基于生產要素協同聯動的區域經濟發展

隋義寧

（首都經濟貿易大學 北京 100070）

網絡信息技術加速轉化為生產力的趨勢愈加顯著，數據互聯化、信息化，深刻改變著全球的經濟格局和戰略格局，已成為國家、地區和機構的核心競爭力。我國總體上已進入工業化后期階段，經濟社會運行進入要素鏈與價值鏈的動態組合為主要內生驅動力的全新階段，數字經濟將有效拓展生產可能性邊界，引領新一輪經濟周期，使我國潛在生產可能性邊界達到國際前沿水平，激發追趕潛能提高內需比重，將引發資源配置方式新變革，為經濟發展拓展新空間。

我國龐大的網民群體，使得數據資源產生的速度和規模在全球保持著明顯優勢，有望在2025年成為世界第一數據資源大國，數據在各行各業的融合應用為生產要素的重構變革創造了基礎條件。數據要素，作為經濟社會發展所必要的一種新型生產要素，成為推動經濟高質量發展的新動能。在聯動其他生產要素方面，一是數據要素對經濟增長的貢獻度具有乘數效應，在參與生產過程中，提升經濟生產效率，推動新型產品和服務的創造。二是數據要素對收入分配產生深遠的影響，在參與分配過程中，對勞動、資本、土地和技術等生產要素發揮再分配調節機制。

一、數據要素與其他要素聯動的層級模型

數據成為生產要素，是新一代信息技術革命的產物。生產要素歷經從二元論到六元論的演進過程，迎來了繼農業經濟、工業經濟之后的數字經濟時代。當前，依托于云計算、大數據、人工智能和邊緣計算等新一代信息技術的加速突破應用。

不同于農業經濟、工業經濟，數字經濟最顯著的特征是以數據作為關鍵生產要素。數據生產要素映射社會關系，人、物、組織之間的互動所產生的數據，會涉及個人信息保護或商業秘密。從數據要素具有的經濟學特征來看，數據要素具有可存儲、可轉移、可積累的資產屬性，當數據要素投入使用后，可以使其相關技術要素得以改進和提升，并在全行業乃至全社會引發更全面的生產率收益以提升經濟的潛在增速。

目前，數據的非排他性或非競爭性將限制數據在市場上的交易程度。一方面，非排他性或非競爭性造成的外部性，致使數據的私人價值與公共價值之間存在差異，從而導致在市場交易中，數據的最大社會價值無法實現。另一方面，數據類型和特征存在多樣性，數據價值缺乏客觀計量標準，數據要素和其他要素聯動機制匱乏，導致數據要素市場的集中化、流動性缺失。此外，在現實中存在數據的點對點交易（類似場外交易），它們對數據的處理程度從淺到深，大致可分為原始數據提供者、輕處理數據提供者和信號提供者。

表1 數據聯動其他生產要素的分層模型

（一）第一層級：數字產業化

信息產業增加值，為其他要素流轉提供基礎性服務。主要依靠信息產業自身的發展，以及互聯網、移動互聯網技術對傳統產業的創新改造，對于“數據”這一關鍵要素只能進行信息整合和簡單的初步分析、決策。數字產業化以數字化的知識和現代信息網絡為載體的生產要素，嵌入電子信息制造業、電信業、軟件和信息技術服務業、互聯網行業等，以及數據庫、數據服務等軟件基礎平臺，以數字技術創新為核心驅動力，應用于現代信息技術的創新和管理創新、商業模式等要素市場化體系中，憑借數據資源的可復制、可共享、無限增長和供給稟賦，在一定程度上解決了要素市場信息不對稱的問題，打破傳統要素有限供給對增長的制約，以提升生產效率、經營效益等信息產業增加值。

（二）第二層級：產業數字化

全要素數字化。數據成為其他要素的硬核支撐。包括：農業、工業、服務業等。在產業數字化階段，數據開始作為一種獨立的生產要素全面融入實體經濟運行之中，以人工智能、區塊鏈為核心的數字技術與傳統產業多維度、多層次的連接與重組，通過技術完善數字化流程，把數字技術應用到不同領域的運營與管理中心。當數據融入商業程序而成為基本的管理工具時，企業可充分享用數據要素帶來的資源共享溢出效應，如優化生產和管理流程，合理優化產業稟賦在不同的時間和項目之間轉移分配，孕育協同增效。

數據為高效生產、流通以及經濟領域各方面的服務所依賴，成為驅動產業轉型升級和區域協調發展的戰略資源，通過與國民經濟各行各業的廣泛結合，直接影響供給側和需求側，促使各領域生產率不斷提升以及第一、第二、第三產業之間業態深度融合，重塑一大批以前端展示信息為核心的企業，從而深刻改變傳統產業的生產方式與組織形態，催生新的經濟動能，形成新的產業模式與業態。產業數字化是人口紅利漸逝后互聯網的第二次折疊，是消費數字化的延伸，相較于數字化產業，產業數字化的體量更大。數據要素的作用不僅限于降低成本和提升效率，更在于產業鏈的動態形成和動態組團效應，如聯動不同產業集群、主導傳統數據流、信息流、物資流，對實體經濟運行產生決定性主導作用。

（三）第三層級：數字化治理

數字經濟時代是需求、生產、供應、運營全要素、全流程的變革，經濟越來越依賴技術、機制創新，而不是簡單的資源疊加。數據將成為龐大而精細的社會化生產系統順利運行的黏合劑，其作用將進一步體現在對要素市場的轉型提升，在產業投資、人才培養、技術創新、管理變革的基礎上，加速不同要素鏈條在不同行業和不同地域快速實現成鏈、結盟、組團、入網、解構，實現對人才、技術、資本、管理等，全要素流轉治理過程中的海量多維異構數據的接入、清洗、脫敏、計算和挖掘，以實現國民經濟全要素數字化轉型中的共性技術能力平臺差異化業務應用需求的支撐。

二、推進三大變革：以產業數字化實現多要素有機聯動

產業數字化是數字經濟的核心組成部分，通過資源和要素的在線化，平臺主導的創新生態系統實現了數據的實時在線和共享，自動化、模式化、持續不間斷地獲取數據，成為驅動經濟增長的關鍵生產要素。在產業數字化模式下，數據可復制、可共享、無限增長和供給的稟賦，克服了傳統生產要素的資源總量限制，形成了規模報酬遞增的經濟發展模式，是重塑業態結構，培育新市場、新模式和產業新增長點的全方位變革。

（一）推進質量變革，以數字化提升實體經濟供給體系質量

圍繞質量強國建設，在供給端構建以物聯網、大數據、人工智能等新技術為依托的精細管理和質量控制體系，推動傳統產業轉型升級。浙江運用電商平臺內部抽檢發現產品數據的問題，從源頭對互聯網電商產品質量進行整治。深圳多部門聯手對納稅信用A級納稅人可獲聯合激勵。強化事中、事后監管，構建以大數據為主線的跨部門、跨行業、跨環節產品質量事中、事后監管體系，推動社會消費向安全、綠色和中高端消費邁進。大力推進以社會信用大數據為基礎的質量聯合獎懲機制，以聯合獎懲案例、聯合獎懲備忘錄等方式推進質量信用信息的共享聯通。以重慶市為例，2021年，該市投入財政資金3000萬元支持22家制造業企業開展智能化改造，實現改造企業的產品不良品率平均降低21.8%。重慶瑪格家居公司借助此次智能化改造工程，實現了家具定制智能化生產，包括自動對每件訂單進行審核、拆單、排產，按批次組織的柔性生產模式等，不但實現了產品零庫存管理，還大大提升了產品全流程質量控制成效。

（二）推進效率變革，以數字化促進實體經濟要素高效流通

推動產業體系逐步向先進制造、柔性生產、精準服務、協同創新的方向轉型升級，不斷提升全要素生產率和行業附加值水平。圍繞產業全球化布局、跨國貿易、人才流動等構建全球化數據情報網絡，實現物流、資金流、數據流融合匯聚，提升對外開放和對接全球貿易體系效率。重慶在應用互聯網、大數據、人工智能等新技術重構企業價值鏈方面走在前列，廣東省在微信平臺推出民生服務小程序“粵省事”，重慶建立“不見面”審批目錄清單，營業執照實現“無紙全程電子化”辦理，江蘇工業園區搭建了“多規合一”管理平臺。上海海關開展企業真實貿易數據與企業申報數據的實時比對印證，利用數字化和跨境信息流促進貿易和物流的安全透明，最大限度地減少人工干預，同時對捕捉到的風險貨物實施精準打擊和有效監管。

（三）推進動力變革，以數字化加速實體經濟新舊動能轉換

數字經濟與實體經濟加速融合，催生了一批以消費升級、服務升級、產業升級為特征的產業數字化新業態、新模式。青島互聯網平臺智能制造領域探索轉型，杭州螞蟻金服開創征信數據共享的云計算平臺。數字經濟與精準扶貧、鄉村振興戰略緊密結合，成為農村第一、第二、第三產業融合滲透交叉重組的“黏合劑”和打贏脫貧攻堅戰的“催化劑”。利用現代信息技術，推進農村信息基礎設施建設，加強農商互聯，完善鄉村產業體系。

三、推進“五鏈協同”：實現經濟全要素數字化的基本路徑

五鏈協同是指依托區塊鏈、大數據、云計算、人工智能等科技手段，推動產業鏈、價值鏈、創新鏈、資金鏈和人才鏈五鏈耦合，形成上下成鏈、左右配套、優勢互補、實現五鏈之間的高效對接。推動五鏈協同配套發展加快成勢，數據鏈支撐技術鏈創新，推動產品和產業升級，以技術創新降低數據要素成本，引導資金鏈推動數據要素在多領域內流動，進而形成并擴大乘數效應，在多層次、多維度創造出更多價值。

（一）五鏈協同的技術經濟本質

立足數字經濟角度，“五鏈協同”的本質是各鏈之間的分工合作、協同發展和相互制約的共生關系，通過各鏈上下聯動、配套升級，完善數據要素流通制度，使得數字化治理模式呈現出功能復合化、角色多樣化以及服務全程化的特點。數字化治理針對企業運營成本不斷惡化投資預期、融資渠道不暢限制擴展能力、創新能力不足掣肘生產效益、產業鏈條不全制約生產配套等方面，以數據為內核，驅動數字生態共同體建設、提高數字產業化水平，暢通產業鏈的數字化、網絡化、智能化循環發展，并利用數字技術推動政府治理重心前移，實現現代經濟活動中的人才、技術、資本、管理等創新要素一體化的有機聯動和動態組合管理體系。“五鏈協同”實現的基本機理，可以概括為三個基本層面。

1.數據融合。即針對管理部門、制造部門、研發部門、高校院所、投資機構等不同主體，構建產品屬性、資金屬性、技術屬性、人才屬性等四大維度標簽，深度剖析產業鏈的基礎研究環節、原型設計環節、產業開發環節、市場拓展環節等指標，描述產業運行基本態勢的全息數據體系。通過用戶標簽化管理，對數據關系、層次的挖掘融合的升華，實現數據間自由組合，從而滿足在不同的商業場景中使用。

2.業務融合。即基于數據融合，挖掘數據結論和邏輯，重構以市場為導向、以“數據—洞察—連接”為核心的產業體系，助推需求端、供給端更科學的決策，以實現技術、資本、人才等要素與實體經濟精準對接以及數據價值與業務深度融合。

3.價值融合，數據融合和業務融合最大的價值在于形成低成本的價值生成、傳遞與分配，不同行業數據的融合，具有互補性和完整性，將有效提升數據內涵價值。層級一：價值鏈由數據鏈組合形成，能夠全貌用戶價值特征，第一層級的融合產生的是物理反應，其數據鏈的屬性本質沒有改變。層級二，由多方數據整合共存實現的產品價值，第二層級的數據融合產生的是化學反應，融合產生新的價值鏈。層級三：由雙方數據聚合（核反應）孵化產生出新產品、新模式，企業創新活動呈現模塊化和組件化，企業經營邊界呈現模糊化，使企業間價值鏈相互交叉，形成有機的價值網絡體系。

（二）實現五鏈協同的基本路徑

1.圍繞產業鏈，以數據鏈連接創新鏈

依托創新鏈打造人才鏈，促進產業鏈、創新鏈、人才鏈的協同乘法效應。一方面，實施更加積極的人才引進政策、利益成果共贏等方式構筑起學科有效協同創新模式的人才庫，促進應用研究人員參與合作的積極性和持續性。另一方面，實施市場化的激勵機制，通過培育優化創新生態系統的關鍵要素，充分發揮創新成果轉化的放大作用，完善技術創新鼓勵機制和專利產權保障體系，鼓勵技術轉移孵化、專利交易等，建立科技園等科技智庫的平臺建設力度，為創新創業科研人員提供“研發設計、培訓、孵化、技術交易、投融資”等一站式服務，進一步擴大技術服務能力，為研究創新成果平穩落地提供堅實保障。此外，建立實施更開放的人才評價體系，鼓勵成果轉化，鼓勵科研人員雙向流動，打通了創新鏈和產業鏈，為科技成果松了綁，調動了人才的積極性。

2.圍繞產業鏈，以數據鏈激活資金鏈

完善強鏈補鏈固鏈整合力，加快推進產業鏈向價值鏈中高端攀升。一方面，以龍頭企業為牽引，以培育壯大規模體量大、帶動力強的世界一流企業為目標，優化產業鏈條整合力，變“被動海選”為“主動優選”，提升產業鏈上中小企業的協作配套能力，集聚創新力量，健全數據資源整合和開發利用機制，確保數據匯集更加準確及時、數據挖掘更加精準透徹，最終實現產業資源的有效整合利用，形成多企業、多領域、多維度的創新鏈生態圈。

3.圍繞產業鏈，以數據鏈培育人才鏈

依托重點產業的數據集群優勢，凝聚國內數據鏈領域人才鏈優勢。一方面，促進技術交流和學術合作，提升數據鏈研究能力和國際影響力，加速形成具有比較優勢的人才隊伍培養體系，促使數據鏈各要素深度融合，為國家新型復合人才培養和科技創新與進步發揮重大支撐作用，加強基礎理論研究水平。

四、結語

本文從構建數據要素市場體系的基本理論出發，結合地方調研和理論探討，從產業經濟學、技術創新經濟學的角度，將數據要素與其他產業要素的協同聯動機制概括為數字產業化、產業數字化和全要素數據化三個層面，分別對不同層面的聯動機制和實現路徑進行闡述，并提出相應對策建議。希望本研究能對產業部門和學術界開展相關工作提供有益借鑒。