談大數據產業形成路徑及其產業集群發展動力機制

■ 池 蓮 博士（蘇州工業職業技術學院 江蘇蘇州 215000）

談大數據產業形成路徑及其產業集群發展動力機制

■ 池 蓮 博士（蘇州工業職業技術學院 江蘇蘇州 215000）

本文通過介紹大數據產業的相關概念、分類及其特點，梳理了大數據產業的形成路徑，在此基礎上分析了大數據產業集群發展的誘導因素及其發展動力機制，提出了以“多域”、“多維”、“多元”來促進我國大數據產業發展的觀點。

大數據產業 產業集群 動力機制

本文通過介紹大數據產業的相關概念、分類及其特點，梳理了大數據產業的形成路徑，在此基礎上分析了大數據產業集群發展的誘導因素及其發展動力機制，提出了以“多域”、“多維”、“多元”來促進我國大數據產業發展的觀點。

大數據產業相關理論

（一）大數據產業背景

最初的大數據（Big Data）概念，由美國未來學家阿爾文·托夫勒于1980年在其著作《第三次浪潮》中提及。大數據是一門技術，也是一種全新的商業模式，更代表著一種思維方式和科研范式（焦麗莎，2012）。它是大規模數據的集合體，更是數據對象、集成技術、分析應用、商業模式和思維創新的統一體。

隨著大數據技術的興起，大數據產業將成為經濟增長新的制高點。IDC（Internet Data Center，國際文獻資料中心）調查報告顯示，2016年大數據行業的收入將達241.2億美元。我國的市場規模將從2011年的7760萬美元增長到2016年的6.17億美元?？v觀世界產業經濟發展史，能夠帶來應用價值的新技術一定能發展成繁榮的產業。大數據技術的創新與應用，不僅能夠應對數據爆炸帶來的挑戰，還能夠創造出巨大的價值和提升社會生產率，因此大數據必將發展成為重要的高新產業。

（二）大數據產業概念、分類及特點

大數據產業一般指關于數據一系列服務的產業的總稱，大數據產業的概念從國際視角來看有狹義和廣義之分。廣義的大數據產業即信息產業，主要是與數據相關的服務的硬件制造、軟件研發、軟硬件相結合的網絡工程建設、數據采集加工和相關數據服務；狹義的大數據產業指數據采集、加工與相關服務業，主要對大量數據進行采集、加工、處理轉化為顧客需要的數據產品的產業。

大數據產業可依據“數據營銷模式”和“產業價值模式”進行分類。依據數據營銷模式可將大數據產業分為三類：數據內容業：以信息為主要產品，可以關聯到社會的各個領域，指從事數據的存儲、采集、加工、傳播等基本數據服務的產業群體，例如檔案室、情報部門、各大數據中心等。數據服務業：指用專業的知識和技能給顧客提供策略解決問題的服務，例如數據以及數據庫的咨詢、數據庫建立以及升級、系統的創建和升級、增值網絡服務等。數據軟、硬件制造業：指從事數據相關的基礎設備和軟件的研發與制造的行業。

依據產業的價值模式又可將大數據產業劃分為五類，分別為大數據內生型價值模式、外生型價值模式、產品型價值模式、服務型價值模式及寄生型價值模式（見表1）。

大數據產業具有產生數據資產化、產業技術高創新性、產業決策職能化及產業服務個性化的特點。進入大數據時代，數據滲透到每個行業，逐漸成為企業資產，也成為大數據產業創新的核心驅動力。自身生產數據的互聯網企業具有得天獨厚的優勢，其可以利用豐厚的數據資產，挖掘數據的潛在價值，洞察用戶的信息行為，推動產業“利用數量”。世界上每天都在生成海量數據，如何有效地獲取數據、存儲數據、整合數據、分析數據和服務用戶，需要大數據產業技術不斷革新和超越。

大數據產業形成路徑

（一）大數據產業價值鏈構成

大數據就其數據來源來講，是海量的交易數據、交互數據和數據處理三種技術趨勢的集合體，隨著各項創新技術的發展和突破，大數據的應用已經相當廣泛，回答這些需求的大數據公司應運而生。現階段在世界范圍內出現了三種大數據公司，這三種來源包括數據本身、技能與思維。

第一類基于數據本身的公司。這些公司擁有大量數據或者至少可以收集到大量的數據，卻不一定有從數據中提取價值或者用數據催生創新思想的技能。例如Twitter和Amazon，它們擁有海量數據，Amazon用于企業自身的營銷及服務，Twitter的數據都是通過獨立的公司授權給別人使用。

第二類基于產品和服務的公司。IBM依據自身優勢，提供與大數據相關的存儲、檢索及軟硬件產品。微軟的Azure公司則依托云計算直接向客戶提供大數據生成、分析和分享的平臺。

第三類是基于思維的公司。這些公司通常是咨詢公司、技術應用商或者分析公司，它們掌握了專業技能但不一定擁有數據或者提出T數據創新型用途的才能。比如天睿（Teradata）就是一家大數據分析公司。對于某些公司來說，數據和技能并不是成功的關鍵，讓這些公司脫穎而出的是其創始人和員工的創新思維，他們有怎樣挖掘數據新價值的獨特想法。

大數據的產業鏈不是單一的產業鏈，它橫跨了包括數據提供商、存儲商、分析和挖掘商以及應用企業。對于企業，往往只有應用能力，卻缺乏獲得存儲和分析與挖掘大數據的能力，因此，需要依靠產業鏈中相應的服務商，但政府在產業鏈建設中發揮重要的作用，它可以引導進行戰略布局，制定相應的政策鼓勵企業投向需要重點發展的領域，來推動產業鏈的快速健康發展。

表1 根據價值模式劃分的大數據產業類型

（二）大數據產業園

大數據產業園指大數據產業的聚集區或大數據技術的產業化項目孵化區，簡而言之就是大數據企業的孵化平臺，是大數據企業走向產業化道路的集中區域。隨著云計算、物聯網的發展，大數據也成為了炙手可熱的詞匯，而對于大數據企業的發展，大數據產業園的作用可謂舉足輕重。

產業園作為產業集群的重要載體和組成部分，其經濟效應已引起越來越多人關注。產業園能夠有效地創造聚集力，通過共享資源、克服外部負效應，帶動關聯產業的發展，從而有效地推動產業集群的形成。

1.大數據產業園價值。大數據產業園作為大數據企業的重要聚集基地，通過自身的規模、品牌、資源等價值為區域經濟發展和企業資本擴張起到了巨大的推動作用，大數據產業園的價值主要體現在提升企業效益、地區品牌和社會價值三個方面。大數據產業園的建立會迅速聚集大數據企業發展所需要的多種資源，可以吸引眾多互補型企業、產業鏈上下游企業等，為企業提供了一個良好的發展空間，是企業快速發展的重要平臺。

大數據產業園的建立必將帶來大量高科技企業的入駐，這必將帶動地區經濟的快速發展，為區域經濟建設提供高效助推器。另外，隨著國家對大數據等新興技術產業的重視，建立大數據產業園的地區將領先于國家的發展規劃之前提升本地區的知名度，并且可以借此吸引更多高新技術企業的投資。

一般的大數據產業園區建設規模較大，涉及投資建設金額巨大，建成后，在年產值、稅收等方面貢獻巨大，并可直接解決部分當地人員的就業問題。此外，園區的生產生活配套設施，不僅可以滿足園區內工作人員的個人需求問題，還可以為地區和其他服務型企業帶來巨大的經濟利益。大數據產業園在為自己創造經濟效益的同時，也獲得了社會效益。

2.大數據產業園發展機遇。“創想智慧城市研究中心”（2013）研究發現，2011年中國與大數據建設相關的硬件軟件服務市場規模大約7760萬美金，而2016年這一數字將超過6億美金，連續增長率將達到51.4%。同時，各行業對大數據也有著現實的需求，如目前中國工商銀行擁有約2.5億用戶和6億個賬戶，每日處理多達2億個以上交易；中國航信運行著超過2000臺硬件設備，每秒鐘事務處理能力11000TNX/S，每天為100萬以上旅客提供訂票服務。由此可見，各行業對大數據技術應用有著現實的需求。

互聯網特別是移動互聯網的發展，加快了信息化向社會經濟各方面、大眾日常生活的滲透。大量數據的產生使得政府、企業對大數據技術的需求與日俱增，大數據產業園作為大數據企業的孵化器，正面臨著最好的發展機遇。

3.大數據產業園面臨的挑戰。盡管目前大數據技術非常火爆，但國內大數據產業還處于起步階段，產業鏈發展并不成熟。在大數據產業園建立后，未必能夠有足夠的企業入駐，不能形成一個完整的大數據生態圈。

產業園自身的競爭力對其長遠發展也是個巨大的挑戰。大數據產業園區在建立初期，應充分考慮到產業結構未來的調整和升級，根據企業需求提供適合企業發展的服務，為企業的發展預留空間，這樣才能不斷提高產業園自身的競爭力。

大數據產業集群發展的誘導因素及動力機制分析

大數據產業集群式發展是指大數據產業形成的緊密聯系企業，包括上游的供應商、下游的營銷網絡與客商、互補產品的生產商和通過相關技能、技術或共同投入聯系起來的業內公司，以及相關支撐機構包括大學、科研機構及相關政府事業單位，圍繞培育產業集群，提升產業自主創新能力，形成強勁、持續的產業競爭優勢而展開的一系列活動的總和。其明顯的作用在于大數據產業初期階段克服某種程度上的市場失靈，形成合力創新。因此，集群發展不僅是一個經濟行為，而且還是一個由多要素、多主體、多聯系協同形成的復雜社會系統活動。

由于大數據產業還處于發展初期，現階段我國大數據產業集群發展面臨動力不足和涌現匱乏兩個重要瓶頸。解決上述兩個瓶頸的關鍵在于構建一套集群發展誘導機制，使得大數據產業能夠實現從產業集聚、產業集群到創新集群的升級演化（如圖1所示）。

（一） 大數據產業集群發展的誘導因素

首先是需求因素。需求是大數據產業集群發展的根本動力，一方面來自企業內部經營活動的需求，另一方面來自特定項目及政府采購。同時，個性化服務催生的需求也將越來越凸顯出來。這種多層面需求制度一旦形成，從根源上直接形成對大數據產業的強勢促進與誘導。

真正的大數據是全面覆蓋整個社會、民生等多種類、全樣本數據的集合。面對龐大的數據集合，只有政府有能力接近這個全部集合的目標。我們暫且將數據分為國家基建資源類和民用、商用類，未來除了涉及到國家安全的機密數據，國家基礎資源類信息和部分民用、商用類信息作為資源，明確產權后將在市場的推動下逐步進行公開和共享。政府應作為大數據產業的重要推動力量，有義務、有能力培育良好的產業發展生態環境，應有步驟地向社會或專業數據分析機構開放自身數據資源．推動大數據應用市場化。逐步推進大數據基礎設施和物聯網、云計算等平臺建設，為大規模市場化應用提供有力支持。

從數據發源和發展的階段來看，可將大數據的產生和集聚過程歸納為“點一線一面一體”。“點”即一個單位的數據集合，如單一企業的信息、個人的信息等；“線”即相同屬性數據源的集合，如某區域全部個人信息集合、某類企業的數據源集合；“面”即一個行業的整體數據集合，如建筑業、教育界、政界等：“體”即全行業的數據集合，可擴展為區域全空間時間的數據集。從上面的分類看，數據的獲取和集合是一個漸進的過程，是從單個點的信息逐步形成“線”、“面”、“體”的階段演進，而這個階段演進的動力就是市場這只無形的手。市場依靠價格杠桿，根據需求不斷創新產品和服務方式，特別是進入信息社會以后，大數據的潛在價值本身就已經成為各行業搶奪的焦點，對數據的集聚規模和質量有著自發的需求。至此，真正的“大數據”信息集聚才可能實現，而相應地依托數據創造價值的更多、更廣泛的新興企業才會相繼出現。因此，市場、企業推動的大數據應用是關鍵。

圖1 大數據產業集群發展動力機制

企業因數據應用而獲利，進而衍生出個體行為人對數據產品和服務的需求，如出行對天氣信息的掌握、堵車信息的掌握以及打折信息等，無處不在的大數據產品和服務，最終將成為大數據產業發展成熟的標志。大數據的普遍應用將形成大數據流的“閉合環”，使數據流能在不同的主體間循環流動，并隨著個體需求的變化不斷衍生出新的數據服務和產品?？傊?，單位個體的大數據應用將成為大數據產業發展的最終趨勢和終極目標。

其次是制度誘導。制度的改善主要是市場競爭環境的改善，政府部門遵循市場規律，營造健康有序的開放性市場環境，賦予各類企業平等競爭的地位，規范市場競爭行為，形成良好的市場競爭環境。政府通過各項政策和法律法規的制定為大數據產業集群發展營造良好的軟性環境。

（二） 大數據產業集群發展的動力機制

對于大數據產業集群而言，集群外部環境的刺激與集群系統內部各主體的非線性作用，從外部與內部兩方面形成了集群發展的動力機制。

首先是集群發展的內在動力。從大數據產業集群內部來看，結合經濟學和管理學理論分析，動力主要來源于收益的吸引力、創新成果的推動力、創新文化的號召力和企業高層的領導力等方面。

內在動力之一是收益吸引力。企業是以盈利為目的的經濟實體，因此發展的主要動力在于成長預期的利益誘導。如果某種活動能使集群企業從中獲得高額利潤和回報，那么這種預期利益將驅動經營活動持續進行，成為促進集群式發展的根本動力。

內在動力之二是創新成果的推動力。隨著時間的推移，創新成果在集群成員之間傳播、推廣及應用，加速了知識的傳播和交流的效率，激發了創新者的思維和活力，使企業根據新的創新平臺和自身情況進行再次創新，持續提升集群的整體創新能力。

內在動力之三是創新文化的號召力。創新文化是指在創新及創新管理活動中形成的創新價值觀、創新態度、創新準則及規范。它以文化的形式影響集群內主體的行為，是大數據集群發展的柔性動力源。

內在動力之四是企業高層領導力。企業領導對業務及發展方向的判斷決定了企業對待大數據業務及發展的態度及策略，因此企業高層的領導能力對集群發展的績效產生重要作用。

其次是大數據產業集群發展的外部動力。從外部來看，動力主要來源于市場需求的拉動力、政府扶持力、科技進步推動力及市場競爭壓力等方面。

市場需求是企業活動的起點和終點。企業的活動是為了更好地滿足不斷發展的市場需求，市場需求成為大數據產業集群持續發展的重要動力。

政府支持拉動力不容忽視，政府部門在大數據產業集群發展系統中主要起到政策制定、協調、規范與監管等作用，保護集群內外交易各方的正當利益，減少協同與合作過程中的摩擦，降低新興產業主體的創新風險，此外政府通過減稅、補貼、提供公共產品等方式鼓勵企業創新，推動大數據產業集群內企業的發展。

科技進步推動力也是集群發展的重要動力。科技轉化生產力的過程是將新技術加以應用的過程，同時，科技的進步也直接推動或催生新一輪產業集群的發展，并直接推動大數據產業的發展。

市場競爭壓力成為集群發展的外部動力。競爭是市場經濟條件下的普遍規律。在大數據產業集群發展環境下，在企業開展廣泛合作之外，大量相同或相似的競爭對手存在，迫使企業持續開展經營及創新活動以拉開競爭距離，保持競爭優勢。

結論：“多域”“多維”“多元”促進大數據產業集群發展

根據以上分析，構建大數據產業集群，需要以政府為主導，從需求引導、項目扶持、收益激勵、制度安排等多方面努力，用以激發并強化集群發展的持續動力。

（一）“多域”：跨區域發展

以政府為主導，結合區域產業基礎、人才資源、地理空間等要素，發展產業集聚效應，引導大數據產業技術和服務優勢企業在大數據產業基地和創新基地能集聚發展，鼓勵各區域和各種社會投資主體建設大數據產業園，支持大數據產業公共服務平臺與配套設施建設。

（二）“多維”：跨業態發展

大力發展大數據環境下的新興服務業態，培育新興產業態勢。發展大數據在技術研發外包、軟件服務外包、生物醫藥外包、動漫創意外包、金融服務外包和供應鏈管理外包等外包服務，形成具有自主知識產權和較強國際競爭力的核心技術和產品群。推動移動互聯網產業發展，推動大數據技術與服務模式的融合創新，推動大數據產業服務的商業化運營，圍繞數據租售、信息租售、數字傳媒、數據使用、數據空間租賃、數據技術服務等商業模式，支持大數據產業的服務創新和商業模式創新。

（三）“多元”：跨業界發展

建設面向經濟建設、社會管理、智能化生活領域的公共信息服務平臺，提高大數據在通信、旅游、教育、交通、醫療等社會領域應用水平，以此推動信息服務業的發展。豐富信息產品和信息消費內容，培育和催化在基礎性通信服務、信息化數字產品、信息化智能產品、信息化終端產品和信息化平臺服務等領域的消費。

大數據產業作為現代產業群中一個具有相當發展潛力的新興產業，對促進數據資源的深度開發，推動信息經濟發展有著極大的促進作用，采取以“跨區域”、“跨業態”、“跨業界”的發展模式，促進大數據產業的可持續發展。

1.劉鷹.淺析我國電商企業的大數據應用現狀[J].商業時代，2014（9）

2.王忠.美國推動大數據技術發展的戰略價值及啟示[J].中國發展觀察，2012（6）

3.李震.基于AISAS模式的社會化媒體研究[J].技術與創新管理，2012（7）

4.陶雪嬌，胡曉峰，劉洋.大數據研究綜述[J].系統仿真學報，2013（8）

5.AdamJacobs.The pathologies of big data[J]. Communications of the Acm,2009(8)

6.焦麗莎.“大數據時代”來襲.中國經濟時報，2012.6.6

F492

A

池蓮（1978-），女，黑龍江大慶人，蘇州工業職業技術學院，經營學博士，研究方向為經營戰略分析及大數據企業應用問題。