數據作為新型生產要素，在我國數字經濟發(fā)展過程中發(fā)揮著巨大作用。挖掘數據要素價值，讓數據從資源價值飛躍到數據資產，發(fā)揮乘數作用，直至進一步邁入資本化階段，是培育數據要素新質生產力的關鍵[1]。

從傳統(tǒng)經濟到數字經濟

傳統(tǒng)經濟一般依賴于自然資源的消耗。這種資源密集型的發(fā)展方式不僅導致資源的日益稀缺和價格波動，也對生態(tài)環(huán)境造成破壞。同時，由于技術創(chuàng)新不足，隨著生產規(guī)模的不斷擴大，單位資本和勞動力投入所帶來的產出增長逐漸減少，企業(yè)面臨成本上升、利潤下滑、邊際效益遞減的困境，難以維持長期的高速增長，市場競爭力逐漸減弱。

隨著大數據、云計算、物聯網、區(qū)塊鏈、人工智能等為基礎支撐的數字技術的蓬勃發(fā)展，人類步入“數字文明”時代。在這個時代，我們的生產與生活方式都發(fā)生了劇烈而又深刻的改變。數字產業(yè)化、產業(yè)數字化持續(xù)演進，數字經濟和實體經濟進一步深度融合。

2019年10月，中共十九屆四中全會首次提出將數據作為新的生產要素，標志著我國正式進入數據紅利大規(guī)模釋放時代。2020年4月，中共中央、國務院發(fā)布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，數據作為一種新生產要素首次寫入中央文件。數據成為一種關鍵的生產要素，重塑著經濟發(fā)展的動力機制。

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察時首次提出“新質生產力”這一概念，并強調：“整合科技創(chuàng)新資源，引領發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè)和未來產業(yè)，加快形成新質生產力?！盵2]新質生產力已然成為數字經濟發(fā)展與社會進步的核心驅動力。數據作為新型資源，能夠為新質生產力賦能，并推動其發(fā)展，讓經濟發(fā)展得更好、更有質量，對于實現中國經濟可持續(xù)、高質量發(fā)展意義重大。

2023年，中共中央、國務院印發(fā)《黨和國家機構改革方案》，組建國家數據局，負責統(tǒng)籌推進數字中國和數字經濟等規(guī)劃和建設。國家數據局成立后，圍繞數據要素的乘數作用，研究實施“數據要素×”行動，從供需兩側出發(fā)，探索智能制造、金融服務、現代農業(yè)等12大重點行業(yè)和領域的數據要素市場化配置，提出要發(fā)揮場景牽引、試點示范工程及數商的關鍵性作用，加快培育以數據為核心要素的新質生產力。

從數據資源到數據要素

隨著互聯網、物聯網、傳感器等技術的廣泛應用，產生了海量數據。數據的來源廣泛且規(guī)模龐大，為企業(yè)和社會提供了豐富的信息資源。從社交媒體到工業(yè)生產，從金融交易到醫(yī)療健康，政府部門、企業(yè)、個人等對數據的需求和依賴程度不斷提高。

政府部門在日常辦公、社會管理、公共服務等活動中產生和收集的數據越來越多，大數據與云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新技術不斷融合，在社會治理、政務應用、安防、交通、輿情監(jiān)測、教育、醫(yī)療等領域的應用場景愈加豐富。企業(yè)在數字化轉型過程中，不斷拓展線上業(yè)務渠道，如電商平臺、移動應用、在線服務等，使得業(yè)務數據呈爆發(fā)式增長。以電商企業(yè)為例，每天都會產生海量的訂單數據、用戶瀏覽數據、商品交易數據等。對于個人，在日常生活中越來越多地使用智能手機、平板電腦等，產生大量與個人生活、工作、娛樂相關的數據。例如，通過社交媒體發(fā)布的文字、圖片、視頻等內容，使用移動支付產生的交易記錄，以及在各種應用程序上的瀏覽歷史、搜索記錄等。

《全國數據資源調查報告（2023年）》顯示，2023年，我國數據生產總量達32.85ZB（澤字節(jié)），占全球數據總量的10.5%。《2024年中國數據交易市場研究分析報告》顯示，2023年中國數據交易市場規(guī)模約為1536.9億元人民幣，預計到2025年將增長至2840.9億元人民幣，至2030年有望達到7159億元人民幣。數據對資本的經濟貢獻率達到了34.46%，已經成為第二大生產要素[3]。

數據本身蘊含著巨大的價值，但這種價值需要通過有效的數據挖掘、分析和應用才得以體現。數據可以為企業(yè)提供市場洞察、優(yōu)化生產流程、創(chuàng)新產品和服務，還可以為政府制定政策、公共服務提供依據，從而在經濟、社會等多個領域創(chuàng)造價值。數據資產化后，可以通過數據交易直接獲取經濟收益。例如，數據擁有者（如專業(yè)的數據供應商、大型互聯網企業(yè)）可以將脫敏后的高質量數據（如消費者行為數據、市場調研數據等）出售給企業(yè)。這些企業(yè)可能包括廣告公司、市場咨詢公司等，從而實現數據的資產化拓展。數據的售價根據其質量、稀缺性、應用場景等因素而有所不同，優(yōu)質的獨家數據可能會帶來高額的利潤。數據資源的廣度和深度支撐著新的工具、方法和思維方式，賦予我們通過數據洞察和理解世界的能力。數據資源經過充分挖掘和利用后，便轉化為數據資產，其使用價值、經濟價值進一步得到體現。如數字醫(yī)療中，人工智能可通過分析心電圖和心率數據，識別出異常的心臟節(jié)律和心電信號，為醫(yī)生提供及時的監(jiān)測和診斷結果，以便對心臟病患者進行實時監(jiān)測和預警，降低心臟病發(fā)作的風險。

從有信息屬性的IT數據到產生金融屬性的價值數據，從記錄客觀事物性質、狀態(tài)及相互關系的物理符號，到社會生產經營活動中能夠帶來經濟利益的數據資源，再到成為數字經濟時代的關鍵生產要素，數據發(fā)展實現了歷史性跨越。

從數據要素到數據生產力

數據作為生產要素，通過協(xié)同優(yōu)化促進生產價值的提升，通過融合創(chuàng)新帶來新的價值增長點，通過流通和使用釋放價值。數據要素的資產化盤活數據要素市場，為數據要素轉化為數據生產力提供了實現路徑。

數據與互聯網融合，實現了電商的精準營銷和個性化推薦。數據與人工智能融合，在醫(yī)療領域，能夠輔助醫(yī)生進行疾病診斷，提高診斷的準確性和效率；在交通領域，實現了智能交通管理和自動駕駛。數據與生物技術融合，能夠發(fā)現基因與疾病的關聯，加速藥物研發(fā)進程。這些融合與創(chuàng)新，能夠推動生產力迅猛升級，催生全新的生產力形態(tài)，實現數據從量變到質變，即形成數據生產力這一新質生產力。

數據要素培育出新質勞動力。數據勞動者與傳統(tǒng)勞動者的差異反映了時代變革中的生產方式變化和社會進步。數據疊加數字技術能使傳統(tǒng)的勞動者躍升為數據勞動者[4]。數據與數字技術的融合，為傳統(tǒng)勞動者開啟了一扇全新的大門。這一融合賦予他們全新的技能與思維方式，助力他們成功轉型為數據勞動者。在這個轉變過程中，傳統(tǒng)勞動者的質量大幅提升，生產潛能被深度挖掘，工作效率得到質的飛躍。數據勞動者的數字能力既包括數據收集、清洗、整合、分析和解讀的技能，也包括熟練掌握各種數據處理工具和分析方法的技能。

數據要素孕育出新質勞動對象。在數字產業(yè)化和產業(yè)數字化的雙重推動下，數據為產業(yè)發(fā)展提供了源源不斷的動力與創(chuàng)新源泉，成為新質勞動對象的重要組成部分。數據作為新質勞動對象，具有獨特的非消耗性、可復制性和可無限擴展性等[5]。通過在多個場景中的應用和多主體的復用，有效突破了傳統(tǒng)生產活動在時間和空間上的限制，改變了傳統(tǒng)的商業(yè)運營模式。數據要素催生新質勞動對象的過程，也是新產業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式不斷涌現的過程。

數據要素催生新質勞動資料。數據要素獨特的滲透性、低成本的可復制性以及非競爭性等特征，使得其與生產生活的各個領域實現深度融合[6]。這種融合優(yōu)化了生產要素的比例和配置方式，使得生產決策更加精準，資源配置更加高效。新質勞動資料不僅包括數據基礎設施如高性能計算機、服務器、存儲設備、AI芯片和網絡設施等，也包括實時生產和匯聚海量數據的數字平臺。數據基礎設施和數字平臺是支撐創(chuàng)新活動的核心要素。

結束語

數據要素可以驅動科技創(chuàng)新，優(yōu)化產業(yè)結構，變革商業(yè)模式，提升公共服務，為經濟發(fā)展注入新動能。數據要素與其他生產要素融合，作用于生產、分配、流通、消費等環(huán)節(jié)，催生新質勞動資料、孕育新質勞動對象、培育新質勞動力，對新質生產力的發(fā)展起到了重要的促進作用。

注釋：

[1]林鎮(zhèn)陽、陳榮源、郭明軍等：《多元主體協(xié)同治理的數據要素價值生態(tài)體系研究》，《技術經濟》，2024年第43卷第11期，第1-13頁。

[2]《習近平總書記首次提到“新質生產力”》，人民網，http：//politics.people.com.cn/n1/2023/0912/

c1001-40075615.html。

[3]于施洋、黃倩倩、虞洋等：《數據要素市場的價值增值研究：理論構建與實施路徑》，《電子政務》，2024年第2期，第33-40頁。

[4]崔云：《數字技術促進新質生產力發(fā)展探析》，《世界社會主義研究》，2023年第8卷第12期，第97-109頁、第120頁。

[5]馬海群、張濤：《數據生產力的理據闡釋與“新質”力量》，《中國圖書館學報》，https：//link.cnki.

net/urlid/11.2746.g2.20241126.1531.002。

[6]許中緣、鄭煌杰：《數據要素賦能新質生產力：內在機理、現實障礙與法治進路》，《上海經濟研究》，2024年第5期，第37-52頁。

（作者為九三學社中央科普工作委員會委員，華北電力大學信息安全工程實驗室正高級工程師）

責任編輯：馬莉莎