大数据时代中国新常态经济增长路径与政策的转型

任保平　辛伟

内容提要 新常态下的中国经济增长必须面对世界经济发展的大趋势，目前全球已经迈进大数据时代。与传统小数据时代相比，现在这个时代的数据在体量上已经呈现出指数化的增长，数字化技术以及信息化和智能化已经成为促进经济增长的主要动力。在大数据的发展趋势下，传统的经济增长方式已经不再适应现代社会的要求。因此，本文从大数据的背景出发，探讨大数据时代中国新常态经济增长面临的挑战和机遇，并从新常态中国经济增长的实际出发，从战略、动力机制、实现路径和经济政策转型方面，研究面向大数据时代中国新常态经济增长的路径与政策转型的取向。

关键词 大数据 经济增长 转型

〔中图分类号〕F061.2 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕0447-662X（2015）04-0029-07

大数据时代的到来成为世界经济发展的新现象，也标志着全球进入了一个新的经济增长阶段，大数据带来了智能化和信息化的革命。在大数据背景下形成了产业融合现象，产业融合与大数据带来的智能化和信息化是中国在大数据时代下实现经济增长转型的必备要素，只有充分利用大数据时代的优势，才能对经济增长转型给出正确的指导。当前中国经济增长进入新常态，在新常态下中国经济由高速增长转向中高速增长的同时，需要通过经济发展方式转变、结构调整、创新驱动来进一步开发经济增长的潜力，而这些都必须充分面对大数据时代经济增长的特征。本文从大数据时代的特点出发，以智能化和信息化为线索，以产业融合、结构变化和要素调整为主要手段，分析中国在新常态下的经济增长转型所面对的挑战和机遇以及转型的路径与政策。

一、大数据时代对经济增长机制的影响

大数据时代是相对于小数据时代而言的，根据库兹涅茨提出的国民经济核算方程，在小数据时代推动经济增长的传统方式是扩大内需、进行投资以及出口三种方式。而传统经济学家研究的经济增长机制也是在小数据时代下对宏观经济领域的研究。在大数据时代下，这些方式已经暴露出一些弊端：过于重视宏观方面的增长，忽视了由结构变化和要素需求和供给变化对微观主体造成的影响。①虽然也有一些学者从产业结构调整和升级方面对经济增长的影响进行分析，但在基于小数据的背景下，无法对结构方面存在的问题进行深入的分析。而在大数据时代所提供的完备并且种类多样的数据前提下，可以进行充分的分析和计算，而从这些分析的结果中可以看出，在大数据背景下，经济增长的机制完全与以前不同。这些不同可以从微观、中观和宏观三方面进行分析：

1.对微观要素、产品供给和需求的影响

小数据时代，要素、产品的供给和需求无法精确到每一个个体，要素的供给和需求只能按照市场平均价格定价，对每个厂商的特殊要素要求无法实现，因此会造成资源的浪费和利润的损失；对产品的需求和供给在消费市场上有营销的“长尾效应”。在短头部分存在着为数不多的大规模需求，而在长尾部分存在着很多不同的需求，但每种需求的消费者群体都不多，如果按照这种需求情况投产，生产者只能生产大规模的同质产品，而对具有不同偏好的消费者，只能消费同质化的产品，这对生产者来说无法实现利润的最大化，而对消费者来说，消费者剩余无法满足，消费者剩余将大大减少。倪庆平：《信息化对经济增长促进作用的理论分析》，《经济问题》2001年第2期。

而在大数据时代，基于大量存在的数据和高超的数据分析技术，以及第三次工业革命导致的制造业呈现出的数字化、智能化、定制化、互联化和生态化等特点，传统的产品要素需求和供给结构已经被打破。3D打印技术的出现已经使得“长尾理论”彻底颠覆，这种大数据时代的产物为满足消费者个性化的长尾需求提供了契机。市场将能够提供每个消费者所需要的异质化产品，由此将导致厂商的利润实现最大化，而消费者的消费需求也将得到满足，消费者也将得到最大的消费者剩余，整个社会将会实现帕累托最优，达到经济增长的最优状态。

2.对中观产业结构转变的影响

小数据时代，产业之间是相互分离的，工业化与信息化是社会经济发展进程中两种不同的生产方式。而且在小数据时代，在数据获取成本比较高和数据分析技术落后的条件下，产业发展利用数据创造利润的能力非常有限。工业产值在国民经济总产值中所占的比重很大，产业结构基本上仍然呈现出农业、工业和服务业分层的格局，三产之间的融合和同一产业内部的融合程度很低。产业的信息化和智能化程度低下，产业结构从第二次工业革命以来基本没有大的变化。

在大数据时代，由于信息化、大数据和工业化的融合，产业制造的智能化时代已经来临。信息化、智能化与产业发展的不断融合使得产业呈现出融合趋势，产业结构得到不断优化。席晓丽：《信息化进程中的产业融合与产业结构升级》，《产业经济》2007年2月。信息化能够利用先进的信息技术和智能技术，推动信息资源的开发，促进信息资源的充分利用，促进知识共享，并最终提高经济增长质量，推动经济结构调整。依据产业经济学的基本理论，产业结构优化是通过现代新兴科技改造传统产业，并通过优势产业部门来代替衰退产业部门来实现的。一个产业部门的优势地位在外因上表现为需求拉动；而内因上表现为产业竞争力增强、要素成本降低，特别是产业竞争力是以技术创新为驱动力来推动效率提升而形成的。通过技术创新与业务交叉的形式促进了产业之间的融合，使产业共用性加强，导致产业边界模糊，使得相关产业融合到技术水平高的产业部门中去，推动产业创新和融合，使产业结构得到优化升级，并进一步使产业竞争力得到提高。

产业融合不仅提升了产业竞争力，而且改变了社会的生产方式，大数据时代产业融合的表现就是3D打印机，由3D打印技术与大数据相互融合所构成的数字制造将对传统产品制造造成冲击，生产和制造将由工厂转变到社会，整个社会将会出现无数个微制造中心。

3.对宏观经济增长驱动力的影响

传统社会的生产制造将完全转型为社会制造，每个个体都在提供信息，每个个体都参与生产过程。未来的生产模式首先通过计算确定短头和长尾两种制造模式的比例，在长尾需求和短尾需求之间确定均衡点，生产同质化产品的短尾需求仍然由专业的大规模厂商制造，以便降低成本，而面对长尾需求的差异化产品，则由个人制造。而二者之间均衡的确定要依靠大数据技术的支持。

在摩尔定律和数据指数化增长的背景下，数据将在社会生产中变得越来越重要。大数据时代的到来带来了数据分析行业的全面崛起，数字化技术的发展为数据分析方法带来了革新，传统的消费、投资和出口都将基于精确的数据分析展开。数据作为中间的桥梁将传统工业文明和现代智能化社会连接起来。由大数据分析引起的智能化和信息化将与产业发展融合起来。信息化广泛而深刻的应用，不断推动社会生产力的进步，推动了工业化水平的提升和经济增长质量的提高。因此，数字化、智能化和信息化产业的发展将是大数据背景下推动中国新常态经济增长一个新的驱动力。

二、大数据时代给中国新常态经济增长带来的挑战和机遇

在大数据时代下，随着数据的获取、存储和分析等技术的开发和应用，大量数据交叉聚合所形成的突变效应进一步提升，数据作为一个新的生产要素在价值创造和价值形成过程中起到重要作用。而这种现象又将对依靠传统生产要素实现经济增长模式带来一系列冲击，传统的经济增长机制将面临挑战。与此同时，大数据对减少市场运行中的信息不对称和信息不完全、鼓励正面的市场竞争、优化资源配置、提高市场运行效率、降低社会运行成本、促进产业融合等特征将给中国新常态的经济增长带来新的机遇。

1.大数据时代中国新常态经济增长面临的挑战

大数据时代催生了更多新的经济增长点，促进着新常态下中国新经济增长模式的形成，这些对中国新常态的经济增长带来了严峻的挑战，主要挑战表现在：

（1）对基于传统生产要素经济增长模式的挑战。大数据只是技术应用的创新，不是经济增长的直接决定要素，数字化是把经济现象转化成能够进行制表分析的一种量化形式的过程，通过信息技术的应用，提高产出效率，促进经济增长和经济发展。在信息革命出现之前，一些经济学家就已经注意到信息是一种有价值的新型资源，但由于技术手段的限制，在传统经济学的分析框架中，信息仅仅被视为一个假设条件，被排除在经济学分析的理论框架之外。而信息技术的应用可以减少不确定性，能够降低交易成本，促进新价值的创造。信息化和信息技术被广泛应用之后，具有很强的积累效用，在经济发展中由于产业融合会产生放大效应，改变经济学上传统的规模报酬不变或递减的假设，从而形成规模报酬递增机制。因此，大数据时代信息应被作为一种全新的生产要素，而不再是被当做一个假设条件。

（2）由数据化引导的智能化对劳动力市场的挑战。大数据时代，信息技术的发展和智能化机器的诞生标志着，机器能以比人类劳动力更加低的成本生产同样的产品，这就形成了机器对人的劳动力的替代。一方面，经济增长能以更低的成本，更有效率和更大范围的方式实现，这对新常态中国经济增长提高效率的要求是十分有利的。但另一方面，与世界上其他国家的发展趋势一样，中国也存在着严重的机器替代人类劳动力的现象，这种现象在第一次工业革命时期表现得尤为明显，只不过那个阶段是替代体力劳动。而在大数据时代，这种智能化浪潮又对脑力劳动者带来了巨大的挑战。因为相对于人类，智能化机器在数据处理分析和做出更理性的决策方面表现得更为有效，而且成本更低。因此，在大数据时代下，由数据化引导的智能化对劳动力市场带来了挑战，如何权衡经济增长的效率与失业造成的效率损失是大数据时代中国新常态经济增长需要思考的问题。

（3）对经济增长效果的挑战。在传统经济增长时代，经济增长效果取决于资源利用水平。而在大数据时代，经济增长的效果则取决于数据的质量与数据利用水平。对于经济指数、物价指数等各类经济参数的计算，在大数据时代可以采用新的模式，提高数据质量，彻底改变传统方式来计算。对于统计学中可能存在的异常点，传统的处理方式是丢、替代或者是平滑。但在大数据背景下，由于数据样本众多，异常点成为受重视的资源和有意义的研究对象。传统的原始统计数据和各类经济参数是经过加工和处理以后形成的结构化数据，而在大数据时代，在数据的处理和应用中，人们更加重视这些有突出特点的原始数据和非结构化数据，因为统计数据一旦经过加工处理，就会成为二手数据，如果一手数据处理和加工的过程出现问题，那么就必然会导致二手数据出现误差、失真和变异。同时，大数据为高频数据的研究奠定了基础，提高了数据分析和利用的效果。而这些统计数据衡量方式的变革也将会对新常态的中国经济增长效果产生非常大的影响。

（4）对企业核心竞争力的挑战。企业的核心竞争力一般是指在竞争性的市场经济条件下，企业通过影响数据质量来培育自身竞争能力、竞争优势和竞争手段，获得外部资源，在市场中为顾客创造和生产新价值的基础上，实现企业自身价值的一种综合性能力。在激烈的市场环境中企业要立于不败之地，就必须寻找与新竞争环境及其相匹配的经营管理模式。企业传统的竞争力包括：人才竞争力、决策竞争力、组织竞争力、员工竞争力、文化竞争力和品牌竞争力等。在大数据时代，数据正在逐步取代人才成为企业的核心竞争力，数据和信息作为资本取代人力资源成为企业最重要的具有智能化的载体。这些能够被企业随时获取和充分利用的信息和数据，可以引导企业对其业务流程进行优化和再造，帮助企业做出科学的决策，提高企业管理水平。大数据时代对企业核心竞争力带来了挑战，对数据的收集、分析和共享带来影响，为企业提供了一种全新的数据分析方法，数据正成为企业最重要的资本之一，而数据分析能力正成为企业赢得市场的核心竞争力。面对大数据时代的这一挑战，企业必须把大数据的处理、分析和有效利用作为新常态下打造企业核心竞争力的重要战略。

2.大数据时代中国新常态经济增长面临的机遇

2010年中国GDP首次超过日本，成为世界第二大经济体，中国的经济发展战略开始由追求经济大国向追求经济强国转变。同时中国经济增长已经进入到了新常态，新常态的关键是经济结构调整和经济发展方式的转变，进一步开发经济增长潜力。因此，在新常态背景下追求经济强国的过程中，大数据时代的到来也给中国新常态下的中国经济增长带来了新的发展机遇：

（1）宏观层面加快经济增长方式转变的机遇。中国传统的经济增长方式在动力上是要素驱动型发展，在目标上是数量型增长，在战略上是追赶型增长，在结果上是环境破坏型增长。这种增长方式在造就了改革开放前期中国经济增长奇迹的同时，也带来了严重的问题，目前这种经济增长方式已经走到了尽头，经济增长方式的转变必须加快。经济增长要从要素驱动转向创新驱动，从数量型增长向质量型增长、从追赶型战略向质量效益型战略转变。大数据时代的到来，为推动中国经济增长方式转变提供了机遇，大数据时代数据是知识经济时代重要生产要素，成为经济运行中的关键性资源。大数据的作用机理是数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。在中国新常态下的经济增长中，信息化、工业化、城镇化与农业现代化一起构成了“新四化”，这是中国新阶段经济社会发展的必然选择。经济增长方式的全面转型是大数据时代的战略任务，大数据决策对完成新四化的战略任务意义重大，大数据应用不仅能够成为企业竞争力的来源，也将成为造就国家竞争力的重要手段，大数据时代的来临，必将助推中国新常态经济发展方式的转变，为新常态下中国经济增长方式转变提供了新机遇。

（2）中观层面推动产业融合的机遇。大数据引起的创新导致了知识经济、网络经济的快速发展以及新经济模式的兴起。而新兴经济模式中信息化和智能化的作用促进了产业融合。信息化和数字化的广泛渗透和深入应用，提高了生产效率，推动了社会生产力水平提高，提升经济增长的效率。单元媛、赵玉林：《国外产业融合若干理论问题研究进展》，《经济评论》2012年第5期。目前中国经济增长进入新常态，经济增长面临着资源、能源和环境方面的严重约束，推进和加快信息技术和数字技术的应用，发挥信息化技术和数字技术在知识的生产、利用和扩散等方面的作用，提高信息技术和资源对经济增长的贡献率，在转换经济增长的动力机制，降低资源的消耗、减轻环境压力，建立资源节约型和环境友好型社会，以及经济结构调整和经济增长方式转变方面都有重要的现实意义。而且信息化的发展也突破了时间和空间对生产活动的限制，使人类生产活动的时间和空间范围得到扩展，形成了经济增长的创新驱动力，提高了技术创新和生产力发展的新水平。数字化、智能化使得人类对生产过程做到了精准控制，实现最大的投入产出比，同时对环境的污染达到最小，提高了生产效率。王金友：《基于信息化的产业融合与创新探析》，《四川大学学报》2009年第3期。这对中国新常态下产业融合给出了一条新的发展道路，而这种产业融合也为新常态的经济增长提供了新的增长点。

（3）微观层面给企业商业模式创新带来的机遇。商业模式是指企业在市场中与客户、供应商及其他商业合作伙伴之间的商业合作关系，并由此给企业带来的营利机会和盈利空间。随着经济全球化一体化、信息化、市场化和生态化不断加深，企业传统的商业模式面临着巨大的挑战，企业对商业模式的创新势在必行。在市场经济发展中，市场主体是多种多样的，每个市场主体的需求也是不同的，为具有不同需求特点的客户提供满足其个性需求的产品和服务，能够给企业创造更大价值。在大数据时代，由于企业生产方式的变化，企业获取利润的条件和空间都随之发生了变化，企业可以近似精确地了解到市场主体的消费需求和习惯，能够预测到客户的需求及其变化，甚至做到比客户更了解他们的需求，将能够促进企业在提供标准化服务的能力和条件基础上创造个性化的新附加值，这是大数据时代企业利润最重要的源泉。在大数据时代，随着企业信息化和智能化水平的提升，当数据积累到一定程度后，需要从大量存在的数据中挖掘出对人们更有价值的信息，来获得对客户需求的全面了解，及时发现和捕捉客户需求的这些新变化，这就需要加快企业商业模式的创新，从而建立新的盈利模式，使得企业以客户需求为导向，要加快企业从过去的以生产为核心的盈利模式向以客户需求为核心的盈利模式转型。因此，大数据时代为推动中国新常态下的企业商业模式创新提供了机遇。

（4）制度层面降低经济增长交易成本的机遇。交易成本是指在经济发展的社会关系中，市场主体在交往和合作中为达成交易所支付的成本支出。交易成本的形成原因主要在于人的有限理性、投机主义倾向、资产专用性、交易的不确定性和复杂性、信息不完全和不对称等因素，交易费用的存在会限制合作，制约了经济增长和经济发展的效率提升。在大数据时代，信息技术的应用，将降低市场主体之间的交易成本，促进合作。各类经济主体的决策方式由感性的主观驱动走向客观的数据驱动，大大降低了交易过程中的有限理性和机会主义倾向；由信息化而导致的市场透明化程度的提升将使得监督实施成本下降和违约支付成本上升，减少市场参与者的机会主义行为；与信息化相伴产生的细分市场和智能制造，将降低市场交易中的资产专有性，提高资产的通用性，促进交易的形成；市场的透明化程度提高和信息的完全化和对称化，将降低交易的不确定性、复杂性，促进市场合作；在大数据时代，信息沟通将变得便捷高效，不同信息之间无法沟通的现象将进一步减少，市场被少数人垄断的市场结构状态将得到改变，少数交易的行为将减少。因此，大数据时代为中国新常态经济增长中的交易成本降低提供了机遇。

（5）决策层面实现决策机制科学化的机遇。大数据时代的经济增长、企业管理和生产决策中数据思维将逐渐代替经验思维，使得决策思维变得更加理性和科学，从产品设计到市场定位，从组织变革到大的战略调整，从组织部门调整到市场开发，企业的决策和管理都将以数据信息作为决策的主要依据，数据和信息使得管理走向科学化的轨道。大数据时代，企业管理的基本问题将变成提出正确问题，然后依据海量数据的筛选来给出正确的答案，据此进行科学的决策和管理。依靠科学的决策和管理方式将给企业带来巨大利润空间和盈利机会。而且依靠数据所形成的科学决策还会指导消费、储蓄和投资等行为，这将提高企业决策的科学性，对经济增长和发展提供最有效率的支持。依据大数据所形成的科学决策，企业将从过去粗放型投资转到精确型投资，企业投资效率和投资收益将大大提高。因此大数据时代，为实现科学决策提供了机遇，无论是宏观还是微观，科学决策会使得经济增长的效率得到提升，经济增长的质量也会得到提高。

三、大数据时代中国新常态经济增长转型的取向

进入大数据时代，中国新常态的经济增长面临着一系列的挑战和机遇。传统的经济增长方式已经不适应大数据时代的要求。因此，新常态下的中国经济增长要适应大数据时代的特点，充分抓住大数据以及信息化和智能化带来的优势，结合中国新常态的实际情况，对经济增长方式做出全面转型。

1. 经济增长战略转型的取向

大数据时代数据的开放性、低价值密度性以及精确性等使得数据在获取和处理上较以前的小数据时代有很大进步，数据质量也大幅提高。马建光、姜巍：《大数据的概念、特征及其应用》，《国防科技》2013年第2期。因此，在数据分析的基础上，经济增长的战略应该从粗放式数量型增长转向基于精确数据分析上的集约式质量型经济增长。

基于传统数量型经济增长，中国经济增长呈现出重视短期、忽视后果的增长方式。基于经济增长数量为首要目标的政策主张，中国在改革开放以来的经济增长一直呈现出“唯数量论”，这种论点虽然导致了经济在短期内迅速增长，但是也带来了严重的后果。“唯数量论”在不精确计算和分析的情况下盲目做出决策，忽视了经济增长过程中带来的严重后果，降低了资源配置和利用效率。环境污染、不平等程度加剧都随着经济增长而来。这样的经济增长将会有很大一部分用来补偿外部性，真正能被人民分享的经济增长成果只占了其中很小一部分。

在大数据时代，基于数据分析和由此引起的智能化和信息化将对传统经济增长和发展方式带来变革。基于大数据的优势，经济增长能做到精确的衡量和计算，并且能在此基础上做出最佳的理性决策，从而可提高资源配置和利用效率。这一切都保证质量型经济增长成为可能，基于庞大的数据基础和分析结果，可以在经济增长和外部性之间实现均衡，确保在兼顾其他方面的情况下，实现提高经济增长质量的目标，进一步实现新常态经济有质量的增长。

2. 经济增长动力机制转型的取向

传统推动经济增长的动力是基于小数据下的不完全分析，以及由此做出决策的投资和出口，而在大数据时代，数据分析行业快速崛起，由数据分析引起的产业信息化和智能化将成为经济增长的新动力，知识经济和网络经济将成为新的经济增长模式。

在大数据时代，中国新常态经济增长的动力要从要素驱动向数据驱动转型。随着土地、劳动力、能源成本的不断提高，中国现有的以要素驱动的经济增长方式将难以持续，必须促进经济增长方式的转变，把经济增长的驱动力从要素投入驱动转向创新驱动。而数字化技术、信息技术和智能技术的创新及其应用将成为经济增长的新动力，3D打印技术、在线学习技术等新兴产业的兴起都是以数据分析和计算为基础的。而这些新兴的产业不以资源为依托，而重点强调新思想、新信息以及大数据对经济增长和发展的影响。与传统的依靠自然资源的发展方式截然不同，在这些产业发展过程中形成了低投入、高产出的产业发展格局，经济增长效率和质量将大幅提高。在新一轮的产业革命背景下，数据技术将给创新带来不同的影响，以信息化和智能化为代表的新型创新时代已经到来。在这种背景下，新常态的中国经济增长方式不但要从要素驱动型向创新驱动型转变，更将从传统的创新方式向数字化创新方式转变。

同时由大数据引起的创新将在知识经济和网络经济的作用下被不断放大，由此引起从一个行业或产业的创新扩展到全社会的创新。由数据引领的智能化和信息化将给经济增长注入新的活力，数据作为一种新的生产要素将对社会中的各个行业和产业产生影响。从统计指标到做出理性决策，数据已经内生到了经济增长的过程中。

3. 经济增长实现路径转型的取向

一方面在大数据时代，经济增长的动力发生了变化，经济增长的路径要从数量型体制向质量型体制转型。一是在行政管理体制转型方面，要形成新的政府政绩考核机制，改变以GDP为核心的速度型绩效考核体系，逐步将创新驱动、产出效率、能源资源利用效率、生态环境代价、污染减排水平、人的发展等质量和效益型指标纳入政府考核范围；正确处理政府与市场的关系，减少政府对企业的不当干预，调动企业创新的积极性，依据大数据时代的要求，为大数据时代企业智能化和信息化创新的发展创造条件。二是在价格形成机制的转型方面，要充分发挥市场机制在资源配置中的作用，通过价格机制引导产出行为，并以此引导企业的创新行为，激励市场主体提高要素的利用效率，发挥创新驱动的作用，实现经济增长质量的提高。三是在科技体制的转型方面，以提高投资效率为目标，建立适合大数据时代的科技创新体制，实现从投资激励向创新激励的转变，促进大数据时代创新驱动机制的形成。在投资体制的转型方面，建立健全大数据时代投资决策的体制机制，抑制投资决策的短期行为，强化监督约束机制。引导经济主体在大数据分析下做出理性的和科学的投资决策，减少盲目扩大投资规模所导致的重复投资和产能过剩现象，优化投资结构，提高投资效率，实现质量效益型投资。

另一方面促进产业发展从传统产业分立向产业融合转型。从亚当·斯密时代开始，产业分工一直明确是经济增长和评价社会效率的重要指标。这一指标在大数据时代仍然有效，但在大数据时代，基于海量数据的分析和计算，产业之间的联系更加紧密，互动性加强。而信息和数据的使用将在经济增长质量提高方面发挥重要的作用。一方面信息化导致的产业融合有利于提高产业效率。基于信息化和数字融合为基础的产业融合，使得产业从产业分立走向产业融合，产生多部门共享的公共平台，产业之间的公用性加强，使要素能在更大范围内有效地配置和合理的利用，提高产业效率。李林：《产业融合：信息化与工业化融合的基础及其实践》，《上海经济研究》2008年第6期。另一方面信息化导致的产业融合有利于增强产业之间的联系效应。产业融合是在数字化技术创新、高新技术深入应用和原产业间联系效应加强的基础上，在管制放松的外力推动下，实现产品、业务、市场和业务流程的交叉融合，强化产业间的多向联系效应。吴颖、刘志迎：《产业融合——突破传统范式的产业创新》，《科技管理研究》2005年第2期。同时信息化导致的产业融合有利于人力资源作用的有效发挥。产业融合不仅提升了产业的广度和深度，而且提升了产业的技术层次和知识密集度，产业的技术层次和知识密集度都是通过人力资源作用发挥来实现的。

4.经济增长政策转型的取向

在大数据时代下，需要进行经济增长政策转型，政府应该实行开放的数据政策，提高数据利用的共享性。在大数据时代的经济增长中，数据的开放将有助于推动大众创新，快速滋生新的数据文明。不但要扩大信息和数据公开的力度，更要将原始数据公开供社会使用。在数据开放的政策推动下，数据对经济增长的作用才能真正发挥出来。美国政府从1967年就通过了《信息自由法》，而中国政府在2008年前后，才制定了《政府信息公开条例》，从实施绩效来看，效果还不理想，同时在规制方面的力量也还不成熟。在信息公开的实践中，不仅有民间的诉求，还需要新闻界以及司法力量对政府的监督。

在大数据引起的智能化和信息化浪潮下要应对这些挑战，必须大力发展教育，通过提高全民素质，让民众具备应对这种转型和挑战的能力。同时还要鼓励全民在线学习的行为，只有更好地掌握了现代信息化和网络化手段和获取数据、知识的能力，才能保证大数据时代的经济增长有高素质的人力资源做支撑，才能促使大数据时代新增长模式的形成。也只有这样，经济增长才不会为劳动力短缺所制约，高素质的劳动力结合智能化的机器将给经济增长提供新的动力。俞立平：《大数据与大数据经济学》，《中国软科学》2013年第7期。而这种新的经济增长动力将对已经进入经济增长新常态下的我国经济增长来说，给出了一条全新的道路。在对传统产能过剩行业进行缩减和传统经济增长方式进行批判的背景下，大数据基础上的智能化和信息化给新常态下的中国经济增长提供了另一种动力机制，能够保证新常态背景下经济增长潜力的进一步释放。

作者单位：西北大学经济管理学院

责任编辑：韩海燕