从信息技术经济学角度认识“互联网+”

从信息技术经济学角度认识“互联网+”

“互联网+”不仅仅是连接一切的网络或将这些技术应用于各个传统行业。除了无所不在的网络，还有无所不在的计算、数据、知识，一起形成和推进了新一代信息技术的发展，推动了无所不在的创新(创新民主化)，催生了以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特点的面向知识社会的创新。本文从信息技术经济学角度对“互联网+”进行了解析。

在今年的政府工作报告中，李克强总理首次提出“制定‘互联网+’行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场”。“互联网+”这个概念于2012年在业界首次提出，与2007年出现的“互联网化”概念一脉相承，强调互联网与各传统产业进行跨界深度融合。“互联网+”是我国工业和信息化深度融合的成果与标志，也是进一步促进信息消费的重要抓手。

“互联网+”经济发展的实质是信息技术的发展的产物。第一个10年，互联网催生了很多经济，跟传统行业共同生存、和平共处。在第二个10年，互联网改变甚至颠覆了很多传统行业，这种改变又可分为四个阶段：先是使用互联网进行营销，后是渠道的互联网化，再是产品的互联网化，到今天，互联网已经开始全面融入金融、教育、旅游、健康、物流等传统行业。

一、信息技术的重要性

信息技术作为20世纪最重要的技术发明，已经成为推动经济发展和社会进步的关键性技术，对社会的经济结构、生产方式和生活方式产生了极大的影响。信息技术对经济增长的推动作用，主要表现在以下几方面：

首先，信息产业不仅带动了经济发展，而且能够对传统产业进行改造。信息技术不但大量渗入产品之中，而且应用在生产过程中，实现了控制自动化、操作规范化，充分保证了产品的质量，降低了生产成本，提高了劳动生产率。

其次，信息技术增强了企业的管理能力和决策能力。一方面，信息技术已经渗入了企业经营管理，信息化手段提高了经营管理的效率;另一方面，企业通过各类网络能够非常便捷地获取企业内部和外界信息，对企业的整体规划与决策能力有积极的推动作用。

第三，信息技术使得劳动生产率大幅提高。美国自1980年以来，工业生产和管理效率平均提高了3倍以上。从上世纪九十年代以来，美国的劳动生产率的提高一半以上要归功于信息技术产业。

第四，信息技术产业化，推动社会经济的进一步发展。信息是知识经济社会的主要经济资源，信息技术是知识经济的主要生产力，它日益渗透到几乎所有的知识经济领域。

二、“互联网+”经济的实质

(一)“互联网+”的定义

所谓“互联网+”，实际上是创新2.0下的互联网发展新形态、新业态，是知识社会创新2.0推动下的互联网形态演进。新一代信息技术发展催生了创新2.0，而创新2.0又反过来作用与新一代信息技术形态的形成与发展，重塑了物联网、云计算、社会计算、大数据等新一代信息技术的新形态，并进一步推动知识社会以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特点的创新2.0，改变了我们的生产、工作、生活方式，也引领了创新驱动发展的“新常态”。

简单的说，“互联网+”就是利用互联网技术，改进传统行业发展渠道，拉动传统行业的新增长。互联网同时打破了传统行业之间的界限，不同的行业在“互联网十”的推动下开始融合成新兴行业：通信业、IT业和传媒业融合成现代信息服务业;传媒产业、娱乐业、体育业、旅游业、IT业和地产业融合成休闲服务业;传统金融业、IT业融合成现代金融业;医疗业、IT业和地产业融合成养老保健产业。除了上述

融合产业之外，新的融合产业形态也在快速形成中。产业融合的承载形式则是以巨型互联网企业为平台而形成的商业生态系统，其基础是先进的基于云计算和大数据的技术平台，其核心是数以亿计的用户和活跃用户，阿里巴巴、腾讯、百度等“BAT”互联网巨头就是典型的代表。例如，阿里巴巴以电子商务起家，基于其先进的技术平台和庞大用户，通过收购而布局了阿里健康和阿里娱乐，并通过产业基金的形式积极布局汽车“智造业”。

“互联网+”不仅仅是连接一切的网络或将这些技术应用于各个传统行业。除了无所不在的网络，还有无所不在的计算、数据、知识，一起形成和推进了新一代信息技术的发展，推动了无所不在的创新(创新民主化)，催生了以用户创新、开放创新、大众创新、协同创新为特点的面向知识社会的创新。

(二)“互联网+”经济以大数据、云计算等信息技术为依托

互联网只是一个工具，其目的是数据化，通过数据化，让一切业务都变得可以分析，从而更好的掌握市场和用户。大数据是互联网技术的新突破。大数据(bigdata，megadata)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。随着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。《著云台》的分析师团队认为，大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce -样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

过获取与分析海量数据，我们能够获得用来分析人们行为习惯的有效信息，从而使得我们具备对个体行为进行推测的可能。那些在过去看似毫无价值的信息在如今都会随时可能会被用来回答“你是谁”的问题。

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