大数据环境下的我国产业竞争优势转型

汪亚青

[摘 要]大数据时代不可逆转的到来，昭示着产业竞争优势出现新的转型契机。通过合理化大数据使用态度，并结合我国产业发展的实际状况，找寻出大数据库建设滞后，存在严重的外部依赖性、大数据的知识产权保护意识和手段不足、人才队伍建设缺乏顶层设计等诸多阻碍大数据促进产业竞争优势转型的问题。由此提出，建立服务产业竞争的独立大数据体系是获取竞争优势的全程保证，这就需要厘清独立大数据体系的建立基础、标准和作用。最终通过大数据与物联网和智慧城市联动发展以促进信息交互、大数据产业集群化（群落）以整合产业竞争资源，并以大数据服务产业竞争情报搜集的途径使中国在新一轮产业竞争优势转型中夺得先机。

[关键词]产业竞争优势转型；大数据；智慧城市；物联网；产业竞争情报

[中图分类号]F49；F20 [文献标识码]A [文章编号]1672-2426（2014）11-0067-06

人类社会的每一次进步，都是由新技术引发新一轮产业革命。发生在大数据时代的技术革命是基于纳米技术、生物技术、信息技术和认知科学多学科联动的，这必将引发井喷式的产业创新。大数据也不再仅停留在技术层面，作为一种战略资源，我国必须把握大数据在产业竞争力中的巨大催生作用，方能实现高品质的转型，以获得在国际竞争中的有利位置。

一、大数据使用的合理态度

大数据作为一种新事物，对待它的态度决定着其未来的地位和发展走向，这是一种认识层次上的顶层设计，是一种观念上的思维规制。有研究报告显示，大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享、交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。按照信息处理环节，大数据可以分为数据采集、数据清理、数据存储及管理、数据分析、数据显化及产业应用等六个环节。[1]本文所关注的主要是第六个环节，即产业应用方面。

业界对于大数据使用的态度，虽根据各行业特征的出发点和实际作用的落脚点有所不同，但纲领性主张所见略同。其中有代表性的有中国工程院院士汪应洛，他认为大数据是数字化生存时代的新型战略资源，对国家和社会发展作用巨大。我国应大力推动大数据研究及产业发展，并以此带动决策机制及社会经济各项事业的发展与变革。当前，全球正处于数据量暴增的时代，从长远来看，大数据的发展不仅是科学技术的发展，也会带动决策机制的变革，促进从经验决策、量化决策向大数据决策的转变。传统信息产业创造经济效益的模式是从信息本身起步，再转化为理论性指导，再转化为体系化知识，最后转化为实现生产力的资料。这种模式虽发展基础牢靠，但有着原始材料转化为生产力速率极低的致命弱点。大数据的使用必须跳过中间冗杂的过渡环节，一些技术理论积累和信息转化环节可以适当精简或者整合。实现大数据向生产力转化的简单路线架构，才能吸引更多的社会资源对大数据进行开发，从而更快更有效的实现成果转化。数据的价值在于将正确的信息在正确的时间交付到正确的人手中。未来将属于那些能够驾驭所拥有数据的公司，这些数据与公司自身的业务和客户相关，通过对数据的利用，发现新的见解，帮助他们找出竞争优势。

大数据环境下，数据的采集分析是一个系统的、综合的过程，单个企业很难通过自己独立掌握的数据来准确判断市场走向，因而很容易进入错误发展轨道。但如果只依靠企业间自觉的联合又不切实际。各企业必定首选搜集分析自己需要的数据，且在存在竞争对手的情况下更不会完全信息共享，而会极力在信息共享中不丧失竞争优势。这样看来，仅停留在单个企业或它们之间的层面很难发挥大数据的巨大作用。整合资源第三方势力就成了首选。中立的第三方势力可以最大限度的中和各方的利益需求，制定最为中性的竞争合作规则，从而可以充分发挥大数据的威力。

二、利用大数据推动产业竞争优势转型存在的操作性障碍

（一）大数据库建设滞后，存在严重的外部依赖性

长期以来，我国信息产业的数据库建设情况与使用情况高度不符，国内数据库存量完全不能满足国内市场使用量大的需求。国内对数据需求很旺盛的通讯业、银行业等公共服务业基本遵循“IOE”模式，即使用IBM的服务器，Oracle的数据库和EMC的存储。这意味着不仅大数据的收集工作依赖海外企业，更严重的是数据收集后的分析工作也交由他手，这大大降低了我国数据应用产业的独立性。大数据作为政治社会和经济社会发展的“新引擎”，这种状况不仅影响到我国的信息安全，也会制约我国产业竞争力的形成。旧有的“IOE”模式已不具备在大数据环境下继续存在的价值，但即使是伴随大数据出现的Hadoop模式也不是由我国提出的。这一在灵活性、增量速度和数据规模上远超“IOE”的新模式会在接下来相当长的时间里成为数据应用领域的主流体系，我国不能再一次将产业发展的路径置于别国设计的轨道当中，必须做出突破和改变。目前造成这一被动态势的原因是大数据原创体系和基础技术的话语权基本由国外控制，国内阿里巴巴集团和百度等大型互联网企业也努力建立服务自身发展的数据库，但由于缺乏统筹发展的势力存在，独立发展的数据库的社会贡献率很低。正如微软公司掌握视窗系统，就可以牢牢控制操纵系统市场，从而在微机领域掌握绝对领导权，英特尔的微处理器也是这样的情况；通讯领域的2G和3G技术基本由国外控制，我国选择创新发展4G网络，但4G必须与之前的技术兼容，因此同样逃不脱受控制的尴尬情况。大数据库是一种平台，想要利用大数据进行产业生产力的提升，无论如何也逃不开大数据库的使用，但事实上我国大数据库的使用仍然存在严重的外部依赖性。在信息的增值链上，分布着数据（Data）、信息（Information）、知识（Knowledge）和智慧（Wisdom）四个层次，每一个层次代表着信息加工的不同阶段。首尾两大重要环节目前基本掌握在发达国家手中，我国主要作用于增值链的二三环节。国内发展较好的企业也是多做一些数据加工和基础分析等诸如传统制造业中我国扮演的简单加工制造一样的工作。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种生产工序，那么这种工序实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

（二）大数据的知识产权保护意识和手段不足

大数据时代将传统数据和信息的概念泛化，很多本身并不具备价值的信息都被新理念涵盖进来，通过相关概念的关联和相关算法的处理，成为有效的信息。英特尔中国研究院首席工程师吴甘沙在评论《大数据时代》一书时指出，目前急需解决的是数据拥有权、隐私权和使用知情权。随着个人、企业和政府更深地融入数据经济，数据拥有权成为了覆盖人类生活和工作每一个角落的基本权利，应该像其他私有财产一样受到保护[2]。拥有者应该可以随时了解自己有几份拷贝数据、这些数据在哪里、谁在使用、产生了多少价值，法律法规也应对这些权利进行界定。大数据将传统服务业变革为知识产权性服务业和高新技术服务业，开发智慧信息的前提是保证数据的知识产权受到充分的保护。我国的知识产权保护一贯落后于发达国家。知识产权的保护是实现信息共享平台建设的前提，数据拥有者没有获得合法权力的保证就不会愿意将数据这一重要生产资源提供出来。没有充分的知识产权保证是造成我国具备影响力的企业纷纷建立独立数据库的诱因。这种独立的、割裂的信息孤岛状态非常不利于形成发展合力，导致我国产业始终处于大量内耗境况下，国际竞争环境则极为不利。大数据最重要的表现就是开放性和时效性，缺乏知识产权保护的我国市场带来的闭塞的自我保护其实与大数据的这一特征背道而驰。知识产权保护意识和手段的缺失是制约我国大数据有效促进产业竞争优势转型不可忽视的“绊脚石”。

（三）人才队伍建设缺乏顶层设计

变革未动，人才先行。对于大数据使用人才的队伍建设，汪应洛院士视之为极为重要的部分。他认为必须进行体系化的设计，包括培养方式、培养环境和教学教材的选定。教育必须领先于经济发展才能服务于社会进步。但目前我国新兴产业的人才储备量远远不能满足迅速膨胀的需求。首席数据官、数据工程师、数据科学家、数据咨询师、数据分析师等新工作岗位的出现，标志着大数据人才需求的多样化[3]。

第一个问题是，我国数据人才的培养尚未从传统信息产业中脱离出来。数据是咨询业发展的重要原材料，数据人才也必将成为咨询业的构成要素。而目前我国的数据人才培养还停留在信息时代的水平上，无论是教育理念、学术理论还是课程教材都尚未实现“大数据化”，传统的计算机、电子信息专业毕业生仍需要通过再教育才能初步掌握大数据应用的必要技能，这就给人才创造价值的效果和效率带来了不利影响。

第二个问题是，缺乏跨领域的人才。简单地说，掌握数据的人分析不出有价值的信息，可以分析出有价值信息的人却无法掌握数据。大数据人才并不能只是数据本身领域的人才，必须和需要服务的产业相挂钩，成为精通数据领域和本职领域的“两栖”人才。我国这一类的大数据人才极度匮乏，这一现象存在于各产业中，尤其是传统产业。这给产业竞争优势转型带来了很大的困难。反观发达国家，美国大学专门开设了研究大数据技术的课程，培养下一代的“数据科学家”。一些美国公司也在向大学提供教育研究资助，并赞助与大数据有关的比赛扩大大数据技术开发和应用所需人才的供给。[4]

第三个问题是，对人才引进的重视程度高于对本土人才培养。我国产业发展的起点一般都比发达国家低，长期处于后发地位导致“急功近利”式的发展成为很多产业的选择。这一问题在人才使用上也大量存在。国内的企业为了实现迅速赶超，往往选择“终南捷径”，通过从海外引进人才，甚至用优厚条件直接从竞争企业中挖走相关人才。这种纯粹的人才流动并不会增加人才储备总量，反而会降低人才更新创造能力。

三、建立服务产业竞争的独立大数据体系——获取竞争优势的全程保证

（一）独立大数据体系的背景：国内外产经现状的集成考量

在产业环境日趋复杂的当下，大数据体系的基础是多样化的。首先，国际整体竞争环境是第一支撑点。西方发达国家基本已经跨过大数据应用的成长期，进入到大规模商业化阶段。美国作为最早提出和发展大数据产业的国家，该国大部分产业都已经由资源密集型、资本密集型向数据密集型成功转型。发达国家大数据产业的发展已不再大量依赖政府的政策，而是广泛的市场需求驱动，数据驱动型企业和信息技术产业需要海量的初始数据和分析后数据，这些蓬勃并处于健康增长态势的市场是成长的大数据体系的重要推动力。大数据体系是跨学科的综合体，相关技术的突破不能仅依赖于少数几个研究所或者大学，西方国家充分发动大学科研资源，并提供畅通的应用实现渠道，从而促成大数据体系的持续发展。其次，我国的大数据应用现状是第二支撑点。之前的历次产业革命中，我国都处于效仿者和追赶者的地位，而这一次新产业革命，我国基本与发达国家同步进行，这就给发展带来众多的机遇和挑战。根据中国大数据技术与产业发展白皮书（2013）显示，我国在公共领域对大数据的运用主要集中在电力行业、智能交通、电子政务、司法系统等四个方面。我国大数据应用面仍十分狭窄，且缺乏大数据应用群落，分散化的资源很难形成聚力。同时，国家层面缺乏明确有步骤的产业发展计划，有着明确规划和布局的仅是北京、上海、贵州、山西等部分省市。学术性研究多于应用性研究，研究大数据的非政府组织基本由高校专家负责，与应用层面的企业交流匮乏。最后，我国的产业发展态势是第三个支撑点。自从2010年9月8日国务院发布《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，我国就开始长足发展战略性新兴产业。经过数年的培育，目前我国长三角等经济发达地区的新兴产业在经济中的比重已经超过传统产业。战略性新兴产业对数据的依赖程度远高于传统产业，大数据的发展和体系架构必须符合我国制定的七大重点发展的战略性新兴产业，以实现二者的高度融合。

（二）大数据独立标准化体系是博弈的实质

大数据体系的标准有两个制定依据。其一是，规范本国大数据研究和应用的相关企业的发展路径。目前我国尚缺乏大数据研究和应用的顶层设计，类似百度、腾讯、用友等互联网或者软件企业各自设置了满足自身数据使用的大型数据库，这些数据库具有高度的独立性，各企业之间的大数据体系基本不存在兼容的可能性，甚至不存在信息共享的可能。这样的设置很容易造成资源浪费，且不利于更高层次的大数据技术研发工程的展开。因此，我们需要培育一个统一的大数据体系，此体系对框架内的企业具有一定的约束力。国家规模的大数据体系应建立科学的、有操作性的统一标准。产业内部统一的标准可以防止个别企业垄断或操纵市场，也可以大大提高产品的质量保证。其二是，在国际范围内形成具有相当影响力和认可度的标准认证体系。产品的质量是产业竞争力的核心保证，大数据及相关产业正处于快速发展期，标准的设定必须迅速有效完成。大数据时代下，海量数据的分享与交互会加强民族间融合，甚至会抵消民族文化的独立性。在这种可能被同化的危险境地下，必须建立自己的数据体系，避免陷入数据陷阱，从而丧失争夺国际市场主导权的可能性。由国家级标准认证体系升格为国际标准认证体系是获取产业竞争主动权的必由之路。鉴于此，在创建我国大数据体系时必须将眼光放长远，既有我国产业发展特色，又需要考虑未来成为国家标准认证体系的可操作性。历次产业革命的经验告诉我们，只有在国际范围内创造自我主导的标准体系，才能借助此体系创造更有利于己方产业发展的条件，也容易在竞争中甚至是在贸易纠纷中掌握主动权。产业竞争中的规则制定者永远都是赢面更大的一方。同时，大数据体系的创立必须有“三年计划”或者“五年计划”，根据短期现状和长期展望灵活变更发展方向和策略，在规制我国产业健康发展壮大的前提下，尽快占据国际标准认证的高地。在目前的初始发展阶段，发展路径选择存在不确定性和盲目性，政府必须与企业协作，在充分调研市场和研究国际同行行为之后做出理性决策。

（三）大数据体系的作用域：体系效用发挥的保证

前大数据时代，阻碍生产发展的障碍主要是信息的匮乏。但在大数据时代，最大的障碍是数据的筛选。企业要将之前花在搜集数据的时间用在筛选海量数据上。因此，国家需要为市场中的企业搭建方便快捷且廉价的信息集成筛选匹配系统。拥有先进的信息集成筛选匹配系统，可以大大减少企业的数据使用成本和数据搜集时间，这对于获取竞争优势有着巨大的战略意义。任何数据如果不应用到实际的分析之中都是没有价值的。这就要求必须在大数据背景下压制信息的过度泛滥化，培养有效合理的筛选逻辑。

大数据已经超越了20世纪后半叶兴起的传统信息技术，国家竞争的主战场被重新界定，必须重新认识科学研究的新范式，重新审视产业变迁的驱动因素，重新理解投资的决策依据。在未来充分释放能量的大数据时代，只有能够提供功能最为丰富、数据量最大的数据平台的公司才可以在企业的竞争中获胜；只有能够拥有最大的大数据产业的国家才可以在国家的竞争中笑到最后。开放的数据促使信息产业繁荣，数据驱动的企业必将超越劳动力驱动、资本驱动等传统驱动引擎带动的企业。传统产业必将在大数据和移动互联时代迸发新的生命力。与此相对应的是，凡是跟不上时代步伐的产业，最终的命运就是退出未来的舞台。

大数据的应用应当极力避免被垄断化。大数据作为一种重要的生产资料，很容易成为行业巨头谋求独占的重要资源。不合理的垄断会扼杀产业竞争，从而导致竞争力的低下。要提高对数据的辨伪能力。数据是一种资源，多层次叠加的大数据更是战略资源。先发地区为了获得市场竞争优势地位，必定会试图垄断数据，甚至操纵数据以巩固既得利益。被操纵的数据会为了满足既得利益团体的需求而被粉饰，必须提高数据辨伪度，方能在重要决策中不至于落入圈套，以致做出错误决定丧失主动权。

四、大数据在我国产业竞争优势转型中的使用策略

（一）大数据与物联网和智慧城市联动发展以促进信息交互

大数据使用的关键是交互信息。我国目前产业发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应，各部门间不愿公开和分享数据，这就造成数据之间的割裂，无法产生数据的深度价值。产业竞争力是产业内部各企业竞争力的综合体现。信息孤岛带来的负面影响，其实就是国内企业内耗付出的代价。单一的数据无法发挥最大效能，部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。单一的大数据其实很难直接作用于产业竞争优势的形成，而物联网的兴起大大提升了大数据的获取能力。物联网将现实中的物体通过搭建网络联系起来，为大数据增加了很多接入点。更为关键的是，这些物联网提供的数据都是实时数据，而同以往大数据多为历史数据，这对于瞬息万变的当下，参与国际竞争是极为有利的。

大数据驱动下的智慧城市建设，也是产业竞争优势形成的重要基础。智慧城市作为城市化发展的未来状态，其可以大大增加区域内各节点的关联度，联系密切的同时信息交互变得更加畅通有效。智慧城市把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，并且进行普遍连接，与现有的互联网整合起来。智慧城市的运行基础来源于对大数据的深度分析，物联网的搭建为大数据的获取提供了便利，而大数据体系的信息为智慧城市的发展提供了素材，最终智慧城市的形成会降低产业租金的付出，减少产业设计、生产、物流和资金使用等多方面的成本，从而为竞争优势的获取提供了有力支撑。

（二）大数据产业集群化（群落）以整合产业竞争资源

大数据产业本身作为产业体系中的一部分，既是脱离于传统产业又是全产业中的组成环节。大数据产业指建立在对互联网、物联网等渠道广泛大量数据资源基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和分发的信息服务业。[5]构建大数据完整产业链和产业集群，有助于实现国内或区域内大数据创新资源的聚集整合。释放大数据对产业竞争优势的支撑作用，就需要集成大数据全链条的资源，重点开展大数据在生产制造、商业服务、金融、文化、教育等行业的应用，发挥大数据对生产效率提升的带动作用，促进产业的转型升级。大数据诸如人机互动、深度开发等关键技术的进一步发展，可以提升数据的技术转化度和产业应用度，增加数据的创新能力。

聚合的大数据产业也有助于人才队伍的建设。大数据时代下符合产业竞争优势获取的人才是复合型人才，必须掌握大数据和本产业的相关技术和应用能力。除与高等院校加强联系联手培养人才外，更重要的是搭建实践平台，并以整合的形式使人才可以熟悉全链条的业务，为复合型人才的培养创造最优的环境[6]。成熟化的大数据交流平台和产业融合体系对于人才、技术、资源和资本的最优配置提供了可能性。

大数据实现产业集群化后，政府便于快速展开相关发展战略。政府在基础设施建设、信息公开平台、扶助手段展开和联合对外抗衡等方面，都有着速率上和效率上的显著提升。集群化的大数据产业可以组建产业内部联合会和上下游产业间的联合会，一个联合起来的整体在面对国际竞争甚至是国际贸易纠纷时会有更大的主动权和话语权，可以提高数据产业和其他战略性新兴产业在国际上的影响力。同时，通过选择和构建良好的企业生态系统，从外界获取有价值的数据和知识，是企业提高核心竞争力获取持续竞争优势的重要途径。[7]健康的产业生态体系有着明确的思路和目标，整合的数据资源可以实现规范有序的发展，避免内耗和资源浪费，最大限度地增加投入产出比，减少本国产业的信息使用成本，直接作用于产业竞争优势的形成。

（三）以大数据服务产业竞争情报搜集

产业竞争情报主要是指采用全球产业竞争视角，从产业全局的角度出发，通过对不同国家，或者地区间（国内各省市）的相同或相似产业所处的产业竞争环境的实时监测，及其对影响该产业领域发展的相关情报要素进行搜集、整理、加工、分析，在此基础上制定出相应的产业竞争战略，从而最终为该国或地区整体产业竞争力的提升而服务[8]。产业竞争情报是为产业获取竞争优势所必须的核心信息。产业竞争情报的搜集对了解分析竞争对手，以便针对性地制定应对战略有着至关重要的作用。在一个需求经济当道的环境中，产业获得竞争优势的重要途径是在需求尚处于萌芽状态时就能够准确预测并牢牢抓住。大数据技术通过对过去和现在的数据进行分析，从而获得对未来进行预测的可靠依据，这一重要依据是我们判断未来需求落脚的根本所在。通过产业竞争情报分析研究，可以协助企业和主管政府部门充分了解产业发展现状并预测未来趋势从而科学指导产业要素合理配置。大数据时代背景下，产业竞争情报的搜集必将充斥着海量数据，搜集和分析各生产环节的市场信息，就将成为获取竞争优势的决定性因素。

大数据的实时性与产业竞争情报的时效性相吻合，大数据糅合的多种类具有很强关联性和结构性的信息也可以提供更全面的产业竞争情报来源。动态性、多元性和实时性成为产业竞争情报的重要依据，大数据的产生可以提供基础性材料，使产业竞争情报的即时传播和多渠道送达可以有更多选择。在大数据背景下，对搜集的数据进行综合考量，摈弃传统单线条而改为全领域情报研究。大数据时代渗透到各种生产环节的信息已经不再是独立在外的因素，而是重要的生产资料。从初始化的数据上升为直接服务于生产的情报，这种无形资产同样是产业内部的财富，基于大数据的产业竞争情报可以提供有力的战略支持，以促使我国产业获得竞争优势。

参考文献：

[1]李春伟.中国电子商务企业发展报告（2013）[R].北京：中国发展出版社，2014.

[2]张影强.将大数据提升为国家战略[J].中国经济报告，2014，（1）.

[3]牛禄青.构建大数据产业环境[J].新经济导刊，2012，（12）.

[4]刘小刚.国外大数据产业的发展及启示[J].金融经济，2013，（18）.

[5]牛禄青.大数据时代来临[J].新经济导刊，2013，（2）.

[6]迪莉娅.我国大数据产业发展研究[J].科技进步与对策，2014，（2）.

[7]资武成.“大数据”时代企业生态系统的演化与建构[J].社会科学，2013，（12）.

[8]赵筱媛，郑彦宁，周洋，郑超.产业竞争情报服务模式分析流程研究与应用[J].情报理论与实践，2014，（1）.

责任编辑 宫秀芬