數據賦能大宗商品及相關產業高質量發展的路徑研究

隨著數據和大宗商品產業的深度融合，數據已經成為驅動產業升級的重要動力、大宗商品產業發展的“新引擎”。尤其是大宗商品及相關產業數據，具有數據種類繁多、價格波動性強、全球化程度高等特點。充分挖掘大宗商品及相關產業數據，不僅是產業發展的需要，更是推動經濟高質量發展的必然選擇。但是，當前大宗商品及相關產業數據仍然存在數據來源多樣且分散、質量參差不齊、標準化問題和安全問題突出、技術人才短缺、數據分析能力不足等問題。基于此，探究數據賦能大宗商品及相關產業高質量發展的實現路徑具有非常重要的意義。

一、數據賦能大宗商品及相關產業高質量發展的重要意義

（一）數據成為新時代的核心生產要素

在過去，大宗商品的市場競爭主要聚焦于資源稟賦、生產效率以及物流網絡等傳統要素。隨著數據技術的發展，數據已成為競爭的決定性因素。大宗商品產業鏈復雜而龐大，產業鏈的每個環節都會產生海量數據，如生產數據、庫存數據、交易數據、物流數據以及金融衍生數據等。這些數據不僅記錄了產業鏈運作的真實狀態，還隱含了產業發展的趨勢和規律。通過對數據的深度挖掘，可以更精準地了解市場需求、更有效地優化產業鏈流程，從而提高產業的效率和韌性。

（二）數據驅動從“經驗決策”向“科學決策”轉型

當前，大宗商品行業的決策主要依靠經驗方式，這種方式雖然在一定程度上能夠滿足需求，但缺乏科學指引難以讓人信服。而通過數據挖掘和人工智能技術，可以構建科學、精準、高效的決策模型，從而推動企業從“經驗決策”向“科學決策”轉型。例如，通過對供需數據的精準分析，企業可以更科學地制定生產計劃，減少庫存壓力；通過對運輸數據的優化分析，可以實現物流成本的進一步降低。

（三）數據賦能全產業鏈協同發展

大宗商品產業鏈上的環節眾多，傳統模式下，各個環節的數據通常是孤立的，彼此間缺乏信息共享與協作，通過構建數據共享與協作機制，可以打破“數據孤島”，實現全產業鏈的無縫銜接，提升整體效率。例如，通過數據共享平臺，企業可以實時了解上下游的需求變化，及時調整生產計劃，適應市場實時需求。

（四）助力政府宏觀調控與政策制定

政府通過監測大宗商品數據，如能源、鋼鐵、糧食等重要品類的產量、庫存和價格波動，可以及時調整宏觀經濟政策，保障國家經濟穩定運行。如根據海關數據顯示，2023年中國鐵礦石進口量為11.2億噸，同比減少1.6%。通過數據深入分析可知，這與全球需求疲軟及國內環保政策調整密切相關，據此可以將大宗商品領域的市場波動進行歸因，為政策制定和調控提供科學依據。

二、數據賦能大宗商品及相關產業高質量發展存在的問題

（一）數據來源多樣且分散

大宗商品產業鏈上的數據來源極為廣泛，包括市場交易數據、生產運營數據、物流運輸數據以及金融市場數據等。然而，由于這些數據分布在不同部門、企業和地域之間，數據標準不統一、共享困難等問題使得數據的整合和利用存在較大障礙。

（二）數據質量參差不齊，標準化問題突出

數據采集方式不統一，數據的準確性和實時性難以保障。同時，不同環節的數據采集技術水平不一，導致數據質量存在明顯差異。這些問題直接影響了數據分析的精度和應用效果。

（三）數據安全問題突出，政策法規不完善

在大宗商品行業，數據往往涉及企業的核心商業機密和國家戰略資源信息。如何在保護數據隱私和安全的前提下，實現數據的共享與應用是當前亟待解決的問題。另外，數據使用和共享的法律框架尚未健全，企業和個體在使用數據時可能面臨合規風險。

（四）技術人才短缺，數據分析能力不足

數據挖掘和分析需要高水平的技術人才，而當前許多企業在這方面的人才儲備不足。并且即使數據挖掘技術和人工智能算法日益成熟，但在大宗商品領域，這些技術的應用仍處于初級階段。許多企業缺乏專業的數據分析團隊和技術支撐，導致數據價值未能得到充分發揮。

三、數據賦能大宗商品及相關產業發展的實現路徑

（一）完善大宗商品及相關產業數據挖掘的賦能機制

一是優化供需預測與價格發現。充分利用產業鏈各個環節供給、流通、需求等的數據，深度挖掘價格波動背后的數據邏輯。通過機器學習與人工智能技術對海量的歷史數據進行建模分析，助力企業和政府更好地預測大宗商品的供需變化，合理調整產能。二是提升產業鏈透明度。通過運用區塊鏈記錄相關交易數據，確保數據真實性與透明性，提升產業鏈各環節的信任度。通過衛星遙感技術監測相關交易數據與運輸數據，實現對產業鏈的實時動態跟蹤。三是延伸賦能鏈、產業鏈和服務鏈，助力綠色轉型與可持續發展。如挖掘大宗商品相關企業的生產排放數據，對數據深度分析，制定科學的減排路徑。四是推動國際合作與協同發展。大宗商品市場的全球化特性需要國際間數據共享與合作。

（二）建立行業級數據共享平臺

支持行業部門或具有全國影響力的行業性機構，探索建立大宗商品及相關產業的行業級數據共享平臺，將不同企業、機構和部門的數據資源整合起來，覆蓋行業全鏈條，解決數據分散的問題，實現數據的標準化、結構化、可視化和深度挖掘。提高數據利用效率，為產業鏈上下游企業提供科學、精準、高效的數據服務，推動行業高質量發展。

（三）推動數據技術的產業化應用

深化數據技術在大宗商品及相關產業的深度應用，借助大數據、人工智能等技術對市場數據進行實時分析與深度挖掘，從而幫助相關企業及時把握市場動態，更準確地預測價格波動，優化決策機制。同時，通過引入區塊鏈技術，為大宗商品交易構建更加透明、安全的體系，提升產業鏈的信用和效率，降低運營成本，為大宗商品及相關產業的健康、穩定發展提供堅實的技術支撐。

（四）加強數據安全和隱私保護

建立完善的數據治理機制，以平衡數據開放共享與安全之間的矛盾。一方面，采取數據加密、訪問權限控制等技術手段，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性，防止數據泄露或被非法利用；另一方面，積極制定大宗商品及相關產業行業數據共享協議和相關法規，明確數據的權屬、使用范圍及責任主體，為數據的合法合規使用提供制度保障。

（五）培育數據分析與管理人才

數據的深度挖掘和高效應用離不開具備深厚專業知識與數據技術能力的復合型人才，應鼓勵政府和產業界、學術界聯合開展專項人才培養計劃，培養一批既熟悉大宗商品市場動態、產業鏈運作規律，又精通大數據、人工智能等前沿數據技術的復合型人才隊伍，為大宗商品及相關產業發展提供堅實的人才保障，推動產業向更高層次邁進。

（六）深化合作、共建產業發展新生態

為數據更好賦能大宗商品及相關產業發展，構建由政府、企業、研究機構和社會多方協同參與的新生態，實現數據賦能的全面落地。在此生態中，政府應充分發揮自身優勢，有效發揮統籌協調作用，通過制定相關政策與法規，推動數據共享與資源整合，為大宗商品及相關產業數據流通與應用提供政策保障。企業不斷加強技術創新與數據應用，利用大數據、人工智能等技術提升核心競爭力。研究機構專注于數據挖掘與分析技術的研發，為企業和社會提供前沿的技術解決方案。同時，社會各方積極參與，為數據賦能創造良好的輿論環境與市場需求，共同推動數據技術在各個領域的廣泛應用與深入發展。◆

（作者單位：國家發展改革委價格成本和認證中心）