多措并举实施大数据战略

编者按：随着信息技术的飞速发展，大数据成为国家基础性战略资源和无形资产，世界各国对大数据战略的重视已经提升到前所未有的高度。我国应在产业、经济、民生、安全以及国家治理等领域积极行动，抢占大数据发展先机

编者按：随着信息技术的飞速发展，大数据成为国家基础性战略资源和无形资产，世界各国对大数据战略的重视已经提升到前所未有的高度。我国应在产业、经济、民生、安全以及国家治理等领域积极行动，抢占大数据发展先机。课题组力求站在技术和实践前沿，呈现大数据战略在贫困治理、灾害治理和社会治理等领域的实施场景与应用价值。

2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，部署了“加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力”，“推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型”，“强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展”三大方面的主要任务。政府数据的开放共享被排在首位，这既是大数据战略实施的重点和难点，也是堵点和痛点。目前来看，政府数据的开放共享在一定时期内还是大数据战略实施的主要着力点。因此，各级地方政府应从服务型政府理念出发，将开放数据与贯彻落实党的群众路线结合起来。在保证国家安全、保护商业秘密、保障个人隐私的基础上，整合各级各类数据资源，实现数据的开放和共享，推进数据互联互通，从而推动国家治理和地方治理能力全面提升。

当前，推进大数据战略的实施，需要政府从以下四个方面提供保障。

第一，制度保障。大数据发展引发了包括经济关系、社会秩序等在内的全方位变革，现有政策体系面临日益频繁的“破窗性挑战”。因此，首先，要构建大数据开放共享机制。数据开放共享是大数据发展的重要前提，为大数据战略实施创造了良好的发展环境。数据资源共享需要整合公共部门和私人部门的数据资源，促进互联互通，提升各类应用数据的一致性和准确性，并在法律规范和交易规则下，实现信息资源的开放共享。其次，应完善大数据交易机制和定价机制。应依据大数据资产评估标准规范市场交易规则和程序，积极开展面向应用的大数据交易平台试点；探索开展大数据衍生产品交易，鼓励大数据产业链的市场主体进行数据交易，促进数据资源有序流通。再次，必须构建知识产权保护体系。由于数据本身可复制性和可重复利用性特点，大数据与创新成果保护有着千丝万缕的联系，激发各类创新主体活力需要优化数字经济创新成果的保护、转化和分配机制。在法律层面需要切实做到保护数字知识产权，加强数字信息安全保护力度，使知识产权对权利人的保护具有及时性、有效性、便捷性，进而鼓励知识创新。最后，必须加强数据安全保障机制建设。针对国内数据的所有权、自由流动、出境限制以及个人隐私等问题制定相应的法律法规，明确国家重点领域内共享数据和非共享数据清单，对大数据的应用和处理进行规范，切实保护大数据安全。

第二，组织保障。各级政府根据自身业务需求，设置了庞大的业务系统，系统内积淀了海量的数据资源。由于技术和数据标准不统一，导致各职能部门数据无法实时共享交换，数据利用效率低。目前，政务数据资源在个别部门间分布流通不均衡、不充分，已成为一项突出问题。盘活数据资源离不开强有力的组织保障，通过建立高规格的领导机构，统筹和强化部门间协作，确保大数据战略的顺利实施。为顺应大数据时代发展，部分地方政府通过整合内部职能，探索性地设立了地方大数据管理机构——大数据管理局。地方大数据管理局主要负责地方大数据领域规章制度及条例的起草，拟定大数据、信息化行业技术规范和标准并组织实施。地方大数据管理局还可以统筹地方社会经济各领域数据资源的采集、整理、共享、应用，建立跨部门、跨领域的数据共享机制，通过法律法规明确每个部门数据共享的权力和责任、业务和边界，协调推进大数据全面汇聚、共享互通、创新应用工作，有效消除“数据烟囱”现象。大数据管理局运用大数据技术，开展数据挖掘，进而提升管理和服务的精准度，推进大数据的政用、民用、商用，培育大数据核心业态、关联业态、衍生业态。

第三，财政保障。为加快推进大数据战略实施，创新大数据发展环境，政府部门应采取社会资本和财政支持等手段，保障大数据战略有效实施。大数据技术在商用和公共服务领域的研发，往往带有高投入、长周期、高风险、低收益的特点，甚至存在一定的市场失灵风险。财政手段对治理大数据在公共服务领域市场失灵中扮演重要角色。因此，需要政府构建多元投资渠道，完善财政投融资政策和税收优惠政策，提升政府扶持大数据技术发展的资金力度。具体而言，可以通过整合省直部门信息化专项资金扶持大数据企业发展，以企业经营状况为标准对大数据所涉企业提供租金、企业所得税减免等优惠政策，对符合条件的企业可新增流动资金贷款贴息，或者以政府购买服务的方式对具有公共服务大数据示范效应的项目进行补助。此外，还可以采用政府和社会资本合作的“PPP模式”，将社会资本引入国家重要产业领域，从而大幅度提高社会资源的配置效率和创新能力。《欧盟大数据价值战略研究和创新议程》就采取了合同制公私伙伴关系（CPPP）模式提高研发创新的效率，规定任何项目必须确保至少有20%的创新型中小企业参与，从而形成企业界、科技界、学术界的价值链利益共同体。

第四，人才保障。要在国际上赢得竞争优势，应积极制定大数据人才发展规划，建立多层次、多类型的大数据人才培养体系，依托中国丰富的人力资源，培育工业、能源、金融、电信、互联网等重点行业的大数据人才。开展跨学科大数据综合型人才培养，培育具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才。加强职业技能人才实践培养，积极培育大数据技术和应用创新型人才。依托社会化教育资源，开展大数据知识普及和教育培训，提高社会整体认知和应用水平。优化人才培养环境和人才发展环境，引进大数据高层次人才和领军人才，鼓励海外高端人才回国就业创业。通过“数据众筹、应用众包”方式，以社会需求为导向，通过政府搭台、政企合作、公众参与等模式，形成服务数据开放者、产品开发者、应用需求者的完整价值体系。通过政府部门和社会资本合作模式，将政府、企业、高校和民间机构共同带入大数据生态建设，推动产业技术成果的转化，同时激发大数据人才培养的创新模式。

（作者系广州大学教授、公共管理学院院长）