贵州大数据产业发展现状分析

贵州大数据产业发展现状分析

作者：张璐瑶 王爱华

来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2018年第06期

文章编号1000-5269（2018）06-0121-04DOI：10.15958j.cnki.gdxbzrb.2018.06.21

摘要：大数据产业是全球竞相发展的战略性新兴产业，近年来，贵州根据自身具有的独特优势，在全国率先推进大数据产业发展，并取得骄人业绩。本文利用SWOT分析法，对贵州大数据产业发展的现状进行分析，并提出相应的建议措施。 关键词：大数据;SWOT分析法;建议 中图分类号：F49; 文献标识码：A

大数据产业是全球竞相发展的战略性新兴产业，正在推动新一轮产业竞争格局的形成，促进经济社会深刻变革。党的十九大报告中明确提出，要“加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，这为我国大数据产业发展指明了方向。*总书记在致2018中国国际大数据产业博览会的贺信中提出，要“共同推动大数据产业创新发展，共创智慧生活，造福世界各国人民，共同推动构建人类命运共同体”，这是总书记对大数据产业发展提出的新要求。

早在2014年2月，贵州省政府就发布了《贵州大数据产业发展应用规划纲要（2014—2020）》，正式将大数据产业上升为全省的战略高度;2016年2月，国家发改委、工信部、中央网信办发函批复同意贵州省建设国家大数据（贵州）综合试验区，这是首个国家级大数据综合试验区。贵州大数据相关企业从2013年不足1000家增长到了如今的8900家，大数据产业规模总量超过1100亿元人民币，大数据已成为世界认识贵州的新名片[1]。根据《2018年贵州省大数据发展工作要点》，贵州将以更大力度实施大数据战略行动，推进大数据与工业、农业、服务业深度融合[2]。基于这样的背景，本文利用SWOT分析法[3]，对贵州大数据产业发展的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）进行分析，并提出相应的建议措施。 1优势

长期以来，贵州的经济发展主要依靠能源资源，要守住发展和生态两条底线，贵州的经济发展必须要转型。贵州把大数据作为战略选择，是根据自身实际的科学决策。贵州在自然条件、产业基础、先行先试等方面具备发展大数据产业的诸多优势。 1.1自然条件

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發展大数据产业，贵州拥有得天独厚的自然条件优势：一是生态优势。贵州位于北纬26度附近，空气清新、气候凉爽、冬暖夏凉的气候让数据中心运行节电10%至30%;贵州地质结构稳定，能最大限度地保证大数据中心远离地质灾害。二是能源优势。贵州拥有丰富的水、煤资源，能源优势突出，能够为大数据企业提供优惠、稳定的清洁能源。三是区位优势。贵州处于西南出海通道的交通枢纽位置，是西南地区的重要经济走廊，随着航空、高铁和高速公路等交通网络的完善，以及贵州作为中国互联网骨干直联点的建设，贵州的区位优势更加显现。 1.2产业基础

发展大数据产业，贵州拥有自己的产业基础优势：一是配套产业基础扎实。经过多年的建设和发展，贵州以011、061、083三大军工基地为核心，形成了航空、航天、电子三大产业体系，电子信息产业链发展完备。二是信息基础设施完善。目前贵州的出省带宽达到

6530Gbps，固定网络平均接入能力达到200Mbps以上，并具备1000Mbps的接入能力，4G网络实现全省行政村的覆盖，随着贵阳·贵安国家级互联网骨干直联点建成开通，贵州跻身中国13大互联网顶层节点，具备优质带宽和网速[4-5]。三是产业布局互补共进。随着三大运营商、华为、苹果等数据中心的建成，贵安新区的数据中心产业正在形成;以综合保税区、高新区、经开区、中关村贵阳科技园为载体，贵阳以应用为重点的大数据全产业链逐步建成;遵义新蒲高科技产业园正在开启贵州电子信息制造业的新里程。此外，六盘水、安顺、毕节等地根据各自的需求开展相应的大数据平台、大数据应用产业园区建设，全省各地正在形成大数据产业竞相发展的局面[6]。 1.3先行先试

发展大数据产业，贵州拥有先行先试优势：一是先发声。2013年，电信、移动和联通的南方数据中心落户贵安新区，这一年贵州开始谋划大数据;2014年，贵州省人民政府发布《贵州大数据产业发展应用规划纲要（2014—2020）》，正式将大数据上升为全省的战略高度。二是快赶路。2014年，建设“云上贵州”大数据平台;2015年，挂牌运营贵阳大数据交易所。2016年，获批全国首个国家大数据综合试验区和全国首个大数据国家工程实验室，出台《贵州省大数据发展应用促进条例》等。贵州在先行先试中，涉及面广、覆盖面宽、贯穿程度深，在全国领先。三是善总结。自2015年，贵阳每年都举办国际大数据产业博览会，2017年正式升格为国家级博览会，借助“数博会”，贵州不断总结自身先行先试取得成果，同时学习和借鉴国内外成功经验和成果，形成自己的特色发展之路。 2劣势

大数据产业是指一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动。包括硬件和软件的生产和销售，大数据平台的运维与管理，数字内容、物联网、位置信息、分析预测和决策支持服务等。虽然贵州在自然条件、产业基础、先行先试等方面有优势，但仍存在一些劣势，主要表现在大数据企业规模偏小、数据资源开放程度不高、大数据产业人才紧缺等。

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2.1多数企业规模偏小

目前贵州大数据产业主要集中在基础设施建设和平台建设，相关业务主要是围绕电子政务、智能交通、智慧物流、智慧旅游、工业、电子商务、食品安全等“七朵云”开展的。虽然贵州大数据相关企业从2013年不足1000家增长到了如今的8900家，但除了一些基础较好的制造企业和云平台企业外，大多数应用企业的规模都偏小。针对贵阳国家高新区软件园入驻企业的一项统计数据显示，在被统计的360家企业中，员工人数在100人以下的347家，员工人数50人以下的327家，员工人数30人以下的284家，员工人数10人以下的86家。多数企业的规模偏小，缺乏自有技术和核心业务，竞争力不强。 2.2数据开放程度不高

早在2015年4月，贵阳大数据交易所就正式挂牌运营，如今已发展成为比较成熟的大数据交易平台。贵交所负责人在一次对记者的采访中提到，数据交易目前的现状是政府在大力推进数据开放，但行业数据却越来越封闭，数据掌握在少数寡头手里会形成不开放的数据生态，只有政府数据和行业数据都开放了，市场才会起来。这说明，政府部门之间、行业之间、企业之间存在着“条块分割”的格局，“信息孤岛”问题仍然存在。 2.3不同层次人才紧缺

任何一种产业发展的关键都在人才，目前贵州大数据产业人才现状：一是人才总量不足，高端人才数量偏少。调查显示，目前全省信息化人才总量2.3万余人，其中具有硕士以上学位1600多人，高级职称1500多人。二是人才结构不合理，分布不均衡。调查显示，目前全省高校信息化人才队伍中，研究生学历占比38%，高级职称占比32%，而在企业科技人才中，相应的占比分别仅有4%和5%，高学历和高职称人才主要集中在高校。三是人才专业化程度不高，总体水平偏低。表现在高校教师缺乏科研积累和工程实践经验，而企业科技人才队伍存在专业基础薄弱，发展后劲不足等问题。四是人才培养资源不足，培养层次不高。表现在承担贵州省数据产业人才培养的高校师资队伍的专业化程度不高，产学研合作不充分，高层次人才培养能力有限。 3機遇

贵州自2013年开始谋划大数据以来，围绕信息技术业态抢占先机，大力发展大数据、云计算、物联网应用。在先行先试中不断探索和总结，紧跟国际国内发展趋势，抢抓机遇和创造机遇，在政策叠加、平台建设、应用推广等方面获得更多机会。 3.1政策叠加

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2012年，国务院出台文件《国务院关于进一步促进贵州经济社会又好又快发展的若干意见》（国发〔2012〕2号），支持推动贵州经济社会发展历史性跨越;2013年，《贵州云计算产业发展战略规划》发布，支持通过设立云计算产业园，在贵州打造完整的云计算产业链;2014年，《贵州大数据产业发展应用规划纲要（2014—2020）》发布，正式将大数据产业上升为全省的战略高度;2015年，《贵安新区推进大数据产业发展三年计划（2015—2017）》出炉，将贵安新区建成国内重要的大数据产业示范区;2017年，《中共贵州省委、贵州省人民政府关于推动数字经济加快发展的意见》出台;2018年，贵州省人民政府发布《关于促进大数据云计算人工智能创新发展加快建设数字贵州的意见》。国家和省的一系列政策为贵州经济社会发展营造了良好的政策环境，给贵州大数据产业发展带来了难得机遇，政策叠加效应正在日益显现。 3.2平台建设

贵州在启动大数据产业发展之初，便同步开始建设电子政务、智能交通、智慧物流、智慧旅游、工业、电子商务、食品安全等“七朵云”，2014年10月17日，“云上贵州”系统平台正式上线，贵州成为全国第一个实现省级政府数据共享平台的省份。如今，“云上贵州”平台上运行的七朵云，为群众和企业提供了更加精准化和个性化的服务。随着国家大数据（贵州）综合试验区的建设和发展，贵州将拥有国内一流的数据资源中心，必将吸引一批与数据中心关联的数据加工、数据交易、数据安全等企业，同时衍生出涵盖金融、教育、医疗、旅游、家居、公共服务等多个应用领域的企业，形成集聚效应[6]。 3.3应用推广

截至目前，落户贵州的国外知名企业有苹果、高通、谷歌、微软等，国内知名企业有阿里巴巴、腾讯、京东、富士康等。随着这些企业项目的落地实施，与大数据相关的新产品、新业态、新模式不断涌现，涵盖了“数据存储、清洗加工、数据安全”等核心业态，“高端产品制造、软件开发、信息技术服务”等关联业态，“服务外包、电子商务、智慧农业、智慧旅游、大数据金融”等衍生业态，初步形成了大数据全产业链条。随着贵州大力发展数字经济，推动大数据与实体经济深度融合，数字经济对国民经济发展的引领作用将进一步发挥，将形成一批数字经济特色产业集群[6]。 4威胁

大数据将对经济与社会发展带来深刻变革，世界各国都在竞相发展大数据，全国各地的大数据产业发展也是方兴未艾。贵州在谋划和发展大数据的过程中，在抢抓机遇和创造机遇的同时，也面临来自法律法规不健全、信息基础设施薄弱等方面的威胁。 4.1法律法规不健全

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数据安全和隐私保护是大数据产业发展的基本前提，由于我国数据安全和隐私保护不足，对大数据产业发展形成威胁，贵州也不例外。主要表现在：跨部门、跨区域、跨层级、跨系统的数据共享、数据确权、开放流通、数据交易和数据保全等相关法律法规不健全，数据保护相关的执法依据、执法力度、处罚程度也存在不足[7]。 4.2信息基础设施薄弱

贵州经济社会发展滞后，信息基础设施相对薄弱，据了解，贵阳市三大通信运营商带宽资费每G约为20～22万元，而周边城市重庆每G约为1～1.2万元，成都每G约为1.5万，高额网络资费导致以数据为主营业务的大数据企业的成本居高不下，一定程度上制约了贵州大数据的快速发展[8]。在2018年数博会上，中国大数据战略重点实验室发布《大数据蓝皮书：中国大数据发展报告No.2》，对我国31个省域大数据发展进行评估，贵州居全国第七，西部第一。这说明产业基础好，经济发达地区的大数据发展也很好[9]。 5建议

近年来，贵州发展大数据产业成果喜人，为加快建设全国首个国家级大数据综合试验区、大数据产业发展集聚区、大数据产业技术创新试验区。本文提出以下几点建议。 5.1加强优惠政策落实力度

参照高新技术企业的认定办法，建立大数据企业认定机制，对认定的大数据企业，除了提供财政专项资金扶持外，分别从企业用地、用电、税收等制定一揽子优惠政策。对大中型企业，分别在技术创新、品牌培育、市场拓展等方面给予政策倾斜，鼓励大中型企业开展技术攻关;对于小微企业，除了落实各项财税扶持政策以外，还应该针对企业发展中急需的技术问题和人才问题，制定专门的政策，帮助他们克服实际困难。 5.2提升创新创业能力水平

盘活现有科技资源，建立和完善大数据创新创业服务体系，不断提高科技企业孵化器和众创空间的孵化能力，扶持小微型大数据企业快速成长。积极推动政产学研用的深度合作和协同创新，加强现有国家、省重点实验室和工程中心建设，提升科技创新能力，为大数据企业提供科技支撑。加强科技成果转化机构和平台建设，促进科技成果转化，助力企业转型升级。[10] 5.3加强各類人才引进培养

认真落实我省高层次人才引进政策人才，用足用好相关优惠政策，为他们在住房、户籍、子女入学、科研项目、创办企业、政务协调、税务工商等方面提供个性化服务。依托贵州大学等省内高校、联合贵州省大数据产业发展应用研究院等科研机构和重点企业，培养大数据产业

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急需的本土高级人才。充分发挥省内高职学院的培养能力，利用高职院校所在地的企业资源，深化校企合作，培养大数据产业实用技术人才[11]。 参考文献：

[1]李瑞桥，赵静.贵州：“万企融合”新活力，数字经济新蓝海[EBOL].（2018-05-28）http：gz.people.com.cnn220180528c344124-31634483-2.html.

[2]2018年贵州省大数据发展工作要点[EBOL].（2018-05-02）http：www.gywb.cncontent2018-0502content_5709096.htm.

[3]刘倩.基于SWOT分析的济南市大数据产业发展对策研究[J].价值工程，2018，37（14）：68-70.

[4]李德明.宽带让贵州跨越之路更宽广[J].中国电信业，2014（5）：14-17.

[5]周娴.贵州大数据发展和信息基础设施建设成果显著[EBOL].（2017-12-07）http：www.gz.chinanews.comcontent201712-0778454.shtml.

[6]安卓.大数据让贵州看清后发赶超之路[EBOL].（2017-07-06）https：www.sohu.coma154841016_115124.

[7]2017年中国大数据产业发展研究[EBOL].（2017-11-22）https：mp.weixin.qq.coms？__biz=MzA3MjA2MTEzNQ%3D%3D&idx=2&mid=2448435307&sn=1f744c3bd82e35e28487c05bb8f9ca1d.

[8]沈丽琼.贵阳大数据存在5大问题[EBOL].（2017-08-31）http：share.iclient.ifeng.comladyvnzqshareNews？aid=127775504&m=1.

[9]大数据蓝皮书-中国大数据发展报告No.2[EBOL].（2018-05-28）http：www.ce.cncyscnewmainycjsxw20180528t20180528_29265332.shtml.

[10]贾志谅，李想，卢元.一个开放共享的云服务诊断架构[J].渤海大学学报（自然科学版），2018，39（3）：255-262.

[11]吴桂华，周晓军.奋力建成大数据综合创新试验区[J].贵阳市委党校学报，2016（2）：13-17.

（责任编辑：曾晶）