地方政府推动智慧城市建设的政策工具选择——基于贵州省推动智慧城市建设的政策文本分析

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一、问题的提出

智慧城市是运用新一代信息技术，以整合、系统的方式管理城市的运行，让城市中各个功能彼此协调运作，促进城市规划、建设、管理、服务智慧化的新理念和新模式，致力于为城市中的企业提供优质的发展空间，为市民提供更高的生活品质。自IBM于2008年提出智慧城市的理念以来，美国、澳大利亚、欧盟等多个国家、地区和国际组织开展了大量建设智慧城市的探索，发布了一系列具有鲜明特色的相关政策鼓励地方智慧城市的构建。紧随这些国家和地区的智慧城市发展步伐，我国也掀起了智慧城市、智慧项目的建设浪潮。2014年8月，经国务院同意，国家发改委、工信部、科技部等八部委印发《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，提出到2020年我国要建成一批特色鲜明的智慧城市，聚集和辐射带动作用大幅增强，综合竞争优势明显提高的目标，在保障和改善民生服务、创新社会管理、维护网络安全等方面取得显著成效。2015年我国智慧城市建设在国家政策的强力推动下有了长足发展，涵盖中国制造2025、智慧医疗、智慧交通、互联网、大数据、云计算等，智慧城市建设需求的增长，已经成为我国应对经济下行压力和推进“互联网+”战略的突出亮点。2015年12月，中央城市工作会议作出了做好城市工作的具体部署，指出必须抓好城市这个“火车头”，推动以人为核心的新型城镇化，着力打造智慧城市；在中西部地区培育发展一批城市群、区域性中心城市、口岸城市联动发展。当前，我国智慧城市建设已经进入高峰期，建设智慧城市已经成为我国城市发展的必然趋势，成为推动新型城镇化的战略制高点。

大数据是智慧城市建设的关键，也是智慧城市建设的中心。贵州省作为国家大数据示范基地，大数据产业已成为经济社会发展的核心战略。2017年9月，贵州省大数据发展管理局在《智能贵州发展规划(2017—2020年)》中提出：到2020年，智能贵州发展取得阶段性进展，初步建立智能贵州发展框架，初步形成智能应用基础设施和人工智能产业链，创建全国智能制造基地和智能应用示范区。智慧城市的发展与政府制定的政策关系紧密，与政策工具的使用密切相关。以贵州省建设智慧城市所制定的政策为研究对象，筛选39份文件作为政策分析样本作案例研究，讨论现有政策工具的效用及政策制定的合理性，总结地方政府建设智慧城市、制定政策选择政策工具的有效做法，探讨地方政府在推动智慧城市建设中政策制定的成功经验和面临的挑战，并就完善政策设计给出建议。研究采用内容分析法，将政策划分为供给型政策、需求型政策及环境型政策，对每种类型政策的政策工具采用做定量分析。为提高编码的效率和效益，选用Nvivo11软件对数据进行辅助编码与分析。

二、文献回顾与理论基础

（一）智慧城市建设政策研究

近年来，随着全球范围内智慧城市实践的盛行，智慧城市政策成为学界关注的热点问题，研究主题涉及政策理念、政策设计、政策评估与政策优化等方面。如孙建军、裴雷、周兆韬等学者对不同地域、不同时期、不同行政级别以及不同政策类型的智慧城市政策进行了政策理念的强度跟踪和结构性差异比较，认为我国智慧城市在政策理念强度和政策理念结构上体现了较高的一致性和相似性[1]。黄璜、袁嘉炜认为智慧城市政策呈现出技术与人文两种政策理念导向，在政策话语中形成了“以城为中心”和“以人为中心”的两种对城市的基本认知[2]。宁家骏提出智慧城市顶层设计应该包含基础设施、管理服务、智慧产业与支撑环境等方面[3]。张中青扬[4]、任利成[5]、刘笑音[6]等针对智慧城市的建设能力、发展水平与发展潜力进行了政策评估。辜胜阻、王敏认为要深入推进智慧城市建设必须正确处理好市场“无形之手”和政府“有形之手”的关系，实现技术创新和金融创新两轮驱动，在基础设施建设中保障信息集成共享和互联互通，重视技术规范和法律规范，在典型示范积累经验基础上全面整体推进，为智慧城市的建设营造良好的政策环境[7]。

虽然上述研究覆盖了智慧城市政策的重要议题，但从政策工具的角度研究智慧城市还较为匮乏。而对政策工具的研究是十分必要的，选用何种政策工具以及用哪一种标准来评价该政策工具的效果，对政府能否达成既定政策目标具有决定性影响。本文从政策工具的视角，以贵州省建设智慧城市的政策为研究对象，探索智慧城市政策方案中政策工具运用的合理性，分析存在的问题并提出改进建议。

（二）政策工具理论

20世纪50年代中期，达尔和林德布洛姆最早开始对政策工具进行研究，该研究于20世纪80年代逐渐在公共管理学界兴起，并于90年代得以迅速发展。在我国，政策工具逐渐受到关注是在21世纪初，学者们从公共政策工具研究的意义、基础、层面、范式、模型构建、使用等方面进行了有益的探讨[8]。

政策工具是政策目标和政策执行效果的重要连接桥梁，选择合理的工具将有利于公共政策目标的实现，使政策目标由理想的蓝图变为现实。然而，公共政策制定者在制定政策、选用政策工具解决公共问题时，会面临纷繁复杂的政策工具，只有正确划分并选择合适的政策工具才能帮助政策制定者和执行者解决所面临的公共问题，从而达成政策预期目标。目前基本上是依据工具特性进行划分，没有统一的政策工具划分标准，所以学者们界定的政策工具类型也各不相同。萨瓦斯（Savas）把政策工具区分为政府间协议、政府服务、契约、特许经营、市场、补助等多种工具[9]；英格拉姆和施耐德（Ingram & Schneider）根据工具所取得的目标将其分为权威型工具、激励型工具、能力建设型工具、符号与规劝型工具、学习型工具五类[10]；麦克唐纳和埃尔莫尔(McDonnell & Elmore)把政策工具区分为系统改变、能力建设、命令型、诱导型工具四种类型，这一分类是按照对政策目标对象所造成的影响划分[11]；豪利特和拉米什（Howlett&Ramesh）在其出版的《公共政策研究》一书中，将政策工具区分为强制性、自愿性以及混合性工具三类[12]，具有较强的合理性和解释力，目前这种划分方式在国内的教科书上得到广泛运用和普及。国内学者陈振明将政策工具划分为市场化工具、工商管理技术工具和社会化手段三类[13]。张成福教授按政府介入的程度将政策工具划分为政府部门直接提供财货与服务、政府部门委托其他部门提供、签约外包、补助或补贴、抵用券、经营特许权、政府贩售特定服务、自我协助、志愿者服务和市场运作[14]。罗斯威尔（Rothwell）和赛格费尔德（Zegveld）把政策工具划分为供给型、环境型和需求型三种类型，并指出当这三类政策工具发挥协调作用而形成合力时，会使政策的效应达到最优化[15]。黄萃、张韵君、周京艳借用该种工具划分标准对产业政策的政策工具使用情况做了政策创新等相关研究，并对相关模型进行了修补。

（三）简要评述

上述政策工具类型基本上是依据工具的属性划分的。其中，罗斯威尔和赛格费尔德的工具划分方式具有权变主义的特性，认为除了工具特性以外，其应用的环境和背景也决定工具的使用过程和效果。这种划分方式强调必须明晰政策问题和目标，在此基础上运用恰当的、符合政策问题解决的政策工具。比较下来，罗斯威尔和赛格费尔德的政策工具分类方法有可取之处，从研究内容上来看，这种政策工具分类方法淡化了政策工具的强制性特征，彰显出了供给和需求在促进政策发展中的重要作用，这恰恰与大数据政策功能设计的基本思路相吻合。另外，该种分类方式较为详细、准确，便于操作，且该工具在科技创新和工业再造领域使用较为广泛，适用性较好。

本文采用罗斯威尔和赛格费尔德的标准对政策文本进行工具划分，构建基于政策工具—产业链的智慧城市政策二维分析框架，选取贵州省颁布的智慧城市政策作为分析样本，运用Nvivo11软件对政策文本中的条款进行编码以及频数统计，总结贵州省建设智慧城市采用的政策工具等成功经验及存在的问题，并针对问题提出相应的政策优化建议。

三、分析框架

（一）X维度：政策工具

罗斯威尔和赛格费尔德将政策工具划分为供给型、环境型、需求型三种。如图1所示，供给型政策工具对智慧城市建设起推动作用，需求型政策工具起拉动作用，而环境型政策工具起间接的影响作用。

通过对已有的研究成果和政策实践结果的借鉴，本文主要借用苏竣、陈劲两位学者对三种政策工具的进一步分类，稍作修改后归纳出以下的政策工具分类（见表1）。

1.供给型政策推动工具

供给型政策工具是政府为推动智慧城市的建设，从人才、技术、资金、信息等方面的投入来保障其所需要的基本要素供给[16]。供给型政策工具可细分为人才投入、信息支持、基础设施建设等方面。

2.环境型政策支撑工具

图1 政策工具对智慧城市建设的作用方法

环境型政策工具是政府利用法规管制、财务金融、税收制度等措施对智慧城市的建设产生间接影响，并为其提供有利的发展环境[16]。环境型政策工具又可细分

为目标规划、税收优惠、法规管制等方面。

表1 政策工具分类

3.需求型政策拉动工具

需求型政策工具更多地表现为政策对智慧城市建设的拉动力，指政府通过购买服务、对外承包等方式减少市场的不确定性，以保障智慧城市的发展有一个相对稳定的环境[16]。需求型政策工具又可分为政府采购、服务外包等方面。

（二）Y维度：产业链

X维度基于政策工具类型将智慧城市政策进行了分割，但是单独使用政策工具分类来进行政策分析还不够全面。由于智慧城市在发展中具有其自身内在的规律和特点，因此在政策制定过程中应该考虑这些特征，对政策工具维度进行补充，以便全面、系统、客观地评价智慧城市政策。

智慧城市涵盖的范围很广，从功能上讲，涉及城市运行状态的感知、传输、计算、分析、共享、决策，对城市基础设施、管理、运行、民生等方面进行信息化、智能化和智慧化。在应用方面，可延伸至安防、政务云、智慧交通、智慧医疗、智慧能源等领域。在产业链角度，智慧城市从上游到下游主要包括顶层设计、硬件、软件、系统集成、运营、应用等部分。而政府是智慧城市产业链上不可或缺的角色，在整个产业链中发挥着主导作用，它的具体定位包括：智慧城市建设的发起者与规划者，是一切开始的源头；推进者与监督者，需要参与智慧城市建设的全过程；资源的协调者与保障者，决定着智慧城市建设的成败。根据政府发挥的作用，本文将智慧城市的产业链划分为顶层设计、投入、管理、应用四个阶段。不同的政策对这四个阶段具有不同的效能。本文将这四个阶段的产业链活动简化为智慧城市政策分析框架的 Y维度，如图2所示。

（三）二维分析框架的构建

图2 政策工具对智慧城市产业链的作用方法

将政策工具和智慧城市产业链两个维度相结合，形成了二维的智慧城市政策分析框架，如图3所示。

四、研究目标及研究设计

鉴于贵州省出台了一系列推动智慧城市建设的政策，而政策工具的选择关系到政策执行的效果和政策目标的达成，因此从政策工具选用的角度来重新审视已出台的智慧城市政策，探究政策服务的侧重点，对推动智慧城市建设具有积极的理论意义和现实意义。案例基于政策工具理论的视角，重点探讨以下四个问题：一是贵州省出台了哪些促进智慧城市发展的政策？二是这些政策采用了哪些政策工具，各自有什么作用？不同类型的政策工具之间存在什么样的内在关联？三是怎样依据这种关联搭建起相对规范和完善的政策分析框架？其政策含义是什么？四是运用基于政策工具理论的政策分析框架来剖析已有的政策体系是否合理，并借此为地方政府制定智慧城市发展的政策提供有效的政策指引。

（一）研究方法与样本

本研究采用内容分析法对政策文本进行编码，首先采用ROST2.0 NAT软件对政策文本的核心词频实施筛选，直接剔除词频低于5%的词汇以及关联词，然后确定文本的核心词。之后按照政策工具分类标准对文本进行定义和工具划分。接着运用Nvivo11软件对政策文本按照树节点和子节点进行政策工具类型和具体工具编码。

为了全面反映贵州省智慧城市政策发展过程与现状，案例选取的政策文本主要从贵州省政府相关部委网站搜集，包括不同时期的各种意见、通知、建议、批复、方案等文件。经过梳理和筛选，最终选取有效文本39份，如表2所示。

（二）政策文本编码

图3 智慧城市政策二维分析框架

通过对政策文本的具体条款进行识别，界定其所属的政策工具类别，利用Nvivo11软件建立节点并对政策文本进行编码。具体操作过程为：首先，将贵州省39份智慧城市相关政策文本全部导入Nvivo11软件，并建立供给型工具、环境型工具和需求型工具三个树节点；其次，在树节点下，根据以上对政策工具的具体分类依次建立子节点；最后，采用内容分析法对政策文本的具体条款进行逐行编码，将文本

中出现的词语或句子归入相应节点之下。编码方式为“政策编号-具体条款”。当全部文本完成编码后，通过 NVivo11软件对参考点的自动统计功能，最终形成267条编码，如表3所示。由于文章篇幅有限，表3仅显示部分内容分析单元和编码。

表2 贵州省智慧城市相关政策文本

（续表）

（三）政策工具使用情况统计与分析

1.政策工具X维度的频数统计与分析

根据内容分析单元编码表，结合上文提到的具体分类方法，将267条编码归为不同的政策工具类型，并分别计算出它们的频数分布。

数据显示三种类型的工具使用有以下特征：

由表4可见，贵州省促进智慧城市发展的政策涵盖了供给型、环境型、需求型政策工具，为智慧城市建设提供了全方位的鼓励和支持。在这三种政策工具的使用分布中，供给型工具占比为29.6%，环境型工具占比为40.1%，需求型工具占比为30.3%，如图4所示。由此可见，贵州省智慧城市相关政策对环境型政策工具使用较多，通过提供有利的政策环境，间接促进智慧城市的发展，但总体而言，三种政策工具的使用布局相对均衡，有利于贵州省智慧城市的建设与发展。

在三类政策工具的子项分布方面，在供给型政策中，资金投入力度最大，共有24项，占供给型政策的30.4%；基础设施次之，占比25.3%；再次为人才投入，占比24%。可以看出最常运用的三种手段使用频率虽有高下之分但差距甚小。相比之下技术支持和信息支持的力度趋弱，如图5所示。在环境型政策中，法规管制和目标规划是最常使用的工具手段。法规管制最频繁，共39项，占环境型政策的36.4%；其次是目标规划，占比24.3%，如图6所示。在需求型政策中，智慧应用占比最为突出，共有57项，占需求型政策的70.4%，如图7所示。

总体来看，贵州省政府对供给型和需求型政策工具的使用还有待加强，对智慧城市发展的推动力和拉动力稍显不足。其中，信息支持在供给型政策工具中只占3.8%，投入力度明显不足。在智慧城市建设中，如果缺少政府部门之间以及政府与市民之间的信息交流，产生“信息孤岛”，易导致智慧城市建设发展不平衡。此外，政府采购和服务外包在需求型政策工具中分别只占8.6%和4.9%，也较为孱弱，这将导致对智慧城市建设的拉动力不足，为后续出台的政策预留了填补的空间。

表3 贵州省智慧城市政策文本分析单元编码表（部分）

2.产业链Y维度的频数统计与分析

将267条编码归为不同的智慧城市产业链阶段，并分别计算出它们的频数分布，如表5所示。

图8显现出39份智慧城市相关政策文本对智慧城市的发展提供了包括顶层设计（18.7%）、投入（48.0%）、管理（7.5%）、应用（25.8%）四个阶段的全面干预。在这四个阶段，政府对智慧城市的投入最多，说明贵州省作为首个国家级大数据综合试验区，为加快智慧城市的建设和发展，政府注重从各方面进行大力投入。而对智慧城市的管理力度还有所欠缺，虽然政府是智慧城市建设的发起者与规划者，但需要参与智慧城市建设的全过程，对整个流程进行全面监督和管理，以保证各阶段协调运行。

（四）研究结果分析

1.政策工具选用基本合理

由上文分析可知，在对智慧城市的建设投入中，环境型工具使用最多，需求型工具次之，供给型工具使用较少。对环境型政策工具的较频繁使用体现了政府部门重视智慧城市的外部环境建设，侧重依靠

法规管制、金融支持等工具为贵州省智慧城市的构建营造健康有序畅通的法制、金融环境，通过外部多方位的合作协调促进智慧城市的快速发展。但其中的税收优惠政策工具占比较低，表明地方政府的税收手段受制于中央政府，工具选择有限制。

表4 智慧城市发展政策工具使用分布统计

图4 三类政策工具占比

图5 供给型政策工具

图6 环境型政策工具

图7 需求型政策工具

表5 智慧城市发展Y维度分布统计

2.对智慧城市发展的推动力和拉动力还有待提升

需求型政策工具主要是针对市场不确定、行业不景气或面临风险时使用的一种保护性工具。从需求型工具的结构看，智慧应用工具占比较高（70.4%），说明在“互联网+”的大背景下，政府把新一代信息技术充分运用到城市的各行各业之中，实现信息化、工业化与城镇化的深度融合。例如贵阳市在智慧应用方面，实施“数据铁笼”工程，用大数据编制制约权力的“笼子”，累计产生数据约3亿条，督促整改800余人次，部门“不作为”“慢作为”等行为得到及时纠偏。在交通领域，大力推进“互联网+汽车维修”“互联网+定制巴士”“互联网+城市公交”“互联网+智慧驾培”“互联网+网约车”等计划，整合近20个交通业务系统，实现交通决策一体化。在税务建设方面，充分利用大数据、云计算、块数据等新技术，积极开展“大数据综合治税”工程，采集34个部门的涉税数据，通过大数据平台分析比对，形成相应的税收风险疑点“块数据”，查补税款3.48亿元。然而，数据显示，在需求型政策工具中，政府采购（8.6%）和服务外包（4.9%）工具使用不足，说明政府的前瞻性考虑仍不足。其原因主要是还未碰到类似的问题，反过来也说明整个智慧城市的发展还处于初级阶段。

图8 智慧城市产业链占比

在供给型政策工具中，政府主要通过资金保障、技术投入和人才资源供给等政策方式影响智慧城市建设，说明在智慧城市建设的公共基础资源建设、公共服务和公共资源保障、信息支持和重点项目建设中，政府直接充当了建设主体角色。例如贵阳市在智慧城市建设中，构筑“出省宽、省内联、覆盖广、资费低”的信息基础设施体系，全力建设宽带贵阳。开展“全光网城市”建设、“无线网络·满格贵阳”行动、“全域公共免费Wi-Fi”等专项工程。截至2017年年底，贵阳市城市宽带平均接入能力达20Mbps，贵阳市城区光纤覆盖率、各区县行政区域覆盖率、城区4G覆盖率均达100%，并先后获批“宽带中国”示范城市、国家级互联网骨干直联点，但在信息支持上还有较大的提升空间。智慧城市涉及交通、医疗、教育、能源等多个领域，不仅是技术层面的信息化问题，还需要统筹协调多个政府部门和各行各业的利益和资源。有时还需要不同城市进行联动合作，使信息数据在更大范围内实现共享，才能发挥更大的价值，避免形成“信息孤岛”。

3.对智慧城市的管理还有所欠缺

从智慧城市的产业链来看，政府总体上对智慧城市的初期建设投入规模最大，在管理和应用阶段的重视程度则有所减退。智慧城市是一项周期长、牵涉范围广的庞大系统工程，目前对智慧城市的建设和运营方面还处于初级阶段，因而政府在管理上还缺乏经验，管理方式还需要进一步优化。

五、结论与政策建议

本文以政策工具为理论视角，通过研究发现当前贵州省为打造智慧城市所实施的一系列政策尽管基本政策工具配置相对合理，但仍存在政府的推动力和拉动力有待提升、对智慧城市的管理力度亟待加强等问题。针对上述问题，分别从工具X维度提出加大供给型和需求型政策工具供应、完善环境型政策工具，从产业链Y维度提出完善智慧城市产业链管理的对策建议。

（一）完善环境型政策：强化信息安全，加强信息资源整合与共享

处理好信息安全与信息透明的关系，是当前亟须解决的问题。新型智慧城市建设离不开数据的中心建设和开发利用，虽然当前贵州省的贵阳市、贵安新区在数据汇聚、共享、开放等方面的工程开展得卓有成效，但目前信息安全保障尚不成熟、核心技术研发能力不足，涵盖数据采集、加工、管理、分析和应用的全链条大数据产业和生态体系不健全等问题也制约了新型智慧城市建设。另外，安全经验的匮乏和安全系统的漏洞，也将增加新型智慧城市运行和管理的脆弱性，甚至对城市信息安全构成威胁。智慧城市不仅需要以各类信息基础设施的建设为基础，并且更为注重的是城市各类信息的共享、城市大数据的挖掘和利用以及城市安全的构建和保障。同时，随着城市信息化和智慧化程度越来越高，城市信息安全问题亦越来越受到关注，智慧城市建设亦更加重视城市信息安全体系的构建，以保障城市各类信息和大数据安全。因此，需要在强化信息安全措施的基础上加强信息资源的整合与共享。在智慧城市应用过程中，应明确信息开放和共享的边界，构建智慧城市的信息安全保障体系，对于有可能危害国家安全和公共利益的信息，要制定严格的保密标准，严防泄露。应加强相关的法律法规建设，规范信息利用行为。

（二）增加需求型政策：深化应用服务，建设共享智慧民生服务体系

当前新型智慧城市建设从深度上不再局限于信息基础设施建设和信息技术推广应用，更多的是从完善城市基本功能、提高公共服务能力、挖掘城市发展潜力等方面纵深构建打造智慧城市。从广度上看新型智慧城市建设已逐步推广到城市管理、民生、教育、医疗、交通、产业等领域。伴随新型智慧城市深度、广度的不断延伸，城市整体基础设施建设趋于完善，但是由于重视程度、投资、建设思路等问题，各领域融合新一代信息技术呈现出发展失衡的态势，领域间信息化水平参差不齐，制约了新型智慧城市整体建设。因此，必须切实加快实施数据民生工程，深化“筑民生”等平台的服务功能，深入推进大数据在精准扶贫、社保、医疗、教育、养老、就业等民生服务事项的应用。实现对民生全领域、全过程海量数据的记录、共享、挖掘，形成民生服务块数据资源池，推进民生供给和民生需求的精准匹配，让百姓共享社会发展成果，创造大数据改善民生的“贵州模式”。

（三）加大需求型政策供给：消除数字壁垒，实现智慧管理

智慧城市建设的关键在于打破传统数字城市的各类信息和数据孤岛，实现城市各类数据的采集、共享和利用，建立统一的城市大数据运营平台，有效发挥大数据在“善政、惠民、兴业”等方面的作用。智慧城市的发展不是技术的简单应用，它在数字城市的基础上，结合智能城市的技术，融进了城市的人文情怀，是综合跨领域的信息技术应用对人类城市发展的一种现代化诠释。在还没有完全实现数字城市的情况下，缺乏智能城市广泛应用的前提下，智慧城市的发展与建设，必须首先解决完善这两大基础问题才可资讨论智慧城市的建设话题。一是以优化管理模式为重点，推动传统的城市管理模式向现代化模式的转变。采取“政府机构+专业研究机构”的模式，重造城市规划、建设、管理流程，在智慧城市建设的大背景下，对各职能部门的职责进行重新定义和改造。二是要消除数字壁垒。数据共享是“数字城市”建设需要解决的核心问题，目前，政府建立了诸多信息系统，存储了大量的管理数据，但散落在各个部门，加强这些数据的整合，成为当务之急。数据整合除了政策和行政方面需要协调外，技术上仍有大量的工作待处理。例如，对于历史数据，可以通过“地球空间数据交换格式标准”转换后进行共享；对于新增数据，建立统一数据平台共享使用。

（四）发展智慧城市产业链：破除制度藩篱，构建数据融合生态体系

新型智慧城市建设不仅是技术问题，更重要的是体制机制革新和相应的法制建设保障问题。现行体制机制障碍，既有横向的也有纵向的，不仅需要城市自身革新，也需要破除行业和条块管理部门藩篱。目前，贵州省贵阳市积极打破当地条块阻隔，实现大部制式的信息共享和智慧管理，并取得初步成效。但涉及上层的条块障碍，依然阻碍各种信息的传导和办事效率的提升。为破除体制藩篱，不仅需要相应的法律、标准作依据，更需要加大执法力度，改变信息垄断和不透明等状况，提高城市发展、运行、管理和服务的智能化水平。因此，需要加快大数据与三次产业的融合应用，大力发展工业大数据、农业大数据、智慧旅游、大数据物流等新型业态，促进产业资源优化配置，推动实体经济的数字化、智能化转型和提质增效，大力发展共享经济、分享经济等新经济业态，推动产业转型升级，发展壮大数字经济主体产业。加快大数据产业集聚区建设，建设全域化、差异化和绿色化的大数据产业聚集区，分类建设引领型、示范型、前瞻型、创业型四大类型产业基地，打造大数据清洗加工、分析、处理、应用的大数据全产业链，以大数据产业发展推动共建共享，引领经济转型升级、供给侧结构性改革，培育特色优势产业，增强造血功能，带动公平就业机会，让人民群众共享生态和经济发展红利。