以全国统一大市场促进产需有机衔接******
作者：崔琳
完善的市场体系可以推动资源配置实现效益最大化和效率最优化，高效的流通体系能够在更大范围更深程度把生产和消费有机联系起来。《扩大内需战略规划纲要（2022—2035年）》将“健全现代市场和流通体系，促进产需有机衔接”作为深入实施扩大内需战略的重点任务。
建设全国统一大市场，打通制约产需衔接的制度梗阻。市场是当今世界最稀缺的资源，我国拥有包含14亿多人口的超大规模市场和联合国产业分类中的全部工业门类，国民经济的产需两端都蕴含着巨大的发展潜力。在此基础上，能否有效开发市场需求、持续改善供给质量，形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡，关系到国民经济循环的健康与畅通。当前，国民经济在生产、分配、流通、消费等环节仍存在堵点、断点，制约要素市场化配置的制度性阻碍依然存在，垄断经营、准入限制、地方保护与行政壁垒等妨碍公平竞争的因素尚未消除。解决以上问题的关键一招就是建设全国统一大市场，通过理顺地方竞争关系、明晰政府与市场边界，构筑起支撑市场高效运转的制度地基，以统一的市场基础制度规则、统一的要素商品和服务市场、统一的市场监管标准与高水平的现代物流体系，破除封闭小市场、地方小循环，打通制约供给质量提升与需求优化升级的制度梗阻，形成供需互促、产销并进、畅通高效的国内大循环，持续释放内需潜力，加快构建新发展格局。建设全国统一大市场应以实现产需高水平动态平衡为目标，坚持问题导向和系统思维，从供给侧和需求端同时发力，全方位激发内需活力，既应着眼于消除阻碍生产者科学决策、有效生产的制度性壁垒，提升供给效率与质量，又应着力降低交易成本，发挥市场的规模效应和集聚效应，满足并扩大市场需求，在供求两端不断改善的过程中促进产需的高水平衔接。
现阶段，以全国统一大市场促进产需有机衔接需要把握以下三个政策要点。
一是深化要素市场化配置改革，促进资源有效配置。要素市场是现阶段制约我国高标准市场体系建设的主要短板，突出表现为城乡统一的建设用地市场仍不完善，劳动力在城乡、区域和单位之间仍然存在流动障碍，多层次资本市场体系有待建立，科研主体与市场主体存在分割，要素数据的确权与收益规则尚未明确等。为此，应着力消除制约生产要素自由流动的体制机制障碍，推动劳动力、土地、知识、技术、数据等要素资源的市场化配置改革，使要素价格真实反映市场供求与资源稀缺程度，提高资源配置效率。
二是锚定高水平社会主义市场经济体制目标，加快建设公平统一、竞争有序的大市场。我国经济体制改革的目标是建立更加系统完备、更加成熟定型的高水平社会主义市场经济体制，为此必须首要回答建设什么样的市场、怎样建设市场这一关键问题，而公平统一、竞争有序的全国大市场就是构建高水平社会主义市场经济体制最重要的客观基础。市场秩序公平有序的关键在于市场规则的统一性、公平性和可预期性，不同所有制企业在要素获取、准入许可、标准制定等方面享有平等待遇，通过制度规则的“安全感”稳定企业家预期，激发潜在投资需求。全国统一大市场建设的关键在于重构地方政府间围绕高质量发展的健康竞合关系，破除地方保护和市场分割，及时清理废除妨碍统一市场的各类规定与做法，提高市场准入效能，全面推动我国市场由大到强转变。
三是强化现代流通体系建设，切实保障产需衔接效率与安全。物流体系是连接产需两端的生命线，加快建设现代物流体系是建设全国统一大市场的应有之义，实施扩大内需战略必须以布局合理、整体畅通、安全高效的物流网络为依托。在需求端，要优化现代商贸体系，完善高水平商品交易市场，建设满足差异性偏好的多样化商贸设施。在供给端，要从提升产业链供应链韧性和安全水平的高度出发加快发展现代物流体系，实现区域、城乡、国际物流的快速联通，提高物流体系对产需两端的适配性，形成内外联通、安全高效的物流网络。（崔琳）
你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******
在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！
甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！
一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。
其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。
当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！
不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。
因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。
(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)
