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摘 要：大数据技术的发展引发了经济发展、社会治理模式的创新，拉动了社会的进步，有学者提出用软件和数据等新方法能够避免杨小凯先生提出的后发劣势问题。但是，从中美在大数据参与政治的过程中起点相似而发展差异明显这一段历史中，我们可以发现大数据本身不能保证其得到运用。运用大数据需要充分的竞争环境、宽松的社会环境和强大的舆论监督力量，我们应当警惕重视技术模仿而忽视制度建设，在利用大数据的过程中注重制度因素与人的因素，避免付出高昂的长期代价。
关键词：大数据 后发劣势 制度
中图分类号：F124.5 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2015）12-048-02
经济学家杨小凯先生2002年在天则所的一次演讲中提出了“后发劣势”概念，其核心思想是落后国家由于模仿的空间很大，所以可以在没有好的制度的条件下，通过对发达国家技术和管理模式的模仿，取得发达国家必须在一定制度下才能取得的成就。特别是落后国家模仿技术比较容易，模仿制度比较困难，因为要改革制度会触犯一些既得利益，因此落后国家会倾向于技术模仿。但是，这样做落后国家虽然可以在短期内取得非常好的发展，但是会给长期的发展留下许多隐患，甚至长期发展可能失败。简而言之，就是用技术模仿代替制度改革，产生很高的长期代价。近年来中国企业在大数据领域又一次掀起了技术模仿的浪潮，如滴滴快的打车模仿优步Uber；微博模仿Twitter，短期内也取得了较好的效果，中国互联网公司的典型代表BAT的市值已经达到千亿美元级的规模，深刻地影响了中国的方方面面。大数据专家涂子沛先生在《数据之巅》一书的结语中提出数据时代下我们的后发优势不会像杨小凯先生所担忧的那样转化为后发劣势，他认为用软件和数据等新方法能够解决老问题。{1}但正是从涂子沛先生的这本书里，笔者发现运用大数据要想达到涂子沛先生预想的程度需要各种社会因素共同参与，不能指望依靠大数据解决社会的所有问题。
一、中美大数据参与政治进程的比较分析
从《数据之巅》一书的开篇出发可以发现中美两国运用大数据参与政治进程的起点极其相似，但是其结果却大相径庭。在美国初数时代，为了确定每个州在众议院的席位，美国人开始了人口普查，涂子沛先生将其功能评价为奠基共和。实际上，中国人也曾经做过一件与人口有关的事，明洪武三十年也就是1397年，当年的会试录取了51人，全系南方人，引发了北方举子的不满。解决方法也是依靠数学，明朝科举此后按南北中三块区域55∶35∶10的比例来确定录取人数。其实这和美国一个黑奴折合3/5个人相比而言甚至还要更加进步一些，因为上述科举录取名额分配比例大致符合当时中国经济力量南移的实际情况，而美国黑人不被视为完整的人却不符合今天的人权观念。但是每个黑人按3/5人计算投票权成了1787年费城会议的著名的三大妥协之一，而科举制度最终被认为是腐朽落后的而被抛弃。有学者根据南北榜事件认为中国在政治精英选拔制度中兼顾地域因素，{2}钱穆先生认为科举制显然在开放政权，{3}也就是说科举制在中国传统社会起到让民权参与政府的作用，是选举制度的一种代替。如此说来，两国在涉及到国家权力根基问题时都采取了利用数字说话的办法。遗憾的是，今天中国的高考制度依然没有解决平等问题，“高考移民”现象、“非京籍非沪籍”考生无法在当地参加高考现象、省份区域间录取分数线相差悬殊现象一直以来都是新闻报道的热点。正如评价一个家庭的家风是看后代而不是看祖先一样，一件事情的历史意义也是从后往前看的，涂子沛先生高度评价美国的初数时代是因为今天的美国而并非因为200多年前的美国，因此我们应该重点关注美国人能一以贯之使用数据解决问题背后的原因。在社会治理中使用数据一开始是比较容易的，比如政府网站建设，中国在2000年就有80%的部委和各级政府开设了政府网站，{4}但遗憾的是直到今天简政放权依然被视为中国新一轮深化改革过程中的重中之重。笔者在现实中也有体验，在数据互联已经没有技术障碍的今天，车辆驾驶违章处理这么一个常见的民生问题仍然不能实现网上办结，而是需要先去所在地交通管理部门处理，再去银行自助终端机器上缴纳罚款。数据停留在查询阶段，止步于处理阶段，这显然不是数据本身的问题，而是一个制度问题。
二、运用大数据离不开充分竞争环境
美国人对数据的重视是因为充分的竞争环境，失去了竞争环境的美国人不会也不能免俗，同样会把数据意识丢的一干二净。美国人在大数据上也曾经有过反面教材，那就是抛弃戴明理念的美国企业们。作为质量控制专家的戴明二战后在美国坐了冷板凳，反而其后在日本受到了信奉。戴明认为他的失落是因为未曾触动美国企业的高级管理人员，实际上，戴明后来在美国重新被发现说到底还是因为接受并执行了戴明理论的日本企业在与美国企业的竞争中获胜，创造了经济发展的奇迹。美国不重视数据是因为二战后其他工业国家在战争中伤了元气，而美国的生产能力却毫发未伤，面对市场的供不应求，美国企业最关心就是扩大生产。{5}也就是说，二战后无人与美国企业竞争，美国企业便选择扩大生产而放松以数据管控质量，而等到日本企业攻占美国市场以后，美国企业又重新发现戴明。假设美国人二战后闭关锁国，不允许日本企业进入美国市场，那么在美国还会出现戴明理念的复兴吗？因竞争而重视数据这种现象不仅存在于市场经济中，也存在于官僚体制内。美国的铁路集团、工程兵团、农垦局在上世纪30年代争取政府项目的过程中一样要竞争，一样要用数据说话。美国政府在40年代掀起了数据浪潮，各个政府部门都开始招聘数据专家，以确保自己在“数据竞争”中不落后于人。这说明，有竞争的地方，才有数据的用武之地，在无竞争或者竞争不充分的地方，不需要考虑成本与销售问题，也就不需要用数据控制成本与质量。中国在改革开放30多年过程中积累了大量这方面的经验，典型如中国电信业分拆后带来三大运营商竞争，直接的结果是初装费、双向收费等做法被取消，通话价格大幅度下降，消费者受益，与此同时整个电信行业获得了长足发展。但是我们还应该看到，因为电信行业的行业准入门槛高、竞争不充分，导致出现企业漠视市场“流量不清零”等需求，移动推出的飞信在与微信的竞争中完全失败等问题，这与阿里巴巴、京东等电商极为重视使用大数据技术分析市场需求形成鲜明对比。在技术模仿红利消失后，随着以微信为代表的移动互联网时代来临，虽然电信运营商因为移动互联网的发展而收获了巨量的流量增长，但是不可否认运营商在电信行业的中心地位已经不复存在。 三、大数据参与社会进步需要宽松的社会环境
想要用数据说话，还要一个宽松的社会环境，这个环境能够包容新闻舆论等监督力量。涂子沛先生在书中介绍了平托汽车的案例，记者道伊在《疯狂的平托》这篇调查报告中揭露了平托这款汽车在设计、出厂和上路过程中的内幕。平托车有汽油泄漏缺陷，如果要避免这一问题，需要在每辆车加装价值11美元的设备，增加的开支为1.375亿美元。而收益则是避免180人死亡、180人烧伤和2100辆车损毁，按每条生命20万美元，每例烧伤耗费6.7万美元，每辆车700美元，收益总计为4953万美元，两相比较福特公司当然会选择不加装改造油箱。{6}接下来福特公司的案子究竟如何处理，舆论与福特公司各自用数据说话。福特公司公司指出人类的一切活动其实都是在进行量化和计算，成本收益分析方法是人类理性的终极选择。今天看来，福特公司的辩解是有一定道理的，安全是需要付出成本的，绝对安全是不存在的，消费者需要在价格与安全性能之间做出理性选择。这场争论可以说是一堂数据理念普及课，实际上政府和企业在应对监督者的过程中也完全可以使用数据，福特公司就证明了道伊提供的表格中车辆销量这一数据是错误的，从而让法院判定道伊提供的该表格与案件无关，使用数据说话给了福特公司澄清的机会，由此看来使用数据对被监督者而言也是好事。但是我们不要忘了这场用数据说话的争论的前提是记者可以调查、报道福特公司和美国国家公路交通安全管理局的做法。尽管记者道伊的报道中也存在着部分证据错误等瑕疵，但是并没有被剥夺和限制调查报道的权利。
四、应用大数据离不开人的因素
涂子沛先生在全书结语中举了一个例子证明中国正面临一个新机遇：当年的美国用了几十年的努力才建立了全民信用制度，今天因为掌握了客户的交易流水数据，阿里巴巴在短短几分钟之内就可以决定是否发放一笔贷款。{7}但是必须指出，一个在全民信用制度环境下生活了几十年的人和仅仅在一个企业信用制度下生活了几年的人相比其诚信度恐怕不能相提并论。须知道阿里巴巴作为小微贷款的先行者，不过是2010年才开始这项业务的。我们在现实生活中经常可以看到人们抱怨父母的老观念难以改变的现象，同样的道理，我们很难想象中国人的信用观念可以被轻易改变，而美国人的信用制度历史可以被我们一夜赶上。实际上，正是在大数据应用最为广泛的电商领域，刷单、刷好评、职业差评师敲诈等负面新闻频繁发生，商业信用制度建设任重道远。反过来我们看另一个案例，褚时健先生利用电商销售褚橙目前是移动互联网时代线下拥抱线上的一个经典案例，但是实际上褚时健先生在电商销售之外的努力更值得我们深思。一样都是承包山头种橙子，大多数经营者都是把鸡粪直接拎着袋子过秤，可是褚时健会把鸡粪倒出来然后放在掌上捏一捏看看水分多少，看看有没有掺过多的锯末，他会据此跟卖鸡粪的人讨价还价。{8}褚橙的成功与其说是靠互联网，不如说更大程度上靠的是褚时健先生的企业家素质。应用大数据确实能够减少信息不对称，节省建设社会信用体系的成本，但是脱离不了人的因素。
数据容量的增加和纬度的扩展已经给我们的生活带来了很多便利，在大数据时代，尽管还存在着数据隐私权等新的社会问题，但是最重要的是多种数据可以相互参照，数据又会在互联网上留下痕迹，因此今后造假可能将会越来越困难。一个理性人面对这种情况的理性选择就是做一个诚实的人，而等到诚实成为社会的共同选择，社会运行的成本也就会大为降低。但是，在美好的前景面前最忌讳头脑发热，轻易忘记了杨小凯先生“后发劣势”的忠告，对技术模仿红利沾沾自喜，而忽略在应用大数据的过程中应当更加注意制度改革，维护充分竞争的市场环境，保障宽松的监督环境，提高全民素质。
注释：
{1}涂子沛.数据之巅：大数据革命、历史、现实与未来.中信出版社，2014年，第337页
{2}苏力.精英政治与政治参与.中国法学，2013（5）
{3}钱穆.中国历代政治得失.生活·读书·新知三联书店，2012年版，第58页
{4}汪玉凯.中国电子政务的十年回顾与发展展望（上）.行政管理改革，2009（3）
{5}涂子沛.数据之巅：大数据革命、历史、现实与未来.中信出版社，2014年，第192页
{6}涂子沛.数据之巅：大数据革命、历史、现实与未来.中信出版社，2014年，第151-153页
{7}涂子沛.数据之巅：大数据革命、历史、现实与未来.中信出版社，2014年，第336页
{8}贾林男.褚橙启示录：“这些事儿靠互联网解决吗？”.微信公号正和岛，2015.4.15
（作者单位：潞安集团财务有限公司 山西长治 046200）
（责编：若佳）
关键词：大数据 后发劣势 制度
中图分类号：F124.5 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2015）12-048-02
经济学家杨小凯先生2002年在天则所的一次演讲中提出了“后发劣势”概念，其核心思想是落后国家由于模仿的空间很大，所以可以在没有好的制度的条件下，通过对发达国家技术和管理模式的模仿，取得发达国家必须在一定制度下才能取得的成就。特别是落后国家模仿技术比较容易，模仿制度比较困难，因为要改革制度会触犯一些既得利益，因此落后国家会倾向于技术模仿。但是，这样做落后国家虽然可以在短期内取得非常好的发展，但是会给长期的发展留下许多隐患，甚至长期发展可能失败。简而言之，就是用技术模仿代替制度改革，产生很高的长期代价。近年来中国企业在大数据领域又一次掀起了技术模仿的浪潮，如滴滴快的打车模仿优步Uber；微博模仿Twitter，短期内也取得了较好的效果，中国互联网公司的典型代表BAT的市值已经达到千亿美元级的规模，深刻地影响了中国的方方面面。大数据专家涂子沛先生在《数据之巅》一书的结语中提出数据时代下我们的后发优势不会像杨小凯先生所担忧的那样转化为后发劣势，他认为用软件和数据等新方法能够解决老问题。{1}但正是从涂子沛先生的这本书里，笔者发现运用大数据要想达到涂子沛先生预想的程度需要各种社会因素共同参与，不能指望依靠大数据解决社会的所有问题。
一、中美大数据参与政治进程的比较分析
从《数据之巅》一书的开篇出发可以发现中美两国运用大数据参与政治进程的起点极其相似，但是其结果却大相径庭。在美国初数时代，为了确定每个州在众议院的席位，美国人开始了人口普查，涂子沛先生将其功能评价为奠基共和。实际上，中国人也曾经做过一件与人口有关的事，明洪武三十年也就是1397年，当年的会试录取了51人，全系南方人，引发了北方举子的不满。解决方法也是依靠数学，明朝科举此后按南北中三块区域55∶35∶10的比例来确定录取人数。其实这和美国一个黑奴折合3/5个人相比而言甚至还要更加进步一些，因为上述科举录取名额分配比例大致符合当时中国经济力量南移的实际情况，而美国黑人不被视为完整的人却不符合今天的人权观念。但是每个黑人按3/5人计算投票权成了1787年费城会议的著名的三大妥协之一，而科举制度最终被认为是腐朽落后的而被抛弃。有学者根据南北榜事件认为中国在政治精英选拔制度中兼顾地域因素，{2}钱穆先生认为科举制显然在开放政权，{3}也就是说科举制在中国传统社会起到让民权参与政府的作用，是选举制度的一种代替。如此说来，两国在涉及到国家权力根基问题时都采取了利用数字说话的办法。遗憾的是，今天中国的高考制度依然没有解决平等问题，“高考移民”现象、“非京籍非沪籍”考生无法在当地参加高考现象、省份区域间录取分数线相差悬殊现象一直以来都是新闻报道的热点。正如评价一个家庭的家风是看后代而不是看祖先一样，一件事情的历史意义也是从后往前看的，涂子沛先生高度评价美国的初数时代是因为今天的美国而并非因为200多年前的美国，因此我们应该重点关注美国人能一以贯之使用数据解决问题背后的原因。在社会治理中使用数据一开始是比较容易的，比如政府网站建设，中国在2000年就有80%的部委和各级政府开设了政府网站，{4}但遗憾的是直到今天简政放权依然被视为中国新一轮深化改革过程中的重中之重。笔者在现实中也有体验，在数据互联已经没有技术障碍的今天，车辆驾驶违章处理这么一个常见的民生问题仍然不能实现网上办结，而是需要先去所在地交通管理部门处理，再去银行自助终端机器上缴纳罚款。数据停留在查询阶段，止步于处理阶段，这显然不是数据本身的问题，而是一个制度问题。
二、运用大数据离不开充分竞争环境
美国人对数据的重视是因为充分的竞争环境，失去了竞争环境的美国人不会也不能免俗，同样会把数据意识丢的一干二净。美国人在大数据上也曾经有过反面教材，那就是抛弃戴明理念的美国企业们。作为质量控制专家的戴明二战后在美国坐了冷板凳，反而其后在日本受到了信奉。戴明认为他的失落是因为未曾触动美国企业的高级管理人员，实际上，戴明后来在美国重新被发现说到底还是因为接受并执行了戴明理论的日本企业在与美国企业的竞争中获胜，创造了经济发展的奇迹。美国不重视数据是因为二战后其他工业国家在战争中伤了元气，而美国的生产能力却毫发未伤，面对市场的供不应求，美国企业最关心就是扩大生产。{5}也就是说，二战后无人与美国企业竞争，美国企业便选择扩大生产而放松以数据管控质量，而等到日本企业攻占美国市场以后，美国企业又重新发现戴明。假设美国人二战后闭关锁国，不允许日本企业进入美国市场，那么在美国还会出现戴明理念的复兴吗？因竞争而重视数据这种现象不仅存在于市场经济中，也存在于官僚体制内。美国的铁路集团、工程兵团、农垦局在上世纪30年代争取政府项目的过程中一样要竞争，一样要用数据说话。美国政府在40年代掀起了数据浪潮，各个政府部门都开始招聘数据专家，以确保自己在“数据竞争”中不落后于人。这说明，有竞争的地方，才有数据的用武之地，在无竞争或者竞争不充分的地方，不需要考虑成本与销售问题，也就不需要用数据控制成本与质量。中国在改革开放30多年过程中积累了大量这方面的经验，典型如中国电信业分拆后带来三大运营商竞争，直接的结果是初装费、双向收费等做法被取消，通话价格大幅度下降，消费者受益，与此同时整个电信行业获得了长足发展。但是我们还应该看到，因为电信行业的行业准入门槛高、竞争不充分，导致出现企业漠视市场“流量不清零”等需求，移动推出的飞信在与微信的竞争中完全失败等问题，这与阿里巴巴、京东等电商极为重视使用大数据技术分析市场需求形成鲜明对比。在技术模仿红利消失后，随着以微信为代表的移动互联网时代来临，虽然电信运营商因为移动互联网的发展而收获了巨量的流量增长，但是不可否认运营商在电信行业的中心地位已经不复存在。 三、大数据参与社会进步需要宽松的社会环境
想要用数据说话，还要一个宽松的社会环境，这个环境能够包容新闻舆论等监督力量。涂子沛先生在书中介绍了平托汽车的案例，记者道伊在《疯狂的平托》这篇调查报告中揭露了平托这款汽车在设计、出厂和上路过程中的内幕。平托车有汽油泄漏缺陷，如果要避免这一问题，需要在每辆车加装价值11美元的设备，增加的开支为1.375亿美元。而收益则是避免180人死亡、180人烧伤和2100辆车损毁，按每条生命20万美元，每例烧伤耗费6.7万美元，每辆车700美元，收益总计为4953万美元，两相比较福特公司当然会选择不加装改造油箱。{6}接下来福特公司的案子究竟如何处理，舆论与福特公司各自用数据说话。福特公司公司指出人类的一切活动其实都是在进行量化和计算，成本收益分析方法是人类理性的终极选择。今天看来，福特公司的辩解是有一定道理的，安全是需要付出成本的，绝对安全是不存在的，消费者需要在价格与安全性能之间做出理性选择。这场争论可以说是一堂数据理念普及课，实际上政府和企业在应对监督者的过程中也完全可以使用数据，福特公司就证明了道伊提供的表格中车辆销量这一数据是错误的，从而让法院判定道伊提供的该表格与案件无关，使用数据说话给了福特公司澄清的机会，由此看来使用数据对被监督者而言也是好事。但是我们不要忘了这场用数据说话的争论的前提是记者可以调查、报道福特公司和美国国家公路交通安全管理局的做法。尽管记者道伊的报道中也存在着部分证据错误等瑕疵，但是并没有被剥夺和限制调查报道的权利。
四、应用大数据离不开人的因素
涂子沛先生在全书结语中举了一个例子证明中国正面临一个新机遇：当年的美国用了几十年的努力才建立了全民信用制度，今天因为掌握了客户的交易流水数据，阿里巴巴在短短几分钟之内就可以决定是否发放一笔贷款。{7}但是必须指出，一个在全民信用制度环境下生活了几十年的人和仅仅在一个企业信用制度下生活了几年的人相比其诚信度恐怕不能相提并论。须知道阿里巴巴作为小微贷款的先行者，不过是2010年才开始这项业务的。我们在现实生活中经常可以看到人们抱怨父母的老观念难以改变的现象，同样的道理，我们很难想象中国人的信用观念可以被轻易改变，而美国人的信用制度历史可以被我们一夜赶上。实际上，正是在大数据应用最为广泛的电商领域，刷单、刷好评、职业差评师敲诈等负面新闻频繁发生，商业信用制度建设任重道远。反过来我们看另一个案例，褚时健先生利用电商销售褚橙目前是移动互联网时代线下拥抱线上的一个经典案例，但是实际上褚时健先生在电商销售之外的努力更值得我们深思。一样都是承包山头种橙子，大多数经营者都是把鸡粪直接拎着袋子过秤，可是褚时健会把鸡粪倒出来然后放在掌上捏一捏看看水分多少，看看有没有掺过多的锯末，他会据此跟卖鸡粪的人讨价还价。{8}褚橙的成功与其说是靠互联网，不如说更大程度上靠的是褚时健先生的企业家素质。应用大数据确实能够减少信息不对称，节省建设社会信用体系的成本，但是脱离不了人的因素。
数据容量的增加和纬度的扩展已经给我们的生活带来了很多便利，在大数据时代，尽管还存在着数据隐私权等新的社会问题，但是最重要的是多种数据可以相互参照，数据又会在互联网上留下痕迹，因此今后造假可能将会越来越困难。一个理性人面对这种情况的理性选择就是做一个诚实的人，而等到诚实成为社会的共同选择，社会运行的成本也就会大为降低。但是，在美好的前景面前最忌讳头脑发热，轻易忘记了杨小凯先生“后发劣势”的忠告，对技术模仿红利沾沾自喜，而忽略在应用大数据的过程中应当更加注意制度改革，维护充分竞争的市场环境，保障宽松的监督环境，提高全民素质。
注释：
{1}涂子沛.数据之巅：大数据革命、历史、现实与未来.中信出版社，2014年，第337页
{2}苏力.精英政治与政治参与.中国法学，2013（5）
{3}钱穆.中国历代政治得失.生活·读书·新知三联书店，2012年版，第58页
{4}汪玉凯.中国电子政务的十年回顾与发展展望（上）.行政管理改革，2009（3）
{5}涂子沛.数据之巅：大数据革命、历史、现实与未来.中信出版社，2014年，第192页
{6}涂子沛.数据之巅：大数据革命、历史、现实与未来.中信出版社，2014年，第151-153页
{7}涂子沛.数据之巅：大数据革命、历史、现实与未来.中信出版社，2014年，第336页
{8}贾林男.褚橙启示录：“这些事儿靠互联网解决吗？”.微信公号正和岛，2015.4.15
（作者单位：潞安集团财务有限公司 山西长治 046200）
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