以下为演讲全文：
感谢今天在座的各位观众坚持到最后，中国大数据的社会经济价值研究，今天给大家分享一下相关成果。
首先大数据产业从2013年不断被专家和学者提出，到2015年国家连续两次发布这个领域的相关的国务院文件，在近若干年获得了比较蓬勃和壮大的发展。大数据产业本身，从我们院的研究结果来看，分为核心产业以及关联产业，同时大数据通过“互联网+”等相关的作用，也渗透到了像智慧城市、交通、医疗等社会的各个行业，而形成了整个辐射的产业，我们认为大数据产业对于我国经济发展是具有比较重要的作用。
首先看狭义的大数据产业，主要包括大数据的相关软件、硬件、提供数据的资源以及数据服务的相关产业。通过我们院的研究对产业的细分，主要分为提供数据资源的企业，第二块是提供大数据相关软硬件产品的企业，主要包括基础软件、应用软件和一些相关的硬件，第三块是提供大数据服务的企业，这个会分布比较广泛，有专门提供定制化大数据服务的，也有在行业应用当中提供大数据服务的产业。通过狭义口径的统计，IDC、Wikibon都给出了预测结果，在2015年全球大数据核心产业产值基本预测在200到300亿美元这样的规模。同时Wikibon给出的研究结果也告诉我们，主要是集中在大数据服务、硬件和软件这三个部分，大数据服务占最大的一块。和以上的统计口径比较接近，我们信通院也在研究和测算我们中国大数据狭义产业的相关的数值，我们的测算结果是2015年我国大数据的市场规模将达到115.9亿元人民币，增速是38%。预计在2016年将达到162亿人民币，未来还将维持40%左右的高速增长。
同时我们从大数据的图谱看到，通过“互联网+”等相关的作用，大数据对于经济的全要素的整体推动的价值也在逐步体现，大数据用于各个行业，对于整个国民经济的带动作用也有相关研究机构一直在致力于这块的研究。
比较著名的包括英国的华沙经济研究所给出的欧盟28国的大数据带动的经济的影响，他们的预计结果是到2020年将带动欧盟28国平均增长1.9%的经济效应。麦肯锡也给出了对于美国的相关结果，他们预测在2020年，大数据将给美国的经济带来2%到4%的增速提升，同时也有英国的研究机构预测英国在2017年大数据将带来2.3%的GDP提升。欧盟委员会的预测结果给出了比较完备的计算模型，将大数据的作用分为大数据技术带来的作用和数据资源也就是政府的数据开放带来的两块作用。而大数据的技术体现在两个方面，一个是带来了劳动效率和生产效率的提升，另外一块是带来了决策准确性的提升。
我们也用类型的模型，结合我国近几年的统计年鉴所给出的数据，给出了这样一个类似的测算，同时将我国大数据的影响分为技术影响和数据开放的影响两个部分，同时给出了从2010年到2020年影响的分布图，从这个图上可以看到，比较有意思的是2013年不管是大数据技术还是数据开放，对于中国经济的影响都开始比较显现得发挥作用，在图上形成了一个比较明显的拐点。跟我们的直观感受也是比较接近的，从2013年以来，大数据相关的报道、大数据相关的技术和大数据相关的政策法规数量都在明显增多。2015年经过测算，我们发现大数据技术所带来的经济增加量在3000亿到5000亿元人民币的规模，占经济增长的0.52%到0.78%，数据开放这块对经济的增长也在0.06%到0.17%的区间。总体来统计，过去这一年大数据对我国经济整体的贡献带动经济增长0.58%到0.95%这样的规模。比较乐观来看，过去一年大数据对我国经济的提升作用接近1%，预计大数据未来仍然对我国经济产生比较积极的贡献。
根据上面的测算，我们也将坐标轴同其他的研究机构一样调到2020年，到2020年预计大数据对我国经济的增长的贡献总量约是1.2%到1.9%。数据和之前麦肯锡、华沙和其他研究机构的数据对比，中国目前由于受制于技术水平和社会整体发展水平的影响，大数据的贡献我们是处在一个比较平均的位置，略低于发达国家，但是也高于一些欧洲的国家，目前是处在中等，到2020年会处在偏上的位置。
同时我们也看一下大数据对经济的增长效果的因果的关系，因为我们从直观的数据展示，大数据确实带来经济一定的增长，但是否是经济增长的成因，我们也对这个问题进行了因果检验。相关数据也是比较有趣的，可以看到大数据产业的增长对于经济的拉动作用将在两到三年之后达到比较显著的位置，这个是给我们比较好的启示。我们今天对这种高科技产业的发展，对未来正向的作用还是会体现出来的。经过两到三年等待的时间，这个作用将会逐步放大。
大数据对于经济的拉动作用，经过分析之后也希望能够在一定程度上解释大数据是如何来促进经济的发展。我们将大数据的作用分为两块，一个是对经济效应，一个是对社会效应。首先由于大数据的发展必然会带来信息产业上下游如4G、移动宽带、终端相关产业同时的发展，通过外溢效应实现整个经济的增加值。另外大数据更为紧密的连接了生产者和消费者，根据麦肯锡的调研报告，有了大数据技术电子商务，极大促进了新的需求，通过精准的数据挖掘，可能会带来我们平时没有的新的消费需求的产生。有了大数据技术之后，我们在获取一些社会服务的便利程度增加了，普遍提升了当前的社会的福利，打破了一些固有的行业垄断。因此在这种福利效应方面，大数据也带来了社会效应的提升。最后大数据将目前我们的传统产业紧密联系在一起，比如通过大数据的互联网的信用的分析，可以将传统金融行业和传统的工业、零售业进行紧密的联系，同时促进了两方面或者多方面传统产业的共同提升。因此在这种连接效应之下也带来了社会效应的增值。
基于以上的分析，我们也对一些细分行业的大数据的作用给出了初步的计量。首先可以看到对于大数据的增加效应来说，从绝对值来说制造业还是最多，相对值，目前大数据的提升作用作为显著的行业是批发零售业，增加值基本已经达到了1%的规模。这个也是为什么今天像阿里、京东以及今天来参会的这些互联网企业、IT企业和高科技企业更加关注大数据的原因，大数据对于这种信息传输、零售、计算机服务软件、金融制造业的作用还是比传统产业更加显著。
有两个典型的案例来从细微的方面看一下大数据对于经济的影响。首先克强总理在2016年年初提出C2B的概念，通过精细化、定制化的设计和制造，将单个封闭的企业连通成了整个互联网和市场的融合体。这个所带来的效应，可以看到从传统的经济来说，都是通过大批量的生产来降低边际成本，传统的经济学也都是从生产的角度来衡量经济，认为生产得越多，我们的经济总量就越大。到今天我们发现市场其实并不是这样来反映的，生产出来越多的商品有时候并不能被市场所接受，这时候低库存经济的提出，通过柔性化的生产、个性化的营销和社会化的供应链，来实现更加精准的生产、更加灵活的匹配和更高的经济的运行效率。这里有两个比较典型的品牌，一个是韩都衣舍，根据韩都衣舍自己公布的数据，他们通过大数据来监控款式设计，对于热销商品迅速加大产值，对于滞销商品立刻进行打折销售，利用大数据，实现售謦率达95%以上。另外是索菲亚衣柜的定制服务，他们是先下订单之后7到14天订货，完全定制化的流程当中可以基本实现零库存，基本没有存储的量。整体家具行业由于有了定制化的概念，都实现了库存量的降低。
第二个是在2015年开始逐步扩大市场和人们所熟知的大数据征信的行业，征信行业也是目前我们普遍认为大数据除了营销以外的第二个经济的增长点，基于大数据的信用体系，一方面可以更快的实现贷款的放出和金融资本的到达，加快资金周转的时效性。第二降低坏账率和欠账率，实现了资金风险的降低。第三是更加扩大了服务范围，像传统征信不能覆盖到的这类群体，缺少之前的消费记录和银行记录，能够实现服务范围的扩大。通过大数据信用的服务，可以在整体经济当中提高资本的使用效率。根据蚂蚁金服公开的数据，芝麻信用分的提升，坏账率随之降低，总体蚂蚁金服公布的他们的数据也是坏账率在0.48%，同期的可以看到银监会发布的2015年整个中国商业银行的坏账率是1.67%，在2016年的数据还要提升，已经到1.75%了。所以互联网的这种大数据信用的体系对于坏账率的降低是比较显著的。
结合以上的分析，我们简单提出几点政策建议，第一是推动政府数据开放和共享，激活公共数据价值，这也是极大的使数据资源发挥生产要素的作用。第二是强调供需对接，拉动技术产业跨越发展，使更多需要大数据和不太了解大数据技术的传统产业能够和提供大数据技术、大数据产品和数据资源的企业尽快实现供需对接。第三是完善相关法律法规，同时推动行业自律的作用，来保障数据安全。
以上就是今天分享的全部内容，谢谢大家。
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注：本报告PPT系作者韩涵授权数据观发布，版权著作权属原作者所有，如需转载务必申请授权；演讲文字内容综合自中国信息产业网CNII、中国IDC圈实录，整理编辑：Fynlch。