论大数据与非公有制经济发展的深度融合

刘建军

一、引 言

大数据带来了巨大的社会和经济变革潜力，受到各国政府和各界人士的高度关注。多数发达国家都从国家战略层面提出了一系列大数据发展计划，以推动全社会对大数据技术及其应用的探索和研究。当前中国经济正处于转型升级的关键阶段，大数据、云计算等前沿技术的蓬勃发展，有利于发展新经济、培育新动能。[注]《李克强出席中国大数据产业峰会》，http：//district.ce.cn/newarea/roll/201605/25/t20160525_11997915.shtml2016-05-25。而非公有制经济正在成为经济转型升级的重要力量，是推动供给侧改革的活力源泉之一。因此，亟需将大数据的发展提升到战略高度，通过各种创新和探索，推动产业升级和创新、经济转型和民生建设。

中国的非公企业已经认识到大数据的价值，很多非公企业在信息化建设中，构建了大数据的初级系统，如市场信息采集系统、实时生产监控系统等。非公企业目前虽然还没有建成高级的大数据应用系统，但己身处“大数据”浪潮之中。国内学界意识到大数据对经济社会发展的深刻影响，已经着手将大数据的概念、技术、特点和经济分析结合起来。俞立平首次提出了大数据经济学的概念，认为大数据经济学包括大数据计量经济学、大数据统计学和大数据领域经济学，具有“智能经济学”的特点。[注]俞立平：《大数据与大数据经济学》，《中国软科学》2013年第7期。李文莲、夏健明从三维视角阐述了大数据对商业模式的创新驱动机理，为身处大数据时代的企业运用新的商业模式提供了一个系统化的分析框架。[注]李文莲、夏健明：《基于“大数据”的商业模式创新》，《中国工业经济》2013年第5期。黄鑫在大数据的基础上，对重新构建经济金融管理体系进行了深入探讨。[注]黄鑫：《基于大数据理念构建经济金融管理体系探讨》，《商场现代化》2015年第16期。杨文认为，以大数据促进贵州经济社会发展时，应根据实情和资源从四个方面着力，同时提出贵州加快推进大数据产业发展的对策建议。[注]杨文：《贵州依托大数据促进经济社会发展的思考》，《贵阳市委党校学报》2015年第5期。申红艳、吴晨生、扆铁梅等介绍了国内外大数据在宏观经济分析中的应用现状，剖析了大数据为宏观经济分析带来的机遇与挑战。[注]申红艳、吴晨生、扆铁梅、滕飞：《大数据时代宏观经济分析面临的机遇与挑战》，《经济研究参考》2014年第63期。万岩、潘煜提出大数据产业是基于数据流动的生态系统，并探讨了政府在大数据生态系统中所扮演的角色，还从保障和促进中国大数据生态系统健康发展的角度，就相关公共政策的重点提出了建议。[注]万岩、潘煜：《大数据生态系统中的政府角色研究》，《管理世界》2015年第2期。邬贺铨提出了“大数据时代”的概念，并预测和展望了大数据在商业、科技等领域的发展前景。[注]邬贺铨：《ICT的2012》，《世界电信》2012年第3期。陈潇洋以京东和阿里两大电商为例，探讨当今迅猛发展的电商如何利用其数据优势来拓展更为广阔的发展前景。[注]陈潇洋：《电商如何拥抱大数据——以京东、阿里为例》，《当代经济》2015年第18期。徐晋认为，大数据的本质就是社会经济的离散化解构与重构，在此基础上讨论了大数据经济学的基本范式。[注]徐晋：《大数据经济学》，上海：上海交通大学出版社，2014年。蔡跃洲分析了大数据时代的特征，认为大数据革命给经济社会带来颠覆性冲击，促使经济范式发生转换。[注]蔡跃洲：《大数据应用衍生新经济现象》，《中国社会科学报》2016年3月2日，第4版。

通过梳理上述文献就会发现，基于大数据的非公有制经济发展的研究比较少见。有鉴于此，本文拟从大数据与非公有制经济发展两者的内在逻辑关系入手，分析大数据与非公有制经济交叉融合发展面临的困境，构建基于大数据的非公有制经济发展生态系统，提出大数据与非公有制经济发展深度融合模式的对策与建议，希望能够对有关部门和学术界的相关研究提供有益借鉴。

二、大数据与非公有制经济发展的相互影响

大数据产业已经成为一种新兴的经济形态，因为数据开放和旺盛的应用需求，催生了大批的“双创”型中小企业，这些非公企业成为挖掘大数据价值的主体。二者正在悄然融合，一种以数据为中心，重视统计、量化和数据相关性而非理念演绎、概念推理、逻辑关联的新型非公有制经济范式已经崛起，如图1所示。

图1 大数据下的新型非公有制经济发展范式

(一)大数据对非公有制经济的影响

1.大数据提升非公有制经济发展决策的预见性。在中国政府大力引导和推动下，大数据正广泛应用于交通、物流、广告、电信、医疗、娱乐和农业等领域，相关行业产业获得蓬勃发展。以深度挖掘经济形势和产业发展的数据为基础来进行决策，不仅可以对其未来的发展趋势进行大致的预测，实现对有限资源的最优配置，更好引领非公企业转型升级方向，还能促进实体经济与虚拟经济、非公有制经济与公有制经济，以及非公有制经济中的个体经济、私营经济和外资经济等相互了解，减少重复生产，达到协调平衡发展。

2.大数据提升非公有制经济发展模式的精确性。应用大数据可以对未来非公有制经济的发展提供精准导航，将线上捕捉的消费者行为导入线下，实现私人定制、个性化生产与智能制造，降低市场不确定性潜藏的风险，推动供给侧结构性改革。因此，大数据将成为非公企业的核心资产和非公有制经济发展的新引擎。

3.大数据提升非公有制经济职业经理人队伍建设的科学性。当前，中国非公有制经济职业经理人队伍不断壮大，但素质参差不齐。新生代企业家特别是职业经理人仍相当匮乏，多数属于业主型企业家，他们安于现状，无力建立现代企业制度，家业传承问题日显突出。通过建立非公有制经济职业经理人数据库与综合评价平台，能及时跟踪分析非公有制经济职业经理人队伍发展现状，改变非公有制经济职业经理人思维模式。

4.大数据提升非公有制经济发展所需融资的便捷性。多年来，中国中小企业普遍面临融资难、融资贵的困境。大数据与非公有制经济发展相融合，可以突破传统的信贷机制在时间和空间上的桎梏，有效减少信息不对称，消除借贷双方的信息隔阂，实现信贷业务流程的再造与变革，在提高经济效率的同时，还能有效控制风险，让借贷双方互利共赢。这对于非公企业融资和再生产具有重大意义。表1显示了非公企业主要融资模式的效率对比。

表1 非公企业主要融资模式的效率

(二)非公有制经济发展对大数据的影响

1.非公有制经济是大数据的主要“栖息地”。目前，非公有制经济每年创造60%左右的国内生产总值、80%左右的社会就业和超过50%的财政税收，已成为经济社会发展的重要力量。非公企业经营活动、消费者行为等都会产生海量数据。非公企业既是产业数据的基地，又是数据分析服务的需求方和应用地，也是大数据产业竞争的重要战场。

2.非公有制经济是大数据的重要“孵化地”。非公有制经济已成为适应和引领新常态的重要活力源泉。非公有制经济的发展壮大为大数据发展提供所需资本，越来越多的非公企业意识到大数据技术能为企业创造价值，因而投资于大数据研究，正在开发分析工具以供企业运用。

3.非公有制经济是大数据的“发展高地”。大数据并非一个全新的产业，而是与已有产业融合，对已有模式的改造、升级和替代。非公有制经济行业的竞争与合作，有助于建立大数据产业联盟，也有助于非公企业间的信息互享与技术交流，从而实现大数据产业的跳跃式发展。

三、大数据与非公有制经济发展融合面临的问题

随着大数据产业链的延伸及非公有制经济发展模式的不断创新，大数据与非公有制经济的融合也面临一系列不容忽视的问题：

其一，数据源头待激活。非公有制经济数据主要来源于政府、互联网公司、金融机构、非公企业、用户数据等五个方面。其中，80%以上数据由官方掌握并闲置。而众多具有数据源属性的企业中，只有不到8%开展了数据租售业务。即使是拥有丰富沉淀数据资源的互联网巨头公司，出于竞争的自闭保护也让数据孤岛化，“应用偏差”问题突出。

其二，数据清理难度大。企业利用大数据研判市场前景并进行决策首先面临的问题即数据是否真实准确。实际情况是，数据来源多样化，包含的大量数据源自网络，真实性和准确性未加证实，价值密度不高，数据本身噪点较多；数据格式不一致，包含了文字、视频、图片等不同格式的半结构化数据和非结构化数据，难以整合加工。

其三，数据安全存隐患。当前大数据的发展仍面临诸多问题，安全与隐私问题首当其冲。首先是大数据的深度挖掘使敏感性和价值性较高的数据聚集起来，一旦泄露将给国家安全、企业生存和个人隐私带来无可估量的损失；其次是大数据基础技术还不够成熟，特别是在核心数据保护和防御方面还存在较大问题，需要进一步花大力气解决；再次是大数据的交易和使用权限，目前法律界还没有明确加以界定。

其四，掌握大数据技术的经济分析人才缺乏。2016年12月，工信部发布的《大数据产业发展规划(2016-2020年)》中指出：中国大数据发展目前存在大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺的问题；2017年5月，数博会上发布的《2017年中国大数据发展报告》披露了中国大数据人才缺失的现状。值得一提的是，可以利用大数据技术进行经济分析的人才更是匮乏，这成了大数据与行业发展深度结合的主要障碍。

其五，大数据与非公有制经济结合的平台亟需开发。非公有制经济涉及的行业分布广，所属行业特色鲜明，所采用的数据基础和处理方法也不尽相同。虽然近年来已涌现出Map Reduce、Hadoop等相对成熟的大数据分析平台，但还缺乏对非公有制经济进行预测分析和满足不同行业个性需求的大数据技术平台。

四、大数据与非公有制经济发展深度融合机理

“大数据”从新资源、新技术运用、交易成本降低、价值链及网络重构等方面重塑商业发展模式。数字技术在传统行业的使用、电子商务在交易渠道的广泛推行、大数据的挖掘和使用，使企业在管理方式、市场机会、产品设计、营销、服务、商业模式等方面发生巨大的变化，这种变化带来了很多行业的革命性变局，也就是颠覆与改造。本文从数据流动的角度构建非公有制经济生态系统，以大数据为中心，以政府、公有制经济、非公有制经济、市场等相关要素为主体，通过其互相作用促使数据不断更新与应用，如此反复循环，从而形成大数据与非公有制经济发展深度融合的生态系统，如图2所示。

图2 基于大数据连接与融合的非公有制经济生态系统

首先，大数据重新定义政府和企业在非公有制经济发展中的边界。一般来讲，企业边界由其核心价值的辐射能力决定。一旦“大数据”成为企业的优势核心资源，大数据资源和技术必将成为企业边界的限制因素，就能实现突破产品边界、业务边界甚至产业边界的创新。同时，大数据时代也促使政府自觉地规范职能行为，使政府管理效率和服务水平更高，从而推动政府职能的创新，提高国家的治理水平和治理能力。

其次，大数据在公有制经济与非公有制经济之间搭起一座“桥梁”。公有制经济和非公有制经济都是中国经济社会发展的重要基础，都是全面建成小康社会的重要力量。大数据能解决公有制经济与非公有制经济信息不对称问题，实现信息的互联互通，推动混合所有制经济改革。二者优势互补、融合发展，有利于促进产业结构换代升级，形成以大型企业领头、中小企业配套、分工协作为纽带的产业集群，从而推动中国产业迈向中高端水平。

再次，大数据与非公有制经济发展共生共荣。大数据与非公有制经济发展不是简单的叠加，而是深度融合。非公有制经济发展促使大数据产业链和创新链延伸，建立起市场导向、央地协同、产融结合、创新驱动的大数据发展新路径、新模式，为大数据价值的持续实现提供支撑。大数据的发展，则衍生出一个庞大的大数据产业，为非公有制经济的发展带来新经济增长点。

最后，基于大数据连接与融合的非公有制经济生态系统具有自我造血功能。大数据是促进整个生态系统良性循环的“心血管”，能让系统内的每个角色发挥最大功效。企业依靠大数据能提高对市场的洞察力、分析问题的速度与应对危机的能力。政府依靠大数据进行宏观调控，能加速当地结构调整和转型升级步伐；消费者通过大数据平台，更容易找到适合自己的产品或服务。大数据将众多分散的信息聚集到平台中，产生信息集聚效应，使上下游关联方汇集一起，形成集群，实现“捆绑式”发展。

五、政策建议

目前，中国大数据的研究与应用工作尚处于起步阶段，对大数据与非公有制经济发展深度融合模式分析更是少之又少。数字经济时代，大数据与非公有制经济融合将成为重点。值得注意的是，由于大数据产业链及技术体系还不够完善以及非公有制经济发展面临的诸多问题，大数据产业与非公有制经济发展尚处于浅层次融合。但从趋势上看，随着政府、企业等对大数据战略的重视，大数据开始在经济社会各领域的发展应用和融合创新中发挥重要作用。为了使大数据与非公有制经济更好地融合，应着重做好以下几个方面的工作：

第一，加快建立非公有制经济大数据平台。平台主要由政府、互联网公司、企业以及金融机构多方合作搭建，如图3所示。政府运用互联网大数据手段搭建“互联网+非公有制经济”服务平台，建立跨部门的政府综合信息处理平台，打造指尖上的非公有制经济服务保姆。通过该平台的搭建，实现在线沟通，疏通企业与职能部门的沟通互动渠道，收集、梳理、汇总非公有制企业生产经营状况、各种诉求、各种困难，进行大数据多维分析，为官方决策提供参考。在这方面，作为国内较早发展大数据省份的贵州走在了全国前列，它建成了国内首个省级政府数据集聚、共享、开放的“云上贵州”系统平台，为其他省份提供了借鉴。互联网公司搭建大数据平台，来为市场经营实体提供网络基础设施服务。企业搭建大数据平台，可以掌握更多用户信息，继而构建用户360度立体图像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。金融机构搭建大数据平台，可以统筹管理金融系统内部多源异构数据与外部征信数据，更好地完善风控体系，在内部可保障数据的完整性与安全性，在外部则可控制用户风险。

图3 非公有制经济大数据平台建设框架

第二，打造“互联网+非公有制经济发展”深度结合模式。大数据是互联网发展到当今阶段呈现的固有特性之一，“互联网+非公有制经济发展”深度结合模式必然具有广阔的应用前景。首先，互联网上涌入的用户交易数据、企业内部数据都会产生体量庞大、更新频繁的新数据源，充分整合加工这些数据有助于降低调查成本，提升调查数据质量。其次，互联网具有搜索引擎功能，政府部门或非公企业都可以对关键词进行科学的甄别筛选，引入数据分析模型，完善非公有制经济统计、市场需求和反馈等各类指标，全面预判与及时监测经济运行趋势。

第三，强化大数据运用意识。尽管多数企业组织的决策者已然具备了“用数据驱动业务”的意识，但是在实际操作中，数据价值的真正落地还存在困难。《2017年中国大数据产业生态地图暨中国大数据产业发展白皮书》披露，企业出于对成本、市场等方面的综合考虑，一般对大数据应用的相关开支都控制在300万元左右，其中有近一半的企业不足100万元。物联网的出现与发展推动了数据采集能力的提升，为数据库的建立提供了有力的支撑。数据的采集处理应用将成为时代的发展主题。

第四，加强复合型专业人才的培养和贮备。要依托高校培养和储备大数据人才，鼓励高等学校建立大数据学院，设立大数据经济学等学科，推动高等学校与行业企业、科研院所深度合作。鼓励企业多途径加强对在职人员大数据技能培训，努力培养一批能熟练掌握数理统计、经济学以及计算机网络等知识的复合型人才，以多维度分析和把握经济形势和市场规律。政府在招录公务员时，应通过设置岗位条件招收了解数据开发和挖掘工具的金融专业人才，做好人才的贮备。

第五，完善网络和平台安全管理保障机制。一是将安全技术与大数据技术结合，运用数据检测等手段来判断数据是否受到安全威胁。二是构建大数据安全保障体系，规范大数据的所有者、使用者、建设者、运营者等行为标准，加强数据终端、网络空间、云计算平台的建设和管理。三是不断完善大数据开发、保护的相关法规政策和标准，为大数据发展营造健康良好的发展环境。