石勇：大数据与“一带一路”战略

点击：  作者：石勇    来源：人民网  发布时间:2016-10-31 18:55:46

 　　

    【摘要】大数据的高效采集、有效整合、融合利用可以提高国家宏观调控、市场监管、社会治理和公共服务的精准性和有效性；依托政府数据建立统一的大数据共享交换平台，加快推进跨部门数据资源共享共用具有较强的实践意义。大数据可以更好地整合分析数据、准确预测、规避风险，从而更好地服务于“一带一路”建设。

 

　

一、我国的大数据战略

 

近年来，对大数据的定义较为多样。第462次香山会议 (2013年5月29日—31日)提出了大数据通俗的定义：大数据是数字化生存时代的新型战略资源，是驱动创新的重要因素，正在改变人类的生产和生活方式。大数据是来源众多、类型多样、大而复杂、具有潜在价值，但难以在期望时间内处理和分析的数据集。

 

我国的“十三五”规划纲要提出实施国家大数据战略，把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。

 

大数据的高效采集、有效整合、融合利用可以提高国家宏观调控、市场监管、社会治理和公共服务的精准性和有效性；依托政府数据建立统一的大数据共享交换平台，对加快推进跨部门数据资源共享共用具有较强的实践意义。因此，急需加快深化政府数据和社会数据关联分析，建设国家政府数据统一开放平台，推动政府信息系统和公共数据互联开放共享；研究制定数据开放、保护等法律法规，制定政府信息资源管理办法；深化大数据在各行业的创新应用，探索与传统产业协同发展新业态新模式，加快完善大数据产业链；加快海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化、安全与隐私保护等领域关键技术攻关；促进大数据软硬件产品发展。完善大数据产业公共服务支撑体系和生态体系，加强标准体系和质量技术基础建设。

 

在当前的国内经济、政策背景下，中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室采用先进的数据挖掘技术解决当前社会众多现实问题，使其真正做到普惠民众。目前，在大数据支持下，我国已经成功建立全国个人信用评分系统，正在建设新一代居民身份证等一系列重要的个人信息、信用系统。未来的大数据还将继续深入涉足医疗、生物、航天、金融等社会的各行各业。

 

二、大数据发展现状与潜力

 

数据挖掘的技术应用有其较为普适的流程。在具体实际操作中，我们对来自经济、社会方面的大数据进行收集，基于Hadoop、Magreduce对大数据进行储存与处理，然后利用最优化大数据挖掘技术进行大数据挖掘（理论与算法）；在大数据的数据处理、分析和挖掘层面上，大数据应该既要全体，又要抽样，大数据的抽样比小数据的抽样更具有普适性；大数据应从粗糙中寻求精确；大数据应从相关关系中把握因果关系与必然关系。随后利用大数据智能知识管理，进行大数据知识生成，最后基于大数据科学分析的高层政策建议，将大数据技术应用于社会与经济层面。

 

大数据具有4V基本特征：体量大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、价值密度低（Value）、处理迅速（Velocity）。随着经济社会的健康发展，大数据近些年来呈现出指数级增长趋势。根据IDC调查的研究报告显示：2012年全球信息化资料量为2.8ZB （泽字节），其中美国约占全球数据量的32%，西欧占19%，中国占13%，印度占4%，其他市场合占32%；2020年全球的数据资料存储量将达到40ZB（泽字节），中国将占全球数据产量的22%；40ZB （泽字节）的数据量约等于地球上沙滩上所有沙粒总和的47倍。

 

在现实生活中，大数据的应用非常广泛。例如，在商业环境中，通过大数据分析，快销行业可以更全面地了解客户的信息，从而准确预测客户的需求，合理安排商品摆放格局；电信行业可以更好地分析用户使用习惯及特征，从而准确预测可能流失的客户，推出更有吸引力的套餐方案；保险行业可以更准确掌握客户健康情况、驾驶水平等相关信息。其中，大数据发挥显著作用较为典型的领域是互联网行业和金融行业。

 

目前中国大型的商业银行和保险公司的数据量已经超过100TB，中国金融行业已经形成共识——数据是一种重要的资产。中国金融行业已步入大数据时代的初期阶段，并且呈现快速发展势头，未来的金融业将开展新一轮围绕大数据的IT建设投资。优秀的数据分析能力是当今金融市场创新的关键，资本管理、交易执行、安全和反欺诈等相关的数据洞察力，成为金融企业运作和发展的核心竞争力。目前，以大数据为代表的新型技术将在两个层面改造金融业。伴随着大数据应用、技术革新及商业模式创新，金融业中的银行和券商也迎来巨大的转变。金融交易形式的电子化和数字化，如支付电子化、渠道网络化、信用数字化；金融交易结构的变化，如交易中介脱媒化、服务中介功能弱化。对于风险投资，一个较可行的做法是，在开始时做出定性假设，在中间的决策部分让定量数据支持和检验假设，最后得出定性结论。其中，定量数据部分运用数据挖掘技术，可以为投资决策提供有力的分析支持。

 

三、“一带一路”战略与大数据

 

（一）“一带一路”中国企业

 

2013年秋天，习近平主席提出“一带一路”的合作建议，即建设“丝绸之路经济带”和21世纪“海上丝绸之路”。合作重点主要体现在五个方面：政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通；而在具体合作领域，主要在地面丝路、海上丝路、空中丝路、能源丝路、电力丝路、信息丝路六个方面展开合作。

 

根据国务院国资委新闻中心发布的《“一带一路”中国企业路线图》，这六大合作领域的领导性企业项目主要是各大国企。

 

地面丝路，中交集团承建，泽蒙—博尔察大桥、特拉维夫轻轨、蒙内铁路、塔乌公路、中巴经济走廊、槟城二桥；中国中铁承建，埃塞俄比亚铁路、基甘伯尼大桥、阿斯塔纳轻轨、乌兹别克斯坦铁路、斯里兰卡南部铁路、帕德玛大桥、吉隆坡地铁。

 

海上丝路，中国海运是以航运为主业的跨国经营、跨行业、跨地区、跨所有制的特大型综合型企业集团。招商局集团拥有中国最大超级油轮船队，在全球15个国家和地区拥有28个港口，旗下港口集装箱吞吐量居全球第二。

 

空中丝路，国航计划年内开通北京-约翰内斯堡、北京—亚的斯亚贝巴航线、北京—明斯克—布达佩斯航线、北京—克拉玛依—伊宁航线。今年南航将新开广州—沙巴、万象、甲米、罗马、内罗毕等航线，密集覆盖“一带一路”沿线国家和地区。

 

能源丝路，“一带一路”对应的是一陆一海，陆上丝绸之路经济带主要涉及能源、互联互通、基础设施建设等方面，而海上丝绸之路主要包含油气进口、远洋运输、国际贸易等领域。结合公司业务特点，中国海油在“一带一路”两个方向都可着力。中国海油把握战略机遇，出台自己的“一带一路”战略规划，与国家层面的规划相呼应。

 

电力丝路，南方电网公司正积极推进与大湄公河次区域国家、港澳地区的电力合作，目前建成的与周边国家电网互联互通的项目：与老挝、越南、缅甸联网。中国国家电网的海外业务覆盖菲律宾、澳大利亚、意大利等国家，并建成10条与周边国家互联互通输电线路，与俄罗斯、朝鲜等周边国家建立紧密的合作联系。

 

信息丝路，中国联通与信息化部合作投资建设“中国—缅甸国际路缆”工程、“亚—非—欧国际海缆”工程、SMW5海缆项目和APG海缆项目。TD-LTE国际化已取得初步成效。在我国发起并主导的TD-LTE全球倡议组织 (GTI)，已拥有120家运营商及101家设备商。

 

（二） “一带一路”战略特点

 

　　 “一带一路”战略横跨亚非欧大陆，联通活跃的亚洲经济圈和发达的欧洲经济圈，联合了60多个沿线国家，经济发展潜力巨大。然而，巨大发展潜力也意味着合作对象的多样性、涉猎范围的广泛性、数据操作的复杂性和潜在风险的多重性。

 

“一带一路”具有当前的时代性特点，并与世界的发展格局相一致。“一带一路”在许多出发点和建设层面趋同于发达国家推出的常规的区域一体化建设，但又与这些先行的区域一体化政策有所不同。例如，在宏观政策层面，希望加强双边贸易合作、海关合作，减少投资贸易壁垒、促进贸易便利化，逐步建立亚洲乃至亚欧地区货币稳定体系、信用体系，全面推进人民币国际化建设。

 

但是在具体建设层面，又有其特殊性。根据《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，“一带一路”建设创新性地以设施联通作为先导领域，通过实现各国基础设施建设规划合作及技术领域对接，实现加强各国间骨干通道建设，逐步加强亚欧区域基础设施网络建设，从而为贸易合作、投资建设、政治文化交流以及金融互动打下坚实基础。此外，在“一带一路”的五个领域重点建设层面，并没有具体的合作方式和衡量指标。这主要源于“一带一路”建设的思想以尊重各国政治立场、经济文化多样性为立足点，尊重“一带一路”沿线各国的选择。因而在具体建设和实际操作中，需要与各个相关国家确定决策思路、工作机制等相关合作环节。而这种对各国情况的包容性、灵活性，则大大加深了风险因素的多样性、不稳定性以及决策的复杂性。

 

（三）“一带一路”建设的风险因素

 

“一带一路”建设风险因素的多样性，体现为贸易风险、投资风险、汇率风险、道德风险、操作风险等。其中，贸易风险、汇率风险和道德风险较为典型。

 

1.贸易风险

 

各国贸易额和贸易政策是一个波动的状态，这通常取决于各国的口岸与物流效率状况、海关与边境管理政策、规制环境与金融和电子商务发展条件等。而这些具体指标的变动是未知的，存在一定的风险，如何对该指标体系进行预估，评价贸易便利化程度，从而对双边贸易政策提供决策支持，是国际贸易研究中一项重要内容。

 

传统的贸易便利化通过贸易引力模型，给出“一带一路”沿线亚欧国家贸易潜力；基于大数据技术，将会使海量数据的处理更加迅速，对异构数据整理更专业，从而实现对各国、各地区贸易额增加值的精准预估，实现精准贸易。

 

2.投资风险

 

投资风险主要体现在以下几点：海量国民储蓄由官方外汇储备更多转化为在沿线国家生产性投资及相应债权股权；间接投资向直接投资的转化，使得投资收益、风险等不同维度的指标属性发生变化；政局不稳定、差距悬殊；投资收益率低、周期长；融资条件有限；投资地区集中且领域单一。因此，新环境、新政策下的指标建立、数据收集清洗、风险分析，需要大数据技术的支持。

 

3.汇率风险

 

人民币国际化是当前国际经济发展趋势也是中国一项重要任务，人民币国际地位的提升，将会引起人民币汇率的相应变化。“一带一路“事实上加速了这一进程，同时带来的汇率变动也是在建设”一带一路”时需要着重关注的重要风险。近来，随着英国公投退出欧盟带来的汇率变化，说明了政治因素可能带来的汇率风险。由于外在环境条件复杂导致汇率变动的情况也将是多样的，因而通过大数据技术，对汇率变动进行及时监控、预估，合理规避风险，是我们今后任务的重中之重。

 

4.道德风险

 

“一带一路”沿线国家面临三重影响，即大国博弈、双边争端以及国内局势的影响。同时，三方力量相互交织，发挥作用，从而导致国家层面的信誉受损，引发道德风险。对此，可以通过大数据技术，加强道德风险预警机制建设，借鉴企业、个人信用评级技术，对各国、各项目进行道德风险评级预警，从而有针对性地对危机进行测评、监控，增强危机管理的能力。

 

5.其他风险

 

除了以上较为典型的风险因素外，还有可能存在政局动荡、种族纷争、宗教冲突、恐怖势力等不安定因素；沿线国家脆弱的金融体系；竞争与产业转移对中国经济可能产生的负面效应。

 

与此同时，这些风险的复杂性主要是由于“一带一路”涉及范围广，关系到各国家经济、政治、金融、法律、地理（遥感）等；参与对象众多，涵盖众多国家、地区、企业、团体甚至个人；数据结构复杂，非结构化数据与结构化数据掺杂。在这种情况下，大数据技术的应用更显得尤为重要。通过运用大数据技术，我们可以对多领域异构数据进行收集、清洗、整合；进行大数据指标体系构建，从而为大数据智能决策支持打好坚实的基础。

 

大数据通过对组织内部外部的数据进行清洗、分析、整合，可以洞察各数据之间的相关性；经由对历史数据和现在数据的准确分析，能够精确预测未来；从而通过对海量数据的挖掘，替代人脑，承担起社会管理的职责。在经济学意义上，大数据具有一定的生产要素属性。对于通常的互联网企业，该生产要素功能体现在留住客户、IT与业务结合、促进财务流程转型、风险评估和合理规避等四个方面。这对于国际性的合作也有相似的意义。例如，在“一带一路”的建设过程中，针对特定的项目，参与的成员企业，可以通过对相关国家的信息进行整合分析，实现吸引成员国、IT与国际业务相结合、吸引投融资、促进国际收支流程转型、风险预测和合理规避等具体目的。

 

大数据技术可以实现对多领域、各层面异构数据进行收集、清洗、整合，实时监控信息动态；协助制定“一带一路”国家数据标准体系；借鉴以往大数据在个人、企业征信领域的模型，对“一带一路”沿线国家核投资项目建立各层次风险评估模型；支持中国各级政府政策制定、企业投资决策。　

 

        [作者简介] 石勇，国务院参事、中国科学院研究生院教授。