空氣污染究竟在多大程度上影響了人們的網購行為?有多少比重的線上消費屬于新增消費?為什么中國的“電商百佳縣”中浙江有41個而廣東只有4個?

　　這些電商的秘密就隱藏在阿里巴巴商業生態的“大數據”中。

　　“未來制造業的最大能源不是石油，而是數據。”阿里巴巴董事局主席馬云如此形容“數據”的重要意義。

　　在他看來，阿里巴巴本質上是一家數據公司，做淘寶的目的是為了獲得零售的數據和制造業的數據;做螞蟻金服的目的是建立信用體系;做物流不是為了送包裹，而是這些數據合在一起，“電腦會比你更了解你”。與此同時，產業的發展也正在從IT時代走向以大數據技術為代表的DT時代。

　　而在阿里巴巴內部，由電子商務、互聯網金融、電商物流、云計算與大數據等構成的阿里巴巴互聯網商業生態圈，也正是阿里研究院所扎根的“土壤”。

　　具體而言，阿里巴巴平臺的所有海量數據來自于數百萬充滿活力的小微企業、個人創業者以及數億消費者，阿里研究院通過對他們的商務活動和消費行為等進行研究分析，從某種程度上可以反映出一個地方乃至宏觀經濟的結構和發展趨勢。

　　而隨著阿里巴巴生態體系的不斷拓展和延伸，阿里巴巴的數據資源一定程度上將能夠有效補充傳統經濟指標在衡量經濟冷暖方面存在的滯后性，幫助政府更全面、及時、準確地掌握微觀經濟的運行情況。

　　從IT到DT

　　不同于一些企業以技術研究為導向的研究院，阿里研究院副院長宋斐告訴記者，阿里研究院定位于面向研究者和智庫機構，主要的研究方向包括未來研究 (如信息經濟)、微觀層面上的模式創新研究(如C2B模式、云端制組織模式)、中觀層面上的產業互聯網化研究(如電商物流、互聯網金融、農村電商等)、宏 觀層面上新經濟與傳統經濟的互動研究(如互聯網與就業、消費、進出口等)、互聯網治理研究(如網規、電商立法)等。

　　具體到數據領域，就是在阿里巴巴互聯網商業生態基礎上，從企業數據、就業數據、消費數據、商品數據和區域數據等入手，通過大數據挖掘和建模，開發若干數據產品與服務。

　　例如，將互聯網數據與宏觀經濟統計標準對接的互聯網經濟數據統計標準，包括了中國城市分級標準;網絡消費結構分類標準;網上商品與服務分類標準等。

　　而按經濟主題劃分的經濟信息統計數據庫則包括商品信息統計數據庫;網購用戶消費信息統計數據庫;小企業與就業統計數據庫;區域經濟統計數據庫。

　　還有反映電商經濟發展的“晴雨表”——阿里巴巴互聯網經濟系列指數。其中包括反映網民消費意愿的阿里巴巴消費者信心指數aCCI、反映網購商品 價格走勢的阿里巴巴全網網購價格指數aSPI和固定籃子的網購核心價格指數aSPI-core、反映網店經營狀態的阿里巴巴小企業活躍度指數aBAI、反 映區域電子商務發展水平的阿里巴巴電子商務發展指數aEDI等等。其中，現有aSPI按月呈報給國家統計局。

　　而面向地方政府決策與分析部門的數據產品“阿里經濟云圖”，則將分階段地推出地方經濟總覽、全景分析、監測預警以及知識服務等功能。宋斐告訴記 者，其數據可覆蓋全國各省、市、區縣各級行政單位，地方政府用戶經過授權后，可以通過阿里經濟云圖看到當地在阿里巴巴平臺上產生的電子商務交易規模、結構 特征及發展趨勢。

　　“借助數據可視化和多維分析功能，用戶可以對當地優勢產業進行挖掘、對消費趨勢與結構變動進行監測、與周邊地區進行對比等等。”宋斐表示，該產 品未來還可以提供API服務模式，以整合更多的宏觀經濟數據和社會公開數據，為當地經濟全貌進行畫像，給大數據時代的政府決策體系帶來新的視角和工具。

　　數據會“說話”

　　對于如何利用“大數據”，馬云在公司內部演講中曾提到：“未來幾年內，要把一切業務數據化，一切數據業務化。”

　　其中，后半句話可以理解為，讓阿里巴巴各項業務所產生、積累的大數據來豐富阿里的生態，同時讓生態蘊含的數據產生新的價值，再反哺生態，這是一個相輔相成的循環邏輯。

　　宋斐對記者舉例稱，螞蟻金服旗下的芝麻信用已獲得人民銀行個人征信牌照批準籌備，未來將通過分析大量的網絡交易及行為數據，如用戶信用歷史、行 為偏好、履約能力、身份特質、人脈等信息，對用戶進行信用評估，這些信用評估可以幫助互聯網金融企業對用戶的還款意愿及還款能力做出結論，繼而為用戶提供 快速授信及現金分期服務。本質上來說，“芝麻信用”是一套征信系統，該系統收集來自政府、金融系統的數據，還會充分分析用戶在淘寶、支付寶等平臺的行為記 錄。

　　再如，對于如火如荼的農村電商領域，阿里研究院從2010年就已開始對“沙集模式”個案進行研究，后續一系列基于數據和案例調研所驅動的農村電 商研究成果，對于地方政府科學決策，推動當地農村電子商務發展、創造就業和發展地方經濟起到了助力作用。到2014年底，全國已經涌現了212個淘寶村， 而阿里巴巴也在這一年啟動千縣萬村計劃,將在三至五年內投資100億元,在農村建立起電子商務服務體系。

　　除了通過數據分析去助力業務外，宋斐告訴記者，有時候大數據報告可能會與傳統的印象結論差異很大。

　　以區域電子商務為例，在阿里研究院發布的2014年中國電商百強縣排行榜中，浙江有41個縣入圍，福建有16個，而廣東只有4個，這個結果與傳統的印象相差比較大。而事實上，這是因為浙江和廣東兩省電商發展在地理分布、產業結構等方面的明顯不同而帶來的。

　　再如，外界常常認為網絡零售替代了線下零售，但事實上，麥肯錫《中國網絡零售革命：線上購物助推經濟增長》的研究報告，通過借鑒阿里研究中心 (阿里研究院前身)和淘寶網UED用戶研究團隊的大量報告與數據，最后發現：“約60%的線上消費確實取代了線下零售;但剩余的40%則是如果沒有網絡零 售就不會產生的新增消費。”

　　“這一研究成果，有助于社會各界準確認識網絡零售與線下零售的關系，共同探索和建設良好的商業發展環境。”宋斐說。