“放管服”背景下基于数据决策的科研诚信建设

杨 蕾

（云南开放大学 云南国防工业职业技术学院，云南 昆明 650500）

0 引言

“放管服”背景下，以信任为前提的科研管理机制下放了较大自主权给科研人员，学术诚信建设面临更多挑战。经收集整理2012年以来国内、省内和校内各级科研管理制度及政策文件30余项，对科研经费执行、科研成果转化、科研绩效评估管理和科研信息化管理、学术诚信和科研廉政建设等方面的政策制度进行梳理分析，科研管理信息智能化的趋势显而易见，教育部2012年发布了系列文件，要求加强高校科研管理，提升科研管理工作效率，规范科研管理工作；2015年国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，就探索大数据应用空间拓展到科技管理相关领域。2017年以来“放管服”背景下，以信任为前提的科研措施改革，加大了项目负责人经费管理和项目过程管理自主权，科研管理行为的客观公正和规范高效，是关口部门学术诚信建设的必然要求。国务院2018年发布《关于优化科研管理提升科研绩效若干措施的通知》中，强化科研绩效、科研诚信、简政放权等关键字释放了科研管理机制改革中学术诚信的重要性。在2021年7月21日教育部等六部门《关于推进教育新型基础建设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》中首次提出“教育新基建”，新网络、新平台等教育数字化发展对高校科研管理和学术诚信风险防控提出了新的挑战。

1 基于数据决策的科研管理机制及平台调研情况

鉴于放管服背景下，基于信任为前提的科研管理放权制度改革和落实，人的因素影响学术诚信将会更大，学术诚信管理与廉政风险防控要求进一步提高。经过查阅中国知网（CNKI）、万方知识服务平台、维普期刊文献获取与“科研管理”[1]“风险防控[2]“科研廉政”[3]“放管服”[4][5]“大数据”[6]等关键字文献60余篇，内容包括基于数据挖掘技术[7]、云平台[8]、微信程序[9]等的科研平台研发、“互联网+大数据”时代背景下高校科研管理问题的分析和构建等，对当前主流科研信息化和数据决策的科研管理相关平台调研。

1.1 数据决策在管理活动中的国外应用现状

随着互联网信息技术和智能数据库技术的迅猛发展，大数据的应用在各行业中迅速发展，早在2012年，美国就启动了“大数据研究与开发计划”，利用大型数据获取有效信息从而获得决策支持，更好地解决科学、工程和环保等领域中重要问题；2015年美国国家科学与工程统计中心发布“联邦科学与工程支持高校和非营利机构经费调查”政府项目，通过采集和挖掘基于互联网关于企业、高校等匿名信息的大数据，为政府提供了给中小企业和高校研究作行动指导的决策依据。

1.2 数据决策在科研管理中的国内应用现状

国内大数据的应用在电商发展中起步较早，就高校和职业院校的科研管理方面，结合自身科研发展作了探索和建设，主要可以概括为：一是广义互联网下的科研管理系统：可进行从申报、受理、评审、验收、经费管理等的管理与服务。二是基于云环境和大数据环境下的多功能集成科研管理系统：应用数据挖掘技术，集成智能知识服务，面向社会各类角色，在校内科研和项目管理服务基础上集成了丰富的智能服务和数据交易功能，引入绩效评价机制的综合科研、项目管理信息服务平台；其服务模式主要包括软件服务、平台服务、基础设施服务和数据服务，建设和部署主要依托专业服务商，按使用量付费的一种网络服务模式，它融合多方社会评价机制和数据交易产生经济效益，而非高校自身的学术诚信建设探索。三是基于微信公众号的局部科研信息服务。可进行文献查询、项目申报和数据查询跟踪管理等。此类系统的基础是基于高校本身已具备较好的科研和项目管理信息化基础，有完备的数据库和信息数据集可供微信公众号定制各类符合师生和管理人员需求的功能数据集。

上述科研管理平台在管理机制上实现了科研管理的信息化，服务商在科研管理的基础数据采集、存档和数据查询统计方面，已完全能满足高校等各类基本科研管理需求，但大部分应用停留在传统的上传和查询功能上，由于各高校起步早晚和管理机制各异，基于大数据决策和学术诚信建设的科研管理平台及制度建设处于探索阶段。

2 当前科研管理活动中学术诚信建设存在的问题

有效的学术诚信管控措施不仅要发现异常，更要为科研行为主动提供积极导向和优质服务，帮助科研人员更好的实现科研价值和社会效益转化。各类科研管理平台只是一个信息化载体，实现管理规范化、流程化、协同化以及决策科学化是高校科研管理工作的重要目标。以云南开放大学为例，2019年科研创新服务平台建立以来，初步解决了学校科研管理机制和方式粗放原始的状态，在学校“十四五”规划高质量发展的蓝图下，体量、规模和质量都要实现突破，但目前学校科研体量、科研质量和成果转化水平距离高水平发展院校有巨大差距，科研管理业务类别多样化、业务流程复杂化。

科研项目从立项到结项的整个执行生命周期与相关制度的系统关系如图1。

图1 科研管理活动流程及制度

目前学校科研管理制度体系相对完善，但对于延期、经费结项后期管理等方面存在制度保障和监督不力，且由于管理事务人力匮乏，在整个科研项目管理周期内，每一个环节均需投入大量人力及物力成本，数据的知识性和决策性被忽略，管理过程中数据交接和延续性不清晰。具体分析每个环节，科研管理机制仍然存在问题及风险。

2.1 人力投入高，数据决策效率较低，存在结论判断风险

每年校内职称评审、项目申报、各类年报年检及档案工作，均需投入大量人力开展大量的科研统计，增加了科研人员和管理人员的工作量，加大了科研及项目管理部门的业务负担，且无法确保数据的准确性和一致性、数据利用率低；大量的资料复印造成人财力等资源浪费。

2.2 科研管理立项信息研判力相对主观，容易导致立项偏差

虽然信息化平台的建立，能够初步解决科研管理的各类资料存档、查询、统计依靠手工的现状，但科研信息、科研项目、科研经费、科研团队、专家信息等数据信息孤立不成体系，未能为信息需求人员（项目申报者、职称申报者、数据统计者、科研管理组织者等）提供合理的数据决策服务。未能把基于数据判断决策的工作交给系统（例如职称申报：在职年限是否满足申报等级，我的项目是否已接近截至日期了，我是哪些项目的成员，我是否满足再次申报的条件等），而是完全依赖人力来进行主观判断决策，费时费力。

2.3 项目立项的意识形态及内容审查科学性有待提高

项目立项审查过程中，申报内容主要依赖项目负责人的廉政承诺，评审过程完全依赖于专家的现场判断，在立项内容的创新性和评审过程的公平性上缺乏科学的数据依据，导致科研管理决策在一定程度上缺乏科学和规范的管理行为，比如，当立项内容因为剽窃或重复申报被举报时，所有的管理行为变为被动行为，再回头处理此类失误会消耗巨大的人力资源，且对公信力造成不良影响。

2.4 经费执行率低和部分项目进展缓慢

云南开放大学截至2021年底，各类在研项目近300项，在研经费400万元左右，经调研各类经费项目执行情况，存在如下问题：一是部分科研项目存在不按时序管理周期清理结余资金，项目结项后仍然挂在项目帐上；二是部分科研项目由于人员调动，未及时跟进项目变更管理；三是部分科研项目负责人在退休、离校等自然变更情况下未及时进行管理变更或项目结转；四是由于云南开放大学存在属地系统办学情况，以往存在下级办学系统科研负责人情况，由于人事变动，项目难以推进且经费执行率为0的情况。

云南开放大学科研项目资料数据情况，自2019年以来，近三年各类科研课题中，应结项未结题项44项，明确提出延期申请2项，未按时办理延期手续的占比近90%。每年立项平均100万元以下，但累积滚动科研经费达几百万元。

重立项轻执行的现象，科研经费执行和管理缺乏有力监督，科研过程缺乏行为预警，导致项目执行力度差，经费执行率不高，以及项目结项拖延而带来各种管理问题，增加管理成本，损害学校声誉。

2.5 项目选题缺乏前瞻性指导，项目申报缺乏科学统筹规划

在教学管理、业务发展、学科发展及人才发展等方向缺乏联动和方向指引，科研项目的申报发展未形成具有连续性的可发展持续状态，停留在传统的上传下达和报送信息的管理状态，对相关研究流域的前瞻性数据指导和参考维度低。横向课题非常少，与相关领域企业、高校或行业联系合作少。主要表现在：数据方面，在教育部科技统计信息中，每年上报的对外学术交流、合作论文、合作项目等方面几乎空缺。流程方面，科研人员的申报属于自发状态，学校未形成系统性的规划和指导，与相关上级部门缺乏沟通，与相关领域行业企业缺乏学习交流，与兄弟院校在学术上缺乏探讨合作，这也是导致科研成果转化的社会效益极低的原因和现状。

2.6 科研团队研究点分散，科研成果和科研信息资源共享性差，科研成果转化的社会效益低

团队建设和科研信息不对称，导致人才资源和科研资源浪费或配置不合理；同时导致科研内容与社会需求存在差异，一定程度上科技成果无法及时向理论价值和生产过程转化。主要原因是：科技管理部门人员流动性大，管理工作的积累及连续性差，数据资料缺失，不能为管理决策和创新提供信息支持。另外，科研成果的应用范围狭隘，以云南开放大学为例，科技成果认定在一定程度上仅限于职称评审、年度科技成果推优的应用范围，未及时公开，信息资源共享性差，相同学科及领域的人无法就已公开的成果进行及时交流和分享借鉴，造成科研成果的转化渠道缺失，部分优秀成果无法形成固定的转化应用渠道，更无法推广到社会及经济生产领域。每年上报科研成果转化率为0。在专利、软著、新发明、新装置、新材料、新药品等科技成果的推广应用上的科研成果转化管理缺乏状态数据和政策信息的依据和指导。

3 基于数据决策的科研管理制度和学术诚信建设对策思考

数据是形成科学决策体系的基础素材，数据驱动决策能有效提高决策效率，避免误操作和不规范行为的产生。在高校科研管理过程中，管理机构在项目申请、立项论证、组织实施、监督评估、验收鉴定、成果申报、成果推广和信息存档过程中，形成了大量数据，单一数据不能形成完整知识系统，大量数据的集合便能产生关联的有效信息，大数据具有体量大、关联性、多样性、更新速度快等特性，利用大数据为科研管理提供决策，是大数据环境下信息技术应用的必然趋势。利用数据库技术对数据进行分析处理，结合科研管理业务流程，形成信息决策知识库，为项目立项、项目评审、项目申优、项目结项等科研组织管理活动提供决策判定的依据，同时为职称评审、选题指导、高校科研数据采集、经费执行预警、评审流程优化或其他需科研基础管理数据的业务提供便捷可靠的数据信息服务基于数据决策的科研诚信管理机制如图2。

图2 基于数据决策的科研诚信管理机制

在项目申报、选题、立项、执行和验收等环节，挖掘数据决策的潜能，探索基于数据决策的科研管理机制，有效利用大数据的信息价值进行决策，提高科研管理行为和制度的规范性、公平性及服务效率，避免科研人员学术不端，促进项目立项审核行为公平化，为科研选题的创新性和前瞻性提供科学指导，为科研管理过程提供有效快捷的数据信息服务。

3.1 基于数据决策，推进网络评审工作机制建设

推进网络评审工作机制，以盲审代替现场答辩评审，可避免同领域同行或同行政部门的人情行为、行政关系带来的意向性立项偏差。网络评审去除实名信息，仅提供申报人的论证活页，仅针对申报内容的创新性、可行性、预期成果等科学问题论证评审，而不对个人的自然信息背景进行评价，可明显提高申报者竞争的公平性。这不可避免有可能导致因缺乏现场质疑答辩过程，错失极少部分优秀的项目，但总体上的公平竞争会促使学术环境净化，让申报人潜心于科学问题的论证规范性和严谨性，而非钻营其他途径或投机取巧。利用数据信息和数据关联知识来为科研管理过程中的立项、意识形态审核、过程审核和经费管理提供科学依据及决策，避免项目负责人、评审人员在科研管理过程中出现主观错误和评审偏差；规避现场评审申报人员、组织人员与评审专家的人情和行政关系带来的科研管理行为主观性。

3.2 利用数据决策进行内容和成员审查，提前规避学术不端

利用数据信息和技术手段，及早发现科研过程中如剽窃、一题多立等学术不端行为，把管理过程中可能出现的学术诚信风险由被动变为主动，事前防范胜于事后惩罚或补救；规避科研人员学术不端行为。

当前各类项目申报平台繁多，流程相对统一，但信息分化不集中，各类平台主要涉及科研项目管理周期的主要事务流程，但科研项目申报内容本身是否一题多立、一项多报等不端问题完全依赖于基层单位的审核把关。系统自身无法单纯从申报题目和申请活页内容判定申报内容及申报者条件是否满足主管部门申报要求。另一方面，科研成果的登记审核在系统内也存在标准不一致的情况，例如期刊级别[10]界定不一、期刊类型五花杂门。成果认定标准和参考清单也无统一参数，导致管理人员在成果界定上存在模糊识别的误差，对科研成果认定结果可能存在同质不同分的情况，是否可以通过在平台中对某些评价体系的参考清单或认定标准嵌入，利用期刊标准库等信息数据库提供认定依据，是需要与各类期刊数据库和国家新闻出版总署共同推进的过程。

3.3 基于数据知识规则，加强经费执行预警能力

科研成果转化和成果信息共享监督，推动科研管理机制建设精细化，让复杂的事情简单化，简单的事情定量化，定量的事情数据化，改善科研管理活动中的主客体的执行效能，提升学校科研管理水平，筑牢过程管理的风险防控手段和措施。

3.4 利用数据决策，提高各部门协同工作和学术诚信建设机制

在科研管理信息化基础上，提高科研管理与财务及人事关联的流程化、规范化、协同化管理，优化科研人才及资源配置。基于数据决策替代了大量手工和人力劳动，确保科研管理行为的科学性、规范性和公平公正，提供科研管理活动组织的有效性和效率，筑牢学术诚信风险点的防控措施，强化科研管理及学术诚信等方面制度建设。

3.5 分级分类共享数据资源，加强民主监督与反馈机制

在学校投入人、财、物开展的科研工作，成果属于学校，各类科研成果和资源可共享于民，一方面促进是科研文献、专利等信息资源的内部转化再利用，另一方面，科研诚信及学术道德的监督责任借力与群众，加强科研成果信息共享和科研成果转化反馈监督，提升学校科研管理自我监督水平。