大數據環境下的我國產業競爭優勢轉型

汪亞青

[摘 要]大數據時代不可逆轉的到來，昭示著產業競爭優勢出現新的轉型契機。通過合理化大數據使用態度，并結合我國產業發展的實際狀況，找尋出大數據庫建設滯后，存在嚴重的外部依賴性、大數據的知識產權保護意識和手段不足、人才隊伍建設缺乏頂層設計等諸多阻礙大數據促進產業競爭優勢轉型的問題。由此提出，建立服務產業競爭的獨立大數據體系是獲取競爭優勢的全程保證，這就需要厘清獨立大數據體系的建立基礎、標準和作用。最終通過大數據與物聯網和智慧城市聯動發展以促進信息交互、大數據產業集群化（群落）以整合產業競爭資源，并以大數據服務產業競爭情報搜集的途徑使中國在新一輪產業競爭優勢轉型中奪得先機。

[關鍵詞]產業競爭優勢轉型；大數據；智慧城市；物聯網；產業競爭情報

[中圖分類號]F49；F20 [文獻標識碼]A [文章編號]1672-2426（2014）11-0067-06

人類社會的每一次進步，都是由新技術引發新一輪產業革命。發生在大數據時代的技術革命是基于納米技術、生物技術、信息技術和認知科學多學科聯動的，這必將引發井噴式的產業創新。大數據也不再僅停留在技術層面，作為一種戰略資源，我國必須把握大數據在產業競爭力中的巨大催生作用，方能實現高品質的轉型，以獲得在國際競爭中的有利位置。

一、大數據使用的合理態度

大數據作為一種新事物，對待它的態度決定著其未來的地位和發展走向，這是一種認識層次上的頂層設計，是一種觀念上的思維規制。有研究報告顯示，大數據是由數量巨大、結構復雜、類型眾多的數據構成的數據集合，是基于云計算的數據處理與應用模式，通過數據的整合共享、交叉復用形成的智力資源和知識服務能力。按照信息處理環節，大數據可以分為數據采集、數據清理、數據存儲及管理、數據分析、數據顯化及產業應用等六個環節。[1]本文所關注的主要是第六個環節，即產業應用方面。

業界對于大數據使用的態度，雖根據各行業特征的出發點和實際作用的落腳點有所不同，但綱領性主張所見略同。其中有代表性的有中國工程院院士汪應洛，他認為大數據是數字化生存時代的新型戰略資源，對國家和社會發展作用巨大。我國應大力推動大數據研究及產業發展，并以此帶動決策機制及社會經濟各項事業的發展與變革。當前，全球正處于數據量暴增的時代，從長遠來看，大數據的發展不僅是科學技術的發展，也會帶動決策機制的變革，促進從經驗決策、量化決策向大數據決策的轉變。傳統信息產業創造經濟效益的模式是從信息本身起步，再轉化為理論性指導，再轉化為體系化知識，最后轉化為實現生產力的資料。這種模式雖發展基礎牢靠，但有著原始材料轉化為生產力速率極低的致命弱點。大數據的使用必須跳過中間冗雜的過渡環節，一些技術理論積累和信息轉化環節可以適當精簡或者整合。實現大數據向生產力轉化的簡單路線架構，才能吸引更多的社會資源對大數據進行開發，從而更快更有效的實現成果轉化。數據的價值在于將正確的信息在正確的時間交付到正確的人手中。未來將屬于那些能夠駕馭所擁有數據的公司，這些數據與公司自身的業務和客戶相關，通過對數據的利用，發現新的見解，幫助他們找出競爭優勢。

大數據環境下，數據的采集分析是一個系統的、綜合的過程，單個企業很難通過自己獨立掌握的數據來準確判斷市場走向，因而很容易進入錯誤發展軌道。但如果只依靠企業間自覺的聯合又不切實際。各企業必定首選搜集分析自己需要的數據，且在存在競爭對手的情況下更不會完全信息共享，而會極力在信息共享中不喪失競爭優勢。這樣看來，僅停留在單個企業或它們之間的層面很難發揮大數據的巨大作用。整合資源第三方勢力就成了首選。中立的第三方勢力可以最大限度的中和各方的利益需求，制定最為中性的競爭合作規則，從而可以充分發揮大數據的威力。

二、利用大數據推動產業競爭優勢轉型存在的操作性障礙

（一）大數據庫建設滯后，存在嚴重的外部依賴性

長期以來，我國信息產業的數據庫建設情況與使用情況高度不符，國內數據庫存量完全不能滿足國內市場使用量大的需求。國內對數據需求很旺盛的通訊業、銀行業等公共服務業基本遵循“IOE”模式，即使用IBM的服務器，Oracle的數據庫和EMC的存儲。這意味著不僅大數據的收集工作依賴海外企業，更嚴重的是數據收集后的分析工作也交由他手，這大大降低了我國數據應用產業的獨立性。大數據作為政治社會和經濟社會發展的“新引擎”，這種狀況不僅影響到我國的信息安全，也會制約我國產業競爭力的形成。舊有的“IOE”模式已不具備在大數據環境下繼續存在的價值，但即使是伴隨大數據出現的Hadoop模式也不是由我國提出的。這一在靈活性、增量速度和數據規模上遠超“IOE”的新模式會在接下來相當長的時間里成為數據應用領域的主流體系，我國不能再一次將產業發展的路徑置于別國設計的軌道當中，必須做出突破和改變。目前造成這一被動態勢的原因是大數據原創體系和基礎技術的話語權基本由國外控制，國內阿里巴巴集團和百度等大型互聯網企業也努力建立服務自身發展的數據庫，但由于缺乏統籌發展的勢力存在，獨立發展的數據庫的社會貢獻率很低。正如微軟公司掌握視窗系統，就可以牢牢控制操縱系統市場，從而在微機領域掌握絕對領導權，英特爾的微處理器也是這樣的情況；通訊領域的2G和3G技術基本由國外控制，我國選擇創新發展4G網絡，但4G必須與之前的技術兼容，因此同樣逃不脫受控制的尷尬情況。大數據庫是一種平臺，想要利用大數據進行產業生產力的提升，無論如何也逃不開大數據庫的使用，但事實上我國大數據庫的使用仍然存在嚴重的外部依賴性。在信息的增值鏈上，分布著數據（Data）、信息（Information）、知識（Knowledge）和智慧（Wisdom）四個層次，每一個層次代表著信息加工的不同階段。首尾兩大重要環節目前基本掌握在發達國家手中，我國主要作用于增值鏈的二三環節。國內發展較好的企業也是多做一些數據加工和基礎分析等諸如傳統制造業中我國扮演的簡單加工制造一樣的工作。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種生產工序，那么這種工序實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

（二）大數據的知識產權保護意識和手段不足

大數據時代將傳統數據和信息的概念泛化，很多本身并不具備價值的信息都被新理念涵蓋進來，通過相關概念的關聯和相關算法的處理，成為有效的信息。英特爾中國研究院首席工程師吳甘沙在評論《大數據時代》一書時指出，目前急需解決的是數據擁有權、隱私權和使用知情權。隨著個人、企業和政府更深地融入數據經濟，數據擁有權成為了覆蓋人類生活和工作每一個角落的基本權利，應該像其他私有財產一樣受到保護[2]。擁有者應該可以隨時了解自己有幾份拷貝數據、這些數據在哪里、誰在使用、產生了多少價值，法律法規也應對這些權利進行界定。大數據將傳統服務業變革為知識產權性服務業和高新技術服務業，開發智慧信息的前提是保證數據的知識產權受到充分的保護。我國的知識產權保護一貫落后于發達國家。知識產權的保護是實現信息共享平臺建設的前提，數據擁有者沒有獲得合法權力的保證就不會愿意將數據這一重要生產資源提供出來。沒有充分的知識產權保證是造成我國具備影響力的企業紛紛建立獨立數據庫的誘因。這種獨立的、割裂的信息孤島狀態非常不利于形成發展合力，導致我國產業始終處于大量內耗境況下，國際競爭環境則極為不利。大數據最重要的表現就是開放性和時效性，缺乏知識產權保護的我國市場帶來的閉塞的自我保護其實與大數據的這一特征背道而馳。知識產權保護意識和手段的缺失是制約我國大數據有效促進產業競爭優勢轉型不可忽視的“絆腳石”。

（三）人才隊伍建設缺乏頂層設計

變革未動，人才先行。對于大數據使用人才的隊伍建設，汪應洛院士視之為極為重要的部分。他認為必須進行體系化的設計，包括培養方式、培養環境和教學教材的選定。教育必須領先于經濟發展才能服務于社會進步。但目前我國新興產業的人才儲備量遠遠不能滿足迅速膨脹的需求。首席數據官、數據工程師、數據科學家、數據咨詢師、數據分析師等新工作崗位的出現，標志著大數據人才需求的多樣化[3]。

第一個問題是，我國數據人才的培養尚未從傳統信息產業中脫離出來。數據是咨詢業發展的重要原材料，數據人才也必將成為咨詢業的構成要素。而目前我國的數據人才培養還停留在信息時代的水平上，無論是教育理念、學術理論還是課程教材都尚未實現“大數據化”，傳統的計算機、電子信息專業畢業生仍需要通過再教育才能初步掌握大數據應用的必要技能，這就給人才創造價值的效果和效率帶來了不利影響。

第二個問題是，缺乏跨領域的人才。簡單地說，掌握數據的人分析不出有價值的信息，可以分析出有價值信息的人卻無法掌握數據。大數據人才并不能只是數據本身領域的人才，必須和需要服務的產業相掛鉤，成為精通數據領域和本職領域的“兩棲”人才。我國這一類的大數據人才極度匱乏，這一現象存在于各產業中，尤其是傳統產業。這給產業競爭優勢轉型帶來了很大的困難。反觀發達國家，美國大學專門開設了研究大數據技術的課程，培養下一代的“數據科學家”。一些美國公司也在向大學提供教育研究資助，并贊助與大數據有關的比賽擴大大數據技術開發和應用所需人才的供給。[4]

第三個問題是，對人才引進的重視程度高于對本土人才培養。我國產業發展的起點一般都比發達國家低，長期處于后發地位導致“急功近利”式的發展成為很多產業的選擇。這一問題在人才使用上也大量存在。國內的企業為了實現迅速趕超，往往選擇“終南捷徑”，通過從海外引進人才，甚至用優厚條件直接從競爭企業中挖走相關人才。這種純粹的人才流動并不會增加人才儲備總量，反而會降低人才更新創造能力。

三、建立服務產業競爭的獨立大數據體系——獲取競爭優勢的全程保證

（一）獨立大數據體系的背景：國內外產經現狀的集成考量

在產業環境日趨復雜的當下，大數據體系的基礎是多樣化的。首先，國際整體競爭環境是第一支撐點。西方發達國家基本已經跨過大數據應用的成長期，進入到大規模商業化階段。美國作為最早提出和發展大數據產業的國家，該國大部分產業都已經由資源密集型、資本密集型向數據密集型成功轉型。發達國家大數據產業的發展已不再大量依賴政府的政策，而是廣泛的市場需求驅動，數據驅動型企業和信息技術產業需要海量的初始數據和分析后數據，這些蓬勃并處于健康增長態勢的市場是成長的大數據體系的重要推動力。大數據體系是跨學科的綜合體，相關技術的突破不能僅依賴于少數幾個研究所或者大學，西方國家充分發動大學科研資源，并提供暢通的應用實現渠道，從而促成大數據體系的持續發展。其次，我國的大數據應用現狀是第二支撐點。之前的歷次產業革命中，我國都處于效仿者和追趕者的地位，而這一次新產業革命，我國基本與發達國家同步進行，這就給發展帶來眾多的機遇和挑戰。根據中國大數據技術與產業發展白皮書（2013）顯示，我國在公共領域對大數據的運用主要集中在電力行業、智能交通、電子政務、司法系統等四個方面。我國大數據應用面仍十分狹窄，且缺乏大數據應用群落，分散化的資源很難形成聚力。同時，國家層面缺乏明確有步驟的產業發展計劃，有著明確規劃和布局的僅是北京、上海、貴州、山西等部分省市。學術性研究多于應用性研究，研究大數據的非政府組織基本由高校專家負責，與應用層面的企業交流匱乏。最后，我國的產業發展態勢是第三個支撐點。自從2010年9月8日國務院發布《國務院關于加快培育和發展戰略性新興產業的決定》，我國就開始長足發展戰略性新興產業。經過數年的培育，目前我國長三角等經濟發達地區的新興產業在經濟中的比重已經超過傳統產業。戰略性新興產業對數據的依賴程度遠高于傳統產業，大數據的發展和體系架構必須符合我國制定的七大重點發展的戰略性新興產業，以實現二者的高度融合。

（二）大數據獨立標準化體系是博弈的實質

大數據體系的標準有兩個制定依據。其一是，規范本國大數據研究和應用的相關企業的發展路徑。目前我國尚缺乏大數據研究和應用的頂層設計，類似百度、騰訊、用友等互聯網或者軟件企業各自設置了滿足自身數據使用的大型數據庫，這些數據庫具有高度的獨立性，各企業之間的大數據體系基本不存在兼容的可能性，甚至不存在信息共享的可能。這樣的設置很容易造成資源浪費，且不利于更高層次的大數據技術研發工程的展開。因此，我們需要培育一個統一的大數據體系，此體系對框架內的企業具有一定的約束力。國家規模的大數據體系應建立科學的、有操作性的統一標準。產業內部統一的標準可以防止個別企業壟斷或操縱市場，也可以大大提高產品的質量保證。其二是，在國際范圍內形成具有相當影響力和認可度的標準認證體系。產品的質量是產業競爭力的核心保證，大數據及相關產業正處于快速發展期，標準的設定必須迅速有效完成。大數據時代下，海量數據的分享與交互會加強民族間融合，甚至會抵消民族文化的獨立性。在這種可能被同化的危險境地下，必須建立自己的數據體系，避免陷入數據陷阱，從而喪失爭奪國際市場主導權的可能性。由國家級標準認證體系升格為國際標準認證體系是獲取產業競爭主動權的必由之路。鑒于此，在創建我國大數據體系時必須將眼光放長遠，既有我國產業發展特色，又需要考慮未來成為國家標準認證體系的可操作性。歷次產業革命的經驗告訴我們，只有在國際范圍內創造自我主導的標準體系，才能借助此體系創造更有利于己方產業發展的條件，也容易在競爭中甚至是在貿易糾紛中掌握主動權。產業競爭中的規則制定者永遠都是贏面更大的一方。同時，大數據體系的創立必須有“三年計劃”或者“五年計劃”，根據短期現狀和長期展望靈活變更發展方向和策略，在規制我國產業健康發展壯大的前提下，盡快占據國際標準認證的高地。在目前的初始發展階段，發展路徑選擇存在不確定性和盲目性，政府必須與企業協作，在充分調研市場和研究國際同行行為之后做出理性決策。

（三）大數據體系的作用域：體系效用發揮的保證

前大數據時代，阻礙生產發展的障礙主要是信息的匱乏。但在大數據時代，最大的障礙是數據的篩選。企業要將之前花在搜集數據的時間用在篩選海量數據上。因此，國家需要為市場中的企業搭建方便快捷且廉價的信息集成篩選匹配系統。擁有先進的信息集成篩選匹配系統，可以大大減少企業的數據使用成本和數據搜集時間，這對于獲取競爭優勢有著巨大的戰略意義。任何數據如果不應用到實際的分析之中都是沒有價值的。這就要求必須在大數據背景下壓制信息的過度泛濫化，培養有效合理的篩選邏輯。

大數據已經超越了20世紀后半葉興起的傳統信息技術，國家競爭的主戰場被重新界定，必須重新認識科學研究的新范式，重新審視產業變遷的驅動因素，重新理解投資的決策依據。在未來充分釋放能量的大數據時代，只有能夠提供功能最為豐富、數據量最大的數據平臺的公司才可以在企業的競爭中獲勝；只有能夠擁有最大的大數據產業的國家才可以在國家的競爭中笑到最后。開放的數據促使信息產業繁榮，數據驅動的企業必將超越勞動力驅動、資本驅動等傳統驅動引擎帶動的企業。傳統產業必將在大數據和移動互聯時代迸發新的生命力。與此相對應的是，凡是跟不上時代步伐的產業，最終的命運就是退出未來的舞臺。

大數據的應用應當極力避免被壟斷化。大數據作為一種重要的生產資料，很容易成為行業巨頭謀求獨占的重要資源。不合理的壟斷會扼殺產業競爭，從而導致競爭力的低下。要提高對數據的辨偽能力。數據是一種資源，多層次疊加的大數據更是戰略資源。先發地區為了獲得市場競爭優勢地位，必定會試圖壟斷數據，甚至操縱數據以鞏固既得利益。被操縱的數據會為了滿足既得利益團體的需求而被粉飾，必須提高數據辨偽度，方能在重要決策中不至于落入圈套，以致做出錯誤決定喪失主動權。

四、大數據在我國產業競爭優勢轉型中的使用策略

（一）大數據與物聯網和智慧城市聯動發展以促進信息交互

大數據使用的關鍵是交互信息。我國目前產業發展的一個瓶頸在于信息孤島效應，各部門間不愿公開和分享數據，這就造成數據之間的割裂，無法產生數據的深度價值。產業競爭力是產業內部各企業競爭力的綜合體現。信息孤島帶來的負面影響，其實就是國內企業內耗付出的代價。單一的數據無法發揮最大效能，部門之間相互交換數據已經成為一種發展趨勢。單一的大數據其實很難直接作用于產業競爭優勢的形成，而物聯網的興起大大提升了大數據的獲取能力。物聯網將現實中的物體通過搭建網絡聯系起來，為大數據增加了很多接入點。更為關鍵的是，這些物聯網提供的數據都是實時數據，而同以往大數據多為歷史數據，這對于瞬息萬變的當下，參與國際競爭是極為有利的。

大數據驅動下的智慧城市建設，也是產業競爭優勢形成的重要基礎。智慧城市作為城市化發展的未來狀態，其可以大大增加區域內各節點的關聯度，聯系密切的同時信息交互變得更加暢通有效。智慧城市把感應器嵌入和裝備到電網、鐵路、橋梁、隧道、公路、建筑、供水系統、大壩、油氣管道等各種物體中，并且進行普遍連接，與現有的互聯網整合起來。智慧城市的運行基礎來源于對大數據的深度分析，物聯網的搭建為大數據的獲取提供了便利，而大數據體系的信息為智慧城市的發展提供了素材，最終智慧城市的形成會降低產業租金的付出，減少產業設計、生產、物流和資金使用等多方面的成本，從而為競爭優勢的獲取提供了有力支撐。

（二）大數據產業集群化（群落）以整合產業競爭資源

大數據產業本身作為產業體系中的一部分，既是脫離于傳統產業又是全產業中的組成環節。大數據產業指建立在對互聯網、物聯網等渠道廣泛大量數據資源基礎上的數據存儲、價值提煉、智能處理和分發的信息服務業。[5]構建大數據完整產業鏈和產業集群，有助于實現國內或區域內大數據創新資源的聚集整合。釋放大數據對產業競爭優勢的支撐作用，就需要集成大數據全鏈條的資源，重點開展大數據在生產制造、商業服務、金融、文化、教育等行業的應用，發揮大數據對生產效率提升的帶動作用，促進產業的轉型升級。大數據諸如人機互動、深度開發等關鍵技術的進一步發展，可以提升數據的技術轉化度和產業應用度，增加數據的創新能力。

聚合的大數據產業也有助于人才隊伍的建設。大數據時代下符合產業競爭優勢獲取的人才是復合型人才，必須掌握大數據和本產業的相關技術和應用能力。除與高等院校加強聯系聯手培養人才外，更重要的是搭建實踐平臺，并以整合的形式使人才可以熟悉全鏈條的業務，為復合型人才的培養創造最優的環境[6]。成熟化的大數據交流平臺和產業融合體系對于人才、技術、資源和資本的最優配置提供了可能性。

大數據實現產業集群化后，政府便于快速展開相關發展戰略。政府在基礎設施建設、信息公開平臺、扶助手段展開和聯合對外抗衡等方面，都有著速率上和效率上的顯著提升。集群化的大數據產業可以組建產業內部聯合會和上下游產業間的聯合會，一個聯合起來的整體在面對國際競爭甚至是國際貿易糾紛時會有更大的主動權和話語權，可以提高數據產業和其他戰略性新興產業在國際上的影響力。同時，通過選擇和構建良好的企業生態系統，從外界獲取有價值的數據和知識，是企業提高核心競爭力獲取持續競爭優勢的重要途徑。[7]健康的產業生態體系有著明確的思路和目標，整合的數據資源可以實現規范有序的發展，避免內耗和資源浪費，最大限度地增加投入產出比，減少本國產業的信息使用成本，直接作用于產業競爭優勢的形成。

（三）以大數據服務產業競爭情報搜集

產業競爭情報主要是指采用全球產業競爭視角，從產業全局的角度出發，通過對不同國家，或者地區間（國內各省市）的相同或相似產業所處的產業競爭環境的實時監測，及其對影響該產業領域發展的相關情報要素進行搜集、整理、加工、分析，在此基礎上制定出相應的產業競爭戰略，從而最終為該國或地區整體產業競爭力的提升而服務[8]。產業競爭情報是為產業獲取競爭優勢所必須的核心信息。產業競爭情報的搜集對了解分析競爭對手，以便針對性地制定應對戰略有著至關重要的作用。在一個需求經濟當道的環境中，產業獲得競爭優勢的重要途徑是在需求尚處于萌芽狀態時就能夠準確預測并牢牢抓住。大數據技術通過對過去和現在的數據進行分析，從而獲得對未來進行預測的可靠依據，這一重要依據是我們判斷未來需求落腳的根本所在。通過產業競爭情報分析研究，可以協助企業和主管政府部門充分了解產業發展現狀并預測未來趨勢從而科學指導產業要素合理配置。大數據時代背景下，產業競爭情報的搜集必將充斥著海量數據，搜集和分析各生產環節的市場信息，就將成為獲取競爭優勢的決定性因素。

大數據的實時性與產業競爭情報的時效性相吻合，大數據糅合的多種類具有很強關聯性和結構性的信息也可以提供更全面的產業競爭情報來源。動態性、多元性和實時性成為產業競爭情報的重要依據，大數據的產生可以提供基礎性材料，使產業競爭情報的即時傳播和多渠道送達可以有更多選擇。在大數據背景下，對搜集的數據進行綜合考量，擯棄傳統單線條而改為全領域情報研究。大數據時代滲透到各種生產環節的信息已經不再是獨立在外的因素，而是重要的生產資料。從初始化的數據上升為直接服務于生產的情報，這種無形資產同樣是產業內部的財富，基于大數據的產業競爭情報可以提供有力的戰略支持，以促使我國產業獲得競爭優勢。

參考文獻：

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[5]牛祿青.大數據時代來臨[J].新經濟導刊，2013，（2）.

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[7]資武成.“大數據”時代企業生態系統的演化與建構[J].社會科學，2013，（12）.

[8]趙筱媛，鄭彥寧，周洋，鄭超.產業競爭情報服務模式分析流程研究與應用[J].情報理論與實踐，2014，（1）.

責任編輯 宮秀芬