摘要：目前，大数据在推动生产效率提升和经济社会转型升级方面的积极作用已获得普遍共识。加快促进大数据发展，充分发挥其在政府决策和服务、需求和风险预测、技术和产业驱动、舆情监控等方面的重要作用，将为精准推进“三去一降一补”提供重要支撑。但与此同时，我国应在数据整合共享、大数据核心技术研发、数据安全保障等方面做出努力。

关键词：大数据供给侧结构性改革国家治理

一、大数据为经济结构调整带来机遇

大数据开启了一次重大的时代转型。据国际数据公司IDC统计，全球数据总量增长约每2年翻一倍，预计到2020年，将达到44ZB，且85%以上的数据以非结构化或半结构化的形式存在。国际咨询公司麦肯锡报告指出，数据已经渗透到每一個行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长浪潮的到来。多数研究观点均将大数据视为继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰，甚至有观点认为，其与云计算共同引领的以数据为材料、计算为能源的又一次生产力大解放，可以媲美第一次和第二次工业革命。

目前，世界主要发达国家纷纷将大数据的建设和发展上升为国家战略，期待以此撬动经济效率的提升和整个社会的转型进步。一些先行者已经取得了初步成绩。据英国智库Policy Exchange报告显示，英国政府通过高效使用公共大数据技术，每年节省了约330亿英镑（约2932亿人民币）；据华沙经济研究所测算，欧盟27国因大数据的引进，至2020年将获得1.9%的额外GDP增长；据麦肯锡估计，医疗健康大数据的有效利用将为美国节省12%—17%的医疗成本，同时使美国的医疗服务质量得到提高。

我国对这场大数据革命也做出了及时响应。早在2012年7月，国务院发布《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》就明确提出，支持海量数据存储，处理技术的研发和产业化。2015年，国务院又先后发布了一批重要文件，正式确立了国家大数据战略部署。2015年1月，国务院发布《关于促进云计算创新发展 培育信息产业新业态的意见》；7月，发布《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》和《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》；9月，发布了《促进大数据发展行动纲要》。随后，2016年国家发改委先后出台《关于组织实施促进大数据发展重大工程的通知》和《促进大数据发展三年工作方案（2016—2018）》，这表明我国大数据战略的顶层设计不断完善，并且加快落地实施。2017年12月8日，习近平总书记在中共中央政治局第二次集体学习时，就实施国家大数据战略、加快建设数字中国发表了重要讲话，“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”亦被写入十九大报告。在这样的背景下，大数据这一几乎横跨所有社会经济领域的技术变革，无疑将给正在寻求转型升级的中国带来巨大机遇。

二、大数据助力供给侧结构性改革持续深化的路径

十九大报告明确提出，我国经济正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，必须坚持质量第一、效益优先，以供给侧结构性改革为主线，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革，提高全要素生产率。2018年政府工作报告亦将“深入推进供给侧结构性改革”放在2018年各项工作之首，做出坚持把经济发展着力点放在实体经济上，继续抓好“三去一降一补”，发展壮大新动能、加快制造强国建设、继续破除无效供给、深化“放管服”改革、不断优化营商环境等一系列部署。可以说，大数据的特性、功能，与供给侧结构性改革的内涵、目标是十分契合的，大数据为供给侧结构性改革提供了巨大空间和无限的可能。具体来说，大数据助力供给侧结构性改革持续深化主要包括以下四个方面（如图1）。

（一）提升政府决策能力，助力“三去一降一补”精准发力

一是在政策出台引导方面，通过对产业大数据的监测分析，将有助于在实施五大任务过程中做出更为快速精准的研判，实现动态调整。例如，随着能源行业广泛引入传感器，对传感器创造的海量数据进行在线实时分析，将显著提升数据的质量和时效性。又如，贵州省在利用大数据实施精准扶贫方面先行先试，通过打造全省“扶贫云”平台，针对不同原因、不同类型的贫困对象，实现因户因人施策和帮扶措施的动态化。二是在政策落实效果方面，“用大数据说话”正在成为重大政策实施效果新的评估反馈渠道。2017年，钢铁领域去产能取得了明显成效，但国家发改委互联网大数据分析中心基于卫星遥感、人流移动位置、空气质量等大数据监测分析发现，个别关停企业附近区域出现温度升高、人流量增大、空气质量再度恶化等情况，疑似出现“死灰复燃”，为事中事后监管提供了重要线索。又如，基于大数据语义识别技术，还能够主动发现群众集中反映的疑似“伪贫困县”，而此前缺乏动态的政策评估和监测体系正是导致“伪贫困县”频现的主要原因（见表1）。

（二）发挥预测核心功能，助力加大有效供给和风险防范

首先，大数据的核心是预测，其预测功能的充分发挥将有助于增强供给结构对需求变化的适应性和灵活性，成为供求结构新动态平衡机制中的桥梁。例如，美国通过对土壤、气候、作物成熟度，以及设备、劳动力成本，乃至贸易商和行业合作伙伴等方面的实时数据收集，建立模拟模型帮助农民做出从生产规划、种植前准备、种植期管理，直到采收等40多项前瞻性决策，实行精细化、智能化的农产品生产。再如，“全面二孩”政策实施后，教育供给规模的大小需要依靠包括城镇化、人口流动等在内的大数据和可量化的分类研究来预测，避免出现“短缺”和“过剩”并存的局面。其次，大数据预测还将有助于风险的预警和防范。2008年，阿里巴巴根据买家询盘数的大数据分析，早半年成功预测到了金融危机，并对中小企业制造商发出了预警。联合国“全球脉动计划”通过对全球范围内Twitter和Facebook的文本信息数据进行实时监测和情绪分析，对大规模失业、流行病爆发和社会动乱等提供了早期预警。在我国深入推进结构改革的过程中，更需要发挥大数据在影响经济和社会安全稳定的一系列风险因素中的监测和预测作用。

（三）驱动智能制造和新兴产业发展，助力积聚中长期发展新动能

一方面，大数据本身就是智能制造的关键技术。大数据的感知、采集、存储、通信、分析、可视化等技术都是智能制造技术的一部分。例如，海尔集团沈阳冰箱工厂利用工业云将用户个性化需求直接发送到生产线，实现定制化生产；用户还可通过生产线上的上万个传感器随时查到自己冰箱的生产进程。目前一条生产线可支持500多个型号的柔性化大规模定制，生产时间缩短到10秒一台。又如，湖北美岛服装有限公司借助20多年来与全球一流服装品牌的合作积累，打造出亚洲最大的女装版型数据库，通过实物版型的数字化建立知识模型，从而快速进行版型换装、放码、布料冗余度测试等改进优化，使版型设计从通常的7天左右压缩到几小时，企业从传统服装加工转型升级为服装加工数据服务提供商。另一方面，大數据围绕产业链上下游带动了智能终端的普及应用、物联网、云计算等产业的蓬勃发展。同时大数据正在成为和矿物、化学元素一样的“原始材料”，与制造业、文化创意等传统产业深度融合，进而将衍生出数据材料、数据制药、数据挖矿、数据物流、数据服务等一系列战略性新兴产业。据中国信息通信研究院测算，2017年我国大数据产业规模已经达到4700亿元，同比增长30%。大数据作为战略性资源，以及大数据分析技术作为核心技术变革带来了全新的产业发展前景，有助于将资源进一步集中到有高需求的新兴产业，促进中长期发展新动能的积聚壮大。

（四）优化公共服务质量效率，助力让人民对改革有更多获得感

让人民群众有更多获得感是改革方案含金量的充分体现，也是改革发展的最终落脚点。首先，基于微博、微信、博客、论坛等社交网络获取的互联网大数据，有助于帮助政府更好地把握理解群众对于经济改革重大问题和重大政策的评价和态度，同时及时听取群众呼声，进而改善公共服务供给和社会治理。例如，在化解部分行业过剩产能，推进产业转型升级的过程中，各省积极出台相关政策。互联网大数据分析发现，其中河北、江苏、山东三省的有关做法最受网民认可，网民满意度和关注度呈现“双高”特征（如图2）。又如，在推进简政放权过程中，互联网大数据分析帮助锁定单身证明、死亡证明、无犯罪记录证明等一系列网民呼声较高的“奇葩证明”，让“减证行动”更加有的放矢（见表2）。其次，通过大力推行“互联网+政务服务”和政务信息系统整合共享，使得打造全覆盖、全联通、全方位、全天候、全过程的政府服务模式成为可能，为有效提升政务服务效率，深入推进放管服改革提供了有力支撑，真正惠及普通群众，做到“数据多跑路、百姓少跑腿”。

三、政策建议

从全球角度看，我国大数据仍处于起步阶段。大数据助力供给侧结构性改革的路径也尚存在诸多障碍，亟待以问题为导向，进一步推动国家大数据战略行动加快落地实施，更好地发挥大数据对我国经济结构优化升级的乘数效应。

（一）加快数据整合共享，进一步打通决策支持和群众服务的全链条

我国各级政府部门掌握着全社会约80%的公共数据，但目前有近八成省市的政务信息资源未实现共享。要进一步打破部门数据各自为战壁垒，深入推进“数据通”“业务通”，建议在国家层面尽快布局大数据中心体系建设，研究制定数据标准规范，夯实数据整合共享基础设施；将数据共享开放纳入各地各部门绩效考核和问责机制，督促实施成效；以“互联网+政务”“智慧城市”等为抓手，进一步推动跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的数据共享大平台的建设和管理。在此基础上，积极与企业积累的社会数据进行平台对接，真正打通决策支撑和群众服务的数据链条。

（二）突破核心关键技术，加快构建自主可控的大数据产业生态系统

目前，我国大数据方面自主研发水平整体较弱，核心领域仍长期依赖国际通行技术。亟待瞄准世界科技前沿，加快相关研发布局，集中优势资源攻关海量数据存储、数据清理、数据计算、数据分析、数据可视化等领域的核心关键技术，在国际竞争中争取主动权。同时，加强宏观政策引导，抓好大数据与实体经济的深度融合，以及产业链上各环节企业的深度合作，推动构建自主可控的大数据产业链、价值链和立体生态系统。

（三）强化数据安全保障，切实守护好大数据发展和国家信息安全的生命线

2017年，WannaCry勒索病毒在全球上百个国家和地区发动的网络袭击事件引发全球对网络安全和数据安全的高度警醒。大数据时代面临的复杂安全形式，对于数据资源保护能力以及相关法律法规保障体系都提出了更高的要求。一方面，要加强关键信息基础设施和重要系统平台的安全维护，着力形成强大的数据安全检测、预警和溯源能力；另一方面，应加强政策、监管、法律的统筹协调，推进数据安全相关立法提速，建立健全数据产权保护制度，加大对技术专利、数字版权、数字内容产品及个人隐私等的保护力度以及违法违规行为的惩处力度，切实为国家大数据战略行动的加快落地构筑好安全有序的保障体系。

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（邱尔丽，国家信息中心大数据发展部。）