| 摘要：关于大数据，我有几点看法：第一，由于大数据刚刚热起来，所以不必着急下结论。当年IT刚刚发展时，研究增长问题的权威罗伯特•索洛(RobertSolow)教授提出了一个“索洛悖论”：“我们到处都看得见计算机，就是在生产率统计方面却看不见。”直到过了15年，到2002年时，他才公开承认说：“我现在发现IT可能对生产率是有贡献的。”对大数据的研究，可能也需要一个很长的时间才能确认价值所在。 |
十八届三中全会讲到：“全面深化改革的总目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化。”“国家治理体系”和“治理能力”到底指的是什么或者如何推进？大数据对这个问题应该是可以有贡献的。
比如，在许多西方国家，通过选举这套代议制度来把民意反映到政府的层次，而国内除了人民代表大会制度外，更多是领导通过调研的方式来体察民意。这实际上是一种抽样的性质，去看一些个案，但个案容易在实践中出现虚假现象，甚至国务院领导都曾被地方作假所蒙蔽。所以，这种体制下怎么去感知民意？现在互联网至少汇聚了6亿网民的一些数据，在一定程度上体现了大数据的“全样本”特征，有一个很好的技术基础。
第二个案例是“犯罪预警”。有些地方的司法部门已经建立了一个大数据分析中心，通过分析互联网中，比如商业方面的一些业务数据，包括来自于传感器的传感数据、一些邮件、互联网花费单、银行账户等等，将各类结构化的、非结构化的数据集中到大数据中心来，然后通过线索识别、指纹抽取等一系列手段进行分析，从而达到预警。
再比如，美国洛杉矶警察局总结认为，利用大数据的分析软件，成功地将辖区里的盗窃犯罪降低了33%，暴力犯罪降低了21%，财产类犯罪降低了12%。其方法很简单，就是用模型把洛杉矶区域内即将发生犯罪的特定语句挑出来，比如人们谈论的话：“出去啊”“看球啊”“喝酒啊”等等，通常会与犯罪相关的语言。这就是非结构化的数据，因为它跟犯罪没有直接的关系，是通过经验挑出这些语言，然后作为预防犯罪的一些敏感词。
这也可能是对社会治理的一个应用，至于怎么去用还需要探索。
还有城市管理方面的一个案例。SpotHero是美国一家手机应用公司，客户开车到一个地方去时，周围有几个停车场，每个停车场有多少个停车位，包括每个停车位的价格是多少，通过这些数据去判断最适合自己停车的地方。
除了人的数据以外，传感数据的应用也有广阔空间。比如说物的数据，我听到过一个例子，就是有个城市里有很多休闲的地方，每个地方都有座椅，如果在座椅上安装一个温度传感器的话，大概就能知道每天哪个公共设置的座椅温度最高，温度高说明它利用率高，也可以知道哪些椅子长时间没有人坐。就是说，完全可以通过传感器的数据来安排之后的公共基础设施，使其达到一个最优的状态，通过这种方式来不断地优化一个城市的治理。
四、大数据应用的制度需求
和政府的作用
从经济学的角度看，一个很核心的问题是如何界定数据的产权？有很多人把大数据比喻成石油，一种新的资产。但是，这种产权和财产权应该有很大区别。我觉得，产权的界定是大数据交易和商业化的前提。经济学家科斯曾经讲过产权界定的重要性，如果产权没有进行界定的话，可能交易就没有效率。
这里讲一个美国金融贷款公司的案例，它主要给一些小微企业贷款，贷款额度比德国的Kreditech公司要大一些。它贷款的前提是去联邦快递(UPS)查询企业的快递记录，但UPS需要企业的授权同意；另外，即使企业同意，UPS也可以拒绝金融贷款公司的要求，后者还需要付钱给UPS。小微企业也可以直接找UPS拿到自己数据，因为它有这个权利，但金融贷款公司可能质疑数据的真实性。因此，这些企业可以寻求UPS的数据认证，然后再将其交给贷款公司。这样，UPS可以同时向小微企业和金融贷款公司收取费用。
立法界定产权
对大数据来讲，如果要利用起来，核心在于如何界定数据产权。但是，这个产权不是天经地义，应该从经济效率或者社会学的角度出发来界定它，就像专利、像工业产权一样。就是说，应该怎么有效率，然后怎么去界定产权。
我觉得，至少需要三个层次的立法：比如刚才讲的数据的商业运用应该是什么边界？个人隐私保护应该在什么边界？政府数据的公开应该在什么边界？这样，大家运用起来才能得心应手。一个是会有更多的可用数据，另外也能减少更多的顾虑，目前基本上还是一个比较混乱的状态。
另外，还有一些其他的制度需求。首先，还是需要公平竞争的环境，比如对金融行业使用大数据的前景是非常好的，但现在也存在很多的市场准入门槛，使银行仅靠存贷差就可以过好日子。出租车也是一个案例。所以，国内如果应用大数据的话，这会是一个很大的问题。
第二，数据安全或者信息安全的问题。
关于这点甚至提得更高，说“数据主权比产权还高”，包括一些安全预警与审查机制，以及数据存储的地域限制。欧洲搞云计算时就提出了一个原则：欧洲的一些关键数据不能够放在美国的云计算中心。再比如对国家数据的外泄要立法等。
第三，行业性立法。
这方面美国已经做了一些。在中国的医疗行业，实际上在大数据出现之前，病历在医院已经电子化了，但是不同医院之间仍然不能够共享，所以这也是一个体制问题。如果能通过行业性立法，把这些能够利用的大数据都放在一个平台上，那情况就大不一样了。包括教育方面，也有很多体制问题需要解决。
政府的作用
最后，简单说一下政府的作用。
首先，国外政府在做什么？比如2012年美国政府推出“大数据行动计划”，已经炒得很热。主要是在研究和应用上投了很多钱。
第二，数据开放。奥巴马2013年签署法令，要求所有新增政府数据都必须以电脑文件方式向公众开放。白宫颁布了开放数据政策，要求政府部门列出所有可公开的数据清单。如果不可公开的话，也要作出说明。主要是列出这些数据，及时向公众开放。
第三，政府采购。云计算时，联邦政府还任命了一个首席技术官，专门推进联邦政府和部门的云计算应用。现在数据服务可能也是这样。第四，制定法规。这不仅是中国的问题，美国也有医疗、教育、个人隐私等方面的问题，也需要制定法规。在欧洲，有关个人隐私的法律很多，但还有很多的工作要做。
在中国，首先领导层比较关注。2013年9月，中央政治局在中关村进行开放学习，百度CEO李彦宏现场讲解了大数据。部委层面也有很多。2013年11月19日，国家统计局与百度、阿里等11家公司签订协议，共同建设“国家统计局大数据合作平台”。因为阿里公布的数据基本上是所有平台上所有小企业数据的集合，所以它对小企业的感知比统计局要强得多。这种合作也是有好处的。
在法规方面，去年9月，工信部颁布了《电信和互联网用户个人信息保护规定》。这个规定是个起步，和国外的法律体系相比还有很大差距，还需要继续努力。
最后，就是资金支持。自2012年以来，科技部、发改委、工信部等部委在研发、探索和产业化专项上，陆续支持了一批大数据项目。对这种新的技术，云计算也好，大数据也好，地方政府往往还是走在中央政府之前。现在基本上是“多点开花”的状态，陕西有“大数据科学园区”，广东有“大数据战略工作方案”，上海有“大数据研发三年行动计划”，山东有“产业联盟”，辽宁也在搞。在中关村，还有“大数据产业联盟”。
五、关于大数据的建议
第一，不必急于出台所谓的战略性规划和设立产业专项资金。
因为国内的IT企业也好，地方政府也好，已经意识到大数据产业的发展前景，现在热情非常大。在这种情况下，以国家规划和专项资金等方式进行鼓励，有可能扭曲正常的市场行为，甚至催生泡沫。
在云计算发展的过程中，这已经非常明显。很多地方搞云计算搞成了云地产。在这种情况下，我觉得云计算产业可能已经有了过剩的苗头，不希望大数据也出现同样的问题。
第二，怎么合理改造、建设和布局好IT基础设施？
对大数据来讲，有两个方面：一个是互联网带宽，这没问题；另外一个，其实云计算本身就是大数据的一个基础设施，本身就是处理动态的海量数据的。如果没有这样一个系统，数据是不可能大规模存储的，也不可能大规模快速计算。很多传统数据中心及旧服务器资源，可以通过建立虚拟数据中心或进行就近合并等方式进行改造利用。
另外，一些新建的大规模的数据中心，如何通过统筹，合理布局，能够真正地让云计算实现降低IT成本的效果，而不是相反。除云计算以外，主要就是加快“宽带普及提速工程”的推进速度。这个日本和韩国做得比较好。
第三，如何推动隐私保护和公共机构信息公开等立法。2012年全国人大常委会通过了《关于加强网络信息保护的决定》，工信部也有保护个人信息的新规。但是还有很多的工作要做，如何继续完善个人隐私保护立法还是有很大的问题。
再者，对互联网数据商业化应用范围如何界定？数据滥用应承担哪些责任？目前都还没有有法可依的东西。然后就是政府信息公开的程度。最后就是哪些数据可以向境外流动或允许境外企业开发利用，也需要有一些相应的法律规定。
最后，资助大数据基础技术研究，包括人才培养。现在搞大数据分析或者大数据应用，人才很缺乏，这种情况不光是国内存在。
编辑：Harris
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