【兩會解讀】沈艷：大數據與新經濟、新動能

題記

本文為北大國發院沈艷教授在「朗潤·格政」第80期活動「兩會解讀報告會」上的發言。

此次發言中，沈艷老師圍繞大數據在經濟增長新動能中的作用、大數據如何運用到傳統製造業中、大數據的誤解、問題、以及數據的開放共享問題進行了詳細闡釋。

以下為沈老師發言的精編版，已經演講者本人確認。

沈艷教授

大數據前景廣闊，成為經濟增長新動能

「大數據」相關表述連續第四年被寫入政府工作報告。2014年，「大數據」還處於「頭腦風暴」階段，國家對於它的期望是可以「趕超先進，引領未來」。2015年，政府工作報告提出要「推動」大數據跟製造業相結合。2016年則用 「促進」 ，而今年對於過去工作的總結是「深入推進」國家大數據戰略。今年的政府工作報告指出，「加快大數據、雲計算、物聯網的應用」，在具體應用的引領方面上，方向更加明確，提出以發展智能製造作為主攻方向。

根據沈艷教授的相關研究，2015年8月到2016年2月的招聘數據顯示，帶有「研究「關鍵詞的崗位的薪酬增速高於其他傳統職業關鍵詞，這說明新經濟中的創新、研究正在逐漸發揮作用。

沈艷教授認為，未來的「智能製造」有較大發展空間，可以從傳統產品與個體數據結合而成的簡易智能，從通過收集、分析群體性的數據，並與製造業相結合而形成更為高級的功能；還可以在未來通過大數據與虛擬現實技術的結合，滿足人們多樣化的需求。傳統發展模式減弱，發展新動能，需要抓住大數據與智能製造相結合的契機。

大數據的誤解與問題

沈艷教授認為，大數據並不能回答所有的問題，事實上，單獨依靠大數據做的分析質量往往存疑。可靠的大數據分析，離不開對小數據的使用，即「大小結合「，利用一些比較可靠的小數據作為」錨點「，與大數據信息相互對照，進行判斷。另外，大數據分析還要「人機結合」而不能僅僅依靠演算法。專家的經驗、人們的直覺等，都該在分析中有一席之地。大數據分析的另一個可能的問題是由於機器學習的演算法更關注預測精度而不是事件背後的邏輯，可能會面對的狀況是一段時間預測好的模型，過了一段時間表現就不好了。不應忽視大數據分析中考慮現有經濟和各個領域的運行規律的必要性。

另外，」數據孤島「是目前大數據存在的一個問題，即數據之間相互隔絕、互不聯通，對於分析問題的範圍、對如何評估大數據的質量，都帶來不少挑戰。要大力發展智能服務產業，加大大數據的應用空間，提高數據的附加價值，需要解決這一問題。

大數據的開放共享

為了解決數據孤島問題，大數據的開放共享為大勢所趨，這一點也在國家大數據發展戰略中明確指出。然而，在事實中卻有不少困難。第一，開放數據的合法性需要進一步明確。雖然《統計法》規定「縣級以上人民政府統計機構和有關部門統計調查取得的統計資料，除依法應當保密的外，應當及時開放、供社會公眾查詢」，但是其他相關條目讓地方統計部門不易拿捏哪些信息需要開放、哪些不需要開放。第二，不同部門單位數據存在著標準不一、質量良莠不齊的問題。第三，數據開放到底是向誰開放、如何開放的步驟和執行方案不清晰。進一步開發大數據資源，需要在上述問題上有統籌安排。

沈艷教授認為，需要有專門機構來統籌數據治理工作，從全局把控、制定相應標準，做到橫向上促進各部門的協調和數據共享，縱向傳遞優秀的治理經驗。在開放共享方面，到底開放的是什麼，對誰開放，如何開放，沈艷教授認為需要明確的一點就是，開放不等於免費，開放也不等於完全對社會公眾來開放，需要做一個分級的安排。這些安排可以借鑒開放數據做得較好的國家的經驗。例如，對於一些基本的數據要免費開放，滿足公眾的知情權的；對於安全級別更高的數據，則可以通過簽訂協定等方式，明確數據使用方的責權利，讓數據在使用當中達到數據安全和數據共享之間的平衡。

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