解码数据要素：数字时代的核心生产动能

数据要素正以不可逆转的态势融入经济社会各领域，成为驱动产业变革、提升生产效率的关键力量。不同于传统的土地、劳动力、资本等生产要素，数据要素具有可复制、可共享、无限增长等独特属性，这些属性使其能够突破物理资源的限制，在反复使用中持续创造新价值。从电商平台的精准推荐到工业领域的智能运维，从城市治理的智慧决策到医疗服务的精准诊断，数据要素的应用场景已渗透到日常生活与产业发展的方方面面，重塑着传统生产方式与商业模式。

理解数据要素的核心价值，需要先明确其作为生产要素的本质特征。首先，数据要素具有非消耗性，同一组数据可以同时为多个主体服务，在使用过程中不仅不会被消耗，反而会随着使用场景的拓展产生更多衍生数据，形成 “使用即增值” 的良性循环。其次，数据要素具有强关联性，通过对多源数据的整合分析，能够挖掘出不同领域间的潜在联系，比如将交通数据与气象数据结合，可优化城市交通调度方案，减少拥堵现象。最后，数据要素具有可加工性，原始数据经过清洗、脱敏、分析等处理后，能转化为具有决策价值的信息产品，为企业战略制定、政府政策出台提供科学依据。

数据要素在经济发展中的作用，已从辅助支撑转向核心驱动。在企业层面，数据要素能够帮助企业精准洞察市场需求，优化生产流程。例如，制造企业通过采集生产设备运行数据，可实时监测设备状态，预测故障风险，将设备停机时间减少 30% 以上，大幅提升生产效率；零售企业通过分析消费者购买数据，可实现个性化商品推荐，将用户转化率提升 15%-20%。在产业层面，数据要素推动产业跨界融合，催生新业态新模式。如 “数据 + 农业” 催生智慧农业，通过土壤墒情数据、气象数据、作物生长数据的综合分析，实现精准灌溉、精准施肥，使农产品产量提升 10%-15%，同时减少水资源与化肥使用量；“数据 + 金融” 催生数字金融，通过大数据风控模型，有效降低小微企业融资门槛，让更多小微企业获得信贷支持。

数据要素市场化配置是释放其价值的关键路径，而这一过程需要完善的制度体系与技术支撑。从制度层面来看，数据确权是基础。只有明确数据的所有权、使用权、收益权等权益归属，才能保障数据交易的有序进行，避免数据滥用与权益纠纷。目前，多地已开展数据确权试点，探索建立符合地方实际的数据权益分配机制。数据交易平台是载体，通过搭建规范化的数据交易平台，可汇聚数据供给方与需求方，提供数据清洗、脱敏、定价等配套服务，降低数据交易成本。截至 2024 年，全国已建成超过 40 个省级及以上数据交易平台，涵盖政务数据、企业数据、公共服务数据等多种类型。从技术层面来看，数据安全技术是保障。在数据采集、存储、传输、使用的全流程中，需要运用加密技术、脱敏技术、访问控制技术等，防止数据泄露与篡改。同时，隐私计算技术的发展，能够在不泄露原始数据的前提下实现数据价值挖掘，为敏感数据的安全共享提供解决方案。

数据要素的应用并非毫无挑战，除了制度与技术层面的问题，还面临数据质量参差不齐、数据孤岛现象突出等问题。部分企业采集的数据存在不完整、不准确、更新不及时等问题，导致数据无法有效支撑决策；不同部门、不同企业间的数据标准不统一，数据壁垒难以打破，使得数据无法实现跨领域、跨区域的高效流通。这些问题的解决，需要政府、企业、行业协会等多方主体协同发力，通过制定统一的数据质量标准、推动数据共享平台建设、加强行业自律等方式，逐步构建高质量、高流通性的数据生态体系。

当我们站在数字时代的浪潮中，数据要素带来的不仅是生产效率的提升，更是社会运行方式与生活方式的深刻变革。每一个人既是数据的生产者，也是数据价值的受益者，如何在享受数据便利的同时，保障自身数据权益？如何让数据要素更好地服务于公共利益，缩小数字鸿沟？这些问题的答案，需要在实践中不断探索与完善，而数据要素的价值也将在这一过程中持续释放，为经济社会发展注入源源不断的新动能。

数据要素常见问答

1. 问：数据要素与数据资源有什么区别？

答：数据资源指的是未经加工处理的原始数据集合，如企业日常运营中产生的销售记录、用户注册信息等，这些数据本身不具备直接的决策价值；而数据要素是经过清洗、分析、整合等处理后，能够作为生产要素参与经济活动，为生产、经营、管理等环节提供价值的数据产品或服务，强调其在经济活动中的功能性与价值性。

2. 问：个人数据是否属于数据要素的范畴？

答：个人数据在符合法律法规要求的前提下，经过脱敏、匿名化等处理，去除可识别个人身份的信息后，转化为无法关联到具体个人的聚合数据，这类数据可以作为数据要素参与市场化配置，为产业发展、公共服务等提供支持；而未经处理的个人敏感数据，受《个人信息保护法》等法律保护，不得随意作为数据要素进行交易或使用。

3. 问：中小企业如何获取数据要素，提升自身竞争力？

答：中小企业获取数据要素可通过多种途径，一是通过政府开放的公共数据平台获取政务数据，如市场监管数据、气象数据等，这些数据大多免费或低成本开放；二是通过第三方数据服务机构购买行业数据，如行业市场调研报告、用户行为数据等；三是与产业链上下游企业开展数据共享合作，实现数据互补，共同挖掘数据价值。同时，中小企业可借助云服务平台的大数据分析工具，降低数据处理成本，提升数据应用能力。

4. 问：数据要素市场化交易中，数据定价是如何确定的？

答：数据要素定价目前没有统一的标准，主要根据数据的质量、稀缺性、应用场景、价值贡献等因素综合确定。常见的定价方式包括成本导向定价（基于数据采集、处理、存储的成本）、价值导向定价（基于数据为需求方带来的经济效益）、市场导向定价（参考市场同类数据的交易价格）等。部分数据交易平台还会引入第三方评估机构，对数据价值进行客观评估，为定价提供参考。

5. 问：数据要素在推动绿色发展方面有哪些作用？

答：数据要素通过优化资源配置、提升能源利用效率，为绿色发展提供重要支撑。例如，在能源领域，通过采集电网运行数据、用户用电数据，可实现电力供需的精准匹配，提高清洁能源（风电、光伏）的消纳率；在交通领域，基于实时交通数据的智能调度系统，可减少车辆怠速时间，降低燃油消耗与碳排放；在工业领域，通过对生产过程中能耗数据的分析，可识别高耗能环节，制定节能改造方案，减少单位产值能耗。此外，数据要素还能推动环境监测智能化，通过卫星遥感数据、地面监测数据的整合，实现对大气、水、土壤等环境要素的实时监控与预警，助力环境污染防治。