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中国皮书发展报告(2019)
2019年08月12日 09:59 来源:中国皮书网 作者: 字号
关键词:智库成果;皮书;发展报告

内容摘要:智库成果是智库研究人员智力成果的集中体现,也是服务党和政府科学决策及向公众发声的主要载体。作为应用型智库成果,皮书不仅是哲学社会科学工作者和智库专家服务中国特色社会主义现代化建设的重要形式,也是构建中国学术国际话语、发挥中国智库国际影响力的知名学术品牌。经过二十多年的发展,截至2019年5月,皮书已经覆盖700余个研究领域,累计出版800余种3132部;研创机构有近千家,参与皮书研创的有署名的作者累计超过7万人;除中文外,在全球以英文、俄文、日文、韩文等12种语言出版发行。截至2019年6月,《中国图书引证统计分析数据库》数据显示,已出版的3000多部皮书累计被引频次达36089次。2018年,426种皮书在皮书数据库中的总访问量达到了12万次以上,总阅读量为57579次,总下载量为65839次。

关键词:智库成果;皮书;发展报告

作者简介:

  书 名:中国皮书发展报告(2019)

  英 文 名:YEARS BOOK DEVELOPMENT REPORT OF CHINA (2019)

  作 者:谢曙光

  I S B N:978-7-5201-5152-8

  丛 书 名:智库成果蓝皮书

  关 键 词:智库成果 皮书 发展报告

  中文摘要

  2019年8月9 日,社会科学文献出版社在第20次全国皮书年会上发布了《智库成果蓝皮书:中国皮书发展报告(2019)》。

  智库成果是智库研究人员智力成果的集中体现,也是服务党和政府科学决策及向公众发声的主要载体。作为应用型智库成果,皮书不仅是哲学社会科学工作者和智库专家服务中国特色社会主义现代化建设的重要形式,也是构建中国学术国际话语、发挥中国智库国际影响力的知名学术品牌。经过二十多年的发展,截至2019年5月,皮书已经覆盖700余个研究领域,累计出版800余种3132部;研创机构有近千家,参与皮书研创的有署名的作者累计超过7万人;除中文外,在全球以英文、俄文、日文、韩文等12种语言出版发行。截至2019年6月,《中国图书引证统计分析数据库》数据显示,已出版的3000多部皮书累计被引频次达36089次。2018年,426种皮书在皮书数据库中的总访问量达到了12万次以上,总阅读量为57579次,总下载量为65839次。

  在取得巨大成绩的同时,皮书需要在选题价值、专业化程度、数据使用、学术规范等方面进一步提升。皮书研创中应以消除“不确定性”为研创宗旨,以是否提供专业的有效信息为衡量皮书原创内容质量的基本标准;以专业化、主题化作为皮书研创出版的基本定位,以数据分析作为皮书研创的基本要义;以“调结构、补短板”为抓手,积极推动皮书品种的优化;全面推进皮书数字化战略,搭建规模化、专业化的智库成果整合发布与知识服务平台,以皮书学术共同体全方位聚合流量,纵深发展社会影响力,并依托皮书数据库打造学术评价平台,构建中国指数;推进国际化发展战略,进一步扩大在全球的影响力。

  高校成为皮书类智库成果研创主力军

  皮书是中国特色新型智库的重要成果形式。皮书已经成为中国新型智库建设的重要抓手,不仅为推进中国特色新型智库建设,发挥党和国家“思想库”“智囊团”的作用做出了重要贡献,也为广大哲学社会科学工作者、智库研究者开展应用研究、服务于中国特色社会主义建设提供了宽广的智库成果出版与传播平台。皮书也成为总结中国经验、向世界传递中国声音的重要平台,成为国际社会快速、便捷地了解真实中国的最佳窗口。

  根据皮书研究院统计数据,将研创机构分为九大类。其中,中国社会科学院有129种,占比13%;高校有279种,占比28.13%;地方社会科学院有159种,占比16.03%;党政部门智库有186种,占比18.75%;行业协会有58种,占比5.85%;社会智库有77种,占比7.76%;企业和企业智库有90种,占比9.07%;媒体和媒体智库有9种,占比0.91%;其他有5种,占比0.5%。

  从不同年份皮书研创机构的数量变化趋势来看,皮书研创机构队伍的扩大是伴随着皮书品种增加的步伐,几乎同步开始的。在增长较快的几个时间节点上,也与皮书品种增长的时间保持一致。当然,由于多个研创机构都不只主编或研创一种皮书,所以在总量上,研创机构的数量略低于当年皮书品种数。

  大数据时代的来临为皮书研创提供了信息与方法

  蓝皮书指出,互联网、大数据正深刻地改变着世界、改变着人类的生活,皮书创作的信息来源、数据资源更加丰富。大数据时代的来临,客观上为皮书的研创和成果呈现、传播提供极大的提升空间。

  一方面,基于大数据的智能化信息抓取与分析工具,能够更加快捷地把不断增长的海量数据资源转化为数据库。当信息、知识不断增长,研究范式与知识体系更新变化频率加快,大数据智能分析为知识体系的动态构建提供支持,为信息时代的学术生产提供强有力的指导与支撑,催生大量个性化的研究成果。另一方面,预测功能是大数据最重要的价值之一,依据记录、抓取的数据科学建模,达到预测未来的目的,实现数据价值增值。预测性分析结果是在长期监测的海量数据的基础上得出的,能够对事物的发展趋势做出较为准确的预测。

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