2007年，諾貝爾獎獲得者吉姆·格雷指出，數據密集型科學正在從計算科學中分離出來，成為科學研究的第四范式。像經典力學、量子力學和計算科學一樣，數據密集型科學必將影響到社會科學研究方式。科研范式的轉變最終會反饋到人們思維模式和決策模式的轉變。吉姆·格雷的這一論斷準確預言了大數據時代的到來。
大數據(Big Data)，或稱大規模數據、海量數據，其所涉及的資料規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內提取、處理并整理成為決策信息。美國國家科學基金會(NSF)將大數據定義為“由科學儀器、傳感設備、互聯網交易、電子郵件、音頻視頻軟件、網絡點擊流等多種數據源生成的大規模、多元化、復雜、長期的分布式數據集。大數據的特點可以歸納為4 V：海量的數據規模(Volume)、快速的數據流轉和動態的數據體系(Velocity)、多樣的數據類型(Vafiety)和巨大的數據價值(Value)。通過無處不在的計算和傳感器，大數據能夠解析存在于現實世界、虛擬世界以及虛實融合世界的復雜網絡關系，并適時做出判斷和決策。這種決策模式遵循數據轉變為信息、信息轉變為知識、知識涌現出智慧的流程。大數據所具有的在區域之間、行業之間和企業部門之間的穿透性，正在顛覆傳統的、線性的、自上而下的目標驅動的精英決策模式，形成面向不確定性的、非線性的、自下而上的發現群體智慧的數據驅動決策模式。維克托·邁爾．舍恩伯格和肯尼思·庫克耶在《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》一書中提出了相關關系的大數據思維，即人們可以駕馭所有數據，而不是僅僅抽取小樣本；人們可以挖掘更具混雜性的數據，而不用苛求數據的精準性；人們只需知道“是什么”的相關關系，而不需深究“為什么”的因果關系。
當前，一個大規模生產、分享和應用數據的時代已經開啟。龐大的人群和應用市場，復雜性高、充滿變化，使中國成為世界上最復雜的大數據國家。解決這種由大規模數據引發的問題，探索以大數據為基礎的解決方案，是中國產業升級、效率提高的重要手段。就像望遠鏡讓我們感受宇宙，顯微鏡讓我們能觀測微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正在蓄勢待發。從國家層面看待大數據問題，制定能引導大數據研究和大數據應用的相關政策，構建大數據背景下的國家創新系統，是增強國家競爭力的重要保障。本文從大數據引發的思維變革、商業變革和管理變革三個方面入手，分析大數據將會對我國社會產生的深遠影響，為大數據時代國家創新系統的構建提供理論支持和政策建議。
1.大數據時代的變革
1.1 大數據時代的思維變革
大數據與三個重大的思維轉變有關：首先，要分析與某事物相關的所有數據，而不是依靠分析少量的數據樣本；其次，我們樂于接受數據的紛繁復雜，而不再追求精確性；最后，我們的思想發生了轉變，不再探求難以捉摸的因果關系，轉而關注事物的相關關系。很長一段時間以來，準確分析大量數據對我們而言是一種挑戰。為了讓分析變得簡單，我們會把數據縮減到最少，加上統計學的采樣分析，可以得出能夠幫助我們決策的結論。小數據時代，樣本選擇的隨機性比樣本數量更重要，采樣分析的精確性隨著采樣隨機性的增加而大幅提高。但是，采樣分析的成功依賴于采樣的絕對隨機性，而實現隨機性是非常困難的。一旦采樣過程中存在任何偏見，分析結果就會相差很大。另外，當人們想了解更深層次的細分領域時，隨機采樣的方法就不可取了。大數據是指不用隨機分析法這樣的捷徑，而采用所有數據的方法分析問題。
在越來越多的情況下，使用所有可獲取的數據變得更為可能，但為此也要付出一定的代價，那就是數據中的錯誤信息。大數據時代要求我們重新審視精確性的優劣，大數據不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無法實現精確性。確切地說，在很多社會和技術領域，我們更傾向于紛繁混雜。大數據要求我們有所改變，我們必須能夠接受混亂和不確定性，通過接受不精確性，我們開啟了一個從未涉足的世界。大數據的核心是預測，通過找到一個關聯物并監控它，我們就能預測未來。
1.2 大數據時代的商業變革
大數據成為許多公司競爭力的來源，從而使整個行業結構都改變了。大公司和小公司最有可能成為贏家，而大多數中等規模的公司無法在行業調整中受益。掌握著大量數據的大公司通過分析收集到的數據，成功實現了商業模式的轉型。蘋果公司進軍移動手機行業是個很好的例子，它在與運營商簽訂的合約中規定運營商要提供給它大部分的有用數據。通過來自多個運營商提供的大量數據，蘋果公司得到的用戶體驗的數據比任何一個運營商都多。蘋果公司的規模收益體現在了數據上，而不是固有資產上。大數據也為小公司帶來了機遇，聰明而靈活的小公司能享受到非固定資產規模帶來的好處。重要的是，因為最好的大數據服務都是以創新思維為基礎的，所以它們不一定需要大量的原始資本投入。
1.3 大數據時代的管理變革
我們在生產和信息交流方式上的變革必然會引起自我管理所用規范的變革。這種變革不僅僅止于規范，在更深層次上也體現了價值觀的轉變。在大數據時代，我們需要建立一個不一樣的隱私保護模式，這個模式應該更著重于數據使用者為其行為承擔責任，而不是將重心放在收集數據之初取得個人同意上。將責任從民眾轉移到數據使用者很有意義，也存在充分的理由，因為數據使用者比任何人都明白想要如何利用數據，所以他們理所當然應對自己的行為負責。
總之，正是因為有了思維的革命，才有了推動現代社會發展的商業變革和管理變革，而無論是商業變革還是管理變革，都離不開創新活動。
2.大數據時代的創新問題
數據之于信息社會就如燃料之于工業革命，是人們創新的力量源泉。沒有大量鮮活的數據和健全的服務市場，很多創新就無法實現。
2.1 對創新的研究
最早研究創新理論的一定是經濟學家。這是因為當我們探討經濟為什么增長這一命題是，我們就不可能回避創新問題。在《經濟增長的秘密》一書的第四章，赫爾普曼談到了創新問題，即技術對經濟增長的影響。1996年，經濟合作與發展組織(OCED)發表了具有劃時代意義的重要文獻《知識經濟》。這一文獻將以前討論的技術創新歸納為更為寬泛的知識創新，并認為經濟合作與發展組織成員國已進入了一個嶄新的以知識與信息為核心的時代。這一文獻還完整描述了一個國家的科學系統，即知識運動系統是如何完成知識生產、知識傳播和知識應用三大職能的。
除了經濟學家對創新的研究，管理學者也進行了大量的探索。1990年，亨德森和克拉克把創新分成四種類型：漸進式創新、模組創新、建構創新和激進式創新。1993年，德魯克教授在其經典著作《創新與企業家精神》中出，創新是組織的一項基本功能，是管理者的一項重要職責，它是有規律可循的實務工作。德魯克把創新分為三類：1)產品的創新一即產品或服務的創新；2)管理的創新一即制造產品與服務，并且將它們推出上市所需要的各種技能與活動的創新；3)社會的創新一即市場、消費者行為和價值的創新。
從經濟增長理論對創新的研究可以看出，大規模的創新取決于一個國家的整體經濟環境。鑒于這一認識，從20世紀80年代開始，一些學者開始把注意力集中到創新型國家的研究上來。在《國家競爭優勢》一書中，邁克爾·波特教授從國家競爭力的角度把一國的經濟發展劃分為四個階段：生產要素導向階段、投資導向階段(Invest -ment-driven)階段、創新導向階段和富裕導向階段。波特認為，幾乎所有發展中國家正處于生產要素導向階段。在投資導向階段，居民儲蓄開始增加，企業和政府的投資意愿大大加強，開始引進技術并模仿，也開始具有改良外國技術的能力。當一個國家跨入創新導向階段時，其經濟特征表現為個人收入提高，高等教育普及，對便利性的需求增強，消費者需要更為講究，從而導致企業在產品、流程、技術、市場營銷等方面接近精致化程度。企業開始大規模對外投資，產業集群開始出現世界級的支柱性產業和大型跨國集團，具有競爭力的新產業不斷產生，其服務業也開始走向國際化。第四階段是富裕導向階段，與前三個階段不同的是，這一階段的本質區別是經濟開始步入衰退。原因是這一階段的國家目標重心放在了社會價值上，忽略了經濟持續進步的基礎。
2.2 大數據對創新的影響
綜觀我國的經濟發展狀況及發展走勢，我國目前正處于投資導向階段，正在向創新導向階段過渡。我國目前正積極調整產業結構，推崇內生型經濟增長模式，加大自主創新的推動力度。在大數據時代，無論是經濟學家的有關經濟增長的創新研究，還是管理學者的對創新內容和創新形式的論述，無疑都有助于企業獲得新的增長方式，找到新的利潤增長點。
我們在理解和解釋世界上各種現象時，使用兩種基本方法：一種是通過快速、虛幻的因果關系，還有一種是通過緩慢、有條不紊的因果關系。
小數據時代，人們偏向用因果聯系來看待周圍的一切，即使這種關系并不存在。大數據時代，通過去探求“是什么”而不是“為什么”，相關關系幫助我們更好地了解了這個世界。例如，2009年，互聯網巨頭谷歌公司用相關關系分析法準確判斷出了甲型H1N1流感是從哪里傳播出來的，路徑是什么，這一預測與官方數據的相關性高達97％。大數據時代的創新，在強調因果關系的同時，必須關注相關關系，甚至有時候不需要知道因果關系。傳統觀念認為，完美的管理能夠造就偉大的企業。1997年，哈佛商學院教授克里斯滕森在其《創新者的窘境》一書中，提出了破壞性創新的概念。面對新技術和新市場，往往導致失敗的恰好是完美無瑕的管理。2003年，在其后續力作《創新者的解答》一書中，克里斯滕森指出，成長的關鍵，在于成為破壞者，而不是被破壞者。大數據時代，創新方式正在被云計算、移動互聯和大數據所改寫，因此，創新機制的構建、知識生產、知識傳播和知識應用也需要與時偕行。
3.大數據時代國家創新系統的構建
進入21世紀以來，世界經濟逐步朝向知識經濟發展，創新導向階段已經成了我們必須跨入的經濟發展階段。黨的十八大報告提出：“要堅持走中國特色自主創新道路，以全球視野謀劃和推動創新，提高原始創新、集成創新和引進消化吸收再創新能力，更加注重協同創新”。這些“創新”的提出對知識創新提出了更高的要求，構建大數據時代的國家創新系統已迫在眉睫。那么，我們該如何定義國家創新系統，進而構建這一系統呢?國家創新系統包括企業、科研機構、高等院校、政府部門、中介機構和基礎設施等，國家創新系統是第二次現代化的發動機H引。國家創新系統結構如圖1所示。在國家創新系統中，研究與發展活動既是知識和技術的源泉，也是聯系知識生產、傳播和應用的紐帶。
圖1 國家創新系統結構示意圖
國家創新系統有6個基本要素，即創新活動的行為主體、行為主體的內部運行機制、行為主體之間的聯系、創新政策、市場環境和國際聯系。①創新活動的行為主體，主要是企業、研究機構、教育培訓機構、政府部門等。企業是創新投入、產出及其收益的主干，因而在國家創新系統的起著關鍵作用。②行為主體的內部運行機制，決定國家創新系統運行效率的重要因素。系統由構成系統的要素及各要素間的相互關系所組成，各要素的自身優化是系統整體實力和效率的基礎。③行為主體間有效的聯系和合作，創新資源在行為主體間高效的流動，有助于分擔創新風險、減少創新成本、加快創新速度、提高創新效益，各行為主體之間的密切聯系有助于國家創新系統的整體效率。④創新政策，指能對創新活動產生影響的法律、法規和政策。通常分為供給、需求和環境等幾大方面的政策。創新政策與國家的科技政策、經濟政策、產業政策、財政政策、稅收政策、教育政策等有密切的關系。⑤市場環境是企業創新活動的基本背景。市場作為一種資源配置的方式，對企業及其他行為主體的創新活動具有重要影響。⑥國際聯系是每個國家的國家創新系統與國際大環境進行資源交流的重要環節，也是每個國家創新活動的行為主體進行國際競爭與合作的途徑和方式。
綜上所述，在大數據時代，國家創新系統的建設應更具有前瞻性、指導下和操作性，結合我國的經濟發展現狀和世界經濟走勢，本文建議我國的國家創新系統包括技術創新系統、知識創新系統、知識集成系統、知識傳播系統和知識應用系統組成。其中，技術創新系統是國家創新系統的基礎。知識集成系統的引入，是國家層面引導創新、推動創新、促進創新成果傳播的關鍵環節。
技術創新系統基于企業經營和管理實踐，學習、引進、開發大數據處理技術，為國家知識創新系統提供詳實的應用案例。2012年3月19日，美國總統奧巴馬宣布啟動“大數據研究與開發計劃(Big Data Research and Development Initiative)”，旨在提高從大型復雜數字數據中抽取知識與觀點的能力，以幫助解決國家在科學與工程中最緊迫的諸多挑戰和問題，增強國家安全，實現教育與學習的轉變。美國這一研究計劃為我國國家創新系統的建設，尤其是技術創新系統的建設提供有效的思路和解決方案，即轉變決策驅動根源，由傳統的“目標驅動決策”向“據驅動決策”轉化。參照美國政府大數據研究與開發計劃的新思路，整合技術創新現有的理論和方法，充分考慮大數據環境帶來的機遇和挑戰，我們提出大數據時代的技術創新系統雙向決策模型，即目標驅動模式和數據驅動模式并行的雙向決策模型(見圖2)。一方面，以傳統目標驅動為基礎，形成以傳統數據挖掘技術、支持決策的技術評估與預測模型。另一方面，圍繞大數據環境下的復雜數據特征與環境，采用當前數據挖掘領域應用于大數據處理的新方法、新思路，形成以自組織動態實時監測為核心，能有效預警并積極處理突發事件的技術監測與預警模型。通過這一雙向決策模型，技術創新系統能夠為知識創新系統的建立提供了技術路線和大數據應用案例。
圖2 大數據時代的技術創新系統雙向決策模型
知識創新系統在學習、引進國外大數據相關理論和案例的基礎上，強化知識提取和加工能力，認真研究我國海量數據企業(如互聯網、電子商務、通信、銀行、證券、保險、旅游、快速消費品等)的實踐，從中提煉適合我國國情的大數據知識，系統總結大數據創新方法，為知識集成系統提供必要的信息。知識集成系統負責各地區、各產業大數據技術應用案例的匯總以及有關大數據技術的新知識整合。在這一環節，國家信息主管部門、國家創新管理部門、國家統計部門以及各行業協會需要通力合作，在這些機構間建立信息共享機制。其中，國家創新管理部門對知識的廣泛傳播起著至關重要的作用。知識傳播系統積極傳播大數據技術和知識，培養能夠大數據駕馭大數據應用技術的人才。知識應用系統利用消化吸收和自主創新的大數據知識成果，開展經營和管理實踐。各子系統的主要功能見表1。
表1 兩組技術群體選擇不同策略的適應性
4.構建大數據時代國家創新系統的建議
4.1 制定政策鼓勵大數據企業及科研機構的自主創新活動
國家的科技政策、經濟政策、產業政策、財政政策、稅收政策、教育政策等對創新有著很大的影響，這些政策對創新活動起著導向和促進作用。黨的十七大，國家提出了建設創新型國家的國家戰略，黨的十八大更是明確指出，我們要堅持走中國特色自主創新道路。自主創新，就是要打造一大批具有獨立知識產權的產品和技術裝備。自主創新是我國可持續發展的重要保障。因此，必須從國家政策方面引導大數據企業以及相關聯的科研機構的自主創新活動。
4.2 保護大數據市場
隨著大數據的應用價值越來越被人們重視，政府應該高度關注大數據產業的發展，制定相關政策以保護大數據市場。為了促進大數據的應用，可以實現數據交易，鼓勵大數據技術開發的創業行為，在政策上予以扶持，如擴大國家創業投資引導基金的使用范圍。但是，我們必須防止21世紀數據大亨的崛起，借鑒美國當年應對鐵路壟斷、鋼鐵生產壟斷和電報電話壟斷的反壟斷法，為大數據產業的發展，從法律意義上提供必要的支持。
4.3 保護個人隱私權
在大數據時代，我們應該建立一個隱私保護模式，這個模式應該更著重于數據使用者為其行為承擔責任，而不是將重心放在收集數據之處的個人許可、匿名化上面。這樣一來，使用數據的公司就需要基于對個人造成的影響、對涉及個人數據再利用的行為進行正規評估。另外，政府必須平衡數據二次利用的價值與個人信息過渡披露所帶來的風險。監管機構可以決定不同種類的個人數據必須刪除的時間。
4.4 加強國家信息安全管理
數據是信息時代的“石油”，為了國家的核心競爭力很大程度上依賴于將數據轉化為信息和知識的速度與能力，實際上取決于大數據技術的開發和應用能力。同時，信息的開放性和數據的流動性使我們不得不考慮國家的網絡信息安全問題，如果我們不加以控制，我國會面臨巨大的戰略性風險。美國一向非常重視國家信息安全，可以形象地說成“常憂患、起得早、協調好、干得快、不動搖”。這為我國信息安全建設提供了很好的借鑒。我們未來的網絡信息安全戰略，在加快解決傳統信息安全中的短板問題的同時，需更加重視面向未來的信息技術和產業層面的創新行動，必須在未來國家信息安全戰略中高度重視大數據問題，并著力盡快凝聚各方共識，迅速行動，加大投入，早日使我國成為大數據強國。
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本文標題：大數據時代的國家創新系統構建問題研究
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