大变革中的美联储

大变革中的美联储（精选7篇）

大变革中的美联储 篇1

虽然一直喜欢《边城》, 但真正试着了解沈从文先生, 是从《合肥四姐妹》入手的。沈从文是个多情软弱的才子, 近期看了《沈从文传》, 才觉出《合肥四姐妹》的回忆是从家庭和女性的角度来看一个男性, 而非从历史的角度。比较出真知, 如果让我选择, 我愿意相信《沈从文传》的记述, 重新体味沈从文作为一个个体所带来的普遍意义的思索。

选择接受“新”并不代表选择放弃“旧”

“文化大革命”中, 沈从文的许多老朋友都消失了, 在荒谬的时代, 沈从文的不反抗、不争辩, 固然是个性使然, 可这种个性不正是上帝使他安身立命的法宝吗?这种个性使他能安然度过那段浩劫。写了30年的文学作品, 新兴阶层却不承认自己是作家, 可他并不争辩, 也没有选择消极地隐退, 而是顺其自然地在做事情。选择消极退避, 也是因心中有愤然与不甘, 活着, 就要责任待尽, 默默无语地接受命运带来的新挑战。这种活法, 在今天的心理学领域, 叫森田疗法, 森田是日本的一名抑郁症患者, 他根据自己的经验总结了此疗法, 迄今一直在临床使用。此疗法的根本就是告诉抑郁症患者, 要接受自己睡不着觉、自己很难受的现实, 接受一切发生在自己身上的不幸, 带着这种不幸继续生活下去, 反而比苦恼如何解除痛苦更实际, 也使心中更释然。不然纠结的心情会让人在被病魔打倒之前, 被负面的精神击溃。

孔子的学生遇到一个绿衣人, 绿衣人问他:“一年有几个季节?”学生答:“四季。”绿衣人说:“不对, 只有三季。”争执不下, 两人打赌, 谁的对, 输者对胜者作揖三个。于是, 两人请孔子评判。孔子笑着说:“是的, 只有三季。”学生诧异极了, 但还是依约向绿衣人作揖三个。绿衣人得意地离去。学生不解地问孔子:“明明一年有四季, 为什么您附和他说只有三季?”孔子笑着说:“你没有看出那个绿衣人是个蚂蚱?他生存的时间就在春、夏、秋季, 一到冬天他就死了, 他的生命中只有三季, 你跟他较劲地谈四季, 只能是自寻烦恼。”学生听完, 释然而笑, 心中的块垒顿除。是呀, 想想, 生活中的三季人还很多呢。

选择沉寂并不代表逃避

沈从文面对困境的不反驳, 实际上是儒家顺势而为的智慧, 只不过这种智慧是自觉非刻意, 是中国文人博览群书受中国文化浸染后, 与苦难自然产生的思维反应。在沈从文被剥夺写小说的权利后, 去了历史博物馆, 他的工作, 是为陈列的展品写便笺。多年前, 他在军队里当文书;现在, 他在历史博物馆里当文书。工作内容就是成天在墙上写字, 但对于沈从文, 他将此看做是惩罚和苦恼的事情, 做得比别人多了一份心机。他抄写着, 同时对每件文物认真观察仔细研究, 其中的人物服饰、家具器皿、风俗习尚、花纹设色、笔调风格, 全都被他颇有兴趣地注意, 他边看边记边想, 种种外相与他头脑中储存的文化知识发生关联、融合、印证, 一并刻入大脑深处, “他博闻强记, 对形象的感受力敏锐细腻, 又擅长系列化排比, 加上那份乐此不疲的心态, 他正向文物研究的高峰攀登”。他没有什么想法, 就是认为一个人只要活着, 就要做事情。他不思考事件背后的人事, 只关注事件的本身, 这种思路, 与中国古代手工艺人的思路很像, 只专注技艺, 朝代更替与他无关, 所以他思想里烦恼就少。他对知识贪婪, 也并不企望个人名利的获得。他只想在自己所学的范围内, 尽职尽责, 为各方面服务好, 尽一个合格公民的本分。

面对困境, 选择“不浪费生命”的态度, 对待完全不同的工作, 用手工艺人的心态尊重工作的庄严, 欣赏学习知识和工作中的技巧。不哀叹, 永远拥抱工作, 这是很多旧时知识分子面对世道变化的选择。因为他们大多是没有反骨的, 温良恭俭让是他们从小受的教育。

沈从文遭遇的事情太多, 太多的挫折使他认识到, 苦难是人生再自然不过的一部分, 你再哀怨, 这部分不会因你的哀怨而不存在, 就像坏人, 不会因你的愤怒而不存在, 因为人就是有各色各样。人情世态大多如此, 许多事无须辩, 也无从辩, “文化大革命”中, 军管会的一名军代表要烧掉沈从文多年搜集的放在工作室的图书资料。“我帮你消毒, 烧掉, 你服不服?”“没有什么不服, 要烧就烧。”烧完部分珍贵的文物, 比如明刊本的《古今小说》等后, 军代表将他认为无害的资料还给沈从文, 说:“你不要瞧不起我, 认为我没有文化。”在那个时代, 这名军代表能将部分认为无害的资料交给沈从文, 而且从口气强硬的话语中流露出对知识的敬畏, 虽让人无语, 但也让人深刻感受到中国民众对知识渊博者的顶礼膜拜。

生命的智慧在于活在当下

1981年, 沈从文在美国回答读者询问时说道:“许多在日本、美国的朋友为我不能写小说而惋惜, 其实, 不值得惋惜, 因为社会变动太大, 我今天之所以有机会在这里与各位谈这些故事, 就证明了我并不因为社会变动而丧气, 社会变动是必然的现象。我们中国有句俗话说‘塞翁失马, 焉知非福’, 在中国近30年的变动情况中, 我许多很好很有成就的旧同行、老同事, 都因为来不及适应这个环境中的新变化而成了古人, 我现在居然能在这里很快乐地和各位谈谈这些事情, 证明我在适应环境上, 至少做了一个健康的选择, 并不是消极的退隐。特别是国家变动大, 社会变动过程太激烈了, 许多人在运动中都牺牲后, 就更需要有人顽强地坚持工作, 才能留下一些东西。”“我不相信命运, 却相信时间, 时间可以克服一切。”

正是抱着这种随遇而安的心态, 人的精神才不会垮掉, 人的注意力才能分散。在这种情绪的支撑下, 沈从文实现了人生的角色转换, 更确切地说是螺旋式上升。他从一名作家转为一名文物专家, 完成了鸿篇巨制《中国古代服饰研究》。

沈从文这位文物专家不是将文物罗列解说, 而是开创了文献、诗文与实物互证的文物文化学, 文物的描述由于文学的参与而增加了趣味性或活泼感, 实物的具象性又弥补了文字艺术的模糊性造成的理解不准确性, 更重要的是, 他的研究成果提供了一种学术的新思路, 后来孟晖的《花间十六声》的创作就借鉴了这种思路。“以实物为主, 与文献相互印证, 相互补充, 相互纠偏, 从联系比较中鉴别是非, 得到新认识。”用考据来解读文学中的千古之惑。

这个研究方法在实际操作中很难, 因为研究者必须具备史学、哲学、宗教、文学、文献学、绘画、雕塑及文物学等宽泛广博的知识基础, 而且基础扎实, 诸多知识融会贯通后产生的文化通感和悟性, 成竹在胸, 方可举一反三, 旁征博引, 用时信手拈来。

沈从文具备了上述的条件, 所以他的《中国古代服饰研究》既有学术的严谨, 又有文学的趣味。读起来, 字字句句经得起细细揣摩, 读后让人齿颊留有余香。

沈从文开创性地研究方法, 让浩如烟海的文物, 可做文学作品的注释, 可为古装剧美工的帮手, 可为鉴宝者的依据……更可贵的是, 这种交叉科学的研究思路, 为我们开展其他工作, 提供了可贵的方法借鉴。

他已经在小说领域达到了巅峰, 他在文物研究方面的成就一点也不逊色于他的文学创作。

天道酬勤, 对于湘西来的只有高小毕业学历的“乡下人”, 靠着自己对学术的“耐烦”和淡定的人生态度, 实现了生命的奇迹。

沈从文的转行对于当代图书编辑心理调整的借鉴意义

在今天的经济转型年代, 编辑角色的定义也面临着诸多的挑战, 中国传统价值观受到的冲击可谓深远绵长。许多人不再读书, 不再锲而不舍, 而是用实用主义的态度, 编辑畅销的图书, 关注当下人的口味, 造更多的货, 以期产生更多的码洋和利润, 考核编辑的标准也从每年完成了多少质量过硬的字数、发表了多少论文、图书获得了多少奖项, 而转为效益第一, 赚钱才是硬道理。每个出版社的制度不同, 但国家的政策导向是要让文化产业化。这种政策虽为暂时性的, 但对编辑的影响却是深远的, 因为这使在学问上深入探究, 乐于坐“研究的冷板凳”变得尴尬而不合时宜, 原先的一套书要做好些年的情况不可能再被鼓励, 因为经济效益没有保证, 且在一届领导任期中难见社会效益的事, 当然不被领导大力支持, 故此, 时效性强、性价比高成了人们的口头禅, 单品种创造高效益, 盈利能力增强, 开拓思路多种经营……出版社变成了企业, 企业的目标就是盈利。造福百姓, 文化传承, 当然不可丢弃, 但必以盈利为第一前提。

图书出版就是典型的劳动密集型产业, 图书出版业的前途到底光明吗?全国图书2009年不到800亿元的销售额中, 中小学课本、助学类读物、大中专教材分别占去37.33%、26.63%、7.96%, 三者之和超过了70%。也就是说, 中国图书市场大部分都是靠课本在维持。如果除去这些图书, 只剩下100多亿元, 这就等于全国人均购书额一年不足10元。这是什么概念?相当于很大一批中国人, 一年都不买一本书。对老百姓来讲, 对一本书的渴望抵不上一个汉堡包、一个雪糕、一场电影、一件衣服……书对很多人来讲确实是可有可无的。社会对于图书的需求如此低下让人沮丧, 那作为行业内的人员又是如何看待自身的呢?许多出版社招聘编辑, 要求并不是很高, 甚至不能写硕士、博士毕业, 一般就写有相关工作经验3年以上者, 有行业资格证书者……即便如此, 还是应聘者很少, 即使面试过关, 试用期内那些激动的年轻人就另谋出路, 不愿意在出版社工作, 为什么?一个硕士毕业生在出版社拿的薪水只有1000元出头, 这还包含200元的全勤奖。这样的薪酬待遇, 能留住年轻人吗?出版行业是个学徒式的行业, 没有时间的打磨, 没有足够的教训和经验, 凭一己之热情, 是无法成为一个熟手的, 那么那些已经是熟手的编辑又如何呢?那些老编辑的物质回报也远远低于社会的GDP增长速度和物价上涨幅度。

曾经, 编辑可以花费3年的时间, 打磨出一本好书, 因为他们坚信书籍是有触感和温度的, 好书不仅要内容好, 而且需要合适的纸张、匹配的装订方式、精美的插图、如同呼吸般顺畅的前环后环等来配合, 一本好书就如同一个精美的金杯, 需要手艺人将每一条花纹精心雕刻。现在, 出版业正在盈利的驱使下沦为娱乐业。每一本书就好像模具出品, 必须赚钱, 书店收到的书越来越多, 退回的速度越来越快。出版的品种越来越多, 图书的寿命越来越短。

人们失望地发现, 从图书中很难获得新的观念、新的思想, 选题重复、内容重复的书比比皆是。

曾经, 编辑是个高尚而贵族感的职业, 在法兰克福的书展上, 人头攒动, 气质优雅的男男女女穿着正式, 穿梭于各大展场, 那个时候, 人们依稀还能感觉出版是绅士淑女们的职业。在中国的当下, 出版业所津津乐道的传统被资本、利润、畅销书等打击得溃不成军, 优雅早已烟消云散。

这种情形下, 许多有技能、有思想的编辑选择了退隐, 退到高校, 退到文联, 退到效益不错的企业, 因为出版不再是文人的雅玩, 而是生意人的竞技场, 失去了艺术的自由和趣味, 变成一个造钱的机器, 对一个编辑来讲, 是痛苦而不齿的。

依然留在这个舞台上的还有很多有学术追求有思想的人, 但他们要做微妙的平衡, 而不能心无旁骛地溯流而上。

这不能不说是中国经济发展所付出的巨大代价。作为个体, 在这种不可逆转的发展中如何使个人的理想之光不熄?这是个值得深思的问题, 沈从文在命运大转折时所表现的淡然和随遇而安, 可供大家研究。环境不可能为你而改变, 一个人如果真的安心了, 他会主动地改变自己来适应环境, 如果心没有安稳下来, 他往往选择逃避环境。而有时, 遁世是奢侈的想象, 生计所迫, 形势使然, 让人必须在不快乐中寻找新的快乐, 有些快乐甚至是自己创造出来的, 从这个意义上讲, 精神乐园的缔造不能靠别人的给予, 必须自己去营造。如果不积极调整自己的心态和行动方针, 身心疾病便会袭来, 那才真是“因时代变迁而丧气”。

时代的变迁是个人无法左右的事情, 但一个人在变迁中选择“如何去做”是个人可以左右的事情。花未开满月未圆, 也许才是生命的真相, 作为时代变迁中的文化人, 我们或许要抱着随遇而安的心理, 享受这不圆满的当下才对。我们不孤独, 因为这条路, 很多先人已走过, 许多今人正在走。

编校:董方晓

大数据引发媒体变革 篇2

1. 大数据的分析和挖掘

“大数据”一个起源于欧美的词汇。真正提出Big data(大数据)一词的是美国麦肯锡全球研究院(MGI)于2011年5月发表的一篇名为“Big data:The next frontierfor innovation,competition and productivity”(大数据:未来创新、竞争、生产力的指向标)的研究报告,至此“大数据”关键词沿用至今。

“大数据”最直接的理解是容量非常大的数据集合,但是结合“用现有的一般技术难以管理”的现状,可以看出大数据具有复杂特性,通常可以用4个V开头的关键词来描述大数据即:数据容量大(Volume)、数据多样性(Variety)、流动速度快(Velocity)、价值密度低(Value)。互联网时代,尤其是社交网络、电子商务与移动通信把人类社会带入了一个以“PB”(1024TB)为单位的结构与非结构数据信息的新时代。国际数据资讯(IDC)公司监测报告表明,全球数据量大约每两年会翻一番,预计到2020年,全球将拥有35ZB的数据量。

大数据等于大机遇,重点不是数据有多大,核心是如何挖掘和利用大数据进行预测。BI(Business Intelligence,商业智能)主要目的是分析从过去到现在发生了什么变化、变化的原因,对所存储的企业内、外部数据进行组织性系统性的集中、整理和分析,从而获得对企业决策有价值的知识和观点。例如,过去一年中报纸、杂志的发行量如何,它在各个各地区中的发行量又如何。

随着硬件和软件技术的发展,高能、低耗、集成度高的CPU出现,承担数据处理任务的计算机的性价比提升。硬盘等存储器随着存储容量的增加,价格和重量成走低趋势。硬件设备的提升使得大规模数据分布式处理技术Hadoop和针对非结构数据处理NoSQL技术得以在通用服务器上运行,Hadoop和NoSQL的最大功能,就是能够实现对大量非结构化数据进行高速的处理。

“云计算”使得大数据的挖掘成本降低,很多时候用户要进行大数据分析,也可以租用“云计算”服务,以付费的方式,使用由计算机集群组成的计算处理环境和大规模数据存储环境,来实现大数据分析。例如:Amazon的云计算服务EC2(ElasticCompute Cloud)和S3(Simple Storage Service)服务,就提供了这样的技术需求。为了提高数据挖掘的功效,机器学习技术尤为重要,它最主要的功效是能够使用从大量数据中自动学习知识和有用规则来预测未来,例如:可以从庞大的数据中挖掘有价值的规则对未来发行量进行预测,这是大数据核心应用。

“搜索时代”的来临是网络带给网民最方便的应用。在baidu的搜索框中,只需要输入一部分汉字关键字或者是汉语拼音字符,搜索条下面立即就会显示出一些与搜索关键字相关联的建议,例如,只要输入“大数据”或者“dashuju”,搜索条下面就会自动提示“大数据时代”、“大数据技术”、“大数据分析”等索引联想项。这样的搜索关键字建议、提示都是对用户庞大的搜索史记录进行分析后得出的。另外,在以拼音输入“dashujufenxiyanjiang”这样的字符索引关键字百度时,百度会显示“你要找的是不是:大数据分析演讲”这样的提示,这种“输入修正功能”也是通过相同的原理实现的(此项机器学习技术来源于“google”)。

同样在新浪微博搜索条中会实时出现“大家正在热搜:曲面屏幕手机”等实时信息,也还会在搜索条下面实时出现“查看完整热搜榜”、“索契冬奥会”等热搜关键字,原理都是应用了对搜索数据记录学习并进行实时分析实现的。

在淘宝网购物搜索一件商品时会在商品网页的下方显示“您可能感兴趣的宝贝…”,在亚马逊网购物搜索一件商品时会在商品网页下面出现“购买了此商品的顾客也同时购买”同类产品显示,这是大数据分析应用结果,是Amazon创造的最广为人知的一种商品推荐系统。

2、媒体大数据

大数据时代对传统媒体既是挑战又是机遇,对未来的媒体形态和格局将会产生深远影响。媒体的大数据大致可以分为两类,一类是历史数据:这些报、刊、书的纸质出版物已经逐步数字化,还要包括20世纪以后的媒体电子出版物。当文字变成数据存储为结构数据,计算机就可以通过灵活的标引,查询等方式,提高历史数据的使用价值。另外一类数据网络数据:包括社交网络、物联网、移动网络产生的自媒体随时记录数据,它包括文字、视频、音频,其数据特征是数据量大、杂乱无序属于非结构数据,这些蕴涵着极大的价值,对开展个性化服务和定向预测起到非常重要的作用,需要深度挖掘。如图所示。

3. 大数据提升媒体影响力

媒体本身就是生产和传播信息的产业,一直以来中国的新闻媒体都是传统媒体做主导,虽然有自媒体的出现情况有所变化,但是传统媒体一直保持着深度报道的优势。大数据时代使得信息源更加丰富,媒体通过对海量数据资源,进行搜集、整合、加工等数据分析,可以精准了解受众行为习惯和兴趣喜好,制订出满足受众需求传播内容和传播策略,实现精准传播,同时根据受众的反馈数据,及时调整内容和策略扩大受众人群,这样既保持了传统媒体的深度报道又提高了影响力。如在索契冬奥会2014年2月13日中国运动员李坚柔摘得首金,几秒钟以后立刻在新浪微博和twitter瞬间占据了话题榜,最多的话题是“幸运”、“奇迹”摘金,从大数据分析可以看出李坚柔是话题人物,这个话题不仅是中国队夺得的首金,更多的是说由于场上其他国家队员失误导致李坚柔幸运夺金,中国体育报作为体育界的权威报纸,经过分析受众的关注点,策划了2月14日针对“奇迹”写了“没有努力就没有奇迹”深度采访,针对“幸运”写了“首金背后:从童话到现实”对话中国短道速滑功勋教练李琰的深度报道,这样的策划既迎合了受众的关注热点又保持了深度报道,同时提升了中国体育报的影响力。

4. 大数据舆情分析

大数据时代媒体具有数据优势,应该善于收集、分析、使用数据,通过对数据资料的收集、整理提出有针对性的舆情分析报告。如“小升初就近入学”,通过大数据的深度发掘,可以了解有多少人赞成有多少人反对,并可以推算出这个决定会在哪些方面有利,哪些方面有弊。大数据舆情分析是通过算法得来,虽然在变量设置上有操纵性和能动性,但是比较之前人工化的议程来的更科学更理性。有研究机构预测,未来媒体将实现整体结构转换,数字分析人员将占采编人员总比例的五分之一。

5. 大数据预测价值

我们有理由相信大数据对未来媒体的发展会起到决定性的作用。例如:作为媒体在年底的时候都会评选这一年的风云人物,可以先通过网络索引搜索“某某”,通过搜索索引记录数量和媒体的新闻报道数量确定其是否是热门人物,确定热门人物后,再通过媒体的历史数据找寻历史轨迹,一个年度风云人物的策划就完成了,这个风云人物既是热点人物又有历史资料作为支持同时又是热搜人物,形象一下就立体丰满了,这个选题策划一定能有好的收益,同时我们还可以将这个年度风云榜的榜首人物提供给广告供应商,达到媒体和企业双赢的经济效益。另外对于媒体的专业期刊,可以从网络中提取读者对某种体育器材感兴趣的数据,加之历史数字市场份额占有率综合分析,提供一份体育某种器材行业市场调查分析报告给相应的企业,这可能是媒体未来和企业的最好合作方式,即:媒体大数据深度挖掘是企业最好的数据分析中心,是实现媒体大数据的核心应用。

媒体经营管理可以利用大数据对目标受众群体和特定阶段的客户需求进行精准分析和市场调研,根据此结果阶段性地调整新闻生产中各类信息的权重,提供有针对性的新闻信息服务,增加媒体影响力,赢得更多的企业合作客户。

中国科学走过大变革时代 篇3

“在总结这段历史时，如果我们不把视野放到30年前，甚至更长远的时间中去回顾30年来的成绩，我们就无法更历史、更客观地认识1978年带给中国科学的深远影响。”在日前接受《科学时报》记者采访时，中国科学院院士杨乐说，“1978年对于中国科学最大的意义，在于它结束了10年甚至更长时间的破坏和停顿，面临着一个令人鼓舞的全新开始。”

1978年：一个全新的开始

人们通常说，在1978年前，中国科学面临了10年停顿，“其实在1966年‘文革’真正开始前，受政治运动的影响，中国科学已经处在一种不正常的状态中”。一位上世纪60年代初期大学毕业、目前已经退休的研究员向《科学时报》讲述了她在“文革”前的经历。

“我是1962年底大学毕业来到北京的，与我前后相差数月参加工作的大学毕业生，在我所在的科研单位，有大约一二十人。1964年初，我在科研岗位上学习工作了仅一年多的时间，就被派到南方的一个县城下乡参加‘四清’工作了。等我再回到北京原单位时，已经是1965年年中了，和我同时分来的毕业生，这个期间也先后被派往各地。”

客观上，相对于1963年的毕业生来说，1962年这批人还算是幸运的，他们至少还得到了一年到两年不等的学习、工作机会，而1963年下半年毕业的那批研究人员，按当时的安排，“一个不落”地在1964年初被派往农村。

等到他们先后回到原单位后不久，“文革”也就接踵而至。1968年，中国科学院迎来了最后一批大学毕业生。此后在上世纪整个70年代里，就再没有受过正规教育的大学毕业生。

正规高等教育的全面停顿，对中国科学发展是一个相当沉重的打击。在上世纪整个70年代，只有少量的工农兵学员，结业后走上科学工作岗位。这些学员大多从工农兵中选拔出来，工作表现优秀，特别是政治素质过硬，是选拔的首要条件;对于教育背景，则只提出了初中毕业的要求，再经过两年的专业教育，便匆匆走上了工作岗位。

1972年前后，科研工作部分得到了恢复，“而得到恢复的只是很少一部分重要的项目，大多数科研人员依然整日陷入政治活动、学习中。”一位亲历者回忆说，“一些人利用业余时间遮遮掩掩地从事科研活动，写出了论文都不敢拿出来发表。”

1973年，部分科学期刊开始恢复办刊。“当时数学领域一共只有一份学术刊物，一年只出版4期，大约有一二十篇论文。”杨乐说，“我和张广厚的论文，每年占到了一两篇，这反而让我们感到担心，我们曾私下盘算‘不要太冒头了吧’。”

1978年，杨乐出国访问来到西欧某国，在与国外同行交谈中，提到中国科学10年中的处境时，他们普遍表示出一种震惊。

杨乐说：“一个国家的科学停顿10年，停顿时间之久、恢复工作之艰难，在他们看来都是无法想象的。”

然而，中国科学就是在这样一个“外人”无法想象的起点上，逐步恢复起来。

1978年，教育部、中科院在全国范围内选拔了优秀科研人员200多人进行培训。1979年首批送往发达国家进修、学习，当时杨振宁对这一举措给予了高度评价，并在庐山物理学年会上，提出了“应该扩大化的建议”。因此，在选派第二批进修人员时，人数一下子扩大到3000多人，涉及科学技术的各个领域。他们学业期满后，抱着对祖国的信心、对祖国科学的信心，几乎无一例外地回到了祖国，他们带来的科学最新进展与思想，在一定程度上拉近了停顿10年后中国科学与发达国家的距离。

特别是科学家地位的提高，对科研人员来说，更是一种极大的鼓舞，陈景润、杨乐、张广厚等一批科学家献身科学、在逆境中不屈不挠的事迹，先后成为当时青少年教育的典型素材。“白卷英雄”的故事，彻底变成了历史。

由于“文革”前毕业的科研人员，大多主修俄语，英语水平相对有限，一些院所、高校恢复了在“文革”前就停办了的英语培训班;学位制度得到恢复;工农兵学员大多“回炉”接受了再教育，他们中不少人还获得博士学位。1982年，科学界迎来了“文革”后的第一批大学毕业生，中国科学全面步入正轨。

1985年前后：一度在经济中迷失

科学家的地位发生了翻天覆地的变化，而当历史进入20世纪80年代受经济大潮的冲击，却又曾经一度回落。

“上世纪80年代，发展经济是国家的重中之重，在经济成了主战场的同时，科学自身的发展，和国家对科学的要求，一度产生了偏离。”在接受《科学时报》记者采访时，科技政策学者樊洪业、科学史学者王扬宗，不约而同地作出这样评价。

1985年的科技体制改革明确提出了“经济建设必须依靠科学技术、科学技术工作必须面向经济建设”的战略方针，将科学纳入了经济的主战场。

2002年，时任中科院科技政策与管理科学研究所所长的方新撰写了《对我国科技体制改革的评价》一文，文中指出：当时的政策走向最重要的是所谓“堵死一头，网开一面”。“堵死一头”是指拨款制度改革，目的是要从资金供应上改变科研机构对行政部门的依附关系，使其主动地为经济建设服务，用商品经济规律调整科技力量的布局;对基础类的科研机构，拨给一定额度的事业费，实行基金制，通过基金给项目以支持。

在评价科技体制改革时，科学与社会学者刘立说，从大方向看，科学服务于经济的提法没有问题，是应该坚持的;而当时出现的一个问题是，没有充分区分有直接应用价值、商业价值的技术与基础类研究的不同特点和需求，加以区别对待。

因而，方新在文章的结论与建议中这样写道：“科技体制改革把加强科技与经济结合作为一个最重要的目标，但忽视了在这个目标前提下要保证科学技术充分发展，结果改革和目标有一定程度的吻合，但以部分牺牲全体为代价。”

回忆上世纪80年代的境遇，大多数科研人员特别是那个时代担任院所领导的科研人员，说得最多的就是经费不足。时任中科院数学所所长的杨乐说，数学所的日子，相对还好过，因为从事数学研究，不需要多少昂贵的设备，这“一定额度的事业费”，勉强应付人员以及对数学所至关重要的图书馆这两笔开销外，也就所剩无几了。而对另一些院所，特别是京外院所来说，“勉强应付”都无法保障，一位所长甚至回忆起为了发放工资而四处奔走进行有息借贷的经历。

“当时，我们申请到基金委的一个面上基金，共有3万多元。”前面提到的那位退休研究员说，“而这个项目需要一台电脑，经多方打听，一台286最少也要3万元，于是我们只能从其他四五个课题中东拼西凑。”

上世纪90年代初，曾有一位国家领导人批评某院所领导时说：“某某所的所长是一位科学家，但他不懂得经营。”面对经费的困难，同时也希望为国家经济作贡献，一些原本从事基础研究的机构，硬着头皮经营起了开发公司，其结果不是因不善经营而血本无归，就是被奸商所骗，欠下更多的债务。

“善于经营”是上世纪80年代一个了不起的夸奖，当年，北京中关村高科技一条街应运而生，与这个夸奖所代表的社会舆论导向关系密切。现在看来，当时其实是鱼龙混杂的，尽管贡献出了像联想这样的王牌企业，但当时这条街上打着高科技旗号的，大多不过是些商人、投机者，他们甚至会在冬天转行卖羽绒服。“就是这样一条街，在当时却受到了不应有的高度关注。”杨乐说。

科学在经济中迷失，科学家的地位在1978年摆脱了政治影响后，再次受到了经济地位的冲击。一位1988年的正研级科学家回忆说，那一年他月工资总共只有188元，而当时的一个出租车司机，可以轻松赚到3000元以上，涉外宾馆服务员的收入从1500觸2000元不等，合资、独资企业青年工人的月收入也超过千元，更不用说经商暴富的新贵们。

甚至到了20世纪90年代末期，“文革”前就当选为院士(学部委员)的老牌科学家，月收入不过1700元，1991年新增选的院士(学部委员)，则在1500元左右，而普通高研人员则只能拿到800元。一时间，“脑体倒挂”成了热门话题，“造导弹的不如卖茶叶蛋的，拿手术刀的不如拿剃头刀的”，这个比喻一度在民间广为流传。

“其实，当时整个国家都不富裕，为了摆脱贫困落后，优先发展经济也是必然选择，在这种情况下，拿不出更多的钱来支持科学、改善科学家的待遇，也是情理之中的事。我们这一代人，习惯了简单的生活，在物质上要求不高，对我们来说，拿多少钱不会有太大的影响。”杨乐说。

然而，“脑体倒挂”的局面还是对青年一代造成了不良影响。一份20世纪90年代初期的社会调查显示，中小学生在选择未来职业时，绝大多数把“经商”、“当企业家”列为第一选择，而科学家和英雄一起，让位于“经理”和“商人”。

据《科学时报》了解，当年即使是科学家的子女在面临择业时，也有超过半数的人选择了与父母截然不同的、更有“钱途”的职业道路。

1995年：一个历史的新拐点

1995年，对于中国科学来说，是又一个拐点。1995年5月6日颁布的《中共中央国务院关于加速科学技术进步的决定》，首次提出在全国实施科教兴国的战略：“坚持教育为本，把科技和教育摆在经济、社会发展的重要位置。”

“这实际上是对科学必须为经济服务的提法，进行了合理的修正。”一些学者表示。

1998年5月，国务院办公厅转发了财政部《关于进一步做好教育科技经费预算安排和确保教师工资按时发放的通知》，要求各级政府财政部门保证预算内教育和科技经费拨款的增长幅度高于财政经常性收入增长，第一次明确了对财政预算执行中的超收部分，也要相应增加教育和科技的拨款，确保全年预算执行结果实现法律规定的增长幅度。

国家发改委社会发展研究所杨宜勇等人提供的研究数据表明，从1995年到2005年10年间，我国研发经费支出及占GDP的比重，都显示出稳定快速增长的趋势，支出额以年均22%的速度增长，远远高于美国、日本、英国等十多个发达国家，以及其他发展中国家。

有了政策和经费的支持，科研条件和科学家待遇都有了显著改善。为一台电脑东拼西凑的历史已经成为科研人员的“笑谈”，目前仅一个国家重点实验室每年的设备专项经费，最少的也能达到200万元。

2007年，中央政府新一届领导人在实施“科教兴国”战略之后，提出了“科学发展观”的战略思想，有学者在解读这一思想时说，它把“科学技术置于一种灵魂的地位”。

“在‘文革’前后，甚至在20世纪80年代，我想都不敢想能在国外的刊物上发表论文。”一位研究人员说，“而现在，别说国际一流的刊物，我国科学家在《科学》、《自然》这样的顶级刊物上露面，也早已不是什么惊人的壮举了。”

1978年，当杨乐出国访问之时，一份报告不仅要当时的政治局委员、中科院院长方毅亲自签发，而且所有政治局委员都要圈阅以后才算正式通过。上世纪80年代时，政策是放宽了，经济条件却又成了新问题。而今，科研人员考虑要不要出国考察与交流，已经不必再顾虑政治、经济的问题，而是有没有必要、有没有时间。

中国科学与世界的距离，在10年中迅速拉近，大批科研单位提出了“国际前沿”、“世界一流”的发展目标，“而且有一批优秀的科学家，已经进入国际的平台”。中国科学院院士、国家自然科学基金委员会原副主任朱作言在评价中国科学目前的成绩时说：“我们已经结束了向发达国家学习、利用资源优势与别人合作研究这两个历史阶段，开始登上了国际科学平等对话的舞台。”

2008年：站在发展的新起点上

2008年，在改革开放30周年之际，在充分肯定30年来所取得的成绩后，面对未来更长远的道路，包括杨乐、洪德元、胡亚东等在内的一些科学家，提出了目前科教领域存在的几点不足。从这些问题中，人们可以或多或少地看到市场经济在科学领域产生的影响。

首先是基础科学投入的不足。

杨乐说：“基础科学投入不足是一个老问题。以前我们没有能力，而随着经济、科技水平的提高，现在我们有了一定的经济实力，就应该充分认识到，没有基础科学的支撑，我们很难拿出原始创新的成果。”

化学家胡亚东说：“投入基础科学也许看不到直接的经济效益，但这是一个国家文化与智慧的积累。不能单纯以投入产出的标准进行衡量。”

在中科院院士洪德元看来，目前，基础科学的实际投入与合理的布局之间差距较大，“应该有至少三倍的上升空间”。

在接受《科学时报》采访时，杨乐与洪德元不约而同地谈到我国高等教育水平有待提高的问题。“与国际一流相比，我国目前高等教育的水平差距较大。”杨乐说，“在那些科研型高校，教授一般都去搞科研了，真正面对学生的水平往往不够理想。”而这些科研型高校，往往是我国的一流高校。洪德元说，“我们应该看到，人才的培养直接影响到中国科学的未来发展。”而在杨乐看来，优良传统在青年一代身上的迷失，也是教育上的严重缺憾，在年青一代身上，已经很少能看到老一代人热爱科学、献身科学的精神传承，受市场经济的影响，他们更关心的是“一份好工作”、“一份好收入”。

“学而优则仕”的风气，也影响着中国科学前行的脚步。洪德元说：“目前，优秀科学家为官从政的，占了太多比例，影响了科研一线队伍的高质量、高水平。”他告诉《科学时报》，前些天他和一些做了官员的中青科学家说：“你们中间很多人有拿诺贝尔奖的潜力，真是太可惜了!”

此外，科研评价体制的缺陷，也是最近10年科学界最为关心的一个新问题。杨乐说：“科研评价是一件非常复杂的事，即使同行评议这样相对客观、公正的方式，也会因小同行人员稀少，而带来一定困难。”

大数据助推政府治理变革研究 篇4

1大数据对政府治理的影响

美国著名统计学家、管理学家爱德华·戴明曾讲过:“我们相信上帝,除了上帝任何人都必须用数据来说话。 ”国外大数据早就如火如荼地开展, 近两年我国很多地方政府提前顺应大数据趋势,建立了新的政府职能机关———大数据管理局,主要负责研究拟订并组织实施大数据战略、规划和政策措施,组织和推动大数据研究和应用工作等。 比如贵阳市推进“十大工程”,力争把贵阳建设成为以大数据内容中心、 服务中心、 金融中心为内涵的“中国数谷”;广东率先启动大数据战略推动政府转型;上海推进大数据研究与发展三年行动计划; 山东成立农业大数据战略联盟,提高农业竞争力;浙江省高速治堵将用大数据等。 可以说,大数据正对人类的思维方式、生产活动及政府治理产生重要影响。

1.1 促使政府信息公开化和透明化

信息公开透明对于政府治理现代化至关重要, 信息不对称会使权力失去监督,滋生不良作为,甚至是腐败行为。 大数据实质是推进了政府信息的进一步公开和透明。 一方面,以前难于公开的信息和数据可以通过互联网和数据聚合来公开;另一方面,大数据时代下公民参与、监督政务的途径和机会越来越多样化。目前越来越多的社会组织开展民意调查, 政府也同样利用互联网在线与民交流, 双方共同作用必将使政府治理是一个更加公开透明、信息共享、良性互动的治理。

1.2 有助于提高政府预测能力和决策能力

从政府治理的角度讲,大数据可以将原本分散在不同个体、不同部门、不同行业的数据作为整体,通过加工、分析、融合,实现统一管理和利用。 这大大提高了数据的相关性、有效性和真实性,这可以在很大程度上提高政府的预测能力,增强应对突发事件能力和应急响应能力,提高决策的科学性和有效性。

1.3 有助于提升政府公共治理能力和服务水平

截至2014 年,中国共有664 个城市,2 852 个行政县,40 446个行政乡。 目前中国中央和省级政务部门主要业务电子政务覆盖率已经达到70%。 大数据使得政府部门之间、政府与市场之间协同工作,大大节约时间,减少行政成本,提高行政效率。 比如大数据政府的信息是共享互通的,这样使得民众在跨部门、跨地区办事时衔接方便,省去不必要的盖章证明、书面证明等。 大数据还能够提高政府服务的精准度和及时性,在需要查询、筛选信息时,大数据能够快速提供资料,提供真实有效的信息。 这将推动政府管理理念和社会治理模式创新, 从而在在很大程度上提高政府治理水平及公信力。

2大数据时代下政府治理中存在的问题

2.1 重视不够、利用不足

2014 年 “大数据”一词第一次出现在 《政府工作报告中 》,李克强总理也频繁提及大数据,高度重视大数据发展和应用,多次作出重要批示指示,明确指出大数据发展空间无限,要求围绕简政放权、政务公开、商事登记制度改革等加快推进大数据发展及应用,并促进大数据与相关产业共同融合发展,形成产业结构调整新局面。 可见,借助大数据推动政府治理变革,提升政府治理能力,是本届政府关心的重大问题。 但目前有些政府部门对大数据认识不够,收集数据意识不强,对数据敏感度差,专业性人力资源与人才队伍的紧缺,导致数据利用率不高,政务活动中大数据发挥作用不大。 究其原因是由于政府部门缺乏开发这些数据资源力和激励。

2.2 法律法规滞后

大数据充分发挥作用的前提是信息公开与共享, 这就涉及到数据安全问题,海量数据会成为黑客攻击的对象,存在病毒和泄漏风险。 另外,大数据汇总在一起不可避免地加大了个人隐私泄漏风险,有些数据会被滥用,对个体造成不良影响。 正如最高人民法院中国应用法学研究所所长孙佑海所讲:“大数据挖掘分析得越精准、应用领域越广阔,个人隐私和数据安全保护就会变得越紧迫。 ”目前在政府治理中大数据技术仍处于初级阶段,大数据方面的法律法规还不健全,对大数据的管理还不够完善。

2.3 数据共享不足

信息共享是大数据政府发展的前提, 但是由于信息的零散性及保密性等特征,有些数据开放程度不够,信息共享不足。 相对来讲,政府部门掌握着与民相关的大部分数据,如税务数据、交通的数据、能源的数据、养老的数据、社保的数据、环境的数据等。 而这些数据部门壁垒问题严重,数据重复建设多,整体上存在着碎片化、部门化和管控导向的局限,这就使得数据处于割裂状态,数据的关联性、完整性和有效性大打折扣,数据不能达到真正共享。

3大数据背景下政府推动治理变革的途径

用大数据带来的信息变化推动政府转型, 提高政府治理能力,促进政府治理现代化,这与政府自身发展密切相关,更与整个社会改革紧紧联系。 大数据时代,信息公开和数据共享已是大势所趋,政府部门应起表率作用,通过严密规划与运科学行来推进大数据的发展,以促进政府治理变革。

3.1 强化大数据意识

传统的决策一部分是依靠领导意志、 专家建议等进行思维判断做出决定和方案,即“经验决策”,一部分是依据随机的抽样调查、典型调研的小数据,而大数据则依靠的是全面、完整的数据事实,这在很大程度上提高了决策的精准性,大大避免了决策的主观性,降低了决策过程及结果的盲目性和不确定性。 因此,政府部门应转变思维方式,正确认识和强化大数据意识,将数据理念、数据知识纳入到公务员培训体系中,营造“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的氛围,最终实现用科学、有效的数据来推进政府治理现代化。 目前,各地政府正在转变思想观念,加快了大数据推进步伐,前往贵阳大数据交易所考察的政府部门络绎不绝,通过参观、交流、分享,其他政府的大数据也会尽快建立和完善。

3.2 加快数据基础设施建设

贵阳市被誉为“中国数谷”,原因是在电力、气候、硬件和人才等基础设施建设方面做得出色。 可见,大数据基础设施是大数据技术应用的载体,决定着海量数据能否被有效收集、分析、融合和应用,因此,要尽快完善大数据基础设施建设,为大数据选择新的硬件、存储和其它数据中心基础设施,为政府治理中大数据技术的应用提供基础和平台。 另外大数据还需要软件设施,即大量的人才和高新技术。 政府可以从服务外包、 电子政务等入手,逐渐探索和应用硬件设施和软件设施,选择大数据相对完善的部门开展治理大数据技术应用示范工程,如:医疗、金融、卫生等具有一定大数据基础的政府治理重点领域, 以带动和促进政府治理其他领域大数据技术的运用［1］。 关于基础设施建设主体政府可以鼓励和引导社会组织和商业机构参与公共数据的建设,提高数据开发利用的效率,鼓励和引导第三方数据免费共享和再利用,加快公共数据的流动和价值发掘［2］。

3.3 加速数据信息收集与整合

数据收集是数据开发、整合、利用的前提。 在美国,以立法的形式确定了“最小数据集”制度,在各个领域强制收集必要的数据,并据此进行科学决策,从而推动了治理的精细化和透明化而最小数据集的出现, 最早就是出于不同组织之间信息交换的需要［3］。在我国,目前国家发展改革委按照“统一平台、互联互通存量共享、增量共建,物理分散、逻辑集中”的原则,正逐步推动政府部门间的信息共享,已取得显著效果。 目前,全国统一的国家电子政务外网已横向连接了118 个中央单位和14.4 万个地方单位,纵向基本覆盖了中央、省、地、县四级,承载了47 个全国性业务系统和5 000 余项地方业务系统。依托国家电子政务外网搭建的全国统一的国家数据共享交换平台基本建成,13 个行业领域的跨部门共享交换业务已通过或拟通过国家数据共享交换平台实现,涉及部门超过100 个。 要想加大政府信息公开度,提高政府信息和公共数据的共享程度,需要从以下几个方面展开:首先,政府需要加强顶层设计和统筹规划,建立统一的数据标准体系,明确部门数据共享的范围边界和使用方式,厘清部门数据管理及共享的权利和义务, 完善大数据的使用规则、 数据更新规则、数据安全规则等。 其次,将可利用的分散于不同部门、行业和个体的数据逐级进行收集和汇总,然后通过审查核实,补足不全的数据。 最后,最重要的是将海量、真实、有效的数据相关联融合,并利用可视化技术从海量数据中挖掘出具有前瞻性、潜在性和创新性的知识。

3.4 加速大数据应用进程

据中国电子技术标准化研究院 《大数据标准化白皮书》指出,中国政府大数据主要应用于以下领域:智慧城市、政务、公共服务、交通、教育、医疗等,这些领域大多涉及政府治理和民生其中,“智慧城市”、“政务”以及“公共服务”位列前三。 这一调研结果与国务院的《纲要》内容精神一致,在推动社会治理与公共服务方面,都倡导充分、有效地利用大数据,以此提高社会治理和服务水平。

大数据的最终价值在于运用,要创新数据收集和整理方式建立有效的政府治理方式。 具体来讲,有几下方面:第一,大数据可用于监督政府行为,评估政府绩效。 推动改进政府管理和公共治理方式,借助大数据实现政府负面清单、权力清单和责任清单的透明化管理,完善大数据监督和技术反腐体系,促进政府简政放权、依法行政;第二,大数据可用电子政务。 政务智能代替或辅助不同领域决策,如人口统计领域、交通领域、卫生领域、安全领域等,政府治理应加快大数据在这些领域中的运用,提高公共服务质量和水平;第三,大数据可用于政府治理方式创新。 可以探索利用“互联网+治理方式”模式,改变传统的治理方式,利用互联网与治理对象之间建立起新的沟通渠道。 比如,发起“村微信群”或“社区微信群”,这样既获取群众诉求、发现问题,又可以公开政务活动信息、宣传科技种植知识和卫生防控等信息。

摘要：大数据成为提升政府治理能力的新途径和新动力,对政府信息公开化和透明化、提高政府预测能力和决策能力产生重要影响。目前,我国在大数据发展和应用方面已做出了规划,但仍存在着认识不够、数据共享不足、法律法规滞后等问题。因此,政府必须强化大数据意识,完善大数据基础设施,加快大数据收集、整合及运用进程,只有从理念和行动上做出积极回应,才能使大数据成为政府治理变革的有力工具。

大数据时代税务行业的变革 篇5

随着大数据时代的到来,税务行业也发生了许多的变化,税务管理进入了更新换代的时代,税务行业迈入了大数据时代的科技浪潮中,税收部门的工作人员也进入了新的工作模式中,税务相关法律法规也走上了革新细化的时代。大数据时代为税务行业提供了无法计量的大量数据,有利于税务行业进行更为细化的管理,也为税务行业的变革带来了相应的挑战。

一、大数据时代税务行业的特点

(一)更新换代快

当前,我国已进入了信息技术时代,信息技术的发展推动了大数据时代的不断深化。大数据时代一个十分显著的特点就是更新换代快,其特点也影响着我国税务行业的变革。

大数据时代使得传统的税务行业发生了极大的变化,面对每天、每时每刻新增加的信息,税务行业也及时地发生着变化。在过去,企业进行税务管理筹划时,往往是根据过去的经验、结合企业当前发展的情况,制定阶段性的税务管理筹划制度,如一年、半年的税务筹划制度。而在大数据时代下,税务管理筹划制度更新换代的时间大大的缩短,企业可能面临着要进行季度性的税务筹划,才能更好地满足企业税务筹划的目的。

(二)信息量庞杂

大数据时代一个十分显著的特点就是其信息量十分庞杂,税务行业中不同的主体每天都会面对十分庞杂的信息,在这些信息中,需要对重要的信息进行收集与分析,并摒除没有用的信息,才能使得税务行业实现更好的发展。如对于企业税务管理部门来说,其每天可能面临着许多的税务信息,对于企业的税收缴纳、税务评估等,如何更好地进行管理,需要企业及时提高信息的处理与分析能力,才能更好地维护我国的税收管理制度。

二、大数据时代对税务行业的影响

(一)实现税制体系科学化

随着大数据时代的到来,我国税制体系不断发生着变化。税制体系的变化有其自身的发展规律,也有着人为的嵌入作用。通过税制体系自身的调整,若要实现税制体系的科学化与变革,需要较长的时间才能实现,而利用大数据时代下税务行业的特点,则可以通过嵌入大数据作用,实现税制体系的科学化。

税制体系科学化体现在企业税务管理部门建立起税务的自动化管理系统,通过对大数据信息的分析,对相关税务信息及时进行管理,并根据系统分析结果对企业的税务管理及时进行调整,并将相关报告传送到企业的管理者手中,使得管理者能高效、准确地了解企业的税务管理状况。相应的,我国税收管理部门也可以通过这种方式,实现对不同企业的税收管理,使得我国税制体系变得更为科学与健全。

(二)提高信息管税效率

大数据时代使得税务行业的信息量十分庞杂,使得原本的税务行业的体系、环境与效率都发生了变化。信息管税是我国税务行业发展的必然道路,也是我国税务行业变革的必然结果。然而,由于过去我国对于信息管税缺乏明确的法律、法规的规定,不同的纳税主体之间相互独立,缺乏统一的管理平台,使得信息管税的成效寥寥。

而随着大数据时代的深化,通过建立税务行业的数据共享系统,有利于实现信息管税的发展,使得不同的税务主体之间实现信息的共享,不论是作为纳税主体的企业,还是作为管理部门的税收、工商、海关、外汇等部门,都可以实现信息的共享,对税务行业的信息实现透明化管理。信息管税的效率提高,有利于企业及时把握我国税务行业的整体发展态势与当前的热点情况,根据税务行业的发展情况及时对自身的税务管理进行调整,使其更好地适应大数据时代下税务行业的变革与发展。

(三)对税务行业发展带来挑战

大数据时代对税务行业带来了许多积极影响,然而,事物的影响往往是双面性的。大数据时代在给税务行业带来积极作用的同时,也为税务行业的变革带来的挑战。

税务行业要及时适应大数据时代的特点,必须更新其科学技术、提高信息管理能力、提高信息敏感度,对于我国企业而言,需要加大对信息管理技术的投入,使得企业管理的成本增高;对于我国税务管理部门而言,需要建立相关的信息平台,加大了工作人员的工作力度,使得税务管理部门也面临着人力资源管理压力的增加。不论是作为哪一方主体,要更好地适应大数据时代的税务行业变革,必须积极应对,及时管理,才能不被时代发展的潮流所淘汰。

三、大数据时代税务行业变革的建议

(一)培养人才,提高技术

为了更好地应对大数据时代给税务行业所带来的变化,必须注重对数据人才的培养,通过吸收、培养一批懂得大数据、善于研究大数据、善于分析大数据的专业性人才,建立大数据信息库与信息管理平台,实现税务行业的信息化。

大数据专业人才不仅需要拥有对税务行业信息的敏感度,也需要具有较高的数据收集与分析能力,更需要有对大数据相关技术的操作能力,只有综合能力强的人才,才能为企业的税务管理所用,才能更好地实现对税务信息的管理,利用大数据时代的优势,实现自身的税务管理的变革。

(二)建立大数据税务信息管理平台

建立大数据税务信息管理平台,是实现对税务信息及时管理的重要方法。因此,必须把握大数据时代发展的机遇,建立税务信息管理平台。

大数据税务信息管理平台的建立,可以联合不同企业、政府部门、社会团体等多个主体,建立起税务行业内的,统一的共享的信息管理平台。对于与税务相关的信息,应当纳入信息管理平台中,对于涉及到企业商业秘密的,则无需对其纳入,如企业税务筹划管理的相关内容,可以通过企业内部的税务信息管理平台进行管理。通过建立大数据税务信息管理平台,有利于实现税务行业内的信息交流与沟通,使得不同主体之间对税务行业的发展进行准确的把握,共同推动税务行业的发展,实现税务行业的变革与创新。

(三)提高信息安全管理能力

大数据时代的发展离不开信息,信息的安全管理成为了需要关注的重要内容。提高信息安全管理能力,包括两个方面,一方面指的是对于公共信息的安全管理;另一方面指的是对于内部信息的安全管理。公共信息的安全管理,需要不同主体主动维护,不恶意对信息进行篡改,不利用信息行违法犯罪之事,维护信息的公共安全。而另一方面,则是更为重要的内部信息的安全。为了维护内部信息的安全,应当建立信息管理制度,通过对内部信息的妥善管理,防止他人盗取内部信息,利用信息侵犯自身的商业信息,一旦发现他人恶意盗取、利用、贩卖相关信息,应当及时通过法律手段,维护自身的利益。

四、小结

大数据时代为税务行业的发展同时带来了机遇与挑战,税务行业应当积极应对挑战,把握发展的机遇,充分发挥与利用大数据时代的作用,实现行业的发展与变革。

摘要：当今的时代,是信息爆炸的时代,是大数据时代。大数据影响着我国税务行业的发展,对税务行业造成极大的影响。文章从大数据时代的特征入手,探讨了大数据时代下我国税务行业的特点,并结合其特点分析了大数据时代给税务行业所带来的影响。最后,就税务行业如何把握大数据时代所带来的发展机遇,实现行业的变革,提出了建议。

关键词：大数据时代,税务行业,特点,影响,建议

参考文献

[1]刘小川,桑达卓玛.试论大数据时代的税制体系重构[J].税务研究,2015(10)

[2]孙懿.大数据时代对税务工作的挑战与对策[J].学术交流,2016(2)

[3]张敏杰,陈爱华.试论大数据背景下的税务管理[J].市场研究,2016(3)

浅析大数据时代的营销变革 篇6

一.索引擎精准营销

搜索不仅是网民无法逃避的信息检索手段, 更是消费购买必经的决策环节。搜索正深刻改变着传统意义的消费行为模型AIDMA (Attention-Interest-Desire-Memory-Action) 模式, 进而让网民产生新型消费行为路径AISAS (Attention-Interest-Search-Action-Share) 。搜索引擎服务商掌握着网民海量的有关兴趣和购买的基础数据, 这也使得基于搜索引擎的精准营销成为可能, 而不仅仅关键词排名。全面整合受众的兴趣点、搜索关键词、浏览主题词、到访页等数据信息, 进而描绘受众自然属性、长期兴趣爱好与短期特定行为, 最终使受众特征全方位立体的呈现出来。通过受众引擎技术, 互联网推广的受众将不再是模糊不清, 而是可以被准确追踪与清晰描述, 因此也能够为客户提供更精准的营销服务。

二.竞价广告

实时竞价广告 (Real Time Bidding, 简称RTB) 是一种搭建第三方广告交易平台, 利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价广告模式。RTB不单是策略、也不单是技术, 更像是一个全新的广告交易生态系统, 系统的核心是搭建了一个广告交易平台 (AD Exchange) 。在RTB广告作业模式下, 一次完整的广告投放可以被分成五个环节:1.网民访问某个网站, 该网站就某个广告位的展示内容向AD Exchange发送请求;2.AD Exchange快速获取该网民的背景数据、该网站信息、广告位信息, 并发送给参与竞标的广告主;3.广告主根据以上信息, 权衡此网民对自己此次广告展示价值的大小, 并最终决定出价和广告创意;4.AD Exchange选取出价最高的广告主, 并将其广告创意发送网站。5.访问者看到出价最高的广告主的广告。以上五个环节在1/100-1/10秒内全部完成, 虽不是准确意义上的“即时完成”, 但从人的视觉感知意义上堪称“实时竞价”。RTB广告对网络媒体而言, 可以有效提升网站碎片化流量的变现能力;对广告主而言, 实现了广告的精准性, 进而有效提升营销投资回报率ROI。

三.再锁定精准营销

如何产生网站或广告的“回头客”是“再锁定精准营销”关注的重点, 试图让那些曾经访问过某个网站但没有产生购买或有效行为的网民产生二次访问或实际购买。再锁定精准广告不会帮助客户直接进一步扩大“潜在用户池”, 但可以使既定潜在的用户群产生更多的实际购买, 进而提升转化率。

再锁定精准营销服务商上游通过购买Ad Words或通过Ad network (广告网络) 获取网络媒体资源, 下游对接客户 (以电子商务客户为主) 。中间核心环节需要运用大数据挖掘与算法技术, 根据消费者的浏览记录、对某个网站或产品的访问频率、购买兴趣等, 生成只针对某个消费者特定的的精准产品广告, 帮助客户与已经离开客户公司网站的访客重新建立关系, 并以CPC (按点击付费) 或CPS (按销量分成) 方式计费。大数据让传统广告改变。

通过数据了解到, Facebook每日有40亿的信息扩散, 而Twitter平均每天只发布3.4亿的消息。社交网络的全球扩张, 数据的大爆炸正在重写营销规则。而在线营销领域面临的课题是基于对大数据营销价值的挖掘。数据就像货币或黄金一样, 已经成为一种新的经济资产类别。

“大数据”目前已经营造出了全新的营销环境。一方面是数据量的惊人增长, 另一方面则是产品、服务、客户洞察的精细化、个性化, 企业必须面对一个个具体的消费者来做营销, 进行个性化营销, 这就是大数据和微时代所组成的两面体。变化的市场环境带给中国企业新的挑战。

1.如何跟上客户演变的速度?新市场、新消费群体的兴起将导致消费者需求和购买行为发生急剧的变化吗?

2.如何在“全球化市场”中实现品牌差异化, 提高品牌忠诚度?市场动荡, 竞争加剧, 与客户互动、交易的渠道是否日益多样化?

3.如何把握“线上”世界?企业需要深入全面地了解在线消费者群体, 并通过在线渠道开展营销, 提供服务吗?

4.在通过多种渠道和设备获得涵盖客户整个消费周期的完整信息后, 企业如何利用这些充分信息形成指导营销战略与战术的深刻洞察?

为了使企业在复杂环境中能够自如应对业务转型的根本变革, 营销工作应当在以下几个领域加以改进:

1.向客户提供价值。敏捷地洞察市场, 掌握与客户接触和互动的方法;充分了解客户, 了解他们的真实需求、购买行为, 以及他们所需要的信息等;通过社交媒介等新技术与客户开展有效的互动。

2.推动长期关系。与客户建立稳定且密切的关系, 塑造企业文化, 保证企业内各个部门团结一致地提供相同的品牌体验。

3.实现从成本中心到企业增长贡献者的观念转变;也就是说, 企业必须通过业务模式的转型——从以产品为中心到以服务为中心的转变, 从以生产为中心到以客户为中心的转变, 从以本地为中心到着眼全球市场的转变, 从“线下”市场到“线上线下”兼有的转变, 从而提高客户忠诚度, 成功实现品牌价值和品牌影响力的大幅度跃升。

4.以“人”为本的营销理念。个性营销行为受到消费者行为和态度变化影响的时代被称作营销3.0时代。它是一种更为复杂的以消费者为中心的营销时代在, 这个时代中的消费者需要更具合作性、文化性和精神性的营销方式。在这个新的时代中, 营销者把顾客看做具有独立思想、心灵和精神的完整的人类个体, 而不是单纯消费的人。

5.协同创新的营销模式。第一, 企业必须建立所谓的“平台”, 即可进行消费者定制的一般性产品;第二, 允许某个群体中的个体消费者定制化该平台, 以满足自己独特的需要;第三, 整合消费者的定制化信息, 根据这些反馈来丰富平台内容。

6.社区化的营销策略。科技不仅把世界上的国家和企业连接起来, 推动它们走向全球化, 而且还把消费者连接起来, 推动他们实现社区化。消费者更愿意和其他消费者而不是和企业相关联。如果企业想接受这种新趋势, 就必须帮助消费者实现这种需求, 让他们更便利地形成圈子相互沟通。要想实现成功营销, 企业必须取得消费者圈子的支持。

7.特征塑造的品牌效应。品牌必须具备某种真实可信的基本要素, 以便于更好地和消费者建立关联, 这是区别于其他品牌的核心。这种基本要素应当反映品牌在消费者社交网络中的形象, 只有具备独特基本要素的品牌才能形成自己的特征。在当今营销领域中, 实现品牌差异化已经变得非常困难, 而要实现令消费者感到真实可信的差异化品牌, 简直难上加难。

在消费者决策链中, 消费者主动搜集并企图“拉”帮助其决策的信息是使受消费者驱动的营销变得越来越重要的根本原因。研究表明, 至少有一半以上品牌接触点参与进了消费者在购买前的的积极评估阶段, 如网上评论、口碑介绍、销售人员介绍及消费者以往的使用经验等;如今, 传统的营销手段依然重要, 但消费者购买决策行为的变化意味着我们不能仅凭“推”去做营销, 而应学习如何影响消费者驱动的决策过程中的接触点, 如网络评论及口碑介绍, 从而影响消费者购买。

大数据时代带给我们更多的营销思考!

摘要：随着大数据时代的来临, 大大增加了消费者获取信息的渠道和范围。他们已经追求更加个性化的产品和服务, 而不再听任企业的摆布, 并根据各种信息做出判断、随时分享, 将个人体验的影响辐射到更广大的群体之中。“大数据”目前已经营造出了全新的营销环境。一方面是数据量在惊人地增长, 另一方面则是产品、服务、客户洞察的精细化、个性化, 企业必须面对一个个具体的消费者来做营销, 进行个性化营销, 这就是大数据和微时代所组成的两面体。变化的市场环境带给中国企业新的挑战。

关键词：大数据,营销,变革

参考文献

[1]李建义.数据库原理及开发.北京:中国水利水电出版社, 2005

[2]维克托迈尔舍恩伯格.大数据时代.浙江:浙江人民出版社, 2012

[3]艾伯特-拉斯洛巴拉巴西.爆发.北京:中国人民大学出版社, 2012

[4]大数据时代降临.半月谈网.2012-09-22

[5]IT部门如何应对大数据时代?.CIO时代网.2012-02-27

[6]“大数据”时代来临决策不能只凭经验.东方早报网2012-04-11

大数据冲击下的财会变革 篇7

一、大数据的概念与特征

“大数据”(Big Data)这个词依然是个舶来品。日本野村综合研究所高级研究员城田真琴在其著作《大数据的冲击》中谈到,大数据这个词的起源并不是十分清楚,在一些以欧美大数据为主题的报告中,经常会引用2010年2月出版的《经济学家(The Economist)》杂志上一篇题为《The data deluge》的文章,题目可直译为“数据洪流”或“海量数据”。文章中并未直接出现“Big Data”一词。但自从这篇文章问世以来,“大数据”逐渐成为人们热衷讨论的热门话题之一。

2011年5月,麦肯锡全球研究院发表名为《Big data:The next frontier for innovation,competition and productivity(大数据:创新、竞争和生产力的下一个新领域)》的研究报告,首次提出了大数据概念。

目前,大数据还没有一个统一的定义。通常我们认为大数据的狭义定义是,大数据或称巨量数据、海量数据、大资料,指的是所涉及的数据规模巨大到无法通过人工在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。比如,指用目前在企业数据库占据主流地位的关系型数据库无法进行管理的、具有复杂结构的数据,或者是指由于数据量的增大,导致对数据的查询响应时间超出允许范围的庞大数据。广义的大数据概念不仅是指数据本身的规模,也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。

2001年,麦塔集团(META Group,现为高德纳)分析员Doug Laney指出数据增长的挑战和机遇有三个方向:量(Volume)、快(Velocity)与多变(Variety),合称“3 V”或“3Vs”。高德纳与现在大部份大数据产业中的公司,都继续使用3V来描述大数据。后来,IBM在前三个特点的基础上提出数据的价值性(Value)为第四个特点,即:

第一,数据体量巨大(Volume)。数据体量从TB量级,跃升至PB量级(1PB=1000000GB)或接近EB量级(IEB=1000PB)。

第二,数据类型繁多(Variety)。相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,包括日志、音频、视频、图片、地理位置信息等在内的非结构化数据越来越多。

第三,处理速度快(Velocity)。数据流成为高速实时数据流,需要快速、持续的实时处理。这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。

第四,价值密度低(Value)。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。

二、会计信息处理的变革

传统的会计处理工作,就是以会计数据记录、核算为主。目前,学术界和实务界都接受会计信息决策有用的观点,企业提供会计信息的目的就是向现在以及潜在的投资人进行分析决策提供有用的信息。大数据时代数据的信息源、传播渠道和相关者更加多元化,数据开放程度不断提高,且不受时间、空间的限制,数据能够通过云计算、物联网、移动互联网、传感器和智能终端等多种途径及时获取。例如,大数据能够及时全面地获取活跃市场中的公开报价,获得正确的投资性房地产、交易性金融资产等公允价值信息。同时,与此前相比较,企业业务端可以提供更加丰富及时的数据、结构亦更加复杂多样、提供时间更加及时甚至实时。因此,对投资者决策有用的信息将进一步扩展,不再局限于会计信息,其他决策相关的信息的重要性日渐凸显。那么,会计信息系统应该提供什么样的会计信息?以何种形式或格式提供这些专业信息?

不同于传统的会计信息,非会计信息来源复杂,格式多样化,不仅包括结构化数据,还包括非关系型数据库、数据表单、传感数据、文本、文档、音频、视频等非结构化数据。大数据是大容量、高速和多样化的信息资产,它的使用需要企业能够打破业务条线和部门之间的数据区隔,并借助主流的大数据处理软件工具,对来自企业内部和外部的海量的结构化数据和非结构化数据进行过滤,且以众多历史数据为基础进行科学预测,同时实时更新数据信息。

改革传统的财务报告,公布企业综合报告,已经提上议程。综合报告是以一种可以反映企业所处的社会、环境和商业等背景的方式,对企业战略、治理、业绩和前景等重要信息进行整合并列示的报告制度。2013年,由可持续发展会计项目和全球报告倡议组织成立的国际综合报告委员会(IIRC)发布了其建议的国际综合报告的框架草稿。该框架草稿希望通过扩大所披露的重要概念的范围并将整体思维融入组织的方式来在财务报告基础上构建综合报告,指出未来编制综合报告将不仅仅是会计人员的责任,还需要人力资源、管理、销售以及市场等各部门人员的共同努力,最后再由相关人员对各部门信息进行整合。会计信息系统将逐步演变为一个立体化的综合信息系统。

非会计信息存在一个量化难的问题。如何解决该问题?维克托·迈尔·舍恩伯格在著作《大数据时代》中指出,大数据时代处理数据的本质与观念三大改变之一,效果比绝对精确更重要。由于数据的巨大,人们不用担心某个数据点的差错对整个系统分析的不利影响。在小数据时代,必须强调信息的精确,因为那时收集的信息非常少,一点点错误可能会造成很大的决策失误,甚至影响最终的定性结果;而这种高度的精确性要求,又使得人们很难掌握大数据。大数据技术可以给信息使用者带来的收益将远远大于因精确性丧失所造成的损失。从成本效益原则出发,决策者也能够接受不精确数据的存在。

XBRL(可扩展商业报告语言)的产生和发展,为信息数据的标准化提供了解决方案,极大地提高了会计数据的获取和使用效率,促进会计信息系统的开发和应用。建立综合信息系统,应当加快XBRL的研究与运用,对各种数据,包括会计数据与非会计数据,进行标准化规范,实现基于标准化数据的数据仓库可以对数据进行导入或者导出的基本功能。通过这样一个综合信息系统,可以获得其他公司经营状况的一些信息,通过数据挖掘技术从大量数据中发现有用的信息,进而有利于信息使用者发现这些历史数据存在的潜在联系,就可以对未知的商业活动进行预测。

三、大数据对财务成本管理的影响

现在的信息时代唯一最有价值的资产就是数据,要尽可能的去了解客户需要去分析数据;提高企业运营效率也需要分析数据;提升业务灵活也需要分析数据;进行业务的合规性也需要分析数据。挖掘到数据价值将是最有价值的竞争优势。能够充分利用数据的企业将占据先机;如果企业不重视并逐渐采用大数据相关的新兴技术,那么企业会逐步落后。

财务数据,与企业内外的其他类型数据相比,在非大数据时代就是企业最基本、积累量最为丰富的一种数据。大数据本身没有太多价值,基于大数据的处理和分析才能为企业带来的巨大的增值价值。财务管理者可以在数据分析过程中更全面地了解到企业的现状及问题,更及时地评价企业的财务状况和经营成果,从而揭示经营活动中存在的矛盾和问题,为改善经营管理提供方向和线索。

大数据基础运用之一就是企业成本核算管理。企业成本核算管理以会计核算为基础,它对生产经营过程中发生的各种耗费按照一定的对象进行分配归集,对企业的经营决策具有重大影响。如何得到真实可靠的成本数据,并进行正确地分配、归集和计算是成本核算的关键。通过大数据技术,能够及时甚至实时采集到与企业生产制造成本相关的各种类型数据,并将这些海量数据应用于企业成本控制系统,通过准确汇集、分配成本,分析企业生产费用构成因素,区分不同产品的利润贡献差别并进行全方位的比较,从而为企业进行有效的成本控制提供科学的决策依据。

大数据技术使得成本控制由事后控制转变为事中控制成为现实,同样,它也给财务管理实现事前、事中管理提供了有效的工具。全面预算管理被认为是让企业大数据、海量数据“活起来”的最好方式。因为预算一是根据历年的数据和某些调整信息预测未来时期的信息;二是由实际业务数据和预算数据进行比较,并在此基础上,为企业未来的经营设计一套最佳管理方案,以实现企业资源的最佳分配、获取未来业绩的最大回报。目前我们所说的全面预算管理,一直宣称是全过程、全方位、全员参与,然而在实务中仍然受限于技术。预算编制环节,企业很难判断数据的真实性与合理性,即使是零基预算往往也只是基于往期数据进行编制。通过数据挖掘,企业能够掌握每个客户的需求、消费习惯与趋势,获得可预计市场的合理评估。真正可以以销售预算为起点,生成成本预算、人力资源计划、采购计划、期间费用计划、融资计划,最后完成所有预算信息。

《大数据时代》中提到另一项思维理念转变,是我们应该更加重视各种问题之间的相关关系,而非单一追求严格意义的因果关系。在大数时代,数据分析强调相关关系而不是因果关系。大数据分析主要告诉的是会发生什么(相关关系),而不是为什么发生(因果关系)。它给我们财务分析提供了全新的思路,在对企业内外部各种相关数据进行集成、处理、控制、分析、整合等基础上,通过与其他工具(BI、网络报销、费用控制等)的配合,获取比较全面的影响因子,从而作出合理决策。比如,利用大数据技术对预计利润表中的产品销售收入进行穿透分析,财务管理者可以得到不同时期、不同产品类别等不同分类标准的明细数据情况,通过企业的实际数据和预算数据的对比,并在此基础上为企业未来的经营设计一套最佳管理方案,可以实现企业资源的“最佳分配”、获取未来业绩的“最大回报”。

显然,大数据将重塑财务的面貌,构建一个“大财务”的概念。大财务以坚实的大数据为基础,使得全面预算管理、集团资金集中管理、内部控制能够更加高效、顺畅地运行和开展,使得财务突破了记账核算与简单的分析管理的限制,在在企业决策和管理中扮演更为重要的角色。

四、大数据对审计的革新

大数据给审计发展提供了不可多得的技术支持。审计,天然适应大数据。审计早就秉承了用数据说话的原则,审计结论无一不是以数据为支撑的。

大数据时代,审计将需要全面采集与企业财务活动相关的数据,既包括财务数据,也包括业务数据和管理数据;既包括企业内部的数据,也包括主管部门、研究机构等的外部数据;既有财务数据等结构化的数据,也有会议纪要、政策法规等非结构化的数据。当然,这可能会给外部独立审计带来一定障碍。被审计单位是否会允许外部审计师获取如此丰富的企业数据,向外部审计师开放全部数据库访问权限是否可能导致商业机密泄露……这导致一系列新问题。主要是看双方的协商,关键是政策部门尽快修订审计准则加以明确与导引。因此,短期内,大数据会给内部审计、国家审计带来更大的帮助。

传统审计中,审计人员只是在完成财务报告或经过特定的周期或离职等情况时才进行审计,而且审计中并不是检查所有的信息,只是抽样分析。随着大数据技术的发展,大数据技术可以处理和某个特殊现象相关的所有数据,不再依赖于随机抽样。大数据的审计样本将不再是随机样本,而是全体数据,将更强调数据的完整性和混杂性。随着数据信息化的深入以及大数据技术的成熟,企业内部审计将逐渐开始能够从大量的、杂乱无章的海量数据中发现潜在的有用信息,能够从这些大量的数据中发现被审计单位运作的基本规律及特征;预测出被审计单位发展的趋势,从宏观上把握被审计单位的发展状况。

数据挖掘将充分运用审计工作当中。比如,通过分类挖掘对被审计数据库中的各类数据挖掘出其数据的描述或模型,或者审计师通过建立的统计模型对被审计单位的大量财务或业务历史数据进行预测分析,根据分析的预测值和审计值进行比较,都能帮助审计师从中发现审计疑点,从而将其列为审计重点。再如,审计师可以通过关联分析,利用关联规则可以从操作数据库的所有细节或事务中抽取频繁出现的模式,挖掘隐藏在数据间的相互关系,找出被审计数据库中不同数据项之间的联系,从而发现存在异常联系的数据项,在此基础上通过进一步分析,发现审计疑点。

审计新技术的飞跃,可以将解放审计师从大量简单重复作业中解放出来。审计师可以审查更大范围、更多数据。同时,也产生了新的课题—IT审计的重要性日渐凸显。IT审计是审计的一个分支,是以IT信息系统为对象的审计。在大数据时代,各种审计所依赖的原始数据都是经由IT信息系统产生或者处理的。IT信息系统作为审计基础环境,审计师必须首先对其做出风险评估与判断,需要对包括人、信息、数据、物品(各种设备)、以及控制和服务在内的IT信息系统各个要素,以及这些要素的可用性、保密性、完整性和有效性进行评价。这对审计师的专业化、知识多样化提出了更高的挑战。此外,审计过程中非结构化数据的增多,也要求审计师具备综合分析和处理的能力。

五、大数据对财会人员的冲击

大数据给财会人员带来挑战与机遇。在未来,财会人员的职责极有可能发生重大转变,甚至被重新定义;财务部门将极有可能从服务部门质变为关键业务服务部门的,将处于战略决策的核心位置。——这也正好契合了“财务会计”向“管理会计”转型的时代要求。

是否能够转型的关键在于财会人员的自身。财会专业人员,除了必须掌握扎实的财务知识以外,还必须掌握更多的管理知识技能、分析能力。能够从记录、核算、审查财务数据,发展为管理企业各项数据库,与IT、信息管理等部门密切配合,具备整合财务数据与非财务数据的能力,善于利用大数据技术评估企业业绩、企业风险。未来要求财会人员越来越向“通才”发展,将更大范围介入企业的生产经营管理各项流程中去,与企业内外部各利益相关方协调处理、控制、管理各种数据将是一项核心职能。

互联网、物联网、云计算等技术的发展,“计算机”在未来很可能抢了传统财会人员的饭碗,就像机器人抢了传统产业工人的饭碗。数据标准化的发展,使得原始数据在信息系统平台中自动生成企业所需的财务数据或其他管理数据成为可能。传统财会人员将成为名符其实的“bookkeeper”(簿记员)。

大数据时代趋势不可改变。