下面小编整理了一些《保险业产业关联性研究论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。【摘要】生产性服务业是围绕制造业进行的保障性服务，二者具有较强的产业关联性，它可以解决制造业大而不强的问题，提高产业竞争力。针对西安经开区生产性服务业发展的现实需求，对产业发展的背景、机遇、现状及面临的问题进行分析，从政策引导、体系建设、机制培育等方面给出了发展路径建议。
保险业产业关联性研究论文 篇1：
城市房价、金融集聚对产业结构升级的空间溢出效应
摘 要：基于广东省21个地级市2006—2016年的面板数据，构建邻接权重、地理距离权重和经济距离权重，运用空间杜宾模型分析城市房价、金融集聚对产业结构升级的空间溢出效应。研究发现：在三种权重下本地区金融集聚、房价对产业结构升级都有显著的促进作用，金融集聚与房价的互联互动对产业结构升级有明显的阻碍作用。本地区科技创新对产业结构升级作用不明显，本地区经济发展水平和外商直接投资水平的提高有利于产业结构升级，政府干预程度不利于本地区产业结构升级。而邻近金融集聚和房价对产业结构在邻接权重下有一定的促进作用，在地理距离权重和经济距离权重下对产业结构有阻碍作用;金融集聚与房价的交互项在邻接权重下对产业结构有阻碍作用，在地理距离权重和经济距离权重下对产业结构升级有促进作用。邻近地区科技创新水平、经济发展水平、外商直接投资和政府干预程度对产业结构升级的作用因权重不同存在差异。
关键词：城市房价;金融集聚;产业结构升级;空间溢出效应;空间杜宾模型
DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.12.005
一、引言
改革开放以来，我国经济取得巨大成就很大程度是通过充分发挥人口、环境等比较优势实现的，但随着人口红利消失、环境恶化、人口老龄化、中等收入陷阱、产能过剩等问题的出现，经济发展由高速增长转向中低速增长。要素供给效率和资源配置效率的变化、自主创新能力不足及资源环境约束增强是导致中国经济结构性减速的主要原因（李扬和张晓晶，2015）。为解决这些问题，经济增长必须由要素投资驱动到科技创新驱动转变，推动产业结构升级是提升经济发展质量和效益的关键。房价伴随着社会经济的发展上升是一个主流趋势，而房价上涨对产业结构升级存在两方面的影响：一方面，房价的上涨增加了企業实际成本和劳动力生活成本，导致劳动密集型企业外迁、普通劳动力流出和技术人才的集聚，从而加速城市间的劳动力流动和产业集聚，从而推动产业结构升级（张平和张鹏鹏，2016）;另一方面，房价的快速上升使得大量资金流入房地产领域，挤占实体经济资金，影响企业研发投入，抑制地区自主创新能力（余泳泽和张少辉，2017），一定程度上阻碍了产业结构升级。金融集聚通过加速资金周转、降低融资成本、提高资源配置效率等作用机制促进产业结构升级。房价与金融市场密切相关，房价的上涨离不开金融发展的支持。金融集聚和房价对产业结构都有重大影响，而房价和金融集聚的互动是促进还是阻碍产业结构升级是本文研究关注的重点。
因此，研究城市房价、金融集聚对产业结构升级的空间溢出效应，分析城市房价、金融集聚及金融集聚与房价的互动对产业结构升级的影响对广东省乃至全国推动产业结构升级都有较强的借鉴意义。
二、文献综述
（一）房价与产业结构升级
关于房价对产业结构升级的影响，大部分国内外文献都是通过房价促进劳动力流动和产业转移来分析。Krugman（1991）研究发现，房价的变化会影响劳动力地区间的流动，房价上升带来的生活成本增加使得劳动力由房价高的地区流向房价低的地区。Hanson（2005）、Rabe等（2010）分别对美国、德国数据进行实证研究，都发现高房价抑制了劳动在该地区聚集，使得劳动力向其他地区扩散，从而使该地区劳动力相对缺乏。但Saiz（2007）对美国大都市区域的数据进行实证分析时，却发现劳动力流动与住房价格的关系不明显。
随着房价和地价的快速上涨，土地、劳动力和环境等资源约束增强，劳动力成本上升，沿海地区出现“用工荒”，为了追逐低劳动力成本和其他政策优惠，大量沿海企业内迁，珠三角地区出现了大规模的产业转移浪潮，这些现象使得国内学者从各个角度对房价与产业结构升级进行研究。高波和陈健（2012）基于动态面板数据模型，对中国35个大中城市数据进行研究，发现城市间的相对房价升高，导致相对就业人员减少，并促使产业价值链向高端延伸，实现产业结构升级。刘志伟（2013）对城市房价、劳动力流动和第三产业发展的关联性进行实证分析时，也得出城市房价提高会使第三产业由低附加值向高附加值演进，从而推动产业升级的结论。张平和张鹏鹏（2016）从消费视角分析房价上涨对劳动异质性进而对产业结构变动的影响，结果表明城市房价上涨导致普通劳动力的流出和技术人才的集聚，改变了劳动力供给结构，从而对不同产业迁移和布局产生影响，促进产业结构升级。楚尔鸣和曹策（2018）从城镇化、房价与产业结构升级的关系出发，城镇化水平越高对产业结构升级的促进作用越大，过高的房价对产业结构升级的促进作用不明显。纪祥裕（2018）运用空间计量模型分析城市房价对产业结构升级的影响，研究结果表明，城市房价对产业结构升级有正影响和空间溢出效应。从上述研究来看，学者们大多基于面板数据模型分析房价对劳动力流动和促进产业结构升级的影响。
（二）金融集聚与产业结构升级
国外学者较早对金融发展与产业结构升级之间的关系进行研究，如Schumpeter（1934）认为银行业通过金融市场的信用创造功能推动产业结构升级和经济增长。Stiglitz（1985）、Levine（1997）、Chava等（2013）基于金融机构功能出发，指出金融体系发展能减少信息不对称和降低交易成本，促进了科技创新，从而推动产业结构升级。Brown等（2012）认为金融市场的发展和金融自由化的推进可以改善企业的外部环境，推动企业技术创新，促进产业结构升级。
在国内，范方志和张立军（2003）、曾国平和王燕飞（2007）较早地研究金融发展对产业结构升级的影响，认为金融结构的转变、金融体系的完善和金融深化程度的提高有利于促进产业结构升级。朱玉杰和倪骁然（2014）考虑空间关联性和空间异质性，研究发现金融相关比显著地促进产业升级，而金融规模存量增长与二、三产业发展水平存在倒U形关系。罗超平（2016）通过VAR模型和协整检验等方法研究金融发展对产业结构升级的长期均衡与短期动态关系进行实证分析，指出金融经营效率、金融规模和金融产出率等与产业结构升级均存在长期均衡关系。
随着金融资源在某个地区或城市的高度集聚，学者们也开始关注金融集聚对产业结构升级的影响。黎平海和王雪（2009）运用主成分分析法测算广东省金融集聚水平，并对金融集聚与产业结构升级的关系进行实证分析，结果表明金融集聚对产业结构升级具有积极促进作用。孙晶和李硕涵（2012）从行业异质性出发，发现银行业集聚对产业结构升级的促进作用大于证券业和保险业。何剑和肖凯文（2017）基于中国31个省市区面板数据，也得出银行业集聚对产业结构升级的促进作用最为明显，证券业和保险业对产业结构升级的作用有待进一步提升。楊义武（2013）利用向量自回归模型分析长三角城市群金融集聚与产业结构变迁的互动关系，指出金融集聚推动产业结构变迁主要是产业结构高级化而非合理化，且时滞效应明显。刘沛和黎齐（2014）运用空间计量方法分析金融集聚对产业结构升级的空间溢出效应，结果表明广东省金融集聚对第三产业的推动作用大于对第二产业的推动作用。于斌斌（2017）基于中国城市动态空间面板模型检验金融集聚对产业结构升级的影响效应和空间溢出效应，研究表明金融集聚对产业结构升级的作用受城市规模和地区差异的影响，金融集聚对特大城市和大城市的产业结构有积极促进作用，对小城市的产业结构升级有负向作用。
（三）房价和金融集聚交互作用与产业结构升级
由于房地产行业属于资金密集型产业，房地产行业与金融业密不可分，因此，房价与金融的关系也成为学者们关注的重点。Gerlach和Peng（2005）对住房价格与银行信贷的关系进行实证分析，发现银行信贷与住房价格具有长期稳定的关系。Keotter和Poghosyan（2010）对德国房地产市场进行分析，结果表明房价持续上升导致银行资金持续流入房地产行业，进一步促进了房价的上涨。骆永民（2011）对我国金融集聚与房价关系进行实证分析，研究表明金融集聚对房价的影响存在明显的地区差异性，东部地区为正，中部地区不显著，西部地区显著为负。而刘颜和邓若冰（2017）在金融集聚与房价关系的研究中发现，金融集聚对房价的影响存在行业异质性，银行业集聚对房价水平影响最大，保险业次之，证券业影响最弱。从上述文献来看，房价和金融集聚对产业结构升级都具有重大影响，而房价与金融集聚又存在较强的互动关系，但鲜有研究关注房价与金融集聚的互动作用对产业结构升级的影响。
现有文献尽管在房价与产业结构升级、金融集聚与产业结构升级方面进行了较多的研究，但依然存在如下不足：第一，大部分研究采用单一化指标，如非农产业比重、第三产业与第二产业增加值之比、产业结构高级化和产业结构合理化指标来衡量产业结构升级水平，都忽略了产业结构升级中劳动生产率的变化。第二，多数研究采用传统面板模型进行实证分析，尽管有些文献已采用传统空间计量模型如空间滞后模型、空间误差模型来分析房价、金融集聚对产业结构升级的影响，能揭示其空间溢出效应，但大部分文献采用传统的邻接权重，可能会存在一定的偏差，且这些模型都不能揭示房价和金融集聚对产业结构升级的直接影响和间接影响。第三，现有研究只关注房价、金融集聚与产业结构升级之间的两两关系，忽略了金融集聚和房价的互动对产业结构升级的影响。
本文的创新之处在于：第一，本文在衡量产业结构升级程度时，既考虑三大产业内部比例关系的变迁，也考虑产业结构升级过程中生产率的变化;第二，本文构建邻接权重、地理距离权重和经济距离权重，采用更加一般化的空间杜宾模型分析房价、金融集聚对产业结构升级的空间溢出效应。第三，本文将考虑金融集聚与房价的互动对产业结构升级的影响，将金融集聚、房价和金融集聚与房价交互项纳入同一模型进行实证分析。
（四）数据来源及描述性统计
由于产业结构升级指数和金融业区位熵指数是比值形式，且数值较小，因此本文采用半对数空间计量模型，即除产业结构升级和金融集聚变量不取对数外，其他变量都分别取自然对数。研究样本数据来自广东省统计年鉴、广东省社会发展公报，各市统计年鉴及发展公报、东方财富Choice终端数据库及中国知网专利数据库等。各变量的描述性统计如表1所示。
四、实证结果分析
（一）空间相关性检验
在运用空间计量模型进行实证分析前，需要检验产业结构升级、金融集聚和房价是否存在空间相关性。本文用Moran’s I指数对产业结构升级、金融聚集和房价进行空间自相关性检验，结果如表2所示。从表2中可看出，产业结构升级、金融集聚和房价的Moran’s I指数都为正，且都至少通过5%置信水平检验，这说明产业结构升级、金融集聚和房价都存在较强的空间正相关性。同样也可以看出产业结构升级的Moran’s I指数整体上比金融集聚与房价的Moran’s I指数要大，这说明产业结构升级的空间自相关性比金融集聚和房价的空间自相关强。
（二）统计结果分析
1.SAR模型和SEM模型的实证结果分析。为了模型估计结果的一致性和稳健性，先采用空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）来分析金融集聚与房价对产业结构升级的空间溢出效应。利用Hausman检验来判定使用固定效应还是随机效应模型。邻接权重、地理距离权重、经济距离权重三种权重下的Hausman检验统计量分别为17.83、15.52和17.12，且都在5%的置信水平上显著，说明在三种权重下都应拒绝原假设，应采用固定效应模型进行实证分析。三种权重下空间滞后模型（SAR）和空间误差模型（SEM）固定效应估计结果如表3。
从表3可以看出，在三种空间权重下金融集聚和房价对产业结构升级的系数都为正，都通过了1%的置信水平检验;房价与金融集聚的交互项对产业结构升级的系数为负，至少在10%的置信水平显著。这表明房价和金融集聚对产业结构升级有显著的促进作用，房价与金融集聚的交互项对产业结构升级有显著的抑制作用。但不同权重下影响程度有所差异，金融集聚对产业结构升级的促进程度在经济距离权重下大于邻接权重和地理距离权重;而房价对产业结构升级的促进程度在邻接权重下整体上大于地理距离权重和经济距离权重;房价与金融集聚的交互项对产业结构升级的抑制作用在经济距离权重下大于邻接权重和地理距离权重。
2.空间杜宾模型的实证结果分析。由表3可以看出，在三种权重下，空间滞后模型的[λ]系数和空间误差模型的[ρ]系数都在1%的置信水平上高度显著，拟合优度都较高，这说明空间滞后模型和空间误差模型都成立，因此需要用同时包含被解释变量和解释变量空间滞后项的空间杜宾模型进行实证分析。根据上文的Hausman检验结果，应该采用固定效应进行分析，三种权重下空间杜宾模型固定效应的估计结果如表4所示。空间杜宾模型固定效应又包括空间固定效应、时间固定效应和双固定效应，从表4可以看出，在三种权重下，空间固定效应的R2明显高于时间固定效应和双固定效应，且Log-L值也更大。因此，本文以三种权重下的空间固定效应估计结果作为本文的最终结果进行实证分析。
从表4可以看出，三种权重下，空间固定效应的空间相关性系数都显著为正，这说明广东省内产业结构升级存在较强的空间溢出效应。主要是因为珠三角地区由于人工、土地成本增加和环境约束增加，大量劳动密集型企业和其他一些工业企业向非珠三角地区迁移，带动非珠三角地区第二产业比重上升，珠三角产业结构升级能够带动非珠三角地区产业结构升级。在三种权重下，金融集聚（FIN）对产业结构升级的影响系数为1.3、1.28和1.68，在1%置信水平上显著，这说明金融集聚对产业结构升级具有显著的促进作用。原因在于金融聚集一方面通过规模效应和范围经济降低了交易成本，提升了资源配置效率，减轻了资源错配带来的影响，引导新兴产业的成长和传统产业的逐渐退出，推动产业结构升级;另一方面，金融集聚可以分散企業投资风险，缓解创新信贷约束，提升企业创新效率，从而推动产业结构升级。三种权重下，房价（HP）对产业结构升级的影响系数依次为0.21、0.14和0.27，至少在5%的置信水平下显著，这说明房价对产业结构升级也有积极促进作用。主要原因是房价的上涨会带动物价的上升，从而增加了企业的生产成本和劳动者的生活成本，房价的上升会导致劳动力密集型企业外迁和普通劳动力的流出;对于技术密集型和资本密集型企业来说，本身处于价值链的上游，具有较高的成本承受能力。金融集聚与房价交互项（FHP）对产业结构升级的影响系数为-0.13、-0.11和-0.17，在1%的置信水平上显著，说明金融集聚与房价的互动对产业结构升级有明显的抑制作用。原因在于，房价的提升使得金融市场上大量资金为了追求高回报率从实体经济流向房地产行业，企业自有资金难以维持创新投入和研发活动，导致企业创新能力减弱，技术升级缓慢，从而阻碍了产业结构升级。
本地区科技创新水平（PAT）在三种权重下对产业结构升级的影响依次为0.02、-0.02、-0.01，但都不显著，这说明科技创新对产业结构升级的作用不明显。主要是因为广东省除了广州、深圳等几个大城市外，其他城市科技创新水平低，无法发挥科技创新对产业结构的积极促进作用。经济发展水平（PGDP）三种权重下系数均显著为正，这说明经济越发达，人均收入越高，需求越大，基础设施越完善，市场经济也能够更加充分地推动产业结构升级。外商直接投资（FDI）三种权重下系数均为正，说明其对产业结构升级有积极影响。原因在于，外商直接投资实际利用金额越大，外商投资企业带来的技术溢出效应越强。政府干预程度（GOV）三种权重下系数均为负，说明政府干预程度对产业结构升级有一定程度的抑制作用。主要是因为政府干预程度越高，市场竞争程度越不足，不利于生产要素流通及资源的有效配置，且容易形成地方保护主义，不利于产业结构升级。
邻近地区金融集聚（W×FIN）在三种权重下影响系数分别为1.04，-0.23和-2.53，不同权重存在较大差异。原因在于，邻接权重下，邻近地区金融集聚程度提高能够带动本地区金融集聚程度的提升，具有较强的示范效应，对本地区产业结构升级有积极促进作用;在地理距离权重和经济距离权重下，由于邻近地区与本地区地理距离较远和经济发展差距较大，使得金融集聚的辐射效应较弱。邻近地区房价（W×HP）三种权重下系数分别为0.02，-0.1，-0.1，都不显著。邻接权重下，邻近地区房价的提升一定程度上有利于产业结构升级;在地理距离权重和经济距离权重下，邻近地区的房价一定程度上不利于本地区产业结构升级。邻近地区科技创新（W×PAT）会带动本地区科技创新水平的提升，具有较强示范效应，有利于推动产业结构升级;邻近地区外商直接投资（W×FDI）提高，说明该地区会吸引更多的外商投资企业，在外商投资额一定的情况下对本地区产业结构升级有轻微的抑制作用。邻近地区政府干预程度（W×GOV）在邻接权重下显著为正，是因为邻近地区干预程度越高，市场竞争程度和资源配置效率就越低，企业为了寻求合适的外部环境，而迁移至政府干预低的地区;经济距离权重下系数为负，是因为邻近地区与本地区经济发展差距大，经济越落后，财政支出所占比重就越高，政府干预程度越强，不利于本地区产业结构升级。
3. 直接效应、间接效应和总效应。为了进一步分析城市房价、金融集聚对产业结构升级影响的大小，本文通过直接效应、间接效应和总效应来分析城市房价、金融集聚对产业结构的空间溢出程度，如表5所示。
从表5可知，三种权重下金融集聚对产业结构的直接效应系数均显著为正，这说明本地区金融集聚对产业结构升级具有较强的直接促进作用;间接效应系数和总效应在邻接权重和地理距离权重下为正，说明邻近地区的金融集聚会促进本地区产业结构升级;经济距离权重下为负，且间接效应大于直接效应，说明邻近地区金融聚集会阻碍本地区产业结构升级。三种权重下房价对产业结构升级的直接影响系数都为正，间接效应系数在邻近权重和地理距离权重下为正，经济地理权重下为负，直接效应大于间接效应，这说明本地区房价和相邻地区房价都会促进本地区产业结构升级。房价与金融集聚的交互项在三种权重下直接效应系数均为负，间接效应系数在邻近权重和地理距离权重下为负，经济距离权重下为正，且间接效应大于直接效应，这说明本地区和邻近地区房价与金融集聚的交互项在地理意义上对产业结构升级有直接的抑制作用，在经济意义上则会一定程度上促进产业结构升级。
五、结论与建议
本文基于广东省21个地级市2006—2016年面板数据，构建邻接权重、地理距离权重和经济距离权重三种权重，运用空间杜宾模型分析城市房价、金融集聚对产业结构升级的空间溢出效应。研究结果表明：产业结构升级、金融聚集和房价都存在显著的空间自相关性;三种权重下，本地区的金融集聚和房价对产业结构升级具有显著的促进作用，而本地区房价与金融集聚的互联互动对产业结构升级具有明显的抑制作用。三种权重下本地区科技创新对产业结构升级的作用都不明显，本地区经济发展水平对产业结构升级具有显著的促进作用，外商直接投资对产业结构升级有一定程度的促进作用，政府干预程度对产业结构升级有较为明显的阻碍作用。邻近地区的金融集聚、房价和金融集聚与房价的互联互动对产业结构升级的作用存在差异;金融集聚与房价的交互项在邻接权重下对产业结构有阻碍作用，在地理距离权重和经济距离权重下对产业结构升级有促进作用。而邻近地区的科技创新水平、经济发展水平、外商直接投资和政府干预程度对产业结构升级的影响因权重不同而存在差异。基于上述结论，提出如下建议：
第一，建立完善的投融资体系，提升金融集聚服务于产业结构升级的广度和深度。多数资金、人才等金融资源聚集在珠三角地区，非珠三角地区金融发展水平落后，金融资源较为缺乏。因此，应加强珠三角地区与非珠三角地区的金融合作，打破金融地域壁垒，引导金融资源由金融聚集程度高的地区流向金融集聚程度低的地区，增强金融集聚的辐射效应，充分发挥金融集聚的范围经济效应、规模经济效应和资源配置效应，更好地服务于產业结构升级。
第二，珠三角地区房价的相对上升提高了企业的生产成本和劳动力的生活成本，诱使劳动力流出，对劳动密集型等低附加值的产业有较强的挤出效应，并使珠三角地区城市产业链由低端向中高端转变，从而推动产业结构升级。因此，应该制定房价调控目标，合理有序地引导劳动力流动，制定合理的社会保障体系和住房政策。此外，还应明确珠三角地区与非珠三角地区各自的比较优势，建立合理的产业分工体系，顺利实现产业的梯度转移。
第三，虽然金融集聚、城市房价上升有利于产业结构升级，但是房价与金融集聚互联互动却阻碍了产业结构升级。房价的快速上升一方面使得房地产积累了大量的泡沫，一旦泡沫破裂，会发生金融系统性风险，对产业升级和经济发展造成巨大损失;另一方面，房价上升使得大量资金由实体部门流向房地产行业，企业用于研发和创新的资金减少，从而阻碍产业结构升级。因此，当地政府应制定合理的房价调控政策，抑制房价过热，积极引导资金流入实体经济，推动企业技术创新，从而推动产业结构升级。
第四，非珠三角地区科技创新水平低，对产业结构升级的作用不明显，应加大创新投入，加大对创新企业的支持力度。充分发挥外商直接投资在促进产业结构升级过程中的溢出效应，积极引进外资，进一步提升对外开放水平。此外，当地政府应减少政府干预，充分发挥市场配置资源的作用，积极推动资源要素流通。
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[34]蔡玉蓉，汪慧玲.创新投入对产业结构升级的影响机制研究——基于分位数回归的分析[J].经济问题探索，2018，（1）.
作者：王文启 郭文伟 曹思佳
保险业产业关联性研究论文 篇2：
西安经济开发区生产性服务业发展路径研究
【摘 要】生产性服务业是围绕制造业进行的保障性服务，二者具有较强的产业关联性，它可以解决制造业大而不强的问题，提高产业竞争力。针对西安经开区生产性服务业发展的现实需求，对产业发展的背景、机遇、现状及面临的问题进行分析，从政策引导、体系建设、机制培育等方面给出了发展路径建议。
【关键词】生产性服务业；发展路径；西安经开区
生产性服务业是服务业的主体，是反应和判断一个国家或地区经济现代化水平的重要标志。它是伴随着制造业服务的产业逐渐发展壮大的，最终从制造业中分离，二者存在一种相互加强、唇齿相依的互动关系。西安市经济技术开发区（以下简称西安经开区）制造业基础雄厚，随着“千亿元先进制造业基地”的建设，生产性服务业在提高制造业劳动生产率，降低产业成本，促进制造业结构的升级和优化，提升经济发展水平等方面作用日益显现，它对西安市辐射带动作用不断增强，逐步成为经济发展的重要增长极。
一、西安经开区生产性服务业发展背景
（1）基本情况。西安经开区成立于1993年9月，2000年被批准为国家级开发区，2002年成立西北首家国家级出口加工区，2010年被工信部批准为西北首家国家新型工业化产业示范基地。目前已形成中央商务区、出口加工区、草滩生态产业园及泾渭新城四大功能区。制造业基础较为雄厚，已初步形成了以中央商务区、出口加工区为重点的符合区域实际的服务业发展聚集区，发展势头良好。（2）发展机遇。《关中—天水经济区发展规划》中提出，支持西安国际化大都市建设，使城市骨架进一步拉大。西安经开区地处国际化大都市建设中心。中央《关于深入实施西部大开发战略若干意见》给予国家级开发区发展优惠政策。《陕西省服务业发展规划》中明确指出打造服务产业集群。《西安市国民经济和社会发展十二五纲要》提出构建高技术制造业和现代服务业为主的现代服务业产业体系。由此可见，各个方面给予西安及西安经开区支持，为服务业的发展带来了政策、产业、城市、新模式等发展的机遇，它将带动区域产业结构调整，促进产业升级。西安经开区制造业先进，基础雄厚，与制造业互动发展的生产性服务业必将成为经开区未来发展新引擎。
二、西安经开区生产性服务业发展现状与问题
（1）发展现状。一是服务业总量初具规模，比重偏低。西安经开区服务业主要包括交通仓储及邮政业、批发和零售餐饮业、金融保险业、房地产业及其他服务业。目前，服务业的发展已初具规模，总量逐年增长，服务业占技工贸收入的比重稳定在30%左右（如图1）。但是，无论从服务业的总量、服务业比重等方面，其均处于较低的发展水平，与一些发达的经开区仍存在一定的差距。
二是生产性服务业规模扩大，产业结构不断完善。目前，区域内已形成商用汽车、电力装备、新材料、风电装备制造等主导产业。区内生产性服务业的发展逐渐呈现高级化的趋势，产业结构不断完善，内部结构趋于优化。研发服务业、技术支持服务业等高技术服务业和现代物流业所占比重较大，达到50%以上。金融、房地产、印刷包装等新兴生产性服务业比重不断上升。随着制造业水平的提升和生产性服务业对制造业提供服务增加，二者的互动程度会越来越高。（2）存在问题。一是生产性服务业发展体系薄弱。近年来，西安经开区生产性服务业有较大程度的发展，但仍不能很好适应市场需求。发展的基础条件较为薄弱，如基础设施、人力资本建设、土地资源约束条件、保障体系建设等。具体表现为：生产性服务业发展的设施不完善、不配套，服务水平低；缺乏专业的培训机构，人才梯队建设尚未形成；科技平台数量较少；生产性服务业细致规划较为缺乏，导向作用不能很好发挥等。二是周边竞争日趋激烈。“十二五”期间，西安市全面推行服务业行动计划，建立6～10个服务业聚集区。首批六大聚集区为国际港务区物流产业聚集区、高新区生产性服务业聚集区、高新区服务外包产业聚集区、碑林区动漫产业聚集区、曲江新区文化产业聚集区及浐灞生态区金融商务产业聚集区。六大服务业聚集区多数围绕着生产性服务业建设，而西安经开区未列入其中，这一定程度上制约了制造业基础雄厚的经开区生产性服务业的发展。同时，北京、上海、天津等先进地区的竞争更为激烈，他们凭借管理、技术、人才等方面的优势，获取优质客户、挤占市场份额。三是制造业与服务业产业关联度低。西安经开区工业比重大，但总体实力较弱，主要原因可以认为是产业关联度低。目前，区内制造业对生产性服务业的中间需求主要集中在批发零售、物流业等，对金融、房地产等高技术、高人力资本、高附加值的中间需求偏低，导致制造业的社会化、专业化程度低。
三、西安经开区生产性服务业发展路径
（1）发挥规划引导作用。西安经开区管委会作为管理机构，应全面负责生产性服务业的规划制定引导工作。通过规划的制定明确指导思想，发展目标，将生产性服务业纳入相关政策扶持范畴，统筹协调，强化相关监督检查，并确立生产性服务业发展的重点产业，根据规划明确未来的招商引资方向，做到为产业区块布局、招商引资提供依据。以招商推进发展，不断优化产业布局，形成具有特色的生产性服务业功能区。（2）健全产业发展配套体系。各级部门要强化服务意识，完善产业基础设施，加大载体建设，重点培育草滩生态产业园、泾渭新城，加快发展中央商务区、出口加工区，为生产性服务业发展提供优良的环境；以先进地区发展的经验为基础，结合具体情况，创新管理机制，发挥行业协会的作用；完善区域服务配套功能，加强公共服务平台建设；实施绩效考核制度，加强对生产性服务业统计、监测工作；强化政府服务，实施财税鼓勵政策；加大人力资本的培育，促进生产性服务业人才的空间集聚，建立健全多层次人才保障体系和激励机制等。（3）构建互动发展机制。制造业与服务业的互动发展，促使“微笑曲线”由低端向两端发展，即加强研发、销售等环节，从而加速制造业竞争力的提升。西安经开区应以区内龙头制造业为主导，推动转型升级，实现制造业向价值链高端发展，制造业与生产性服务业合理有效对接，形成规模性联动、区域性互动效应。优先发展高技术服务业、服务外包、商务服务业、现代物流业、印刷包装业等，并以产业集群为依托，增强生产性服务业发展的集群效应。
生产性服务业的发展是转变经济增长方式的必然要求，是提高区域竞争力的重要途径。西安经开区生产性服务业发展仍处于起步阶段，应以高技术服务业、商务服务业及现代物流业为重点，功能园区承载、龙头企业带动、特色产业集聚、政策引导支持，实现制造业与生产性服务业互动发展。
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作者：李晓婷 罗佳
保险业产业关联性研究论文 篇3：
大数据产业研究：本土实践、域外经验与未来展望
[摘 要] 大数据产业是数字经济发展的基础性和先导性产业，是构建现代化经济体系的重要组成部分，是落实大数据国家战略的关键。在全球大数据产业处于导入期和拓展期的黄金时期，及时总结经验教训和不断深化学术研究是大数据产业高质量发展的重要推力。通过对国内外大数据产业研究现状进行检视和透析表明，借鉴大数据产业发展的域外经验、深耕大数据产业发展的本土实践以及探索大数据产业发展中的政府作用机制，是推进大数据产业研究系统化的切入点和着力点。
[关键词] 大数据;大数据产业;域外经验;本土实践;政府作用
大数据产业是数字经济发展的基础性和先导性产业，是构建现代化经济体系的重要组成部分，是落实大数据国家战略的关键。在全球大数据产业处于导入期和拓展期的黄金时期，及时总结经验教训和不断深化学术研究是大数据产业高质量发展的重要推力。对此，笔者对国内外大数据产业研究进行了全面审视，以期探索发展规律，为我国大数据产业的发展提供有益借鉴。
一、国内大数据产业研究的逻辑层次与学术重点
在全球大数据浪潮的冲击下，国内关于大数据的研究主要集中在以下方面：首先，聚焦于大数据产业的战略价值和发展前景，借鉴西方发达国家大数据发展经验，用于指导国内大数据产业的发展;其次，在国内大数据产业发展的研究中体现出“理论源于实践，理论指导实践”的契合性和一致性，先行先试的国家大数据试验区和行业大数据信息成为研究的热点;再次，探索大数据产业发展的一般规律，包括大数据产业分类和特点、大数据产业链和商业模式、大数据发展中的主要矛盾以及大数据产业发展的影响因素和动力机制等;此外大数据产业的发展政策与政府作用也是近来学术研究的重点。
（一）大数据产业战略价值和发展前景
目前，国内关于大数据产业的研究主要聚焦于大数据产业的战略价值和发展前景。对世界大数据发展态势进行概览不难发现，全球日益增长的数据量是大数据产生的主要来源。当下在大数据产业发展进程中，IBM、微软、惠普、甲骨文、EMC等传统信息产业巨头引领全球大数据的发展，谷歌、亚马逊、Facebook等跨国互联网企业大数据优势明显，麦肯锡、IDC、Gartner等著名咨询公司也力推大数据概念。并且大数据在医疗健康、交通、安防监控等改变城市生活方面前景明显，在制造业、金融业、零售业和文化创意产业方面正在引领产业转型。此外，大数据还引发了科学上的“第四范式”研究。可以说，大数据浪潮正席卷全球。随着全球大数据产业的迅速崛起，政界、商界、学界对大数据战略价值和发展前景的思考不断加深，2013年曾被媒体称为“大数据元年”。综上可见，大数据具有革命性意义，作为重要的战略资源，事关国家数字主权和战略安全，同时有利于推动经济结构调整和产业转型升级，因此我国也正在构建良好的大数据产业发展环境[1]。
在充分认识大数据产业的战略价值与发展前景的背景下，学界开始表现出对大数据这一“热话题”的“冷思考”。对大数据认知的理性转向，有利于正确认识大数据在“概念炒作”热闹背后，还存在缺乏核心技术、市场培育方向不明确、电子政务基础信息重复建设等诸多问题，也有利于明晰大数据概念的相对性和出现的必然性，既要在战略视野下擘画出大数据在行业层面、思维层面、智慧和战略层面引发的深刻变革，同时也在战术上明晰了中國发展大数据产业在技术层面和政策层面上存在的诸多挑战。总体看，大数据作为国家基础性核心战略资源，将引发知识技术模式创新，虽然存在诸多挑战，但是大数据时代数字化转型势不可挡，大数据产业的战略价值将会愈发突出。
（二）发达国家大数据产业发展经验
由于国内大数据产业发展较西方发达国家而言起步稍晚，因此西方发达国家大数据产业的发展经验成为近年来的学术研究热点。比如得益于美国联邦政府的高度重视和支持，美国在大数据产业发展中信息技术企业纷纷转型，初创大数据企业层出不穷，形成了完整的大数据产业链。同时，美国作为信息化建设领先的西方发达国家，在发展大数据方面具有完善的法律体系保障、先进的技术积累沉淀、完善的信息基础设施、活跃的创新主体和完整的产业链等多方面基础优势。相比于美国，中国在数据安全防护、数据开放共享、数据本质认识、法律制度体系以及数据中心规划布局方面则有待提高。因此中国在大数据产业发展中应进行产业规划、统筹各方力量、构建多层次产业生态系统，并推动信息技术企业转型，加大应用开发，建立和完善产权保护制度，培育大数据科学家，同时要将市场主导和政府推动相结合[2]。加速关键技术研发布局，积极营造大数据基础设施和大数据人才培养的良好局面。学者李一男依据PV-GPG框架，从公共价值促生的视角比较了美、英、澳、欧盟等6个世界主要国家及组织大数据战略的发展情况，并指出了对中国的参考意义[3]。全球大数据产业的发展已成大势，借鉴主要发达国家的大数据产业发展经验对于中国大数据产业的健康快速发展大有裨益。
（三）对国内大数据产业实践的选择性剖析
关于国内大数据产业的研究表现出与大数据产业发展实践相一致的特点。一方面，目前大数据产业的研发地主要集中于贵州、京津冀、珠三角、上海、河南、重庆、沈阳、内蒙古等先行先试的国家大数据综合试验区。其中贵州和京津冀地区大数据产业发展和研究处于国内领先地位。大数据行动战略是贵州难得的发展机遇，在对贵州大数据产业的总体思路、具体举措、发展成效和薄弱环节进行综合性分析后，学者汤正仁指出“无中生有，换道超车，强内聚外，融汇贯通”的辩证法贯穿于大数据发展的“贵州样本”，大数据打破了传统的产业发展模式，成为欠发达地区经济发展的新的“法宝”[4]。学者李天云和王谦在此基础上进一步对大数据产业发展的典型——贵州样板进行了全面剖析[5]，认为就京津冀大数据产业发展而言，要对京津冀地区的信息产业发展基础、软件产业发展、科研研发基础、土地资源及人力资源成本等方面进行综合比较，推动京津冀大数据产业布局形成互补合作，协调发展的机制，引导发挥规模效应、技术溢出效应、虹吸效应。此外，关于珠三角、上海、河南、重庆、沈阳、内蒙古等地区大数据产业的研究也逐渐兴起。另一方面，行业大数据成为国内学者的研究重点、热点，大数据的应用体现出价值驱动和实践导向的特点。以农业、教育、金融以及医疗等领域为例，大数据技术给农业带来的机遇和挑战催生了对发展农业大数据的对策研究;大数据在教育领域的兴起，引发了对教育大数据现实意义、运用模式和政策建议的研究;大数据在金融业的运用，将大数据征信、大数据风控以及金融大数据的风险与监管对策提上研究日程;而大数据技术推动医学进步、健康革命和人类道德发展的枢机则在于，通过彰显个体与总体之间的关联性和连通性的意义，推进两种伦理的融合。在国家大数据战略实施以来，行业大数据发展取得了飞速发展。据2017大数据案例征集总体情况，全国大数据申报案例达1057个，其中大数据产品476个，大数据应用解决方案581个，覆盖了工业、政务服务、交通运输、医疗健康、农林畜牧、金融财税、能源电力、商贸服务、科教文体、资源环保和旅游管理等领域[6]。不过，大数据企业也广泛存在着研发人员数量少、资金规模小、盈利能力弱、上市比率低等共性问题。
（四）我国大数据产业发展规律探索
随着国内大数据产业的发展，关于我国大数据产业发展一般规律的研究也逐渐增多。其一，关于大数据产业分类及产业特点的研究，学者迪莉娅指出：二分法依据业务占比将大数据产业分为大数据产业和大数据衍生产业;三分法依据营销模式将大数据产业分为用户数据分析类、整体方案解决类和数据产品服务类;五分法依据价值模式将大数据产业分为内生型价值模式、外生型价值模式、寄生型价值模式、产品型价值模式和云计算服务型价值模式。并同时指出，大数据产业具有数据资产化、技术高创新性、决策智能化和服务个性化的特点[7]。目前我国大数据产业的主要特征表现为：存在“大数据浮夸”现象，主要以“条数据”为主，产业内部结构不合理，产业生态体系不健全，交易的规范化程度低。其二，关于大数据产业链及商业模式的研究，学者西凤茹等指出，大数据产业链主要包括数据采集、数据存储、数据处理和数据应用等主要环节，围绕大数据产业链衍生出数据自营模式、数据租售模式、数据平台模式、数据仓库模式、数据众包模式及数据外包模式6种新型商业模式[8]。其三，关于我国大数据产业发展矛盾的研究，学者朝乐门等认为，我国大数据产业发展的主要矛盾集中于数据层次、产业层次和保障体系层次。数据层次表现为规模与质量、当前价值与未来价值、时效性与敏感性的矛盾;产业层次表现为大数据产业与传统产业、市场化交易与数据权属、数据开发与数据安全的矛盾;保障体系层次表现为数据开放与保密、开发利用与潜在风险、产业发展与制度制约的矛盾[9]。其四，关于大数据产业发展的影响因素及动力机制研究。学者雷庭认为，内在价值因子、外部环境因子以及产业基础因子是大数据产业发展的三大公共影响因子，影响因素涵盖了技术因素、人才因素、资金资本因素、商业模式因素、市场规模因素、政策环境因素以及基础设施因素7个因素[10]。学者池莲认为，大数据产业发展动力分为内部动力和外部动力，内部动力包括收益的吸引力、创新成果的推动力、创新文化的号召力和企业高层的领导力等，外部动力包括市场需求的拉动力、政府扶持力、科技进步推动力及市场竞争压力等[11]。
（五）我国大数据产业政策和政府作用研究
关于大数据产业政策的研究近年来也成为学术研究的重中之重，但相关文献尚少。基于技术性支撑与管理性支撑的分析框架，学者张勇进、王璟璇对美国、澳大利亚、英国、法国政府的大数据政策进行比较分析，并从战略规划、技术能力提升政策、应用与管理政策提出了建议，认为要加大大数据共性和前瞻技术的开发，促进技术创新;完善配套制度，分批分类推动政府数据开放;借鉴国际立法经验，推进个人数据保护立法进程，完善大数据产业发展战略规划并优化产业布局，依托大众创新创业政策优化大数据产业发展环境，加强大数据共享平台与安全保障体系建设，完善大数据产业发展生态体系[12]。学者万岩、潘煜指出，政府是大数据生态环境的创造者和维护者，同时也是大数据的拥有者和业务开发者，并从角色定位的角度提出了政策建议[13]。学者谢卫红等从发展顶层设计、要素供给、数据隐私与安全保护及大数据标准体系四个方面建立了国内外大数据政策比较通用的框架，并对平衡政府数据开放和个人隐私保护政策完善、完善数据流通体系、加强人才培养、调整大数据关键技术投入重心提出了政策建议[14]。总体而言，现阶段我国大数据试验区政策重点关注金融财税支持、产业集聚发展、基本制度建设和基础设施建设、创新发展应用等方面。对于产业引导基金、核心企业培育、大数据的深层次应用以及外部技术的引进等方面存在不足[15]。
二、国外大数据产业研究的多维检视与前沿探索
近年来，在国际顶级学术刊物《自然》《科学》以及《ERCIM News》杂志等的推动下，大数据的发展引起了科技界、产业界、新闻媒体界以及各国政府部门的高度關注，大数据的开发运用已成为全球学术关注和研究的热点。关于国外大数据及其产业化的研究主要从大数据认识论层面、方法论层面和价值运用或产业化层面展开。
（一）国外学者对大数据认知维度的研究
在大数据的认知层面，表现为对大数据起源、概念和特点的研究。大数据的源起具有必然性，大数据的概念具有相对性，大数据的特点具有多样性。随着天文学、基因学和计算机科学的发展，人类从工业社会信息匮乏的时代进入了信息爆炸的时代，“大数据”应运而生。20世纪80年代美国著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》中就已经提及了“大数据”，并将其称为“第三次浪潮的华彩乐章”[16]。1997年美国NASA研究员米歇尔·考克斯在IEEE第八次会议中将可视化存储局限问题称为“大数据问题”，同年，加利福尼亚大学约翰·马西教授就大数据对计算机科学基础设施建设要求的压力也发表了观点。2008年，国际顶级学术刊物《自然》杂志出版专刊《大数据（Big Data）》，从互联网技术、网络经济学、生物医药、环境科学等多个领域探讨大数据带来的挑战及机遇。2011年，《科学》杂志又推出数据处理专刊《数据处理（Dealing with Date）》讨论如何应对数据洪流，麦肯锡公司也发表了名为《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿》的大数据专题报告，此后IBM、IDC、Forrester公司也对大数据的概念及特点进行了补充和发展[17]。关于大数据特点多样性的认识从“3V”（规模性volume、多样性variety、高速性velocity），到“4V”（3V+价值性value）和“5V”（4V+真实性veracity），再到SPA（Store、Process、Access）逐步加深。2012年，欧洲信息学与数学研究协会会刊《ERCIM News》继《自然》杂志之后也推出同名专刊《Big Data》，推进了大数据的系列创新研究。科学技术的发展推动数据物化的发展，人、机、物高度融合迎来网络化的大数据时代，大数据研究的产业价值、学术价值以及战略价值引起了新一轮的信息产业浪潮。
在认知层面表现为大数据对人类思维的冲击和影响。埃里克（Erik B）认为，认识和研究大数据要有历史性眼光，在《第二次机器革命》中作者通过比较电气化时代和信息化时代的发展历程，指出在经过20年到30年左右的扩散储备阶段由技术引起的生产率明显提高，工业时代和信息时代的分界线分别为1915年和1995年，预计21世纪初期在信息技术扩散储备发展相对成熟后将迎来大数据发展的黄金时期[18]。和所有新生技术产生初期时类似，学者们对大数据利弊的分析存在共识也充满争议，各种学术观点大致可以分为“量化乌托邦”“数字利维坦”和各有侧重的中间派。其中国际影响力较大的德国人工智能专家尤夫娜·霍夫施泰特在《大数据之眼：无所不知的数字幽灵》中指出，大数据会将人降为万联网的原子，人也成了可探索的自然现象的同盟，存在着被信息资本主义精英独裁的危险，并指出了PRISMA、XKeyscore、Tempora、Aladdin、Corsair等监控监听的著名例子来反映大数据发展中的“副作用”[19]。
除了对大数据的认识和重视外，对大数据时代思维方式的变化及影响的考察也是大数据在认识论层面的重要内容，“可能和现实、必然和偶然、原因和结果、部分和整体、精确和模糊”等大数据思维范畴也已经成为社会科学的热门话题。英国牛津大学信息哲学研究专家伍德沃德和莱奥莱利等人甚至认为，哲学继上世纪的语言转向之后将在本世纪经历信息转向[20]。维克托·舍恩伯格与其合作者肯尼思·库克耶则在《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》一书中就大数据对人的生存方式、生产方式、思维方式的影响进行了广泛研究[21]。罗伯特·托马斯和帕特里克·马博兰在《大数据产业革命》中从大数据认识论的视角对农业、医疗、保险业、零售与时尚业、客户服务业、汽车业、能源业、社交媒体和金融9大行业数据转型进行了重新叙述，并提炼出30项数据要素，归纳出54项大数据模型（核心要义可以归纳为18条，见表1）[22]。《大数据产业革命》是当下国外学术影响力较大的一部著作，正如其序中所言“革命就是解放生产力”，大数据在认知上给人类带来了革命性的冲击。国外学者关于大数据的研究起步早，相对成熟且成果丰富，在认识论层面为我国学者的学术开垦打下了一定的基础，具有一定借鉴意义。
（二）国外学者对大数据方法维度的研究
在大数据的方法层面，《连线》杂志主编克里斯·安德森曾断言“数据洪流使传统科学方法变得过时”，图灵奖得主吉姆·格雷则提出了数据密集型科学研究的“第四范式”，认为在实验科学、理论科学和计算科学之外兴起了第四范式，其中“完全归纳”方法、“数据模型”方法、“容错混杂”方法，实现了传统科学方法的统一与发展。舍恩伯格进一步指出，“大数据是人们获得新认知、创造新价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构， 以及政府与公民关系的方法。”此外还提出了处理大数据的三个方法论命题，即“不是随机样本，而是全体数据”“不是因果关系，而是相关关系”“不是精确性，而是混杂性”，并分析了大量案例[21]。大数据方法论的兴起在自然科学和社会科学中得到不断运用和发展。然而，在弥补传统科学研究方法不足的同时，大数据方法论也常常面临着“水土不服”和失效的危险和窘境，尤其在社会科学和人文学科研究领域。因为大数据方法论逻辑主要是“利用非传统方式获取数据，样本趋近总体，通过归纳建立模型，呈现相关关系而非因果关系”，所以在解决“被研究者的主观性，研究对象的局限性，变量关系的局限性和数据缺失问题”方面存在较大困境，盲目推广具有误导性，容易造成唯数据主义。这是国外学者研究中不够充分的，为国内学界的进一步探讨、实现大数据研究方法本土化提供了空间。
（三）国外学者对大数据价值维度的研究
在大数据价值运用和产业化层面，一方面，美国、澳大利亚、法国、英国等多国政府均出台相应政策，致力于推动大数据产业发展和运用。就美国而言，2011年總统科技顾问提出了加大大数据技术研发经费投入的建议，2012年3月美国公布了《大数据研发计划》，重点关注知识获取能力、科技工程发明和国家安全等领域，致力于推动学习和教育变革。2012年10月澳大利亚政府出台《公共服务信息与通信技术战略2012-2015》，提出了6条大数据原则，强调公共服务中数据分析的重要意义，次年成立了专项大数据工作组。2013年2月法国发布了《数字化路线图》，投入1.5亿欧元推动大数据等战略性高新技术的发展。2013年10月英国商业、创新和科技部牵头推出了《英国数据能力战略》，旨在提高数据挖掘和价值萃取的能力，把握数据带来的机遇。此外，新加坡、韩国、日本等也推出了相应的大数据发展政策，推动大数据向医疗、教育、国防等各个领域的运用和扩张。这些主要发达国家的大数据政策均倾向于加大基础研究和关键技术研发，注重人才培养，提供资金保障，扶持产业发展，不断形成技术性支撑和管理性支撑的双轮驱动模式，对于国内大数据产业的发展具有很好的借鉴意义。另一方面，国外大数据行业应用研究主要集中在图像处理、癌症治疗和社会网络等方面，研究关键词集中于图形处理器、调查、时间序列、化学计量学、图像分割法、图像处理、降维、社会网络、成像、模型识别回归、激光雷达等方面[23]。研究重点为计算机科学、软件工程、信息系统、人工智能、硬件设计、理论方法等。以生物信息学为例，基因分析已经从采样分析发展为“去抽样化”分析，大数据在DNA排序及医院可视化管理方面稳步推进，同时云技术和异构计算方案在生物数据实验管理层面的优化也取得了较好的实践效果。此外，云计算、MapReduce和Hadoop等在可视化上也取得了较大进展。
三、国内外大数据产业研究评述与未来展望
总体而言，国内学者关于大数据的研究趋势基本契合大数据进入主流应用的时间周期：大数据经技术萌芽期——概念过热期——幻觉破灭期——再度复苏期——生产力成熟期。回顾已有文献，可见国内学者关于大数据产业的研究从冲击反应式不断向主动出击式转变，关于大数据产业的战略价值、发展前景、国外经验以及一般规律等方面的认识已经逐步加深。
国外关于大数据及其产业化的研究在大数据的认知层面和方法层面的研究较为前沿，具有引领性，值得借鉴。在价值层面或产业化层面，国内学者侧重于大数据在媒体、图书馆以及商业运用方面的研究。而国外关于大数据的研究侧重于基础理论和关键技术等核心内容，且大数据产业集中于图像处理、癌症治疗、商业价值方面，大数据产业发展相对缓慢。这给国内学者关于大数据产业的实践创新与理论创新留下了较大空间，不过国内在发展大数据产业的同时，还应借鉴国外经验加大对大数据基础理论和关键技术的研发。
已有的相关成果是本文研究的前提和基础，也是接下来研究的出发点和生长点。然而无论是国内还是国外，关于大数据产业发展中的政府作用研究都是薄弱环节，是学界致力于尝试突破和努力攻坚的方向。
就未来展望而言，主要表现在以下三个方面：一是借鉴大数据产业发展的域外经验。大数据时代需要全球视野，实施国家大数据战略亟需借鉴域外经验。学者涂子沛撰写《大数据》的出发点就是以美国的数据革命引起国人对大数据的重视。此后维克托·舍恩伯格与其合作者肯尼思·库克耶撰写的《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》与罗伯特·托马斯和帕特里克·马博兰撰写的《大数据产业革命》也充分显示了国外大数据发展的现状、趋势和影响。就全球大数据发展情况而言，美国、英国、韩国、日本、新加坡、澳大利亚等走在发展前列，是大数据发展的先行者，积累了丰富的经验，对于更好推进中国政府数据开放共享和大数据产业的健康发展具有借鉴意义。
二是深耕大数据产业发展的本土实践。实施国家大数据战略需要立足自身，深耕大数据产业发展的本土实践。近年来中国大数据产业发展呈现出欣欣向榮的景象。8个国家级大数据综合试验区发展成绩斐然，贵州成为唯一一个先导试验区先行先试领跑全国，其余7个试验区也奋起直追，许多“编外省份”也积极参与各显神通。除了大数据必谈的“贵州样本”，区域类试验区和编外省份的协同发展也亟待研究，尤其是对区域类试验区大数据产业链发展的深入研究，为继续贯彻落实“国家大数据战略”提供了坚实的实践样本和理论指导。
三是探索大数据产业中的政府作用机制。大数据产业发展的方方面面都会涉及到政府的角色和作用机制。已有关于大数据产业发展中政府作用机制的讨论，不但文献数量稀少，而且研究的系统性和整体性不足。因此要在探究大数据产业成长规律的前提下，系统回顾产业发展中政府作用的理论基础和政策要求，并结合大数据产业的国内外实践，既借鉴域外经验，又立足于本土，致力于以比较的视野、系统的思维来进行研究，深入探索大数据产业发展中的政府作用机制，以期提出推进中国大数据产业发展的建设性对策和实践遵循。
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[责任编辑：李利林]
作者：杜钰 李天云 王谦