前言：中文期刊网精心挑选了科研项目风险分析及对策范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
科研项目风险分析及对策范文1
〔关键词〕数据管护；生命周期；科研过程；风险管理
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.05.007
〔中图分类号〕G251〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2017）05-0037-06
Research on the Risk Control Strategies of Scientific Research
Process Based on the Perspective of Data Curation Life CycleXu Weilan
（School of Information Management，Central China Normal University，Wuhan 430079，China）
〔Abstract〕In the environment of E-Science，the process risk management plays a more important role in scientific research project.This paper attempted to discuss the content constitution and the formation mechanism from the nature of the risk of scientific research process.The current situation and problems of risk management in the scientific research process were analyzed.The concept of data management life cycle was combined with three aspects of the research process，life cycle and risk management.Based on the time-process-logical three-dimensional structure，the risk management model of scientific research process was constructed.The operational mechanism of risk management was explored.In different stages，the identification and prevention of scientific research risk were provided.
〔Key words〕data curation；life cycle；scientific research process；risk management
经济合作与发展组织（OECD）相关统计显示，我国科研投入与产出比率较低，科研成果转化率不足15%[1]。随着大数据技术、互联网+时代的到来，海量、多维、多模态的数据如井喷式剧增，成为促进数据密集型科研创新发展的重要资源。然而，在科研进程中囿于人们认知局限、管护策略欠妥，导致科研小数据与不可重复观测数据的丢失、长尾数据忽视、信息损失不可读、信息共享与复用艰难等风险。为了规避科研过程中不确定性的各种风险，避免数据的重复采集与处理，促进多学科科研人员协作交流，增强科研数据的可溯源性、可重用性、可验证性，提升科研产出的质量创新与增值效率，无疑成为当前科研管理亟待解决的问题。
尽管国内外学者在科研项目风险、科研生命周期的数据管理服务方面关注热烈，不乏有见地的研究成果。如：胡晓蕊（2014）[2]对科研项目财务风险做了识别与控制的界定，王静等（2014）[3]提出了服务协作风险管理思路，朱光等（2016）[4]给出了隐私风险管理框架，杨丹（2007）[5]、蒋琰（2009）[6]、张萍等（2015）[7]探究了高校科研管理能力成熟度模型和评估方法。2015年叶兰[8]、李伟绵[9]等讨论了科研数据管理模型，等等。但从动态多维视角探讨科研过程风险管理模型的研究比较罕见，鲜有文章提出了生命周期视角下科研项目风险管理，可大多围绕时间、人员、经费、资源等维度进行综合层面的分析，缺乏从形成机理层面深度揭示风险的来源，探知风险的可预测与可改进方略。因此，本文从内容构成及形成机理深入挖掘科研过程风险的本质，剖析科研风险管理的问题与归因，从数据管护生命周期视角构建科研过程风险的动态管理模型，全面优化科研过程风险的管理方略。
1科研过程风险
11内涵
风险管理研究发端于企业，1989年Boehm出版的《软件风险管理》[10]奠定了软件项目风险管理理论基础，随后在科研管理领域的研究蔚然成风，但有关过程风险研究并未引起学者们过多关注。通常，西方学者侧重从经济学、精算学等领域的客观维度来定义过程风险，国内学者偏向以社会文化为核心的主观维度来构建过程风险内涵。本文认为，科研活动主观上说是人的认知过程，客观上是实践与认识过程，科研过程风险实质是科研人员在认识和实践中的风险现象的表征。该风险与企业风险、社会风险不同，其特征主要有复杂性、隐匿性以及可防范性。当研究主体在选取不同的研究方式与路径后，表现出对未知事件分析与判定的结果差异显著，致使多种不确定性产生，即科研过程风险的复杂性；在突破未知的灰色领域探求特定指向的智力密集型科研活动时，相关后果与影响无法直接感知，各种潜在风险隐性传递，呈现出隐匿性；可防范性则是指不断发展与更新的理论体系与实践方法为科研过程风险的防范可控提供了各种可能。
12内容构成与形成机理
科研过程是科研创新质量的形成、增值效率的提升过程，主要包括以科研项目、课题等为依托的核心过程与提供支持的科研资源配置、科研辅助管理过程。本文认为科研活动为非固化不变的程序，是一项复杂的实践与认知系统工程，一般由需求识别过程、计划实施过程、成果形成与改进过程以及反馈过程等几个环节相互衔接，其过程风险的内容构成可从科研项目的启动、执行以及后续3个过程深入剖析，如图1所示。
图1科研过程风险的内容构成图
由图1可知，科研过程风险的内容构成可由启动过程风险、执行过程风险以及后续过程风险3部分构成。科研启动过程风险包括科研选题风险、学术构思风险以及方案拟设风险。科研选题的拟定是最基础、最重要的环节，务必需要严格审查，并进行风险评估[11]。选题确定后，科研主题便开始对科研课题进行学术构思，确保论据符合科研认知逻辑与事物内在规律，该环节的风险有可能导致科研活动偏离正确轨迹。而方案拟设决定了科研全局活动的顺利进行，所以该过程的风险会造成科研活动整个过程瘫痪。科研执行过程风险由硬件支撑风险、服务支持风险、资源配置风险组成。硬件支撑风险是指在现有网络、图书馆、实验室等硬件条件下，科研相应的仪器、材料、设备等是否齐全、精度如何、可供使用程度多大等风险。服务支持风险是说缺乏对科研用户需求、科技发展情况等外界信息收集、分析、判定，使得科研机构在项目实施过程中无法确定和甄别问题本质，加上内部沟通不畅造成信息服务支持能力不足的风险。资源配置风险主要是科研成果产出过程中，时间、经费、共享数据等有关资源的调配与管护不当造成的损失。科研后续过程风险分为科研实施风险、知识表达风险以及成果转化风险。科研实施风险是科研周期与具体工作进度安排、实施方案科学规范等内容不当引发的风险。知识表达风险是将个人知识转化成组织或零散知识对科研活动负面的直接和间接影响。成果转化风险是科研成果转化为社会产品、成果及生产力时，社会需求的适应性低、社会价值的拟合度不高等原因造成的负向影响。
追踪科研过程风险的形成缘由不难发现：科研过程中科研主体的主观风险和科研过程执行或后续进程中所引发的客观风险是科研过程风险的形成机理。科研主体的功利倾向与科研团队的不稳定性是引发主观科研过程风险的内在因素，应用性科研产品脱离市场与不合理的科研奖评机制是引起客观科研过程风险的外在因素[12]。
2科研过程风险管理问题归因
宏观层面来看，传统科研过程风险管理不外乎3种类型：“终点式”考核过程风险管理、非均衡反馈过程风险管理以及“管制型”沟通过程风险管理[13]。第一种风险管理注重以科研成果最终形态为前提的风险防控；第二种风险管理倾向对科研立项数量与课题等级、初期科研经费匹配度等指标的管理，对科研项目完成情况、完成质量关注度次之，对科研过程风险管理几乎完全忽略；第三种将科研立项考核和目标管理定位为一种管制模式，缺乏明确的管理机制和流程，无法完成科研过程的即时、全面监控与追踪。显然可知，现有风险管理中极其缺乏过程风险管理意识，科研过程风险管理方式也与管理制度环境严重脱节，科研过程中针对性、实效性的风险管理责任制严重缺位[14]。
微观层面来说，首先，现有科研过程风险管理中大都拘泥于固定的管理流程，风险管理中过分倚重不灵活的考核机制，缺乏过程意识；过程管理中以形式主义非定期抽查为主，缺乏风险意识，无法实现主动管理。其次，大量丰富的科研原始数据被遗弃、长尾科研数据的管理不当或重用障碍等造成科研过程风险管理长效效用不足。此外，科研过程中，项目的质量要素指标复杂，交叉科研项目绩效评价的局限以及科研成果社会效用的滞后与非显性，因而难以精准测度科研过程风险管理的内在规律与价值[15]。
3数据管护生命周期理念引入科研过程风险管理的可行性分析2004年，英国综合数据管理机构（Digital Curation Center，简称DCC）成立。2005年9月，英国巴斯大学第一届数据管护会议召开。2006年，DCC与爱丁堡大学联合创办《国际数字管护期刊》问世[16]。这一系列活动，标志着“数据管护”研究的滥觞。结合国内外学者有关数据管护生命周期的界定，本文将其细化为以下阶段：数据管护战略规划、数据收集、数据处理、数据保存、数据利用、服务质量评价。其理念不仅明确数据作为管理对象脱离于相关领域的独立存在性，更重视厘清产生数据并与之关联的某领域的特征，即数据管护生命周期应与其关联领域活动的具体过程相结合。简言之，数据管护生命周期可由“数据生命周期”和“领域活动过程”两层次构成，如图2所示。
如图2所示，数据运动趋势与其价值，主要从数据外在形式和内在价值的变迁为数据管护生命周期提供实施的路径与依据。随着数据科学（Date Science）、数据自然界（Date Nature）的来临，科学数据与信息“价值老化”生命周期衰变规律异同，它与科研工作流程紧密关联。所以将该理念引入科研过程风险管理，一是将科研过程风险管理中各类科研数据资源贯穿于整个研究生命周期，能实现从创建、使用、归档全过程的主动管理；二是从科研数据资源长期效用与可持续发展视角，使信息生命周期与科研数据价值紧密关联；三是以定量化描述和测度科研过程风险管理中各类数据本身在生命周期各环节的特性，能挖掘其内在规律和价值；四是以SDM-CMM为核心的管护模型强调了一种持续性的过程改进，这与数据管护生命周期下的科研目过程风险管理极具不谋而合之处，二者实施主体都属于知识密集型组织，具有相似的管理对象，都依托于项目的开发进行，且都由输入、输出过程组成，也均与拟解决的质量问题密不可分。借鉴该模型理念能将生命周期过程管理和科研项目风险管理有效整合，对数据管护服务能力各阶段进行科学合理的划分，并综合评价出数据管护服务各方面的成熟特征，还能为科研项目各环节提供数据管护能力的改善路径和提升策略。
4基于数据管护生命周期的科研过程风险管理方略
41科研过程风险管理模型的构建
411模型构建思路
在科研过程风险管理中，无论是科项目启动前、执行中或后续过程，其过程风险的管理体系都包括风险的识别、评估、排序、缓解以及监督5个方面。数据作为科研过程的重要资源，数据管护服务能力实质表征了测度、评估和持续改善科研过程风险管理实践的重要度量指标。数据管护服务能力的过程域及影响因子又与成熟度等级间存在一定的映射关系。因而，目蒲邢钅孔陨硖卣鞒龇，将数据管护生命周期理念与风险管理理论方法相结合，综合借鉴SDM-CMM模型的成熟度分级思想、风险管理体系结构、数据管护生命周期的服务能力，构建出基于时间――过程――逻辑三维度的科研过程风险管理模型。
412管理模型的构建
风险管理模型旨在增强科研过程中风险应对决策能力，预防突发事件的产生，降低风险带来的损失，识别并管理整个数据管护生命周期下科研项目全过程的风险因素，提供多重风险的评估与改善能力。该模型依据科研项目的特点，以时间维度划分科研项目不同阶段，在数据管护生命周期各阶段的过程域，按照逻辑维序列，结合服务能力成熟度等级构建基于时间――过程――逻辑三维结构的科研项目过程风险管理模型。如图3所示。
图3科研项目过程风险管理模型图
1）时间维――科研项目不同阶段过程风险管理
如图3所示，从科研项目启动、执行、后续全过程的时间维度看，风险管理始终由风险识别、风险评估、风险排序、风险缓解以及风险监督构成。首先，依据数据管护生命周期各阶段关键过程域所关联的子实践的风险进行识别，主要目的是将评价数据管护服务能力的关键过程域分解成为公用实践、专用实践以及子实践等可供评价的层次，识别整个数据管护生命周期的风险源的构成及其它们之间的关系。其次，根据科研过程风险发生的概率对某项目的影响程度做出非正式的估测，对于科研数据管护各阶段不确定性风险概率及影响程度进行经验相似项目单元参照评估，建立风险评价指标和方法体系。第三，根据帕累托最优原理，整合获得对数据管护各阶段所有风险源的概括性认识，并对其进行排序，集中加强对科研项目威胁较大的风险元素进行管理。第四，针对科研风险的量化结果，降低其风险产生的概率和带来的负面效应，从而制定风险管理应对策略，实施有效的技术手段。最后，根据科研项目的数据变化情境，适度修改或拟定新的科研风险处置策略，跟踪已识别的科研风险，同时监管未识别的潜在风险，确保风险应对计划及时修补完善。
2）过程维――数据管护生命周期的过程域
本模型中，科研过程风险识别依据数据管护生命周期的过程域展开。如图所示，数据管护生命周期服务能力的构成要素本身就是自成一体的过程，它由通用性的数据管护过程，数据采集、处理与鉴定选择过程，数据的可视化、集成和导入过程，数据的共享与过程，数据服务质量的评价与保护过程这五要素构成了管护服务能力的关键过程域。关键过程域的组成部件是生命周期管护中某一域内的一组相关的实践，科研过程风险实质就是过程域中各子实践风险的集合，管控好实践中的风险则能实现对过程域风险的有效管理。另外，实践还包括公用和专用实践，前者视为过程域的通用性问题，后者需建立专用风险清单。风险的识别与管理并非一蹴而就的，应在科研项目全过程以过程域、关键实践、其他子实践为依据自始至终定期执行。
3）逻辑维――CMM成熟度等级与数据管护服务能力映射关系
从逻辑维度分析，科研过程中，若数据管护服务未执行，那么依据CMM的五级成熟度等级判别该科研项目处于零等级，只有当其在一个临时基础上执行，科研项目才会被初始化；如果数据管护生命周期是根据科研项目级别设定并执行的政策和程序，此时科研项目处于可重复级；直到数据管护服务一直应用于所有科研项目的全过程，则标志着已在定义级执行；项目评估数据管护服务过程的有效性，以及管护标准的维持，意味着科研项目是在可预测级执行；在优化等级下，数据管护致力于对缺陷识别和弊端自处理。
413风险管理模型的运行机理
为了有计划地进行风险分析，实施风险管理过程，三维风险管理模型的运行机理可如图4所示：
首先，由上述三维模型建立起数据管护生命周期、科研项目开发文档要求和CMM的映射关联，然后给出数据管护服务每个过程域的主要活动与输出，根据数据管护生命周期下科研过程风险定义：R=∑ni=1（W（xi）×P（xi），其中xi（i=1，2，…，n）表示科研项目过程中风险事件，n为风险事件的数量，W（xi）为科研项目中风险事件xi的权重，P（xi）则是科研项目进程中风险事件xi产生的概率。通过对每个数据管护过程域中的活动和输出与最佳实践进行比较，然后识别科研项目过程中的活动与输出是否出现偏离。科研过程中，在组织与机构对数据管护最佳实践指导下，风险发生的概率难免发生偏离，一方面，当科研过程中数据管护生命周期的某一节点处于风险产生的概率高于最佳管护实践下的风险出现概率，称之为正偏离；另一方面，因科研过程中数据管护策略持续不断的改进，使得风险发生概率减低而形成负偏离。其次，对这一系列偏离进行客观评估，裁剪出客观存在偏离数据管护生命周期最佳实践的不确定性，识别数据管护主体的决策和科研数据利用主体价值目标构成的潜在威胁或造成的损失。最后，判定两类不同主体对相同风险的承受力与收效大小、投入多寡、科研活动的主体地位以及所掌握的资源，从而实现对科研项目过程的风险识别、风险评价、风险排序、风险缓解与监督。
42科研过程风险管理的实施
421关键风险因素分析体系的裁剪
裁剪就是通过以上风险管理模型中的关键过程域与关键实践的实施情况快速定位每个具体科研过程风险因素，并在管护过程中实现对项目过程活动风险的监控与根除。从科研项目前、中、后期的科研数据管理的若干关键实践、公用实践、专用实践等都可聚集到5个关键过程域中，如表1所示：①通用性的数据管护，主要目标是成立管护工作服务评议小组，根据科研用户需求，追求高质量的科研项目管护流程，预判项目风险。②数据采集、处理与鉴定选择，目的为获取可靠数据，以便科研项目过程中的利用与保存。③数据的可视化、集成和导入，旨在描述和表示科研数据，便于后续研究的挖掘与使用。④数据的共享与，目标是为科技工作者共享、获取与科研数据交互制定对应的政策和提供必备的技术基础。⑤数据服务质量的评价与保护，目标是保障科研数据的可访问性、复用性、合法性等。
表1关键过程域与关键实践
关键过程域〖〗关键实践过程评估通用性的数据管护通过项目数据来源、背景识别利益相关者；未来潜在用户需求；建立数据管护的风险管理的量化目标；制定战略规划与管护计划、政策。测评与分析；验证实施情况数据采集、处理与
鉴定选择制定数据质量控制政策、流程、方法、工具及数据文件政策、格式、组织形式；采集数据与数据文档的思路、策略。测量与分析，确保数据质量；验证其他来源数据的集成情况数据的可视化、
集成和导入制定元数据采集政策、规范、模式；制定数据生成策略、u估元数据。测评与验证实施效果数据的共享与制定数据共享、权利与保密政策、使用规则；管理访问支持技术和服务方式、流程、标准。测评与分析；验证实施情况数据服务质量的
评价与保护制定数据保存、备份、管护、复用许可政策、计划；选择支持技术、模式、备份程序、数据迁移方案。测评与分析；验证存储与备份情况
表1中的关键实践说明了组织机构为确保科研不同阶段数据管护流程必须开展的行动、前提条件以及实现关键过程域必需的程序。过程评估则说明了进行风险管理所需的测量、分析过程与结论验证。
422不同过程风险的识别与防控
风险识别是辨识所有可能影响科研过程风险因素和事件，为确认数据管护生命周期下科研过程风险不确定性的客观存在，区分科研项目启动前、进行中、后续过程所有工作流程各环节上潜在的风险因素与事件，以便为风险管理提供支持。
1）启动过程风险的识别与防控
在科研前期启动过程中，科研选题、学术构思以及方案拟定对科研过程风险产生直接正向显著影响。良好的数据管护战略规划便于推进科研项目的有序开展，启动过程风险识别与数据管护战略规划内容是否恰当、合理、周全密切相关。此阶段，研究者们需明确各种国际惯例、国家政策与法规、上级机构与组织的数据共享政策，并制定适用于数据收集、组织处理、存储备份等要素的高质量的数据管护计划，提供包含数据管护计划政策、计划指南、计划要素、计划模板甚至具体工具等精准的计划和资源导航，确保科研过程后续工作顺利进行，预防项目目标实现的安全隐患。此外，为了防范源自于启动过程的风险，我们可以通过对已有研究基础、条件、知识和技能进行拓展与深化，不断确保既定的知识性投入，实现知识向生产转化的永续活动，提升科研成果质量[17]。
2）执行过程风险的识别与防控
科研执行过程中，硬件支撑通过影响成果转化过程间接正向显著影响科研过程风险，服务支持通过影响知识表达过程间接正向显著影响科研过程风险，资源配置影响不够显著，但科研环境对科研过程风险影响值得重视。该过程风险隐患规避可体现在数据管护生命周期的数据收集、数据处理以及数据保存三个阶段的合理管护。在数据收集环节中，管护人员必须检索查验是否有可重用的项目数据和方法，明确产生项目数据的类型、格式指标，继而拟订合适的项目数据创建、收集的方法与工具；数据处理中，管护人员首先需对项目数据与文件组织规范化处理，统一规范文件命名规则、进行数据文件的版本控制、根据项目数据不同类型选取恰当元数据标准。其次，根据科研项目数据类型及预期结果精选出匹配的工具来分析和处理数据；数据保存阶段，管护人员以某一时间段为频度对科研项目数据进行存储和备份，选择最佳的存储途径、工具、系统等。另外，为了防范源自于执行过程的潜在风险，我们可以试图构建有利于创新科研成果的良好科研环境，加强管护人员与科研团队相互交流与沟通，建立和完善合理的科研资源配置机制，为可持续有效的科研过程风险管理提供保障[18]。
3）后续过程风险的识别与防控
科研后续过程中，科研实施、知识表达与成果转化都会给科研过程风险带来正向影响。该过程风险的根除与数据管护工作的数据利用和服务质量评价紧密关联。数据的利用就是对原始科研数据的挖掘与分析，从而实现数据增值。另外，为保证科研用户能安全获取与共享所需各类科研项目数据，采取合理的科研数据途径，如：长尾数据的保存或删除处理，科研小数据的储存方式抉择，可共享数据以论文或科研成果转化形式发表。服务质量评价即检验科研项目中数据质量（各类数据文件的可执行性、兼容性、合法性、版权许可、系统平台以及数据规模与来源等）；服务实施效果（用户服务安全性、高响应度、互操作性、可扩展性等）；科研书目管护工具与技术等的评价。诚然，为了防范后续过程的风险，我们可以制定和规范明确的科研过程目标体系和责任问责机制，加强对科研过程生命周期的监管，最终实现科研质量的创新与提升[19]。
参考文献
[1]经济合作与发展组织（OECD）[EB/OL].http：∥/，2017-03-05.
[2]胡晓蕊.基于全生命周期的科研项目财务风险识别与控制[J].经营管理者，2014，（25）：210.
[3]王静，郭太敏，王敏，等.基于生命周期理论的区域科技信息服务协同风险管理研究[J].图书馆，2014，（4）：63-64，82.
[4]朱光，催维军，张薇薇.信息生命周期视角下的大数据隐私风险管理框架研究[J].情报资料工作，2016，（1）：99-103.
[5]杨丹.高校科研管理能力成熟度模型构建研究[D].成都：四川大学，2007.
[6]蒋琰，陈谦明，黄海，等.基于项目能力成熟度模型的科研项目风险控制[J].管理科学，2009，（6）：53-56.
[7]张萍，周晓英.高校科研数据管理的需求评估方法研究[J].情报杂志，2015，（11）：188-198.
[8]叶兰.研究数据管理能力成熟度模型评析[J].图书情报知识，2015，（2）：115-123.
[9]李伟绵，催宇红.研究数据管理生命周期模型及在服务评估中的应用[J].情报理论与实践，2015，（9）：38-41.
[10]Boehm B W.Software risk management[M].Piscataway：IEEE Computer Society Press，1989.
[11]CHAPMAN C.Key points of contention in framing assumptions for risk and uncertainty management[J].International Journal of Project Management，2006，24：303-313.
[12]周文泳，李娜.基于科研过程的科研风险形成规律与防范策略[J].科技进步与对策，2013，（1）：23-28.
[13]肖洒，郝一峰.基于过程管理的科研项目风险防控与优化机制创新[J].科技管理研究，2016，（13）：176-180，186.
[14]朱卫东，王东鹏，刘芳.科学基金项目实施过程管理研究――基于质量问责视角[J].科学学研究，2014，（9）：1370.
[15]宋歌，孙建军.科研项目学术质量评价关键问题研究[J].图书与情报，2016，（5）：105-109.
[16]王芳，慎金花.国外数据管护（Data Curation）研究与实践进展[J].中国图书馆学报，2014，（7）：116-128.
[17]ALOINI D，DULMIN R，MININNO V.Risk management in ERP project introduction：review of the literature[J].Information & Management，2007，（44）：547-567.
