京津冀协同框架下大数据产业差异互补发展研究

陈滢

摘 要：京津冀协同发展是一项重大国家战略，2015年的政府工作报告中再次重申这一战略的重要性，而大数据则是“互联网+”行动计划的重要组成部分。京津冀三地地域相邻，在大数据产业发展中各具特色。因此，在京津冀协同框架下，三地充分发挥自身优势，建立差异互补、协同合作的大数据产业链。

关键词：京津冀协同；大数据；互联网

中图分类号：F127；F061.5 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2015）03-0027-04

一、引言

京津冀协同发展是一项重大国家战略。习近平总书记曾指出实现京津冀协同发展，是面向未来打造新的首都经济圈、推进区域发展体制机制创新的需要，是探索完善城市群布局和形态、为优化开发区域发展提供示范和样板的需要，是探索生态文明建设有效路径、促进人口经济资源环境相协调的需要，是实现京津冀优势互补、促进环渤海经济区发展、带动北方腹地发展的需要，要坚持优势互补、互利共赢、扎实推进，加快走出一条科学持续的协同发展路子。

2015年的政府工作报告中也指出，要推进京津冀协同发展，在交通一体化、生态环保、产业升级转移等方面率先取得实质性突破。

而大数据是信息产业的重大技术突破，具有非常广阔的发展前景。1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”[1]。大约从2009年开始，“大数据”成为互联网信息技术行业的流行词汇。

无论是国外还是国内城市都对大数据市场寄予了巨大的希望。我国在2015年的政府工作报告中也指出，要制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。

京津冀在发展大数据产业方面都具备自身的优势，但也存在一些局限，在京津冀协同发展的大框架下，就需要优势互补，共同协作。

二、大数据产业的内涵及特点

大数据，或称巨量数据、海量数据，是指由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享、交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。

维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理[2]。

大数据具有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。这些特点恰恰体现了大数据对信息技术的超高要求。

1. Volume（大量）。大数据所包含的数据量巨大。美国互联网数据中心曾指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而近90%的数据都是近几年产生的。仅以百度为例，根据公开的信息，作为全球最大的中文搜索引擎，百度每天响应来自138个国家和地区的数十亿次请求，每日新增数据10TB，要处理超过100PB的数据。而互联网中产生的数据仅是大数据构成的一部分，其余来自工业、商业等领域的数据更是不计其数。例如仅国家电网，全国能够采集获得的数据总量也是上10个PB级别的。据统计2013年中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），2倍于2012年，相当于2009年全球的数据总量。预计到2020年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB。

2. Velocity（高速）。大数据对数据处理速度要求高。各种数据的产生与更新速度非常快，如腾讯QQ目前拥有8亿用户，4亿移动用户，每日新增数据约在200TB～300TB，平均每秒新增数据约为2.37GB～3.56GB，可谓瞬息万变，分秒间处理出的结果已是千差万别，因此大数据具有鲜明的时效性，大数据的挖掘要求在秒级时间范围内给出分析结果，这也是大数据处理技术和传统的数据挖掘技术最大的区别。

3. Variety（多样）。大数据的类型繁多，数据来源于各种各样的渠道。除数据庞大的互联网之外，电信、金融、保险、电力、石化系统、公共安全、医疗、交通领域、气象、教育、地理、政务、商业销售、制造业、农业、物流和流通等其他领域也都包含着规模庞大的数据。据推算，目前国内银行和金融系统每年产生的数据达到数十PB；整个医疗卫生行业，一年能够保存下来的数据就可以达到数百PB；交通方面，航班往返一次能产生的数据就达到TB级别，列车、水陆路运输产生的各种数据视频、文本类数据，每年也在百PB级别[3]。

4. Value（价值）。正因为数据数量如此庞大，而来源又如此繁杂，因此真正能够产生价值的数据比例不高。大数据具有数据价值密度低，商业价值高的特点。大数据的特点也决定了大数据产业链所必须包含的组成部分。大量与多样的特点决定了产业链中应包含数据来源及存储部分；而速度和价值特点则决定了产业链应包括快速数据处理挖掘和应用部分。因此可以说大数据产业链主要包含四个层面：第一层，数据来源层，包括互联网、移动互联网、运营商、政府部门、工业、商业等领域；第二层，数据存储层，包括云服务平台、云存储设备商等；第三层，数据分析与挖掘层，包括各综合及专业服务部门，负责数据分析及共享等；第四层，数据应用层，包括互联网、政府部门、商业部门等多个领域。

三、京津冀大数据产业发展的优势比较

1. 信息业发展基础比较。大数据是信息技术发展的更高阶段，信息业的发展也是大数据产业发展的基础。在信息业发展中，北京在京津冀三地中处于绝对的领先地位。2013年1-12月北京市软件和信息服务业实现营业收入4 900亿元，这与政府的重视和财力物力的大量投入密不可分。如图1所示，2013年北京市信息传输、软件和信息技术服务业固定资产投资209.74亿元，是河北的1.8倍，天津的2.8倍。完善的基础设施和高速发展的信息业也吸引了更多的专业技术人员从事这一行业，如图2所示，2013年北京市信息传输、软件和信息技术服务业从业人员达到73.2万人，远远领先于河北的19.8万人和天津的7.98万人。因此说，在三地中，北京具备更加完备的信息业发展基础，拥有更多的专业人员。

2. 软件产业总体发展状况比较。软件是大数据产业发展的核心，大数据产业发展的各个环节都离不开专业技术软件。相比较起来，三地的软件产业发展差距也比较大。从软件企业数量和软件业务收入两个指标上看，北京均居于三地之首。如图3所示，至2013年底北京共有软件企业1 956家；天津共有560家，河北共有264家。在软件产品数量上，北京的增长量也很大，2013年北京新认定软件产品8 783件，同比增长34.2%，软件业务收入4 210.63亿元，远远高于天津的711.39亿元和河北的134.23亿元（见图4）。因此从总体上说，北京的软件产业比天津和河北发展速度更快，产业规模更大。

3. 软件产业项目分类比较。虽然北京的软件产业发展水平远远领先于天津和河北，但软件产业中细分了各个类目，具体分析来看，三地对于软件产业的侧重点也有不同。如表1所示，北京的信息系统集成服务收入、信息技术咨询服务收入、数据处理和存储服务收入这三项收入都很高，甚至其中两个项目是其他两个地区的十余倍；而天津的嵌入式系统软件收入和集成电路设计收入则都高于其他两个地区，特别是嵌入式系统软件收入这一项，相当于北京同类项目收入的15倍；而河北的软件产业发展相对较弱，除信息系统集成服务收入与天津相当外，其余的项目均远远低于其他两个城市。

4. 科技研发基础比较。大数据属于高科技产业，因此研发水平的高低对于产业发展有着至关重要的作用。首先，从研究与试验发展（R&D）经费上来看，2013年北京市全年发（R&D）经费支出1 200.7亿元，相当于地区生产总值的6.2%；天津市全年经费支出约402.4亿元，占地区生产总值的2.8%；河北省全年经费支出290亿元，占全省生产总值的1.0%。其次，从专业人才方面来看，2013年北京市共有研发（R&D）活动人员35.1万人，全市共有56所普通高校和80个科研机构培养研究生，全年研究生教育招生9.1万人，在学研究生26.6万人，毕业生7.3万人；天津市共有普通高校55所，全年招收研究生1.7万人，在学研究生5.1万人，毕业生1.5万人；河北省全年研究生教育招生1.3万人，在学研究生3.8万人，毕业生1.1万人。

综合以上数据分析可知，北京市研发经费支出数额与占GDP的比重都高于其他两个地区，且无论是现有专业人才还是后备人才也比其他两个地区数量更多，因此说三个地区相比，北京具有更雄厚的科技研发基础，天津其次，河北相对较弱。

5. 土地资源比较。与许多产业相同，大数据产业对土地资源也有一定的需求，其后续的扩充也需广阔的发展空间。从地理位置来看，京津冀同处环渤海心脏地带，地域相邻。但三地的土地面积和人口密度却具有很大差别。其中北京土地面积1.64万平方公里，2014年末全市常住人口2 151.6万人，人口密度约为1 312人/平方公里；天津土地面积1.19万平方公里，年末全市常住人口1 516.81万人，人口密度约为1 275人/平方公里；河北省18.88万平方公里，年末全省常住人口7 383.75万人，人口密度约为391人/平方公里。从以上数据可以看出，与京津地区相比，河北省土地面积大，人口密度小，具有更大的空间发展潜力。

6. 人力资源成本比较。无论任何产业，人力资源都是产业发展的根本，而拥有更低的劳动力成本，将会为企业节约更多的资源，更有效地提高企业竞争力，推动企业良性运转，从而推动整个产业的发展。据统计，2013年北京市全年城镇居民人均可支配收入为40 321元；天津市为32 658元；河北省为22 580元。从以上数据中可以非常直观地发现，河北省拥有更低的劳动力成本，天津次之，北京最高。

四、推进京津冀大数据产业差异互补发展的对策建议

1. 京津冀合作构建差异互补的大数据产业链。大数据产业涉及领域广泛，涉及内容细致繁杂，所需存储空间庞大，数据搜集涉及多个部门，仅靠一个省市构建完善的大数据产业链所需投入的人力物力财力较大，且根据以上的比较可以看出，北京、天津、河北三地在大数据产业建设基础条件上各有优劣，单一的地区可能在基础设施、研发能力、土地资源、人力资源等许多方面受到制约。因此，不如充分运用三地现有优势，设计适合三地发展并能实现合作共赢的产业规划，在京津冀协同发展战略引导下，共同构建京津冀大数据产业链，让三地在产业链上的布局分配及侧重点上有所差别。取长补短，差异性、互补性发展。

2. 建立统一共享的大数据平台。数据的搜集是大数据产业链的开端，也是数据挖掘、分析的必备前提，充足全面的数据可以使数据的分析更加客观准确，得出的结论更具参考价值。目前三地的政府、产业界、互联网站都积累了大量的数据资产，但由于受观念制约，或对数据资源的获取能力和整合能力不足，许多数据并不能完全实现共享，得不到充分的利用，造成了大量数据资源的浪费。因而建议京津冀建立统一的大数据平台及数据库，让三地数据实现互传共享，从而最大程度地挖掘数据价值，提高数据利用率，创造出更大的社会和经济价值。

3. 建议在北京建立大数据技术研发中心及应用中心，侧重于大数据的研发及应用。大数据产业的发展需要不断更新提升的高新技术作为支撑，特别是面对目前国内科技创新能力不强的问题，急需具备软件开发能力的软件企业及具有自主创新能力的研发力量。根据以上的比较可以看出，北京的软件产业发展最快，软件企业最多，软件业务的收入也最高。而且，北京还有相对于其他两个地区更为雄厚的技术研发基础，因此建议在北京建立大数据研发中心，负责大数据新技术的研发。另外，鉴于北京信息产业整体发展领先于其他两地，且北京又是许多国内外大企业总部的集聚地，因此建议将大数据应用中心设于北京，以期将经过挖掘与处理的数据更好地投入应用。

4. 建议在天津建立相关设备生产基地和云计算中心，侧重于相关设备生产及数据分析。从以上数据可知，天津的嵌入式系统软件收入和集成电路设计收入都高于其他两个地区，而嵌入式系统是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。它在物联网中承担着分析、管理、处置信息的核心作用。物联网产业也是天津着力发展的产业之一，而且天津的云端服务器、存储器、路由器生产也位居国内先进水平。因此建议在天津建立物联网与云计算设备生产基地，为大数据产业提供硬件支撑。

在天津建立云计算中心，则是依托天津滨海新区云计算产业基地，以国家超算天津中心为基础，借力“天河一号”应用平台，结合计算性能达到百万亿次的天河·天腾系统；包含128个Intel-EX5675 CPU的天河·天翔系统；包含24个节点共计96个CPU的天河·天驰系统，提供高质量、高性能的计算与分析服务。

5. 建议在河北建立云存储基地，侧重于数据搜集及存储服务。通过以上分析可知，河北相对于其他两个城市，具有土地资源及人力资源成本优势。而大数据的存储中心恰恰由于受土地和劳动力成本的制约而不适合建在中心城市，但又由于招商及维护等方面原因不宜离中心城市过远。因而河北便可充分利用它毗邻京津的地域优势，建立云存储基地，侧重于大数据的搜集及存储服务。

但也应注意，由于河北省下设多个城市，城市之间可能会因为总体规划不明确而出现城市大数据产业规划雷同，产品服务同质化，严重地甚至会出现恶性竞争。这就需要省内统一规划大数据产业布局，结合各地优质资源集中谋划，在全省内形成协作互利的大数据存储网络。

参考文献：

[1]【美】阿尔文·托夫勒.第三次浪潮[M].北京：中信出版社.2006.

[2]【英】维克托·迈尔-舍恩伯格[M].杭州：浙江人民出版社，2013.

[3]大数据史记2013：盘点中国2013行业数据量[OL].http：//www.36dsj.com/archives/6285，2014-02-24.

[4]北京市统计局、国家统计局北京调查总队.北京统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2014.

[5]天津市统计局，国家统计局天津调查总队.天津统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2014.

[6]河北省人民政府.河北经济年鉴[M].北京：中国统计出版社，2013.

[7]2013年软件和信息技术服务业最终核实统计数据情况[OL].中商情报网www_askci_com.htm，2014-4-29.

责任编辑：张 然