大數據：我國自貿試驗區建設的“助推器”

唐曉彬 王亞男

自貿試驗區建設與擴容是推進我國更高水平開放，加快構建新發展格局的重要舉措。當前，如何以大數據等新一代信息技術助力我國自貿試驗區的建設與發展，是一個需要重視的問題。

大數據作為新一代信息技術的重要組成部分，是我國自貿試驗區建設的重要技術資源

我國的自貿試驗區建設旨在通過不斷地創新與探索，從國際化、法治化、便利化的角度出發，形成集貿易、投資、金融、財稅等為一體的改革先行區，從而為區域內企業創設優良的成長環境，進一步提升我國的對外開放水平，為我國經濟的高質量發展保駕護航。自貿試驗區的運行產生了復雜的數據資源，這些數據具有海量性、多源性、異構性、多維性等特點。復雜的數據背后是多種信息的交匯融合，只有對其實現充分的采集、挖掘、清洗、篩選和計算，才能用好各類有益信息，促進自貿試驗區建設邁上更高水平。大數據作為新一代信息技術的重要組成部分，是我國自貿試驗區建設的重要技術資源。

運用大數據技術和方法可以提升自貿試驗區的政務服務水平。政務服務是自貿試驗區建設的重要內容，其涵蓋了企業入駐、工程建設、人才引進、出入境、市場監管、稅務等方面的事項辦理。只有建立“一站式”“一鏈式”的政務服務平臺，才能打通“最后一公里”，提高政務服務效率。運用大數據技術和方法，能夠實現政務數據資源的統籌與共享。一方面，通過將政務服務各職能部門的數據信息進行有效鏈接，完善政務數據庫建設，可以實現區內各職能部門間數據的透明與共享，進而為自貿試驗區內企業的事務辦理提供數據基礎，提高事務處理效率。另一方面，通過對各片區內各類型企業數據信息的整合、提取及分析，能夠及時把握區內企業的結構特點與發展現狀，有利于實現對入駐企業的合理布局，細化政務服務內容，促進區內企業的成長壯大。

運用大數據技術和方法可以創新自貿試驗區的公共服務模式。公共服務水平直接關系到區內主體的切身需求。諸如會務展覽、交通出行、金融服務、餐飲服務、醫療服務等內容，都與區內企業及工作人員的生產生活需要息息相關。只有不斷完善與提升區內的公共服務水平，才能更好地為企業入駐和人才引進提供基本保障。運用大數據技術和方法，能夠促進區內與區外各類設施資源的有效聯通，增強公共服務的便利水平。一方面，通過文本分析、可視化展示等方法可以直觀地識別區內各類公共資源的配置情況，明確區內資源可能存在的供需矛盾問題，促進區內公共資源的針對性配給，有利于實現區域內外公共資源的合理調配與優化。另一方面，通過智能互聯互通可以實現各個片區內和不同片區之間工作、出行、醫療等領域的集成化服務，增強自貿試驗區公共服務的智能化與智慧化水平，從而帶來區內公共服務模式的革新與發展，營造出良好的生產生活體驗。

運用大數據技術和方法可以增強自貿試驗區的風險研判能力。自貿試驗區作為國家對外開放的重要“試驗田”，其內部企業運營的風險問題必須得到有力監控和預測。只有不斷增強自貿試驗區的風險研判能力，才能快速識別潛在風險，及時控制和化解風險。運用大數據技術，能夠系統把握區內企業的運營風險情況。一方面，通過數據挖掘、樣本分析方法，可以及時捕捉風險信息，明確哪些企業的運營風險較大，哪些企業的運營風險較低，從而增強風險識別能力。另一方面，采用機器學習與智能算法，可以實現對企業運營風險的預測與把握。尤其在金融風險的探查方面，通過對混頻數據的集成運用，構建出相應的風險探測模型，能夠實現對風險因子的有效量化，有利于系統把握相關風險的現狀及演化趨勢，提升自貿試驗區整體的風險研判能力。

認清機遇與挑戰，充分發揮大數據的引領作用

現階段，必須認清新時代自貿試驗區建設中面臨的機遇與挑戰，充分發揮大數據的引領作用。

一是要重視大數據對于我國自貿試驗區建設的重要作用。要認識到當前新一代信息技術的快速發展為新時代我國自貿試驗區建設提供了重要契機，大數據技術和方法的應用具有一定的必要性與必然性，要堅持以更高水平、更為國際化與智能化的標準建設適應當前新發展格局需要的對外開放的“試驗田”。

二是應建設好自貿試驗區大數據平臺，建立和完善區內數據庫的共享機制，將不同片區不同職能部門間的相關數據有效串聯起來，打破數據屏障，暢通政務服務，為企業創造“一站式”“一扇門”的成長環境。同時，應以自貿試驗區大數據平臺為基礎，加強對區內企業的風險監控，提升自貿試驗區整體的運營監管水平。此外，還應充分用好大數據技術，進一步強化區內的公共資源配置。

三是進一步規范數據權限，加強對區內企業數據的監管與安全維護。數據價值的充分釋放需要有健全的法制規范進行保障。自貿試驗區建設的法治化、國際化要求，決定了區內數據資源的共享應有一定的法制規范為基礎。因此，應完善區內數據保護機制，進一步明確數據的使用范圍及權限，加強對區內數據的保護力度，創造良好的法治環境。

（摘自2月1日《北京日報》。作者分別為對外經濟貿易大學北京對外開放研究院研究員、統計學院教授，對外經濟貿易大學統計學院博士生）