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主题:数据 下载地址:论文doc下载 原创作者:原创作者未知 评分:9.0分 更新时间: 2024-02-29

数据论文范文

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目录

  1. 一、数据红利的内涵
  2. 二、数据红利的作用机理

《释放数据红利培育壮大新动能》

该文是数据类论文范文文献和红利和动能和培育壮大相关在职开题报告范文.

关键词:数据红利;数字经济;新动能

中图分类号:F49 文献标识码:A

收录日期:2018年10月18日

随着互联网的快速普及,全球数据呈现爆发式增长,信息化发展进入大数据时代.而大数据时代,数据技术不仅仅是提升技术水平的工具,更是重塑经济社会发展的主要驱动力量.数据技术越普及,积累的数据就越多,数据越多,知识含量越大,就越有使用价值,以此产生滚雪球式的良性循环.在此过程中,不断孕育、释放出“数据红利”,推动经济社会发展产生革命性变革.2016年,世界银行在《世界发展报告》里正式提出了“数据红利”概念,把“数据红利”定义为由互联网的广泛应用而产生的发展效益.这个效益不仅能促进经济增长,还体现在促进公平正义,改善社会治理等方面.可以说,“数据红利”对经济社会发展产生了全面、持久的影响,是促进经济创新增长的新动能.那么,新时期必须找到实现高质量发展的新支撑点,抓住新一代信息技术革命的历史机遇,最大限度地释放数据红利,这是提升我国经济发展质量和中长期增长潜力的重要实施路径.

一、数据红利的内涵

受益于互联网的快速发展和广泛应用,新常态下的中国经济发展速度虽然慢了下来,但是发展动力发生了转换、发展质量得到了提升,经济结构也在不断优化.概括来说,互联网带来的数据红利主要体现在以下三个方面:

(一)数字经济成为驱动经济增长的动力源泉.近年来,数字技术与传统经济的深度融合,催生了高速增长、快速创新的数字经济.G20杭州峰会发布的《二十国集团数字经济发展和合作倡议》中提到,数字经济是指以使用数据化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动.从理论上来说,数字经济促进经济增长主要体现在两个方面:一是数字技术不仅能改善企业技术水平,提高生产效率,还能降低交易成本,帮助企业开发市场,促进供需平衡,从而拉动消费,促进增长;二是互联网和企业的深度融合,不断衍生、创造出新模式新业态,成为促进经济增长的创新力量.经过近些年的快速发展,数字经济已经在经济发展中起到引领和主导作用.2016年,中国数字经济规模总量达到22.58万亿元人民币,同比增长接近19%,跃居全球第二,占GDP比重达到30%.阿里、腾讯、百度等一大批具有国际影响力和竞争力的互联网企业不断涌现,在全球互联网企业市值20强中,中国企业占了8席.牛津经济研究院和埃森哲提出了经济体数据化密度指数,并指出提高经济体的数据化密度能显著提高经济增长速度,如果数据化密度在5年内增加10分(100分制),将使新兴经济体增长率提高0.5个百分点.

(二)数字技术提升经济发展质量.高质量的经济发展是指体现创新、协调、绿色、开放、共享发展理念的发展,是能够更好地满足人民日益增长的美好生活需要的发展,主要实现路径是推动质量变革、效率变革、动力变革.数字技术的广泛使用加速了传统产业的三大变革.以共享经济为例,网约车的兴起,降低了客户等待时间、司机空驶时间,提高了叫车效率,在一定程度上缓解了打车难问题.另外,在不增加车辆、人力等资源投入的情况下,依靠平台模式和科技创新为用户提供出租车、顺风车、专车等多种选择,满足消费者高品质出行需求,实现了绿色发展、高质量发展.根据《2016智能出行大数据报告》,2016年滴滴顺风车和专快车(含拼车)全年直接和间接减少了144.3万吨二氧化碳排放,相当于近91万辆小汽车行驶一年所排放的二氧化碳量,或4,811万棵树一年吸收的二氧化碳量.

(三)数字技术推动政府服务和社会治理变革.“互利网+政府”正在推动政府服务和社会治理的深刻转型.让信息多跑路,让群众少跑腿,成为当前中国政府优化公共服务的生动缩影.浙江“最多跑一次”改革(群众和企业到政府办事最多跑一次)持续推进,已初步实现了用“数据跑路”代替“人跑腿”的模式.数据技术在提供便民服务的同时,也给国家治理方式带来重大变革,“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”正在成为社会治理模式的潮流.如,在宏观经济调控领域,数据驱动的“精准治理体系”将逐渐成为现实.美联储通过搜索社交媒体预测“美国失业率”,利用搜索引擎数据建立“美国消费者信心指数”;Google研发“谷歌物价指数”反映通货膨胀情况,这些创新应用为国家宏观调控提供了新的思路和更加实用的工具.

二、数据红利的作用机理

数字技术的快速进步,推动数据经济不断创新、高速发展,持续释放着数据红利.那么,进一步的问题就是数字技术如何推动经济社会创新发展,数字红利的作用机理是什么呢?

(一)数据成为关键生产要素.传统经济增长理论认为,促进经济增长的生产要素包括土地、资本和人口,后来又将人口素质纳入考虑范畴,称为人力资本.大多数经济增长模型都是建立在这三个要素基础上的.如果增加三个要素的投入量,或者因为技术进步导致全要素生产率的提高,便会带来经济增长.

在大数据时候,数字的普及、融合和应用对经济增长产生了革命性影响.数字技术具有基础性、通用性、外溢性特征,可以被广泛应用于各个行业,促进全要素生产率的提升,从而重塑整个经济形态.经济社会活动产生数据、数据蕴藏丰富信息、信息挖掘得到知识、知识驱动经营决策和社会治理,以此循环往复,周而复始,不断提升和完善经济社会发展水平.当前,数据已经成为一种全新的关键生产要素.更为重要的是,与其他传统生产要素相比,呈现出一些独特的优势:如规模效应、与其他要素融合而产生的化学反应、近乎取之不竭用之不完等,这些特征对传统经济增长模型提出了挑战.

(二)数据技术降低信息不完全和不对称性,提升资源配置效率.信息化时代之前,一些交易的成本太高,导致没有市场.主要分为两种情形:一是双方有潜在的有利交易,但彼此不知道对方的存在;二是一方掌握的信息远远多于另一方,买卖雙方之间的信息不对称,缺乏透明度导致这些交易不会发生.经济理论将以上两种情况归纳为是信息不完全和不对称性,称之为市场机制的不足,经常会导致市场失效.数字经济在一定程度上打破了上述市场信息不完全和不对称假说,使市场配置资源更加有效率.一是数字经济产生了大量充分而可信的信息.在信息化时代,全社会产生的数字信息呈现爆炸式增长,传播速度快,公开程度高.互联网公司每天都在记录用户的消费、社交、出行、搜索等信息,几乎涵盖了个人日常生活的方方面面.高频次、多角度、长时期相互验证的海量数据使信息的可信度显著提高,建立在此基础上的精准营销、精准服务大幅度改善了客户体验,刺激了消费需求;二是大数据和云计算为代表的新一代信息技术发展迅猛,极大地提升了将信息转化为知识的能力.与传统的因果推理不同,大数据是对海量数据做统计性的搜索、比较、聚类等分析归纳,研究的是两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,即相关性.相对人类来说,人工智能、机器学习等技术在相关性分析上潜力巨大.Google正是基于分析用户搜索行为与流感之间的相关性,提前美国卫生部门两周预测到流感的发生.总之,海量、可靠而且能够挖掘使用的信息,让市场功能更加健全,让市场机制在资源配置中的决定性作用得到更加充分的发挥.

言而总之:该文是一篇关于数据方面的大学硕士和本科毕业论文以及红利和动能和培育壮大相关数据论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.

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