新质生产力主要指的是通过科技创新、产业升级、模式创新等手段，实现生产力的质的飞跃和提升。新质生产力的出现，标志着传统生产力向更高层次、更高效能的生产力形态的转型。突出的特点是摆脱了要素驱动的传统扩张模式，由颠覆性创新驱动，全新产业链条，符合高质量发展的要求。新质生产力的形成和发展全方位提升产业发展的质量，加快现代化产业体系的建立。新质生产力是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的当代先进生产力，它以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的质变为基本内涵，以全要素生产率提升为核心标志。新质生产力，起点是“新”，关键在“质”，落脚于“生产力”。党的二十大强调，科技是第一生产力、人才是第一资源、创新是第一动力。

数据是形成新质生产力的优质生产要素。数字化浪潮下“数据”已经成为新的经济资源。数据要素的开发利用，数据资产的价值愈发凸显。数据也和土地、劳动力、资产、技术并列为五大生产要素，其资源化、资产化、资本化进程正在疾驰向前。数据资源化是激发数据价值的基础；数据资产化是价值化关键，解决产品化和市场流通；数据资本化主要包括数据许可使用、投资入股、信贷、信托和资产证券化等。数据资产入表，将数据资源作为资产进行会计核算和信息披露能有效实现数据要素流通和价值实现。数据资产市场潜在总规模数10万亿元，有能力接力土地财政。根据相关测算，全国数据资产市场总规模8.6万亿，带动相关产业数字化潜在受益34.4万亿，叠加数据资产衍生市场，其潜在总规模可能超过60万亿。

近期国家出台《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》《关于加强数据资产管理的指导意见》《数字经济促进共同富裕实施方案》等文件进一步激活数据要素价值，并指出数字经济是推动实现共同富裕的重要力量。新质生产力把数据作为驱动经济运行的新质生产要素。新质生产力的“新”体现在四个方面：新的劳动者，如能充分利用现代技术的新型人才；新的劳动工具，如AI生成式人工智能；新的劳动对象，如数据要素；新型的基础设施，如大数据中心等。目前人们认为新质生产力的“质”，就是质态，数据突破传统生产要素作为驱动经济运行的新质生产要素；质效，新质生产力促使生产品质、工艺大幅提升，以新产品新技术驱动新社会需求。

2024年开启了数据资产入表元年，意味着数据作为新的生产要素加入到了进一步促进生产力发展要素的一员。一旦数据成为生产要素，数据的本质和意义就发生的变化，数据就不仅仅作为记录存在，而是要想办法通过高质量的过程使其成为资产、货币或差异化竞争力。 1.高价值的数据必须进行数据熵减，也就是数据管理和数据治理的目标就是找到价值高、质量高、数量小的核心数据，使其价值最大化。 2.数据要更好的支持物理向虚拟的转变，也就是未来的工厂是数据驱动的智能化，预测分析和规范分析成为数据智能的主旋律。 3.数据向数据资产转化的效率成为重要绩效，资产化效率高，数据价值发挥的时效性就强，这也是新质数据生产力的引擎。 4.数据治理的范式要进行创新性变革。数据要素是我国特有的对数据的价值定位，数据治理必然要适配新的生产关系才能起到作用。 5.数据必须要体现在新质生产力的要素中。由数据驱动的价值创造成为主题，数据代替直觉将驱动企业的高质量发展。 的确数据是否能深刻影响和促进的企业发展，数据治理理念和数据哲学成为新的课题。 

数据哲学。数据是物质的必要属性之一吗？数据所描绘的世界，代表着世界的本质吗？这是数据本体论；以往人类的认识建构在实践经验的基础上，然而在数字化时代，实践经验变为了数据，由此科学认知转向从数据出发，事实、数据、信息命题、意义、相关性、数据算法、数据发现、数据规律，数据规律的真理性及其检验，这是数据认识论。 数据治理。数据蝶变的华丽转身离不开数据治理的加持，而数据治理不仅仅是技术，更要和我国文化、政治、经济体制相结合，形成具有中国社会主义特色的数据观，打造中国式数据管理范式，才能更大限度激活数据要素生产力，形成中国式数据文明，进而打造企业的数据生产力。

在数字经济背景下生产要素产生新的变化，具有：一是新要素。数据逐步成为驱动生产力跃迁的核心要素，不断促进劳动者、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，加快发展方式的绿色转型。二是新方式。数字平台改变了新型企业的组织形式、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。三是新动能。数字经济以实体经济为根基，通过改造提升传统产业、培育壮大新兴产业、布局建设未来产业，进一步提升产业链供应链韧性和安全水平，最终提高全要素生产率。

数据的本质是一种信息的载体和表现形式，可复制且边际成本趋近于零，能够被多个企业或个人同时重复使用，具有非竞争性特征。各类行为主体每天均在产生大量数据，基础资源非常富足，数据在形态上不会发生损耗或衰减，甚至能够在使用过程中无限积累，不断产生新的数据，具有非稀缺性与非消耗性特征。数据规模越大、种类越丰富，产生的信息和知识就越多，最终将实现规模报酬递增。基于此，大国经济体更有可能凭借丰富的数据资源禀赋而产生“正反馈效应”，在数字经济时代获得相对竞争优势。数据的非排他性，无限增长性，支撑融合性，规模经济性，数据一旦流动、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。数字生产力是指在“数据+算力+算法”构筑的数字平台或数字世界中，劳动者运用数字技术，充分开发利用数据这一新型生产要素，高质量地为人类创造物质财富和精神财富的新能力。

《中国地方数据发展报告（2023年）》显示，我国数据发展水平整体处于起步阶段，发展不平衡不充分，“数据割据”局面已形成，数据供给梗阻与流通不畅，数据供给侧结构性矛盾突出，供需匹配度均值为0.41，缺口很大。数据权属、市场建设、估值定价、统计核算、跨境流动、合规安全等“硬骨头”亟需理论创新，数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等基础制度尚未建立，竞争机制、约束机制和激励机制不健全，各类组织数据能力和社会公众数字素养仍有很大提升空间。推进数据价值化就是发展新质生产力。谁掌握数据谁将掌握发展主动权，谁利用好数据谁将赢得未来数字竞争新优势。数据价值化是推动数据向现实生产力转化、赋能全要素生产率提升、加速新质生产力形成的历史发展过程。数据价值化的本质是促进数据价值的创造、转移、转化与放大，是数字时代调整生产关系、助推生产力革命的重要基础，是释放数据的经济价值、社会价值及治理价值的“牛鼻子”。

数据价值化的“根本引领”是数据价值观的引领。价值共创形成最大合力。利益均衡增进共同体利益。责任共担恪守共同规则。统筹兼顾数据治理体系。数实共生打造新动能，拓展新边界。韧性发展智能化生产模式和价值网络。开放共享提高生产效率和社会运行效率。普惠利他保护数据处理者收益。共同富裕规范数据财富形成机制。需要以战略思维为引领，从全球发展战略层面出发，立足经济社会发展根本和全球数字变革大局，完善相关战略规划、政策规则与法律体系。以系统思维推进数据治理体系建设，打破部门壁垒，打通国家、行业、组织等多层次，整合各种力量，统筹政策、标准、技术、应用等多维度，构建共建、共享、共治的数据治理环境。以辩证思维调整数据生产关系，深刻理解数据价值创造过程的内在本质和一般规律，以创新思维勇于探索运用新机制、新技术、新手段来推进管理方式、协调机制、组织文化等改革创新，推动数据资源向要素转化。以精准思维提高数据供给质量与效率，低质量甚至错误的数据，会影响价值挖掘。以底线思维夯实数据安全保障体系，注重防风险，做好风险评估，筑牢安全网。

数据要素化成数字经济新抓手。国家数据局、中央网信办、科技部、工业和信息化部等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》，推动发挥数据要素的乘数效应，释放数据要素价值，这些行业和领域包括工业制造、现代农业、商贸流通、金融服务、科技创新、文化旅游、绿色低碳等。 “数据要素×”实现了从连接到协同、使用到复用、叠加到融合的转变，推动数据要素化，让数据要素在千行百业中发挥乘数效应，正成为推动数字经济发展的新抓手。案例有通过打通产供销数据，纺织行业下游的中小企业有机会实现定制化生产，可将成品出厂时间从原来的15天缩减到5天。在工程建设领域如隧道工程，过去沉淀在高技能劳动者中的隐性经验，也有望通过地质数据、设备数据和以往工程数据的复用，拓展为机器能够实现的显性经验。

为什么互联网是+，数据要素是×。数据要素×抓住复用这个关键。复用是“乘”的主要支撑手段，通过“乘”要达到三个目的：一是要促进数据使用价值复用与充分利用；二是要促进数据合规高效流通使用、赋能实体经济；三是要推动数据要素收益向数据价值和使用价值的创造者合理倾斜。数据要素×体现了“数据二十条”激活数据要素潜能的思想，是实现数据要素市场化的必由之路。数据要素所创造的价值只有在使用中才能得到充分实现。激活数据要素，需要将价值创造与价值实现联系在一起，“乘”就是把二者联系在一起的方式。数据要素是中间产品，应用是最终产品，一个中间产品的作用，通过复用在无数最终产品的价值中实现，这种一对多的关系，体现了乘法的作用。而复用则体现了应用导向、需求导向的方向，有利于激活数据要素潜能，让价值实现倍增。当前数据发展的主要矛盾，不是没有供给（当然供给也需要提高质量），而是由于要素的价值实现不确定——实质是需求不确定，而造成交易所场内交易不活跃。当前市场化的最好做法就是用好乘法，让要素供给乘以要素需求，用应用来倍增、放大供给的效力。

数据×可以衍生出多种多样的形式与途径。如一是数据要素乘以行业应用，形成“数据×行业”，如数据乘农业、数据乘制造业、数据乘服务业等，赋能实体经济。二是数据要素乘以企业应用，形成“平台×应用”，即平台企业基础业务与平台内企业增值应用相乘，实行数据要素提供本身不收费，但按照使用效果收费的有偿共享模式，将数据要素以流量共享、流量转化等形式直接赋能于应用企业，再从有收益的应用中，获取会员费、使用费。将数据资产定价，从产前转向产后，通过应用为数据要素间接定价，在促进数据使用价值复用与充分利用中，消除交易所产前定价中“贝塔值”的不确定性。一定是提供差异化服务或卓越服务才能真正体现价值。

“数据要素×”要解决的问题概括起来是高质量供给、高效率流通、高水平应用。通俗讲就是供得出、流得动、用得好。具体说在供给环节，要提高数据供给质量；在流通环节，要构建可信流通生态；在应用环节，要提升重点行业与领域数据应用水平。其中应用是重点。“用得好”，首先是使用价值和使用权方面的问题。将数据要素的使用价值以复用形式，与实业的使用价值直接结合，公式是“使用价值（数码功能）-使用价值（实体功能）”，特点是充分发挥数据要素在使用价值上可以复用这一独特优点，面向多场景、多主体进行一对多的倍乘（×），而略过了变现这一步。把数据视为新型生产要素，是中国式现代化经济理论的特色之一。复用为赋能实体经济提供生产要素供给新方式。复用是数据独有的新质。数据独具“生产要素供给新方式”。这是指数据作为新型生产要素，能够多场景应用，多主体复用，提高劳动、资本等其他要素的投入产出效率。通过“数据要素×”，可以发挥数据要素对于最终应用的倍增与放大作用，优化资源配置与社会分配，进而事半功倍地实现经济增长与人的发展。

推动数据要素与实体经济深度融合，加快形成新质生产力。数实融合已经成为大国发展数字经济的竞争制高点，是数字技术、数据要素融入三次产业各行业、各环节的一场数字化变革。厘清数字经济和实体经济融合发展的内涵，需要从历史和现实两个角度进行分析。借用佩雷丝的技术—经济范式，全球数字经济的发展大致可以划分为四个阶段。一是技术驱动阶段。二是生产要素变化阶段。三是融合发展阶段。四是经济形态变化阶段。数实融合本质上是从工业经济形态向数字经济形态演进的过渡过程，把传统实体企业转型为数字化赋能以后生产力大幅提升的新型实体企业。数实深度融合包含三个层面：一是技术、数据、平台和场景向实体经济的生产、消费、流通和分配逐步渗透，尤其是数字技术与实体经济深度融合；二是以平台经济为代表的新型经济形态与传统产业和市场深度融合，出现要素融合、产品融合、企业融合、产业融合和市场融合；三是在新型实体企业支持下，数字经济和实体经济融合的路径与模式不断完善，出现新型实体经济。

融合式发展的三个层面是递进式创新：数字技术和实体经济深度融合是第一个层面的融合，第二个层面的平台企业和传统企业融合将赋能传统产业转型升级、催生新产业新业态新模式，在第三个层面完成数字化变革之后，将建构起未来的主要经济形态——数字经济。数字经济和实体经济深度融合是指将技术、数据、平台和场景与传统实体产业相结合，以数字技术为核心驱动力、数据为关键生产要素，高效贯通生产、分配、流通、消费各个环节，实现要素融合、产品融合、企业融合、产业融合和市场融合，推动工业经济向数字经济过渡的阶段。数据是数实深度融合的关键要素。

数据驱动数实深度融合的四个环节。在数据要素驱动下，数字经济与实体经济的生产端、消费端、流通端和分配端实现深度融合，畅通数实融合内循环系统。数字产业与生产端深度融合，构成了消费、流通和分配的基础；数字产业与消费端深度融合，通过消费升级促进了产业（生产）升级；数字产业与流通端深度融合，有助于深度链接生产端和消费端，提升经济运行效率；数字产业与分配端深度融合，建立合理的利益分配机制，有助于调动各方促进数字经济与实体经济深度融合的积极性。在熊彼特看来，生产意味着把所能支配的原材料和力量组合起来，由此形成的创新包括产品创新、工艺创新、市场创新、供应链创新和生产组织创新等五种典型形式。在数字经济的融合发展下，数据要素成为融合的关键要素，以数字技术与实体经济深度融合为主线，呈现要素融合、产品融合、企业融合、产业融合、市场融合等多种融合形态。融合发展促进大中小企业创新链、产业链、供应链、数据链、资金链、服务链、人才链全面融通，催生新产品、新服务、新业态、新模式、新市场，形成数实融合的外循环系统。

数据驱动生产要素之间动态的高效协同也是至关重要。马克思在其对生产力概念的诠释中，也将其区分为自然的生产力和人类协作分工的生产力。通过数据要素挖掘产业链、供应链、价值链各个环节之间巨大的协作效能，是生成新质生产力的重要路径。其中，挖掘数据要素的技术和产业基础的“丰度”缺一不可。挖掘数据要素的技术如区块链、物联网、AI大数据等往往更为公众所熟悉，也是构建行业级、区域级产业生态协作的技术基石，而产业微观生态是否具备足够“丰度”，同样是不可或缺的前置条件。例如欧美国家同样对产业数字化投注了大量热情，但其实体经济不可逆转的空心化，使得数字技术的应用巧妇难为无米之炊。反观我国本土企业创新实践，如希音等标杆企业对海量中小服装厂的改造，就因“人地相宜”焕发出巨大生机。

数据要素能够提升全要素生产率。数据要素能够促进规模报酬递增。数据要素能够推动科技创新。数据要素能够推动产业实现深度转型升级，催生新产业、新业态、新模式。在数字技术和数据要素双轮驱动下，数字技术与传统产业深度融合、数字经济和实体经济深度融合，形成“数字技术—数据要素—应用场景”三位一体的数字产业链，贯通生产、流通和消费全环节。数据要素能够推动生产要素创新性配置。生产要素的高效率配置是实现生产力跃迁、形成新质生产力的必要条件。通过对数据要素的挖掘分析和利用，可以降低信息交互偏差和要素交易成本，推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业，打通“信息孤岛”和“数据壁垒”，从而实现要素高效配置。尤其是，在高度数字化、智能化的信息环境中，可以实现以数据为纽带的人才、技术、资本、管理等创新要素的价值链联动，使创新资源实现最优配置。数据要素有利于提高全要素生产率。数据作用于不同主体，与不同要素结合，可产生不同程度的倍增效应，实现推动经济发展的乘数效应。通过数据的协同、复用、融合，能够优化知识、技术、工艺，进而带动劳动生产率的提高。需要我们充分发挥数据要素推动经济发展的乘数效应。

数据要素赋能新质生产力的人本内涵和价值导向就是要以人的需求和发展为出发点和落脚点，以提升数据要素的质量和效率为目标和手段，以实现数据要素与实体经济、社会治理、民生福祉的深度融合和协同创新为途径和方法，不断推动数据要素在制造业、服务业、农业等产业的数字化转型和创新发展，不断推动数据要素在研发、生产、销售、售后、管理等经济价值创造活动的数字化支撑和创新提升，不断推动数据要素在公共服务、社会治理、民生福祉等社会价值创造活动的数字化赋能和创新优化，不断推动数据要素与各类主体、利益、责任的数字化协作和创新协调，不断推动数据要素与实体经济、社会治理、民生福祉的数字化融合和创新协同，不断推动数据要素与数字经济、实体经济、社会经济的数字化协调和创新统一。