在新一輪科技革命和產業變革大背景下，數據已經成為數字經濟發展的關鍵要素。新質生產力的提出，為數據要素賦能經濟社會高質量發展、更好發揮數字經濟對經濟發展的放大、疊加、倍增效應，提供了一條新的現實進路。

一、數據要素推動技術創新

數據作為新型生產要素，是技術創新的重要基礎和驅動力。

一方面，數據要素能夠加速知識生產過程，為技術革命性突破提供源源不斷的新知識。隨著大數據和人工智能技術的發展，尤其是近年來生成式人工智能的快速迭代，基于機器學習的知識生產方式改進了人們的學習和知識獲取方式。特別是基于深度學習技術，生成式人工智能（AIGC）能夠從已有的大量數據中自動學習和提取知識，通過算法模型進行自我學習和優化。數據的多樣化和細致化程度逐漸增加，基于數據要素的虛擬性、非競爭性等特征，促使數據要素能夠有效地聚合和整合，不僅為人工智能模型訓練提供了豐富的資源，也使得人工智能模型能夠學習到更加復雜和深入的知識，加速知識生產的過程。

另一方面，數據要素能夠促進知識共享，為技術革命性突破提供堅實基礎。數據要素的發展，使得數據的收集、存儲、處理和分析更加高效，降低了數據共享的成本，促進了知識的廣泛傳播與共享。在國家戰略層面，數據作為新型生產要素，其有序流通對于經濟社會的高質量發展具有重要意義。中央和地方政府已經出臺了一系列法規和政策，旨在構建一個既開放又安全的數據處理和跨境流動環境，如《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》、《促進和規范數據跨境流動規定》、《浙江省公共數據開放與安全管理暫行辦法》等，通過開放數據為科研人員提供了豐富的知識資源。知識共享有助于激發新的創意鼓勵開源創新、眾包和跨學科合作的模式，促進創新文化的形成，這些都是推動技術革命性創新的重要因素。

二、數據要素優化要素配置

作為一種“橋梁型”要素，數據要素能夠優化其他要素的配置方式，從而產生十分顯著的溢出效應。

一方面，數據要素有助于優化決策過程，促使決策制定者更加科學地進行生產要素配置。首先，基于大數據分析、人工智能等技術手段，決策制定者能夠針對市場趨勢、消費者行為等數據進行準確分析，幫助其更為準確地把握市場變動和消費者需求，提升決策的精準性；其次，基于數據要素的多樣性和時效性特征，能夠支持決策制定者結合內外部數據從不同角度和層面開展更為多元的決策分析，并針對外部環境的變化快速響應。

另一方面，數據要素有助于緩解資源錯配，促進各類要素的有效聚合，進而實現生產要素的創新性配置。數據要素通過對其他同要素的整合驅動要素市場的轉型提升，對勞動力、資本、技術等各方面傳統生產要素進行數字化智能化改造，從而實現國民經濟的全要素數字化轉型。數字化不僅通過提高市場化程度、促進金融發展、提高對外開放度等多種渠道改善資源錯配，還能準確地指導資源配置，使得勞動力、資本、技術等傳統要素能夠更有效地聚合與利用。例如，制造業企業可以通過對歷史生產數據的分析，識別優化生產流程中的關鍵環節，從而決策哪個生產環節更多地部署何種自動化設備，抑或是更多地引入具備何種專業技能的技術人才，實現各類要素的有效聚合，進而提升生產效率。

三、數據要素賦能產業升級

數據要素是數字產業化的核心要素，也是產業數字化所依賴的基礎資源，能夠通過多種渠道全面促進產業升級。

一方面，數據要素的應用加速了產品創新和技術迭代，進而推動產業深度轉型升級。

數據要素的發展與應用，使得企業能夠基于大量用戶反饋和市場數據進行產品研發，實現以數據驅動的漸進性創新。例如，美的集團在進行家電新品研發時，研發部門使用大數據技術通過對輿情數據、市場數據、用戶數據及經營情況數據進行分析，能夠精確洞察消費者需求、刻畫用戶人群并發掘創新機會。采用數字化企劃的方式幫助業務部門更快、更全面地了解市場和用戶，快速推出家電新品，實現業務增長。

數據要素驅動的研發模式通過確保創新資源流向市場最需要的領域，減少資源浪費，提升研發和生產效率，進而推動產業的轉型升級。此外，數據要素還促進了生產模式的創新，企業通過引入人工智能、大數據、云計算等信息技術，與傳統產業深度融合，推動產業結構向高端化、數字化、智能化方向發展。

另一方面，數據要素通過提升產業鏈協作能力和協作效率，推動產業深度轉型升級。

數據要素的流通使得產業鏈各環節之間具有較高的信息透明度，能夠減少信息不對稱導致的效率損失。數據要素促進了產業鏈內部各個企業創新流程在時間和空間上的重疊，擴大了信息和知識的交流與分享范圍，有助于同一產業鏈內上下游企業以及不同產業鏈之間的互聯互通。

此外，數據要素使得企業能夠更為全面地了解潛在交易對手的信息，進而幫助企業匹配高質量的交易對手，降低企業需要付出的交易成本，促使企業更好地融入市場并參與產業鏈分工。產業鏈協作使得資源能夠更高效地流向優勢產業和關鍵領域，推動產業鏈向高端領域邁進。同時，產業鏈協同有助于形成產業集群，通過集群效應吸引資金和勞動力，促進產業集聚發展，提升產業鏈的整體競爭力。

四、數據要素促進新質生產力發展的政策思路

通過上面三個方面的作用，數據要素將能帶來全要素生產率的顯著提升，進而促進新質生產力發展。通過優化數據要素相關政策，能夠進一步激發數據要素的潛力，為經濟社會發展注入新的活力。

一要完善數據要素市場建設。應不斷完善數據基礎制度體系，建立數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權等分置的產權運行機制，健全數據要素權益保護制度。規范引導場外交易，培育壯大場內交易。有序發展數據跨境流通和交易，建立數據來源可確認、使用范圍可界定、流通過程可追溯、安全風險可防范的數據可信流通體系。加速數據安全、數據交易和數據流通技術研發，助力數據流通安全與效率提升，同時加強數字經濟的高端人才和專業人才培養，為數據要素市場提供技術支持和人才保障。明確數據要素市場的規模目標、類型目標與服務目標，結合各地實踐，推動數字產業創新發展。依托地方性數據交易平臺，提供確權、登記、交易、結算、交付等服務，推動數據由資源向要素持續轉化。

二要構建合理的數據治理體系。完善與數據相關的法律法規，包括數據安全法、個人信息保護法等，確保數據治理有法可依，同時保障數據安全和個人隱私權益。完善數據全流程合規與監管規則體系，建立數據流通準入標準規則，確保數據流通的安全性和合規性。強化數據安全保障體系建設，把安全貫穿數據供給、流通、使用全過程，加強數據分類分級管理，防范和化解各種數據風險。加強數字政府建設，利用數字技術提升政府治理能力，推動政府數字化、智能化運行，為國家治理體系和治理能力現代化提供支撐。鼓勵有條件的地方和行業在制度建設、技術路徑、發展模式等方面先行先試，采用“揭榜掛帥”等方式，支持有條件的部門、行業加快突破數據可信流通、安全治理等關鍵技術。

三要促進數據資源開放共享。需要加強多維統籌管理，整合政務數據、公共數據和社會數據，形成不同層面的數據協同共享機制。加強資金支持和宣傳推廣，實施試點工程，鼓勵金融機構和社會資本投向數據產業，并通過數據要素大賽等活動，促進數據資源的創新應用和價值實現。在政府層面，應強化部門數據職責，實現政務數據目錄式清單化管理，厘清部門共享權責，建立健全政務數據供需對接機制。設立明確的政府公共數據開放量增速指標，以進一步推動公共數據的開放共享，提升政務服務水平，滿足社會對公共數據的需求。通過企業、行業組織和政府三方的共同努力，構建一個完善的數據開放共享生態。

（作者徐翔為經濟學博士，中央財經大學經濟學院教授、中國互聯網經濟研究院研究員）