—以“欧盟地平线2020”计划为例
内容提要：[目的/意义]以欧盟研究与创新框架计划“地平线2020”为例，介绍和分析欧盟科研数据管理与开放获取政策及其特点，为我国科研数据管理与开放获取提供参考与借鉴。[方法/过程]采用文献调研法，对“欧盟地平线2020”计划及其科研数据管理与开放获取政策进行梳理，概括其内容，分析其特点。[结果/结论]实现对我国科研数据的科学和有效管理需要从战略层面制定国家科研数据管理与共享政策，提供稳定与持续的经费支持，制定具有共识性和指导意义的原则与标准，加强对科研数据管理与共享的相关研究及培训，发挥图书馆在科研数据共享方面的作用。
关 键 词：科研数据管理 开放获取 欧盟地平线2020
分类号：G250.7
科研数据是推动科学发展的重要因素，科研数据的开放获取成为推动科研成果传播和再利用的有效手段，而强制性开放获取政策逐渐被西方主流科研机构广泛采用。本文以欧盟新的研究与创新框架计划——“地平线2020”(Horizon 2020-The EU framework program for research and innovation，以下简称2020计划)为例，介绍和分析该计划中科研数据管理与开放获取的相关政策及其特点，以期为我国科研数据管理与开放获取提供借鉴。
2020计划于2013年12月正式启动，计划投入770亿欧元预算，打造基于数字开放理念的科研创新体系，开放科研数据是其当下热点，主要目的是整合欧盟各国的科研资源，提高科研效率，促进科技创新，推动经济增长和再就业。该计划的前身是始于1984年的“欧盟科研框架计划”(简称FP)。至2013年底，FP已从FP1(1984—1990年)发展到FP7(2007—2013年)，是欧盟成员国共同参与的中期重大科研计划，也是目前世界上规模最大的官方综合性科技研发计划之一[1]。为了使2020计划所产生的科研数据能够被发现、访问、互操作、重复使用和有效管理，促进科研人员的知识发现和科研创新以及后续的知识集成和重新利用，欧盟委员会在2020计划中宣布，从2017年开始全面实施科研数据开放制度，以此进一步推动欧盟“开放科学”战略。欧盟委员会还专门为科研数据开放申请预算，提供经费支持，并尽快推出与之相配套的数据管理计划，提高科研数据的使用效率，以吸引更多的科研人员参与到数据开放中来。2020计划的科研数据管理及开放获取通过几个相关文件确立，主要是《2020计划框架下的FAIR数据管理指南》(Guidelines on FAIR data management in Horizon 2020，以下简称《FAIR指南》)与《2020计划框架下的科学出版物与科研数据开放获取管理指南》(Guidelines on open access to scientific publications and research data in Horizon 2020，以下简称《OA指南》)等规范，对欧盟科研数据管理及开放获取勾勒出了框架与详细的指导意见。
1 2020计划框架下的《FAIR指南》
1.1 《FAIR指南》的制定及其理论和实践基础
《FAIR指南》是各利益相关者如研究人员、专业出版商、软件与工具制造商、资助机构、公共科学机构为解决现有数字生态系统的阻碍而设计的一套简明扼要、可测量的、增强其科研数据可重用性的公平数据原则。根据这个原则，人们可以从现有的研究投资中获取最大利益，使不同的利益相关者从中受益，即研究人员希望分享、获得信用、重复使用彼此的数据和解释；专业数据出版商提供服务；软件和工具制造商提供数据分析和处理服务，如可重用的工作流程；资助机构(私人和公共)日益关注长期数据管理；数据科学机构挖掘、整合和分析新的和现有的数据以促进发现。由此，2014年，各国学术界、产业界、资助机构和学术出版机构等一系列利益相关者聚集在一起，在荷兰莱顿大学举办了“共同设计数据FAIR接口”(Jointly Designing a Data FAIRPORT)研讨会，与会代表共同设计、起草了简明和可测量的原则，其目的是作为一个指引，希望加强科研数据的可重复使用，使所有利益相关者可以更容易地发现、获取、适当整合和重复使用，以及充分引证当代数据密集型科学产生的大量信息，该原则被称为FAIR(可发现性—findable，可公开获取性—accessible，互操作性—interoperable和可重复利用—reusable)原则[2]。FAIR原则强调提高机器自动查找和使用数据的能力以及支持它在重复使用方面的作用。这些原则不仅适用于常规意义上的“数据”，还适用于产生该数据的算法、工具和工作流程等，所有学术性的数字研究对象(从数据到分析管道)都受益于这些原则的应用。
正是基于上述理论与实践形成了《FAIR指南》[3]。2016年，FAIR指导性原则正式稿发表在《科学数据》第3期上，阐述了其理论基础和典型的实现案例。《FAIR指南》强调，按照2020计划授权协议，科研数据开放获取的相关费用被计入其他成本类别，在项目存续期间可以报销。
1.2 《FAIR指南》的数据管理计划
良好的科研数据管理本身不是一个目标，而是支持知识发现和创新的前提条件，科研数据价值的最大化应该建立在对数据的良好组织的基础上。在《FAIR指南》中，数据管理计划(Data Management Plans，简称DMP)模板的制定可为数据管理的具体实践提供参考，它是数据管理中的关键要素，贯穿于整个科研过程和数据生命周期，规范了数据保存格式，直接关系到数据的保存质量，为后续科研人员更深入地了解科研数据的产生过程、促进其更广泛地传播和再利用提供了重要依据。
《FAIR指南》规定，凡参加ORD Pilot(“研究数据开放先导性计划”，Open Research Data Pilot)的所有项目都必须提交DMP(对于退出ORD Pilot的项目，鼓励其在自愿的基础上提交DMP)，DMP要求包含数据管理的关键要素，并描述数据的全生命周期即数据管理、处理或其产生过程。初始的DMP应在项目开始前6个月提交，但随着项目的推进，DMP的相关内容须进行相应的更新，如新的数据、项目联盟政策的变化、联盟成员和外部因素的变化(如新成员的加入或老成员的离开)等。为帮助科研人员制定DMP，《FAIR指南》提供了一个DMP模版，并列出了DMP需要解决的问题摘要，这些问题主要包括：数据概述、数据的FAIR原则、资源配置、数据安全、数据伦理及其他问题等。
《FAIR指南》强调其提供的模版并非是FAIR原则严格的技术处理，而是受FAIR原则激发的一般概念。《FAIR指南》为数据生产者和发布者提供了一套里程碑式的指导原则。它能够指导数据生产者和发布商在这些障碍之间进行导航，使科研数据能最大化地提高其附加值。而DMP的制定则使科研数据能够得到“长期护理”，实现科研数据管理的连续稳定，并可指导利益相关者实施最基本的良好数据管理和管理实践，使有价值的科研数据的开放获取逐步达到FAIR的关键目标。
2 2020计划框架下科研数据的开放获取
为了促进科学出版和科研数据的开放获取，2014年1月，欧盟制定了《OA指南》[4]，其中阐释了开放获取的重要意义在于：基于前人研究成果，有效提高学术成果质量，可避免重复工作，提高效率，加快创新，并提高科研过程的透明度。
《OA指南》中明确，开放获取是指为终端用户免费提供科学信息的在线获取和重复利用，在研究和创新的背景下，科学信息应当包括已发表在学术期刊的经同行评审的成果论文和科研数据(包括与已出版论文相关的数据、精选数据或原始数据)。这些数据包括统计数据、实验结果、测量和观察结果、实地考察和调查结果、访谈记录和图像等，重点是以数字形式保存的研究数据。数据类型包括基础数据(即验证已出版论文中提及的成果的数据，包括相关的元数据)和其他数据(如与已出版论文没有直接关联的数据或原始数据、关联元数据等)[5]，并再次强调，如符合项目授权协议中规定的资格条件，与开放获取有关的费用会有相应的补贴或其他形式的资金支持。
欧盟委员会将开放获取政策视作欧洲研究区建设进程中一个重要的促进工具。2014年，欧盟在充分考虑平衡科学信息的开放与保护、商业化与知识产权、隐私与安全以及数据管理与保存的前提下，实施了比较灵活的开放科研数据先导计划(Open Research Data Pilot，简称ORD Pilot)，是2020计划的一个全新项目。其目的是将特定项目科研数据的获取和再利用机制进行完善和价值最大化，旨在促进对科研数据的获取和再利用。2014—2016年间的ORD Pilot只限于可选的若干领域，从2017年1月开始，ORD Pilot将扩展到2020计划中所有的专题领域。ORD Pilot主要适用于两种数据，一是验证科学出版物中所提及的成果的数据，包括关联数据；二是数据管理计划中描述的数据(在自愿的基础上也可提供)，包括关联数据。参与该计划的项目需履行3点义务：①保存项目所有的科研数据；②采取措施使得第三方可以获取、挖掘、利用、再制造和传播该研究数据；③提供验证成果所需的工具、信息、软件等。所有加入该计划的项目均需接受官方机构监控观察，为将来开放获取政策的完善提供运作信息和有效数据[6]。
2020计划开放获取的原则是“尽可能开放，必要时关闭”，根据Data Pilot，受资助者的科研数据默认即为开放获取状态，如存在特殊情况，他们有权选择在项目任何阶段(协议签订之前或之后)退出开放获取。这些特殊情况包括数据共享涉及商业化或工业化利用、隐私和知识产权、不符合安全和保密性法规、项目不能产生或收集到任何科研数据以及其他正当理由等。对于参加Data Pilot的项目，在科研数据的开放获取方面需要经过如下两个步骤：①必须将如上所述的科研数据进行存储，最好是选择一个科研数据仓储，一些基于学科/主题、机构或集中存储的科研数据仓储如re3data.org和Databib，以及由欧盟资助的开放存取门户OpenAIRE支持将成果出版物与基础数据链接，Zenodo(欧洲核子研究中心主办的在线存储库，可以共享出版物和支持数据共享管理)则允许科研人员存储成果出版物和科研数据并提供链接工具。②项目要尽可能采取措施，确保第三方能够对科研数据进行访问、挖掘、浏览、复制和传播。一个简单而有效的办法是在数据存储的同时发布创作共用许可。《OA指南》推荐欧洲数据基础设施项目(EUDAT)的B2SHARE工具，其内置的许可证向导有助于为科研数据选择合适的许可证。
3 欧盟科研数据管理和开放获取政策的特点
3.1 起步早，动作大，部署全面
欧盟的科研数据管理与开放获取政策的提出较早，在2008年开始FP7计划时就已启动了ORD Pilot，要求FP7资助的科研项目自主的科研项目成果实施开放存取，FP7资助或与其他机构合作开展的项目都对科研成果进行了开放存取的政策规定，包括与欧洲研究委员会(ERC)的合作项目及2010年开展的OpenAIRE项目等。此外，欧盟还成立了科学数据高级专家组，专门从事科学数据相关工作的环境研究[7]。2014年，欧盟启动了为期两年的促进欧洲研究开放科学培训项目，旨在帮助科研人员、研究生、图书馆员和其他利益相关者在其现行的科研方法中融入科研数据开放存取的方法和途径。2015年6月，欧盟召开“开放创新时代”会议，提出需要就科学数据的管理、交互和质量制订相应标准，以促使2020计划中对科研数据开放获取的充分重视[8]。2016年，欧盟启动了“欧洲开放科学云”计划，旨在增强并互联现有的科研基础设施，为欧洲科研人员提供一个跨学科领域和国界的、能够存储、共享和重复利用科研数据的虚拟科研环境[9]。欧盟科研数据管理和开放获取政策从制订伊始就全面部署了支撑政策执行和可持续性的相关研究、培训、应用、基础设施建设、标准和规范的制订，保证了政策能够实实在在落地。
3.2 从战略层面进行规划和指南制定
进入21世纪以来，世界各国对科研数据的共享越来越重视，出现了各种层面的科研数据管理与共享研究，越来越多的国际组织、政府部门、学术机构、学会甚至研究者个人开始投入到科研数据管理与共享的途径、方法、原则、政策等的研究、倡导和实践中来。如国际科技数据委员会通过召开学术会议、成立专题任务组、出版图书和专著开展与科学数据管理与开放有关的项目；联合国教科文组织于2007年启动了“促进发展中国家科学数据共享与应用全球联盟”，目的是创造一个全球性的促进发展中国家科学数据共享与应用的解决方案，并发布了《开发与促进开放获取的政策指南》；国际图联也在的第78届IFLA会议上设置了专门的分会讨论科研数据共享和开放。
欧盟作为世界上重要的区域一体化组织，从国际组织的层面制定并实施科研数据管理和开放获取指南，顺应了国际上重视科研数据管理与共享的发展趋势。更可贵的是，欧盟关注科研数据管理和利用的所有利益相关者，使所有利益相关者都可以公平使用研究成果，有利于促进更为广泛的科研数据共享和整体科研数据生态系统的建立。在相关利益者之间实施统一的科研数据管理规范，使科研数据可以跨机构、跨学科、跨国界共享与重复利用；同时注重科研数据的开放获取对欧盟科技和社会发展的促进作用。FAIR为数据生产者和发布者提供了一套里程碑式的实用指南，指导实施最基本的数据管理实践，从而帮助研究人员遵守其资助机构的期望和要求。开放获取指南更强调研究成果和科研数据的公开传播和可获得性，为指导后期数据如何实现开放获取提供了途径和手段。随着欧盟各成员国与世界各国科技交流与合作的不断开展，欧盟关于科研数据管理与共享的原则、指南与政策不仅会影响和规范欧盟各成员国的科研数据管理与共享实践，推动科研数据相关的国际合作，为各国在国家层面制定科研数据共享政策提供借鉴，也必将突破欧盟区域范围而对世界范围内的科研数据管理与共享产生广泛而深远的影响。
3.3 从资金层面提供稳定支持
毫无疑问，稳定的经费支持或政策性鼓励措施是科研数据管理与共享能否顺利和有效进行的重要保障，尤其是科研数据在生产过程中的采集、组织和整合等，不仅要有相关的软、硬件设施和设备，还要有专业技术人员的支持以及对科研人员数据管理基础能力的培训和教育，如果经费得不到持续保障，就很难顺利实施。2020计划在上述的原则和指南中明确规定与科研数据开放获取有关的费用也会被作为资助的一部分。事实上，开始于2013年2月的FP7项目“欧洲科研数据开放获取的政策建议”(Policy recommendations for open access to research data in Europe，简称RECODE)就已经着手研究为科研数据开放提供资助的相关政策的制定了。通过对科研数据开放获取领域的案例调研，2015年RECODE正式发布报告《开放存取与数据传播和保存政策指南》(Policy guidelines for open access and data dissemination and preservation)，为关键利益相关者(科研资助者、科研机构、数据管理者和出版商)在科研数据开放获取政策制定上提供了10条重要建议，其中第二条就是“确保为科研数据的开放获取提供资金”。RECODE认为档案馆、图书馆、大学、数据中心和资助机构对于不断增长的各种研究数据的保存和管理成本认识不足，需要进一步关注对数据保存与管理的长期资助，尤其是对于资助机构来说，要采取全面的办法，资助科研数据的保存和开放获取的实施[10]。因此，2020计划中对于科学数据管理与共享的资金支持是经过调研和平衡各方利益后做出的实质性规定。
3.4 以共识性原则为指导
数据管理计划(DMP)是实现科研数据长期保存与共享的重要工具，贯穿科研项目的整个过程，不仅能够保证科研数据的可信、准确和完整，更重要的是能够为数据管理提供明确的规范和指导，从而为后续的科研数据共享与重复利用打下基础。虽然《FAIR指南》提供的DMP模版仅仅是框架型的，但其中对数据的可发现性、可公开获取性、互操作性、重用性的规定，则是遵循了FAIR原则。FAIR原则是多国相关利益方共同制定并发布在FORCE11(2011年成立的由学者、图书馆员、档案馆员、出版商和研究资助机构组成的旨在促进和提高知识创造和共享的组织)上经人们讨论后确定的具有共识性和指导意义的原则，将其应用于DMP模版的制定，使得科研数据从产生、管理、加工到利用的整个生命周期都遵循具有共识性的数据管理与共享原则，提高了科研数据管理与共享的可操作性，从发展的角度来看，这无疑具有前瞻性和长远性，对未来科研数据在世界范围内的共享和重复利用具有重要意义。而只有科研数据的广泛共享才能创造更多的经济效益和社会效益，更好地推动知识发现和科技创新，这也正符合了2020计划推动欧洲科学、经济和社会发展的重要目标。
4 欧盟科研数据管理和开放获取政策对我国的启示
我国对科学数据共享与开放获取重视较早，这些年来林林总总地建立了一些科学数据共享平台，制定了一系列数据共享的政策法规，并积极参与科学数据共享的国际合作。2001年，我国启动了“科学数据共享工程”，在资源环境、农业、人口与健康、基础与前沿等领域共24个部门开展科学数据共享工作，并起草和制定了《科学数据共享条例》《国家科技计划项目科学数据汇交办法》等[11]；2004年，科技部发布《2004—2010年国家科技基础条件平台建设纲要》，其主要任务就包括：①构建和完善物质与信息保障系统，对现有科学数据、科技文献、自然科技资源等进行整合、重组和优化；②建立以共享为核心的制度体系[12]。2006年发布的《科学数据共享工程“十一五”建设规划》中，拟建设的法规和规范还包括科技资源保护与共享法、科学数据共享规章(包括数据产生制度、数据汇交制度、数据保管制度、数据使用制度、评价及监督制度)等。2007年4月，国务院发布了《中华人民共和国政府信息公开条例》(以下简称《条例》)，规定行政机关在履行职责过程中制作或者获取的，以一定形式记录、保存的信息，在不危害国家安全和社会稳定的前提下应予以主动公开[13]。《条例》的发布，是我国在信息公开共享的法制建设上迈出的重要一步，对科研数据的公开共享起到了一定的引领和示范作用。2014年，中国科学院和国家自然科学基金委员会发布了“关于受资助项目科研论文实行开放获取的政策声明”的政策。
虽然国家非常重视科研数据的管理，但在实践中还存在以下不足：①从政策的制定上，基本由部门或行业出台，处于各自发展阶段，缺少国家层面的强制性政策和稳定的经费支持来保证科研数据管理的持续和稳定发展；②从实践环节上，系统集成度不高，缺乏统一的标准与规范来指导数据管理实践；③从科研数据的管理上，还没形成完善的科学数据管理体系来保障各相关者利益；④从科研数据的产生与利用方面，缺少相应的宣传与利用。
4.1 从战略层面制定我国科研数据管理与共享政策
科研数据作为一个国家的战略性资源，其具有的重要科学价值、经济价值和社会价值已引起越来越多国家和国际组织的重视。开放获取能有效促进科研数据的流动和转化，是实现科研数据巨大价值的重要手段，而对科研数据的科学和有效管理是实现科研数据共享的前提条件之一。进入新世纪以来，我国也开始重视科研数据的管理和共享，制定了一些相关政策，启动了一些有关科学数据共享的科研项目，但与发达国家相比还有一定的差距，政府和各利益相关方对科研数据的管理、开发和利用意识亟待提高，科研数据共享所需要的政策、经费等的支持也亟须加强。因此，应借鉴2020计划关于科研数据管理与开放获取的政策，在现有基础上，依托现有数据管理政策与系统平台，从战略层面进行顶层设计，制定科研数据管理和开放获取政策，对科研数据管理实践加以引导和约束；在科研数据规范化管理与开放科研数据应用机制方面，建设平衡各方权益的、高效灵活的管理机制，形成从科研信息基础设施、科研数据管理、科研数据服务的完整与成熟的全生命周期管理流程；在科研数据的生产、存储、再利用的循环过程中进行分析与梳理，建立良好的数据管理计划指南与规划，形成以指南推进联动的工作机制，在我国学术界、出版业、政府与公众之间达成广泛共识，形成一个重流程、重操作、重评估、重方法的具有实践基础的科研数据管理系统，实现真正意义的科研数据共享。
4.2 提供科研数据管理与共享的经费支持
要实现科研数据的共享，就要对科研过程中产生的原始数据进行采集、整理、存储和发布等管理和加工，这必然要求有一定的软件、硬件、人力和技术的支持，欧盟2020计划将这一部分费用也纳入了科研项目的资助范围。而我国的科研资助机构——国家自然科学基金委员会、全国哲学社会科学规划办公室、科技部国家科技计划项目、教育部人文社会科学研究项目等在项目资金的开支范围里都没有将项目产生的科研数据的管理和共享支出纳入进来，其支出范围仅限于图书资料费、数据采集费、会议费/差旅费/国际合作与交流费、设备费、专家咨询费、劳务费、印刷费/宣传费等费用。因此有必要在科研数据方面提供相关经费和鼓励性政策支持，从而调动科研人员在项目研发期间和项目完成后对科研数据进行管理和共享的积极性，避免科学家“各自为战”、科学研究项目“各项目组为战”的情况，提高研究人员对于科研数据共享重要性的认识和提交数据的积极性，打破科学数据共享方面长久以来的思想意识障碍和壁垒。
4.3 制定具有共识性和指导意义的原则与标准
科研数据的共享要求科研数据能够被科研人员和公众发现、访问、互操作和重复使用，具有可用性、可信性和价值，因此，数据产出后的管理并不仅仅是为了存储，更重要的是为了数据的流转和重复利用，要以共享为驱动。这就要求共享数据能以一种通用的或可以转换的格式进行保存和管理，或者至少能为以后的数据整合和利用提供指引或说明。因此，以共享为驱动的科研数据管理在宏观层面来讲，需要制定数据交换标准，规范数据格式，制定相应的数据管理办法、数据的知识产权法等辅助性法规，使数据管理者尽可能采用规定的数据标准采集和加工数据；从微观的层面来讲，在缺乏通用标准之前，或囿于行业、区域、机构间的壁垒无法跨领域共享之前，制定数据管理计划(DMP)未尝不是一个可行的办法。借鉴欧盟2020计划，科研资助机构通过创建数据管理计划模板，要求每个科研项目必须提交各自的数据管理计划，为将来的数据共享提供依据，加速共享进程，促进利益相关方之间在数据共享方面的对话。
4.4 加强对科研数据管理与共享的相关研究及培训
如果说经费、硬件设施是实现科研数据共享在物质条件方面的保障，那么，科研机构内部的科研文化、科研人员对于科研数据管理与共享的认知和所理解的责任则是关系到科研数据共享能否顺利开展的更为重要的因素，会直接影响科研数据管理与共享政策的实施效果。科学研究在多数情况下是一个高度协作的过程，而科研数据共享本质上是一个更广泛范围的协作。在当前的环境下，科研人员对于共享的态度反映了他们是否具备对于未来科研环境和信息环境的超前意识，是否具有更为长远的社会责任——研究不只是为解决当下的问题服务，还要为其他研究提供参考，科学大数据所能产生的经济效益、社会效益需要每个科研人员的积极参与。因此，需要逐步形成一个共享和合作的科研生态环境，而这个环境的形成，离不开对于科研数据管理与共享的研究与意识培养。启动由国家资助的科研数据研究项目，加强对科研人员和利益相关者的宣传与培训，营造关注科研数据的学术氛围，是当前和今后一段时间内提高科研数据管理与共享意识的重要途径。
4.5 发挥图书馆在科研数据共享方面的作用
2016年10月13日，欧洲研究图书馆协会发布了一份对欧洲22个国家的119所高校图书馆科研数据服务(RDS)的调查，调查显示76.8%的图书馆正在研讨RDS与校内其他部门的关系，66.3%的图书馆正在参与RDS相关政策与规划的制定，40.9%的图书馆已经制定了RDS政策，31.9%的图书馆则直接参与科研项目的数据管理[14]。由此可以看出，提供科研数据服务已成为国外高校图书馆新的服务趋势。我国一些高校图书馆如北京大学图书馆、武汉大学图书馆和复旦大学图书馆也开展了真正意义上的科学数据服务[15]。由武汉大学图书馆负责的中国高等教育文献保障系统(CALIS)项目下的一个预研类项目——高校科研数据共享平台，旨在研究科学数据平台建设流程、方法及科学数据管理的各类标准规范[16]。北京大学图书馆与国家自然科学基金委员会合作推出了北京大学开放研究数据平台，为研究者提供研究数据的管理、发布和存储服务，鼓励研究者开放和共享数据[17]。复旦大学社会科学数据平台于2014年12月29日正式上线，旨在为高校、研究机构和政府部门提供科研数据的存储、发布、交换、共享与在线分析等[18]。可以预见，从提供咨询型RDS服务入手，图书馆员将通过与研究人员的密切联系来规划、管理、保存和共享科研数据，通过提高科研人员的意识和进行必要的培训，向科研人员打开共享的大门，营造共享氛围，推动共享进程，在促进科研数据服务方面发挥至关重要的作用。
5 结语
科研数据的管理与共享是一个复杂和系统的工程，涉及社会政策、经济发展、知识资产、法律法规以及科学研究、创新、技术进步等各个方面。我国应借鉴国外已有的经验，尽快出台相关法律法规和激励性政策及措施，制定数据管理标准和指南，激发科研项目各利益相关方的积极性，共同应对数据密集型科研时代的到来，才能发挥科研数据重要的科学价值、经济价值和社会价值。
【作者简介】张玉娥，ORCID:0000-0003-4224-3337，山西农业大学图书馆研究馆员，硕士，E-mail:zhangye@sxau.edu.cn。太谷 030801；王永珍，大同大学图书馆副研究馆员。大同 037009
参考文献：
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