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辛仁周：发挥产业政策对大数据产业发展的重要作用
2021-07-15 10:57:34 作者 : Simon 来源 : 警用装备网警用装备网讯： 在“第五届世界无人机大会——大数据时代的公安军民融合创新论坛”上工信部产业政策司原巡视员辛仁周就世界各国及我国的大数据产业政策等内容做了详细讲解，以下为主要内容：
一、产业政策的基本内容
日本学者小宫隆太郎认为，产业政策就是政府为改变产业间的资源配置和各种产业中私营企业的某种经营活动而采取的政策，主要包括与产业资源配置有关的内容（如工业用地，铁路，港口等基础设施和产业间的资源配置政策），与产业组织相关的内容（如产业重组，产业集聚，降低开工率和促进中小企业发展相关政策等）。
从经济学角度将日本的媒体和政府使用的产业政策概念加以概括，大体可以将其归纳为如下内容：
（1）与产业资源配置有关的内容，主要包括：
关于产业的一般基础设施，包括工业用地、产业用的公路、港口、工业用水和供电等政策；关于产业之间的资源配置政策。
（2）与各种产业的组织有关的内容，主要包括：
与各领域的内部组织有关的政策（产业改组、密集化，缩小开工率、对生产和投资进行调整等）；属于横向产业组织政策的中小企业政策。
经济合作与发展组织（OECD）认为，产业政策是旨在提升国家产业或行业绩效和竞争力的政策，主要包括补贴，基础设施，对外贸易和投资，政府所有权（指国有企业等）和直接干预（企业运营）等多个方面。
联合国贸发会认为，现代产业政策的目的：
（1）建立包括基础设施和金融系统在内的支持性产业系统；
（2）建立包括生产资产和技术在内的生产能力；
（3）支持内、外部市场发展。
产业政策是国家促进产业结构优化升级的重要手段，是政府对产业结构进行干预的重要工具，是发展中国家实现经济赶超的重要举措。
在我国产业政策是“更好地发挥政府的作用”的重要内容。
产业政策主要包括，相关的财税政策、金融政策、土地政策、投资政策、行业准入条件、进出口政策等，而且往往综合运用。
名称包括，产业政策、计划、发展规划、发展战略、意见、指导意见、准入条件等；法令、条例；措施、纲要、指南、目录、管理办法和通知等，甚至政府工作报告、部门决议、会议纪要、领导批示等也会发挥实质性的影响。
二、数字经济时代大国都在使用产业政策
大数据成为塑造国家竞争力的战略制高点之一，国家竞争日趋激烈。一个国家掌握和运用大数据的能力成为国家竞争力的重要体现，各国纷纷将大数据作为国家发展战略，将产业发展作为大数据发展的核心。
美国高度重视大数据研发和应用，2012年3月推出“大数据研究与发展倡议”，将大数据作为国家重要的战略资源进行管理和应用，2016年5月进一步发布“联邦大数据研究与开发计划”，不断加强在大数据研发和应用方面的布局。
欧盟2014年推出了“数据驱动的经济”战略，倡导欧洲各国抢抓大数据发展机遇。
此外，英国、日本、澳大利亚等国也出台了类似政策，推动大数据应用，拉动产业发展。
日本
美国
美国虽然是典型的市场经济国家，但政府在重大技术装备发展中也发挥了重要的支持和引导作用。通过明确重大技术装备发展方向、不断完善科技创新政策机制、持续推进军民融合等组合政策，打造有利于重大技术装备发展的政策环境，持续推动重大技术装备创新发展，为美国保持全球科技产业领军地位奠定了坚实基础。
德国
德国制造业是世界上最具竞争力的制造业之一，在全球制造装备领域拥有领头羊的地位。21 世纪以来，德国颁布了多个高科技战略，全方位引导制造业创新发展，尤其是“工业4.0”战略推出以来，制造业持续向智能化转型，有力保持了德国装备制造业在国际的领先地位。
产业政策是政府为实现特定产业目的而采取的政策工具，是国家意志在产业发展领域的抓手和体现，是矫正市场失灵和服务国家战略的制度安排，是各国强化国家竞争力的重要选项。
联合国贸发会统计，在2005年至2015年的10年间，全球有至少101个经济体实施了正式的产业发展战略，这些经济体的GDP占全球GDP超过90%。
三、我国产业政策对大数据产业的支持
大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。大数据已成为推动经济转型发展的新动力，重塑国家竞争优势的新机遇，提升政府治理能力的新途径。
党中央、国务院高度重视发展大数据。2014 年 3 月，“大数据”一词首次写入政府工作报告，大数据开始成为国内社会各界的热点。2015 年 8 月，国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50 号）对大数据整体发展进行了顶层设计和统筹布局，产业发展步伐加快。2016 年 3 月，十三五规划《纲要》正式提出“实施国家大数据战略”，国内大数据产业开始全面、快速发展。2017 年 10 月，党的十九大报告中提出推动大数据与实体经济深度融合，为大数据产业的未来发展指明方向。2017年12 月，中央政治局就实施国家大数据战略进行了集体学习，极大地推动了我国大数据发展。
党的十九届五中全会提出，推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合，推动先进制造业集群发展，构建一批各具特色、优势互补、结构合理的战略性新兴产业增长引擎，培育新技术、新产品、新业态、新模式。
十四五规划和2035年远景目标《纲要》提到“大数据”有十次之多，并且有多项任务与大数据密切相关。
各地区各部门认真贯彻中央关于发展大数据的决策部署，出台了一系列发展大数据的文件和政策。
2015年8月31日，国务院关于印发《促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）相关内容：
（二）推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。
1.发展工业大数据。推动大数据在工业研发设计、生产制造、经营管理、市场营销、售后服务等产品全生命周期、产业链全流程各环节的应用，分析感知用户需求，提升产品附加价值，打造智能工厂。
2.发展新兴产业大数据。大力培育互联网金融、数据服务、数据探矿、数据化学、数据材料、数据制药等新业态，提升相关产业大数据资源的采集获取和分析利用能力。
3.发展农业农村大数据。构建面向农业农村的综合信息服务体系，为农民生产生活提供综合、高效、便捷的信息服务，缩小城乡数字鸿沟，促进城乡发展一体化。
4.发展万众创新大数据。适应国家创新驱动发展战略，实施大数据创新行动计划，鼓励企业和公众发掘利用开放数据资源，激发创新创业活力，促进创新链和产业链深度融合。
5.推进基础研究和核心技术攻关。围绕数据科学理论体系、大数据计算系统与分析理论、大数据驱动的颠覆性应用模型探索等重大基础研究进行前瞻布局，开展数据科学研究，引导和鼓励在大数据理论、方法及关键应用技术等方面展开探索。
6.形成大数据产品体系。围绕数据采集、整理、分析、发掘、展现、应用等环节，支持大型通用海量数据存储与管理软件、大数据分析发掘软件、数据可视化软件等软件产品和海量数据存储设备、大数据一体机等硬件产品发展，带动芯片、操作系统等信息技术核心基础产品发展，打造较为健全的大数据产品体系。
7.完善大数据产业链。支持企业开展基于大数据的第三方数据分析发掘服务、技术外包服务和知识流程外包服务。鼓励企业根据数据资源基础和业务特色，积极发展互联网金融和移动金融等新业态。推动大数据与移动互联网、物联网、云计算的深度融合，深化大数据在各行业的创新应用，积极探索创新协作共赢的应用模式和商业模式。
2016年12月18日，工业和信息化部印发的《大数据产业发展规划（2016－2020年）》指出：
大数据产业指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、大数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。
2020年4月28日，工业和信息化部印发了《关于工业大数据发展的指导意见》：
七、促进产业发展
（十六）突破工业数据关键共性技术。加快数据汇聚、建模分析、应用开发、资源调度和监测管理等共性技术的研发和应用，推动人工智能、区块链和边缘计算等前沿技术的部署和融合。
（十七）打造工业数据产品和服务体系。推动工业大数据采集、存储、加工、分析和服务等环节相关产品开发，构建大数据基础性、通用性产品体系。培育一批数据资源服务提供商和数据服务龙头企业，发展一批聚焦数据标准制定、测试评估、研究咨询等领域的第三方服务机构。
（十八）着力构建工业数据创新生态。支持产学研合作建设工业大数据创新平台，围绕重大共性需求和行业痛点开展协同创新，加快技术成果转化，推动产业基础高级化和产业链现代化。
2020年12月中国信息通信研究院发布《大数据白皮书（2020年）》，对大数据产业进行了概括：
一类观点认为大数据产业是以大数据为出发点和落脚点，通过对自身生产或从外部获取的数据进行挖掘、应用以创造价值的经济活动集合。但是，也有一类观点认为大数据只是现代信息技术产业中的一部分，因为大数据的本质是在互联网、软件、计算机等基础上实现的数据服务，其围绕的数据采集、传输、加工、分析、应用等一系列活动仍包含于现代信息技术产业的范畴之内。
《白皮书》认为，从大数据的价值体现出发，大数据产业是以数据及数据所蕴含的信息价值为核心生产要素，通过数据技术、数据产品、数据服务等形式，使数据与信息价值在各行业经济活动中得到充分释放的赋能型产业。
传统的大数据产业定义一般分为核心业态、关联业态、衍生业态三大业态。核心业态是包括从大数据采集到服务、数据交易、数据安全以及相关平台运营建设等围绕数据全生命周期的大数据关键技术与业务；关联业态是以软件、电子信息制造业为代表，包括智能终端、集成电路、软件和服务外包等大数据产业所需的软硬件制造业务；衍生业态是包括工业、农业、金融等各行业的大数据融合应用。
另一种分类是划分为基础支撑、数据服务和融合应用三层业态。基础支撑层包含网络、存储和计算等硬件设施，资源管理平台以及与数据采集、分析、处理和展示相关的技术和工具；数据服务层是围绕各类应用和市场需求，提供包括数据交易、数据采集与处理、数据分析与可视化、数据安全等辅助性服务；融合应用层则包含了与政府、工业、交通等行业密切相关的应用软件和整体解决方案。
通过对比，不难看出以上两种分类的本质几乎一致。核心业态与数据服务、关联业态与基础支撑、衍生业态与融合应用之间各自相互对应，后一种分类可以看作是围绕前者描述的具体展开。
还有部分观点认为以上两种分类较为笼统，并未将数据资源明确纳入到大数据产业的相关业态中，而数据资源应是大数据产业链条的起始点，不可忽略。基于这样的观点，有学者提出基于数据价值的实现流程，应将大数据产业分为大数据资源供应、大数据设备提供、大数据技术服务和大数据融合应用四层。这一分类方式是在沿用上述两种分类的基础之上，将基于互联网、物联网等信息技术渠道大量产生并提供数据资源的经济活动单列出来，成为大数据产业链条的第一层。
大数据产业作为具体的可操作的产业应到包括：
技术：数据采集、分析、处理和展示相关的技术和工具；设备：网络、存储和计算等硬件设施；
服务：提供包括数据交易、数据采集与处理、数据分析与可视化、数据安全等辅助性服务；
方案：包括与政府、工业、农业、交通等行业密切相关的应用软件和整体解决方案。
2015 年 8 月印发的《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50 号）在推动产业创新发展方面，提出了发展工业大数据、发展农业农村大数据、发展万众创新大数据、 推进基础研究和核心技术攻关、形成大数据产品体系和完善大数据产业链7大任务，并且确定了工业和新兴产业大数据工程、现代农业大数据工程、万众创新大数据工程、大数据关键技术及产品研发与产业化工程和大数据产业支撑能力提升工程。
2016年12月18日，工业和信息化部印发的《大数据产业发展规划（2016-2020年）》在 “重点任务和重大工程”中，提出了强化大数据技术产品研发、深化工业大数据创新应用、促进行业大数据应用发展、加快大数据产业主体培育、推进大数据标准体系建设、完善大数据产业支撑体系、提升大数据安全保障能力等，以及相应的重大工程。
从2016年开始，国家发改委、工信部、农业部、水利部等部门，以及地方各级政府都相继推出了促进大数据产 业发展的意见和方案，产业整体发展环境持续优化。据赛迪顾问不完全统计，2016-2017年是大数据相关政策文件出台的高峰期。2016年，行业大数据政策文件相继出台，如《政务信息资源共享管理暂行办法》《生态环境大数据建设总体方案》《农业农村大数据试点方案》《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《关于促进国土资源大数据应用发展的实施意见》等。2017年工信部印发《大数据产业发展规划（2016-2020 年）》《云计算发展三年行动计划（2017-2019年）》，水利部出台《关于推进水利大数据发展的指导意见》。同时，地方政府相关大数据政策也陆续出台，成立大数据管理机构，以及建立健全相关体制机制。比如，河南省政府办公厅发布《河南省大数据产业发展三年行动计划（2018-2020 年）》；福建省成立大数据管理局，并相继出台了《福建省 促进大数据发展实施方案（2016-2020年）》《福建省人民 政府关于支持大数据产业重点园区加快发展十条措施的通知》等文件。
各地政府加快大数据产业政策落地，持续优化区域大数据产业发展环境。2018年，工信部印发《工业互联网发展行动计划（2018-2020年）》，加快推动大数据与实体经济融合。2019年，工业和信息化部、国家机关事务管理局、国家能源局联合印发《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》，推动绿色数据中心建设。2020年，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，推进政府数据开放共享，提升社会数据资源价值，加强数据资源整合和安全保护；工信部发布《关于工业大数据发展的指导意见》，着力打造工业大数据生态。当前，大数据与人工智能、数字经济、智慧城市、数字治理等融合速度加快，推动经济社会数字化转型。
有关机构根据近5年来的政策，梳理发现，相关政策成为产业发展利好因素。2016-2018年大数据产业的增长主要由产业政策和资本协力推动；2019年以来，随着大数据技术和应 用的持续爆发，以及5G和物联网等相关技术的成熟，市场需求和相关技术进步将成为大数据产业持续高速增长的最主要动力。
四、完善产业政策促进大数据产业高质量发展
国务院《促进大数据发展行动纲要》提出：培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。推动大数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展，探索大数据与传统产业协同发展的新业态、新模式，促进传统产业转型升级和新兴产业发展，培育新的经济增长点。形成一批满足大数据重大应用需求的产品、系统和解决方案，建立安全可信的大数据技术体系，大数据产品和服务达到国际先进水平，国内市场占有率显着提高。培育一批面向全球的骨干企业和特色鲜明的创新型中小企业。构建形成政产学研用多方联动、协调发展的大数据产业生态体系。
工信部规划：（三）发展目标
到2020年，技术先进、应用繁荣、保障有力的大数据产业体系基本形成。大数据相关产品和服务业务收入突破1万亿元，年均复合增长率保持30%左右，加快建设数据强国，为实现制造强国和网络强国提供强大的产业支撑。
——技术产品先进可控。在大数据基础软硬件方面形成安全可控技术产品，在大数据获取、存储管理和处理平台技术领域达到国际先进水平，在数据挖掘、分析与应用等算法和工具方面处于领先地位，形成一批自主创新、技术先进，满足重大应用需求的产品、解决方案和服务。
——应用能力显着增强。工业大数据应用全面支撑智能制造和工业转型升级，大数据在创新创业、政府管理和民生服务等方面广泛深入应用，技术融合、业务融合和数据融合能力显着提升，实现跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务的协同管理和服务，形成数据驱动创新发展的新模式。
——生态体系繁荣发展。形成若干创新能力突出的大数据骨干企业，培育一批专业化数据服务创新型中小企业，培育10家国际领先的大数据核心龙头企业和500家大数据应用及服务企业。形成比较完善的大数据产业链，大数据产业体系初步形成。建设10-15个大数据综合试验区，创建一批大数据产业集聚区，形成若干大数据新型工业化产业示范基地。
——支撑能力不断增强。建立健全覆盖技术、产品和管理等方面的大数据标准体系。建立一批区域性、行业性大数据产业和应用联盟及行业组织。培育一批大数据咨询研究、测试评估、技术和知识产权、投融资等专业化服务机构。建设1-2个运营规范、具有一定国际影响力的开源社区。
——数据安全保障有力。数据安全技术达到国际先进水平。国家数据安全保护体系基本建成。数据安全技术保障能力和保障体系基本满足国家战略和市场应用需求。数据安全和个人隐私保护的法规制度较为完善。
国务院行动纲要指出，我国在大数据发展和应用方面，也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，亟待解决。
工信部大数据规划提出，我国大数据产业仍然存在一些困难和问题。一是数据资源开放共享程度低。数据质量不高，数据资源流通不畅，管理能力弱，数据价值难以被有效挖掘利用。二是技术创新与支撑能力不强。我国在新型计算平台、分布式计算架构、大数据处理、分析和呈现方面与国外仍存在较大差距，对开源技术和相关生态系统影响力弱。三是大数据应用水平不高。我国发展大数据具有强劲的应用市场优势，但是目前还存在应用领域不广泛、应用程度不深、认识不到位等问题。四是大数据产业支撑体系尚不完善。数据所有权、隐私权等相关法律法规和信息安全、开放共享等标准规范不健全，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。五是人才队伍建设亟需加强。大数据基础研究、产品研发和业务应用等各类人才短缺，难以满足发展需要。
2015年，印发了《国务院关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》（国发〔2015〕5号）。
《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）。
2016年，印发了《国务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》（国发〔2016〕28号）。
2017年，印发了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35号）。
2017年，国务院正式发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》。
2020年，国务院印发了《新时期促进集成电路产业和软件产业高质量发展若干政策》（国发〔2020〕8号）。
2020年3月16日，工业和信息化部办公厅印发了《关于公布2020年大数据产业发展试点示范项目名单的通知》（?工信厅信发函〔2020〕47号）。??确定“中色非洲矿业有限公司基于大数据的金属矿山智能管控新模式”等200个项目为2020年大数据产业发展试点示范项目，要求有条件的地方和单位要在政策、资金、资源配套等方面加大支持力度，积极推动试点示范项目应用推广。新型工业化示范基地。
战略性新兴产业集群名单。
创新型产业集群试点单，创新型产业集群培育名单， “贵阳大数据产业技术创新试验区”建设试点。“云计算和大数据”重点专项。
贵州、京津冀、辽宁、内蒙古、上海、河 南、重庆、珠三角八个国家级大数据综合试验区的大数据 产业园布局早，发展迅速。与这些试验区毗邻的省份，如安 徽、湖北、四川、陕西、浙江、山东和江苏，也纷纷加快“大 数据产业园区/基地”建设，通过建设大数据产业园，培育 大数据骨干企业。
2018年11月，习近平总书记在全国民营经济座谈会上强调，要实现产业政策由差异化、选择性向普惠性、功能性转变。清理违反公平、开放、透明市场规则的政策文件，推进反垄断、反不正当竞争执法。
根据中国信息通信研究院监测统计，2020年末，我国活跃的大数据企业有3200多家，超过70%的企业为10人至100人规模的小型企业。
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