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大數據時代

很多年后再回頭看，國家數據局的成立，可能是一件改變我們生活的大事，有著2008年的環保總局變成環保部的意義。

(相關資料圖)

只不過，環境保護是當時人人關注的社會熱點問題，而數據的意義卻沒那么明顯，這也是現在很多人意識不到這一點的原因。

普通人難以理解數據的意義，因為這是一個供給創造需求的領域。舉個例子，沒有人臉識別之前，沒有人認為這有必要，可技術一旦成熟，其便捷性就讓相關應用迅速擴大。再過幾年，無法人臉識別的人，就好像現在不會用移動支付的人一樣，將寸步難行。

從新聞披露的信息看，新成立的國家數據局未來將成為我國數字化建設的具體執行機構，主要職能包括：

從職能上看，“數字化建設”包括“硬件”的數字基建和“軟件”的數據資源體系兩大部分。

“數字基建”比較好理解，是近幾年一直在進行的新基建的一部分，包括之前大力推進的云計算，東數西算，本文就不多做分析了。

最值得關注的是“數據資源體系”，這既是一個自上而下的頂層設計，又有很多落地的執行工作。這些職責以前分屬發改委和網信辦，前者主要是推進數據要素基礎制度建設；后者主要負責協調推動公共服務和社會治理信息化，比如各種APP提供的便民信息查詢服務，還有智慧城市建設，以及信息資源跨行業跨部門互聯互通。

實際工作，這兩個部門之間的職責并沒有明確的界限，有大量跨部門的工作，所以這一次，相關職能并入新成立的國家數據管理局，將大大降低溝通協調成本，加速數字中國建設。

本文也將重點分析“數據資源體系”未來對我們生活的影響。

“數據資源體系”相比數字基建而言，出現了“資源”兩個字，意味著要把數據變成類似土地的資源，成為能夠獨立創造價值的生產要素。

過去的經濟學總結了4種生產力要素：土地、勞動力、資本、技術，但到了信息時代，越來越多的人認為，數據是第五種生產要素。

這并不是我的憑空想象，2020年4月9日，國家發布了《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，明確提出了土地、勞動力、資本、技術、數據這五大生產要素，并對五大要素的市場化配置改革提出綱領性的建議。

很多人設想，我們所有醫療信息匯總到一個部門，建立居民健康電子檔案，一家醫院的檢查數據，可以在其他醫院被看到，更方便醫生全面掌握我們的身體狀況，然而由于涉及個人隱私，現在醫保和醫院之間的信息都沒有打通，甚至連醫院的各部門也沒有打通，醫院之間的信息打通更是遙遙無期了。

比如水泥、鋼鐵、玻璃、鋁合金等等生產數據，單一看只是行業信息，但匯集起來，就是房地產從開工到竣工的完整周期信息。

所以，想要讓數據產生價值，就要讓數據匯集起來，形成大數據，才能體現出來一些結構化的特征，才能最大程度地挖掘其中的信息。

當然，這里還有一個問題，要數據互聯互通，之前已經有一些互聯網平臺公司開始做這方面的工作，已經產生了很多成果，很多城市的政務中心都是與這些互聯網平臺合作建設的。國家數據成立后，政府承擔的角色跟以前有什么不同呢？

最重要的原因，我國80%的數據都在政府與相關國企手里，“躺”在這些部門的服務器里。

你要了解一下城市人口詳細的結構數據，了解商業設施的具體分布的歷史數據，……，這些最全、最準確、最及時的數據，都在政府部門手里，如果政府不做這件事，光靠企業根本不可能完成。

但現在的情況是，你明知道數據在哪里，就是用不上，政府部門是一個抽象的集合概念，數據保管在一個個具體的部門工作人員的手里，他只是一個“保管員”，沒有相關規定告訴他們應該如何提供這些信息。

這就是我國數據管理的現狀，之前我國做了大量的政務信息化的工作，產生了大量數據，但非常分散，非常割裂。

之前我研究政務信息化行業上市公司，中國政務信息化4000億的市場規模，最大的政務IT公司營收也只有十幾億，因為下游的稅務、工商、財政……，每一個政府部門都有一套自己的封閉系統，各有各的數據，老死不相往來，導致很多都是重復的，不但效率低，也給普通市民辦事帶來麻煩。

舉個前段時間看到的例子，老人突然去世，留下的存款分布在多家銀行，而且不知道具體是哪些，子女只能把附近所有銀行一家家跑過去，如果有數據的互聯，就應該能一鍵查詢到所有存款。

目前政務數據光流轉就需要通過很多道審核手續，更不用說打通數據服務企業和市民了，這個現象，有人稱之為“數據煙囪”，就是一個部門一根煙囪，垂直往上冒，想要打通，只能把這些煙囪給拆掉，并成一個。

之所以出現“數據煙囪”的情況，是因為我國之前主要是對數據進行監管，通過《個人信息保護法》和《數據安全法》，重點表明“不能做什么”，但能做什么，并沒有一個頂層設計。

數字中國的頂層規劃出來后，數據管理的重點就從“不能做什么”漸漸變成了“可以做什么”和“應該做什么”。

出現“數據煙囪”還有一個更重要的原因，各部門對數據資源的利用，缺乏必要的利益驅動。

原始數據中包括各種敏感的個人隱私信息或有關國家安全的信息，對數據的利用，要經過大量的數據清洗工作，耗費人力物力，政府付出成本就需要有相應收益。

打個比方，人臉識別的數據，可以幫助我們快速提供身份，但這個數據由企業去采集管理，大家肯定不放心，最終必然由政府出面來牽頭這件事。政府付出了公信力，就需要獲得類似稅收一樣的回報，誰受益誰支付這筆費用。

除了政府還有國企，承擔了大量社會治理的工作，這是經營成本中的很大一部分，也是拖累企業效益的重要原因，但這一類活動中也沉淀了大量的數據資源，比如電信、供電、燃氣、醫院等公用事業單位和國有企業手里的用戶活動行為的數據，這些數據對于很多相關行業企業都是有用的，比如醫藥研發企業需要有相關病癥更結構化的數據。

有供給，有需求，就有了數據交易的基礎，由于它并不是傳統的實物交易，數據有安全性的問題，有權限的問題，交易層面有資產定價的問題，有會計處理的問題，有標準化的問題，因此需要一個專門的交易市場——數據要素市場。

這個判斷可能有點言之過早，能不能成為地方政府新的財政來源，取決于具體最后能形成多大規模的市場，一方面取決于需求，一方面取決于交易的效率，這兩者，后者決定前者。

而交易效率和更多的可交易數據，取決于幾件事：

事實上，在國家數據局成立之前，區域層面其實已經有了非常多的探索，全國各地都有大數據綜合試驗區，最著名的是“云上貴州”。

更多的是各城市的XX政務數據局、XX市大數據中心或XX市數據運營中心，這些數據中心主要負責以下幾件事：

說實話，我雖然寫了這么一大篇文章 ，但除了現有的一些例子，我也不知道數據未來還有哪些應用。

可我們想知道，國家也想知道，這也許正是國家數據局成立的意義所在。

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