随着大数据时代的到来，我国经济社会发展取得了举世瞩目的成就。在这一进程中，挂靠现象逐渐成为制约产业升级和创新的“拦路虎”。本文将围绕大数据背景下的挂靠现象展开论述，分析其现状、影响及应对策略，以期为广大读者提供有益的启示。
一、大数据背景下的挂靠现象
1. 概念界定
挂靠现象是指企业在不具备相应资质、技术或资源的情况下，通过租赁、借用、挂靠等方式，获取相关资质、技术或资源，以实现企业发展的行为。在大数据背景下，挂靠现象主要体现在以下几个方面：
（1）数据资源挂靠：企业通过购买、租赁等方式获取他人数据资源，以提升自身数据分析和挖掘能力。
（2）技术挂靠：企业通过引进、合作等方式获取先进技术，以实现产业升级和创新。
（3）人才挂靠：企业通过高薪聘请或挂靠人才，以弥补自身人才短板。
2. 现状
（1）数据资源挂靠：我国大数据产业发展迅速，但数据资源分布不均，部分企业为获取优质数据资源，不惜采取挂靠方式。
（2）技术挂靠：企业在引进先进技术时，往往面临技术壁垒，因此选择挂靠成为了一种常见现象。
（3）人才挂靠：我国人才市场竞争激烈，部分企业为吸引人才，采取挂靠方式，以降低人力成本。
二、大数据背景下挂靠现象的影响
1. 市场秩序混乱
挂靠现象导致市场秩序混乱，企业间的公平竞争受到严重影响。
2. 产业发展受阻
挂靠现象制约了产业升级和创新，不利于我国大数据产业的健康发展。
3. 社会资源浪费
挂靠现象导致社会资源浪费，不利于资源优化配置。
三、应对策略
1. 完善法律法规
政府应加强对大数据挂靠行为的监管，完善相关法律法规，加大对违法行为的惩处力度。
2. 提高企业自身实力
企业应加强自身技术研发、人才培养和资源整合能力，降低对挂靠的依赖。
3. 加强行业自律
行业协会应发挥自律作用，引导企业树立诚信意识，共同维护市场秩序。
4. 引导资本投入
政府应引导社会资本投向大数据产业，为企业发展提供资金支持。
大数据时代下的挂靠现象给我国经济社会发展带来了诸多挑战。面对这一现象，政府、企业和行业协会应共同努力，加强监管、提高企业实力、加强行业自律和引导资本投入，以促进我国大数据产业的健康发展。