我国科研大数据生态协同度测度研究

作者:石江瀚; 佟泽华*; 韩春花; 季建宏; 张静怡; 刘树杰
来源:情报理论与实践, 2023, 46(05): 46-56.
DOI:10.16353/j.cnki.1000-7490.2023.05.006

摘要

[目的/意义]协同发展是提高科研创新效率的有效途径,对科研大数据生态系统协同程度进行测算能够梳理科研大数据发展脉络,为实现科研大数据协同发展提供参考。[方法/过程]在解析科研大数据生态协同内涵的基础上,引入复合系统协同度测度模型,基于2011—2020年《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》等面板数据,测算科研大数据生态协同度。根据测度结果提出科研大数据发展现存问题的改善策略。[结果/结论]科研大数据协同治理虽然已经初具成效,子系统的有序度呈逐年增长态势,但整体协同度仍处于较低水平,从规制、技术、管理3个维度提出改善策略,为更好地实现科研大数据协同发展提供参考。

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