中國大數據產業發展研究

茶洪旺 鄭婷婷

摘 要：從產業規模、產業形態、區域分布、產業競爭格局、產業政策和交易市場等6個方面來全面分析我國大數據產業發展的現狀，并進一步從數據產權、政府數據、數據價值、數據安全和保護、大數據企業、大數據人才和大數據技術7個方面深入分析我國大數據產業發展面臨的主要問題。以問題為導向，針對性的提出了加快我國大數據產業健康有序發展的對策建議。

關鍵詞：大數據；大數據產業；數據產權；政府數據開放共享

中圖分類號：F49 文獻標識碼：A

文章編號：1003-0751（2018）04-0019-07

在信息化社會，大數據已成為與自然資源、人力資源一樣重要的戰略資源，正在改變各國綜合國力，重塑未來國際戰略格局。近年來，發達國家把大數據產業作為強國之基、興國之本，紛紛加快布局大數據產業。由美國率先推動引領，歐盟、日本等發達國家緊隨其后，紛紛出臺國家層面的大數據發展戰略規劃和促進大數據產業發展的相關政策，先后拉開了大數據戰略的大幕，有力地推動了大數據產業化、市場化的進程。從全球看，美國始終保持著大數據產業的領先地位，不僅大數據產業發展步入大規模商用階段，而且大數據已廣泛滲透到經濟、政治、教育、安全和社會管理等眾多領域。相形之下，我國大數據產業還處于起步發展階段，但自2014年3月《政府工作報告》中首次出現“大數據”字眼以來，國務院于2015年8月31日頒發了《促進大數據發展行動綱要》，《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》中又明確提出：“實施國家大數據戰略，推進數據資源共享”，2017年1月17日，工信部還發布了《大數據產業發展規劃（2016—2020年）》。隨著黨中央、國務院密集推出一系列促進大數據發展的頂層設計與戰略部署，我國大數據產業出現良好的發展勢頭，迎來了快速發展的黃金時期。

但是由于我國大數據產業發展起步較晚，加之大數據的關鍵核心技術發展比較滯后和與之配套的相關工作準備不足，大數據產業發展中面臨許多亟待解決的問題，其主要表現在數據產權確權難；政府數據開放度低；數據收集和共享困難，商業價值不高；數據安全、隱私保護及管理體系不完善；大數據企業規模小，領軍企業缺乏；大數據人才供求失衡，合格人才匱乏；大數據技術創新不足，關鍵技術研發應用比較落后等問題。我們直面大數據產業發展中存在的這些問題，在系統分析我國大數據產業發展現狀及其面臨主要問題的基礎上，針對性地提出了加快我國大數據產業健康有序發展的對策思路，為加快推進我國大數據產業發展建言獻策。

一、我國大數據產業發展現狀分析

1.大數據產業發展態勢良好

我國大數據產業展現出良好的發展態勢，從2014年以來，我國大數據產業規模不斷擴大，2014年大數據產業規模為1038億元，預計到2020年我

收稿日期：2018-01-15

作者簡介：茶洪旺，男，北京郵電大學經濟管理學院教授，博士生導師（北京 100876）。

鄭婷婷，女，北京郵電大學經濟管理學院博士生（北京 100876）。

國大數據產業規模將達到13626億元，增加10倍以上，增長幅度巨大，詳見圖1。

圖1 2014—2020年中國大數據產業規模變化

數據來源：貴陽大數據交易所《2016年中國大數據交易白皮書》第26頁，其中2017—2020年數據為預測數據。

隨著我國大數據快速發展，大數據所形成的價值也得到快速提升，我國大數據市場規模在全球大數據市場規模中的比重將越來越大，并最終與全球增速保持同步。預計到2020年中國大數據產業規模占全球大數據產業規模的比重將達到20%以上，占美國大數據產業規模的50%以上，超過歐洲大數據產業規模。

2.大數據產業形態基本形成

目前，我國大數據產業基本形成了以數據資源、產品技術和應用服務等三大部分為主的產業形態。

數據資源方面，我國在數據資源量和豐富程度上具有優勢。中國擁有全球第一的人口基數、互聯網用戶數和移動互聯網用戶數，網絡化、智能化、平臺化的采購、生產、營銷等開始受到越來越多的中國企業關注，中國已成為名副其實的“世界數據中心”。截至2017年6月，中國網民規模達到7.51億，互聯網普及率達到54.3%①，涌現出阿里巴巴、騰訊、百度、京東等一批擁有巨大數據儲量和先進數據管理能力的互聯網企業。隨著“互聯網+”和“中國制造2025”的不斷推進，產業互聯網和物聯網有望快速發展，機器對機器（M2M）的通信將會帶來大幅的數據增量。IDC的數據顯示，我國數據將會呈現出爆發式增長，占全球的比重將會大幅提高，預計2020年中國數據總量將會達到8060EB，約占全球的18%②。

產品技術方面，全球大數據技術以開源為主，中國以跟隨為主。全球大數據技術格局目前可以分為三個陣營。一是原創理論輸出。代表公司是谷歌，其相關成果為大數據存儲、處理和分析奠定理論基礎。二是技術制高點。以雅虎、臉書、阿帕奇等美國公司為代表，主要提供開源的大數據分析架構服務。三是產業先鋒隊。以IBM、微軟、甲骨文、EMC等傳統IT巨頭為主，主要針對行業用戶提供基于Hadoop和Spark的商用產品和解決方案。國內產品技術集中于應用層，相關企業大部分處于第三陣營，且處于跟隨者地位，與國外同陣營企業實力差距較大，僅有少數企業（如阿里巴巴、華為等）可以進入第二陣營。

數據應用方面，我國政府和企業都高度重視大數據應用，并在政務服務、互聯網、智能制造等方面取得成效。政務方面，多個地方已經根據實際情況展開大數據云平臺建設，貴州借助“云上貴州”系統平臺上線“7+N”朵云、河南省上線“中原云”、云南省政府上線“云上云”等；互聯網方面，百度的“中國大腦”戰略、阿里的“從IT到DT”、騰訊的“大數據連接的未來”等都圍繞數據驅動進行布局。在智能制造領域，以三一重工為例，其已形成了5000多個維度、每天2億條、超過40TB的大數據資源，并通過大數據分析，達到實時監測設備作業情況、關鍵零件磨損、油耗以及承壓情況等，確保在問題出現之前就能發出預警，從而實現對成本的精準控制，并大幅提高用戶服務質量。

3.大數據產業呈現區域聚集分布狀態

我國大數據產業聚集發展效應開始顯現，從東部沿海地區到中西部內陸地區，大數據產業發展區域分布呈現出聚集發展的良好局面，合作協同發展將成為大數據產業的常態。目前已形成了以貴安新區為核心的綜合試驗區，以北京為核心的京津冀大數據聚集區，以深圳、廣州為核心的珠三角大數據聚集區，以上海、江蘇、浙江為核心的長三角地區大數據聚集區。此外，重慶、武漢、西安、成都、鄭州等地也在積極發展大數據產業，并取得一定成績。中關村大數據產業園（北京）、仙桃數據谷（重慶）、大數據科技產業園（成都）、白沙大數據產業園（河南）、江蘇省大數據特色產業園（江蘇）等一大批大數據產業園區紛紛落地。

4.初步形成互聯網巨頭引領的產業競爭格局

我國國內互聯網企業巨頭百度、阿里巴巴、騰訊及京東等憑借自身在網絡信息方面的優勢，率先獲取了大量的用戶數據，在我國大數據發展中搶占先機，用以支撐自身的電子商務、定向廣告和影視娛樂等業務，走在國內大數據應用的前列。同時，在互聯網產業O2O的趨勢下，互聯網企業逐漸將業務延伸到金融、保險、旅游、健康、教育、交通服務等多個行業領域，這極大地豐富了互聯網企業的數據來源，促進了其數據分析技術的發展，進一步奠定了我國大型互聯網企業在大數據領域的地位，同時也擴展了大數據分析在諸多行業的應用。

5.大數據產業政策不斷完善

為了促進大數據產業的發展，我國從中央到地方陸續出臺一系列大數據產業政策措施助推大數據產業發展。截至2016年中旬，中共中央和國務院出臺了14個關于大數據產業的政策，各部委也出臺了13個與大數據產業密切相關的政策，上海、貴州、重慶、天津等23個省（市區）出臺了76個與大數據相關的政策和規劃，呈現出中央高度重視、地方積極推動的良好局面。實踐證明，從中央到地方政府出臺的一系列政策舉措，對促進我國大數據產業發展發揮著重要的推進作用：中央層面頒布的戰略能夠對大數據產業的發展起到統籌規劃的作用；而地方層面的政策則能夠幫助地方利用政府部門強大的資源整合能力，為大數據產業的發展提供各種財政、資金、資源等的保障，推動我國大數據產業更加健康有序的發展。

6.數據交易市場發展迅速

數據交易是指對數據的一系列權益（如所有權、使用權、收益權等）進行價值評估和交換的過程。目前，我國數據交易市場發展迅速，截至2016年7月，我國已經成立的大數據交易所、交易中心和平臺達到15家。其中，中關村數海大數據交易平臺成立于2014年2月，是我國首個大數據交易平臺。這些數據交易平臺的誕生和運作為企業、政府、科研乃至個人提供了數據交易和應用的場所，對于其盤活手中沉積的海量“數據資產”，打破“數據孤島”起到了極大的助力作用。

二、我國大數據產業發展面臨的主要問題

我國大數據產業還處于起步階段，盡管取得了一定的成果，但作為新的產業業態，其在發展中依舊面臨著許多問題，主要表現如下：

1.數據產權確權難

數據產權確權問題是我國大數據發展所面臨的難題。產權制度是市場經濟的基本制度。由于數據具有可復制、易更改等特性，且權屬鑒定復雜，數據產權界定是當前大數據產業發展亟須解決的疑難問題。實踐證明，由于目前數據產權確權問題依舊懸而未決，導致基于原始的用戶數據，在去除個人身份屬性之后的數據歸屬問題不明確，數據擁有方不愿或不敢把數據拿出來交易，直接制約了數據交易的發展步伐，進而嚴重制約了大數據產業的發展。即便是目前有不少的數據交易平臺、交易所和交易中心，但是脫離了明確的數據產權界定這一基礎，數據交易只能是摸著石頭過河式的一種嘗試，勢必會引發數據交易市場中一系列糾紛，增加大數據產業發展風險。

2.政府數據開放度低

目前，雖然北京、上海、貴州等一些地方政府已經嘗試建立了省市一級的數據開放門戶，但我國尚未建立全國統一的數據開放門戶，政府數據開放程度比較低，主要表現在以下方面：

第一，政府部門對數據開放的認識還不到位，已開放共享的數據時效性低、機器可讀性差。一些地方政府片面地認為數據開放就是把數據公開出來。實際上，數據開放是一項系統性工程，涉及數據的機器可讀、數據格式、數據許可、數據接口等問題。

第二，政府數據開放動力不足。究其原因，主要根源于兩個方面，一是一些政府數據的質量并不高，部門間的數據不一致情況突出，數據一旦開放出來，可能造成負面影響而由此不敢為。二是一些政府重在眼前“政績”考慮，雖然政府數據開發共享蘊藏著巨大的經濟和社會價值，但在短期內很難凸顯“政績”，由此就不積極作為。

3.數據收集和共享困難

大數據產業發展的動力首先來自于數據流動，尤其是跨行業、跨部門，甚至跨地域的數據流動與共享。但是我國存在比較嚴重的“數據割據”“數據孤島”和“碎片化”現象，有價值的公共資源和商業數據基本處于死鎖狀態，無法順暢流動。具體表現在以下方面：

第一，我國數據標準化程度低，數據收集困難。由于我國數據標準體系建設的基礎工作薄弱，早期信息化建設缺乏頂層設計，自主構建大型信息系統的能力不足，且大量的企業沒有意識到信息化建設的重要性，導致目前依靠這些信息系統收集到的數據普遍存在兼容性不足、數據質量參差不齊、數據標準化程度較低等問題，直接制約了數據的流動。

第二，數據源之間處于孤立存在狀態，數據整合共享困難。由于數據源之間孤立存在，缺少流動和整合，很多企業擁有的數據都是片段數據，很難形成完整的、具有商業價值的數據，導致利用大數據之前需要做大量數據處理的工作，整合效率低，整合難度非常大，數據使用成本過高，商業價值降低。

4.數據安全保護及管理體系不完善

數據安全與大數據產業必須同步推進發展，沒有數據安全，大數據產業不可能持續發展。但由于我國數據安全和隱私保護不足，增加了大數據產業發展風險，主要表現在以下方面：

第一，法律法規不健全，沒有建立起相關管理體系。我國數據安全和保護相關的法律法規仍不健全，政府信息資源開放共享制度仍然缺位，長期以來，國內政府部門和企業對數據資源沒有足夠的重視，未設置相關的管理機構和管理規章，數據管理處于分散、無序狀態，導致目前還未建立起兼顧安全與發展的大數據開放、管理和安全保障體系。

第二，自主設備采用不足，容易導致數據泄密。我國大量的信息系統和聯網工業設備都是使用國外的服務器、路由器、數據庫、操作系統等，對自主設備的采用較少，在商業或其他利益的驅使下，國外相關廠商可以肆無忌憚地獲取我國個人和企業的各類數據，很容易導致我國的數據資源泄密，不利于對數據資源的保護。

第三，國內數據主體對于數據隱私的重要性認識不足。我國的相關廠商尚未意識到數據的重要性，缺乏保護數據資源的意識，而技術能力的不足也使得相關廠商無法真正有效地廣泛存儲、利用和保護屬于自己的數據。

第四，對侵犯數據隱私和安全的相關行為處罰不足。數據保護相關的執法力度、處罰程度也存在不足，過去幾年，包括攜程、支付寶、天涯網、12306等眾多互聯網企業發生了多起重大的數據泄露事件，但是對涉事企業的處罰力度較輕微。

5.大數據企業領軍企業缺乏

從主導大數據產業生態建設的領軍企業看，我國與發達國家還有較大差距，目前還沒有出現能夠引領大數據產業的大企業。當前，我國大數據產業還處于發展早期，主要以中小企業為主，企業人數從幾十人到幾百人不等，分布于各個細分領域之中，競爭非常激烈，很少有營業收入超過10億元的大企業。我國大數據產業起步較晚，導致大數據產業鏈還需要進一步構建和完善，垂直方向尚未出現可以建立行業標準、領導行業發展的骨干型大數據企業。

6.大數據合格人才匱乏

我國大數據產業的發展和競爭歸根結底取決于數據人才隊伍建設。我國目前大數據人才供求嚴重失衡。

第一，復合型人才總供給不足。大數據的發展離不開掌握大數據技術的復合型人才，而目前系統地掌握數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面綜合知識的復合型大數據人才卻十分短缺。再加上我國大數據專業教育起步時間太晚，大數據人才的培養速度無法追趕正在發展中的大數據市場。根據2017年《大數據人才報告》顯示，未來3—5年內我國大數據人才的缺口將高達150萬人。

第二，大數據人才崗位供求失衡，技術類人才稀缺。除了總供應不足之外，大數據人才還面臨崗位供需不均衡的現象。在大數據崗位需求之中，數據分析、系統研發等相關技術類崗位的需求遠大于供給，而數據管理崗位的人才供給卻大于其需求。所以在大數據人才需求中，技術類人才的稀缺程度要大于管理類人才。

第三，大數據人才地域供求失衡。地域供求失衡現象也是大數據人才供求面臨的一個問題。我國大數據產業在區域發展上呈現區域聚集分布狀態，除了經濟發達的北京、上海、廣州等地之外，西南地區的貴州、重慶也是大數據產業聚集發展的地區。從大數據人才的流動情況來看，大數據人才主要流向信息化基礎好、產業政策扶持力度大的地區，中西部和東北地區的數據人才則流出較多，這種地域失衡狀態，導致中西部地區的數據人才不足，大數據產業的發展受到限制。

7.大數據技術創新不足

我國在大數據重點領域的關鍵技術創新還處于跟隨狀態，與發達國家相比，在數據采集、分析、存儲管理、數據安全以及數據實時在線處理、非結構化處理等方面都存在較大差距。由于自主研發能力不足，沒有形成自主可控的大數據技術框架，難以滿足各行各業大數據關鍵技術應用需求，大數據產業高端化發展步履維艱。我國大數據產業的技術創新能力不足主要體現在三個方面：

一是缺乏核心技術。大數據產業涉及數據采集、清洗、存儲、挖掘等一系列過程，我國本土軟件企業技術積累薄弱，在底層架構和核心算法方面不具備優勢，在核心數據技術掌握方面較為薄弱，真正能主導構建大數據產業生態的企業尚未出現。

二是產業鏈構建不完整。大數據產業的發展需要從底層芯片到基礎軟件再到應用分析軟件等信息產業全產業鏈的支撐，目前國內無論是在新型計算平臺、分布式計算架構，還是在大數據處理、分析和呈現方面均與國外存在較大差距，難以支撐大數據產業鏈的構建。

三是大數據產業生態體系建設滯后。我國關鍵數據技術的創新和開源生態建設方面還處于跟隨狀態，相關企業主要基于已有的開源平臺進行優化和構建適合自身業務需求的大數據平臺，缺乏構建產業生態的技術實力和資金支持，涵蓋數據采集、加工、管理、分析和應用全鏈條的大數據產業生態體系還需要加大力度培育。大數據產業生態體系建設滯后，導致無法真正掌握大數據產業話語權。

三、加快大數據產業健康有序發展的對策建議

1.加強數據產權方面的制度建設

可參照《中華人民共和國物權法》相關規定，結合數據資源的特點，研究并明確數據產權的法律定義、內容、權利和保護等內容，明確數據產權的資產屬性和交易屬性，明確產權所有者享有依法進行數據交易的權利。在數據產權確權過程中，建議在保護個人隱私的前提下，將企業獲取數據的權屬優先和側重分配于企業，以保證企業可以實現數據收益與其投入相匹配。

2.加快建立完善大數據產業發展的相關法律法規制度

大數據正在改變世界，但它并沒有改變人們對于數據安全和個人隱私保護的意識，數據安全和隱私保護是大數據發展的世界性難題。目前，我國大數據安全保護的能力十分有限，大數據安全及隱私保護的法律法規缺失，大大增加了我國大數據產業發展風險。鑒于目前我國僅有貴州省2016年1月15日出臺了《貴州省大數據發展應用促進條例》，其他省市和中央政府都還沒有制定有關數據安全和隱私保護的單行法律法規，建議先考慮加快起草和頒布“信息保護法”和“數據開放法”，加強數據安全和個人隱私保護，明確數據安全邊界，保障大數據采集、使用等環節中個人隱私信息不受侵犯。參照《中華人民共和國物權法》，研究制定“數據產權法”，明確數據產權法律定義、內容、確權和保護等內容，明確數據產權的資產屬性和交易屬性，明確產權所有者享有依法進行數據交易的權利。

在大數據時代，我國制定“數據法”已變得越來越迫切，建議把制定“數據法”盡早列入全國人大立法計劃，做好與之前出臺的相關法律法規的銜接，待時機成熟時，出臺“中華人民共和國數據法”。“數據法”主要內容要包括總則和附則兩部分：總則包括數據權屬、數據使用、數據公開、數據交易、數據保護、數據治理、數據取證、法律責任等；附則作為總則和分則輔助性內容而存在的一個組成部分，對本法有關專業用語和相關問題進行解釋說明。

3.加快推進數據資源開放共享步伐

加快推進數據資源開放共享步伐，促進數據互聯互通、開放共享，著力點主要應放在政府數據資源開放共享、數據標準化和數據共享平臺建設。

一是加快推進政府數據資源開放共享步伐。要把加快推進政府數據資源開放共享步伐的著力點放在全面深化政府行政體制改革上來。我們只有也唯有全面深化行政體制改革，創新行政管理方式，從根本上打破部門行業條塊分割的體制壁壘，徹底解決時下一些政府部門存在“不愿開放共享”“不會開放共享”“不敢開放共享”這種為官不為、懶政怠政局面，才能破解目前大數據發展面臨的“數據孤島”“數據碎片化”難題，進而推動大數據資源整合與集成應用，提高大數據產業資源配置效率。

根據我國國情，當前要把政府數據開放共享納入政府工作重要職責，明確職責主體，確立政府數據開放共享的主管部門、工作職責和工作考核機制；盡快制定出臺“開放數據發布指南”和“公共數據資源開放共享管理辦法”，明確界定數據開放邊界、范圍、原則和安全保障范圍等，制定數據開放共享行動計劃，加快推進政府數據資源開放共享步伐。

二是有序建立完善大數據平臺。首先，要按照開放共享的內容范圍和相關標準，加快統籌建立完善國家、省、市、縣四級政府數據資源開放共享平臺，實現政府數據資源互聯互通，開放共享。其次，要按照互利共贏、有序推進、互聯互通、協調發展的原則統籌布局大數據交易平臺。同時要特別警惕避免功能定位趨同的大數據交易平臺盲目發展，同質化嚴重以致發生惡性競爭，造成社會資源和社會資本的巨大浪費。

4.加大對大數據產業發展的財政金融政策支持力度

加快大數據產業發展，不僅要充分發揮企業的主體作用和有效市場的主導作用，而且要更好發揮有為政府的引導作用。實現“有為政府”與“有效市場”的有機統一，保障市場在資源配置中起決定性作用。

一是加大財政政策支持，注重配套政策的應用。政府要加大對大數據產業的財政投入，充分發揮財政資金的引導作用。首先，要盡快完善政府采購大數據服務的配套政策，加強各級政府和企業對大數據開發應用的支持力度。鼓勵政府部門和公用事業的信息化應用中采購大數據技術，以政府采購數據引導產業發展。其次，要加快推進出臺實施大數據產業生態中的相關企業享受稅收優惠政策。對符合國家稅收優惠政策規定的大數據企業，經相關部門認定后實施更加優惠的企業所得稅政策。對于市場前景良好的大數據初創企業，納入小微企業優惠政策扶持。對符合稅法相關規定的大數據新技術、新產品、新工藝研究開發費用，實施加計扣除政策。

二是建立財政專項扶持基金。建立國家大數據產業發展投資基金，吸引社會資金參與，擴大大數據產業投融資能力，重點扶持基礎性、關鍵性產業領域；設立大數據產業發展專項基金，用于支持大數據技術研發、產業化項目和重大工程。

三是加大投融資扶持政策力度。深化金融服務改革，為大數據產業發展提供良好的資金扶持。首先，各級地方政府要積極引導創業投資基金投向大數據產業，鼓勵設立一批投資于大數據產業領域的創業投資基金；其次，鼓勵地方設立支持大數據產業發展的風險投資基金和股權投資基金，引導社會資金投資大數據產業；最后，引導和鼓勵符合上市條件的大數據企業在國內上市，拓寬大數據企業直接融資渠道。

5.加強大數據重點領域關鍵技術自主研發創新與應用

大數據產業是技術和應用雙重驅動的產業，必須通過加大關鍵技術研發支持力度和擴大應用范圍來增強大數據產業的核心競爭力。

一是加大財政資金對關鍵基礎共性技術的研發支持力度。建議在國家層面上設立大數據關鍵基礎共性技術研發的國家財政專項資金，支持突破一批核心技術，以期形成構建具有核心技術自主權的大數據產業鏈的能力。即突破大數據采集、大數據分析與挖掘、大數據可視化、存儲管理、數據安全、以及數據實時在線處理、非結構化數據處理等關鍵核心技術，形成自主可控的大數據技術架構，提高關鍵核心技術的自主研發能力。

二是引導企業加強大數據核心技術和應用技術的研發投入，形成一批可復制、可推廣的行業解決方案。加速推進大數據關鍵核心技術應用試點示范。選擇一批信息服務企業作為試點企業，積極推動大數據應用，以應用牽引創造需求，加快我國大數據產業化和市場化進程。

6.加強基礎設施建設和大數據專業人才培養

目前，我國大數據產業整體實力與國外相比仍有較大差距，尤其是大數據基礎設施薄弱、專業人才隊伍不足是一個亟須打破的制約瓶頸，需要在國家層面上給予強有力支持。

一是加強基礎設施建設。我國大數據產業還處在發展初期，最迫切的就是完善大數據產業發展所需的基礎設施建設問題。當前必須抓好如下工作：要在國家層面上統籌規劃大數據基礎設施建設，根據國家發展重點，結合本地區實際有序布局大數據平臺、數據中心等基礎設施。務必要防止盲目建設和重復投資，避免出現“爛尾樓”工程。要扎扎實實地加快推進“寬帶中國”戰略，加快寬帶網絡建設，優化網絡通信能力，提高通信網絡質量，降低整體運營成本，健全網絡通信服務保障體系，大幅度擴大光纖網絡、移動網絡和無線局域網覆蓋范圍。建立大數據產業園區形成產業集聚效應。中央和地方政府應根據實踐情況有序規劃大數據產業園區，并實施優惠政策鼓勵大數據企業入園創業，促進產業集群發展，不斷培育壯大具有國內和全球影響力的大數據產業領軍企業。

二是多元化方式培養大數據專業人才。發展大數據產業的一個重要前提是必須具備多層次、高素質的大數據專業人才隊伍。鑒于我國大數據專業人才隊伍不足的現實，應著力于兩方面：一方面，要培養大數據重點領域關鍵核心技術研發人才。從緊迫性而言，要充分發揮政府的主動引領作用，實施人才引進戰略，以大數據領域研發和產業化項目為載體，積極引進高端人才，重點引進一批活躍在大數據技術發展前沿、國際領先水平的高端專業人才和團隊。從長期來看，要立足于依靠我國重點高校和科研院所培養輸送，致力于培養和造就一支懂指揮、懂數據采集、懂數學算法、懂數學軟件、懂數據分析、懂預測分析、懂市場應用、懂管理等的復合型“數據科學家”隊伍。另一方面，要培養和造就高素質的大數據應用人才。可采取多元化培養方式，即支持國內高等院校設置大數據相關學科、專業，培養大數據技術和管理人才；支持職業學校開展大數據相關職業教育，培育專業技能人才；鼓勵高校和科研院所針對大數據產業相關技能對在職人員進行專業培訓，縮短大學培養人才的周期來滿足大數據產業對人才的需求，使我國產學研協同創新實踐步入“三螺旋”時代③。

7.加快推進政府統計制度與方法改革

我們必須積極應對新時代的數據科學面臨的挑戰，主動進取，充分利用大數據催生大變革，在大數據思維框架下構建新的統計制度與方法，推動現代化統計體系建設。加快推進數據標準化需要充分發揮有為政府的作用，建議從國家層面上組織專家隊伍，在積極借鑒國際經驗的基礎上，結合我國國情進行專題研究。當前要著力于對推動大數據的基礎標準、技術標準、應用標準和管理標準等進行深入研究，積極鼓勵先行先試，在試點成熟后上升為標準推廣實施。當前，必須加快建立政府部門、事業單位等公共機構的數據標準和統計標準體系，推進數據采集、政府數據開放、指標口徑、分類目錄、交換接口、訪問接口、數據質量、數據交易、技術產品、安全保密等關鍵共性標準的制定和實施。密切關注國際標準和技術發展趨勢，善于進行國際交流合作，要積極組織參與國際標準制定，提升我國大數據標準制定的國際話語權。

8.促進國際合作與交流

在經濟全球化時代，大數據產業要發展壯大，開放合作是必由之路。我們要堅持平等合作、互利共贏的原則，積極推進建立多層次的國際合作交流合作機制，在大數據開放共享、產業發展、數據安全、政策法規等領域加快建立和完善大數據國際交流合作平臺，逐步完善國際合作機制。結合大數據應用創新需要，積極引進大數據高層次人才和領軍人才，利用國際創新經驗促進我國大數據產業注入新的活力，加速世界共融；結合“一帶一路”等國家戰略，支持國內大數據龍頭企業積極開拓國際市場，輸出優勢技術和服務，形成若干具有國際競爭力的大數據企業和產品，在優進優出中實現大數據產業競爭力的提升。

注釋

①中國互聯網絡信息中心（CNNIC）：《第40次中國互聯網絡發展狀況統計報告》，2017年8月4日。

②IDC & EMC. The Digital Universe of Opportunities. https：//www.emc.com/collateral/analyst-reports/idc-digital-universe-2014-china.pdf.

③“三螺旋”理論是20世紀90年代中期，紐約州立大學的社會學家亨利·埃茨科威茲和阿姆斯特丹科技學院的羅伊特·雷德斯多夫教授在三螺旋概念基礎上提出的官、產、學三者之間關系的著名理論。該理論主要分析了知識經濟時代政府、產業和大學之間的新型互動關系，即政府、企業與大學是知識經濟社會內部創新制度環境的三大要素，根據市場要求而聯結起來，形成了三種力量交叉影響的三螺旋關系。這一理論被學界認為開創了一個創新研究的新領域、新范式，產學研的研究從此向“三螺旋”時代邁進。

責任編輯：曉 立

Research On the Development of China′s Big Data Industry

Cha Hongwang Zheng Tingting

Abstract：This paper analyzes the present situation of the development of China′s big data industry from six aspects including industrial scale， industry form， regional distribution， industry competition pattern， industry policy and trading market. Furthermore， this paper also analyzes the main problems in the development of China′s big data industry from seven aspects， which include data property rights， government data， data value， data security and data protection， big data enterprises， big data talents and big data technology. Based on the problem orientation， the paper puts forward the countermeasures and suggestions for speeding up the healthy and orderly development of the big data industry in China.

Key words： big data； big data industry； data property right； government data opening and sharing