“數據要素×”驅動新質生產力：內在邏輯與實現路徑

［摘要］新質生產力通過技術創新和模式變革推動經濟結構優化和效率提升，是當代經濟發展和社會進步的重要驅動力。在此背景下，“數據要素×”憑借其促進多維度創新、提高生產效率、優化資源配置，以及推動產業融合等顯著特點，成為新質生產力發展的重要驅動力。文章通過引入“生產力理論”與“創新生態理論”，構建了一個闡釋“數據要素×”如何驅動新質生產力發展的理論框架并對其內在邏輯進行了分析。具體而言，其內在邏輯體現在技術創新與生產效能同步提升、資源智能優化與綠色發展共贏、跨界協同與創新生態構建，以及持續創新的動力循環四個方面。為實現“數據要素×”驅動新質生產力的目標，可以通過以技術革新促進生態建設、以資源整合提升配置效能、以產業鏈接激發模式創新、以人才發展做到知識共享。通過這些措施以有效激發“數據要素×”的潛力，為促進新質生產力的發展提供堅實支撐，進而推動經濟社會向更加高效、可持續的方向發展。

［關鍵詞］“數據要素×”；新質生產力；內在邏輯；實現路徑

［中圖分類號］F49；F124［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0461（2024）08-0001-10

一、引言

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察時強調，“積極培育新能源、新材料、先進制造、電子信息等戰略性新興產業，積極培育未來產業，加快形成新質生產力，增強發展新動能”［1］，首次提出了“新質生產力”的概念［2］，旨在應對全球科技革命和產業變革的新挑戰，引領中國經濟實現高質量發展［3］。新質生產力的“新”體現在深度融合前沿的數字技術和數字經濟［4］，如人工智能、大數據、云計算等，推動經濟結構和增長模式的根本性變革；而“質”的體現在于通過這些技術提升生產效率、產品和服務質量，以及推動綠色可持續發展，實現經濟社會發展的質的飛躍［5］。尤其是AIGC（人工智能生成內容）等技術的應用，為內容創造、決策支持、個性化服務等領域帶來創新，進一步推動了新質生產力的形成。新質生產力對中國而言，不僅是科技創新和產業升級的動力源泉，更是構建新發展格局、提升國家競爭力的關鍵所在［6］。

2022年12月，中共中央國務院頒布了《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（以下簡稱“數據二十條”）［7］，這標志著中國旨在通過構建健全的數據基礎制度體系，充分發揮數據要素的作用，促進數字經濟發展。2023年12月，國家數據局發布《“數據要素×”三年行動計劃（2024—2026年）》［8］，其中指出讓“數據要素應用廣度和深度大幅拓展，在經濟發展領域數據要素乘數效應得到顯現”，促進“產業變革深入發展”。數據要素是一種新型的生產要素［9］，與傳統的生產要素（如土地、勞動、資本）不同，數據具有獨特的經濟屬性，如多主體生產等［10］，更強調將數據視作一種資源或資產，更強調數據的動態利用、多場景復用、創新價值和促進經濟社會發展。這意味著數據不會因此而消耗或減少，這一特性賦予了數據要素強大的生產力驅動力和創新潛能［11］。在數字經濟時代，數據的收集、處理和分析成為了企業和社會發展的核心動力。一方面，數據的多場景復用能力［12］使得同一數據集可以支持不同部門和領域的決策制定，如市場分析、客戶行為預測、產品研發等，極大地提高了數據的使用效率和價值。另一方面，數據的多場景復用還促進了跨行業、跨領域的創新融合［13］。不同行業和領域之間的數據共享和融合，催生了新的商業模式、服務模式和管理模式，推動了產業升級和結構優化。“數據要素×”作為推動新質生產力發展的核心動力，其重要性和研究價值日益凸顯。在數字經濟的背景下，探究“數據要素×”如何驅動新質生產力的內在邏輯與實現路徑，不僅有助于深化對數字經濟核心要素的理解，還能為促進產業轉型、提高經濟效率和質量提供科學指導。因此，系統研究數據要素在促進新質生產力中的作用機制、策略選擇和政策支持，對于實現高質量發展戰略具有重大理論意義和實踐意義。

二、“數據要素×”驅動新質生產力的理論模型

（一）“數據要素×”的特點

1激發創新動力

這一特點深刻體現了數據要素在現代經濟發展中的核心作用［14］，尤其在技術創新、管理創新和業務模式創新方面發揮著不可或缺的作用。在技術創新層面，數據要素通過提供豐富的信息資源和深入的洞察，為科研人員和開發團隊提供了探索新技術、新材料和新方法的基礎，促進了從基礎科學研究到應用技術開發的全鏈條創新［15］。在管理創新方面，數據要素使企業能夠準確把握市場動態和內部運行狀態，推動了決策流程的優化、組織結構的調整和運營效率的提升，從而實現了管理模式和企業文化的創新［16］。而在業務模式創新上，數據要素的應用開辟了新的商業機會和服務模式，如基于數據分析的個性化服務、數據驅動的價值鏈重構和跨界融合創新等，這些都極大地豐富了企業的業務范圍及市場競爭力［17-18］。這種多維度的創新促進不僅體現了數據要素在推動單個領域發展上的作用，更重要的是促進了經濟系統的整體創新能力和發展質量的提升，完全契合了創新驅動發展理論中創新對經濟全方位推動作用的重要觀點。通過深化數據要素的應用和挖掘其潛能，可以為經濟社會發展注入更為持久和強勁的動力。

2提升生產效率

生產效率提升作為“數據要素×”的關鍵特點之一，直接體現了數據在優化生產流程、降低運營成本、提高整體生產效率方面的強大能力［19］。通過對大量生產數據的實時收集和深入分析，企業能夠準確識別生產過程中的瓶頸和不足，實現對生產流程的精細化管理和動態優化。例如，智能制造中的數據分析可以幫助企業實現設備的預測性維護，降低意外停機時間，提高設備利用率［20］；供應鏈管理中的數據應用可以優化庫存水平，減少庫存成本，提升響應速度。同時，數據要素的應用還促進了制造過程的自動化和智能化，如通過機器學習算法優化生產參數設置，提高產品質量，減少原材料的浪費［21］。這些通過數據驅動的生產流程優化和成本控制措施，不僅提升了單一企業的競爭力，也推動了整個行業生產效率的提升，符合生產力理論中對效率提高的核心追求。在宏觀層面，數據要素的廣泛應用有助于提高全社會的生產力水平，為經濟高質量發展提供堅實基礎。因此，深入挖掘和應用數據要素，對于推動生產效率的持續提升和生產成本的有效降低具有重要意義［22］。

3優化資源配置

資源配置優化體現了“數據要素×”在促進資源高效利用和配置方面的核心價值。通過精準的數據分析，數據要素可以揭示市場需求、消費趨勢和資源供需狀況的深層次模式及規律，為企業和政府提供科學的決策支持［23］。這種基于數據的決策制定機制，使資源配置更加精準、合理，避免了資源浪費和效率低下的問題［24］。例如，在供應鏈管理中，數據要素可以幫助企業實時監控庫存水平、供應鏈狀態和市場變化，從而作出快速響應，優化庫存配置，減少資金占用和物流成本。在能源管理方面，數據要素的應用能夠精確預測能源需求，優化能源分配和調度，提高能源使用效率［25］。此外，數據要素還可以促進跨行業資源的有效整合和利用，如通過數據共享和融合，實現不同行業間的資源互補和優化配置，推動產業鏈、供應鏈的協同發展。在宏觀層面，數據要素對于優化國家資源配置、提升社會經濟系統的整體運行效率具有重要作用，有助于實現經濟結構的優化和產業升級［26］。因此，深化數據要素的應用，挖掘其在資源配置優化中的潛能，對于推動生產力的全面提升和經濟的高質量發展具有深遠意義。

4升級產業結構

產業結構升級這一特點凸顯了“數據要素×”在推動經濟結構調整和轉型升級中的關鍵作用［27］。數據要素通過為傳統產業提供數字化、智能化的解決方案，賦予其新的生命力，實現產業的優化和效率的提升。例如，通過引入大數據分析、云計算等技術，傳統制造業能夠實現生產過程的智能化管理，產品質量和生產效率得到顯著提高，從而推動制造業向高端化、智能化方向發展。同時，數據要素的應用也孕育和加速了新興產業的形成和增長，如數據分析、人工智能、物聯網等領域的迅速發展，不僅為經濟增長提供了新動力，也為社會提供了更加豐富多樣的服務和產品［9］。此外，數據要素還促進了產業間的融合發展，打破了傳統行業邊界，推動了新的商業模式和產業形態的出現，如智慧醫療、在線教育、數字娛樂等。這些變化不僅優化和升級了產業結構，也為經濟的可持續發展注入了新的活力［28］。因此，“數據要素×”在推動產業結構升級、實現經濟轉型升級中發揮著不可替代的作用，是新質生產力對經濟發展模式創新和結構調整的重要貢獻。

（二）新質生產力的特點

1科技創新引擎

科技創新引擎作為新質生產力的核心特點，體現了科技創新在推動經濟和社會發展中的決定性作用［29］。在數字經濟的時代背景下，特別是人工智能、物聯網、大數據等數字技術的快速發展和廣泛應用，為傳統產業的轉型升級提供了強大的技術支撐［30］，同時也孕育了眾多新興產業和業態。這些技術的創新不僅極大地提高了生產效率和產品質量，還改變了人們的生活方式和消費習慣［31］，推動了經濟結構的優化和社會生活的智能化。例如，人工智能技術在醫療健康、智能制造、智慧城市等領域的應用，不僅提升了服務效率和質量，還極大地拓展了經濟發展的新空間［6］。此外，這些技術的融合應用加速了信息流、資金流、物流的高效流動，促進了全球經濟一體化進程［32］。因此，科技創新引擎是新質生產力發揮作用的關鍵，它通過不斷推動技術創新和應用，為經濟持續發展注入了源源不斷的新動力，是實現高質量發展的重要支撐。

2質量效益并重

在傳統的經濟增長模式中，往往更多關注產出的數量增長，而對質量和效益的重視不足，這種模式很容易導致資源的過度消耗和環境的嚴重破壞。新質生產力的理念轉變了這一模式，將經濟增長的質量和效益置于核心地位，強調在追求經濟增長的同時，必須保障生態環境的可持續性，實現經濟發展與環境保護的雙贏［31-32］。這一理念的實踐體現在生產和消費的全過程，不僅要求生產活動要高效節能、減少污染，還要求產品設計更加環保、可循環利用，消費模式也要倡導綠色、低碳。在新質生產力的推動下，綠色技術創新成為經濟發展的重要驅動力。通過采用先進的環保技術和清潔能源，企業能夠在降低能耗、減少排放的同時，提升產品質量和競爭力。此外，數字技術的應用也為綠色發展提供了新的可能，比如大數據和人工智能技術可以幫助企業實現精準的資源管理和優化生產流程，物聯網技術可以實現對能源的智能調度，提高能源使用效率。新質生產力下的經濟增長不再是單純追求速度和規模，而是更加注重增長的質量和效益，特別是對環境的影響和社會責任的承擔。這種以質量效益為核心的發展模式，不僅能夠促進經濟的健康可持續發展，還能夠提升社會整體福祉，為后代留下更加宜居的環境，體現了對未來發展負責任的態度。

3產業融合發展

產業融合發展特點體現了新質生產力在推動傳統產業與新興技術深度結合、促進經濟結構轉型升級方面的關鍵作用。在數字化、網絡化、智能化的大背景下，信息技術與傳統行業的融合已成為推動產業升級的重要路徑［33］。這種融合不僅僅是技術的簡單應用，更是對產業結構、生產方式、商業模式等多個層面的深刻變革。以信息技術與制造業的融合為例，通過引入物聯網、大數據分析、云計算等技術，制造業正在向智能制造轉型。這種轉型使得生產過程更加自動化、智能化，大大提高了生產效率和產品質量，同時也降低了能源消耗和環境污染。此外，通過對海量生產數據的實時收集與分析，企業能夠實現精準的市場預測和個性化的產品定制，更好地滿足消費者需求［34］。同樣，信息技術與農業的融合，即所謂的智慧農業，也是新質生產力促進產業融合發展的一個典型例證。通過應用衛星定位、物聯網傳感器、大數據分析等技術，農業生產可以實現精準種植、精細管理，提升農產品的產量和品質，同時減少化肥和農藥的使用，推動農業可持續發展。在服務業領域，數字技術的應用也在推動產業融合與升級［35］。例如，金融科技（FinTech）通過將信息技術與金融服務相結合，不僅提高了金融服務的效率和便捷性，還創造了許多創新的金融產品和服務，如移動支付、互聯網保險、P2P借貸等，極大地拓寬了金融服務的覆蓋面和深度。產業融合發展不僅推動了單個行業的技術進步和產業升級，更重要的是，它促進了不同產業之間的相互滲透和融合，形成了新的產業生態系統。這種跨界融合不僅為經濟發展注入了新的活力，也為解決社會問題、提升公共服務提供了新的途徑和思路，是新質生產力實現經濟結構優化和提升社會整體福祉的重要方式。因此，產業融合發展不僅是新質生產力的一個重要特點，也是當前經濟發展的一個重要趨勢。

4創新生態培育

創新生態培育這一特點深刻體現了新質生產力對于構建一個全方位、多層次、開放式的創新環境的追求。在這樣的創新生態中，政府、企業、學術機構、研發組織，以及公眾等多方主體實現資源共享、信息互通，共同參與到創新活動中來［36］。這種互聯互通、開放合作的環境有利于匯聚各方的智慧和力量，促進知識的交流與碰撞，激發創新的靈感和潛力，從而加速科技成果的轉化和創新產品的孵化。例如，開放式創新平臺能夠為創新者提供實驗室資源、資金支持和市場接入等服務，降低創新門檻，加快創新速度。此外，一個成熟的創新生態還需具備良好的制度保障和政策支持。政府在這一生態中發揮著重要作用，通過制定鼓勵創新的政策、優化知識產權保護機制、提供研發資金支持等措施，為創新活動創造良好的外部環境［37］。同時，政府還需推動行業標準的建立和完善，為創新產品的推廣和應用提供統一的規范和準則。在數字化時代背景下，創新生態培育特別強調了數字技術在促進創新生態構建中的作用。云計算、大數據、人工智能等技術的應用，不僅提高了創新過程的效率，還拓展了創新的邊界，使得創新活動可以突破時空限制，實現全球范圍內的協同和共享。這樣的技術支撐使得創新生態更加活躍和富有成效，為技術和社會的進步提供了強大的動力。因此，創新生態培育是新質生產力發展的重要特點之一，它通過構建開放、協同、高效的創新環境，促進了知識的廣泛傳播和創新資源的高效利用，為持續的技術創新和社會進步奠定了堅實基礎。這種創新生態的建立和完善，是實現經濟社會持續健康發展的關鍵。

（三）基于“生產力理論”和“創新生態理論”的理論模型構念

1理論介紹及其適用性

“生產力理論”是一套經濟學理論，最早由經濟學家亞當·斯密在1776年的《國富論》中提出和闡述。該理論認為，生產力是由各種生產要素（如勞動、資本、土地和技術）的有效組合和利用所決定的［38］，它直接影響一個國家或地區的經濟產出和增長。“生產力理論”強調，技術進步和創新是提高生產力、促進經濟增長的關鍵因素，通過引入新技術、改善生產方法和提高勞動技能，可以實現生產效率的顯著提升［39-40］。此外，該理論還探討了教育、健康、管理水平和制度環境等對生產力的影響，認為提升人力資本質量和優化經濟制度同樣對促進生產力發展至關重要。

“創新生態理論”是由管理學者詹姆斯·摩爾（JamesF.Moore）在20世紀90年代提出的概念，旨在解釋創新活動如何在包括商業生態系統在內的特定生態系統中發生和發展，并對經濟和社會產生影響［41］。該理論認為，創新生態系統由多種相互依存、相互作用的參與者（包括企業、政府機構、研究機構、消費者等）和要素（如技術、資本、政策、文化等）構成。在一個健康的創新生態系統中，不同參與者之間的合作和競爭推動了知識的共享、技術的迭代和新業務模式的探索，從而促進了持續的創新和經濟的動態發展。“創新生態理論”特別強調系統內外部環境對創新活動的影響，主張通過建立開放、包容、互利的創新環境來促進新的生產力形成和發展。

將上述兩個理論作為構造“數據要素×”驅動新質生產力的理論模型的基礎，主要是考慮到“生產力理論”深入探討了各種生產要素，尤其是技術創新在提升生產效率、改善生產方法中的核心作用，強調了技術進步對經濟增長的重要推動力［42］。這為研究數據技術如何作為新型生產要素影響生產力提供了理論依據。“創新生態理論”則從系統的角度闡釋了創新活動的復雜互動關系，突出了多元主體合作、開放的創新環境對于促進技術創新和社會進步的重要性。這有助于理解“數據要素×”在構建互聯互通、開放合作的創新生態中的作用，以及如何通過這樣的生態促進新質生產力的發展。綜合這兩個理論，不僅可以全面分析“數據要素×”在提升生產效率、促進技術創新方面的作用，還能深入探討其在推動產業融合、培育創新生態方面的貢獻。

2“數據要素×”驅動新質生產力的理論模型

結合上述內容中對“數據要素×”和新質生產力特點的歸納以及“生產力理論”和“創新生態理論”的分析，本文構建的“數據要素×”驅動新質生產力的理論模型如圖1。

圖1“數據要素×”驅動新質生產力的理論模型

根據“生產力理論”，生產力的提升依賴于生產要素質量的提高和更有效的組合方式。在這個框架下，“數據要素×”提供了一個全新的視角，它不僅優化了現有的生產要素，還通過數據分析和智能化技術，提升了整個生產過程的智能程度，減少了資源浪費，顯著提高了生產效率和產品質量。在這個過程中，“數據要素×”不斷地賦能傳統產業，推動它們向數字化、智能化轉型，同時孕育新興產業，加速經濟結構的優化升級。同時，“數據要素×”的多場景復用能力，加速了創新成果的產業化進程，為新產品、新服務的創造提供了數據支持和智能分析，從而提升了整體的經濟效益。而“創新生態理論”認為，創新是推動經濟增長和社會進步的關鍵動力，“數據要素×”恰恰提供了豐富的原始輸入，為創新活動提供了必不可少的基礎。它通過解鎖數據潛力，使得從基礎研究到商業應用的每一個環節都能夠獲得加速，特別是在人工智能、物聯網、大數據等數字技術領域的突破，這些技術的進步正是推動新質生產力發展的關鍵所在。在“數據要素×”的推動下，新質生產力呈現出科技創新引擎、質量效益并重、產業融合發展和創新生態培育等特征。這些特征表明，新質生產力的發展不僅需要新技術的持續涌現，還需要產業之間的深度融合以及一個充滿活力的創新生態系統。在這個過程中，“數據要素×”不僅為各產業提供了轉型升級的動力和路徑，也為構建一個持續創新、高效運行的新生產體系提供了堅實基礎。

因此，“數據要素×”通過“生產力理論”中的高效資源配置和生產過程的優化，以及“創新生態理論”中的技術創新和生態系統構建，全面促進了新質生產力的發展，為經濟帶來了質的飛躍和效益的顯著提升。這一過程不僅深刻改變了傳統產業，也孕育了一系列新興產業，推動了經濟結構的升級和社會生產力的整體提升。

三、“數據要素×”驅動新質生產力的內在邏輯

根據上述“數據要素×”的特點、新質生產力的特點，以及圖1的相關內容，“數據要素×”驅動新質生產力的內在邏輯可以從以下4個方面進行歸納。

（一）技術創新與生產效能同步提升

在當今快速變化的數字經濟時代，技術創新與生產效能同步提升凸顯了“數據要素×”在推動新質生產力發展中的核心作用［43］。“數據要素×”通過深度挖掘和應用大數據、人工智能、物聯網等前沿技術，不僅加速了技術創新的步伐，還極大提升了生產和運營過程中的效能。這一過程符合“生產力理論”的核心觀點，即通過技術進步和創新來提高生產效率，從而實現經濟增長和社會福祉的提升。技術創新使得生產流程更加自動化和智能化，減少了人力成本和錯誤率，提高了生產的精確度和靈活性。例如，智能制造領域的機器學習和預測性維護技術能夠實時監測設備狀態，預防故障發生，確保生產線的連續運作，這不僅提高了生產效率，也降低了維護成本。

同時，“數據要素×”在促進多維度創新的過程中，不僅限于技術本身的革新，還包括了商業模式、管理方式和服務流程的創新，這些全方位的創新進一步提升了整個經濟體的生產效能。例如，基于數據分析的定制化服務和精準營銷策略能夠更好地滿足消費者需求，提升用戶體驗，從而增強企業的市場競爭力和經濟效益。此外，“數據要素×”還通過促進跨行業的數據共享和融合，打破了傳統行業壁壘，促進了新興產業的發展，如數字健康、智慧城市等，這些新興產業的崛起不僅拓展了經濟發展的新領域，也為社會帶來了更多便利和福祉。

因此，技術創新與生產效能同步提升通過加速技術革新和優化生產流程，實現了生產效率的顯著提升，這不僅體現了“數據要素×”在推動新質生產力發展中的關鍵作用，也展現了其在促進經濟結構升級和社會進步中的重要價值。在這一過程中，“數據要素×”不僅是技術革新的催化劑，更是生產力提升和經濟增長的重要動力源泉。

（二）資源智能優化與綠色發展共贏

在“數據要素×”推動新質生產力的框架中，資源智能優化與綠色發展共贏強調了通過高效利用數據要素，實現資源配置的最優化和生產過程的綠色化，從而促進經濟與環境的和諧共生［44］。“數據要素×”利用先進的數據分析技術和人工智能算法，能夠精確預測市場需求，實現供應鏈的精細化管理，減少庫存積壓和物流浪費，提高整個生產供應鏈的響應速度和資源配置效率。這種智能優化不僅提升了企業的運營效率和市場競爭力，也有助于減少能源消耗和降低碳排放，符合新質生產力對質量效益并重和可持續發展的追求。

此外，“數據要素×”在推動資源智能優化的同時，還促進了生產方式和消費模式的綠色轉型。例如，在智能制造領域，“數據要素×”能夠實現生產過程的實時監控和優化，減少原材料的浪費，提高能源利用率，支持循環經濟的實踐；在農業領域，通過精準農業技術，實現對水肥的精確施用，既提高了農作物的產量和品質，又保護了農業生態環境。資源智能優化與綠色發展共贏還體現在“數據要素×”對新興綠色產業的孕育上，如清潔能源、環境監測、綠色建筑等領域，“數據要素×”不僅為這些產業的創新和發展提供了技術支持，也為構建低碳經濟和實現綠色發展目標奠定了堅實基礎。

總之，資源智能優化與綠色發展共贏展現了“數據要素×”在實現資源配置最優化和推動生產過程綠色化方面的重要作用，這不僅促進了經濟效益的提升，也實現了環境保護和社會責任的充分履行，為新質生產力的發展提供了強大動力和廣闊空間。這一邏輯不僅響應了全球可持續發展的要求，也為未來經濟社會的繁榮提供了新的路徑和模式。

（三）跨界協同與創新生態構建

跨界協同與創新生態構建深入探討了“數據要素×”如何通過促進不同領域、行業之間的交流合作，以及創新生態系統的建設，推動新質生產力的發展［45］。在這個過程中，“數據要素×”不僅作為連接不同產業的橋梁，促進知識、技術和信息的共享與流動，還激發了新的合作模式和商業機會，為創新提供了肥沃的土壤。

首先，“數據要素×”通過整合來自不同行業和領域的海量數據資源，打破了傳統行業壁壘，促進了跨界融合。這種跨界協同不僅催生了新的產業形態，如智能制造、智慧醫療、數字金融等，還促進了傳統產業的數字化轉型，提高了整個社會的創新能力和生產效率。例如，在智慧醫療領域，通過整合醫療健康數據、生物信息學數據以及人工智能技術，可以實現疾病的早期預測、個性化治療方案的制定，大大提升了醫療服務的質量和效率。其次，跨界協同與創新生態構建還強調了建設一個開放、包容、互利的創新生態系統的重要性。在這樣的生態系統中，政府、企業、學術機構、研發組織和公眾等多方主體共同參與，形成了創新資源的高效配置和創新活動的有機互動。這種協同創新不僅加速了科技成果的轉化應用，也促進了新技術、新產品、新服務的快速迭代和升級，從而推動了新質生產力的持續發展。此外，跨界協同與創新生態構建還體現了對創新文化的重視和培育。在一個鼓勵創新、包容失敗的文化氛圍中，各方主體更愿意嘗試新思路、新方法，這種文化環境為創新活動提供了強大的動力和支持。

綜上所述，跨界協同與創新生態構建通過促進不同領域間的深度融合、構建開放合作的創新環境，以及培育積極向上的創新文化，為新質生產力的發展提供了強大的動力和廣闊的空間。這一邏輯不僅增強了社會的整體創新能力和競爭力，也為解決復雜的社會問題和滿足人民日益增長的美好生活需要提供了新的思路和手段。

（四）持續創新的動力循環

持續創新的動力循環深入揭示了“數據要素×”如何在促進新質生產力發展的同時，形成一個自我強化的創新驅動機制［46］。在這一邏輯框架中“數據要素×”不僅是創新活動的起點，也是持續創新能力形成的關鍵因素。通過不斷收集和分析來自各個領域的大數據，“數據要素×”能夠為研發提供豐富的信息資源和深刻的洞察力，從而加速科技創新的步伐和提高創新的成功率。這種基于數據的創新過程，使得新產品、新服務和新技術能夠快速涌現，進一步推動了新質生產力的發展。

隨著新質生產力的提升，社會經濟結構和產業模式發生了根本性變化，這些變化又為“數據要素×”的應用和發展創造了新的需求和場景。例如，隨著智能制造、智慧城市等新興產業的興起，對數據分析、人工智能等技術的需求日益增長，這促使數據技術不斷進步和創新，形成了一個良性的循環。在這個循環中，“數據要素×”通過驅動新質生產力的提升，不僅推動了經濟和社會的發展，也為自身的進一步發展提供了動力和空間。

此外，持續創新的動力循環還體現了創新生態系統的自我優化能力。在這個生態系統中，各方主體共享數據資源，協同進行創新活動，形成了高效的信息反饋和知識更新機制。這種機制能夠及時將市場反饋和科技成果轉化為新的研發方向和創新項目，從而保持了創新活動的持續性和活力。

因此，持續創新的動力循環通過形成一個以“數據要素×”為核心，以新質生產力為推動力的自我強化的創新系統，不僅加速了技術進步和產業升級，也為社會經濟的可持續發展提供了強大的動力。這一邏輯不僅揭示了“數據要素×”在新時代背景下的重要作用，也為理解創新驅動發展模式提供了新的視角。

四、“數據要素×”驅動新質生產力的實現路徑

根據圖1的理論框架以及第三部分的內在邏輯，本文提出了“數據要素×”驅動新質生產力的實現路徑。

（一）以技術革新促進生態建設

以技術革新促進生態建設這一路徑強調了“數據要素×”在推動新質生產力發展中的基石作用，其核心在于不斷的技術革新和一個健康、開放的創新生態系統的構建。在這個過程中，數據技術的持續創新，特別是人工智能、大數據、云計算等前沿技術的發展，為各行業帶來了深刻的變革。這些技術的應用不僅極大提升了生產效率，還開辟了新的業務模式和服務模式，如通過大數據精準預測消費趨勢，通過云計算提供彈性的計算資源，通過人工智能實現智能決策和自動化操作，這些都是技術革新促進產業發展的明顯體現。

同時，技術的創新與應用需要一個良好的生態環境作為支撐。構建一個支持創新、促進合作的開放生態系統，意味著需要打破行業壁壘，促進跨行業、跨領域的合作，形成一個互聯互通、資源共享的創新網絡。這種生態系統不僅能夠為技術創新提供更廣闊的應用場景和更豐富的資源，還能夠促進知識的流動和技術的快速迭代，加速創新成果的轉化和應用。例如，開放的創新平臺能夠匯聚來自不同領域的研發人員，共同探討和解決技術難題，促進創新思想的碰撞和創新成果的孵化。

此外，技術革新與生態建設的相互促進，還需要政策的引導和支持。政府及相關機構可以通過制定鼓勵創新的政策、提供創新資金支持、建設創新服務平臺等措施，為技術創新和生態系統建設提供有利條件。同時，通過建立合理的知識產權保護機制和公平的市場準入規則，可以保護創新成果，激勵更多的企業和個人參與到創新活動中來。

因此，通過技術的不斷進步和開放合作的創新生態的構建，為新質生產力的發展奠定了堅實的基礎。這一路徑不僅推動了經濟的高質量增長，也為解決社會問題和滿足人們對美好生活的向往提供了強大的技術支撐和廣闊的創新空間。

（二）以資源整合提升配置效能

這一路徑深刻體現了“數據要素×”通過整合和優化資源配置，推動經濟和社會向更高效、更智能的方向發展。在這個過程中，數據共享機制和開放平臺的建立成為關鍵，它們不僅為數據資源的跨界流通提供了渠道，也為各行業和領域的創新活動提供了豐富的信息支持。公共數據的開放尤其重要，它使得政府、企業、研究機構等多方主體能夠共享社會、經濟、環境等領域的重要數據，從而在公共服務、商業決策、科學研究等方面作出更加精準和高效的判斷。企業間的數據合作模式在這一路徑中同樣發揮著至關重要的作用。通過建立數據合作機制，不同企業能夠分享彼此的數據資源和洞察，實現協同效應，促進產品和服務的創新，提升行業整體的競爭力。這種合作不僅限于同行業之間，跨行業的數據融合更是激發了新的商業模式和創新思路，加速了新質生產力的形成和發展。

國際間的數據交流對于“數據要素×”驅動新質生產力的全球視野同樣不可或缺。在全球化經濟的背景下，跨國的數據流動有助于實現全球資源的高效配置，促進國際合作與交流，共同應對全球性問題。這要求國際社會建立更為通暢和安全的數據交流機制，促進數據在全球范圍內的自由流動，同時確保數據安全和隱私保護。

總之，資源整合提升配置效能通過強化“數據要素×”的整合和優化作用，不僅提高了生產和運營的效率，還促進了跨行業、跨領域乃至跨國界的合作與創新，加速了新質生產力的形成和發展。這一路徑體現了數據在現代經濟發展中的核心價值，為構建一個更加智能、高效和可持續的社會提供了強大動力。

（三）以產業鏈接激發模式創新

在“數據要素×”驅動新質生產力的多維路徑中，產業鏈接與模式創新占據了關鍵地位，它體現了通過跨界合作和產業互聯實現創新驅動發展的內在邏輯。這一路徑深入挖掘了“數據要素×”在鏈接不同產業、催生新商業模式以及推動經濟結構轉型中的強大潛能。通過數據的深度融合和應用，傳統產業得以賦能，新興產業迅速崛起，共同構建了一個更加靈活、高效、創新的生產體系，從而推動了新質生產力的發展。

首先，“數據要素×”通過促進產業間的深度鏈接，實現了傳統產業的數字化和智能化轉型。例如，在制造業中，通過引入大數據分析、云計算和物聯網技術，可以實現生產過程的智能化管理，提高生產效率，降低能耗和成本，同時提升產品質量和市場響應速度。這種轉型不僅增強了傳統產業的競爭力，也為經濟增長注入了新的活力。其次，產業鏈接與模式創新路徑通過“數據要素×”促進了不同產業間的融合與創新，催生了一系列新業態和新模式。以智慧醫療為例，通過整合醫療健康數據、生物信息學數據以及人工智能技術，可以大幅提高診療的精準度和效率，為患者提供更加個性化的治療方案。這種產業融合不僅推動了醫療行業的創新發展，也極大地提升了社會福祉。此外，“數據要素×”還促進了全球產業鏈的重構和優化。在全球化的背景下，數據的流動和共享打破了地域和國界的限制，使得資源能夠在全球范圍內得到更加高效的配置。這不僅促進了國際貿易和投資的增長，也加強了各國之間的經濟合作和技術交流，推動了全球經濟一體化進程。

通過上述分析可以發現，產業鏈接與模式創新通過“數據要素×”的跨界整合和應用，不僅實現了產業的數字化轉型和產業界限的重新定義，還促進了新興產業的快速發展和全球產業鏈的優化重組。這一路徑為新質生產力的發展提供了堅實的基礎，展現了“數據要素×”在推動經濟社會全面進步中的關鍵作用。

（四）以人才發展做到知識共享

以人才發展做到知識共享這一路徑深刻闡述了在“數據要素×”驅動新質生產力發展的過程中，人才的培養和知識的廣泛傳播所起到的關鍵作用。在這個框架下，通過加強對數據科學、人工智能、大數據分析等關鍵領域人才的系統培養，以及推動數據知識和技能的普及，為“數據要素×”的深度挖掘和廣泛應用提供了堅實的人力資源支撐和知識基礎。

首先，“數據要素×”的高效利用和創新應用，對專業人才的需求極為迫切。這不僅包括數據科學家、數據工程師等直接從事數據處理和分析的專業人員，也包括能夠理解和利用數據進行決策的管理人才，以及具備數據意識的行業專家。因此，各級教育機構需要與時俱進，開設相關課程和專業，培養具備扎實數據技能和創新能力的復合型人才。其次，知識共享對于激發“數據要素×”的創新潛力至關重要。在開放的知識環境中，最新的研究成果、技術動態和行業案例可以迅速傳播，激發更多的創新靈感和應用場景。通過線上和線下的論壇、研討會、工作坊等形式，促進學術界、產業界和政策制定者之間的深入交流，可以加速知識的迭代更新和技術的跨界融合。此外，公共數據的開放和共享也是知識共享的重要組成部分。政府和企業應鼓勵將非敏感的數據資源向社會開放，為科研機構和創業團隊提供寶貴的原料，支持基礎研究和應用探索，這樣不僅能夠促進科技創新，還能夠激發更廣泛的社會參與和創新活力。

綜上所述，人才發展與知識共享通過強化數據相關領域的人才培養和推動數據知識的廣泛傳播，為“數據要素×”的全面發揮和深度應用提供了堅實的支撐。這一路徑不僅加速了新質生產力的形成和成長，還為經濟社會的可持續發展培養了關鍵的人力資源和智力資本，彰顯了“數據要素×”在推動知識創新和人才培養方面的重要作用。

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“DataElement×”DrivingNewQualityProductiveForces：

IntrinsicLogicandImplementationPath

ZhangBin1，LiLiang1，2

（1SchoolofPublicAdministrationandLaw，HunanAgriculturalUniversity，Changsha410128，China;

2HealthManagement，ZaozhuangCollege，Zaozhuang277160，China）

Abstract：Newqualityproductiveforcespromoteeconomicstructureoptimizationandefficiencythroughtechnologicalinnovationandmodeltransformation.Itisanimportantdrivingforceforcontemporaryeconomicdevelopmentandsocialprogress.Inthiscontext，“dataelement×”hasbecomeanimportantdrivingforceforthedevelopmentofnewqualityproductiveforces，withitssignificantcharacteristicsofpromotingmultidimensionalinnovation，improvingproductionefficiency，optimizingresourceallocation，andpromotingindustrialintegration.Thisarticleconstructsatheoreticalframeworktoexplainhow“dataelement×”drivesthedevelopmentofnewqualityproductiveforcesbyintroducing“productivitytheory”and“innovationecologytheory”，andanalyzesitsinternallogic.Specifically，itsinherentlogicisreflectedinthefollowing4aspects：synchronousimprovementoftechnologicalinnovationandproductionefficiency;mutualdevelopmentofintelligentresourceoptimizationandgreendevelopment;crossbordercollaborationandinnovationecosystemconstruction;thedrivingcycleofcontinuousinnovation.Toachievethegoalofdrivingnewqualityproductiveforcesthrough“dataelement×”，wecanpromoteecologicalconstructionthroughtechnologicalinnovation，improveallocationefficiencythroughresourceintegration，stimulatemodelinnovationthroughindustriallinkage，andachieveknowledgesharingthroughtalentdevelopment.Throughthesemeasures，wecaneffectivelystimulatethepotentialof“dataelement×”，providesolidsupportforpromotingthedevelopmentofnewqualityproductiveforcesandtherebypromotethedevelopmentofeconomyandsocietytowardsamoreefficientandsustainabledirection.

Keywords：“dataelement×”;newqualityproductiveforces;intrinsiclogic;implementationpath

（責任編輯：張積慧）