智說改革 進一步全面深化改革專家談（13）
楊宜勇 魏巍
黨的二十屆三中全會審議透過的【中共中央關於進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定】提出，「培育全國一體化技術和數據市場」「加快構建促進數碼經濟發展體制機制，完善促進數碼產業化和產業數碼化政策體系」。
數據不僅僅是一種資訊的載體和表達形式，更是在數碼經濟時代連線創新與發展、理論與實踐的關鍵紐帶。隨著大數據、雲端運算、人工智能等前沿引領技術的廣泛套用，數據在促進產業轉型升級、催生新興產業、預測未來趨勢方面的能力和潛力得到了空前釋放。這不僅為企業提供了重構商業模式的歷史機遇，也為政府和社會治理體系的最佳化提出了新的挑戰與可能。在此背景下，深入探討數據要素促進新質生產力發展的內在邏輯，對於把握數碼經濟發展規律、制定前瞻性政策、推動高質素發展具有重要價值和意義。
數據對新質生產力發展的主要邏輯
（一）產業科技革新中數據要素演化的歷史邏輯
在工業化行程的歷史軌跡中，生產力質的飛躍無不伴隨著生產要素的革新與重構。步入21世紀，數據作為新型生產要素，憑借其固有的普適性、可復制性和高度靈活性，已然成為推動產業科技革命的核心驅動力。
數據要素的產生和發展不僅是技術進步的必然結果，更是生產關系適應生產力發展的客觀要求。其獨特的內容使之能夠滲透到經濟社會的各個領域，成為連線物理世界與數碼世界的橋梁。數據的整合、分析與套用能力，在智能化生產、產業模式創新、價值鏈重構等方面展現出前所未有的潛力，為新質生產力的形成和發展提供了強大的內生動力。
（二）政治經濟學視角下要素與生產力關系的理論邏輯
從政治經濟學的角度審視，生產力作為歷史唯物主義的核心範疇，不僅是生產關系的決定性力量，更是社會形態演進的根本動因。數據要素的興起是對馬克思主義政治經濟學中生產力理論的現代性詮釋和拓展，不僅重塑了生產力的內涵和結構，更深刻地推動了生產關系和生產方式的根本性變革。數據的高度整合性和流動性打破了傳統生產要素之間的界限，催生了要素間的有機融合與協同效應。由近及遠，數據要素正在重塑價值創造的基本規律。在傳統政治經濟學理論中，價值主要源於勞動的凝結。而在數據驅動的新經濟形態下，價值創造更多地依賴於數據的挖掘、分析和套用，這一轉變不僅挑戰了傳統的勞動價值論，也為理解現代經濟增長提供了新的理論視角。
（三）數碼經濟與新質生產力融合發展的時代邏輯
數碼經濟已成為世界經濟增長的新引擎。數碼經濟的本質在於數據要素的深度滲透與廣泛套用，這不僅引發了生產方式的範式轉移，更催生了新質生產力與傳統經濟形態的有機融合。一是生產模式的根本轉變。隨著大數據、雲端運算、人工智能等技術的快速發展，生產過程越來越依賴數據分析和智能決策，實作了從勞動密集型向知識密集型的轉變。這種轉變不僅提高了生產效率，還催生了新的商業模式和產業形態，如平台經濟、共享經濟等。二是價值創造的新途徑。數據的積累與套用正在成為企業有利競爭的新來源。透過對大量數據的分析和挖掘，企業能夠更準確地把握市場需求，實作個人化客製和精準行銷，從而創造出更大的經濟價值。三是社會治理和服務的創新。數據要素的廣泛套用還推動了社會治理和公共服務方式的創新。政府透過建立大數據中心，利用數據分析來最佳化城市管理、提高公共服務效率，增強社會治理的精準性和預見性。
數據要素推動產業發展的三維戰略
隨著數碼化轉型浪潮的加速，數據已經成為促進產業演進、解構傳統產業邊界、催化新興業態湧現、預見未來發展軌跡的決定性因素。其在產業發展中的作用，可謂是歷史延續與時代革新的雙重體現。
（一）促進傳統產業的結構性轉型與升級
在傳統產業的厚重基座上，數據要素如同激流勇進的新生力量，為其註入了重新布局與轉型的活力。利用機器學習技術和大數據分析，使得傳統產業不僅能實作生產流程的最佳化，提升生產效率，而且能透過數據驅動的產品創新和市場定位，精準響應消費者需求。這種以數據為核心的產業轉型過程，在令傳統產業煥發新活力的同時，亦為其在全球競爭中賦予了新的戰略優勢。
（二）加速新興產業的發展壯大
在新興產業的蓬勃發展中，數據不僅是基礎，更是核心動力。從雲端運算到物聯網，從人工智能到大數據分析，數據技術的進步和套用推動了新興產業的迅猛發展，進一步深化了產業生態重構，也重新定義了競爭格局，為經濟增長註入了新的動力。數據要素的深度融合與套用，讓新興產業成為推動經濟高質素發展的新引擎，開辟了探索未知、創造未來的新模式、新路徑。
（三）引領未來產業的培育與發展
站立在技術革命前沿，數據成為探索未知領域和預見未來趨勢的重要工具，更是指引未來產業發展方向的燈塔。無論是在量子資訊科技、生命科學領域，還是在新能源技術開發和深空探索前瞻領域，數據都發揮著至關重要的作用。它不僅促進了科技創新發展，也為構建未來產業體系提供了堅實的基礎，預示著未來社會變革與進步的方向，揭示著人類文明發展中的潛在力量。
數據賦能構築產業創新與治理協同發展
面對數據技術快速演進與產業深度融合的新常態，構建一個既創新又包容、審慎而有效的政策治理框架顯得尤為重要。
（一）促進數據基礎理論與套用研究的雙軌並進
鑒於數據技術的根本作用與潛在價值，須透過國家層面的戰略規劃和投資，加大對數據科學及其交叉學科領域的基礎研究支持。這包括但不限於資料探勘、大數據分析、電腦視覺及自然語言處理等領域的理論探索與技術創新。同時，鼓勵高等學府和研究機構與產業界緊密合作，透過實踐探索推動理論研究的深化，並加速科研成果在產業套用中的轉化。
（二）構築包容審慎的數據治理制度
建立與時俱進的數據治理法規體系，是確保數據安全、保護個人私密同時促進數據流通與創新套用的基石。因此，要構建一個多層次、全方位的數據治理框架，明確數據收集、儲存、處理、傳輸和使用的法律責任與技術規範。此外，要強調跨部門、跨領域的協同合作，以及公民、企業與政府間的互動，確保治理措施的有效性和靈活性，從而在保障數據安全的基礎上，最大限度地釋放數據價值。
（三）推動數據科技與產業深度融合的戰略實施
促進數據科技與各產業領域的深度融合，是實作產業升級和經濟高質素發展的關鍵途徑。建議透過政策引導和財政激勵，鼓勵企業采納先進的數據技術，改進生產流程和經營模式。同時，支持行業間的數據共享平台建設，促進數據在更廣範圍內的有效流動與套用。此外，透過設立專項基金和優惠政策，激勵金融機構對數據驅動的創新企業和專案給予更多的支持和融資。
（四）搭建數據、科技、產業及金融的綜合發展生態
為促進數據與科技、產業、金融的良性互動，建議構建一個全方位支持的政策環境。一是最佳化數據流通機制，改進產業鏈各環節的數據交換與共享流程，確保數據流動的高效與順暢。二是強化知識產權保護，透過立法與執法手段，保障創新成果的合法權益，激勵研發投入與技術革新。三是提供財稅激勵，實施稅收減免等優惠政策，降低企業營運成本，促進科技創新與套用。四是建立風險評估與監管體系，完善風險控制措施，對數據科技創新活動進行有效監管，確保其在助力經濟增長的同時，風險得到妥善管理。
（楊宜勇系中國宏觀經濟研究院二級研究員、國家發展和改革委員會市場與價格研究所原所長；魏巍系國家發展和改革委員會市場與價格研究所助理研究員）
