章节

长三角地区大数据产业一体化发展研究

摘要

本报告研究分析了长三角地区大数据产业发展现状和特征,指出其总体上处于国内领先水平,在产业基础、新型基础设施、科创实力等方面具备较强优势;从政府、产业、平台基础设施三个层面来看,目前长三角地区大数据产业发展面临的突出问题和瓶颈主要集中在要素配置、标准法规、人才短缺、安全风险等领域。通过梳理和总结发达国家大数据产业发展的实践经验与教训,针对长三角地区大数据产业一体化发展过程中存在的突出问题和瓶颈,结合大数据产业发展趋势,给出了借力数字经济促进长三角地区大数据产业一体化发展的相关思路与建议。

作者

王红霞 ,上海社会科学院城市与人口发展研究所研究员。
于辉 ,上海社会科学院经济研究所副研究员,主要研究方向为政治经济学。
张国梁 ,上海社会科学院经济研究所人口、资源与环境经济学硕士研究生,主要研究方向为资源环境经济学。
郑宸 ,上海社会科学院经济研究所硕士研究生,主要研究方向为产业经济学。

参考文献 查看全部 ↓
  • 顾天安:《大数据驱动政府治理创新的国际经验与启示》,《发展研究》2020年第2期。
  • 杜钰、李天云、王谦:《大数据产业研究:本土实践、域外经验与未来展望》,《决策与信息》2020年第1期。
  • 陈伟巍:《大数据交易数权保护法律问题研究》,贵州民族大学学位论文,2019。
  • 谢卫红、樊炳东、董策:《国内外大数据产业发展比较分析》,《现代情报》2018年第9期。
  • 邸晓燕、张赤东:《基于产业创新链视角的智能产业技术创新力分析:以大数据产业为例》,《中国软科学》2018年第5期。
  • 张影强、张大璐、梁鹏:《发达国家推进大数据战略的经验与启示》,载中国国际经济交流中心编著《国际经济分析与展望(2017~2018)》,社会科学文献出版社,2018。
  • 陈加友:《国外大数据发展经验对我国大数据发展的启示研究》,《中国市场》2017年第26期。
  • 房俊民、田倩飞、徐婧、唐川、张娟:《全球大数据产业发展现状、前景及对我国的启示》,《中国科技信息》2015年第10期。
  • 刘小刚:《国外大数据产业的发展及启示》,《金融经济》2013年第18期。
  • 阿里研究院:《打造全球数字经济高地:2019数字长三角一体化发展报告》,2019年10月。

长三角地区大数据产业一体化发展研究

可试读20%内容 PDF阅读 阅读器阅览

试读已结束,剩余80%未读

¥15.69 查看全文 >

VIP免费

章节目录

  • 一 长三角地区大数据产业发展现状
    1. (一)长三角地区大数据产业发展的基础优良、领先全国
      1. 1.高度的信息化水平
      2. 2.丰富的数据资源
      3. 3.不断完善的数据基础设施
    2. (二)探索形成了大数据产业发展的新模式、新机制
    3. (三)区域创新创业实力强劲,正在培育形成行业“双创”高地
    4. (四)大数据产业人才培养多样化,行业人才资源丰富
    5. (五)长三角地区三省一市大数据产业发展的区域差异特征明显
    6. (六)上海大数据产业引领长三角地区发展
      1. 1.上海拥有极其丰富的数据资源和大数据技术优势
      2. 2.上海在大数据应用与金融发展、金融服务方面独树一帜
      3. 3.大数据产业在上海大都市的空间集聚特征和优势突出
  • 二 长三角地区大数据产业一体化发展面临的问题与挑战
    1. (一)长三角地区大数据产业一体化发展的数据要素统一市场建设滞后
    2. (二)长三角地区公共数据开放水平参差不齐,对大数据产业一体化进程的影响明显
    3. (三)在数据安全、数据隐私保护和协同性监管方面亟须发挥引领和示范作用
    4. (四)大数据标准化规制和技术创新力度亟待进一步加大
    5. (五)大数据产业一体化发展的专业人才队伍建设急需培育区域性优势
  • 三 大数据产业发展的国际经验与启示
    1. (一)利用既有数据资源禀赋和技术开展大数据应用创新,创造更多价值
    2. (二)促进政府拥有的数据和信息共享及使用,让政府公共数据赋能经济
    3. (三)数据流通和交易渠道及流程相对规范
    4. (四)人才和技术是大数据产业进步的后续推力
    5. (五)构建开放平台,通过开源项目和打造技术开源社区推动大数据应用技术创新
    6. (六)以标准体系建设促进数据治理保障和推动大数据产业发展
    7. (七)注重数据隐私保护立法和监管,以隐私保护作为大数据产业发展的基石
  • 四 借力数字经济转型促进大数据产业一体化发展
    1. (一)以数据价值化推动数据要素在产业内聚集并变现
      1. 1.科学有序推进数据价值化
      2. 2.促进价值化数据要素生产与集聚,加快形成完整的数据要素供应链
    2. (二)以数字产业化推动大数据应用技术创新
    3. (三)以产业数字化赋能大数据产业和实体经济转型发展
    4. (四)以数据标准化、规范化和安全化加强数据使用和保障数据安全
      1. 1.立法保护数据安全
      2. 2.加强大数据标准化研制
    5. (五)以数字化治理完善治理体系、提高城市治理能力、促进区域一体化进程

章节图片/图表

查看更多>>>