“關鍵生產要素”需要具備三個基本條件，一是成本較低并且相對成本迅速下降，二是在長期內幾乎無限的供應能力，三是在整個經濟系統中具有廣泛的應用前景。圍繞大數據技術而發生的移動終端、云計算、物聯網等技術的集成應用，完全符合“關鍵生產要素”的基本特征。
技術經濟范式是在一定社會發展階段，由主導技術推動宏觀和微觀經濟結構和運行模式發展的過程，并由此決定經濟生產的范圍、規模和水平。在新的技術經濟范式形成過程中，占主導地位的科學技術將以革命性的方式迅速實現產業化、市場化，并不斷對整個經濟結構進行呈幾何級數的滲透擴散，并逐漸改變原有的生產方式、管理方式、營銷模式以及整個經濟增長形態。當前，我國正處在實施創新驅動發展戰略的關鍵時期，以新一代信息技術、生物技術、新能源、新材料為代表新興技術群正在形成新的技術經濟范式。
新技術經濟范式形成的關鍵，在于是否基于主導技術形成了新的“關鍵生產要素”。這種“關鍵生產要素”需要具備三個基本條件：一是成本較低并且相對成本迅速下降;二是在長期內幾乎無限的供應能力;三是在整個經濟系統中具有廣泛的應用前景。其中，圍繞大數據技術而發生的移動終端、云計算、物聯網等技術的集成應用，完全符合“關鍵生產要素”的基本特征，已經迅速地應用于經濟社會發展的各方面，對技術開發、生產加工、商業模式等方面產生了深刻的影響，在新的技術經濟范式形成過程中將成為決定性因素之一。這種影響，主要體現在數據資源、研發組織、技術融合和創新鏈銜接等方面。
大數據的集成分析將大幅度提高創新資源的使用效率。大數據的本質是面向海量數據的數據挖掘，發現隱藏的知識和規律，這為基礎優化創新資源配置開辟了新的空間。根據美國麥肯錫公司2013年的報告，充分利用大數據技術能使零售商提高利潤率60%以上，使美國醫療保健行業降低成本8%。經過多年的積累，我國形成了大量的科技文獻、監測數據等大量科技基礎信息。同時，也積累了大量面向市場的科技數據資源，例如技術成果、技術交易數據、高新技術企業、研發機構、大學科技園、科技企業孵化器等數據。這些數據往往形成相對獨立、難以探索的數據孤島，而大數據的信息關聯、智能決策等功能，能夠對這些分割、離散的數據信息進行集成，并提供智能化、商業化的增值服務。
促進研發活動的去組織化和再組織
化。一方面，與傳統以課題組、科研機構為基本單元的研發組織載體相比，社會化的研發組織將更為普遍，伴隨移動互聯網、社交網絡的發展，研發活動的參與者越來越能夠以個體的身份脫離學科領域、學術地位、空間等因素的限制，圍繞特定主題參與到研究的策劃和實施。另一方面，大數據技術將促使研發活動由精細化的單向組織管理走向趨勢化的復合組織管理，對全局性預測的準確性和實時性要求更高，特別是對研發數據的在線收集和即時分析，為大規模研發活動的組織和協調提供支持。
促進跨領域的技術和產品研發。以生物醫藥產業和信息技術的融合為例：在研發環節，很多發達國家正嘗試運用信息技術建立“虛擬人”，將藥品臨床試驗的某些階段虛擬化;針對電子健康檔案海量、即時數據的挖掘和分析將有助于招募特定基因型的患者開展臨床試驗，研發基因導向型的個體化藥物，這將大大加快藥品研發效率，降低研發費用。在生產流通環節，無線射頻識別標簽、智能塵埃(超微型傳感器)、溫度傳感器將在藥品流通中廣泛應用，提高藥品流通行業集中度和流通效率。在醫療服務環節，電子病歷、智能終端、物聯網、網絡社交軟件等將使有限醫療資源讓更多人共享，形成新的醫患關系，并推動個體化的醫療服務。這些活動正在促使生物醫藥、信息技術兩類傳統意義上邊界清晰的領域開始融合，而融合所必需的對海量即時數據的分析處理，都要以大數據、云計算等技術系統為前提。
縮短基礎研究、應用開發到創新的進程。大數據帶來的管理、檢測等流程的優化將大大縮短研發周期。在基礎研究方面，對海量數據的預測建模能幫助識別那些具有更高可能性的方案，這在藥物分子篩選方面尤為明顯。另一個案例來源于英特爾，其采用大數據技術開發的預測分析解決方案，能夠收集生產過程中的歷史數據，由此帶來更快速的芯片研發，并將芯片的測試時間縮短25%。
大數據在促進技術經濟范式形成的過程中，需要相應的制度規范和保障。例如，在數據應用方面，既要鼓勵科技數據，特別是財政投入形成的數據，實現更大范圍、更及時的開放共享，也要通過立法和有效執法加強知識產權保護，注重數據資產的價值，防止數據被濫用，明確界定數據挖掘、利用的權限和范圍。在研發組織方面，雖然大數據在構建創新網絡上具有明顯優勢，但也存在一定的局限性。歐盟最近的一項調查認為，在創新網絡形成過程中，面對面的交流仍是不可或缺的因素。因此，大數據技術作為一項高效便捷的組織工具，其收集、分析和研判得出的關聯機制，需要與學術研討會、創新創業大賽、創業公開課等常規的、更加具象化的交流溝通方式緊密結合。在促進跨領域、跨環節的融合方面，需要各主管部門依托各類創新示范區、高新區、經濟開發區，面向產品、服務、技術標準、合格評定程序等方面，集成各類創新資源開展大數據的試點示范，為大數據產業快速發展提供更加清晰的市場信號。
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