国家创新体系中的科技资源协同机制与服务模式研究

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朱艳华¹^,², 胡良霖^,¹^,²^,^*, 高瑜蔚¹^,²^,³

1. 中国科学院计算机网络信息中心,北京 100190

2. 国家基础学科公共科学数据中心,北京 100190

3. 首都师范大学,北京 100048

Research on the Coordination Mechanism and Service Mode of Science and Technology Resources in the National Innovation System

ZHU Yanhua¹^,², HU Lianglin^,¹^,²^,^*, GAO Yuwei¹^,²^,³

1. Computer Network Information Center of CAS, Beijing 100190, China

2. National Basic Science Data Center, Beijing 100190, China

3. Capital Normal University, Beijing 100048, China

通讯作者: *胡良霖（E-mail:hull@cnic.cn）

收稿日期:2020-09-16网络出版日期:2020-12-20

基金资助:

国家重点研发计划“面向业务科技云的分布式协同机制及模式研究”(2017YEB1400203)

他们可以利用共同的交通、实验基地和仪器设备等基础设施,可以分享共同的信息技术资源,可以拥有共同的专业技术人才市场,可以共同吸引风险基金,可以相互利用对方的创新特长,可以互为创新成果的传播者和使用者

Received:2020-09-16Online:2020-12-20
作者简介 About authors

朱艳华, 中国科学院计算机网络信息中心,国家基础学科公共科学数据中心,高级工程师,目前主要从事科学大数据管理与共享、标准制订和数据应用服务研究工作。本文中负责总体统稿、核心章节撰写。
ZHU Yanhua is the senior engineer of Computer Network Information Center of CAS and National Basic Science Data Center. Her recent research interest areas follow: scientific big data management and sharing, standard specification and data application service.In this paper, she is responsible for the final compilation and writing the core chapters. E-mail: zhyh@cnic.cn

胡良霖,中国科学院计算机网络信息中心,研究员,国家基础学科公共科学数据中心主任,目前主要从事科学大数据管理、开放共享、应用服务等方面研究工作。本文中负责确定文章总体思路,提出修改意见。
HU Lianglin is a professor of Computer Network Information Center of CAS and the Director of National Basic Science Data Center. His recent research interest areas follow: scientific big data management, open sharing and application services.In this paper, he is responsible for determining the general idea of the article and proposing suggestions for revision.E-mail:hull@cnic.cn

高瑜蔚,中国科学院计算机网络信息中心,国家基础学科公共科学数据中心,工程师,目前主要从事科学大数据管理与共享、标准制订和知识图谱的研究工作。在本文中承担需求分析,提出修改意见。
GAO Yuwei is an engineer of Computer Network Information Center of CAS and National Basic Science Data Center. Her recent research interest areas follow: scientific big data mana-gement and sharing, standard specification and knowledge mapping.In this paper, she is responsible for requirement analysis and proposing suggestions for revision.E-mail: gaoyuwei@cnic.cn

摘要
【目的】大数据时代,新兴信息技术的飞速发展,给科技资源优化配置和高效利用带来诸多挑战,探索科技资源协同机制和服务模式,充分发挥科技资源作为重要创新要素的作用,能够进一步提升国家科技创新的竞争力。【方法】针对科技资源创新整合面临的诸多问题,充分考虑科技资源协同核心主体,深入分析各主体之间的协同运作机制,以及基于云服务平台的资源协同服务模式。【结果】提出政策激励、合作共赢以及自我驱动等资源协同运作机制,总结了分布式科技资源云服务平台在线和离线服务模式以及基础服务和特色服务等具体服务形式。【结论】科技资源是国家创新体系中创新要素的重要组成部分,其协同运作机制与服务模式研究,有利用于推动科技资源在全社会范围内的高效配置和共享利用,为全面提升我国科技竞争能力提供有力支持。
关键词： 创新体系;科技资源;协同机制;服务模式

Abstract
[Objective] In the era of big data, the rapid development of emerging information technologies brings many challenges to the optimal allocation and efficient utilization of scientific and technological resources. As an important element of innovation, the exploration of the collaborative mechanism and service mode of scientific and technological resources can further enhance the competitiveness of national innovations in science and tecnologies. [Methods] In view of the many problems faced by innovation and integration of science and technology resources, this paper gives full consideration to the core subjects of collaboration of science and technology resources, and deeply analyzes the collaborative operation mechanism among all subjects and the collaborative service mode of distributed science and technology resources based on cloud service platform. [Results] In this paper, policy incentives, win-win cooperation and self-driven collaborative operation mechanisms of science and technology resources are proposed. The online and offline service modes as well as the specific service forms such as basic services and featured services of the cloud service platform of science and technology resources are summarized. [Conclusions] Science and technology resources are important innovation elements in the national innovation system. The research on the collaborative operation mechanism and service mode is conducive to promoting the efficient allocation and shared utilization of science and technology resources in the whole society, and provides strong support for comprehensively improving the competitiveness of science and technology in China.
Keywords：innovation system;science and technology resources;coordination mechanism;service mode

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本文引用格式
朱艳华, 胡良霖, 高瑜蔚. 国家创新体系中的科技资源协同机制与服务模式研究[J]. 数据与计算发展前沿, 2020, 2(6): 42-50 doi:10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2020.06.005
ZHU Yanhua, HU Lianglin, GAO Yuwei. Research on the Coordination Mechanism and Service Mode of Science and Technology Resources in the National Innovation System[J]. Frontiers of Data and Computing, 2020, 2(6): 42-50 doi:10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2020.06.005

引言

党的十八大提出实施创新驱动发展战略,强调科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑。2016年5月,国务院印发《国家创新驱动发展战略纲要》,明确提出建设协同高效、完备的国家创新体系,建设各类创新主体协同互动和创新要素顺畅流动、高效配置的生态系统,形成创新驱动发展的实践载体、制度安排和环境保障。完善国家科技报告制度,建立国家重大科研基础设施和科技基础条件平台开放共享制度,推动科技资源向各类创新主体开放^[1]。

科技资源作为创新要素的重要组成部分,是实现科技进步的基本保障,也是抢占战略制高点、提高国家科技竞争力的关键因素之一。中国从科技大国向科技强国转变的过程,需要加强科技资源基础能力建设,进一步提升科技资源的生产、集聚、开发和利用水平。随着第四次工业革命的到来,人工智能、量子计算、区块链等新兴技术将促成科技创新模式的新一轮变革。科技资源的获取、存储和处理将更加自动、智能和便捷。智能化是科研信息化深入发展的必然趋势和高级阶段,人工智能帮助人类更好地进行科技资源分析,为科学研究尤其是数据密集型科研提供了前所未有的支持。近年来人工智能的复兴有深度学习算法的贡献,但主要是得益于数据资源的极大丰富和计算能力的飞速提高^[2]。与此同时,云计算、物联网和移动互联网等新一代信息技术的飞速发展,科技资源的来源渠道更加丰富,资源规模日趋扩大,应用场景不断拓展,也给科技资源优化配置、高效利用带来诸多挑战。我们这里所探讨的科技资源既包括静态资源,如传统科技资源和业务数据;也包括动态服务资源,如业务流和业务活动等。

目前,科技资源创新整合面临着诸多问题。以京津冀区域创新资源整合为例,资源整合主体多以政府、高校、科研院所为主,企业尤其是中小企业、科技服务机构参与较少;创业领域分散与重合并存,创新链和产业链布局不合理,协同创新空间格局有待优化,呈现以北京海淀区为单一核心的复合主体点状分布格局,未形成梯次推进的空间层次^[3]。未来急需引入先进的管理思想和服务理念,充分发挥科技资源作为重要创新要素的基础性作用。研究科技资源协同高效运作机制与丰富的服务模式对于提升资源协同效率,促进科技资源在全社会范围内的高效配置和共享利用,提升企业自主创新能力,优化科技创新和产业化环境,推动国家创新驱动发展战略具有重要现实意义。

1 科技资源成为关键创新要素

迄今为止,创新范式已经历了线性范式( 创新范式1.0) 、创新体系(创新范式2.0) ,开始进入到创新生态系统（创新范式3.0）的时段^[4]。根据创新范围的不同,可以将创新生态系统划分为全球视角下的全球创新生态圈、国家视角下的国家创新生态系统、区域视角下的城市或区域创新生态系统,产业视角下的创业创新生态系统,企业视角下的企业创新生态系统,以及大学学科创新生态系统等视角^[4]。一般认为,以上创新生态系统主要包括创新主体、创新载体、创新要素和创新环境等方面。

其中,针对创新要素,不同研究者秉持不同的意见。有作者认为近年来,知识、技术、资本、人才、科学仪器设备等创新要素的跨区域共享和流动大大加快,并从专利、技术交易合同、仪器设备等方面对创新要素整合进行简要梳理。有作者提出,创新生态系统通过物质流、能量流、信息流实现内部物种、种群、群落之间及与环境之间的物质、能量和信息交换,以维持系统的稳定性和高效性。在一定程度上,物质流包括人力资本、实物资本等;能量流包括知识资本、金融资本等;信息流包括政策、市场信息等。更多观点详见表1创新要素梳理。

Table 1
表1
表1创新要素梳理
Table 1Sorting out innovation elements

观点	创新要素构成	出自文献
观点一	知识、技术、资本、人才、科学仪器设备等创新要素。	《京津冀创新生态系统资源整合模式、路径和机制研究》^[3]
观点二	物质流包括资本、实物资本等;能量流包括知识资本、金融资本等;信息流包括政策、市场信息等。	《创新3.0与创新生态系统》^[4]
观点三	将创新生态系统的构成要素划分为四大类：一是主体性要素,包括大学、企业和科研院所等各类创新组织与机构;二是能动性要素,主要是指创新创业人才：三是服务性要素,指各类创新的中介服务机构和组织;四是环境性要素,包括创新的经济环境、政策环境、社会文化环境甚至自然环境等。	《上海创新生态系统演化研究》^[5]
观点四	他们可以利用共同的交通、实验基地和仪器设备等基础设施,可以分享共同的信息技术资源,可以拥有共同的专业技术人才市场,可以共同吸引风险基金,可以相互利用对方的创新特长,可以互为创新成果的传播者和使用者。	《创新生态——让企业相互“吃”起来》^[6]

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科技资源作为一类重要的创新要素,其在驱动产业智能化、催生新的生产组织形态等方面的作用不断显现。通过搭建创建生态系统协同主体间资源交流共享平台,促进科技资源输入和输出,提高创新主体获取资源的效率,加速科技资源在整个创新生态系统中的流动速度,有助于创新能力的提高^[7]。一方面,科技资源在全社会范围内高效配置和共享利用,有效提升企业自主创新能力,降低创新创业成本,系统优化科技创新和产业化环境,加快创新模式的形成和落地。另一方面,科研院所以科技资源共享、专业技术咨询等方式直接参与到企业和产业的技术创新活动,提高了科技成果转化效率,为我国科技竞争力的提升提供有力支撑。

近年来,国际间抢夺数字经济制高点的竞争日趋激烈,美国提出“工业互联网”战略规划、德国推动“工业4.0”计划以及我国部署“智能制造2025”规划等。数字经济的核心生产要素是数据,也是信息革命的关键成果。2019年11月1日,中共十九届四中全会新闻发布会上提出,“要鼓励勤劳致富,健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等生产要素按贡献参与分配的机制,健全再分配调节机制……”^[8]。这是中央首次在公开场合提出数据可作为生产要素按贡献参与分配。将数据作为参与分配的要素,将对数字经济的发展起到导向作用,指引企业更加重视数据要素,释放生产力,推动数字经济新业态、新模式和新优势的诞生,有助于我国实现线上超大规模数据和线下超大规模市场的优势叠加,有助于化“人口红利”、“成本红利”为“数据红利”、“创新红利”,有助于抢抓数字经济全球竞争新赛道优先权^[9]。数据作为生产要素参与分配,某种角度上,可以看作技术参与分配在逻辑上与发展趋势上的一个延续,有着深远的意义。科学数据作为最基本、最活跃的一类数据资源,既是科技创新活动的重要产出,也是新一轮创新活动和经济社会发展的重要基础。数据极大地拓展了科技创新的研究深度和广度,科学研究呈现出数据密集和数据驱动的特征^[10]。未来,随着数据驱动创新多元模式的逐渐成熟和发展,将会变革未来创新模式,改变创新主体和创新要素的方式。

2 科技资源协同机制

在全球化、集群化的发展趋势下,创新资源之间的协同发展不是简单地共同发展或者同步发展,而是互相带动、互相促进、降低成本、提升收益的健康发展模式。科技资源协同主要涉及以下三类核心主体,即：发挥引导作用的政府管理部门、产生核心科技资源的科研机构以及利用科技资源和产生业务资源的各类公司企业。科技资源协同服务的根本目标是打通从资源提供者到资源使用者之间的通道,促进科技资源（包括业务资源）的流通、传播和重用。协同运作机制是发挥资源协同效应的重要前提和基本保障。本文从政策激励机制、合作共赢机制以及自我驱动机制等方面探讨分布式科技资源的协同运作机制。详见图1。

图1

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图1科技资源协同机制

Fig.1Coordination mechanism of scientific and technological resources

2.1 政策激励机制

政策激励是一种自上而下、有管制的协同模式,一般由政府相关管理部门主导进行。在创新生态系统的形成中,政府的创新管理体制、激励机制和扶持政策起着非常重要甚至关键性的作用^[5]。目前我国信息资源80%以上掌握在各级政府部门手里,科研活动产生的数据也主要通过各级政府财政部门支持获得,科技资源协同同样需要政府部门的引导。通过出台开放资源政策法规、原则指南等文件为资源开放共享提供依据和约束,同时加强监督及问责机制,通过行政手段确保政府数据开放切实执行并落到实处。另外,每年国际组织、各国政府资助机构投入了大量的财力、物力资助大科学研究计划、国际合作科研计划及其他科研项目,产生了大量有价值的科学数据^[11]。2018年3月,国务院办公厅正式发布《科学数据管理办法》,成为我国首个国家层面的科学数据管理办法,标志着我国正式在国家层面加强和规范科学数据管理工作。

浙江省科技创新云服务平台是典型的政策激励驱动资源协同模式。该平台是浙江省政府基于各厅局提出的资源服务需求,进行统一规划和设计,满足企业和群众最多跑一次就能完成所有政务办理的需求^[12]。为了鼓励用户使用平台资源,当地政府还发放创新券和共享券。创新券由科技厅和财政厅向企业发行,申请金额按比例自动测算;共享券则在研究所和高校之间推广,有需求的高校和科研院所向省科技厅申领后,直接到已共享资源的高校或研究所使用。

2.2 合作共赢机制

合作共赢是各类型企业之间,企业与科研院所之间由于内部激励驱动或外部任务刺激,以协作形式,充分发挥各自领域的技术优势及市场优势,满足不同合作方个性化需求的协同模式。对企业而言,可以有效整合其内部业务资源和外部科技资源,增强产品或服务的市场竞争优势,更好地满足市场需求,提高企业经营绩效。对科研机构而言,共享科技资源,提高了科技资源的经济价值和社会影响力,提升其科研绩效;同时避免重复研究和经费浪费,缩短科技创新周期,提高科研创新效率^[13]。通过合作共赢机制,有效实现了科技资源供求结构的重新匹配。

目前合作机构之间普遍采用在本地构建资源模型,通过参数模型映射的方式实现信息资源的交换和共享。为了更好地实现科技资源协同成效,参与协同的机构可以基于各自核心业务,制定反映整个组织需求的资源发展战略,明确利益相关者的职责;采用国家标准或行业标准整合信息资源,方便机构之间的数据映射与共享交换;同时能够对科技资源的应用效果进行量化评价,挖掘资源内部价值;还要有意识地响应外部市场需求,积极探索对外资源服务模式,共同开发资源产品,形成资源服务产业链。

2.3 自我驱动机制

随着现代信息技术的发展,电子商务、云计算、大数据、物联网等相继发展,信息优势取代了传统的区域优势,很多企业面临竞争变化的挑战。同时创新需求也带来了市场改变,推动着整个创新生态系统不断优化和调整。企业通过主动打造产业生态环境,提供方便快捷的业务资源开放平台,吸引第三方服务机构主动接入。开放平台提供质量可信、方便获取、易于理解、机器可读的业务资源和API接口,同时利用检索服务、搜索引擎、社交网络等各种传播渠道和途径,确保用户能够快速定位和获取已开放共享的信息,让资源快速有效地流通起来。

企业可以同时利用内部和外部有价值的知识来加快内部创新,利用外部的创新来拓展市场^[5]。以海尔为例,海尔着重打造以智能家居为核心的新生态,为家电产业和第三方应用提供统一服务平台,吸引第三方服务平台持续接入。通过将智能冰箱融入生鲜电商平台,形成“食联网”,通过将智能洗衣机融入制衣厂,形成“衣联网”,盘活接入双方的业务资源与服务。海尔在提供业务服务的过程中,针对实际需要,主动寻求外部资源协助,增强产品和服务的竞争力,进一步提升企业的盈利水平。

总之,政策激励是政府营造创新环境、引导科技创新的主要手段,也是影响创新生态系统形成和演化的重要因素。科技资源协同可以优先选择资源服务基础良好、规划明确、需求迫切的省市区域,研究高端科技资源共建共用共享机制,形成区域特色科技资源体系和应用示范平台,逐步完善科技创新政策体系,提升政策服务水平,让政策激励科技资源协同创新的效果进一步凸显。合作共赢机制的关键在于协作主体都能在合作过程中,立足各自的核心诉求,企业公司利用现有科技资源降低创新创业成本,科研院所在完成绩效目标的同时,推动科技资源转移转化,实现资源协同创新价值的最大化。自我驱动是创新协同主体的内在需求,面对创新市场和创新环境的不断变化,协同主体与外界进行资源互动的同时,也需要在内部持续进行资源自我调整,保证创新能力的可持续性,进而带动整个产业创新水平升级,对国家创新能力产生积极影响。

3 科技资源协同服务模式

3.1 云服务平台是资源协同服务的重要载体

创新资源通过云服务平台形成价值网络,不同组织或个人通过集成不同粒度的创新服务功能单位形成完整的创新价值链,完成创新任务,从而保证全球化创新服务资源的灵活组织^[14]。以现代服务业为例,其产业链中上下游合作企业如何进行实时资源交换,实现快速有效的网络化业务协作,已成为决定行业竞争水平的必要条件。利用现代信息技术手段,建立业务科技云服务平台是实现企业高效协作的有力手段之一。业务科技云服务平台将产业链上企业（群）内部业务资源与外部科技资源进行有机整合,实现资源动态集成,打破企业之间的业务流与资源流。在降低产业链整体运营管理成本的同时,提高了科技资源协同服务的准确性与及时性。

云服务平台可以有效实现海量异构资源的收集整理、分析加工、传输汇聚、共享利用,最终形成一条完整的资源信息链,形成定向的、智能化的资源云服务模式。为了屏蔽各类型企业业务资源异构,实现企业内部业务资源与外部科技资源的无缝集成,可以采用一种抽象的信息资源描述和封装模型,将云服务平台上各类资源实体进行封装,按需对资源实体描述信息进行收割,这些描述信息主要包括永久标识符、元数据信息（既有人可读的描述信息,也有机器可读的描述字段）、资源服务信息等。用户通过检索服务发现目标元数据,根据元数据描述信息判断资源实体是否为其所需要,最终通过永久标识符访问和获取资源实体。

3.2 科技资源协同服务模式

在云服务平台上,科技资源协同服务主要涉及服务模式、服务方式以及交易模式等方面,详见图2。其中,平台服务模式一般采取线上、线下或两者相结合的定制方式。针对网络连接受限、资源量大、资源保密、资源所有者或用户有特殊要求等情况,考虑提供离线资源传递服务,传递形式包括用户特殊授权、邮箱和硬盘拷贝等,具体可视资源类型特点与共享模式决定。

图2

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图2科技资源协同服务模式

Fig.2Collaborative service model of science and technology resources

常见的云平台服务方式,如跨库查询服务、跨库访问服务、咨询服务等基础服务类型。同时,随着科技资源的快速积累和信息服务技术的不断成熟,用户对资源服务的要求不断提高,资源浏览、查询和下载等常见功能很难满足其特定需求,云服务平台也在不断探索新的资源服务形式,如在线分析、专题服务和众包服务等。云服务平台向多元化、集成化和主动式的专业服务方向发展。

（1）跨库查询服务。分布式科技资源通过资源目录和元数据实现资源查询。用户通过浏览分类目录查看感兴趣的资源内容。要实现此类功能首先需要解决好资源分级分类与逻辑组织问题,云服务平台既要制定出科学合理的数据分类体系,也要在元数据描述中明确数据资源所属的类目信息。

（2）跨库访问服务。云服务平台应遵循资源网络化与共享最大化原则,尽量通过网络发布资源,减少不必要的访问约束。具体服务方式包括：①文件服务,此类服务对文件资源进行封装,可直接在线下载;②FTP服务,用户可通过FTP工具下载资源;③HTTP服务,用户可以通过网络链接到指定资源实现浏览和下载;④API服务,支持用户利用API接口访问资源。

（3）咨询服务。为满足用户对网站使用和科技资源发现等方面的咨询要求,云服务平台可以考虑建立资源服务专员、资源生产者和领域专家联动的服务形式。其中,资源服务专员负责资源需求调研与整理集成。资源生产者针对具体服务要求,加工特定资源内容。领域专家为资源需求及资源发展提供指导,针对服务专员不能解答的领域问题提供专业服务。

（4）在线分析服务。针对分布式科技资源迁移代价大、软件工具依赖多的特定需求,云服务平台可以提供在线分析服务。利用可扩展的计算和存储资源、可选的算法资源库、高效的资源存取接口、安全的用户访问方式、便捷的用户交互工具,让用户充分享受在线处理编程环境,快速实现资源分析和调用服务。

（5）专题服务。专题服务是在已有科技资源的基础上,综合运用关联和聚类等分析方法,强化资源增值服务能力,提升利用资源发现知识的能力。专题服务揭示了大量主题之间存在的有序化联系,以及隐藏的、可用的关联关系。通过聚焦国家科技创新重大任务和需求,提供主动式专题服务已经成为提升资源服务水平的重要手段。

（6）众包服务。众包作为互联网一种崭新的生产组织形式,通过高效调用分散的人力资源实现海量资源快速精准分析的方法。随着互联网和计算机技术的发展,众包在各行各业得到了广泛应用,其中也包括数据采集与处理领域。GSCloud是一个基于云计算技术的海量地学数据资源与数据处理模型服务的平台,它将数据众包服务框架分为任务设计与分配、遥感影像信息提取、质量控制、结果集成与报酬发放等关键阶段^[15]。未来,云服务平台可以深入探索这种崭新的服务模式。

从交易模式看,目前科技资源协同服务既有免费形式,也有付费方式。免费形式如部分政府资金资助项目产生的科技资源对公众开放共享、不同机构之间的资源交换,以及开源软件社区平台交流等。付费方式如买卖双方通过协商签订的有偿服务合同、卖方定价（如仪器租赁）、买方定价（如众包服务）,以及政府买单的创新券和共享券等模式。未来,随着数据作为生产要素按贡献参与分配,科技资源（包括数据）的有偿服务机制与服务模式也成为重要的研究方向之一。

为了全面提升云服务平台的专业化服务能力和精准化服务水平,需要不断优化基础服务和特色服务方式。如,为了提高用户查询服务体验,除了支持用户输入单个检索词的初级检索,云服务平台还可以提供多种检索方式,包括使用多个字段和增加检索限制条件以实现精确查找的高级检索,以及采用具有学科特点的专业特色检索方式等。稳定、专业的人员团队是开展咨询服务的重要前提,调研发现,这些被引用较多的科技资源都有固定的学科领域专家和专业技术人员组成的服务团队,通过在线、离线以及两者相结合的手段,开展面向特定领域、特定项目的专家咨询 ^[16]。比如,众包模式探索如何通过不断丰富和培育具有专业能力的人才库,让大众处理数据的质量达到类专家水平,有效提升资源协同服务效果等。再比如,面向科技领域的科技项目、科研人员、科技成果、科研组织、科研动态等数据,基于大数据关键技术及研发工具,实现对大数据的采集、清洗、汇聚、融合等,进而构建科技领域大数据知识图谱,为用户提供精准检索、趋势预测、影响力评价、****推荐在内的科技辅助决策服务^[17]。

4 结论与展望

在国家创新体系中,科技资源是一类关键的创新要素。本文分析了科技资源协同涉及到的三个核心主体：政府管理部门、各类企业以及科研院所,提出了政策激励机制、合作共赢机制以及自我驱动机制等科技资源协同运作机制,总结了云服务平台上分布式科技资源的协同服务模式、基础服务和特色服务形式以及资源交易模式。科技资源协同运作机制与服务模式研究,有利用于推动科技资源在全社会范围内的高效配置和共享利用,优化科技创新环境,为全面提升我国的科技竞争能力提供有力支持和基础保障。