收入分配制度改革是完善中国特色社会主义制度的重要课题,对社会经济高效发展和人民幸福生活具有重要意义.在数字经济背景下,居民收入分配的公平性和高效性面临新的挑战.从数据要素参与初次收入分配的现存问题出发,依据数据要素价值生成路径剖析数据要素的初次分配关系,结合十九届四中全会与中央财经委员会第十次会议任务部署要求,提出数据要素参与收入分配的三层次制度进路,初步构建"三步走"的初次分配、监管激励相容的第二次分配和长效运行的第三次分配制度框架体系.

收入分配制度改革是我国改革开放的核心主题之一.我国按照按劳分配与按要素分配并存的收入改革思路,结合不同发展阶段特点,逐步将土地、资本、技术、管理、知识和数据纳入按要素分配序列之中.从推动我国从数据大国迈向数据强国的时代背景出发,分析了当前数据要素市场化配置改革应当坚持国情视角、问题导向、综合改革和创新驱动等四个原则,并系统论述了推动数据要素市场化配置改革中的产权制度、供给制度、流通制度、分配制度和跨境制度等五个方面的基础制度设计.

党的十九届四中全会提出"价格市场决定、流动自主有序、配置高效公平"的数据要素市场制度建设目标.本文系统研究构建了适配超大规模数据要素市场环境的数据产品价格生成机制,从数据价格形成的基本原理出发,在吸收借鉴证券市场价格生成机制的基础上,探索提出涵盖数据卖方、数据买方、数据交易所、第三方机构四类主体的数据价格形成机制和"报价-估价-议价"相结合的价格生成路径,并基于此提出了一种"冷启动期-成熟期"分步走的数据产品动态定价策略.

[目的]打造面向全国统一数据要素市场体系的国家数据要素流通共性基础设施平台,围绕人、企、车、物、地等基础对象建立数据资源标识统一编码解析体系,引导各方加强数据要素流通全流程中的分类分级标识标定管理,支持提供数据登记备案、供需撮合、信用评估、合规公证、资产评估等共性公共服务,促进全国范围内跨地区、跨行业的数据要素流通交易平台互联互通和融合发展,为参与数据交易各类市场主体提供安全可信流通环境和共性公共服务.[方法]梳理近几年国内外数据流通交易相关技术研究及应用现状,结合当前国内数据要素市场建设面临的共性问题,提出国家"数联网"根服务体系总体架构.[结果]明确以数据标识融合、跨区块链及跨隐私计算平台基础支撑体系为依托,以数据流通交易公共服务体系为载体的国家"数联网"根服务体系总体建设思路.[局限]需进一步研究论证目前提出技术路径的完备性、可扩展性.[结论]提出的国家"数联网"根服务体系对打造国家数据要素流通共性基础设施,面向社会提供安全可信的共性公共服务和培育数据要素市场与产业生态具有重要作用.

"十四五"规划明确提出培育数据要素市场、推动数字化转型的任务,对于促进数据要素跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务流通,充分发挥数据资源对于提升全要素生产率的倍增和杠杆效应具有重要意义.2018年11月,国家信息中心与深圳市政府签署战略合作,共建粤港澳大湾区大数据研究院(注册用名"深圳市数聚湾...>>详细"十四五"规划明确提出培育数据要素市场、推动数字化转型的任务,对于促进数据要素跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务流通,充分发挥数据资源对于提升全要素生产率的倍增和杠杆效应具有重要意义.2018年11月,国家信息中心与深圳市政府签署战略合作,共建粤港澳大湾区大数据研究院(注册用名"深圳市数聚湾区大数据研究院"),先后承担了粤港澳大湾区大数据中心(一期)和深圳数据交易所技术预研平台建设等重大任务,联合各方组建了粤港澳大湾区数据交易流通实验室,积极参与国家有关部门数据要素市场顶层政策文件研究制订.在推进上述工作的过程中,初步构建了面向超大规模数据要素市场的共性技术支撑体系.本专题首次较为集中地阐述了笔者所在团队对相关问题的探索和思考.

In view of the two deficiencies of the current big data index research, data sources are relatively limited and unable to cover each city, based on the perspective of full data fusion of government data and social data, a big data development index was constructed, which integrates government data with social data and presents the “portrait” of big data of various cities in a panoramic manner from the three dimensions of basic capability, innovative application and comprehensive guarantee.The development level of big data was evaluated objectively, which providing objective data reference for government governance, industrial development and improvement of people’s livelihood service capability.

日前,国家发展改革委等四部门联合复函,同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等八大区域启动建设全国一体化算力网络国家枢纽节点,并规划了10个国家数据中心集群,我国国土空间算力资源跨区域统筹布局的"东数西算"工程由此正式启动.

It will be beneficial to devise an effective approach for short-term macroeconomic forecasting. Existing traditional statistics-based macroeconomic forecasting mainly focuses on exploring feasible methods for improving the accuracy of long-term predictions. However, the performance of short-term predictions was far less impressive under the impact of unexpected incidents. Furthermore, some deep learning-based approaches can achieve fine-grained variable frequency forecasting and preliminarily demonstrate effective results, but the interpretability is still controversial. Therefore, how to consider both the performance and the interpretability has already become a universal concern and an urgent unsolved problem. In this paper, we identified the above issue and proposed an interpretable data-driven approach, named EcoForecast1, for short-term macroeconomic forecasting based on the N-BEATS (neural basis expansion analysis for interpretable time series forecasting) neural network. To the best of our knowledge, EcoForecast is the first interpretable purely data-driven unified normative scheme for macroeconomic forecasting that achieves variable forecast frequencies and prediction domains, surpassing traditional statistics-based and deep learning-based approaches in performance or interpretability.EcoForecast used a three-level hierarchical signal encoding, including the fully connected neural network (FCNN) level, the block level, and the stack level. The FCNN level implemented both forecast and backcast information extraction for the temporal prediction and parameter learning of context. Block levels were connected by residuals so that the block's backcast could be sequentially filtered on the input. The stack level was used to form the top-level system of EcoForecast, where each stack was constrained to specialize in different inductive functions. To some extent, EcoForecast can balance effectiveness, efficiency, generalizability and interpretability while conditions such as forecast frequency and time window change, even when unexpected incidents occur. Based on the actual macroeconomic data for China from 1992 to 2022, the data -driven EcoForecast demonstrated high stability in different sequence learning scenarios and the accompanying high-accuracy performance. This stability was reflected in smaller prediction error expectation and variance, tolerance of fewer input samples, and robustness across prediction domains. The experimental results indicated that EcoForecast improved the accuracy up to 3.94 times compared with the traditional BVAR. In the robustness test, EcoForecast required only a quarter of the data to achieve 2.51 times smaller forecast errors than the BVAR while also improving the accuracy of varied macroeconomic indicators such as the Purchasing Managers' Index (PMI) and national electricity generation (ELEC)forecasting by 2.38 and 1.45 times. EcoForecast had a high sensitivity to the emergence of economic inflection points and adapts quickly when the economic environment changes, thus demonstrating a performance that exceeds traditional solutions in GDP forecasting during epidemics and PMI forecasting during economic turmoil. Interfacing with traditional economics research, the interpretable EcoForecast can uncover the trends and cycles of economic change, from which the conclusions are validated with the actual economics practice in China. Our findings can provide a new possible research direction for short-term macroeconomic forecasting.

政务数据与社会数据对接利用已成为释放数据价值、打造数字中国国家竞争力的重要抓手.本文基于协同创新理论及公共价值理论,遵循"理论指导—模型构建—实践验证"的思路,创新性提出了"三螺旋"运行机制,并通过三个典型案例进行了验证分析,从参与主体、所用数据、依托平台角度,明确了政社数据对接利用的主要环节、对接利用过程等内容,探索了政府、企业、社会如何分工协同、如何选择建设模式等难题的解决方式,回答了"谁来运行"(WHO)、"运行什么"(WHAT)、"运行流程"(HOW)等问题,为高效推动政社数据对接利用,提升政府决策的精准性、民生服务的便利性和产业发展的高效性提供了参考依据.

从整体上把握老年人中医药信息行为的过程,有利于开展连续和系统的中医药信息服务.对22位老年人进行半结构深入访谈,采取扎根理论编码技术分析资料,得出老年人中医药信息行为过程概念体系及不同环节行为策略.从行为流和信息流角度对行为环节内部及相互关系进行分析,形成老年人中医药信息行为整体过程模型.从行为流角度看,老年人中医药信息行为过程不同环节具有循环往复性,不同环节行为选择间具有对应关系.从信息流角度看,对应信息获取、处理、使用三个行为环节,存在信息源、基础信息库、信息资产三个信息集合,不同信息集合间具有双向关联关系.老年人中医药信息行为过程是行为流与信息流不同环节间相互生发、互为因果、互根互用的动态循环的整体过程.

数字经济时代,数据作为一种生产要素介入经济体系,并以可复制、可共享、无限增长、无限供给的票赋等边际成本几乎为零的特点,成为联接创新、激活资金、培育人才、推动产业升级和经济增长的关键生产要素.在分析数据作为关键生产要素的驱动效应基础上,提出了数据要素与人才、资金、技术、产业等其他要素联动的三层次模型,构建了数据要素与其他生产要素协同联动的“五链协同”机制,即“围绕产业链、整合数据链、联接创新链、激活资金链、培育人才链”等环节,以多源异构数据融合为基础,动态联动人才链、资金链、创新链上的不同主体、不同要素.

政务数据与社会数据对接融合是大数据时代提升国家数据治理能力的战略支点.文章基于协同创新理论、融入价值理论,从协同域、价值域出发,构建了“主体、客体、载体”以及“问题导向、目标导向”的“三体两向”分析模型,进而研究了政务数据与社会数据平台化对接的三种机制.依据该分析模型,对国内三类典型实践案例进行了剖析,明确了各案例的机制与模式,指出了实践中的特点及不足,以期为今后开展数据对接融合理论探索及实践创新提供有益参考.

Patent analysis is widely used in many kinds of research, such as competitive intelligence analysis, technology trends perceiving, industrial distribution planning, macro-economy regulations, and so on. Based on the patent data, this paper proposed a novel algorithm, which named PeTIT, to perceive the technological innovation trends by applying the heuristic community detection model. The PeTIT algorithm included four steps: patent ontology extraction, technological innovation tree construction, technological innovation community detection, and technological innovation trends perceiving. We implemented the PeTIT algorithm on the real dataset of invention patents in the field of artificial intelligence in China, which ranged from Jun 1st, 2000 to May 1st, 2019. The results showed that the innovation situation of artificial intelligent was mainly concentrated in 10 fields. Moreover, the application field of intelligent driving has become one of the fastest-growing industries. Finally, the experimental results demonstrated that the cubic exponential smoothing model had a higher performance by perceiving the technological innovation trends.

我国政务数据与包括企业数据在内的社会数据的融合研究,起步较晚且滞后于实践.针对目前没有两类数据融合利用演进历程研究,缺乏数据融合时具体形态分析,基于演化视角,通过将数据融合演进与经济发展紧密融合,回溯工业经济、后工业经济、数字经济时代数据融合过程,以案例研究、对比研究、演绎推理等方式,总结提炼并剖析政企数据融合利用1.0、2.0、3.0、4.0模式的内涵、特点及过程,提出每种模式对应的数据存在形态.研究发现,未来四种模式将长期并存,新兴的3.0、4.0模式将从权属关系、存在形态、主体协同等方面,对未来政府数字治理产生深刻影响.

针对数据价值研究缺少理论指导、欠缺定量分析的不足,文章基于协同创新理论,从主体一客体一载体三维协同方面,对数据价值内涵进行了阐述,从跨维运动角度提出了数据价值包括内在价值、表征价值、应用价值三类.同时,以案例研究与量化分析相结合的方式,分析了三类数据价值的具体构成,构建了数据价值的量化评估指标,为量化数据的开发程度、利用程度以及各主体的投入情况、价值分配情况提供参考依据.文章不仅拓展了协同创新理论的应用领域,也为数据价值研究探寻了有效指导理论.

[目的]对国内外大数据经济监测预测研究现状进行述评.[文献范围]以“Big Data+Economics/Economy”、“大数据+经济”等主题词检索WoS、CNKI、EI等数据库,结合主题筛查和引文溯源,获得中文文献163篇、英文文献107篇,以及主题为大数据经济学的中外文专著7部,结合主题相关度和文献质量等因素,确定代表性文献157篇.[方法]采用文献综述法,对近十余年国内外经济学、信息科学等领域学者研究大数据经济监测预测的研究手段、数据来源、核心观点进行归纳梳理.[结果]从监测和预测两方面总结7种典型研究路径,前者包括基于大数据改进传统调查、构建新型经济监测指标、“现时预测”(Nowcasting)和经济运行态势分析等4条路径,后者包括构建先行性经济预测指标、改进传统预测模型、建立全新预测模型等3条路径.[局限]仅对过去十几年间相关领域研究进展进行述评,研究跨度和学科视角有待进一步拓展.[结论]既要理性看待大数据应用于宏观经济监测预测巨大潜力和现实困境,又要从经济学理论发展史的角度思考大数据与传统经济数据分析的区别与联系,深入思考其方法论内涵与影响.

Blackmailers are becoming a serious Ecommerce security problem in China. They use the threat of complaining in an extortion ploy which is disrupting normal business order and causing interference in law enforcement and justice. This paper proposed a character-level CNN approach, named DeepDetector, to identify malicious complaint behaviors. DeepDetector was a simple CNN with one layer of convolution on top of character vectors obtained from lookup table. The experimental results showed that the AUC and F1 score of DeepDetector were respectively 97.32% and 96.00%. Both higher than that of RNN and bag-of-words, bag-of-n-grams model using machine learning method like Random Forest or XGBoost as classifier. Based on the real-world dataset of “National 12358 price regulation platform of China”, the data-driven experimental results indicated the effectiveness and efficiency of DeepDetector. Finally, the model was implemented in the whole unlabeled dataset ranging from Apr 1 st , 2015 to Apr 1 st , 2019 to identify malicious complaint behaviors. We analyzed the behavioral patterns and gathering area of E-commerce blackmailers in detail. Our study is useful for market regulators to identify E-commerce blackmailers and allocate supervision resources.

[目的]为强化畜禽业生产决策和政策引导的科学性、前瞻性,有效预测多变量影响下的禽肉市场变化趋势.[方法]以白条鸡为例,综合考虑多重因素对白条鸡交易量的影响,提取50个可能与白条鸡交易量预测有关的变量作为数据特征,对比当前主流的机器学习算法,探索性地提出一种基于机器学习的白条鸡日均交易量预测方法,对禽肉产品供需能力进行量化预测.[结果]ElasticNet、RandomForest和GBRT三个算法预测效果均较为稳定,预测效果从优至劣依次为:GBRT、RandomForest、ElasticNet(MAE分别为:25.30、26.67、28.21);随着时间积累和训练样本数量增加,白条鸡日均交易量预测效果逐步提高;三种算法均具备提前三期的稳定预测效果.[局限]本文采用的数据特征种类和历史数据量较少,且对行业的专业认识较浅.[结论]本研究对于量化评估、预测重大突发事件对产业产值的影响具有借鉴意义,有望为政府部门预判产业危机、制定产业调控政策提供理论数据支撑.

中国经济已由高速增长转向高质量发展阶段.党的十九届四中全会首次将数据增列为一种生产要素,要求建立健全由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制,这将对未来政府治理和经济社会发展产生深远影响.本文对当前我国构建超大规模数据要素市场的重大意义进行了系统阐述,深入剖析了当前我国深化数据要素市场化配置面临的统筹力度弱、数据立法欠缺、交易市场瓶颈大、创新资源配置效率低、数据市场监管难、数据安全保障差等六个方面的挑战,并从搭建公共平台、完善市场要件、研究配套政策、推动协同联动、优化市场结构等方面提出具有实践价值的解决方案.

[目的]构建国家经济大脑,运用大数据手段支撑宏观经济监测预测.[应用背景]国家发展改革委大数据中心正在积极尝试构建形成战略、政策、项目、企业、自然人5类本体构建规则.[方法]坚持均衡与演化路径相统一,引入批判实在论分析视角,整合复杂网络、自然语言理解和时空分析等算法模型,形成宏中微观一体化分析体系.[结果]微观层面,整合打通政府和社会数据,构建动态本体库,实现以企业社会信用代码为主线统一关联全国3 000万家企业和5 000万家个体工商户的78大类、1828个指标项;中观层面,基于复杂系统突现的三个依赖性,构建仿真分析平台;宏观层面,围绕监测经济动力(投资、消费、贸易)、产业运行和区域发展三方面,提出实践应用较成熟的15种大数据监测指数,构建传统预测与复杂性预测、行为预测和时空预测等新方法相结合的预测平台,强化风险识别.[结论]构建微观动态本体、中观仿真分析和宏观监测预测的统一框架,能够有效解决宏微观经济学脱节的理论困境,提升宏观决策科学性.