文｜欧阳日辉

中央财经大学中国互联网经济研究院 

副院长、教授，中国市场学会副会长 

图 | 由作者提供 

生产力既是人类历史的物质基础，也是推动社会进步的最活跃的、最革命的要素。

在数字经济背景下，新质生产力以科技创新推动产业创新为要义，以大幅提升全要素生产率为目标，加强人工智能、大数据、物联网、工业互联网等数字技术融合应用，以数据开发利用为引擎促使生产要素创新性配置，催生新产业、新模式、新动能，要走出一条生产力诸要素高效协同、产业深度转型升级、新供给与新需求高水平动态平衡、人与自然和谐共生的新增长路径。

新质生产力是创新驱动的生产力，数据作为数字时代驱动经济运行的新质生产要素，打破了传统生产要素的质态。数据带来发展新动能，高质量的数据供给、便捷的数据流动、高效的数据应用，是新质生产力发展的重要动力，对经济发展实现倍增效应。

数据要素是数字时代的生产力 

纵观历史，历次科技和产业革命产生新技术、新要素、新产业，都推动了生产力质的飞跃，形成了不同的时代特征。生产力发展有其内在源泉和内在动力，在发展中不断增强自己的能力。人的需求是发展生产力的重要内因，消费创造出新的生产动力。生产力各要素作用的充分发挥、效能的提高、组合的优化，都会推动生产力的提高。比如，劳动者受教育程度的提高、文化和科技知识的增长，科学发明与技术创新并应用于生产，提高管理水平和现代化治理，丰富生产资料数量和提高质量，优化分工协作和生产组织，都是提高生产力的内在动力。正如马克思所指出“劳动生产力总是在不断地变化”，随着人类社会进步，社会生产力不断发展，生产力要素的内涵和种类在不断扩展和丰富。数字经济蓬勃发展为形成新质生产力创造了条件。

数字经济条件下的生产力，生产力的诸多要素发生了新变化，具有三个显著的时代特征：一是新要素。新要素体现在数据要素和数字技术两个方面，数据作为新型生产要素逐步成为社会生产力的重要角色和核心要素，成为驱动生产力跃迁的新质生产要素，促进劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升。以互联网、人工智能、大数据为代表的数字技术，推动生产方式、消费模式变革，加快发展方式绿色转型。二是新方式。数字平台成为新型企业组织形式、商业模式和资源配置方式，推动数字经济和实体经济深度融合，促进互联网、大数据、人工智能等数字技术同实体经济深度融合，带来产品架构、商业模式、应用场景的迭代，实现新供给与新需求高水平动态平衡。三是新动能。数字经济中的新质生产力以实体经济为根基，改造提升传统产业、培育壮大新兴产业、布局建设未来产业。提升产业链供应链韧性和安全水平，着力提高全要素生产率是我国形成和发展新质生产力的主攻方向。

数据是经济活动的副产品，与传统要素相比，数据要素具有四个显著的技术—经济特征：一是非排他性。数据可以低成本地无限复制给多个主体同时使用，任何主体对数据的使用都不会影响其他使用者的利益。二是无限增长性。随着数字技术加速渗透到经济社会的方方面面，数据资源供给规模呈现指数级增长，而且可以重复使用，打破了传统要素有限供给对增长的制约。三是支撑融合性。数据要素和其他要素相比有更好的支撑融合作用，对技术、劳动、资本等其他要素融合发挥了强大的支撑效应。四是规模经济性。数据要流动、要使用才能产生价值，数据规模越大，其蕴含的价值越多。数据使用者越多，人们从数据中挖掘的价值越大，使用者可以从中挖掘出更多的价值信息。

随着数字经济的快速发展，数据已经成为国家基础性战略资源和关键性生产要素，并由此形成数字生产力。数字生产力是数字经济时代的生产力，是指在“数据+算力+算法”构筑的数字平台或者数字世界中，劳动者运用数字技术，充分开发利用数据这一新生产要素，高质量地为人类创造物质财富和精神财富的新能力。比如，“生成式预训练变换模型”是一种基于互联网的、可用数据来训练的、文本生成的深度学习模型。借助强大的算力支撑、深度学习算法和万亿级别数据语料的喂养，生成式预训练变换模型不断迭代，表现出强大的智能生产力潜能。数字生产力是新质生产力在数字经济中的具体表现形式，具备数字素养的劳动者推动新质生产力核心要素网络化共享、系统化整合、协作化开发和高效化利用，提高全要素生产率，促进社会生产力实现新的跃升。在数字生产力中，数据作为新型生产要素，是数字经济时代最先进最活跃的新质生产要素，作为关键生产要素进入生产函数，推动生产力变革和创新，形成新质生产力。

实现理论创新和实践创新良性互动 

认识与实践、理论创新和实践创新之间是辩证统一、互存互动的关系。对数据要素价值的认识，需要在实践中得到检验，结合新的实践不断作出新的理论创造。正如国家数据局长刘烈宏所言：“数据要素市场建设是一项探索性、创新性、专业性很强的事业，国际上没有通行做法可以借鉴。必须坚待顶层设计和实践探索有机结合、良性互动。”

随着国家一系列关于数据要素的政策出台，各地积极探索数据要素市场化配置改革。例如，广东发布全国首个省级数据要素市场配置改革行动方案，推动数据要素、数字技术和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。上海以张江科学城为载体正在打造数据要素产业集群。陕西已有20多个省级部门启动应用政府数据共享平台，探索数据合作新模式。与此同时，各地建立数据交易所，探索数据要素赋能实体经济发展路径，多地正在探索建设数据要素集聚发展区，大力培育数据要素型企业，持续推动企业数据资产评估和入表，为经济社会发展提供新的增长点。当前，广东为创新激活数据要素潜能，促进数据、技术、场景在实体经济中的深度融合，率先启动数据要素市场化配置改革、抢先试点数据资产凭证，以及首创数字空间、政府首席数据官和数据经纪人制度。目前，肇庆高新区已经打造出涵盖信贷、担保、贴现服务的“云碳”系列产品矩阵，为企业绿色高质量发展提供全方位的金融供给。

数据交易所有别于其他要素的交易流通，数据交易流通模式正处于不断实践和创新的阶段。广州数据交易所在广东省市两级政务服务和数据管理局指导下，积极发挥行业平台的集聚作用，构建了“多方协同、合作共赢”的生态体系。广州数据交易所正聚力创新做好平台建设，并积极地与各地区共同筹建服务基地。截至目前，广州数据交易所已在广东省内的佛山、湛江、惠州、清远、东莞等地成立服务基地，基地按照统一的会员管理、合规审核等体系，提供基地场所、会员管理、合规登记、生态培育、数据经纪、运营管理、应用创新和人才培训等八大服务。

以广州数据交易所（佛山）服务基地为例，佛山基地已在当地发展数据交易生态链企业近128家，覆盖制造、环保、金融、建筑、钢铁、塑料等产业，数据交易量超5亿元，支撑实体经济近百亿元规模。深圳数据交易所揭牌后，以建设全国性数据交易平台为目标，从“合规保障、流通支撑、供需衔接、生态发展”四方面，打造覆盖数据交易全链条的服务能力，着力促进数实融合和数据跨域、跨境大规模流通。深圳数据交易所已在全国布局数据要素服务工作站35个，引入全国市场主体2607家，覆盖32个省级行政区域、161个城市，打通数据流通交易的“最后一公里”。

深圳数据交易所已牵头或参与建设了包括开放群岛开源社区（Open Islands）、DEXC+智库和开放算料联盟在内的10余个创新联合体与智库，在全国范围内高效整合行业、企业和产学研资源，为深圳数据交易所高水平建设国家级数据交易场所、推动数据要素市场化配置改革等工作提供了强有力支持。

上海数据交易所在数据资产识别、数据资产登记、数据资产估值、数据资产金融产品序列、数据资产金融服务合规监管、数据资产风险处置、数据资产服务市场组织等各个方面均开展了稳妥的创新探索，初步形成较为完整的数据资产创新应用模式。数易贷是由上海数据交易所主导，并联合多家银行共同推出的数据资产信贷服务产品。上海数据交易所将以企业的数据资产为核心，通过信用贷款增信和质押贷款的两类模式，为银行提供一个创新、高效且风险可控的贷款投放渠道，充分体现数据资产在银行信贷业务中的关键价值，促进银行等金融机构服务数据实体经济发展，共同繁荣数据要素市场。本产品贯穿贷前、贷中及贷后的全生命周期管理，并依托于DCB（Data-Capital Bridge）的“一桥、两所、两轴”架构来链接数据与资本两个要素市场，能够全面、动态、实时、准确地描述数据资产形成和流通的全过程。受访专家表示，数据要素的赋能，未来将更多体现在为各行各业创造新价值和激发新动能上。

当前,充分发挥数据的关键要素作用和发展壮大数字经济,日益成为全球共识。随着我国数据要素应用场景不断衍生拓展，各种数据技术深度融合，必将推动我国的数据要素市场深化发展，培育出创新性强、竞争力强的产业集群，促进新质生产力的加快形成。

挖掘高价值数据要素应用场景  

2023年底，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，旨在充分发挥数据要素乘数效应，赋能经济社会发展。行动计划强调坚持需求牵引、注重实效，试点先行、重点突破，有效市场、有为政府，开放融合、安全有序等基本原则，明确了到2026年底的工作目标。行动计划选取工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等12个行业和领域，推动发挥数据要素乘数效应，释放数据要素价值。

如何推动数据等要素资源的合理配置，激活与释放数据要素潜能，是促进新型工业化高价值创造的其中一项关键。工信部电子五所软件与系统研究院杨晓明院长研判，数据要素融入工业制造领域体现几个新的趋势：

• 一是在供给方面，工业软件的部署应用成为了工业数据重要来源；

• 二是在流通方面，最大变化在于工业数据从企业内部循环走向产业链协同外循环，工业数据空间成为数据提供者和数据使用者之间进行数据交换的一种创新模式；

• 三是在应用方面，不同类型数据加速向工业制造领域汇聚，例如利用用电量、员工社保、生产订单、运输物流等数据成为金融机构精准研判工业企业运行状况的重要信息，进而通过经营贷科学合理支持制造业扩大产能。

广东打造了“数据要素×工业制造”案例样板。例如，广州数据交易所联合传统制造业、农林牧渔业等行业数商，孵化多款数据产品帮助实体产业应对转型挑战，“交易证据链证书”“企业经营健康指数”“制造业链证”等产品深受市场欢迎。其中，众陶联打造的“交易证据链证书”数据产品在供应端、流通端、消费端构建交易链条数据集，利用数据要素解决产业经济中的信用问题，让数据产品作为企业合法合规的抵税证明材料，降低企业经营成本。

为赋能“数据要素×科技创新”生态建设，东莞市新一代人工智能产业技术研究院正积极推动各界合作，在工业数据要素加工、工业知识互联技术、工业边缘大脑等方向全面布局，为先进制造领域开展人工智能技术攻关和产业化提供全方位支持，以期赋能东莞以至粤港澳大湾区工业数据利用向高质量结构化和价值最大化方向发展。

孙晋祥介绍，工业算法联盟是由新一代人工智能产业技术研究院牵头，联合了重庆大学、广东省科学院智能制造研究所等科研机构，以及拓斯达、遨博机器人、开普云等企业组建。重点围绕工业算法、工业小模型建设“算法算料仓库”，率先在机器视觉技术领域突破，在包括但不限于3C、电子器件、集成电路、锂电新能源以及东莞市具备优势的规模制造产业领域深挖产业链。目前，联盟已经挖出10个以上“数据要素×”放大倍数高的高价值数据集，积累了100个以上可用于数据要素加工的高水平算法模型。

数据要素的引入，不仅为文旅行业提供了新的解决方案，更赋予了文旅产业新的目标与要求。通过对海量数据的收集、分析与应用，文旅业经营主体能够更准确地把握民众的真实需求，并对现有资源进行优化配置，为我国文旅消费者提供更高的服务品质，进而推动文旅产业的创新发展。广东省博物馆积极运用物联网、3D扫描等技术，对珍贵文物进行全面而精细的数字化处理，精准记录文物内外结构，为修复保护提供科学依据。同时，通过构建数字化搜索系统，实现藏品信息快速检索与多维度查询，提升研究效率与公众体验。可以说通过数据赋能文物保护不仅是该领域的一次技术飞跃，更是推动文化产业创新发展，释放新质生产力的关键一步。广东省博物馆充分依托大数据分析，精准洞察市场需求，为文创产品开发提供坚实数据支撑。并通过文物信息数字化处理与展示，丰富文创设计素材与灵感。这种以数据驱动的文创培育模式，显著提升了文创产品的艺术魅力与市场吸引力，推动文化资源创新开发与价值提升，激活新质生产力的潜能。

中山大学数字经济与政策研究院副院长陈斯维分析，阿里巴巴和京东在拓展新消费、培育新业态、打造新品牌和推进国际化的过程中，都展现出了数据要素的强大价值。它们通过深度挖掘和应用数据要素，不仅提升了自身的竞争力，也为整个商贸流通行业的数字化转型和创新发展提供了有力支撑。然而，数据隐私和安全、技术和能力、监管和合规性、市场和消费者行为变化以及国际化战略的具体路径和挑战等方面的不足，也提示了它们在未来发展中需要持续关注和改进的方向。随着数据技术的不断进步和数据治理法规的完善，电商平台在数据要素的管理和应用上将更加成熟，从而更好地服务于经济社会的发展。

当前，以数据为关键要素的数字经济发展方兴未艾，数据要素乘数效应初步显现。随着产业数字化深入推进，还会产生更多、更有价值的数据，也会创造更加丰富的应用场景，更会衍生新的业态。通过挖掘高价值数据要素应用场景，激励多方主体积极参与数据要素开发利用、创新数据产品服务等，探索一批跑的通、有成效、可复制推广的实践案例、经验模式，将堵点难点转化为新增长点，释放数据要素乘数效应，构建以数据为关键要素的数字经济。

文献来源：欧阳日辉.数据是新质生产力的引擎[J].科技与金融,2024(5):2-6.

· 文章版权归本编辑部所有，未经授权不得转载。

· 如需获取转载、合作、采访等需求请到微信公众号菜单栏，获得相应信息。

· 您亦可在知网、今日头条、南方号等相关平台上关注我们。

《科技与金融》杂志2024年5月刊

已正式发售

欢迎订阅