广州市大数据产业链发展与实体经济深度融合实现路径
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潘丹蓓 尹华 胡振生 王志坚
摘 要：近年来，大数据成为了信息技术发展融合的新动力，如何将其与实体经济深度融合是推动经济进一步发展的重点问题。本文首先对国内外大数据产业发展进行分析，重点介绍了美国以及贵州等代表性区域的大数据产业概况，以及其针对发展中存在的问题制定的相关对策;在借鉴各地经验的基础上，对广州市大数据产业链现状进行分析，并发现其在产业基础设施、信息经济规模等方面的优势，以及在政府数据资源开放共享、产业融合深度和广度、信息化发展布局及龙头企业培育等方面的问题。最后结合优势劣势，提出广州市大数据产业链发展与实体经济深度融合实现路径与对策。
关键词：大数据产业链;实体经济;深度融合;对策研究
近年来，全球数据以指数级爆发式增长，由此产生了具有海量数据规模及高速数据流转的多样化数据类型特征的信息资产，即大数据。其作为信息技术发展的新动力，已成为和能源一样重要的国家战略性资源。美国、日本、欧盟等各国政府纷纷进行大数据发展战略规划以大力促进大数据产业发展，而我国也密集性地推出一系列促进大数据发展的相关政策。2017年1月，工信部正式发布《大数据产业发展规划（2016-2020年）》，明确了＂十三五＂时期大数据产业发展的指导思想、发展目标、重点任务、重点工程及保障措施等内容，并提出创新驱动、应用引领、开放共享、统筹协调、安全规范的大数据产业发展原则。
自政府将发展大数据确定为国家战略，中国大数据产业从发展起步时期进入了快速发展时期，其规模不断扩大。中国信息通信研究院结合对大数据相关企业的调研得出，2017年中国大数据核心产业规模为236亿元人民币，较2016年相比增速达40.5%。预计未来几年，大数据市场仍将保持30%以上的增速，到2020年中国大数据市场规模将达到586亿元人民币，将带动中国GDP2.8%—4.2%。
由此可见，大数据产业作为包括大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动等集数据采集、数据存储、数据挖掘、数据应用与服务等于一体的现代信息技术服务业，将对促进企业转型及社会创新发展有重大意义。而大数据产业与实体经济融合将成为推动经济进一步发展的重点。
广州作为国家重要中心城市及国际商贸中心，在基础设施、数据资源、信息产业、人才资源等方面具有较大的优势。其网络基础设施建设完善，应用服务具备一定规模，同时，广州市信息化产业化融合转型升级加快，正不断推动着传统产业进行改造升级。为此，应充分利用优势资源，加快建设大数据产业聚集区，优化升级实体经济结构，完成创新型发展的智慧城市建设。
本文意在结合广州的经济发展特点，深入研究广州大数据产业链发展现状，通过分析国内外大数据产业链发展情况及相关政策，为大数据产业链与实体经济深度融合提供具体实现路径。这不仅对广州市的经济进一步发展具有重要的应用价值，同时也为加快推进传统行业数字化转型，促进工业化和数字化相互融合提供了全新动能。
一、国内外大数据产业链发展经验
在政策环境、市场趋势和人才支撑等多方面的促进下，我国大数据产业逐渐构成了由数据采集、数据存储、数据分析与挖掘、数据标准与规范、数据安全、数据运维及数据应用七大部分构成的大数据产业链。其大致可分为，专门应用于运行处理整个大数据生命周期的大数据核心产业，在大数据应用过程中为其提供基础设施、技术工具等的大数据关联产业，以及应用于其它行业领域融合产生的大数据融合产业。但目前，大数据发展仍然存在多种问题，如何更好地加快建设大数据产业链，使其更好地服务实体经济，国内外各个地区展开了针对各自经济发展目标和差异化特点的各种尝试。
国外方面，美国作为最早将大数据从商业行为上升到发展战略的国家，已充分认识到大数据的战略价值，从2012年3月29日发布的《大数据研究和发展计划》到2016年5月发布的《联邦大数据研发战略计划》已经实施了四轮政策行动。同时，美国对把握核心大数据产业、构建完整的产业链体系非常重视，大力促进开源领域企业发展多元化基础技术，从而形成成熟的产业基础。
随着谷歌、微软、亚马逊等大型信息技术公司通过收购或自主研发等方式布局大数据，以及一大批大数据初创企业如Splunk、Teradata在风投资本支持下快速成长，美国大数据产业生态系统已经形成，同时为应用大数据提供了丰富的创新工具和解决方案。另外，政府适度公开、有效整合数据，建立了公共大数据基础平台。据统计，Data.gov共开放原始数据集和地理数据集共计90，925个，涵盖了农业、气象、金融、就业、人口统计、教育、医疗、交通、能源等大约50个门类。这为推动大数据的应用，激发新型市场需求，加快了大数据市场化创造了必要基础条件。
国内方面，各省市顺应数字经济发展趋势，为增强数字经济发展实力加快建设大数据产业园区。在国务院《促进大数据发展行动纲要》的推动下，目前我国已经形成贵州、京津冀、珠江三角洲、上海、河南、重庆、沈阳、内蒙古八大大数据综合试验区，形成了纵横全境的东部、中部、西部、东北四大板块的地理分布格局。这些省市在制度創新、开放共享、创新应用、产业聚集等多个方面共同促进大数据产业发展，对于促进广州市大数据产业链与实体经济深度融合，其发展经验具有重要的借鉴意义。
另外，在京津冀地区，北京、天津、河北立足各自特色和相对优势建立了有针对性的大数据产业发展模式。北京强化大数据创新和引导，天津侧重于设备制造与集成，强化带动和支撑，河北侧重于大数据存储，强化承接和转化，形成北京中关村+天津滨海新区、武清+河北张家口、廊坊、承德和秦皇岛＂1+2+4＂协同发展功能格局。在长三角地区，浙江具有多个以大数据为核心的企业，特别是阿里巴巴系列企业，例如阿里云、阿里巴巴B2B、天猫淘宝、蚂蚁金服，在大数据产业中极具影响力。但是，产业链上不同环节的企业数量仍不均衡，基础架构类企业数量明显高于其他三类，且数据资源主要集中在IT、金融、电子商务、影视等领域。因此，浙江省致力于扩大大数据的应用范围，加大传统企业对于大数据的认识程度。作为东部、中部、西部、东北四大板块中心的重庆，更加注重数据资源统筹以及大数据产业集聚。早在2013年7月，重庆市就制定了《大数据行动计划》，提出加快大数据产业发展，完善大数据生态产业链。为此，重庆建设仙桃数据谷，吸引了亿赞普、宏碁等一批龙头企业入驻。同时，实施＂云端计划＂引进了NEC、神州数码、腾讯等一批云计算应用服务龙头企业。目前，大数据产业成为重庆市经济发展的重要增长来源。
二、广州市大数据产业链现状分析
目前，广州市大数据基础设施完善，网络基础设施建设水平较高，截至2015年底，全市互联网国际出口带宽超2000G（占全国58%），是中国大陆最大的互联网出口。同时，广州市拥有着计算能力全球领先的超算中心天河二号，这使得应用服务有了一定的基础设施保障。
在基础设施逐渐完善的前提下，2015年广州市大数据相关企业已约有950家，总营收达致178亿元。具体各行政区大数据企业收入如下：
表1 广州市行政区大数据企业及收入情况
其中大数据资源型代表性企业有网易、唯品会、酷狗、欢聚时代、优视科技、微信等;大数据服务型代表性企业有铂亚信息、云从科技、极天信息、互动派传媒、汇量科技、蓝盾股份、佰聆数据、數果智能等;大数据基础设施型代表性企业有鼎甲科技、奥飞数据、巨杉软件、云宏信息、品高软件等。在大数据信息共享方面，广州市率先出台了《广州市政府信息共享管理规定实施细则》，打破部门＂信息孤岛＂，于2016年6月上线了广州市政府数据统一开放平台。截至2016年底，广州市政府信息共享平台汇集1790类数据主题，超过57亿条数据，累计交换数据117亿条，日均交换数据689万多条，涉及经济发展、城市建设、道路交通、教育科技、民生服务、企业服务、资源环境、财税金融、劳动人事等14个重点领域。
另一方面，广州市信息化产业化两化融合加快，基本形成以＂广州农业信息网＂、＂华南农产品交易网＂、＂海洋信息网＂为核心的涉农信息化服务体系。大数据结合物联网等新业态推动传统制造业改造升级步伐加快，南沙成立＂国家物联网标识管理公共服务平台＂，积极打造我国物联网发展的关键基础平台，结合大数据技术，培育了一批大数据服务制造业的整体解决方案等服务型制造示范企业。同时，广州市建成了广州智能装备研究院等一批国家级智能制造研究机构，促进大数据产业服务融合实体经济的进程。
但是，虽然广州市大数据产业发展规模进一步变大，其与实体产业深度融合带来的实质性变化巨大，但仍存在一些问题和不足。
一是大数据产业规模大但不强，缺少大数据核心企业以及竞争力强的创新能力，骨干企业总量偏少，规模偏小，不如百度、阿里巴巴、华为等知名企业领先地位高影响力大，集聚效应和产业带动效应均不强。
二是公共数据开放共享利用水平不高。当前，广州市开放的数据量不大仅有3000万条，数据开放尚处于起步阶段，同时，这些数据资源缺少详细描述和统一格式，可用性不高。即使广州市具有第三方数据交易市场，但是缺乏数据共享的相关管理制度和法制法规，数据安全保障体系不完善，广州市数据交易平台广数Data Hub发展受到制约，数据资源闲置的问题依然存在。
三是信息化工业化融合深度和广度仍然不足。广州市大部分工业制造业企业因装备自动化水平较低、信息系统集成应用存在问题、组织流程管理不规范等问题，大数据应用基础较差。
四是大数据产业发展不平衡。地区上，广州市大数据产业集中在天河区、越秀区等经济基础和人才储备充足的地区。而大数据产业链中，大数据融合应用产业较多，而基础设施类企业较少。
三、与实体经济深度融合实现路径与对策
通过以上对广州市大数据产业链现状的分析，可以看出广州市在大数据产业链发展方面有诸如信息产业基础设施完善、信息经济规模化领先、产业成果显著等许多突出优势，但同时在政府数据资源开放共享、产业融合深度和广度不足、信息化发展区域不平衡及龙头企业培育等方面还存在一定的问题，这些问题的存在影响了广州市大数据产业链的发展，更进一步制约了大数据产业链与实体经济融合的进程。
因此，在对国内外相关城市在促进大数据产业链发展，特别是与实体经济深度融合的相关经验研究基础上，以生态经营理论为支撑，通过对广州市大数据产业链发展现状分析，可以基于金融服务实体经济的指导思想，从发展生产性服务业的角度思考大数据与实体经济深度融合的具体实现路径及相关对策。具体思路如图1所示：
图1 促进大数据与实体经济深度融合的研究思路
在此思路上，我们认为，要加快大数据与实体经济深度融合，首先需要完善大数据产业链，形成良好的大数据产业生态体系。其次，要优化实体经济产业结构，提升制造业等产业信息化程度，利用物联网等技术加大数据整合程度。最后，利用大数据提升金融服务实体经济的能力，健全多层次的金融机构，优化金融产品与服务体系，从而使资本在实体经济企业中发挥出真正的作用。因此，结合此融合路径提出具体对策如下：
（一）整合数据资源，平衡产业生态
目前广州市大数据产业链发展不平衡，这一现象是因为消费端等市场数据容易产生且与互联网结合起来，所以大数据产业应用集中在消费端。深度融合的实现路径之一是促进生产端开始与互联网进行对接，利用大数据实现垂直数据资源整合。大数据产业结构因数据分布而调整，因此这一路径可以构建覆盖完整的数据链，从而促进大数据产业链均衡发展。
大数据与实体经济深度融合得越深，对存储和分析数据的要求就越高。所以企业需要重新考虑新的数据介质，对基础设施进行彻底改造，对管理流程进行优化，应用传感器等数据采集设备，部署云计算等存储计算基础设备，利用物联网将各个垂直领域内产品生命周期的各个环节上的数据进行整合，加快发展工业大数据，实现生产端与互联网的对接。通过这一数据资源的垂直整合，在多元场景下提升数据提取能力，创新数据分析处理方式，可以进一步产生新型大数据服务产业，从而平衡大数据产业生态，大幅度提升产业融合深度和广度。
（二）立足金融优势，服务实体经济
广州应立足金融发展优势，通过跨行业金融服务发展实体经济。广州要发展实体经济，需要通过数据产业实现跨行业的金融服务，进而从全产业链角度为实体经济发展提供支持。
为此，可以利用供应链金融等先进的融资模式来服务实体经济。供应链是将供应商、制造商、分销商、用户连成一个整体网链结构。供应链金融可以在高信用核心企业与上下游的中小企业间实现信用分享。供应链与供应链金融的应用可实现从围绕一个核心企业发展到一个完整的产业生态圈。而供应链与供应链金融都需要大数据应用作为基础与前提。一方面，大数据技术可通过数据挖掘等方式精准把握中小企业融资需求，为其提供个性化金融服务。另一方面，大数据技术可以依托动态、可持续的财务数据将风控模式数据化、动态化，降低信息不对称。因此大数据可以通过促进供应链与供应链金融等金融模式与金融科技的发展，从而从总體上提升金融服务实体经济的实力。
（三）打破数据壁垒，促进数据共享
广州市目前各个实体产业都有一定的数据积累，但彼此间未实现联通和开放共享，因此形成了一个个数据孤岛。为此，应尽快通过广州市大数据管理局等相关部门出台行业数据整合标准，以及完善大数据采集、管理、交换等标准完善广州市数据共享平台等基础设施建设。发挥政府职能部门的行业推动和资源协调作用，健全政府信息共享管理机制，加快云平台应用，引导企业、科研机构等组织主动开放数据。另外，可建立数据资产登记制度，创建信息资源目录，在大数据安全保障的基础下探索建立社会数据资产交易方式，建设大数据交换平台和数据交易市场，加快数据资源流通及共享共用，最终帮助打破实体产业中的数据壁垒，进一步实现大数据产业链和实体经济的深度融合。
（四）优化发展环境，加强产业建设
在融合路径明确，数据收集方式提升，数据共享开放的情况下，大数据产业自身仍需要寻求突破，需要外界环境的进一步促进。因此要健全大数据产业支撑体系。
科研机构方面，要结合市场应用大数据的需求，突破关键领域的研究工作，引导开发核心技术，支持前沿技术创新，提升在存储硬件、算法理论、数据模型等方面的自主研发能力，加速产品研发，创新大数据应用模式。同时，人才是大数据产业发展的关键资源，因此院校及研究所应打造多层次、多类型的大数据人才培养队伍，开设多种大数据相关学科，提高人才质量。
结语
随着各国对大数据的不断重视，大数据产业规模不断扩大，但如何将其与实体经济深度融合是需要研究学者进一步思考的重点问题。本文通过借鉴国内外各省市发展大数据产业的实际经验，对广州市大数据产业链现状进行分析，结合其优势劣势，提出广州市大数据产业链发展与实体经济深度融合实现路径与对策。主要提出四大具体对策：一要大力发展工业数据，可利用物联网技术实现数据资源的整合，在优化产业结构基础上拓展加深大数据融合程度，从而平衡产业生态;二是要通过大数据促进供应链与供应链金融等新金融模式与金融科技的发展，提升金融对实体经济的促进作用;三是形成数据共享开放的良好氛围，打破数据壁垒，促进数据共享;四是要完善大数据产业链，优化大数据企业发展的环境。当然，还应从推进体制变革、健全相关法规制度、加大扶持力度、建设人才队伍、进行国际合作等方面促进大数据应用发展，从而加快融合进程。
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