催生数字经济的双轮驱动力

有人将2013年称为中国的“大数据元年”，因为随着数据的广泛使用，大数据已经呈现出快速发展的态势，可以说以势不可挡的姿态进入企业家们的思维中，并在社会的各个领域开始了它的实践。2015年，大数据就上升到了国家战略层面。到2017年，大数据已渗透到经济和社会的方方面面，我国大数据产业的发展也进入爆发期。

随着云计算、物联网、人工智能与大数据技术的深入融合、政策和标准体系的完善、人才队伍的建设，以及应用场景和解决方案的丰富化和落地实施，未来的大数据产业也将迎来新一轮的增长。

目前，数字化信息和知识已经跨越了单一部门，渗透到了各个领域，出现产业数字化和数字产业化两大趋势，也就是所谓的“双车轮”。数字产业化是指以信息为加工对象，以信息技术为加工手段产生生产力，如信息通信业、软件服务业等，并不断向传统产业渗透。产业数字化是指第一、第二、第三产业等通过将数字化技术和产品融入传统生产环境中，促进产能和效率提升，通过互联网技术对于传统产业进行连接与重组，使传统产业与数字技术结合。换句话讲，产业数字化是通过技术完善数字化流程，把数字技术应用到不同行业的运营与管理中心，每一个传统行业都需要进行数字化革新，产品的生产、制作要与大数据、智能AI技术及区块链结合起来。产业数字化存在的意义在于，使大量数据、模型、决策信息平台化汇聚、在线化调用，系统之间实现互联互通操作，实现了业务系统的功能重用、快速迭代、敏捷开发、高效交付、按需交付等。

数字产业化可以说是继农业经济、工业经济之后新的经济形态，重塑着中国经济新结构，深刻地改变着人们的生产和生活方式，并日益成为经济增长的新动能。

IDC最新发布的《全球半年度大数据支出指南，2018H2》预测在2019年度，大数据与商业分析解决方案全球市场的整体收益将达到1896.6亿美元，相比2018年增长12.1%。IDC认为，在2019—2023年预测期内，全球大数据市场相关收益将实现13.1%的CAGR（复合年均增长率），并预计总收益于2023年达到3126.7亿美元（如图3-9所示）。

数据显示，2018年数字产业化加速增长。2018年我国数字产业化规模达到6.4万亿元，在GDP中占比达到7.1%，在数字经济中占比为20.5%（如图3-10所示）。随着数据的大量积累和分析手段的提升，金融、医疗、制造业、物流、交通等传统领域也加入了大数据的力量，开始实现自己的转型升级。此外，媒体、零售、餐饮等行业在大数据的促进作用下，也会产生新的运营模式和商业形态。

图3-9　2018—2023年中国大数据市场规模及预测

（资料来源：IDC中国，2019）

图3-10　2008—2018年中国数字产业化规模及GDP占比情况

（资料来源：中国信通院，中商产业研究院整理）

目前，大数据推动数字产业发展已经出现新的趋势，2019—2022年将是数字产业价值凸显和智能化发展的阶段。随着大数据技术以迅雷不及掩耳之势融入人们的生产生活中，人们对其重视和应用也会更加频繁和高效。在移动互联网、大数据、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，推动构建数据驱动、人机协同、跨界融合的智能经济新形态是必然趋势。而对于数字经济这种以新一代信息技术为基础，以海量数据的互联和应用为核心，将数据资源融入产业创新和升级各个环节的新经济形态，数字产业的发展也必将带动数字经济进入数字化、智能化阶段。

以汽车产业为例，从汽车产业大数据到汽车大数据产业，大数据将全面助推汽车产业变革。例如，通过大数据采集客户信息与特征、消费习惯、驾驶行为等，然后利用大数据分析技术为未来汽车设计、生产、制造、服务等带来建设性建议。而未来大数据信息平台的建设将成为汽车产业的顶层结构，充分控制产业的智能运转。车主集群平台、网络平台、软件平台、服务运营平台、信息提供平台、支付平台以及其他各种相关平台的建设，将形成综合的大数据服务交互管理平台，并基于云计算快速处理各种各样复杂的信息，这是通过大数据平台与服务运营平台的相互交融而形成的，构成未来产业运营的核心。因此，数据服务交互管理平台会变得至关重要。数字产业平台的建设大力提高了运营效率和经济效益：一方面，通过车联网平台可以最大限度获取车主、车辆以及交通等数据；另一方面，通过服务运营平台为车主提供线上和线下的内容、服务和移动支付。虽然这些平台的搭建及其整合是大数据产业的难点所在，但同时也是未来必然的发展方向。

在大数据和人工智能时代，大数据在驱动数字产业化快速发展的同时，也通过实现产业数字化有力地助推传统产业向数字化和智能化转型升级，二者共同作用加速经济实现效率提升和结构优化。大数据不仅通过与传统产业的深度融合，深刻变革其生产方式和管理模式，提升其生产效率和自主创新能力，而且通过推动不同产业之间的融合创新，催生新业态与新模式的不断涌现，实现数字经济的创新发展。

2018年产业数字化部分规模为25万亿元，同比名义增长23.1%，产业数字化部分占数字经济比重为79.51%。其中，2008—2018年中国产业数字化部分占GDP比重从8.8%提升至27.6%，增长十分迅速，产业数字化部分对数字经济增长的贡献度高达86.4%（如图3-11所示）。

图3-11　2008—2018年产业数字化规模及GDP占比情况

（资料来源：中国信通院，中商产业研究院整理）

在大数据和智能新时代，大数据不仅是重要的资源和资产，而且成为驱动整个社会运行和经济发展的新兴生产要素，在生产过程中与劳动力、土地、资本等其他生产要素协同创造社会价值。以工业大数据为例，其在工业制造中释放出的强大赋能效应，促进了制造业的数据化变革。随着智能制造与工业互联网的深入发展，工业产业进入了新一轮的全球性革命。互联网、大数据与工业的融合发展成了新型工业体系的核心，工业大数据的应用将带来工业生产与管理环节的极大升级和优化，其价值也正在逐步体现和被认可。^[11]目前，工业大数据在我国培育发展了三年多，工业大数据公共服务平台建设已开始发挥效用，以工业大数据应用成功支持了工业企业推进大数据全生命周期、全产业链的升级应用，从而支撑智能制造和工业转型的升级。可见，大数据与实体经济的充分融合，推动了工业的快速智能化发展。未来三年，工业大数据将继续创新应用，其重点是加快工业大数据基础设施建设，推进工业大数据全流程应用，探索数据驱动的工业新模式，以及进一步深化工业云、大数据等技术在工业领域的集成应用，争取进一步释放工业大数据对智能制造的赋能效应。(www.xing528.com)

大数据技术已成为发挥数据价值的使能因素。实际上，数据要素的市场价值提升和自生价值创造，都需要大数据作为支撑。以物流与供应链为例，随着大数据时代的加速到来，其数据呈现爆发式增长，面对海量的数据，大数据的采集、存储、分析技术就派上了大用场。在传统的供应链数据采集中，一般都是靠人工记录，这样得到的数据不够完整和及时，但是加入大数据采集技术后，这些数据采集器可以集成生物识别技术来区分各种用户数据，更加容易快速地采集数据。大数据的存储和分析技术的应用，能够及时地将这些复杂的数据归纳整理，充分提取出了数据的价值，为物流和供应链的运营提供了有力的支持。总之，使用大数据在物流与供应链管理中的应用对于做出正确供应链决策，降低企业风险，提高供应链灵敏度，以及减少成本等方面是十分有利的。随着数据采集与储存分析技术的日渐完善，大数据在物流和供应链管理中的应用研究也愈加深入。^[12]

政务大数据已成为提高政府服务效能的重要手段，并且将有力支撑政府和社会治理，为经济发展和产业数据化营商环境的建设提供了有力的支持。随着计算机、互联网等信息技术的发展与管理信息化的普及，政府的多种信息都快速地转化为信息数据，并快速地形成了内涵丰富的政府大数据。政府大数据数量庞大、种类繁多，包含了很多高真实性、权威性、专业性的信息，是各级政府扩展触觉点、提高敏锐度、提升决策水平与执政能力的重要工具和依托。^[13]目前，我国正在积极推动“互联网+政务”，加速了电子政务、数字政府等政府大数据典型业态发展。具体来讲，我国正强化公共服务大数据应用，积极探索大众参与的数据治理模式，从而提升社会治理和城市管理能力。同时，地方政府也在不断加快推动政务信息资源互联开放共享的进程。可见，大数据在政务领域的应用在逐步深化，已经成为宏观调控、公共服务、社会治理的重要手段，有力地支撑了政府行政服务效能的提升。

目前，我国许多地方政府都制定了大数据产业和数字经济发展规划，有力地推动大数据在经济发展、转型升级和治理中的作用，为数字经济的发展创造良好的环境条件。以广东省惠州市为例，2018中国国际大数据产业博览会发布《2018中国地方政府数据开放报告》显示惠州总排名居全国第26位，大数据产业发展浪潮已然给市民的生活带来明显变化。惠州以大数据产业发展中的关键问题为出发点和落脚点，已经将大数据应用到了各个领域，如智慧交通、智慧医疗、网上预约、支付等民生应用方面，《惠州市发展大数据产业总体设计方案（2018-2020年）》还提出在开展宏观调控决策支持、政府治理、公共安全、环保、精准扶贫、健康医疗、教育、交通、食药安全、文化大数据、社区服务11个领域的大数据应用，推动大数据与民生服务的融合。

在环保领域，大数据的应用能提升监测监管的水平，维护惠州的绿水青山。《方案》称，惠州将建立统一开放的环保大数据应用平台，集中各级环保部门，以及规划、城建、水利、工商等部门的数据资源，用于行政流程和环保监控，同时保证数据的真实性，杜绝监控数据造假、违法偷排等漏洞，推进资源开发、环境保护等规划“多规合一”。惠州还推行身份证或社保卡实名制诊疗，使医生能了解患者一直以来的身体状况，这便是大数据应用推动健康医疗的影响。在教育领域要建设惠州市教育监管监测平台，实现对全市教育资源配置、人才保障、教学质量和区域发展等方面进行全面、及时的数据监测，为教育宏观决策提供数据支撑。在社区养老方面，构建惠州市养老数据资源中心及应用服务平台。结合老年人多维数据分析，有针对性地提供医、养等多方面的个性化、智能化服务，使政府养老服务政策更精准、社会养老服务产品更丰富、家庭养老服务选择更方便，推动惠州养老事业和养老产业良性、健康发展。

总之，大数据正在深刻改变着人类的思维方式和生产方式，企业新模式、新业态的不断涌现，信息技术与经济社会的交汇融合和数据资源与产业的交汇融合都显示着大数据已经成为数字经济新的生产要素，并不断地形成新的生产力，而数字经济也在全方位地体现着大数据价值。面对经济的数字化、智能化发展，大数据显然已成了重要的战略资源、重要资产和核心动能，为数字经济乃至整个经济的发展带来新的机遇。

【注释】

[1]孙文静.数字经济2.0时代的机遇与挑战［J］.农村经济与科技，2019（17）：1-2

[2]同上。

[3]张渊，陶道，余小清，等.数据预测技术及其在网络游戏中的应用［JJ.计算机应用，2007（07）：1795-1798.

[4]董昭.开放的企业级大数据平台建设思路［J］.通讯世界，2017（14）：48-49.

[5]董昭.开放的企业级大数据平台建设思路［J］.通讯世界，2017（14）：48-49.

[6]韩晶，张智江，王健全，等.面向统一运营的电信运营商大数据战略［J］.电信科学，2014，30（11）：154-158.

[7]于鹃.数据仓库与大数据融合的探讨［J］.电信科学，2015，31（3）：166-170.

[8]吴涛，刘韬，王斌.安徽联通企业级大数据平台构建及应用实践［J］.电信科学，2018，34（01）：135-147.

[9]杨晓宇，李晋芳.大数据时代下的数据可视化［J］.电子技术与软件工程，2019（17）：140-141.

[10]张浩波，丁云强.基于流式计算的广电实时大数据可视化平台［J］.有线电视技术，2019（09）：47-50.

[11]田春华，杨锐，崔鹏飞.工业大数据的实践与认识［J］.软件和集成电路，2019（09）：56-65.

[12]张雅琼，刘巧云，危思攀，等.大数据分析在物流及供应链管理中的应用研究进展［J］.中国市场，2019（28）：164-167.

[13]熊赢新，刘华南，章青，等.政府大数据资源管理与价值挖掘机制构建——湖北省宏观经济大数据仓库项目的实践探索［J］.中国管理信息化，2019（20）：144-148.