數據要素推進新質生產力實現的內在機制與路徑研究

張夏恒　劉彩霞

關鍵詞：數據要素；新質生產力；乘數效應；科技創新；生產資料

一、引言

近些年來，在數字技術不斷發展與迭代推動下，我國數字經濟蓬勃發展。數字經濟興起塑造著新的經濟形態，而新的經濟形態催生著要素市場新的變革（羅芳勇等，2023）。隨著新一代信息技術與數字技術的不斷出現與應用，數據成為基礎性生產要素。尤其在新一輪科技革命與產業革命逐漸深入發展趨勢下，數據這一新型生產要素的關鍵價值愈發凸顯。近些年來，我國數字經濟蓬勃發展，數字基礎設施建設、數字技術與產業體系日趨成熟，這為發揮出數據要素的賦能效應打下了堅實的基礎。近幾年國家對數據要素關注度不斷上升，在2020 年3 月30 日由中共中央、國務院印發的《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，首次從國家層面提出了數據要素的概念；在2021 年12 月12 日由國務院印發的《“十四五”數字經濟發展規劃》中，提出要充分釋放數據要素價值，激活數據要素潛能；在2022 年12 月9 日由中共中央、國務院印發的《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》中，對如何發揮數據要素作用提出了詳細又具體的意見；在2023 年12 月31 日由國家數據局等17 部門聯合印發的《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026 年）》中，對數據要素乘數效應做出了詳細的工作部署。這一系列國家層面的政策充分彰顯出黨中央與國務院對發揮數據要素乘數效應、賦能經濟社會發展的決心與舉措。學界關于數據要素的研究也從多個維度展開，如：數據要素可以促進我國實體經濟高質量發展（夏杰長，2023），數據要素可以驅動企業數字化轉型（謝康，2023），構建全國統一數據要素大市場非常有必要（鄭世林和王祥樹，2022），數據要素優化配置在數字經濟發展提升制造業生產率的過程中具有顯著的渠道效應（李治國和王杰，2021）。這充分說明數據要素的重要性及研究價值。

2023 年下半年新質生產力的橫空出世并非偶然，而是習近平總書記與黨中央立足我國長期以來的經濟發展實踐，為應對百年未有之大變局、加快高質量發展所提出的重大命題。尤其在2024 年1 月31 日，習近平總書記在中共中央政治局第十一次集體學習時提出發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求與重要著力點，而新質生產力是創新起主導作用，擺脫傳統經濟增長方式、生產力發展路徑，具有高科技、高效能、高質量特征，符合新發展理念的先進生產力質態（人民日報，2024）。2024 年3 月5 日，政府工作報告對2024 年工作做出了部署，首條就提出要加快發展新質生產力。這也彰顯了黨和國家對新質生產力的重視，并寄予深厚的期望。新質生產力一經出現瞬間成為研究熱點，其研究視角比較豐富，如：新質生產力是以科技創新為主導、實現關鍵性顛覆性技術突破而產生的生產力（周文和許凌云，2023）；新質生產力是馬克思主義中國化時代化的新的重大標志性成果，是中國特色社會主義政治經濟學自主知識體系的重要組成部分（李政和廖曉東，2023）；新質生產力能夠賦能高質量發展（沈坤榮等，2024）；生成式人工智能、元宇宙及數字化轉型都能夠促進新質生產力的形成（張夏恒和馬妍，2024；張夏恒，2024；張夏恒和肖林，2024）等。此外，還有個別文獻從數據市場化角度探究了新質生產力話題，尤其闡明了數據市場化在不同層面和階段如何推動新質生產力的發展（陸岷峰，2024），但是尚未專門探究數據要素能否及如何影響新質生產力的形成與發展。數據要素能夠通過促進科技進步與優化資源配置來提升全要素生產率，而提升全要素生產率恰是新質生產力的核心標志。通過發揮數據要素乘數效應，推動數據要素與土地、勞動力、資本等要素融合，以數據流來牽引商品流、物流、資金流、人才流與技術流，促進生產工具創新升級，進而催生新產業、新模式、新動能，推動新生產力的生成與發展。由此可見，新質生產力的培育與發展離不開數據要素的賦能，所以，研究數據要素對新質生產力的影響具有重要意義。

二、數據要素推進新質生產力實現的內在邏輯

數據要素因為顯著的乘數效應，逐漸成為新質生產力的核心生產要素。數據要素作為新型生產要素，除了自身發生作用外，還會與技術、資本、土地、勞動力等其他生產要素融合后發生作用，并滲透在生產、流通、消費、分配等社會生產過程的各環節，不僅在國內發揮出數據乘數效應，還通過跨境數據流通發揮出開放乘數作用，會顯著地催生新質勞動資料、孕育新質勞動對象、創造新質勞動力，進而引發生產力的躍遷，推動新質生產力的形成。數據要素推動新質生產力實現的具體內在邏輯如圖1 所示。

（一）數據要素的作用載體

與技術、土地、資本、勞動力等傳統生產要素相比，數據作為生產要素具有顯著的可再生性與包容性特征。其中，可再生性代表著數據可以源源不斷被生產，也不會隨著使用而出現減少的情況，更能夠重復性使用；包容性代表著數據不會如那些傳統生產要素只能被單一主體使用，可以無限制被多主體同時使用，而且任何主體在使用時都不會影響到其他使用主體的利益，也不會因其他主體的使用而出現自身利益受損的情況。在數字時代，數據要素已成為傳統生產要素之外最先進、最活躍的新型生產要素，既能夠通過自身作為生產要素的投入而發生作用，直接地產生社會與經濟價值，驅動新質生產力的形成，也能夠與其他傳統生產要素融合，甚至通過融合驅動其他傳統生產要素的創新與演化。這樣，數據要素就會間接地發生作用來產生社會和經濟價值，進而驅動新質生產力的形成。作為生產要素，數據要素通過與其他傳統要素融合被投入到企業的生產經營活動，可以通過遠期收益貼現的形式促成生產要素價值前置實現，更能夠在生產經營活動開展的過程中通過資源優化組合與要素投入轉化推動價值創造與實現。新質生產力更多依賴創新，尤其是新興技術與數據等新型生產要素，對于重復大量投入的傳統生產要素的依賴偏少，能夠有效推動創新。數據要素只要有合適的使用場景，便會凸顯出高效能、高質量與低消耗的屬性，無論是自身作用還是融合其他生產要素，都能創造價值，并擺脫過去那種資源消耗型經濟增長模式，加速促進新質生產力的形成與發展。

（二）數據要素的作用形式

數據作為生產要素無論參與到任何形式的生產經營活動，都會以生產要素的形式產生流通，而且只有出現流動才能實現生產要素的價值創造。從現行經濟活動看，無論是數據要素還是融合了數據要素的其他傳統生產要素，都會呈現出兩種流動形式，即生產要素在國內經濟活動中的流動與生產要素跨境流動。基于這兩種生產要素流動形式，數據要素賦能效用的發揮同樣會呈現出國內數據乘數效應與跨境數據帶來的開放乘數效應。

1. 國內數據乘數效應

數據要素只有通過流通才能發揮出生產要素的作用，這是數據要素發揮作用所體現的核心所在。數據要素會在國內進行大范圍的流動，這表現為數據與其他生產要素發生關聯產生乘數效應，還會出現數據采集、數據清洗、數據標注、數據交易等核心數據要素環節所構成的國內數據要素市場的快速增長，進而通過加快數字經濟建設，實現數字化轉型、驅動生產方式變革。伴隨國內數據要素市場規模的增加，海量數據與豐富應用場景的優勢越發凸顯，從而會有效促進數字經濟與實體經濟深度融合，推動傳統產業轉型升級，催生新產業、新業態、新模式，進而會促進新質生產力的涌現。

2. 數據開放乘數效應

在數字時代，高水平開放意味著數據的跨境流動，這也意味著數據要素會呈現出跨境流動帶來的開放數據乘數效應。數據跨境流動會顯著拉動經濟增長，據麥肯錫預測，數據流動量每增加10%，將帶動GDP 增長0.2%；再據經濟合作與發展組織（OECD）測算，跨境數據流動對行業利潤增長的平均促進率為10%，在數字平臺等行業將達到32%。我國已進入加速構建國際國內雙循環、加強企業國際競爭力的新階段，也將成為全球數據流最大的國家，這意味著我國會出現更多的數據跨境流動。跨境數據在支撐國際經貿網絡、促進數據要素資源共享、推動國際科技合作等方面起到非常重要的作用，而促進跨境數據安全有序流動，成為促進數據要素開放乘數效應的關鍵，也會顯著地促進新質生產力的涌現。

（三）數據要素的作用環節

數據要素會作用于生產環節、流通環節、消費環節與分配環節，實現在這些環節中的數據賦能效應，進而引發經濟全場域的變革，促進新質生產力的實現。數據要素在生產環節的作用發揮會作為消費、流通與分配的基礎。數據要素在消費環節的作用發揮會促進生產的升級。數據要素在流通環節的作用發揮會打通生產需求與消費需求。數據要素在分配環節的作用發揮，能夠建立起合理的價值分配機制，進而能刺激各參與主體的積極性并反作用于數據要素投入，進而促進新質生產力的生成與發展。

1. 生產環節

在生產環節，數據要素的作用邏輯包括生產要素創新、設計研發創新、生產制造協同。數據要素通過這些作用實現了生產環節的賦能效應，進而能促進新質生產力的形成。首先，數據要素能夠引發并刺激生產要素創新。從數據本身作為生產要素來看，就是典型的生產要素創新。早在2020年4 月9 日所發布的《中共中央、國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，就將“數據”與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素并列為要素之一，這是數據作為一種新型生產要素首次正式出現在我國官方文件中。數據要素還會與土地、勞動力、資本、技術等傳統生產要素融合，衍生出新型生產要素的表現形式，更會驅動這些傳統生產要素創新。其次，數據要素能夠促進設計研發創新。在設計研發階段，海量數據要素的介入能夠隨時指引、修訂與校正設計與研發方向，在設計研發各環節中依據數據來進行決策，能夠有效規避經驗性和主觀性指令，避免設計研發導向與現實需求出現偏離。數據要素自身諸多屬性可以降低設計研發活動的諸多成本與風險，大幅縮短設計研發周期，提升設計研發成果的轉化成功率。最后，數據要素能夠驅動生產制造協同。數據要素會在生產制造全鏈條發揮作用，能夠推動制造產業鏈各企業主體的協同作業，也能夠推動企業制定契合自身需求的生產計劃，實現柔性制造，促進在自身的生產制造各環節的協同。借助于各類數字技術，企業能夠在生產制造流程中嵌入各類智能設備，而數據則實現了不同設備間的智能流動與共享，推動了各類智能化生產與精益化制造。

2. 流通環節

在流通環節，數據要素的作用邏輯包括提升流通時效、降低流通成本、優化供應鏈條。數據要素通過這些作用實現了流通環節的賦能效應，進而能促進新質生產力的形成。首先，數據要素能夠提升流通時效。數據要素作用于流通各環節，能夠有效打破傳統流通模式下的數據孤島，通過融合賣家、買家、產品、物流、金融等數據，實現流通過程的流量分配、服務運營數字化，尤其以更快、更精準的速度提煉出有效信息，可以很好地解決流通環節甚至上下游各環節的信息不充分、信息不對稱、信息堵塞、信息鴻溝等問題，由此提升了流通時效。其次，數據要素能夠降低流通成本。數據資源不僅可以海量獲取，而且類型更加豐富且能夠重復使用，這使得數據收集、生成、處理、分析、傳輸等相關成本大幅降低，且邊際成本無限趨向于零，甚至數據在上述有的環節上成本也是趨向于零。當數據要素作為生產要素使用時，那么將會以更低的成本參與到流通環節。最后，數據要素能夠優化供應鏈條。數據要素能夠帶來商品流、物流、信息流的數字化，驅動供應鏈體系朝著數字化、智能化、柔性化方向發展。數據要素的使用可以減少流通中的交易環節，通過整合物流配送鏈條上的各類資源，提升供應鏈各參與主體間的協同效率，進而提升了供應鏈整體的敏捷性與協同性。

3. 消費環節

在消費環節，數據要素的作用邏輯包括精準匹配需求、創新消費場景、提升消費質量。數據要素通過這些作用實現了消費環節的賦能效應，進而能促進新質生產力的形成。首先，數據要素能夠精準匹配需求。隨著我國社會主要矛盾向人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾方向變化，尤其Z 世代消費群體的出現，對于個性化、差異化、體驗式、品質化的消費需求不斷增加，在數字技術驅動下，無論是消費者個體還是組織的消費行為、消費畫像、消費偏好、消費痕跡等數據都能夠被記錄，這些數據的使用能精準地滿足市場消費需求。依托數據要素，尤其借助各類技術工具或平臺的算力資源與數據分析處理能力，可以實時獲取充分的產品信息、市場信息，這些信息又能夠反作用于生產環節，進而促進供給與消費的匹配。其次，數據要素能夠創新消費場景。數據要素的使用為消費者提供了更多更新的消費場景，如跨境網購、直播購物等，依托數據要素及數字技術所生成的各類在線購物載體，消費者能夠隨時隨地實現全球范圍的消費訴求。共享模式、線上線下協同消費模式等改變了傳統的消費方式，催生了各類共享消費行為以及傳統消費行為的創新場景。在數字技術加持下的虛擬消費模式也為消費者提供了沉浸式、個性化的消費場景。最后，數據要素能夠提升消費質量。借助于數據要素來滿足消費者個性化需求，這在一定程度上提升了消費群體的消費品質。數據要素與智能化、智慧化關聯緊密，數據要素的嵌入能夠使得產品與服務更加智能化與智慧化，如智能生活用品、智能出行產品等都為消費者提供了更加便捷、人性化的使用體驗，進而提升了消費者的消費質量。數據要素所衍生出的數據類產品與服務，如在線音樂、在線文學、網絡電視劇電影、電子游戲等為消費者提供了更加豐富、更加多元的數字服務，豐富了消費者的文化娛樂生活。

4. 分配環節

在分配環節，數據要素的作用邏輯包括優化資源配置、增加價值生成、促進價值共享。數據要素通過這些作用實現了分配環節的賦能效應，進而能促進新質生產力的形成。首先，數據要素能夠優化資源配置。數據要素通過與其他傳統生產要素的融合，可以有效驅動各類生產要素從低效使用端流向高效使用端，也會驅動傳統生產要素的創新升級，這就促進了各類生產要素的優化配置。數據憑借其高流動性、低成本性、高效率等特征，作用于其他要素在生產、流通、消費等經濟活動各環節的優化配置以及供應鏈價值鏈各鏈條間的優化組合。其次，數據要素能夠增加價值生成。數據要素提升了勞動生產率，提供了更多的商業機會，這會促進整體價值的生成，從而為參與主體供給了更多的價值。數據要素作用于其他生產要素及經濟活動各環節所發揮的乘數效應，可以為各環節、各主體提供更多的價值生成。數據要素帶來的更多新業態、新產業與新市場都能刺激更多的價值生成。數據要素的嵌入與使用可以創造更多的就業機會與就業崗位，這是更典型與直觀的價值生成場景。最后，數據要素能夠促進價值共享。數據要素的充分使用可以有效解決數字時代的數據鴻溝問題，消除不同地區、不同群體間的數字紅利差距，使全員能夠共享價值。數據要素的非排他性、非稀缺性，決定了其可被重復使用與同時使用，這為分配活動提供了效率的同時更加能兼顧公平。數據在經濟活動各環節的流動與賦能，可以驅動參與主體形成利益共同體，驅動產業鏈價值鏈創新鏈的多鏈融合、跨鏈融合與鏈內融合，促成了更廣范圍、更深維度的價值共同體。

（四）數據要素的作用目標

從生產力三要素層面看，都會受到數據要素的影響，尤其在數據要素乘數效應作用下傳統生產力三要素都會發生質變，此時生產力本身自然會躍升到新的階段，即新質生產力。這是數據要素的作用目標，即生成新質勞動資料、新質勞動對象與新質勞動力。

1. 數據要素顯著地催生了新質勞動資料

第一，數據作為新型生產要素自身會產生賦能效應，這種賦能效應會通過數據生產要素的使用貫穿于經濟活動的全鏈條，這又會推動數據生產要素的創新，從而呈現出數據強關聯的新質生產資料。第二，數據由新技術所引發，這些新技術包括新一代新興技術、生物技術、新能源、新材料、新制造等技術，這些技術是創造新價值的技術，是需要新產業落地的技術，也是新質生產力形成的根基。數據要素會反作用于新技術，對新技術產生新的需求，會進一步推動技術創新，進而會催生出新質生產資料。第三，新質生產工具會隨著數據要素發生作用而不斷被催生，如人工智能、虛擬現實和增強現實設備、自動化制造設備等，這些新質生產工具又是新質勞動資料的重要構成。新質生產工具在數據要素賦能效應的作用下會不斷出現、升級與創新，進而會促進新質生產力的形成。

2. 數據要素顯著地孕育了新質勞動對象

第一，數據自身是新型生產要素，是新質勞動力的構成要素。數據要素作為新質勞動對象會參與到經濟活動各環節，能夠被多主體重復且共同使用，又能夠催生出新商業模式、新經濟場景，會促進新質生產力的生成與發展。第二，數據要素還會作用于資本、土地、勞動力等傳統生產要素，傳統生產要素嵌入數據要素后會呈現數字化轉型，進而成為傳統生產要素的新型形態，從而成為另一類新質勞動對象。第三，數據要素依托數字技術投入經濟活動各環節時，也會孕育出新材料、新能源、新技術等新的勞動對象，除了前面所提到的數據這類非實體形態的新型生產要素外，更會孕育出高端智能設備、尖端生產制造設備等物質形態的新型生產工具。

3. 數據要素顯著地創造了新質勞動力

第一，數據要素會在各類數字技術加持下作用于經濟活動各環節，各參與主體為適應這一趨勢，會增加熟悉先進技術、熟練高端設備、具備新知識的新勞動者。第二，數據要素滲透到新商業模式中，如互聯網平臺、共享平臺等，會激發以數據要素為基礎所衍生的人機協同，從而創造出許多新的組織形態與新的組織學習方式，促進了勞動力素養的提升。第三，數據要素在數字經濟范式下會催生出各類新型職業群體，如類似國內“豬八戒網”及國外“Upwork 網”等零工群體，從而拓展了勞動力邊界。第四，數據要素在數字技術作用下，尤其利用元宇宙等虛擬現實技術，能夠生成各類虛擬人參與到經濟活動中，還能利用ChatGPT 等生成式人工智能技術生成各類數字人參與到各商業場景中。

三、數據要素推進新質生產力實現的現實問題

（一）數據要素有效供給不足制約了新質生產力實現

我國數據要素市場雖已超過千億元規模，數據要素市場整體進入快速發展階段，但仍存在數據要素有效供給不足的現狀，這既包括質的有效供給不足，也包括量的有效供給不足，這就會制約新質生產力的實現。其一，數據要素質量問題仍很突出。由于數字技術迭代更新很快，用于數據收集與處理的各種技術在不斷更新，技術自身帶來的漏洞快速增長，會導致數據質量下降，如數據不完整或存在誤差，接口數據漏傳誤傳，數據清洗算法、轉換算法及加載算法錯誤等，都將嚴重影響數據的真實性、準確性、完整性、一致性和及時性等，進而會影響數據分析和決策的準確性與有效性。其二，公共數據開發不充分。公共數據具備基礎性、權威性及通用性特質，能夠成為其他很多行業數據產出的基礎，但公共數據存在有效開發不充分的問題。如有些地方會把公共數據界定為國有資產，并未對其他組織進行數據授權，這就增加了一些民營企業使用公共數據的門檻與難度；有些公共數據不被社會公眾和市場主體所需要，且由政府部門開發的數據也僅供少數企業使用。其三，數據資源尚未有效開發。當前很多組織尚未摸清其所擁有的數據資源底數，許多行業數據資源較為混亂，數據難以從資源變為有價值的資產，導致數據資源并未得到有效開發。其四，產業數據分布不均衡拉大了數據鴻溝。我國當下許多重要領域的高質量數據處于壟斷狀態，如互聯網、金融、電信、交通等行業數據多被一些頭部企業所占據，產業鏈上下游的中小微企業難以獲取并利用這些產業數據，這就加大了數據主體間的數據鴻溝，阻礙了大量中小微企業創新。

（二）數據要素市場化緩慢制約了新質生產力實現

數據要素作用的充分發揮需要數據要素市場化，然而我國數據要素市場化發展緩慢，嚴重制約了新質生產力的實現。其一，數據要素確權問題突出。數據要素多主體的特性導致了數據權利沖突也呈現出多主體與多樣性，這就造成數據要素資產屬于誰、誰可以使用、收益由誰來分享都成為難題。此外，數據要素市場數據持有權、使用權與經營權不清晰，也造成了數據要素確權難。當下，我國數據要素市場存在不同場景下個人、企業、政府等數據要素歸屬及其收益等的治理仍在探索階段，權屬不清加大了數據要素確權的難度。其二，數據要素定價問題突出。數據定價是數據要素市場化的前提，而數據要素仍面臨定價難的問題。數據要素自身的復雜性導致其很難被計量，進而影響到對數據價值的度量，再加上數據權利主體較多導致其權利難以歸屬，數據交易方式差異化導致數據場景難以量化，數據估價指標不統一導致數據質量標準無法統一，再加上數據要素供需關系不匹配、數據要素市場發育不健全等因素疊加，最終造成了數據要素定價難的現狀。其三，數字基礎設施建設仍問題突出。我國數字基礎設施建設雖取得了較大的成績，但因數據基礎設施建設投資巨大，加之數字技術迭代飛快、數據安全與隱私保護不健全、數字鴻溝現象突出，導致我國數字基礎設施建設覆蓋不全面、區域發展不協調、應用不充分，進而會影響到數據的采集、流通、使用等，造成數據要素市場化不足。其四，數據要素市場尚未形成全國統一大市場。雖然我國各地的數據交易所、數據交易中心紛紛設立并運營，但更多是政府主導為主的模式，同質化競爭現象更加突出，又因不同地區規制體系不同，數據場內交易與場外交易尚未實現交互，數據要素交易機制仍不成熟，造成仍未形成全國統一的數據交易市場。其五，數據跨境流通問題突出。數據要素跨境流動仍是重災區，其問題更加凸顯，這不僅體現在不同國家數據流通標準與要求不同進而導致監管體系不同，也體現在不同數據持有方的數據保護能力不同、數據跨境流通的適用法律不同，這就會加大數據要素跨境流通的難度，甚至會帶來跨境數據流通的諸多潛在風險。

（三）數據型科技創新不足制約了新質生產力實現

新質生產力是以科技創新為主導的，而數據要素也是由科技創新所推動的。但是我國數據領域的科技創新、數據牽引的科技創新以及數據與產業的深度融合都存在諸多堵點，制約了數據要素資源稟賦對生產活動的影響，也制約了推動新質生產力實現的數據要素的創新動能。其一，核心數字技術關鍵領域創新能力不足。數字技術層面關鍵領域創新能力仍不足，核心數字技術與第三方服務供給偏弱，技術“卡脖子”問題仍很突出。如我國核心元器件、操作系統等領域的技術研發與工藝制造都落后于國際先進水平，面向數字技術服務的第三方資源不多且整體實體偏弱，現有的軟件、云計算、大數據等各類服務商良莠不齊且行業標準缺失，導致中小型企業服務需求的滿意度偏低。其二，科技創新體系數字化水平不高。我國科技創新體系數字化建設任重而道遠，不僅存在科技創新體系數字化應用率不高的情況，而且科技創新主體之間的數據屏障與數據割裂現象嚴重，導致科技創新主體之間數字鴻溝越來越大、數字孤島現象越來越突出，阻礙了數據深層次的價值開發與利用以及跨主體的協同效應，進而會制約科技創新以及新質生產力的實現。其三，數據要素融入前沿科技創新領域難度較大。目前看，數據要素難以融入代表新質生產力的前沿科技創新領域，導致對未來產業、新興產業發展的賦能效應不能充分釋放。數據要素多以原始形態散落在數字空間里，尚不能被及時、合規、有效地收集與開發；很多數據要素型企業主營業務卻非數據產品，且對數據要素研發投入力度較小，減少了數據要素融入前沿科技創新的機會。其四，數據要素與實體經濟融合程度不高。數字技術、數字經濟與實體經濟融合雖是近幾年的重點工作且取得了一定的成績，但“數實融合”仍需進一步深耕與強化，尤其表現在數據要素與實體經濟融合層面。我國產業數實融合呈現“三二一”產逆向滲透趨勢，如2022 年，第一、二、三產業數字化滲透率分別為10.5%、24.0%與44.7%，第一、二產業數實融合程度嚴重落后于第三產業且水平偏低。此外，還存在各行業數字化覆蓋程度不均衡、各地區產業數字化程度不均衡等現狀。這會導致新興產業培育、傳統產業升級的鏈條受阻，進而制約著新質生產力的實現。其五，實體經濟企業數字化轉型仍有很大空間。我國實體經濟企業數字化轉型仍不到位且成功率也不高。許多實體經濟企業存在不想轉、不愿轉、不敢轉、不會轉的情況，尤其很大比重的中小微企業數字化轉型進展緩慢，數字技術應用程度不高（張夏恒，2020）。實體經濟企業的數字化、網絡化、智能化程度普遍不高，產業互聯網應用程度很低，造成了實體經濟企業的數據資源存量不大、應用水平不高、應用場景較少，進而制約著新質生產力的實現。

（四）數據要素規范化偏弱制約了新質生產力實現

我國數據要素的生產、流通、交易、分配及治理等方面存在標準不統一、不完善、不規范、不健全的問題，還存在諸多的規則、制度、法律等缺失的情況。這就導致數據資源諸多顯性與隱性問題層出不窮。其一，數據要素市場基礎規范問題頗多，這主要涉及到數據要素生成的標準、數據要素定價依據與標準、數據要素確權依據與標準、數據要素資產認定的依據與標準等等。這些基礎規范如不能完善與統一，將會嚴重制約著數據要素各環節的活動。其二，數據要素流通機制仍未健全。數據要素資源化、資產化等仍未有效完成，數據資源各類基礎規則有限，導致數據要素流通難以制定明確的規則。此外，數據流通安全風險、數據技術標準接口問題、數據管理部門權責界定不清等因素，導致不同地區、不同行業、不同部門的數據開放與共享阻力很大，這又會影響到數據要素流通規制的建立與完善。其三，數據要素配套法律法規不健全。我國雖已出臺《網絡安全法》《國家密碼法》《數據安全法》《個人信息保護法》等基本法律法規，但現行法律法規多從保護與監管角度出發，突出對數據的規范使用與隱私保護等方面，尚未針對數據要素的流通形式、市場準入、市場監管等方面給予清晰的法律界定，導致數據要素法律體系尚不完善、數據流通監管不足等問題。此外，關于數據要素相關的司法、執法工作仍需進一步強化。其四，數據要素市場監管體系不完善。除了數據要素相關法律體系仍有待健全外，關于行業自治、組織自律方面的規范體系較為缺失。而且，數據要素市場監管部門職能、監管條例等仍存不足，導致監管依據零散、監管部門力量薄弱且職能分散、監管部門協同不足，難以形成有效的監管。此外，數據要素跨行業、跨地區、跨國別流動也因這方面監管體系的缺失導致監管難度更大。

（五）數字勞動力供給乏力制約了新質生產力實現

數字技術的發展與應用會對傳統勞動力市場產生替代效應與擠出效應（張夏恒，2023），而且我國數字勞動力面臨有效供給不足的問題，這會導致新質勞動力的培育與供給面臨很大的壓力，導致數據要素發展乃至新質生產力的培育都會出現匹配的勞動力短缺問題。其一，數字技術及數據要素會沖擊現有勞動力市場，引發傳統勞動力的技術性失業風險。數字技術的應用對那些準入門檻低、勞動技能要求不高、重復性勞動屬性強的崗位與工種產生顯著的替代效應，進而導致這類傳統勞動力市場的萎縮，出現了機器換人的風險，也直接或間接地破壞了傳統勞動力市場；此外，數據要素作為新型生產要素，會提升對傳統勞動力的技能需求，這會導致那些無法及時學習與提升新知識、新技能的勞動力群體的失業問題。其二，數字勞動力市場需求增長極快，會從需求層面拉大數字勞動力供給缺口。數字技術與數據要素的應用與推廣，會快速推動數字經濟發展，由此會快速引發對數字勞動力市場需求的暴增。如自然語言處理、機器學習等與數字技術緊密相關的天生數字化職業，頁面產品、數據產品相關崗位等數字技術賦能的傳統職業，帶貨主播、電商選品、新媒體培訓等數字技術應用帶來的衍生類職業。據《產業數字人才研究與發展報告（2023）》對互聯網、智能制造、人工智能等11 個重點產業的數字人才的調研發現，數字人才在11 個產業中都存在很大規模的短缺。其三，數字勞動力市場出現量與質的雙重供給困境。快速增長的數字勞動力需求與有限的數字勞動力供給形成顯著的反差，數字勞動力培育速度慢、傳統勞動力更新也不快，這就會造成數字勞動力缺口持續擴大和供需不匹配的局面。中國信息通信研究院發布的《數字經濟就業影響研究報告》指出，2020 年中國數字化人才缺口接近1 100 萬。數字勞動力的質與量的雙重短缺反映出我國數據要素尚未能與勞動力深度融合，難以匹配新質生產力的大規模高素質勞動力需求。其四，現有教育水平和結構與數字勞動力市場需求不匹配。從我國目前的教育水平與結構來看，現有勞動力教育水平與數據要素發展與勞動力教育水平的需求不匹配，高校專業設置、課程設置、授課教師新知識儲備、實訓資源等都具有一定的滯后性，即便能根據實際勞動力素質需求來更新，還是遠落后于數字技術及數據要素的迭代更新速度。社會職業教育同樣面臨這些方面的問題，更會缺少培訓的系統性與長周期性，也不能有效滿足勞動力市場對新知識、新技能、新素養的數字勞動力需求。其五，數字勞動力呈現出不均衡發展狀態。從數字勞動力現行分布情況看，存在產業、地區間的不均衡狀態，如數字勞動力多集中在第三產業，在第一、第二產業的比例較低；數字勞動力多分布在東部沿海經濟發達城市與地區，中西部地區的數字勞動力存量偏小。

四、數據要素推進新質生產力實現的路徑

無論數據要素還是新質生產力，仍處于出現的初始階段，尤其新質生產力更是一個新興事物，這就決定了它們不僅在理論層面，更在實踐層面需要系統舉措加以推動，也需要多維度的政策進行保障。因此，有必要從發揮數據要素作用的視角，提出一系列建議與措施，以期能夠加快推動數據要素健康發展，并能更有效地推動新質生產力的涌現。

（一）加強數據要素市場開發，完善數據資源供給體系

數據要素市場開發是非常必要的，也是數據要素賦能效應發揮的前提條件。然而，目前我國數據要素市場開發進程仍有待推進，這會導致我國數據要素的供給不足，進而會影響到數據作為新型生產要素的作用發揮。這是數據要素賦能效應推動新質生產力涌現的基礎與核心，這就需要從數據基礎設施、公共數據開放、數據要素主體層面著力，來完善數據資源供給體系。

首先，加快數字基礎設施建設。發揮數據要素賦能效應來推動新質生產力的生成需要加快數據要素的生成與供給，而數據要素的生產需要匹配的數字基礎設施，只有匹配的數字基礎設施設備才能為數據要素的生成提供場所與工具。因此，需要加快推進包括信息通信技術、大數據、云計算、物聯網、人工智能等數字基礎設施建設，為數據要素的生產與供給提供必要的技術支撐與硬件保障。除此之外，還需要優化云平臺、超算中心等算力基礎設施的布局，這些基礎設施不僅能夠為各類數字技術提供支撐，還能夠促進數據要素的生成。因此，應加快東數西算工程，構建區域協同、功能完備的數字基礎設施體系。

其次，提升公共數據開放數量與質量。公共數據作為數據要素的重要構成部分，是數據要素中基礎性、公益性、通用性、權威性很強的數據類型，也是推進數據要素賦能效應發揮的有機構成與重要推手。鼓勵在科研、文旅、交通、商貿等領域建設行業共性數據資源庫，通過完善數據采集、存儲、處理、分析、共享、監管等環節的資源配置，確保公共數據資源庫的完整、準確與可靠。有序探索、適度推進公共數據的授權運營，鼓勵第三方合理地對公共數據進行挖掘與利用，進而提升公共數據資源庫的利用水平與效率，擴大公共數據資源庫的受眾群體與覆蓋面。

最后，激發龍頭企業科技創新主體價值。前沿新興技術與顛覆性技術是數據要素的核心領域，也是驅動數據要素創新發展的關鍵。企業作為經濟活動中最活躍的主體之一，不僅對科技創新具有很高的敏感度，也具有更強的動力進行科技創新以及成果應用。前沿新興技術與顛覆性技術的研發與應用對于資金、技術的要求很高，比較適合龍頭企業，既包括一些國有企業，也包括一些民營互聯網企業等。要通過一系列激勵政策引導頭部企業加強基礎性研究，并鼓勵其探索面向應用層面的共享、協作與開放機制，以統籌數據要素的創新驅動作用。

（二）推進數據要素市場化，完善數據要素流通體系

數據要素市場的開發離不開數據要素市場化，而且只關注數據要素市場開發是不夠的，更需要在數據開發之后能夠在市場中自由、有效地流通，這樣才能發揮出數據要素的價值。提高數據要素市場化建設水平，是釋放數據要素價值的關鍵舉措（喬晗等，2023）。數據要素市場化進程仍不很理想，這取決于諸多因素，如數據要素的定價、確權、資產評估，以及數據要素交易平臺與市場體系等。因此，需要從這些維度出發，制定并實施相應的舉措，以此來完善數據要素流通體系。

首先，建立數據要素市場化基礎標準。數據要素市場化并非一蹴而就，需要做好數據的確權、定價、資產評估等基礎性工作。然而，數據要素仍未如傳統要素那樣已經具備成熟的市場化基礎標準，這就需要加快建立健全數據要素的確權、定價及資產評估等基礎性標準。探索數據要素權屬劃分、交易規則等數據確權依據，盡快出臺適合市場需求的數據要素定價模式及價格交易工具，以及公共數據、企業數據等不同類型數據資產統計、核算、入表等標準，使得數據要素市場化的基礎條件清晰明確。

其次，穩步推進數據交易所等平臺建設。數據要素市場化的健康推進離不開數據交易場所與交易平臺，這是確保數據要素高效安全流通的保障。我國已建成和在建的各類數據交易所已有一定規模，上海、深圳等頭部數據交易所的數據要素交易也達到一定規模。在有序推進、合理規劃數據交易所等平臺布局與建設之外，更應探索出適宜的數據交易平臺管理與運作模式，這是推動數據要素市場化長期健康發展的基礎性保障。除了數據交易所形式外，還可以在有條件的省份試點組建國資及民資的數據集團，從事本區域公共數據運營、數據產業投融資等事宜，形成與數據交易所互補協同的效應。

再次，加快完善數據要素交易市場體系。我國數據交易市場建設取得了一定的效果，但仍未形成多層級數據交易市場體系，尚無法適應快速增長的數據要素發展需求。因此，建議加快完善多層次數據要素交易市場體系，由多重市場維度構成。具體表現為國家層面建立全國統一的數據要素市場，配合有條件的重點地區建設區域數據交易中心；鼓勵企業主導型的場外數據交易市場與政府主導的場內數據交易市場協同發展；有序構建一級數據要素市場與二級數據要素市場合理競爭的兩級數據要素市場；統籌規劃與試點綜合數據要素市場與專業數據要素市場的發展。

最后，試點建設數據要素跨境市場。數據要素跨境流動日趨頻繁帶來了數據要素跨境交易的需求，這就需要加快制定、試點并推廣契合我國數據跨境流動的“中國方案”，以打破數據跨境流動規則上的歐美主導局面。我國要加快試點數據要素跨境市場的建設，選擇一些試點領域開展數據跨境流動安全管理試點，探索建立離岸數據交易平臺，研制核心行業的數據跨境交易方案。通過這些舉措，在促進數據跨境流動暢通的同時，還能夠確保數據跨境流動的安全，并能夠在數據跨境流動所驅動的開放乘數效應中發揮出中國力量。

（三）加快數據規則規范構建，完善數據資源保障體系

數據要素生產后，除了需要加快其市場化發展外，更需要確保數據要素市場及其應用的合法化、合規化、健康化，這就需要加快數據規則規范的構建，尤其應圍繞數據要素相關法律體系、數據要素市場規則體系、數據要素治理監管體系等方面建立、健全配套的規則與規范體系，以此來完善數據資源保障體系。

首先，健全數據要素配套法律體系。立足于現行的《網絡安全法》《國家密碼法》《數據安全法》《關鍵信息基礎設施安全保護條例》《個人信息保護法》等法律制度，積極探索與數據產權、數據要素流動和交易、數據要素收益分配、數據要素治理等相關的法律制度，同時細化與之相關的司法適用，理清數據要素相關合規公證、算法審查、侵權認定等規則。通過加強數據要素相關的立法工作，建立健全數據要素配套的法律法規，做到數據要素領域能夠有法可依。

其次，完善數據要素市場規則體系。盡快制定并完善數據采集、存儲、加工、流通、交易等數據要素全鏈條的配套標準，為數據要素的流通與交易提供標準化的依據。建立統一標準的數據登記存證標準、分級分類標準、認證管理標準，并制定數據接口、格式等軟硬件的通用標準，協同推進行業標準制定，為數據要素市場發展提供規范性保障。完善數據要素市場規則體系，使其成為數據要素配套法律體系的有益補充。

最后，強化數據要素治理監管體系。以政府監管、行業自治、主體自律的多元協同治理體系來加強對數據要素市場的監管。在數據要素市場相關標準、規則及法律體系下，構建覆蓋數據要素交易全流程的治理監管體系，完善數據要素及其關聯要素的聯動治理監管機制，積極探索數據跨境流動的治理監管規則。此外，司法機構、執法機構依據各類相關的法規制度，加大數據要素領域違法違規事件的整治懲治，加快構建競爭有序的數據要素市場環境。

（四）加快數據高質量人才培育，完善數據要素人才體系

數據要素賦能效應的體現需要人才的支撐，高質量人才也是推動科技創新的基礎與核心。只有加快數據高質量人才的培養，才能夠推動科技創新，促進數據要素的生成與應用，進而推動新質生產力的形成與發展。這就需要圍繞高等院校建設數據要素相關專業開展人才培養、產學研協同培育應用型人才、立足職業培訓與學習提升人才素養等方面展開相應工作，以此來完善數據要素人才體系。

首先，支持高等院校建設數據要素相關專業開展人才培養。充分發揮高等教育在數據高質量人才培養方面的引導與基礎作用，結合數據要素發展趨勢，鼓勵高等院校開設與大數據、云計算、人工智能、智能制造等相關的學科專業，尤其通過面向碩士生、博士生及博士后人才培養工作的傾向，加大數據要素相關高端人才的培養與供給。此外，鼓勵相關高等院校優化數字技術及數據要素相關課程設置，加快、加大數據高質量人才的輸出。

其次，積極推進產學研協同，加快培育應用型人才。在高等院校對數據要素人才進行相關理論教育的同時，還要加強各類人才的實踐能力培養。鼓勵數據相關企業積極參與高校人才培養，引導企業建立產學研實習實訓基地、校企合作項目，借助產業學院、產教共同體、創新創業比賽、企業導師制等方式，促進產教融合、科教融合、產教研協同育人，加快數據應用型人才及高水平職業人才的培育。此外，還要加強職業院校在數據要素相關人才培養方面的作用發揮，尤其針對國家“雙高”職業院校，應積極鼓勵其開設社會所需、企業所需的數據要素相關專業，以加快職業人才培養。

最后，注重職業培訓與學習，不斷提升人才素養。在知識化時代，新興數字技術及其帶來的新模式、新業態層出不窮，這就對數據要素類人才提出更多的要求。因此，應及時跟進國內外各領域、各行業、各產業的新興技術與前沿數據資訊，借助社會培訓機構、企業內部培訓部門，根據業務需要開展有組織的培訓與學習，推動數據要素行業從業人員與時代知識體系及現實技術體系的緊密結合，進而打造出終身學習的職業教育機制，不斷提升從業人員的素養。

五、結論

習近平總書記提出的新質生產力，為我國在新發展階段打造經濟發展新引擎、增強發展新動能及構建國際新競爭優勢提供了重要指引與戰略方向。數字經濟已成為大趨勢，數字技術與數字經濟帶來的數據要素發揮著越來越重要的作用，而數據要素賦能效應也會更加凸顯。數據要素與新質生產力具有一脈相承的態勢，如何發揮出數據要素賦能效應對于新質生產力的生成與發展至關重要。數據要素的加速發展不僅會改變當下及未來的生產生活方式，也會在產業變革中發揮著舉足輕重的作用。數字技術不斷發展與應用，尤其新一代數字技術不斷迭代帶來更多的變革效應，由此會進一步推動數據要素的價值釋放，更會成為推動新質生產力發展的強大動力。所以，如何發揮出數據要素賦能效應，并作用到新質生產力的生成與發展，是一個緊急且重要的話題。在這之前，理清數據要素賦能效應如何作用到新質生產力是重要前提，即要盡快解構數據要素賦能效應促進新質生產力的邏輯。這是本文的研究重點，也是本文研究的價值所在。數據要素首先是一種新型生產要素，這已得到了普遍認可，這一新型生產要素會產生出新的發展動能，能夠成為催生新產業、新模式與新動能的重要要素。數據要素除了自身發生作用外，更能夠通過與技術、土地、資本、勞動力等其他傳統生產要素融合來推動這些生產要素創新發展，而這些生產要素也會作用于各類生產活動，從而發揮出價值創造的效能。無論是數據要素作為新型生產要素，還是融合于其他生產要素，都能夠深入地滲透到生產、流通、消費、分配這些社會生產過程的各環節，并在這些環節發揮出數據要素的乘數效應，加速各環節的價值生成與倍增。數據要素不僅會在國內市場發生流動，更會隨著經濟全球化、產業鏈跨國化而產生更多的數據跨境流動，這就使得數據要素不僅能夠在國內發揮出數據乘數效應，更能夠發揮出開放乘數效應。從這些維度看，數據要素賦能效應是無處不在的，也與經濟活動有著全方位、全層面的關聯與影響，進而能夠顯著地催生新質勞動資料、孕育新質勞動對象、創造新質勞動力。新質勞動資料、新質勞動對象與新質勞動力又是新質生產力的典型體現，這就表現出了數據要素賦能效應在推動新質生產力涌現中的積極效用與重要價值。通過這些維度的解構，能夠夯實數據要素對新質生產力的促進作用，也能夠佐證數據要素賦能效應在新質生產力生成與發展中的作用體現。因此，要重視與加快數據要素的發展與應用，除了推動數據要素這一新型生產要素的作用發揮，還要積極發揮數據要素與其他傳統生產要素的融合作用；還要重視與加快數據要素對于新質生產力發展中的作用發揮，以此來進一步推動新質生產力的發展。基于此，本文建議加強數據要素市場開發，以此來完善數據資源供給體系；推進數據要素市場化，以此來完善數據要素流通體系；加快數據規則規范構建，以此來完善數據資源保障體系；加快數據高質量人才培育，以此來完善數據要素人才體系。通過這一系列具體措施的實施，能夠顯著地促進數據要素賦能效應的發揮，尤其將其作用于新質生產力發展中，更好地推進新質生產力的涌現。