袁澍清,王 剛

(1.杭州數瀾科技有限公司,浙江 杭州 311100;2.西安財經大學,陜西 西安 710100)

一、引言

人類正在經歷以互聯網技術為基礎的數字技術革命,其對經濟、效率和公平的影響巨大且深遠。當前,大數據、云計算、人工智能等信息技術成為推動社會經濟創(chuàng)新發(fā)展最有效的方法和手段之一,依托這些信息技術創(chuàng)造出了互聯網金融、數字經濟等一系列新業(yè)態(tài)。在過去的5～10年里,隨著數據價值化認知和數字化發(fā)展水平的提高,中國的數字經濟得到了快速發(fā)展。以數字技術為核心驅動力量,以數據為生產要素,以網絡發(fā)展為載體,快速推動數字與經濟深度融合,使得數字經濟成為推動經濟發(fā)展的新動力、新引擎。近年來,伴隨著區(qū)塊鏈、大數據、人工智能、物聯網和5G通信技術的興起[1],信息技術又加速推動著數字化與實體經濟深度融合,數字產業(yè)化快速迭代升級,產業(yè)數字化產出增加、效率提升,數字產業(yè)化和產業(yè)數字化交替螺旋上升并不斷釋放出巨大潛能,為經濟模式帶來了全面變革,從科學技術、生產方式、產業(yè)結構、商業(yè)模式、經濟核算等多個層面,共同驅動了國家治理水平的提升及國民經濟水平的提高?！吨袊鴶底纸洕l(fā)展白皮書(2021)》顯示,2020年我國數字經濟規(guī)模達到39.2萬億元,占GDP比重的38.6%;數字經濟增速達到GDP增速3倍以上,成為穩(wěn)定經濟增長的關鍵動力。地方上,廣東、江蘇、山東等13個省市數字經濟規(guī)模超過1萬億元;北京、上海數字經濟GDP占比超過50%[2]。

由此可見,數字經濟已成為繼農業(yè)經濟、工業(yè)經濟之后的主要經濟形態(tài),數字化改革促使生產方式、生活方式和治理方式發(fā)生了深刻變革,其對世界經濟、政治和科技格局將產生深遠影響,作為支撐數字經濟的現代信息技術則在其中起到了極大的作用。目前國內對于數字經濟的研究大多聚焦于數字經濟發(fā)展的宏觀趨勢研究、經濟應用研究以及關于構建數字經濟的協(xié)同機制等相關內容的研究,關于數字經濟發(fā)展所涉及的一些前沿技術及其新型技術對數字經濟發(fā)展如何起到推動作用的研究則相對較少。

鑒于此,本文選取區(qū)塊鏈技術和數據挖掘技術作為研究對象揭示其推動數字經濟發(fā)展的內在規(guī)律和機理,以便為社會經濟發(fā)展提供一定的參考。選擇區(qū)塊鏈技術和數據挖掘技術作為研究對象主要從兩個方面進行考慮:第一,區(qū)塊鏈技術能夠保證數據的安全性、可信性,同時還能有效保證數據的唯一性和完整性,能高效解決數據確權、共享和安全等問題,是經濟健康良性發(fā)展的基石;第二,數據挖掘技術能充分解釋數據的意義、揭示出隱含的相關經濟發(fā)展規(guī)律和機理,大幅提升數字經濟中數據的價值,其典型應用也更具有經濟輔助決策能力,為推動數字經濟有序和有效發(fā)展提供動力。

二、數字經濟的概念和內涵

(一)數字經濟的概念

數字經濟這一概念源于2014年Don Tapscott的《數字經濟:智力互聯時代的希望與風險》[3]一書。1998年美國商務部發(fā)布了《新興的數字經濟》報告,指出截至1998年,美國連續(xù)三年的經濟增長有三分之一都來源于數字經濟[4],由此數字經濟的提法正式成型。在2017年發(fā)布的《G20數字經濟發(fā)展與合作倡議》中,將“數字經濟”定義為以科學技術為核心驅動力量,以數據為第五生產要素,以信息系統(tǒng)建設及網絡發(fā)展為載體,推動數字經濟與實體經濟相融合,加速產業(yè)數字化滲透率的一種新經濟形態(tài)[5]。2021年5月國家統(tǒng)計局發(fā)布的《數字經濟及其核心產業(yè)統(tǒng)計分類(2021)》[6]中將數字經濟定義為以數據資源為關鍵生產要素、以現代信息網絡為重要載體、以信息通信技術的有效使用為效率提升和經濟結構優(yōu)化的重要推動力的一系列經濟活動。隨著對數字經濟逐漸深入的研究,當前其概念得到了不斷豐富完善與明確,使其更加具有抽象性與普適性。數字經濟時代,數據成為繼土地、勞動力、資本、技術之后的第五關鍵生產要素(如圖1所示),參與到企業(yè)成本與國民經濟核算中[7]。數字經濟是以數據為核心要素,以數字技術為輔助,以互聯網為載體,結合經濟學理論和實體經濟現有成果,推動中國經濟持續(xù)穩(wěn)定健康地發(fā)展,提升中國經濟發(fā)展能力和空間。

圖1 數字經濟關鍵生產要素

(二)數字經濟的內涵

數字經濟的內涵可以從數字經濟的表現特征及新經濟形態(tài)兩個角度進行深入解讀。在表現特征方面,中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數字經濟發(fā)展白皮書(2021年)》針對數字經濟的概念提出了具有“四化”的框架特征:數據價值化、數字產業(yè)化、產業(yè)數字化和數字化治理。其中,數據價值化是指數據采集、數據匯聚、統(tǒng)一標準、數據共享、數據歸屬、數據存儲、數據交易、數據價值、數據流轉和數據安全,在全生命周期的各個環(huán)節(jié)均形成了全鏈條、全流程的數據產業(yè)體系。利用數據挖掘技術使數據價值得到充分地挖掘和更好地發(fā)揮,數據的管理和應用能力得到顯著提高。數字產業(yè)化是指信息通信產業(yè)的高速發(fā)展,如電信業(yè)、電子信息制造業(yè)、軟件和信息技術服務業(yè)、互聯網行業(yè)、數字相關服務業(yè)等相關數據產業(yè)發(fā)展強勁,信息技術對數字經濟的發(fā)展提供技術、產品、服務和解決方案等。產業(yè)數字化則是指工業(yè)、農業(yè)、服務業(yè)、金融業(yè)、保險業(yè)等多個行業(yè)的實體作為數字經濟發(fā)展的重要戰(zhàn)場,利用數字技術,結合實體經濟所產生的數據,基于不同領域的行業(yè)特點做出相應的生產方式變革,提升實體經濟生產的效率和質量,推動服務水平的提高,實現價值增值。數字化治理是指通過數據的多方治理、依法治理、協(xié)同治理,推進國家治理體系的逐漸完善。數字化治理是提高國家治理能力的重要手段,是數字經濟創(chuàng)新發(fā)展的有力保障。利用數字技術,構建完善的國家組織管理制度體系,創(chuàng)造新型服務監(jiān)管方式,完善現有的國家治理模式,并打造新型政府治理模式,實現技術和管理相結合的數字化公共服務。

(三)數據在數字經濟中的價值

數字經濟是在特定背景下,與大型數字社會和數字企業(yè)相互作用,通過各種方式驅動數字業(yè)務的經濟過程,形成生產力集合。在數字社會和企業(yè)活動中將產生海量的數據和技術深度融合,支撐數字經濟的大力發(fā)展,整合數據的深度和廣度,完善包括數據在內的生產要素,以新型數據技術指導經濟的發(fā)展,為中國數字化建設提供堅實的基礎。下面從數據的轉化和數據的賦能兩個價值層面,闡明數據對數字經濟的影響。

第一,數據的轉化。在數字經濟中,數據作為原始材料,猶如石油一般,石油在其原始狀態(tài)下沒有價值,通過提煉、分發(fā)和消費,石油才擁有了價值。在組織或者企業(yè)的經營過程中產生數據后,需通過加工和提煉,完成生產要素價值化的轉換過程,才能作為企業(yè)或組織的資產,被不斷復用創(chuàng)造新的活力并持續(xù)產生使用效益。

第二,數據的賦能。企業(yè)、政府和軍隊等數據使用者在日常經營活動與業(yè)務發(fā)展過程中采集、挖掘,并將數據存儲在業(yè)務系統(tǒng)中。數據作為生產要素的一個組成部分在數據使用者的經營活動中發(fā)揮著重要的價值,為社會經濟發(fā)展提供了有效的支撐,使數據賦能各行各業(yè),助力中國經濟穩(wěn)健發(fā)展,發(fā)揮數據的價值已成為數字經濟背景下的一種常態(tài)。

數據作為數字經濟的關鍵要素,需要實現數據到智慧應用的轉換。從數據中提取信息,轉換為知識,提煉成智慧(如圖2所示)。在這一過程中,將數據作為原始材料,利用數據處理手段從中提取信息,然后對信息進行挖掘,使數據之間內含的邏輯關系顯示出來。企業(yè)作為數據使用主體,借助技術挖掘數據間的邏輯關系,將信息轉化為具有應用效益的知識。在將多個知識點相連接,形成網狀知識圖譜時,就形成了以數據為基礎的智慧體系,其具有體系化與復雜性的特點,進一步幫助企業(yè)做出經營決策及分析預測,真正實現了數據賦能。

圖2 數據產生價值的過程

三、國內外文獻綜述和現狀分析

(一)國內數字技術與數字經濟綜述

國內許多研究者針對數字經濟進行了大量的研究,取得一些成果,主要集中在以下兩個方面:

1.數字技術與數字經濟的深度融合

何大安從數字經濟的不同階段展現的對數字經濟的現狀及未來發(fā)展進行了詳細地闡述,以大數據技術和人工智能運用為數字經濟分析主線,研究數字經濟未來發(fā)展的格局和框架[1]。李娟、劉愛峰以模型分析、控制變量、數據分析的方式,針對中國不同區(qū)域展現的數字產業(yè)發(fā)展平衡性做出了分析[8],指出產業(yè)發(fā)展不平衡的經濟現狀;同樣的觀點也在陸岷峰的文章中做出了進一步總結,給出了我國數字經濟產業(yè)結構發(fā)展失衡、規(guī)劃機制有待完善的結論[9]。童慶禧等人從生產活動產生數字進而代替經濟,物聯網和工業(yè)互聯網產生傳統(tǒng)經濟生產過程中不存在的新經濟形式即數字創(chuàng)造經濟兩個角度對數字經濟進行了定義。同時,將數字技術作為數字經濟時代到來的技術路徑演進展開論述[10]。鄺勁松等人從區(qū)塊鏈具有數據一致存儲、難以篡改、可追溯和智能合約等核心技術特性、加強區(qū)塊鏈技術安全監(jiān)管應用等方面詳細闡述了區(qū)塊鏈技術對促進數字經濟發(fā)展的重要作用,并從完善區(qū)塊鏈人才機制和區(qū)塊鏈技術角度,指出區(qū)塊鏈技術助力數字經濟發(fā)展所具有的獨特優(yōu)勢和特性[11]。王婧從數據挖掘技術在金融市場中的應用和發(fā)展角度進行了相關論述,表明當前企業(yè)需要借助于數據挖掘等信息技術來保證企業(yè)的良性和健康發(fā)展,使企業(yè)的發(fā)展具有指導性和保護性,擴大企業(yè)的發(fā)展空間,為企業(yè)經營戰(zhàn)略決策提供參考依據和多樣化選擇[12]。郭晗、任保平、師博從數字經濟發(fā)展的邏輯、機制、路徑角度出發(fā),面向數字化發(fā)展對于促進數字經濟與實體經濟的融合、城市經濟高質量發(fā)展等方面做出了分析[13-15]。

2.大數據下的數據價值研究和挖掘

Hadoop、云計算、MapReduce和移動通信服務等數據處理技術被廣泛地使用并逐漸趨于成熟,幫助數據創(chuàng)造出更大的價值。數據價值蘊含著各種知識的關聯,從數據中提取相應的知識,通過不同的特征對人物和事物進行畫像。同時,數據標準規(guī)范體系的構建和各類數據服務創(chuàng)新應用的建立也為提升數據價值創(chuàng)造了條件。付登坡等人認為提升數據價值的策略如下:一是描述性元數據?？蓪祿M行詳細描述,找到數據之間的關聯關系,為知識發(fā)現和數據重用建立基礎。二是知識圖譜。從數據中提取知識,利用知識將人物和事物進行畫像,通過畫像完善和擴展知識圖譜,發(fā)現潛在的數據價值。三是智能應用。利用區(qū)塊鏈、人工智能、物聯網、軟件科學領域等先進技術,讓數據不同的形式滿足業(yè)務應用場景需求[16]。

(二)國外數字技術與數字經濟綜述

國外研究主要集中在數字技術在數字經濟中的應用。在《Digital Economics 2017》和《Digital Economics:How AI and Robotics Are Changing Life》中,指出數字技術是以比特為代表的信息,該技術降低了數據存儲、計算和傳輸的成本[17]。同時指出數字技術參與到數字經濟活動降低了五種不同經濟成本,即:搜索成本,復制成本,運輸成本,跟蹤成本和驗證成本[18]。在《Data Mining of Regional Economic Analysis Based on Mobile》中,Yucong指出物聯網技術可以實時監(jiān)控并采集各種信息,具有優(yōu)越的信息采集能力。數據挖掘技術是機器學習、人工智能和統(tǒng)計相關的綜合產物,被廣泛應用于各個領域。物聯網技術與數據挖掘技術的深度融合,可以提高數據采集,提升挖掘的效率和質量,并快速獲取有效知識。科學技術的發(fā)展使得多種融合技術廣泛應用于經濟分析,創(chuàng)新分析思路,將研究成果轉化為生產力,促進經濟繁榮[19]。Cong Gu強調,利用C4.5挖掘決策樹算法,結合美國政府金融干預部門提供的貸款數據,生成決策樹并將其轉換為分類規(guī)則,發(fā)現貸款數據背后隱藏的法律及其可能違反相關金融政策的信息,為政府干預金融提供了可靠的依據,提高了金融干預的效率[20]。

Murodovna描述了區(qū)塊鏈的主要技術和原則,利用區(qū)塊鏈技術解決涉及金錢、股票和有價值文檔的日常交易,通過分布式網絡進行存儲和傳輸,對數據進行加密保護,有效地提升了數字經濟的發(fā)展效能[21]。Agung Purnomo采用文獻計量技術與來自Scopus文獻索引平臺的次級資料,通過使用 VOSviewer 文獻可視化工具以及 Scopus 平臺上的分析搜索可視化功能,指出數字經濟的研究發(fā)展和未來趨勢[22]。

(三)文獻評述

綜合國內外文獻發(fā)現,第一,當前國內研究人員大多從理論層面出發(fā),宏觀上強調了數字技術在數字經濟發(fā)展中的重要作用。國外研究人員更多采用定量分析及數據可視化工具將理論和實踐相結合,發(fā)達國家如美國、德國、英國等,在數字產業(yè)化上更關注具體應用的落地,例如,基于數據挖掘等技術的設計決策支持系統(tǒng),基于決策樹算法的數據挖掘技術對于金融行業(yè)銀行卡辦理及信用貸款等業(yè)務流程中存在的困難和風險的干預。第二,國內外對數字技術的政策不同,相對于發(fā)達國家,我國在數字經濟發(fā)展的整體布局相對落后,成為國內數字經濟發(fā)展的一個瓶頸。因此,當前國內的熱點研究方向包括技術成熟度的研究應用、綜合性數字人才的培養(yǎng)及數字技術對當前數字經濟的影響和內在推動機理等。

(四)中國數字技術與經濟融合存在的問題

隨著數字經濟被逐漸地提升為國家戰(zhàn)略,中國數字經濟發(fā)展總體規(guī)劃將重點從數字技術的快速發(fā)展轉向經濟社會各領域深度融合發(fā)展,但發(fā)展中還存在著一些問題和挑戰(zhàn)。

第一,數字技術與經濟發(fā)展無法深度融合,制約數字經濟發(fā)展。數字經濟的發(fā)展需要數字技術與實體經濟的協(xié)同發(fā)展,對產業(yè)升級有著巨大的影響。其主要體現在產業(yè)創(chuàng)新、產業(yè)關聯和產業(yè)融合三個效能的提升上[23]。產業(yè)創(chuàng)新重點在于傳統(tǒng)生產部門的信息化改建,利用數字技術擴大產品創(chuàng)新邊界,使數據作為產業(yè)關聯的關鍵要素,實現產業(yè)組織的調整和產品結構的轉型,形成產業(yè)融合模式,使傳統(tǒng)經濟模式逐步向數字經濟模式轉變。目前,數字經濟的整體結構仍需升級優(yōu)化,全量數據需逐層打通,數字技術與經濟有待進一步深度融合,避免底層技術制約數字經濟的穩(wěn)步發(fā)展。

第二,互聯網模式下的數字經濟存在安全可信、數據確權、協(xié)同共享等方面的問題。當前互聯網模式下的數字經濟所采用的是經典的B/S架構[24]。這一架構實現了數據在同一互聯網環(huán)境下的數據共享與交換,在大力推動數字經濟發(fā)展的同時也存在很多數據分割確權、安全可信方面的隱患。在中心化的數據存儲機制下,大量數據隱私受到侵害、數據資產易被復制盜取、數據信息非法交易等現象層出不窮。

第三,數據挖掘技術在各領域不同業(yè)務環(huán)節(jié)之間的數據智能化水平參差不齊。數據智能化是指通過業(yè)務數據和其他數據,利用大數據分析和數據挖掘技術,實現經濟特定場景的應用。以制造業(yè)和金融業(yè)為例,制造業(yè)的轉型程度展現出兩端數字化程度高,中間環(huán)節(jié)較低的“U型結構”,兩頭的研發(fā)設計端與銷售端逐漸趨向精準化定制的制造業(yè)服務,但中間生產過程中的制造環(huán)節(jié)數字化程度仍然不足[25]。

第四,缺乏綜合性數據人才的培養(yǎng)。隨著產業(yè)數字化的發(fā)展程度不斷加深,各領域的數字化水平越來越高,就越需要對實體行業(yè)有充分了解并掌握數字發(fā)展核心技術的綜合性高素質人才。而綜合性人才的缺乏是困擾我國數字經濟發(fā)展和經濟增長不可忽視的一個重要因素。目前高校缺少對數字經濟領域新型專業(yè)的開設,缺少對綜合性數據人才有意識的培養(yǎng)。此外,人才在各行業(yè)分布不均勻。由于部分企業(yè)內部未建立人才管理與激勵的長效機制,文化程度高、技術能力強、經驗豐富、跨領域的綜合性人才爭奪劇烈,造成企業(yè)發(fā)展的不穩(wěn)定,一定程度上限制了企業(yè)的數字化轉型及國家數字經濟的發(fā)展。

四、區(qū)塊鏈技術與數據挖掘技術對數字經濟發(fā)展的影響

數字技術逐漸運用到市場經濟發(fā)展與企業(yè)生產經營中,不僅改變了傳統(tǒng)的企業(yè)經營模式與市場經濟形態(tài),還實現了對生產力、生產環(huán)節(jié)、生產要素、經營場所、生產規(guī)模和效率等方面的重大變革,數字化的技術、產品和服務已經由傳統(tǒng)產業(yè)形態(tài)向多維度、多層面、多鏈條的數字經濟模式加速發(fā)展與轉變,產業(yè)結構與國家經濟發(fā)展戰(zhàn)略也在數字經濟的背景下發(fā)生了轉變。當前我國在數字經濟背景下的重點數據工程建設包括數據挖掘、區(qū)塊鏈、5G通信、物聯網等新型基礎設施,其本質就是圍繞科技進步與數字經濟發(fā)展新型產業(yè)模式[26]。在數據應用的過程中,一個完整的數據生命周期分為四個階段:第一個階段為采集和傳輸;第二個階段為匯聚和交換;第三個階段為處理、應用和呈現;第四個階段為銷毀。在這一過程中,5G技術提高了數據通信傳輸的速度,物聯網技術擴大了可接入數據的廣度,二者共同完成了數據生命周期的第一個階段——數據的采集和傳輸。區(qū)塊鏈技術增強了數據生命周期的第二個階段——數據匯聚和交換的安全性和唯一性。第三個階段采用數據挖掘技術能更好展示數據的價值,應用到經濟場景中將其呈現,可以預測經濟未來趨勢。數據的匯聚與存儲強調數據的安全性與分布性,數據的應用與呈現強調數據的價值最大化。

(一)區(qū)塊鏈技術對數字經濟發(fā)展的推動作用

近年來,國內外相關企業(yè)和機構大力推進區(qū)塊鏈在數字經濟眾多領域的應用和探索,并取得了重大進展。數字經濟時代的到來,改變了人們的生活模式,對已往的信息化建設成果提出了更高的要求和挑戰(zhàn),但是目前傳統(tǒng)的互聯網所存在的特點使其難以適應現代經濟的高速發(fā)展:首先,當前的互聯網以HTTP協(xié)議作為傳輸通道,具有中心化的特點,即用戶獲取數據的過程需要通過中心化的服務器下載數據,中心化的訪問在高并發(fā)量下會限制數據的傳輸速度。其次,隨著信息化的發(fā)展,海量的數據存儲需求給傳統(tǒng)互聯網帶來了新的挑戰(zhàn),以HTTP為協(xié)議的網頁生存周期相對較短,存儲成本高,文件無法永久保留。最后,傳統(tǒng)互聯網出于安全性的考慮,對數據進行了層層保護,數據的匿名性使得用戶行為難以追蹤。信息爆炸式發(fā)展使得去中心化成為硬性需求及發(fā)展趨勢,亟待一種具有分布式存儲、防篡改、保證數據一致性的新型技術來適應數字經濟的發(fā)展,而區(qū)塊鏈技術恰好提供了一種安全可信、去中心化的數據交換網絡,并能利用非對稱加密技術對數據進行傳輸,實現數據確權和數據資產的價值。區(qū)塊鏈技術通過在線共享文檔的形式,將共享文檔分發(fā)給所有需求用戶,使得擁有這個共享文檔的用戶可以隨時修改個人數據,其操作內容都會完整記錄在操作系統(tǒng)內,同時這個文檔屬于所有用戶。

1.區(qū)塊鏈技術特性助力數字經濟發(fā)展

從區(qū)塊鏈技術特性角度來看,區(qū)塊鏈將分布式記賬(Distributed Ledger Technology,DLT)作為核心技術,具有去中心化、分布式、不可篡改、可追溯、安全可信等優(yōu)點。通過對分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、密碼學和智能合約等技術的集成,能有效解決傳統(tǒng)交易模式中的數據篡改、造假、行為作弊等問題。區(qū)塊鏈所具有的共識算法技術使得多源的數據在共享時具有一致性,解決了傳統(tǒng)互聯網在數據交換時由于缺乏統(tǒng)一接口或多源異構的數據難以存儲及共享所造成的困難。數字加密技術進一步對數據做出保護,防止數據在傳輸的過程中被篡改或偽造,為數據的安全共享交換提供了保護屏障。智能合約以唯一用戶接口、制定完善的邏輯流程來確保交易過程中合約的真實性和唯一性,其典型產品如以太坊,一個以智能合約為主要功能的公共區(qū)塊鏈平臺。另外,區(qū)塊鏈所具有的獨特的分布式記賬技術,其存儲和傳輸時所產生的計算可以處理百萬級TPS的交易,利用分布在各個節(jié)點的數據源以及各個節(jié)點空閑設備的計算力、存儲容量和帶寬,可以大幅度減少中心化計算的耗時費力等問題,大幅度降低計算和存儲的成本[27],使得利用區(qū)塊鏈技術創(chuàng)造未來“可信數據共享”“可信價值互聯網”等相關數字經濟發(fā)展具有重要的推動意義和應用價值。區(qū)塊鏈技術的特性總結及其對推動數字經濟發(fā)展所產生的主要影響如表1所示。

表1 區(qū)塊鏈技術對數字經濟發(fā)展的主要影響

2.區(qū)塊鏈應用特性助力數字經濟發(fā)展

從三個區(qū)塊鏈技術應用特性角度來看,第一,將物聯網上的各個設備所產生的數據源加載到區(qū)塊鏈網絡中,使其深度融合,從數據的交換、傳輸、通信、存儲上確保其安全、可信等問題。第二,將區(qū)塊鏈技術應用服務于實體經濟,不斷拓展其技術的典型應用空間,進一步釋放創(chuàng)新活力,例如:去中心化跨域交易、用戶隱私數據保護和證券確權等。第三,采用點對點的全鏈互聯互通的傳輸數據方式,解決數據挖掘中海量數據在傳輸和存儲時計算力短缺的問題。

3.區(qū)塊鏈技術助推數字經濟的發(fā)展方向

從區(qū)塊鏈產業(yè)數字化角度來講,區(qū)塊鏈技術能對現有產品或生產模式進行改良式創(chuàng)新,改善行業(yè)中存在的信用痛點、數據篡改和丟失的問題,如金融行業(yè)中凸顯的信用問題、金融數據不容篡改和丟失的問題。當前,區(qū)塊鏈技術已開始在金融領域中嶄露頭角,如數字貨幣、跨境支付、供應鏈金融、保險、證券等[28]。區(qū)塊鏈技術的應用可以有效提升上鏈數據的可信性和安全性,確保線下和線上相互映射,提升數據在數據平臺或業(yè)務系統(tǒng)上的可信性、安全性和一致性,促進金融業(yè)務應用場景落地,增加區(qū)塊鏈技術在數字經濟中的實用性,助力數字經濟快速發(fā)展。未來將出現由區(qū)塊鏈技術構建的新業(yè)務模型,大量的區(qū)塊鏈人才將助推數字經濟的騰飛,具體的發(fā)展方向可歸納為以下幾點[29]:

(1)區(qū)塊鏈技術不斷迭代更新,產業(yè)將飛速發(fā)展,實現更多應用場景的落地;

(2)跨鏈(公有鏈、私有鏈、聯盟鏈)互聯將成為一個重要的趨勢;

(3)編制區(qū)塊鏈行業(yè)標準,形成行業(yè)范圍的標準化應用;

(4)采用多樣性數據隱私保護機制;

(5)區(qū)塊鏈將為數據的傳輸過程提供安全性保障服務;

(6)區(qū)塊鏈人才將成為未來一個重要的人才培養(yǎng)方向。

(二)數據挖掘技術對數字經濟的推動作用

數據挖掘技術是對海量的數據進行提取和分類處理,挖掘出有價值的信息并轉換成知識的過程,幫助數據實現價值化,使數據在實際經濟應用場景中得到最大程度的發(fā)揮。在產業(yè)數字化的過程中,多數實體經濟的數字化轉型都因為使用數據挖掘技術進行了經營決策分析和市場策略優(yōu)化,幫助企業(yè)完成了相關商品預測、個性化推薦和決策支持等,拓展出更多應用場景。數據挖掘技術成為當前數字經濟發(fā)展必不可少的重要經營和決策輔助工具。數據挖掘技術融合了多個研究領域的內容,其中包括:數據庫技術、人工智能(監(jiān)督、半監(jiān)督和非監(jiān)督的機器學習)、數理統(tǒng)計學、知識工程(知識庫和知識圖譜等)、信息檢索、高性能計算以及數據可視化等相關技術。數據挖掘技術可以幫助企業(yè)、政府在內的數據使用主體將原始數據轉化為數據資產,進而提煉成為指導經營發(fā)展的可用信息。通過使用數據分析算法工具在海量數據中分析、尋找數據之間的關聯關系,建立用戶行為模型及數據模型。數據挖掘技術在行業(yè)發(fā)展、經濟分析、市場洞察等多個領域都有著廣泛的應用。通過數據挖掘技術,可以幫助數據的使用主體更好地從數據中提煉信息,創(chuàng)造新的應用場景,優(yōu)化資源配置,并幫助數據使用者做出更科學的決策。接下來將從數據挖掘技術特性助推數字經濟發(fā)展、數據挖掘技術應用特性助推數字經濟發(fā)展和數據挖掘技術在數字經濟中的應用場景三個層面闡明數據挖掘技術對數字經濟發(fā)展的推動作用。

1.數據挖掘技術特性助推數字經濟發(fā)展

數據挖掘技術特性可分為廣義和狹義兩種。廣義數據挖掘是指從大量的行業(yè)數據中發(fā)現隱藏、內在和應用的經濟應用場景信息和知識。通過廣義的數據挖掘,對經濟信息和知識進行模擬和分析,初步構建數字經濟知識圖譜框架,使各行業(yè)數據具有關聯性,對數字經濟的發(fā)展發(fā)揮潛在的互聯作用,提升整個經濟體系的數據價值。狹義數據挖掘通常是利用數據挖掘算法,結合各行業(yè)的數據,從數據中提煉出知識的過程,將廣義的數據挖掘現實化,轉換為經濟應用場景,它是經濟應用場景建模的重要環(huán)節(jié)和關鍵。數據挖掘技術與數字經濟應用場景相關度較高的技術方法有關聯規(guī)則挖掘、聚類分析、分類分析、回歸分析等數據挖掘技術。

(1)關聯規(guī)則挖掘

關聯規(guī)則挖掘是數據挖掘在數字經濟應用里最常使用的方法之一。該方法主要是反映經濟事件之間的關系和依賴度,可以挖掘出無明顯相關性的兩個獨立事件內在的關聯關系。為呈現獨立經濟事件數據的關聯規(guī)則,需設定兩個事件的閾值,即最小支持度和最小可信度,分析二者之間的提升度。最小支持度即最低聯系程度,要挖掘經濟事件之間的關系,須滿足事件之間規(guī)定的最小支持度?？尚哦纫部梢杂眯g語“置信度”來表達,通常情況下算法里的置信度值都具有小于1的規(guī)則[或采用百分比的表示方法,如某某置信度:0.18(18%)或0.95(95%)]。事件集的置信度除以支持度得出提升度,有三種表現形式:一是當提升度等于1時,表示二者并無關聯關系;二是當提升度大于1時,反映兩個事件發(fā)生的可能性呈正相關關系;三是當提升度小于1時,反映二者呈反向相關關系。一般通過設定最小支持度,以事件所包含的數據集為基礎,對可信度進行計算,利用二者比例分析結果計算出提升度,以此判斷獨立事件之間的關聯關系,推斷事件之間的相關度和擬合情況。關聯規(guī)則挖掘的技術特性支持營銷策略制定、促銷商品組合、銷售情況復盤、經濟事件關系分析等應用場景。

(2)聚類分析

聚類分析屬于無樣本集的事件集數據歸類,通過類知識描述一類經濟事物,這類事物具有一定意義上的共同特征屬性。聚類分析通過設定一個簇按照相似性歸成若干類別,使屬于同一類別的個體之間的差別小,而在不同類別上的個體間的差別大。聚類分析可以對數據直接進行分析,而不需要對數據進行分類,重點對數據中存在的對象關系信息進行挖掘。聚類分析的幾種典型的應用場景包括精準營銷和消費評估能力,在企業(yè)數字化轉型及行業(yè)數字化的過程中有著廣泛的應用前景。

(3)分類分析

分類分析屬于有樣本集的事件集數據歸類,其典型特點為預測型數據挖掘。分類分析結合分類類型和規(guī)則,對原始經濟數據進行分類,從每一種類型中提出不同的類型值。分類分析支撐已知的類別表及其所包含的數據對象和訓練集,其過程為:建立分類規(guī)則,整理數據集,創(chuàng)建分析模型,確定分類結果,最后得到連續(xù)的或離散的預測值。分類分析的目標是根據樣本數據形成的類知識對源數據進行分類,進而也可以預測未來數據的歸類。在個人征信評估、用戶人群圈選與廣告投放、用戶行為模式挖掘與預測等經濟場景中有著廣泛的應用前景。分類分析主要包括:決策樹、貝葉斯分類、神經網絡、遺傳算法與進化理論、類比學習,或其他(粗糙集、模糊集)方法。

(4)回歸分析

回歸分析是一種預測性的建模技術,它研究的是因變量(目標)和自變量(預測器)之間的關系,主要包含三個度量:自變量的個數、因變量的類型以及回歸線的形狀。不同于分類分析預測的屬性值是一個標簽,回歸分析是數值類預測,預測的屬性是數字的,即希望的預測結果呈現出一個具體的數值?；貧w分析方法通常用于預測分析的應用場景較多,例如,基于歷史經營數據預測公司未來的利潤或股價,利用時間序列模型以及發(fā)現變量之間的因果關系,結合公司經營現狀,改善經營狀況和模式,提升公司生產能力,助力公司經濟發(fā)展。

這四類技術對于推動數字經濟發(fā)展所產生的主要影響如表2所示。

表2 數據挖掘技術對數字經濟發(fā)展的主要影響

2.數據挖掘技術應用特性助推數字經濟發(fā)展

從數據挖掘技術在數字經濟中應用特性角度來看,數據挖掘技術隨著人工智能逐漸進入人們的視野與生活,并在很多經濟智能化場景中取得了巨大進展。數據挖掘技術被應用在機器學習,如SVM支持向量機、貝葉斯動態(tài)序列、聚類和分類等算法。使用數據挖掘技術之前,應該具有海量的數據,處理海量數據需要一個存儲和計算的系統(tǒng),有相應模塊多數據進行分布式、存儲、調度等處理,數據挖掘技術對處理后的數據要進行分析和挖掘,使算法與數據之間相輔相成,產生出更多更好的經濟方面的應用場景。

3.數據挖掘技術在數字經濟中的應用場景

數據挖掘技術在數字經濟中所涉及的方法包括關聯規(guī)則挖掘(關聯分析)、聚類分析、分類分析和回歸分析。分類分析的應用場景比較多,如醫(yī)院可能希望將患者患某種疾病的風險分類為高、中、低三個類別。學校會將學生成績分類為優(yōu)秀、良好、合格或不合格。電商網站可能會根據用戶行為,把購物車物品的購買率分類為極有可能購買、可能購買、可能不會購買和不會購買的類別,實現用戶行為精確分析,提升電商平臺經濟效能。關聯規(guī)則挖掘有“超市購物籃分析”和“尿布與啤酒”兩個比較典型的數字經濟應用場景,目的是結合購買行為數據,通過分析顧客放入購物車內的不同商品之間的聯系,挖掘出顧客的消費習慣,推薦商品給顧客,提升商品的推廣能力,實現精準營銷。

通過數據挖掘技術,將行業(yè)數據里有用的信息和知識提取到行業(yè)數據集,構建商業(yè)決策分析、稅務變化與稅收查詢、客戶狀態(tài)分析、企業(yè)成本分析、投資風險預警、貸款欺詐告警、國民經濟預測、市場趨勢變化等應用場景[30]。接下來,將具體列舉幾個數據挖掘技術在數字經濟中的典型應用場景:

一是精準營銷場景:在數字化的商業(yè)發(fā)展應用中,數據挖掘技術應用聚類分析的方法幫助企業(yè)在戰(zhàn)略規(guī)劃中進一步做出市場細分和用戶群圈選。通過對不同的會員客群進行購買模式和消費習慣的歸類,切分出潛在市場,分析具體的消費行為。

二是用戶畫像場景:基于用戶的行為數據、移動社交數據,利用大數據技術,對每個用戶所具有的相似特征進行提取,然后通過為用戶打上如年齡、性別、興趣愛好、購物習慣和消費記錄等的標識特征標簽,繪制基于用戶數據分析的用戶畫像。消費者畫像為營銷提供有用的決策,幫助企業(yè)和公司對消費者進行精準營銷。

三是保險投保者分組場景:保險公司可根據投保者的收入、年齡、購買的保單類型或先前的索賠經驗對客戶進行分組。例如,通過對不同收入人群進行分組,結合汽車價值分類,以優(yōu)化汽車保險單的設計。

五、對策和建議

利用數字化技術提升數字經濟發(fā)展已成為當前學術界的共識。運用云計算、數據挖掘、物聯網和區(qū)塊鏈等數字技術手段,結合政策扶持及人才培養(yǎng),全方面提升數字經濟的發(fā)展水平。從產業(yè)創(chuàng)新、關聯和融合、數據深度融合、數字技術及應用場景的角度出發(fā),以政策、法規(guī)、標準、規(guī)范和綜合性高素質人才培養(yǎng)為支撐,以農業(yè)、制造業(yè)和服務業(yè)為底層數據支撐,以區(qū)塊鏈技術實現安全可信節(jié)點為保障,構建數字經濟數據資源池,利用數據挖掘技術對數據進行深度加工,實現數字經濟應用場景,如圖3所示。

圖3 區(qū)塊鏈技術與數據挖掘技術對數字經濟的推動作用

(一)通過政策扶持,加強數字技術與經濟融合力度

數字經濟持續(xù)有效的健康發(fā)展離不開國家相關政策的干預與支持,應在數字技術、數據和經濟這三個方面提升行政干預力度。第一,數字技術方面,根據具體商業(yè)模式和行業(yè)特點,著力發(fā)展數字經濟相關技術的重點領域專業(yè)化制度建設,完善相關政策和法律法規(guī),提升數字經濟的發(fā)展空間。第二,數據方面,數據與傳統(tǒng)的土地、勞動力、金錢、技術等方面一樣,正逐步成為重要的生產要素。因此,繼續(xù)培育數據元素、保護數據資源、開放和共享數據、最大化數據利用價值以及改進數據元素至關重要。數據要素的流通效率和市場活力,成為推動經濟高質量發(fā)展的新動力。第三,經濟方面,加強數字技術、數據和經濟的綜合政策的制定和發(fā)布,提升數字技術與經濟的融合力度。

數字經濟發(fā)展需要在一定范圍內保障其獨立性,在保證市場經濟健康發(fā)展的前提下,適當降低行政干預力度。在科學合理研究制定審查規(guī)范政策體系時,要根據數字經濟發(fā)展特點來執(zhí)行,從源頭上杜絕因行政干預不當造成的數字領域資源配置低效,在數字經濟的發(fā)展中有效防止行政權力不當干預公平競爭。一方面,要根據具體商業(yè)模式和行業(yè)特點,著力發(fā)展數字經濟重點領域的專業(yè)化制度建設,完善相關法律法規(guī),提高監(jiān)管過程中的確定性;另一方面,刺激數字信息要素的持續(xù)創(chuàng)造,從而幫助數字要素資本的擴張。

(二)利用區(qū)塊鏈技術保障數據的安全可信、真實可靠、歸屬權明確

安全可信節(jié)點使用區(qū)塊鏈技術架構,運用哈希值、默克爾樹、鏈表結構構建一個可溯源和防篡改的總賬本,采用IFPS內容尋址協(xié)議,在分布式系統(tǒng)的每個節(jié)點實現安全可信數據加密傳輸和交換。通過安全可信傳輸和交換網絡,對銀行、證券、保險、交易、個人消費、生產和經營等數據進行保護,劃分數據權利界限,解決數據確權、共享、交換、傳輸、安全可信的問題,使各個領域之間達成數據使用、共享和交換的共識,采用智能合約機制減少人工參與,確保數字經濟健康的發(fā)展。

(三)利用數據挖掘技術充分發(fā)揮數據價值,提升數智化水平

數據處理采用數據挖掘技術的支持向量機、線性回歸、決策樹、聚類和貝葉斯序列等算法,對預處理之后的數據進行分析和處理,結合多源數據及經濟學理論和模型,挖掘數據中潛在的價值。對已建立的應用場景的數據挖掘算法模型不斷地訓練和測試,最終形成數據智能場景模型,如:投資風險預警、業(yè)務關聯分析、信貸欺詐告警等模型,提升數字經濟數智化水平。

(四)加大數字化轉型的綜合性人才培養(yǎng)力度

加大數字技術、數據管理與經濟發(fā)展的綜合性人才培養(yǎng),建立健全人才培養(yǎng)機制,是企業(yè)實現數字化轉型的必經階段,也是保證數字經濟長效發(fā)展、持續(xù)創(chuàng)新的必要手段。為實現國民經濟快速增長,應聯合高校和研究機構,制定相應的人才培養(yǎng)計劃,開設數字經濟理論、技術應用的相關學科,開展數字經濟學術論壇,聚集多方數字經濟綜合人才,完善人才體系建設,有序地推動數字經濟高效健康發(fā)展。同時,高素質綜合人才的培養(yǎng)方向不僅應聚焦到專業(yè)內容本身,還應加強對數據、數字技術和數字理念等方面的引導。

六、結論與展望

數字經濟的發(fā)展是以數據為基礎,以新興數字技術為核心,基于信息化的建設成果,與實體經濟相融合,推動數字產業(yè)化、產業(yè)數字化,增強數字化治理水平,促進各個產業(yè)智能化協(xié)同發(fā)展。本文選取了兩種新型數字技術作為重點分析內容,闡述了區(qū)塊鏈技術和數據挖掘技術對數字經濟的影響及重要性。本文對數字經濟推動作用研究的新突破如下:

第一,區(qū)塊鏈技術作為一種顛覆性革命技術和一種底層存儲技術基礎設施技術,與數據挖掘、人工智能、物聯網等技術可以相互促進和融合發(fā)展,聯合開創(chuàng)更多更大的價值空間,不斷創(chuàng)新各類應用場景,加快商業(yè)場景落地[31]。區(qū)塊鏈可與人工智能融合使用,對數據的采集、匯聚和共享有著重要的支持作用。

第二,通過利用算法挖掘數據的價值,提煉重要信息為數字經濟的發(fā)展創(chuàng)造新的應用場景。特別是當數據量以PB級別的積累和存儲,形成海量數據時,一些簡單的查詢和統(tǒng)計功能已經不能滿足各領域的需求,這一現象在經濟領域尤為顯著。

通過對區(qū)塊鏈技術和數據挖掘技術的特點、應用特性等方面介紹,分析了發(fā)展數字技術對于數字經濟發(fā)展的意義,總結了在當前政策背景下數字經濟發(fā)展存在行業(yè)發(fā)展不平衡、數智化發(fā)展程度不均勻、存在數據安全與確權問題、缺乏數據方面的綜合性人才等問題,并提出了數字經濟發(fā)展的藍圖規(guī)劃和四點對策建議。

數字化轉型已經進入到經濟、社會、政府治理、軍事作戰(zhàn)和國家戰(zhàn)略規(guī)劃等各個領域。未來,通過數字技術的不斷優(yōu)化提升,管理制度的不斷完善,人才機制的建立健全,數字化轉型在提升企業(yè)轉型創(chuàng)新、優(yōu)化政務和軍事作戰(zhàn)等方面還有較大的潛力和發(fā)展空間,數字經濟也會逐漸趨向更加健康、穩(wěn)定、有序、可控的發(fā)展。