數據要素價值化驅動新質生產力培育路徑探究

摘 要：首先，本文介紹了數據要素價值化對新質生產力影響的理論分析，指出數據要素的流動和交易能夠推動產業轉型升級、提高生產效率和產品質量、增強創新能力與競爭力。其次，本文分析了遼寧省數據要素資源概況及價值化實踐案例，指出遼寧省在數據資源豐富度、數據質量與管理及數據應用潛力等方面具有優勢，并提供了遼寧省數據要素價值化實踐案例。再次，本文強調了遼寧省在數據要素價值化過程中面臨認知不足、流通與共享機制障礙、數據安全與隱私保護難題等挑戰。從次，本文展望了數據要素價值化驅動新質生產力培育路徑，提出數據驅動的生產效率提升策略、數據賦能產業轉型升級模式和數據促進創新創業機制。最后，本文探討了完善數據要素資源布局與管理體系、構建數據共享與開放平臺、強化數據安全與隱私保護措施等對策與建議，以供參考。

關鍵詞：數據要素；新質生產力；區域經濟；政務數據；改制重組

中圖分類號：F062.4；F270.7 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）06（b）--04

1 引言

1.1 研究背景與意義

隨著數字化時代的來臨，數據作為新型生產要素，在推動經濟發展、優化資源配置、提高生產效率等方面發揮著至關重要的作用。遼寧省作為東北地區的重要省份，其數據要素價值化的實踐對促進區域經濟發展具有典型的示范作用。

遼寧省作為數據要素價值化探索的先行區域，其實踐案例充分展示了數據驅動新質生產力培育的巨大潛力。通過數據要素市場建設，遼寧省不僅促進了數據資源的流通與優化配置，還為新質生產力的孕育提供了沃土。政務數據共享交換平臺的建設提高了政府服務效率與決策科學性，同時為企業與高校合作開展數據科學研究鋪平了道路，推動了產業創新和人才培養。這些實踐不僅為遼寧省乃至全國提供了寶貴經驗，還預示著數據要素將成為未來經濟社會發展的新引擎。建議進一步深化數據要素市場化改革，完善數據交易與流通機制，加強數據安全保護，從而充分發揮數據要素在驅動新質生產力培育中的核心作用。

1.2 研究目的與問題提出

在數據要素價值化的內在機制方面，本文將圍繞數據要素的定義、分類、價值評估及實現路徑等方面展開深入探討。通過揭示數據要素價值化的內在邏輯，本文旨在為遼寧省數據要素價值化提供理論支撐和實踐指導?；诖耍疚膶⒔Y合遼寧省數據要素價值化的實際情況，分析其潛在的優勢和挑戰。通過分析遼寧省與其他地區在數據要素價值化方面的差異，提出針對性的提升策略，以期提高遼寧省數據要素的價值創造能力和利用效率。

2 數據要素價值化與新質生產力理論基礎

2.1 數據要素價值化定義與內涵

數據要素價值化作為數據資源轉化的高級階段，其重要性隨著大數據和數字化轉型的興起而日益凸顯。這一進程關乎數據資源的有效利用，直接關系到經濟發展的活力與科技創新的潛力。

通過對數據資源的深入挖掘、利用和保護，實現數據價值的轉化和增值。在此過程中，數據資源被轉化為具有經濟價值的資產和資本，為經濟發展注入新的活力。

數據要素價值化的內涵則涵蓋從數據收集到處理、分析、共享和交易的完整環節，這一系列環節構成了數據資源轉化的完整路徑，每個環節都需遵循科學的方法和規范，以確保數據資源轉化的準確性和有效性。通過這一內涵的實現，數據資源得以在經濟發展、產業升級、科技創新等方面發揮重要作用，推動社會進步和經濟發展。

2.2 新質生產力概念及特征

新質生產力概念是近年來學術界和實務界廣泛關注的話題，其內涵豐富、影響深遠。新質生產力是指在信息化、智能化、綠色化等新時代背景下，運用新技術、新模式、新業態等方式，提高生產效率和服務質量，推動經濟發展的新型生產力。這種生產力的出現，標志著人類在生產力發展史上邁出了新步伐，對經濟社會發展產生了深遠影響。

新質生產力具有創新性強、附加值高、可持續性好等優點。創新性強體現在新技術、新模式、新業態的不斷涌現，為經濟社會發展注入了新的活力；附加值高則體現在新質生產力能夠提高產品的技術含量和附加值，推動產業轉型和升級；可持續性好則體現在新質生產力能夠減少資源消耗和環境污染，實現綠色、低碳的生產模式，為經濟社會的長期發展奠定堅實的基礎。

2.3 數據要素價值化對新質生產力影響的理論分析

在推動產業轉型與升級方面，數據要素的流動和交易能夠加速傳統產業向數字化、智能化方向的轉型進程。通過數據要素的匯聚和共享，企業可以更加便捷地獲取市場需求、優化生產計劃和資源配置，從而實現產業協同發展。數據要素交易模式多樣化和高效性，為產業鏈上下游企業提供了更加便捷、安全的合作機制，促進了產業的快速轉型與升級。

在提高生產效率和產品質量方面，數據要素的價值化應用能夠顯著提升生產過程的自動化和智能化水平。通過深度挖掘數據要素中的信息，企業可以更好地了解市場需求、優化產品設計、提高生產效率，從而降低生產成本。數據要素的應用還可以幫助企業實現精準的市場預測和客戶需求響應，提高產品質量和客戶滿意度。

在提高創新能力與競爭力方面，數據要素價值化有助于推動科技創新和人才培養。通過數據要素的匯聚和共享，企業可以更加便捷地獲取最新的科技信息和人才資源，提高創新能力和競爭力。數據要素的應用還可以為企業帶來新的商業模式和增長點，推動其可持續發展。

3 遼寧省數據要素價值化現狀分析

3.1 遼寧省數據要素資源概況

數據資源豐富度方面，遼寧省作為東北地區的重要省份，擁有豐富的數據資源，涵蓋經濟、社會、文化等多個領域。這些數據的來源廣泛，既包括政府部門和企事業單位的公開信息，涵蓋互聯網、物聯網等現代信息技術的應用。這些豐富的數據資源為遼寧省在數字化轉型和經濟發展上提供了堅實的基礎。

數據質量與管理方面，遼寧省注重數據治理和數據標準化，通過加強數據治理、推進數據標準化和共享開放等措施，數據質量得到顯著提高。遼寧省應積極加強數據安全管理，確保數據不被泄露和濫用。這些措施為遼寧省在數據資源的管理和應用上提供了有力保障。

數據應用潛力方面，遼寧省的數據資源在應用中展現出巨大潛力。通過深度挖掘數據資源，可以發現更多有價值的信息，為經濟發展、社會治理、文化傳承等方面提供有力支持。例如，大數據分析可幫助企業精準把握市場需求和客戶需求，提高運營效率和市場競爭力；數據挖掘和人工智能等技術可輔助政府優化決策和管理，提升社會治理效率和文化傳承水平。

3.2 遼寧省數據要素價值化實踐案例

在數字化轉型浪潮的推動下，遼寧省政府及企事業單位積極響應，通過創新技術應用、優化業務流程、提高生產效率，將大數據資源轉化為推動經濟社會發展的強大動力。

政府部門在數據要素價值化方面展現出顯著的引領作用。遼寧省政府部門高度重視數據資源的開發與利用，通過建設大數據平臺、開展數據分析應用等方式，推動數據資源向生產力轉化。以城市交通流量優化為例，某政府部門利用大數據技術對城市交通流量進行實時監測與分析，通過調整交通組織、優化路網布局等措施，有效緩解城市交通擁堵問題，提高城市交通效率。

企事業單位在數據要素價值化方面取得了顯著進展。遼寧省的企事業單位紛紛引入大數據技術、建設數據中心，通過深度挖掘數據資源，提高生產效率和服務質量。某知名科技企業利用大數據技術對生產流程進行優化，通過精準預測市場需求、合理調配生產資源等方式，降低了生產成本、提高了生產效率。

第三方機構在數據要素價值化方面發揮了重要作用。遼寧省的第三方機構通過提供數據分析、數據挖掘等服務，為政府部門和企事業單位提供了有力支持。某第三方機構利用大數據技術分析消費者行為，為某企業提供了精準的市場營銷策略，幫助企業實現精準的市場定位和目標客戶獲取。

3.3 遼寧省數據要素價值化水平評估

價值化程度方面，遼寧省整體表現出色。以稀貴金屬數據共享平臺為例，該平臺服務多家龍頭企業，支撐新建和升級示范線，產生了顯著的直接經濟效益。文物數據資源平臺也取得了突出成果，通過采集匯聚文物數據資源，拓展了文物數據應用場景，提升了文物保護與展示效果。

遼寧省在數據共享開放程度和數據安全方面存在短板。數據資源的有效利用需要建立在充分共享和開放的基礎上，遼寧省在這方面的推進力度有待加大。隨著數據要素的不斷增長，如何確保數據的安全性和隱私性，是遼寧省面臨的重要挑戰。

4 遼寧省數據要素價值化面臨的挑戰

4.1 數據要素價值化認知與重視程度

數據要素價值化方面，遼寧省的認知相對有限，主要體現在企業和機構尚未充分認識到數據作為重要生產要素的潛力與價值。數據要素市場化與開放共享程度較低，數據要素權屬不明、價值不清等問題仍然存在，在一定程度上制約了數據要素價值的釋放。

重視程度方面，遼寧省在推動數據要素價值化方面的重視程度相對較低，主要體現在缺乏針對性的政策支持和措施，導致數據要素價值化的發展缺乏有力的推動。由于重視程度不足，數據要素價值化的發展進程相對緩慢，難以滿足當前社會對數據要素價值化的迫切需求。

4.2 數據要素流通與共享機制存在障礙

遼寧省數據要素流通面臨諸多挑戰。由于數據格式不統一，各業務部門在數據交換時通常需要進行大量的人工處理，既增加了工作負擔也降低了數據流通效率。數據標準不一致是遼寧省數據要素流通的一大難題。不同部門、不同行業之間的數據標準存在差異，導致數據難以進行準確對比和分析。數據互通互操作性不強也是制約數據要素流通的重要因素。各部門之間的數據交換通常需要通過復雜的中轉流程，導致數據交換的實時性和準確性無法得到保障。

共享機制缺失方面，遼寧省在數據要素共享方面存在明顯不足。由于數據資源分散，各部門之間的數據交換通常存在壁壘，難以實現真正的數據共享。孤島化現象嚴重也是遼寧省數據要素共享面臨的一大難題。由于各部門之間的數據交換通常缺乏統一的規劃和協調，各部門之間的數據存在重復、缺失或不一致等問題，嚴重影響了數據的共享和有效利用。

4.3 數據安全與隱私保護難題

在數據要素價值化過程中，數據安全與隱私保護是不可忽視的重要問題。遼寧省在數據要素領域面臨的安全挑戰和隱私保護難題，已成為制約其數據要素價值化進程的關鍵因素。

數據安全方面，遼寧省數據要素面臨著一系列嚴峻的安全挑戰。數據泄露是其中最為常見和嚴重的問題。一旦數據被泄露，就可能導致巨大的經濟損失和隱私侵犯。數據篡改也是數據安全的一大隱患。惡意攻擊者可能通過技術手段對數據內容進行修改，以獲取不正當利益或破壞市場秩序。數據丟失則是數據安全領域不可忽視的問題。由于技術或管理疏忽，數據可能丟失，給數據要素的價值轉化帶來潛在損失。

隱私保護方面，遼寧省在數據要素價值化過程中需妥善處理數據隱私保護問題。隱私保護法律法規的完善和技術手段的提升是保障用戶隱私權益的關鍵。目前，遼寧省在隱私保護方面的法律法規尚不完善，技術手段也相對有限，導致用戶隱私信息被泄露或濫用的風險增加，影響了公眾對遼寧省數據要素價值化的信任度和參與度。加強隱私保護法律法規的制定和執行力度，提升技術手段的先進性和有效性，是遼寧省數據要素價值化進程中必須重視和解決的問題。

5 數據要素價值化驅動新質生產力培育路徑

5.1 數據驅動的生產效率提升策略

在制造業中，生產效率的提高是增強企業競爭力的關鍵。方大特鋼通過數據驅動策略，實現了生產效率的顯著提高，為其他制造業企業提供了有益的借鑒。

方大特鋼通過多套探測儀表和微站實時采集污染物數據，提高環保治理設施的數據集成與系統控制能力。這種智能化的數據收集與分析方式，使得企業能夠精確掌握生產過程中的各個環節和細節，為后續的流程優化提供了堅實的基礎。通過對生產數據的深度挖掘，方大特鋼發現了一些潛在的問題，并采取針對性的措施進行改進，從而實現了生產效率的顯著提高。

方大特鋼通過數據分析發現生產過程中的浪費和損耗，并采取有效措施進行降低，這種基于數據的優化方式，使企業能夠精準地控制生產成本、提高盈利能力。方大特鋼還通過引入先進的生產技術和設備，不斷提高企業的生產效率和產品質量。

5.2 數據賦能產業轉型升級模式

（1）工業互聯網發展：工業互聯網作為工業數字化轉型的重要載體，通過實現設備連接、數據共享和流程優化，能夠顯著提高產業整體效率。在工業互聯網的支撐下，企業可以跨越地域和國界的限制，實現全球資源的優化配置。通過實時采集和分析生產數據，企業可以精準預測市場需求、優化生產流程、提高生產效率。工業互聯網還能實現產業鏈的上下游協同，促進資源的循環利用，降低生產成本。

（2）智能化改造：智能化改造是提高產業競爭力的關鍵途徑。通過引入先進的自動化設備和智能控制系統，企業可以實現設備的自動化和智能化以減少人工干預，降低生產成本和人工誤差，提高產品質量和生產效率。智能化改造還能實現生產過程的實時監控和預警，及時發現并解決生產中的問題，確保生產的穩定性和安全性。

（3）跨界融合：跨界融合是產業轉型升級的重要趨勢。通過數據技術與不同行業的跨界融合，能催生新的產業和業態，推動產業轉型升級。例如，借助與大數據、人工智能等技術的融合，工業產品可實現更精準的市場預測與客戶需求分析，從而提供更具個性化的產品和服務?？缃缛诤线€能推動產業鏈的延伸和拓展，提高產業的附加值和競爭力。

5.3 數據促進創新創業機制

在創新創業領域，數據作為推動發展的關鍵因素，其重要性日益凸顯。通過深入分析數據，我們可以發現創新創業的潛在機會與需求，為創業者提供精準的支持與服務。數據還能加速科技成果的轉化和商業化過程，推動科技創新和產業發展。數據有助于培養和引進具備數據分析和應用能力的人才，為創新創業提供有力支撐，幫助創業者克服發展中的困難，實現快速成長。

在成果轉化加速方面，數據技術發揮著巨大作用。通過大數據技術，我們可以對海量數據進行深入挖掘和分析，找到科技成果轉化的最佳路徑，以縮短轉化周期、提高轉化效率，推動科技創新和產業發展。

在人才培養引進方面，數據技術同樣具有重要作用。通過數據技術，我們可以發現和引入具備數據分析和應用能力的人才，為創新創業提供有力支撐，以推動數據技術的廣泛應用，促進創新創業的繁榮發展。

6 結語

在數據要素資源布局與管理體系方面，遼寧省應從多個方面入手，以全面提升數據要素資源的配置效率和管理水平。

（1）優化數據要素資源配置是首要任務。遼寧省應根據實際情況，制定數據要素資源配置策略，確保數據資源的高效利用和合理分配。通過完善土地市場配置方式，支持新產業、新業態項目建設的快速發展，推動國有企業改制重組中涉及的土地資產處置工作，以及推進建設用地二級市場建設等措施，為數據要素資源的合理配置提供有力支撐。

（2）加強數據要素市場監管同樣不可忽視。遼寧省應建立健全數據要素市場監管機制，規范數據交易行為，維護市場秩序。通過實施嚴格的市場準入和退出制度，加大對數據交易市場的監管力度，確保市場的公平競爭和健康發展。另外，還應加強數據要素市場的信用體系建設，提高市場參與者的誠信意識和風險防范能力。

（3）推進數據要素相關立法工作是保障數據要素價值化的關鍵。遼寧省應制定和完善數據要素相關法律法規，為數據要素資源的合理利用與保護提供法律保障。通過明確數據要素的法律屬性和權益分配機制，規范數據要素市場的交易行為，提高數據要素資源的利用效率。另外，還應加大數據要素安全的監管力度，確保數據要素資源的安全可靠。

參考文獻

潘從鈺，尚明瑞，陳寒. 甘肅省馬鈴薯產業發展現狀及對策[J/OL]. 中國瓜菜， 1-10[2025-01-27]. https：//doi.org/10.16861/j.cnki.zggc.2024.0538.

曉雪. 新質生產力與創新人才的協同發展： 基于大學生高質量就業視角[J/OL]. 廣西職業師范學院學報， 1-10[2025-01-27]. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/45.1411.G4.20250126.1441.002.html.

吳壽平. 新質生產力視角下低空經濟高質量發展路徑研究： 基于廣西的實踐探索[J/OL]. 經濟與社會發展， 1-9[2025-01-27]. https：//doi.org/10.16523/j.45-1319.20250124.001.

董留群. 高校學生關鍵能力評價模型的構建與實證分析： 以工程管理專業學生為例[J]. 太原學院學報（社會科學版）， 2025， 26 （2）： 85-100.

金鑫，孫旭. 發展人工智能與推動設備更新的比較與協同[J]. 湖北經濟學院學報（人文社會科學版）， 2025， 22（2）： 19-24.

李靜遠. 綠色金融賦能新質生產力發展的實現路徑研究[J]. 湖北經濟學院學報（人文社會科學版）， 2025， 22（2）： 30-32.

伍先福，段步婧. 發展新質生產力視角下多平臺同頻共振培養經濟學創新人才模式研究[J]. 湖北經濟學院學報（人文社會科學版）， 2025， 22（2）： 114-121.

梁芳. 高校少數民族理工科高質量人才培養模式的探索歷程與經驗： 以中央民族大學理工科民族實驗班為例[J/OL]. 民族教育研究， 1-11[2025-01-27]. https：//doi.org/10.15946/j.cnki.1001-7178.20250125.002.

姜長云，王國剛，杜志雄，等. 學習貫徹中央經濟工作會議精神專家筆談[J/OL]. 農村金融研究， 1-17[2025-01-27]. https：//doi.org/10.16127/j.cnki.issn1003-1812.20250125.001.

馬飛，黃怡. 新質生產力視角下誠信建設的價值重構與功能完善[J/OL]. 征信， 2025（1）： 30-37[2025-01-27]. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/41.1407.F.20250124.1344.008.html.

彭程，陳元勝. 企業海外投資風險承擔與新質生產力發展[J/OL]. 廣東財經大學學報， 1-16[2025-01-27]. https：//doi.org/10.20209/j.gcxb.441711.20250124.001.

馬君，郭小麗. 職業教育賦能新質生產力的基本邏輯、作用機制與實踐路向[J/OL]. 高校教育管理， 1-10[2025-01-27]. https：//doi.org/10.13316/j.cnki.jhem.20250122.007.

王健棟. 政府審計對企業新質生產力的影響研究[J]. 財會通訊， 2025（3）： 38-43.

李路明，李青衛. 新質生產力背景下自然資源資產離任審計路徑探析[J]. 國際商務財會， 2025（2）： 88-91.

李亮. 新質生產力驅動下上海未來能源產業綠色轉型的思考： 以氫能、新型儲能、可再生合成燃料及核能為例[J]. 上海節能， 2025（1）： 63-69.

楊佳華. 新質生產力賦能高質量發展的現實挑戰及路徑探析[J]. 中國商論， 2025， 34（2）： 23-26.

應鷗飛. 以新質生產力促進汽車維修行業高質量發展[J]. 汽車維護與修理， 2025（3）： 1-5.

謝振，徐志鵬，李小克. 要素價格相對扭曲與偏向性技術進步： 兼論新質生產力發展[J]. 技術經濟與管理研究， 2025（1）： 1-7.

郭斌. 戰略性新興產業集聚與全球價值鏈分工[J]. 技術經濟與管理研究， 2025（1）： 37-42.

周琦. 新質生產力對勞動收入份額增長的影響研究： 基于統一大市場建設水平的調節效應[J]. 技術經濟與管理研究， 2025（1）： 81-86.