數字經濟賦能新質生產力的機制解構

［摘 要］隨著信息技術與數字經濟的飛速發展，其已成為推動新質生產力發展的關鍵力量。文章首先闡述數字經濟與新質生產力的內涵，然后從數據價值化、數字產業化、產業數字化、數字化治理等角度對數字經濟賦能新質生產力的機制進行解構，以期為數字經濟和新質生產力的發展提供理論指導，從而推動新質生產力快速發展。

［關鍵詞］數字經濟；新質生產力；勞動者；勞動資料

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2025.04.030

［中圖分類號］F124 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）04-00-03

0" " "引 言

隨著新一輪科技革命和產業變革的加速推進，數字經濟以其獨特的優勢成為推動經濟社會發展的新引擎。新質生產力作為社會生產過程中出現的新的、具有變革性和創新性的生產力要素或形態，逐步成為推動經濟繁榮與社會進步的關鍵力量。2024年的《政府工作報告》明確提出，大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力。《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》提出，激活數據要素潛能，推進網絡強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府。《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》指出要完善數據要素收益的再分配調節機制，讓全體人民更好共享數字經濟發展成果。在新的發展環境下，數字經濟作為新興生產力的代表，展現出獨特的可行性與優勢。因此，研究數字經濟賦能新質生產力發展的內在機制具有重要的理論意義和現實意義。

1" " "數字經濟與新質生產力概述

1.1" "數字經濟

數字經濟作為一種以數字技術為核心，通過數據資源推動經濟發展的新型經濟形態，逐漸成為引領全球經濟發展的重要引擎。數字經濟以其獨特的優勢，給傳統產業帶來了深刻的變革，也為經濟增長提供了新的動力。所謂數字經濟，就是以數據資源為關鍵要素，以現代信息網絡為主要載體，通過數字技術創新推動經濟形態變革的經濟活動。它涵蓋數字產業化、產業數字化、數字化治理和數據價值化等多個方面，涉及大數據、云計算、物聯網、人工智能等眾多技術領域。數字經濟具有以下幾個顯著特點：一是高效性，即數字經濟能夠顯著提高生產效率和資源利用效率；二是創新性，即數字經濟以創新驅動為核心，不斷推動產業創新和技術創新；三是普惠性，即數字經濟能夠減少信息不對稱問題，提高市場透明度，使更多人能夠享受到經濟發展的成果；四是可持續性，即數字經濟有助于推動綠色發展，實現經濟社會可持續發展。

1.2" "新質生產力

新質生產力的三大催生力量是技術的根本性革新、生產要素的創造性重組以及產業結構的深層次重構與優化升級。它的核心標志是全要素生產率的顯著提升，其核心在于創新引領，精髓在于質量卓越，本質乃是先進生產力的集中體現。它的3個特征是高科技、高效能和高質量。它的發展需要勞動者進化為具備較高專業素養的精英，勞動資料則升級為蘊含高科技含量的先進工具，而勞動對象則拓展至更加廣闊、多元的領域。新質生產力的發展離不開教育、科技和人才［1］。隨著科技的進步，新質生產力正以新形態不斷作用于經濟的發展。

2" " "數字經濟賦能新質生產力的內在機制

生產力就是人們進行生產活動的能力，是人們進行物質生產和精神生產的基本物質條件。構成生產力的基本要素：以生產工具為主的勞動資料，引入生產過程的勞動對象，具有一定生產經驗與勞動技能的勞動者。基于此，本文聚焦于勞動者和勞動資料，從數字經濟的四化內容，即數據價值化、數字產業化、產業數字化、數字化治理來對數字經濟賦能新質生產力進行機制解構［2］。

2.1" "數字經濟賦能勞動者

2.1.1" "數據價值化賦能勞動者

數據價值化通過數據引擎賦能勞動者，具體如下。

第一，數據采集與預處理。通過數據采集，勞動者的電子數據信息會被準確、全面地捕捉，包括基本信息、性格特點、學習經歷、工作經歷、獲得榮譽和身體健康狀況等信息，從而為后續對勞動力的精準預測提供完整可靠的素材。數據采集完成后，通過數據篩選、數據轉換和數據標準化等環節提升勞動力數據的質量，為后期使用作準備。經過數據預處理所得的數據更加具有辨識性、準確性、規范性和統一性，從而構成勞動者的數據資產。

第二，數據分析與挖掘。在數據采集和預處理的基礎上，要進行深入的數據分析和挖掘。通過先進的數據處理技術，對所有勞動者的數據資產進行分類，尋找其中的規律、關聯性，預測其發展趨勢，深入挖掘出勞動者的潛能。比如，通過數據分析和挖掘找出高效率勞動者工作效率高的原因，分析其生活習慣和工作習慣，為有類似經歷的勞動者提供準確的職業生涯規劃書。同時，勞動者根據自己的數據反饋可以找出自己在生活和工作中的不足，根據數據分析建議及時進行改正，最終從數據分析和挖掘中激發自身的潛能［3］。

第三，數據協同與共享。數據協同與共享平臺的建立為企業和勞動者搭建了溝通的橋梁。一方面，在數據協同與共享平臺上，企業可以快速搜集和處理應聘者的基本資料，從而快速挑選出符合企業用人條件的應聘者。另一方面，應聘者可以在數據協同與共享平臺上找到更多適合自己專業的工作機會，打破時間和空間的限制。在尋找數據的同時，應聘者也會看到其他應聘者的信息，從而發現自己的缺陷并及時彌補。可以說，數據協同與共享平臺大大降低了企業的招聘成本，促進了企業與勞動者之間的溝通與協作，提高了企業工作效率。

第四，數據安全與隱私保護。數字經濟為人們的生活提供了便利，但其也存在較大的安全隱患。為了保證數據的保密性和安全性，需要建立健全數據安全管理體系，以防止重要數據泄露與丟失，避免造成不必要的經濟損失［4］。同時，需要加強對勞動者的教育，提高其互聯網數據使用能力，增強其數據安全保護意識，這樣才能有效地實現數據安全和隱私保護。

2.1.2" "產業數字化和數字產業化賦能勞動者

第一，數字化技術的引入。數字化技術的引入對勞動者提出了新的要求，勞動者需要熟練掌握數字化技術的應用技巧，利用數字化生產平臺提升勞動生產率，并通過不斷自我提升來滿足智能化的生產需求［5］。將聯網傳感器、自動化設備、云計算平臺等先進技術引入生產過程，生產過程的全部數據可以通過數據平臺進行全程監控，生產者可以根據實際需要進行數字信息的提取。通過數字化技術的引入，構建智能化的生產環境。

第二，數據驅動的生產優化。數據是智能化生產環境下驅動生產的重要因素。勞動者不單單是生產資料的使用者，更多的是生產過程中的創造者和改革者。勞動者角色的轉變，更加突出數據在生產領域的重要地位。通過對生產環節中數據資料的篩選、利用和再創造，企業可以實時把控生產環節，降低生產成本，縮短生產時間，提高生產效率。

第三，數字化轉型與職業培訓。數字化轉型對勞動者的素質提出了更高的要求。因此，企業需要為員工提供更多的培訓機會［6］。一方面，企業應該建立數字化培訓機制，加大資金投入力度，建立更多的數字化培訓渠道；另一方面，企業應該對組織結構和企業文化進行全面升級，使員工在生產過程中接觸、了解并提高數字化技術應用能力，以此促使員工在生產過程中實現數字化技能的提升。

2.1.3" "數字化治理賦能勞動者

第一，數字化基礎設施建設。云計算、數據分析、互聯網等信息技術的發展需要依靠完善的數字化基礎設施。數字化基礎設施建設是數字化治理的重要內容之一。通過數字化基礎設施的完善，勞動者可以更加便捷地獲取數據平臺的重要信息，與其他人進行數據共享與溝通，搭建高效的工作平臺，從而提升工作效率。比如，數據共享文件可以克服時間與空間的限制幫助勞動者共享信息，從而使其作出更加準確的選擇。

第二，數字化流程優化。數字化技術能夠優化生產流程。一方面，勞動密集型產業逐漸被技術密集型產業所取代；另一方面，手工作業被智能化系統所取代。比如，企業通過應用企業資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）系統，采購、生產、銷售等環節均進行數字化處理，極大提升了生產與發展的效率，節約了時間和資源［7］。同時，勞動者從煩瑣的人工操作中被解放出來，可以從事更加高級的工作，大幅提升勞動效率。

第三，數字化決策支持。數字化決策需要在數字化基礎設施完善的基礎上對數據流程進行優化，從而得到可靠、準確的數據。勞動者可以利用數字技術對數字信息進行處理，從而進行數字化決策，對復雜問題進行有效處理。比如，地理信息系統可以使規劃者預測城鄉的發展趨勢，大幅提高規劃者的決策能力，從而制定出具有前瞻性的決策。

2.2" "數字經濟賦能勞動資料

數據價值化通過數據“燃料”賦能新質生產力。數字經濟主要通過數據收集與整合、數據監測與診斷、數據驅動的智能化改造等對勞動資料進行賦能。

第一，數據收集與整合。數字經濟中的傳感技術、監控技術和網絡技術有助于數據的收集與整合。為了得到勞動資料在使用過程中產生的相關數據，數字經濟要求全面收集與整合勞動資料的數據，包括勞動資料的使用時間、使用頻率、整修數據、性能數據、整體狀態和生產效率等，在收集數據的同時，應注意整合數據，從而建立完整的數字檔案［8］。

第二，數據監測與診斷。數字經濟可以對勞動資料的使用過程進行監測和診斷。勞動資料的生產、分配、交換和消費被系統全程監控，其中任何一個環節出現問題，廠商都可以及時得知。與此同時，廠商可以根據監控到的問題對勞動資料進行數字化改進。根據勞動資料數據反饋的需求，廠商可以依據市場的實際需要研發新的勞動資料，進行生產資料的升級，從而大幅提高勞動生產率。比如，在生產過程中，設備的運行數據會在系統中實時上傳，廠商可以利用數字診斷技術檢測設備的工作狀態。設備使用者和設備制造者都可以通過設備反饋機制，第一時間發現設備存在的問題，如果是軟件出現問題，可以通過設備自行維護系統進行設備修理，如果是硬件問題，設備使用者和生產者可以及時取得聯系，通過線上指導修理和線下人工維修等手段，縮短設備的維修時間，節約生產成本［9］。

第三，數據驅動的智能化改造。數據驅動的智能化改造正逐步激發勞動資料的潛力，引領一場前所未有的變革。例如，技術傳感和檢測系統將勞動資料在使用中的所有細節記錄在系統中，勞動資料細微的變化和使用環境的變化會及時通過傳感和檢測系統傳達給勞動者。數據使用者可以根據檢測數據對其進行二次整合和加工，以確保數據的真實性和有效性。數據資料和數據分析系統相互作用，使得數據具有生命力，充分展示生產資料在實際生產過程中的使用情況［10］。這樣一來，數據分析系統的選擇就顯得尤為重要。數據分析系統在整合數據的同時，應提高數據處理的效率與質量［11］，這樣才能根據數據反映的問題提出更具針對性和可靠性的策略。

3" " "結束語

本文從勞動者和勞動資料兩個維度，從數據價值化、數字產業化、產業數字化、數字化治理等方面來對數字經濟賦能新質生產力進行機制解構。通過分析發現數字經濟賦能機制多元化、復雜化，各個方面相互交融、相互聯系。因此，數字經濟時代，發展新質生產力要注重數據的收集、分析、挖掘、共享和安全保護，還要引入數字化技術，建設數字化基礎設施，并加強對員工的培訓，以此提高員工的生產效率。

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