新質生產力在生產要素配置方面呈現出明顯差異，在一定程度上降低了對土地和資本的依賴，更加強調數字技術的賦能和創新驅動的核心地位。

在當今信息化、數字化的時代浪潮中，數據以其獨特的魅力和價值，成為了推動新質生產力發展的重要驅動力。展望未來，隨著技術的持續進步和應用場景的擴大，數據在新質生產力中的作用將更加凸顯。充分挖掘和利用數據的潛力，才能加快推動新質生產力實現更快速、高效和可持續的發展，為社會經濟的繁榮與進步注入新的強大動力。

01深入把握數據與新質生產力的關系

相較于傳統生產力，新質生產力在生產要素配置方面呈現出明顯差異，在一定程度上降低了對土地和資本的依賴，更加強調數字技術的賦能和創新驅動的核心地位。數據已然成為新質生產力的基礎性資源和戰略性資源。

一是數據作為一種嶄新的生產要素，為新質生產力的持續發展注入了強大的動力。在數字化、網絡化、智能化日益普及的當下，數據的自由流通與廣泛共享為資源配置的優化和技術創新提供了有力支撐。數據要素的引入，使生產函數發生了根本性變革，其重心不再僅限于傳統的勞動力、資本和技術等要素，而是更加聚焦于數據的深度挖掘和廣泛應用。

二是數據在廣泛的應用場景和深度挖掘中，為生產效率的提升提供了堅實的支撐。在生產流程中，企業通過對數據的細致收集、精準處理與深入分析，能夠更準確地識別生產過程中的核心環節與潛在瓶頸，從而針對性地優化生產流程、削減成本開支并提升產品質量。不僅如此，數據還助力企業實現生產過程的智能化監控與預測性維護，大幅減少故障停機時長與維護成本，進一步推動生產效率的顯著提升。

三是數據的深入應用加速了生產方式的創新和變革。憑借數據精準的分析和深度挖掘，企業得以洞察市場動態，發掘潛在的商業模式、產品和服務，進而創造出更為豐富的價值。此外，數據還促進了產業鏈上下游企業間的緊密協同與高效合作，推動了產業鏈的持續優化升級和價值的共創共享。

02數據要素發展的痛點堵點

數據產權的界定、保護和歸屬是數據要素市場化的基礎，但目前尚缺乏統一的數據產權法律法規。這導致數據權利的界定和認定存在模糊和爭議，數據權利人的權益難以得到有效保障。同時，數據產權的界定涉及多方利益主體，包括個人、企業以及社會等，如何在滿足各方利益訴求的同時，實現數據產權的合理界定，是一個亟待解決的問題。

數據流通不暢。其共享、流通和交易主要局限于小范圍、小規模，這導致了數據要素市場供給不足、流通受阻、應用程度不深。由于缺乏統一的數據流通基礎制度，數據要素在資源化和資產化進程中遭遇了諸多障礙。

數據安全隱患。隨著數據的持續匯集與整合，其價值日益凸顯，因而成為了網絡攻擊的重點對象。數據濫用、知識產權侵犯等問題亦呈現愈演愈烈之勢。而信息安全體系的建立往往滯后于業務的發展步伐，在數據生命周期保護方面缺乏全面的戰略規劃，使用人員亦缺乏必要的數據安全培訓。

03挖掘和利用數據潛能的幾點建議

完善數據產權制度。一是確立明晰的產權界定機制。這涉及到對數據所有權、使用權以及經營權的明確劃分，以保障各方利益不受侵害。鑒于數據的可復制性以及多主體共存的特點，在界定產權時，需要充分考慮到社會以及個人等多元主體的利益平衡。二是加強對數據產權的保護措施。這包括但不限于對數據侵權行為的嚴厲打擊，建立有效的追責機制，以提高數據侵權成本，并降低數據權利人在維權過程中的成本負擔。

促進數據交易流通。一是構建統一、開放、有序的數據交易市場。為數據的供應方和需求方提供一個高效、便捷的交易平臺，以促進數據的流通和應用。二是確立數據交易的基本準則。通過制定明確的數據交易規則，包括交易原則、方式、條件等，確保數據交易行為的規范化，維護數據交易的公平、公正和透明。三是推動數據的跨境流動。在確保數據安全的前提下，優化數據跨境流動的流程，降低其成本，以促進全球數據資源的共享和高效利用。

優化數據流通環境。一是加強數據基礎設施建設。加大對數據基礎設施的投資力度，提升數據收集、存儲、處理和應用的能力，為數據流通提供有力支撐。二是推動數據開放共享。鼓勵政府、企業和社會組織等開放數據資源，推動數據資源的共享利用，釋放數據資源的潛在價值。三是培養數據人才。加強數據人才的培養和引進，提升數據領域的創新能力和競爭力，為數據流通提供人才保障。

強化數據安全保障。一是建立數據安全保護體系。完善數據安全法律法規，制定數據安全標準，建立數據安全監測和預警機制，確保數據在流通過程中的安全可控。二是提升數據安全技術能力。加強數據安全技術研發和應用，提升數據安全防護水平，防范數據泄露、濫用等風險。

充分釋放數據資源，實現產業升級和創新。以制造業為例，引入數據分析技術可以實時監控生產過程并實現預測性維護，進而提升設備利用率和產品質量。如在農業領域，大數據和人工智能技術的運用可以優化種植方案，從而提高農作物的產量和品質。此外，應制定相關的政策，鼓勵傳統產業與數據技術的融合，并提供資金支持和技術指導，以確保產業數字化轉型的順利進行。

共享數據資源，加速新技術迭代升級。舉例來說，通過運用人工智能技術，加大對數據的深度挖掘與分析，進而發掘出更多具有實際價值的信息與規律。同時，借助云計算技術的支持，實現數據的分布式存儲與處理，這不僅能夠提升數據處理的整體效率，還能夠確保數據的安全性。