大数据视角的内容产业供给侧结构性改革思考.docx

大数据视角的内容产业供给侧结构性改革思考在通往未来的道路上，新闻出版人要持续大胆探索，不断总结经验，以数据引领产业创新发展，加快构建新闻出版大数据体系，为行业的自身发展提供支持，为国民经济各领域产业部门提供从资讯、文献到知识的全面数据服务，为社会公众承担起传承文明、传播文化的神圣使命，为实现中华民族伟大复兴的中国梦贡献力量。作者：冯宏声来源：中国出版传媒商报|2016-12-14 13:23?收藏??分享推广 | 令人窒息的奖品等你—2016最权威的全球开发者调研作者根据“出版业供给侧结构性改革解决之道·优化供给优控库存2016年度峰会”的主题，将国家新闻出版广电总局在新闻出版大数据体系建设方面的思路与大家进行交流;同时，与党中央、国务院当前提出的供给侧结构性改革任务作一个交互对照，梳理新闻出版业大数据体系建设与新闻出版业供给侧结构性改革的关系，从大数据的视角思考新闻出版业供给侧结构性改革的具体方向与任务。大数据体系建设与出版业供给侧结构性改革对供给侧结构性改革的认识：最终目标是提高供给与需求的匹配度。2015年11月10日，在中央财经领导小组会议上，习近平总书记提出“要在适度扩大总需求的同时，着力加强供给侧结构性改革”;随后，国务院在11月23日即下发文件《国务院关于积极发挥新消费引领作用加快培育形成新供给新动力的指导意见》，从中央政府层面开始全面推进供给侧改革，从中央到国务院，步调高度一致;2016年5月16日，中央对供给侧结构性改革再次做出重大决策，提出“三去一降一补”的具体任务。要全面理解供给侧结构性改革，“供给侧”与“结构性”都是关键词，缺一不可。从国家总体经济状况看，一方面，产能过剩，库存增加;另一方面，大量关键装备、核心技术、高端产品又严重依赖进口。供给侧出的问题是对需求的掌握不清楚、对需求的满足不到位，所以要综合调整，头痛可能要医脚，而不是简单地头痛医头。结合出版业来看，比如困扰多年的库存问题，一方面有大量的积压，一方面读者又觉得没有“吃饱”，看不到好书，说到底还是需求问题，是需求变了，出版业的供给没有跟上，质量和服务没有跟上。出版业不但要在发行环节寻找解决方案，更应当到上游的出版环节解决问题，这才叫结构性改革。结构性改革应该如何推动?应该是政府、行业机构、企业共同发力。很多工作，政府要逐步退后半步，站在更加宏观的位置上，行业机构要大胆往前冲，服务好市场，带动企业跟进。现在很多时候，是行业机构这个中间齿轮的转动不够顺畅。这是宏观层面的一个基本认识。总之，对供给侧结构性改革必须全面理解，不只是要推动供给侧改革，更是要做好结构性调整;不只是从供给侧单方面发力，解决供给侧的问题还是要到需求侧去寻找答案。最终，要实现供给与需求的高匹配度。出版业落实“三去一降一补”的总体思路：尊重市场，允许市场自淘汰;分类处置，不做简单一刀切;推行标准，设定门槛控质量;技术创新，改变落后生产力;培养队伍，人才适应新时代;确定规则，上层建筑要稳定。新闻出版业完成供给侧结构性改革的具体任务，需要各方协同推进。接下来重点从科技工作角度，思考如何依托大数据体系建设推动供给侧结构性改革。一是尊重市场，要允许市场机制下的自淘汰;二是分类处置，不做简单一刀切，要对所面临的问题做详细分析，分类处理;三是推行标准，通过设定行业达成共识的门槛来提升与控制供应质量;四是技术创新，不断改变落后生产力;五是培养队伍，加快提升一般从业人员的基本素质，特别是技术应用水平，培养新闻出版企业的技术官、数据官，适应新时代;六是确定规则，在实践中总结出规律，形成规则甚至是法律法规，确保行业上层建筑稳定，保障行业秩序。要结构性解决行业问题，就必须以覆盖全产业链的大数据为基础，构建科学的分析模型，实现产能分布、库存分布的合理性，减少经营负债，减少政府在竞争性领域的直接投入，通过改革与创新降低成本、补充短板。新闻出版业的供给侧结构性改革，重点在去产能、去库存，而这两个方面恰恰是大数据体系建设最能直接发挥作用的。去产能要做到去产能，但不降低增速一是选题管理，要尝试从出版业源头开始加强管理，以数据支持选题等级确定，产能要评估、分类、分级，比如，对重复出版不要做单纯否定，要在数据深度挖掘与分析基础上做出比较，具体分析。二是产量管理，以更为全面的市场数据、更科学的分析模型，提高市场预测准确率，甚至不只是预测，还要借助产业流程再造，改变传统“编—印—发”的单向、线性流程，以数据支持“众筹”等模式创新，实现用户端为起点的“发行—编辑—印刷—发行”的闭环流程，进而提高产能有效利用率。三是用户管理，要学会基于用户数据分析，做出用户画像，提高用户管理精准度，提高个性化推送准确率。要鼓励发行单位把符合CNONIX标准的数据及时反馈给上游，用这种数据的反馈来推动源头的生产单位的改进，推动其选题管理和产