㈠ 数字经济与实体经济融合发展:一个文献综述
摘 要
继农业经济和工业经济之后,经济体正处于一个更先进更高级的经济阶段——数字经济。通过数字、信息技术与实体经济的深度融合,传统产业正不断向数字化、智能化水平发展。因此本文对国内外相关文献进行梳理总结,为深入研究数字经济与实体经济融合的发展提供理论参考。
关键词: 数字经济;实体经济;数字经济与实体经济融合;产业转型升级
一、数字经济与实体经济的涵义
(一)数字经济的涵义
什么是数字经济?最早提出“数字经济”概念的是DonTapscott,DonTapscott(1996)在《数字经济:网络智能时代的希望和危险》中指出,数字经济是“利用比特而非原子”的经济。[1]随着数字技术的日新月异,数字经济涉及的范围越来越广,各国对数字经济的理解及发展重点也大相径庭。
在中国,一般以2016年杭州峰会《G20数字经济发展与合作倡议》的表述为准,提出“数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动”。[2]同中国一样,韩国和俄罗斯也认为数字经济是一种经济活动,但是韩国对其的定义更为广泛,认为“数字经济是基于互联网在内的所有信息通讯产业为基础的所有经济活动”;俄罗斯认为这种经济活动是用来保障国家利益的。[3]反观美国、法国,对数字经济的理解是基于数字经济的测算,美国对于数字经济的测算包括电子商务和数字服务两部分[4],法国则是从行业的角度来进行测算的。英国研究委员会(2010)对数字经济的理解着眼于产出角度,认为其是通过人、过程和技术发生复杂关系而创造社会经济效益。[5]澳大利亚则认为数字经济是一种通过互联网、移动电话和传感器网络等信息和通讯技术,实现经济和社会的全球性网络化的社会进程。[6]
(二)实体经济的涵义
次贷危机之后,各业界频繁使用“实体经济”,美联储从行业市场区分的角度将实体经济定义为除去房地产市场和金融市场之外的部分。刘骏民(2003)却不主张这种做法,他认为实体经济是以成本和技术支撑的价格体系。[7]而成思危(2003)从物质生产角度对实体经济进行定义,他认为实体经济就是与具体的产品生产及为增加产品价值的经济活动。[8]
但对于服务业是否属于实体经济,学者们的争议不断。金碚(2012)认为实体经济应该包括一、二、三产业中直接服务业和工业化服务业[9],所以金碚认为部分服务业也隶属于实体经济。同时,金融时报词典(Financial Times Lexicon)和经济术语(Economic Glossary)中都认为实体经济是一种可以通过使用各种资源生产商品和服务一满足人们的生活需求的经济活动。吴秀生和林左鸣(2006)对此持相反的意见,他们认为实体经济仅仅包括物质生产活动,[10]服务业不属于实体经济,应隶属于广义虚拟经济。刘晓欣(2011)则根据马克思的“物质生产与非物质生产分类”来定义实体经济,她认为狭义的实体经济包括工业、农业、建筑业和商业以及相关的物质生产但不包括服务业,但广义的实体经济包括第一、二产业,还有部分第三产业,如虚拟经济、高端服务业。[11]
二、数字经济与实体经济融合的基本理论
(一)数字经济与实体经济融合的内涵
数字经济与实体经济融合是近几年才提出来,因此学者们对这个概念研究的不多,同时融合涉及不同方面、层次、内容,是一个极为抽象、宽泛的概念。其中于乐和潘新兴(2012)认为:狭义的是指数字信息技术与工业、农业、建筑业和商业以及相关的物质生产相结合的过程;广义的是指工业化的社会进程和数字化的社会进程相结合的进程。[12]
(二)数字经济与实体经济的互动关系
1、实体经济是数字经济的基础
学界对于数字经济是融入而不是取代实体经济这一观点达成共识。十九大报告指出,“建设现代化经济体系,必须把发展经济的着力点放在实体经济上”,这无疑奠定了实体经济的基础性地位,我国全面小康的目标不能片面的强调数字化,而应从整体全面的角度出发,将数字经济融入农业、工业、服务业,整体推进我国工业化、现代化目标的实现。(于乐,潘新兴,2012)离开了实体经济,数字经济就会成为无本之木,无源之水,数字化和工业化是经济发展的两面,两者缺一不可。
国内学者普遍认为数字经济是融合性经济。闫德利(2018)认为,数字经济与实体经济融合的产物就是“数字化的实体经济”,它是数字经济主要的组成部分,其主体属于实体经济[13];邬贺铨(2016)基于数字经济就是数字化的工业经济、数字化的农业经济的理解,认为数字经济就是实体经济[14]。马云(2018)也指出数字经济本身就是实体经济,它们既非各自独立存在,更非相互对立地存在,因为只有拥抱了数字技术的实体经济,包括制造业、服务业、流通业,才是真正健康、有前景的实体经济。
2、数字经济是实体经济的动力源泉
国内外学者对数字经济的认识基本呈一致观点,他们认为数字经济能够驱动实体经济发展,是实体经济的动力与源泉。其中Brookes, Martin和Zaki Wahhaj(2000)通过观测电子商务对日本和美国宏观经济的影响,认为电子商务作为信息技术应用的典范,将成为经济增长的新生力量。[15]另外,Georgion(2009)测算电子商务对英国、德国等13个西欧国家经济的影响,结果发现电子商务通过提升公司市场表现进一步促进经济增长。[16]
王亚男(2011)基于中国制造业的发展现状,结合制造业的优势和不足,提出了数字经济与实体经济融合不仅能改变制造业原有的增长模式提升制造业的竞争力,更能通过发展生产性服务业寻找制造业新的增长点。[17]刘吉超和庞洋(2013)认为基于信息技术的制造数字化革命和分布式能源互联网的普及应用,将带来分布式、社会化、网络化的大规模定制的生产方式,形成分散、开放、合作的社会商业架构和商业模式,以信息化改造生产制造和经营管理全流程、通过服务化将经营重心向产业价值链的两端延伸、推动制造业向绿色化方向发展,是制造业提升竞争力的主要路径。[18]马化腾(2017)认为,“互联网+”是数字经济发展的手段,目前“互联网+”带来的各行业的改变只是开始,但在不久的将来,数字经济的发展将会重塑各个行业的核心竞争力。[19]陈养才(2018)发现煤炭行业在两化融合的推动下,转型升级效果显着,具体体现在产业结构发生调整、产业技术得到升级、实现产业化发展、煤炭清洁高效利用水平提高,煤炭绿色发展落到实处以及煤机装备制造水平提升。[20]
三、数字经济与实体经济融合的国内外研究综述
(一)国外研究进展
由于西方发达国家是在工业化进程完成之后才开始信息化发展,所以国外学者直接探讨数字经济与实体经济的融合问题比较少,多数是研究信息技术与产业转型、企业发展之间的关联。KevinM.Stolarick(1999)认为将信息技术嫁接到传统产业、产品和工艺方面,会提高相关企业的生产率。正如Salvador和Ikeda所说,互联网可以通过信息透明化释放巨大的价值,大数据时代会产生新的产业形态和组织间管理规则。
然而,Michael等(2001)认为,信息化技术的应用并不一定能够直接增强制造业企业的竞争优势,对竞争优势的潜在贡献则是通过其对独特组织能力的开发和利用的影响。[21]
Anna Giunta和Francesco Trivieri(2007)通过对约1.7万家公司进行了抽样调查,并使用IT采用指数作为因变量,对这些公司进行了有序的probit分析,研究结果显示,企业规模、地理位置、员工的职能构成、研发活动、分包、出口和企业之间的合作都是意大利中小型制造企业采用信息技术的重要决定因素。[22]。
Moosa(2011)通过研究数字经济与实体经济融合和制造业企业之间的关系,发现融合中的企业能够利用信息化网络来构建拓展生产模式,从而实现网络化、集约化制造,能够显着提升制造业和客户之间的联系,进而利用更加人性化的生产组织来降低经营风险。[23]
Concetta Castiglione(2012)使用translog和Cobb-Douglas生产函数来估计1995年至2003年期间意大利制造公司的信息通讯技术(ICT)对技术效率(TE)的影响,结果信息通讯技术(ICT)投资对企业的技术效率(TE)有显着的正向影响。[24]
(二)国内研究进展
国内学者在数字经济与实体经济融合发展的实证研究主要是对企业效益或产业转型升级的影响上进行研究。实证研究结果均表明,数字经济与实体经济融合会促进产业结构转型升级,对企业效益具有显着的促进作用。同时由于各地区融合水平各有差异,导致融合对产业结构升级的作用效果存在较大差异。
何帆和刘红霞(2019)利用A股2012~2017年数据考察实体企业数字化变革的业绩提升效应,实证结果显示数字化变革显着提升了实体企业经济效益,而且发现通过数字技术的应用降低成本费用、提高资产使用效率以及增强创新能力,可以有效实现企业数字化变革的经济效益提升。[25]李晓钟和黄蓉(2018)为研究分析了实体经济(纺织产业)与数字经济(电子信息产业)融合发展及其驱动纺织产业竞争力提升的机理,基于产业融合理论,通过构建两大产业融合评价模型,实证结果显示数字经济发展程度与两大产业耦合协调度和产业融合水平呈正相关,同时发现数字经济发展水平对纺织产业创新能力、出口规模及出口质量等起到显着的促进作用。[26]杨德明和刘泳文(2018)为探讨“互联网+”对传统企业业绩的影响,采用2013—2015年中国上市公司相关数据,并构建反映传统企业实施“互联网+”的指标,实证研究发现传统企业与互联网的融合显着提升了公司业绩[27]。倪萍(2013)基于重庆市数据对高新技术产业与现代服务业的关联性分析,结果表明,促进高新技术产业发展,推动信息化建设,会显着加快重庆市服务业的发展和产业结构转型,且后续作用会互相产生积极发展的影响,[28]
在数字经济与实体经济融合提出之前,被称作两化融合,即信息化与工业化融合。由于两化融合提出较早,国内学者对其研究较为丰富。主要研究工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的影响效果、作用机理与区域差异。
张亚斌等(2014)利用协调发展系数法和SBM-Luenberger指数法分别测度了区域两化融合质量和工业绿色全要素生产率,实证结果表明,重化工业化趋势不利于工业绿色全要素生产率的改善,而区域两化融合质量的提升可以有效改善,提高区域工业环境质量绩效,进而促使工业向绿色发展转型。[29]谷唐敏(2016)通过对全样本面板数据的固定效应模型和随机效应模型采用系统广义矩估计进行回归分析我国30个省市2010-2014年考察两化融合对我国制造业转型升级发展的影响效果与区域差异。结果显示:两化融合影响制造业转型升级呈现显着区域差异性,其中东部地区的影响程度最大,但东、中两部地区的促进作用却逐步减弱。[30]焦勇和杨蕙馨(2017)研究表明,两化融合耦合程度和增值能力、政府干预显着促进产业结构向合理化与高级化发展,同时发现不同区域融合对产业结构高级化具有显着的异质性影响,而对产业结构合理化呈现出正向影响。[31]刘桂林(2017)以基础环境、工业应用和应用效益三个测度两化融合水平的分指标探讨了两化融合对我国产业结构升级的影响和作用机理。研究表明,基础环境和应用效益对产业结构合理化的影响相对显着,其作用机理主要是通过提升应用效益推动产业结构高级化。[32]马欢欢(2018)分析了工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的作用机理,结果表明,两化融合水平对制造业产业结构升级有着显着的正向效果,且作用最强;且不同区域的工业化和信息化融合水平不同,其作用也存在明显的差异,对东部地区具有促进作用,而对中西部地区起到一定的抑制作用。[33]
四、数字经济与实体经济融合发展中面临的主要问题
我国数字经济发展仍处于初级阶段,在网络信息技术与实体经济融合的过程中,同样会出现诸多问题。而我们只有充分了解认识融合发展中问题,并及时解决,才能够持续推进数字经济与实体经济深度融合、健康发展。
(一)产业结构发展失衡
网络信息技术与实体经济加速融合应用,促进了一二三产业转型升级,但发现存在三次产业数字经济发展不均衡问题,第三产业数字经济发展远超一、二产业;而且,发达地区与欠发达地区数字经济发展极不不均衡;同时,数字经济生产领域技术、资源投入不如消费领域多,在创新、设计、生产制造等核心环节变革上远低于发达国家。(鲁春从,孙克,2017[34];孙克,2017[35])
(二)传统产业转型压力大
数字时代的到来,给传统产业转型升级提供了很好的契机,但是由于许多传统企业数字化转型的实力普遍不足,存在着资金、技术和融合性人才缺乏,而导致缺乏创新,数字技术运用水平低下,以及涉及数字技术的领域其从投入应用到产生收益周期较长,亟需完善传统产业软硬件的基础发展。(严震,2018[36];康伟,姜宝,2018[37];方晓红,2019)同时,由于数字经济与实体经济加速融合,使得实体经济逐渐出现企业退出、不良资产积累等问题,对实体经济造成不小的冲击,反过来因为融合后主体、行为、环节更为复杂,联系更为紧密,从而导致无论哪个环节出现问题便极可能波及整个经济。(孙克,2017)
(三)新旧动能转换支撑不足
数字经济驱动传统产业转型升级,但多数传统产业存在着高转换成本、搞试错成本和风险、大信息化投入、强资产专用性、长投资周期、等运用数字信息技术的动力不足问题;传统产业存在着较强的固化思维,使得数字信息技术子在实体经济中应用难度大,并且由于新兴产业刚进入,行业标准不够完善甚至缺乏,严重制约了企业前进的脚步;由于传统企业内部大多信息化基础较差,应用数字技术的能力不足,使得企业内部基础无法与外部服务体系相协调。(方晓红,2019)同时,由于数字经济与实体经济融合发展会使得企业原因的生产方式、生产模式发展变革,会对传统产业相关部门造成不小的冲击,因此这些组织部门需要进行调整以适应变化,但据研究表明,这个适应性调整的时间,即从数字信息技术投入到产生收益所需时间为3-10年。(孙克,2017)
(四)高层次人才缺乏
数字经济产业在我国属于战略性新兴产业,精通互联网、大数据、人工智能等专业知识的人才本来就缺乏,而数字经济与实体经济融合便要求复合型人才,这远不能满足融合发展的现实需求。特别地,对于依稀中小制造企业来说,由于缺乏高素质复合型人才,无法实现互联网等数字技术与生产制造产业完美的进行融合,从而严重制约了其发展。(方晓红,2019)同时,普通高校培养方向重理论、轻实操,课程设置跟不上企业实际需求。(康伟,姜宝,2018)
(五)自主创新能力差
近年来,虽然我国数字经济发展迅猛,但是,从技术方面来看,我国数字经济只是在电子商务、移动支付、共享经济等应用领域的技术创新能力较强,而在生产领域的核心技术创新能力仍然较弱。(方晓红,2019)从制造业的技术创新能力来看,我国的技术创新力水平低下,其中关键技术、核心技术主要来源于国外。从目前来看,我国本土制造业企业并没有没有形成技术扩散后的吸收和自主创新的良性循环,反而大多数企业基于眼前的利益,往往在引进核心技术后便进行模仿,以至于制造业产品仍处于产业链低端的状态。(王亚男,2011)
五、总结性评述
(一)评述
综上所述,学者对于数字经济与实体经济融合发展的研究,对我国传统产业的转型升级具有非常重要的意义。可以发现西方学者直接研究数字经济与实体经济融合影响产业结构转型升级的文章较少,大多是研究信息技术与企业发展之间的关系;国内学者对两化融合研究相对较为丰富,然而对数字经济与实体经济融合的实证研究仍旧太少。但实证分析侧重于研究对产业结构升级的影响,即基于整个国家或区域的视角研究产业间的转型升级,没有具体到某个省市、某个产业内的转型升级。由于我国各省份产业发展状况存在明显的地域差异,各地区的主导产业不同,研究产业结构升级对具体产业的发展不具有针对性,相关建议适用性不强。
从目前文献来看,对于数字经济的研究大多基于“数字”或信息技术视角,从经济视角的较少,并且由于数字经济与实体经济融合是2016年才提出来的,因此这方面的研究咨询机构、互联网企业等相比学者来说进行了较多的研究,其中具体的细分领域入手进行的实证和案例研究较多,系统性的理论分析较少。
(二)展望
数字经济发展历史并不长,且仍处于初级阶段,未来数字经济与实体经济容融合发展还有很大的研究空间,需要加强相关理论与实证的研究。理论方面,今后的研究应该更加注重数字经济与实体经济融合的本质与内涵,来挖掘数字经济的价值对传统产业的作用机理,为传统产业转型升级指出明确的道路;实证方面,今后的研究可以具体到省市的具体产业为研究对象,分析数字经济与实体经济融合水平对产业结构转型升级的具体作用,以弥补目前研究领域的空白。
同时,现今的研究对数字经济与实体经济测定的研究相对较为丰富,但是缺乏系统的关于数字经济与数字经济融合测度的指标,因此今后应注重融合的测度及评价。因为科学系统的评价体系是推动数字经济与实体经济深度融合发展的必要条件,不仅可以准确把握数字经济的特点,还充分考虑到实体经济的结构特征。此外,评价指标体系的构建正是为了反映两者融合的成熟度,从而可以指标帮助企业及政府有效找出融合过程中存在的问题。因此,评价指标体系的构建是数字经济与实体经济融合发展今后研究中的一大重点,应该分别构建一套完备、系统、权威的总体评价指标模型和反映区域、各行业的评价指标模型。
参考文献:
[1] Don Tapscott. The digital economy:Promise and perilin the age of network and intelligence. Vol.1.NewYork:McGraw-Hill,1996.
[2] Предложения Экспертногосоветапри Правительстве Российской Федерациипоразра боткепрограммы《Цифроваяэкономика》.23января 2017г.Цит.поэл.версии http://open.gov.ru/events/5515775/ .(2017.2.27).
[3] ErichH.Strassner,BEA Advisory Committee.Measuring the Digital Economy[EB/OL]. https://bea.gov/about/pdf/Measuring%20the%20Digital%20Economy.pdf .
[4] UKGovernment,Digital economy act2010[EB/OL]. http://www.legislation.gov.uk/ukpga/2010/24/contents .
[5] Australian Government.National digitale conomy strategy[EB/OL]. http://www.nbn.gov.au/digital economy strategy.
[6] Brookes,Martin,Zaki Wahhaj. The Shocking Economic Effect of B2B[M]. Goldman,Sachs & Co. Global Econimics,Februrary 3.2000.
[7] Georgiou,M.N. E-Commerce has a Postive Impact on Economic Growth: A Panel Data Analysis fou Western Europe [R].2009.
[8] Haltiwanger J, Jarmin R S.Measuring the Digital Economy[J].E.byrnjolfsson&B.kahin Understanding the Digital,2000.
[9] Bo C.The Digital Economy:what is new and what is not[J].Structural Change&Economic Dynamics,2004,15(3):245-264.
[10] Michael J Zhang, Augustine A Lado. Information systems and competitive advantage:a competency -based view[J]. Technovation,2001,21(3).
[11] Anna Giunta, Francesco Trivieri. Understanding the determinants of information technology adoption: evidence from Italian manufacturing firms[J]. Applied Economics,2007,39(10).
[12] Imad Moosa. On the U.S.-Chinese trade dispute[J] Journal of Post Keynesian Economics, 2011,34(1).
[13] Concetta Castiglione.Technical efficiency and ICT investment in Italian manufacturing firms[J]. Applied Economics,2012,44(14).
[14] 引用自《二十国集团数字经济发展与合作倡议》
[15] 刘骏民. 虚拟经济的理论框架及其命题[J]. 南开学报:哲学社会科学版,2003(2):34-40.
[16] 成思危. 虚拟经济探微[J]. 南开学报:哲学社会科学版,2003(2):23-28.
[17] 金碚. 全球竞争新格局与中国产业发展趋势[J].中国工业经济,2012(5):5-17.
[18] 吴秀生,林左鸣. 以广义虚拟经济的视角定位“新”经济[J]. 经济体制改革,2006(2):12-16.
[19] 刘晓欣.个别风险系统化与金融危机——来自虚拟经济学的解释[J]. 政治经济学评论,2011(4):005.
[20] 于乐,潘新兴. “两化融合”相关问题研究综述[J]. 价值工程,2012,31(14):148-150.
[21] 闫德利. 数字经济是融合性经济,其主体属于实体经济[J]. 中国信息化,2018(06):99-100.
[22] 邬贺铨. 邬贺铨:数字经济就是实体经济[J]. 南方企业家,2016(12):18.
[23] 王亚男. 两化融合中我国制造业的机遇、挑战与发展[J]. 北京邮电大学学报(社会科学版),2011,13(02):75-82.
[24] 刘吉超,庞洋. 两化融合背景下制造业竞争力的提升路径[J]. 未来与发展,2013, 36(11):69-73.
[25] 马化腾. 数字经济与实体经济的分野终将消失[J]. 中国经济周刊,2017(18):82-83.
[26] 陈养才. 深入推进两化融合促进煤炭工业转型升级[J]. 中国煤炭工业,2018(06):8-12.
[27] 何帆,刘红霞. 数字经济视角下实体企业数字化变革的业绩提升效应评估[J]. 改革,2019(04):137-148.
[28] 李晓钟,黄蓉. 工业4.0背景下我国纺织产业竞争力提升研究——基于纺织产业与电子信息产业融合视角[J].中国软科学,2018(2):21-31.
[29] 杨德明,刘泳文. “互联网+”为什么加出了业绩[J]. 中国工业经济,2018(05):80-98.
[30] 倪萍. 两化融合对现代服务业影响的统计研究[D]. 重庆工商大学,2013.
[31] 沈裕谋,张亚斌. 两化融合对中国工业绿色全要素生产率的影响研究[J]. 湖南科技大学学报(社会科学版),2014,17(03):70-77.
[32] 谷唐敏. 两化融合对我国制造业转型升级的影响与区域差异[D]. 江西财经大学,2016.
[33] 焦勇,杨蕙馨. 政府干预、两化融合与产业结构变迁——基于2003-2014年省际面板数据的分析[J]. 经济管理,2017,39(06):6-19.
[34] 刘桂林. 信息化和工业化融合能否推动产业结构升级?——基于中国省际面板数据的经验分析[J]. 现代管理科学,2017(10):48-50.
[35] 马欢欢. 工业化和信息化融合水平对制造业产业结构升级的影响[D]. 上海师范大学,2018.
[36] 鲁春丛,孙克. 繁荣数字经济的思考[J]. 中国信息界,2017(02):32-35.
[37] 孙克. 促进数字经济加快成长促进数字经济加快成长:变革、问题与建议[J]. 世界电信,2017(03):31-36.
[38] 严震. 四川数字经济和实体经济融合问题初探[J]. 四川省情,2018(09):3-64.
[39] 董浩,韩文泉. 山东省数字经济与实体经济融合发展研究[J]. 山东纺织经济,2019(03):5-7.
[40] 卢永真,杜天佳,王佳佳,袁雪. 实体与数字经济融合助推高质量发展[J]. 国家电网,2019(02):24-25.
[41] 张丽哲. 数字经济与实体经济评价的差异分析[J]. 改革与开放,2018(24):37-39.
[42] 严震. 四川数字经济和实体经济融合问题初探[J]. 四川省情,2018(09):63-64.
[43] 倪晓炜,张海峰. 中国数字经济发展路径[J]. 中国电信业,2018(08):75-77.
[44] 周士跃. 科技创新与经济发展融合问题研究综述[J]. 中共乐山市委党校学报,2018,20(03):72-75.
[45] 杨德明,刘泳文. “互联网+”为什么加出了业绩[J]. 中国工业经济,2018(05):80-98.
[46] 王春晖. 实体经济与数字经济融合构建现代化经济体系的基石[J]. 通信世界,2017(33):9.
[47] 许旭. 我国数字经济发展的新动向、新模式与新路径[J]. 中国经贸导刊(理论版),2017(29):49-51.
[48] 司晓,孟昭莉,王花蕾,闫德利. 数字经济:内涵、发展与挑战[J].互联网天地,2017(03):23-28.
[49] 陈畴镛. 把握数字经济机遇培育发展新动能的建议[J]. 决策咨询,2017(01):11-12.
[50] 康伟,姜宝.数字经济的内涵、挑战及对策分析[J].电子科技大学学报(社科版),2018,20(05):12-18.
文章写于2019年6月,仅供参考!
㈡ 以下哪些属于澳大利亚数字经济战略的行动计划
c体积庞大
电子计算机有巨型,大型,中型,小型,微型和单片型等所以体积庞大不是特点
㈢ 以下哪些属于澳大利亚数字经济战略的行动计划
澳大利亚的兔灾导致农业和畜牧业蒙受了巨大损失。当从牧草的消耗量来看,一00亿只兔子所吃的牧草就相当于一0亿只羊的放养量。这对于被称为“骑在羊背上的国家”的澳大利亚来说,所蒙受的经济损失实在难以估量。另外,由于兔子天生善于打洞,它们在土质疏松的牧场和农场下挖的洞穴深达一.5米,不但牛羊常会陷入洞中,更严重的是,农田下大量的洞穴会使得农业机械无法开展作业
㈣ 数字经济包括哪些
数字经济包括日常的共享单车、外卖、互联网金融、网购等等。数字经济具体到细分领域,还包括人工智能的应用和物联网的发展。
数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。近年来,各国聚焦数字化发展,纷纷制定数字经济战略,推动数字化转型,政策范围覆盖了商业创新、生产制造、公共治理、居民就业、教育医疗等各领域,旨在提升国家竞争力、促进经济发展和社会进步。如澳大利亚出台的数字经济战略,相当于数字化转型战略,涵盖了教育、医疗、环保、政务等各方面的应用。 数字经济具有普惠化特征,是继农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态,是全球经济发展的新动能。
作为经济学概念的数字经济是人类通过大数据(数字化的知识与信息)的识别—选择—过滤—存储—使用,引导、实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。数字经济通过不断升级的网络基础设施与智能机等信息工具,互联网—云计算—区块链—物联网等信息技术,人类处理大数据的数量、质量和速度的能力不断增强,推动人类经济形态由工业经济向信息经济—知识经济—智慧经济形态转化,极大地降低社会交易成本,提高资源优化配置效率,提高产品、企业、产业附加值,推动社会生产力快速发展,同时为落后国家后来居上实现超越性发展提供了技术基础。数字经济也称智能经济,是工业4.0或后工业经济的本质特征,是信息经济—知识经济—智慧经济的核心要素。正是得益于数字经济提供的历史机遇,使我国得以在许多领域实现超越性发展。
㈤ 发达国家如何布局大数据战略
发达国家如何布局大数据战略
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用,与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。
中国国际经济交流中心大数据战略课题组
最近几年,美国、欧盟、日本等主要发达经济体采取各种政策举措,积极推进国家大数据战略,取得了长足进展,成功经验值得中国借鉴。
将推动大数据产业发展上升为国家战略
美国在推进大数据应用上形成了从发展战略、法律框架到行动计划的完整布局,已实施四轮政策行动。第一轮是2012年3月,白宫发布《大数据研究和发展计划》,并成立“大数据高级指导小组”。第二轮是2013年11月,白宫推出“数据-知识-行动”计划,进一步细化了大数据改造国家治理模式、促进前沿创新、提振经济增长的路径,这是美国向数字治国、数字经济、数字城市、数字国防转型的重要举措。第三轮是2014年5月,美国总统办公室提交《大数据:把握机遇,维护价值》政策报告,强调政府部门和私人部门紧密合作,利用大数据最大限度促进增长,减少风险。第四轮是2016年 5月,白宫发布《联邦大数据研发战略计划》,在已有基础上提出美国下一步的大数据发展战略。
欧盟及其成员国已制定大数据发展战略,主要包括:数据价值链战略计划、资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动、实施开放数据政策、促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用等。欧盟力推数据价值链战略计划,用大数据改造传统治理模式,试图大幅降低公共部门成本,并促进经济和就业增长。2012年9月,欧盟委员会公布“释放欧洲云计算服务潜力”战略,旨在把欧盟打造成推广云计算服务的领先经济体,预计到2020年,大数据技术领域新增投资将为欧盟创造9570亿欧元产值,增加380万个就业岗位。2013年英国政府发布《英国数据能力发展战略规划》,并建立世界首个“开放数据研究所”。
日本把培育大数据和云计算派生出的新兴产业视为提振经济增长、优化国家治理的重要抓手。2013年6月,安倍内阁正式公布《创建最尖端信息技术国家宣言》,这一以开放大数据为核心的IT国家战略,旨在把日本建成具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。
2011年,韩国科学技术政策研究院正式提出“大数据中心战略”以及“构建英特尔综合数据库”。2012年,韩国国家科学技术委员会就大数据未来发展环境发布重要战略规划。2013年,韩国未来创造科学部提出“培育1000家大数据、云计算系统相关企业”的国家级大数据发展计划,以及出台《第五次国家信息化基本计划(2013-2017)》等多项大数据发展战略。
注重数据开放共享和隐私保护
目前,全球有75个国家明确承诺要建设开放政府、推行政府数据公开,并以政府白皮书、宣言和最高首长指令等形式启动开放政府数据战略。
与此同时,各国政府加强了数据隐私保护。目前全球已有近90个国家和地区制定了保护个人信息的法律。欧盟从1995年通过《数据保护指令》以来,不断完善法律法规,加强对个人隐私数据的保护。从2002年的《隐私与电子通讯指令》到2009年的《欧洲信息缓存指令》,都是保护个人隐私的监管规定。
2016年4月,欧洲议会通过《一般数据保护条例》,以欧盟法规形式确定对个人数据的保护原则和监管方式,将于2018年5月开始实施。英国、法国、德国、爱尔兰、荷兰等国家也纷纷出台要求电信运营商和互联网企业进行数据留存的法规。2016年10月27日,美国联邦通信委员会(FCC)批准了一项消费者隐私保护规则,要求宽带服务提供商在使用消费者的网络搜索、软件使用、位置信息和其他与个人信息相关的数据之前必须征得用户同意。另外,2016年8月1日,美国和欧盟签署的“隐私盾”协议正式生效,替代以前的“安全港”协议,提高了个人数据保护水平。
重视大数据重大项目研究与应用,占领大数据产业和技术制高点
发达国家以点带面引导大数据发展,通过资助重大项目研究,破解大数据发展核心技术,引导企业和社会推动大数据发展。2012年3月,美国发布《大数据研究和发展计划》时宣布投资2亿美元,联合美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构,共同提高收集、储存、保留、管理、分析和共享海量数据所需核心技术的先进性,并形成合力。2013年1月,英国财政部明确将投入1.89亿英镑用于大数据和节能计算技术研发,旨在提升地球观测和医学等领域的大数据采集分析能力。2013年4月,英国经济和社会研究委员会又宣布新增6400万英镑用于大数据研发,其中3400万英镑用来建立“行政数据研究网络”,汇聚政府部门和机构所收集的行政数据,促进发挥政府数据对科学研究、政策制定和执行的作用。2014年,英国政府投入7300万英镑进行大数据技术开发,包括在55个政府数据分析项目中开展大数据技术应用。2013年,法国政府投入1150万欧元,用于7个大数据市场研发项目,促进大数据研发。
建立高规格的领导机构,统筹和强化部门间协作
各国战略规划都指定专门的管理机构和执行机构,其共同特点是凌驾于传统政府机构之上,突破了传统的政府管理模式,提高了决策与执行的效率。美国由白宫科学和技术政策办公室牵头建立大数据高级监督组,通过协调和扩大政府对大数据的投资、提供合作机遇、促进核心技术研发和劳动力发展等实现大数据战略目标。日本政府内阁和总务省信息通信技术(ICT)基本战略委员会作为日本大数据战略制定和执行部门,肩负制定面向2020年日本新ICT战略的任务。澳大利亚设立跨部门大数据工作组负责战略落地,同时配备专门的支撑机构,从技术、研究等角度提供支撑。英国大数据战略分别针对提高技术能力、基础设施和软硬件建设、推进合作、数据开放与共享,指定具体机构负责,同时由信息经济委员会根据发展战略制定具体实施办法。
政府营造环境,充分调动企业发展大数据的积极性
大数据在美国之所以能被迅速、广泛应用,与美国高度重视大数据价值、积极推动数据开放和拥有一批掌握核心技术的信息技术企业密切相关。谷歌、易安信、惠普、IBM、微软、甲骨文、亚马逊、Facebook等企业很早就通过收购或自主研发等方式布局大数据,成为大数据技术的主要推动者,并快速推出与大数据相关的产品和服务,为各领域、各行业应用大数据提供工具和解决方案。除了传统信息技术企业,在大数据分析、应用及安全等领域还涌现出一批像盛庞卡(Splunk)、天睿(Teradata)等创新能力较强的创业公司,在风投资本支持下快速成长,并引导新的市场发展,为各界应用大数据提供了丰富的创新工具。
强化开源社区在技术开发中的作用,打造大数据产业链的核心竞争力
从大数据技术发展历程看,大数据核心技术如分布式存储、云端分布式及网格计算均依赖开源模式,吸引全球开发者开发、维护和完善代码,从而汇集全球智慧推动大数据技术不断进步。大数据处理的核心技术哈杜普(hadoop)、映射归约(MapRece)和星火(Spark)等均基于开源环境的创新发展。阿帕奇软件基金会(ASF)是推动大数据技术发展的全球顶级开源社区,集结了全球最主要的大数据技术研发公司。同时,大数据领先企业也围绕自身生态打造技术开源社区,这种开源项目方式吸引了全球顶尖技术人才共同开发,推动了技术创新和成果推广。
多措并举,坚守大数据安全底线
一是构建多方协同合作的安全机制。以美国为代表,通过体制机制改革打破数据割据与封锁,整合大数据资源,协调大数据处理和分析机制,推动重点数据平台之间的数据共享,消除和控制高级可持续攻击的危害。
二是组建网络部队,增强威慑能力。2005年4月,美军正式组建专门负责网络作战的“网络战联合功能构成司令部”。日本2005年底决定组建一支由陆、海、空自卫队计算机专家组成的5000人左右的网络战部队,专门从事网络系统的攻防。2013年初,俄罗斯国防部下令要求俄总参谋部确定建立陆军网络司令部的计划。目前,世界上已有46个国家组建了网络战部队,很多国家仍在不断加大网络空间安全投入。
三是提高防范意识,加强主动防御。美国政府要求各联邦机构对所制定的安全计划,至少每隔三年执行一次独立的安全检查或审计。
四是注重“撒手锏”的战略性技术。发达国家紧紧抓住操作系统、密码专用芯片和安全处理器等“撒手锏”的战略性技术研究。
五是依托国家外交战略,促进国际合作。美国利用网络安全话题与其他国家开展外交活动,为美国信息产业谋求更大市场份额。德国推动建立和保持欧盟在世界范围内的广泛合作、联邦政府内部的合作、联邦政府信息技术特派员负责的公共和私营部门之间的合作。
六是推进军民融合,确保制信息权。美国有关机构对大数据投入巨资,目的是应对军事和国家安全领域面临的大数据挑战,提升维护国家安全和信息网络安全的能力。美国不断加强大数据资源开采,联合有关盟友组建“五眼联盟”,进行全球监控。
㈥ 有哪些国家将大数据上升为国家战略
1、美国
美国是第一个将大数据上升至国家战略并制定行动计划的国家。2010年,美国总统科学技术顾问在呈给总统奥巴马的报告中建议:“联邦政府都要制定一个应对‘大数据’的战略”,大数据对美国政策制定的效果也越来越明显。
2、英国
2010 年英国政府开放数据门户网站Data.gov.uk 正式上线以来,英国政府开放数据范围已涵盖福利待遇、法律、交通、教育学习、公民权利、工作求职、税收、移民签证等15 个领域,涉及人们日常生活的各方面,其中最重要的是将政府财政税收和公务员收入完全公开与透明化,以达到迎接社会挑战、打击腐败和加强民主、增强政府诚信的目的。
3、澳大利亚
2011年5月,澳大利亚政府公布了《国家数字经济战略》报告,旨在确保2020年前基本完成国家宽带网络的物理建设,使澳大利亚成为世界数字经济的领军者。
随着大数据发展战略得到全球各国的高度重视,联合国秘书长执行办公室于2009 年正式启动了“全球脉动”(Global Pulse)倡议项目,旨在推动数字数据和快速数据收集和分析方式的创新。
4、中国
2015年党的十八届五中全会公报提出要实施“国家大数据战略”,这是大数据第一次写入党的全会决议,标志着大数据战略正式上升为国家战略。五中全会,开启了大数据建设的新篇章。
(6)澳大利亚数字经济战略多少行动计划扩展阅读
就大数据战略上升为国家战略而言,五中全会的公报具有五个方面的重要意义,也对应着相应五个方面的建设努力方向。
1、大数据战略要坚持党的领导、政治引领。党代表人民利益,党性的本质是人民性,坚持党的领导就是要坚持在大数据建设中切实保障公共利益、人民利益。
2、大数据战略要政府表率推动。大数据战略上升为国家战略,首先是需要政府做出表率,在开放数据、开放政府建设方面做出表率和积极努力。
3、大数据战略要立法规范。在开放政府数据,搜集储存记录个体、企业、组织信息,交易、再利用大数据资源等方面,要通过国家立法的形式予以规范。
4、保障大数据产业发展的市场均衡与有效竞争秩序。在大数据产业发展中,政府是推动力量,然而企业由于直接从事商业活动,更有动机成为大数据产业发展的主体。然而,由于网络时代,强者愈强的马太效应更为明显,大数据产业很容易形成强者愈强的产业垄断。
5、大数据产业发展要保障公共安全。任何产业的发展不能只顾经济利益而忽视公共安全。
㈦ 数字经济包括
数字经济时代是农业经济、工业经济之后的一种新的经济社会发展形态,农业经济的基础要素是土地,工业经济的基础要素是机器,而数字经济的基础要素就是大数据。
大数据作为一种基础性和战略性资源,是提升民众生活品质、国家治理能力的“富矿”。国家高度重视的“新基建”战略布局中,大数据中心的建立,也是希望助力牢固信息化“地基”建设,推动数据要素参与到更多价值的创造和分配,保障高质量的社会发展。
网络零售有更低的运营成本和更高的运行效率,对一个零售企业来说,库存周转天数和账期是衡量一个企业运行效率的最重要的2个指标,网络零售商在这2个指标上的的表现远远高于线下零售店。网络零售有线下实体店难以比拟的优势,如海量的货柜,不受物理空间的限制等。
数字化品类发展,经历从标准化商品到非标准化产品的发展路径。早期网络零售多数是以标准化商品起步,如图书、酒水,但是非标准化商品、个性化商品有很大的机会,如生鲜电商,标准化很低,流通的损耗很大,同时生鲜是一个高频的消费,有非常好的发展前景。
但目前,我国大数据管理尚无针对公共数据管理规范的诸多现实痛点。
例如:l多个政务部门、行业企业之间数据标准不统一,数据接口错综复杂,导致公共数据共享开放仍未深入展开,涉及公共服务、城市管理信息的共享,更是难以实现。
l我国大数据信息的社会化共享水平还有待提高,共享开放管理尚未形成闭环,政企、行业和民众之间,信息公开仍有很多壁垒,阻碍了社会服务效率的提升和数据经济的深化发展。
进一步推动大数据信息社会化共享,是发展高效便捷的社会生活,把握更多数字经济发展机遇的关键举措。鉴于上述问题和痛点,苏宁董事长张近东在2020年两会上建议从以下几方面推动公共数据的社会化共享:
一、成立数据治理委员会,推动大数据共享体系建设
二、建立“公共数据社会化共享”管理平台
三、完善技术和管理规范,保障数据共享的安全可控
四、界定明确的数据共享属性和共享权益,实现数据确权流通
五、建立公共数据社会化共享的通识教育
数字经济囊括很多,主要包括通信产业链、计算机基础技术产业链、软件产业链、互联网产业链、电子商务产业链。、
我们看到的4G5G基站、局端、宽带、智能手机皆是通信产业链。
我们看到的芯片、集成电路、电池、屏幕、内存、存储皆是计算机基础技术产业链。
我们看到的操作系统、数据库、中间件、个人软件、办公软件、企业软件、安全皆是软件产业链。
我们看到的云计算、大数据、人工智能、传感器、物联网这四大技术既是计算机基础技术,也是软硬一体化产业链。
我们看到的互联网新闻资讯、网络文学、游戏、直播、视频、数字音乐、网上社区、内容搜索(含地图导航),皆是互联网产业链。
随着科技革命的高速发展,数字经济已经进入从技术探索到产业应用的阶段,数字经济强调培养学员的复合能力,是经济学、数据科学、管理学等学科门类的结合,是一种跨界培养,是“思辨+管理+赋能”相结合的具体实践。
UCA—DDE项目旨在缔造数字科技独角兽,成就数字经济领军者,培养拥有商业资源同时具有影响力的业界翘楚,提高企业的决策能力和管理水平。
入学标准
相关专业硕士文凭,具备至少两年公司总监及以上高层管理经验;
非相关专业硕士文凭,具备至少五年公司总监及以上高层管理经验;
具备至少8年以上大型企业副总裁级别以上或中小企业董事长、总裁管理经验;
#未具备以上条件的管理工作经验者,请想考项目办公室提交补充附加材料特殊申请
如果您对DDE项目感兴趣,欢迎私信了解获取更多详情~~~~