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■ 高渐菲
数据要素已成为当今时代推动现代化产业体系建设的重要力量。作为第五大生产要素，它正以前所未有的深度与广度重塑产业运行的底层逻辑。在此背景下，“数据要素究竟通过何种机制赋能现代化产业体系”成为亟待破解的关键问题。本文深度剖析数据要素赋能产业体系的过程，揭示其本质是通过降低各领域信息不对称、优化资源配置、重构产业关联，驱动产业体系转型的动态过程，而这一赋能的实现高度依赖于数据确权、流通交易、收益分配等制度安排的完善程度。
理解数据要素的赋能效应，需首先厘清其区别于传统生产要素的核心特性。第一，数据具有非竞争性与部分排他性。数据要素与土地、资本等传统要素不同，同一数据可被多个主体同时使用而不影响其质量和价值，这一特性打破了传统生产要素所具备的稀缺性约束，使得数据不再被规模报酬递减效应束缚。同时，数据又可通过技术手段与制度安排实现部分排他性。这种“非竞争性加部分排他性”的特性组合，既能推动数据的市场化配置，又能产生正向外部性。第二，数据具有边际成本递减与价值倍增特性。数据生产的固定成本相对高昂，但复制的边际成本近乎为零——这意味着数据的使用范围越广、频率越高，其单位成本越低，总价值越大。不同于资本和劳动力边际报酬通常递减的规律，数据的边际报酬基本不存在递减现象，甚至可能呈现递增趋势，为数据要素驱动产业体系实现范围经济与网络效应提供了可能。第三，数据具有强互补性与场景依附性。数据本身是原材料，其价值需通过与算法、算力、行业知识等互补资产结合才能释放；同一组数据在不同应用场景中的价值差异显著。这意味着，数据要素赋能产业体系并非孤立的“数据驱动”，而是“数据、技术、产业知识”协同演化的结果。基于上述特性，可归纳出数据要素赋能的三条基础机制：信息机制、匹配机制与学习机制，即通过数据积累与算法迭代形成持续改进的能力。
在理论层面，数据要素将分别从要素配置、产业关联和创新范式三个维度赋能现代化产业体系。在要素配置维度，传统要素主导下的产业体系面临着严重的资源配置低效问题，供需信息不对称导致库存积压，进而引发了大规模的产能闲置。不仅如此，跨区域、跨行业的生产要素流动受阻，价格信号滞后于市场变化。数据要素赋能的第一层机制是通过实时、精准的信息形成“数据、信息、决策”的闭环。微观层面上，企业可依据实时数据动态调整生产计划，减少浪费；中观层面上，行业级数据平台能够协调上下游产能，有效缓解牛鞭效应；宏观层面上，政府可基于产业运行数据实施精准调控，避免一刀切式的政策干预。数据要素使资源配置从“事后被动反应”转向“事前主动预测”，从“经验驱动”转向“证据驱动”。
从产业关联维度来看，传统产业体系的关联形态是线性供应链。这种线性结构在外部冲击面前脆弱性突出，某一环节断裂即导致整个链条停摆。当前，数据要素正在重构这一形态，推动产业体系向生态网络演化。数据驱动的产业关联呈现三个新特征：一是跨界融合，以制造业为例，制造企业的设备数据与金融保险数据可深度结合，催生出“制造即服务”等新业态；二是动态重组，基于实时供需数据，产业链环节能快速拆分与重组，形成临时性的产业协作“拼图”，有效提升流程运转效率；三是多向协同，推动数据在不同产业间双向流动——农业数据指导食品加工、消费数据反哺产品设计，形成“需求牵引供给、供给创造需求”的动态均衡。在此过程中，产业体系韧性显著增强：当某一节点中断时，数据平台可快速识别替代路径，实现断链重组。
从创新范式维度来看，传统创新范式以“基础研究—应用开发—产业化”的线性模式为特征，不仅周期漫长，且不确定性较高。而数据要素催生了“场景驱动型”创新范式，其核心在于：海量真实数据可替代部分理论假设，算法快速迭代能缩短漫长试错过程，用户参与数据生成则推动创新从企业主导转向用户共创。这一特征在制造业中体现得尤为明显——基于设备运行数据的数字孪生技术，可在虚拟环境中快速完成产品设计与工艺优化。数据要素不仅提升了创新效率，更关键的是降低了创新的“不确定性”，而这正是新质生产力形成的核心机制。
数据要素对现代化产业体系的影响是全方位的，但当前仍面临公共数据开放不足、企业数据孤岛林立、个人数据采集无序、数据安全与隐私保护体系不完善、数据流通监管力度不足等突出问题。解决这些问题需从三方面着力：一是推进公共数据授权运营，建立“原始数据不出域、数据可用不可见”的开发利用机制；二是推动企业数据资产化，引导企业将数据纳入资产报表并公开披露，以激活内部数据供给动力；三是明确个人数据可携带权，通过政策赋予个人在不同平台间迁移数据的权利，从而打破平台垄断。
在数据流通环节，赋能的关键是“数据能流动”。数据要素市场建设面临公认的“确权难、定价难、互信难”三大约束。解决思路在于构建“场内与场外”协调发展的多层次市场体系：场内交易依托国家级数据交易所，提供标准化产品与合规监管服务；场外交易则通过数据空间、数据中介等模式，满足企业间个性化数据交换需求。定价机制方面，需探索“数据贡献度”定价、联合学习贡献定价等创新模式，避免简单套用传统要素的定价逻辑。此外，隐私计算、联邦学习等技术的发展，为“数据可用不可见”的流通模式提供了技术支撑，在一定程度上缓解了数据流通与数据安全之间的矛盾。在数据应用环节，赋能的落脚点是“数据要用好”。产业体系涵盖千行百业，数据赋能难以采取一刀切的方式。较为可行的策略是采取“行业先行、融合带动”的路径。在制造业领域，重点推动工业数据与人工智能的深度融合，发展智能排产、预测性维护等应用；在商贸流通领域，重点推动消费数据与供应链的协同优化，发展C2M（从消费到工厂）反向定制模式；在金融服务领域，重点推动产业数据与信用评估的创新应用，缓解中小微企业融资难问题。与此同时，还需要培育数据商、第三方服务机构等多元主体，形成“数据供给、数据开发、场景应用”的完整生态。
由此，可以得出几点政策启示。第一，应将数据要素市场建设置于产业政策的优先位置，加快数据产权、流通交易、收益分配等基础制度的供给。当前，尤其需要明确公共数据、企业数据、个人数据的分级分类标准，为数据的确权和流通提供可操作的法律依据。第二，推动产业政策从“选择性扶持”向“功能性赋能”转型，更多关注数据基础设施、标准规范、安全保障等公共品的提供，而非直接挑选特定的技术路线或企业。第三，在现有的基础上，进一步深化行业融合应用试点，形成可借鉴、可推广的经验模式；同时，鼓励跨行业数据共享协作，打破数据壁垒，促进数据要素在更大范围、更多场景中发挥价值；此外，建立审慎包容的监管框架，为数据要素的新业态、新模式留出创新空间，避免过早过严的管制抑制了数据要素赋能潜力的释放。
面向新型工业化新征程，数据要素赋能现代化产业体系的关键，不在于简单增加数据供给，而在于将制度优势、产业基础与场景需求有机贯通，形成可确权、可流通、可使用、可治理的良性循环。对制造业而言，需以工业互联网、智能工厂及产业链协同平台为抓手，推动研发设计、生产制造、物流服务与市场反馈全流程数据贯通，使数据在真实场景中转化为降本增效、提质升级与创新突破的能力。唯有在安全可控的前提下持续释放数据价值，才能更好夯实实体经济根基，为建设自主可控、安全韧性、融合开放的现代化产业体系注入更强动能。
（作者单位：安徽财经大学金融学院）
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