实施国家大数据战略的内在要求和价值体现

□ 郑迦元

随着Web2.0、云计算、物联网、人工智能等新信息技术的兴起，数据中蕴含的多样性、实时性、多变性等特征日渐显著，大数据时代已悄然来临。在党的十九大上，习近平总书记提出了“建设科技强国、网络强国、数字中国、智慧社会。”[1]在中共中央政治局第二次集体学习大数据战略时，习近平总书记再次强调，“推动实施国家大数据战略，推进数据资源整合和开放共享，更好地服务我国经济社会发展和人民生活改善。”[2]通过贯彻落实习近平总书记关于大数据的系列讲话精神，深刻理解国家大数据战略的五大内在要求，挖掘其在商用、民用、政用领域的价值体现，有利于提升我国社会治理现代化，加快数字中国的建设。

一、大数据的概念

互联网技术普遍应用于社会各领域后，便产生了海量的数据信息。大数据是信息时代的新兴事物，与人类生活密切相关。但由于大数据目前发展还不够成熟，理论体系并不完善，因此学术界没有对其准确的概念界定。

麦肯锡公司作为大数据研究的权威机构，曾在报告中这样定义：大数据是指具有获取、储存、管理和分析能力的数据集，它与常规的数据库不同的地方在于其规模的庞大。[3]它还重点强调，并不是说一定要超过特定TB值的数据集才能算是大数据。亚马逊公司的大数据科学家John Rauser认为：大数据的数据量很大，使得其对计算机处理能力要求很高。[4]国际大数据专家维克托·迈尔·舍恩伯格指出，大数据是指“人们无法通过处理少量数据而获得的关键信息，可以从海量数据处理工作中获得。”[5]

目前，大数据已经成为主要发达国家提升社会经济运转效能的重要手段。我国2012年开始起草大数据发展规划，2015年8月，国务院出台了《大数据发展行动纲要》，并首次从国家层面明确提出了大数据发展的目标规划。京、沪、黔、渝等省份相继出台了省级政府层面推动大数据发展的综合性政策，并呈星火燎原之势。深入探析国家大数据战略的内在要求和价值体现，有利于推动大数据更好地智能化服务经济社会发展。

二、实施国家大数据战略的内在要求

2017年12月8日，习近平总书记在主持中共中央政治局第二次集体学习大数据战略时，深刻分析了大数据目前在我国的发展状态，并结合实际对实施国家大数据战略提出了五项内在要求，构成了大数据战略实施的五大主题。

（一）推动大数据技术产业创新发展

实际上，百度、阿里巴巴等互联网龙头企业在数字经济应用领域的规模、市值都处于国际领先的地位。但是，由于我国大数据产业技术创新的不足，严重阻碍了互联网企业的进一步发展。信息基础设施的建设不够完善、互联网技术人才的缺乏、科技创新实力的薄弱，导致了我国的互联网核心技术研发远远落后于发达国家。习近平总书记在4·19全国网信工作座谈会上也谈到，“核心技术受制于人是我们最大的隐患。”[6]这就意味着，无论一个互联网企业市值多高、规模多庞大，只要该企业没有自己的核心技术，供应链就成为了别人的囊中之物。这就如同把房子建在别人家的墙基上，不管修筑得多富丽堂皇，也经不起风吹雨打。因此，培养大数据人才在新时代技术产业创新发展中就显得尤为重要。同时，努力开发建设高、精、尖大数据产业园区，把技术创新发展摆在大数据战略的首位，为我国建设网络强国奠定基础。

（二）构建以数据为关键要素的数字经济

2017年3月，政府工作报告中首次写入数字经济的概念，党的十九大也将大数据作为培育、发展经济的新增长点。可见，数字经济、大数据对推动经济发展新形态具有重要的促进作用。当前，要想充分发挥数字经济的创新驱动能力离不开大数据作用的发挥，这是因为大数据是推动其新经济形态形成的关键因素，也是充分发挥市场经济在资源配置当中的决定性作用的关键因素。通过对于大量数据的有效利用以及国家实行的开放数据体系，能使数字价值得以充分释放，且进一步推动传统产业的转型，加快大数据与实体经济的融合发展，促进新兴产业的培育。处理好我国实体经济由传统经济向新兴经济的内涵式发展转型期间所面临的跨越式问题，就必须正确把握处理好数字经济与实体经济两者之间的关系，尤其是掌握好数字经济中的关键内涵，以更好地推动两者之间融合发展。

（三）运用大数据提升国家治理现代化水平

充分利用大数据、云计算、人工智能和物联网等新兴信息技术，加强国家社会治理现代化的建设，是提升我国社会治理水平的题中之义。通过建立大数据信息集中共享平台，全方位地完善我国事前事中事后治理的风险防范机制，可以加速实现治理能力现代化的进程。建立事先防范的大数据风险预测系统，利用大数据技术分析社会治理中出现的难点、痛点问题，在政府部门决策时，提供更好的依据，根据数据信息，构建相应的风险预测评估标准，从而降低社会治理中的误判概率。打造事中控制的大数据共享平台，实现参与社会治理的主体多元化，提升政府部门的办事效率，满足多方主体的利益需求，提高社会公共服务品质，有效地控制国家社会治理中易出现的风险。最后，利用海量数据存储技术，更快地制定出合理的事后应急预案，为事后的风险防控体系做好保障工作。

（四）运用大数据保障和改善民生

习近平新时代中国特色社会主义思想中明确指出，要坚持贯彻以人民为中心的发展理念。大数据的推动与发展，为广大人民提供了更便捷的信息获取平台，享受到数据分享后带来的生活便利，并通过手机、电脑中的智能应用软件，了解和关注到实时更新的可利用数据。通过掌握分析处理大量的数据信息，我们可以从中提炼出具有高价值的信息部分，用以处理重大的民生问题，为相关决策提供依据，从而满足人民对美好生活需要。因此，我们需要建设相关技术的研发机构，培养更多的大数据技术人员，保证技术的研发和输出，为解决民生问题打好坚实的基础。

（五）切实保障国家数据安全与完善数据产权保护制度

随着大数据时代的来临，正确看待国家数据主权问题已显得尤为重要。国家网络空间主权事实上就是国家数据主权，想要确保国家的网络安全，就需先保证国家数据库的安全。从国家大数据战略来看，数据主权分为个人数据权利、国家数据权利。个人数据权利主体是公民，国家数据权利主体是国家。二者在大数据战略中都处于主导地位。西方国家强调数字主权的主体是个人，而我国的数字主权则强调个人与国家的权利并重，充分体现了我国尊重人民群众主体地位、维护社会秩序稳定、确保国家网络安全的价值理念。为了保护国家数据主权的安全，我们需尽快针对大数据、数字经济颁布相关的法律法规，约束该领域的部分行为。如今，我国对网络空间行为进行约束现行的法律法规只有《中华人民共和国网络安全法》，当务之急需制定一部大数据相关法，以弥补大数据在法律上的空缺，加强对其领域的监管。

三、实施国家大数据战略的价值体现

大数据加快了产业革新的步伐、方便了人们的生活、提高了政府治理的能力。因此，努力挖掘大数据在商用、民用、政用三大领域的价值，才能实现社会智能化的建设，共筑数字中国。

（一）商用领域：智能化引领产业转型升级

在我国加快推进大数据战略背景下，国内大数据发展正从互联网公司三巨头——百度、阿里巴巴、腾讯（简称BAT）扩展为全国各地智能化发展的百花齐放。京、津、沪、粤、黔等地大力支持大数据产业发展，逐步构建与完善促进该领域发展的体制机制，破除制约大数据战略健康有序推进的制度性障碍，实现大数据战略运行规范化与制度化紧密结合。大数据开发与利用已成为区域省市创新引领经济社会发展的新动力，实现各地经济发展、公共服务、社会治理以及民生改善等领域深度融合，极大提升经济社会发展能力与质量。首先，以大数据实践促发展。着力建设现代化产业园区，根据产业链提档升级需求，优先发展智能制造、人工智能等新兴产业，使其成为大数据开发、应用的试验田。同时，通过培育引进大数据融合发展枢纽型企业，带动区域智能制造产业甚至传统制造产业实现跨越发展。其次，建立大数据创新发展平台。以创新发展、服务社会为大数据发展战略导向，使大数据制度供给、理论研究与实务推进有机结合。在建立健全大数据发展制度保障前提下，充分利用高等院校、科研院所等智力资源，大力支持大数据智库发展，培育大数据创新发展载体，使其成为大数据资源研究开发与实务利用相互促进的纽带。

（二）民用领域：智能化服务社会民生

大力推进数字民生工程的建设与发展，就是要运用大数据优化社会民生服务，加快民生服务的均等化、便捷化，促进公共服务的人性化、普惠化等。在“互联网+”时代背景下，有效地利用“互联网+”的手段，推进教育、医疗、文化等民生工程与互联网、大数据相融合，可以激发新兴民生数字服务业——数字医疗、数字教育、数字社保、数字食品安全、数字体育等的活力，能够更好地完善智能化民生服务。另一方面，在我国全面实施扶贫攻坚的过程中，建立更多的乡镇移动宽带服务站点，汇集当地人口需求的数据信息，可以搭建全国数字经济桥梁，并利用大数据为精准扶贫提供保障。整合各级地方政府的相关资源，汇集数据成立综合型的农业大数据中心，为我国农民提供便捷高效的数字农业服务，进而推动乡村振兴战略的发展。

（三）政务领域：智能化提升政府治理能力

信息数据已成为我国经济社会运行中最宝贵的资源之一，而经济社会发展中公私各部门科学、精准、高效施策均离不开以各类信息数据为基础的输入与输出过程。一方面，政府率先垂范，提高数据开放意识与范围，通过制度的形式打破各部门信息孤岛，利用公共机构信息数据资源共享清单、负面清单等具体举措，着力推动政府内部数据整合开发、共享，积极保障互联网企业、组织、媒体能够依法利用数据进行产品开发的权利。建立全国一体化政府信息数据开放共享平台，大力发展电子政务，提升政府利用数据服务社会的能力与水平。通过该平台使社会运行所需数据资源得以采集、共享和应用，推进政府和社会信息资源开放共享，真正做到“让数据多跑路，让群众少跑腿”，有效解决政府部门服务群众成本高、效率低等问题。另一方面，积极培养大数据人才。尽管，我国是人才大国，但在大数据创新领域的人才却极度缺乏。[7]因此，努力培养复合型的大数据人才，在高等院校设立数据科学、统计分析、数据工程等相关专业。同时，在各大城市规划大数据产业园区，建立科研机构，形成“产学研”的联动机制。优化大数据教学过程，把实践与课堂相结合，利用科学实验的模式教学，提高学生们在学习中的积极性，培养专业的大数据人才，为解决我国大数据核心技术研发问题储存后备力量。

[1]习近平.决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利——在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告［M］.北京：人民出版社，2017：31，30.

[2]习近平主持中共中央政治局第二次集体学习[EB/OL]中国政府网，2017-12-9.http：//www.gov.cn/xinwen/2017-12/09/content_5245520.htm.

[3]毛国君，胡殿军，谢松燕.基于分布式数据流的大数据分类模型和算法[J].计算机学报，2016（4）.

[4]倪宁.大数据时代下电子商务平台的探索和研究[J].江苏商论，2014（5）.

[5]维克托·迈尔-舍恩伯格.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江：浙江人民出版社，2013：10.

[6]习近平“4·19”讲话一周年：吹响迈向网络强国的号角[EB/OL]中国新闻网，2017-4-19.http：//www.chinanews.com/gn/2017/04-19/8203805.shtml.

[7]高华丽，闫建.政府大数据战略：政府治理实现的强力助推器[J].探索，2015，（1）：104-107.