作者
茶洪旺 北京郵電大學經濟管理學院教授，博導
付 偉 北京郵電大學經濟管理學院博士研究生
鄭婷婷 北京郵電大學經濟管理學院博士研究生
數據產業是數字經濟的核心組成部分，對推動國民經濟高質量增長至關重要。過去幾年，中國數據產業發展迅猛，已經融入生產生活的方方面面，取得了非常好的經濟效益和社會效益，但是仍然有較大的發展空間。找準產業發展面臨問題，提出了富有針對性的政策建議，對中國數據產業的進一步提升發展具有重要意義。
一、世界主要國家和地區大力推動數據產業發展
“計算、網絡、數據、軟件”無處不在，世界正在加速進入信息社會。數據呈現出爆發式增長，並已經成為國家的戰略資源。隨著數據產生、處理和存儲的成本不斷下降，數據存儲能力和規模將不斷增長，最終導致了全球數據增速符合“大數據摩爾定律”，即全球數據量大約每兩年翻一番。IDC預測，全球數據總量將會從2018年的33ZB增加至2025年的175ZB。爆發式增長的同時，數據將滲透到每一個行業和業務職能領域，逐漸成為重要的生產因素和戰略資產。其中製造業領域的數據總量已經超過3.5ZB，零售和金融服務領域的數據總量均已超過2ZB，健康醫療、媒體娛樂、基礎設施等領域的數據總量超過1ZB。
圖1 2010-2025年全球數據量及預測
圖2 2018年各領域數據量
正是認識到發展數據產業具有重要的意義，各國政府高度重視數據產業發展，紛紛發佈相關戰略。美國最早將數據產業提升至國家戰略，並採取了系列措施推動數據產業發展。2012年3月，美國發布《大數據研究與發展計劃》，認為大數據是未來的新石油與礦產。2014年5月，美國白宮發佈《大數據：抓住機會，守護價值》報告，闡述了大數據可以在很多領域帶來大價值，也提醒政府要加強相關領域的投資。2016年5月，美國政府發佈《聯邦大數據研究與發展戰略計劃》，目標是通過數據技術提升聯邦政府效率，激發發展潛能，加速科學發現和創新。2018年6月，美國國立衛生研究院發佈了《數據科學戰略計劃》，支持建立高效安全的生物醫學研究數據基礎設施，促進數據生態系統的現代化建設，加強生物醫學數據科學人才隊伍建設等。
日本也較早的將數據產業發展作為日本國家振興和戰略性新興產業發展的關鍵。其2012年7月發佈的《日本再生戰略》中，就對大數據發展提出了具體的目標，即到2015年大數據相關市場規模達到2萬億日元（約合人民幣1212億元），到2020年達到10萬億日元（約合人民幣6061億元）。2013年6月，日本發佈了《創建最尖端IT國家宣言》，全面闡述了2013年至2020年間以發展開放公共數據和大數據為核心的國家戰略，包括向民間開放公共數據、促進大數據的廣泛應用等政策。2017年5月，日本發佈《創建最尖端IT國家宣言·公共和私營部門的數據利用振興基本計劃》，針對數據利用提出了具體的實施計劃和保障措施。
歐盟主要通過完備的數據治理規則來建設數字單一市場，推動數據經濟發展。2010年，歐盟在《歐洲2020戰略》提出，通過建設數字單一市場實現經濟的可持續發展。2015年6月歐洲委員會正式發佈《歐洲數字單一市場戰略》，希望最大化數字經濟帶來的增長潛力。為了實現數字單一市場戰略提出的目標，歐盟加強的數據治理規則建設。2016年4月，歐洲議會通過《一般數據保護條例》（GDPR），並於2018年5月正式實施，為歐盟成員國提供了統一的數據治理規則。除了建設高水平的數據保護框架，歐盟還大力的推動企業間的數據合作，以及非個人數據在歐盟境內的自由流動。2018年4月，歐委會發布《歐洲企業間數據共享研究報告》，將促進企業間數據共享作為促進歐洲數據經濟的發展的重要方面。2018年10月，歐盟發佈了《非個人數據在歐盟境內自由流動框架條例》，旨在消除數據保護主義，確保非個人數據在歐盟境內的自由流通。
中國政府高度重視數據產業發展，先後出臺《促進大數據發展行動綱要》和《大數據產業發展規劃（2016-2020）》，數據產業迎來了快速發展的黃金時期。中國互聯網絡信息中心的數據顯示，截至2018年底，中國網民規模達到8.29億，互聯網普及率達到59.6%，2018年移動互聯網接入流量消費累計達到711.1億GB，同比增長189.1%，可監測到的移動應用程序（APP）在架數量超過449萬款。阿里巴巴、騰訊、百度、京東等12家中國互聯網企業進入全球互聯網企業市值三十強，這些企業的數據儲量和管理能力達到世界先進水平。在政府出臺的一系列數據政策的推動下，中國數據產業形態基本形成、數據交易市場發展也十分迅速、在區域分佈和行業發展中也呈現出蓬勃發展的態勢。黨的十九大報告著重指出，要推動大數據和實體經濟深度融合，培育新增長點、形成新動能。可以預計，中國數據產業將繼續保持較快增長。賽迪顧問的數據顯示，2018年中國大數據產業規模為3549.8億元，到2020年將達到6605.8億元。
圖3 2011-2018年中國移動互聯網接入流量
二、中國數據產業發展面臨的問題和挑戰
中國數據產業還處於起步階段，在快速發展的同時，仍然面臨五個方面的問題和挑戰。
（一）數據治理體系有待完善，部分重要數據規則尚未建立
第一，數據立法滯後，數據權屬不清。數據權屬是運用市場手段配置數據資源和提高數據使用效率的基礎，也是當前制約數據收集、交易和利用等關鍵環節發展的核心問題。數據權屬不清，一方面導致數據擁有方不願或不敢把數據拿出來交易和共享，另一方面基於原始的用戶數據，在去除個人身份屬性之後的數據產權的歸屬問題不明確，直接制約了數據交易和流動的發展步伐，也嚴重掣肘了數據產業的發展。《促進大數據發展行動綱要》明確提出要加快法規制度建設，“研究推動數據資源權益相關立法工作”。但是，目前數據立法工作進展非常緩慢，不利於產業持續健康發展。
第二，數據利用規則缺失，地下交易猖獗。由於既缺乏政府監管層面對數據利用規則的原則性規定，也缺少行業組織針對特殊領域的數據交易、處理、共享、利用方面的規則和指引，企業普遍不願與外界共享數據、交易數據，數據相關的業務模式和商業模式創新方面仍然會面臨一系列問題。與之對應的是，數據領域非常容易成為灰色地帶，地下數據交易非常猖獗，部分企業和個人單純追求經濟利益鋌而走險，大量收集和濫用個人數據，甚至是敏感數據，或供自己利用牟利，或進行出售販賣牟利，完全不顧及個人隱私保護和數據所有者的權益保護等問題。
第三，數據安全、隱私保護及管理體系不完善。我國數據保護相關的法律法規仍不健全，政府信息資源開放共享制度仍然缺位，適應數據產業發展的個人信息保護、數據資產保護等制度體系尚未建立。部分廠商尚未意識到數據的重要性，缺乏保護數據資源的意識，而技術能力的不足也使得相關廠商無法真正有效地廣泛存儲、利用和保護屬於自己的數據。同時，對侵犯數據隱私和安全的相關行為處罰不足，包括攜程、支付寶、天涯網、12306等眾多互聯網企業發生了多起重大的數據洩露事件，但是對涉事企業的處罰力度較輕微。
（二）核心技術研發投入不足，缺乏主導產業生態的大企業
我國數據產業還處於發展早期階段，結構上仍以數據應用層為主，企業仍以中小企業為主，企業人數從幾十人到幾百人不等，鮮有營業收入超過10億元的平臺型生態企業。參與工業和信息化部辦公廳在2018年大數據優秀產品和應用解決方案徵集活動的企業中，大數據業務收入低於1000萬元的就達到205家，佔比超過40%，僅8家企業大數據業務收入超過10億元，而146家大數據業務收入佔比超過90%的企業中，平均研發人員不超過64人，研發投入共計14.76億元，佔全部企業研發投入的比重僅為1.99%。此外，中國數據產業生態建設方面也面臨挑戰。首先，缺乏掌握核心技術的企業。本土數據企業技術積累薄弱，在底層架構和核心算法方面不具備優勢。其次，數據產業鏈構建不完整。數據產業的發展需要從底層芯片到基礎軟件再到應用分析軟件等信息產業全產業鏈的支撐，目前國內無論是新型計算平臺、分佈式計算架構，還是大數據處理、分析和呈現方面與國外均存在較大差距，難以滿足各行各業數據應用需求。最後，缺乏主導生態建設的企業。我國關鍵數據技術的創新和開源生態建設方面還處於跟隨狀態，相關企業主要基於已有的開源平臺進行優化和構建適合自身業務需求的數據平臺，缺乏構建產業生態的技術實力和資金支持。
（三）數據產業創新要素投入不足，市場績效水平有待提高
數據產業是典型的知識密集型、資本密集型的新興產業，人才、資本等創新要素投入是驅動產業發展的核心動力。數據產業面臨創新要素投入不足，要素投入帶來的市場績效水平不高的問題。一是人力資源要素投入不足。數據產業發展需要大量的複合型人才，但目前國內數據人才隊伍不足，遠不能滿足發展需要，尤其是缺乏既熟悉行業業務需求，又掌握大數據技術與管理的綜合型人才。二是資本要素資源仍然欠缺，投融資結構和渠道單一。雖然全社會融資和投資規模都非常可觀，總的資本要素相對充足，但是流入數據產業領域的資本總量仍然較少，主要以風險投資機構、大中型企業、公開市場發行股份等為主。此外，中國數據產業投融資主要集中在數據應用層，投資回報週期較長的數據資源層和投資風險較大的數據技術層獲得較大數額的投資仍然非常困難。三是已有的創新要素投入帶來的市場績效回報較低。一方面，由於我國的數據技術原始創新能力不足，數據企業之間的競爭處於相互壟斷數據資源，利用價格戰爭奪數據應用市場階段，但是受制於企業成本不斷增加，提供的數據應用服務效果差強人意，使得大量的創新要素投入並沒有產生應有的市場績效。另一方面，數據資源規模和數據技術應用深度尚未達到明顯提升企業市場績效的拐點，因此還顯示出績效水平低於投入成本。此外，投資帶來的效益具有滯後性。數據產業還處於發展的早期，仍處於大規模進行投入的階段，各類創新資源要素的投入產生的市場效益還未顯現。
（四）地方政府存在急於求成心態，未與當地資源稟賦結合
數據產業作為戰略性新興產業的重要組成部分，其重要性和廣闊發展前景已經被廣泛認可，國內絕大部分省市區及地級市都出臺了支持數據產業發展的政策規劃和措施，但是實施效果和產業發展不盡如人意。一些政府急於求成的心態比較嚴重，“囫圇吞棗”出政策、上項目。通過對比發現，各省市區和地級市層面的政策規劃和措施同質化非常嚴重，沒有充分考慮地方產業實際，也沒有考慮區域資源稟賦及周邊環境等，部分文件將地名改變後可以放之四海而皆準。通過近幾年的宣傳報道和炒作，“數據是數字經濟時代的石油，誰掌握了數據誰就掌握了未來，新動能就是發展數據產業”的觀念已經婦孺皆知。在政績和輿論的壓力下，快速通過出臺各類數據產業的促進政策文件是政府優先考慮的方式之一，這種方式成本很低、感知很高，而政策文件內容是否符合地方發展，是否可以落實，都不是關注的重點。出臺文件的過程中，照抄中央政府提出的概念，照搬兄弟省市謀劃的工作任務的情況比較嚴重，更為嚴重的是，一旦某個項目被廣泛宣傳，並被認為具有“重大意義”，其他省市就會迅速複製。以數據交易所為例，自2015年貴陽大數據交易所成立以來，短期內大量政府主導的數據交易所如雨後春筍般湧現出來，上海數據交易中心、華東江蘇大數據交易平臺、安徽淮南數海大數據交易平臺、浙江大數據交易中心、哈爾濱數據交易中心、錢塘江大數據交易中心、北京大數據交易支撐平臺、陝西省大數據交易所等紛紛成立，僅武漢就有三個數據交易所，即武漢長江數據交易所、東湖大數據交易中心、華中數據交易所。實際上，企業間的數據合作多大程度上需要通過交易所而非直連的模式進行，既沒有相關的研究顯示第三方的交易所模式的數據流通效率和使用效率高於企業間直接合作，也沒有實踐證明數據交易所這種模式是否符合當前數據產業的發展需求。流動是數據的天然屬性，數據流動的自由度越高，越有助於數據產業和數字經濟發展。地方政府採取各自為陣分裂割據的方式新建數據交易所，必然會對數據自由流動造成阻礙，最終影響數據產業的發展。
（五）數據安全意識有待加強，數據產業風險防控能力不足
數據安全問題一直是數據產業發展的“攔路虎”。由於企業和個人的數據安全意識薄弱，數據與生俱來具有易流動、易複製、難保護的特性，數據洩露或遭受攻擊帶來的損失巨大，影響力廣泛等特點，數據安全問題始終是國家關注的重點，安全問題不解決數據產業就難以獲得快速發展。總體來看，中國數據產業面臨四個方面的安全問題。一是數據安全保障體系不健全，安全保障滯後於發展步伐，全方位覆蓋國家數據安全、數據跨境流動管理、企業數據資產管理、數據權益歸屬、數據流通交易、個人信息保護等方面的數據安全保障體系尚不健全。二是數據基礎設施頻受攻擊，數據丟失及洩露風險加大。Hadoop、Spark等開源架構在設計之初並未充分考慮安全和隱私保護的需求，其安全機制往往偏簡單和粗放。隨著數據應用走向深入，觸及的行業和領域越來越廣，大數據基礎設施在安全技術和標準等方面的不足已經逐漸凸顯出來。三是新型網絡威脅層出不窮，黑客和竊密活動十分猖獗。國家互聯網應急中心的數據顯示，2017年我國監測獲得的木馬或殭屍程序控制服務器IP地址總數為97300個，其中境外木馬或殭屍程序控制服務器IP地址數量為49957個，佔比51.3%，仿冒我國境內網站的釣魚頁面49493個，涉及IP地址25048個，其中85.4%位於境外。可以預見，未來生產生活中大量應用的信息系統和互聯網基礎設施仍可能出現更多嚴重的漏洞，數據平臺和應用面臨巨大的風險。四是數據資源使用需求強烈，開放共享與安全保護矛盾凸顯。開放和共享是發展數據產業的必然要求，然而脫離安全保護的開放和共享是不現實和危險的。當數據應用涉及到多方數據的開放和共享時，安全問題就複雜化了，特別是當其中還涉及到用戶隱私數據和國計民生數據時。如何平衡開放共享的需求和安全保護的需求，這既是一個技術問題也是一個政策問題。
三、加快促進中國數據產業發展的對策和建議
數字經濟時代已經來臨，數據是最重要的戰略資源和生產要素。世界各國正在通過加緊推動數據產業發展，搶佔數字經濟制高點。根據中國數據產業發展面臨的問題和挑戰，提出如下加快中國數據產業發展的思路和建議。
（一）加強數據治理體系建設，確保數據產業健康發展
第一，我國應綜合考慮國家數據安全、數據產業發展、個人隱私保護三個層面的訴求，構建國家、企業、個人三方利益平衡數據法律規範體系。要認識到數據產業發展是維護國家數據安全和保護個人隱私的基礎和前提，法律規則要支持數據技術和產業的發展，支持通過掌握核心技術不斷提升數據的控制能力，並將最新技術用於新的安全防護體系和個人隱私保護體系之中，真正實現國家安全、產業發展和隱私保護的統一。同時要強化個人隱私保護。個人隱私保護是國際通用的數據治理原則之一，以個人隱私保護為訴求可以更好的進行國家間對話，是維護國家數據安全的重要手段，也是數據產業健康發展的內在要求。
第二，加快推進數據確權工作。數據確權比較複雜，涉及權益關係等法律問題、產權分配等經濟問題和確權方法等技術問題，當前的重點任務是推進數據產權的界定和分配，通過合理有效的產權制度安排激勵企業進行更大規模的數據技術和模式創新。在保障公民個人隱私的前提下，建議按照權利義務對等原則進行數據產權劃分，充分考慮企業為提供基於數據的產品和服務進行的投入成本與取得收益之間的平衡，確保後續數據利用和流通的成本最低和效率最高，提高數據產業全要素生產率，促進數據產業不斷繁榮。
第三，建立企業間數據共享規則。當前，國外正在加緊推動企業間數據共享規則的制定，支持區域範圍內的數據流動。歐盟2018年發佈了《歐洲企業間數據共享研究》，以評估歐洲經濟區成員國內部的公司之間數據共享和再利用的數量維度程度，明確公司之間數據共享和再利用的障礙，識別企業間數據共享的成功因素等，通過深化區域內數據的自由流動，增強企業間數據的獲取和傳輸便利性，以及數據的可移植性和互操作性等，最終達到釋放歐洲數據潛力，促進經濟增長、競爭力和創新，並創造就業機會等。
第四，持續打擊網絡黑產行為。當前，一些企業和團隊以創新創業為名，從事網絡黑產的相關活動，既損害用戶的權益，也對網絡營商環境造成負面影響。監管執法部門需要對創新創業活動與網絡黑產進行必要的區分，對於創新創業活動要秉持包容審慎的監管原則，要有一定的容忍度，對於違反相關法律法規的網絡黑產要給予嚴厲打擊。同時，數字經濟領域的監督執法要積極引進最新的數字技術手段，建立符合數字經濟發展需要的現代監督執法體系和系統。
（二）大力支持核心技術研發，不斷完善數據產業生態
第一，持續加強數據產業關鍵環節的核心技術研發，支持基礎技術和應用技術雙輪驅動核心技術能力提升。中國數據應用市場規模較大，數據企業也主要集中於數據應用層，企業有意願對數據應用技術進行更多的研發投入，政府可以進一步通過產業引導基金、優先採購數據應用服務等方式支持企業通過加強數據應用技術研發來提供更好地產品和服務。由於門檻高，風險大等原因，中國進行數據基礎技術研發的企業和研發投入等都相對較少，政府需要予以關注，可以考慮鼓勵財政資金優先向數據核心基礎技術研發領域傾斜，鼓勵產業鏈下游企業採用上述數據基礎技術。
第二，建議在國家層面上統籌規劃數據產業基礎設施建設，結合國家的區域戰略規劃、國家政務數字化工程建設規劃，統籌政務數據資源和社會數據資源，佈局數據平臺、數據中心等基礎設施。著力建設綠色環保、低成本、高效率的大數據基礎設施和區域性、行業性數據匯聚平臺，要充分利用和改造提升現有企業、政府等數據資源和平臺設施，避免盲目建設和重複投資。此外，要以5G通信和“寬帶中國”建設為契機，擴大光纖網絡、移動網絡和無線局域網覆蓋範圍，打造高質量的網絡基礎設施，為數據產業發展建設高速通道。
第三，聯合政產學研用各方面，共建數據產業生態。數據產業涉及生產生活的方方面面，相關主體包括政府、企業、科研院所、高校等等。數據產業生態構建過程中，可以考慮通過多種途徑和方式將其進行聯合共建。例如，可以聯合打造數據產業載體，可以嘗試聯合組建數據產業基礎技術創新中心、數據產業應用技術工程中心等，進行共性技術的研發，降低分散研發的成本。可以共同打造基於開源社區的創新產業生態，降低中小企業參與數據技術和應用創新的門檻。強化數據產品和服務提供商與用戶的聯合互動，實現數據技術的研發、轉化和應用一體化。此外，還要重視數據產業標準體系規範建設，重點包括數據格式接口、開放共享標準、數據質量和安全標準等，提升數據產業生態的一致性體驗。
（三）持續加強創新要素投入，推動數據產業聚集發展
創新是數據產業取得競爭優勢的關鍵，持續加強創新要素投入是實現數據產業創新發展的重要方面。我國數據產業還處於起步階段，各類創新要素資源還比較匱乏的現狀，需要通過統籌創新資源分配，推動數據產業聚集發展。一是重視創新人才隊伍的梯隊建設，加強核心技術人才的培養和引進，以大數據領域研發和產業化項目為載體，重點引進一批活躍在大數據技術發展前沿、國際領先水平的高端專業人才和團隊，同時要立足於依靠我國重點高校和科研院所培養輸送，致力於培養一大批懂數據採集、懂數學算法、懂數學軟件、懂數據分析、懂預測分析、懂市場應用、懂決策分析等的“數據科學家”。可喜的是，政府部門已經認識到數據產業發展面臨的人才問題，2018年3月21日，教育部公佈了2017年度普通高等學校本科專業備案和審批結果，283所高校獲批數據科學相關專業，其中250所高校獲批“數據科學與大數據技術”本科專業，這標誌著我國數據人才培養進入具體實施階段。二是通過加大財政資金投入，支持設立數據產業發展基金和股權投資基金，引導和鼓勵符合條件的數據企業在國內外資本市場融資等手段，加強資本要素投入，並不斷提升研發資本的轉化效率和累計量。三是統籌創新資源要素分配，推動數據產業聚集發展。由於我國數據產業創新要素資源相對稀缺，資源要素分散會弱化產業發展動力，不利於數據產業實現跨越式發展。支持創新要素資源向有主導構建產業生態能力的數據企業聚集，並要求主導企業根據行業特點在其生態平臺上釋放必要的創新要素資源給中小微企業，以實現大中小微企業聚集發展。
（四）因地制宜發展數據產業，提高區域產業協同水平
探尋符合區域特點的數據產業發展模式和路徑是推動國家大數據戰略落地的重要方面。地方政府在確定產業發展方向時既要考慮到該產業的發展前景，也要考慮到地區的資源稟賦和特點，需要推動數據產業有側重地在區域聚集發展，只有滿足兩方面條件才能保障數據產業能夠落地生根，發揮出最大的社會和經濟效應。數據產業發展要符合地方政府的人力、資本、環境、區位等要素資源情況。例如，“北上廣深”以及杭州、武漢、成都等人才和資本密度較高的城市就比較適合數據產業全產業鏈發展，尤其是要大力發展數據技術層。在全國範圍內大力支持和發展數據應用層，尤其是符合當地產業特點的一些特色數據應用。數據資源層需要一定的集中度，不適合每個地區單獨建設，應該以區域覆蓋的人口數量、經濟規模等因素為依據共同建設，形成規模效應，降低數據流通成本，提高數據共享水平。要進一步推動數據產業聚集發展，務實推進大數據綜合試驗區建設，夯實數據產業發展基礎，加強試驗區建設評估、反思和成功經驗推廣工作，特別是要警惕試驗區肆意變動統計口徑、簡單攀比產業規模、惡意阻礙數據流動、運動式上馬各類項目等，推動數據產業向更高水平。此外，發展數據產業要與地方已有產業協同發展，充分釋放數據驅動的產業賦能作用。
（五）建立健全數據安全體系，提高數據風險管控能力
數據與各行各業密切相關，數據安全風險也會滲透至各行各業，需要國家和企業高度重視數據安全體系建設，嚴格依照《網絡安全法》中有關數據安全方面的要求，加強對數據採集、處理、存儲、利用、流通及出境等全生命週期管理體系建設，切實提高數據風險管控能力。一是加強數據產業基礎設施保護力度，優先為信用、兒童、醫療、個人生物識別等方面的數據提供高水平保護。二是加強數據安全技術研發與推廣應用，加快傳統安全防護技術在工業大數據領域的普及和應用，引入並推廣匿名技術、數據洩露保護模型技術等業已成熟的數據安全保護技術。三是加強數據跨境流動和數據安全保護機制的建設工作，加強數據安全管理的統籌協調和組織保障，建立健全國家、企業、個人各層面以及數據國內外跨境流動數據安全管理組織體系，明確各行業主管部門數據安全監管職責，強化龍頭企業對大數據的安全認知，在規模以上數據企業設立數據保護監管專員，做好數據安全標準的落實和安全檢測。
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