新質生產力的提出是習近平總書記立足于我國長期經濟建設實踐以及現階段發展格局變動，針對新時代新征程加快科技創新和推動高質量發展提出的重大命題，而新質生產力的培育離不開數據要素的有效賦能。

一、數據要素賦能新質生產力的內涵

在新一輪科技革命向縱深發展、國際競爭日益加劇、我國經濟結構面臨重大戰略性轉型等挑戰下，加快形成新質生產力，是推動經濟高質量發展、實現中國式現代化的重要任務。新質生產力是由技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級而催生的當代先進生產力，它以勞動者、勞動資料、勞動對象及其優化組合的質變為基本內涵，以全要素生產率提升為核心標志。新質生產力的“新”指代新技術、新模式、新業態、新動能，核心在于生產力要素及其組合的創新；“質”，則主要強調量的擴張基礎上質的躍升，指代數智化生產條件和科技創新驅動下的高質量生產方式和發展模式。新質生產力的核心要義在于“以新促質”，即以關鍵性、顛覆性技術創新帶動產業創新，以戰略性新興產業和未來產業培育為主陣地，驅動現代化產業體系建設和經濟高質量發展。

“數據”最初泛指基于測度或統計產生的可用于計算、討論和決策的事實或信息。進入數字經濟時代，伴隨ICT的發展，數據也由狹義的“‘0-1’二進制字符串”延伸至“信息的一種表現形式或者數字化載體”，并被賦予更多的信息化內涵。現代計算能力的疊加和數字技術應用場景的泛化，使得原本孤島式的數據被有效互聯互通，并迎來爆發式增長。海量數據被生產出來，通過網絡等方式傳輸到云端進行存儲、處理與分析，再借助物聯網、人工智能等多種方式轉化為實際應用，從而實現數據價值的“兌現”。在此過程中，數據因其多元性、依賴性、強滲透性的技術特征，以及低成本復用、非競爭性、部分排他性和規模報酬遞增等經濟特征，展現出不可估量的要素效率提升能力和資源配置優化能力，重要性日益凸顯，迅速成為普遍認同的第七生產要素。

數據要素賦能新質生產力是指數據要素因其顯著的乘數效應和創新引擎作用，逐漸被認定為新質生產力的核心生產要素。無論是按照生產資料優先增長理論和還是迂回生產理論，隨著數字時代資本有機構成的提升，數據作為新型生產要素和重要戰略性資源，通過與其他生產要素協同聯動并滲透生產、分配、流通、消費各環節，將顯著促進生產資料的提質升級，優化產業結構，提升全要素生產率，進而引發生產力的躍遷和經濟全場域的顛覆性變革。因此，需系統梳理數據要素賦能新質生產力發展的內在邏輯和重點難點，以更好發揮數據要素潛能，促進顛覆性技術和前沿技術的創新，催生新產業、新模式、新動能，筑牢新質生產力形成的要素根基和動能基礎，推動經濟實現高質量發展。

二、數據要素賦能新質生產力的理論機制

1.數據要素催生新質勞動資料

數據要素以其強滲透性、低成本復用和非競爭性等特性，深度融入生產生活全鏈條，能有效改進要素比例和配置方式，驅動資源合理有效配置，激發產業數字化，助推生產力的整體躍遷。第一，數據和數字平臺作為數字經濟的新型生產工具，基于經濟主體數據化互動，能貫穿鏈式生產和決策的全流程，以“數據化之手”驅動資源要素序列的整體重置，優化資源配置，提升勞動資料使用效率，優化生產要素組合結構。第二，數據要素同數智技術的交互，在以規模化擴張和全景式應用顛覆性革新傳統機械為主的生產工具，促進傳統設備和制造工藝數智化改造升級的同時，還將原有的研發設計、生產組裝等環節進行解構、重組，驅動企業從“串行生產”的線性分工到“并行制造”的網絡化分工的轉型，激發架構創新和模塊化生產，從而不斷“煥新”勞動工具和生產模式。第三，數據資源及集成平臺作為支撐創新活動的核心要素，能催生數字網絡通信技術、高端智能設備等富含先進技術與綠色創新特質的新型勞動工具，進而激發企業生產和運作模式的創新及數智化、綠色化變革，有效延伸和煥新傳統產業鏈鏈條，推動傳統產業的轉型升級。

2.數據要素孕育新質勞動對象

數據作為新生產要素，在推動數字產業化和產業數字化過程中，既是新質勞動對象的一部分，又促使傳統勞動對象突破過去的物質性，成為更契合高質量發展的新質生產要素。一方面，“數據”作為新型勞動對象參與到物質生產和價值創造過程中，通過多場景應用和多主體復用，能突破并重構傳統的生產時空，創造多樣化的價值增量，催生數字化新領域，拓展經濟增長新空間。作為信息通信、云計算等數字產業創新發展的資源基礎，數據要素的商業化開發與市場化交易活動，能形成數據服務、數據產品和數據應用等新興數字業態，推動數字化商業模式、產業形態和體制機制的協同創新；另一方面，數據要素的嵌入使得勞動對象從實體的自然物逐步升級為“自然物＋人造自然物＋虛擬的數字符號物”，日益呈現數智化特征；與此同時，高新技術基于數據要素的支撐，還能對傳統勞動對象加以綠色化改造，創新出綠色合成材料，并加快新能源的發掘及其對傳統能源的替代使用，進而催生一系列綠色新業態，加快形成綠色低碳的現代化產業體系。此外，數據要素亦重構了競爭優勢，使得傳統資源稟賦優勢逐漸被數字智能優勢所替代，區域發展核心競爭力由資源稟賦和產品生產力逐漸轉向創新效率和數智生產力，進而引致技術創新和智能制造出現空間分布變化，形成以創新集群為核心的新增長極。

3.數據要素培育新質勞動力

數據要素疊加數智化技術，通過滲透融合勞動力要素，能大幅提高傳統勞動力的質量和生產潛能，提升勞動生產率，并倒逼勞動力結構趨向高級化。第一，數據要素同勞動力要素協同，能有效激發勞動者數據思維，提升數字化的勞動技能，提高勞動邊際產出和內涵再生產水平。數據要素驅動下的勞動相較于傳統簡單勞動，更加彰顯創造性、高級性的復雜性勞動特征，在同等勞動時間內能推動更大規模的物質要素運行，從而大大提升勞動生產率，促進生產力“質”的提升。第二，數據要素的滲透，使得數字經濟時代下的生產力要素主體突破了“人”的邊界，擴展為人與人工智能相適應的現實與虛擬雙勞動主體，并催生新型勞動者。以數據要素為根基衍生的人機協同，能突破人的固有認知模式，拓展知識邊界，創造新的組織學習方式，從而極大促進勞動效率和質量的提升。與此同時，數據要素還催生出“零工經濟”模式下的新型自由職業者，拓展了勞動主體邊界。第三，數據要素對勞動力就業發揮正負疊加效應，既對抽象和復雜勞動產生正向互補，又對簡單和常規性勞動產生負向替代。與此同時，數據還能依托數字平臺終端高效匹配勞動力資源，衍生高附加值就業新形式，提升勞動技能整體屬性，從而推動勞動力結構向高級化發展。

三、數據要素賦能新質生產力的現實挑戰

1.數據引領科技創新潛能受限

目前我國數據引領科技創新以及深度推動“數實融合”仍面臨諸多堵點，限制了數據要素稟賦對物質生產方式及生產過程的影響，弱化了培育新質生產力的數據要素創新動力。一是當前我國科技創新體系數字化模式尚未形成，科技創新的數據支撐能力不足致使相關技術突破及產業化應用難以實現。尤其是跨主體間的數據信息交換和處理仍存在系統性的體制機制障礙，數據采集、流通和共享不暢，“數據孤島”現象的凸顯，限制了數據深層次的價值挖掘和應用，影響創新要素資源的有效配置和關鍵核心技術的攻關。二是高質量數據分配不均、共享不暢，致使中小企業“用數難”、民營企業“用數門檻高”等問題凸顯，極大阻滯了中小微企業的創新和產業的深度數字化轉型。《數字化采購引領中小企業數字化轉型》報告顯示，2022年，我國有79%的中小企業仍處于數字化水平較低的初級探索階段，缺乏深層次、高價值的數據應用，難以在短期內實現數字化改造升級。三是數據要素在實體經濟領域的挖掘、開發、吸納能力欠佳，價值潛能未能充分釋放。我國三次產業數實融合呈現出“三二一”產業逆向滲透趨勢，一二產業數實融合程度相對滯后，數據生產力與實體經濟的脫節致使傳統產業改造升級和新興產業培育的鏈條受阻，制約新質生產力和現代化產業體系的培育。

2.數據要素發展不平衡不充分

隨著數據要素市場需求的爆發，數據開發利用向縱深發展，數據要素的規模化應用及產業化、商業化、市場化發展也面臨諸多挑戰，一定程度制約數據要素賦能生產力發展。一是我國當前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，致使數據的采集、流通、擴散和應用缺乏有效載體，數據要素難以融入代表先進生產力的前沿科創領域，賦能未來產業發展受限。二是我國高質量數據供給不足、應用深度不夠，大部分創新能力強、成長性好的數據商和第三方專業服務機構尚處培育起步期，富有活力與競爭力的數字產業新業態尚未形成，數據產品和服務質量亟待優化。三是隨著數據要素逐步融入生產與消費，隱私泄露、數據竊取等問題層出不窮，數據安全保護和治理將受到更大挑戰。同時，數據稟賦的差異導致部分地區難以享受數據紅利，“數字鴻溝”和“數字貧困”現象凸顯，加劇貧富分化和城鄉、區域發展不平衡。

3.數字勞動力有效供給不足

數據要素在驅動勞動力市場轉型升級的同時，也以其對中低技能勞動者的擠出和替代效應，引發了勞動力的結構性過剩和極化現象。加上現階段我國數字人才面臨有效供給不足的困境，致使新質勞動力的整體培育仍面臨較大壓力和阻礙。一方面，“數據”作為新型生產要素，在激發產業部門創新、提升勞動力技能的同時，也直接或間接地對就業產生了“創造性破壞”，引致“機器換人”和技術性失業等風險；同時也誘發“數字圈地”及“恩格斯停頓”，以勞動者的權益損失為代價，加劇勞資分化；另一方面，我國現有數字勞動力數量型短缺、素質型短缺和結構型短缺問題突出。2023年我國數字化綜合人才總體缺口約在2500萬至3000萬，且面臨人才缺口持續擴大和供需不匹配的窘境。數字化勞動力的短缺及人才供需關系的“結構性失衡”，反映了當下我國數據要素未能同勞動力深度融合，難以滿足新質生產力培育所需的大批高素質勞動需求的事實。

四、數據要素賦能新質生產力的實踐路徑

1.加快實施國家大數據戰略

數據要素賦能新質生產力需要從宏觀層面全面統籌國家大數據戰略，為數據要素全鏈條管理和全方位流通提供基礎制度保障，釋放數據創新要素活力。要多措并舉推進《“數據要素×”三年行動計劃（2024~2026年）》落實、落地，在推動數據要素與新舊產業的滲透融合中實現存量的“煥新”與增量的“換乘”。從供給側來看，要著手建立合規高效的數據要素流通和交易制度，打破數據領域的行業壟斷、地方割據和“數據孤島”，暢通數據大循環；建立健全跨主體、跨平臺的數據信息交互規則，重構產學研各主體的溝通協調機制，消弭不同主體和層級間數據信息交互和共享活動的壁壘，促進數據合理有序流動。從需求側來看，要加快開拓數據要素驅動應用模式，基于各行各業基礎條件和數據稟賦，充分挖掘和釋放數據要素典型領域應用場景，持續深化數據要素對工業制造、現代農業、科技創新等行業的融合創新，推廣個性化定制、智能化生產和網絡化服務等新業態發展，深入拓展產業數字化轉型空間；加快企業尤其是中小企業的數字化改造升級，優化數據資源的采集和整合，打通企業業務流程數據通道，推動業務流程全鏈條的數字化。

2.夯實數據要素市場開發基礎

數據要素賦能新質生產力需要加快推動數據要素的產業化、商業化和市場化開發和應用，培育壯大數據服務范疇，完善現代化產業體系。第一，加快推進5G網絡、千兆光網等數字基礎設施建設，系統優化云平臺、數據中心等算力基礎設施布局，打造東中西部高效互補、協同聯動的全國一體化算力網，致力于形成全方面、多層次的新型基礎設施建設新局面。第二，逐步引導市場數據要素有效供給增加。政府應加快建立完善數據質量分類考核標準及要素流通準入標準；積極扶持數據采集、加工等服務行業發展，鼓勵專業化數據服務機構合規開采、開發數據，并探索面向業務應用的共享、交換、協作和開放機制。第三，強化國有企業科技創新“主力軍”作用，引導國有企業加強基礎性研究，超前布局前沿技術和顛覆性技術，統籌利用數據等創新資源要素，完善智能化治理模式，強化國家戰略科技力量建設。第四，鼓勵核心和前沿技術攻關，以隱私計算、區塊鏈等前沿技術突破為導向，創新數據信息保護監管手段，加速突破數據性能、安全和互聯互通等方面的瓶頸，切實提升數據權益保障與安全治理水平。

3.培育高質量數字人才

數據要素賦能新質生產力亟需激活數據要素的創新引擎作用及就業創造效應，一方面，要強化重點領域數字化高端人才培養，筑牢新質生產力發展的人才根基。應從基礎教育入手，加大基礎教育投資力度，提升全民數字素養和創新能力；改革高校人才培養機制，積極開設與智能制造、大數據、云計算等相關的學科專業，優化數字經濟相關課程，壯大國家數字領域高層次人才隊伍；加速人才流動和知識共享，完善人才高效輸送的協同機制，實現人才培養與市場需求的緊密對接；積極打造企業主導的“產學研”創新合作基地，大力推進產教融合，加速科研成果的產業化和市場化落地；完善數字化人才激勵機制和配套政策，促使薪酬分配向數字人才傾斜；另一方面，要建立完善終身學習的職業教育體系，打造面向公眾的智能化終身學習公共服務平臺，加強失業勞動者的技能培訓，盡快建立起再就業培訓體系，促進失業勞動者轉崗再就業；同時發揮失業保險金和補助金作用，加大失業救濟補貼和保障，完善就業和民生兜底保障政策。

來源：工業技術經濟編輯部微信號