贾彦：让数据要素更好赋能新质生产力｜金融与科技

一、数据要素赋能新质生产力的内涵特征

一是数据要素倍增效应提升生产效率。数据要素以非实体形式存在，呈现非竞争性和低成本复用性，可以融入产业发展各个环节。数据要素不仅有效缓解生产要素的时空约束，还能破除数字化转型过程中的障碍。不同于土地、资本和劳动力等传统生产要素，数据依附于实体要素，通过与之协同来实现乘数效应，从而提升全要素生产率。此外，数据要素能通过与传统要素有机融合，促进资源跨区域、跨界流动，驱动创新性生产要素高效配置。

二是数据要素解决效应突破资源瓶颈。数据要素具备协同联动、融合创新及复用增效的特点，能够优化传统生产要素配置，打破资源瓶颈，构建灵活、多样、开放的产业发展环境。依托大数据、区块链、人工智能等数字技术，数据要素改造传统生产要素，推动传统产业链的数字化转型、升级和再造。通过网状共享的方式破除“信息孤岛”，以多元主体协作形式构建新型网络连接，凭借数智化管理和智能化生产构造数据要素共享新型生态系统。

三是数据要素共创效应促进产业发展。数据要素的无界性和正外部性能够推动跨行业资源整合和新业态形成。数据要素不仅作为生产资料输入，而且成为连接不同产业、推动协同创新的桥梁。在信息传输、软件和信息技术服务业，数据要素投入每增加1%，产出就增加约3%，在科学研究和技术服务业，数据要素投入每增加1%，产出就增加约1.57%。数据驱动的产业平台和服务不仅提升单一行业的效率，还能够实现生产力的质态跃迁，推动全产业链的共生共赢与价值重构。

二、数据要素赋能新质生产力的现实挑战

（一）数据潜力未充分挖掘，制约赋能新质生产力效果

一是数据产权界定模糊。数据要素的易复制性、非排他性和非竞争性虽然为数据广泛使用提供便利，但同时带来产权归属的复杂与模糊。数据的多主体权利归属和界定问题未明晰，影响数据安全管理，阻碍数据商业价值实现。二是数据安全性挑战。数据的可复制性和易访问性使得其容易被非法入侵、泄露或盗用，威胁数据所有者和利益相关者的权益。数据安全问题不仅限于技术层面保护，更涉及法律约束和政策监管，需加强数据安全管理体系构建。三是数据共享机制缺失。“数据孤岛”反映在多个系统或组织中，数据被隔离存储且互不联通，分散的数据存储方式阻碍数据集成分析和价值优化。

（二）科技创新体系尚不健全，限制数据赋能新质生产力

一是科技创新资金投入不足。关键数据技术和创新领域投资不足，特别是涉及新质生产力所需的核心技术研发上。同时企业研发投入低，特定领域的科研活动还面临融资难和人才短缺问题。二是科技成果转化效率低。科研成果难以在市场上实现商业化或产业化，限制新质生产力的发展。需要有效机制将科研成果转换为实际市场价值，从而支持新质生产力发展。三是技术标准规范不成熟。新质生产力所需技术标准和规范体系尚未成熟，限制数据智能化和数字化技术的推广及应用。此外，跨界融合可能面临法律和政策限制，阻碍不同领域之间的协同创新与交流合作。

（三）新兴与未来产业发展滞后，数据要素难以发挥作用

一是产业政策滞后。政府对新兴和未来产业的政策支持未能及时适应市场变化和技术进步水平，政策与需求之间的脱节限制相关产业发展。二是传统产业设施改造缓慢。传统产业设施与制造业的生产线和设备陈旧，难以适应数字新技术和工艺的应用需求。三是数字基础设施建设不足。新质生产力的发展依赖于数字基础设施，如数字化网络、数据中心、云平台、人工智能中台系统。由于资源分配不均和规划滞后，数字基础设施建设未能匹配需求增长，导致数据要素无法有效管理利用。

三、数据要素赋能新质生产力的路径探索

（一）价值形成：建立规范、透明和公平的数据治理制度

明确的数据产权、流通与隐私保护政策是创造数据价值的基础，可以减少数据要素交易和使用中的不确定性，赋能新质生产力的发展。一是数据来源清晰归属明确。党的二十届三中全会明确部署，要加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力，建立高效便利安全的数据跨境流动机制。通过合规与确权，数据资源得到法律保障，使得数据资产可以安全合法参与市场交易。二是数据资产的确认、计量和披露。数据资产是企业合法持有的预期为企业带来经济收益的资源。企业可根据2024年1月财政部公布《关于加强数据资产管理的指导意见》，自愿披露数据要素的应用场景，系统确认和报告数据资产，提高数据要素市场认可，为企业资本运作提供新动能。三是建立健全的数据安全框架。我国已出台《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，初步搭建起网络安全、数据安全、个人信息保护基本框架体系，设置数据安全的基本底线。未来政策应保护数据流通安全，同时保留对新质生产力领域的政策弹性，为市场主体提供试错机会，激发数据创新活力。

（二）价值实现：数据与营商双轮驱动赋能新质生产力

一是数据转化为操作性强的业务资产。数据价值实现的核心在于将抽象概念转化为具体与可实际操作的信息，从而优化业务流程、提升生产效率与决策质量。例如美国通过公私合作促进数据要素资产化，有效利用数据资产支持创新和决策优化。二是数据价值与企业成长相互促进。良好的营商环境提升企业竞争力并形成良性循环。我国数据交易运营方式以“政府指导+国资入股+市场化运营”为主，政策导向发挥数据市场价值，优化营商环境。三是政策支持与数据要素实际应用。为了促进数据要素创新与市场化发展，我国自2016年起已在贵州、北京、上海、天津、重庆、河北、广东等设立国家级大数据综合试验区，通过先行先试方式探索数据资源的开放共享。同时推动“数字强贸”赋能新质生产力发展，加快贸易全链条数字化赋能。

（三）价值共享：构建全国统一的数据要素市场

一是加强政务数据的集中共享和归集。国家政务数据共享交换体系已发布超过3.2万类资源，支撑超过5400亿次数据调用，现已有超过243个省级和城市平台上线，累计开放数据集超过37万个。未来应建立全国性、区域性和产业性的数据要素市场，促进各行业共享数据资源，加速其他生产要素向新质生产力集聚。二是构建互联互通的全国一体化数据市场标准。为了实现数据跨平台、跨行业、跨区域流通共享，需要在数据技术标准、数据格式、传输协议等方面加强一致性建设。推广国际标准组织（ISO）及通用的数据交换标准（如JSON、XML等），统一数据传输接口和API标准，实现数据在不同平台之间的无缝对接，提高数据市场的协同效率。三是“数据要素×资本要素”提升市场活力。通过数据质押贷款、数据证券化等金融工具，数据要素可以转化为流动资本，增加市场交易频次和规模。在全国统一大市场的框架下，实现技术和数据要素的自由流通及高效利用，推动创新与产业升级。

（四）价值转化：助力战略性新兴产业和未来产业发展

一是通过数据技术促进基础设施提质升级。大力推进5G基站建设，加强6G研发，扩大千兆光纤覆盖范围，推动网络基础设施优化升级。2024年9月，我国累计建成5G基站408.9万个，5G用户普及率69.6%，5G行业应用已融入76个国民经济大类，深入融合工业、医疗等重点领域核心环节。二是优化算力资源支持实体产业发展。研究表明算力平均提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长3.6‰和1.7‰。算力正在加速渗透到交通、金融、教育与医疗行业，算力作为数字经济的基础支撑，能够促进数字要素与实体产业的深度融合，助推新质生产力发展。三是增强战略性新兴产业与未来产业的发展布局。数据要素推动先进制造、电子信息等战略性新兴产业，实现产业结构形态的跃升。例如我国智能制造中的“灯塔工厂”占全球总数超1/3，这些工厂通过数字化智能化改造，显著提升生产效能。四是推动传统产业结构创新发展与优化升级。数据要素通过赋能千行百业，推动传统产业数字化转型。以工业互联网为例，它通过发挥数据乘数效应，推动数据要素与其他生产要素、数字技术与业务环节融合。工信部数据显示工业物联网覆盖85%以上的工业大类，连接设备超过8000万台，助力制造业降本增效。