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大数据产业对国民经济影响研究范文

时间:2022-06-04 03:56:47

大数据产业对国民经济影响研究

摘要:在系统梳理相关政策和文献的基础上,文章首先对大数据、大数据产业概念进行界定,大数据产业是指关于大数据资源开发与利用的一系列服务产业的集合。然后,运用主成分分析法、归回分析法,分析2010~2015年大数据产业对黔东南国民经济发展的影响,结果表示:大数据产业核心业态、关联业态暂时不能促进黔东南国民经济发展,但其衍生业态不断促进传统产业转型升级,发展潜力巨大。最后,对黔东南进一步发展大数据产业提出建议。

关键词:大数据产业;国民经济;黔东南;主成分分析;回归分析

在云计算、物联网和移动互联网等技术变革的带动下,中国已经逐步进入大数据时代,数据已经成为和材料、能源一样的国家战略资源,被称为21世纪的石油。在此背景下,贵州省提出大数据、大数据产业、中国数谷等概念,成立了第一个国家大数据(贵州)综合试验区,大数据已成为贵州最重要的发展战略,有助于贵州实现真正战略意义上的后发赶超。黔东南作为贵州省重要的民族自治州,积极布局大数据产业,努力成为贵州省建设国家大数据综合试验区的中坚力量。

一、大数据及大数据产业

(一)大数据

最初的大数据(BigData)概念,由美国未来学家阿尔文•托夫勒于1980年在其著作《第三次浪潮》中提及。从学术角度说,大数据一词最贴切的概念最早出现在2008年《Nature》杂志所设立的“BigData”专刊中,该专刊发表的文章从互联网、数据管理及生物医药信息等角度介绍大数据带来的机遇与挑战。大数据是指体量巨大、处理速度快、种类繁多的数据集合。大数据资源指社会经济自然活动产生的,运用现代技术处理获得的有价值的数量巨大、形式复杂的信息资产。

(二)大数据产业大数据产业的概念

从国际视角来看有狭义和广义之分,广义的大数据产业即信息产业,指数据相关软硬件制造到数据服务总过程所涉及到的一切业务。狭义的大数据产业指对大量数据进行采集加工处理转化为顾客需要的数据产品的产业。本文指出:大数据产业是指关于大数据资源开发与利用的一系列服务产业的集合,主要包括以信息为主要产品,关联到社会各个领域,从事数据服务的产业群体;从事数据服务相关基础设备的研发和制造;用专业的知识和技能给顾客提供策略咨询服务。

二、文献综述大数据概念

自2013年被频繁提及,风靡全球。近年来,各界学者对大数据及大数据产业的研究逐渐增多,主要集中在以下三个方面:一是大数据产业现状研究。中国大数据产业发展现状,主要体现在对大数据产业的类型、应用、发展环境和趋势等问题的研究。王伟玲研究了大数据产业的战略价值,随着信息技术的发展,数据已经成为促进现代社会经济发展的关键因素。迪莉娅、房俊民、陈立枢等对大数据产业的现状、分类、内容等进行了分析,梳理了我国当前大数据产业发展的基本态势、存在问题、发展路径及政策构建等。林辉、吴昊、宋彪等则关注大数据产业的衍生业态,分析了大数据在金融、教育、智慧城市等方面的应用。二是大数据产业集群研究。吴薛等提出了大数据产业集群的概念,以苏州为例,从生态圈视角研究了大数据产业集群的优势、困境及实现路径等。池莲从大数据产业价值链构成、大数据产业园两方面分析了大数据产业的形成路径。张丽岩等从大数据产业集群的内涵入手,建立了产业集群模型。三是大数据产业价值研究。韩先锋等基于中国2008~2013年大数据产业上市公司的面板数据,采用DEA方法测度了产业技术效率、纯技术效率和规模效率。李文娟等利用专利分析法,从技术发展趋势、技术竞争区域、技术竞争主体、技术竞争领域4个方面分析了大数据产业技术竞争态势。通过文献研究不难发现,目前对于大数据产业的研究比较分散,缺乏完整的理论分析框架,一般性、描述性的研究居多,深入性、分析性、有针对性的研究较少,以区域为视角对大数据产业与国民经济发展之间的定量研究较少,这些研究尽管在一定程度上、从应用角度能够为促进大数据产业发展予以启迪,但很难真正全方面了解大数据产业在国民经济发展中的作用。

三、黔东南大数据产业发展现状

(一)核心业态发展

大数据存储业、云平台及运营服务等核心业态2家企业,贵州申黔互联数据数据中心建成运营,已经安装500个机柜,服务器承载能力达20000台,2015年获批国家绿色数据中心试点单位。2017年上半年,软件和信息服务业收入完成0.3682亿元,同比增长82.2%;电信业务总量累计完成35.65亿元,同比增长114.7%。

(二)关联业态发展

端产品生产等关联业态39家企业,其中贵州中科汉天下公司CMOS射频功率放大器芯片,累计出货量10亿颗,市场占有率达60%,并在凯里建设了两条大规模生产线。2017年上半年,电子信息制造业累计完成总产值6.75亿元,同比增长39.33%。

(三)衍生业态

大数据衍生业态79家企业,云上锦屏、雷阿哥商城、苗岭星空、淘宝“特色中国•黔东南馆”等142个自建区域电商平台上线上运营。2017年上半年,电子商务交易完成40亿元,网络零售额完成3.3亿元,阿里巴巴农村淘宝凯里市服务中心网络零售额累计完成1000万元。电子政务云触角延伸到村,实现州、县、乡、村一张网,实现了时时监控、快速调度、快速行动的战略目标。总体来说,黔东南大数据产业发展处于起步阶段,核心业态产业发展缓慢,关联业态有一定发展,衍生业态发展较快,且潜力巨大。

四、大数据产业对黔东南国民经济影响的实证分析

本部分主要分析黔东南2010~2015年的国民经济和大数据产业发展情况,采用主成分分析及回归分析,先后运用了SPSS22.0、Eviews7.0软件构建评价模型,分析大数据产业与国民经济之间的关系,并对其做出评价。

(一)数据选取

根据大数据产业的定义,广义的大数据产业即信息产业,本文选取2010~2015年《黔东南统计年检》中信息传输、软件和信息技术服务业的统计口径对大数据产业进行描述,主要有信息传输、软件和信息技术服务业企业数(X1)、从业人数(X2)、从业人员人均劳动报酬(X3)、固定资产投资(X4)、对科学技术财政支出(X5)5个指标描述黔东南大数据产业发展水平,选取国民生产总值(Y1)、生产总值增速(Y2)、城镇居民可支配收入(Y3)、财政总收入(Y4)、全社会固定资产投资(Y5)5个指标描述黔东南国民经济发展水平。

(二)模型建立

1.大数据产业对黔东南国民经济影响的主成分分析(1)大数据产业发展主成分分析运用SPSS22.0对反映大数据产业发展的5个指标进行主成分分析,得到大数据产业发展水平5个指标的特征值、方差贡献率和累计方差贡献率。

五、黔东南州大数据产业发展的对策建议

(一)制定优惠政策,做好“三引”工作

做好“引资引智引技”工作是发展大数据产业的基础。第一,产业的发展需要资金的支持,经济底子薄是制约黔东南大数据产业发展的重要因素,政府可出台“土地价格优惠、免费建生产厂房、税收适当减免、税收后返利”等政策,吸引外面企业投资建厂。第二,高素质的大数据专业人才是黔东南发展大数据产业的重要前提,政府应着力于以下两个方面,积极做好“引智”工作:一方面,充分发挥政府引领作用,完善专业人才科研经费、工作场所、住房、落户以及未成年子女入学方面的优惠政策;另一方面,加快培育本土人才队,鼓励高校和科研院所给大数据产业从业人员进行专业培训。第三,完善技术引进与创新的各项制度,建立健全技术引进法律法规制度、技术引进工作交流与培训制度、技术引进综合统计制度等提高自身创新能力。

(二)做好数据化工作,夯实产业发展

基础有效整合资源,提高数据化水平,做好产业发展基础工作,是大数据产业稳固发展的根本。首先,加快建立公共机构的数据统计标准体系,推进数据采集、开放、交易、安全保密等关键共性标准的制定和实施。其次,打好数据采集攻坚战,做好黔东南自然生态、民族文化的资源普查工作,构建汇聚式一体化数据库。最后,建立信息交换管理标准体系,实现数据信息共享,推进信息公开,建立跨部门跨领域的交换制度,为大数据平台发展打下坚实稳固的基础。

(三)加强平台建设,提高产业化水平建设

大数据平台是实施大数据战略的重要内容,是推进大数据产业化、市场化进程的必要条件。大数据平台应以信息资源整合为重点,以大数据应用为核心,以市场需求为导向,按照有序推进、协调发展的原则,统筹大数据交易平台建设。各部门和企业要利用大数据平台、区块链技术,打破供需壁垒,解决资源浪费、信息孤岛、安全薄弱等问题。

(四)做好顶层设计,重视产业主体培育

大数据产业的发展需要强大的理论基础和科学规划作为指导。顶层设计为产业发展指明了方向,规避了发展中可能存在的弯路,实现产业的高效发展。在大数据产业发展过程中,政府应发挥统筹作用,规划产业布局,优化政策环境,提供基础信息,加强市场监管,维护市场秩序。企业是市场的主体、产业的根基,企业的活力和市场竞争力,是促进产业有效发展的引擎,应高度重视企业在产业发展中的主体地位,帮助企业做大做强,实现“以大型集团为主导、中小企业活力充沛”的良好发展态势。

(五)完善法律体系,加强信息安全监管

目前,我国大数据安全及隐私保护的法律法规缺失,对大数据信息安全的保护能力十分有限,这大大增加了我国大数据产业发展风险。虽然法律具有一定的滞后性,但对于快速兴起普及的大数据产业,不应任由其发展,而应采取相应的数据安全及隐私保护措施。可先由部委制定相关规章制度来防控风险,通过政府规章性文件的方式规范数据资源共享交换、开发利用、隐私保护等关键环节,避免信息泄露和信息滥用等问题。制定大数据采集、管理、共享、交易等标准规范,明确收集数据的范围和格式、数据管理的权限和程序以及开放数据的内容等,开展全面系统的信息安全保障试点工作,探索建立信息安全保障体系。

参考文献:

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[12]韩先锋,惠宁.中国大数据产业技术效率及其影响因素分析[J].科技管理研究,2016(14).

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[14]何晓群.多元统计分析[M].中国人民大学出版社,2004.

作者:刘隽;王秀峰 单位:贵州大学经济学院

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