释放数据要素价值 加快新质生产力发展

数据要素对新质生产力与传统生产力之间的链接也有重要意义。国家工业信息安全发展研究中心公布的《全国数据资源调查报告》显示，2023年，我国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%，全国数据存储总量为1.73ZB，新增数据存储量为0.95ZB，预计2024年我国数据生产量增长将超过25%。尽管数据量庞大、来源多样，但数据利用效率低、开放共享水平不高、应用场景欠缺等问题仍限制数据要素的价值释放。2024年9月发布《国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》表示要激发数据共享开放动力，优化公共数据资源配置，释放市场创新活力，充分发挥数据要素放大、叠加、倍增效应，为不断做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势提供坚实支撑。因此，进一步明确数据要素赋能新质生产力发展方向，释放数据要素潜在价值，是经济高质量发展的重要应用实践，本文将深入探讨其实现路径。

7月17日，位于福建金源纺织有限公司5G智慧工厂，技术人员在查看大数据平台采集情况。图/中经视觉 王旺旺 摄

近年来，我国出台多项政策推动数据要素共享，如国家大数据综合试验区、公共数据开放平台、数据交易机构和公共数据授权运营试点平台建设等。为推动公共数据价值获得，自2012年以来中国各地方不断推进公共数据开放，截至2023年12月底，全国一体化政务数据枢纽接入53个国家部门、31个省区市，挂接资源达2.06万个，实现累计调用5361.35亿次服务。另外，全国新建各类数据交易机构80多家，省级以上政府提出并推进建设的数据交易中心（所）近30家，推动了数据的交易流通。公共数据授权运营已在北京、上海、广东、海南、贵州、成都等地区进行探索性试点，多地相继出台公共数据授权运营的政策法规，逐渐提高公共数据可用性和数据资源标准化，以便后续数据要素投入主体运营。国家大数据综合试验区制度对获取企业数据资源，促进大数据产业集聚也有显著成果。《2023年中国数据交易市场研究分析报告》指出，2021-2022年中国数据交易市场规模由617.6亿元增长至876.8亿元，年增长率约为42.0%，到2025年中国数据交易市场规模有望达到2046.0亿元，预计未来3-5年内，中国数据交易市场仍旧能够保持较高速的增长。以上数据说明，我国数据要素共享已经初见成效，但仍存在发展限制。

首先，数据治理及开发利用整体水平偏低。数据共享和开放制度是数据可得的保障，数据产权界定存在争议，数据要素市场化配置改革亟须法治支撑。由于数据要素共享涉及主体多元性，数据流动过程复杂性，数据管理部门分散性，使得数据在采集、存储、共享、开放等环节存在标准不统一、流程不规范等问题，影响了数据的质量和共享效率。

第二，我国数字基础设施覆盖范围以及技术支持仍有改善空间。空间布局不均衡等问题导致数据要素共享过程中存在成本与收益不对等情况，限制数据要素流通范围；基础设施的不足也会导致数据存储和处理的能力较低，影响数据要素共享效率、数据要素市场价值发挥、数据创新和应用的发展空间。

第三，企业数字化转型基础不牢，数据挖掘、利用和处理效能低。数字化转型基础薄弱的企业，整合企业内部资源效率较低，缺乏完善的数据治理体系，导致数据质量参差不齐，难以保证数据准确性和可靠性，也无法正确处理分析数据，难以发现新的商业机会和潜在的市场需求，增加了数据要素共享成本，降低了数据要素共享效果。

第四，高素质数字人才缺乏。培养具备数据思维和技能的新型劳动者是实现新质生产力发展的关键。高素质的数字人才能够利用先进的数据处理和分析技术，发现新的数据规律和模式，推动数据创新，为数据要素共享提供新的思路和方法。所以，在数据要素共享过程中培养适应数字化、智能化要求的人才显得尤为重要。

第五，数据要素市场存在着供需对接不足的问题。“数据孤岛”仍然存在，数据互联互通仍有进步空间。一方面，数据供给方缺乏有效的渠道将数据推向市场，导致数据资源闲置；另一方面，数据需求方难以找到符合自身需求的数据，影响了数据的应用价值。

从新质生产力基本内涵看，数据要素与劳动者、劳动资料、劳动对象深度融合促使生产力质变。首先，数据要素与传统生产要素相结合，扩大了传统要素的生产边界。数据要素共享能够创造新的就业机会，新的劳动工具，并且数据要素在平台经济和共享经济的作用下，消费者也变成数据要素生产者，参与到数据要素价值创造中。在以上两方面作用下，数据要素增加了劳动活动的复杂性，创造了更多的经济价值。其次，数据要素与算法相结合，智能化决策提高生产效率。数据要素能够促进劳动资料智能化、自动化升级。同时，劳动资料的集成化，能够更好整合资源，精准及时识别低效能环节，降低成本消耗，促进全链条效率发展。最后，数据要素的应用催生更多新业态、新模式。数据要素的应用促使劳动对象的形式和内容发生深刻变化，促进劳动对象的优化组合，实体经济搭载数据要素，扩展业务范围，产生新的商业模式和新业态。

数据共享主体通过正向的数据反馈逐渐增强对新质生产力的影响。首先，数据共享可以通过提升政府治理效能，降低制度性交易成本，加强政府宏观调控能力，为市场运行提供有力保障。第二，企业可以精准识别市场需求和消费者偏好，实现产品和服务质量提升和多样化发展；优化企业投资与创新决策，提高生产效率和市场竞争力，提高企业全要素生产率是新质生产力提升的核心标志；数据要素网络效应会改变商业模式和竞争策略，学习效应会改变产业竞争均衡。数据要素的应用还促进了产业链上下游的协同创新和资源共享，提高了产业链的整体竞争力和可持续发展能力，推动新质生产力发展。第三，对科研机构与个人而言，数据共享增强了对政府与市场的外部监督功能，还可以建立“科研—企业”协同机制，为新质生产力的形成与发展提供智力支持。

从数据要素赋能作用机制来看，数据要素具有推动产品技术创新、优化资源配置和产业融合升级的作用。数据共享能够打破市场信息壁垒，为产品技术创新提供基础，促进原创式科技创新，以技术革命性突破助力新质生产力形成。优化数据要素配置方式，产生溢出效应，激发劳动、知识、技术、管理和资本等生产要素与数据要素结合，产生市场价值发挥的新活力。数据共享有助于实数结合，赋能实体经济数字化，培育壮大新兴产业、未来产业，加速产业结构转型升级，提升产业链协作能力，为新质生产力发展提供空间。

释放数据要素价值面临着多方面的挑战，需要政府、企业和社会各界共同努力，扩大数据要素规模，推动数据要素的高效、安全、可信、共享。

一是打破“数据孤岛”，夯实数据基建与制度建设。

数据获取、共享与系统化集成是数据利用与价值创造的起点，数据资源管理和安全保护制度建设能够加强数据资源开发和管理，规范数据资源管理，我国数据产权制度仍在探索阶段，健全的公共数据、企业数据、个人数据的分类分级确权授权制度有利于数据采集、开发，能够在保障主体利益的同时，扩大公共数据规模，良好的数据分类分级确权授权制度也能带动企业与个人数据的开放，更好地实现数据要素规模效应。此外，推动数字基础设施建设，有利于数据存储、流动效率和数据处理提供坚实保障，应支持适合中西部地区和农村地区互联网与数字经济发展的基础设施建设，缩小地区间数字鸿沟，促进区域之间在互联网与数字经济领域的协调发展，鼓励各部门积极参与数字基础设施建设，对企业数字化转型和数据要素在多领域、多行业广泛应用有积极作用，充分发挥公共部门与私人部门各自的优势。

二是推动实体经济与数字经济深度融合，构建良好数据要素市场生态。

推动实体经济和数字经济深度融合是培育和发展新质生产力的重要方向，现在实数融合仍存在阻力，如大部分中小企业融资难，数字化转型积极性不足，数字生态系统不健全，数据安全等问题，各行业发展不充分和不均衡，“数字壁垒”存在，不同产业数字化转化率差异明显，数字人才供给不足等问题。因此需要拓宽市场主体融资渠道，加快优化数据要素市场生态系统，鼓励企业加大对数据技术的投入，打破数据利用技术壁垒，推动数据要素在实体经济中的应用，并鼓励积极参与跨界合作与开放，加强数据资源合作共享，共同开展数据技术研发和应用创新，同时，加大对数字人才的培养和引进力度，有利于数据要素成果转化，更好推动新质生产力发展。

三是探索数据市场化运营新模式，提高数据要素配置质量和效率。

探索数据市场化运营新模式是实现数据要素高效配置的关键之一，数据要素共享的实现要从供给、流通、应用三端共同发力，首先，加快数据资源开发利用，保障数据质量，规范数据采集，统一权威的数据开放目录能够为数据运营主体提供更多更好的产品和服务，最大化数据要素价值释放。目前，我国已经开展了公共数据运营工作，并在多地区试点运行，应积极总结授权运营经验，从各级政府开始，逐渐进入企业层面，扩大数据要素共享范围。同时，充分发挥市场化机制的作用，培育数据要素市场，深入了解目标行业数据需求，细分数据交易市场，与相关行业的企业、研究机构建立合作关系，共同开发数据应用，拓展市场边界。

四是拓展数据要素应用场景，鼓励主体创新应用。

拓展数据要素应用场景是激发数据要素价值、培育新质生产力的重要途径。数据要素优化配置需要政府与市场的共同作用，政府需要发挥弥补数据要素市场失灵的作用，实现数据要素的流动和共享，构建数据应用场景，实现数据价值倍增。数据管理部门注重数据产业生态发展，鼓励多元场景开发，使数据要素能够在更多领域发挥作用，提高生产效率、降低运营成本，为经济增长注入新动力，催生一系列新应用、新服务和新业态，推动新质生产力发展。

在当今经济高质量发展进程中，新质生产力的培育和发展至关重要，而数据要素作为关键驱动力量，其价值释放正深刻影响着经济格局。我国现有政策推动数据要素释放已初见成效，但仍面临制度、基建、企业转型、人才和市场供需等问题。通过夯实数据基建与制度建设，推动实体经济融合数据，构建良好数字生态，探索数据市场化运营新模式，拓展数据要素应用场景等路径，更加充分发挥数据要素的价值，为新质生产力发展注入动力。（刘玉斌系天津财经大学商学院党委书记；马莉楠单位系天津财经大学商学院）