“新基建”浪潮下数据中心产业发展 痛点及相关政策思路

樊轶侠 孙怡乐 彭聪

【摘要】数据中心作为我国“新基建”的核心与主线之一， 既为人工智能、物联网、云计算等提供底层支撑， 也为优化产业结构、推动区域一体化协调发展提供广阔空间。 通过梳理全球及国内数据中心产业发展状况和发展趋势， 针对该产业发展过程中面临的难题和痛点， 借鉴发达国家支持数据中心优化发展的经验， 提出助力数据中心产业发展质量提高的政策思路。

【关键词】数据中心;产业发展;数据监管;人才支撑;新基建

【中图分类号】 F49     【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2021）05-0128-6

随着大数据时代的到来， 数据已上升为国家战略资源。 大数据中心作为海量數据存储、计算和交互的中心， 是国家产业转型升级的基础设施， 推动工业经济迈向数字经济时代。 在经济下行压力下， 新型基础设施建设有利于释放我国经济潜力， 培育经济发展新动能。 2020年3月4日， 中央政治局常务委员会召开会议， 强调加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。 4月20日， 国家发展改革委在新闻发布会上首次明确了“新基建”的内涵， 即“以新发展理念为引领， 以技术创新为驱动， 以信息网络为基础， 面向高质量发展需要， 提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系”。 数据中心作为“新基建”的核心和主线之一， 为人工智能、物联网、云计算等运行提供底层支撑， 在迎来新发展机遇的同时， 也面临着环保、监管等多方面的严峻挑战。

一、全球及我国数据中心产业发展现状和趋势

（一）发展现状

1. 全球IDC（互联网数据中心）市场规模稳定增长。 近年来由于移动互联网快速发展， 数据量激增， 5G商业化进程加速， 使得作为IT底层基础设施的数据中心市场规模飞速扩张。 根据中国产业信息网相关数据， 2014 ～ 2018年全球IDC市场规模保持着每年近20%的稳定增速， 预计2020年市场规模将扩张到9144亿元。 在“互联网+”、大数据战略等国家政策的指导下， 我国IDC市场规模连续呈现高速增长趋势， 近两年增速高于全球平均水平， 并占据了全球越来越大的市场份额， 2019年我国增速超过了20%。

2. 全球超大规模数据中心分布呈现“一超多强”的态势。 Synergy Research研究显示， 2018年全球超大规模数据中心有430个， 较2017年增长了11%。 2018年， 美国以40%的绝对优势连续三年保持全球第一的地位， 占比大于中国、日本、英国、澳大利亚和德国之和， 但与2017年相比下降了4%; 中国占比8%， 与2017年相当。 随着其他国家奋起直追， 美国的绝对优势地位受到了一定的挑战。

3. 我国数据中心区域布局不断优化。 在国家数据中心建设政策指引下， 我国数据中心区域布局不断优化。 中国数据中心市场目前呈现出以京津冀、长三角、大湾区为代表的城市群发展格局， 西部地区及北上广周边城市数据中心的占比有所提升。 根据中国信通院的数据， 截至2017年， 西部地区在用数据中心机架数全国占比由2016年的20%提高到22%， 北上广的机架数全国占比由2016年的42%下降到37%。 截至2018年， 广东、上海、北京仍然分布着数量最多的超大规模数据中心， 主要原因是这些城市网络条件好、用户需求量大。 但是随着一线城市地价攀升、限制高耗能产业进入等， 新建的超大型规模数据中心正越来越多地从一线城市向周边及西部地区转移。 比如， 近年来河北省、内蒙古自治区等地大量新建数据中心， 大大缓解了北京“一柜难求”的局面。

4.目前国内数据中心产业的主要参与者有三类， 其中电信运营商占主导。 数据中心产业的三类参与者， 分别是电信运营商、云计算服务商和第三方IDC供应商。 第一， 三大电信运营商因起步较早， 在国内IDC市场占据主导地位， 其中份额最高的中国电信占比为42%， 超过中国联通和中国移动之和。 第二， 云计算行业发展产生大量数据中心的建设需求， 在全球范围内云计算龙头企业是超大规模数据中心的主要拥有者。 亚马逊、微软、IBM和谷歌这几家企业每家都至少拥有5座超大规模数据中心， 阿里云、腾讯、华为也在山东省、浙江省、贵州省等多地建造大规模数据中心。 甲骨文、亚马逊等企业通过合作运营模式纷纷落地中国， 加快在中国市场的布局。 各巨头正纷纷打造以“我”为主的云生态， 强化对云计算行业的掌控力。 第三， 第三方IDC供应商多为中小型企业， 发展格局不大， 但定制化能力较强， 是云计算的底层基础。 IDC供应商负责 IDC 机房的建设， 以土地资源为基础， 为机房配置网络连接、供电、温控、消防及监控等系统， 在运营商和云服务商难以获得土地资源时， 由IDC供应商向其出租机柜。

（二）发展趋势

1. 更多资源向头部企业倾斜， 行业集中度上升。 从全球数据中心发展经验看， 与数据量飞涨相对应的， 是大数据中心总体数量下降。 据 Gartner 统计， 截至 2017 年全球数据中心共计44.4万个， 其中微型数据中心42.3万个， 小型数据中心1.4万个， 中型数据中心5732个， 大型数据中心1341个; 2018年全球数据中心数量下降到43.6万个， 预计2020年将减少至42.2万个。 数据中心大型化、规模化、智能化趋势明显， 企业与政府都倾向于通过规模建设避免盲目化和重复投资。 许多小型数据中心面临着资金不足、能耗不过关、数据安全难保障等问题， 最终被并购、重组为大型数据中心， 即行业集中度不断上升， 头部企业竞争力更强。 根据赛迪顾问数据， 2019年我国超大型、大型数据中心数量占比达到12.7%。

2. 数据中心绿色化水平不断提高。 大型数据中心可以利用规模效应提高企业的利润水平， 获得更多的税收优惠和更低的能源、土地价格， 因此能有更多的资金投入环保技术研发。 随着数据中心大型化的发展， 其能耗水平不断降低， 优秀绿色数据中心案例不断涌现。 据中国信通院统计， 截至 2017 年， 全国在用超大型数据中心平均运行PUE为1.63; 大型数据中心平均为1.54， 最优则达到1.2左右。 2017年在建的超大型、大型数据中心的平均设计PUE分别为1.41、1.48。 近五年来， 百度、腾讯、阿里巴巴等公司新建造的大数据中心PUE多控制在1.35以下。

据国际数据公司IDC统计， 2016年全球数据存量达16ZB， 预计到2025年该值将从2020年的40ZB增长到160ZB。 近年来， 音频、视频等非结构化数据量飞速增长， 推动了大规模数据中心的发展。 由于多数小型数据中心面临资金不足、设备老旧、维护水平落后等问题， 电力和网络费用相对较高， 能耗高且收益低， 因此， 大型、绿色化的数据中心是未来的发展趋势。

二、我国数据中心产业发展面临的痛点

国内数据中心建设如火如荼， 不少地方政府把其看作未来经济发展的新引擎和新机遇。 但同时， 由于国内数据中心产业起步较晚， 各方面条件都不完善， 仍然面临着很多棘手的问题， 主要存在四个痛点。

（一）高能耗与绿色发展之间的矛盾

数据中心用于数据存储、计算和处理等， 需要24小时不间断运转， 这种运行方式必然会造成高耗能， 需要大量水、电资源， 随着数据中心规模的扩大和数量的增长， 能耗如何符合环保要求成为行业痛点。 一般情况下， 常用PUE指标评价数据中心的能源效率， 即数据中心消耗的所有能源与IT负载消耗的能源之比， 该指标越接近1， 表示该数据中心的绿色化水平越高。 控制PUE可大幅降低数据中心供应商的营业成本， 也更加绿色环保。 从我国实践来看， 2018年开始， 国家已明确出台政策限制一线城市数据中心的能耗水平， 山东省和杭州市也出台了相关的文件限制数据中心的能耗水平， 具体如表1所示。 由此可见， 处理好高耗能与绿色发展之间的关系已经成为大数据中心发展的一大难题。

（二）易出现投资过热、产能过剩的现象

随着数据中心产业的快速发展， 很多企业都想从中分一杯羹， 于是不少制造业企业通过并购或改造一到兩个数据中心投资于该行业， 但由于缺乏相关建设运营和管理经验， 部分新建数据中心质量较差、运营效率较低。 由于资本大多更看重短期的回报率， 因此要防止产能过剩的情况出现在数据中心产业中。

数据中心的上架率是用来衡量产能利用率高低的主要指标。 2016年年底， 我国数据中心总体平均上架率为50.69%， 其中超大型数据中心的上架率仅为29.01%， 远低于中小型数据中心的上架率， 作为重点发展对象的超大型数据中心， 其利用率水平并不高。 从地域上来看， 北上广深数据中心上架率达到60%以上， 部分西部省份上架率还不足30%， 与中心城市存在着较大差距。 另外， 有一部分已建好的数据中心没有充分发挥其作用， 这可能是由于与产业对接尚不完善导致的。 未来几年， 数据中心将成为国家的重要战略领域， 因此更应警惕数据中心重复建设、产能过剩的现象。

（三）建设成本区域差异化明显

耗能和土地占据了数据中心70%以上的建造成本， 也是数据中心发展的一大关键。 从建设成本来看， 一个数据中心的核心竞争力主要有三点：一是如何控制能耗， 包括电力和散热成本; 二是是否具备足够的资金购买自建机架的土地; 三是能否拿到有区位优势的土地资源。 其中， 电费在数据中心的建设成本中占比最高， 达到55.6%。

土地是建造大数据中心所必需的条件之一， 因此该产业展现出地产行业“区域差异化成本”特征。 一线城市的数据中心建设指标供不应求， 土地资源极为短缺。 但由于客户需求驱动和对网络时延的高要求， 数据中心的选址仍旧青睐一线城市， 与这些优越条件相匹配的就是高地价和高额水电费。 在一线城市买地贵、买地难的状况下， 一些电信运营商和云服务商会选择租赁第三方IDC的机柜， 或去西部、周边城市自建大数据中心， 或是将市内高能耗、高污染企业的破旧厂房改造成大数据中心， 这有利于缓释一线城市较高的建设成本[1] 。

虽然将数据中心建在中心城市可以获得高质量的网络、高层次的技术人才和充足的市场需求， 但是建设成本也远远高于非中心地区。 在商业化数据中心之外， 还存在着其他企业、政府机构等建设的大型数据中心， 相比于市场需求和网络时延来说， 他们更看重建设和运营成本的多少。 随着互联网竞争日趋激烈和新一代信息技术的发展， 区域间的服务差异性趋于降低， 新建的大型数据中心可能更青睐于自然条件和政策条件优越的地区以实现其收益最大化。

（四）产业人才短缺

从 2010 年开始， 我国数据中心产业进入高速发展阶段， 产业规模以每两年翻一番的速度增长。 2016年有专家预计在未来3到5年间， 中国大数据产业需求180万人， 而人才缺口有150万人。 随着产业规模的扩大， 各大高校纷纷申请开办大数据本科专业， 到2018年已有283所高校获批开设。 但校企合作制度尚未形成体系， 培养出来的大数据人才缺少实践经验， 难以快速上手， 需要较长的适应期， 人才的培养速度赶不上数据中心扩张的速度， 人才短缺问题逐渐暴露。 由于大数据中心专业化程度较高， 需要经验丰富的专业人员参与运维， 但国内对于社会人员的大数据教育培训体系不够健全。 西部地区部分省份自然条件十分适宜建设数据中心， 但当地经济发展水平相对较低， 重点院校相对较少， 对人才吸引力不够， 人才缺乏的状况较为显著， 这些地区的部分数据中心正是因为运营水平低， 导致资源无法充分利用。

三、政策支持数据中心优化发展的国际经验

（一）央地联手整合数据中心

美国的数据中心建设从早期的迅速扩张到如今的整合优化， 离不开联邦政府和地方政府的共同努力。 时至今日， 美国的数据中心整合已取得明显成效， 对于同样困扰我国的数据中心优化问题提供了一定借鉴。

20世纪90年代， 美国商业数据中心开始崛起。 在发展过程中， 数据中心数量的增长速度远超过其规模增速， 从1999年的432所增长到2010年的2100所， 大中小型数据中心纷纷涌现。 数据中心的迅速崛起离不开地方政府的政策扶持， 由于数据中心建成后可以给当地带来收入和就业机会， 这对于地方政府来说是互惠互利的好事， 因此许多州出台了财税激励政策以吸引数据中心落户当地， 甚至为大型数据中心的投资者提供了许多特殊待遇。

之后的近十年时间， 美国三十余个州陆续出台了针对大数据中心的税收优惠政策， 采取减免设备和能源的销售税、企业所得税和财产税等手段降低企业税负， 支持数据中心产业的发展。 例如， 在亚利桑那州已有数十家公司享受到数据中心豁免设备销售税的优惠， 该激励措施有效期长达20年， 并从2015年开始减免电力和天然气的销售税。 俄勒冈州为减少亚马逊数据中心在本地的成本， 通过了免除数据中心品牌税的法案， 还对在本地生产的企业给予财产税减免的鼓励措施。 2019年， 美国第三大数据中心市场伊利诺伊州也制定了税收激励政策， 规定在设施上投资2.5亿美元以上并在5年内雇佣至少20名全职员工的数据中心可以享受地方销售税和所得税的减免。

在地方政府的大力支持下， 美国数据中心数量迅猛增长， 但在这种粗放式发展模式下， 大量信息化基础设施建设难以实现共享、行业发展不均衡、硬件资源利用率较低等问题随之出现。 2010年， 美国政府数据中心的基础设施投资仅占全部IT项目的30%左右， 资源使用效率低， 大量资金被浪费。 政府各部门在数据存储及应用方面往往是各自为政， 数据口径难以统一， 数据交流不畅通， 数据壁垒难以打破。 小型数据中心的数量供大于求， 阻碍数据共享与交互， 造成了能源和资金的严重浪费。 从2010年起， 美国联邦政府提出了联邦数据中心整合计划（FDCCI）， 各州负责具体的整合工作， 共同推动数据中心大型化、一体化、绿色化建设。 自此之后， 联邦政府陆续发布了一揽子联邦数据中心整合战略， 以实现节省政府IT支出、提高数据中心利用率的目标。 整合计划通过运用“云计算优先策略”减少数据中心的数量， 设立阶段性关闭数据中心数量的目标， 通过不同的機构共享IT基础设施， 推动数据中心的大型化、一体化， 从而实现数据中心的合并， 节省了大量资金， 不断推进数据中心产业的优化和升级[2] 。 在监管方面， 联邦政府要求审计署每年审查数据中心资产， 政府机构需提交数据中心优化进度。 对于已关闭的数据中心处理工作， 也分情况进行了细致安排， 优先迁移到云服务， 不合适的部分迁移到政府部门之间的共享服务、托管数据中心， 或政府部门内部更优化的数据中心， 由总务管理局监管并协调政府部门之间的共享服务。 截至2017年， 在联邦政府的指导下， 各州数据中心整合的进程过半， 46%的州已经完成整合任务， 42%的州仍在推进， 其他州也将整合工作列入计划之中。

（二）注重数据保护及开放

数据保护是信息化社会中必不可少的基础工作， 数据安全得到有力保障是数据开放的前提。 目前， 世界各国都在加速数据立法进程， 加强对个人数据和公共数据的保护， 以为数据开放创造有利条件。

欧盟在个人数据保护方面走在世界前列， 其现行的《通用数据保护条例》对企业收集个人数据的方式进行了严格限制， 规定了数据处理的基本原则， 并且要求各成员国设立独立机构对本国情况进行监督， 实现欧盟和本国监管的双保险。 这一条例对数据安全保护力度之大、覆盖面之全， 为欧盟各成员国间的数据流通提供了法律保障， 实现了成员国之间的无障碍信息共享， 也为其他国家提供了政策参考。

与欧盟相比， 美国仍未建立个人数据保护相关的联邦层面的统一立法和独立机构， 但是美国将数据保护视为数据治理领域的一大重点， 同时州政府对个人隐私保护十分重视。 《2018年加州消费者隐私法案》不仅提出了联邦统一立法和设立监管机构的具体建议及措施， 还赋予州总检察长诉讼私权以保护公民的个人隐私不受侵犯。

日本、欧盟、美国都通过公共数据开放， 推动数据中心共建共享范围。 在保障数据安全的前提下， 数据开放有利于激发大数据创新活力， 数据的自由流通可以为企业经营管理和政府决策提供便利。 若没有信息交流互通， 就等于将一个个数据中心割裂开来， 成为一座座“信息孤岛”， 这样即便数据中心拥有再优越的性能也没有用武之处。 在数据公开计划实施前， 美国政府只能依靠自身实现数据收集， 而该计划实行后， 政府可以根据需求获取各行业的信息， 并将数据广泛应用于公共服务、国家安全等领域， 不仅大大降低了数据收集的难度， 还提高了工作效率。

（三）数据中心供需与区域产业发展对接

数据中心的区域布局受供需关系的影响， 根据市场需求以及水、电、网络、土地等方面的费用， 将数据中心分为需求导向型和成本导向型： 需求导向型数据中心围绕需求旺盛的中心城市布局， 成本导向型数据中心则选择自然条件优越、能源丰富的地区布局。 IDC产业的主力客户为互联网巨头和云服务商， 大数据中心受用户需求驱动多布局在经济发达、信息化水平高的西部和沿海地区以及高等院校聚集、科研水平高的区域， 比如拥有数据中心数量最多的加利福尼亚州和德克萨斯州。 尤其是要求低网络时延的产业如VR、车联网等， 更愿意将其数据中心建立在电力稳定、网络质量好且延迟小的一线城市。 除了北美的芝加哥、纽约、华盛顿等地， 欧洲的巴黎、伦敦以及亚太的东京、悉尼等中心城市也满足大量商业化数据中心的需求。

向高纬度、水电资源丰富的地区扩展成为数据中心布局的新动向。 例如， 美国脸书公司在俄勒冈州的普赖恩维尔地区建设数据中心， 主要是考虑到当地的气候条件十分适宜建设数据中心。 由于数据中心需要24小时不间断运行， 会产生大量的热量， 而俄勒冈州属于高纬度地区， 全年气候凉爽、湿度适宜， 具备良好的自然风冷却条件， PUE值可达到1.07， 数据中心的能耗水平非常低。

（四）高度重视数据中心产业人才支撑

数字经济时代的到来催生了对大数据人才的需求， 美国针对学生和社会人员都制定了相应的培训措施。 虽然数据中心建成后并不会雇佣大量的员工， 但是需要具备专业知识和丰富经验的高级人才， 数据中心在选址时也会考虑当地是否拥有足够的技术人员， 因此高精尖人才的培养也是数据中心产业建设的重要一环。

因此， 美国政府在2012年发布了《大数据研发倡议》， 将大数据上升为国家战略， 投资了两亿美元用于提高大数据利用水平， 并呼吁通过校企合作、大数据学科建设来培养未来的数据科学家。 大数据时代下， 对于人才培养的要求也与从前不同， 需要在短期内培养出大量成熟的数据人才， 学校的参与可以为将来储备“数据科学家”， 但若仅仅依靠学校培养， 等待学生成长为成熟人才的周期太长， 可能会影响大数据产业发展的速度。 2016年出台的《联邦大数据研发战略计划》提出对社会人员进行培训， 加快了数据人才的培养速度; 通过制定多层次、全覆盖的大数据教育培训措施， 从学校到社会， 从基础教育到高等教育， 让数据教育深入全民， 真正成为国民意识的一部分， 让国民与数据时代迅速接轨的同时继续壮大数据科学家骨干队伍， 保持美国的国际经济竞争力。 目前， 全美已有46所高校开设了与大数据相关的本科课程， 300多个学院开设了数据科学方向的硕士课程。

四、政策建议

数字基础设施是构建国内国际双循环相互促进的新发展格局的重要依托。 国际上， 全球价值链正以数字要素为核心进行重构， 主要发达国家都将新一代数据中心优化作为政策支持重点， 本文认为， 我国应科学推动数据中心规划布局和投资建设， 加强数据中心顶层规划和区域布局， 引导数据中心绿色化、集约化发展， 着力提高投资效率。

（一）央地联手推进数据中心产业优化布局

优化数据中心区域布局对于我国新型基础设施建设意义重大。 中央统筹全国各类数据中心布局的规定和绿色化、集约化的原则导向， 各地区应根据中央有关规定和原则意见， 结合地区自然经济条件， 逐步设立地方标准来规范数据中心的选址和能耗水平， 因地制宜地发展具有地方特色的数据中心产业。

当前， 我国在用数据中心的耗电量约占全国全社会用电量的2%; 地方政府热衷于建设数据中心以带动当地经济发展， 中央政府通过制定能耗水平最高值、评选绿色数据中心等措施， 减少重复建设和资源浪费， 引导数据中心走绿色化、集约化发展道路。 中央应不断优化数据中心的考核评价体系， 根据考核得分将数据中心分为甲、乙、丙三级， 每个等级再细分为一、二、三类， 对于甲级数据中心予以公示， 并对甲级一类、甲级二类、甲级三类的数据中心予以不同数额的奖励或优惠政策， 充分发挥行业示范作用。

加强数据中心宏观布局， 提高数据中心投资效率， 避免出现重复建设和产能过剩。 财政应推动有关部门完成数字基建项目的整合优化， 避免出现投资过热、重复建设。 对于效率低、能耗高的项目， 应考虑市场出清。 充分考虑数据中心项目的后期运维成本， 对于一些财政承受能力较差的区域， 政府应审慎参与数据中心项目建设。

部分具有显著优势的地方政府应根据中央布局， 以市场需求为导向， 着力打造大数据综合试验区， 延长数据中心产业链， 提升数据中心的利用率和核心竞争力。 对符合国家要求的数据中心可在电力、网络等基础设施建设方面予以支持。 引导数据中心在做好前期规划评估的基础上科学布局， 鼓励数据跨区域交流互通。 贵州省、广西壮族自治区等西部地区水电资源丰富， 自然条件十分适宜建设大型绿色数据中心， 可通过土地、电力、税收等方面的优惠政策吸引优质资本集聚[3] 。 一线城市对于数据的需求量远大于其承载量， 因此可以参考“京津冀大数据走廊”的做法， 采用“前店后厂”的模式， 在河北省建设大数据中心来保障京津冀三地的数据存储， 既能满足北京市庞大的市场需要， 又有利于推动京津冀地区产业结构的优化升级。

（二）加大财税金融政策支持， 引导数据中心绿色化、集约化发展

数据产业运营商和互联网巨头需要处理和分析数以亿计客户群体的海量数据， 但数据中心的建设需要花费大量人力、物力， 同时其未来回报并不明朗。 因此， 政府应发挥吸引社会资金、监管数据安全、促进绿色发展等方面的作用， 利用差异化财税金融政策， 为优质的数据中心建设提供精准的融资支持、一定的贷款利率下浮以及用电优惠措施， 提升企业可持续发展能力， 从而促使企业主体更好地参与数据产业革命和国家新型基础设施建设。 加大政府采购政策支持力度， 鼓励行政机关优先采购优质数据中心提供的云服务、大数据服务等。

（三）引导本地数据中心服务于地方产业发展

政府在数据中心的建设中， 应发挥标准设定、园区服务、市场监管等作用。 加强数据中心的顶层设计， 有序推动老旧小数据中心的绿色化改造工程， 逐步实现新建数据中心的标准化建设， 健全多部门统筹负责机制， 加强在政策、标准、行业管理等方面的沟通协作， 共同推动配套政策落地。 同时， 政府应发挥政府产业引导基金在大型数据中心建设和运营中的作用， 通过资本金注入、阶段性参股等方式为大数据中心企业降低成本， 并引导其服务于本地产业数字化转型。 要进一步推动“放管服”改革， 优化事前准入流程， 完善事中、事后管理体系， 推动建立数据中心信息依法公示、社会监督和奖惩制度， 使监管体制更加透明高效。

（四）完善数据联合监管机制， 推动数据规范化开放共享

目前政府内部横向、纵向之间数据交流不畅通的问题仍比较突出， 区域间数据壁垒比较难以攻破， 数据要素市场化程度不高。 因此， 应当建立健全大数据联动监管机制， 打通政府内部的信息壁垒， 保障数据在政府间高效传递， 提高政府上传下达的效率。 在不共享威胁国家安全和个人隐私等数据的前提下， 应该不断扩大政府数据共享范围， 这将有助于个人、企业做出科学决策， 体现政府治理能力， 从而促进市场化数据中心的应用场景拓展和使用效率提高。

（五）加强大数据人才储备， 培养专业人才梯队

我国数据中心产业虽起步较晚但潜力很大， 当前亟需大量高级数据管理和开发人才。 应加强数据开发运营人才队伍建设， 设立竞赛制度以鼓励全社会积极参与大数据技术创新。 依托高等院校、科研院所、企业等机构设立大数据实验室和培训课程， 建立数据中心人才培养体系。 除了完善人才培养制度， 还要通过加强相关技能培训和通识教育， 协助社会培养大数据人才， 培育公民的大数据意识。

【 主 要 参 考 文 獻 】

[1] 王青.“新基建”浪潮下数据中心应该如何规划布局？[N].人民邮电，2020-04-09.

[2] 贾一苇.全国一体化国家大数据中心体系研究[ J].电子政务，2017（6）：31 ～ 36.

[3] 蔡杰杰，赵越.广西大数据产业高质量发展的靶向路径与政策制度创新[ J].改革与战略，2020（1）：71 ～ 79.