袁澍清,王 剛

(1.杭州數(shù)瀾科技有限公司,浙江 杭州 311100;2.西安財(cái)經(jīng)大學(xué),陜西 西安 710100)

一、引言

人類正在經(jīng)歷以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)字技術(shù)革命,其對(duì)經(jīng)濟(jì)、效率和公平的影響巨大且深遠(yuǎn)。當(dāng)前,大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等信息技術(shù)成為推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)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(shù)創(chuàng)造出了互聯(lián)網(wǎng)金融、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等一系列新業(yè)態(tài)。在過去的5～10年里,隨著數(shù)據(jù)價(jià)值化認(rèn)知和數(shù)字化發(fā)展水平的提高,中國(guó)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)得到了快速發(fā)展。以數(shù)字技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力量,以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素,以網(wǎng)絡(luò)發(fā)展為載體,快速推動(dòng)數(shù)字與經(jīng)濟(jì)深度融合,使得數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)力、新引擎。近年來,伴隨著區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和5G通信技術(shù)的興起[1],信息技術(shù)又加速推動(dòng)著數(shù)字化與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化快速迭代升級(jí),產(chǎn)業(yè)數(shù)字化產(chǎn)出增加、效率提升,數(shù)字產(chǎn)業(yè)化和產(chǎn)業(yè)數(shù)字化交替螺旋上升并不斷釋放出巨大潛能,為經(jīng)濟(jì)模式帶來了全面變革,從科學(xué)技術(shù)、生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、商業(yè)模式、經(jīng)濟(jì)核算等多個(gè)層面,共同驅(qū)動(dòng)了國(guó)家治理水平的提升及國(guó)民經(jīng)濟(jì)水平的提高。《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(2021)》顯示,2020年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到39.2萬億元,占GDP比重的38.6%;數(shù)字經(jīng)濟(jì)增速達(dá)到GDP增速3倍以上,成為穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵動(dòng)力。地方上,廣東、江蘇、山東等13個(gè)省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模超過1萬億元;北京、上海數(shù)字經(jīng)濟(jì)GDP占比超過50%[2]。

由此可見,數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為繼農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)之后的主要經(jīng)濟(jì)形態(tài),數(shù)字化改革促使生產(chǎn)方式、生活方式和治理方式發(fā)生了深刻變革,其對(duì)世界經(jīng)濟(jì)、政治和科技格局將產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,作為支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)代信息技術(shù)則在其中起到了極大的作用。目前國(guó)內(nèi)對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究大多聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的宏觀趨勢(shì)研究、經(jīng)濟(jì)應(yīng)用研究以及關(guān)于構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)的協(xié)同機(jī)制等相關(guān)內(nèi)容的研究,關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所涉及的一些前沿技術(shù)及其新型技術(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何起到推動(dòng)作用的研究則相對(duì)較少。

鑒于此,本文選取區(qū)塊鏈技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為研究對(duì)象揭示其推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律和機(jī)理,以便為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供一定的參考。選擇區(qū)塊鏈技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為研究對(duì)象主要從兩個(gè)方面進(jìn)行考慮:第一,區(qū)塊鏈技術(shù)能夠保證數(shù)據(jù)的安全性、可信性,同時(shí)還能有效保證數(shù)據(jù)的唯一性和完整性,能高效解決數(shù)據(jù)確權(quán)、共享和安全等問題,是經(jīng)濟(jì)健康良性發(fā)展的基石;第二,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能充分解釋數(shù)據(jù)的意義、揭示出隱含的相關(guān)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律和機(jī)理,大幅提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)中數(shù)據(jù)的價(jià)值,其典型應(yīng)用也更具有經(jīng)濟(jì)輔助決策能力,為推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)有序和有效發(fā)展提供動(dòng)力。

二、數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念和內(nèi)涵

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念

數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一概念源于2014年Don Tapscott的《數(shù)字經(jīng)濟(jì):智力互聯(lián)時(shí)代的希望與風(fēng)險(xiǎn)》[3]一書。1998年美國(guó)商務(wù)部發(fā)布了《新興的數(shù)字經(jīng)濟(jì)》報(bào)告,指出截至1998年,美國(guó)連續(xù)三年的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有三分之一都來源于數(shù)字經(jīng)濟(jì)[4],由此數(shù)字經(jīng)濟(jì)的提法正式成型。在2017年發(fā)布的《G20數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議》中,將“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”定義為以科學(xué)技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力量,以數(shù)據(jù)為第五生產(chǎn)要素,以信息系統(tǒng)建設(shè)及網(wǎng)絡(luò)發(fā)展為載體,推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相融合,加速產(chǎn)業(yè)數(shù)字化滲透率的一種新經(jīng)濟(jì)形態(tài)[5]。2021年5月國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《數(shù)字經(jīng)濟(jì)及其核心產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類(2021)》[6]中將數(shù)字經(jīng)濟(jì)定義為以數(shù)據(jù)資源為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)。隨著對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)逐漸深入的研究,當(dāng)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(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,數(shù)據(jù)成為繼土地、勞動(dòng)力、資本、技術(shù)之后的第五關(guān)鍵生產(chǎn)要素(如圖1所示),參與到企業(yè)成本與國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算中[7]。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是以數(shù)據(jù)為核心要素,以數(shù)字技術(shù)為輔助,以互聯(lián)網(wǎng)為載體,結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和實(shí)體經(jīng)濟(jì)現(xiàn)有成果,推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定健康地發(fā)展,提升中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展能力和空間。

圖1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵生產(chǎn)要素

(二)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵可以從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的表現(xiàn)特征及新經(jīng)濟(jì)形態(tài)兩個(gè)角度進(jìn)行深入解讀。在表現(xiàn)特征方面,中國(guó)信息通信研究院發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(2021年)》針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念提出了具有“四化”的框架特征:數(shù)據(jù)價(jià)值化、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字化治理。其中,數(shù)據(jù)價(jià)值化是指數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)匯聚、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)歸屬、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)交易、數(shù)據(jù)價(jià)值、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)和數(shù)據(jù)安全,在全生命周期的各個(gè)環(huán)節(jié)均形成了全鏈條、全流程的數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)體系。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使數(shù)據(jù)價(jià)值得到充分地挖掘和更好地發(fā)揮,數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用能力得到顯著提高。數(shù)字產(chǎn)業(yè)化是指信息通信產(chǎn)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(shù)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、數(shù)字相關(guān)服務(wù)業(yè)等相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展強(qiáng)勁,信息技術(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供技術(shù)、產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案等。產(chǎn)業(yè)數(shù)字化則是指工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)、金融業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)等多個(gè)行業(yè)的實(shí)體作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要戰(zhàn)場(chǎng),利用數(shù)字技術(shù),結(jié)合實(shí)體經(jīng)濟(jì)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù),基于不同領(lǐng)域的行業(yè)特點(diǎn)做出相應(yīng)的生產(chǎn)方式變革,提升實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量,推動(dòng)服務(wù)水平的提高,實(shí)現(xiàn)價(jià)值增值。數(shù)字化治理是指通過數(shù)據(jù)的多方治理、依法治理、協(xié)同治理,推進(jìn)國(guó)家治理體系的逐漸完善。數(shù)字化治理是提高國(guó)家治理能力的重要手段,是數(shù)字經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新發(fā)展的有力保障。利用數(shù)字技術(shù),構(gòu)建完善的國(guó)家組織管理制度體系,創(chuàng)造新型服務(wù)監(jiān)管方式,完善現(xiàn)有的國(guó)家治理模式,并打造新型政府治理模式,實(shí)現(xiàn)技術(shù)和管理相結(jié)合的數(shù)字化公共服務(wù)。

(三)數(shù)據(jù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的價(jià)值

數(shù)字經(jīng)濟(jì)是在特定背景下,與大型數(shù)字社會(huì)和數(shù)字企業(yè)相互作用,通過各種方式驅(qū)動(dòng)數(shù)字業(yè)務(wù)的經(jīng)濟(jì)過程,形成生產(chǎn)力集合。在數(shù)字社會(huì)和企業(yè)活動(dòng)中將產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)和技術(shù)深度融合,支撐數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大力發(fā)展,整合數(shù)據(jù)的深度和廣度,完善包括數(shù)據(jù)在內(nèi)的生產(chǎn)要素,以新型數(shù)據(jù)技術(shù)指導(dǎo)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,為中國(guó)數(shù)字化建設(shè)提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。下面從數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化和數(shù)據(jù)的賦能兩個(gè)價(jià)值層面,闡明數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響。

第一,數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中,數(shù)據(jù)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(jià)值,通過提煉、分發(fā)和消費(fèi),石油才擁有了價(jià)值。在組織或者企業(yè)的經(jīng)營(yíng)過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)后,需通過加工和提煉,完成生產(chǎn)要素價(jià)值化的轉(zhuǎn)換過程,才能作為企業(yè)或組織的資產(chǎn),被不斷復(fù)用創(chuàng)造新的活力并持續(xù)產(chǎn)生使用效益。

第二,數(shù)據(jù)的賦能。企業(yè)、政府和軍隊(duì)等數(shù)據(jù)使用者在日常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)與業(yè)務(wù)發(fā)展過程中采集、挖掘,并將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中。數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的一個(gè)組成部分在數(shù)據(jù)使用者的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中發(fā)揮著重要的價(jià)值,為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了有效的支撐,使數(shù)據(jù)賦能各行各業(yè),助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健發(fā)展,發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的一種常態(tài)。

數(shù)據(jù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵要素,需要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)到智慧應(yīng)用的轉(zhuǎn)換。從數(shù)據(jù)中提取信息,轉(zhuǎn)換為知識(shí),提煉成智慧(如圖2所示)。在這一過程中,將數(shù)據(jù)作為原始材料,利用數(shù)據(jù)處理手段從中提取信息,然后對(duì)信息進(jìn)行挖掘,使數(shù)據(jù)之間內(nèi)含的邏輯關(guān)系顯示出來。企業(yè)作為數(shù)據(jù)使用主體,借助技術(shù)挖掘數(shù)據(jù)間的邏輯關(guān)系,將信息轉(zhuǎn)化為具有應(yīng)用效益的知識(shí)。在將多個(gè)知識(shí)點(diǎn)相連接,形成網(wǎng)狀知識(shí)圖譜時(shí),就形成了以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智慧體系,其具有體系化與復(fù)雜性的特點(diǎn),進(jìn)一步幫助企業(yè)做出經(jīng)營(yíng)決策及分析預(yù)測(cè),真正實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)賦能。

圖2 數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值的過程

三、國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述和現(xiàn)狀分析

(一)國(guó)內(nèi)數(shù)字技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜述

國(guó)內(nèi)許多研究者針對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了大量的研究,取得一些成果,主要集中在以下兩個(gè)方面:

1.數(shù)字技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深度融合

何大安從數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不同階段展現(xiàn)的對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)狀及未來發(fā)展進(jìn)行了詳細(xì)地闡述,以大數(shù)據(jù)技術(shù)和人工智能運(yùn)用為數(shù)字經(jīng)濟(jì)分析主線,研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)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(shù)據(jù)分析的方式,針對(duì)中國(guó)不同區(qū)域展現(xiàn)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)發(fā)展平衡性做出了分析[8],指出產(chǎn)業(yè)發(fā)展不平衡的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀;同樣的觀點(diǎn)也在陸岷峰的文章中做出了進(jìn)一步總結(jié),給出了我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展失衡、規(guī)劃?rùn)C(jī)制有待完善的結(jié)論[9]。童慶禧等人從生產(chǎn)活動(dòng)產(chǎn)生數(shù)字進(jìn)而代替經(jīng)濟(jì),物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)過程中不存在的新經(jīng)濟(jì)形式即數(shù)字創(chuàng)造經(jīng)濟(jì)兩個(gè)角度對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了定義。同時(shí),將數(shù)字技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代到來的技術(shù)路徑演進(jìn)展開論述[10]。鄺勁松等人從區(qū)塊鏈具有數(shù)據(jù)一致存儲(chǔ)、難以篡改、可追溯和智能合約等核心技術(shù)特性、加強(qiáng)區(qū)塊鏈技術(shù)安全監(jiān)管應(yīng)用等方面詳細(xì)闡述了區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要作用,并從完善區(qū)塊鏈人才機(jī)制和區(qū)塊鏈技術(shù)角度,指出區(qū)塊鏈技術(shù)助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所具有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)和特性[11]。王婧從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融市場(chǎng)中的應(yīng)用和發(fā)展角度進(jìn)行了相關(guān)論述,表明當(dāng)前企業(yè)需要借助于數(shù)據(jù)挖掘等信息技術(shù)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(dǎo)性和保護(hù)性,擴(kuò)大企業(yè)的發(fā)展空間,為企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略決策提供參考依據(jù)和多樣化選擇[12]。郭晗、任保平、師博從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的邏輯、機(jī)制、路徑角度出發(fā),面向數(shù)字化發(fā)展對(duì)于促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合、城市經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展等方面做出了分析[13-15]。

2.大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)價(jià)值研究和挖掘

Hadoop、云計(jì)算、MapReduce和移動(dòng)通信服務(wù)等數(shù)據(jù)處理技術(shù)被廣泛地使用并逐漸趨于成熟,幫助數(shù)據(jù)創(chuàng)造出更大的價(jià)值。數(shù)據(jù)價(jià)值蘊(yùn)含著各種知識(shí)的關(guān)聯(lián),從數(shù)據(jù)中提取相應(yīng)的知識(shí),通過不同的特征對(duì)人物和事物進(jìn)行畫像。同時(shí),數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范體系的構(gòu)建和各類數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)新應(yīng)用的建立也為提升數(shù)據(jù)價(jià)值創(chuàng)造了條件。付登坡等人認(rèn)為提升數(shù)據(jù)價(jià)值的策略如下:一是描述性元數(shù)據(jù)?？蓪?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)描述,找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,為知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)重用建立基礎(chǔ)。二是知識(shí)圖譜。從數(shù)據(jù)中提取知識(shí),利用知識(shí)將人物和事物進(jìn)行畫像,通過畫像完善和擴(kuò)展知識(shí)圖譜,發(fā)現(xiàn)潛在的數(shù)據(jù)價(jià)值。三是智能應(yīng)用。利用區(qū)塊鏈、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、軟件科學(xué)領(lǐng)域等先進(jìn)技術(shù),讓數(shù)據(jù)不同的形式滿足業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景需求[16]。

(二)國(guó)外數(shù)字技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜述

國(guó)外研究主要集中在數(shù)字技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用。在《Digital Economics 2017》和《Digital Economics:How AI and Robotics Are Changing Life》中,指出數(shù)字技術(shù)是以比特為代表的信息,該技術(shù)降低了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、計(jì)算和傳輸?shù)某杀綶17]。同時(shí)指出數(shù)字技術(shù)參與到數(shù)字經(jīng)濟(jì)活動(dòng)降低了五種不同經(jīng)濟(jì)成本,即:搜索成本,復(fù)制成本,運(yùn)輸成本,跟蹤成本和驗(yàn)證成本[18]。在《Data Mining of Regional Economic Analysis Based on Mobile》中,Yucong指出物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控并采集各種信息,具有優(yōu)越的信息采集能力。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和統(tǒng)計(jì)相關(guān)的綜合產(chǎn)物,被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的深度融合,可以提高數(shù)據(jù)采集,提升挖掘的效率和質(zhì)量,并快速獲取有效知識(shí)?？茖W(xué)技術(shù)的發(fā)展使得多種融合技術(shù)廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)分析,創(chuàng)新分析思路,將研究成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)繁榮[19]。Cong Gu強(qiáng)調(diào),利用C4.5挖掘決策樹算法,結(jié)合美國(guó)政府金融干預(yù)部門提供的貸款數(shù)據(jù),生成決策樹并將其轉(zhuǎn)換為分類規(guī)則,發(fā)現(xiàn)貸款數(shù)據(jù)背后隱藏的法律及其可能違反相關(guān)金融政策的信息,為政府干預(yù)金融提供了可靠的依據(jù),提高了金融干預(yù)的效率[20]。

Murodovna描述了區(qū)塊鏈的主要技術(shù)和原則,利用區(qū)塊鏈技術(shù)解決涉及金錢、股票和有價(jià)值文檔的日常交易,通過分布式網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行存儲(chǔ)和傳輸,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密保護(hù),有效地提升了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展效能[21]。Agung Purnomo采用文獻(xiàn)計(jì)量技術(shù)與來自Scopus文獻(xiàn)索引平臺(tái)的次級(jí)資料,通過使用 VOSviewer 文獻(xiàn)可視化工具以及 Scopus 平臺(tái)上的分析搜索可視化功能,指出數(shù)字經(jīng)濟(jì)的研究發(fā)展和未來趨勢(shì)[22]。

(三)文獻(xiàn)評(píng)述

綜合國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),第一,當(dāng)前國(guó)內(nèi)研究人員大多從理論層面出發(fā),宏觀上強(qiáng)調(diào)了數(shù)字技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要作用。國(guó)外研究人員更多采用定量分析及數(shù)據(jù)可視化工具將理論和實(shí)踐相結(jié)合,發(fā)達(dá)國(guó)家如美國(guó)、德國(guó)、英國(guó)等,在數(shù)字產(chǎn)業(yè)化上更關(guān)注具體應(yīng)用的落地,例如,基于數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的設(shè)計(jì)決策支持系統(tǒng),基于決策樹算法的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)于金融行業(yè)銀行卡辦理及信用貸款等業(yè)務(wù)流程中存在的困難和風(fēng)險(xiǎn)的干預(yù)。第二,國(guó)內(nèi)外對(duì)數(shù)字技術(shù)的政策不同,相對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家,我國(guó)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體布局相對(duì)落后,成為國(guó)內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)瓶頸。因此,當(dāng)前國(guó)內(nèi)的熱點(diǎn)研究方向包括技術(shù)成熟度的研究應(yīng)用、綜合性數(shù)字人才的培養(yǎng)及數(shù)字技術(shù)對(duì)當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響和內(nèi)在推動(dòng)機(jī)理等。

(四)中國(guó)數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)融合存在的問題

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)被逐漸地提升為國(guó)家戰(zhàn)略,中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體規(guī)劃將重點(diǎn)從數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展轉(zhuǎn)向經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)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(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展無法深度融合,制約數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需要數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展,對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)有著巨大的影響。其主要體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)和產(chǎn)業(yè)融合三個(gè)效能的提升上[23]。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)在于傳統(tǒng)生產(chǎn)部門的信息化改建,利用數(shù)字技術(shù)擴(kuò)大產(chǎn)品創(chuàng)新邊界,使數(shù)據(jù)作為產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵要素,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)組織的調(diào)整和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型,形成產(chǎn)業(yè)融合模式,使傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)模式逐步向數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式轉(zhuǎn)變。目前,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的整體結(jié)構(gòu)仍需升級(jí)優(yōu)化,全量數(shù)據(jù)需逐層打通,數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)有待進(jìn)一步深度融合,避免底層技術(shù)制約數(shù)字經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步發(fā)展。

第二,互聯(lián)網(wǎng)模式下的數(shù)字經(jīng)濟(jì)存在安全可信、數(shù)據(jù)確權(quán)、協(xié)同共享等方面的問題。當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)模式下的數(shù)字經(jīng)濟(jì)所采用的是經(jīng)典的B/S架構(gòu)[24]。這一架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)在同一互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的數(shù)據(jù)共享與交換,在大力推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也存在很多數(shù)據(jù)分割確權(quán)、安全可信方面的隱患。在中心化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)機(jī)制下,大量數(shù)據(jù)隱私受到侵害、數(shù)據(jù)資產(chǎn)易被復(fù)制盜取、數(shù)據(jù)信息非法交易等現(xiàn)象層出不窮。

第三,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各領(lǐng)域不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)之間的數(shù)據(jù)智能化水平參差不齊。數(shù)據(jù)智能化是指通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)特定場(chǎng)景的應(yīng)用。以制造業(yè)和金融業(yè)為例,制造業(yè)的轉(zhuǎn)型程度展現(xiàn)出兩端數(shù)字化程度高,中間環(huán)節(jié)較低的“U型結(jié)構(gòu)”,兩頭的研發(fā)設(shè)計(jì)端與銷售端逐漸趨向精準(zhǔn)化定制的制造業(yè)服務(wù),但中間生產(chǎn)過程中的制造環(huán)節(jié)數(shù)字化程度仍然不足[25]。

第四,缺乏綜合性數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)。隨著產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的發(fā)展程度不斷加深,各領(lǐng)域的數(shù)字化水平越來越高,就越需要對(duì)實(shí)體行業(yè)有充分了解并掌握數(shù)字發(fā)展核心技術(shù)的綜合性高素質(zhì)人才。而綜合性人才的缺乏是困擾我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不可忽視的一個(gè)重要因素。目前高校缺少對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域新型專業(yè)的開設(shè),缺少對(duì)綜合性數(shù)據(jù)人才有意識(shí)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(nèi)部未建立人才管理與激勵(lì)的長(zhǎng)效機(jī)制,文化程度高、技術(shù)能力強(qiáng)、經(jīng)驗(yàn)豐富、跨領(lǐng)域的綜合性人才爭(zhēng)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(shù)字化轉(zhuǎn)型及國(guó)家數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

四、區(qū)塊鏈技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響

數(shù)字技術(shù)逐漸運(yùn)用到市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中,不僅改變了傳統(tǒng)的企業(yè)經(jīng)營(yíng)模式與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)形態(tài),還實(shí)現(xiàn)了對(duì)生產(chǎn)力、生產(chǎn)環(huán)節(jié)、生產(chǎn)要素、經(jīng)營(yíng)場(chǎng)所、生產(chǎn)規(guī)模和效率等方面的重大變革,數(shù)字化的技術(shù)、產(chǎn)品和服務(wù)已經(jīng)由傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)形態(tài)向多維度、多層面、多鏈條的數(shù)字經(jīng)濟(jì)模式加速發(fā)展與轉(zhuǎn)變,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略也在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的背景下發(fā)生了轉(zhuǎn)變。當(dāng)前我國(guó)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的重點(diǎn)數(shù)據(jù)工程建設(shè)包括數(shù)據(jù)挖掘、區(qū)塊鏈、5G通信、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎(chǔ)設(shè)施,其本質(zhì)就是圍繞科技進(jìn)步與數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展新型產(chǎn)業(yè)模式[26]。在數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程中,一個(gè)完整的數(shù)據(jù)生命周期分為四個(gè)階段:第一個(gè)階段為采集和傳輸;第二個(gè)階段為匯聚和交換;第三個(gè)階段為處理、應(yīng)用和呈現(xiàn);第四個(gè)階段為銷毀。在這一過程中,5G技術(shù)提高了數(shù)據(jù)通信傳輸?shù)乃俣?物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)擴(kuò)大了可接入數(shù)據(jù)的廣度,二者共同完成了數(shù)據(jù)生命周期的第一個(gè)階段——數(shù)據(jù)的采集和傳輸。區(qū)塊鏈技術(shù)增強(qiáng)了數(shù)據(jù)生命周期的第二個(gè)階段——數(shù)據(jù)匯聚和交換的安全性和唯一性。第三個(gè)階段采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能更好展示數(shù)據(jù)的價(jià)值,應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)場(chǎng)景中將其呈現(xiàn),可以預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)未來趨勢(shì)。數(shù)據(jù)的匯聚與存儲(chǔ)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的安全性與分布性,數(shù)據(jù)的應(yīng)用與呈現(xiàn)強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化。

(一)區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用

近年來,國(guó)內(nèi)外相關(guān)企業(yè)和機(jī)構(gòu)大力推進(jìn)區(qū)塊鏈在數(shù)字經(jīng)濟(jì)眾多領(lǐng)域的應(yīng)用和探索,并取得了重大進(jìn)展。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來,改變了人們的生活模式,對(duì)已往的信息化建設(shè)成果提出了更高的要求和挑戰(zhàn),但是目前傳統(tǒng)的互聯(lián)網(wǎng)所存在的特點(diǎn)使其難以適應(yīng)現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展:首先,當(dāng)前的互聯(lián)網(wǎng)以HTTP協(xié)議作為傳輸通道,具有中心化的特點(diǎn),即用戶獲取數(shù)據(jù)的過程需要通過中心化的服務(wù)器下載數(shù)據(jù),中心化的訪問在高并發(fā)量下會(huì)限制數(shù)據(jù)的傳輸速度。其次,隨著信息化的發(fā)展,海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求給傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)帶來了新的挑戰(zhàn),以HTTP為協(xié)議的網(wǎng)頁生存周期相對(duì)較短,存儲(chǔ)成本高,文件無法永久保留。最后,傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)出于安全性的考慮,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了層層保護(hù),數(shù)據(jù)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(shì),亟待一種具有分布式存儲(chǔ)、防篡改、保證數(shù)據(jù)一致性的新型技術(shù)來適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,而區(qū)塊鏈技術(shù)恰好提供了一種安全可信、去中心化的數(shù)據(jù)交換網(wǎng)絡(luò),并能利用非對(duì)稱加密技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)確權(quán)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值。區(qū)塊鏈技術(shù)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(gè)共享文檔的用戶可以隨時(shí)修改個(gè)人數(shù)據(jù),其操作內(nèi)容都會(huì)完整記錄在操作系統(tǒng)內(nèi),同時(shí)這個(gè)文檔屬于所有用戶。

1.區(qū)塊鏈技術(shù)特性助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展

從區(qū)塊鏈技術(shù)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(shù),具有去中心化、分布式、不可篡改、可追溯、安全可信等優(yōu)點(diǎn)。通過對(duì)分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳輸、共識(shí)機(jī)制、密碼學(xué)和智能合約等技術(shù)的集成,能有效解決傳統(tǒng)交易模式中的數(shù)據(jù)篡改、造假、行為作弊等問題。區(qū)塊鏈所具有的共識(shí)算法技術(shù)使得多源的數(shù)據(jù)在共享時(shí)具有一致性,解決了傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)在數(shù)據(jù)交換時(shí)由于缺乏統(tǒng)一接口或多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)難以存儲(chǔ)及共享所造成的困難。數(shù)字加密技術(shù)進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)做出保護(hù),防止數(shù)據(jù)在傳輸?shù)倪^程中被篡改或偽造,為數(shù)據(jù)的安全共享交換提供了保護(hù)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(shí)性和唯一性,其典型產(chǎn)品如以太坊,一個(gè)以智能合約為主要功能的公共區(qū)塊鏈平臺(tái)。另外,區(qū)塊鏈所具有的獨(dú)特的分布式記賬技術(shù),其存儲(chǔ)和傳輸時(shí)所產(chǎn)生的計(jì)算可以處理百萬級(jí)TPS的交易,利用分布在各個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)源以及各個(gè)節(jié)點(diǎn)空閑設(shè)備的計(jì)算力、存儲(chǔ)容量和帶寬,可以大幅度減少中心化計(jì)算的耗時(shí)費(fèi)力等問題,大幅度降低計(jì)算和存儲(chǔ)的成本[27],使得利用區(qū)塊鏈技術(shù)創(chuàng)造未來“可信數(shù)據(jù)共享”“可信價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)”等相關(guān)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的推動(dòng)意義和應(yīng)用價(jià)值。區(qū)塊鏈技術(shù)的特性總結(jié)及其對(duì)推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所產(chǎn)生的主要影響如表1所示。

表1 區(qū)塊鏈技術(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要影響

2.區(qū)塊鏈應(yīng)用特性助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展

從三個(gè)區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用特性角度來看,第一,將物聯(lián)網(wǎng)上的各個(gè)設(shè)備所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)源加載到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中,使其深度融合,從數(shù)據(jù)的交換、傳輸、通信、存儲(chǔ)上確保其安全、可信等問題。第二,將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì),不斷拓展其技術(shù)的典型應(yīng)用空間,進(jìn)一步釋放創(chuàng)新活力,例如:去中心化跨域交易、用戶隱私數(shù)據(jù)保護(hù)和證券確權(quán)等。第三,采用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的全鏈互聯(lián)互通的傳輸數(shù)據(jù)方式,解決數(shù)據(jù)挖掘中海量數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)時(shí)計(jì)算力短缺的問題。

3.區(qū)塊鏈技術(shù)助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展方向

從區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)數(shù)字化角度來講,區(qū)塊鏈技術(shù)能對(duì)現(xiàn)有產(chǎn)品或生產(chǎn)模式進(jìn)行改良式創(chuàng)新,改善行業(yè)中存在的信用痛點(diǎn)、數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)不容篡改和丟失的問題。當(dāng)前,區(qū)塊鏈技術(shù)已開始在金融領(lǐng)域中嶄露頭角,如數(shù)字貨幣、跨境支付、供應(yīng)鏈金融、保險(xiǎn)、證券等[28]。區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用可以有效提升上鏈數(shù)據(jù)的可信性和安全性,確保線下和線上相互映射,提升數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)平臺(tái)或業(yè)務(wù)系統(tǒng)上的可信性、安全性和一致性,促進(jìn)金融業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景落地,增加區(qū)塊鏈技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的實(shí)用性,助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。未來將出現(xiàn)由區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建的新業(yè)務(wù)模型,大量的區(qū)塊鏈人才將助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)的騰飛,具體的發(fā)展方向可歸納為以下幾點(diǎn)[29]:

(1)區(qū)塊鏈技術(shù)不斷迭代更新,產(chǎn)業(yè)將飛速發(fā)展,實(shí)現(xiàn)更多應(yīng)用場(chǎng)景的落地;

(2)跨鏈(公有鏈、私有鏈、聯(lián)盟鏈)互聯(lián)將成為一個(gè)重要的趨勢(shì);

(3)編制區(qū)塊鏈行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),形成行業(yè)范圍的標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)用;

(4)采用多樣性數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制;

(5)區(qū)塊鏈將為數(shù)據(jù)的傳輸過程提供安全性保障服務(wù);

(6)區(qū)塊鏈人才將成為未來一個(gè)重要的人才培養(yǎng)方向。

(二)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和分類處理,挖掘出有價(jià)值的信息并轉(zhuǎn)換成知識(shí)的過程,幫助數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值化,使數(shù)據(jù)在實(shí)際經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場(chǎng)景中得到最大程度的發(fā)揮。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化的過程中,多數(shù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型都因?yàn)槭褂脭?shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行了經(jīng)營(yíng)決策分析和市場(chǎng)策略優(yōu)化,幫助企業(yè)完成了相關(guān)商品預(yù)測(cè)、個(gè)性化推薦和決策支持等,拓展出更多應(yīng)用場(chǎng)景。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展必不可少的重要經(jīng)營(yíng)和決策輔助工具。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)融合了多個(gè)研究領(lǐng)域的內(nèi)容,其中包括:數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能(監(jiān)督、半監(jiān)督和非監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí))、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)、知識(shí)工程(知識(shí)庫和知識(shí)圖譜等)、信息檢索、高性能計(jì)算以及數(shù)據(jù)可視化等相關(guān)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助企業(yè)、政府在內(nèi)的數(shù)據(jù)使用主體將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)資產(chǎn),進(jìn)而提煉成為指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的可用信息。通過使用數(shù)據(jù)分析算法工具在海量數(shù)據(jù)中分析、尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,建立用戶行為模型及數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在行業(yè)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)分析、市場(chǎng)洞察等多個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),可以幫助數(shù)據(jù)的使用主體更好地從數(shù)據(jù)中提煉信息,創(chuàng)造新的應(yīng)用場(chǎng)景,優(yōu)化資源配置,并幫助數(shù)據(jù)使用者做出更科學(xué)的決策。接下來將從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特性助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用特性助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用場(chǎng)景三個(gè)層面闡明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用。

1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特性助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特性可分為廣義和狹義兩種。廣義數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的行業(yè)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏、內(nèi)在和應(yīng)用的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場(chǎng)景信息和知識(shí)。通過廣義的數(shù)據(jù)挖掘,對(duì)經(jīng)濟(jì)信息和知識(shí)進(jìn)行模擬和分析,初步構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)知識(shí)圖譜框架,使各行業(yè)數(shù)據(jù)具有關(guān)聯(lián)性,對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展發(fā)揮潛在的互聯(lián)作用,提升整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系的數(shù)據(jù)價(jià)值。狹義數(shù)據(jù)挖掘通常是利用數(shù)據(jù)挖掘算法,結(jié)合各行業(yè)的數(shù)據(jù),從數(shù)據(jù)中提煉出知識(shí)的過程,將廣義的數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)實(shí)化,轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場(chǎng)景,它是經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場(chǎng)景建模的重要環(huán)節(jié)和關(guān)鍵。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)度較高的技術(shù)方法有關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類分析、回歸分析等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

(1)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用里最常使用的方法之一。該方法主要是反映經(jīng)濟(jì)事件之間的關(guān)系和依賴度,可以挖掘出無明顯相關(guān)性的兩個(gè)獨(dú)立事件內(nèi)在的關(guān)聯(lián)關(guān)系。為呈現(xiàn)獨(dú)立經(jīng)濟(jì)事件數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則,需設(shè)定兩個(gè)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(lián)系程度,要挖掘經(jīng)濟(jì)事件之間的關(guān)系,須滿足事件之間規(guī)定的最小支持度。可信度也可以用術(shù)語“置信度”來表達(dá),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(xiàn)形式:一是當(dāng)提升度等于1時(shí),表示二者并無關(guān)聯(lián)關(guān)系;二是當(dāng)提升度大于1時(shí),反映兩個(gè)事件發(fā)生的可能性呈正相關(guān)關(guān)系;三是當(dāng)提升度小于1時(shí),反映二者呈反向相關(guān)關(guān)系。一般通過設(shè)定最小支持度,以事件所包含的數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ),對(duì)可信度進(jìn)行計(jì)算,利用二者比例分析結(jié)果計(jì)算出提升度,以此判斷獨(dú)立事件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,推斷事件之間的相關(guān)度和擬合情況。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的技術(shù)特性支持營(yíng)銷策略制定、促銷商品組合、銷售情況復(fù)盤、經(jīng)濟(jì)事件關(guān)系分析等應(yīng)用場(chǎng)景。

(2)聚類分析

聚類分析屬于無樣本集的事件集數(shù)據(jù)歸類,通過類知識(shí)描述一類經(jīng)濟(jì)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(shè)定一個(gè)簇按照相似性歸成若干類別,使屬于同一類別的個(gè)體之間的差別小,而在不同類別上的個(gè)體間的差別大。聚類分析可以對(duì)數(shù)據(jù)直接進(jìn)行分析,而不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,重點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)中存在的對(duì)象關(guān)系信息進(jìn)行挖掘。聚類分析的幾種典型的應(yīng)用場(chǎng)景包括精準(zhǔn)營(yíng)銷和消費(fèi)評(píng)估能力,在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型及行業(yè)數(shù)字化的過程中有著廣泛的應(yīng)用前景。

(3)分類分析

分類分析屬于有樣本集的事件集數(shù)據(jù)歸類,其典型特點(diǎn)為預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)挖掘。分類分析結(jié)合分類類型和規(guī)則,對(duì)原始經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)據(jù)對(duì)象和訓(xùn)練集,其過程為:建立分類規(guī)則,整理數(shù)據(jù)集,創(chuàng)建分析模型,確定分類結(jié)果,最后得到連續(xù)的或離散的預(yù)測(cè)值。分類分析的目標(biāo)是根據(jù)樣本數(shù)據(jù)形成的類知識(shí)對(duì)源數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,進(jìn)而也可以預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)的歸類。在個(gè)人征信評(píng)估、用戶人群圈選與廣告投放、用戶行為模式挖掘與預(yù)測(cè)等經(jīng)濟(jì)場(chǎng)景中有著廣泛的應(yīng)用前景。分類分析主要包括:決策樹、貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法與進(jìn)化理論、類比學(xué)習(xí),或其他(粗糙集、模糊集)方法。

(4)回歸分析

回歸分析是一種預(yù)測(cè)性的建模技術(shù),它研究的是因變量(目標(biāo))和自變量(預(yù)測(cè)器)之間的關(guān)系,主要包含三個(gè)度量:自變量的個(gè)數(shù)、因變量的類型以及回歸線的形狀。不同于分類分析預(yù)測(cè)的屬性值是一個(gè)標(biāo)簽,回歸分析是數(shù)值類預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)的屬性是數(shù)字的,即希望的預(yù)測(cè)結(jié)果呈現(xiàn)出一個(gè)具體的數(shù)值。回歸分析方法通常用于預(yù)測(cè)分析的應(yīng)用場(chǎng)景較多,例如,基于歷史經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)公司未來的利潤(rùn)或股價(jià),利用時(shí)間序列模型以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系,結(jié)合公司經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀,改善經(jīng)營(yíng)狀況和模式,提升公司生產(chǎn)能力,助力公司經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

這四類技術(shù)對(duì)于推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展所產(chǎn)生的主要影響如表2所示。

表2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要影響

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用特性助推數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展

從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中應(yīng)用特性角度來看,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)隨著人工智能逐漸進(jìn)入人們的視野與生活,并在很多經(jīng)濟(jì)智能化場(chǎng)景中取得了巨大進(jìn)展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被應(yīng)用在機(jī)器學(xué)習(xí),如SVM支持向量機(jī)、貝葉斯動(dòng)態(tài)序列、聚類和分類等算法。使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之前,應(yīng)該具有海量的數(shù)據(jù),處理海量數(shù)據(jù)需要一個(gè)存儲(chǔ)和計(jì)算的系統(tǒng),有相應(yīng)模塊多數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式、存儲(chǔ)、調(diào)度等處理,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)處理后的數(shù)據(jù)要進(jìn)行分析和挖掘,使算法與數(shù)據(jù)之間相輔相成,產(chǎn)生出更多更好的經(jīng)濟(jì)方面的應(yīng)用場(chǎng)景。

3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用場(chǎng)景

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中所涉及的方法包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(關(guān)聯(lián)分析)、聚類分析、分類分析和回歸分析。分類分析的應(yīng)用場(chǎng)景比較多,如醫(yī)院可能希望將患者患某種疾病的風(fēng)險(xiǎn)分類為高、中、低三個(gè)類別。學(xué)校會(huì)將學(xué)生成績(jī)分類為優(yōu)秀、良好、合格或不合格。電商網(wǎng)站可能會(huì)根據(jù)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(huì)購買和不會(huì)購買的類別,實(shí)現(xiàn)用戶行為精確分析,提升電商平臺(tái)經(jīng)濟(jì)效能。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘有“超市購物籃分析”和“尿布與啤酒”兩個(gè)比較典型的數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場(chǎng)景,目的是結(jié)合購買行為數(shù)據(jù),通過分析顧客放入購物車內(nèi)的不同商品之間的聯(lián)系,挖掘出顧客的消費(fèi)習(xí)慣,推薦商品給顧客,提升商品的推廣能力,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。

通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),將行業(yè)數(shù)據(jù)里有用的信息和知識(shí)提取到行業(yè)數(shù)據(jù)集,構(gòu)建商業(yè)決策分析、稅務(wù)變化與稅收查詢、客戶狀態(tài)分析、企業(yè)成本分析、投資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、貸款欺詐告警、國(guó)民經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)趨勢(shì)變化等應(yīng)用場(chǎng)景[30]。接下來,將具體列舉幾個(gè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景:

一是精準(zhǔn)營(yíng)銷場(chǎng)景:在數(shù)字化的商業(yè)發(fā)展應(yīng)用中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用聚類分析的方法幫助企業(yè)在戰(zhàn)略規(guī)劃中進(jìn)一步做出市場(chǎng)細(xì)分和用戶群圈選。通過對(duì)不同的會(huì)員客群進(jìn)行購買模式和消費(fèi)習(xí)慣的歸類,切分出潛在市場(chǎng),分析具體的消費(fèi)行為。

二是用戶畫像場(chǎng)景:基于用戶的行為數(shù)據(jù)、移動(dòng)社交數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)技術(shù),對(duì)每個(gè)用戶所具有的相似特征進(jìn)行提取,然后通過為用戶打上如年齡、性別、興趣愛好、購物習(xí)慣和消費(fèi)記錄等的標(biāo)識(shí)特征標(biāo)簽,繪制基于用戶數(shù)據(jù)分析的用戶畫像。消費(fèi)者畫像為營(yíng)銷提供有用的決策,幫助企業(yè)和公司對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。

三是保險(xiǎn)投保者分組場(chǎng)景:保險(xiǎn)公司可根據(jù)投保者的收入、年齡、購買的保單類型或先前的索賠經(jīng)驗(yàn)對(duì)客戶進(jìn)行分組。例如,通過對(duì)不同收入人群進(jìn)行分組,結(jié)合汽車價(jià)值分類,以優(yōu)化汽車保險(xiǎn)單的設(shè)計(jì)。

五、對(duì)策和建議

利用數(shù)字化技術(shù)提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展已成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界的共識(shí)。運(yùn)用云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)手段,結(jié)合政策扶持及人才培養(yǎng),全方面提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平。從產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新、關(guān)聯(lián)和融合、數(shù)據(jù)深度融合、數(shù)字技術(shù)及應(yīng)用場(chǎng)景的角度出發(fā),以政策、法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范和綜合性高素質(zhì)人才培養(yǎng)為支撐,以農(nóng)業(yè)、制造業(yè)和服務(wù)業(yè)為底層數(shù)據(jù)支撐,以區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全可信節(jié)點(diǎn)為保障,構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)資源池,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度加工,實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)用場(chǎng)景,如圖3所示。

圖3 區(qū)塊鏈技術(shù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用

(一)通過政策扶持,加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)融合力度

數(shù)字經(jīng)濟(jì)持續(xù)有效的健康發(fā)展離不開國(guó)家相關(guān)政策的干預(yù)與支持,應(yīng)在數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)這三個(gè)方面提升行政干預(yù)力度。第一,數(shù)字技術(shù)方面,根據(jù)具體商業(yè)模式和行業(yè)特點(diǎn),著力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)技術(shù)的重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)I(yè)化制度建設(shè),完善相關(guān)政策和法律法規(guī),提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展空間。第二,數(shù)據(jù)方面,數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)的土地、勞動(dòng)力、金錢、技術(shù)等方面一樣,正逐步成為重要的生產(chǎn)要素。因此,繼續(xù)培育數(shù)據(jù)元素、保護(hù)數(shù)據(jù)資源、開放和共享數(shù)據(jù)、最大化數(shù)據(jù)利用價(jià)值以及改進(jìn)數(shù)據(jù)元素至關(guān)重要。數(shù)據(jù)要素的流通效率和市場(chǎng)活力,成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新動(dòng)力。第三,經(jīng)濟(jì)方面,加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)的綜合政策的制定和發(fā)布,提升數(shù)字技術(shù)與經(jīng)濟(jì)的融合力度。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要在一定范圍內(nèi)保障其獨(dú)立性,在保證市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的前提下,適當(dāng)降低行政干預(yù)力度。在科學(xué)合理研究制定審查規(guī)范政策體系時(shí),要根據(jù)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)來執(zhí)行,從源頭上杜絕因行政干預(yù)不當(dāng)造成的數(shù)字領(lǐng)域資源配置低效,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中有效防止行政權(quán)力不當(dāng)干預(yù)公平競(jìng)爭(zhēng)。一方面,要根據(jù)具體商業(yè)模式和行業(yè)特點(diǎn),著力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)領(lǐng)域的專業(yè)化制度建設(shè),完善相關(guān)法律法規(guī),提高監(jiān)管過程中的確定性;另一方面,刺激數(shù)字信息要素的持續(xù)創(chuàng)造,從而幫助數(shù)字要素資本的擴(kuò)張。

(二)利用區(qū)塊鏈技術(shù)保障數(shù)據(jù)的安全可信、真實(shí)可靠、歸屬權(quán)明確

安全可信節(jié)點(diǎn)使用區(qū)塊鏈技術(shù)架構(gòu),運(yùn)用哈希值、默克爾樹、鏈表結(jié)構(gòu)構(gòu)建一個(gè)可溯源和防篡改的總賬本,采用IFPS內(nèi)容尋址協(xié)議,在分布式系統(tǒng)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)安全可信數(shù)據(jù)加密傳輸和交換。通過安全可信傳輸和交換網(wǎng)絡(luò),對(duì)銀行、證券、保險(xiǎn)、交易、個(gè)人消費(fèi)、生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)等數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù),劃分?jǐn)?shù)據(jù)權(quán)利界限,解決數(shù)據(jù)確權(quán)、共享、交換、傳輸、安全可信的問題,使各個(gè)領(lǐng)域之間達(dá)成數(shù)據(jù)使用、共享和交換的共識(shí),采用智能合約機(jī)制減少人工參與,確保數(shù)字經(jīng)濟(jì)健康的發(fā)展。

(三)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值,提升數(shù)智化水平

數(shù)據(jù)處理采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的支持向量機(jī)、線性回歸、決策樹、聚類和貝葉斯序列等算法,對(duì)預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,結(jié)合多源數(shù)據(jù)及經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和模型,挖掘數(shù)據(jù)中潛在的價(jià)值。對(duì)已建立的應(yīng)用場(chǎng)景的數(shù)據(jù)挖掘算法模型不斷地訓(xùn)練和測(cè)試,最終形成數(shù)據(jù)智能場(chǎng)景模型,如:投資風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)分析、信貸欺詐告警等模型,提升數(shù)字經(jīng)濟(jì)數(shù)智化水平。

(四)加大數(shù)字化轉(zhuǎn)型的綜合性人才培養(yǎng)力度

加大數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)管理與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合性人才培養(yǎng),建立健全人才培養(yǎng)機(jī)制,是企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必經(jīng)階段,也是保證數(shù)字經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)效發(fā)展、持續(xù)創(chuàng)新的必要手段。為實(shí)現(xiàn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng),應(yīng)聯(lián)合高校和研究機(jī)構(gòu),制定相應(yīng)的人才培養(yǎng)計(jì)劃,開設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)理論、技術(shù)應(yīng)用的相關(guān)學(xué)科,開展數(shù)字經(jīng)濟(jì)學(xué)術(shù)論壇,聚集多方數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合人才,完善人才體系建設(shè),有序地推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)高效健康發(fā)展。同時(shí),高素質(zhì)綜合人才的培養(yǎng)方向不僅應(yīng)聚焦到專業(yè)內(nèi)容本身,還應(yīng)加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)、數(shù)字技術(shù)和數(shù)字理念等方面的引導(dǎo)。

六、結(jié)論與展望

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以新興數(shù)字技術(shù)為核心,基于信息化的建設(shè)成果,與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相融合,推動(dòng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化,增強(qiáng)數(shù)字化治理水平,促進(jìn)各個(gè)產(chǎn)業(yè)智能化協(xié)同發(fā)展。本文選取了兩種新型數(shù)字技術(shù)作為重點(diǎn)分析內(nèi)容,闡述了區(qū)塊鏈技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的影響及重要性。本文對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)作用研究的新突破如下:

第一,區(qū)塊鏈技術(shù)作為一種顛覆性革命技術(shù)和一種底層存儲(chǔ)技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù),與數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)可以相互促進(jìn)和融合發(fā)展,聯(lián)合開創(chuàng)更多更大的價(jià)值空間,不斷創(chuàng)新各類應(yīng)用場(chǎng)景,加快商業(yè)場(chǎng)景落地[31]。區(qū)塊鏈可與人工智能融合使用,對(duì)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的價(jià)值,提煉重要信息為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展創(chuàng)造新的應(yīng)用場(chǎng)景。特別是當(dāng)數(shù)據(jù)量以PB級(jí)別的積累和存儲(chǔ),形成海量數(shù)據(jù)時(shí),一些簡(jiǎn)單的查詢和統(tǒng)計(jì)功能已經(jīng)不能滿足各領(lǐng)域的需求,這一現(xiàn)象在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域尤為顯著。

通過對(duì)區(qū)塊鏈技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)、應(yīng)用特性等方面介紹,分析了發(fā)展數(shù)字技術(shù)對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的意義,總結(jié)了在當(dāng)前政策背景下數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在行業(yè)發(fā)展不平衡、數(shù)智化發(fā)展程度不均勻、存在數(shù)據(jù)安全與確權(quán)問題、缺乏數(shù)據(jù)方面的綜合性人才等問題,并提出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的藍(lán)圖規(guī)劃和四點(diǎn)對(duì)策建議。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)進(jìn)入到經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、政府治理、軍事作戰(zhàn)和國(guó)家戰(zhàn)略規(guī)劃等各個(gè)領(lǐng)域。未來,通過數(shù)字技術(shù)的不斷優(yōu)化提升,管理制度的不斷完善,人才機(jī)制的建立健全,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在提升企業(yè)轉(zhuǎn)型創(chuàng)新、優(yōu)化政務(wù)和軍事作戰(zhàn)等方面還有較大的潛力和發(fā)展空間,數(shù)字經(jīng)濟(jì)也會(huì)逐漸趨向更加健康、穩(wěn)定、有序、可控的發(fā)展。