基于地平線掃描的產業風險預警體系框架研究*

曹 悅 白 晨 張 越

(中國科學技術信息研究所 北京 100038)

0 引 言

產業在發展過程中面臨內外部環境中的各類風險,例如部分產業受到自身技術水平、自主創新能力等基礎條件的限制,容易受到外部環境的制約[1-2],此外技術發展、新政策的頒布與實施、自然氣候變化、突發輿論事件等均可帶來諸多不確定性和不利影響[3]。因此,探索客觀、全面的方法體系對產業風險加以識別和預警,對于政府和產業各主體及時做好風險應對策略,完善產業布局、輔助產業提升核心競爭力和創新發展能力而言具有重要意義。

目前的風險預警多根據已制定的指標來識別風險,然而對于突發的、微弱的早期信號不夠敏感。這些微弱的信號容易被忽視,卻可能在未來造成巨大影響[4]。地平線掃描(Horizon Scanning)作為一種全面掃描潛在威脅、機會和風險并對未來進行預測的方法,其特點在于結合多種方法動態捕獲各類信號,進行一系列分析、識別、感知和評估的步驟,以發現可能尚處于早期的微弱信號[5-6〗。將地平線掃描引入產業風險預警工作,不僅可以幫助產業認清發展環境、識別潛在風險,還可以幫助產業增強抵御風險能力,提高競爭優勢。

本文首先概述地平線掃描和風險預警的研究現狀,然后基于ESG風險評估中環境、社會和治理三個風險維度及相關理論,構建面向產業風險的地平線掃描過程,以期通過定性與定量相結合的漏斗式掃描模型,對產業風險弱信號進行分析、感知和評估。最后介紹基于地平線掃描的產業風險預警體系框架,從風險層、數據層、分析層、預警層和用戶層闡述框架結構,探討其在應用中的保障體系、存在挑戰等關鍵問題,提出未來將該框架融入產業信息服務平臺進行系統性實現的建議,以期為產業風險預警的理論和實踐提供新的思路。

1 地平線掃描研究現狀

1.1 地平線掃描與弱信號識別

地平線掃描是一種全面掃描潛在威脅、機會和風險并對未來進行預測的方法,區別于通過對過去數據的統計分析來映射當下現象的預測方式,并不囿于歷史軌跡[7-8]。地平線掃描是探測潛在重要發展早期信號的重要途徑,通過在已知的環境邊緣進行搜索和掃描,探測新的問題、風險和變化趨勢,以幫助政府和企業的決策者及時制定適當的應對策略[9-10]。

目前,美國、英國、荷蘭、新西蘭和新加坡等多個國家的機構組織已經在衛生安全、醫學、生態環境及食品等領域開展地平線掃描方法的實踐應用[11]。掃描的目的主要包括識別新出現的問題和趨勢、調整決策方向和風險應對措施、幫助識別風險和機會、將外部因素納入業務規劃、為戰略決策提供信息等[12]。根據相關研究,地平線掃描的過程通常涵蓋掃描范圍的確定、掃描過程信息采集、信息處理和分析評估以及掃描結果的分發利用等步驟,如圖1所示[13]。

圖1 地平線掃描的一般過程

地平線掃描并不是通過已知的模式來搜索未知的事物,而是仍然基于我們目前掌握的信息,以定性和定量相結合的方式在系統的迭代中不斷優化,探測出現在遙遠的地平線邊緣卻能被感知的微弱信號[14]。弱信號的概念由Ansoff在1980年提出,指一種預示未來變化的征兆[15],通常呈現出下述特征:第一,早期的弱信號通常源自專業人員的感知、直覺和洞察,而非嚴謹的科學研究和系統論證,且通常是孤立事件,因此僅被少數人關注和重視;第二,信息量較少,人們對其認知度有限,存在大量不確定性和未知性;第三,弱信號是動態演化的,可能在悄然之中快速演變成強信號,并造成巨大危害。值得注意的是,弱信號在本質上仍是信息的一種,從大量原始數據中產生,并夾雜著“噪聲”,通過合理的解釋或推斷后能夠成為預警的“觸發器”,可以用于預測信息和決策支持。目前,韓國、德國等國家的政府研究機構已將弱信號納入掃描體系,建立了面向弱信號識別的地平線掃描模型,相關掃描信息源、分析方法及模型架構如表1所示[16]。

表1 面向弱信號識別的地平線掃描模型及應用

1.2 地平線掃描在風險預警中的應用

早期對于風險預警的研究主要集中在自然災害預警方面,現被廣泛應用于金融、公共安全、軍事等領域[17]。地平線掃描能夠對未來即將發生的變化或風險進行預警,掃描到潛在威脅并形成信號,越早發現,就有越多的準備時間作出應對。國外已有部分組織機構針對風險預警的目標開展了地平線掃描的相關工作,如新加坡建立了以風險評估為目的的地平線掃描系統(Risk Assessment and Horizon Scanning, RAHS),分析人員在信息監測的基礎上對重大事件的預警指標進行識別,以幫助決策者發現國家安全環境中的潛在威脅(恐怖襲擊、疾病大流行等)[8];歐洲食品安全局(EU)針對食品安全問題展開全面掃描,利用前瞻性方法對新出現的風險進行評估[10]。

在風險識別過程中常會遇到信息不完全的情況,而地平線掃描不僅對預先設定的風險指標體系進行掃描,還期望整合環境中零散的弱信號以得到完整信息,在一定程度上減少了先入為主的認知局限,因此掃描結果可以作為重要的補充,相較于其他方式更具客觀性、全面性和面向未來的預見能力。司謹源等[18-19]構建了基于地平線掃描的公安情報預警模式,旨在發現處于公安情報預警范圍之外的弱信號風險、提高公安機關預警能力,以更好地應對未來挑戰。董尹等[20]分析了將弱信號介入供應鏈風險識別的可行性,形成弱信號感知機制,使供應鏈風險識別在理念和時間先行性上得到提升。

綜合上述研究,弱信號識別與風險預警及管理密切相關。特別是面對當今形勢復雜的國內外環境,大量未知因素構成的潛在威脅加大了管理決策的復雜性和動態性,可能對戰略規劃和產業治理帶來一些突發的、難以預測的沖擊和影響。在此情況下,面向弱信號識別的地平線掃描對于風險管理具有重要現實意義,使相關機構和組織在預見范圍之內能夠盡可能獲得科學、可操作性的情報和預見能力。建立多元化、定性與定量相結合的地平線掃描風險預警系統,有助于相關機構和組織主動搜集早期各類零散的征兆、數據和信息,快速轉化為有價值的情報,幫助需求方發現環境中的潛在風險,從被動應對轉向主動化險,進一步豐富地平線掃描的理論研究和實踐應用。

2 面向產業風險的地平線掃描過程

2.1 產業風險掃描維度

通常情況下,地平線掃描的維度可以包含所在外部環境的科學(Scientific)、技術(Technological)、環境(Environmental)、經濟(Economic)、政治(Political)和社會(Social)因素等(即STEEPS),以體現全球視野下的趨勢和變革。除此以外,內部環境所涉及的市場規模、資源、綜合能力、競爭優勢、管理者和管理策略等同樣值得關注[21]。風險掃描的維度會影響掃描過程中收集信息的種類和深度。在進行產業風險掃描前,首先應明確掃描哪些維度的風險因素。

近年來隨著全球風險格局不斷變化,我國部分產業受到自身條件限制與外部環境各風險因素的交疊影響,發展過程存在較高不確定性。特別是一些嶄露苗頭的、并非直接相關的、未被重視的問題或事件,都可能給產業發展帶來一系列潛在風險。從風險成因來看,產業自身基礎能力不足或管理組織存在缺陷等,會在一定程度上影響產業抵御外部風險的能力;而諸如產業鏈關鍵企業所在地突發氣候災害或國外對某產業核心技術實行“卡脖子”封鎖等突發事件,可能使產業外部風險因素更加難以預測[22]。國內學者張成等[23]對農產品產業鏈內部、外部及系統風險進行分析,將外部風險劃分為自然環境風險、政策法律風險、經濟風險,內部風險劃分為供應風險、分銷風險、生產風險,系統風險劃分為物流風險、信息風險和合作風險。由此可見,從產業所處環境中充分掃描各維度顯性和潛在的風險點,能夠及時為政府和各產業參與主體提供預警的信息輸入,以便當信號由弱轉強時及時介入和干預,將風險遏制在萌芽狀態。

國內外部分金融、投資機構如穆迪、富時羅素、中財綠金院和商道融綠等,從環境(Environmental, E)、社會(Social, S)及治理(Governance, G)三個維度開展ESG企業風險評估,其中環境維包括氣候環境、生態環境和政治環境等,社會維包括社會責任、社會貢獻和社會負面影響力等,治理維包括資源配制和組織管理能力等[24]。新興趨勢帶來的復雜性不斷增加,產業發展過程需要對風險具有更強的適應能力和彈性。與傳統風險相比,ESG維度的產業風險可能因新興科學數據、新技術和創新、利益相關者愿景以及突發氣候災害等環境因素迅速變化或發展,更難以被發現。政府及各產業主體需要通過持續監控內部或外部環境的變化,全面識別掃清相關動態因素及潛在風險,以便于管理層制定相應決策做好應對。根據上述分析,結合產業風險與ESG理論相關的研究現狀,本文將產業風險的掃描維度分為環境維(E)、社會維(S)和產業治理維(G),部分風險因素如表2所示。

表2 產業風險掃描維度及風險因素

2.2 產業風險掃描過程

產業風險掃描過程是由數據驅動的地平線掃描模式即綜合產業發展實際情況和ESG維度風險因素,結合專家智慧和工具輔助,從環境中獲取數據,并對信號進行分析、感知、過濾和判斷。首先明確具體的產業風險掃描需求及目標,全面梳理產業在ESG維度的風險因素,確定掃描數據源。然后制定掃描策略,確定主題詞和檢索式,對數據進行收集及預處理,結合專家智慧感知潛在的風險信號,形成產業風險信號的長列表。最后通過文本挖掘、聚類分析等技術進行信號整合和關聯,得到新的風險信號,對信號支持的掃描源進行重新掃描和調查?？傮w而言,產業風險掃描是一個不斷循環的過程,通過反復分析和篩選發現產業風險的弱信號,如圖2所示。

圖2 面向產業風險的地平線掃描過程

正如芭芭拉·明托在《金字塔原理》一書中闡述,在收集資料和分析的過程中高達60%都是無用功,初始的主題詞決定了哪些內容將被掃描,因此需要盡可能覆蓋更多范圍。最初構建的掃描策略和檢索式并不一定包含所有風險因素,但通過不斷篩選、過濾、感知及聚類分析后,新的信號可以作為新的主題詞輸入,形成漏斗式的風險識別過程。

2.2.1掃描數據源

開展風險掃描之前,應首先與需求方、利益相關方、情報分析人員和相關產業領域專家充分溝通,以界定掃描邊界和數據源。產業風險掃描數據源主要可劃分為以下幾類:一是學術研究類數據,包括國內外期刊論文、會議論文、專利、技術報告等。這類數據包含了產業技術的發展路徑以及預見、預測和預警等內容,對于發現技術層面的風險十分必要,例如,根據論文數據可以對比產業技術在國內外的基礎研究情況,根據專利數據可以對比我國與其他技術壟斷國家的技術發展差異,挖掘“卡脖子”技術風險。二是產業類數據,包括宏觀產業統計信息、產品信息、技術標準信息、項目信息、機構信息、人才信息、政策法規信息等,是產業發展環境現狀及未來趨勢研判的重要依據。三是風險類數據,包括調查訪談、新聞輿情、社交媒體以及世界經濟論壇、行業協會、投資機構、咨詢公司、產業智庫發布的風險報告等。掃描過程中,可以在摸排初始數據源的基礎上進一步融合已掌握的信息和資源,通過不斷迭代優化掃描范圍。為獲得符合需求的分析數據集,需要根據不同掃描數據源構建相應的檢索式,從廣泛的主題實施探索性掃描。

2.2.2掃描關鍵步驟

在確定掃描策略和掃描范圍后,根據數據的體量、結構和內容等開展信息收集。對于適合開展機器輔助爬取的數據源,可以將掃描需求集成到掃描字段的描述和定義中,開展高效的自動采集和加工處理;針對結構和內容格式相對復雜的數據源,可通過人工采集等整合形成后續分析所用的數據集。經過專家初步分析研判后,可以得到產業風險信號的長列表。然后可結合技術組合地圖、關鍵詞共現分析、主題模型、貝葉斯網絡、聚類分析、語義分析等技術和方法進行信號檢測[25]。就弱信號的特征而言,孤立的信號在最初是零散的信息碎片,缺乏明確的含義,但經過不斷整合,那些表面上看似無關的信號可能串聯在一起,從而揭示出新的問題,工作人員可以據此設置新的主題詞,以進一步深入探索。舉例來說,對于獲取的文本數據集,可以通過文本相似度算法計算關鍵詞相對頻率,評估其重要性,進而確定可能包含潛在風險信號的新關鍵詞。而新關鍵詞又可以作為新檢索式的輸入,重新回到掃描過程,形成新的數據集。當以上掃描過程重復幾次以后,可能得到數據量較少的孤立關鍵詞,逐漸接近地平線掃描識別弱信號的目標。

對產業風險信號進行感知評估的過程,是數據經過深度挖掘形成知識的重要過程,其關鍵在于情報人員和產業專家如何在不完全的信息條件下進行情報推理,尋找情報與信號之間的聯系,實現從信息碎片到情報原型的轉變。由此可見,漏斗式的產業風險掃描模式適用于從廣泛的領域和主題開始,通過檢索、篩選、分析和評估不斷過濾和縮小范圍,結合產業領域專家的知識和智慧對新發現的信號重新進行掃描和調查,全面發現容易被忽視的風險弱信號,掃描結果可以應用于產業風險預警,為其提供科學且有價值的信息輸入。

3 基于地平線掃描的產業風險預警體系框架

科學的產業風險預警結果需要可靠的數據和信息源作為支撐,并建立在情報工作體系的基礎上。當前,部分學者融合產業競爭理論,圍繞信息收集、識別分析、感知評估和監測預警等應用需求,聚焦產業態勢構建風險預警體系,廣泛開展了有關理論體系、技術方法及實踐平臺等綜合研究。例如王克平[26]等通過文獻調查法和專家調查法相結合的方式,總結戰略性新興產業所面臨的主要風險,利用層次分析法分析主要風險優先級,并構建了競爭情報預警模型,為戰略性新興產業風險預警工作提供思路。在上文構建產業風險地平線掃描過程的基礎上,需要建立科學有效的預警體系以合理利用掃描結果。

3.1 要素分析

基于地平線掃描的產業風險預警是由多種要素共同支撐的結果,包括人員、制度、技術和信息要素等[27]。人員要素包括地平線掃描工作人員、產業情報分析人員、產業領域專家等,共同完成產業風險掃描信息收集、信號感知分析以及預警結果發布等工作。人員對于支撐產業風險預警體系框架運行而言不可或缺,但與此同時,他們的素質能力和認知水平等都會對預警結果的合理性和科學性產生影響。制度要素是為保障體系運行建立起的各項規則。建立配套制度能夠對產業風險預警的整個流程進行規范和指導,以保證人員工作有效、權責分明。技術要素是指地平線掃描、情報分析以及風險弱信號識別等過程中的各項技術。在產業風險掃描的過程中,爬蟲抓取、文本挖掘、自然語義處理等技術的應用能使數據收集、加工和分析過程在一定程度上實現自動化,節省人力。信息要素是風險預警的基礎,包括學術研究數據、產業數據、風險數據及專家知識等。各要素共同作用、相互依存,為形成完整的產業風險預警體系提供支撐。

3.2 基本框架構建

本文構建基于地平線掃描的產業風險預警體系框架,主要包含風險層、數據層、分析層、預警層和用戶層,如圖3所示。本體系依托上述構建的產業風險地平線掃描過程,針對產業在環境、社會和產業治理(ESG)層面存在的風險,期望結合專家智慧和技術工具的共同作用,通過漏斗式篩選過程完成對于風險弱信號的發現、識別和感知。該預警體系根據用戶需求將加工好的預警結果呈現給用戶,預警結果盡可能貼近實際、有效且能滿足用戶的需求。用戶根據實際使用情況進行評價,得到反饋后可以應用于新一輪的預警。

圖3 基于地平線掃描的產業風險預警體系框架

3.2.1風險層

風險層包括產業發展環境中風險因素,細分為環境層(E)、社會層(S)和產業治理層(G)。隨著技術發展、市場需求、政策導向以及競爭形勢等的動態變化,各種不確定的環境因素加劇了產業生存和發展的風險,在產業風險預警中利用地平線掃描能夠幫助各產業在所處內外環境中及時地發現、感知可能面臨的風險,尤其是容易被忽視的產業風險弱信號,以便更好進行預警。

3.2.2數據層

數據層包含產業風險掃描所需的基礎數據,數據源如上述產業風險掃描過程所介紹,覆蓋產業發展中的各個環節。在持續掃描過程中,可以在摸排初始數據源的基礎上進一步融合已掌握的信息、數據和資源,不斷積累、融合,存儲形成產業風險特色數據庫。

3.2.3分析層

分析層是產業風險預警體系框架的核心,主體為面向產業風險的地平線掃描過程,結合專家智慧和技術工具,將掃描策略制定、收集整合信息、數據加工分析和感知評估信號融入整個業務流程。策略制定是產業風險掃描中首要且關鍵的一步,根據用戶需求,對完整的產業風險掃描工作進行規劃,指導整個工作開展。

產業風險掃描是一個復雜和系統性的過程,因此必須在開始實施前進行總體設計,才能保障整個工作的順利進行。需要明確本次產業風險掃描的總體目標、參與人員和相關領域專家等,進行任務分解,宏觀上對于掃描主題詞、掃描范圍、掃描的工具方法和成本等進行初步評估。進行統籌全局的設計規劃能減少信息收集和分析階段的工作量,提高效率、降低成本。然后結合情報工作人員和產業領域從業人員的知識和智慧,充分利用關鍵詞共現分析、貝葉斯網絡、聚類分析和語義分析等技術,通過漏斗式掃描篩選模型不斷挖掘信息中隱藏的微弱信號,為風險預警提供最具利用價值的信息。

3.2.4預警層

預警層是在分析層形成產業風險弱信號結果的基礎上,進一步對產業風險進行感知、判斷、評價,最終將產業風險掃描結果分發給用戶層,能夠幫助決策者推斷相關風險是否值得關注,便于后續制定初步的風險控制方案。

根據分析層形成的掃描結果,對風險信號進行識別與判斷,制定風險清單和指標體系,并根據風險可能造成的經濟損失、社會影響程度、緊急程度、發展態勢及可控情況等影響因素劃分預警等級。預警層的最終目的是向用戶層相關組織發出預警報告,在結果發布后用戶層可以對工作結果進行評價反饋,使整個框架的運行得以不斷完善。

3.2.5用戶層

用戶層包括與產業規劃、決策和研究相關的政府機構、企業、科研機構和行業協會等,以掃描和預警結果作為指導,輔助需求方提高應對不確定風險的能力,提高各產業的整體性、時效性和準確性。用戶層提出需求后,預警層和分析層實時與用戶保持數據共享與溝通,達到信息透明,決策準確,預警及時有效。

3.3 框架在應用中的關鍵問題

3.3.1框架運行保障體系

產業風險預警體系框架的有效運行和應用需要良好的保障體系。首先需要較為完整的規劃,以確定產業風險掃描的方向和路徑,同時需要組織、資源和技術等方面的保障,以下依據筆者所在項目組的現有研究和實踐經驗展開探討。

組織保障方面,可以構建職責分明、運行高效的組織體系。由政府或相關科研機構牽頭,聯合企業、產業智庫及各地情報研究所等第三方機構,形成跨單位、跨學科的產業風險掃描聯合工作組,由專人負責ESG維度的相關數據的收集、處理,由情報分析人員進行數據分析和信息挖掘,由產業領域專家對信號進行感知和評估等,形成最終的掃描結果。工作組負責人可以根據進展情況靈活調整掃描方向與內容,確保計劃按時完成。從組織角度來看,構建協同組織和機制將有助于整個產業互通互聯、良性發展,更有助于開展全面的產業風險信號預警。

資源保障方面,涵蓋人力資源和信息資源。數據采集加工人員、掃描工作人員、情報分析人員和產業領域專家等充足的人力資源和合理的人員配置,有助于保障預警框架運行平穩有序。由于認知水平和對技術的掌握程度等都會影響預警結果的合理性,可以通過形成制度文化、完善培養與考核機制等方式提高人員素質。產業風險掃描前后形成的各類數據,可以整合形成基礎數據庫、資源庫以及產業風險特色數據庫等,以支持隨時從中調取數據、風險案例、預警結果等資源,保障框架的運行和快速響應。

技術保障方面,除自動化采集和加工數據外,數據的分析與挖掘技術十分關鍵。在開展風險掃描后,提取數據中隱含、后驗、潛在的信息和知識,結合數據倉庫技術,可以實現數據的高效組織和靈活分析,以便發現信號?，F有的聚類分析、貝葉斯網絡、決策樹、支持向量機等算法已較為成熟,其他包括神經網絡和深度學習模型等各類技術也逐步得到應用,這些技術在產業信息服務平臺層面的引入和集成可以為預警框架的實現提供一定技術支撐。

3.3.2問題與挑戰

對于產業發展而言,大多數“黑天鵝”事件都不是突然發生的,回顧過去通常能發現風險即將到來的前兆和跡象。盡管這些跡象十分微弱,且大多數的信號也并沒有真正發展成風險事件,也因此通常被忽略。本文構建基于地平線掃描的產業風險預警體系框架,期望打破忽視早期跡象的慣性,使決策者和產業主體可以更多關注一些可能形成風險的信號,而非僅僅針對較為明顯的風險因素制定應對策略?？紤]到未來該體系框架和工作過程可以融合到地平線掃描系統等產業信息服務平臺的業務中,且在組織、資源和技術方面能建立起良好的保障體系,認為該體系框架具備一定的可行性。

然而,該體系框架的實現必定存在一定的挑戰,運行效果也仍有待進一步驗證。弱信號的特征和存在形式極其復雜,給產業風險弱信號的識別與探測帶來一定困難。例如掃描工作人員在收集信息時,無法確定信息的廣度、深度和真偽等,因此后續情報分析可能也建立在并非事實的基礎上,造成預警結果的偏離。此外,由于弱信號具備孤立、零散的特征,情報分析人員在整理信息后可能依然難以分析預測得到有價值的結果?？傮w而言,對于產業風險弱信號的感知和分析仍偏向于主觀,預警過程難以重復,且結果準確性難以衡量,甚至可能需要經過很長時間才能加以驗證。不過如果風險真正發生,根據二八定律,能夠為產業相關領域的企業、決策者提前一步進行預警,其作用和幫助都必將是巨大的。從這個角度看,下一步將產業風險預警體系框架從理論研究轉向實踐應用是十分必要的。

4 結論與展望

面對日趨復雜的產業內部環境和外部環境,近早發現可能對產業發展帶來不利影響的風險弱信號,逐步成為目前產業風險預警工作面臨的重要挑戰?；诂F有研究基礎,本文融合了地平線掃描與ESG相關理論,首先構建了由數據驅動的、面向產業風險的地平線掃描過程,通過定性與定量相結合的方式對各類風險信號進行動態獲取、識別、分析、感知和評估,最終形成漏斗式產業風險弱信號篩選過程。然后,以此為基礎構建產業風險預警體系框架,分析了人員、制度、技術和信息的四個要素組成,和風險層、數據層、分析層、預警層和用戶層的五個框架結構。最后基于前期產業信息服務平臺項目經驗,探討了保障框架可行的組織體系、資源體系和技術體系,以及框架面臨的問題及挑戰。本文對于豐富產業風險預警的理論和方法具有一定價值,但不足之處在于僅構建了概念模型,停留在理論層面,其在實踐應用中的適用條件和工作效果等仍有待后續進一步實證分析和驗證。

未來在產業風險預警體系的建設過程中,政府、企業、科研機構及行業協會應充分形成協同機制,對于目前尚未被理解但可能引發后果的潛在早期風險加強防范。為更好地識別應對環境、社會和產業治理維度潛在風險,政府需發揮好主導作用,將產業風險監測與預警納入國家戰略安全的一環進行政策考量,協同跨部門、跨行業、跨學科、跨領域等不同產業主體的力量,建議依托產業信息服務平臺等形式加強產業風險掃描及預警服務的開展。行業協會作為介于政府與企業之間的組織,需根據國家法規政策或受政府委托對于產業領域各企業在應對風險問題上加強指導、溝通、協調和監督,及時提供產業風險預警信息,發揮好橋梁與紐帶作用。企業等機構作為產業經濟活動的參與主體,需積極參與產業風險預警的工作中,并預留一定比例的資金用于應對風險的技術研發和創新,在產業發展中起主導作用的龍頭企業代表更應對產業各維度的潛在風險應保持敏感,引領其所在產業健康穩定發展?？蒲袡C構充分利用專家智慧和知識發揮學術支撐和技術引領作用,提升風險弱信號的情報感知能力,進一步完善產業風險掃描、識別與預警系統的核心內容、工作流程、評價標準和依據等,輔助政府把握產業未來發展方向。