大数据产业统计指标体系研究

邹晨 陈冬英

摘 要：本文从“大数据”这一关键概念出发对大数据产业的统计范畴进行了分析和探讨，从主产品是否为大数据产品的角度将大数据产业划分为大数据核心产业部门和大数据扩展产业部门两大类，并从大数据价值增值环形产业链的角度对大数据核心产业部门做出了进一步分类。

关键词：大数据产业;统计指标;分类

一、背景及意义

在信息化社会，大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源，正在改变各国综合国力，重塑未来国际战略格局。近年来，发达国家把大数据产业作为强国之基、兴国之本，纷纷加快布局大数据产业。从全球看，美国始终保持着大数据产业的领先地位，不仅大数据产业发展步入大规模商用阶段，而且大数据已广泛渗透到经济、政治、教育、安全和社会管理等众多领域。在这个大背景下，适时发展大数据产业不仅有助于提高信息资源的利用率，促进国家治理模式和企业决策流程重塑，而且还有利于进一步加强产业创新能力，促进我国创新型国家的早日建成。

二、大数据产业

（一）大数据概念

当前，各个机构对大数据都有自身的理解。综合来看，大数据是个相对的概念，并没有一个严格的标准限定多大规模的数据集合才能叫大数据。大数据不仅仅是大规模数据集合本身，而应当是数据对象、技术与应用三者的统一。大数据是通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。

（二）大数据产业研究对象界定

大数据产业涉及经济社会的方方面面，在各行各业都有大数据产业的参与，其涵盖范围较广。包括数据资源建设、数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。它亦可以从三个产业层次理解：一是大数据核心产业，指专门应用与大数据运行处理生命周期的软件、硬件、服务等，其中行业大数据指的是面向行业特点的大数据解决方案等。而是大数据关联产业，指在大数据运行处理的过程中，为其提供基础设施、处理工具、相关技术等的产业，包括云计算、物联网、互联网、移动互联网、人工智能、虚拟现实等。三是大数据融合产业，指大数据与其他行业领域融合产生的新兴业态、升级业态，包括智能制造、智慧农业、智慧城市、机器人、智能交通、智慧医疗、智能家居等。

（三）大数据产业发展形势

我国大数据产业还处于起步发展阶段，但自2014年3月《政府工作报告》中首次出现“大数据”字眼以来，国务院于2015年8月31日颁发了《促进大数据发展行动纲要》，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》中又明确提出：“实施国家大数据战略，推进数据资源共享”。2021年，大数据相关利好政策将进一步加快落地，围绕数据安全、数据交易、数据标准等领域的更多创造性政策将加快出台，随着各地加快建立大数据管理机构，大数据产业发展的政策环境将进一步优化。大数据人才将呈现多元化培养模式，随着教学内容、教学理念向更加灵活、更加实用的方向发展，我国大数据人才供给质量、数量将大幅提升。

三、大数据产业统计指标体系

大数据统计的范畴的界定实质上是大数据产业的统计分类问题。关于产业的统计分类，从理论上来说存在两种分类方法，一种产业统计分类的方法偏重于“分”即在假设产业统计总体已知、产业分类标识已知及各组成部分容易识别的情况下，产业统计分类就是根据产统计对象的特点，按照某种分类标识，将产业统计总体分为若干组成部分，我国多数统计教科书对产业统计分类采取的是这种方法另一种产业统计分类的方法强调了“合”的思路，即在产业统计总体不清楚、产业分类标识不清楚且各产业组成部分也不容易识别的情况下，认为产业统计分类就是将产业统计分组信息系统梳理并形成明确的类别由分类得出产业总体，联合国统计委员会《国际标准产业分类》对产业统计分类采取的是这种方法。在目前使用的国民经济核算体系SNA（2008）中，产业部门被定义为“从事同一种生产活动的基层单位集合”，产业部门由具有共同生产技术属性的基层单位构成。因此，大数据产业渗透于国民经济的各个产业领域，大数据产业显然是若干产业（或行业）或其某些部分的“集合”。因此，大数据产业并不符合SNA（2008）对产业部门的严格定义，如果采用第一种统计分类方式逻辑来建立大数据产业统计分类体系，很难对整个大数据产业有一个完整的、系统的认识。

大数据产业的独特之处在于其产品脱离了传统产业生产意义上的货物产品与服务产出，是以数据资源的产生、管理与服务为特征的，大数据产业就是产生“大数据”、传输与组织管理“大数据”以及创造“大数据”价值的经济活动部门。为涵盖大数据产业的所有经济活动，本文以“大数据”作为大数据产业攻击分类的标识，即以此作为确定大数据产业统计方位和分类的出发点，按照国家统计局发布的《国民经济行业分类标准》（GB/T4754-2011）中所确定的现有行业分类，将大数据产业的统计范畴分为核心活动和扩展活动两大类。其中核心活动指的是主产品为大数据产品或者其主业支撑大数据的产生、传输、组织管理即价值实现。扩展活动可以分为两类：一是指利用大数据技术与传统行业的融合来改造提升行业价值的经济活动，包含了大数据在各领域的应用。二是由数据传输和数据存储处理组成的大数据传输组织管理部门，主要指由互联网接入、电信等数据传输以及搭建大数据平台、支撑大数据传播、组织与管理的服务器、存储设备、网络设备、数据中心附属设备等IT基础设施。

大数据扩展产业部门的分类在具体操作中可按照上述对大数据环形产业链的理解以及对大数据核心产业部门的分类方法，根据大数据的特征来界定哪些产业活动单位属于大数据产业部门，或者某些单位在多大程度上属于大数据工作单位。如前所述，大数据及其开发应用渗透到传统产业生产经营各个环节，大数据与金融、电信、健康医疗、交通、新媒体及政府等传统行业的融合程度不断加深，大数据的融合性特征使得大数据扩展部门幾乎遍及国民经济前三次产业部类的各个领域。对其统计必须理清所有资料的来源渠道，既可以直接从相关行业的业务主管部门取得所需资料，更多的是采取抽样调查和典型调查的方法进行科学测算，以了解其规模和发展水平。

四、结论与研究展望

从现实发展状况看，我国目前产业统计标准分类体系中还没有把大数据产业从传统产业中分离出来，也没有进行过这方面的系统分类，为便于进行大数据产业的统计核算，为全面促进大数据产业的发展提供统计信息和理论依据，对大数据产业的统计范畴进行界定并进而对大数据产业进行统计分类是十分必要的。下一步研究的重点应是如何采用科的统计调查方法和估算方法来取得准确的大数据产业统计资料，而随着大数据的广泛应用、大数据技术的迅速发展及大数据与传统产业融合程度的不断加深，大数据产业统计分类体系本身还应不断科学完善。

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