习近平总书记指出：“高质量发展需要新的生产力理论来指导，而新质生产力已经在实践中形成并展示出对高质量发展的强劲推动力、支撑力，需要我们从理论上进行总结、概括，用以指导新的发展实践。”国家数据局等17部门近期联合印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》（以下简称《行动计划》）指出：“发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，构建以数据为关键要素的数字经济，是推动高质量发展的必然要求。”这是将数据与土地、劳动力、资本、技术等传统生产要素并列之后，国家层面进行的又一次重要顶层设计。与前期“互联网+”行动相比，“数据要素×”行动实现了从连接到协同、从使用到复用、从叠加到融合的转变。数据作为一种新型生产要素，推动着生产生活、经济发展和社会治理方式的深刻变革，成为发展新质生产力的关键元素，成为推动经济高质量发展的重要引擎。
探索数据要素乘数效应
与传统生产要素相比，数据要素有其显著的特征，如权属更复杂、价值密度不均匀、兼具正负两方面的外部性、多主体生产、敏感信息多、减损贬值快等。而数据要素之所以能发挥乘数效应，是基于以下缘由：
数据要素具有边际成本递减、边际效益递增的优势。传统生产要素呈现的资源稀缺性会引发竞争性和排他性，进而呈现出边际效益递减规律，该规律诠释了农业经济和工业经济社会中传统生产要素的投入产出关系。而数字经济符合摩尔定律、吉尔德定律等，数据要素的边际效益规律则呈现出边际成本递减、边际效益递增的优势。
数据要素基础设施在建设期投入强度大、技术含量高、空间分布广，但运行和维护基本是自动化和智能化的；数据要素相关产品前期研发可能需要购买技术专利、科技创新、组建专业技术团队，但其投入生产后却是通过复制、衍生开发来提供产品和服务，新增技术成本趋低。数据要素的基础建设、数据要素相关产品从研发到应用，其边际成本均呈现出先高后低、逐步递减，甚至趋于零的特点。
数据要素具有非竞争性、非排他性和非稀缺性。例如，只要消费者开始使用智能终端，就会产生用户注册数据、上网痕迹数据、支付交易数据等；只要数字化联网设备开机运行，就会产生装备状态数据、生产进度数据、故障报警数据、采购销售数据等。这些数据只要符合法律规定，可被各方重复采集、深度利用。同时，数据要素的使用价值是由用户规模驱动的价值，数据的网络扩散符合幂指数增长的规模性特征。网络具有外部性，网络价值与用户数量呈现正相关：一方面，市场规模越大、用户数量越多，网络效用就越大，而网络效用越大又促使用户数量继续增加，使得边际效益递增；另一方面，用户既是消费者也是数据来源，用户数量越多，数据来源越丰富，数据规模越大，盈利能力越强，也使得边际收益递增。
数据要素具有多场景应用和复用的能力。数据要素可以不断在应用与循环中被复用、被拉通，带来多元化的业务扩张，数据可以多次复用，不断挖掘出新的价值，支撑全链条、全场景、全生态链的业务增长，这是数据要素发挥乘数效应的关键所在。《行动计划》选取了工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等行业和领域作为试点，分别就如何提高数据要素在这些行业的高水平应用和复用做了前瞻性指导，并明确提出到2026年底数据要素应用的总体目标，其中包括打造300个以上示范性强、显示度高、带动性广的典型应用场景，数据产业年均增速超过20%。数据在不同场景、不同领域的复用，将推动各行业知识的相互碰撞，孕育出新产品、新服务、新业态，创造新的价值增量。推动“数据要素×”行动就是要通过推动数据在多场景应用和复用来提高资源配置效率，创造新产业、新模式，培育发展新动能，实现对经济发展的倍增效应，从而推动数字经济发展进入激活数据要素价值的新阶段。
数据要素与其他生产要素的协同融合可以推动新质生产力发展。习近平总书记指出：“新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。它由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志，特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。”要发挥数据要素的“强助力”，就要深刻认识数据要素的催化剂作用，以数据流引领技术流、人才流、物资流，突破传统要素约束，提高全要素生产率和经济社会运行效率，进而推动新质生产力发展。数据要素的强融合性与强外溢性使得它与其他生产要素协同融合，可以将其边际成本递减、边际效益递增的优势，多场景应用和复用的能力赋能整个生产函数，使整个生产函数发生新的质变，进而推动生产资料、生产方式、生产技术、资源配置方式、产业行业等不断深度优化升级，突破新质生产力发展中的现实约束，找到“最优解”，解决过去解决不了的难题。
数实深度融合 推动新质生产力创新增长极发展
增长极理论认为，经济增长不是出现在所有地方，而是以不同强度出现在一些增长点或增长极上，然后通过不同的渠道向外扩散，进而对整个经济产生重大影响，即增长极是具有空间集聚特点的增长中的推动型集合体。在数字经济时代，创新在经济发展中的重要地位不言而喻，但创新能力的区域不平衡发展也是普遍现状，创新增长极的概念应运而生。创新增长极是一个区域内创新活动高度集中的极点，能促进创新资源的集聚与扩散，从而带动其他区域的创新发展。创新增长极是促进经济增长与极化扩散效应相融合的产物，对地区之间的经济联系起到重要的支撑作用。以数据为核心要素的大语言模型使人类社会迎来质变时刻。要发挥数据要素的乘数效应，需要在创新驱动发展战略指导下，破解经济发展与科技进步“两张皮”的难题，以数实深度融合来推动新质生产力创新增长极的发展，进而推动经济高质量发展取得新突破。
以数据为核心要素的大语言模型可以有力推动新质生产力生产效率提高，助力创新增长极形成扩散效应。在大语言模型诞生之前，AI是专有模型，一个模型解决一个问题，如解决人脸识别问题。随着大语言模型的相继出现，一个模型可以应对多种任务和多种模态，打开了人工智能迈向通用智能的希望之门。大语言模型的三大核心要素是算力、算法和数据，它的发展需要持续的数据支撑，如何合理合法获取数据是监管的重要问题之一，这不仅涉及数据的产权问题，而且涉及国家安全和个人隐私，如何有效联通数据故障，促进数据交换共享，提升数据之间的互操作能力是治理要点所在。大语言模型的最大优势是可以撬动全民参与来丰富大模型参数，可以接收发散的、没有规则的语料和信息并使之收敛，产生结构性的、有价值的成果，实现与人类自然智慧的相互依存和有效互动。这既能推动提升数字经济基础设施的布局效率，也能通过数实深度融合赋能千行百业，进而推动新质生产力生产效率的极大提高。例如，上海市推进智能工厂建设，形成了典型的创新增长极并产生扩散效应。某家企业把整个汽车零配件的研发分散在全球各地，通过数字化智能化协同实现24小时不间断研发，极大提升了研发效率。原来需要一批质检员检查零配件的磨损程度，现在这项工作可以嵌入生产过程的自动化环节，产品制造后立即通过摄像头比对，由大语言模型判断它是否合格，整个生产效率快速提升。
数据要素赋能科技创新，引领现代化产业体系建设，进而推动新质生产力发展。科技创新是新质生产力的核心要素，要及时将科技创新成果应用到具体产业和产业链上，改造提升传统产业，培育壮大新兴产业，布局建设未来产业。科学发现的基本方式正在经历从理论分析到计算模拟再到数据探索的范式升级。多种来源、不同类型数据的汇聚与融合正在极大地提升科技创新的速度。例如，在生命科学领域，如何准确、快速确定蛋白质三维空间结构一直是一个难题，基于海量、多元生物数据构建起的人工智能算法模型，却能在几天甚至几分钟预测出以前要花费数十年才能得到的、具有高置信度的蛋白质结构，颠覆了生命科学领域的研究范式。加快发展新质生产力已经成为地方经济发展的主旋律，各地政府工作报告绘制出加快培育新质生产力的“路线图”，积极推进以科技创新引领的现代化产业体系建设，具有前瞻性地布局了兼具颠覆性功能和广泛市场需求的未来产业集群行动计划，包括6G、人工智能、低空经济、量子科技、生命科学等领域，以进一步提升我国在全球产业链中的地位。这些布局不仅可以为经济增长提供新动能，而且能够形成创新增长极辐射扩散到全国，为现代化产业体系建设创造新机遇。
用数据深度连接数字化与绿色化，实现新质生产力的绿色发展。习近平总书记指出：“绿色发展是高质量发展的底色，新质生产力本身就是绿色生产力。必须加快发展方式绿色转型，助力碳达峰碳中和。”数字化与绿色化相辅相成，数字化让生态环境保护有了准确可靠的基础数据，从而有助于实现更高水平的绿色化；绿色化让数字化在生态环境保护领域有了更大的应用场景，从而获得更高价值的数字化成果。连接数字化与绿色化的重要桥梁就是数据，比如生态环境保护数据、碳数据等。我国“东数西算”工程开启后，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等地被规划建设成为国家级数据中心集群，并对其提出了低碳运转、绿色发展的要求。我国还有数个零碳数据中心正在建设中，如三峡东岳庙数据中心、中国电信（国家）数字青海绿色大数据中心等。未来，在全国各地大力推动新质生产力发展之际，在特定行业和领域，必将涌现一批数字化和绿色化深度融合的创新增长极，如工信部积极推动工业绿色低碳转型，培育国家层面的绿色工厂，完善绿色制造体系，试点推行“企业绿码”等。这些创新增长极将共同推动新质生产力绿色发展的商业模式和治理模式在创新发展中不断完善，推动中国经济向更高水平跃升。
【作者单位：中共陕西省委党校（陕西行政学院）】
