摘要：[目的/意義]傳統的社會科學研究范式是理論驅動型的研究，隨著大數據時代的來臨，數據驅動研究成為一種新趨勢，數據驅動的研究模式給傳統領域的研究帶來了新的研究方法與范式。大數據給當今的智庫研究帶來了挑戰，同時也為以數據為驅動的智庫研究提供了新的契機，數據驅動型智庫建設是加強中國特色新型智庫建設的方向之一，本文嘗試從數據驅動型智庫建設出發，探討數據驅動型智庫形成淵源、理念內涵，并對數據驅動型智庫建設路徑進行了分析，探索其建設思路。[方法/過程]本文通過對數據驅動型智庫建設的淵源分析，探討數據驅動型智庫研究理念，從智庫研究范式、數據建設、智庫的組織結構及運行機制等角度對數據驅動型智庫建設與智庫服務等方面進行分析。[結果/結論]本文提出了轉變傳統研究范式、建立智庫數據中臺、健全智庫大數據隱私保護體系以及提升智庫影響力等建設路徑，對我國傳統智庫建設和服務的轉型具有一定的借鑒和參考意義。

　　關鍵詞：數據驅動研究 特色智庫 大數據 輔助決策

　　1 引言

　　智庫(think tank)是指由專家組成的為決策者處理社會、經濟、科技、軍事、外交等方面的問題出謀劃策，并提供最佳理論、策略、方法、思想等的公共研究機構，是影響政府決策和推動社會發展的一支重要力量[1]。

　　傳統的智庫研究是理論驅動型的研究。隨著大數據時代的來臨，數據驅動研究成為一種新的趨勢，數據驅動的研究模式給傳統領域的研究帶來了新的研究方法與范式。在大數據技術快速發展的背景下，樹立數據驅動型智庫研究理念與加強中國特色新型智庫建設的方向是一致的，數據驅動型智庫的建設以數據為支撐，以數據驅動為決策模型，其核心是描述數據內容，揭示數據內容之間的關聯，發現數據內在規律，為智庫決策者提供所需的信息和建設性結論。

　　2 數據驅動型智庫淵源探析

　　美國智庫學者詹姆斯·史密斯(James Smith)認為，1865年10月，來自全國各行各業近百名改革者聚集于波士頓的馬薩諸塞州議會大廈探討貧困救濟、失業、公共衛生等諸多問題，標志現代智庫的誕生[2]。隨著科學技術的發展，電子計算機的出現為智庫的決策服務提供了科學預測工具，20世紀50年代早期，美國蘭德公司的威利斯·威爾自主設計出計算機JOHNNIAC，通過不斷改進算法，引進并開發出配套的計算機軟件、數據庫，最終組成智庫輔助決策系統，在當時冷戰背景下，作為美國空軍的智庫大腦，蘭德公司的決策服務有力地保障了美國的國家安全[3]。20世紀60年代以來，在系統工程學的迅速發展下，學者相繼提出了福雷斯特-梅多斯模型(The Forrester-Meadows models)、梅薩羅維奇-佩斯特爾模型(The Mesarovic-Pestel model)、巴里洛切模型(The Bariloche model)、世界銀行模型(The World Bank model)等多個定量分析模型[4]，進而輔助決策研究，成為了現代數據驅動型智庫服務的先驅。在早期的信息技術時代，智庫僅僅實現決策信息化，數據處理在粒度層級上相對粗糙，無法進行更深層次的數據分析與挖掘。隨著信息技術的快速發展，計算機處理能力得到極大的提升，數據處理的粒度層級精細化，同時，信息產業革命促進了數據急劇增長，大數據時代為數據挖掘等提供了足夠的樣本數據，數據處理技術的大規模應用保證了數據的快速性和準確性，這使得提供基于數據驅動的決策服務成為可能，基于數據驅動的決策服務被各類智庫廣泛應用。2004年，帕蘭提爾科技公司(Palantir Technologies)向美國軍方提供用于反恐的情報數據挖掘軟件以及數據分析技術，通過分析政府提供的數據為美國反恐提供決策支持[5]。部分全球頂級智庫目前也已建立較為完備的數據支撐體系，例如美國蘭德公司近年來一直注重數據驅動型智庫建設，蘭德公司智庫數據體系主要類型包括：自上而下建設的寬領域數據體系、自下而上建設的項目數據體系及雙向綜合參與型智庫數據體系，保障蘭德公司能夠快速、準確地滿足客戶要求[6]。隨著數據挖掘技術的快速發展和廣泛應用，基于數據驅動的預測分析成為決策的必要步驟，數據驅動型智庫服務已對商業運營、國際反恐、疾病應對、教育管理、國防建設等多個方面產生重要影響。

　　國內數據驅動型智庫的發展從基于信息化決策向數據驅動決策方面演變。現代中國智庫興起于改革開放初期，1986年8月15日，時任國務院副總理萬里在全國軟科學研究工作座談會上指出[7]，“我們至今仍然沒有建立起一整套嚴格的決策制度和決策程序，沒有完善的決策支持系統、咨詢系統、評價系統、監督系統和反饋系統。決策的科學性無從檢驗，決策的失誤難以受到及時有效的監督”。這次講話指出了當時國內智庫服務存在的問題，標志著中國智庫服務向科學化轉型。20世紀80年代國務院發展研究中心利用可計算的一般均衡模型進行政策模擬分析，例如去預測世界貿易組織成員資格和養老金替代率改革的影響[8]。20世紀90年代DRC研發出宏觀經濟智能決策支持系統，用于預測經濟發展趨勢、監測經濟系統運行和規劃經濟發展，為決策部門提供定量參考依據[9]。

　　進入21世紀，大數據技術的出現使得智庫能夠提供更多基于數據驅動決策的服務。廣西大學通過建立中國-東盟大數據平臺，將海量、動態、多樣的數據有效集成為有價值的信息資源，服務于“一帶一路”建設等國家決策需求[10]。華中農業大學宏觀農業研究院通過建立宏觀農業大數據平臺，融合不同類型的大數據和整合數據驅動的多學科研究方法，實現對農業系統的預測、預警與監控以及風險管理，并支持個體與政府的決策[11]。國務院發展研究中心李望月等研究員將大數據鄉村畫像技術應用到鄉村振興的熱點研究中，探索了大數據鄉村畫像未來的研究方向，為國家鄉村振興倡議提供了技術支撐[12。

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