內生增長理論視域下數據要素驅動新質生產力發展的路徑探討

關鍵詞： 內生增長理論； 新質生產力； 數據要素； 基本邏輯； 路徑規劃

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００８－０８２１．２０２４．１１．００１

〔中圖分類號〕Ｆ４９ 〔文獻標識碼〕Ａ 〔文章編號〕１００８－０８２１（２０２４）１１－０００４－０５

為抓住數據發展新機遇、構筑國家競爭新優勢，２０１９年１０月，黨的十九屆四中全會明確提出將數據增列為生產要素。工業和信息化部等七部門《關于推動未來產業創新發展的實施意見》指出，積極培育未來產業，加快形成新質生產力，為強國建設提供有力支撐。２０２３年１２月，國家數據局等１７部門聯合印發的《“數據要素×”三年行動計劃（２０２４—２０２６年）》強調，發揮數據要素的放大、疊加、倍增作用，以此優化資源配置，發展新質生產力。隨著大數據、人工智能、物聯網等新一代數智技術的快速發展和廣泛應用，數據作為數字經濟的基礎性生產要素，其重要性愈發凸顯。因此，充分發揮數據要素的價值和創新引擎作用、研究和規劃新質生產力的發展路徑、加快促進新質生產力的發展便成為當下亟需解決的重要問題。

１相關文獻綜述

數據要素蘊含巨大潛能，一方面，數據要素以其獨特的乘數效應以及多主體生產的經濟屬性，深刻影響經濟社會的運作［１－２］，成為數實深度融合的核心動力，構筑起實體經濟高質量發展的堅實砥柱［３］；另一方面，數據要素深層次的開發利用，不斷使其價值轉化，“公共—產業—企業—用戶”等多維場景激發大規模數據市場，擴展數據應用場景并形成良性循環［４］。與此同時，新質生產力作為推進中國式現代化的內生驅動力［５］，蘊含的顛覆性創新驅動、產業鏈條新、發展質量高等一般性特征及內涵深深緊扣高質量發展要求［６］，在我國由經濟快速發展邁入高質量發展階段中發揮著主要驅動作用。這種由“新”與“質”構成的生產力［７］，一方面，依然屬于生產力的范疇，內涵生產力的基本要素［８］；另一方面，它是傳統生產力的質變和先進生產力的體現［９］，也是世界百年未有之大變局的要求。新質生產力定性為“生產力”，表明需要將其應用到實際當中，產生實際的經濟效益［１０］。在此背景下，如何促進新質生產力的形成和發展就成為十分重要的時代命題。

結合數據要素的特性與作用，可以發現數據要素不僅是新時代推動經濟社會發展的核心動能，還是驅動新質生產力發展的核心要素。在已有數據要素與新質生產力發展的文獻中，數據要素在生產、流通、消費和分配各環節里發揮數據賦能效應，能夠促進新質生產力的實現與發展［１１］；在社會生產全過程中的應用賦能傳統生產力向新質生產力質變［１２］。相關學者圍繞社會經濟活動的基本環節進行數據要素賦能新質生產力發展的理論和實踐探討，但鮮有研究通過內生增長理論來揭示數據要素驅動新質生產力發展的基本邏輯及相應路徑。內生增長理論認為，經濟增長的動力源自經濟體系內部的因素。這與數據要素作為新時代的關鍵生產要素在推動經濟增長和新質生產力發展的作用相一致。因此，基于內生增長理論有助于更好地理解數據要素驅動新質生產力發展的邏輯動因，從而研究和規劃相應的路徑。

２基于內生增長理論的數據要素驅動新質生產力發展邏輯

內生增長理論的核心觀點是經濟增長不是由外生的因素所決定，而是經濟活動中的技術進步、人力資本、資本積累、創新等內生因素綜合作用導致的一種持續穩定且均衡的增長，其關鍵就在于形成內生的發展動力［１３］。技術進步，內生增長理論將技術進步視為影響企業經濟體系發展的結果，也是個人與組織為了追求利益最大化所做出的決策結果；人力資本，內生增長理論強調教育和技能培訓的重要性，認為人力資本的提升尤其是擁有專業化知識的人力資本提升對經濟增長起著重要作用；資本積累，內生增長理論強調通過物資資本的持續積累來解釋經濟的內生增長；創新，內生增長理論也考慮了創新對經濟增長的作用，認為諸如跨行業、跨領域的創新活動是推動經濟增長的原動力。

本文基于內生增長理論并結合數據要素和新質生產力的內涵和特征，從技術、人才、資本、創新４個維度構建數據要素驅動新質生產力發展的邏輯框架，具體如圖１所示。

數據要素的海量數據分析、算法模型優化、可信流通評估等是促進技術進步的重要動力。此外，持續的技術創新會不斷地正向推動技術再創新，從而實現生產力質的飛躍，進而驅動新質生產力發展。數據的要素化使得數據可以廣泛流通和應用，這不僅增強知識和信息的傳播，還增加勞動者獲取有價值專業信息的機會，培養人力資本并催生新質勞動力，從而促進新質生產力發展。數據資源通過傳統資本的優化，挖掘市場潛力以及數據資產化，推進資本的深化與擴展，從而加速新質生產力的發展。數據要素的賦能效應還可以使企業突破傳統的生產邊界，實現跨行業、跨領域的融合創新，推進個性化生產以及推動數字化轉型，最終驅動新質生產力的發展。總體上，數據要素在驅動新質生產力發展的過程中，發揮著技術進步創新、人力資本提升、資本配置優化、生產邊界擴展等作用，與推動新質生產力發展的技術革命性突破、生產要素創新性配置、產業深度轉型升級等關鍵性因素相吻合［１４］。

２.１技術進步創新促進新質生產力

在內生增長理論中，技術進步是由經濟系統諸如研發投資和創新活動等內部因素所驅動。數智時代，數據積累的速度和規模空前，隨著計算能力的提升和數據處理技術的發展，能夠對海量數據高效地處理和分析，從而揭示隱藏的模式和關系，進行數據密集型知識發現［１５］，從中挖掘有價值的信息和洞見，實現在技術進步創新上的賦能效應，這也正是發展新質生產力的核心要素。首先，數據要素通過對科學數據的深入分析，發現隱藏的模式和趨勢，加速科學發現和技術創新的步伐，推動顛覆式技術創新；其次，數據要素通過大語言模型的開發與優化，從海量數據中提取有價值的信息，使Ｃｈａｔ?ＧＰＴ等人工智能不斷進行技術革新，帶來工作效率的提升；同時，數據要素通過不斷的技術創新循環推進新質生產力發展，科技創新推動顛覆性技術的出現，高質量數據資源融入科技創新環節為創新驅動形成正向迭代［１６］，不斷為新質生產力的發展提供永續動能。

２.２人力資本提升激發新質生產力

內生增長理論強調，經濟增長在依賴外部因素的同時，還依賴經濟系統內部的知識積累和人力資本提升。新質生產力的發展離不開掌握數據管理和處理能力的高素質數字化人才，數據要素的利用和整合對知識積累和人力資本投資具有重要的影響作用，促進勞動者躍升為在創造和發展新質生產力中具有決定作用的高水平創新人才、核心技術人才等［１７］。首先，數據要素為新質生產力發展提供人才基礎，隨著數字技術的發展及行業的數字化智能化升級要求，勞動力市場對數字技術技能的要求也在不斷變化，需要勞動者具備一定的人機協同與創新思維能力，催生新型勞動者為新質生產力發展提供人才基礎；其次，數據要素實現知識信息共享，在線教育、短視頻等平臺為勞動者提供更多信息和知識，使他們能夠及時了解掌握最新的技術和行業動態，這些知識和信息是發展新質生產力的重要動力；同時，數據要素推動崗位創造轉型，如新技術和新產業的發展催生了大量的數據分析師、數據工程師等新崗位和新職業，這些新崗位對勞動力提出了新的要求，激發崗位職業的新形態。

２.３資本優化配置推進新質生產力

基于內生增長理論，可以通過資本優化配置，實現經濟的內生增長。資本深化與擴展有助于提高生產效率和生產能力［１８］，從而提升全要素生產效率，兩者相輔相成，共同推動新質生產力的發展。一方面，數據要素能夠提高資本使用的效率，并通過精準分析和智能化管理，使得傳統資本得到更有效地配置和利用，從而達到資本的深化；另一方面，基于大數據技術的分析和預測能夠優化投資決策，發現新市場、新領域，挖掘市場潛力，推動資本的擴展，更深層次地釋放數據要素的價值。首先，數據要素優化傳統資本，發揮數據要素的乘數效應，有效使用傳統資本，充分開發其他生產要素，提高生產要素的效能；其次，數據要素推動新領域開拓，通過對跨領域、跨行業的資源整合、信息分析以及優化配置，可以幫助企業推動新領域、開拓新市場、布局新產業，為新質生產力的發展提供廣闊空間；同時，數據要素廣泛應用帶來數據資產化的變革，以合規管理、明晰權責、市場化配置為特征的數據資產化有助于促進數據要素的高效流通和融合應用［１９］，推動科技創新和產業升級，形成新質生產力。

２.４生產邊界擴展推動新質生產力

內生增長理論強調經濟增長依賴于經濟系統內部創新和效率提升，以及通過對企業內部生產邊界擴展達到經濟增長的效果。具體而言，數據要素引入能夠幫助企業實現經濟系統內部的創新和資源優化配置，使得企業突破傳統的生產邊界而實現跨行業、跨領域的融合創新，改造傳統企業并向新型數字化企業轉變，重塑生產力與生產關系［２０］。一方面，數據要素幫助傳統生產活動突破物理空間和行業實體的限制，進行跨組織、跨領域的資源整合和優化；另一方面，基于數據分析和大數據技術，能夠使不同領域和行業之間的信息與資源無縫連接并協同，從而實現跨行業、跨領域的創新和合作。數據要素在企業生產邊界的擴展上有著顯著的影響作用，推動企業跨行業創新和跨領域協作，促進企業個性化生產及數據要素和產業的深度融合，從而推動產業數字化進程，實現從資源整合到市場擴展再到價值創造的新模式，在這一進程中，借助數據要素，新質生產力能夠實現更加快速和優質的發展。

３數據要素驅動新質生產力發展的路徑探索

數據作為新型生產要素，既直接創造社會價值，又通過與其他生產要素融合，大幅度提升全要素生產率。本文在前述內在邏輯的基礎上，嘗試從以下４個方面構建和規劃數據要素驅動新質生產力的發展路徑。

３.１以技術創新突破為關鍵，為新質生產力發展提供創新環境

新質生產力的核心是創新起主導作用，其發展與技術創新有著密不可分的聯系。如區塊鏈技術使數據“可見不可得”，雖然鏈上每個人都能夠看到鏈上數據的信息，但該數據對應的價值是控制在區塊鏈上且可以有序流動；隱私計算使數據“可得不可見”，每個人都可能從數據中獲得價值，但數據本身是加密后的“盲盒”，原始數據仍然控制在擁有者手中，此類技術目前大都處于發展初期，需要不斷進行技術創新和突破以便進行商業化布置和應用。目前，我國還面臨一些關鍵技術“卡脖子”的難題，如芯片等，這就需要努力推動數據要素×科技創新，建立多元的創新主體、健全的政策支持體系、強大的基礎支撐平臺等創新生態系統，為關鍵領域的自主創新提供堅實的支持和保障，使數據要素創新應用由“點”至“鏈”到“群”發展。此外，還需深入推進新型數據基礎設施建設，落實《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，推進傳統基礎設施向著數字化、智能化以及綠色化的數據基礎設施轉變，利用數據基礎設施拉動地方經濟高質量發展，從而推動新質生產力的形成。

３.２以數字人才建設為重點，為新質生產力發展儲備新型人才

在新質生產力發展過程中，人才既是創新的發起者，也是技術應用的實踐者，更是制度變革的推動者，是新質生產力的核心要素［２１］。在這一路徑的實施過程中，數據要素的應用離不開人才的支撐，推動高質量數字人才建設并積極培育數字勞動力，才能培育出適應新質生產力發展的新型人才。可從以下３個方面進行突破：一是加強數字基礎教育和加大專業人才培養力度。推動高校建設數據相關專業開展數字人才培養，如打破學科專業壁壘，將數字教育與專業教育相結合，開設能夠引領新技術發展的相關專業，培養既具有專業知識又具有數字素養和創新能力的復合型人才等。二是推動構建數字人才激勵政策。政府的支持與激勵對于人才培養具有重要影響，可以通過設立專項基金支持數字教育和培訓項目，并對提供數字技能培訓的企業給予稅收優惠，加大數字人才培養、交流和使用力度，鼓勵社會資源投入數字素養提升。三是積極推動“產學研用”模式孕育數字人才。產學研用的深度融合是應對全球技術創新大趨勢的客觀要求［２２］，產學研各方圍繞新興產業需求聯合制訂人才培養方案，為高校學生提供明確的數字學習方向，為新興科技企業進行針對性人才培養，為新質生產力的發展注入動力。

３.３以資源整合利用為手段，為新質生產力發展激發數據價值潛能

新質生產力的發展離不開數據要素的高效利用，在這一過程中，數據要素通過市場配置支撐傳統資本的優化和新領域的開拓，從而推動經濟高質量增長，資源整合利用成為其中的關鍵所在。首先，推動數據資源的循環利用和價值創造。鼓勵企業與機構建立自己的數據庫，不斷優化已有數據資源并深層次探索數據資源的可共享性、互操作性和可重用性，從而最大程度發揮數據要素的潛在價值，提高新質生產力創新發展能力。其次，數據要素對傳統資本的優化使其向著智慧資本轉變，加強智慧資本的公平分配與合理使用成為新的需求［２３］。推動構建公正和合理的機制，以確保智慧資本能夠應用到各個領域并進行公平的分配與使用，這不僅縮小發展滯后地區和發達地區之間的數字鴻溝，還能發揮智慧資本的潛力，從而為社會創造更大的價值。公開共享透明的數據生態體系也尤為重要，這樣的生態體系不僅可以保障數據在流通過程中的安全性和可信度，同時，保障數據要素的深層次應用和價值創造，還可以通過開放的數據資源開展創新研究活動，從而推動“新技術”“新產品”和“新服務”的涌現，加速新質生產力發展。

３.４以產業結構轉型為核心，為新質生產力發展打開多元格局

突破傳統生產邊界意味著傳統產業向新興產業領域延伸，通過數據要素的充分應用推動產業多元化和新質生產力的形成。首先，創新和豐富數據開發利用場景推動產業多元化發展，加強需求牽引，推動工業制造、商貿流通、交通運輸等重點領域打造更多應用場景，激活數據要素的乘數效應；其次，推動不同行業的跨界融合和新興產業培育，推動如制造業與服務業、農業與旅游業等不同行業的融合擴展，推進數字技術跨領域多元融合創新，積極培育新興產業的同時支持創新創業，在生物技術、新能源、新材料等領域的發展上注入活力，為新質生產力注入新動能；第三，加快促進產業鏈協同，產業鏈協同是實現產業融合的重要環節，通過促進上下游企業之間的信息共享和協同創新，提高產業整體效率和競爭力；同時還可以支持龍頭企業帶動中小企業發展，通過產業集群的方式形成協同效應，這些協同創新加速前沿新興技術和顛覆性技術成果的應用，催生新產業、新業態和新模式，這些都是促進新質生產力打開多元格局的關鍵所在。

４結語

隨著數字技術的快速發展和廣泛應用，數據要素逐漸成為數字經濟的核心要素，對新質生產力的發展具有重要作用。厘清數據要素和新質生產力的內在邏輯關系，在此基礎上進一步研究和規劃數據要素驅動新質生產力發展的實施路徑具有重要的現實意義。今后需要加強數字要素和新質生產力發展的實踐調研，對本文構建的邏輯框架和規劃路徑進行檢驗和不斷完善，以便為實踐提供更好的決策參考。