数字经济背景下数据与其他生产要素的协同联动机制研究
发布时间：2020-10-26 07:19
数字经济时代,数据作为一种生产要素介入经济体系,并以可复制、可共享、无限增长、无限供给的禀赋等边际成本几乎为零的特点,成为联接创新、激活资金、培育人才、推动产业升级和经济增长的关键生产要素。在分析数据作为关键生产要素的驱动效应基础上,提出了数据要素与人才、资金、技术、产业等其他要素联动的三层次模型,构建了数据要素与其他生产要素协同联动的"五链协同"机制,即"围绕产业链、整合数据链、联接创新链、激活资金链、培育人才链"等环节,以多源异构数据融合为基础,动态联动人才链、资金链、创新链上的不同主体、不同要素。
【部分图文】：
第一，优化金融政策，发挥政府引导作用。政府可通过财政补贴或税费减免等方式，制定有针对性的政策性贷款或创新项目支持资金，支持实体经济企业开展信息化建设和大数据分析业务；通过设立专项科研基金支持前瞻技术研发，推动大数据和人工智能在产业中的应用；通过制定重点产业数字化提升计划，搭建产业提升平台，推介、引进关键技术、关键机构、关键项目，促进数据与产业相关资源的梯度配置。第二，设立产业基金，构建多元投资渠道。通过产业并购基金、知识产权基金和协同创新基金等方式，构建多元化的投融资渠道，运用好资金的刺激引导作用，创新融资形式，把握好具有创新需求的民间中小企业的多元需求，促成创新成果转化与产业化发展。同时，积极调动社会风投资金，围绕资金链条布局，促成一批具有较强研发能力的社会化大数据研究机构，直接向特定行业企业提供数据支持与信息服务。
一是数据融合，即围绕产业链不同环节（基础研究、原型设计、产业开发、市场拓展）、不同主体（管理部门、制造部门、研发部门、高校院所、投资机构等）、不同客体（产品、资金、技术、人才等）的行为信息，构建描述产业运行基本态势的全息数据体系。如国家发改委大数据中心从宏观经济监测预测的实际需求出发，联合数联铭品（BBD）等企业共同开发了面向宏观经济领域的动态本体（dynamic ontology）系统，目前已经实现了以企业统一社会信用代码为主线，对全国3000万家企业和5000万家个体工商户的工商注册、就业招聘、招投标、投融资、专利软著、社会信用、行政审批、法院判决等78大类、1828个指标项进行统一关联。二是业务融合，即在数据融合的基础上，通过精准投顾、定制开发、定向育人等方式，实现技术、资本、人才等要素与实体经济精准对接。
在产业数字化阶段，数据开始作为一种独立的生产要素全面融入实体经济运行之中，数字技术被实体产业应用和产出的结果，可带来原有产业的产出增加和效率提升。鲍恩（T.S.Bowen)[11]、韦斯特（J.P.West）等[12]认为，当数据融入商业程序而成为基本的管理工具时，它就能为企业提供优化的生产和管理流程，使管理知识得以分享以及将其在不同的时间和项目之间进行合理化转移，孕育协同增效和继续学习。作为产业数字化模式的最早倡导者，夏皮罗（C.Shapiro）和哈尔（V.Hal)[13]早在20世纪末就前瞻性地分析和论述了数据对市场结构和产业组织的影响，并提出了差异化产品、互补品定价、搜寻成本和转换成本、标准竞争、路径依赖和锁定效应，以及规模经济、范围经济和网络效应、沉淀资本增长和边际资本投资缩减等一系列理论观点。在这一阶段，数据发挥着相比以前各个时期更加重要的作用，已经成为驱动产业转型升级和区域协调发展的战略资源，正取代劳动和资本成为领导生产的因子，为高效的生产和流通以及经济领域各方面的服务所依赖。在基础功能层，实体经济的竞争力主要来自大规模生产带来的成本降低和“补链成群”的产业配套规模效应，数据只是促进了成本的进一步降低和效率的进一步提高；而在支撑功能层，随着产业数字化的不断推进，现代产业经济将越来越强调产业链的动态形成和动态组团效应，其中的数据将成为联动不同组织、不同产业集群的核心要素，传统数据流、信息流依附于物资流的局面被颠覆，数据成为指挥实体经济运行的“大脑”和“中枢”，并充分发挥主导产业运行的决定性作用。数据作为一种通用目的技术，通过与国民经济各行各业的广泛结合，使得各领域生产率不断提升，并且促使第一、二、三产业之间业态深度融合，从而深刻改变传统产业的生产方式与组织形态，催生新的经济动能，形成新的产业模式与业态。
【相似文献】
本文编号：2856687
【部分图文】：
第一，优化金融政策，发挥政府引导作用。政府可通过财政补贴或税费减免等方式，制定有针对性的政策性贷款或创新项目支持资金，支持实体经济企业开展信息化建设和大数据分析业务；通过设立专项科研基金支持前瞻技术研发，推动大数据和人工智能在产业中的应用；通过制定重点产业数字化提升计划，搭建产业提升平台，推介、引进关键技术、关键机构、关键项目，促进数据与产业相关资源的梯度配置。第二，设立产业基金，构建多元投资渠道。通过产业并购基金、知识产权基金和协同创新基金等方式，构建多元化的投融资渠道，运用好资金的刺激引导作用，创新融资形式，把握好具有创新需求的民间中小企业的多元需求，促成创新成果转化与产业化发展。同时，积极调动社会风投资金，围绕资金链条布局，促成一批具有较强研发能力的社会化大数据研究机构，直接向特定行业企业提供数据支持与信息服务。
一是数据融合，即围绕产业链不同环节（基础研究、原型设计、产业开发、市场拓展）、不同主体（管理部门、制造部门、研发部门、高校院所、投资机构等）、不同客体（产品、资金、技术、人才等）的行为信息，构建描述产业运行基本态势的全息数据体系。如国家发改委大数据中心从宏观经济监测预测的实际需求出发，联合数联铭品（BBD）等企业共同开发了面向宏观经济领域的动态本体（dynamic ontology）系统，目前已经实现了以企业统一社会信用代码为主线，对全国3000万家企业和5000万家个体工商户的工商注册、就业招聘、招投标、投融资、专利软著、社会信用、行政审批、法院判决等78大类、1828个指标项进行统一关联。二是业务融合，即在数据融合的基础上，通过精准投顾、定制开发、定向育人等方式，实现技术、资本、人才等要素与实体经济精准对接。
在产业数字化阶段，数据开始作为一种独立的生产要素全面融入实体经济运行之中，数字技术被实体产业应用和产出的结果，可带来原有产业的产出增加和效率提升。鲍恩（T.S.Bowen)[11]、韦斯特（J.P.West）等[12]认为，当数据融入商业程序而成为基本的管理工具时，它就能为企业提供优化的生产和管理流程，使管理知识得以分享以及将其在不同的时间和项目之间进行合理化转移，孕育协同增效和继续学习。作为产业数字化模式的最早倡导者，夏皮罗（C.Shapiro）和哈尔（V.Hal)[13]早在20世纪末就前瞻性地分析和论述了数据对市场结构和产业组织的影响，并提出了差异化产品、互补品定价、搜寻成本和转换成本、标准竞争、路径依赖和锁定效应，以及规模经济、范围经济和网络效应、沉淀资本增长和边际资本投资缩减等一系列理论观点。在这一阶段，数据发挥着相比以前各个时期更加重要的作用，已经成为驱动产业转型升级和区域协调发展的战略资源，正取代劳动和资本成为领导生产的因子，为高效的生产和流通以及经济领域各方面的服务所依赖。在基础功能层，实体经济的竞争力主要来自大规模生产带来的成本降低和“补链成群”的产业配套规模效应，数据只是促进了成本的进一步降低和效率的进一步提高；而在支撑功能层，随着产业数字化的不断推进，现代产业经济将越来越强调产业链的动态形成和动态组团效应，其中的数据将成为联动不同组织、不同产业集群的核心要素，传统数据流、信息流依附于物资流的局面被颠覆，数据成为指挥实体经济运行的“大脑”和“中枢”，并充分发挥主导产业运行的决定性作用。数据作为一种通用目的技术，通过与国民经济各行各业的广泛结合，使得各领域生产率不断提升，并且促使第一、二、三产业之间业态深度融合，从而深刻改变传统产业的生产方式与组织形态，催生新的经济动能，形成新的产业模式与业态。
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本文编号：2856687
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