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    2021-06-22 19:39:57

    职业生涯环境分析-职业环境分析.doc

    职业生涯环境分析-职业环境分析

    环境分析与职业认知环境分析与职业认知

    本章要点:帮助当代大学生认清所选职业在社会大环境中的发展状况、技术含量、社会地

    位、未来发展趋势等。进行职业环境分析的要求是,通过职业环境分析弄清职业环境对职业

    发展的要求、影响及作用,对各种影响因素加以衡量、评估并做出反应。关注当前热点职业

    有哪些?发展前景怎样?社会发展趋势对所选职业有什幺影响?要求如何?

    学习目标:通过本章的学习,让学生在求职前了解社会职业环境、企业环境和职业环境的

    具体情况。增强职业探索及环境分析意识;了解职业世界,建立职业数据库;掌握职业分析

    的方法和内容;提高职业认知能力,规划自己的职业生涯。

    第一节 职业环境分析

    一、社会环境分析

    所谓社会环境分析,就是对我们所处的社会经济环境、政治环境、法制环境、科技环

    境、文化环境等宏观因素的分析。社会环境对我们职业生涯乃至人生发展都有重大影响。通

    过对社会大环境包括国际、国内与所在地区3个层次的分析,来了解和认清国际、国内和自

    己所在地区的政治、经济、科技、文化、法制建设、政策要求及发展方向,以更好地寻求各

    种发展机会。

    总体来说,我们现在面临一个非常好的宏观环境,社会安定,政治稳定,经济发展迅速,

    并与全球一体化接轨,法制建设不断完善,文化繁荣自由,尖端技术、高新技术突飞猛进。

    因此,在这个大前提之下,我们需要特别注意的是职业环境的变化。

    (一)经济环境

    1.经济形势

    谈到当前中国经济环境,不能不谈全球性的经济危机。有人说,中国经济会遭遇到前所

    未有的挑战和困难;也有人说,中国经济会有着比北京奥运会更好的发展机遇和契机。那么

    中国的经济环境到底是怎么样的呢?

    大家都知道,经济有一个发展周期性,有繁荣时期,有衰退时期。当前由美国引发的金

    融危机席卷全球,使得当前全球经济处于一个衰退低谷期。由于经济全球化趋势和中国经济

    不断深入地参与国际化分工,中国经济和世界经济尤其是美国经济唇齿相依,无法独善其身。

    美国经济的衰退直接导致我国不断萎缩的贸易出口量和持续高攀的失业率。目前,中国沿海

    大部分中小企业或者缩小生产规模或者不得不面临破产,出口面临着窘境。这样就会直接导

    致另外一个问题,大量工人面临失业。我们从前几年的“民工荒”到现在的“民工慌”可以

    看出变化的一个趋势。前几年,沿海企业招不到农民工到今年大量农民工找不到工作,不得

    不面临失业或提前返乡。这就是中国的一个发展现状。

    但中国的经济现象很奇怪,即便国内遇到这样的大问题,经济的宏观大势还是被许多国

    家看好甚至被寄予厚望。

    由于作为金砖四国的一国,更是作为一个发展的大国。消费市场潜力巨大,有着巨大的

    发展空间。这几年经济增长率普遍高于其他国家,许多企业商人都看好中国这片市场,大量

    的资本纷纷流向中国,这给了中国经济注入了许多血液和活力。在当前的经济危机下,也许

    中国正在伸展自己的肌肉,向世界发出一个强有力的信号。中国正在重塑未来世界经济秩序

    中扮演一个更加坚定而自信的角色。

    2.人才市场供求状况

    人才市场的供求状况对职业选择和职业发展有着重要的影响。如果某职业或者某行业

    的人才供不应求,则职业选择和职业发展的机会增多;相反,某类人才供过于求,职业选择

    和职业发展的机会就会减少。比如普通的计算机专业毕业生,在02年以前是供不应求的情

    况,但是随着社会的发展,此类人才现在处于过盛阶段即供过于求。

    3. 经济发展水平

    在经济发展水平高的地区,企业相对集中,优秀企业也比较多,个人职业选择的机会也

    就比较多,从而有利于个人职业发展;相反,在经济落后的地区,个人职业发展就会受限制。

    (二)政治法律环境

    政治法律环境是指一个国家或地区的政治制度、体制、方针政策、法律法规等方面。这些

    因素常常制约、影响企业的经营行为,尤其是影响企业较长期的投资行为。

    (三)文化环境

    社会文化是人类在创造物质财富过程中所积累的精神财富的总和,它体现着一个国家或

    地区的社会文明程度。作为影响企业市场营销活动的社会文化环境,通常是指在一定社会形

    态下的教育水平和道德规范、价值观念、宗教信仰以及世代相传的风俗习惯等被社会所公认

    的各种行为规范。

    (四)价值观念

    价值观念是指人们对社会生活中各种事物的态度和看法。生活在不同社会环境下,人们

    的价值观念会相差很大。

    二、行业环境分析

    行业环境分析包括对目前从事或拟从事的目标行业的环境分析。其内容应包括行业的发

    展状况、国际、国内重大事件对该行业的影响,目前行业的优势与问题、行业发展趋势等

    等。

    行业与职业不同,行业是企业的集合。从事同类产品的生产销售企业或提供类似服务的

    企业达到一定的数量才形成一个行业。例如,家电行业,就包括生产电视机、空调、冰箱、

    洗衣机等不同类型具体产品的若干家企业。在同一行业内

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    目录

    P1 技术经济学概述

    应用范围

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    时代背景

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    解决问题

    解决问题之一:通过技术创新开发新产品
    解决问题之二:实现技术可行、经济合理的技术创新
    解决问题之三:评判创新创业项目的可行性

    P2 技术和经济学

    技术的概念

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    硬技术与软技术的分类

    硬技术:即物质形态的技术,包括专利、生产工艺等,表现形式是劳动工具,是生产力发展水平的代表。
    软技术:指知识形态的技术,包括工艺规程、生产组织、管理技术、预测与决策技术、服务、推销的方法与技巧等等。

    科学与技术的区别

    科学的任务:认识客观世界
    技术的任务:改造客观世界
    科学创造知识的研究
    技术综合应用知识满足需要的研究

    经济学的概念

    在管理学中,经济学指的是人们为了相互的关系而人为设定的一些制约,有时候也叫游戏规则、制度。

    “经济学”(Economics)就是在一定制度下研究这些具有稀缺性的资源如何配置和利用的一门学科。

    P4 技术与经济的关系(对立统一)

    经济是技术发展的基础,技术是推动经济发展的根本动力

    P5 技术经济学概念和研究对象

    概念

    技术经济学是一门技术学和经济学相结合的交叉学科,是介于自然科学和社会科学之间的一门学科。解决的问题是技术实践活动的正确选择和合理利用,从而取得最大经济效果的一门学科。

    研究领域

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    P5 技术经济学的研究内容、原理和方法

    各层面内容

    项目层面:评判可行性

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    企业层面

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    产业层面

    区域层面

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    国家层面

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    学科基本原理

    方法论

    系统分析方法

    把要解决的问题作为一个系统,对系统要素进行综合分析,找出解决问题的可行方案。

    方案比较分析法

    借助于一组能从各方面说明方案技术经济效果的指标体系,对实现同一目标的几个不同方案进行计算、分析、比较和筛选,从中评选出最优方案的一种分析方法。

    定量分析与定性分析相结合的方法

    技术经济系统是方案的评价涉及技术、经济和社会多个复杂层面,部分内容可以量化分析,用数理的方法解决,系统中大量无法量化因素,只能采取的定性的描述、分析、逻辑推理与判断来解决,只有定量分析与定性分析相结合的方法才能达到准确评价项目的目标。

    静态分析和动态分析相结合的方法

    静态分析是对事物发展某一确定状态的分析与评价,动态分析是对事物发展全过程的全面系统的评价,动态分析是各种静态分析的连续化分析。

    P6 技术创新的价值、定义、特征

    价值

    技术创新是经济增长的根本动力,经济的持续增长来源于技术创新的持续活跃。
    技术创新是企业生存发展的需要,是企业实现跨越式发展的必经之路;

    定义

    创新的五种形式:引进新产品、采用新技术、开辟新的市场、控制原材料新的供应来源、引入新型的工业组织形式。即产品创新、技术创新、市场创新、原材料创新、组织形式创新

    技术创新
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    特征

    (1) 技术创新是一种经济活动;
    (2)技术创新活动是一个过程,它包括研究、
    开发、设计、制造、营销等各个方面;

    P7 技术创新的过程模式

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    技术推动

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    市场需求拉动

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    耦合模式

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    整合模式(并行模式)

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    系统集成及网络化模式(相互之间均有影响)

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    P8 技术创新理论的形成和发展

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    要素

    技术创新的要素:创新的机会,创新的环境、创新的支持系统和创新者

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    过程

    技术创新的过程:将发明的新思想通过研究、开发、生产演变为新技术、新产品和新服务。
    链式过程:适合创新目标明确,市场需求和技术变化都不太快,技术推动为主的环境。
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    环式过程:适合市场需求和技术变化都快,密切关注环境变化。
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    动力模式

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    AU过程模式

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    P9 技术创新战略及其选择

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    自主创新战略

    指创新主体以自身的研究开发为基础,实现科技成果的商品化、产业化和国际化,
    获取商业利益的创新活动,又称为内源创新战略。

    优势:有利于创新主体在一定时期内掌握和控制某项产品或工艺的核心技术,在一定程度上左右行业的发展方向,从而赢得竞争优势;
    劣势:需要巨额的投入,风险较高,自主创新主要适用于少数实力超群的大型跨国公司。

    模仿创新战略

    模仿创新战略:指创新主体通过学习模仿自主创新者的方法,引进、购买或破译自主创新者的核心技术和技术秘密,并以其为基础进行改进的做法。

    合作创新战略

    指企业与科研机构、高等院校之间、其它企业间联合开展创新的做法,是自主创新与模仿创新相结合的创新战略。

    优点:能缩短企业技术创新时间,增强企业竞争地位,有助于企业打破行业壁垒,以较低的成本进入新产业,复杂制造行业的技术创新战略常常选择这一种。

    P10 技术创新的商业模式

    商业模式是一套确立企业生存和发展的目标体系,它反映企业商业活动的价值创造,价值提供和价值分配。

    谁是我的客户?
    客户最大的需求是什么?
    我们应为这些客户提供什么产品或服务?
    我们应如何有效持续地为客户提供这些产品和服务?

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    核心竞争力:指别的企业或个人在短期无法模仿和复制的竞争优势与核心能力.
    合作伙佯∶指企业为了实现价值创造和供应链上下游企业形成的合作关系网络。
    资源配置∶指优化企业内外够的资源,将独特的顾客价值诉求创造出来。
    成本结构∶指成本构成,当某种生产要素占企业成本比重过高时,该要素便成为企业的主要风险
    价值主张:指用户需要厂商创造出来的价值
    客户关系∶指企业为实现价值与名户建立的包括交易、通信、交付、合同、联盟等一系列关系。
    分销渠道:指产品从生产者手中闷消费智手中转移过程中经过的通道。
    盈利模式∶指企业通过自身以及利益相关者资源的整合,形成的一种实现价值创造、价值获取、利益分配的商业架构.
    目标客户∶指企业或商家提供产品、服务的对象,

    P11 企业核心能力体系

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    P12 技术进步与经济发展

    技术进步

    狭义的技术进步︰工程技术或生产劳动手段的变革,其中生产劳动手段包括生产工具能源设施、基础设施三个组成部分,关注的是在“硬技术”方面所取得的进步。

    广义的技术进步∶在产出增长中不能用劳动力和资本投入等生产要素解释的其他要素之和,是可以借助生产函数定量测度的对经济增长的贡献。
    广义技术进步包括“硬技术”方面的进步,还包括组织管理技术的提高、劳动者技能的提升、决策方法的改进、资源配置方式的改善等“软技术”方面的进步。

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    经济发展

    第一,经济发展包含国民经济量的增长。
    第二,经济发展包含经济结构的改进和优化。
    第三,经济发展还包含经济质量的改善和提高。

    P13 经济效益理论

    经济效益

    经济效益:实践活动中有用成果与劳动耗费的比较。强调的是有用成果,而非所有成果。

    效益比效率、效果更重要

    经济效果是所有成果与劳动耗费的比较

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    有用劳动成果的指标

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    劳动消耗的指标

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    经济效益的表达方式

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    经济效益的评价标准

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    P14 技术经济分析的原则(效益最佳原则)

    效益最佳原则

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    方案可比原则

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    系统分析原则

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    P15 资金时间价值

    内涵:由于时间因素的存在,使得相等数额的资金在不同时间点上具有不同的价值。
    特点:在不考虑风险和通货膨胀的情况下,当前一定数额的资金经过流通比未来等额资金具有更高的价值。

    资金经过流通才能产生增值。例如:高技术企业将资金投放到新技术研发方面,最终通过生产和销售高技术产品在终端市场获得销售收入。

    资金增值部分的来源︰两种经济学观点。
    基于马克思主义政治经济学的观点,资金经过流通所产生的增值,来源于社会再生产过程中,劳动者创造的剩余价值。
    基于西方经济学的观点,资金经过流通所产生的增值,来源于社会再生产过程中,企业家创造的净利润。

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    P16 现金流量(上)

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    一般可以假定将某一时期内(如一年、半年、一个月)中发生的现金流入或流出都集中到某一时间点,可以是期初、期末和期中,一般我们都假定集中这一时期的期末。

    现金流量必须是实际发生的,每一笔现金流量都有可靠的凭证进行验证。

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    P17 现金流量(下)

    建设期

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    运营期

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    P20 技术评价概述

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    P21 技术评价方法

    技术分类

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    评价方法

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    P22 技术选择

    是决策者为了实现一定的经济、技术和社会目标,以技术评价的结论为依据,对多种技术路线、技术方针、技术措施和技术方案进行比较选优的过程。

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    P23 经济评价方法

    经济评价是通过计算评价对象的一系列经济指标来判断评价对象的优劣,经济评价的核心内容是对经济效益的评价。

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    P26 备选方案类型

    互斥型方案

    互斥型方案是指在备选方案中,各方案之间具有排他性。
    如果选择了备选方案中的任何一个方案,则其他方案必然被排斥,不能同时被选中

    独立型方案

    独立型方案是指在备选方案中,各方案互不干扰,经济上互不相关。
    只要条件允许,就可以任意选择备选方案中的合理方案,这些方案可以共存。选择或者放弃一个方案,并不会影响对其他方案的选择。

    混合型方案

    混合型方案是指在一组备选方案中,方案之间有些具有互斥关系,有些具有独立关系。
    第一种形式,在一组独立型的多个方案中,每个独立型方案下又有若干个互斥型方案。
    第二种形式,在一组互斥型的多个方案中,每个互斥型方案下又有若干个独立型方

    P32 不确定性概述

    不确定性:决策者事先不知道决策的所有可能结果,或者虽然知道所有可能结果但不知道它们出现的概率。
    不确定性因素:项目投资中在未来可能变化的因素,如项目总投资、年销售收入、年经营成本、销量、价格、设备残值、税率等。
    不确定性分析:未来可能变化的因素对投资项目经济效益的影响分析。

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    P35 敏感性分析

    敏感性∶投资方案中各种因素的变化对投资经济效益影响的程度。影响程度越大,敏感性越强。
    敏感性因素∶如果投资方案中的某个因素小幅度的变动能够带来方案经济效益较大幅度的变化,说明该因素是这个投资方案的敏感性因素;反之,则是非敏感性因素。
    敏感性分析∶分析各种不确定性因素变化一定幅度时,对项目方案经济效益的影响程度的一种不确定性分析方法。

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    P36 敏感性分析(下)

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    P37 社会评价概述

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    P38 项目社会评价

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    P39 可持续发展评价

    可持续发展是指满足当前需要而又不削弱子孙后代满足需要的能力,且绝不侵犯国家主权的发展。

    要点

    (1)可持续发展的内涵包括经济发展,社会的发展,保持和建设良好的生态环境。
    (2)自然资源的永续利用是保障社会经济可持续发展的物质基础。
    (3)自然生态环境是人类生存和社会经济发展的重要物质基础。
    (4)控制人口增长与消除贫困,是与可持续发展密切相关的重大问题。

    目标

    对可持续发展运行现状的评价﹔监测可持续发展状态的变化趋势;对可持续发展进行预警;为优化管理决策提供依据。

    内容

    生态效益评价:主要就系统运行中资源环境的变化以及系统运行对资源环境所产生的直接或间接的各种影响进行计量与分析,并揭示系统与外部环境之间的生态平衡状况;
    经济效益评价:主要评价系统功能对经济目标的实现程度,揭示系统与外部环境之间的经济平衡状况和经济再生产潜力;
    社会效益评价:主要是分析整个社会福利和社会安全的实现程度。

    3个评价子系统12个评价指标

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    人类与环境的相互作用

    环境为人类提供了赖以生存的各类资源,人类消耗着继续生产依赖的这些资源;
    自然资源被转化为产品和服务,这些产品和服务使用后产生污染和废弃物并返回到自然环境中;
    自然环境提供像分解有机废弃物、营养物质的循环、氧气的产生等生命支持系统的服务功能;
    空气和水的污染直接影响人类的福利。

    P44 项目可行性分析概述

    投资项目可行性研究是指在项目建设前期,运用定量分析与定性分析相结合的方法对拟建项目在技术上是否先进适用、经济上是否合理有利、工程建设是否可行所进行的全面、详细、周密的调查研究和综合论证。

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    P45 可行性分析的具体内容

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    市场分析

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    市场需求预测

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    P46 可行性分析中的经济评价

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  • 数字经济发展的几关键点

    千次阅读 2018-10-31 18:00:47
    2018年 4月,据工信部直属研究机构中国信息通信研究院发布的报告显示,2017年中国数字经济规模达27.2万亿元,同比名义增长超过20.3%,占当年国内生产总值(GDP...

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    2018年 4月,据工信部直属研究机构中国信息通信研究院发布的报告显示,2017年中国数字经济规模达27.2万亿元,同比名义增长超过20.3%,占当年国内生产总值(GDP)比重达到32.9%。由此可见,数字经济在我国国民经济中的地位在不断攀升,已经成为带动经济增长的核心动力。在新的起点上,我们应正视数字经济发展带来的社会变革,同时也应从战略角度多方并进,适应数字变革的趋势,积极应对挑战,抢抓机遇。


    数字经济发展带来深刻的社会变革

    数字经济的发展魅力在于加速经济全球化发展,软化了全球产业结构,也带来了严峻的数字鸿沟。

    数字经济加快经济全球化发展。一方面,数字经济加快了开放型世界经济的构建,进一步拓展了经济格局,商品与生产要素之间的跨界流动被推向了新的高潮。随之而来的则是贸易空间扩大、贸易活动成本降低,由此带动世界经济向着更有效率、更为合理、更加公平的阶段迈进;另一方面,数字经济加快了绿色型世界经济的构建。数字经济在一定程度上促进传统产业的创新化、绿色化、节能化,推动经济可持续发展。

    数字经济“软化”全球产业结构。产业结构的知识化、高科技化,是数字经济时代的典型特征之一。知识、技术等“软要素”不断渗透到产业结构当中,传统的资本与劳动力地位逐步退后。随着信息技术、计算机技术、数字技术的发展与普及,传统产业不断向新兴技术产业迈进,电子商务、远程教育、网络金融等产业逐步兴起,全球的产业结构受到知识与技术的不断软化。

    数字经济带来严峻的数字鸿沟。数字经济发展形成了一定程度的数字资源分布不均的问题,这一问题同样存在于我国,由此带来的数字鸿沟不容小觑。区域经济发展的差异使得数字鸿沟更加严峻,这不仅仅体现在发达国家与发展中国家之间,还体现在一个国家的地区之间。在这其中,宽带鸿沟的出现成为新的鸿沟,网络基础设施建设发展势在必行。


    积极制定网络基础设施发展战略

    提高网络服务质量水平。推动数字经济发展应推进成功网络建设和4G深度覆盖。2018年6月10日,中国工业和信息化部发布的数据显示,截至2018年4月底,我国4G网络覆盖全面95%的行政村与99%的人口。然而,我国目前的宽带费用偏高,网络速率仍然比较慢,高速宽带的使用率不高,如何从原有的数量增长转移到质量增长是关键。此时,应从国家层面制定宽带设施发展计划,促使国家对光纤接入网建设进行全面调控。

    加强云基础设施部署与建设。早在2015年周期性硬件更新之后,互联网市场中的通用服务器市场大幅度增加,中端系统需求进一步提升,软件定义的基础架构与混合云环境管理成为新时期的发展方向。云基础设施发展应积极落实“互联网+”等国家战略,拉动制造、电力、卫生、交通等行业的服务器采购需求,以此推动智慧制造、智慧电网、智慧医疗、智慧交通等发展。

    积极拓展未来数字经济基础设施。把握好数字经济的基础设施建设不仅要重视当下,更要拓展未来。当下区块链的概念持续升温,其价值关键在于数据的确权,并提供一种集成创新,有效克服了信息不对称、价值不传递等问题。基于此,未来的数字经济基础设施发展应从区块链与云计算、大数据、人工智能等技术的融合入手,形成新的治理手段。


    加快企业与市场的数字化发展步伐

    推动数字化的深层次应用与创新。据中国产业调研网发布的《中国中小企业信息化行业现状分析与发展前景研究报告(2018年版)》显示,在信息技术的应用方面,尽管有超过80%的中小企业具有互联网接入能力,但是应用到实际业务中的也仅仅占到44.2%,实施电子商务的中小企业占到9%,实施ERP的中小企业占到了4.8%。因此,应从企业入手加强信息技术与企业业务的融合,建立门户网站、数字化生产与管理、数字化服务等,全面推进数字化应用创新。

    构建成熟的数字化市场环境。虽然近年来我国数字经济发展迅速,但是市场环境的成熟度仍然不高。当前我国的互联网行业已经进入了寡头竞争时代,以技术壁垒与用户规模为核心形成的垄断屡见不鲜。政府方面应出台相关政策和规则尽可能消除垄断,市场方面应建立资源共享、协同发展的理念,对数字化市场拨乱反正。

    加强数字化市场监管。自2010年以来,互联网领域的不正当竞争行为时有发生,迫切需要加强数字化市场监管。一方面,从立法角度来看,积极开展数字经济立法,加强对数字经济市场的规范化管理;另一方面,从监管方式角度来看,基于数字经济的新业态必将带来产业监管方式的变革,此时应建立数字化市场多级监管和协同监管机制。


    强化信息技术创新与产业结构升级

    加强新一代的信息技术创新。现阶段新一代的信息技术不断运用到经济社会的各个领域当中,对经济增长与社会变革起到了重要的推动作用。这就要求我们要加强新一代移动通信、智能终端等技术的研发与产业化,还要求我们推进三网融合,促进云计算、物联网技术的创新应用。

    重视知识产权保护建设。从整体上看,我国仍然面临知识产权保护薄弱的问题,数字侵权行为层出不穷,损害了数字内容开发者的实际利益,对数字内容产业发展有一定的阻碍。这不仅要求我国制定与数字内容产业相关的发展规划,进一步规范数字知识产权申请、授权等问题,而且要求我国加大知识产权的保护力度,构建链条经济,维护数字内容产业规范化运营。

    充分发挥以数字内容为核心的产业功能。数字经济的发展不再局限于传统的硬件发展、软件发展,而是逐步转向内容发展。一是要求我国尽快构建数字内容产业链条。将数字内容产品作为核心,以此为基准向产业前后衍生出产业链条,延伸链条长度,为数字内容产业发展提供更大的空间与机遇。二是构建适宜数字内容产业发展的法律环境,完善数字内容产业发展相关法律法规。三是以国家层面设计数字内容产业规划布局,做好数字内容产业的顶层设计,避免同质竞争、资源浪费以及重复建设。


    构建服务型政府和全域数字资源弥补数字鸿沟

    推动服务型政府信息化工程建设。现阶段我国数字化服务型政府建设还处于较为初级的阶段,其相关建设还处于计算机等要素投入的时期,政府业务流程、服务质量、管理模式等软要素还未能全面发展起来。因此,建设服务型政府的信息化工程应重视技术硬件设施建设,并积极促进技术硬件与政府业务流程的融合,进一步提高政府的服务全面性、高质性。

    构建全域数字化共建机制。当前,我国正面临工业化、信息化发展的双重挑战,出现了东西部经济发展差异,由此带来了较大程度的数字化鸿沟。“全域”作为概化理论术语,覆盖总体,通过建设全域数字化共享机制,来平衡数字经济发展水平,从而极力弥补数字鸿沟。一方面,实现东西部的网络基础设施互调与共建,达到基础设施的均衡;另一方面,实现东西部的数字技术教育共享共建,达到人才的均衡。

    利用市场机制整合社会资源。通过数字化经济市场的宏观调控,以企业的竞争效应来进一步提高数字化服务的质量水平,从而减小或者杜绝数字鸿沟。此外,还可以利用市场机制的不断完善,优先发展中西部落后地区的数字经济,尝试在中西部开展数字化经济产业新领域。


    来源:人民论坛


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  • 在新冠肺炎疫情的防控工作中,数据分析、人工智能等在疫情监测、疫情分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等环节的重要应用,体现了数据在社会治理中的重要价值。但是,由于大量数据中包含有个人隐私及商业机密等...

    数据作为数字经济的核心生产要素,正成为经济转型和发展的新引擎,成为社会治理的有效可行的手段。在新冠肺炎疫情的防控工作中,大数据分析、人工智能等在疫情监测、疫情分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等环节的重要应用,体现了数据在社会治理中的重要价值。但是,由于大量数据中包含有个人隐私及商业机密等敏感信息,一旦泄露将对个人或企业带来难以估量的伤害和损失,保护数据安全,降低数据风险也迫在眉睫。如何在两者之间找到平衡,构建合理、有效的数据治理体系是一个重要的问题。
    数字经济是新的经济形态,将重新定义原有生产方式和社会分工方式。因此,必须构建“数据大治理生态体系”,扩展传统数据治理的内涵,从政府、企业层面上升到社会层面,从顶层设计上明确各相关主体的权利和义务,既注重保护个人隐私和数据安全,又注重更好地挖掘数据价值、促进数字经济发展,从而实现全社会效益的最大化和可持续发展。该体系具有多物种、多角色、流动性等三大特征:
    •多物种是指体系中的参与者众多,既有企业、个人、政府等主体,也包含行业协会、产业联盟、消费者保护协会、媒体、智库、国际组织等机构在内的众多利益相关体。
    •多角色是指体系中的参与体可能同时担任着不同的角色,既是数据的生产者也是数据的使用者,各司其职同时又相互关联和支撑。
    •流动性是由数据的虚拟性和流动性等特点决定的。数据主权、数字经济已经成为各国高度关注的全球性问题。一个国家或地区的数据治理立法和实施会对其他地区产生“规范溢出”的影响,数据倾向于流向适应数据产业发展需求的地区。
    在该生态体系中,企业、个人和政府是其中最主要的三大参与主体:
    企业:企业是数字经济的核心推动者。企业的数据治理指的是企业对所拥有的数据资产的治理,这些数据资产也是企业资产的重要组成部分。因此,企业对数据资产的治理也可以被看作是公司治理的一部分。与公司治理相似,数据治理也需要在企业战略层面从上至下进行推动,通过建立组织架构,明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值。
    公众:公众是数字经济的主要参与者。随着全球互联网渗透率的提高,商业世界中用户所产生的包含个人信息的数据也实现了几何级数的增长。同时,物联网环境下“无目的”的数据收集(如摄像头)也将远远超过“有目的”的数据收集。在一定意义上,数据自动化记录正在成为人类社会各类设施设备的基本属性之一,高度数据化正在成为个体生活环境的基本特征。在这一必然趋势下,对个人信息的判断及其保护机制,以及对时代发展与技术创新的影响,也有必要重新思考和认知。一方面,企业通过挖掘用户数据实现有效的用户画像,不断优化客户的购物和服务体验;但另一方面,个人信息在不断的被获取、存储、交易、利用,与之相关的数据泄露事件也可能发生,用户数据的产生和使用正在成为一种社会挑战。在健全个人信息保护相关法律的同时,加强对公众的信息保护教育和提高其自我保护意识、完善消费者数据维权渠道也十分重要。
    政府:政府是数字经济的参与者、推动者,同时也是监管者。政府在数据大治理体系中主要发挥三个关键作用:第一,搭建共享平台,实现政府部门内部政务服务数据的互联互通和共享,提高政务服务效率和质量;第二,通过信息公开,合理、可控地将相关政府数据开放给社会公众,更好地挖掘数据的潜在价值,推动科技创新和数字经济发展;第三,完善重构政府数据治理制度体系,实现数据隐私保护和社会效益最大化之间的平衡。同时,数字经济时代的立法也应实现从监管到治理的转变。传统的互联网监管政策更多的是政府单方面的管理,而数据大治理体系强调多元化参与,不仅包括政府数据治理,也包括企业自律和消费者个人信息保护意识提高等等,政府、企业、公众三方协同配合,共同挖掘数据的价值。

    一、“数据大治理”生态体系概述

    当前,全球正处于大数据变革的新时代,移动互联网、智能终端、新型传感器快速渗透到地球的每一个角落。英特尔公司预计,到2020年全球数据使用量将达到约44ZB(1ZB≈10万亿亿字节),涵盖经济社会发展的各个领域,仅中国产生的数据量就将达到8ZB,大约占据全球总数据量的五分之一。由此产生的革命性影响将重塑生产力发展模式,重构生产关系和组织方式,提升产业效率和管理水平,提高政府治理的精准性、高效性和预见性。
    作为数字经济的核心生产要素,数据正成为经济转型和发展的新引擎,以及社会治理的有效工具。正是建立海量数据之上,大数据、云计算、人工智能等新技术、新产业才有可能实现颠覆性创新。此次新冠肺炎疫情的防控工作中,包括大数据分析和人工智能在内的高科技手段被广泛应用在疫情监测分析、病毒溯源、防控救治、资源调配等环节,效果显著,体现了大数据在公共卫生事件及社会治理中的重要性。
    数据大治理概念对传统意义上数据治理的内涵需要进行扩充,从政府、企业层面要扩展到全社会层面,强调从顶层设计上明确各相关主体的权利和义务,既注重保护个人隐私和数据安全,又注重更好的挖掘数据价值、促进数字经济发展,从而实现社会效益的最大化和可持续发展。
    我国现在正在从传统产业型经济向以数字经济为代表的创新型经济转变,数据的开放和利用是新经济发展不可或缺的必要条件;但与此同时,由于大量数据中包含个人隐私及商业机密等敏感信息,一旦泄露将对个人或企业带来难以估量的伤害和损失,因此保护数据安全,降低数据风险也迫在眉睫。如何在两者间找到平衡,从而形成数据大治理这一可持续发展生态,则需要数字经济中最重要的三个参与主体,即作为个人、企业和政府在各司其职的基础上通力协作。
    数据治理这一概念来最早源于企业,主要以企业为对象,从组织的角度考虑数据治理的相关问题,强调的是从企业的高级管理层及组织架构和职责入手,建立企业级的数据治理体系,自上而下推动数据管理相关工作在全企业范围的开展。但随着数据开放和流通技术及渠道的逐步完善,数据的跨组织乃至跨境流动和应用已经发生,并呈现出日益普及的趋势。我们需要意识到数据治理是涉及个人、企业、政府,行业内和跨行业,区域内和跨区域,全国乃至全球多个层次的问题,通过多层次的协同才能实现。

    这一生态体系中企业、公众和政府是其中最主要的三大参与主体,其中:企业是数字经济的核心推动者。目前世界范围内的几乎所有的行业都正在经历由大数据、人工智能(AI)等新兴技术推动所带来的产业升级,而科技企业是这股产业升级浪潮中的核心力量。据Wind数据显示,截至2020年5月,全球市值最大的十家公司中,苹果、微软、亚马逊、谷歌、阿里巴巴以及Facebook等互联网公司均名列前茅。
    政府是数字经济的参与者、推动者,同时也是监管者。数字经济时代的大数据、云计算、区块链、人工智能等新兴技术的蓬勃发展,为数字政府的构建奠定了坚实的技术基础,使得数字政府的内涵正在以“网上政务”为核心的1.0时代,迈向以“数据化运营”为核心的2.0时代,通过业务中台和数据中台的建设,实现政府内部系统的打通和数据协同,极大提高了政务服务的效率和质量。
    行业协会和产业联盟等主要作为政府和企业之间的桥梁,在国家法规和政策的指导下,制定并执行行规行约和各类标准,监督企业的行为,并向政府传递共同需求。由于数字经济属于全新的经济形态,是对生产方式和社会分工方式的重新定义,因此目前各国对于数据治理和数据安全领域的立法都还处于摸索状态。在立法过程中所面临的最大挑战莫过于如何重新定位和统一定位个人信息属性和保护的模式,既保护个人的权利,又促进整个数字经济的发展。
    综上所述,要建立数据大治理这一可持续发展的数字经济生态需要政府在立法和规则方面形成统一的顶层设计体系,这一体系一方面需要在正确引导企业进行数据合规的同时不断激发其在创新方面的积极性,另一方面需要通过加强个人信息的安全保护从而加强作为个人用户的公众对数字经济的参与体验。

    二、企业数据治理

    数据已成为企业的核心资产和重要战略资源,是重要的生产因素。在数据驱动的数字时代,企业只有将核心业务数据有效资产化,才能从中萃取更大的价值,进而优化产品管理,拓展新的市场渠道,打造企业核心竞争力,而数据治理就是将业务数据化、数据资产化、资产价值化的重要保障。
    1、数据治理应纳入公司治理范畴
    数据治理指的是企业对所拥有的数据资产的治理。但是,并非企业所拥有的所有数据都能被称为数据资产,只有其中关乎重大商业利益的数据资源才是数据治理的对象。重要的数据资源可以为企业带来显著的商业利润,因此这些数据资产也是公司资产的重要组成部分。因此,企业对数据资产的治理也可以被看作是公司治理的一部分,公司治理中出现的典型问题,在数据治理中也通常会出现。例如,在公司治理中常常会出现的资产所有者和实际经营者相分离的问题,这在数据治理中也很普遍。数据资产的所有者和实际使用经营者通常不是同一个主体,而且其权属问题也一直存在争议。

    与公司治理相似,数据治理也需要在企业战略层面从上至下进行推动,通过建立组织架构,明确董事会、监事会、高级管理层及内设部门等职责要求,制定和实施系统化的制度、流程和方法,确保数据统一管理、高效运行,并在经营管理中充分发挥价值的动态过程。例如,2018年5月21日中国银行保险监督管理委员会正式发布了《银行业金融机构数据治理指引》,要求银行业金融机构应当将数据治理纳入公司治理范畴,建立自上而下、协调一致的数据治理体系;并根据数据治理情况评价公司治理水平,甚至与监管评级挂钩。
    2、数据治理的关键环节
    《银行业金融机构数据治理指引》的颁布实施使商业银行的数据治理工作有了明确的规范和依据。对于没有监管机构的行业,大部分企业会参考行业通用实践框架,如DAMA BOK
    、《数据管理能力成熟度评估模型》等构建企业数据治理整体框架。这个框架通常包括以下关键环节:

    (1)数据战略——引领企业数据治理方向
    在全球信息化快速发展的大背景下,数字化转型已经企业面临的最为迫切的任务之一,而数据战略的制定是数字化转型工作开展的首要工作,也是最为重要的工作,数据战略是组织开展数据工作的愿景、目的、目标和原则,是组织开展各项数据相关工作的宗旨和指引,同时也是引领企业数据治理的方向。通常企业在制定数据战略时会首要明确数据战略规划,即明确企业数据管理的愿景和目标,为了保证数据战略目标的可执行可落地,会结合现状与愿景之间的差距分析制定战略任务,并明确实施路径。同时在后续要进行定量和定性的衡量,回顾和考核数据战略任务的完成情况。
    (2)数据资产盘点——数据治理先行任务
    数据资产盘点工作是数据治理的先行任务,数据资产盘点旨在解决“有什么”(数据资产)的问题,为“用什么”(数据资产)、“如何用”(数据资产)奠定基础。数据资产盘点工作的工作目标主要有四点,一是通过对关键系统关键数据资源的梳理,形成企业数据资产目录;二是通过数据资产盘点,推进企业数据整合共享以及相关标准化工作;三是分析总结企业数据资产现状及问题,开展治理工作,提升数据质量;四是以体现数据价值为目标,推进数据资产使用,实现数据价值最大化。经过众多项目的实践总结,数据资产盘点工作可以遵循“盘”、“规”、“治”、“用”的工作思路开展。
    (3)数据规范——打通数据壁垒,加强数据共享
    数据规范是指针对企业所拥有的不同的数据类别,制定相应需要遵守的标准要求。如同字典,数据规范有数据的明确解释与定义,它可以使不同行业、不同背景的人对一个事物有相同的认识,是有效沟通交流的基础;如同交通规则,为了使数据的交互、整合、使用更加流畅,数据间的问题和冲突大大减少,所有数据都应遵循一个统一的标准体系,数据规范是数据共享和使用基石。
    对于开展数据规范工作可从以下两点入手:
    第一,企业应建立统一的、权威的数据规范——数据标准。数据标准从业务属性、技术属性和管理属性三方面定义数据分类、数据标准名称、业务定义、取值范围、数据类型、数据长度、数据定义部门等内容,阐明数据“应该是什么”的问题。
    第二,企业应将数据标准落实系统开发中,保证系统中产生的数据都满足数据规范要求。具体的流程包括:在需求提出阶段审查数据需求是否符合数据标准要求;在需求设计及系统开发阶段严格遵守数据标准进行系统设计及开发;在测试阶段纳入数据规范测试,检查数据规范的落实情况;通过以上机制,从技术流程控制角度,保证新建系统中的数据满足规范要求。针对已有系统中不满足数据标准的情况,应适时开展系统改造,在系统层面落地数据标准,保证已有系统增量数据的规范性;对于存量数据,可根据需要进行存量数据的专项整改。
    (4)构建数据治理三道防线,实现数据闭环管控
    “数据治理三道防线”是数据管理的组织架构,是数据管理全面化、体系化的具体体现。越来越多的领先企业认可“三道防线”是数据治理架构的最佳实践。
    第一道防线为业务管理条线,主要负责本业务管理条线的数据治理,实施数据源头管控,负责相关业务制度的制订、执行、日常检查和持续改进,管理业务领域数据源,落实数据质量控制机制,执行数据治理相关工作要求,及时收集业务管理条线的数据问题和数据需求,动态调整制度、流程、数据控制措施,提出数据治理体系和数据管理工作提升建议。
    第二道防线为数据治理管理条线,主要负责实施数据治理体系建设,协调落实数据管理运行机制,制定和实施系统化的制度、流程和方法,发挥其对一线部门的设计、管理、控制、指导和监督作用,实现数据统一管理和有效运营,组织推动数据在企业经营管理流程中发挥作用;并对条线的风险进行识别、计量、监测和控制,将数据治理融入到业务流程、产品创新和日常管理当中,提升第二道防线穿透式数据风险管控效果。

    第三道防线是要明确董事会、监事会、高级管理层和相关部门的职责分工,建立多层次、相互衔接的运行机制。第一,董事会作为数据治理的最高决策机构,对数据治理承担最终责任;第二,由高级管理层负责建立数据治理体系,制定和实施问责和激励机制,组织评估数据治理的有效性和执行情况,保障数据治理资源配置,并定期向董事会报告;第三,在董事会或高级管理层下设立数据治理委员会和首席数据官,审批数据战略及与数据治理相关的重大事项;第四,由业务部门、数据治理牵头部门、内部审计等部门组成“三道防线”,形成完整的数据治理架构体系,各司其职、分工合作并有效发挥作用。
    3、企业间的数据共享
    数据的价值在于流动。除了企业内部数据治理以及企业与消费者之间的连接,企业间的数据流动同样值得重视。欧洲委员会于2018年4月对外发布的《欧洲企业间数据共享研究报告》(StudyondatasharingbetweencompaniesinEurope)选取欧洲经济区(EEA)24个国家129家大中小微企业作为调研对象,对智能交通、智能农业、智能制造、电信运营商、智能家居、智能电网和仪表六大特定商业领域的企业间数据共享和再利用情况进行了调查分析。报告建议政府部门进一步提高对企业间数据共享和再利用重要性的认识,并大力促进其发展。此外,在严格的数据保护法律法规之外,政府应采取鼓励数据共享的柔性措施,并为有意愿发展数据共享和再利用的企业提供必要的指引和资金支持。

    三、公众端的数据治理

    1、个人信息的界定
    “个人数据”指的是任何已识别或可识别的自然人(‘数据主体’)相关的信息;可识别的自然人是能够被直接或间接识别的个体,特别是通过诸如姓名、ID号、位置数据、网上标识,或者与该自然人的身体、生理、遗传、心理、经济、文化或社会身份有关的一个或多个因素。
    随着全球互联网渗透率的提高,商业世界中用户所产生的包含个人信息的数据也实现了几何倍的增长。一方面,企业可以通过挖掘用户数据实现有效的用户画像,从而进一步优化客户的购物和服务体验;但另一方面,个人信息在不断的被获取、存储、交易、利用,与之相关的数据泄露事件时有发生,用户数据的产生和使用正在成为一种社会挑战。
    个人用户的数据治理就需要首先了解个人数据的定义以及类别。对于以数据形式而存在的个人信息,欧盟GDPR第四条的定义是:“个人数据”指的是任何已识别或可识别的自然人(“数据主体”)相关的信息;可识别的自然人是能够被直接或间接识别的个体,特别是通过诸如姓名、ID号、位置数据、网上标识,或者与该自然人的身体、生理、遗传、心理、经济、文化或社会身份有关的一个或多个因素。 ”数据化的个人信息可以被分为以下几大类别:
    •基本信息:个人为了完成网络消费行为提交的包括姓名、性别、年龄、身份证号码、电话号码、Email地址及家庭住址等在内的个人基本信息,有时甚至会包括婚姻、信仰、职业、工作单位、收入等相对隐私的个人基本信息。
    •设备信息:主要是指个人所使用的各种计算机终端设备(包括移动和固定终端)的基本信息,如位置信息、Wifi列表信息、Mac地址、CPU信息、内存信息、SD卡信息、操作系统版本等。
    •账户信息:主要包括网银帐号、第三方支付帐号,社交帐号和邮箱帐号等。
    •隐私信息:主要包括通讯录、通话记录、短信记录、聊天记录、个人视频、个人照片、精确位置等信息。
    •社会关系信息:主要包括好友、家庭成员、单位等信息。
    •网络行为信息:主要包括上网时间、上网地点、搜寻记录、聊天交友、购物等行为信息。
    我国并未在法律上对网络空间中的隐私进行明确的界定,使用更多的概念是“个人信息”这个词。对于个人信息的界定,中国不同的法律法规也给出了相应的解释。“可识别性”是认定个人信息的重要标准,只有能够识别某一特定自然人的信息,才能被认定为个人信息。
    进入数字化时代,我国在个人信息保护领域面临着两个突出问题:第一是电信诈骗,我国个人信息保护起步于欺诈交易,因为犯罪份子能够利用个人信息精准地实施诈骗、绑架等各种犯罪。第二个问题是个人信息的黑灰色产业非常猖獗,也就是个人信息的买卖。
    我国已经陆续颁布、实施了一系列个人信息保护的法律法规,但是由于分散立法,未能形成完整的体系。针对这一现状,公众端的数据治理就显得至关重要,尤其是加强个人用户的自我防范意识,以及在个人信息遭到泄露时,合法合理的利用相关法律法规进行维权这两个方面。
    2、加强个人用户防范意识
    自我防范意识的提升是个人信息保护的首要一环。用户个人信息的泄露在很大程度上与其缺乏个人信息保护意识及不良的网络习惯有关。网络消费者尤其应当谨慎透露个人信息,因为他们往往更倾向于通过分享披露个人数据信息换取即时的便利性,而对长期的风险隐患意识不足。用户自我防范意识的提高能在源头上有效避免个人信息泄露,进而减少个人信息的非法利用空间。因此,国家网络监管部门、消费者协会等组织可以加大宣传、教育和引导力度,提升消费者尤其是未成年消费者的自我防范意识。例如,鼓励个人建立基本的网络防范意识:
    •尽量不使用公共场所的WIFI。对于黑客来说,公共场合的WIFI极容易侵入,这也意味着个人信息将暴露在黑客的视线下。
    •尽量访问具备安全协议的网址。尽量登录网址前缀中带有“https:”字样的网站,具备这种安全协议的网址的安全性较高。
    •不同软件尽量不要使用同一组账号密码。黑客常常会购买带有大量个人信息的数据库进行“撞库”,设置多组账号和密码可以防止黑客侵入下一个账户,可以及时止损。
    •妥善处置快递单等包含个人信息的单据。对于含有姓名、电话、住址等信息的单据凭证要及时销毁,不经意扔掉也可能导致个人信息泄露。
    3、完善消费者数据维权渠道
    目前,我国个人信息遭泄漏后,消费者一般可通过以下三种方式维权:
    •按照全国人大常委会《关于加强网络信息保护的决定》,遭遇信息泄漏的个人有权立即要求网络服务提供者删除有关信息或者采取其他必要措施予以制止。
    •个人还可向公安部门、互联网管理部门、工商部门、消协、行业管理部门和相关机构进行投诉举报。国家网信办所属的中国互联网违法和不良信息举报中心(举报专线12377)专职接受和处置社会公众对互联网违法和不良信息的举报。
    •消费者还可依据《侵权责任法》、《消费者权益保护法》等,通过法律手段进一步维护自己的合法权益,如要求侵权人赔礼道歉、消除影响、恢复名誉、赔偿损失等。
    但是,由于数据隐私泄露取证难、诉讼成本高等原因,用户维权过程一直异常艰难。在数字经济时代,作为数据主体的个人用户一方面依赖于数据控制者提供的各种便捷服务;另一方面,在服务过程中采集、生成的海量个人数据也成为企业商业模式创新和商业利益的主要来源。也就是说,没有网络服务商提供的技术、平台和服务,个人数据很难发挥出最大的价值;没有数据主体的参与,网络服务商的商业模式也将成为无源之水。
    作为个人用户和网络消费者,一方面需要做到不随便泄露个人隐私信息,在个人隐私泄露、受到骚扰时要主动维权;同时也没有必要因为畏惧大数据技术而拒绝接受新事物,拒绝享受便捷的服务和福利,毕竟数据经济时代已经到来而且必将继续渗透进入社会和个人生活的方方面面。
    随着物联网(IoT)的发展,2020年全球将有200亿以上的联网设备。与此同时,IoT环境下无目的的数据收集(如摄像头)也将远远超过有目的的数据收集。换句话说,数据自动化记录正在成为人类社会各类设施设备的基本属性,高度数据化正在成为个体生活环境的基本特征。

    四、政府端的数据治理

    随着大数据、云计算、区块链、人工智能等新一代信息技术的发展,为数字政府的构建提供了重要的技术基础,极大地推动了“互联网+政务”的实施和推广,使得政府端数据治理备受社会关注。
    政府数据治理主要涉及四大议题:
    1.政府数据的自我治理和使用;
    2.政府数据的开放程度和标准;
    3.政府对于企业和个人数据的获取;
    4.政府对数据的国际管辖权问题。
    政府端的数据治理有三层含义:
    第一、搭建共享平台,实现政府部门内部数据的互联互通和共享,提高服务效率和质量;
    第二,通过信息公开,合理、可控地将相关政务数据开放给社会公众,更好地挖掘数据的潜在价值,推动科技创新和数字经济发展;
    第三,完善重构政府数据治理体系,实现数据隐私保护和社会效益最大化之间的平衡。由此可见,政府在数据治理工作中担任多重角色,既是数据治理的参与者,又是推动者和监管者。

    1、打破信息孤岛,实现数据的互联互通和共享
    经过30多年的信息化建设,政府各职能部门围绕着管理和服务的需求构建了众多的信息系统,产生了包括结构化和非结构化的大量数据。但由于政府部门间的信息隔离与壁垒,再加上部门间协作不够深入等原因,这些数据缺乏互联互通,难以通过数据关联释放数据活力,发挥数据价值。
    政府数据共享的宗旨是提高政务服务的效率和质量,提升政务服务供给能力,加快推进“数字政府”的构建。将政府数据按需共享给相关职能部门,可以有效提升其他相关事项办理过程中申请主体的申办效率及受理、审批人员的服务效率,促进跨部门政务服务与管理流程的优化及相关业务的重组,提升服务质量。
    数字政府的内涵正在随着大数据、云计算等新技术的引入发生变化,其正在从以“网上政务”为核心的“数字政府1.0”时代,走向以“数据化运营”为核心的“数字政府2.0”时代。数字政府1.0是把线下的政务办事窗口搬到网站和手机上,是互联网和政务在物理层面的连接;而以数据化运营为核心的数字政府2.0则是通过系统打通和数据协同,形成整个政务流程的再造。
    数据化运营的前提是数据治理,需要通过业务中台和数据中台的建设,才能进入到政务流程再造阶段。针对数字政府的数据化运营,2020年,阿里巴巴全面升级服务数字政府战略,形成数字政府1+2+3+N能力大图,即统一的云平台底座,数据中台和业务中台,以及政府办公移动端、公众服务移动端、企业服务移动端,以此为基础整合生态力量,构建N个应用创新体系。

    2、开放政府数据,推动数字经济产业发展与创新
    政府在履行行政职能、管理社会公共事务等的过程中掌握了大量数据,这些数据是社会的公共资源,在保障国家秘密、商业秘密和个人隐私的前提下,如果将政府数据最大限度地开放出来,让社会进行充分融合和利用,有利于释放数据能量,驱动经济发展和技术创新。
    政府数据开放起源于科学数据的共享。随着现代科学技术的迅猛发展,学科交叉融合加快,海量科学数据呈现井喷式的增长。有效地收集、管理、开放和共享科学数据,能够避免重复研究、降低科研成本、提高国内及国际研究人员的参与度,从而提升研究效率,推动创新创业和经济发展。
    美国是开放政府数据的先行者。2009年1月,奥巴马签署首份总统备忘录《透明和开放的政府》,随后,美国政府开放数据的门户Data.gov网站正式上线发布。Data.gov分为教育、能源、金融、健康等各个板块,用户只需要进入各个板块,就可以搜索到联邦政府所有公开数据。Data.gov还提供了自动统计和分析功能,不仅可以对联邦政府部门活动数据进行统计分析,还会针对用户数据需求进行处理。
    数据开放是美国政府长期执行的重要战略,多年来美国建立了国会立法、联邦政策和部门规章三层面的制度框架,将数据开放的理念贯穿整个科研项目管理周期,并与时俱进、不断更新,保证了联邦资金效率和影响的最大化,对我国政府数据开放方面的未来制度设计具有一定的借鉴意义。综合来看,美国政府数据开放有五大原则:公共性、易获取性、充分说明性、完整性和及时性等。
    此外,美国于2019年1月通过的《开放政府数据法》还提出设立首席数据官及其委员会制度,以及建立开放政府数据的报告及评估制度,对政府开放数据进行反馈评估和改进。
    近年来,我国也出台了关于推进政府数据开放的系列政策措施。2015年我国印发《促进大数据发展行动纲要》,将政府数据开放共享上升为国家战略,要求在未来5-10年“形成公共数据资源合理开放共享的法规制度和政策体系”。在2019年全国两会上,也有多位代表委员聚焦于政府数据资源的开发利用、公共数据开放力度、政府数据共享开放法律健全等,为政府数据开放建言献策。
    3、完善重构政府数据治理制度体系
    为了真正解决好政府数据的共享和开放问题,实现数据资产价值最大化,我们应该发挥制度优势与政策红利,通过“数字政府”顶层设计对数据背后的机制进行调整,通过法制建设,完善政府数据治理规范,保护公民个人及社会组织隐私,建立满足数据安全标准的工作机制。
    随着互联网的迅猛发展,个人信息收集以及利用的场景和方式都发生了巨大的变化,传统的个人信息保护的相关规则正在面临着挑战和变革。数字经济时代的分享经济等新型商业模式、经营方式等也与传统产业有很大不同,传统的治理模式已不再适应新兴经济态势的发展。法律法规政策的制定不能削足适履,硬性要求新事物符合旧事物的政策框架,而是需要因时制宜地调整或者制定新的监管政策。既要做到数据安全保护,又要促进数字经济发展,为数字经济营造开放包容的发展环境。
    制定个人信息保护法要结合数字经济的发展特点。一方面,制度设计要兼顾个人信息保护、创新与效率等价值目标;另一方面,也要充分认识到我国与发达国家在制度环境、产业发展状况等方面的差异,可部分借鉴,但不能照搬;设计制度时,要珍惜我国数字产业多年来快速发展所创造的成果,稳住节奏推进数字产业规范发展。
    数字经济时代的立法还应实现从监管到治理的转变。数字经济数据治理更多强调的是多元化参与,不仅包括政府数据治理,也包括企业自律和消费者个人信息保护意识提高等等,政府、企业、消费者三方要协同配合,共同挖掘数据的价值。

    五、“数据大治理”生态体系的持续发展

    数据大治理需要多方主体共同参与,各司其职,协调配合,形成数据治理的动态生态系统。而对数据大治理效果的评估,也需要构建多层次、多维度、多角度的立体指标体系。成熟指标体系的构建,还需要全方位实证调研数据和顶层设计的通盘考虑。本报告在此提供“数据大治理评估指标框架”的示例,将目前较为重要的考察指标分类列出,作为建立指标体系的初步探索,也希望能够为日后构建成熟指标体系提供一个初步的基础。
    评估数据大治理的效果,需要同时考虑产业发展、个人信息保护和数据安全,亦即在发展和安全这两个最基本的价值之间,通过多主体的努力,寻求最佳的动态平衡点。因此,在指标框架的示例中,可将指标体系分为三个类别,分别为:数据产业发展指标、个人信息保护指标、数据安全指标。
    在“数据产业发展指标”中,主要考察数据产业本身发展情况以及数据对整体经济社会发展的贡献程度。一方面,需要考察数据产业的发展情况,另一方面,数据作为生产要素对于经济社会发展的贡献程度,可以通过考察数据对于驱动GDP的贡献程度来评估。数据共享、开放和流动状况,也是评估数据对于产业发展驱动的重要指标。其中,政府数据的开放程度以及获取的便利程度,可以作为观察整体数据开放程度的重要指标,这也回应了报告中对于政府在数据大治理中角色的研究,政府不仅要承担起监管的角色,本身的数据开放和共享,也是评估数据大治理效果的重要依据。
    “个人信息保护指标”主要着眼于对于个人基本权益的保护,这一领域的治理效果,也是通过考察制度和实践的各个层面指标来展开。首先应当考察个人信息保护立法体系的完善程度,作为个人信息保护指标的重要前提和基础。在执法层面,应当考察政府行政执法的机制与效能,以及法院在司法保护中的实践与规则建构情况。除此之外,从多主体治理的角度考察,还应当注重标准制定组织和行业协会在规则建构和个人信息保护中的参与和成熟程度。从企业层面,对其个人信息保护合规情况的评估目前已有较为丰富的实践,这也是落实个人信息保护最基本层面。最后,从个人角度,公众隐私和个人信息保护的意识,亦是治理效果的重要维度和基础。
    “数据安全指标”主要从数据引发的公共安全、国家安全、产业安全维度出发进行构建,考察立法框架、执法效能、配套规则、安全产业、企业合规以及国际合作等多主体、多层次的指标评估。主要包括作为制度基础的立法立规完善程度、数据安全领域行政监管和执法效能、标准和行业规则完善程度、企业的数据安全战略和合规实践,以及数据安全产业作为独立产业的发展情况。最后,由于数据安全越来越成为国际性的问题,跨境数据安全问题凸显重要性,因此数据安全国际合作情况也应当成为评估指标的组成部分。
    本文摘自《数据大治理》——毕马威&阿里研究院。
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