數據要素賦能商貿流通的價值意蘊、現實問題與路徑選擇

中圖分類號：F724.6 文獻標志碼：A 文章編號：2096-3769（2025）03-0085-06

大數據時代，數據作為一種新型生產要素，是數字化信息、數據和知識的集合。企業通過對數據的挖掘分析，可以提升生產和服務的效率。2024年1月4日，國家數據局會同中央網信辦等17部門聯合印發了《“數據要素 × ”三年行動計劃（2024—2026年）》（以下簡稱《計劃》），要求“充分發揮數據要素乘數效應，賦能經濟社會發展”。數據要素在數字技術的加持下，聯結資金流、人才流、物資流、信息流，能夠有效盤活社會資源，優化產業配置，孕育新的消費方式和消費場景，對于加強產銷對接、促進精準推送和賦能實體經濟起著不可替代的作用。當前，在數據要素賦能商貿流通過程中，由于數據端存在格式收集冗雜、傳輸安全缺失、處理標準偏差和應用效率不高等問題，在一定程度上阻礙了商貿端的一體化管理、安全性運行、大數據融合和高質量發展，難以有效凸顯數據要素的低成本、高效率、可復用等特點。對此，基于數據要素賦能商貿流通的價值邏輯，立足數據流引領商貿流存在的問題，提出具有針對性的優化對策。

一、數據要素賦能商貿流通的價值意蘊

1.打破數據壁壘，促進精益生產

數據作為一種生產性資源投入，其所有者和使用者可以按照要素參與收入分配，換言之，數據要素能夠直接參與到生產過程中，促進生產效率的提升。以數字經濟為例，根據《中國數字經濟發展研究報告（2023年）》顯示，我國數字經濟全要素生產率從2012年的1.66上升到2022年的1.75，數據要素的乘數效應作用明顯，成為支撐數字經濟發展的基礎性生產要素。商貿流通是連接生產與消費的\"橋梁”，涵蓋了生產、流通與消費等環節。從生產角度來看，數據要素依托互聯網和供應鏈，在數據要素高效共享、合理配置的基礎上，為企業生產提供充分的信息數據，在生產環節保證了產品的供需均衡，推動精益生產。以生產型企業為例。一方面，數據要素打破行業之間的數據壁壘，連接生產鏈的上游，為企業提供有效的原材料采購方案和運輸路徑，通過精準預算和成本把控，為柔性化生產提供原料保障；另一方面，通過市場數據的搜集整理，將企業生產能力與市場消費情況結合起來，利用虛擬仿真、大數據運算等數字技術深入對標市場需求，并以此為依據制定生產計劃，協調出貨量，保證供需均衡。在此期間，所形成的數字化原材料閉環采購和精準化產品精益產出模式，為商貿流通的采購環節與生產環節緊密銜接提供了條件。

2.打通流通節點，提高交易效率

商貿流通是市場經濟體制下商品交換的基本形式，包括商品、貨幣、信息、運輸等層面的內容，涉及商品信息、交易數據、流通情況、運輸跟蹤等不同類型的數據要素。加強數據要素整合，有利于促進貿易過程中商品流與信息流的緊密聚合，助力打通不同環節的信息堵點，實現節節相連、環環相扣，提高交易效率。具體而言，在商貿流通的生產環節里，企業通過之前的訂單跟蹤、進銷存管理，形成了原始的商品產銷數據集，包括相關產品的生產水平、市場價格、需求規模等數據。而正式進入到流通環節所形成的流通數據又與生產環節中的數據掛鉤，鏈接商品產地與自的地，并派生出交易信息與運輸信息等數據要素。之后，這些數據隨著商品進人到商貿流通的消費環節，形成了對產品的情感認知、消費傾向、購買習慣等市場消費數據，又能夠返回到生產環節，指導企業的原材料采購與商品生產。在上述整個商貿流通過程中，各參與主體依托數據交互平臺對數據要素價值加以挖掘和應用，突破了傳統商貿的地域空間的限制，優化了資本、勞動力、技術等生產要素的空間配置。由此可見，從商品的生產、流通到消費，通過形成完整的商貿流通數據鏈閉環，能夠打通傳統商業貿易中數據節點不暢的問題，提高商貿交易的效率。

3.打開產業鏈路，賦能商品交換

數據要素與數字技術的聚合使用，在提升社會生產力的同時，也使得傳統生產要素的組織與配置模式發生了變化，成為繼土地、勞動力、資本和技術后的第五大生產要素，對社會生產和產業發展產生重大影響。《數據要素白皮書（2023年）》預測，“十四五”期間我國數據要素流通市場規模將達到5000億至10000億，進人群體性突破的快速發展階段。在數據要素市場規模不斷擴容的過程中，數字要素作為數字化、網絡化、智能化的基礎，通過構建云計算、大數據、區塊鏈為核心的數據平臺體系，橫向開辟了新的商品交換路徑，有效降低了地域性阻力帶來的經營風險。最典型的代表便是電商平臺，圍繞商家、產品、用戶、快遞為主體形成一系列數據要素集合，將消費者與生產者緊密聯系起來，打造電子商務產業鏈路，帶來新的貿易流通需求。尤其是在傳統電商基礎上演變而來的數字電商，催生了智慧商圈、即時零售、直播電商等商貿流通的新業態與新模式，而數據要素為這些創新型消費場景提供數據支撐。以智慧商圈為例，通過構建智慧大數據平臺，將商圈內的客流監測、視頻影像、消費數據、客群畫像等數據要素歸攏起來，為商圈內的商品分配管理提供依據。

4.打造數據高地，助推消費升級

數據要素作為一種新型生產要素，通過融入產業的數字化生產過程，重塑產業鏈和價值鏈，催生新業態，開辟新模式，促進新發展，推動消費升級。具體而言，一方面，從企業角度講，數據要素的聚集，有利于打造區域數據高地，推動與數據相關產業的發展，完成現代產業轉型升級，進而帶來新的消費需求。數字化的商貿流通行業發展，有賴于完善的數字基礎設施，其中數據要素通過數字技術載體，激發商貿流通企業設備與技術的更新換代，重塑內部服務流程與運行機制，推動產業高端化、智能化、綠色化升級改造，激發產業內部新的消費需求，助推企業消費升級。另一方面，從消費者角度講，數據要素在為人才、信息、技術等生產要素的快速聚集、流動和高效匹配創造有利條件的同時，也意味著供應鏈、物流、銷售等各個環節的數據能夠更加高效地流通和共享，進一步適應商貿流通過程中個體的生產生活需要，助力消費升級。商貿流通關聯主體通過強化對消費者數據的收集和分析，積極采取數字化、智能化的供應鏈管理和精準營銷，更加準確地把握市場發展趨勢和消費者偏好，調整產品和服務策略，提供個性化服務，提升消費者體驗的滿意度與忠誠度，助推消費市場向品質化方向持續升級。

二、數據要素賦能商貿流通的現實問題

1.商貿管理數據收集格式冗雜

商貿流通過程中，不同參與主體所承擔的數據收集類型各不相同，由此導致商貿管理數據收集格式冗雜。通過前文介紹，商貿流通主要分為生產、流通和消費環節，涵蓋了商品、貨幣、信息、運輸等各個層面的內容，其形成的數據格式包括文本格式、二進制格式、標記語言、表格格式、圖像格式和音視頻格式等。在商貿流通過程中，供應商、分銷商、貨運商、零售商等不同主體所收集的數據內容不同，形成的數據格式也存在較大差異。如生產階段，供應商主要將收集的材料屬性、采購方案、生產成本、市場消費、出貨數量等方面的信息儲存于生產系統中，這些信息的數據格式不盡相同，在傳導到流通環節時，許多數據受限于格式讀取的限制，難以被下游企業接收讀取，從而造成數據孤島，降低了交易效率。同樣，在流通環節和消費環節，也面臨數據收集格式冗雜的問題，導致商貿流通中的自動化和智能化程度降低。例如，自動化訂單處理、庫存管理等系統無法快速有效處理不同格式的數據，分銷商和供應商的數據銜接出現偏差，阻礙了商貿流通行業一體化管理水平。

2.商貿流通數據傳輸缺乏安全措施

在商貿流通過程中，數據要素隨著產品的流通被傳輸到各大數據應用平臺，從而為相關參與主體優化資源配置、調整運營策略提供基本的信息參考。數據要素在流動過程中，會受到黑客攻擊、內部人員泄密、系統漏洞等安全影響，從而產生數據泄露、篡改、盜用等問題，成為商貿流通發展的重大隱患。具體而言，一是商貿流通中涉及大量客戶資料、交易數據、供應鏈服務商數據等商業機密，一旦被非法獲取或泄露，將可能導致重大經濟損失和聲譽損害。二是在商貿流通過程中，受部分市場經濟主體不良競爭的影響，競爭對手或利益相關者惡意篡改數據要素，導致信息失真，影響經濟決策的正確性和客觀性。亦或內部人員違規操作引用來源不明、真實性存疑的數據等，都會傳導到商品貿易流通的行為決策環節，造成一定程度的經濟損失。三是隨著大數據、人工智能技術的發展，電商跨境中的數據交互不斷加深。不同國家和地區在商貿流通數據要素的立法與監管方面存在差異，法律完善程度與法規執行力度也不盡相同。這種制度性差異，一定程度為數據盜用等違法行為提供了滋生的土壤，也導致消費者的隱私保護難以得到保障，制約了商貿流通的健康發展和安全運行。

3.商貿平臺數據處理標準存在偏差

數據要素賦能商貿流通，依賴于應用平臺對數據的分析、處理和傳輸。當前，受商貿平臺構建規模、業務模式和技術架構差異的影響，導致平臺在數據處理時存在標準偏差，進而影響商貿流通的響應速度與處理時效，制約行業的健康發展。在商貿平臺實際運行中，對數據的處理往往存在以下問題。一是數據融合與格式標準存在差異。商貿平臺通常需要從多個來源收集數據，包括分銷商、貨運商、零售商、消費者等，而不同參與主體需要的數據類型與格式各不相同，難以形成有效共享與直接整合。二是數據處理與運行標準存在差異。在大數據與信息化環境下，商貿平臺需要處理和分析海量數據支持商品貿易生產、流通、消費等不同環節的業務決策。然而，不同的平臺數據處理效能與運行標準不同，由此難以充分挖掘數據的價值，從而導致相關參與主體錯失商機，或者運營效率與市場競爭力降低等問題。三是數據處理與技術標準存在差異。商貿平臺的數據運行依賴于技術架構和基礎設施。然而，在整個商貿流通行業中，不同平臺的技術構建標準與數據運行效能不同，人工智能等高新技術的應用滯后，導致數據處理速度慢、系統穩定性差以及擴展性受限，阻礙了商貿流通數據的融合步伐。

4.商貿交易數據的應用效率不高

大數據平臺為商貿流通提供實時、準確的市場信息與消費者行為數據，促進商業貿易供應鏈的優化，使各環節的重要參與廠商能夠有針對性和科學地制定材料采購計劃、貨物運輸戰略與商品庫存策略。但是在實踐過程中，受數據要素格式繁雜多樣、傳輸安全風險、標準的非一致性等影響，導致商貿交易數據應用的效率不高。一方面，商貿流通企業的市場分析、供應鏈優化和庫存管理是一個系統性活動，對數據的完整性與真實性要求相對較高，但市場經濟組織固有的滯后性導致其并不能及時獲取相關信息，市場機會稍縱即逝，造成決策遲緩或戰略錯判，影響運營效率與經營業績提升；另一方面，傳統商貿流通行業的參與主體多是個體戶或小企業，尚未形成數據驅動的決策文化氛圍，經營和決策過程依舊依賴個人經驗或直覺，缺少大數據思維和意識，對數據的應用不足。加之客觀存在的數據孤島現象，也制約了商貿交易數據的應用效率提升。例如在訂單處理、庫存管理、物流配送等環節，若數據無法實時更新和共建共享，商貿流通與其他各環節的信息不對稱，就會影響企業的整體運營效率，不利于商貿流通行業的高質量發展。

三、數據要素賦能商貿流通的路徑

1.制定行業準則，統一數據格式

《計劃》明確指出，在實施“數據要素 × ”的重點計劃中，要逐步“健全標準體系，加強數據采集、管理等標準建設，協同推進行業標準制定\"。基于當前數據要素賦能商貿流通中面臨的數據格式冗雜問題，要通過完善行業準則，統一數據格式，來提升行業一體化管理水平。一方面，根據商貿流通行業的發展規律，立足各參與主體在生產、流通、消費等環節的具體數據需求，本著公平公正、可實踐操作的原則，保障供應商、分銷商、貨運商、零售商等不同主體在數據共建共享上的利益均衡，制定行業領域對數據要素的采集、加工、流通、應用準則，以提升行業數據的整體質量，保障消費者權益，促進市場公平競爭；另一方面，統一商貿流通中數據的采集標準、存儲結構、加工原則、命名規范等，建立數據驗證機制，嚴格檢查和審核商貿流通中搜集、加工、處理等各環節的數據，在保證數據格式統一性和準確性的同時，確保不同系統、平臺和部門之間的數據能夠無縫對接和交互運用。針對原有數據格式冗雜的問題，開發具有可操作性的數據轉換工具，打通領域內不同環節存在的數據格式差異，降低企業的轉換成本和技術門檻。此外，政府還可以通過政策引導、市場激勵等方式，助推企業參與到數據要素賦能商貿流通的行動計劃中來，積極使用統一的數據格式，促進數據的高效流通和應用。

2.打破數據孤島，保障數據安全

針對當前商貿流通過程中數據傳輸缺乏安全性的問題，需要形成開放性的數據接口與跨領域的數據合作，打破數據孤島，保障數據應用與傳輸的安全。具體而言，一是開放數據接口，完善跨領域的數據合作機制。對于商貿流通行業而言，不同環節與不同參與主體所需的數據類型各不相同。因此，企業應加強與其他企業和機構的合作，建立跨企業的數據共享協作機制，尤其是在建立數據要素應用體系時，盡量采用開放式的數據接口設計，適時共享數據資源。二是采用先進的技術工具與手段，加強數據訪問控制與權限管理。利用大數據、云計算、數據挖掘和機器學習等先進技術，建立高效的數據處理和分析平臺，嚴格落實數據平臺的訪問控制和權限管理，采用區塊鏈加密、多因素認證等方法，防止商品流通中數據要素的泄露、篡改和盜用。三是構建數據安全防護體系和應急響應機制。商貿流通涉及數據資源規模龐大，無論是消費者個人隱私，還是商家產品的生產機密，都應得到全面保障。對此，要建立包括物理安全、網絡安全、應用安全和數據安全等多個層面的數據安全防護體系，積極采取云數據備份、使用安全的數據產品、強化數據安全驗證等多層次、多手段的安全防護措施，同時建立數據安全監測機制與應急預案，保障數據要素在商貿流轉中傳輸、存儲和使用的安全性、完整性和保密性。

3.優化平臺建設，規范數據標準

在數據要素賦能商貿流通中，數據平臺居于關鍵地位。針對當前商貿平臺數據處理的標準偏差，需要優化平臺建設，規范數據標準。一是明確商貿流通數據平臺的作用，整合供應鏈資源，優化資源配置，提高供應鏈的響應速度和靈活性。深化平臺在數據空間構建、數據沙箱機制以及數據格式轉換等領域的應用潛力，優化平臺功能模塊，滿足分銷商、貨運商、零售商、消費者等參與主體的切實需求，提升用戶的使用體驗。二是強化平臺合作與共享，規范平臺的數據建設標準，縮小數據融合處理與格式標準、運行標準、技術標準的偏差，共同打造高效、協同的商貿流通數據平臺體系。例如，立足不同的數據需求，推動生產商、分銷商、貨運商對數據平臺的共享共建，同時增強平臺數據的可信性、可控性和可計量性等方面的能力，實現商品生產環節、流通環節與銷售環節的互聯互通，打破信息壁壘，實現資源的優化配置。三是規范數據平臺的質量標準、安全標準和應用標準，建立數據共享和交換的標準體系，促進不同系統和平臺之間的數據轉換與互通，鼓勵企業采用統一的平臺數據標準，推動數據標準在商貿流通領域

的一體化發展。

4.加強技術創新，提高數據應用水平

數據要素的應用對于提升整個商貿交易流程的運行效率意義非凡，而針對當前商貿交易數據應用效率不高的問題，需要通過技術創新，來提升數據應用的質量。從行業角度來看，需要通過建設數字化平臺、優化業務流程、提升數字化管理能力等方式，推動傳統商貿流通向數字化轉型，并在安全合規的前提下，加強電子商務企業、現代流通企業、數字貿易龍頭企業的協同合作，促進交易數據、物流信息、支付數據的融合，提升供應鏈綜合服務水平與技術創新能力，增強數據要素的應用水平。從企業角度來看，緊緊抓住當前大數據與人工智能大發展的時代契機，積極引入商貿流通過程中與數據搜集、分析、處理、存儲和傳輸相關的技術，幫助企業實現數據的實時采集、處理和分析，為決策效率和業務協同的提升提供基礎。同時通過應用數據分析的工具和方法，對企業的運營狀況、市場需求、競爭態勢等進行深入分析，轉變傳統的經營思維，構建數據驅動的決策方案。此外，商貿流通參與主體還可以加強與高校、科研機構的合作，共同開展數據技術研發和平臺創新活動，獲取最新的技術成果和人才支持，深度挖掘數據價值，分析數據本質，從而推動創新技術的落地應用，提高數據要素的應用效率。

總之，在當前數字經濟快速發展的趨勢下，強化數據要素在商貿流通中作用的發揮，可為商貿流通提供更加高效、便捷、智能的運營管理工具，也為生產商和消費者帶來更加優質、個性化的服務體驗。在當前及未來，要集智聚力推動數字化建設，為構建更加繁榮、和諧的商貿流通環境奠定基礎，助力經濟社會高質量發展。

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Value Implications，Practical Challenges， and Pathways for Commercial Circulation Empowered by Data Elements

WANGPan

（School of Finance and Economics，Nanchong Vocational and Technical College， Nanchong Sichuan 637000，China）

Abstract： In the era of big data，data elements have gradually become a new driving force for the innovative development of commercial circulation. The empowerment of commercial circulation by data elements holds multiple values，including breaking down data bariers to promote lean production; connecting circulation nodes to improve transaction eficiency；opening up industrial chains to empower commodity exchange；and building data hubs to drive consumption upgrades. However， challenges remain，such as the complex and diverse formats in business management data colection，lack of security in data transmission within commercial circulation，inconsistent standards in data processing on trading platforms，and low efficiency in the application of transaction data.To address these issues， this paper proposes the implementation pathways for data elements to empower commercial circulation， specifically：formulating industry guidelines to standardize data formats，breaking data silos to ensure datasecurity，optimizing platform development to regulate data standards，and strengthening technological innovation to enhance the quality and efficiency of data applications.

Keywords：Data Elements；Commercial Circulation;Data Silos