為新質生產力注入數據要素澎湃動能

　　在人類社會發(fā)展的不同階段，體現時代特征的重要生產要素是動態(tài)變化的。在第一次產業(yè)革命之前的農耕文明時期，勞動力是重要的生產要素，一國的經濟總量主要取決于人口數量。此后的三次產業(yè)革命中，資本的重要性逐步凸顯，推動生產力發(fā)展。正在蓬勃發(fā)展的第四次產業(yè)革命中，重要生產要素進一步轉化。動態(tài)地看，數據是當前可變性更強、發(fā)展?jié)摿Ω蟮囊?，其在生產力發(fā)展中起著推動質變、引發(fā)躍遷的作用。

　　當數據成為與資本、技術等并列的重要生產要素，要素組合亦將發(fā)生變化。創(chuàng)新，在一定程度上可以理解為把一種從來沒有過的生產要素和生產條件“新組合”引入生產體系，創(chuàng)造出大量新興產業(yè)，并通過次級創(chuàng)新提升傳統(tǒng)產業(yè)生產效率。這種過程在前三次產業(yè)革命中主要表現為建立一種新的生產函數，但在第四次產業(yè)革命中主要表現為通過算法實現更加多樣和高效的要素組合。這跳出了生產可能性邊界和時空約束，能更加高效地打通產業(yè)鏈供應鏈。可以說，數據已經成為當前驅動生產力發(fā)展的關鍵要素。

　　隨著數據要素在社會生產領域不斷滲透，人類的價值創(chuàng)造能力持續(xù)提升。在宏觀層面，數據要素能有力促進傳統(tǒng)產業(yè)數字化轉型、深層次變革，推動數字產業(yè)化和產業(yè)數字化，催生新的生產模式和社會需求，引領技術進步方向的行業(yè)轉變?yōu)閿祿芗托袠I(yè)。在微觀層面，數據要素的技術特性使其能夠突破原有制約，且數據積累速度遠快于資本等生產要素的積累速度，故而對生產力發(fā)展的推動更加強勁持久。因此，新質生產力發(fā)展過程中，消耗有形生產要素的比重漸趨降低，數據、技術等無形生產要素的應用比重將持續(xù)上升。

　　智能化成科技創(chuàng)新主要趨勢

　　縱觀全球科技史和經濟史，實現社會生產力躍遷的一個重要條件，就是推動顛覆性科技創(chuàng)新并形成全社會通用技術。在前三次產業(yè)革命中，各類通用技術總體上可歸納為機械化、電氣化和自動化技術。雖然第四次產業(yè)革命的科技創(chuàng)新路徑還不明朗，但可以確定的是，智能化是一個重要趨勢。

　　一方面，數據的海量“投喂”激發(fā)智能化技術迭代演進。數據具有自我強化效應，數據得到的訓練越多，得出的結果越好，新技術就會越快涌現。ChatGPT和DeepSeek分別在2023年年初和2025年年初引發(fā)關注，很大程度上得益于大數據訓練。從數量上看，智能化技術已成為顛覆性技術的主流。在麥肯錫提出影響未來全球經濟發(fā)展的12項顛覆性技術中，有7項可以大致歸為智能化技術，具體包括：移動互聯(lián)網、物聯(lián)網、云計算、先進機器人、智能駕駛、知識工作自動化、3D打印。另一方面，數據促使智能化技術成為全社會重要的通用技術。以前，科技進步通常體現為以資本投入購置并使用當時先進的設施設備，如蒸汽機、電氣化設備。但現在，科技進步更加依賴數據及其相關的信息、知識和創(chuàng)意，數據驅動創(chuàng)新已成為創(chuàng)新的主要形式。智能化技術正在被快速工具化，為新材料、新能源和綠色低碳技術等其他科技創(chuàng)新提供數據、算法和算力支持，使各類技術的研發(fā)過程更加智能化。

　　實踐中，智能化在硬件和軟件上均有表現并已形成階段性成果。一是以機器人為代表的硬件更加智能。傳統(tǒng)上，機器在處理“硬信息”方面更具優(yōu)勢，但可能會丟失部分只有人類能夠解釋的“軟信息”，當前人工智能技術的一個重點發(fā)展方向就是提高機器對“軟信息”的處理能力，使它們更善于“思考”。二是以手機軟件（APP）為代表的應用軟件或小程序更加智能。和傳統(tǒng)的應用軟件不同，被人工智能技術賦能的智能應用并不只是作為一個工具被動地為人們所使用，而是可以學習并適應使用者的使用習慣，有針對性地提出新的解決方案，甚至可以直接進行一些任務處理。

　　產業(yè)形態(tài)更具系統(tǒng)性多樣性

　　當前，數據要素融入生產、推動智能化技術創(chuàng)新的過程，逐漸映射到產業(yè)發(fā)展中，不斷重塑產業(yè)形態(tài)。相較于勞動力、資本等生產要素，數據具有更強的共享性，依托數據要素形成的新科技更具普惠性，形成的產業(yè)形態(tài)更具系統(tǒng)性多樣性，產業(yè)體系的構建和發(fā)展也呈現新的特征。

　　發(fā)揮好數據要素驅動作用，可以順暢推動現代化產業(yè)體系的構建。例如，最初的數字平臺只是一個匹配供求的場所，與傳統(tǒng)市場的功能相似，但隨著智能程序、學習模型、算法領域不斷突破，平臺的能力和結構發(fā)生改變，通過不同路徑創(chuàng)建業(yè)務生態(tài)系統(tǒng)，形成各具特點的數字生態(tài)系統(tǒng)。一般來看，企業(yè)的競爭優(yōu)勢來自排他性的核心技術或資源，強調對稀缺資源和能力的控制。但在這個生態(tài)系統(tǒng)中，平臺的價值高低不再取決于單個產品的質量或差異化程度，而是由整個生態(tài)系統(tǒng)的規(guī)模、結構、主體數量及平臺上的互動質量決定。因此，生態(tài)系統(tǒng)的形成、擴展及價值提升，都需要以吸納和服務更多數量和更多元的主體為基礎，這既有賴于系統(tǒng)的開放水平，也在客觀上推動競爭對手之間、產業(yè)鏈上下游的合作者之間逐漸形成更為良性的競合關系，進而構建形態(tài)更多樣、演變速度更快的產業(yè)體系。

　　隨著科技創(chuàng)新的快速發(fā)展，數字經濟的產業(yè)組織格局演變遠快于傳統(tǒng)產業(yè)。汽車、鋼鐵等行業(yè)的發(fā)展用了上百年時間，電氣化技術從發(fā)明到廣泛應用歷經了30多年，而當前一些信息產業(yè)只用幾年甚至十幾個月的時間就實現了從科技創(chuàng)新到大規(guī)模產業(yè)化的跨越，數據要素的驅動作用可見一斑。

　　發(fā)揮數據要素作用主要著力點

　　生產力包括勞動者、生產資料和勞動對象三個基本要素。搶抓第四次產業(yè)革命重要機遇，培育和發(fā)展新質生產力，需發(fā)揮數據要素驅動作用，賦能勞動者、生產資料和勞動對象，推動生產力躍遷。

　　一是強化勞動者的數字技能。不同于以簡單重復勞動為主的傳統(tǒng)勞動者，適應新質生產力發(fā)展的勞動者是能夠充分利用數據和信息技術、使用先進數字設備、具有知識快速迭代能力的新型人才。需加快新型勞動者隊伍培養(yǎng)，加大全社會勞動者的數字知識、數字技能的普及力度，提升企業(yè)家數據思維，積極發(fā)展數商、數據經紀人等，以多元化人才培養(yǎng)模式提升智能勞動者職業(yè)技能，為發(fā)展新質生產力提供強大人力資本支撐。

　　二是加快數字基礎設施建設。發(fā)展新質生產力，需提供新質生產資料、新型生產工具。要推進建設5G網絡、物聯(lián)網、工業(yè)互聯(lián)網、衛(wèi)星互聯(lián)網等通信網絡基礎設施，人工智能、區(qū)塊鏈、云計算等新技術基礎設施，大數據中心、智能計算中心等算力基礎設施。推進數據交易和流通，強化數據積累優(yōu)勢，將數據要素充分融入生產全過程。加快構建“邊緣計算+智算+超算”多元協(xié)同、數智融合的算力體系，提供更為充足、更低成本的算力資源。

　　三是構建數據產業(yè)體系。重點發(fā)展大數據產業(yè)和人工智能產業(yè)，引導科技企業(yè)加大對通用技術的投資，為戰(zhàn)略性新興產業(yè)和未來產業(yè)的孕育發(fā)展提供支撐。著力發(fā)展自動駕駛、無人機、人形機器人等優(yōu)勢產業(yè)，進一步加強數據積累和場景訓練，加大相關試點和示范區(qū)建設，加快形成若干產業(yè)集群。

　　發(fā)展新質生產力還需形成與之相適應的新型生產關系。需加快完善數據基礎制度體系，統(tǒng)籌推進數據確權、流通交易、收益分配、安全治理，使數據深度融入科技創(chuàng)新和生產力躍遷過程。

　?。ū疚膩碓矗航洕請?作者：閆 坤 劉 誠 作者系中國社會科學院習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心研究員）