近年來的經濟危機已經使各國清醒地認識到：務必明確新的導致可持續性經濟增長的來源。數據分析和數據驅動創新在這方面具有非常重要的作用。這份報告旨在指導決策者抓住數據驅動創新帶來的好處，以促進生產力提高和經濟增長。同時報告也認為數據和數字技術，如寬帶網絡和云計算，是21世紀的重要基礎設施。各國政府應就此激勵對此類基礎設施的投資，大力發展中小企業和高附加值服務業，尤其是公共部門、衛生保健、科教方面的服務業。在這些領域可輕松地獲得數據驅動創新帶來的成果。 但是，數據驅動創新也將成為一種破壞性的力量，它將會對生產力、就業和社會福利產生深遠的影響。它將會帶來社會和經濟的巨大挑戰，這就需要決策者們考慮權衡取舍，互為補充性，以及他們政策行為和不作為可能帶來的意想不到的后果。因此，關鍵的一點是，政府要明白并在"開放性帶來的社會福利和這種"開放性下個體和組織機構合理的擔憂之間找到一種正確的平衡。
前言
早在2011 年，經合組織就啟動了一個名為新的經濟增長源：知識型資本（KBC）的項目。
該項目受到經合組織《創新戰略》調查結果的啟發，該調查結果最初于2010 年出版，現在更新至2015 年。根據這些調查結果我們發現，許多創新企業在研發之外還對更廣泛的無形資產進行投資，具體包括知識產權（如專利、商標、版權、商業秘密、設計等）、數字數據和信息（如數據和分析）和經濟能力（如組織資本和公司特定技能）等方面。這些無形資產被稱為知識型資本（KBC）。
本報告重點關注數字數據和分析，以及它們對創新、經濟增長和社會福利的影響。它旨在完善
關于數據驅動創新（DDI）在促進生產力增長和提升社會福利方面的證據基礎。同時它還為最大限度地利用數據驅動創新的優勢，以及減輕相關的經濟和社會風險，提供政策指導。報告中的見解旨在幫助政策制定者更好地了解數據驅動創新，將其多維性納入政策制定，并且明確政策選擇的權衡、互補性和意想不到的后果。如2014 年和2015 年《經合組織部長理事會聲明》中所倡導的，本報告有助于在提高工業生產力和競爭力的同時，建立和維持具有恢復力的經濟和包容性的社會。
數據驅動創新的工作吸取了經合組織內不同部門的專業知識。在秘書長中央重點基金的財政資
源和荷蘭政府實物捐助的支持下，科學、技術和創新司進行了為期兩年的努力。其他合作伙伴包括就業、勞工及社會事務司，以及公共治理和地區發展司。經過上述合作努力，數字經濟政策委員會（對該項目負有監督責任）、消費者政策委員會、科學和技術政策委員會、衛生委員會和公共治理委員會等眾多經合組織委員會討論并公開了此出版物的各章節。在此，對所有參與評論并提出意見的代表們表示誠摯的謝意！
本書中介紹的內容將反映到目前和未來的經合組織項目中，最突出的是體現在關于下一次生
產革命（NPR，http://oe.cd/npr）的項目中。關于數據驅動創新工作的詳細信息，包括后續工作，將在經合組織網站（http://oe.cd/bigdata）上提供。
經濟合作與發展組織（OECD）是由全球34個市場經濟國家組成的政府間國際經濟組織，旨在共同應對全球化帶來的經濟、社會和政府治理等方面的挑戰，并把握全球化帶來的機遇。OECD成立于1961年。OECD的出版物均受到了普遍重視，代表了OECD最知名的國際智庫形象。近年來，OECD在數字經濟領域研究獨樹一幟，出版了系列重量級報告,其中包括《OECD互聯網經濟展望2012》《衡量數字經濟：一個新的視角》。
張曉，中國互聯網絡信息中心副主任。先后任職于國務院信息辦、工信部、中央網信辦。曾派駐世界銀行、經合組織（OECD）工作。長期從事信息化管理和政策研究，積極推動數字經濟領域國際合作。
目錄
第1 章 數據驅動創新的現象 / 1
1.1 大數據和數據驅動創新的興起 / 4
1.2 本書的目標與結構 / 12
1.3 共同的關鍵挑戰和政策考慮 / 29
第2 章 對全球數據生態系統及其控制點進行構圖 / 43
2.1 關鍵參與者及其主要技術、服務和商業模式 / 45
2.2 數據生態系統中的交互 / 61
2.3 全球數據生態系統的主要挑戰 / 68
2.4 主要調查結果以及政策結論 / 80
第3 章 如今數據如何驅動創新 / 96
3.1 數據生成和收集的指數增長 / 97
3.2 數據分析的普遍作用 / 106
3.3 從通知到推動決策制定 / 112
3.4 主要調查結果及政策結論 / 120
第4 章 從作為基礎設施的數據中獲取價值 / 135
4.1 數據作為基礎設施資源 / 136
4.2 數據經濟學 / 141
4.3 建立一個數據管理框架，以實現更好的數據訪問、共享和互操作性 / 143
4.4 主要調查結果以及政策結論 / 152
第5 章 為數據驅動的創新建立信任 / 160
5.1 數據驅動創新的安全性 / 161
5.2 數據驅動創新的隱私保護 / 168
第6 章 數據驅動型經濟中的技能和就業 / 186
6.1 勞動力市場的創造性破壞 / 188
6.2 數據專家技能和就業的重要性日益增加 / 198
6.3 促進數據驅動的創新和平穩結構性變化 / 215
6.4 主要調查結果以及政策結論 / 221
附錄 選定的數據專家職業的統計學定義 / 223
第7 章 促進數據驅動的科學研究 / 240
7.1 不斷發展的科學事業 / 242
7.2 開放獲取對科學、研究和創新的影響 / 246
7.3 政策和做法：經合組織國家及其他國家 / 254
7.4 主要調查結果以及政策結論 / 260
第8 章 在數據豐富的環境中醫療保健的演變 / 270
8.1 數字化健康數據發展的驅動因素 / 272
8.2 數據驅動創新用來提高醫療保健質量和醫療系統性能 / 275
8.3 數據驅動的創新使護理模式更智能 / 281
8.4 利用大數據改變健康研究 / 284
8.5 關鍵成功因素和政策優點事項 / 291
8.6 主要調查結果以及政策結論 / 297
第9 章 城市作為數據驅動創新的樞紐 / 313
9.1 城市數據生態系統 / 314
9.2 數據驅動創新在城市中的機遇 / 316
9.3 政策重點 / 322
9.4 主要調查結果以及政策結論 / 327
第10 章 政府公共部門應首當其沖 / 334
10.1 公共部門數據的潛力 / 337
10.2 實施開放數據戰略的主要挑戰 / 345
10.3 主要調查結果以及政策結論 / 360
術語 / 373
后記 / 376
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