研究，建立健全的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)體系是至關(guān)重要的。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)還能夠提高智庫(kù)政策研究的可重復(fù)性?？芍貜?fù)性是指針對(duì)同一研究問(wèn)題，其他研究者的獨(dú)立研究可以借助原研究者提供的數(shù)據(jù)、方法等再現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果［12］。在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，堅(jiān)持和重視可重復(fù)性是科學(xué)研究中最重要的原則之一，科學(xué)研究結(jié)果能夠被反復(fù)驗(yàn)證才具有意義。然而，即使在自然科學(xué)領(lǐng)域，可重復(fù)性不足也是困擾當(dāng)代科學(xué)研究客觀性的一個(gè)難題?！蹲匀弧返囊豁?xiàng)調(diào)查結(jié)果表明，許多科研人員在科研過(guò)程中存在“重復(fù)驗(yàn)證危機(jī)”，接受調(diào)查的1576名科學(xué)家中有90%的人認(rèn)為目前的科學(xué)研究存在可重復(fù)性危機(jī)，其中52%的科學(xué)家認(rèn)為存在重大的危機(jī)［13］。對(duì)于智庫(kù)而言，政策分析的可重復(fù)性就更低。原因就是我國(guó)當(dāng)下的智庫(kù)研究活動(dòng)還是以定性研究居多，定性研究證據(jù)往往就是文獻(xiàn)、訪談資料、檔案資料、開(kāi)源數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化資料，不僅無(wú)法量化處理，而且資料核查難度大、重復(fù)使用率低［14］。此外，即便許多智庫(kù)開(kāi)展定量研究分析，由于自身數(shù)據(jù)意識(shí)不強(qiáng)、缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理規(guī)則、數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)薄弱，沒(méi)有完備的數(shù)據(jù)庫(kù)支持，研究過(guò)程中的許多數(shù)據(jù)極易流失，因此也導(dǎo)致此類定量研究無(wú)法復(fù)現(xiàn)，無(wú)法復(fù)核，影響研究的可重復(fù)性、科學(xué)性和客觀性。而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)依據(jù)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)底座支撐，公開(kāi)研究過(guò)程，推動(dòng)數(shù)據(jù)共享與開(kāi)放，決策分析過(guò)程透明化，增強(qiáng)研究的可重復(fù)性，提高研究結(jié)果的可靠性。因此，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)的建設(shè)對(duì)于提高戰(zhàn)略研究與政策分析的科學(xué)性和客觀性意義重大。

2? ?數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)建設(shè)范式的內(nèi)容分析

范式作為一個(gè)經(jīng)典的科學(xué)社會(huì)學(xué)概念，是指特定的科學(xué)共同體從事某一類科學(xué)活動(dòng)所必須遵循的公認(rèn)“模式”，它包括共有的世界觀、基本理論、范例、方法、手段、標(biāo)準(zhǔn)等與科學(xué)研究有關(guān)的共識(shí)。當(dāng)新的科學(xué)發(fā)現(xiàn)不能被傳統(tǒng)的理論所解釋，產(chǎn)生了顛覆性的變革，就會(huì)產(chǎn)生范式轉(zhuǎn)型，形成科學(xué)革命。本文借用范式轉(zhuǎn)型的概念，把智庫(kù)建設(shè)范式歸納為“專家驅(qū)動(dòng)”與“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”，認(rèn)為當(dāng)下智庫(kù)建設(shè)存在著明顯的范式轉(zhuǎn)型。范式轉(zhuǎn)型不是非此即彼的范式替代，而是后一種范式對(duì)前一種范式的兼容。

2.1? ? 從專家驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)

一般而言，專家驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)缺乏長(zhǎng)期系統(tǒng)的數(shù)據(jù)積累和數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)，決策咨詢活動(dòng)的質(zhì)量高度依賴專家的專業(yè)知識(shí)，專家不少政策建議來(lái)自經(jīng)驗(yàn)直覺(jué)，并非循證分析的結(jié)果。以內(nèi)參為例，由于內(nèi)參這種文體對(duì)文本字?jǐn)?shù)有苛刻的要求，一般都在3000字以內(nèi)，因此除了關(guān)鍵數(shù)據(jù)外，不需要提供系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析過(guò)程，這給一些“專家”提供了方便之門，一些沒(méi)有事實(shí)依據(jù)、缺乏嚴(yán)謹(jǐn)分析的內(nèi)參也被送達(dá)領(lǐng)導(dǎo)機(jī)關(guān)。這就降低了智庫(kù)決策咨詢活動(dòng)的科學(xué)性和客觀性。

專家驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)大致具有以下幾個(gè)特征：第一是高度依賴專家個(gè)人判斷，政策分析思路難以擺脫核心專家的個(gè)人主觀經(jīng)驗(yàn)與直覺(jué)判斷，專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)往往成為智庫(kù)的“天花板”；第二是智庫(kù)呈現(xiàn)出小團(tuán)隊(duì)和低組織的特征。智庫(kù)成為少數(shù)專家的俱樂(lè)部，不少是因?yàn)閷＜覍W(xué)緣關(guān)系構(gòu)成的小團(tuán)隊(duì)，難以開(kāi)展規(guī)模性的團(tuán)隊(duì)協(xié)作研究；第三是決策咨詢研究的低技術(shù)、低數(shù)據(jù)、低循證。專家驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)往往缺乏現(xiàn)代科學(xué)的框架、模式、模型、流程，是一種基本不依賴技術(shù)的，數(shù)據(jù)密度低，淺實(shí)證的研究與分析。因此，傳統(tǒng)的專家驅(qū)動(dòng)型研究是個(gè)體化、在場(chǎng)性與經(jīng)驗(yàn)化的，這種研究注重文獻(xiàn)研究，依賴現(xiàn)場(chǎng)的調(diào)查走訪，依賴小組討論。但是，專家驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)是智庫(kù)建設(shè)的必經(jīng)階段，就是在數(shù)字智能時(shí)代，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型也并不意味著專家驅(qū)動(dòng)模式的智庫(kù)會(huì)被完全取代，只是說(shuō)下一個(gè)階段智庫(kù)發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力是數(shù)據(jù)。智庫(kù)決策日益從傳統(tǒng)的依靠直覺(jué)、經(jīng)驗(yàn)判斷逐步向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的科學(xué)模式演進(jìn)，智庫(kù)應(yīng)轉(zhuǎn)變“我覺(jué)得”“我認(rèn)為”的直覺(jué)化、經(jīng)驗(yàn)化思維，更多地依賴數(shù)據(jù)分析結(jié)果等“數(shù)據(jù)證明”［15］，著力培育數(shù)據(jù)洞察、數(shù)據(jù)預(yù)見(jiàn)的能力，強(qiáng)調(diào)基于證據(jù)鏈的科學(xué)決策，形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+專家智慧”相結(jié)合的業(yè)務(wù)模式，推動(dòng)智庫(kù)研究與決策走向科學(xué)化、智能化、現(xiàn)代化。

2.2? ? 新型智庫(kù)建設(shè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式

1965年，美國(guó)學(xué)者Leavitt提出組織鉆石模型，認(rèn)為組織變革的模式由四個(gè)變量構(gòu)成，即結(jié)構(gòu)（Structure）、任務(wù)（Task）、技術(shù)（Technology）、人員（People）［16］。Nerur等探討了從傳統(tǒng)軟件向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)遷移對(duì)組織變革的影響，構(gòu)建了包含四個(gè)維度的模型：組織和管理（Organization and management）、人員（People）、流程（Process）、技術(shù)（Technology）［17］。Vidgen等使用鉆石框架來(lái)研究數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織面臨的挑戰(zhàn)［18］。Hupperz等則基于前人研究，進(jìn)一步完善框架，并歸納了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織建設(shè)的關(guān)鍵要素［19］（見(jiàn)圖1）。

本文基于組織變革、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型組織的關(guān)鍵要素理論，構(gòu)建出新型智庫(kù)建設(shè)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式框架（見(jiàn)圖2），主要包含思維理念與戰(zhàn)略規(guī)劃、數(shù)據(jù)資源、業(yè)務(wù)模式、數(shù)智工具、人才團(tuán)隊(duì)五個(gè)要素，將其分為三個(gè)層次，分別為核心理念與頂層設(shè)計(jì)層、智庫(kù)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)與傳播層與數(shù)據(jù)底座層。其中，智庫(kù)組織的核心理念與頂層設(shè)計(jì)引領(lǐng)著智庫(kù)的建設(shè)走向；建設(shè)數(shù)據(jù)底座則是智庫(kù)資源數(shù)字化、數(shù)據(jù)資源化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的過(guò)程，是基本支撐；而在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)與傳播過(guò)程中，還涉及實(shí)體建設(shè)實(shí)踐、業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新、數(shù)智工具搭建三方面的內(nèi)容。同時(shí)，智庫(kù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型過(guò)程也會(huì)受到外部的政策環(huán)境的影響，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型是我國(guó)的基本戰(zhàn)略，這種戰(zhàn)略會(huì)逐漸營(yíng)造出開(kāi)放的數(shù)據(jù)文化，形成豐裕數(shù)據(jù)的環(huán)境，有利于智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型。此外，由于專家智慧在智庫(kù)建設(shè)中依然有著不可忽視的地位，此框架也融入了專家智慧要素并作探討。

2.2.1? ?核心理念與頂層設(shè)計(jì)層

組織價(jià)值觀是組織成員共同具有的信念、假設(shè)和基本價(jià)值的表現(xiàn)形式［20］。重構(gòu)數(shù)字化時(shí)代的組織精神內(nèi)核，建構(gòu)起頂層戰(zhàn)略統(tǒng)領(lǐng)是實(shí)現(xiàn)智庫(kù)數(shù)字化全局性轉(zhuǎn)型的必要基礎(chǔ)。智庫(kù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型并不是一蹴而就的，組織文化的重塑、組織戰(zhàn)略的優(yōu)化具有全局性意義，發(fā)揮著先導(dǎo)性的作用。只有智庫(kù)共同體形成了數(shù)據(jù)意識(shí)、數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)能力，建立起數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)建設(shè)與研究的共同愿景，才能塑造出超智能社會(huì)的智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化，塑造出以數(shù)據(jù)為基石，創(chuàng)新為動(dòng)力的運(yùn)營(yíng)理念，并將這種理念貫徹落實(shí)到智庫(kù)研究、決策流程的每一個(gè)環(huán)節(jié)，使得數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化成為智庫(kù)的核心價(jià)值觀。

智庫(kù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化要變成一種實(shí)踐力量，要落實(shí)在智庫(kù)的頂層設(shè)計(jì)中。如果空談數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)文化而沒(méi)有實(shí)際可落地的規(guī)劃指南，智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型工作就永遠(yuǎn)停留在紙面，難以實(shí)現(xiàn)。在前端制定轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略規(guī)劃的過(guò)程中，具有遠(yuǎn)見(jiàn)卓識(shí)、獨(dú)到見(jiàn)解的專家智慧也非常重要，專家的觀點(diǎn)融匯了他們多年從事管理與研究工作的經(jīng)驗(yàn)，對(duì)一些事件的前瞻性解讀和深度剖析往往是數(shù)據(jù)智能也無(wú)法做到的，因此“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”肯定不是否定專家智慧，而是要善于借助專家洞察的能力，從多維視角思考、分析情況。智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的頂層戰(zhàn)略規(guī)劃應(yīng)是具有方向性、整體性、全局性、持續(xù)性的，主要目的是為智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型制定完整的路徑體系、規(guī)范運(yùn)營(yíng)流程，并實(shí)時(shí)根據(jù)運(yùn)行進(jìn)展調(diào)整目標(biāo)和方向，以確保能夠最大程度激發(fā)出數(shù)據(jù)資產(chǎn)的潛力，提升智庫(kù)的生產(chǎn)力。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)的戰(zhàn)略規(guī)劃設(shè)計(jì)包含環(huán)境分析、功能定位、價(jià)值分析、藍(lán)圖制定、路徑規(guī)劃、資源匹配等內(nèi)容，有助于在智庫(kù)組織內(nèi)形成統(tǒng)一的理念、目標(biāo)、規(guī)則、行為，保持智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型過(guò)程中的戰(zhàn)略性、系統(tǒng)性、整體性、協(xié)同性。

2.2.2? ?智庫(kù)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)與傳播層

智庫(kù)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)和傳播工作的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型首先是要加強(qiáng)智庫(kù)實(shí)體建設(shè)，包含兩方面內(nèi)容：一是數(shù)據(jù)部門與數(shù)據(jù)崗位的設(shè)置；二是數(shù)據(jù)人才團(tuán)隊(duì)的培育。數(shù)據(jù)部門是智庫(kù)組織架構(gòu)的重要組成部分，主要功能包括維護(hù)信息與數(shù)據(jù)系統(tǒng)，為其他部門提供數(shù)據(jù)支持和信息服務(wù)等。數(shù)據(jù)部門與業(yè)務(wù)部門之間的良好協(xié)作是智庫(kù)進(jìn)行高質(zhì)量政策研究工作的重要保障。當(dāng)然，對(duì)于真正實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智庫(kù)而言，數(shù)據(jù)部門會(huì)負(fù)責(zé)更加頂層的工作，主導(dǎo)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方向把控、進(jìn)展評(píng)估與維護(hù)優(yōu)化，與業(yè)務(wù)部門深度融合發(fā)展。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)的所有業(yè)務(wù)部門、運(yùn)營(yíng)流程都將與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)緊密結(jié)合，環(huán)環(huán)相扣。除此之外，數(shù)據(jù)崗位設(shè)置與團(tuán)隊(duì)培育也是智庫(kù)組織管理中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。算法工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、AI工程師等新型人才的延攬與培育是提升智庫(kù)競(jìng)爭(zhēng)力的根本措施，智庫(kù)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新中更是離不開(kāi)兼具技術(shù)與管理能力的復(fù)合型人才。非數(shù)據(jù)崗位的人員也需要提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)，提高數(shù)據(jù)敏感度，豐富數(shù)據(jù)通識(shí)，培養(yǎng)較強(qiáng)的數(shù)據(jù)能力，以適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)對(duì)人才的要求。在智庫(kù)全員提升信息素養(yǎng)與相關(guān)技能的基礎(chǔ)之上，才能更好地發(fā)揮專家智慧，更加高效、積極、主動(dòng)、富有創(chuàng)造力地支持與輔佐智庫(kù)專家以極高的敏銳性和預(yù)見(jiàn)性作出精準(zhǔn)研究與決斷，為智庫(kù)建設(shè)發(fā)展提供內(nèi)生動(dòng)力?？傊R全的部門設(shè)置、專業(yè)的人員配置、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)能力是智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

其次是業(yè)務(wù)模式要素。智庫(kù)的業(yè)務(wù)模式包括研究模式、治理與管理模式、運(yùn)營(yíng)模式等。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)則是通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能融合一體的方法，構(gòu)造出業(yè)務(wù)流程與數(shù)據(jù)智能相互鏈接、深度融合的新型決策咨詢模式。如基于專業(yè)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，輔以云計(jì)算技術(shù)，利用通用的生成式人工智能訓(xùn)練出細(xì)分的自動(dòng)的政策分析系統(tǒng)，替代基礎(chǔ)、重復(fù)、繁瑣的人工工作；基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能融合一體技術(shù)的新一代知識(shí)與信息管理系統(tǒng)能自動(dòng)感知、記錄、存儲(chǔ)、處理智庫(kù)的全部線上的管理活動(dòng)和研究活動(dòng)，不再有人工數(shù)據(jù)錄入等耗時(shí)耗力的工作；智庫(kù)內(nèi)部的媒體實(shí)驗(yàn)室能夠利用人工智能輕松地生產(chǎn)宣傳需要的文字、圖片、音頻與視頻內(nèi)容。這些數(shù)據(jù)密集型產(chǎn)品是智庫(kù)研究人員在全自動(dòng)、標(biāo)準(zhǔn)化、智能化的業(yè)務(wù)流程中，人員智慧與數(shù)據(jù)價(jià)值深度融合協(xié)同的產(chǎn)物。

最后是數(shù)智工具要素。這是保障智庫(kù)研究人員專業(yè)研發(fā)能力的必備手段。智庫(kù)的積累優(yōu)勢(shì)在于對(duì)專業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和信息盡可能全面的進(jìn)行長(zhǎng)期收集、整理、分析、利用、跟蹤，形成獨(dú)特競(jìng)爭(zhēng)力，若缺少數(shù)智工具、技術(shù)和方法的基礎(chǔ)性支撐，也就談不上專業(yè)、系統(tǒng)、全面的數(shù)據(jù)和信息積累。智庫(kù)研究的數(shù)智“工具箱”主要包含經(jīng)過(guò)生成式人工智能改造過(guò)的分析框架、量化模型、仿真系統(tǒng)、指數(shù)分析、文本分析、網(wǎng)絡(luò)分析、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等各類數(shù)智工具。這些新一代數(shù)智工具完全改變了智庫(kù)運(yùn)營(yíng)管理和政策分析的方式方法，大幅度提高運(yùn)用管理的效率、傳播的精準(zhǔn)性和政策分析的科學(xué)性。很多智庫(kù)專家與研究人員本身具有扎實(shí)的社科方法論基礎(chǔ)，或者具備過(guò)硬的軟件、工具開(kāi)發(fā)技術(shù)能力，他們結(jié)合自身研究需求，更能夠開(kāi)發(fā)、優(yōu)化或是引進(jìn)專業(yè)化、科學(xué)化的研究工具，賦能智庫(kù)研究。

2.2.3? ?數(shù)據(jù)底座層

積累、沉淀數(shù)據(jù)資源是智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型最基礎(chǔ)也是最為關(guān)鍵的第一步。一是資源數(shù)字化。當(dāng)前智庫(kù)研究過(guò)程中所產(chǎn)生或收集到的資源初始狀態(tài)依舊是以紙質(zhì)載體材料為主，那么想要將其中所蘊(yùn)含的信息歸集起來(lái)，第一步便是廣泛利用數(shù)字技術(shù)，對(duì)非數(shù)字化的內(nèi)容進(jìn)行轉(zhuǎn)換，形成數(shù)字形態(tài)資源，便于后續(xù)的開(kāi)發(fā)利用，對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行有效的整體性管控和治理，這是搭建數(shù)據(jù)底座的首要任務(wù)；二是數(shù)據(jù)資源化。由于智庫(kù)研究涉及跨學(xué)科、多主體等特性，導(dǎo)致采集到的數(shù)據(jù)資源通常存在內(nèi)容、格式、結(jié)構(gòu)、口徑等方面的差異，因此將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化定義、結(jié)構(gòu)化處理，確保采集數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和規(guī)范化是智庫(kù)數(shù)據(jù)資源集成的重要步驟，也是下一步數(shù)據(jù)能夠被充分、快捷、有效應(yīng)用的基本前提；三是數(shù)據(jù)資產(chǎn)化。智庫(kù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)是智庫(kù)日常研究活動(dòng)、傳播活動(dòng)和管理活動(dòng)中積累或從外部渠道獲取的，具有所有權(quán)或控制權(quán)的數(shù)據(jù)資源，具有可變現(xiàn)、可控制、可計(jì)量的特征［21］。因此，智庫(kù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的實(shí)質(zhì)就是把數(shù)據(jù)資源進(jìn)一步深加工為數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)集，特別要注重將游離、分散在各個(gè)智庫(kù)專家中的信息資源、知識(shí)數(shù)據(jù)沉淀下來(lái)形成獨(dú)特的專有數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型更好地將專家個(gè)人智慧與智庫(kù)集體智慧聯(lián)動(dòng)起來(lái)，將原本是專家個(gè)人對(duì)知識(shí)的掌握轉(zhuǎn)變?yōu)橹菐?kù)對(duì)于這些智慧結(jié)晶的最大化調(diào)用。智庫(kù)擁有這些專門的、特色的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)集的完整知識(shí)產(chǎn)權(quán)，并基于此挖掘其中蘊(yùn)含的知識(shí)、信息，提供更多數(shù)據(jù)產(chǎn)品，形成本智庫(kù)的專業(yè)壁壘，不論在知識(shí)價(jià)值還是經(jīng)濟(jì)利益上都能促進(jìn)數(shù)據(jù)資源的增值效應(yīng)最大化，形成智庫(kù)自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

3? ?新型智庫(kù)建設(shè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式的轉(zhuǎn)型路徑

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)作為智庫(kù)發(fā)展新的動(dòng)力，對(duì)智庫(kù)的影響不僅是決策咨詢研究范式的轉(zhuǎn)型，更是業(yè)務(wù)模式的轉(zhuǎn)變。智庫(kù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型并非單純是數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)或團(tuán)隊(duì)建設(shè)，而是一種范式，囊括從價(jià)值觀建設(shè)到部門重組再到整個(gè)組織的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)化，智庫(kù)可依據(jù)具體情況和自身能力，從頂層設(shè)計(jì)與底層設(shè)計(jì)多路徑進(jìn)行。以下結(jié)合海內(nèi)外具有代表性的實(shí)踐案例，從智庫(kù)轉(zhuǎn)型認(rèn)知和政策供給、智庫(kù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)、智庫(kù)業(yè)務(wù)模式、研究“工具箱”、團(tuán)隊(duì)配置和培養(yǎng)模式五方面展開(kāi)闡述中國(guó)特色新型智庫(kù)建設(shè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)范式的轉(zhuǎn)型路徑。

3.1? ? 強(qiáng)化智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的認(rèn)知和完善政策供給

3.1.1? ?形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+專家智慧”雙輪驅(qū)動(dòng)的共識(shí)

智庫(kù)需強(qiáng)化對(duì)于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的理解，智庫(kù)共同體要確立數(shù)據(jù)意識(shí)，應(yīng)重視制定數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)型的發(fā)展規(guī)劃，明確數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型與發(fā)展目標(biāo)，制定具有針對(duì)性的建設(shè)規(guī)劃。美國(guó)國(guó)家醫(yī)學(xué)圖書館（National Library of Medicine，NLM）美國(guó)生物醫(yī)學(xué)情報(bào)創(chuàng)新中心，是美國(guó)國(guó)家醫(yī)學(xué)智庫(kù)。NLM歷來(lái)非常重視戰(zhàn)略規(guī)劃的制定，于20世紀(jì)80年代開(kāi)始制定長(zhǎng)期規(guī)劃，在最新的長(zhǎng)期規(guī)劃《美國(guó)國(guó)家醫(yī)學(xué)圖書館戰(zhàn)略規(guī)劃：2017-2027》中，NLM闡述了未來(lái)十年的愿景，明確了未來(lái)十年的戰(zhàn)略總目標(biāo)，即“成為生物醫(yī)學(xué)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)健康的平臺(tái)”，并確定了未來(lái)十年的4個(gè)戰(zhàn)略方向［22］。NLM的規(guī)劃制定過(guò)程具有由專門的戰(zhàn)略規(guī)劃制定委員會(huì)和工作組負(fù)責(zé)、前期的調(diào)研和準(zhǔn)備工作充分、最大限度吸納領(lǐng)域?qū)＜液蜕鐣?huì)公眾智慧等特點(diǎn)［23］，NLM多年通過(guò)制定戰(zhàn)略規(guī)劃指導(dǎo)智庫(kù)工作的方式也對(duì)其聚焦發(fā)展方向、應(yīng)對(duì)外界變化、實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型發(fā)展具有重要作用。因此，智庫(kù)應(yīng)將創(chuàng)新數(shù)字驅(qū)動(dòng)發(fā)展的理論、技術(shù)、規(guī)則等方面置于戰(zhàn)略位置，持續(xù)深入推進(jìn)頂層設(shè)計(jì)，在實(shí)踐探索中，為智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型夯基壘土。在此過(guò)程中，專家智慧發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，特別是智庫(kù)理事會(huì)、學(xué)術(shù)委員會(huì)、院務(wù)會(huì)的專家擁有多年豐富的智庫(kù)建設(shè)與學(xué)術(shù)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，具有獨(dú)到的眼光和閱歷，對(duì)于智庫(kù)的組織領(lǐng)導(dǎo)、宏觀管理、規(guī)劃決策、監(jiān)督檢查等提出的經(jīng)驗(yàn)性判斷具有重要的參考價(jià)值。一方面，智庫(kù)應(yīng)當(dāng)針對(duì)自身信息化、數(shù)據(jù)化建設(shè)現(xiàn)狀制定短期及中長(zhǎng)期規(guī)劃，明確未來(lái)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型方面的發(fā)展定位和目標(biāo)，制定具體的行動(dòng)規(guī)劃和宏觀綱要；另一方面，實(shí)行差異化定位，避免重復(fù)生產(chǎn)和同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)，努力形成定位明晰、特色鮮明、制度創(chuàng)新、引領(lǐng)發(fā)展的獨(dú)具特色的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)。此外，也要注意將智庫(kù)數(shù)字化建設(shè)成果與實(shí)施情況納入評(píng)價(jià)體系，深化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究，致力于實(shí)現(xiàn)智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型工作的質(zhì)量把控，推動(dòng)智庫(kù)高質(zhì)量轉(zhuǎn)型。

3.1.2? ?完善智庫(kù)數(shù)據(jù)中心從賦能部門轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)主體部門的政策供給與相關(guān)保障

過(guò)往智庫(kù)的數(shù)據(jù)中心是支撐賦能輔助部門，是成本中心，但如今已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)閮r(jià)值創(chuàng)造部門和內(nèi)容生產(chǎn)部門，成為智庫(kù)的利潤(rùn)中心之一。因此，必須加強(qiáng)智庫(kù)行業(yè)的制度保障，促進(jìn)智庫(kù)行業(yè)內(nèi)的知識(shí)流動(dòng)和信息溝通。首先，在政府層面，應(yīng)加強(qiáng)政策引導(dǎo)，營(yíng)造良好大數(shù)據(jù)發(fā)展環(huán)境，構(gòu)建開(kāi)放、平等、公正、有序的數(shù)據(jù)生態(tài)。加快推進(jìn)大數(shù)據(jù)立法，完善智庫(kù)大數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)、管理、交易、共享規(guī)范，逐步建立健全智庫(kù)大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)、分類保護(hù)等的法律法規(guī)，明確智庫(kù)大數(shù)據(jù)挖掘、傳輸、發(fā)布以及二次利用中的權(quán)責(zé)關(guān)系，在確保數(shù)據(jù)安全前提下，健全相關(guān)制度，加大對(duì)智庫(kù)各類數(shù)字產(chǎn)品知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)力度；其次，在行業(yè)治理層面，聯(lián)合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì)、行業(yè)協(xié)會(huì)、智庫(kù)管理部門等多方機(jī)構(gòu)共同籌謀出臺(tái)一系列行業(yè)規(guī)范與工作指南，為智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型提供更為細(xì)致的行業(yè)指引。如可以考慮構(gòu)建一套智庫(kù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，以元數(shù)據(jù)規(guī)范采集并整合歷史數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及與智庫(kù)領(lǐng)域相關(guān)的其他多源數(shù)據(jù)，嚴(yán)格執(zhí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)安全管理，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、來(lái)源可靠且可追溯。將智庫(kù)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系總體上分為基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、管理標(biāo)準(zhǔn)等模塊，重點(diǎn)解決數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)建、描繪、交匯與組織過(guò)程中的標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題。同時(shí)，智庫(kù)行業(yè)要聯(lián)合政府部門、企業(yè)等機(jī)構(gòu)，合理擴(kuò)展數(shù)據(jù)共享范圍，更多地共享面向研究和決策的信息，努力形成覆蓋面廣、分類開(kāi)放的信息網(wǎng)絡(luò)；最后，數(shù)據(jù)中心建設(shè)是智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的重要抓手，制定和落實(shí)支持智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型發(fā)展相關(guān)財(cái)政政策，建立多渠道、多層次、多元化的資金投入體系是數(shù)據(jù)中心建設(shè)的關(guān)鍵。如中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心致力于建立科技文獻(xiàn)情報(bào)的信息大數(shù)據(jù)平臺(tái)，不僅能夠?yàn)橹袊?guó)科學(xué)院的智庫(kù)研究提供數(shù)據(jù)型文獻(xiàn)情報(bào)服務(wù)，部分中文科技文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)已成為知名的數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，在國(guó)際上銷售和提供服務(wù)，服務(wù)于200多家國(guó)內(nèi)外高校［24］。

3.2? ? 儲(chǔ)備、沉淀智庫(kù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)

3.2.1? ?注重通用數(shù)據(jù)庫(kù)的利用

智庫(kù)研究的綜合性較強(qiáng)，單一學(xué)科的數(shù)據(jù)庫(kù)難以獨(dú)自支撐研究開(kāi)展，集成各領(lǐng)域的通用數(shù)據(jù)庫(kù)能有效解決該問(wèn)題。通用數(shù)據(jù)庫(kù)包括內(nèi)部資源和外部資源兩種類型，如蘭德公司便在官網(wǎng)上開(kāi)放了其自建的公共數(shù)據(jù)庫(kù)，包括統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)、調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)、案例庫(kù)等，此外，蘭德公司還提供來(lái)自頂尖智庫(kù)的超過(guò)200個(gè)社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)的免費(fèi)或有償訂閱及使用服務(wù)；中國(guó)工程院作為首批國(guó)家高端智庫(kù)，也構(gòu)建了“1+34”的知識(shí)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)體系以實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域?qū)I(yè)數(shù)據(jù)融合與信息共享、資源共享、技術(shù)共享［25］；江西省科學(xué)院江西科技創(chuàng)新戰(zhàn)略研究院先后與中科院科技戰(zhàn)略咨詢研究院、中科院文獻(xiàn)情報(bào)中心、中國(guó)科學(xué)技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略研究院等建立合作關(guān)系，共享了中科院文獻(xiàn)情報(bào)中心的數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)了科技情報(bào)資源的共享、專家人員的互動(dòng)交流和科研項(xiàng)目的協(xié)同攻關(guān)。這類外部資源的數(shù)據(jù)庫(kù)以其豐富的數(shù)據(jù)資源、龐大的數(shù)據(jù)規(guī)模有力支撐智庫(kù)研究，結(jié)合其他開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)，智庫(kù)能利用其實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、資料的復(fù)用，且智庫(kù)基于內(nèi)部資源，尤其是已成系統(tǒng)的研究數(shù)據(jù)建立起通用數(shù)據(jù)庫(kù)，不僅能夠提高自身研究效率，也可擴(kuò)大其研究成果的影響力。

3.2.2? ?建立起自身特色化、資產(chǎn)化的數(shù)據(jù)庫(kù)

智庫(kù)研究是一項(xiàng)知識(shí)密集型工作，且智庫(kù)所處領(lǐng)域、研究人員的學(xué)科范圍和研究方向也決定了智庫(kù)研究必然具有自身特色，如蘭德公司各專業(yè)數(shù)據(jù)小組的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，與其研究方向和需求高度匹配，基于此構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)具有明顯的自身特色［26］。通常而言，智庫(kù)專家所擁有的知識(shí)資源是有價(jià)值的、難以被模仿和替代的資源，能夠?yàn)橹菐?kù)帶來(lái)持續(xù)性的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)［27］。專家在日積月累的研究中不斷創(chuàng)新方法完善學(xué)術(shù)理論體系、深入實(shí)踐解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，對(duì)于智庫(kù)研究具有“知識(shí)嵌入”的作用，其所具備的綜合研判、戰(zhàn)略謀劃、調(diào)研實(shí)踐能力依舊是目前人工智能所無(wú)法精準(zhǔn)替代的。因此，在專家驅(qū)動(dòng)到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型過(guò)程中，要及時(shí)將專家產(chǎn)出的成果數(shù)據(jù)化、資產(chǎn)化，形成特色專題數(shù)據(jù)庫(kù)、專家數(shù)據(jù)庫(kù)，最后基于這些沉淀的特色成果、權(quán)威的一手?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)智庫(kù)縱深化、個(gè)性化發(fā)展，這便是專家智慧與數(shù)據(jù)智能共同融匯、共同協(xié)作、共同驅(qū)動(dòng)的展現(xiàn)。

智庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)形式可依據(jù)智庫(kù)要素稟賦進(jìn)行調(diào)整，選擇自行建立、與其他機(jī)構(gòu)共建或依托其他單位建立。如中山大學(xué)粵港澳發(fā)展研究院是港澳治理與粵港澳合作發(fā)展領(lǐng)域的專業(yè)化高端智庫(kù)，有充足能力自行建立了包括合作數(shù)據(jù)庫(kù)、歷史檔案數(shù)據(jù)庫(kù)、社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)等多個(gè)專題追蹤數(shù)據(jù)庫(kù)在內(nèi)的粵港澳研究資源總庫(kù)；上海社會(huì)科學(xué)院和中國(guó)國(guó)際經(jīng)濟(jì)交流中心兩家國(guó)家高端智庫(kù)合作共建了“絲路信息網(wǎng)絡(luò)”數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)范圍涵蓋至“一帶一路”沿線65個(gè)國(guó)家及相關(guān)國(guó)家和眾多節(jié)點(diǎn)城市，建成動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)和專題數(shù)據(jù)庫(kù)兩大系列。

3.3? ? 推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智庫(kù)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新變革

傳統(tǒng)模式下智庫(kù)實(shí)現(xiàn)咨政建言功能的主要方式是專家內(nèi)參和會(huì)議咨詢，而數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模式下智庫(kù)的業(yè)務(wù)模式呈現(xiàn)了流程化趨勢(shì)。如中國(guó)科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院提出的DIIS理論方法中將智庫(kù)研究劃分為凝練問(wèn)題、分析問(wèn)題、綜合問(wèn)題和解決問(wèn)題四階段［28］，在DIIS理論基礎(chǔ)上提出的智庫(kù)研究雙螺旋結(jié)構(gòu)，其中智庫(kù)MIPS邏輯層的機(jī)理分析層次便側(cè)重強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)在圍繞研究問(wèn)題進(jìn)行追根溯源、挖掘規(guī)律、預(yù)測(cè)趨勢(shì)過(guò)程中的作用［29］。這種方法本質(zhì)是數(shù)據(jù)的流程化分析。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智庫(kù)業(yè)務(wù)模式變革重點(diǎn)是圍繞數(shù)據(jù)獲取、挖掘分析、數(shù)據(jù)增值三方面為決策咨詢提供數(shù)據(jù)支持。首先是信息獲取的數(shù)字化。智庫(kù)數(shù)據(jù)信息的數(shù)字化旨在通過(guò)統(tǒng)一規(guī)劃技術(shù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)實(shí)現(xiàn)智庫(kù)數(shù)據(jù)的積累，同時(shí)打破智庫(kù)內(nèi)各部門的信息孤島，實(shí)現(xiàn)信息共享?！吨腥A人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》對(duì)數(shù)字中國(guó)建設(shè)提出了“推動(dòng)各類場(chǎng)景數(shù)字化”的需求［30］，智庫(kù)決策研究業(yè)務(wù)作為一大場(chǎng)景，其數(shù)字化應(yīng)依托基本信息系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，包括管理系統(tǒng)、業(yè)務(wù)流程系統(tǒng)、成果系統(tǒng)、傳播系統(tǒng)等，對(duì)智庫(kù)工作進(jìn)行流程再造，以獲取更多信息數(shù)據(jù)。如江蘇智庫(kù)管理數(shù)字化平臺(tái)的建成有效連接了對(duì)智庫(kù)、專家的評(píng)估業(yè)務(wù)，對(duì)智庫(kù)內(nèi)部動(dòng)態(tài)的監(jiān)管工作，對(duì)智庫(kù)成果、績(jī)效、資金自上而下的數(shù)字化管理，將該流程中的信息價(jià)值通過(guò)數(shù)字化手段最大化；其次是挖掘分析的縱深化。利用自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、多模態(tài)識(shí)別等方法，對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行深度挖掘分析，既能對(duì)智庫(kù)研究?jī)?nèi)容予以循證支持，又能有效開(kāi)發(fā)智庫(kù)的信息資源。有限的數(shù)據(jù)資源如果不加以挖掘，則會(huì)變成“死數(shù)據(jù)”，面對(duì)爆炸式增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)挖掘需求，這就要求智庫(kù)業(yè)務(wù)模式不能單純依靠智庫(kù)研究人員，必須依托計(jì)算機(jī)手段，盡量配備專業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員；最后是數(shù)據(jù)增值的智能化。數(shù)據(jù)-信息-知識(shí)-智慧（DIKW）模型為智庫(kù)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新指明了路徑，對(duì)于時(shí)效性較強(qiáng)的熱點(diǎn)類研究和長(zhǎng)遠(yuǎn)價(jià)值較高的預(yù)警類研究而言，數(shù)據(jù)增值情報(bào)的重要性更為突出。大語(yǔ)言模型等人工智能手段，為使用人員提供適用不同場(chǎng)景的智能化工具與服務(wù)，如上海前灘綜研自主研發(fā)的全國(guó)首款“一帶一路”研究機(jī)器人作為搜索引擎提供“一帶一路”建設(shè)相關(guān)的知識(shí)服務(wù)。

3.4? ? 重視智庫(kù)數(shù)智“工具箱”的建設(shè)與應(yīng)用

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)決策研究的數(shù)智化離不開(kāi)“工具箱”的建設(shè)與應(yīng)用。在研究方法方面，智庫(kù)研究通常采取案例研究、比較研究、實(shí)證分析、政策模擬、評(píng)價(jià)模型等，智庫(kù)數(shù)智“工具箱”主要用于特征提取，分解表示，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)洞察；在政策模擬時(shí)，運(yùn)用可計(jì)算一般均衡模型（CGE）、多智能體模擬（MABS）、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)（SD）等模型，結(jié)合數(shù)據(jù)分解、計(jì)量建模和深度學(xué)習(xí)等特征提取方法，使得智庫(kù)決策研究不只基于專家經(jīng)驗(yàn)判斷，也以客觀數(shù)據(jù)為依據(jù)；在研究技術(shù)方面，智庫(kù)應(yīng)不斷完善建立自有的信息化計(jì)算工具、建模分析方法和數(shù)據(jù)分析算法。如蘭德公司不僅開(kāi)發(fā)了“MMIC”“PAT”等分析工具，還率先將人工智能應(yīng)用于蘭德戰(zhàn)略評(píng)估系統(tǒng)，取代人工團(tuán)隊(duì)，綜合運(yùn)用信息技術(shù)、建模技術(shù)、數(shù)據(jù)技術(shù)和架構(gòu)技術(shù)等現(xiàn)代技術(shù)，成為美軍最早的一套戰(zhàn)略分析工具；在傳播工具方面，“工具箱”旨在協(xié)助形成專業(yè)化、規(guī)范化的傳播模式。如蘭德公司技術(shù)和敘事實(shí)驗(yàn)室（TNL）便著力于應(yīng)用新興技術(shù)來(lái)研究政策問(wèn)題并創(chuàng)建新穎的政策解決方案，并研究新興技術(shù)對(duì)政策的影響，TNL通過(guò)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)和混合現(xiàn)實(shí)，數(shù)字游戲和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)從數(shù)據(jù)捕獲、分析工具和傳播方式三方面來(lái)增強(qiáng)向非技術(shù)受眾傳播研究成果的效果［31］；在智庫(kù)管理方面，主要是通過(guò)“工具箱”提升協(xié)同研究能力，包括智庫(kù)內(nèi)部開(kāi)展決策研究工作時(shí)的協(xié)同以及與智庫(kù)服務(wù)對(duì)象之間的協(xié)同。如江蘇智庫(kù)管理數(shù)字化平臺(tái)中，智庫(kù)管理部門端的主頁(yè)實(shí)現(xiàn)了“一屏看”功能，有效促進(jìn)智庫(kù)管理部門、智庫(kù)需求部門和智庫(kù)三者之間的信息共享、流動(dòng)、互通，推動(dòng)智庫(kù)協(xié)同工作開(kāi)展。智庫(kù)在提供服務(wù)的過(guò)程中，智庫(kù)智慧的生產(chǎn)方和應(yīng)用方需就需求開(kāi)展多次分析，討論篩選出最佳決策提供給客戶，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的“想法”協(xié)同機(jī)制工具可以形成以數(shù)據(jù)融合與關(guān)聯(lián)、思想交互及智慧產(chǎn)出為過(guò)程的智庫(kù)業(yè)務(wù)服務(wù)協(xié)同模式［32］。

3.5? ? 優(yōu)化數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)團(tuán)隊(duì)配置，創(chuàng)新培養(yǎng)模式

第一，智庫(kù)應(yīng)進(jìn)一步整合信息職能，設(shè)立智庫(kù)數(shù)據(jù)中心。首先，數(shù)據(jù)中心作為智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型工作的領(lǐng)導(dǎo)部門，負(fù)責(zé)工作的總體規(guī)劃、統(tǒng)籌智庫(kù)各數(shù)據(jù)庫(kù)、平臺(tái)系統(tǒng)建設(shè)。一是確定智庫(kù)數(shù)字驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型工作的指導(dǎo)思想、目標(biāo)和任務(wù)，負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)型工作中的關(guān)系協(xié)調(diào)和重大問(wèn)題的決定；二是審定智庫(kù)數(shù)字驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型工作計(jì)劃、建設(shè)方案、總體設(shè)計(jì)、項(xiàng)目實(shí)施及建設(shè)經(jīng)費(fèi)申報(bào)、使用等情況；三是監(jiān)察智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型工作進(jìn)度和數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用效果。其次，智庫(kù)數(shù)據(jù)中心也具有信息收集、數(shù)據(jù)組織、技術(shù)支持、知識(shí)服務(wù)等功能，可以和智庫(kù)原來(lái)的技術(shù)研究部門、信息服務(wù)部門合并為一體。如英國(guó)國(guó)防科學(xué)技術(shù)實(shí)驗(yàn)室（Defense Science and Technology Laboratory，DSTL）下設(shè)知識(shí)服務(wù)部，旗下有波蘭登圖書館、國(guó)防研究信息中心等信息中心部門，提供特色資源收藏與管理、網(wǎng)絡(luò)信息服務(wù)、文獻(xiàn)通報(bào)服務(wù)、深層次信息服務(wù)①，DSTL還在2021年新成立了“未來(lái)技術(shù)探索部門”，其中的變革性技術(shù)小組致力于數(shù)據(jù)科學(xué)和分析、數(shù)據(jù)利用、軟件工程和模型開(kāi)發(fā)、新型模擬訓(xùn)練等內(nèi)容［33］；日本著名的野村綜合研究所建有自己的信息銀行，專門收集國(guó)內(nèi)外各類信息資料以及各地區(qū)、各行業(yè)的宏觀與微觀數(shù)據(jù)信息，為智庫(kù)的咨詢研究提供了完備的信息情報(bào)支持［34］。

第二，設(shè)立專門的級(jí)別比較高的信息和數(shù)據(jù)管理崗位，組織、指揮、協(xié)調(diào)智庫(kù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型工作。西方政府和公司已經(jīng)廣泛設(shè)立了首席信息官、首席數(shù)據(jù)官、信息主管和傳播總監(jiān)等職位，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型智庫(kù)也應(yīng)根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求設(shè)置類似數(shù)據(jù)治理崗位，主要負(fù)責(zé)制定和實(shí)施智庫(kù)整體的信息技術(shù)發(fā)展戰(zhàn)略，把控智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的建設(shè)方向與進(jìn)程。除了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型的規(guī)劃編制、預(yù)算編制和政策制定等工作外，智庫(kù)首席信息官工作還包括制定和落實(shí)智庫(kù)信息化、數(shù)據(jù)化和智能化有關(guān)的重大項(xiàng)目，處理信息安全方面的威脅與風(fēng)險(xiǎn)等。

第三，打造背景多元、科學(xué)優(yōu)質(zhì)的智庫(kù)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)，構(gòu)建多樣化人才培養(yǎng)模式。首先，設(shè)立較高標(biāo)準(zhǔn)的人才準(zhǔn)入門檻，有意識(shí)、有計(jì)劃地引進(jìn)計(jì)算機(jī)、人工智能、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的專門人才。數(shù)據(jù)科學(xué)屬于硬科學(xué)，社會(huì)科學(xué)背景的人才轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)專家有一定的難度，如斯坦福大學(xué)胡佛研究所的數(shù)據(jù)經(jīng)理崗位要求擁有碩士學(xué)位以及2年-3年社會(huì)科學(xué)研究領(lǐng)域的工作經(jīng)歷，同時(shí)必須精通MS Access、STATA、電子表格和大型數(shù)據(jù)集的各類操作。現(xiàn)有智庫(kù)的人才存量往往難以勝任數(shù)據(jù)庫(kù)和智能系統(tǒng)的硬科技工作，需要補(bǔ)充數(shù)據(jù)科學(xué)的增量人才［35］；其次，應(yīng)強(qiáng)調(diào)培育智庫(kù)本地化（In-house）的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和數(shù)據(jù)能力。由于智庫(kù)人員自身的系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)能力水平薄弱，智庫(kù)信息系統(tǒng)搭建、數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)等很多技術(shù)性工作不得不通過(guò)外包形式給智庫(kù)外的技術(shù)公司來(lái)完成。這種技術(shù)外包做法不僅受制于人，而且及時(shí)響應(yīng)性不足，無(wú)法適應(yīng)超智能社會(huì)瞬息萬(wàn)變的現(xiàn)實(shí)情況［36］。美國(guó)戰(zhàn)略與國(guó)際研究中心（CSIS）建立的“iDeas 實(shí)驗(yàn)室”是擁有網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)人員、設(shè)計(jì)師、動(dòng)畫制作人員、音視頻制作人員的智庫(kù)數(shù)據(jù)與媒體中心，該實(shí)驗(yàn)室具有26名全職職員，這支團(tuán)隊(duì)便是一個(gè)獨(dú)立的內(nèi)容生產(chǎn)部門，他們制作出音視頻、播客、網(wǎng)站、數(shù)字化報(bào)告等可視化產(chǎn)品來(lái)吸引受眾，傳達(dá)政策解決方案［37］，推動(dòng)智庫(kù)思想傳播，具有非常強(qiáng)勁的數(shù)字運(yùn)營(yíng)宣傳能力。CSIS這種致力于智庫(kù)本地化數(shù)據(jù)人才團(tuán)隊(duì)構(gòu)建模式是值得借鑒的。

4? ?結(jié)語(yǔ)

中國(guó)特色新型智庫(kù)建設(shè)模式應(yīng)突破傳統(tǒng)、突破邊界，從專家驅(qū)動(dòng)為主向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型。智庫(kù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是數(shù)據(jù)文化、數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)環(huán)境、數(shù)據(jù)資源、數(shù)據(jù)工具的一個(gè)整體生態(tài)建設(shè)，它的要素包括戰(zhàn)略、資源、流程、工具、團(tuán)隊(duì)。智庫(kù)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型是一項(xiàng)復(fù)雜的工程，其過(guò)程受到政治、經(jīng)濟(jì)、科技等各種社會(huì)因素的影響，也牽涉到多方社會(huì)機(jī)構(gòu)。因此，智庫(kù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型工作更要加強(qiáng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)，強(qiáng)化國(guó)家在智庫(kù)數(shù)字治理中的主導(dǎo)地位，積極引導(dǎo)多元主體融入智庫(kù)大數(shù)據(jù)協(xié)同創(chuàng)新工作，從思想理念、戰(zhàn)略規(guī)劃到數(shù)據(jù)能力底座建設(shè)，再到人才團(tuán)隊(duì)搭建、業(yè)務(wù)模式重構(gòu)和數(shù)智工具打造實(shí)現(xiàn)全要素、全方位轉(zhuǎn)變，加快打造共建共享、協(xié)同演化的數(shù)字生態(tài)，增強(qiáng)智庫(kù)情報(bào)服務(wù)能力，使智庫(kù)保持旺盛的思想活力。同時(shí)，要認(rèn)識(shí)到，現(xiàn)代智庫(kù)是專家驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的融合，沒(méi)有專家就沒(méi)有智，沒(méi)有數(shù)據(jù)就沒(méi)有庫(kù)，新型智庫(kù)就是二者的融合。不能因?yàn)閺?qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)就否定專家驅(qū)動(dòng)的價(jià)值，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)仍然離不開(kāi)專家智慧，循證政策研究的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)，關(guān)鍵是專家智慧。未來(lái)仍需進(jìn)一步探討完善專家智慧與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合的方法與細(xì)節(jié)，打造完美融合智與庫(kù)的現(xiàn)代智庫(kù)。

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作者簡(jiǎn)介：李剛，男，南京大學(xué)信息管理學(xué)院教授，研究方向：智庫(kù)評(píng)價(jià)理論與方法、智庫(kù)信息系統(tǒng)與知識(shí)管理、社會(huì)科學(xué)評(píng)價(jià)理論與方法、圖書館與檔案學(xué)理論基礎(chǔ)；陳霏，女，南京大學(xué)信息管理學(xué)院博士研究生，研究方向：智庫(kù)理論與實(shí)務(wù)、檔案學(xué)基礎(chǔ)理論；蘇丹淳，女，南京大學(xué)信息管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：智庫(kù)研究與智庫(kù)評(píng)價(jià)；朱雍，男，南京大學(xué)信息管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：智庫(kù)理論與實(shí)務(wù)。