习近平总书记在主持中共中央政治局第十一次集体学习时强调，发展新质生产力，必须进一步全面深化改革，形成与之相适应的新型生产关系。当前，数字化代表着新的技术发展和应用方向，运用前沿数字技术优化科技创新领域研发规划、技术预见、技术评估、公众参与等重点治理环节，建立科学的数字化治理体制机制，促进科技创新过程更具前瞻性、包容性和竞争性，对于培育和发展新质生产力尤为重要。
数字化治理是发展新质生产力的必然要求
强化数字化治理是发展新质生产力的必然要求，主要体现在以下几个方面。
一是数字化治理为新质生产力培育创造友好环境。数字化治理通过运用信息、通信等数字技术，辅助政府决策过程，有效提高重点治理环节效率、提升公共服务质量，进而有助于创新资源配置方式、提高资源利用效率，推动科技创新在更加高效、包容的政策框架内涌现，激发全社会创新活力，提升我国科技创新整体竞争实力，这对于培育新质生产力至关重要。
二是数字化治理为发展新质生产力提供方向保障。数字化治理可以促进数据共享、知识共享和公共信息透明，助力政府、学术界、产业界等准确掌握市场需求、技术难题和创新资源状况,敏捷应对市场变化和技术发展态势，更好把握创新发展机遇和方向。
三是数字化治理通过构建和优化新型生产关系反作用于新质生产力。数字经济时代，数字化、网络化、智能化已经成为新质生产力的重要特征，生产关系需要适应这种特征需求。数字化治理是顺应科技发展趋势、回应治理变革需求的重要路径，其构建了一种新型的生产关系，推动新型劳动者、劳动资料、劳动对象实现优化组合，进而促进新的生产组织方式、商业模式和产业形态不断涌现，加快形成新质生产力。
当前，我国科技创新领域的数字化治理工具、手段、模式等还存在一些与新质生产力培育和发展不相适应的情况，如数字化思维有待提升；数字化基础不够牢靠；强有力的组织机构和相关人才相对缺乏；多方主体参与治理的机制尚不完善等。
促进新质生产力各要素高效协同配合
科技创新领域的数字化治理重在建立起与新质生产力发展相适应的体制机制，处理好政府与市场、安全与发展、开放与创新的关系，让各类先进优质生产要素顺畅流动，促进新质生产力各要素高效协同配合。
一是提升数字化思维能力。深化“互联网+科技创新治理”，鼓励有关部门在日常政务处理中探索运用云计算、移动政务等多种媒体媒介，带动科技创新领域全部门、全方位创新。强化政府部门、社会公众在数据访问、挖掘和使用等方面的技能，筑牢专业知识体系。
二是夯实数字化治理基础。建立以数字化为基础的科技创新决策流程；在策略制定、计划实施、效果评估等环节设置“数字化手段支持”节点。以“项目、资金、人才、机构”等某一因素为主线，分步骤建立起科技创新领域底层数据库或统一平台。加快推进中文科技词表、科技资源标识体系建设等基础性工作。组织各界广泛研讨，对科技创新治理重点环节涉及的关键数字技术需求达成共识，支持相关领域公共供给侧平台，如产业基础共性技术平台及生态培育类平台建设，推动相关领域技术发展。
三是加强组织和人才建设。统筹协调相关领域、部门数据资源，形成统一报送、协同高效的组织运行机制。加强首席信息官、首席数据官、数据科学家、数据分析师、信息安全专家等人才的培养和队伍建设，使其成为数字化治理的关键力量。加大财政投入力度，专门用于对科技创新领域相关政府部门进行数字化转型培训。
四是优化适应数字化转型的治理机制。建立跨部门的数据共享和协作机制，打破“信息孤岛”，实现政务信息互联互通。在搭建系统、建立内容索引、进行实时分析、实现数据安全授权和认证等方面，设计相关评估、监督和授权的标准化机制，加速商业部门与政府部门合作，将共享的科学数据作为课题申报有效凭据给予认可，将有重要学术价值的共享数据与学术论文同等对待。完善数字化科研范式下的科研伦理准则，明确大语言模型工具在科研项目申报、科研论文署名与发表等方面的运用细则，促进科研领域生成式人工智能有序应用和发展。设计数字化转型综合集成决策方案或治理机制，充分利用定量、定性等分析方法，吸纳专家辅助决策。
五是鼓励有条件的地区加快构建“产业大脑”和“科技大脑”。鼓励有关地区利用“产业大脑”和“科技大脑”实时收集、分析和处理产业数据、科技数据、经济数据等，优化数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等功能，对数据进行深度挖掘和分析，把握产业发展动态；整合人才、专利、文献、资本等科技创新资源，为政府提供科学发现、新技术研发应用和推广等方面的智能决策支持。
六是完善相关制度基础。加快落实《科学数据管理办法》，鼓励各地从开放性、规范性、安全性等角度出发，适时研究适合各地、各领域的科学数据管理规则、标准与共享规范。适时出台科技创新数字化治理指导意见，在数据使用、系统建设、技术研发、开放合作、风险管理等方面进行体系化治理框架设计，明确各相关部门治理责任，持续优化适应新质生产力培育和发展的生产关系。
作者：郭滕达、周代数、魏世杰（中国科学技术发展战略研究院）
