2021年第5期
Science and Technology Management Research2021 No. 5
doi:10.3969/j.issn.l000-7695.2021.05.004
王勰祎，孟澈
(华东师范大学经济与管理学部公共管理学院，上海200062)
摘要：通过利益相关者合作和数据价值链形成二维视角对科技数据类新型研发机构的运行特征进行分析，进而建构
与之匹配的绩效评估框架，且以上海数据中心为例进行分析，提炼关键绩效领域并建构具体的关键绩效指标体系，
以期为该类机构未来运行管理和绩效评估提供参考。
关键词：科技数据类新型研发机构；运行管理；绩效评估；利益相关者；价值链
中图分类号：C96; G301; G644 文献标志码：A文章编号：1000-7695 (2021 ) 05-0021 -08 Research on Operational Features and Performance Evaluation of Scientific Data New R&D Institutions:
A Case of Shanghai Science and Technology Innovation Resources Data Center
Wang Xieyi, Meng Wei
(Faculty of Economics and Management, East China Normal University, Shanghai 200062, China)
Abstract：This paper explores the operation features o f scientific data new R&D institution from stakeholder and
value chain perspectives,and constructs a matching performance evaluation framework.Then it uses Shanghai Data
Center as an example to analyze,refine key performance areas and build a specific key performance indicator system,
providing a reference for the operation management and performance evaluation o f such organizations and other similar
institutions.
Key words: scientific data new R&D institution;operation management;performance evaluation;stakeholder;value chain
数据是大数据时代的重要资本。十九届四中全 会新闻发布会上，中央首次提出“数据可作为生产 要素按贡献参与分配”。2020年4月29日，中央印 发《新形势下加强基础研究若干重点举措》的通知，指出要推进国家科技资源共享服务平台建设，建设 一批国家科学数据中心和国家科技资源库（馆）。面对科技、经济与社会发展的需求与挑战，开放、协作成为科学研究、科技创新的常态[1]，加强和规 范科学数据管理、提高数据开放共享开发水平也将 进一步助推科技组织模式与科技创新模式的发展与 变革，推动国家科技创新与经济社会发展[2]。
作为新型研发机构中的一类，科技数据类新型 研发机构正在快速兴起。科技数据类新型研发机构 以管理和集成社会不同机构生成的各类科技数据、提供数据服务为主要目标，通过科技数据服务为科学研究、技术创新和成果转化等科技活动提供良好 的数据环境。科技数据不仅包括传统意义上的科学 数据，即研究、试验、观测、调查、检测等科学研 究活动产生的原始与衍生数据[2]，还包括科技人员
、机构、项目、科技政策等科技资源数据。科技数据 是国家科技创新发展和经济社会发展的重要基础性 战略资源，数据的集成互联是科技资源开放、共享 和开发的核心。科技数据类新型研发机构既具有新 型研发机构组织特点，又兼具数据集聚、开放共享、开发增值等独特属性。首先，机构的组织性质多样，以事业单位、民办非企业、企业等多种形式存在，能更灵活地提供科技数据开发、开放与共享服务。其次，机构在政府统筹引导下，由有条件的科研院所、高等院校、企业等法人单位进行共建，强调多方利 益相关者的协同参与，能更高效地汇集多方科技数
收稿日期：2020-07-24，修回日期：2020-09-02
基金项目：上海市2017年度“科技创新行动计划”软科学研究重点项目“上海研发与转化功能型平台考核评价机制研究”（176****0800);
国家自然科学基金面上项目“基于证据链的学术影响力定量评价方法研究”（71771205)
22王勰祎等：科技数据类新型研发机构运行特征与绩效评估研究—
—以上海科技创新资源数据中心为例
据。此外，机构兼具公共性与市场性，公共性体现 在科技数据的广泛开放共享，市场性强调科技数据 的资本特征，强调增值服务[3]。
作为政府推动科技数据开放共享政策的关键举 措，科技数据类新型研发机构建设发展离不开公共 财政资金支持。在全面实施预算绩效管理的情境下，为保障新型研发机构建设发展目标的实现、提升公 共服务质量，各地纷纷出新型研发机构的管理实施 细则或办法，明确机构建设运行的规范和流程，落 实经费支持、考核监督等保障和支撑[4]。如2017 年6月5日广东印发《广东省科学技术厅关于新型 研发机构管理的暂行办法》对新型研发机构的认定、评估、权利与义务等进行细致说明；2019年4月20 日上海出台政策强调需通过第三方绩效评价给予新 型研发机构研发后补助；2019年9月12日科技部印 发《关于促进新型研发机构发展的指导意见》，明确应建立分类评价体系，用绩效评价促进机构发展。
科技数据类新型研发机构以科技数据管理集成、开放开发增值、最大化数据资本收益为目标，然而 其在数据汇交、组织、储存、分析、共享、服务等 运行管理过程中也面临着数据多源异构、利益主体 多元等挑战，厘清科技数据价值链形成与多主体利 益相关者互动是解构科技数据类新型研发机构运行 管理与绩效形成的关键所在。
1文献回顾
学界对新型研发机构的研究不断涌现，文献数 量在近几年呈快速增长态势[5]。新型研发机构的运 行管理与合作模式是该领域研究的重要主题，如谭 小琴[6]从组织创新、模式创新、文化创新三个维度
阐述了新型研发机构如何联结知识链、资本链和政 策链以跨越“死亡谷”；米银俊等[7]认为多主体参 与的完全开放式创新模式能实现创新收益最大化。还有学者基于案例对不同类型新型研发机构的发展 模式和运行机制进行深人解析，如院校政府共建模 式、高校型模式[s]、政府-发起单位双元构建模式[9]、高校企业共建模式等[m]。任志宽[11]从引发、催化 和阻化三个维度分析了新型研发机构运行多主体合 作模式，如技术持股、联合共建、项目孵化和人才 交流等。新型研发机构的绩效评估也为学者们所关 注。杨博文等[12]从北京新型研发机构建设发展目 标着手，基于“投入-产出”视角构建了新型研发 机构评价体系。陈红喜等[13]从新型研发机构的目标、理念、功能出发，综合利用德尔菲法和网络层次分 析法，建立了新型研发机构成果转化扩散绩效评价 体系。孟激等[3]基于资源依赖和社会影响力的双重视角，从新型研发机构资源投人到社会影响力产生 的全过程入手建立绩效分析框架，并以上海微工院 为例，分析了其在不同发展阶段的关键绩效指标与 评估重点。
世界影视博览科技数据类新型研发机构相关研究中，一类研 究主要关注科技数据的开放共享，如阿儒涵等[2]基 于欧美国家的实践得出政府资助机构是推动科研数 据开放政策的重要执行者、科研数据开放平台建设 积累了初步经验等，顾立平等[14]提出了提升开放 科技数据价值的理论框架和衡量数据价值的方法。一些学者关注科学数据中心的绩效评估，如李舸等[15]对比分析了中美两国地球系统科学数据中心在组织 框架、运行机制、政策标准、共享实践、服务领域 和国际合作等方面的差异与特点；刘桂锋等h i学 者借鉴国际组织开放政府数据评估项目的指标体系，从科学数据中心的建设基础、数据、管理功能
以及 效果与影响四个维度评价了哈佛平台、伊大平台、北大平台和复旦平台的发展现状；S i等[17]学者基 于科学数据中心的功能构建了评估指标体系，该体 系涵盖运营管理、数据资源、平台功能、服务效率、影响力，并对中国八个国家级科学数据中心进行了 绩效评估。
已有研究对科技数据类新型研发机构的运行管 理特征分析不足，对其绩效评估更多是从投入产出 等视角构建评价指标体系，对其科技数据运行管理 独特属性、绩效产生过程分析较为薄弱。本文以科 技数据类新型研发机构的数据价值链形成为切入点，在分析科技数据类新型研发机构不同阶段权益主体 诉求、合作模式等基础上，建构体现科技数据类型 新型研发机构运行管理特征的绩效评估框架和评价 指标体系以期为科技数据类新型研发机构的绩效管 理提供有益的参考建议。
2科技数据类新型研发机构运行特征
2.1数据价值链明确
波特于1985年在《竞争优势》一书中首次提出 了“价值链”的概念。他认为创造价值是各项管理 活动的终极目标，且组织的价值创造非某个单独环 节能够完成。随后学者们从不同角度对其概念及适 用范围进行了拓展，包括将各类利益相关者[18]、需求链等融人到价值分析当中[&2°]。如李纲等[21]对数据管理的价值链进行了解构与重构，围绕价值 单元、价值链、价值链网构建了包含数据感知与获取、组织与整合、分析与服务三大环节的价值链模型。郭斌等[M]基于价值链分析框架构建了政府数据治 理
模型，包括数据采集、数据开发和数据利用三大
王勰祎等：科技数据类新型研发机构运行特征与绩效评估研究——以上海科技创新资源数据中心为例23
关键活动，财政支持、人力资源管理、技术开发和 制度保障四大辅助活动。
科技数据类新型研发机构具有较明确的数据价 值链，如图1所示。数据价值链的关键活动对数据 资本的价值创造具有重要作用，包括数据获取与采 集、数据组织与整合、数据分析与服务。辅助活动 以支持机构价值生成的关键活动为目的，包括资金 支持、人力资源管理、数据管理技术开发、数据管 理设备采购和其他制度保障。
图1科技数据类新型研发机构的价值链图
2.2多主体参与，多模式合作
科技数据类新型研发机构通常需要从数据生产 者、数据管理者、数据出版者处获得科技数据[22]，进而与数据中介服务者合作对科学数据进行开发，为各类数据使用者提供服务。科技数据类新型研发 机构的关键特征之一是政府统筹下的多元主体的参与和合作。机构的有效运行需充分调动各方权益人 的积极性和协同性，组织目标实现过程也是权益人 需求得到满足的过程[23]。多元主体以各自利益诉 求
满足为导向，在数据存储、开发与使用过程中形 成了不同类型的合作关系，共同推动科技资源的有 效集成与开发。总体上，各类主体出于不同利益驱 动形成多种合作模式t24]，主要可分为以下三类。
一类是科技利益驱动的数据共享协议模式，主 要以数据生产者(如科研人员）、数据管理者(如高校、科研院所）和以科研为目的的数据使用者为主[25]，他们的行动逻辑主要围绕科学发现展开，科技数据 类新型研发机构与他们合作主要是基于科技数据共 享协议等。第二类是以公共利益驱动为主的联合共 建模式，主要包括作为政策制定者和科研资助者的 政府、非营利性的数据出版者等为主，他们的目标 是促进科技数据开放共享、开发服务为主，关注科 技数据的社会价值和市场价值，科技数据类新型研 发机构与他们合作主要是政府项目资助、联合共建 等。三是经济利益驱动的企业化合作模式，包括风 投企业、商业出版商、科技中介企业和科技创新企 业[26]，他们多是通过和科技数据相关的开发使用来增加经济收益，科技数据类新型研发机构与他们 的合作多是服务外包、技术持股等方式（见表1 )。
表1科技数据类新型研发机构主要利益相关者的角与利益诉求表
利益相关者的角
利益诉求
科研利益公共利益经济利益
汉之派
政策制定者 科研资助者
数据生产者
数据管理者
数据出版者
数据使用者 数据中介服务者
科研人员
髙校科研院所
科研人员、高校科研院所
政府
政府
非营利出版商
风投企业
商业出版商
科技创新企业
科技中介企业
注：第一行的含义为，政策制定者这一角对应的利益相关者为公共利益驱动下的政府，空白说明没有其他主要利益相关者从科研利益或经济利益 出发承担政策制定的工作，其他行的解读方式类似。
2.3运行管理的阶段特征显著
树立和落实科学发展观
新型研发机构运行管理有其阶段特征。在不同 发展阶段，不同主体在新型研发机构运行中发挥的 作用有所差异，各主体间的合作模式也有所不同t3]。对于科技数据类新型研发机构而言，建设期和运营 期不同的目标使得其价值链中关键活动的开展各有 侧重，辅助活动也存在一定差异，与之相应的，机 构的利益相关者及其合作模式也各有特点（如图2 )。
在建设期，科技数据类新型研发机构价值链的 关键活动集中在数据获取与集聚、数据组织与整合 两个环节，关键利益相关者包括政策制定者、科研 资助者、数据生产者、数据管理者和数据出版者。
(1 )在数据获取与集聚活动方面，科技数据所有权关系的界定直接影响着科技数据类新型研发机构汇 集数据的方式，因此科技数据类新型研发机构会通 过协议共享、合同交易等多种方式与不同的数据提 供者进行合作以集聚科学数据。（2)在数据组织与 整合活动方面，因科技数据具有高维度性、高度计 算复杂性、高度不确定性和时空尺度大、分散多源 异构等特点[27]，因而科技数据类新型研发机构须 对科技数据进行标准化、关联交互、更新维护，构 建科技数据网络。（3 )科技数据类新型研发机构也 会综合政策制定者、科研资助者、数据管理者等多 元主体的力量，开展运行资金统筹、人力资源管理、数据管理技术开发等多类辅助活动，为运营期搭建 合适的软件与硬件环境，在这个环节，政府项目资
辅助活动5C
键活S L
24王勰祎等：科技数据类新型研发机构运行特征与绩效评估研究一~以上海科技创新资源数据中心为例助发挥了重要作用。
在运营期，科技数据类新型研发机构更注重数
据的资本属性，关注在已有数据的基础上提供可持
续的数据增值服务。在数据获取与采集、数据组织
与整合增量运转的基础上，科技数据类新型研发机
构会和数据开发机构、数据中介服务机构以市场化
的方式合作并对科技数据进行挖掘与开发，进而为
高校科研院所、企业、政府等多类数据使用者提供
开放的检索服务、针对性的咨询服务、符合市场需
要的数据产品等，兼顾数据服务的广度与深度，为
5G是把双刃剑
不同主体的科技活动提供良好的数据环境。此外，
科技数据类新型研发机构也可基于现有数据网络，
通过数据挖掘预测未来科技的发展方向与重点，引
导政府和市场更有效地运作，提升科技活动的前瞻
性与科学性。而在辅助活动方面，相比起建设期，
运行期的科技数据类新型研发机构更加重视通过服
务收入实现自我造血，及时更新并优化配套制度等。
3科技数据类新型研发机构绩效评估框架
绩效目标是科技数据类新型研发机构运行管理的方向和指引，也是绩效评估的基准所在。在不同 发展阶段，机构的绩效目标存在差异。因此在对科 技数据类新型研发机构进行绩效评估时，首先要明 确其所处阶段与对应的绩效目标，这也是分析机构 绩效过程的基础。其次，数据价值链分析是科技数 据类新型研发机构运行、绩效产生的核心脉络，因 而明确不同阶段绩效目标的基础上，可从数据价值 链入手解构其绩效产生过程，识别不同阶段利益相 关者的诉求与合作模式，从而分析得出不同发展阶 段机构运行管理关键环节与绩效特征。科学数据类新型研发机构的绩效评估框架见图 2，其中，不同发展阶段的数据价值链活动是提炼关 键绩效领域的基础，价值链中的每个关键活动都是 一个关键绩效领域；利益相关者的合作参与是保障 机构绩效目标实现的关键，基于融合了价值链与利 益相关者两个维度的机构阶段特征，可进一步归纳 出关键绩效指标作为关键绩效领域成功与否的表征 与测量。
图2科技数据类新型研发机构绩效评估框架
4 个案研究一上海科技创新资源数据中心
4.1数据中心建设发展目标
上海科技创新资源数据中心（以下简称数据中
心）于2018年成立，是上海新型研发与转化功能型
平衡电桥平台之一。数据中心的指导机构为上海市科委，依
托单位是上海市研发公共服务平台管理中心，徐汇区
作为平台建设的承载区从政策、配套资金等方面给予
支持。数据中心的建设运营单位是上海科技发展有限
公司，共建单位是上海市科技创业中心，其负责形成
各合作单位间资源共享与利益共赢的紧密合作机制。
目前数据中心已正式运营并对外提供服务。
数据中心的建设发展目标是面向上海加快建设
全球有影响力的科技创新中心的需求，搭建科技知
数据积累、挖掘和传递的功能型平台，在采集、
汇聚全市科技资源和服务大数据的基础上，实现科技数据的加工、存储、挖掘、分析、共享和服务， 形成面向科学研究、科学决策、科技服务业、科技 创新的支撑数据密集型科技创新范式的一个科学技 术综合体，为上海尽快提高配置全球科技创新资源 能力、加快建立科技资源融通创新机制、提高全社 会创新创业和产出重大科技成果的效率、提升科技 服务业能级奠定坚实的基础和平台保障。4.2数据中心价值链分析基于其目标可知，数据中心价值创造脉络是先 采集汇聚全市科技资源大数据，再实现科技数据的 加工、存储、挖掘、分析、共享和服务，从而支撑 科学研究、科学决策、科技服务业、科技创新，由 此总结出数据中心价值链的关键活动如下：（1 )科 技数据集聚：通过和政府、高校科研院所、商业出 版社的合作，数据中心获取了科技人才、仪器设备、
科技文献、研发基地、科研机构等类型的数据资源。
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王勰祎等：科技数据类新型研发机构运行特征与绩效评估研究——以上海科技创新资源数据中心为例25
人均国民收入(2)科技数据集成：在政府和科技中介企业的支持下，数据中心将现有科技数据进行标准化处理并相互关 联，形成网络化的科技数据库，并对动态数据进行 更新维护。（3)科技数据检索服务：借助科技中介 企业的外包合作，数据中心面向社会提供开放的科 技数据检索服务。如企业在身份认证后可寻各领 域的科技人才，并结合科技文献、科研机构、科技 项目等信息了解该人才的科研能力。（4 )科技咨询 服务：通过对科技数据的分析和挖掘，数据中心可 为政府、高校科研院所、企业提供针对性的咨询服务。如通过预测某领域未来的科技发展方向来为政府提 供政策制定的建议。（5)科技中介培育服务：由于 我国科技中介市场还处在萌芽阶段，科技数据类新 型研发机构将在政策支持与风投企业的资金助力下，培育科技中介人才和企业。为了支持关键活动的有 序运行，数据中心价值链的辅助活动包括，从多种 渠道汇集发展资金，组建并打造符合发展需要的人 才队伍，开发数据管理所需的组织、挖掘技术，采 购数据管理设备设施和建设完善其他管理机制制度 保障等。
4.3数据中心各关键利益主体诉求与合作模式分析
数据中心的建设运行涉及数据中心、政府、高 校科研院所、科技创新企业、风投企业、科技中介 服务企业，各主体利益诉求与合作模式各不相同。
(1 )数据中心的利益诉求是实现自身战略目标，构 建科技和知识数据积累、挖掘和传递的功能型平台。
(2)政府的利益诉求是借助数据中心优化上海的科 技创新环境，加速科技创新中心建设的步伐；合作 模式包括联合共建、专项资助等。（3)高校科研院 所的利益诉求是获得有助于科研人员进行研究探索 的各类科技数据支持和科技咨询等其他中介服务；合作模式包括直接购买数据中心服务、签署共享协 议等。（4)科技创新企业的利益诉求是利用科技数 据汇集其产品研发、企业运营所需的各类科技信息，并通过获取科技咨询等中介服务来更有效地开展活 动；合作模式包括直接购买数据中心服务、以项目 形式签署定制化服务合同等。（5 )风投企业的利益 诉求是通过对科技数据、科技中介相关的初创团队 或企业的投资来获得回报收益；合作模式包括市场 化联合投资等。（6)科技中介服务企业的利益诉求 是在更成熟有序的市场中为客户提供服务以获得利 润，并且运用多方资源来壮大自身实力以实现可持 续发展；合作模式包括直接购买数据中心服务、接 受数据中心服务外包等。
4.4数据中心运营期的运行管理特征分析
在建设期，数据中心在政府、高校、科研院所和商业出版社的支持下进行科技数据的集聚，并稳 步推进数据集成，目标是完成数据中心的基础建设，为科技数据的价值创造构筑基础。（1 )在科技数据 集聚环节：政府一方面指导数据中心制定建设方案，另一方面通过数据采集、数据保存、数据版权与隐 私等方面的政策和配套资金、设备来推动运营主体 构建和数据资源集聚。此外，政府作为科研活动的 重要资助者，也拥有非常丰富的科技数据，数据中 心通过和国家知识产权局合作，共享了知识产权数 据库。与此同时，高校科研院所在政策引导下以合 作协议等形式开放共享数据，如数据中心通过对接 200家以上仪器管理单位如交通大学的仪器服务在 线平台，采集了上海地区3万台（套）以上大型仪 器在线运行服务的底层数据。另外，数据中心与爱 思维尔公司合作，利用其全球最大的引文和摘要数 据库（scopus)挖掘全球及国内高层次科技专家人才 数据。截止2020年7月，数据中心已构建了包含科 技人才、仪器设备、科技文献、科技政策、科研机 构基地等多类数据的庞大科技数据池。（2)在科技 数据集成环节：政府继续提供必要的政策扶持与财 政支持，数据中心通过投入人力、物力等各类资源 来进行科技数据的系统化、标准化管理，通过物联 网等先进技术手段，实现科研数据之间以及科研数 据与相关科研人员、科研机构、仪器设备、科研项 目等各实体间建立丰富的关联关系，为提升下一步 科技数据被发现、被获取和再利用的效果打下基础。为了应对科技数据的复杂自然属性带来的数据集成 挑战，数据中心运用政府的资助资金与多家科技中 介企业展开合作，引入专业力量进行多维数据的系 统整合，逐步将数据池转化为数据单元网络，科技 中介企业也从中获得了利润并提升了服务能力。（3) 在辅助活动方面，上海数据中心通过统筹政府专项 资金，综合多方信息组建人才团
队，开发配套的数 据管理技术，采购数据管理软件与硬件设备，建立 数据安全管理制度等来支持关键活动的进行。
在运营期，除了在政府、高校科研院所和商业 出版社的支持下进行科技数据的集聚和数据集成，在与政府、高校科研院所、科技中介企业、风投企 业和其他企业的合作下，上海数据中心以用户需求 为导向提供了多样化的服务，目标是让科研人员、企业等主体更好地获取与运用所需的科技数据进行 科技活动，成为科技知识数据积累、挖掘和传递的 功能型平台。（1)在科技数据检索服务环节：基于 科技数据的集成，数据中心实现了科技数据的有效 联通和检索，不仅能让高校科研院所、企业合作查 询获取基础的科技数据信息，还有助于高校科研院
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