大数据时代优势大全11篇

大数据时代优势篇（1）

中图分类号：G25 文献标识码：A

收录日期：2017年2月19日

引言

大数据是由数据庞大、类型多样、结构复杂的数据组成的集合。目前，大数据已经逐渐渗透到各个行业之中，并得到了业界的高度重视，成为关键性的生产要素。大数据时代下，数据资源的数据类型和承载形式发生了巨大的变革。高校图书馆在大数据环境下正面临数字资源整合利用、信息安全、长期保存、形式革新、服务创新等多方面挑战。因此，高校图书馆必须充分了解大数据发展变化与特征优势，才能充分依托大数据技术，获取有价值信息。

所谓SWOT分析法，即把高校图书馆内部能力主动因素和外部环境客观因素构建SWOT矩阵，将S代表优势（strength）、W代表劣势（weakness）、O代表机会（opportunity）、T代表威胁（threat）四个方面的实际情况结合一起分析。目的是克服弱点、发挥优势、利用机会、化解威胁，从而提出适应用户需求和增强高校图书馆竞争力发展的策略。（图1）

一、大数据环境下高校图书馆信息服务SWOT模型分析

（一）优势分析

1、馆藏及学术资源丰富。高校图书馆的海量藏书、海量数据资源以及连续出版物的绝对资源优势是不言而喻的，是任何信息服务机构都无可比拟的。随着计算机信息和网络技术的不断发展，各种数字化信息资源不断迅速增长，特别是大数据时代下图书馆信息资源的增长量呈指数性的规模增长。

2、稳定的读者市场。高校图书馆是现代信息科技与人类文化遗产相互交融的文化建筑，为广大师生系统地传授专业知识和教学内容起到良好的辅助作用。广大师生对高校图书馆信息需求的获取具有较强的依赖性，使得高校图书馆具有稳定的读者市场。

3、人才优势。近些年，高校图书馆人才结构不断完善，已经具有一批知识、年龄、职称结构合理的人才队伍，尤其是在情报资料收集整理和二次文献开发方面具有丰富的经验，是任何信息服务机构无可比拟的，这一优势为大数据环境下的信息集成、新数据资源收集、分析、挖掘和开发奠定了坚实的基础。

（二）劣势分析

1、内部管理结构劣势。高校图书馆是隶属于高校的事业单位，由于没有相对系统的科学管理模式导致内部工作人员之间的竞争意识薄弱。馆内员工的激进机制不足，从而不能有效地激发工作人员的服务热情，在大数据环境新形势下，部分工作人员的长期懒散作风对服务工作缺乏理性认知。

2、缺乏Υ笫据的认识。目前，图书馆界对大数据的本质认识还不统一。在大数据时代来临之际，固守成规，没能准确抓住发展时机，使得图书馆学科服务陷入大数据中，而没有发挥出学科特色和学校优势，因此应尽快调整对大数据环境下的学科服务的认识，以用户为中心做好收集、整理和个性化服务工作。

（三）机遇分析。信息服务需求加大。我国“十三五”规划提出，在“互联网+”和大数据时代，“建设下一代信息基础设施，发展现代化信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术的广泛运用。”高校图书馆应该充分抓住信息现代化浪潮，将信息化作为发展的目标和途径，充分利用现有优势，提高大数据信息的分析处理水平。改善设施设备，提高信息服务能力和实现跨越式发展的战略机遇。

（四）威胁分析

1、信息安全问题。在大数据和数字网络的共同发展下，信息安全越来越受到严重的威胁。数据信息的丢失、泄露、篡改和欺诈行为时有发生。威胁数据安全的隐患主要来源于数据采集、数据分析、数据传播三大方面。信息安全的问题严重影响到整个图书馆工作的良好运行。

2、数据处理问题。在大数据环境下，短时间数据更新变化巨大。首先，造成一定程度的数据和数据模型的不确定性，导致数据处理难度增大，网络数据无法被准确的建立和学习，从而不能有效地利用和挖掘数据的价值；其次，由于数据的种类和类型复杂性较高，缺乏在复杂数据中准确提取有价值信息的能力。

二、高校图书馆信息服务策略建议

（一）强化资源优势，发展特色学科。大数据时代下，优质的服务为学科资源整合和质量的提升起到了重要的支撑作用，高校图书馆通过对本校的准确定位、专业结构与学科发展来建立符合该学科发展的合理文献资源。尤其是对重点学科和特色专业的有价值信息数据的资源整合。

（二）加强组织结构建设，提高专业技能水平。为了提高图书馆对读者的信息服务质量，需要加强对学科服务的团队建设和提升。组织馆员进行专业知识培训，提高馆员专业技能水平和学科专业知识与信息素养。在数据来源、挖掘分析、加工处理等方面发挥较高的潜能。也可通过图书馆之间的合作开展专业化信息服务，协同创新，促进信息数据向专业知识的转化效率。

（三）加强网络监管，强化信息安全管理机制。加强网络监管是应对在大数据冲击下的图书馆信息安全的有效方式，通过学习和借鉴国内及国外先进经验，配合相关部门的网络安全排查建立独特的网络监管机制，在日常数据管理中加强对数据的定期抽查检测和实时监控，对信息安全问题提高重视。

三、结语

在大数据时代背景下，高校图书馆应充分发挥数据资源优势，重视特色学科和服务团队的建设，运用先进的科学技术改变传统服务方式和服务内容，更方便、迅速、准确地为读者提供最新专业知识和教学需求。其次，在面对大数据的冲击环境中，要积极加强对信息安全和信息加工处理方面的网络监管和信息管理机制的建立，提高高校图书馆的数据安全，保障高校图书馆的可持续发展。

主要参考文献：

[1]陈林.基于SWOT模型的图书馆竞争力分析[J].江苏科技信息，2016.5.

[2]黄钰新.基于SWOT分析的数字图书馆信息服务质量评价研究[J].图书馆学刊，2016.2.

[3]王威.基于SWOT图书馆决策信息参考服务和平台建设[J].河南图书馆学刊，2016.6.

大数据时代优势篇（2）

自20世纪90年代起，互联网科学技术在不足三十年的时间里快速发展，并逐渐改变着全世界的发展方式，更让人们的生活发生了深刻的变化。纵观当前我国的金融社会，互联网技术成为社会发展的重要基础，推动电子商务的蓬勃发展并以大数据的形式融入到社会经济的发展中。在大数据时代里，互联网金融让银行发展产生了无限的可能性，如何在发展中把握和创造先机，是当前银行发展的重要战略思考方向。

一、大数据时代对银行业带来的变化和影响

随着互联网在社会各个领域中的普及，大量的数据为相关领域的不断深化研究和改革创新提供了更准确、可靠和有效的支撑。银行必须积极投入到大数据的挖掘、利用、分析和研究中，借助数据对市场、渠道和策略进行细化精分，使银行的投资从“粗放式经营”向“精细化经营”的转变，才能在大数据时代下，适应现代金融业的发展，开拓出适合自身的特色业务，立于行业不败之地。

从当前银行业的发展现状来看，大数据时代的到来明显已对不少互联网新兴企业带来影响，尤其是互联网金融产品的应运而生对传统银行金融产品造成了较大的冲击，让不少银行开始意识到大数据时代中，商业模式的变革和创新的必要性。

二、大数据时代下银行发展的优势与劣势

大数据时代的到来对银行来说，不论从战略制定、营销策略、市场发展等方面来说，都是一场巨大的变革，如何清晰、准确的分析银行在大数据金融市场环境中的位置，需要基于SWOT对银行发展的优势和劣势进行分析。

（一）优势分析

第一，银行拥有相对稳定和雄厚的资金成本，能为大数据的开发和应用提供有力支持。银行与一般中小企业相比，其明显的优势在于资金稳定、有较高盈利能力，能为大数据的开发和应用提供稳定的外部支持。以广东省农村信用社联合社为例，大数据作为先进技术的引入，能得到银行所提供的充足资金作为保障，能在短时间内快速搭建相应的数据平台，为大数据在业务上的迅速推广作出有力支持。

第二，银行具有庞大而稳定的客户群体，数据来源渠道较多。大部分银行在长年的发展中普遍累积了数量庞大且业务往来稳定的客户群体，且基于银行业务的特殊性，银行更掌握了客户的身份信息、收支状况、资产情况等其他一般企业难以掌握的核心数据，这些对于银行在大数据时代下的数据开发而言都是极其重要的资产。

第三，银行已有相对完善的风险应对体系，对大数据的安全性有更大的保障。数据的保存和应用在为企业提供分析研究的样本的同时，也为数据的泄露、丢失和破坏带来一定的风险。在应对数据的安全问题的情况下，银行长期从事对客户、业务数据的机密安全保护工作，已建立一套相对完善的风险应对体系，对数据的系列风险指标都能有更全面、可靠的保护。

（二）劣势分析

第一，银行传统业务转型具有一定的难度。大数据时代是基于互联网信息科学技术在社会的全面普及而逐步形成，对于银行传统的相对封闭、单一操作模式而言，大数据时代对数据的开放、流动以及多层次的运用都是一种新型的经营理念和模式，需要银行在传统的业务上进行转型。

第二，缺乏大数据开发应用所需的专业人才。虽然当前各大银行普遍都拥有大量专业的金融专业人才，但相对于大数据的开发和应用而言，除了金融专业知识以外，还要求较高的数据分析能力，才能从大数据中挖掘出有效数据并与金融市场现状相联系，推出具有较高商业价值的新型金融产品和业务。而目前银行相对缺乏数据分析的复合型人才，在大数据的开发应用方面处于相对被动的状态。

三、银行应对大数据时代的发展战略

大数据是银行未来发展的集中趋势，能否通过大数据的运用赶上信息化革命的大潮，决定了银行在现代化管理上变革和创新的成败。结合银行在大数据时代中发展的优势和劣势，应对大数据时代所带来的挑战，可从以下几方面进行策略上的转变。

第一，转变经营理念，以数据作为决策基础。大数据代表的是技术的革新，同时也是经营理念的转变。在大数据时代下，强调的是以数据分析为决策、管理、营销的基础，这与传统的以经验为主主观化管理模式存在较大的差异。因此，需要银行及时转变经营理念，重视数据的分析和应用，发挥数据的效能。

第二，重视数据收集，拓宽数据来源渠道。如何对数据进行收集并建立相应的数据库，以提取数据中的有效信息，这需要银行在数据收集方面不断加大收集的力度，并拓宽数据的来源渠道，如通过网上银行、微信、微博等渠道方式实现对客户的行为监测和数据收集，更全方位地对客户的行为趋势进行分析，使数据形成其独有的导向作用。

第三，提升配置设施，加强专业人才的培养。大数据的开发与运用需要有相应的专业技术平台，因此银行需为其提供相应的硬件设备设施的支持，同时更需培养一批专业技术及数据分析类的人才。

总的来说，大数据时代的到来，对于银行而言是一场重大的变革，如何在这场变革中合理运用自身的优势，快速根据劣势进行调整和改善，是银行能否利用大数据投入到信息化革命的关键。

参考文献：

大数据时代优势篇（3）

移动互联网为人类的生活带来了巨大改变，数据信息量的增长正在以几何倍数发展，世界经济的发展早已进入“大数据”的时代。麦肯锡全球研究院对大数据的定义为“无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合”。互联网推动时代的创新发展，也在不断促进企业商业模式创新的变革，企业应抓住机遇，利用大数据获取竞争优势，制定创新的发展策略，以适应时展的需要。

一、商业模式创新的内涵和特点

市场、企业、客户以及盈利模式是现代商业模式的四个构成要素。商业模式是企业经营发展的策略方针，企业必须要与时俱进，不断创新，从以上四个纬度构造出适用于企业和社会发展需求的创新型商业模式。所谓商业模式创新，即是为提升企业效益价值而不断改进的企业生存和发展的思维逻辑。

在当今经济发展的形势之下，企业创新商业模式需要更加以客户需求和体验为重，设身处地从客户角度出发，设计出能够为客户创造更多价值的产品和服务，加强与客户的联系，从而促进企业经济效益的提高。另外，商业模式的创新往往来自于构成要素的多种变化，以企业发展为根本，在纵向和横向两个维度上进行商业模式的更新变革。最后，商业模式创新很可能将会为企业创造长期的盈利能力和竞争优势，为企业的持久发展提供充足动力。

二、大数据为企业带来的竞争优势

（一）创造经济效益，降低运营成本

大数据的应用能够提升企业商业模式的内涵，为企业创造更多的经济效益。在零售业、日用消费品等众多行业，利用现代信息技术对海量数据进行高效的分析和处理，得出有效信息并以此改进或生产新的产品和服务，吸引客户消费，为企业创造新的经济效益。此外，大数据的应用能够降低企业运营成本，通过对企业大量运营数据的分析，例如库存、运输等信息，优化完善企业运营程序，降低运营成本。同时，利用企业内各个部门之间信息的传递和共享，可以降低信息不对称带来的不利影响，有效节约企业运营成本，进而提升生产利润，促进企业的长远发展。

（二）创造差异化优势

大数据时代下创新的商业模式能够为企业创造差异性优势。大数据中蕴藏的信息能够有效推动企业研究客户需求和消费的特点，通过对产品客户端用户消费查询数据的收集、市场调研数据的整理等，可以从客户的微细分、产品和服务的市场定位、市场的差异化划分等层面为企业创造经营优势。同时，企业在经营管理和决策之时，也可以利用大数据更好地做出预测，为企业的生存和发展提供前瞻视角。具有差异化优势的企业，才能在激烈的行业竞争中，占得独有的市场，将竞争对手甩在身后。

三、大数据时代下商业模式创新的策略

（一）企业应培养大数据思维

大数据的应用能够为企业商业模式的创新发展创造经济价值、运营成本、市场差异化等层面的竞争优势。但是，许多企业现有的商业模式十分缺乏创新数据思维，一些企业在更新自身商业模式或者制定新的发展方针时，甚至没有意识到要从数据的角度深入分析形势。创新数据思维的缺乏，必然会制约着企业产品和服务的更新换代，影响企业的经济效益和长远发展。具有一定创新数据思维的企业领导者，才会前瞻性地主动开发利用大数据，提升企业的创新能力。因此，企业应当尽快培养起大数据思维，重视客户资料维护分析以及通过对信息技术的应用，推动企业商业模式进行变革。例如，企业应当向具备优秀数据管理能力的大企业观摩学习；企业领导人主动学习相关数据管理专业知识理论，结合企业自身发展经营状况，提升自身能力以领导企业商业模式的变革。

（二）企业应创新业务流程

具备了大数据思维，企业便可以以此不断优化业务操作流程，降低成本，为企业创造更多的经济效益。比如，企业应当转换营销思维，随着互联网技术的普及，企业应当创新营销方式，采用互联网营销模式，以适应人们新的消费方式，跟上时代潮流，这不仅能有效提高企业销售效率，也能大量节约销售成本。另外，企业应当利用销售数据，尝试设置企业自身的物流配送部门，提高产品运输和配送效率。最后，企业应加强对销售和配送等基本业务流程的监督和指导，及时发现企业经营过程中出现的问题，防患于未然。创新企业业务流程，是创新商业模式的重要内容，将会对企业经营和发展产生极大促进作用。

（三）企业应重视客户资料处理

在大数据时代，企业应当重视客户资料的价值，及时完善客户资料处理系统。对于客户来说，使用方便、查询结果精确的客户端能够节省大量时间精力，客户对产品和服务的满意度和好感度会大大增加，进而培养出对企业品牌的信赖度；对企业来说，完善的客户信息系统有助于管理者快速查询出客户信息、分析出客户偏好习惯，以此不断改进产品和服务的品质，赢得更多的客户青睐，提升企业经济效益。

四、结束语

大数据蕴含的商业价值促使人们不断地创新企业商业模式，推动着企业的发展。商业模式创新在不同时代有着不同的内涵特点，企业应当结合时代背景，抓住机遇，创新商业模式，为企业的长远发展提供动力。

参考文献：

[1]王永生.大数据时代的商业模式创新研究[N].南京财经大学学报，2013，06：47-51

大数据时代优势篇（4）

一、大数据时代特点

大数据（big data），也即人类可以分析和使用的数据在大量增加，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，采用新处理模式可使该信息资产具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。大数据不采用随机分析法这样的捷径，而是对所有数据进行分析处理，具有Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）五大特点。

大数据时代是以互联网技术的发展为依托的，人们的生活以及工作都可以转换为数据的形式呈现，它革新了人们的工作方式，融入到人们社会生活的各个领域中去。在现今社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，电子商务、O2O、物流配送等都在其所占领的范围内，各种利用大数据进行发展的领域也正在不断地发展新业务，创新运营模式。于消费者而言，大数据时代意味着任何个体都可对数据进行深入挖掘和使用，故而产生了消费者盈余，提高了消费者的福利水平。于企业而言，数据的技术增长与膨胀产生了极强的技术外溢效应，同时促进了生产率的增长，简化了业务流程，对企业的未来发展产生重要影响。

二、移动电子商务的具体内容

（一）移动电子商务概述

移动电子商务是一种为满足消费者高水平需求而产生的一种新型商务模式。通过手机、掌上电脑等移动通讯设备与现今高覆盖率的无线上网功能结合，来进行各种商业活动。移动电子商务从需求侧入手，以满足消费者的需求为中心开展业务活动，具有独特的竞争优势。由此，移动电子商务逐渐凭借技术和应用上的优越性，开始成为传统电子商务的有益补充，显示出了强大的生命力和发展潜力。

（二）移动电子商务的特点

移动电子商务最具特色的优势便是突破了传统意义上在固定时间固定空间利用固定设备进行交易的限制，把我们带入了一个无时不在、无处不在的移动商务世界。在移动电子商务中，一部移动通讯设备与无线上网技术结合就可以在任何时间任何地点进行网上业务操作，方便快捷并且容易携带。随着互联网的深入发展，传统的社会运行模式已发生巨大改变，移动电子商务也在互联网的协同作用下有了区别于传统电子商务的全新发展。移动电子商务是电子商务的一个新的分支，它的发展是对电子商务的整合和发展，是电子商务发展的新形态。电子商务将传统的交易流程数据化， 电子化， 减少了人力和物力的使用，降低了交易成本。移动电子商务只要在无线网络覆盖的区域内就可开展业务，从而使业务的开展变得更为便利和快捷，在传统电子商务的基础上更一步节约了成本，增加了业务量。移动电子商务还具有开放性和全球性的特点，从而为交易双方提供了更多的交易机会。在大数据时代的背景下，丰富的信息资源可以有效解决信息不对称的问题， 能让交易行为更透明公平。

移动电子商务通过提供完全用户个性化的服务和一对一的服务，充分满足用户的个性化需求，以此构建一种全新的销售和促销渠道。用户可自主选择终端、服务和信息，随时随地获取所需的服务、应用、信息和娱乐，而服仗峁┥桃材芄桓据用户的具置和个性化设置提供便捷、即时的服务，通过频繁的信息交流，可增进与客户之间的感情，保持客户忠诚度，形成一种需求侧的“垄断”，进而引导客户满足其潜在需求，扩大业务量。

二、大数据时代对移动电子商务发展的影响

（一）大数据时代可更好满足消费者需求，提高消费者效用

大数据时代下，任何人都可以借助来自移动互联网和社会化媒体所提供的丰富数据资源以及日臻精确的挖掘和分析技术来搜寻自己需要的信息。 卖家可依据用户的地理位置、关系网、兴趣图谱等信息，通过建立数学模型进行相关分析，根据不同受众的心理、需求以及行为习惯来提供更符合受众需求的服务与产品。此种精准传播的方式不仅加深了受众好感，提高了用户忠诚度，也在同等条件下大大提高了消费者的效用。随着互联网的发展以及无线覆盖率的提高，采用直播形式来拉拢顾客的营销策略得到了广泛采纳。直播形式不同于传统的广告那样直白生硬，一般由主播的日常生活趣事，人生感悟或者穿搭美妆小技巧等内容组成，此种营销策略具有极强的正外部性，即使不消费也可共享该信息资源，属于消费行为之外的附加效用。

（二）在线贸易平台在数据上形成垄断，贸易商的发展受到限制

大数据时代为在线贸易平台带来了革命性的影响，同时也在一定程度上制约了在线贸易商的发展。在线贸易平台是线上交易的中心， 掌握着商家和消费者的交易数据。大数据时代下对数据的分析和处理变得更加快捷和便利，在线平台利用收集到的大中小卖家的交易数据， 通过建立模型进行综合分析，有效评估风险， 进而指导中间交易费定价。对于尚处起步发展阶段的卖家来说， 拓展信誉就要付出更多的广告成本，实力不足者就会立即被淘汰。继而造成强者愈强， 弱者愈弱的局面。对于大卖家来说， 销售额的扩张会带来中介费用的上涨，然而卖家对于在线贸易平台的极强依赖性也使得其在博弈上完全没有优势。继而产生了平台供应商在数据上的垄断以及贸易商在数据上的劣势和不平等。

三、我国移动电子商务的未来发展方式

我国虽然在移动电子商务方面起步较晚，但凭借庞大的移动客户群这一独特优势，近年来我国移动电子商务行业发展迅速且潜力巨大。但由于国家相关政策、移动运营商、消费者等因素的限制，我国仍处于移动电子商务发展的初级阶段。贸易安全问题、商业模式改善和贸易平台的垄断等问题亟待解决。首先，政府和移动运营商应增强联系与配合， 致力于研发一套从法律、技术和管理方面都较为严密的安全策略，进一步加强信用体系建设。于在线贸易商而言，应注重差异化经营，通过提高产品竞争优势来增强自己的实力。此外，应充分利用大数据时代的优势，挖掘大数据资源，实现精确营销， 不拘泥于特定在线贸易平台，多利用社交网络等其他平台做好推广和宣传。加强与贸易平台商的博弈，主动要求在线平台开放更多合理的数据资源，用适当的方式积累数据优势。总的来说，大数据时代对我国移动电子商务的发展是极为有利的，虽然任重道远，但前景光明。

参考文献

[1]王娜，大数据时代下我国移动电子商务发展趋势研究.中国管理信息化.2015.

[2]董纪阳，大数据时代的企业决策.中国管理信息化.2014.

[3]李连飞，在线国际贸易面临大数据挑战.商.2014.

[4]王剑峰，中国移动电子商务的现状、问题和对策.电子商务.2012.2.

大数据时代优势篇（5）

银行在客户信用构建时，传统方式是通过实体机构对经济社会的渗透与接触，人工收集客户相关的各种信息，并通过中心化系统处理数据以完成客户信用评估。以社会分工的组织形式解决金融市场中的信息不对称和信用风险管理问题，这种传统模式的核心是通过规模化运营降低个体信用评估的边界成本，从而实现专业化信用中介的经济功能。这种中心化集中处理的模式，受到信息收集成本的限制。故银行业评估客户信用时采用数据通常较为单一，以结构化的经济数据为主，效率较低；并主要聚焦于正态用户，缺乏对长尾用户的关注。

不同于传统银行业所依赖的经济性数据，涉及个体的社会生活方方面面的事实性数据都可能成为信用评估的依据，如：网络消费与交易、个体通信数据、交通地理轨迹、网络社区记录等等，过去未纳入银行业客户数据的信息受到征信评估的广泛重视，这依赖于数据成本的大幅度降低以及个体生活的数字化趋势。

相对于传统银行业依赖于个体接触实现信息收集的模式，大数据征信具有明显的成本优势。大数据突破基本经济数据范畴，扩大了行为数据来源，从而为改善信息不对称提供了新的资源；在信用风险定价上，大数据模式下个体数据具有易得性和广泛性，具备了成本优势和信息基础以扩展覆盖到长尾客户的服务上；且不同于调查和实验数据，人类行为与观点数字化所产生的数据本质上是田野观察数据，某种意义上摆脱了数据生成中的主观因素。银行业在客户信用评估中引入大数据已成为必然。

但信息化时代的海量数据，由于数据来源与传播差异，各种虚假、欺诈信息充斥其间，噪声数据对大数据的应用产生了严重干扰。信息泛滥、数据可操纵使得数据本身面临信任问题。数据清洗与鉴别为大数据应用带来了额外的成本，这类数据灾害在数字化社会中因数据爆发式增长而愈演愈烈，数字世界中数据本身的信任问题、数据的无序生产等成为大数据征信中的重要阻碍。

数字世界中区块链认证模式及其对传统信用中介的威胁

“区块链”是指用密码学方法产生的动态编程数据块链，本质是对数字世界中数据与代码的认证，使用某类区块链协议的数据或代码，被赋予了某类共识性信任。区块链解决数字化社会中数据与代码自身的可信任问题，从而改善了大数据应用中数据处理成本急剧恶化的趋势。区块链技术的应用使得我们在面临大数据资源拓荒时，对数字矿产资源有了辨识标签。

由于解决了数字世界中的认证问题，区块链对客户信用的构建产生了颠覆性的冲击。类似于现实世界银行等信用中介对个体经济事实的审核，基于区块链的数字事实审核成为信息时代信用构建的重要基石。

对于信用构建中的信息不对称问题。区块链技术重新定义了大数据资源的应用价值，信息社会中各类数据的生产，具有了潜在的价值意义。扁平化的数据生成、传播与共享，有效地改善经济个体间的信息不对称问题；不仅如此，通过区块链技术的数据授权模式，克服大数据应用中的隐私权问题，从而使得开源数据的透明化使用具备了法理与伦理基础。

通过对程序代码的认证，区块链技术可将金融交易的操作风险和信用风险评估与决策有效融合在执行过程中。从而改变传统银行业对信用风险的管理与定价方式，例如“智能合约”在“互联网+”的世界中具有无限想象空间。

区块链通过对数字事实的认证，其适应信息社会的去中心化、去信任、时间戳、非对称加密和智能合约等特征，为实现信用的共享式评估与可编程管理提供了技术保证。

传统基于规模化优势的银行业等金融中介信用评估模式，由于其覆盖范围小、数据片面、调整僵化等局限性，越来越不适应信息社会的发展。网络信息社会的扁平化、共享式特征，要求信息社会的个体信用评估，转变为基于技术与平台资源的分享式信用评估模式。区块链解决了数字世界中数字事实本身的信任问题，奠定了信息社会信用评估的技术基础，信息社会的个体信用权威中心面临重构。

因此，具有信息技术和平台优势的机构或组织纷纷进入信用评估市场，试图争夺信用评估的核心地位。银行业具有的传统实体与专业人员的规模化优势，在信息社会中极度弱化，这使得银行业信用评估面临迫切的转型需要。而拥有技术优势的科技公司，拥有互联网客户平台资源优势的公司，甚至未来拥有智能产品的“物联网”平台类制造业巨头，都可能凭借其数据优势与平台资源切入征信业务，挑战银行业信用中介的核心地位。

基于区块链构建客户信用的银行业优势及其转型机会

与科技公司和“互联网+”平台资源的公司相比较，开展区块链信用构建，银行虽然在新技术和平台资源上存在劣势，但也具备一些核心优势。

信用客户传统资源。由于社会分工，银行业拥有庞大的金融客户群体，几乎涵盖全社会经济个体。首先，个体银行账户数据是信用构建中最为重要的数据，含有直接的经济后果信息，即使在区块链大数据范畴下，银行账户数据仍是信用构建不可或缺的内容。这种专业领域数据使得银行业在信用构建中具有先天优势。其次，银行客户数据记录具有历史性，难以寻找替代资源，这通常是科技企业或新兴“互联网+”平台企业所无法追溯生成的数据资源。当然，要体现这一竞争优势，需要银行业对传统业务数据进行数据资源转化与保护，并逐步采用区块链技术对这些数据资源进行标签、认证，通过版权保护与主动授权管理，逐步形成“互联网+”社会下的信用数据资源供给中心。

监管门槛与成本优势。基于社会个体征信对经济影响的重要性，国家监管严格。这提高了该领域的准入门槛和成本，而银行业相关业务准入与牌照管理上，由于传统经营业务因素，具有先天优势，这对于试图进入信用评估领域的新兴科技公司或平台公司则是巨大的阻碍。

专业人才聚集优势。影响信用的因素众多，不仅涉及个体经济状况，与个体行为、观念及社会经济环境等都具有重要关联。征信技术发展的跨领域与领域交叉虽然成为趋势，但信用评估与管理仍具有极强的专业性要求，其专业特殊性是其他专业的技术人员难以完全掌握的，“码农”对个体信用风险的理解一定与金融客服人员的理解是不一致的。银行业积聚和培育的大批信用评估专业性人才，这是新入公司难以实现的。

机构信用优势。面临“互联网+”时代层出不穷的创新信用产品，老牌商业银行多年累积的信誉可减少客户顾虑，提高客户对创新产品的接受度和合作度。如花旗银行2015年发行的“花旗币”（Citicoin），首日上线兑换达7.32亿美元。

大数据时代优势篇（6）

关键词:

大数据；国际贸易；影响

现今时代数据膨胀逐渐加速，可以说数据的分析与利用对于企业未来的发展具有十分重要的作用和意义。如果说电子计算机、原子能是人类发展史上的第三次信息技术革命，那么大数据时代就可以成为第四次科技革命的“带头人”，其广泛的影响力已经影响到社会生活中的经济、卫生、教育、军事等多个方面，尤其是国际贸易活动，大数据对其产生了极为重大的影响。大数据作为世界发展的主流趋势，已经成为研究的重点问题。

一、大数据时代概述

大数据时代最早是由肯麦锡公司提出的，数据已经渗透到了各个行业与领域，是极为重要生产要素，人们对于数据的挖掘和使用标志着新的生产率的增长，以及消费者盈余的到来。数据的技术增长与膨胀对企业的未来产生重要影响，随着时间的发展，人们逐渐认识到数据对于企业发展的重要影响。大数据使人们的观念出现了颠覆性的变化，大数据是全部的数据，并不是随机采样。大数据时代下，人们可以对更多的数据进行分析和研究，有时还能够处理与某个现象相关的数据，不是随机的进行数据的采样。大数据是大致的方向，并不是精确的制导，数据的数量十分巨大，使得人们不能在对追求精确度产生兴趣和热情，对于大数据，人们不再需要对现象刨根问底，只要把握住大致的方向就可以。不是因果关系，而是一种相关关系，长久以来人们都习惯寻求因果关系，大数据时代，应积极准确事物之间的相关关系，使人们明确事情正在发生。

二、大数据时代下国际贸易研究概述

国际贸易的理论研究其实从几个世纪以来一直都是国内外学者研究的热点问题，这是跨国界商品、要素以及生产分工与流通的开始，国家贸易的研究经历了古典贸易理论、新古典贸易理论、新贸易理论、新兴古典贸易理论到今天的新新贸易理论5个阶段。而大数据的研究却是一种新的研究内容和概念，数据是世界的本原，也是人们对客观世界认识的重要标度，其发展的历史可以追溯到人类科学发展的开始，大数据这一词从20实际80年代被提出后，直到2008年9月才在Bigdata”为主题的专辑中被广泛传播，但是一直以来对大数据的研究只是从概念、特点等角度进行分析，对于大数据与国际贸易的结合研究很少。近年来信息技术、通讯技术以及交通等逐渐发展，全球价值链的分工使得世界范围内的商品流通与数据交流速度逐渐加快，流通方式也日渐多元化。怎样利用大数据技术，实现信息的挖掘与利用实现贸易的发展就成为当前研究的主要问题。王碧宏、李连飞等人从在线国际贸易、跨境电商等新兴的国际贸易发展的角度对大数据的规模、挖掘技术以及利用等促进我国国际贸易展进行了解读。曹云、王东、谢健明则是将大数据放在了“丝绸之路经济带”以及自由贸易区发展的实际案例中，分析大数据对于国际贸易的重要影响。还有一些研究将大数据与贸易进出口联系起来，辩证分析大数据对于进出口贸易发展的影响。其实从上面可以看出，当前大数据对国际贸易的研究并非空白，只是研究的角度不够全面、广泛，只是对大数据的信息、挖掘技术以及运用等进行分析，明确其对企业生产效率提升的影响，并没有从深层次上分析其作用体制，因此得出的结论缺乏普遍性，大数据时代下国际贸易理论发展还不到位，不能对新时代下国际贸易的发展进行全面系统的认识。

三、大数据时代下对国际贸易的影响

当前数据信息技术不断发展，并逐渐呈现出成熟的趋势，大数据的4V特征也逐渐凸显出来，数据的总量增长逐渐扩大，并且呈现出一种指数级的增长趋势。种类以及来源也逐渐广泛，数据的价值日渐凸显。大数据的影响力已经渗透到人们生活的经济、卫生、军事、教育以及科学技术等多个领域。

(一)大数据为贸易动因提供了新的来源

对国际贸易理论进行深入的研究和理解可以发现，不管是哪种发展层次的理论，贸易主体间的比较优势都是促进贸易开展的重要动因，理论的分歧主要在于优势的来源。当前已经存在的理论主要是从技术、要素的供给，需求、产生生命周期等角度对贸易主体的优势来源进行分析。数据是信息的重要载体，是企业经济效益以及价值实现的重要原料，也是竞争的重要动力。有了大量的数据能够使国际贸易有新的优势来源。将其提升到战略高度，成为国家竞争力构建的重要因素。大数据也为企业的发展带来了新的发展机遇，成为行业发展的重要要素，能够促进企业核心竞争力的提升，促进贸易发展。

(二)大数据使贸易方式呈现出多元化的特点

传统的贸易平台主要是实体贸易，商品以及贸易主体需要花费大量的时间，达到特定的交易地点进行贸易选择与磋商，使得贸易的成本和风险都得到提升。当前大数据时代背景下，商品的参数具有可传递性，实现了电子化的交易货币，并且能够对消费市场的需求进行准确的分析，不栽受到传统贸易交易的时间、空间限制。大数据技术的发展使得在线国际贸易平台逐渐发展，实现了国际贸易的供需链条。大数据时代下，国际贸易不再受到传统实体贸易的影响，实现了在线的国际贸易平台，使国际贸易方式逐渐发展，为实体贸易进行补充与优化。

(三)使国际贸易的内容得到了充实

以往，国际贸易的主要内容是商品货物贸易、服务贸易和相关的流动要素，人们虽然对贸易主体间的信息流交换有所注意，但是并没有将其与商品、要素、服务等放在同等重要的位置上，只是将其笼统的与贸易商品、服务商品掺杂在一起进行分析[7]。大数据时代的发展使得这一现象得到了改善，大数据时代背景下，国际贸易更加注重信息流的重要性，逐渐衍生出了数字贸易、信息贸易，将消费者行为、市场定位以及生产者供应等放在比具体商品更加重要的位置上。如果企业或国家能够掌握好这些信息，就能够提高市场预测的准确性。当前已经有很多企业投入到数据分析和收集中，使大数据实现了产业化的发展，数字信息贸易已经成为十分重要的内容。

(四)在一定程度上改变了世界贸易格局

从第二次世界大战开始，国际贸易利益格局实现了南北两极分化的发展趋势，发达国家凭借着自身的技术以及资源优势，在国际贸易中占据着一定的优势，在世界贸易中保持了一个多世纪的优势。近些年来，很多发展中国家也开始进行改革，想要促进贸易额的增长，改善贸易条件，使贸易地位得到提升，但是效果一直不明显。大数据时代的到来，使其迎来了新的发展机遇，大数据环境下注重的是数据信息的开发利用，可以通过后天的培育增强其优势，使发展中国家的发展与赶超有了理论依据。此外，科学的识别和利用大数据信息还能够使发展中科学得定位和预测国际市场的消费需要，避免供求失衡现象的出现，优化配置资源，能够使发展中国家在新的竞争中提升自身实力，促进经济地位的发展，转变贸易格局。

(五)大数据的发展使贸易风险出现

大数据是一种符号，不仅拥有其他科学符号的优势，还存在着一定的隐患。大数据运用中有一定的数据信息提取技术，大数据是一种快速、即时的信息，具有一定的流动性和便利性，能够实现贸易主体之间的距离更加贴近，使贸易信息广泛扩散，并且增加了贸易对手窃取的风险，会造成严重的贸易损失。此外，由于贸易信息中涉及到很多关于国家安全、居民信息等信息，如果这些信息被恶意的破解、利用，将对国家的安全造成极为严重的影响。因此需要加强对国际贸易安全的重视。

四、大数据时代下国际贸易的发展建议

首先需要正确认识大数据时代背景下，国际贸易受到的影响，外贸企业会受到国际市场、国际形势等因素变化的影响，在大数据背景下，要想逆流而上，必须先从思想上提高认识，做好思想准备，才能够避免错失良机，避免给企业带来不必要的损失。其次需要强化人才的培养，大数据时代下，相关的人才比较匮乏，人才需要在短时间无法得到有效地满足，因此就需要加强员工的教育培训，提高专业人员的素质能力，开展短期培训，组织优秀人员出国进修等。需要增加资金投入力度，为高级的技术人员提供良好的工作环境，并保证工作人员的生活条件，吸筹福利待遇得到提升，能够积极引进人才，留住人才，发展人才，使其积极的为国际贸易工作开展提供便利。与此同时，还需要充分发挥政府优势，实现大数据的公开与分享，2013年6月在英国北爱尔兰召开G8会议，签署了《开放数据》，对各国政府提出要求，要求其对数据进行分类，公开了14类核心数据，2013年7月，我国国务院也要求推进9个重点领域的信息公开，实现政务、商务以及社会诚信发展，政府做到言而有信才能够为企业做好榜样，强化市场监督管理，实现政府的政务公开，促进诚信政府的建设。作为国家的外贸企业也需要建立信息网络技术为主的电商外贸企业，实现网络化的发展，充分发挥在线电子商务交易的优势作用，实现产品信息以及服务的发展，避免时间和空间的限制，使企业能够及时了解市场动态化的信息，了解市场发展需要，强化客户间的联系，使贸易机会得以增加，能够在国际贸易市场中占据优势地位。大数据背景下，需要充分利用大数据的全球化、便利化特点，抓住机遇，把握住商机，获得更为广阔的国际市场。各国应加强贸易保护，我国应积极转变对外经济发展形式，实现外资结构的优化，把握住时展的机遇，在大数据挑战下积极发展，迎难而上，使企业获得良好的发展前景，提升国际竞争力，促进国内经济的发展，提升国际经济地位。

五、结束语

当前，大数据中储存了大量的数据，并且将人们的日常生活也包含在其中，在大量的数据下，数据信息的挖掘以及利用能够提高生产率，实现技术创新，促进经济增长，提升竞争优势，为新一轮的发展明确生产力的增长点。在这种环境下，需要认真分析和研究国际贸易发展的新特点，将其提升到理论层次，使结论更具指导作用，能够为今后问题的研究提供理论依据。本次研究主要是对大数据背景下国际贸易的影响等进行分析，使大数据时代下的国际贸易研究逐渐发展，更好的促进国际贸易的发展。

作者：杨留华 单位：浙江树人大学

参考文献：

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[2]吴书凤.浅析大数据时代的国际贸易理论新发展[J].市场研究,2015,10:7-8.

[3]陈靖.国际贸易数据差异的成因及对策分析[J].前沿,2014,Z2:118-120.

[4]薛静辰.浅谈大数据时代下我国进出口贸易该何去何从[J].才智,2014,03:9+11.

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[6]李连飞.在线国际贸易面临大数据挑战[J].商,2014,20:144.

大数据时代优势篇（7）

非现场监管，是指监管人员通过网络通讯对监管对象开展远程监控、核查的一种工作模式。非现场监管以大数据时代下信息电子化，数据电子化传播的技术为依托，通过网络通讯获取核查对象的数据，再通过相关的数据分析技术，实现对监管对象的实时监控。这一种新的监管模式给监管部门带来了新的挑战与活力，同时，由于其还处在一种不太成熟的阶段，还有许多内容需要改进。

一、大数据时代视角下监事会非现场监管的优势

(一)有利于实现全面监管

在大数据时代到来之前，监管部门对许多企业、单位的监管只能依靠人工核查，限于资源和技术水平的不足，核查只能依据一定条件进行抽样或者等待司法线索协助核查，监管部门完全不具有主动性，监管不具有时效性，也无法保证监管效果。而大数据时代下，非现场监管，依托电子数据和相关的数据分析技术，能够在一定程度上实现对所有线索的全面监管。

(二)有利于增强监管的独立性

在现有的监管模式下，监管部门依托现场检查对市场进行监管，在检查过程中，只能依据被检查单位所提供的纸质报表等实物证据进行核查，数据的真实性无法保证，监察过程十分被动。而非现场监管中，监察人员可以通过互联网平台，对核查单位的相关数据进行分析取证，占据了监管的主动性，增强了监察过程的灵活性和独立性。同时，非现场监管的监察方式，能在一定程度上避免监察人员与被检查单位人员的接触，从而保证监察人员所做判断与结论的公正、公允。

(三)有利于节约监管成本

非现场监管的监管方式，一方面节约了监管人员的工作时间，另一方面，也节约了监管成本。非现场监管能够节约去现场取证、查证的时间，从而节约人力成本。同时，通过互联网分析数据，再去现场核查结论的工作方法，能够提高监管人员的工作效率与工作效果。

二、大数据时代下监事会非现场监管的相关建议

就目前的情况看，我国大部分监管部门已经开始重视非现场监管的监管模式，也开始在探索实践，但并没有取得较好的效果，首先因为当前的监管模式并不能很好的适应大数据的要求，其次当前的技术手段和人才素养都有待改进。就此，以下提出几点改进意见：

(一)健全非现场监管制度与工作机制

虽然大数据时代已经来临，但我国的非现场监管仍处于一种不成熟的阶段，非现场监管想要发挥出最大效益，需要一套科学、合理的非现场监管机制作为保障。在非现场监管的情况下，监管部门需要将其监管的目标、内容、程序等规章制度的形式确定下来，同时改进与之相关的工作制度与管理方法，使非现场监管有据可依。

(二)增强相关数据的准确性、合法性

监管部门要结合监管的实际需要与被监管对象的实际情况，在分析考证监管对象的业务和信息系统后，制定合理的数据采集方案。同时，要确保数据采集设备和人员的专业性，以保证数据获取、传输、储存过程中的真实性和完整性。

(三)优化信息平台与技术手段

监管部门要实时更新信息技术平台与技术手段。要合理优化配置数据传输、处理的软件和硬件设备，以确保技术、设备能实时与监管核查需求相适应、相匹配。同时，监管部门应设有专业人才对信息平台进行研究，对大数据的存储。索引等进行不断的探索，以寻找最优方案。要不断的总结并优化数据处理办法，通过更加精细的数据分析手段，更精确的预测数据风险，制定预警指标，最终实现非现场监管的规范化和标准化。

三、结束语

大数据时代的到来是科学技术发展的必然趋势，非现场监管也是在新的时展下，监管部门实现更好、更高效监管的必然手段。新的监管模式给监管部门带来机遇的同时，必然要面临一系列的问题，本文就当前形势给出了完善非现场监管制度、加强数据质量、完善技术手段和加强人才队伍建设四点建议。非现场监管模式的推广与实践必然还是一个复杂、长远的过程，希望以上建议，能对相关监管部门有所用处。

大数据时代优势篇（8）

中图分类号：F320　文献标识码：A

文章编号：1007-7685(2012)02-0069-06

一个国家或地区农业现代化的实现模式，必须以其农业现代化所处阶段和发展水平的正确判断为逻辑起点。构建农业现代化综合评价指标体系，全面评价我国内地各地区农业现代化水平，明确各地区农业现代化所处阶段，发现各地区制约农业现代化的因素，对于各地区制定农业现代化的发展目标和选择正确的农业现代化模式，具有重要的理论价值和实践意义。

一、农业现代化评价指标体系的构建

(一)农业现代化评价指标的选择

本文采用多指标综合测定法，建立了农业现代化综合评价指标体系。整个体系分为综合指标、主体指标、群体指标三个层次。第一层次是综合指标，代表农业现代化综合水平，以农业现代化综合指数表示。第二层次是主体指标，代表农业现代化各主要方面的水平，主要指标共4项，分别是农业生产投入条件指标、农业综合产出能力指标、农村社会发展水平指标和农业资源环境条件指标。第三层次是群体指标，反映各主体指标的基本内容，共有衡量农业现代化水平的21项具体指标。(见图1)

(二)各层次指标权重的确定

综合德尔菲法和层次分析法的优点，确定各层次指标的权重。首先，相对于综合指标，构造出主体指标的比较判别矩阵；相对于主体指标，构造出群体指标的比较判别矩阵。其次，对判别矩阵进行一致性检验。最后，计算各主体指标和群体指标的权重。

(三)数据标准化处理

由于农业现代化评价指标原始数据的量纲不同，需要对原始数据进行标准化处理。本文采用最优状态值法对数据进行标准化处理，从而避免使用标准值法或六级分段赋值法由于需要事先确定标准值，可能带来的主观性和随意性，而以各个指标中的最优状态数值为标准，体现农业现代化发展水平的动态变化性、相对性和发展的不平衡性，从而使结果具有良好的可比性。首先，根据统计数据计算出各地区群体指标的数值。其次，找出最优状态数值。正指标的最大值即最优状态数值，逆指标的最小值为最优状态数值。最后，假定各指标最优状态数值系数为1，算出各地区群体指标相对于最优指标的百分比系数。正指标的标准化数值为aki=Aki/maxAki。其中，aki为群体指标的标准化值，Aki为群体指标数值，maxAki为该群体指标的最大值。逆指标先用(100％-Aki)，再按以上算式处理。数据标准化后，aki全部满足0≤aki≤1，消除了量纲差异，从而得出农业现代化评价指标的标准数据排列矩阵。

(四)评价模型的构建

根据上述指标体系的设置及指标层次分析，构建农业现代化评价模型，其计算公式为Z=∑WjYj。其中，z为农业现代化综合评价指数，反映某一地区、某一阶段的农业现代化总体水平，综合指数的大小与现代化水平正相关。Wj表示各主体指标的权重，Yj表示各主体指标的数值。根据指标体系和评价模型，可以确定各群体指标的权重，各群体指标的原始数值经过标准处理后，可以分层加权计算主体指标的数值，最后计算得出农业现代化发展综合指数。综合评价指数采用百分制，满分为100分，农业现代化综合指标的数值介于0～100之间。

(五)农业现代化进程的阶段划分

根据农业发展的特点，可将农业现代化划分为准备阶段、起点阶段、初步实现阶段、基本实现阶段及发达阶段。其综合指标分值范围分别0～30分、30～50分、50～70分、70～90分、90分以上。

二、我国内地31个省(市、自治区)农业现代化测评的状况

本文主要以《中国统计年鉴》(1979～2010年)、《中国农村统计年鉴》(1979～2010年)、《中国农业年鉴》(1979～2010年)、《新中国六十年统计资料汇编》及内地各省市自治区年鉴的数据作为评价的基础数据。需要指出的是，对于农业现代化进程的测度，迫切需要十分广泛的经过检验的与现代化相关的数据，但现有的数据和经济分析在数量上存在漏缺。这不仅与现代化进程包括统计制度现代化等密切相关，而且有的数据由于种种原因并未公布，因而无法收集，即便已有的数据，各种不同版本的年鉴之间，亦存在一定的出入。鉴于此，本文根据目前公开出版的年鉴等资料收集了能够量化的指标数据，对我国内地31个省(市、自治区)农业现代化进程做出测评。鉴于农业现代化长时段测评的需要，对于部分指标缺失的原始数据，我们参照前后年份或相关地区的情况对这部分数据进行补充和修复。

(一)农业现代化综合发展指数

根据评价模型的设计，首先对数据进行标准化处理，然后根据农业现代化评价指标体系分层加权计算农业现代化综合评价指数和各主体指标指数。

1.全国农业现代化发展水平处于持续上升趋势。整体看，我国自1978年以来，农业现代化水平总体上呈现不断上升的趋势(见图2)，虽然在部分年份略有波动，但没有影响上升的基本面。

由图2可以看出，1986年以前，我国整体上处于农业现代化的准备阶段，现代化因素进入农业系统较少；1987年以后，我国整体上进入农业现代化的起点阶段，现代化因素对农业有了一定的推动作用，并稳步上升，特别是进入新世纪以来，增速明显；2009年，我国整体上步入农业现代化初步实现阶段，现代物质投入和产出水平己经较高，农业现代化进入较快的发展阶段，但农业系统内部以及农业生产、农村社会经济与环境发展尚不协调。

2.各地区农业现代化综合发展水平差距明显。由于我国东北三省都是农业大省，农业在国民经济中占有重要地位，因此，按照本文东、中、西部和东北地区的区划，测评得出1978～2009年全国东、中、西部和东北地区的农业现代化综合评价指数变化状况如图3所示。

东部地区1978～1982年处于农业现代化准备阶段；1983～2004年处于农业现代化起点阶段；2005年以来步入农业现代化初步实现阶段。中部地区1978～1986年处于农业现代化准备阶段；1987～2009年处于农业现代化起点阶段，即将进入农业现代化初步实现阶段。西部地区1978～1993年处于农业现代化准备阶段；1994～2009年处于农业现代化起点阶段，距农业现代化初步实现阶段尚有差距。东北

地区1978年即已处于农业现代化起点阶段，但直至2008年才迈入农业现代化初步实现阶段。

限于篇幅，我们选取1978、1985、1993、2001和2009年各地的数据进行具体分析，以内地31个省(市、自治区)为单位看，各地农业现代化水平差距显著，北京、上海等地一直位居前列，而、贵州等地则位于末位，且农业现代化综合评价指数的绝对差距呈现拉大的趋势。如，1978年，北京和的农业现代化综合指数的绝对差距为19.65；1985年绝对差距上升为25.19；1993年绝对差距攀升为34.82；2001年，绝对差距略有下降，为32.41；2009年，绝对差距又进一步扩大为46.83。(见表1)

根据表1年份截面数据，排名比较稳定的地区有北京、天津、内蒙古、上海、安徽、江西、河南、广西、海南、重庆、贵州、云南、、甘肃、青海、宁夏等地；排名呈现上升趋势的地区有河北、江苏、浙江、福建、山东、广东等地；排名呈现下降趋势的地区有山西、黑龙江、湖北、陕西、新疆等地；排名略有波动的地区有辽宁、吉林、湖南、四川等地。这个排名的变化显示，从自然条件、资源禀赋和发展基础出发，选择合理的农业现代化发展模式，后发地区可以获得发展优势，反之亦然。

(二)农业现代化主体指标

1.农业生产投入指数。在农业生产投入条件方面，各地区均呈现上升的趋势，在1991年和2001年左右均出现一定的波动。东部地区远远高于其他地区，且差距有进一步拉大的趋势。2009年，东部地区的农业生产投入指数为46.88，比中部地区的29.10高17.78，比西部地区的28.37高18.51，比东北地区的32.34高14.54。

2.农业综合产出水平指数。在农业综合产出水平方面，除东北地区在1991年左右出现一次较大波动外，各地区均呈现上升趋势。东部地区远远高于其他地区，且差距有进一步拉大的趋势。东北地区与中部和西部地区相比，也有较明显的优势。2009年，东部地区的农业综合产出指数为60.53，比中部地区的37.62高22.91，比西部地区的33.66高26.87，比东北地区的52.72高7.81。

3.农村社会发展指数。在农村社会发展水平方面，各地区均呈现上升的趋势。东部地区增长速度较快，与其他地区的差距逐步拉大。1978年，中部地区与东部地区起点大体相当，但在1986年后，差距逐渐明显。东北地区农村社会发展水平起点较高，在2000年前仍然优于东部地区，进入新世纪后，东部地区的增速明显高于东北地区，并取得明显优势。2009年，东部地区的农村社会发展指数为71.90，比中部地区的60.42高11.47，比西部地区的54.05高17.85，比东北地区的65.02高6.87。

4.农业资源环境指数。在农业资源环境方面，各地区均在波动中缓慢上升，但总体上升趋势不太明显。东北地区相对其他区域具有较为明显的优势。2009年，东北地区的农业资源环境指数为54.66，比东部地区的46.70高7.96，比中部地区的52.06高2.59，比西部地区的43.18高11.48。

(三)各地区农业现代化发展阶段

从表2看出，我国农业现代化综合指数为52.07，总体上已迈入较低水平的农业现代化初步实现阶段。根据2009年农业现代化发展水平综合指数，可以将我国内地划分为三类地区。第一类地区为北京、上海，已进入农业现代化基本实现阶段；第二类地区依次为浙江、天津、江苏、福建、山东、广东、辽宁、吉林、河北、内蒙古、黑龙江、江西，已进入农业现代化初步实现阶段；第三类地区依次为湖南、新疆、河南、四川、山西、宁夏、海南、湖北、陕西、广西、安徽、青海、重庆、云南、甘肃、贵州、，仍处于农业现代化的起点阶段。

三、结论及政策建议

(一)研究结论

大数据时代优势篇（9）

中国自改革开放以来实施的以比较优势为基础的对外开放战略，为保持中国经济高速增长提供了强劲动力。但国内学者经过一系列的研究，认为中国存在贫困化增长的趋势或已发生贫困化增长，因而存在落入“比较优势陷阱”的危险。这些研究大多从比较优势变动或贸易条件的单方面指标来考察我国外贸出口结构变动和存在问题，所以本文试图结合比较优势和贸易条件两个因素来综合考察我国外贸出口结构现状，发现不同行业比较优势和贸易条件的变化的趋同性与趋异性。

一、研究方法及数据来源

（一） 研究方法

1.比较优势测度

（1）显性比较优势(RCA)指数

显性比较优势指数是美国经济学家贝拉・巴拉萨(Balassa Bela)于1965年测算部分国际贸易比较优势时采用的一种方法。

其公式为：RCAij= (Xij/Xi )/(Wj/W)

其中，RCAij 代表i国（地区）j产品的显现性比较优势指数， Xij代表i国(地区)对世界市场出口j产品的出口额，Xi 代表i国(地区)对世界市场的总出口额，Wj 代表世界市场j产品的出口额，W代表世界市场产品的总出口额。

RCA指数考虑了不同国家和不同产品在国际市场上的份额，侧重一国的出口绩效。按照日本贸易振兴会(JERTO)提出的标准，当RCA数值大于2.5时，该产业具有极强比较优势；当RCA在0.80―1.25之间，该产业具有中等比较优势；0.8以下则处于比较劣势。

（2）国际专业化水平(LFI)指标

国际专业化指标是由Lafay(1992)所提出的。

对于某个特定的国家i，某种特定的产品j，该指标定义为：

其中， Xij代表某种特定类型产品的出口， Mij 代表这种特定类型产品的进口，N是所有进出口货物的种类。

根据公式，给定每种产品对贸易总额所做出的贡献，可以得到ΣNj=1 LFI=ij=0 ，所以，那些 LFI=ij 大于0的，表明该产品对外贸易具有比较优势，该值越大，表明比较优势就越明显，在该产品领域实现的专业化程度越深；相反，那些 LFI=ij 小于0的，表明该产品对外贸易具有比较劣势，该值越小，表明比较劣势越明显，在该产品领域实现的专业化程度越浅。

2.贸易条件测度

（1）价格贸易条件(NBTT)

用公式表示为：NBTT＝Px / Pm

其中， Px 为出口商品的平均价格指数，Pm为进口商品的平均价格指数。

该式表明出口单位商品能够购买到的进口商品的数量。

（2）收入贸易条件(ITT)

用公式表示为：ITT=(Px / Pm )×Qx，其中Qx 为商品出口数量。

也可以表示为ITTt=NBTTt×Qxt ，其中， NBTTt和Qxt 表示t期的价格贸易条件和出口数量指数，取本文计算值；其中Qxt=，qi0 表示第i种商品基期的出口数量。

这一指数衡量的是出口对进口的购买力，反映了一国绝对进口能力的变化。

（二）数据来源及产品分类

1.数据来源

本文选取中国2001-2008年HS分类四位数水平的类商品的1149个产品的进出口数据为样本（由于HS编码第19、21、22类商品的特殊性，其四位数水平各产品历年平均价格变动幅度较大，故在计算时剔除了这几类商品）。数据均来源于国研网-国研数据-对外贸易数据库、2001-2008年HS分类商品进出口数据。

2.产品分类

为了分析需要，本文把HS编码下的19类商品合并成R1-R5 5个相关类别：

R1―表示农产品类商品，包括HS1、HS3和HS4三类；

R2―表示资源类商品，包括HS2、HS5、HS9、HS10、HS13和HS14六类；

R3―表示劳动密集型商品，包括HS7、HS8、HS11、HS12、HS15和HS20六类；

R4―表示技术密集型商品，包括HS6类；

R5―表示资本密集型商品，包括HS16、HS17和HS18三类。

二、各类产品比较优势的测度

（一）显性比较优势（RCA）指数测算结果

根据显性比较优势指数的计算公式得到的各类商品的RCA值，如表1。

表1 2001-2008年我国各类商品显性比较优势指数测算结果

（二） 国际专业化水平（LFI）指标测算结果

根据公式，得到2001-2008年各类商品的国际专业化水平指标(LFI)的测算结果，如表2。

表2 2001-2008年各类商品国际专业化指标测算结果

三、各类产品贸易条件的测算

（一）价格贸易条件测算结果

测算各类商品价格贸易条件时，分别选取各类商品下所包含的HS四位数水平的所有产品的进出口数量及金额数据，根据公式计算结果，如表3。

表3 2001-2008年五大类商品价格贸易条件测算结果

（二）收入贸易条件测算结果

根据公式，各类商品的收入贸易条件计算结果，如表4。

表4 2001-2008年五大类商品收入贸易条件测算结果

四、结论和建议

（一）结论

1.总体来看，2001年以来，我国总体贸易状况仍不容乐观。一方面，从比较优势的变动情况来看，原先具有很强比较优势的行业，其比较优势在逐渐减弱，原先就具有比较劣势的行业，其恶化越来越严重；另一方面，多数商品的价格贸易条件也均在不断恶化，各类商品收入贸易条件的改善是基于数量上扩张的粗放型增长，出口商品的国际竞争力仍然偏低，贸易结构仍不合理。从综合比较优势与贸易条件的测算结果来看，我国对外贸易商品可能已陷入“比较优势陷阱”。

2.我国农产品类商品贸易的国际比较优势不明显，在世界出口总额中占比处于劣势地位；其国际专业化指标LFI值在前期均大于0，说明该类商品已经具备了一定的专业化水平，在我国商品贸易结构中属于优势商品，但其优势在逐渐下降；其价格贸易条件在不断恶化，但是由于出口数量的增长幅度大于价格贸易条件的恶化程度，所以其收入贸易条件还是呈不断改善状态。结合4个指标的分析我们可以得到，农产品类商品出口竞争力在逐渐弱化，粗放型的贸易政策并没有改变其在国际竞争中的不利地位，虽然该类商品在我国内部贸易结构中的地位有所改善，但是效果仍不明显，其专业化水平还有待提高。

3.资源类商品的国际比较优势和专业化水平均处于五大类商品中最劣势的地位，且其劣势还在不断扩大。特别是国际专业化水平指标LFI历年的恶化速度非常快，说明该类商品在国家商品结构中专业化水平很低。出口数量的不断扩大虽然使得收入贸易条件改善很多，但是其价格贸易条件也还在不断恶化中。

4.劳动密集型商品一直是我国对外贸易商品中的优势商品，其在国际上的比较优势也是最显著的，这是我国遵循比较优势原理进行贸易的体现。但是根据测算结果显示，其RCA值在下降，且其专业化水平也没有大的提高，价格贸易条件也是处于恶化状态，说明我国传统的比较优势已经开始有所弱化。

5.技术密集型商品的显性比较优势值和国际专业化水平值均处于劣势地位，说明我国出口商品的专业化程度还不高，且其价格贸易条件也在逐渐恶化，高新技术产品缺乏竞争力。

6.资本密集型商品在国际产品中处于中等比较优势地位，其显性比较优势还在逐渐扩大，说明其出口份额在世界市场上的占比在不断扩大。但是在国家商品结构中，该类商品的专业化程度仍不够高，相对于其他产品来说，处于劣势地位，但是在逐渐改善。在考察期内，该类商品的价格贸易条件呈上升趋势，也是五类中唯一价格贸易条件在改善的商品，其收入贸易条件也是在不断改善的。

（二）我国外贸结构调整相关建议

前面研究分析结果表明，我国外贸行业结构仍存在一定问题。针对目前存在的问题，本文提出的相关政策建议如下：

1.提升出口产品结构，实现外贸发展由“量”向“质”的转变。价格贸易条件恶化与收入条件改善并存的现象说明现阶段我国外贸发展还是主要靠数量扩张型的出口政策。实践和各种数据分析结果都证明，这种外贸发展模式不可持续，所以我们必须在提高出口总量的同时，走质量提升的途径。在提高出口产品利润的同时，更要提升出口的产业结构，增加产品的技术含量和附加值，增强出口产品的国际竞争力，改善产品的贸易条件，从而提高贸易获利。

2.提升传统比较优势行业的出口竞争力，保持并加强其在国际市场上有利的比较优势地位。劳动密集型和资源密集型商品是我国传统比较优势产品，但是其比较优势的不断下降也应值得引起我们注意。

3.降低出口产品在资源和能源产品领域对国际的依赖。国内钢铁、原油等原材料产业耗能高、产能低，致使我国出口产品对国际市场的原材料需求大，依赖性强。要改变这种现象，势必要加快我国钢铁等原材料产业的转型升级，以降低原材料的成本，减小出口商品对国际市场的依赖性，从而提升产品的出口竞争力。

4.大力推进技术进步，推动我国高技术产业的发展。我国技术类产品历年出口份额也不高，过度依赖进口。要改善我国外贸出口结构现状，必须提高我国出口产品的技术附加值，以提高其国际竞争力。

总之，要改善我国对外贸易的状况，就要实现比较优势的动态化转换。在保持原有比较优势的基础上，进一步提升产品的出口竞争力，优化产业结构，通过技术进步、产品质量提高等途径实现集约型发展。

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大数据时代优势篇（10）

中图分类号：F626 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）009-0-02

引言

大数据时代背景下，不但用户的生活水平、工作方式都发生了显著的变化，而且对移动通信行业也产生了潜移默化的影响。但是，在中国联通公司巧妙的利用大数据的优势对自身进行发展时，也存在着一些问题。因此，联通公司应认清现实，充分发展自身优势弥补运营管理中的不足，最终实现联通公司又好又快的发展。

一、中国联通移动互联网发展的特点

1.使用智能手机的用户增加

智能手机自投入市场之后，受到群众广泛的喜爱。因此，智能手机的销量也迅速递增，智能手机的用户从2.88亿上升到了6.06亿。随着4G时代的到来，智能手机的用户又实现了另一个爆炸式的增长。

2.流量业务成为收入增长的主力

随着用户对智能手机的使用量的增加，手机网民在利用手机进行上网时需要花费流量。因此，流量的订购数量逐渐上升，流量成为公司业务收入的主要部分。

3.商业模式发生改变

大数据时代下，互联网运营的商业模式打破了传统的运营方式，通过融合和跨界等运营方式推动了企业经济收入的增加[1]。

二、中国联通移动互联网发展的困境

随着4G时代的到来，移动通信行业又全部回到了同一个起跑线内，之前中国联通在3G时代所具备的许多优势都已经不复存在。但是，各通信行业间对于市场的竞争却没有停歇，反而愈演愈烈。对于其他通信行业都具备的优势并不能算得上是中国联通的优势，中国联通应在经营的产品方面有自己的优势特色。在科学技术不断发展的这个时代里，联通公司目前所研发出来的所有产品都有被替代的危险，尤其是在移动互联网方面的产品，被替代的几率十分之高。因此，联通公司要不断的对产品进行研究，积极创新生产出新型的高科技产品，符合用户日常生活通信的需要，以服务用户为主，以为用户提供便利为的根本目标。因为广大用户是不可代替的，他们是联通公司得以运营发展下去的基础，企业应积极进行经I模式的转型，开发出具有企业核心竞争力的移动互联网产品，能够尽最大可能的给用户在通信方面带来方便和实惠[2]。

三、中国联通公司的发展优势

1.用户基础雄厚

中国联通拥有庞大的用户规模，并且随着联通公司产品的不断更新换代，联通用户的规模也在逐渐增加。雄厚的用户基础是联通公司得以快速发展的根本要素，是联通公司最大价值的资产。

2.拥有广泛的后期售后渠道

联通公司不但追求产品的销量，还十分注重用户对产品后期的使用情况。目前，中国联通在全国的各个地区几乎都拥有自己的销售渠道和后期的售后服务门店，在这些门店当中，企业可以实现与用户面对面的接触。在互联网时代，一般的交易通常会在网上解决，实现面对面交易不太容易。而联通公司在全国各个地区设置了销售和售后服务的门店将会很好的避免这一点弊端，用户可以亲自到门店之中挑选自己喜欢的产品，亲身尝试产品的各项功能，帮助其更好的选择适合其自身的通信产品。在用户购买产品之后，售货员将会给用户的产品附带一张保修卡，根据保修卡上面的日期对产品的后期修理与维护工作给予了保障。当用户所购买的产品在保修期内出现问题时，用户可以拿着保修卡去相应的联通售后服务门店找专业人员进行修理，使用户对产品的使用无后顾之忧[3]。

3.拥有技术优势和群众口碑

中国联通在3G时期的产品就已经收到用户的广泛好评，因此，在4G时代来临时，虽然有一些企业的经营内容、目标、战略等方面都需要作出适当的调整，才能够得以完全适应4G时代的发展特点。但是，中国联通在3G时代打下的坚实的群众口碑是不会发生改变的。此外，4G时代是在3G时代的基础上升级而成的。因此，联通公司还有一些3G时代研发的技术，可以在4G时代得以延续使用，继续将3G时代的联通优势延续到4G时代当中。

四、中国联通公司发展的劣势

1.网络质量方面的劣势

大部分用户放弃联通转而选择其他公司的通信设备主要是由于联通的通话质量较差、信号不稳定等方面的原因。因此，联通公司必须注重所生产设备的网络质量方面的问题，要保证用户在通话时的通话质量和信号强度。部分用户对联通的发展认识不足，仍然停留在初级阶段，这样将影响用户对联通公司的看法，认为联通公司的发展速度慢，产品不能够跟上潮流，从而影响了联通公司的企业形象和在用户心中的地位，对企业日后的经营发展十分不利。

2.具有核心竞争力产品方面的劣势

联通公司所生产出来的产品缺乏核心竞争力，这是联通企业目前的一个短板。联通公司的产品无论是与国外还是国内的同行业的产品相比较都不具备优势。因此，会在日益激烈的市场竞争中面临巨大的威胁。追其原因，主要是由于产品的创新力量不足导致的，产品的优势特点不强，十分容易被同行业的竞争对手所模仿，因此发挥不出自身产品的核心竞争力。并且，联通公司所生产的产品，从商业模式、盈利手段和宣传方式都与同行业的产品并无两样，没有自身的特点，很容易被群众与其他产品同一化。

3.盈利能力方面的劣势

联通公司与同行业的其他公司相比，在盈利能力方面十分薄弱，导致企业的经济收益偏低，并且由于联通公司的资本负债率高，产品的更新换代与企业的升级又都需要有大量的资金投入，因此，融资压力变大，企业所获的利润变少。

4.产品的细分方面的劣势

联通公司所推出的产品并没有实现对市场用户的细分，适用的主体不够明确。联通公司可以将群众以某种特点进行归类细分，并且针对某类群众使用通信设备方面的特点生产有针对性的产品，以此来促进用户的消费。

五、大数据下中国联通公司的发展策略

1.产品的研发要以“用户导向”为主

“用户导向”的思想方式涉及到各行各业当中，电信行业也不例外。联通公司应从所设计出的产品中体现出公司“用户导向”的思想核心。用户对信息的需求不仅仅是沟通一个方面，多样化的信息消费才是最符合用户需求的[4]。

2.充分发挥好产品各阶段的作用

任何一种产品在投入市场到退出市场的过程中的每一个阶段都有其不同的“使命”。当一个新型的商品刚刚被研发出来投入到市场中时，一定是最受用户关注的时候。在这个阶段的产品，应以赠送、免费试用等方式吸引用户的关注度为目标，获得用户的广泛关注，加强对此产品的传播速度，使更多的用户知晓此产品的存在。在产品投入市场一段时间过后，就是产品的成长期了，在成长期的商品要以销售量为主要目标，直到产品即将要退出市场的时候，产品到了衰退期，联通公司应对其进行优惠处理，并且积极研发下一个新型的产品，以打造新产品为战略目标[5]。

3.建立大数据背景下开放式的平台

要想建立一个大数据背景下的开放式的平台，首先要解决好数据的“可获取性”和“流动性”的问题，社会的发展越来越趋向于开放、流动，因此，中国联通也要迎合社会时代的发展趋势，找好战略定位，才能够享受大数据给电信行业带来的巨大好处。

大数据下信息的开放与流动并不代表没有隐私权，要通过数据立法的方式维护电信行业的数据隐私权和敏感信息的安全问题。要科学合理的利用大数据，实现信息的分享与使用，这样才能够避免隐私问题的产生，极大的获得大数据带来的利益。

4.加强市场主体的细分

中国联通企业发现目前面临的一个存在的问题就是所研发出来的产品在市场主体方面没有做好具体分化。中国联通以大数据为切入点，积极改革创新研发出一代又一代的新型产品，解决用户在获取信息方面的困难，赢得了广大用户的信赖与支持。但是由于联通公司研发的产品与同行业的产品相似度过高，因此，在用户的心中存在感较低，常常与同行业的其他电信产品混为一谈。针对这一方面的问题，联通公司应加强对大数据采集、细致、全方位的特点，加强以人为本的创造思想，对市场的主体进行细致的划分，例如，联通公司可以将群众以某种特点进行归类细分，并且针对某类群众使用通信设备方面的特点制定有针对性的产品或营销政策，以此来促进用户的消费[6]。

六、结语

在大数据的时代背景下，各电信行业之间对于市场的竞争越来越激烈，中国联通公司应牢牢把握自身优势，以服务用户为主，创新营销模式，积极利用大数据研发出更多符合时代特点和用户喜好的新型a品。

参考文献：

[1]罗勋.基于大数据系统中国联通公司移动互联网产品策略研究[D].广西大学，2015.

[2]胡吉祥.大数据时代中国联通移动互联网产品营销策略分析[J].中国新通信，2016，16：140.

[3]黄益新.中国联通移动增值业务营销策略研究[D].广西大学，2014.

大数据时代优势篇（11）

数据化将成为趋势

数据表明，互联网化与现实世界数据化的趋势使得数量和计算量将会呈指数性爆发，而数据存储、计算和应用都更加需要集中化。而进入2015年，互联网已经走到新的拐点 ―― “互联网+”时代，同时也是真正的大数据时代即将来临。作为这一时代来临的标志之一，所有的数据和信息都会存在云端。

与此同时，手机互联网或者移动互联网，尤其物联网、车联网，包括可穿戴设备、各种智能硬件，将会拥有比 PC 互联网更实时、更广阔的数据采集能力。

据中信证券《云计算/IDC 行业专题研究报告 ―― 数据大爆炸，数据中心大发展 ――“互联网+”》报告表明，预计2020，每年新增数据量将会达到 15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到39ZB，未来6年的年复合增长率有望达到84%。

然而，数据中心的建设依然受传统模式中多个因素的影响，包括地皮审批、电力设施配置、骨干网络接入等，数据中心的供给仍按传统行业的线性增长。